Stream Analytics は Azure SQL Database を出力としてサポートしています。
Event Hub に連携されたデータを SQL Database に出力する場合などがこのケースに当てはまると思いますが、Strean Analytics を使用して SQL Database にデータを書き込む際には、書き込み時のストレージの使用領域について、考慮する内容がありますので、その情報について記載しておきたいと思います。
2026/03/04 時点のSQL Server 2025 / Azue SQL Database で日本語でフルテキスト検索を実行する際の注意点
以前、SQL Server 2025 のフルテキスト検索の破壊的な変更についての情報 という投稿を書きました。
この投稿の中では、次の確認を行っています。
私の環境では、「日本語を使用した FREETEXTTABLE の実行時」に 「30053」のエラーになるという事象が発生しており、この事象を解決できていません。
この事象についてサービスリクエスト等を使用して、問い合わせを行っていたのですが、2026/03/04 時点の製品では、この動作については製品の問題であるということがかくにんできました。
今後、SQL Server 2025 の既知の問題 にも追記されるということなので最新の情報は、このドキュメントをウォッチしてもらえればと思いますが、投稿時点の情報を記載しておきたいと思います。
2026/03/02 時点では、Microsoft Agent 365 SDK の Python のクイックスタートを動かすだけであれば、OpenAI Agent SDK を使用したほうが楽だと思った件について
Microsoft Agent 365 SDK を使用して、Python で構築されたエージェントを展開する方法のクイックスタートとして、クイックスタート: Python Agent Framework サンプル エージェントの設定と実行 が公開されています。
このクイックスタートでは Agent Framework Sample Agent – Python が使用されていますが、2026/03/02 時点では、このサンプロを利用仕様とすると次のエラーが発生します。
uv run python start_with_generic_host.py
warning: The `tool.uv.dev-dependencies` field (used in `pyproject.toml`) is deprecated and will be removed in a future release; use `dependency-groups.dev` instead
???????????????????? [0/10] Installing wheels… warning: Failed to hardlink files; falling back to full copy. This may lead to degraded performance.
If the cache and target directories are on different filesystems, hardlinking may not be supported.
If this is intentional, set `export UV_LINK_MODE=copy` or use `–link-mode=copy` to suppress this warning.
Installed 10 packages in 1.06s
Import error: cannot import name ‘ChatAgent’ from ‘agent_framework’ (D:\git\Agent365_QuickStart\agent365-agentframework-python_2\.venv\Lib\site-packages\agent_framework\__init__.py)
Please ensure you’re running from the correct directory
Winodws Server の RFC 1323 TCP Timestamps Option
Windows Server の RFC 1323 TCP Timestamps Option について調査する機会があったので。
Azure Local 12.2601 へのアップグレードに発生したエラーと解決として実行したコマンドについてのメモ
2026-02-02 に Azure Local 12.2601.1002.503 がリリースされました。
現在、私が使用している Azure Local の検証環境は以下の環境となります。
- 実行環境: Nested Hyper-V
- vCPU: 16 Core
- Memory: 53,248 MB
- OS ディスク × 1 (160 GB × 1)
- データディスク × 5 (384 GB × 5)
- AD を使用しない展開の構成
この環境で、12.2512 -> 12.2601 にアップグレード (更新) をしようとしたところ、エラーが発生し更新を適用することができませんでした。
SR を発行し、更新を行うところまでは対応できたのですが、その時の作業内容についてメモを残しておきたいと思います。
SQL Server 2025 CU1 で Apple Silicon の Mac で Docker Desktop による SQL Server 2025 が動作するようになったようです
本ブログでは Ignite 2025 で SQL Server 2025 の一般提供が発表されました で触れていたのですが、SQL Server 2025 のリリース当初は Apple Silicon の Mac の Docker Desktop で SQL Server 2025 を動作させることができませんでした。
関連する情報は Apple Silicon での動作について にリンクを記載していたのですが、Anthony Nocentino’s Blog が更新され、Docker Desktoip ＋ SQL Server 2025 CU1 の組み合わせで動作したことについての記事が公開されました。
SQL Server を動作させる代替としては、2022 のイメージを使用するか、OrbStack を使用するという方法がありましたが、SQL Server 2025 CU１ を使用することで、Docker Desktop で SQL Server を動作させることができるようになりました。
SSMS 22.3.0 で Database Instructions がサポートされました
Announcing database instructions and a lot of fixes in SQL Server Management Studio 22.3 でアナウンスされましたが、SSMS 22.3.0 で Database Instractions (データベース指示 / 命令) のサポートが追加されました。
ドキュメントは、Use database instructions with GitHub Copilot in SQL Server Management Studio (Preview) として公開されています。
SQL Server 2025 のフルテキスト検索の破壊的な変更についての情報
SQL Server 2025 の破壊的な変更 に次の内容があります。
アップグレード後に Full-Text クエリとポピュレーションの処理が失敗する
SQL Server 2025 では、フルテキスト検索の「ワードブレーカーとフィルター」のバージョンが 2 に変更されており、これに伴ういくつかの変更があり、影響を受ける内容が破壊的な変更とされています。
この情報についてまとめておきたいと思います。
Azure SQL Database 向けのエージェントスキル
Anna Hoffman の LinkedIn の投稿 で知ったのですが、 Azure SQL Database 向けのエージェント スキルを公開してくれたようです。
GitHub Copilot + Claud Opus 4.5 を使用して作成された、次のドキュメントに基づいたスキルとなっているようです。
- SQL Assessment API
- データベース コードの分析によるコードの品質の向上
- Azure SQL Database でアプリケーションとデータベースのパフォーマンスを調整します
- Azure SQL Database と Azure SQL Managed Instance で一般的なセキュリティ要件を解決するためのプレイブック
インストールを行うと、GitHub Copilot 向けのスキルのディレクトリに、シンボリックリンクが作成されますので、GitHub Copilot CLI 等からも使用することができます。
SQL Server 2025 でベクター検索による RAG の実装の一環として Azure OpenAI の Response API を呼び出す
Microsoft_Learn 当ブログでは、SQL Server 2025 の新機能であるベクターデータについて投稿をしたことがあります。
- SQL Server 2025 のベクターデータ型 / べークターインデックスについて確認した内容 その 1
- SQL Server 2025 のベクターデータ型 / べークターインデックスについて確認した内容 その 2
当ブログのポストデータは、SQL Server ベースの環境に保存していますので、Embedding の生成や Vector Search をブログのポストデータを使用して検証することができるような環境となっています。
このデータを使用して RAG によるナレッジ検索を行える、次のようなアプリを Vibe Coding で作成しました。
このアプリでは、AI のモデル呼び出しはすべて T-SQL 側で実装しており、モデルの活用が必要の場合は sp_invoke_external_rest_endpoint を呼び出しています。
RAG では LLM を使用して回答の整形を行いますが、この際、モデルの呼び出しに Completions ではなく、Respoinses API を使用してみたので、呼び出しについて情報を残しておきたいと思います。
エンドポイントが違うだけで呼び出し方法に大きな差があるわけではありませんが。