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title: A03_Power BIの進化_Fabricの登場
tags: 
author: [Eiki Sui](https://www.docswell.com/user/marshal_dabao)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/L7132YDXEG.jpg?width=480
description: Power PlatformにおけるPower BIとMicrosoft FabricにおけるPower BIの関係について Power BIをより効率的に活用するための機能紹介 Microsoft Fabricの簡易紹介
published: February 26, 25
canonical: https://www.docswell.com/s/marshal_dabao/KJ4NYQ-2025-02-26-113955
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# Page. 1

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GLOBAL
POWER PLATFORM
BOOTCAMP 2025
Japan
Power BIの進化 - Fabricの登場
Eiki Sui


# Page. 2

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Sui Eiki
スイスイ
• Fabric CAT
(CAT = Customer Advisory Team)
• Fabric (Power BI) 製品チーム、日本や
周辺諸国のFabric導入サポート
• 元アナリスト (Power BIパワーユーザー）
@marshal_dabao
https://aka.ms/techtech


# Page. 3

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アジェンダ
01
02
Power BIの概要
活用事例
03
04
Power BIの進化
Microsoft Fabricの登場
05
06


# Page. 4

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Power BIの概要


# Page. 5

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BI（ビジネス・インテリジェンス）とは
数字/文字列等のデータを
人間が迅速に理解できる情報に変換
ビジュアルによる情報伝達速度は速い！


# Page. 6

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Microsoft Power BIの歴史
⚫ BIツールとしてのExcel
ワンストップでデータ分析を可能にする
Excel ファミリー
Traditional Excel
特徴
⚫ スタンドアロンのアプリ
⚫ セルフサービスBI ツール
(ビジネスユーザーフレンドリー）
a) Power Query
b) Power Pivot
Modern Excel
a) Power Query
⚫ 無料のPower BI Desktopと
有料のクラウド版
b) Power Pivot
⚫ Power Query
- データの取得と変換
代わりに
2015年頃
c) Power View
c) Power View
d) Power Map
d) Power Map
開発中止
⚫ Power Pivot
- データモデリング
⚫ Power View
- 可視化
◆ Power BIはPower Viewと
Power Mapの両方を引き継ぐ
⚫ Power Map
- 可視化


# Page. 7

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Modern ExcelのBI機能


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N8XY4ME8.jpg)

Modern Excel - Power Query
Power Queryエディタを中心
に複数のソースデータの抽出・
変換・結合を行う
日常業務でExcelを多用する
方に特におすすめ


# Page. 9

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Modern Excel - Power Pivot
今でも財務・経理部門等での
活用事例は多い
【Dim Table】
【Fact Table】
【Dim Table】
1対多
【Dim Table】
【Dim Table】
【Dim Table】


# Page. 10

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Modern Excel - Power View
Power ViewはExcelに搭載された
元祖Power BIのユーザーインター
フェース


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLKRMG27R.jpg)

Modern Excel - Power Map
Power Mapは今でも存在


# Page. 12

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Microsoftのミッションとは？


# Page. 13

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全ての人を支援
(Empower)する


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXVRQ83EX.jpg)

全ての人を支援
(Empower)する
全
ての
チームを 支
る
す
援


# Page. 15

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全
ての
す
全
ての
る
全ての人を支援
(Empower)する
チームを支援
組織を支
る
す
援


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P8WZZJ5.jpg)

全
ての
チームを
す
全
ての
る
全ての人を支援
(Empower)する
支援
組織を支
る
す
援
Copilotの
導入


# Page. 17

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Power BIはこのミッションを実現するツール


# Page. 18

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Power BIのポジショニング
Q: Power BIは何ですか？
• Power Queryでデータ加工するツール？
• 可視化ツール？
• Excelに替わる分析用ツール？
• レポート作成ツール？
Microsoft Fabric
Power Platform
エンタープライズBI
セルフサービスBI
Power Power
Pivot
BI
データがあるところにPower BIあり
SaaS: Power BI Service
Microsoft 365


# Page. 19

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Power BIのポジショニング (現在のビジョン)
Power BIを中心に、プロフェッショナル開発者から
Office のビジネス ユーザーへの架け橋
Power BI
Microsoft Fabric
Microsoft 365


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGYML56EL.jpg)

Power Platformとの関係が
なくなるわけではない


# Page. 21

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Power BIのポジショニング
https://learn.micro
soft.com/powerplatform/
Power Platform ユーザーは
Power BI以外の機能を使い
こなす人が多いが、可視化は
Power BIを使う
DataverseとPower BIの親和性
Power BI単体で話をする場合、
ほぼFabricの話になる
※分析要素強め
https://learn.micro
soft.com/fabric/


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74V8W3PJ1.jpg)

活用事例


# Page. 23

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データがあるところにPower BIあり
すなわち、活用シーンは無数


# Page. 24

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Power BIを活用した社内活用事例
⚫ 経営企画
経営ダッシュボード
⚫ 生産本部
✓ 月次売上分析（販売区分別・チャネル別）
✓ 仕入・払出・発注工料・納品分析（開発管理・素材管理部）
✓ 執行役員会週次売上分析（販売区分・チャネル・
価格帯・ライン別）
✓ 在庫推移分析
✓ 売上予算・経費予算管理
⚫ 管理本部
第三者向けデータ準備用
✓ 売上在庫データ分析（監査法人によるデータ
依頼対応等）
✓ 歩留まり・不良率推移分析
モニタリング用
⚫ 営業
Excelから卒業
✓ エリア（店舗）売上予実レポート配信
✓ セルフサービスBIベースの商品・在庫動向分析等
✓ 受発注管理（物流）
製造小売業におけるBI活用事例（宝飾）
✓ 経費実績管理
⚫ マーケ・MD本部
トップライン分析用
✓ 商品分析（ライン・価格帯・アイテム・素材別）
✓ 在庫価格管理による利益率分析（ライン・素材別）
✓ 在庫発注・仕掛・納品分析
✓ 月次在庫・売上分析
✓ 顧客分析
写真はイメージ


# Page. 25

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事例: 分析ツールとしてのPower BIの活用事例
企業A財務部長
ぜひ追加の融資を受けたい
銀行X営業担当
担保物ございますでしょうか？
不動産担保は既に提供済です
では動産(在庫・設備)担保は？
在庫は10億円あります。いくら融資可能でしょうか？
動産評価の専門会社に依頼しますね
専門会社との面談をお願いします


# Page. 26

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事例: 在庫評価
4
評価結果報告
1
6
譲渡担保登記
金融機関
担保価値評価の依頼
7
融資
月次モニタリング
担保価値
（動産）
2
資料請求
4
対象企業
評価結果報告
3 資産評価
5 担保差出
【在庫・固定資産】
Power BI活用
工場
倉庫
店舗


# Page. 27

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評価に際して使用するソースデータ
Excel Power Queryで集計。
年月別にデータを保持しているため、
ファイル数が多い
計: 209ファイル、537MB
全て使用するとは限らないが、書式が異なるデータを
Power Queryで集計する必要あり


# Page. 28

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Power Queryで加工した結果
一次加工
在庫評価データ
513MB → 146MB
二次加工
最終クエリ
インポート
146MB → 6.4MB


# Page. 29

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Power BIを活用した資産評価プロセス
【資産評価プロセス】
• ステージングクエリ
受領
データ
ETL
データ
二次加工
在庫評価
Power BI
分析・評価
換価モデル
• データモデル
• ダッシュボード
• 分析用チャート
• インサイト
ETL
データ
一次加工
データモデル
機械設備評価
融資用、会計監査
用（実態把握）等
資産評価用
分析モデル
評価レポート


# Page. 30

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Power BIを活用したメリット
⚫ 表現力
• チャートやダイナミックな分析結果を細かいレベルまで提示可能
⚫ 分析結果に対する説明のクオリティが高まる
• 粒度の細かい分析ができ、説明がシンプルになる
⚫ 質問に対する回答が迅速に
• 評価後に金融機関や対象企業から質問された内容
に対して素早く回答できる


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9K8P4WE3.jpg)

少しテクニカルな話を・・・
Power BIで最も重要なデータモデリング


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8R8DQRJD.jpg)

データモデル（全体）
約200ファイルの中から
データ加工された最終クエリ


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELKRMX2JR.jpg)

データモデル（FG: 完成品 / WIP: 仕掛品）
全てスタースキーマ


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM2RYL9JW.jpg)

データモデル（Parts: 部品 / Sales: 売上）
全てスタースキーマ


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRMR9K9E9.jpg)

データモデリングのベストプラクティス
スタースキーマ、1対多（*）のリレーションシップ
スタースキーマとは


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXVRQL37X.jpg)

Power BIの進化


# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKQR9LNED.jpg)

Power BIは成熟したプロダクト
誕生日: 2015年7月24日


# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73P8W3ZE5.jpg)

Power BIのオススメ機能
ピックアップポイント
⚫ オススメ機能ピックアップ
– Calculation Groups
– Visual Calculations
– DAX Query View (DQV)
– TMDL View
– (プレミアム容量) Copilot for Power BI
– (プレミアム容量) Copilot for DQV


# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DLMK44EG.jpg)

Power BIのオススメ機能
計算グループ (Calculation Groups)
計算ロジックを定義し、
DAXメジャー数を削減


# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP2RKMVJ8.jpg)

Power BIのオススメ機能
計算グループ (Calculation Groups)
⚫ 計算グループ（Calculation Groups）
– 計算グループは数年前から存在していた
– Power BI Desktop + サードパーティツールでのみ利用可だった
アイコ
ン
自動的に生成さ
れた説明
計算グループの実践的な使い方
⚫ メリット
– タイムインテリジェンス関数の数を大幅に減らせる
= メジャー数 × 計算ロジック（PM, PY, MoM(%)、YoY(%)等）の組み合わせを減らせる
– 計算グループの「計算アイテム」は列扱い
– 列扱いのため、スライサーとしても使える
– フィールド パラメーターの強化版


# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVDRV9REQ.jpg)

Power BIのオススメ機能
DQV: DAX Query View
DAXクエリをPower BI
Desktop上で本格的に
扱うことを可能
用途例
・ デバッグ用
・ モデル内の
メジャー確認用
・ メモ帳用


# Page. 42

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GYMLZ67L.jpg)

Power BIのオススメ機能
Visual Calculations
Excelを使う感覚で本来
は難しい計算を簡単に
行うことができる
Visual Calculationは
そのビジュアルで定義。
DAXメジャーは
モデル全体で定義
Visual Calculationは
DAXメジャーよりも
パフォーマンスが優れて
いる場合がある (Import
/ DirectQuery等）
Jeffery Wang’s blog


# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQMRYL2JP.jpg)

Power BIのオススメ機能
TMDL View
TMDL Viewは開発者向けツール


# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4V8WDPE1.jpg)

Fabricの登場


# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE132YZXJG.jpg)

Microsoft Fabricとは？


# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWPRG9KJ2.jpg)

ビッグデータ分析を可能にし、Power BIを
進化させたSaaS型データプラットフォーム
Power BI
M ic
r o s oft F a
c
i
r
b


# Page. 47

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZKRL9N73.jpg)



# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6QRWK9JV.jpg)

Microsoft Fabric
AI時代のデータアナリティクス: 2024年11月以降（最新
Data
Factory
Databases
New!
Analytics
Industry
Solutions
OneLake
Real-Time
Intelligence
Power BI
）
Partner
Solutions


# Page. 49

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5R8MPD74.jpg)

Microsoft Fabric
AI時代のデータアナリティクス: 2024年11月以降（最新
元々 Azure で PaaS として提供されていた Synapse および オペレーショナ
ルDBであるSQL DB を Power BI と同じように SaaS 化して提供
）
Power BI
はそのまま
ISVによる
開発強化
Data
Factory
Databases
New!
Analytics
Industry
Solutions
Real-Time
Intelligence
Power BI
Partner
Solutions
データパイプライン
オペレーショナル
分析ワークロード
業界ソリューション
リアルタイム・
時系列分析
BIツール
パートナー開発
豊富なビジュアルを
使用して、分析情
報の検索、進捗状
況の追跡、意思決
定の迅速化を行う
ISVによるAzure
Marketplaceを通
じてFabric上でアプ
リケーションを構築・
拡張
市民寄り
プロ寄り
クラウド規模のデー
タ移動とデータ変換
サービスを利用して、
最も複雑なデータ
統合とETLシナリオ
を解決
シンプルで直感的、
かつ自律的なデータ
ベースを数秒でプロ
ビジョニング。AIアプ
リケーション開発を
効率化し、革新的
なシナリオを創出
ETL、機械学習、
データウェアハ
ウスの3つのワー
クロードで構成
されるAnalytics
ワークロード
業界モデルを活用
し、データストリーム
を統合、規制遵守
を維持しつつ、賢い
OneLake
意思決定を支援す
る“単一の情報源”
を構築
1GBから1PBまで
任意のデータソース
と形式を迅速に取
り込み変換し、クエ
リの実行、結果を
視覚化
市民寄り
プロ寄り
プロ寄り
プロ寄り
プロ|市民
同じ環境で「ノーコード / ローコード / プロコード」の全てに対応


# Page. 50

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P8W6QJ5.jpg)

Power BIユーザーのFabricに対する質問
私Power BIしか使いたくない
Power BIはFabricの一員であり、今ま
で通りのやり方で問題なし！
Fabricを学ばないといけ
ないの？
いいえ、個人・会社の戦略的選択に委ねら
れる
Fabric面白そうだけど、どこ
から始めたら？
自分にとって業務上役立つと判断した分類
からチャレンジ
FabricはITチックすぎて
ハードルが高い
ご名答！エンタープライズ型サービスである
が、全てのペルソナに選択肢を与える


# Page. 51

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDLMKVWJG.jpg)

Fabricの登場により、Power BIの重要性が
下がることはない！


# Page. 52

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P2RKVX78.jpg)

データモデル vs セマンティックモデル
⚫ データモデルはPower BI Desktop、Excel Power Pivotで使用される用語であり、モデリングレイヤーに存
在する概念
⚫ セマンティックモデル（インポートモードと仮定）はPower BI サービスに存在するオブジェクトであり、データ準
備（Power Queryによる変換レイヤー）とデータモデル（モデリングレイヤー）をカプセル化したもの
⚫ セマンティックモデルは共有デセマンティックモデル、複合モデルといったアーキテクチャを持ち、他のレポートの
ソースとして使用される
Power BI サービス
クラウド上
Power BI Desktop
インポートモード
ソース
変換
データモデル
M
DAX
カプセル化
セマンティックモデル


# Page. 53

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVDRVZ3JQ.jpg)

Power BI Desktop vs Fabric Power BI
ローカル環境
⚫ インポート / DirectQuery モデル
Power BI サービス
クラウド上
Power BI Desktop
インポートモード
ソース
変換
データモデル
クラウド環境
セマンティックモデル
ソースデータの変換→メモリへ
の複製→サービスへ発行
M
DAX
カプセル化
⚫ Direct Lake モデル
ソース
変換
データストア
セマンティックモデル
LH / WH
Delta tables
Direct Lake
DAX
モデリング
M
LH: Lakehouse
WH: Warehouse
Delta: Delta parquet
データストアへ投入→Power
BIからそのまま可視化


# Page. 54

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGYML4YEL.jpg)

Power BIはこれからも進化します！
Microsoft Fabricと一緒に！


# Page. 55

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQMRYG67P.jpg)

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