# 初めてですか？

> 初めてですか？ - DataRobotのAIプラットフォームを使ってみましょう。簡単なオリエンテーションの後、推奨される演習に進むか、サンプルアセットやチュートリアルを参照します。

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## Primary page

- [初めてですか？](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [開発、提供、ガバナンス](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/index.html.md#develop-deliver-govern): In-page section heading.

## Documentation content

> [!NOTE] 備考
> 動画で学習したいですか？ [動画学習ページ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/video-learning.html.md) で、簡単な説明付きの動画リストをご覧ください。 または、YouTubeに直接アクセスして、DataRobotの利用を開始する際に役立つ [オンボーディングシリーズ](https://www.youtube.com/watch?v=LaQCLRX64qE&list=PLe-6XGmzriIjU4DyqNpKYZ6Eb_liRDhaV) をご覧ください。

DataRobot Agentic AI Platformは、オンプレミスおよびプライベートGPUクラウド、ソブリンGPUクラウド、主要なパブリッククラウドプラットフォームなど、さまざまなデプロイ環境においてAIエージェントのライフサイクル全体をシームレスにオーケストレーションします。 次世代GPUアーキテクチャ向けに最適化され、NVIDIAの構築済みブループリントと緊密に連携したDataRobotでは、真のビジネスインパクトをもたらすAIソリューションをより迅速かつ安全に導入できます。

DataRobotのインターフェイスでは、ワークベンチでのモデルエクスペリメントから、レジストリでのモデルの登録と管理、コンソールでのモデルデプロイの監視にシームレスに移行できます。

主なハイライト：

- エンドツーエンドのオーケストレーションとライフサイクル管理：AIエージェントの開発、提供、ガバナンスをシームレスに行います。
- デプロイの柔軟性：クラウドパートナー、ソブリンGPUクラウド、オンプレミス/プライベートGPUクラウド、主要なパブリッククラウドで使用できます。
- NVIDIAにより強化されたパフォーマンス：Blackwell GPU向けに最適化され、NIMおよびNeMoと連携し、迅速なデプロイのためのブループリントを備えています。
- エンタープライズグレードのガバナンス：安全で、コンプライアンスに準拠し、スケーラブルなAIのデプロイを実現します。
- 検証済みの設計：効率的かつ本番環境で利用可能なAIを提供します。

## 開発、提供、ガバナンス

1. LLMまたは予測ブループリントの構築と、モデルのファインチューニングをワークベンチで行います。 ワークベンチとは？ワークベンチは、反復的なワークフローをサポートするために最適化されたエクスペリメントベースのユーザーインターフェイスです。 ユーザーは、特定の問題を解決するために必要なすべてのものを1つの場所でグループ化、共有できます。 ワークベンチはユースケース別に構成され、各ユースケースには0個以上のデータセット、ベクターデータベース、プレイグラウンド、モデル、ノートブック、およびアプリケーションが含まれます。 ブループリントとは？ブループリントは、入力された予測変数と目標値をモデルに変換するために必要な多くのステップをグラフィカルに表現したものです。 前処理ステップ、アルゴリズム、後処理ステップを含めた、モデルフィッティングのためのエンドツーエンドの手順の概要を示しています。 ブループリント内の各ボックスは、複数手順を表す場合があります。 リーダーボードでモデルをクリックすると、ブループリントのグラフィック表現を表示できます。
2. デプロイ可能なモデルパッケージをレジストリに登録し、管理します。 レジストリとは？レジストリは、バージョン管理され、デプロイ可能なモデルパッケージへのアクセスを一元的に行える場所です。 そこから、カスタムモデルやジョブの作成、コンプライアンスドキュメントの生成、本番環境へのモデルのデプロイができます。
3. コンソールの管理ダッシュボードからデプロイアクティビティを監視します。 コンソールとは？コンソールは、デプロイ管理アクティビティのための中心的なハブです。 そのダッシュボードでは、デプロイされたモデルにアクセスして、さらに監視とリスク軽減を行うことができます。 また、予測アクティビティにアクセスでき、サーバーレスおよび外部の予測環境を表示、作成、編集、削除、または共有できます。

DataRobot AI Platformをすぐに使い始めるには、概要を確認してから、2つの推奨される学習課題に直接進んでください。 その後、その他のサンプルアセットやチュートリアルで学習を続けてください。

| トピック | 説明 |
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| DataRobot AIプラットフォームの概要 | DataRobot AI Platformとは何か、なぜ必要なのか、どのユーザーパスから始めるべきかなど、DataRobot AI Platformの基本概要を簡単に把握できます。 |
| 基本のアプリケーション | 基本のアプリケーションの基礎を習得します。これらは、AIをローカルなエクスペリメントから本番システムに拡張するという課題に対するDataRobotのソリューションです。 |
| Agent Assistの概要 | Agent Assist (dr-assist)について説明します。これは、ユーザーが自然な会話を通じてAIエージェントを設計、コーディング、デプロイするのに役立つ対話型AIアシスタントです。 |
| GenAIを開始する | GenAIワークフローの構築の基礎（基礎概念の概要とサンプルワークフロー）を学びます。 |
| 予測モデリングを開始する | DataRobotで作成できるモデリングプロジェクトのタイプを理解し、予測モデルの構築手順に関する一般的な説明を確認します。 |
| お勧めする最初のステップ | 最初に、生成AIまたは予測AIの基本ステップを試してみます。 |
| サンプルアセット | タイプ別のサンプルアセットと、対応するチュートリアルへのリンクを参照します。 |
| 動画学習 | DataRobotの利用を開始する際に役立つオンボーディング動画のリストと簡単な説明。 |
| トライアルに関するFAQ | DataRobotのセルフサービスSaaSトライアルに関するQ&A。 |