Microsoft Build 2026：Data / Analytics / Databricks 最新アップデートまとめ
Microsoft Build 2026 Microsoft Fabric Power BI Azure Cosmos DB Azure Databricks Microsoft Databases
この記事は、Microsoft 365 Copilot Coworkで作成したものです。
この記事は、Microsoft Build 2026 で発表された Data / Analytics / Databricks 関連のアップデートを、公開情報ベースで整理したものです。
GA、Public Preview、Preview、Private Preview、Early Access Preview は、公式情報で明記されている表記に合わせています。
Executive Summary
Microsoft Build 2026 の Data / Analytics 領域では、データ基盤の役割が大きく広がりました。
これまでの中心は、データを集め、整え、分析し、可視化することでした。今回のアップデートでは、その上に AI アプリ、Copilot、エージェント、業務ワークフローが、信頼できるデータをどのように使うか という視点が加わっています。
今回の発表は、次の3つの流れで見ると理解しやすくなります。
| 観点 | 変化 | 代表的なアップデート |
|---|---|---|
| Fabric が業務コンテキスト基盤へ進化 | OneLake、Fabric IQ、Power BI、Data Agent、Real-Time Intelligence がつながり、エージェントが業務データを扱いやすくなる | Fabric IQ、OneLake catalog in Foundry、Data agents in Microsoft 365 Copilot |
| Microsoft Databases が AI アプリの実行基盤へ進化 | トランザクション、メモリ、検索、ベクトル、分析連携を AI アプリ向けに強化 | Azure HorizonDB、Cosmos DB Agent Memory Toolkit、Database Hub in Fabric |
| Azure Databricks の governed data が Copilot / Teams / Foundry へ接続 | Unity Catalog によるガバナンスを維持しながら、Genie Spaces や MCP 経由で自然言語分析を利用 | Genie Spaces in Copilot Studio、Databricks managed MCP servers、Genie Agent Mode |
この記事の読み方
長い発表をすべて追うより、まずは以下の順番で読むと全体像をつかみやすくなります。
- 主要アップデート一覧 で、どの領域に何が出たかを確認する
- 全体アーキテクチャ で、Fabric / Databases / Databricks の位置づけを見る
- 気になる領域の 詳細ステータス表 を開いて、GA / Preview を確認する
- 最後に 導入時の論点 を見て、自社で検証すべき順番を整理する
Preview と Public Preview は分けて記載しています。Microsoft が Preview とだけ表記しているものは、この記事でも Preview としています。
ステータス凡例
| 表記 | 意味 |
|---|---|
| 🟢 GA | Generally Available。正式提供され、本番利用を前提に検討しやすい状態 |
| 🟠 Public Preview | パブリックプレビュー。広く試せるプレビューとして明記されている状態 |
| 🟡 Preview | プレビュー。公式情報で Preview と記載されている状態 |
| 🔒 Private Preview | 限定プレビュー。利用には招待や個別案内が必要な状態 |
| 🧪 Early Access Preview | 早期アクセスプレビュー。正式な一般提供前に先行利用できる状態 |
| 🗓️ GA予定 | GA の時期が案内されているが、現時点では GA ではない状態 |
Update Map
| 領域 | 主なアップデート | ステータスの見どころ |
|---|---|---|
| OneLake / Fabric IQ | OneLake shortcuts、Fabric IQ、Operations agents、Graph、Planning、Ontologies | Fabric IQ / Operations agents / Graph は 🟢 GA。Ontologies と Planning は 🗓️ GA予定 |
| Fabric Warehouse / Data Science | GPU-accelerated Fabric Data Warehouse、SQL Analytics Endpoint、Fabric AI Functions | AI Functions は 🟢 GA。Warehouse 運用系は 🟡 Preview。GPU acceleration は 🧪 Early Access Preview 予定 |
| Fabric Data Agent | Microsoft 365 Copilot 連携、Service principal、Foundry Observability、NL2SQL、Code Interpreter | M365 Copilot 連携は 🟢 GA。運用・高度分析系は 🟡 Preview |
| Real-Time Intelligence | Eventstreams、Business Events、Real-Time Dashboards、MQTT / IoT Hub | Live Refresh や Kafka / Service Bus connectors は 🟢 GA。イベント活用系は 🟡 Preview が多い |
| Fabric Apps / Data Factory | Rayfin SDK、CDC、SCD Type 2、Approval activity、Refresh SQL Endpoint | CDC と Refresh SQL Endpoint は 🟢 GA。Rayfin SDK や workflow 系は 🟡 Preview |
| Microsoft Databases / Cosmos DB | Azure HorizonDB、Cosmos DB MCP Toolkit、Agent Kit、Agent Memory Toolkit、Semantic Reranking | HorizonDB は 🟠 Public Preview。Cosmos DB は GA と Public Preview が広く追加 |
| Azure Databricks | Genie Spaces、Managed MCP servers、Microsoft Foundry、Copilot Studio、Teams | Genie / MCP / Teams 連携が 🟠 Public Preview として拡大 |
全体アーキテクチャで見る Build 2026
今回のアップデートを一枚で見ると、Microsoft Fabric、Microsoft Databases、Azure Databricks はそれぞれ違う役割を持ちながら、AI アプリとエージェントの実行面で接続されています。
この構図で見ると、各サービスの役割は次のように整理できます。
| レイヤー | 役割 |
|---|---|
| Microsoft Fabric | OneLake、semantic model、Real-Time Intelligence、Data Agent を通じて、業務データを分析・エージェント利用に接続する |
| Microsoft Databases | AI アプリの operational data、トランザクション、メモリ、検索、回復性を支える |
| Azure Databricks | Unity Catalog、Genie、AI/BI、MCP を通じて、governed data を Copilot / Teams / Foundry に接続する |
| Copilot / Agents | データを参照し、分析し、業務アクションへつなげるユーザー体験を担う |
1. Microsoft Fabric：データ基盤から業務コンテキスト基盤へ
Build 2026 の Fabric 関連アップデートで中心になるのは、Fabric を単なる分析基盤ではなく、エージェントや AI アプリが参照する業務コンテキスト基盤として扱う方向性です。
従来の分析基盤は、Lakehouse や Warehouse にデータを集約し、Power BI で可視化することが中心でした。今後は、semantic model、ontology、real-time signal、business event も含めて、AI アプリやエージェントが業務の意味を理解できる状態を作ることが重要になります。
1.1 OneLake：データを動かさずにつなぐ
OneLake では、SharePoint / OneDrive への shortcuts が GA になりました。Fabric Data Warehouse からの shortcuts、mirrored data sources 向け workspace-level Azure Private Link、OneLake の storage tiers / lifecycle management も Preview として提供されています。
OneLake catalog が Microsoft Foundry で GA になったことも重要です。AI アプリやエージェントを作る開発者が、Foundry 側から Fabric 上の trusted data を見つけやすくなります。
OneLake / Fabric IQ の主要アップデート
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| OneLake shortcuts to SharePoint / OneDrive | 🟢 GA | SharePoint / OneDrive のデータを OneLake から shortcut として扱う |
| OneLake catalog in Microsoft Foundry | 🟢 GA | Foundry の Knowledge experience から OneLake catalog を利用し、AI アプリやエージェントの grounding に使う |
| Fabric IQ | 🟢 GA | Fabric 上の共有 business context をエージェントや分析体験に提供する |
| Operations agents | 🟢 GA | real-time data を監視し、定義済みの business logic に基づいて判断・アクションを行う |
| Graph in Fabric | 🟢 GA | business entities、systems、signals の関係性を graph として扱う |
| Shortcuts from Fabric Data Warehouses | 🟡 Preview | Fabric Data Warehouse から OneLake shortcuts を作成する |
| Workspace-level Azure Private Link support for mirrored data sources | 🟡 Preview | mirrored data sources に対して workspace-level の Private Link を利用する |
| OneLake storage tiers / lifecycle management | 🟡 Preview | OneLake のデータを tier と lifecycle policy で管理し、ストレージコストを最適化する |
| OneLake item-size reporting | 🟡 Preview | workspace 内の OneLake item 単位で storage size を把握する |
| Fabric IQ ontologies as Foundry knowledge sources | 🟡 Preview | Fabric IQ の ontology を Microsoft Foundry の knowledge source として利用する |
| Fabric IQ as first-party MCP tool in Microsoft Agent 365 | 🟡 Preview | Microsoft Agent 365 の first-party MCP tool として Fabric IQ を利用する |
| Planning in Fabric | 🗓️ GA予定 | 2026年6月中に GA 予定。semantic model の上で plan、budget、forecast、scenario model を扱う |
| Fabric IQ Ontologies | 🗓️ GA予定 | 今後数か月で GA 予定。業務エンティティ、関係性、ルール、アクションを定義する |
1.2 Fabric IQ：エージェントに業務の意味を渡す
Fabric IQ の役割は、エージェントに「テーブル名」ではなく「業務の意味」を渡すことです。
たとえば、顧客、注文、売上、在庫、店舗、サプライヤー、配送遅延といった概念が ontology として整理されると、エージェントは単発のクエリ結果だけでなく、関係性や影響範囲を含めて判断しやすくなります。
OneLake
└─ unified data
Power BI semantic models
└─ trusted metrics / business definitions
Fabric IQ ontologies
└─ entities / relationships / rules / actions
Real-Time Intelligence
└─ live signals / business events
Fabric IQ は、ダッシュボードで見るためのデータだけではなく、エージェントが業務を理解し、根拠を持ってアクションを提案するためのレイヤーとして位置づけられます。
2. Fabric Data Warehouse / Data Science：分析基盤の性能と運用性を強化
2.1 GPU-accelerated Fabric Data Warehouse
Fabric Data Warehouse では、NVIDIA accelerated computing を活用した GPU-accelerated Data Warehouse が発表されました。Microsoft の公開ブログでは、2026年5月の社内ベンチマークにおいて、64 concurrent users の reporting / application workloads で、比較対象となる外部ベンダー3社に対して最大 7x faster と説明されています。
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| GPU-accelerated Fabric Data Warehouse / Query acceleration | 🧪 Early Access Preview | 2026年7月に Early Access Preview 予定。クエリを書き換えずに Fabric Data Warehouse のクエリを高速化する |
ポイントは、GPU が AI モデルの学習や推論だけでなく、分析クエリの高速化にも使われることです。レポート、アプリケーション、Data Agent、Copilot から同じ分析基盤に問い合わせが集まるほど、低レイテンシと高い同時実行性は重要になります。
2.2 SQL Analytics Endpoint / Warehouse の DevOps 強化
June 2026 update では、Data Warehouse と SQL Analytics Endpoint の運用機能もまとまって強化されています。
Fabric Warehouse / SQL Analytics Endpoint の主要アップデート
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| CI/CD Support for SQL analytics endpoint using DacFx | 🟡 Preview | SQL Analytics Endpoint の schema changes を Git / deployment pipelines と組み合わせて管理する |
| Pre / Post scripts for Fabric Warehouse Deployments | 🟡 Preview | deployment 前後に SQL scripts を実行する |
| ALTER COLUMN | 🟡 Preview | column length、precision、scale などを T-SQL で変更する |
| Datawarehouse Monitor | 🟡 Preview | running / historical queries、CPU time、data scanned、cache usage などを確認する |
| Enhanced metadata sync in SQL analytics endpoint | 🟡 Preview | SQL analytics endpoint の metadata freshness を改善する |
| Configurable Retention in Fabric Warehouse | 🟡 Preview | data history retention window を 1〜120日で構成する |
| Time Travel using SQL analytics endpoint | 🟡 Preview | SQL analytics endpoint から Lakehouse data を過去時点で query する |
| GraphQL Authorizer UDF | 🟡 Preview | GraphQL API に対して custom authorization logic を適用する |
CI/CD、schema change、monitoring、metadata sync、retention、Time Travel が整うことで、Fabric Warehouse を本番の分析基盤として扱いやすくなります。
2.3 Fabric AI Functions は GA
Fabric AI Functions は GA になりました。pandas、PySpark、Data Warehouse、Dataflows Gen2 から利用でき、データ処理の中に AI を組み込みやすくなっています。
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| Fabric AI Functions | 🟢 GA | pandas、PySpark、Data Warehouse、Dataflows Gen2 で AI Functions を利用する |
顧客フィードバックの分類、問い合わせ文の要約、エンティティ抽出、テキスト正規化、データ品質チェックなどを、分析パイプラインの中に組み込みやすくなります。
3. Fabric Data Agent：会話型分析を業務利用へ
Conversational Analytics では、Fabric Data Agent の本番運用に関わる機能が目立ちます。特に Data agents in Microsoft 365 Copilot が GA になったことで、Microsoft 365 Copilot から Fabric data agents に質問する導線が作りやすくなりました。
Fabric Data Agent の主要アップデート
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| Data agents in Microsoft 365 Copilot | 🟢 GA | Fabric data agents を M365 Copilot の declarative agent として公開する |
| Fabric data agents to support Service Principals | 🟡 Preview | app identity で data agents を実行し、backend services や automated workflows に組み込みやすくする |
| Observability for Fabric Data Agent in Microsoft Foundry | 🟡 Preview | Foundry Observability から Fabric Data Agent の call、latency、status、error details を確認する |
| Creator Agent for SQL and Eventhouse Sources | 🟡 Preview | SQL / Eventhouse sources 向けに data agent の構成を支援する |
| Preview Runtime Opt-In | 🟡 Preview | Data Agent の新しい runtime improvements を早期に試す |
| Improved NL2SQL Engine | 🟡 Preview | Preview Runtime で、example queries、clarifying questions、data exploration を使った NL2SQL を利用する |
| Code Interpreter Tool | 🟡 Preview | Data Agent から Python を使った分析、統計処理、可視化などを実行する |
Data Agent は、単なるチャット UI ではなく、業務データに対する会話型インターフェースとして進化しています。service principal、observability、runtime、NL2SQL、Code Interpreter がそろうことで、PoC だけでなく、業務ユーザーに提供する前提で設計しやすくなります。
Business user
↓
Microsoft 365 Copilot
↓
Fabric Data Agent
↓
Lakehouse / Warehouse / Eventhouse / Mirrored DB
↓
Answer / analysis / visualization
4. Real-Time Intelligence：イベントを業務アクションにつなげる
Real-Time Intelligence では、Eventstreams、Real-Time Dashboards、Business Events のアップデートが中心です。ここで重要なのは、リアルタイムデータを単に可視化するだけでなく、業務イベントとして扱い、分析や自動化につなげる流れです。
Real-Time Intelligence の主要アップデート
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| Real-Time Dashboards Live Refresh | 🟢 GA | データの変化に応じて dashboard visuals を更新する event-driven refresh model |
| Business Events Capacity Consumption | 🟢 GA | Business Events の capacity consumption model を明確化する |
| Eventstream streaming connectors for Apache Kafka and Azure Service Bus | 🟢 GA | Kafka / Azure Service Bus から Eventstream へ production-ready に取り込む |
| Stream Mirrored Database change feeds into Eventstreams | 🟡 Preview | mirrored database の row-level changes を Eventstreams に流す |
| Real-Time Dashboards AI-powered visual creation | 🟡 Preview | natural language で Real-Time Dashboard の visual を作成する |
| Time Series Visualization | 🟡 Preview | time series data の navigation、comparison、customization を強化する |
| Eventstream Observability through Workspace Monitoring | 🟡 Preview | Eventstream の node status、metrics、error metrics を monitoring Eventhouse で確認する |
| Eventstream as Business Events publisher | 🟡 Preview | high-volume operational data を Business Events として発行する |
| Activator as Business Events publisher | 🟡 Preview | Activator の検知条件を Business Events として発行する |
| Analyze Business Events in Eventhouse and Real-Time Dashboards | 🟡 Preview | Business Events を Eventhouse / Real-Time Dashboards で分析する |
| MQTT source connector mTLS | 🟡 Preview | MQTT broker と Eventstream connector 間で mTLS を利用する |
| IoT Hub source connector extended capabilities | 🟡 Preview | IoT Hub の system metadata / user metadata を Eventstream で活用する |
| Eventstream HTTP connector pagination | 🟡 Preview | HTTP connector で pagination をサポートする |
たとえば、注文が作成された、在庫が閾値を下回った、機器の異常値が出た、SLA 違反の兆候が出た、といった出来事を Business Events として扱えるようになると、分析と業務プロセスの距離が縮まります。
Operational signal / CDC / IoT telemetry
↓
Eventstream
↓
Business Events
↓
Eventhouse / Real-Time Dashboards / Activator
↓
Alert / workflow / agent action
5. Fabric Apps / Data Factory：アプリ、データ移動、承認をつなぐ
5.1 Fabric Apps with Rayfin SDK は Preview
Fabric Apps では、Rayfin SDK を使った backend 開発が Preview として紹介されています。Rayfin は open-source SDK / CLI として、database、authentication、front-end hosting を含む application backend を Fabric 上に構築するための仕組みです。
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| Fabric Apps with Rayfin SDK | 🟡 Preview | database、auth、front-end hosting を含む application backend を Fabric 上で構築する |
アプリケーションの operational data が Fabric の中に入り、BI や AI workloads から利用しやすくなる点がポイントです。
Application backend
├─ Database
├─ Auth
└─ Hosting
↓
Microsoft Fabric / OneLake
↓
Power BI / Data Agent / Foundry / Copilot
5.2 Data Factory：CDC、SCD Type 2、承認ワークフローを強化
Data Factory では、データ移動と業務ワークフローの両方でアップデートがあります。
Data Factory の主要アップデート
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| CDC with SQL estates in Copy job | 🟢 GA | Azure SQL Database、SQL Server、Azure SQL MI など SQL-based sources の CDC を Copy job で扱う |
| Refresh SQL Endpoint activity | 🟢 GA | pipeline workflow の中で SQL analytics layer を refresh する |
| Extended SCD Type 2 Support for Fabric Warehouse | 🟡 Preview | Fabric Warehouse 向けに SCD Type 2 を拡張する |
| Extended Auto partition Support for Oracle / Fabric Lakehouse / SAP HANA | 🟡 Preview | Copy job の auto partitioning 対象を拡張する |
| SAP ABAP Add-On for Copy job | 🟡 Preview | SAP data の抽出に Microsoft-built ABAP Add-On を利用する |
| Approval activity in Fabric Pipelines | 🟡 Preview | pipeline に human-in-the-loop の approval step を組み込む |
| Refresh Materialized Lake View activity | 🟡 Preview | Materialized Lake View の refresh を pipeline から実行する |
| Modern Fabric Pipeline node experience | 🟡 Preview | pipeline node experience を刷新する |
| Conditional activity retries | 🟡 Preview | 条件付き retry で pipeline の復旧性を高める |
Approval activity は、Data Factory が単なるデータパイプラインではなく、業務プロセスのオーケストレーションにも広がっていることを示しています。データやモデルを本番へ反映する前の承認、例外処理、検証プロセスなどを pipeline の中に組み込みやすくなります。
6. Microsoft Databases：AI アプリの operational backbone を強化
6.1 Azure HorizonDB は Public Preview
Azure HorizonDB は、AI アプリケーションの要求に合わせて設計された PostgreSQL-compatible database として Public Preview になりました。
Microsoft の発表では、zone-resilient architecture、128 TB elastic storage、scale-out compute up to 3,072 vCores、sub-millisecond multi-zone commit latency、vector search、AI model management、Microsoft Foundry / Fabric との接続が説明されています。
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| Azure HorizonDB | 🟠 Public Preview | PostgreSQL-compatible な fully managed database。AI-powered applications 向けに scale、latency、vector search、Foundry / Fabric 連携を備える |
| Azure Database for PostgreSQL Defender for Cloud integration | 🟡 Preview | PostgreSQL workloads に対する continuous security and compliance assessments を提供する |
| Database Hub in Fabric | 🔒 Private Preview | Microsoft Databases を Fabric から centrally manage し、OneLake に mirror する |
AI アプリでは、会話履歴、ユーザー状態、業務トランザクション、ベクトル検索、リアルタイム更新が同じアーキテクチャの中で必要になります。HorizonDB は、こうした AI アプリの operational data layer を PostgreSQL 互換の形で担う位置づけです。
6.2 Azure Cosmos DB：エージェント、検索、回復性を強化
Cosmos DB では、エージェント開発、RAG / retrieval、運用回復性、開発者体験に関する複数の機能が発表されています。
Azure Cosmos DB の主要アップデート
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| MCP Toolkit for Azure Cosmos DB | 🟢 GA | Cosmos DB data を MCP-compatible AI clients / agent frameworks に接続する |
| Agent Kit for Azure Cosmos DB | 🟢 GA | data modeling、partition key、query optimization、SDK usage、production resilience などの best practices を AI coding workflows に組み込む |
| Global Secondary Indexes | 🟢 GA | partition key を変えた read-only container で query patterns を最適化する |
| Per-Partition Automatic Failover | 🟢 GA | regional disruption 時に partition 単位で failover する |
| Azure Cosmos DB Linux Emulator | 🟢 GA | Linux、macOS、Windows、containers、CI/CD でローカル開発・テストを行う |
| Change Partition Keys | 🟢 GA | partition key strategy の変更を容易にする |
| All Versions and Deletes Change Feed Mode | 🟢 GA | document versions と delete operations を change feed で取得する |
| Agent Memory Toolkit | 🟠 Public Preview | Azure Cosmos DB を persistent storage layer として、AI agent の durable memory patterns を実装する |
| Semantic Reranking | 🟠 Public Preview | query と retrieved content の意味・文脈を使って検索結果を re-rank する |
| AI Assistance in Azure Cosmos DB Extension for VS Code | 🟠 Public Preview | VS Code 内で Cosmos DB 開発を支援する AI assistance |
| Distributed Transactions | 🟠 Public Preview | 複数 partitions をまたぐ transactional capabilities を提供する |
| Azure Backup for Azure Cosmos DB | 🟠 Public Preview | Azure Backup と統合した managed backup experience を提供する |
Cosmos DB のアップデートは、AI アプリに必要な 記憶、検索、運用回復性 をまとめて強化している点がポイントです。
| ユースケース | 関連アップデート |
|---|---|
| エージェントの長期記憶 | Agent Memory Toolkit |
| RAG / semantic search の品質向上 | Semantic Reranking |
| エージェントから DB へ安全に接続 | MCP Toolkit |
| AI coding workflow での設計支援 | Agent Kit |
| 本番運用の可用性 | Per-Partition Automatic Failover |
| クエリパターン最適化 | Global Secondary Indexes |
7. Azure Databricks：governed data を Copilot / Foundry / Teams へ
Azure Databricks 関連では、Genie Spaces、managed MCP servers、Microsoft Foundry、Copilot Studio、Teams との接続が中心です。
Databricks 上の governed data や分析資産を、業務ユーザーやエージェントが自然言語で利用する導線が広がっています。
Azure Databricks の主要アップデート
| 機能 | ステータス | 内容 |
|---|---|---|
| Connect Genie Spaces to Copilot Studio | 🟠 Public Preview | Genie Spaces を Copilot Studio agent の tool として追加する |
| Databricks managed MCP servers | 🟠 Public Preview | Unity Catalog data、Databricks AI Search indexes、Genie Spaces、custom functions を agent から利用するための ready-to-use MCP servers |
| Azure Databricks Genie in Microsoft Foundry | 🟠 Public Preview | Genie MCP server を Microsoft Foundry の tool として追加し、Foundry agent から Genie Spaces の insights を利用する |
| Genie Chat | 🟠 Public Preview | dashboard、query、Genie Spaces、外部ドキュメントを活用して natural language で質問する統合チャット体験 |
| Genie Agent Mode | 🟠 Public Preview | Genie Space 内で multi-step reasoning と hypothesis testing を使い、複雑な分析質問に回答する |
| Databricks agents in Microsoft Teams | 🟠 Public Preview | OAuth On-Behalf-Of authentication を使い、Databricks agents を Teams に接続する |
| Genie Spaces API free tier | 🟠 Public Preview | Genie Spaces API の free tier。既定では workspace あたり best-effort で 1分あたり5質問の制限 |
7.1 Copilot Studio から Genie Spaces を使う
Copilot Studio では、Genie Spaces を agent の tool として追加できます。これにより、Copilot Studio で作成した agent が Databricks 上の Genie Space を呼び出し、自然言語の質問に対して governed data に基づく回答を返せるようになります。
重要なのは、Unity Catalog の権限制御を維持できることです。Databricks managed MCP servers では、Unity Catalog permissions が enforce され、agent や user は許可された tools / data のみ利用できます。
Azure Databricks
└─ Unity Catalog / Genie Spaces / AI Search / custom functions
↓
Databricks managed MCP servers
↓
Copilot Studio / Microsoft Foundry / Teams
↓
Business user / AI agent
7.2 Genie Agent Mode は探索型分析に向く
Genie Agent Mode は Public Preview です。単純な自然言語クエリだけでなく、探索的な質問に対して research plan を作り、複数の SQL queries を実行し、結果をもとにレポートを作成する体験として説明されています。
たとえば、次のような質問では単一クエリではなく、複数の仮説検証が必要になります。
- なぜ特定月に売上が急増したのか
- どの顧客セグメントが利益率に効いているのか
- 直近のチャーン傾向に影響している要因は何か
- 在庫不足と配送遅延の関係はどこにあるのか
Genie Agent Mode は、こうした探索プロセスを Genie Space の中で進めるための機能です。
7.3 Teams 連携で利用者の入口を広げる
Databricks agents in Microsoft Teams は Public Preview です。OAuth On-Behalf-Of authentication を使い、Teams から Databricks agents と対話しながら、ユーザー委任の形で Databricks resources へアクセスする構成が示されています。
Databricks を利用している組織にとって、これは利用者の入口を広げるアップデートです。データや AI アセットは Databricks に置きつつ、業務ユーザーの入口は Teams や Copilot Studio にする。そうすると、データ基盤を使う人を増やしながら、Unity Catalog を中心としたガバナンスも維持しやすくなります。
8. 導入時に見ておきたい論点
今回のアップデートは範囲が広いため、すべてを同時に試すより、既存のデータ基盤や業務課題に合わせて優先順位を決めるのが現実的です。
| 優先度 | 取り組み | 見るべきポイント |
|---|---|---|
| 1 | OneLake / semantic model の棚卸し | エージェントや Copilot に渡せる trusted data と business definitions が整理されているか |
| 2 | Fabric Data Agent の検証 | M365 Copilot 連携、service principal、observability、NL2SQL、Code Interpreter をどう使うか |
| 3 | Real-Time Intelligence のイベント設計 | どの operational signal を Business Events として扱うか |
| 4 | Data Factory の本番運用設計 | CDC、SCD Type 2、approval activity、refresh activity を pipeline にどう組み込むか |
| 5 | Cosmos DB / HorizonDB の AI アプリ設計 | agent memory、semantic reranking、transactional workload、vector search をどう分担するか |
| 6 | Databricks Genie / MCP 連携 | Unity Catalog governance を維持しながら Copilot Studio、Foundry、Teams にどう接続するか |
Fabric と Databricks の両方を使っている場合は、どちらか一方に寄せるより、役割分担を明確にするのが重要です。
| プラットフォーム | 向いている領域 |
|---|---|
| Microsoft Fabric | OneLake、Power BI、Data Agent、Real-Time Intelligence、Microsoft 365 連携を中心に、業務データを広く活用する基盤 |
| Azure Databricks | Unity Catalog、Genie Spaces、AI/BI、ML / AI workloads、data engineering など高度な lakehouse ワークロード |
| Microsoft Databases / Cosmos DB | AI アプリの operational data、memory、low-latency access、resilience を担う実行基盤 |
まとめ
Microsoft Build 2026 の Data / Analytics / Databricks 関連アップデートは、データ基盤の使われ方が変わってきたことを示しています。
Fabric では、OneLake、Fabric IQ、Data Agent、Real-Time Intelligence がつながり、データを「見る」だけでなく、エージェントが業務コンテキストとして使える形に整える流れが進みました。Fabric Data Warehouse では GPU acceleration の Early Access Preview が予定され、Warehouse / SQL Analytics Endpoint の運用機能も Preview として強化されています。
Microsoft Databases では、Azure HorizonDB が Public Preview となり、AI アプリ向けの PostgreSQL-compatible database として登場しました。Cosmos DB では、MCP Toolkit や Agent Kit の GA、Agent Memory Toolkit や Semantic Reranking の Public Preview により、エージェント開発、検索品質、運用回復性が強化されています。
Azure Databricks では、Genie Spaces、managed MCP servers、Microsoft Foundry、Copilot Studio、Teams の接続が Public Preview として広がっています。Databricks 上の governed data を、業務ユーザーが使う Copilot や Teams の体験に接続する流れがより現実的になりました。
Build 2026 以降のデータ基盤設計では、どこにデータを置くかだけでなく、誰が、どの権限で、どの文脈から、どのアクションまで実行できるか が重要になります。データ、分析、アプリ、エージェントを別々に設計するのではなく、同じ業務コンテキストの上に並べることが、次のアーキテクチャ設計の出発点になります。
参考リンク
Microsoft Build 2026: Building agentic apps with Microsoft Fabric and Microsoft Databases
Fabric June 2026 Feature Summary
Announced at MS Build 2026: Azure Cosmos DB MCP Toolkit, Semantic Reranking, Global Secondary Indexes, and more
Use Azure Databricks data on Microsoft Power Platform
Use Databricks managed MCP servers
Use Azure Databricks Genie in Microsoft Foundry
Use the Genie interface
Agent mode in Genie Spaces
Connect an AI agent to Microsoft Teams