Microsoft Fabricに大きな変更！「自動セマンティックモデル」が廃止へ。これってどういうこと？
こんにちは、AI技術解説ブロガーのジョンです！
今日は、マイクロソフトが提供するデータ分析ツール「Microsoft Fabric」に関する、ちょっと大きなニュースについてお話しします。なんだか難しそう？いえいえ、大丈夫！いつものように、誰にでも分かるように、かみ砕いて解説していきますね。
一言で言うと、「これまで自動でやってくれていた作業が、これからは手動になる」という変更です。これが一体どういうことで、私たちにどんな影響があるのか、一緒に見ていきましょう！
そもそも「セマンティックモデル」って何？
今回の変更の主役は「セマンティックモデル」というものです。いきなり専門用語が出てきましたが、心配しないでください。これは、いわば「生のデータに意味付けをしてくれる『翻訳機』や『設計図』」のようなものです。
会社には、売上データや顧客データなど、たくさんの情報（生データ）がありますよね。でも、ただの数字や文字の羅列だと、何が何だか分かりません。セマンティックモデルは、このバラバラのデータに「これは売上金額だよ」「これは顧客の名前だよ」といった意味や関連性を与えて、分析しやすい形に整えてくれる、とても重要な役割を担っています。
これまでMicrosoft Fabricでは、新しいデータを取り込むと、このセマンティックモデルを自動で作成してくれる「既定のセマンティックモデル」という便利な機能がありました。
何が変わるの？「自動作成」機能がなくなります
今回の発表で、この「既定のセマンティックモデル」の自動作成機能が、2025年12月までに廃止されることが分かりました。つまり、これからはユーザーが自分でセマンティックモデルを「手動で」作成する必要が出てくるのです。
すでに自動作成されたモデルを使っている場合も、それらは自動更新されなくなり、ユーザー自身が管理・メンテナンスしなければならない「独立したモデル」に変わってしまいます。
具体的には、Fabricの画面上で今まで使えていた以下のような機能が利用できなくなります。
- レポートタブ内の「新しいレポート」や「既定のセマンティックモデルの管理」といったボタン
- 自動作成されたモデルを素早く使うためのショートカット機能
これからは、ホームタブの下に新しく設けられる場所から、意識してモデルを作成していくことになります。
なぜマイクロソフトはこんな変更をするの？
「え、便利だった機能がなくなるなんて不便じゃない？」と思いますよね。マイクロソフトがこの変更に踏み切ったのには、ちゃんとした理由があります。それは、「データガバナンスを強化するため」です。
データガバナンスとは、簡単に言うと「データを正しく、安全に管理するためのルール作り」のこと。自動でモデルが作られるのは手軽ですが、誰がどんな意図で作ったのかが曖昧になりがちでした。これからは、ユーザーが責任を持ってモデルを設計することで、以下のようなメリットが生まれると専門家は見ています。
- 透明性の向上：誰が、いつ、どのようにデータモデルを作ったのかが明確になります。
- 監査証跡の明確化：データの流れや変更の履歴が追いやすくなります。
- 品質の向上：手動で丁寧に作ることで、より整理されていて信頼性の高いモデルになります。
つまり、少し手間は増えるけれど、長期的には「データの管理がしっかりして、もっと信頼できるようになる」というわけですね。
他の会社も同じ方向へ
実はこの流れ、マイクロソフトだけではありません。Googleの「Looker」やAmazonの「QuickSight」といった他の大手IT企業のデータ分析ツールも、自動生成に頼るのではなく、ユーザー自身がしっかりと管理・設計したモデルを使うことを推奨しています。
これは、AIがますます活用される現代において、AIが参照するデータの「質」や「信頼性」が非常に重要になっていることの表れだと言えるでしょう。
変更に備えて、今からできること
専門家であるロバート・クレイマー氏は、この変更にスムーズに対応するために、今から準備を始めることを勧めています。
やるべきことリスト：
- 既存モデルの棚卸し：まず、社内に自動作成されたセマンティックモデルがどれだけあるかを確認します。
- 仕分け作業：見つけたモデルを「残す」「統合する」「削除する」に分類します。
- 手動での再構築：「残す」と決めたモデルは、Power BI Project (PBIP) や Tabular Model Definition Language (TMDL) といった専門の形式を使って、手動で作り直します。こうすることで、バージョン管理などがしやすくなります。
- チームのトレーニング：分析担当者に、データモデルの基本的な作り方（専門的には「スタースキーマ」などと呼ばれます）を学んでもらう機会を設けましょう。
早めに整理と準備を始めることで、将来的に「モデルがぐちゃぐちゃでパフォーマンスが出ない！」といった問題を避けられるはずです。
筆者のコメント
今回の変更は、最初は少し面倒に感じるかもしれません。ですが、これはデータという会社の資産を、より責任感を持って、大切に扱っていくためのポジティブな一歩だと私は思います。急がば回れ、ということわざがあるように、最初にきちんと時間をかけて土台を築くことが、結局は一番の近道になるのかもしれませんね。
この記事は、以下の元記事をもとに筆者の視点でまとめたものです：
Microsoft Fabric to lose auto-generated semantic
models