Fabric Data AgentのFoundry連携
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August 26, 26
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FoundryとFabric Data Agentの連携 メリットと役割分担、実装ポイント Microsoft Data Analytics Day(Online) 勉強会 兵藤 克樹
FoundryとData Agentの連携がより簡単に！（2026/7/28） Fabric data agents in Microsoft Foundry: Easier to connect, easier to trust | Microsoft Fabric Community 2
FoundryとData Agentの連携方法 新接続 旧接続 3
FoundryとData Agentの連携方法 旧接続 新接続 4
Foundry連携のメリット ◆ Data Agent内で直接チャットするだけでは得られないメリット メリット FoundryとData Agentを連携するとできること 複数のData Agentの使い分け 管理会計、販売、SCMなど、用途別に作成した複数 1つのData Agentにすべてのデータ・業務知識 のData Agentを1つのFoundry Agentから呼び分けら を詰め込む必要がなくなり、専門領域ごとに れる Agentを分離して管理できる 複数知識の組み合わせ Data Agentのデータ取得結果に加え、AI Search、 Web検索 などを同じFoundry Agentから利用できる 共通部品として再利用・標準化できる アプリごとにSQLロジックやデータ定義、独 公開したData AgentをMCP Toolとして複数の 自接続を作り直す必要が減り、企業共通の Foundry Agentや他のMCP Clientから利用でき、他の データ専門Agentとして再利用しながら、 Toolと同じ考え方で接続・管理できる Agent追加や構成変更にも対応しやすくなる 分析フローから最終回答まで 上位で制御できる Foundry側で複数ステップの呼出順序・条件分岐を制 Data Agentにはデータ取得を任せながら、 御し、複数Toolの結果を統合して日本語化、要約、定 Foundryで分析プロセス全体を制御し、利用 型フォーマット化できる シーンに応じた回答を生成できる 呼び出し状況を追跡しやすい Foundry側の高性能モデルを 上位判断に使える 具体的な効果 「社内数値＋報告書＋外部情報」のように、 複数種類の情報を組み合わせた回答を作れる FoundryのTrace / Observabilityから、どのToolを呼 「回答が違う」場合に、FoundryのTool選択な んだか、成功・失敗、Latency、Errorなどを確認でき のか、Data Agent側なのかを切り分けやすい る Data Agent内部のLLMにすべてを任せず、 Foundryのモデルを、質問解釈、複数結果の統合、追 データ取得と高度な推論・回答生成を役割分 加分析の判断、最終回答生成に利用できる 担できる 5
Foundry連携のメリット ◆ 複数のData Agentの使い分け Data Agent × 1つのエージェントに追加できる指示やクエリには制限がある × テーブル数を増やしすぎると回答の精度が落ちる Foundry × Data Agent 会計エージェント 販売エージェント SCMエージェント 〇 業務ドメインごとのエージェントに分割し 各領域で個別に開発できる 6
Foundry連携のメリット ◆ Data Agent内で直接チャットするだけでは得られないメリット メリット FoundryとData Agentを連携するとできること 複数のData Agentの使い分け 管理会計、販売、SCMなど、用途別に作成した複数 1つのData Agentにすべてのデータ・業務知識 のData Agentを1つのFoundry Agentから呼び分けら を詰め込む必要がなくなり、専門領域ごとに れる Agentを分離して管理できる 複数知識の組み合わせ Data Agentのデータ取得結果に加え、AI Search、 Web検索 などを同じFoundry Agentから利用できる 共通部品として再利用・標準化できる アプリごとにSQLロジックやデータ定義、独 公開したData AgentをMCP Toolとして複数の 自接続を作り直す必要が減り、企業共通の Foundry Agentや他のMCP Clientから利用でき、他の データ専門Agentとして再利用しながら、 Toolと同じ考え方で接続・管理できる Agent追加や構成変更にも対応しやすくなる 分析フローから最終回答まで 上位で制御できる Foundry側で複数ステップの呼出順序・条件分岐を制 Data Agentにはデータ取得を任せながら、 御し、複数Toolの結果を統合して日本語化、要約、定 Foundryで分析プロセス全体を制御し、利用 型フォーマット化できる シーンに応じた回答を生成できる 呼び出し状況を追跡しやすい Foundry側の高性能モデルを 上位判断に使える 具体的な効果 「社内数値＋報告書＋外部情報」のように、 複数種類の情報を組み合わせた回答を作れる FoundryのTrace / Observabilityから、どのToolを呼 「回答が違う」場合に、FoundryのTool選択な んだか、成功・失敗、Latency、Errorなどを確認でき のか、Data Agent側なのかを切り分けやすい る Data Agent内部のLLMにすべてを任せず、 Foundryのモデルを、質問解釈、複数結果の統合、追 データ取得と高度な推論・回答生成を役割分 加分析の判断、最終回答生成に利用できる 担できる 7
Foundry連携のメリット ◆ 複数知識の組み合わせ Data Agent × データを参照した回答のみ Foundry × Data Agent データ 〇 複数の知識・ツールを組み合わせて回答を得る web検索 ファイル 8
Foundry連携のメリット ◆ Data Agent内で直接チャットするだけでは得られないメリット メリット FoundryとData Agentを連携するとできること 複数のData Agentの使い分け 管理会計、販売、SCMなど、用途別に作成した複数 1つのData Agentにすべてのデータ・業務知識 のData Agentを1つのFoundry Agentから呼び分けら を詰め込む必要がなくなり、専門領域ごとに れる Agentを分離して管理できる 複数知識の組み合わせ Data Agentのデータ取得結果に加え、AI Search、 Web検索 などを同じFoundry Agentから利用できる 共通部品として再利用・標準化できる アプリごとにSQLロジックやデータ定義、独 公開したData AgentをMCP Toolとして複数の 自接続を作り直す必要が減り、企業共通の Foundry Agentや他のMCP Clientから利用でき、他の データ専門Agentとして再利用しながら、 Toolと同じ考え方で接続・管理できる Agent追加や構成変更にも対応しやすくなる 分析フローから最終回答まで 上位で制御できる Foundry側で複数ステップの呼出順序・条件分岐を制 Data Agentにはデータ取得を任せながら、 御し、複数Toolの結果を統合して日本語化、要約、定 Foundryで分析プロセス全体を制御し、利用 型フォーマット化できる シーンに応じた回答を生成できる 呼び出し状況を追跡しやすい Foundry側の高性能モデルを 上位判断に使える 具体的な効果 「社内数値＋報告書＋外部情報」のように、 複数種類の情報を組み合わせた回答を作れる FoundryのTrace / Observabilityから、どのToolを呼 「回答が違う」場合に、FoundryのTool選択な んだか、成功・失敗、Latency、Errorなどを確認でき のか、Data Agent側なのかを切り分けやすい る Data Agent内部のLLMにすべてを任せず、 Foundryのモデルを、質問解釈、複数結果の統合、追 データ取得と高度な推論・回答生成を役割分 加分析の判断、最終回答生成に利用できる 担できる 9
Foundry連携のメリット ◆ 呼び出し状況を追跡しやすい Foundry × Data Agent 10
Foundry連携のメリット ◆ Data Agent内で直接チャットするだけでは得られないメリット メリット FoundryとData Agentを連携するとできること 複数のData Agentの使い分け 管理会計、販売、SCMなど、用途別に作成した複数 1つのData Agentにすべてのデータ・業務知識 のData Agentを1つのFoundry Agentから呼び分けら を詰め込む必要がなくなり、専門領域ごとに れる Agentを分離して管理できる 複数知識の組み合わせ Data Agentのデータ取得結果に加え、AI Search、 Web検索 などを同じFoundry Agentから利用できる 共通部品として再利用・標準化できる アプリごとにSQLロジックやデータ定義、独 公開したData AgentをMCP Toolとして複数の 自接続を作り直す必要が減り、企業共通の Foundry Agentや他のMCP Clientから利用でき、他の データ専門Agentとして再利用しながら、 Toolと同じ考え方で接続・管理できる Agent追加や構成変更にも対応しやすくなる 分析フローから最終回答まで 上位で制御できる Foundry側で複数ステップの呼出順序・条件分岐を制 Data Agentにはデータ取得を任せながら、 御し、複数Toolの結果を統合して日本語化、要約、定 Foundryで分析プロセス全体を制御し、利用 型フォーマット化できる シーンに応じた回答を生成できる 呼び出し状況を追跡しやすい Foundry側の高性能モデルを 上位判断に使える 具体的な効果 「社内数値＋報告書＋外部情報」のように、 複数種類の情報を組み合わせた回答を作れる FoundryのTrace / Observabilityから、どのToolを呼 「回答が違う」場合に、FoundryのTool選択な んだか、成功・失敗、Latency、Errorなどを確認でき のか、Data Agent側なのかを切り分けやすい る Data Agent内部のLLMにすべてを任せず、 Foundryのモデルを、質問解釈、複数結果の統合、追 データ取得と高度な推論・回答生成を役割分 加分析の判断、最終回答生成に利用できる 担できる 11
Foundry連携のメリット ◆ Foundry側の高性能モデルを上位判断に使える Data Agent × LLMの選択はできない 〇 標準ランタイム（安定版）と プレビューランタイム（新機能の検証版）の 使い分けが可能 Foundry × Data Agent 〇 質問の解釈、最終回答の品質に影響するFoundryのLLMは、 最新モデルまで幅広い選択肢がある 12
データエージェントのプレビューランタイム Fabric データ エージェント ランタイム - Microsoft Fabric | Microsoft Learn
Foundry連携の実装ポイント ◆ Foundryの手順、Data Agentの指示などそれぞれどこに何を書くべきか？ 14
Foundry連携の処理フロー Fabric IQ を使用してエージェントをMicrosoft Fabricに接続する (プレビュー) - Microsoft Foundry | Microsoft Learn 15
Foundry連携の処理フロー 利用者 Foundry Data Agent Data Source 質問入力 質問解釈 呼び出すツールの判断 Data Agentの呼び出し データ選択 クエリ実行 データ返却 データ解釈 最終回答生成 結果回答 16
Foundry連携の実装ポイント ◆ どこに何を書くべきか 場所 役割 書くもの Foundry 手順 何を調べ、どう進め、どう答えるか どのツールをいつ使うか、分析する順番、不明点が ある場合の確認方法、最終回答の言語・形式 Data Agent 目的と機能の説明 このツールは何の専門家か このAgentが扱う業務領域、答えられる質問、どん なときに使うAgentか Data Agent 指示 共通の業務知識 業務用語の意味、共通する計算・判定ルール、使用 するデータソースの優先順位、回答時の共通ルール Data Agent このソースには何があるか データソースの説明 このソースに含まれるデータの概要、答えられる質 問、対象となる業務領域、他Sourceと区別する特徴 Data Agent どう正しいクエリを作るか データソースの手順 テーブル・列の意味、関連するテーブル、JOIN方法、 キー列、データの粒度、集計などのクエリルール、 代表的な値 Data Agent クエリ例 よくある質問と正しいクエリのセット、複雑な JOIN・期間指定・ランキング・特殊なフィルターの 例 正しいクエリの具体例 17
Foundryの手順に書くべき内容 ◆ 上位Agentとしての判断 Microsoft Foundry Agent Service のツールのベスト プラクティス - Microsoft Foundry | Microsoft Learn 書くべき内容 具体例 Agent全体の役割 ユーザーの質問を分析し、適切なToolを利用して回答する ツールを使う条件 データへの質問 → Data Agent、文書検索 → AI Search 複数ツールを使う分析手順 数値確認 → 要因分析 → 文書検索 → 統合 ユーザーとの会話 不明な条件や曖昧な質問は詳細を確認する 最終回答形式 サマリー → 数値 → 原因 → 根拠 ツール結果の統合 複数Data AgentやSearch結果をまとめる エラー時の対応 ツールが失敗した場合は推測せず説明する 18
Data Agentの目的と機能の説明 ◆ このAgentが何の専門家か、答えられる質問 Fabric データ エージェントを作成する - Microsoft Fabric | Microsoft Learn 19
Data Agentの手順に書くべき内容 ◆ Data Agent全体で共通して守る、分析・データ利用・回答のルール Foundryの指示 =「どう調査を進め、どのToolを使い、どう答えるか」 Data Agentの指示 =「データをどう解釈し、どのSourceを使い、どう取得するか」 データ エージェントの構成 - Microsoft Fabric | Microsoft Learn 20
最後に ◆ Fabric Data Agent - Community Hub for Microsoft Fabric Data Agent 21