執筆日：2025/5/8
ついに…
Azure AI Agent Service の「ナレッジソース」に、Microsoft Fabricが対応しましたー。
今後もナレッジの種類は増えていくと思われますが、まずは 2025年5月8日時点での主なナレッジソース4つ を対象に、
それぞれの特徴と棲み分けについて整理してみました。
現在対応しているナレッジソース（2025/5/8時点）
- Grounding with Bing Search
- ファイル検索（PDF/Wordなど）
- Azure AI Search
- Microsoft Fabric（NEW！）
各ナレッジソースの特徴
① Grounding with Bing Search
-
何ができる？
LLMが答える際に、Bing経由でリアルタイムなWeb検索を自動実行。
得られた情報を要約して回答に組み込む。 -
ユースケース例
「今の株価は？」「最近のトレンドは？」など、最新情報が必要な質問。
② ファイル検索
-
何ができる？
自社のドキュメント（PDF, Wordなど）をアップロードして、それを元にした回答ができる。
自動的にベクトルインデックスが生成され、意味検索が可能に。 -
ユースケース例
社内の規定マニュアルやFAQ、技術資料など、静的なナレッジを活用したQA。 -
注意点
更新反映は手動（再アップロード）。
③ Azure AI Search
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何ができる？
自社で作成した検索インデックスを利用し、キーワード検索とベクター検索を組み合わせたハイブリッド検索により、高精度な情報抽出が可能。 -
ユースケース例
数万～数百万件規模のナレッジ検索。
社内の全社横断的なドキュメントベースQAなど。 -
注意点
インデックスの構築・保守にある程度の設計スキルが必要。
柔軟な更新制御ができる一方、最初の導入が重め。
④ Microsoft Fabric（NEW）
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何ができる？
Microsoft Fabric の OneLake 上にある構造化データ（例：売上データ）に自然言語で質問ができる。
Fabric の「データエージェント」が裏で SQL を生成し、値を取得して回答。 -
ユースケース例
「今月の売上は？」「エリア別の在庫数は？」など、BI的な問いに対してチャットで回答。
棲み分けチャート（ざっくり）
| ナレッジソース | 主な用途 | 適したユースケース例 | データ更新 | 導入ハードル |
|---|---|---|---|---|
| Bing Search | 外部のリアルタイム情報取得 | ニュース・天気・製品情報など | ◎ 常に最新 | ◎ すぐ使える |
| ファイル検索 | 社内ドキュメントの意味検索 | FAQ・マニュアル・ナレッジ | △（手動） | ◎ すぐ使える |
| Azure AI Search | 大量ナレッジの構造化検索 | 全社ポータル・社内検索・業務用DBからの参照 | ◯（柔軟） | △ 導入要計画 |
| Microsoft Fabric | 社内データ分析・BI的な問合せ対応 | 売上・在庫などの対話型データ分析 | ◯（都度取得） | △ 導入準備必要 |
気になってる点：Fabricのアクセス制御ってどうなる？
Fabric の OneLake では、行レベル／列レベルのセキュリティが設定可能です。
つまり、ユーザーごとにアクセスできるデータが違うように設定できるということ。
これって、Azure AI Agent側からFabricを叩いたときに、ユーザーごとに返る回答が変わるってこと？
この点を実際に試してみようと思います。
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