ADF ストレージイベントトリガーで CSV を自動取り込みする手順

Azure ポータルから「ストレージアカウント」を新規作成します。今回はデータレイクとして利用するため、階層型名前空間（HNS）の有効化が必要です。画面のタブに沿って、以下のように設定します。

• リソースグループ: rg-lake-demo
• アカウント名: stlakedemo01
• リージョン: 任意のリージョン（後続のリソースと統一することを推奨）
• パフォーマンス: Standard
• 冗長性: ローカル冗長ストレージ（LRS）
• 詳細設定: 「階層型名前空間を有効にする」にチェック

入力後、「作成」を選択してデプロイを完了します。

CSV を格納するフォルダ構成を準備します。

1. ストレージアカウントの管理画面で、左メニュー「データ ストレージ」＞「コンテナー」を選択します
2. 「＋ コンテナー」から、名前を raw として作成します
3. raw コンテナを開き、「＋ ディレクトリの追加」から inbox サブフォルダを作成します

これで次のフォルダ構成が完成します。

raw/
 └── inbox/

運用では、ユーザーがこの inbox フォルダに CSV をアップロードすると、それを起点に後続の自動処理が動きます。

Azure ポータルから「SQL データベース」を新規作成します。論理サーバーを新規作成する際、後でクエリエディターを使うために SQL 認証（管理者アカウント）の設定を行っておきます。

• データベース名: sqlauto
• サーバー: 「新規作成」を選択し、以下を入力
• サーバー名: sqlsrv-auto01
• 場所: ストレージと同一リージョンを推奨
• 認証方法: 「SQL 認証を使用する」を選択
• サーバー管理者ログイン: sqladmin（任意）
• パスワード: 任意の複雑なパスワード
• コンピューティングとストレージ: 「サーバーレス」を選択
• 自動一時停止: 有効（例: 1 時間）

入力後、「作成」を選択してデプロイを完了します。

デプロイ後、ADF やご自身の PC から接続できるよう、ネットワークの許可設定を行います。

1. SQL データベース（sqlauto）の概要ページで、上部メニュー「サーバーのファイアウォールの設定」を選択します
2. 「Azure サービスおよびリソースにこのサーバーへのアクセスを許可する」をオンにします（ADF からの書き込みを許可する簡易な方法です）
3. 「クライアントの IPv4 アドレスを追加する」を選択します（ご自身の PC からのクエリエディター操作のため）
4. 左上の「保存」を選択します

補足: セキュリティを重視する場合
「Azure サービスを許可」は手軽ですが、Azure 全体からの接続を許容する設定です。運用環境では、後述の マネージド ID 認証＋最小権限や、Private Endpoint との併用を検討することをおすすめします。

「クエリ エディター（プレビュー）」を開き、SQL 認証のユーザー名（sqladmin）とパスワードでログインします。以下の SQL を貼り付けて実行し、テーブルを作成します。

CREATE TABLE dbo.TableTennisDemo (
  Rally INT,
  [Server] NVARCHAR(50),
  Winner NVARCHAR(50),
  ServeType NVARCHAR(100),
  Outcome NVARCHAR(100),
  Axis NVARCHAR(50),
  SpinClass NVARCHAR(50),
  [Length] NVARCHAR(50),
  Course NVARCHAR(50),
  Contact NVARCHAR(50) NULL,
  SetNumber INT,
  match_id NVARCHAR(50),
  created_at DATETIME2,
  player NVARCHAR(50),
  opponent NVARCHAR(50)
);

先ほどの SQL を消去し、以下の確認用クエリを実行します。結果ペインに cnt が 1 と表示されれば、受け入れ準備は完了です。

SELECT COUNT(*) AS cnt FROM sys.tables WHERE name = 'TableTennisDemo';

Azure ポータルから「Data Factory」を作成し、概要画面の「スタジオの起動（Launch studio）」から ADF Studio を開きます。

• 名前: adf-lakedemo
• リージョン: 他リソースと同一リージョンを推奨

ADF からストレージとデータベースへアクセスするための接続情報（リンクサービス）を作成します。左メニューのカバン型アイコン「管理（Manage）」＞「リンク サービス」＞「＋ 新規」から、以下の 2 つを作成します。

Azure Data Lake Storage Gen2 用

• 名前: ls_adls
• アカウント: stlakedemo01

Azure SQL Database 用

• 名前: ls_sqlauto
• サーバー名: sqlsrv-auto01 / データベース名: sqlauto
• 認証: 手順で設定した SQL 認証情報を入力（より安全な構成は後述の「安全な接続構成」を参照）

読み込む CSV の定義を作成します。ファイル名を動的に受け取るためのパラメータ設定が重要です。

1. 左メニューの鉛筆型アイコン「作成（Author）」を選択します
2. 「ファクトリリソース」ペインの「＋」＞「データセット」を選択します
3. 「Azure Data Lake Storage Gen2」＞「CSV（区切りテキスト）」を選択します
4. 名前を ds_raw_csv、リンクサービスを ls_adls に設定し、ファイルパスは空欄のまま「OK」を選択します
5. 「パラメーター」タブの「＋ 新規」から、folder（String）と file（String）を追加します
6. 「接続」タブのファイルパス入力欄で「動的なコンテンツの追加」を選択し、次のように設定します

• ディレクトリ欄: @dataset().folder
• ファイル名欄: @dataset().file

Directory = などの文字は含めず、@ から始まる値のみを入力します。

書き込み先の定義を作成します。

1. 同様に「＋」＞「データセット」から「Azure SQL Database」を選択します。
2. 名前を ds_sql_tennis、リンクサービスを ls_sqlauto に設定します。
3. テーブル名に dbo.TableTennisDemo を選択して「OK」を選択します。

データコピージョブを組み立てます。

1. 「＋」＞「パイプライン」＞「パイプライン」を選択し、名前を pl_inbox_to_sql とします
2. キャンバスの空白を選択し、「パラメーター」タブから p_folder（String）と p_file（String）を追加します
3. アクティビティ一覧の「移動と変換」から「データのコピー（Copy data）」をキャンバスへドラッグ＆ドロップします
4. 配置した「データのコピー」を選択し、設定ペインを入力します

• ソースタブ: ソースデータセットに ds_raw_csv を選択。データセットプロパティに動的コンテンツで値を割り当て
  • folder の値: @pipeline().parameters.p_folder
  • file の値: @pipeline().parameters.p_file
• シンクタブ: シンクデータセットに ds_sql_tennis を選択

CSV の列とデータベースの列を紐付けます。

スキーマをインポートするため、あらかじめ raw/inbox/ に、テスト用 CSV（demodata.csv）をアップロードしておきます。

1. 「データのコピー」を選択した状態で「マッピング」タブを開きます
2. 「スキーマのインポート」を選択します。パラメータの仮の値を求められるので、以下を入力します

• p_folder: raw/inbox（または inbox ※構成に合わせて）
• p_file: demodata.csv

1. 読み込まれた列一覧で、CSV 側の「Set」列を、SQL 側の「SetNumber」に手動で紐付け直します
2. 左上の「すべて発行（Publish all）」を選択して保存（デプロイ）します。

論理サーバー（sqlsrv-auto01）の「Microsoft Entra ID」設定で、Entra 管理者（自分のアカウントなど）を設定します。マネージド ID ユーザーの作成には Entra 認証でのログインが必要になるためです。

クエリエディターや SSMS から Microsoft Entra 認証でログインし、対象データベース（sqlauto）で以下を実行します。[adf-lakedemo] は ADF の名前（＝マネージド ID 名）に置き換えます。

CREATE USER [adf-lakedemo] FROM EXTERNAL PROVIDER;
ALTER ROLE db_datareader ADD MEMBER [adf-lakedemo];
ALTER ROLE db_datawriter ADD MEMBER [adf-lakedemo];

書き込みのみで足りる場合は、db_datawriter だけに絞ると、より最小権限に近づきます。

ADF Studio の SQL Database 用リンクサービス（ls_sqlauto）を開き、「認証の種類」で 「システム割り当てマネージド ID」 を選択します。サーバー名・データベース名を入力し、「接続のテスト」が成功することを確認します。資格情報をリンクサービスに保持しなくなる分、SQL 認証のみの構成よりも安全性が高まります。

1. ADF Studio の左メニュー「管理（カバン型アイコン）」＞「トリガー」＞「＋ 新規」を選択します
2. 以下の内容で設定します

• 名前: trg_inbox_to_sql
• 種類: ストレージイベント
• ストレージアカウント名: stlakedemo01
• コンテナー名: raw
• BLOB パスの末尾: .csv（CSV ファイルのみを対象）

1. 「次へ」進み、実行するパイプラインに pl_inbox_to_sql を選択します
2. トリガーが検知したファイル情報をパイプラインに渡すため、パラメーター設定で以下を入力します

• p_file: @triggerBody().fileName
• p_folder: @triggerBody().folderPath

参考: Create event-based triggers – Azure Data Factory（Microsoft Learn）
“The storage event trigger captures the folder path and file name of the blob into the properties @triggerBody().folderPath and @triggerBody().fileName.”
（ストレージイベントトリガーは、Blob のフォルダーパスとファイル名を @triggerBody().folderPath と @triggerBody().fileName に取得します。）
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/how-to-create-event-trigger

folderPath は先頭にコンテナー名（raw/）が含まれるため、パスがずれる場合があります。その場合は @replace(triggerBody().folderPath, 'raw/', '') のように replace 関数で調整します。

Tip: Synapse の場合は式が異なる
同じ仕組みを Azure Synapse Analytics で作る場合は、@trigger().outputs.body.fileName と @trigger().outputs.body.folderPath を使用します。

1. 設定を完了し、左上の「すべて発行」を選択して保存します。
2. トリガーの状態が「開始済み（有効）」になっていることを確認します。

データが追加されたらすぐにグラフへ反映されるよう、リアルタイム性を重視した「DirectQuery」モードを使用します。

1. Power BI Desktop を起動し、「データの取得」＞「Azure」＞「Azure SQL データベース」を選択します
2. 以下を入力して接続します

• サーバー: sqlsrv-auto01.database.windows.net
• データベース: sqlauto
• データ接続モード: DirectQuery

3. 認証画面で「データベース」タブを選択し、SQL 認証情報（sqladmin / パスワード）でログインします。

ナビゲーターで dbo.TableTennisDemo テーブルを選択して読み込み、右側のフィールド一覧から項目をキャンバスにドラッグして、グラフや表を作成します。

なお、Power BI 側で Copilot を使った対話型の分析を行う方法は、関連記事『Power BI Copilot でできること｜AI 分析とレポート作成の手順』で解説しています。