Microsoft Fabric

2025-07-01

Microsoft Fabric は、さまざまなツールやサービスを統合し、包括的なエンドツーエンドのデータ分析エクスペリエンスを提供する次世代のデータプラットフォームです。データインジェスト、処理、変換、リアルタイムイベントルーティング、レポート作成を 1 つのソリューションに統合しています。 AI を活用して、Fabric はデータをより効果的に管理および活用し、一貫性があり拡張可能なデータソリューションを必要とする企業にとって、ワンストップショップとしての役割を果たします。

OneLake を搭載した Fabric は、アナリスト、データウェアハウスの専門家、データサイエンティストなど、さまざまな役割のユーザーが同じデータコピーから作業できるようにすることで、データコラボレーションを強化します。さまざまなデータベース、さらにはさまざまなクラウドプラットフォームからのデータを統合し、一貫性のあるデータエコシステムを構築します。 AI は Fabric スタック全体に組み込まれており、Copilot for Notebooks、Copilot for Power BI、AI スキルなどのツールにより、生産性と分析情報を向上させます。 Fabric を使用すると、強化されたデータ分析、規制コンプライアンスの向上、分析情報の迅速化といったメリットを享受できると同時に、絶え間ない統合作業に煩わされることなく、業界のトレンドを先取りすることができます。

以下のサブセクションでは、Microsoft Fabric の機能と用途について詳しく説明します。

データ管理プラットのモダナイズ
AI の準備
データ駆動型機能
データプロバイダー拡張機能
Data Activator
Microsoft Fabric の Copilot
Microsoft Fabric のセキュリティ機能

データ管理プラットのモダナイズ

金融サービス業界が高度な AI テクノロジーを採用する中、Fabric は、統合されたデータアクセス、優れたデータガバナンス、およびトレーサビリティを保証する堅牢なデータプラットフォームを提供しています。 Fabric サービスに AI を組み込むことで、金融機関は業務効率の向上と貴重な分析情報の生成が可能になります。 Fabric を使用する金融機関にとっての主な利点は次のとおりです。

データのサイロ化を統合

組織内、異なる企業、さまざまなクラウドプロバイダーの多様なデータソースを、単一の統合プラットフォームに統合し、データに関する包括的なビューを実現し、意思決定プロセスを強化します。

例: 銀行は、CRM システムから顧客情報、Cosmos DB などのデータベースから注文詳細、Amazon S3 から製品カテゴリ、Databricks から販売記録を、1 つの統合された Fabric プラットフォームに統合することができます。この統合されたビューにより、顧客に関するより深い分析情報を得ることができ、徹底したリスク評価に基づいて顧客にパーソナライズされたサービスを提供できます。

包括的なデータガバナンスの実施

機密情報を取り扱う金融サービスにおいて、データの品質、コンプライアンス、セキュリティを確保するために、厳格なデータガバナンスポリシーを実施します。 Purview で一度定義されたデータガバナンスポリシーは、Fabric サービス全体で遵守されます。サービスを通過するデータについて、Fabric はその詳細な系列を提供します。

例: 保険会社は、データエコシステム全体にデータガバナンスポリシーを適用して、GDPR や CCPA などの規制へのコンプライアンスを確保すると同時に、データ侵害からデータを保護し、正確な保険金請求処理を実現することができます。

優れたコラボレーションの実現

金融サービスの顧客は、Microsoft 365 アプリケーションを幅広く利用しています。 Fabric は Microsoft 365 とシームレスに統合されており、Teams で Power BI レポートを表示したり、Excel で OneLake データを分析したり、会議にライブの Power BI レポートを含めたり、PowerPoint でライブデータをプレゼンテーションしたりなど、さまざまなことができます。 Fabric は、コラボレーションエクスペリエンスを大幅に向上させます。

例: リスクマネージャーは、Power BI で規制関連レポートを取り出し、Excel で OneLake データを取得してレポート内の数値の詳細を確認し、そのレポートを Teams ミーティングに添付して他のリスクマネージャーと共同作業を行うことができます。

業界トップクラスのスケーラビリティとパフォーマンスを活用する

クラウドベースのプラットフォームを使用して、大量の金融取引やデータ分析をリアルタイムで処理できるスケーラビリティを確保し、高いパフォーマンスと信頼性を実現します。

例: 金融サービスパートナーは、投資会社が市場の繁忙時に増加する取引量を処理するためのスケーラブルなデータインフラストラクチャソリューションを提供し、分析と取引処理の効率と継続性を確保することができます。

AI の準備

Microsoft Fabric は、金融サービス業界における AI の導入を促進し、AI の統合をシームレスにするツールやフレームワークを提供しています。これには、次のサブセクションで説明する複数の利点があります。

高度な分析と AI の機能

統合された AI と機械学習ツールを活用して、複雑な金融データから分析情報を抽出し、予測分析、不正検出、カスタマイズされた顧客エクスペリエンスをサポートします。

例: 銀行は、AIアルゴリズムを使用して顧客離れを予測し、顧客を維持するためのカスタマイズされた金融商品を提供したり、取引パターンを分析して不正行為をリアルタイムで検出したりすることができます。

プロセスの自動化

AI を活用した自動化を導入して、ワークフローを効率化し、手作業による介入を減らし、業務効率を向上させます。

例: 住宅ローン会社は、AI を使用してドキュメントの検証プロセスを自動化することで、ローンの承認に必要な時間を大幅に短縮し、顧客満足度を向上させることができます。

Microsoft の AI サービスとの統合

Azure Machine Learning や Cognitive Services などの他の Microsoft AI サービスとシームレスに統合して、AI 機能を強化します。

例: 資産運用会社は、Azure Machine Learning を統合して、リアルタイムの市場データと個々の顧客のプロファイルに基づいて、パーソナライズされたポートフォリオの推奨事項を提供する投資モデルを構築し、展開することができます。

データ駆動型機能

Microsoft Fabric を使用することで、金融機関はイノベーションと競争優位性を推進する、データ駆動型の新しい機能を活用することができます。

リアルタイムでのデータ処理

リアルタイムのデータ処理と分析を可能にし、市場の変化に対する迅速な意思決定と対応力をサポートします。

例: 取引プラットフォームは、市場データをリアルタイムで処理、分析して、より迅速かつ正確に取引を実行し、トレーダーに競争優位性をもたらします。

顧客分析情報の強化

高度なデータ分析を活用して、顧客の行動や基本設定に関するより深い分析情報を取得し、より的を絞った、よりパーソナライズされた金融商品やサービスを提供します。

例: クレジットカード会社は、消費パターンを分析して、パーソナライズされたリワードプログラムやターゲットを絞ったプロモーションを提供し、顧客のロイヤルティとエンゲージメントを強化することができます。

リスク管理とコンプライアンス

堅牢なデータ分析と AI ツールを導入し、リスク管理、コンプライアンス、規制報告を強化し、コンプライアンス違反や金銭的罰則のリスクを軽減します。

例: 銀行は、予測分析を使用して顧客の信用力や市場状況を分析し、信用リスクを監視および管理することで、規制の遵守を確保し、潜在的な損失を最小限に抑えることができます。

データプロバイダー拡張機能

データプロバイダー拡張機能を使用することで、金融機関はさまざまなソースからのデータをシームレスに接続および統合することができ、より情報に基づいた意思決定と業務効率の向上を実現できます。これらの機関は、ブルームバーグやロンドン証券取引所グループ (LSEG) などの組織の金融データソースと幅広い接続性を有しています。データソースは、証券取引所からの市場データフィードに統合され、コアバンキングシステム、取引データベースに接続し、または独自の内部システムにカスタムコネクタを開発します。

Fabric は、取引プラットフォーム、リスク管理システム、CRM などのデータを 1 つのプラットフォームに統合する、統一されたデータプラットフォームを提供することで、総合的な財務分析情報のシームレスな統合にも役立ちます。

Data Activator

Microsoft Fabric の Data Activator は、金融サービス業界にとって不可欠なリアルタイムのインテリジェンス機能を提供します。トランザクションパターンを分析し、不正行為を示す可能性のある異常を識別することで、リアルタイムで不正を検出することができます。さらに、Data Activator は、規制要件に対してデータを継続的に分析し、逸脱をフラグで表示することで、規制順守の監視にも役立ちます。その結果、金融機関は潜在的なコンプライアンス問題に対して迅速に対応し、規制当局による罰則のリスクを軽減することができます。