# 本機能の提供について

> 本機能の提供について - 以下のセクションでは、LLM、埋め込み、共有と権限、サポートされるデータセットタイプなど、GenAIモデルの作成に含まれるさまざまな要素のサポートについて説明します。

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## Primary page

- [本機能の提供について](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [利用可能なLLM](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#llm-availability): In-page section heading.
- [Amazon Bedrock](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#amazon-bedrock): In-page section heading.
- [Azure OpenAI](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#azure-openai): In-page section heading.
- [Google Gemini Enterprise Agent Platform（以前のVertex AI）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#google-gemini-enterprise-agent-platform): In-page section heading.
- [Anthropic](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#anthropic): In-page section heading.
- [Cerebras](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#cerebras): In-page section heading.
- [TogetherAI](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#togetherai): In-page section heading.
- [LLMのサポート終了に関するお知らせ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#llm-retirement-announcements): In-page section heading.
- [利用可能な埋め込み](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#embeddings-availability): In-page section heading.
- [共有と権限](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#sharing-and-permissions): In-page section heading.
- [サポートされているデータセットタイプ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#supported-dataset-types): In-page section heading.
- [ベクターデータベースの形式](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#vector-database-formats): In-page section heading.
- [評価データセット](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md#evaluation-datasets): In-page section heading.

## Documentation content

以下のセクションでは、GenAIモデルの作成に含まれるさまざまな要素のサポートについて説明します。

- 利用可能なLLM 。使用非推奨やサポート終了に関する情報も含まれます。
- 利用可能な埋め込み 。多言語サポートも含まれます。
- 共有と権限 。
- サポートされているデータセットタイプ 。

> [!TIP] トライアルユーザー
> [DataRobotの無料トライアル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/genai-consider.html.md#trial-user-considerations) に関する注意事項をご覧ください。

ご参考までに、利用可能な各LLMの [概要説明](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-reference.html.md) もご覧ください。

## 利用可能なLLM

LLMおよびLLM Gatewayを使用する際には、以下の点に注意してください。

**利用可能なLLM Gateway:**
LLM Gatewayを利用できるかどうかは、料金プランによって異なります。 利用できる場合、LLM Gateway経由で利用可能な特定のLLMは、最終的には組織の管理者が管理します。 以下のリストにあるLLMが [LLMブループリントの構築](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/playground-tools/build-llm-blueprints.html.md#select-an-llm) 時に選択オプションとして表示されない場合は、管理者に連絡してください。 外部のLLMプロバイダーとのインターフェイスに使用できるDataRobot APIエンドポイントについては、 [LLM Gatewayサービス](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/genai-code/dr-llm-gateway.html.md) のドキュメントも参照してください。 LLM GatewayサービスによるLLMの利用は、政府機関以外のリージョンに限定されています。

LLM Gatewayサービスでは利用できないLLMと連携するには、DataRobot Pythonクライアントを使用して [外部LLM連携を構築および検証する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/genai-code/ext-llm.html.md) 方法の概要を説明したノートブックをご覧ください。

**Rate limits:**
設定によっては、組織全体におけるチャット補完呼び出しの総数にレート制限が適用される場合があります。 上限に達したというメッセージがアプリケーションから返された場合、制限は24時間後にリセットされます。 リセットまでの時間はエラーメッセージに表示されます。 制限を解除するには、組織の料金プランを管理する管理者またはDataRobotの担当者に連絡してください。

**組織管理者向け:**
LLM Gatewayの一部であるすべてのLLMは、デフォルトでは無効になっており、組織管理者のみが有効にできます。 ユーザーや組織でLLMを有効にするには、 機能へのアクセス ページで `LLM_` を検索します。利用可能なLLMの全リストが表示されます。 これらのLLMは、DataRobotプラットフォームでの実運用に対応しています。

さらに、組織管理者は、外部LLMプロバイダーが提供する最新のLLMである「ファストトラック」LLMへのアクセス権を組織に付与することができます。 有効にするには：

セルフマネージド環境の管理者の場合：
values.yaml
内で
ENABLE_PREVIEW_LLMS
をTrueに設定します。
マネージドクラウドの管理者の場合：
ファストトラックLLMを有効にする
をオンに切り替えます。
シングルテナントマネージドクラウドの管理者の場合：DataRobotサポートにお問い合わせください。

**セルフマネージド環境で利用可能なリージョン:**
利用可能なプロバイダーリージョンの情報は、DataRobotのマネージドマルチテナントSaaS環境にのみ該当します。 It is not relevant for self-hosted (single-tenant SaaS, VPC, and self-managed) deployments where the provider region is dependent on the installation configuration.


以下の表は、プロバイダー別のLLMの一覧です。

- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Google Gemini Enterprise Agent Platform（以前のVertex AI）
- Anthropic
- Cerebras
- TogetherAI

The tables below lists LLM availability by provider as well as the self-managed version in which the LLM was introduced. マネージドSaaS環境のユーザーは、管理者によって制限されていない限り、リストされているすべてのモデルを利用できます。 以下の点に注意してください。

| インジケーター | 説明 |
| --- | --- |
| † | EUの規制により、EUプラットフォームのクラウドユーザーは、モデルへのアクセスができません。 |
| ‡ | 日本の規制により、JPプラットフォームのクラウドユーザーは、モデルへのアクセスができません。 |
| Δ | プレイグラウンドでLLMプロバイダーのサービスを呼び出すために使用されるモデルID。 この値は、デプロイされたLLMブループリントでボルトオンのガバナンスAPIを使用する際のmodelパラメーターの推奨値でもあります。 |
| © | Meta Llamaは、Meta Llama 4のコミュニティライセンスに基づいてライセンスされています。Copyright © Meta Platforms, Inc. All Rights Reserved. |

#### Amazon Bedrock

**利用可能なAmazon Bedrock LLM**

| タイプ | 最大コンテキストウィンドウ | 最大出力トークン数 | チャットモデルID Δ | 導入バージョン / 利用可能なリージョン |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Amazon Nova Lite | 300,000 | 10,000 | bedrock/amazon.nova-lite-v1:0 | v11.2 us-east-1us-west-2eu-central-1ap-northeast-1 |
| Amazon Nova Micro | 128,000 | 10,000 | bedrock/amazon.nova-micro-v1:0 | v11.2 us-east-1us-west-2eu-central-1ap-northeast-1 |
| Amazon Nova Premier† | 1,000,000 | 32,000 | bedrock/amazon.nova-premier-v1:0 | v11.2 us-east-1us-west-2 |
| Amazon Nova Pro | 300,000 | 10,000 | bedrock/amazon.nova-pro-v1:0 | v11.2 us-east-1us-west-2eu-central-1ap-northeast-1 |
| Anthropic Claude Sonnet 4.6 | 1,000,000 | 64,000 | bedrock/anthropic.claude-sonnet-4-6 | v11.7 us-east-1us-west-2ap-northeast-1eu-central-1 |
| Anthropic Claude Sonnet 4.5† | 200,000 | 64,000 | bedrock/anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0 | v11.2 us-east-1us-west-2ap-northeast-1 |
| Anthropic Claude Sonnet 4† | 200,000 | 65,536 | bedrock/anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2ap-northeast-1 |
| Anthropic Claude Sonnet 3.7 v1 | 200,000 | 131,072 | bedrock/anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2eu-central-1ap-northeast-1 |
| Anthropic Claude Sonnet 3.5 v2† | 200,000 | 8,192 | bedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0 | v11.0 us-east-1us-west-2ap-northeast-1 |
| Anthropic Claude Opus 4.8 | 1,000,000 | 128,000 | bedrock/anthropic.claude-opus-4-8 | v11.10 us-east-1us-east-2eu-north-1eu-west-1eu-central-1ap-northeast-1 |
| Anthropic Claude Opus 4.7 | 1,000,000 | 128,000 | bedrock/anthropic.claude-opus-4-7 | v11.9 us-east-1us-west-2eu-central-1ap-northeast-1 |
| Anthropic Claude Opus 4.5 | 200,000 | 64,000 | bedrock/anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0 | v11.5 us-east-1us-west-2eu-central-1ap-northeast-1 |
| Anthropic Claude Opus 4.1† | 200,000 | 32,000 | bedrock/anthropic.claude-opus-4-1-20250805-v1:0 | v11.2 us-east-1us-west-2 |
| Anthropic Claude Haiku 4.5 | 200,000 | 64,000 | bedrock/anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0 | v11.9 us-east-1us-west-2ap-northeast-1eu-central-1 |
| Anthropic Claude Haiku 3.5 v1† | 200,000 | 8,192 | bedrock/anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0 | v11.0 us-east-1us-west-2 |
| Anthropic Claude Haiku 3 | 200,000 | 4,096 | bedrock/anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0 | v11.0 us-east-1us-west-2eu-central-1ap-southeast-2 |
| DeepSeek R1 v1† | 128,000 | 32,768 | bedrock/deepseek.r1-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Meta Llama 3 8B Instruct v1†© | 8,192 | 2,048 | bedrock/meta.llama3-8b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Meta Llama 3 70B Instruct v1†© | 8,192 | 2,048 | bedrock/meta.llama3-70b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Meta Llama 3.1 8B Instruct v1†© | 128,000 | 8,192 | bedrock/meta.llama3-1-8b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Meta Llama 3.1 70B Instruct v1†© | 128,000 | 8,192 | bedrock/meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Meta Llama 3.1 405B Instruct v1†© | 128,000 | 4,096 | bedrock/meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0 | v11.13 us-west-2 |
| Meta Llama 3.2 1B Instruct v1© | 131,000 | 8,192 | bedrock/meta.llama3-2-1b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2eu-central-1 |
| Meta Llama 3.2 3B Instruct v1© | 131,000 | 8,192 | bedrock/meta.llama3-2-3b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2eu-central-1 |
| Meta Llama 3.2 11B Instruct v1†© | 128,000 | 8,192 | bedrock/meta.llama3-2-11b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Meta Llama 3.2 90B Instruct v1†© | 128,000 | 8,192 | bedrock/meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Meta Llama 3.3 70B Instruct v1†© | 128,000 | 8,192 | bedrock/meta.llama3-3-70b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Meta Llama 4 Maverick 17B Instruct v1†© | 1,000,000 | 8,192 | bedrock/meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Meta Llama 4 Scout 17B Instruct v1†© | 3,500,000 | 8,192 | bedrock/meta.llama4-scout-17b-instruct-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Mistral Mistral 7B Instruct v0† | 32,768 | 8,192 | bedrock/mistral.mistral-7b-instruct-v0:2 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Mistral Mistral Large 2402 v1† | 32,768 | 8,192 | bedrock/mistral.mistral-large-2402-v1:0 | v11.1 us-east-1us-west-2 |
| Mistral Mistral Small 2402 v1† | 32,768 | 8,192 | bedrock/mistral.mistral-small-2402-v1:0 | v11.1 us-east-1 |
| NVIDIA Nemotron Nano 2 12B† | 128,000 | 128,000 | bedrock/converse/nvidia.nemotron-nano-12b-v2 | v11.5 us-east-1us-west-2ap-northeast-1 |
| NVIDIA Nemotron Nano 2 9B† | 128,000 | 128,000 | bedrock/converse/nvidia.nemotron-nano-9b-v2 | v11.5 us-east-1us-west-2ap-northeast-1 |
| OpenAI gpt-oss-20b | 131,072 | 128,000 | bedrock/openai.gpt-oss-20b-1:0 | v11.2 us-west-2 |
| OpenAI gpt-oss-120b | 131,072 | 128,000 | bedrock/openai.gpt-oss-120b-1:0 | v11.2 us-west-2 |

#### Azure OpenAI

**利用可能なAzure OpenAI LLM**

| タイプ | 最大コンテキストウィンドウ | 最大出力トークン数 | チャットモデルID Δ | 導入バージョン / 利用可能なリージョン |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| OpenAI GPT-5.5 | 1,050,000 | 128,000 | azure/gpt-5-5-2026-04-23 | v11.9 eastus2swedencentral |
| OpenAI GPT-5.4† | 1,050,000 | 128,000 | azure/gpt-5-4-2026-03-05 | v11.9 eastus2swedencentral |
| OpenAI GPT-5.4 mini† | 400,000 | 128,000 | azure/gpt-5-4-mini-2026-03-17 | v11.11 centraluseastuseastus2northcentralussouthcentraluswestuswestus3 |
| OpenAI GPT-5.4 Nano† | 400,000 | 128,000 | azure/gpt-5-4-nano-2026-03-17 | v11.11 centraluseastuseastus2northcentralussouthcentraluswestuswestus3 |
| OpenAI GPT-5.2 | 400,000 | 128,000 | azure/gpt-5-2-2025-12-11 | v11.6 eastus2 |
| OpenAI GPT-5.1 | 400,000 | 128,000 | azure/gpt-5-1-2025-11-13 | v11.5 eastus2swedencentral |
| OpenAI GPT-5 Codex†‡ | 400,000 | 128,000 | azure/gpt-5-codex-2025-09-15 | v11.5 eastus2 |
| OpenAI GPT-5 | 400,000 | 128,000 | azure/gpt-5-2025-08-07 | v11.2 eastus2swedencentral |
| OpenAI GPT-5 mini | 400,000 | 128,000 | azure/gpt-5-mini-2025-08-07 | v11.2 eastus2swedencentral |
| OpenAI GPT-5 nano | 400,000 | 128,000 | azure/gpt-5-nano-2025-08-07 | v11.2 eastus2swedencentral |
| OpenAI GPT-4o | 128,000 | 16,384 | azure/gpt-4o-2024-11-20 | v11.1 eastus2northcentralusfrancecentralswedencentral |
| OpenAI GPT-4o mini | 128,000 | 16,384 | azure/gpt-4o-mini | v11.4. eastus2northcentralusswedencentral |
| OpenAI o4-mini | 200,000 | 100,000 | azure/o4-mini | v11.1 eastus2francecentralswedencentral |
| OpenAI o3 | 200,000 | 100,000 | azure/o3 | v11.1 eastus2francecentralswedencentral |
| OpenAI o3-mini | 200,000 | 100,000 | azure/o3-mini | v11.1 eastus2northcentralusfrancecentralswedencentral |
| OpenAI o1 | 200,000 | 100,000 | azure/o1 | v11.1 eastus2northcentralusfrancecentralswedencentral |

#### Google Gemini Enterprise Agent Platform（以前のVertex AI）

**利用可能なGoogle Gemini Enterprise Agent Platform（以前のVertex AI）LLM**

| タイプ | 最大コンテキストウィンドウ | 最大出力トークン数 | チャットモデルID Δ | 導入バージョン / 利用可能なリージョン |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Google Gemini 3.5 Flash†‡ | 1,048,576 | 65,536 | vertex_ai/gemini-3.5-flash | v11.10 global |
| Google Gemini 3.1 Pro Preview†‡ | 1,048,576 | 65,536 | vertex_ai/gemini-3.1-pro-preview | v11.8 global |
| Google Gemini 2.5 Pro | 1,048,576 | 65,535 | vertex_ai/gemini-2.5-pro | v11.1 us-central1us-east5us-west1europe-west1europe-west4 |
| Google Gemini 2.5 Flash | 1,048,576 | 65,535 | vertex_ai/gemini-2.5-flash | v11.1 us-central1us-east5us-west1europe-west1europe-west4 |
| Google Gemini 2.0 Flash | 1,048,576 | 8,192 | vertex_ai/gemini-2.0-flash-001 | v11.1 us-central1us-east5us-west1europe-west1europe-west4 |
| Google Gemini 2.0 Flash Lite | 1,048,576 | 8,192 | vertex_ai/gemini-2.0-flash-lite-001 | v11.1 us-central1us-east5us-west1europe-west1europe-west4 |
| Claude Sonnet 4.6 | 1,000,000 | 64,000 | vertex_ai/claude-sonnet-4-6 | v11.7.0 us-east5europe-west1 |
| Claude Sonnet 4.5 | 200,000 | 64,000 | vertex_ai/claude-sonnet-4-5@20250929 | v11.2 us-east5europe-west1 |
| Claude Sonnet 4 | 200,000 | 64,000 | vertex_ai/claude-sonnet-4@20250514 | v11.1 us-east5europe-west1 |
| Claude Sonnet 3.7 | 200,000 | 64,000 | vertex_ai/claude-3-7-sonnet@20250219 | v11.1 us-east5europe-west1 |
| Claude Opus 4.8† | 1,000,000 | 128,000 | vertex_ai/claude-opus-4-8 | v11.10 global |
| Claude Opus 4.7† | 1,000,000 | 128,000 | vertex_ai/claude-opus-4-7 | v11.9 global |
| Claude Opus 4.1† | 200,000 | 32,000 | vertex_ai/claude-opus-4-1@20250805 | v11.2 us-east5 |
| Claude Opus 4† | 200,000 | 32,000 | vertex_ai/claude-opus-4@20250514 | v11.1 us-east5 |
| Claude Opus 3† | 200,000 | 4,096 | vertex_ai/claude-3-opus@20240229 | v11.01 us-east5 |
| Claude Haiku 4.5 | 200,000 | 64,000 | vertex_ai/claude-haiku-4-5@20251001 | v11.9 us-east5europe-west1global |
| Claude Haiku3.5 † | 200,000 | 8,192 | vertex_ai/claude-3-5-haiku@20241022 | v11.1 us-east5 |
| Claude Haiku 3 | 200,000 | 4,096 | vertex_ai/claude-3-haiku@20240307 | v11.1 us-east5europe-west1 |
| Llama 3.3 70B Instruct† © | 128,000 | 8,192 | vertex_ai/meta/llama-3.3-70b-instruct-maas | v11.1 us-central1 |
| Llama 4 Scout 17B 16E Instruct MAAS† © | 1,310,720 | 8,192 | vertex_ai/meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct-maas | v11.1 us-east5 |

#### Anthropic

**利用可能なAnthropic LLM**

| タイプ | 最大コンテキストウィンドウ | 最大出力トークン数 | チャットモデルID Δ | 導入バージョン / 利用可能なリージョン |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Anthropic Claude Sonnet 4.6 | 1,000,000 | 64,000 | anthropic/claude-sonnet-4-6 | v11.7 global |
| Anthropic Claude Sonnet 4.5 | 200,000 | 64,000 | anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929 | v11.2 global |
| Anthropic Claude Sonnet 4 | 200,000 | 64,000 | anthropic/claude-sonnet-4-20250514 | v11.1 global |
| Anthropic Claude Opus 4.8† | 1,000,000 | 128,000 | anthropic/claude-opus-4-8 | v11.10 global |
| Anthropic Claude Opus 4.7 | 1,000,000 | 128,000 | anthropic/claude-opus-4-7 | v11.9 global |
| Anthropic Claude Opus 4.6 | 200,000 | 128,000 | anthropic/claude-opus-4-6 | グローバル |
| Anthropic Claude Opus 4.5 | 200,000 | 64,000 | anthropic/claude-opus-4-5-20251101 | v11.5 global |
| Anthropic Claude Opus 4.1 | 200,000 | 32,000 | anthropic/claude-opus-4-1-20250805 | v11.2 global |
| Anthropic Claude Opus 4 | 200,000 | 32,000 | anthropic/claude-opus-4-20250514 | v11.1 global |
| Anthropic Claude Haiku 4.5 | 200,000 | 64,000 | anthropic/claude-haiku-4-5-20251001 | v11.9. global |

#### Cerebras

**利用可能なCerebras LLM**

| タイプ | 最大コンテキストウィンドウ | 最大出力トークン数 | チャットモデルID Δ | 導入バージョン / 利用可能なリージョン |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Cerebras Llama 3.1 8B | 128,000 | 8,192 | cerebras/llama3.1-8b | グローバル |
| Cerebras Llama 3.3 70B | 128,000 | 8,192 | cerebras/llama-3.3-70b | グローバル |
| Cerebras Llama 4 Scout 17B 16E Instruct | 32,000 | 8,192 | cerebras/llama-4-scout-17b-16e-instruct | グローバル |
| Cerebras Qwen 3 32B | 128,000 | 8,192 | cerebras/qwen-3-32b | グローバル |
| Cerebras Qwen 3 235B Instruct | 128,000 | 8,192 | cerebras/qwen-3-235b-a22b-instruct-2507 | グローバル |

#### TogetherAI

**利用可能なTogetherAI LLM**

| タイプ | 最大コンテキストウィンドウ | 最大出力トークン数 | チャットモデルID Δ | 導入バージョン / 利用可能なリージョン |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Google Gemma 3N E4B Instruct | 32,768 | 32,768 | together_ai/google/gemma-3n-E4B-it | v11.2 グローバル |
| Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo | 131,073 | 131,073 | together_ai/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo | v11.2 グローバル |

### LLMのサポート終了に関するお知らせ

急速に進化するエージェント型AIの状況において、LLMは常に改善されており、古いモデルは新しいバージョンで置き換えられています。 これに対処するため、DataRobotのLLM使用非推奨プロセスでは、LLMとLLMブループリントにバッジを付けて、今後の変更を示しています。 なお、サポート終了日はプロバイダーが定めるものであり、変更される場合があります。

以下のLLMは現在、またはまもなく使用非推奨になります。

**Amazon Bedrock:**
LLM
サポート終了日
Amazon Nova Premier
2026-09-14
Anthropic Claude Sonnet 3.7 v1
2026-04-28
Anthropic Claude Sonnet 3
2025年7月21日
Mistral Mistral 7B Instruct v0
2026-05-29
Anthropic Claude Haiku 3.5 v1
2026-06-19
Meta Llama 3.1 405B Instruct v1
2026-07-07
Meta Llama 3.2 1B Instruct v1
2026-07-07
Meta Llama 3.2 3B Instruct v1
2026-07-07
Meta Llama 3.2 11B Instruct v1
2026-07-07
Meta Llama 3.2 90B Instruct v1
2026-07-07
Cohere Command R v1
サポート終了
Cohere Command R+ v1
サポート終了
Anthropic Claude Haiku 3 v1
2026-09-10
Anthropic Claude Sonnet 4
2026-10-14
Anthropic Claude Sonnet 3.5 v1
サポート終了
Anthropic Claude Sonnet 3.5 v2
サポート終了
Anthropic Claude 2.1
サポート終了
Anthropic Claude 3 Sonnet
サポート終了
Anthropic Claude Opus 3
サポート終了
Anthropic Claude Opus 4
サポート終了
Cohere Command Light Text v14
サポート終了
Cohere Command Text v14
サポート終了
Titan
サポート終了
Mistral Mixtral 8x7B Instruct v0
サポート終了

**Azure OpenAI:**
LLM
サポート終了日
GPT-5.5
2027年4月23日
GPT-5.4
2027年3月5日
GPT-5.2
2026年12月12日
GPT-5.1
2027年5月15日
GPT-5 Codex
2027年3月17日
GPT-5
2027年2月6日
GPT-5 mini
2027年2月6日
GPT-5 Nano
2027年2月6日
GPT-4o
2026年10月1日
GPT-4o Mini
2026年10月1日
o4-mini
2026年10月16日
o3
2026年10月16日
o3-mini
2026年8月2日
GPT-3.5 Turbo
サポート終了
GPT-3.5 Turbo 16k
サポート終了
GPT-4
サポート終了
GPT-4 32k
サポート終了
GPT-4 Turbo
サポート終了
o1-mini
サポート終了

**Google Gemini Enterprise Agent Platform（以前のVertex AI）:**
LLM
サポート終了日
Google Gemini 2.5 Pro
2026年10月16日
Google Gemini 2.5 Flash
2026年10月16日
Claude Haiku 3.5
2026-07-05
Claude Haiku 3
2026-08-23
Claude Opus 4
2026-09-13
Claude Opus 4.1
2026-09-13
Gemini 2.0 Flash
サポート終了
Gemini 2.0 Flash Lite
サポート終了
Bison
サポート終了
Gemini 1.5 Flash
サポート終了
Gemini 1.5 Pro
サポート終了
Gemini 3 Pro Preview
サポート終了
Claude Opus 3
サポート終了
Claude Sonnet 3.5
サポート終了
Claude Sonnet 3.5 v2
サポート終了
Claude Sonnet 3.7
サポート終了
Mistral CodeStral 2501
サポート終了
Mistral Large 2411
サポート終了
Llama 3.1 8B Instruct MAAS
サポート終了
Llama 3.1 70B Instruct MAAS
サポート終了
Llama 3.1 405B Instruct MAAS
サポート終了
Llama 3.2 90B Vision Instruct
サポート終了
Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct MAAS
サポート終了

**Anthropic:**
LLM
サポート終了日
Claude Opus 4
2026-09-13
Claude Opus 4.1
2026-09-13
Claude Sonnet 4
2026年6月15日
Claude Opus 3
サポート終了
Claude Sonnet 3.5 v1
サポート終了
Claude Sonnet 3.5 v2
サポート終了
Claude Sonnet 3.7
サポート終了
Claude Haiku 3
サポート終了
Claude Haiku 3.5
サポート終了

**Cerebras:**
LLM
サポート終了日
Cerebras Qwen 3 32B
サポート終了
Cerebras Llama 3.3 70B
サポート終了

**TogetherAI:**
LLM
サポート終了日
Arcee AI Virtuoso Large
サポート終了
Arcee AI Coder-Large
サポート終了
Arcee AI Maestro Reasoning
サポート終了
Meta Llama 3 70B Instruct Reference
サポート終了
Meta Llama 3.1 405B Instruct Turbo
サポート終了
Meta Llama 4 Scout Instruct
サポート終了
Mistral (7B) Instruct
サポート終了
Mistral (7B) Instruct v0.3
サポート終了
Mistral (7B) Instruct v0.2
サポート終了
Marin Community Marin 8B Instruct
サポート終了
Meta Llama 3 8B Instruct Lite
サポート終了
Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo
サポート終了
Meta Llama 3.2 3B Instruct Turbo
サポート終了
Meta Llama 4 Maverick Instruct
サポート終了
Mistral Small 3 Instruct (24B)
サポート終了
Mistral Mixtral-8x7B Instruct v0.1
サポート終了


プロバイダーのサポートが予期せず終了する事態からエクスペリメントやデプロイを保護するため、使用非推奨のLLMを示すバッジがLLMブループリント作成パネルに表示されます。

あるいは、作成済みの場合、影響を受けるLLMブループリントには警告や通知が示され、カーソルを合わせると日付が表示されます。

**LLMの選択:**
LLMブループリントを構築するためにLLMを選択する場合、選択パネルでは、該当のLLMに 使用非推奨 バッジが付けられ、90日以内にサポートを終了することが示されます。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/llm-select-button.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/llm-select-button.png)

**LLMブループリント:**
LLMブループリントが構築されると、 [LLMブループリントタブ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/playground-tools/compare-llm.html.md#llm-blueprints-tab) に表示されます。 使用非推奨またはサポートが終了したLLMブループリントには警告や通知が示され、カーソルを合わせると日付が表示されます。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/llm-deprecate-badge.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/llm-deprecate-badge.png)


- LLMが使用非推奨プロセスにある場合、そのLLMのサポートは90日以内に終了します。 バッジと警告が表示されますが、機能は制限されません。
- サポートが終了すると、そのモデルから作成されたアセットは引き続き表示できますが、新しいアセットは作成できません。 サポートが終了したLLMは、単一のプロンプトや比較プロンプトでは使用できません。

一部の [評価指標](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/playground-tools/playground-eval-metrics.html.md#configure-evaluation-metrics) 、たとえば忠実度や正確性などは、その設定でLLMを使用します。 それらの場合、指標の表示または設定時、およびプロンプトの回答にメッセージが表示されます。

LLMがデプロイされている場合、DataRobotはベースとなるLLMに使用されている資格情報を制御できないため、デプロイは予測を返すことができません。 このような場合は、デプロイ済みのLLMを新しいモデルに置き換えてください。

## 利用可能な埋め込み

DataRobotは、データをエンコードするために次のタイプの埋め込みをサポートしています。すべての埋め込みは、教師ありデータと教師なしデータの混合で学習された変換モデルです。

| 埋め込みタイプ | 説明 | 言語 |
| --- | --- | --- |
| cl-nagoya/sup-simcse-ja-base | 名古屋大学 大学院情報学研究科（「Japanese SimCSE Technical Report」）による中規模言語モデル。 日本語RAGの高速モデルです。入力ディメンション*：512出力ディメンション：768パラメーター数：110M | 日本語 |
| huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base | 複数の言語で多言語RAG処理に使用されるMicrosoft Researchの中規模言語モデル（「大規模多言語コーパスでの弱教師付き対照事前トレーニング」）。 入力ディメンション*：512出力ディメンション：768パラメーター数：278M | 100以上、 ISO 639を参照 |
| huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-small | 多言語RAG処理に使用するMicrosoft Researchの小規模言語モデル（「大規模多言語コーパスでの弱教師付き対照事前トレーニング」）で、MULTILINGUAL_E5_BASEよりも高速です。 この埋め込みモデルは、低レイテンシーのアプリケーションに適しています。入力ディメンション*：512出力ディメンション：384パラメーター数：118M | 100以上、 ISO 639を参照 |
| intfloat/e5-base-v2 | 中〜高程度のRAGパフォーマンスを実現するためのMicrosoft Researchの中規模言語モデル（「大規模英語コーパスでの弱教師付き対照事前トレーニング」）。 パラメーターが少なく、アーキテクチャが小さいため、E5_LARGE_V2よりも高速です。入力ディメンション*：512出力ディメンション：768パラメーター数：110M | 英語 |
| intfloat/e5-large-v2 | 最適なRAGパフォーマンスを実現するように設計されたMicrosoft Researchの大規模言語モデル（「大規模英語コーパスでの弱教師付き対照事前トレーニング」）。 そのアーキテクチャとサイズにより、低速と分類されます。入力ディメンション*：512出力ディメンション：1024パラメーター数：335M | 英語 |
| jinaai/jina-embedding-t-en-v1 | Jina AIのLinnaeus-Cleanデータセットを使用してトレーニングされた小さな言語モデル。 英語コーパスで事前にトレーニングされており、DataRobotが提供する埋め込みモデルの中で最も高速で、デフォルトのモデルです。 入力ディメンション*：512出力ディメンション：384パラメーター数：14M | 英語 |
| jinaai/jina-embedding-s-en-v2 | Jina Embeddings v2ファミリーの1つであるこの埋め込みモデルは、長いドキュメントの埋め込みに最適です（最大8192の大きなチャンクサイズ）。 入力ディメンション*：8192出力ディメンション：384パラメーター数：33M | 英語 |
| sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 | 10億個のセンテンスペアのデータセットでファインチューニングされた小さな言語モデル。 比較的高速で、英語のコーパスで事前トレーニングされています。 ただし、古いデータでトレーニングされているため、RAGには推奨されません。 入力ディメンション*：256出力ディメンション：384パラメーター数：33M | 英語 |

* 入力ディメンション = `max_sequence_length`

**E5-baseおよびE5-smallの多言語サポート。ISO 639も参照してください。**

```
 対応言語：

      "アフリカーンス語",
        "アムハラ語",
        "アラビア語",
        "アッサム語",
        "アゼルバイジャン語",
        "ベラルーシ語",
        "ブルガリア語",
        "ベンガル語",
        "ブルトン語",
        "ボスニア語",
        "カタルーニャ語",
        "チェコ語",
        "ウェールズ語",
        "デンマーク語",
        "ドイツ人語",
        "ギリシャ語",
        "英語",
        "エスペラント語",
        "スペイン語",
        "エストニア語",
        "バスク語",
        "ペルシャ語",
        "フィンランド語",
        "フランス語",
        "西フリジア語",
        "アイルランド語",
        "スコットランドのゲール語",
        "ガリシア語",
        "グジャラート語",
        "ハウサ語",
        "ヘブライ語",
        "ヒンディー語",
        "クロアチア語",
        "ハンガリー語",
        "アルメニア語",
        "インドネシア語",
        "アイスランド語",
        "イタリア語",
        "日本語",
        "ジャワ語",
        "ジョージア語",
        "カザフ語",
        "クメール語",
        "カンナダ語",
        "韓国語",
        "クルド語",
        "キルギス語",
        "ラテン語",
        "ラオス語",
        "リトアニア語",
        "ラトビア語",
        "マダガスカル語",
        "マケドニア語",
        "マラヤーラム語",
        "モンゴル語",
        "マラーティー語",
        "マレー語",
        "ビルマ語",
        "ネパール語",
        "オランダ語",
        "ノルウェー語",
        "オロモ語",
        "オリヤ語",
        "パンジャブ語",
        "ポーランド語",
        "パシュトゥー語",
        "ポルトガル語",
        "ルーマニア語",
        "ロシア語",
        "サンスクリット語",
        "シンド語",
        "シンハラ語",
        "スロバキア語",
        "スロベニア語",
        "ソマリ語",
        "アルバニア語",
        "セルビア語",
        "スンダ語",
        "スウェーデン語",
        "スワヒリ語",
        "タミル語",
        "テルグ語",
        "タイ語",
        "タガログ語",
        "トルコ語",
        "ウイグル語",
        "ウクライナ語",
        "ウルドゥー語",
        "ウズベク語",
        "ベトナム語",
        "コサ語",
        "イディッシュ語",
        "中国語",
```

## 共有と権限

以下の表に、GenAIコンポーネント関連のユーザー権限を示します。 すべてのロール（コンシューマー、エディター、オーナー）は、ユースケースにおけるユーザーのロールを示しています。さまざまな機能へのアクセスは、ユースケースの役割に基づきます。 たとえば、共有はユースケースレベルで処理されるため、ベクターデータベースのみを共有することはできません（ベクターデータベースでは共有ルールは定義されません）。

**GenAI機能に対する権限**

| 機能 | ユースケースのコンシューマー | ユースケースのエディター | ユースケースのオーナー |
| --- | --- | --- | --- |
| ベクターデータベース |  |  |  |
| ベクターデータベースの作成者 |  |  |  |
| ベクターデータベースを作成 | ✘ | ✔ | ✔ |
| ベクターデータベースバージョンの作成 | ✘ | ✔ | ✔ |
| ベクターデータベースの情報を編集 | ✘ | ✔ | ✔ |
| ベクターデータベースを削除 | ✘ | ✔ | ✔ |
| ベクターデータベースの非作成者 |  |  |  |
| ベクターデータベースの情報を編集 | ✘ | ✘ | ✔ |
| ベクターデータベースを削除 | ✘ | ✘ | ✔ |
| プレイグラウンド |  |  |  |
| プレイグラウンドの作成者 |  |  |  |
| プレイグラウンドの作成 | ✘ | ✔ | ✔ |
| プレイグラウンド名の変更 | ✘ | ✔ | ✔ |
| プレイグラウンドの説明を編集 | ✘ | ✔ | ✔ |
| プレイグラウンドを削除 | ✘ | ✔ | ✔ |
| プレイグラウンドの非作成者 |  |  |  |
| プレイグラウンドの説明を編集 | ✘ | ✘ | ✔ |
| プレイグラウンドを削除 | ✘ | ✘ | ✔ |
| プレイグラウンド → 評価タブ |  |  |  |
| 評価の設定 | ✘ | ✔ | ✔ |
| 評価指標を有効/無効にする | ✘ | ✔ | ✔ |
| プレイグラウンド → トレースタブ |  |  |  |
| ログをダウンロード | ✔ | ✔ | ✔ |
| AIカタログにアップロード | ✔ | ✔ | ✔ |
| 他者が作成したLLMブループリント（ユースケースを共有） |  |  |  |
| 設定 | ✘ | ✘ | ✘ |
| プロンプトの送信（設定から） | ✘ | ✘ | ✘ |
| 集計された指標を生成 | ✘ | ✔ | ✔ |
| 会話の作成（比較から） | ✘ | ✘ | ✘ |
| 回答に賛成/反対 | ✔ | ✔ | ✔ |
| スターを付ける/お気に入り | ✘ | ✘ | ✘ |
| 新しいLLMブループリントにコピー | ✘ | ✔ | ✔ |
| 削除 | ✘ | ✘ | ✘ |
| 登録 | ✘ | ✘ | ✘ |

## サポートされているデータセットタイプ

以下に、ベクターデータベースおよび評価データセットの要件について説明します。

### ベクターデータベースの形式

ベクターデータベースの作成に使用するデータセットをアップロードする場合、サポートされている形式は `.zip` または `.csv` です。 ファイルには `document` と `document_file_path` の2つの列が必須です。 最大50のメタデータ列を追加して、プロンプトクエリーの際にフィルターに使用することができます。 [メタデータのフィルター](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/playground-tools/rag-chatting.html.md#metadata-filtering) では、 `document_file_path` が `source` として表示されます。

`.zip` ファイルの場合、DataRobotはファイルを処理して、関連するリファレンスID（ `document_file_path` ）列を持つテキスト列（ `document` ）を含む `.csv` バージョンを作成します。 テキスト列の内容はすべて、文字列として扱われます。 リファレンスID列は、 `.zip` がアップロードされると自動的に作成されます。 すべてのファイルは、アーカイブのルート（root）、またはアーカイブ内の単一のフォルダーに配置する必要があります。 フォルダーツリー階層の使用はサポートされていません。

ファイルタイプに関して、DataRobotは以下をサポートします。

- .txtドキュメント
- PDFドキュメント
- .docxドキュメントはサポートされていますが、古い.doc形式はサポートされていません。
- .mdドキュメント（および.markdown形式）はサポートされています。
- 単一のデータセットでサポートされているすべてのドキュメントタイプを組み合わせることができます。

### 評価データセット

評価データセットは、評価指標および集計指標の参照データとして機能します。 評価データセットは、以下の条件を満たす必要があります。

- CSVファイルであること。
- データレジストリに登録されていること。
- テキスト型またはカテゴリー型の列が少なくとも1つ含まれていること。