◆人とエージェント、双方から使いやすいAI-Readyなデータ基盤づくり◆ Microsoft FabricはAI搭載のSaaS型統合データプラットフォームです。本書では、導入からデータ基盤の構築と管理、AIを使ったデータ操作、さらにはBIやリアルタイム分析、機械学習まで、ハンズオンも織り交ぜながら実践的に解説します。 ■目次 ●第1部　生成AIを活用したデータ加工と分析 第1章　Microsoft Fabricの概要 ・1.1 Microsoft Fabricとは ・1.2 ワークロード ・1.3 ガバナンス ・1.4 OneLake ・1.5 Copilotによるサポート ・1.6 開発に関わるコンポーネント ・1.7 ワークスペース、アイテム、Fabric容量の関係 第2章　Microsoft FabricとMicrosoft 365サービスの環境セットアップ ・2.2 ハンズオンを含む章と必要なライセンスの関係 ・2.3 Microsoft Fabric試用版の有効化 ・2.4 Microsoft Fabric有償版（Fabric容量）のセットアップ ・2.5 Fabricワークスペースの作成と設定 ・2.6 Microsoft 365 Business Standard試用版の有効化 ・2.7 Microsoft Teamsでチームを作成 第3章　生成AIを活用したデータ加工と分析 ・3.1 Microsoft FabricにおけるCopilotとデータエージェントの概要 ・3.2 ハンズオン：生成AIを活用したデータ加工と分析 ●第2部　Microsoft Fabricの導入と運用 第4章　Microsoft Fabricによるデータの価値昇華 ・4.1 データの価値昇華を支援するデータ分析基盤 ・4.2 データの価値昇華を実現するMicrosoft Fabricのワークロード ・4.3 Microsoft Fabricでの「データ」から「情報」への昇華 ・4.4 Microsoft Fabricで「情報」を「知識」としてモデル化して「知恵」につなげる 第5章　Microsoft Fabricの機能選定とリファレンスアーキテクチャ ・5.1 Microsoft Fabricのデータストアの選定 ・5.2 Microsoft Fabricのデータ取り込みの選定 ・5.3 Microsoft Fabricのデータ変換の選定 ・5.4 Fabricのワークフローの選定 ・5.5 Fabricのモデル化の選定 ・5.6 Fabricのデータ分析・活用の選定 ・5.7 Microsoft Fabricソリューションアーキテクチャパターン 第6章　Microsoft Fabricのプラットフォームを管理する ・6.1 基盤管理 ・6.2 セキュリティ ・6.3 コスト最適化とパフォーマンス効率 ・6.4 信頼性 ・6.5 オペレーショナル・エクセレンス ・6.6 データガバナンス ●第3部　ユースケースと応用 第7章　全社レベルのデータ活用基盤構築 ・7.2 ハンズオン：データ活用基盤の構築 第8章　セマンティックモデルとPower BIレポートの実装 ・8.1 Power BIとセマンティックモデルの概要 ・8.2 セマンティックモデルの設計 ・8.3 Power BIレポートの設計 ・8.4 ハンズオン1：セマンティックモデルを作成する ・8.5 ハンズオン2：Power BIレポートを作成する ・8.6 ハンズオン3：Copilot for Power BIを用いたレポート作成 ・8.7 参考となるWeb サイト 第9章　リアルタイム分析のエンドツーエンドソリューション ・9.1 Real-Time Intelligenceの概要 ・9.2 アーキテクチャの解説 ・9.3 ハンズオン：Real-Time Intelligence 第10章　機械学習モデルの開発と推論 ・10.2 Data Scienceの主な機能 ・10.3 ハンズオン：AutoMLによる機械学習モデルの開発とバッチ推論 第11章　AI Readyなデータ整備とエージェントによるデータ活用 ・11.2 AI Readyなデータ整備 ・11.3 ハンズオン：非構造化データのエンリッチメント ・11.4 エージェントによるデータ活用 ・11.5 ハンズオン：SCMデータで体験するデータエージェントベストプラクティス検証