Microsoft Fabric 2025年3月のリリースノート解説

Microsoft Learn の What's new in Microsoft Fabric? archive に掲載された 2025年3月の更新を、Fabric を運用・評価するチーム向けに整理します。Fabric の更新は Data Factory、Data Engineering、Data Warehouse、Real-Time Intelligence、OneLake、SQL database、Power BI 連携、管理・ガバナンスなどに分散するため、月次単位で読むと影響範囲を見落としにくくなります。

要点

• 2025年3月の Microsoft Fabric 更新として 31 件の公式項目を確認しました。
• 更新は単一機能ではなく、複数ワークロードの preview、GA、管理機能、接続性改善をまたぐ内容です。
• Fabric を全社基盤として使う場合、利用者向け機能だけでなく、権限、ネットワーク、CI/CD、容量、データ移動の運用影響も確認したい月です。

今月の主な更新領域

• Generally available features: Terraform provider GA
• Microsoft Fabric platform features: Terraform provider GA、Load Fabric OneLake Data in Excel、Empowering agentic AI
• Microsoft Copilot in Microsoft Fabric: Copilot and AI capabilities for all paid SKUs
• Data Factory in Microsoft Fabric: Fabric Data Factory and Roadmap、REST APIs for Fabric Data Factory pipelines、Copy job (preview)
• Fabric Data Engineering: Enhancing AI productivity in Fabric Notebooks、Autoscale billing for Spark、Simplify Data Transformation and Management with Copilot for Data Factory
• Fabric Data Science: Enhancing AI productivity in Fabric Notebooks
• SQL database in Microsoft Fabric: Backup storage billing、SQL database enabled by default on March 28、Build RAG Data pipeline from Azure Blob Storage to SQL Database in minutes
• Fabric Data Warehouse: Migration Assistant for Fabric Data Warehouse (preview)、Hints support、DacFx Integration for Warehouse ALM

公式ページで確認できる代表的な項目

• Generally available features / Terraform provider GA: The Terraform Provider for Microsoft Fabric is now generally available, enabling seamless infrastructure management and automation. For more information, use cases, and benefits, s…
• Microsoft Fabric platform features / Terraform provider GA: The Terraform Provider for Microsoft Fabric is now generally available, enabling seamless infrastructure management and automation. For more information, use cases, and benefits, s…
• Microsoft Fabric platform features / Load Fabric OneLake Data in Excel: Easily load Fabric OneLake data into Excel with integrated OneLake catalog and modern Get Data experience (preview). For more information and steps to get started, see OneLake cata…
• Microsoft Fabric platform features / Empowering agentic AI: Integrating Fabric with Microsoft Foundry enables businesses to create custom conversational AI agents leveraging domain expertise. For more information, see Empowering Agentic AI …
• Microsoft Fabric platform features / External data sharing enhancements: External data sharing enables Fabric users to seamlessly share data across tenant boundaries while maintaining a single logical copy. Learn about service principal support for the …
• Microsoft Copilot in Microsoft Fabric / Copilot and AI capabilities for all paid SKUs: Copilot and AI capabilities are now accessible to all paid SKUs in Microsoft Fabric. For more information, see Copilot and AI Capabilities Now Accessible to All Paid SKUs in Micros…
• Data Factory in Microsoft Fabric / Fabric Data Factory and Roadmap: Discover the latest updates and future plans for Fabric Data Factory, including new features for data integration and orchestration. For more information, see What’s New with Fabri…
• Data Factory in Microsoft Fabric / REST APIs for Fabric Data Factory pipelines: The Fabric data pipeline public REST API enables you to extend the built-in capability in Fabric to create, read, update, delete, and list pipelines.
• Data Factory in Microsoft Fabric / Copy job (preview): The Copy job in Data Factory has advantages over the Copy activity. For more information, see What is the Copy Job in Microsoft Fabric . For a tutorial, see Learn how to create a C…
• Data Factory in Microsoft Fabric / Copy Job enhancements: Learn more about three new user experience improvements in the Data Factory Copy Job .
• Data Factory in Microsoft Fabric / Build RAG Data pipeline from Azure Blob Storage to SQL Database in minutes: This blog post provides step-by-step instructions for creating a Retrieval Augmented Generation (RAG) pipeline to prepare your data for AI integration using SQL database in Microso…
• Fabric Data Engineering / Enhancing AI productivity in Fabric Notebooks: The latest Copilot updates improve productivity with in-cell interactions, better code generation, and seamless integration with Fabric. For more information, see What’s New in Cop…
• Fabric Data Engineering / Autoscale billing for Spark: The new autoscale billing model offer greater flexibility and cost efficiency for Spark workloads. For more information, see Introducing Autoscale Billing for Spark in Microsoft Fa…
• Fabric Data Engineering / Simplify Data Transformation and Management with Copilot for Data Factory: Discover how Copilot for Data Factory streamlines data transformation and management, enhancing efficiency and productivity. Learn more about Simplify Data Transformation and Manag…

今回の更新で何が変わるのか

この月の Fabric 更新は、個別機能の追加だけでなく、Fabric を複数チームで使うための運用面を広げるものとして読むのが実務的です。Data Factory や Data Engineering の更新は、パイプライン、ノートブック、データ移動、開発体験に関わります。Data Warehouse や SQL database、Mirroring の更新は、既存DWHや運用データを Fabric に接続する際の性能、互換性、管理方法に影響します。OneLake やガバナンス関連の項目は、データをどこに置き、どの権限で読ませ、どのエンジンから使わせるかという設計に関係します。

月次リリースノートを読むときに大切なのは、preview と generally available を分けることです。preview は検証や将来設計に役立ちますが、本番標準に入れるには制約、リージョン、権限、料金、サポート条件を確認する必要があります。一方で GA になった項目は、既存運用の見直しや標準化の候補になります。特に Fabric は Power BI、Lakehouse、Warehouse、Real-Time Intelligence、Data Factory が同じテナントや容量の上で関係するため、あるワークロードの更新が別チームの運用ルールに波及することがあります。

対象になりそうなユーザー・チーム

• Fabric 管理者、Power BI / Fabric の tenant 管理担当
• Data Factory、Lakehouse、Warehouse、Real-Time Intelligence を運用するデータ基盤チーム
• OneLake、セキュリティ、データガバナンスを設計する platform / governance チーム
• Fabric への移行や標準化を検討する analytics engineering チーム

実務でまず確認したいこと

1. preview と GA の項目を分け、すぐ試すものと本番標準化の候補を整理する
2. 利用中のワークロードに関係する項目だけでなく、容量、権限、ネットワーク、監査に影響する項目を確認する
3. OneLake、Warehouse、Lakehouse、Data Factory、Power BI の責任分界が変わらないか見直す
4. 既存のCI/CD、ゲートウェイ、接続、データ移動、監視手順に追加設定が必要か確認する

どう読むべきか

2025年3月の Fabric 更新は、月次の新機能一覧として流し読むだけでなく、組織内の Fabric 運用設計に照らして読むべき内容です。特に複数ワークロードを同じ基盤として扱っている場合、機能ごとの便利さよりも、権限、データ配置、標準化、検証計画への影響を整理すると価値があります。