Microsoft Fabricとは？料金・Azure SQLとの違い【2026年版】

確認日:2026年9月24日。Microsoft Learn の Fabric ドキュメント、Azure の公式料金ページと Azure Retail Prices API、Microsoft の公式ブログで確認しました。この記事は2025年9月に公開した「Microsoft Fabricとは？Azure SQLとの違いと導入すべき理由」を、2026年9月時点の情報で全面的に書き直したものです。旧記事で「プレビュー中」としていた SQL database in Fabric は、2025年11月に一般提供(GA)になっています。

はじめに:この記事で分かること
Microsoft Fabric とは:データ分析に必要な道具をまとめた SaaS
- 最初に覚えておきたい用語
OneLake:会社のデータを1か所にまとめる土台
主なワークロード(機能のまとまり)
- 初心者がまず押さえたい3つのアイテム
Copilot と AI 機能
- 使う前に知っておきたい注意点
容量(F SKU)と料金の考え方
60日間の無料試用(Fabric 試用版)
Azure SQL Database との違いと使い分け
始め方:試用版で最初のレイクハウスを作る
- 有料の容量を買うとき
導入を判断するチェックポイント
- Fabric が向いているケース
- 慎重に検討したいケース
まとめ
- 参考リンク

はじめに:この記事で分かること

社内のデータを分析しようとすると、「データを集める道具」「ためておく場所」「集計する仕組み」「グラフにする道具」を別々に用意して、つなぎ合わせる必要がありました。Microsoft Fabric(マイクロソフトファブリック)は、これらを1つのサービスにまとめた、Microsoft のデータ分析基盤です。

この記事では、これから Fabric を学ぶ方に向けて、次の順番で説明します。

Fabric とは何か(SaaS 型の統合データ分析基盤)
すべての土台になる OneLake
主なワークロード(Data Factory・Data Engineering・Data Warehouse・Real-Time Intelligence・Power BI・Databases など)
Copilot と AI 機能
容量(F SKU)と料金の考え方
60日間の無料試用
Azure SQL Database との違いと使い分け
始め方の手順と、導入を判断するチェックポイント

Microsoft Fabric とは:データ分析に必要な道具をまとめた SaaS

Microsoft Learn では、Fabric を「データの取り込み・変換・リアルタイム処理・分析・レポート作成までを一続きで扱える分析プラットフォーム」と説明しています。提供形態は SaaS(サース、Software as a Service)です。サーバーの準備やソフトの更新は Microsoft が行い、利用者はブラウザ(app.fabric.microsoft.com)から使います。

たとえるなら、Word・Excel・PowerPoint をまとめた Microsoft 365 の「データ分析版」です。Microsoft 365 のファイルが OneDrive に保存されるように、Fabric のデータは OneLake という共通の保存場所に入ります。どの機能からも同じデータを使えるのが最大の特徴です。

公式ドキュメントでは、Fabric の特徴として次の点が挙げられています。

役割ごとの機能(ワークロード):データエンジニア、データサイエンティスト、業務の分析担当者、データベース管理者向けの道具がそろっている
OneLake:すべての機能が同じデータレイクを使うので、データのコピーや移動を減らせる
Copilot:クエリやコードの作成、要約などを AI が手伝う
Microsoft 365 との連携:Excel や Teams からデータを使える
一元的な管理とガバナンス:権限・機密ラベル・監査などを Microsoft Purview と連携してまとめて管理できる

最初に覚えておきたい用語

テナント:会社や組織の単位。Microsoft Entra ID(旧 Azure AD)の組織のことです。
容量(キャパシティ):Fabric の計算資源のかたまり。大きさを F2・F64 などの「SKU」で選び、これに料金がかかります。
ワークスペース:フォルダのような作業場所。容量に割り当てて使います。
アイテム:ワークスペースの中に作るもの。レイクハウス、ウェアハウス、ノートブック、パイプライン、レポートなどです。
OneLake:テナントに1つだけある共通のデータ保存場所です。

OneLake:会社のデータを1か所にまとめる土台

OneLake(ワンレイク)は、Fabric のすべての機能が使う共通のデータレイク(大量のデータをそのままためておく場所)です。Fabric のテナントを作ると自動で1つ用意され、削除したり2つ目を作ったりはできません。公式ドキュメントでは、Office のファイルが OneDrive に入るのと同じように、Fabric の各機能は最初から OneLake につながっていると説明されています。

表形式のデータは Delta Parquet または Apache Iceberg という公開された形式で保存されます。特定の製品に閉じた形式ではないため、Fabric 以外のツールからも読めます。

仕組み	できること
ショートカット	Azure Data Lake Storage、Amazon S3、Google Cloud Storage などにあるデータを、コピーせずに OneLake から参照する
ミラーリング	Azure SQL Database、Azure Cosmos DB、Snowflake などのデータベースを、分析しやすい形で OneLake にほぼリアルタイムで複製し続ける
OneLake カタログ	社内のデータを検索し、持ち主・説明・機密ラベルなどを確認・管理する
OneLake セキュリティ	フォルダ・テーブル・行・列の単位でアクセス権を決め、SQL・Spark・Power BI のどこから見ても同じルールを適用する

「一度入れたデータを、SQL でもノートブックでも Power BI でも、コピーせずに使える」という考え方が Fabric 全体の基本です。社内の資料やデータを AI に使わせる考え方は手元のデータを「AIが読めるナレッジ」に変える実践ガイドでも解説しています。

主なワークロード(機能のまとまり)

Fabric では、目的ごとの機能のまとまりをワークロードと呼びます。2026年9月時点の Microsoft Learn に載っている主なものは次のとおりです。

ワークロード	できること	主なアイテム
Data Factory	社内外のデータを集め、整えて取り込む。200以上のコネクタがある	パイプライン、Dataflow Gen2、コピージョブ
Data Engineering	Apache Spark で大量のデータを加工する	レイクハウス、ノートブック、Spark ジョブ定義
Data Science	機械学習モデルを作って予測に使う	実験、モデル
Data Warehouse	SQL(T-SQL)で集計・分析する。計算とストレージを分けて拡張できる	ウェアハウス
Databases	アプリの業務データを読み書きするデータベースを Fabric 内に作る	SQL database、Cosmos DB
Real-Time Intelligence	センサーやログなど、流れてくるデータをその場で分析し、条件に応じて通知や処理を行う	イベントストリーム、イベントハウス、Activator、Real-Time ダッシュボード
Power BI	グラフやダッシュボードを作って共有する	セマンティックモデル、レポート
Fabric IQ(プレビュー)	「顧客」「出荷」などの業務の言葉でデータを整理し、AI エージェントが正しく解釈できるようにする	オントロジー、データエージェント、運用エージェント、プランニングなど

初心者がまず押さえたい3つのアイテム

レイクハウス:ファイルとテーブルを両方置ける入れ物。自動で「SQL 分析エンドポイント」が付き、読み取り専用の SQL で中身を調べられます。
ウェアハウス:SQL で作る本格的な分析用データベース。テーブルの作成や更新も T-SQL で行います。
セマンティックモデルとレポート:Power BI でグラフにするための部品です。Direct Lake という方式を使うと、OneLake のデータをコピーせずに Power BI から読み込めます。

Fabric IQ は、2025年11月の Microsoft Ignite で発表された新しいワークロードです(Azure 公式ブログ)。中心となるオントロジーは、2026年9月時点でプレビュー(試験提供)です。

Copilot と AI 機能

Fabric には、ワークロードごとに Copilot が組み込まれています。たとえば次のような使い方ができます。

ノートブック(Data Engineering・Data Science):コードの提案・説明・まとめての書き換え。エラー時は原因の説明と修正案を出す(Fix with Copilot、プレビュー)
Data Factory:データ変換の処理を文章から作る、処理内容を説明する
Data Warehouse・SQL database:文章から SQL を作る、コードを補完する
Real-Time Intelligence:質問を KQL(ログ分析用のクエリ言語)に変換する
Power BI:レポートページを自動で作る、内容を要約する

もう1つ覚えておきたいのが Fabric データエージェントです。レイクハウスやウェアハウス、セマンティックモデルなどを指定しておくと、利用者が文章で質問するだけで、エージェントが SQL・DAX・KQL を作って答えます。2026年9月時点で一般提供されています。

使う前に知っておきたい注意点

有料の容量が必要:Copilot とデータエージェントには F2 以上の F SKU(または Power BI Premium の P SKU)が必要です。無料試用の容量では使えません。
日本リージョンではデータが海外で処理される:Copilot を動かす Azure OpenAI は米国と EU のデータセンターで動いています。容量が日本にある場合は、管理者がテナント設定で「地域をまたいだデータ処理」を許可しないと Copilot は使えません。社内ルールと照らし合わせて判断しましょう。
容量を消費する:Copilot の利用分も容量の計算資源を使います。使いすぎると他の処理が遅くなることがあります。
データエージェントの制限:公式ドキュメントでは、現在は英語以外の言語をサポートしていないこと、読み取り専用であること、回答は最大25行・25列に絞られることが明記されています。

Azure OpenAI そのものの位置づけは Azure OpenAI Service の概要と使いどころで紹介しています。

容量(F SKU)と料金の考え方

Fabric の料金は、容量(キャパシティ)の大きさ × 使った時間が基本です。容量の大きさは CU(Capacity Unit、容量ユニット)という単位で表し、F2 なら 2 CU、F64 なら 64 CU です。SKU は F2 から F8192 まであります。

容量を1つ買えば、Data Factory も Spark も Power BI も、同じ容量の CU を分け合って使います。機能ごとに別々の契約をしなくてよいのが Fabric の料金の特徴です。

従量課金の目安(2026年9月24日時点)

Azure Retail Prices API で確認した東日本(Japan East)リージョンの従量課金の単価は、1 CU あたり1時間 0.21ドルです(米国東部は 0.18ドル)。これをもとに計算した目安は次のとおりです。1か月は730時間、24時間動かし続けた場合で計算しています。

SKU	CU	1時間あたり	1か月(730時間)の目安
F2	2	0.42ドル	約307ドル
F4	4	0.84ドル	約613ドル
F8	8	1.68ドル	約1,226ドル
F16	16	3.36ドル	約2,453ドル
F32	32	6.72ドル	約4,906ドル
F64	64	13.44ドル	約9,811ドル

税抜・米ドル建ての参考値です。円での表示や最新の価格は、Microsoft Fabric の公式料金ページでリージョンと通貨を選んで確認してください。

料金で押さえたいポイント

秒単位の課金:従量課金は秒単位で、最低1分からです。長期の契約は不要です。
一時停止できる:使わない時間は Azure ポータルから容量を一時停止(Pause)すると、計算の料金が止まります。夜間や週末に止める運用もできます。
予約で割引:1年分を予約すると、料金ページによると従量課金より約41%安くなります。
ストレージは別料金:OneLake に保存したデータ量には別途料金がかかります。東日本の標準(Hot)ストレージは 1GB あたり月 0.025ドルです(2026年9月24日時点)。
処理の「ならし」がある:一時的に容量を超える処理をしても、すぐには止まりません。対話的な処理は最低5分、バックグラウンドの処理は24時間にならして計算されます。それでも超え続けると、処理の遅延や拒否(スロットリング)が起きます。
超過分の課金(任意):スロットリングを避けるために、超過分を追加で支払う「容量の超過課金」を有効にすることもできます。ただし単価は通常の3倍です。

Power BI のライセンスとの関係

Fabric の容量とは別に、Power BI には利用者ごとのライセンス(Free・Pro・Premium Per User)があります。ここは混乱しやすいので整理しておきます。

やりたいこと	必要なもの
レイクハウスやノートブックなど Power BI 以外のアイテムを作る	F 容量(または試用容量)+ 無料の Fabric(Free)ライセンス
Power BI のレポートを作って共有する	Power BI Pro などの有料ライセンス
F64 未満の容量で Power BI のレポートを見る	見る人全員に Pro などの有料ライセンス
F64 以上の容量で Power BI のレポートを見る	閲覧者の役割があれば無料ライセンスで閲覧可

つまり、閲覧者が多い会社では F64 以上にすると閲覧者のライセンス費用を抑えられます。小さな容量(F2 など)から始める場合は、レポートを見る人のライセンスも予算に入れておきましょう。

60日間の無料試用(Fabric 試用版)

Fabric には、60日間無料で試せる試用版の容量があります。2026年9月時点の Microsoft Learn の内容をまとめると次のとおりです。

期間:60日間
容量の大きさ:F4(4 CU)または F64(64 CU)相当。条件を満たせば管理画面で 4 CU から 64 CU に変更できます
OneLake の保存量:最大 1TB
使える機能:Data Factory、Data Engineering、Data Science、Real-Time Intelligence、Power BI など、ほぼすべてのワークロード
使えない機能:Copilot、データエージェント・AI 関数などの AI 機能、Private Link など
その他:SQL database は3つまで。有料の Power BI ライセンスがない場合は、Power BI の個人用試用版も付いてきます

試用期間が終わると、Power BI 以外のアイテム(ノートブックやパイプラインなど)は使えなくなります。データは7日間 OneLake に残り、その間に有料の F 容量へワークスペースを移せば再び使えます。試用版は評価用なので、本番の業務には使わないよう公式に案内されています。

なお、Fabric には原則として会社や学校のアカウントでサインインします。個人のメールアドレスしかない場合は、Azure の無料アカウントを作り、Microsoft Entra ID にユーザーを作ってから試用を始める手順が公式ドキュメントに載っています。

Azure SQL Database との違いと使い分け

旧記事では「Azure SQL Database」と「Fabric の SQL DB/データウェアハウス」をまとめて比べていましたが、今は次の3つを分けて考えると分かりやすくなります。

	Azure SQL Database	SQL database in Fabric	Fabric Data Warehouse
一言でいうと	Azure のマネージド(PaaS)データベース	Fabric の中で使う業務用データベース(SaaS)	Fabric の分析用データベース
得意なこと	アプリの読み書き(OLTP)	アプリの読み書き(OLTP)+ すぐ分析に回せる	大量データの集計・分析
エンジン	SQL Database エンジン	Azure SQL Database と同じエンジン	分析向けの Fabric のエンジン
データの形式	データベース独自の形式	データベース + OneLake へ自動で複製(Delta 形式)	OneLake 上の Delta 形式
料金	仮想コア(vCore)または DTU 単位。サーバーレスもある	Fabric 容量の CU を消費	Fabric 容量の CU を消費
管理の手間	サービス階層やサイズを自分で選ぶ	性能は自動で調整され、細かい設定は少ない	同左

SQL database in Fabric とは

SQL database in Fabric は、2025年11月の Microsoft Ignite で一般提供(GA)になりました(Azure 公式ブログ)。Azure SQL Database と同じエンジンを使うため、T-SQL の書き方やツール(SQL Server Management Studio、VS Code の MSSQL 拡張機能)はほぼそのまま使えます。

大きな違いは、書き込んだデータが自動で OneLake に複製されることです。業務アプリが使うデータを、別に ETL(データを抜き出して変換・格納する処理)を作らなくても、そのまま Power BI や Spark で分析できます。ベクトル型を使った検索や RAG(検索して答える AI の仕組み)にも対応しています。RAG の仕組みは RAG 入門で解説しています。

Azure SQL Database にしかない主な機能

一方で、公式の比較表(2026年8月更新)では、SQL database in Fabric に次のような制限があります。

エラスティックプール、アクティブ geo レプリケーション、フェールオーバーグループ、長期保有(LTR)バックアップ、geo リストアがない
VNet サービスエンドポイントなど、仮想ネットワークでの細かい接続制御がない(プライベートリンクはテナント単位のみ)
変更データキャプチャ(CDC)、Always Encrypted、台帳(Ledger)テーブルが使えない
ログインは使えず、Microsoft Entra ID のユーザーのみ
1データベースあたり最大32仮想コア・4TB(Azure SQL Database の Hyperscale は最大128TB)

旧記事で「未対応」としたフルテキスト検索は、2026年9月時点ではプレビューとして使えるようになっています。

どれを選ぶか

こんなとき	向いているもの
既存の業務システムで、災害対策や細かいネットワーク制御が必要	Azure SQL Database
小さく始めたい業務アプリで、データをすぐ分析にも使いたい	SQL database in Fabric
何年分もの履歴を SQL で集計したい、BI の土台を作りたい	Fabric Data Warehouse(またはレイクハウス)
すでに Azure SQL Database があり、分析だけ Fabric でしたい	Azure SQL Database + Fabric のミラーリング

「Azure SQL Database をやめて Fabric に移る」必要は必ずしもありません。ミラーリングを使えば、業務システムは Azure SQL Database のまま、分析だけを Fabric で行う組み合わせもできます。

始め方:試用版で最初のレイクハウスを作る

Microsoft Learn のチュートリアル(レイクハウスのエンドツーエンドシナリオ)に沿った、最初の一歩の流れです。

Fabric のポータルに会社または学校のアカウントでサインインします。
右上のアカウントのアイコン(アカウントマネージャー)から Start trial(試用版を開始)を選びます。
試用容量のリージョンを選び、規約に同意して Activate を押します。後からリージョンを変えるのは手間がかかるので、普段使っているリージョン(日本なら Japan East など)を選びましょう。
左のメニューからワークスペースを新しく作り、ワークスペースの種類が Fabric Trial(試用版)になっていることを確認します。
ワークスペースで新しいアイテム → レイクハウスを作ります。
CSV などのファイルをアップロードするか、パイプライン・Dataflow Gen2 でデータを取り込みます。
ノートブックで加工するか、SQL 分析エンドポイントで SQL を実行して中身を確認します。
セマンティックモデルを作り、Power BI のレポートでグラフにします。

ノートブックでは、レイクハウスの Files にあるファイルを読み込み、テーブル(Delta 形式)として保存するのが基本の操作です。公式ドキュメントの例をもとにすると、次のように書きます(ファイル名とテーブル名は自分のものに置き換えてください)。

df = spark.read.parquet("Files/sales.parquet")

# Tables セクションに Delta テーブルとして保存する
df.write.mode("overwrite").format("delta").saveAsTable("sales")

保存したテーブルは、SQL 分析エンドポイントからそのまま SQL で読めます。

SELECT TOP 10 * FROM sales;

有料の容量を買うとき

Azure ポータルにサインインし、検索欄で「Microsoft Fabric」を探します。
Create Fabric Capacity を選びます。
サブスクリプション、リソースグループ、容量の名前、リージョン、サイズ(F2 など)、容量管理者を入力します。
Review + create で作成します。
Fabric のワークスペース設定で、作った容量にワークスペースを割り当てます。

事前に、Azure サブスクリプションで Microsoft.Fabric リソースプロバイダーの登録と、必要な CU のクォータ(上限)の確認が必要です。試用版で作ったワークスペースも、この容量に割り当てれば引き続き使えます。

導入を判断するチェックポイント

旧記事のチェックリストを、2026年9月時点の状況に合わせて見直しました。

Fabric が向いているケース

社内外のあちこちにあるデータ(クラウド・オンプレミス・他社の SaaS)を1か所に集めて分析したい
データの取り込みから Power BI のレポートまで、1つのサービスで管理したい
すでに Power BI や Microsoft 365 を使っていて、その延長で分析基盤を作りたい
IoT のセンサーやログなど、リアルタイムのデータも扱いたい
権限・機密ラベル・監査を、分析の道具ごとではなくまとめて管理したい

慎重に検討したいケース

業務アプリのデータベースだけが必要で、分析はしない(Azure SQL Database のほうが機能が豊富)
災害対策や閉域網接続など、SQL database in Fabric がまだ対応していない機能が必須
Copilot を使いたいが、データを国外で処理することが社内ルールで認められない
容量を24時間動かし続けると予算を超える(一時停止や予約割引、容量の大きさを含めて試算が必要)

Azure でのデータ管理やセキュリティの基本は Azure で実現する安全なデータ管理と共通基盤構築のポイントも参考にしてください。まずは60日間の試用版で、自社のデータを使って小さく試してから判断するのがおすすめです。

まとめ

Microsoft Fabric は、データの取り込みから加工・分析・レポートまでを1つにまとめた SaaS 型の分析基盤です。
すべての機能が OneLake という共通の保存場所を使い、同じデータをコピーせずに使い回せます。
料金は容量(F SKU)の大きさ×時間が基本です。東日本では1 CU あたり1時間0.21ドル(2026年9月24日時点)で、一時停止や予約割引も使えます。
60日間の無料試用がありますが、Copilot などの AI 機能は試用版では使えません。
SQL database in Fabric は2025年11月に一般提供になりました。業務アプリ用なら Azure SQL Database、分析と一体で使うなら Fabric、と目的で選びましょう。