Microsoft Build 2025 Data & Analytics領域まとめ

シアトルで5/19週に開催しているMicrosoft Buildに参加しました。イベントでの(主に)Data ＆ Analytics領域についてのまとめです。
(会社の公式発表ではなく)一個人の見解なのでご注意ください。
※ 徐々に追記していこうと思います。

こちらが公式情報です。

https://news.microsoft.com/build-2025-book-of-news/ja/

# Opening keynote
Opening keynoteに関してです。動画リンクです。

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## 全体
今年のテーマは **「open agentic web」** です。keynote冒頭で話している写真です。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/12d0b44d-f1d0-44e0-951b-0512689267a1.png)

"open"や"web"という点には言及していませんが、「agentic」をlevel別に説明しているスライドです。 
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/f98f5252-d5a4-441b-b4a2-06b6d3cad236.png)

「open agentic web」は、AIエージェントが**オープンな標準、プロトコル、およびコンポーネントを通じて、多様なエージェントが互いに、そしてウェブ上のコンテンツやサービスと連携し、開発者が革新的なアプリケーションを構築できる、分散型のウェブのあり方を目指すビジョン**、といったところでしょうか。
例えば、「オープンな」という点でオープンソース化に関する発表がいくつかありました(WSLやGitHub Coplilot Chatのコア機能)。また、オープンなプロトコルという点では、MCP (Model Context Protocol)関連の内容であったり、新たなNLWeb(Agentic WebにおけるHTMLのような役割を果たす新しいオープンプロジェクト)についての発表がありました。

keynoteの構成は以下のスライドに沿っており、
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/37463a64-0a38-477a-9bd6-61d2172be9f9.png)

以下の順番で説明をしています。

1. Developer tools
1. Apps and agents
1. AI platform
1. Data
1. Infrastructure

## Data (& Analytics)部分
ここからが本記事の本題です。

### 全体
Data & Analytics 領域を以下のスライドで説明。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/44a5c109-5ff5-435d-8fce-68c92c81d04b.png)

以下で分類しています。

- Turnkey(カギを回すとすぐに使えるという意味)
    - Microsoft Fabric
- Control and customization
    - Azure Databases
    - Azure Databricks

### Foundry connection for Azure Cosmos DB
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/686b9f2f-ba05-47db-baf0-855ec026b9c7.png)

https://devblogs.microsoft.com/cosmosdb/azure-ai-foundry-connection-for-azure-cosmos-db-and-byo-thread-storage-in-azure-ai-agent-service/

Azure AI Agent Serviceを使った会話スレッドを、Azure AI Foundry SDKを使用して、Azure Cosmos DBアカウントに安全に保存・管理することが可能。今までは、Microsoftマネージド(ユーザが管理できない)のAzure Cosmos DBに保存されていましたが、ユーザ指定(BYO: Bring Your Own)のAzure Cosmos DB に保存できるようになります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/84750c76-d873-4b76-a28d-7f8c52c05f60.png)


### Foundry connection for Azure Databricks
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/9aff7b2e-103e-4549-9341-0d2bcaa8b154.png)

Azure AI Foundryを使用して、Microsoft Azure Databricksに保存されているエンタープライズデータを活用するAIエージェントを簡単に作成できるようになります。
エージェントはAzure Databricks内でデータサイエンティストのSparkジョブを活用可能に。また、エージェントはAzure DatabricksのGenie roomsを使用して、自然言語クエリ（NLQ）を通じてデータと対話可能になります。

https://techcommunity.microsoft.com/blog/analyticsonazure/announcing-the-availability-of-azure-databricks-connector-in-azure-ai-foundry/4415263

### Gen-AI powered reasoning in PostgreSQL
PostgreSQL クエリ内に直接 LLM (大規模言語モデル) の応答を統合(スライド画像の`azure_ai.generate`関数など)。
また、VS Code内で PostgreSQL データベースをより簡単に管理できるようにする新しい機能がプレビューとして登場。これにより、GitHub Copilot が PostgreSQL に機能拡張。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/81a0f000-48ad-434f-8108-d18e1ad14daf.png)

https://techcommunity.microsoft.com/blog/adforpostgresql/new-generative-ai-features-in-azure-database-for-postgresql/4414858

### Cosmos DB in Fabric
Fabric での Azure Cosmos DB (NoSQL) のPublic Preview開始。この連携により、構造化データや分析データと同様に、半構造化データを Fabric に取り込むことができ、AI 対応強化の一環という感じです。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/0f8bd17b-bceb-4ce5-a976-dfb56796c777.png)

Previewの申し込みForm(会場に映っていたQRコードの先はここだけFormでし)

https://forms.office.com/pages/responsepage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbRzLdLthwc5RKknd_waspBjFUQk1JUkFDS0lWSlo1Q0hFN1hVVDhRQks3Qy4u&route=shorturl

### Digital twin builder
Digital twin builder が Microsoft Fabric Real-Time Intelligence 内の新機能としてPublic Preview開始。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/b4e58c04-7cc3-4aaa-8be3-dc536560d5c3.png)

現実世界の環境のデジタル表現を構築および管理するノーコード/ローコードインターフェースを提供。
![image.png](https://dataplatformblogwebfd-d3h9cbawf0h8ecgf.b01.azurefd.net/wp-content/uploads/2025/05/dtbzoomgif480psmalleragain-output.gif)

https://blog.fabric.microsoft.com/en-us/blog/digital-twin-builder-in-microsoft-fabric-real-time-intelligence-revolutionizing-digital-twin-creation-and-management

### Shortcut transformations in OneLake
OneLake でデータを仮想化しつつ、データ形式を Delta Lake 形式に変換したり、AI 駆動の変換（要約、翻訳、ドキュメント分類など）を適用可能(Public Preview)。keynote内で"AI Driven ETL"と呼んでいます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/e1000082-6efc-4144-b434-35a346d8a924.png)

https://blog.fabric.microsoft.com/en-us/blog/get-to-insights-faster-with-saas-databases-and-chat-with-your-data-experiences

### Chat with your data
「Chat with user data」機能が Power BI および Copilot Studio に拡張(Public Preview)。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/d2af9c3e-be1e-4b27-bc39-ab7461afc13a.png)

デモ画像がわかりやすいです(Power BI上のCopilot)。
![Power BI](https://powerbiblogsfd-ep-aveghkfaexa3e4bx.b02.azurefd.net//wp-content/uploads/2025/05/a-screenshot-of-a-computer-ai-generated-content-m.gif)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/1f11fa7a-3b11-4646-9c2c-caa061855f9b.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/263dd981-8f25-4487-9878-d698c5c90ad9.png)

https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/the-next-era-of-copilot-in-power-bi-chat-with-your-data/

また、Fabric データエージェントを、Microsoft Copilot Studio でカスタムエージェントに追加可能になります(今後数週間以内にプレビューで利用可能)。

# Day 2 Keynote
Data & Analytics領域、そんなに多くなかったと思います。抜けているかもしれません。

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## Azure AI Foundry Agent Factoryを使ったデモ
Fabric上のCosmos DBにAgentのログが保存されていることを紹介。Cosmos DBやMicrosoft Fabric、Azure Data Bricksに保存できることが紹介されました(Cosmos DBがMicrosoft Fabricでも利用可能)。これはAgentのついでに紹介した程度。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/72f47842-1668-49c1-979d-5d2868482f9a.png)

## Data関連の紹介
PostgreSQLのSQLでベクトル検索と属性検索でのJoinなどを紹介。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/134273/f635ab2b-29b6-47f1-b7a2-b79c9551469d.png)

また、Fabric上で異なるデータソース（OneLake内のCosmos DBデータとミラーリングされたPostgreSQLデータ）を組み合わせてセマンティックモデルを作成し、イベントに関する詳細なレポートを生成し、インサイトを得るPowerBIデモが示されました(デモはPowerBI部分だけなので、裏の動きデモなし)。