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バージョン11.2

このページには、DataRobot 11.2リリースの新機能、機能強化、および修正された問題が記載されています。 これは長期サポート（LTS）リリースではありません。 リリース11.1が最新の長期サポートリリースです。

リリース11.2：2025年10月

バージョン11.2が2025年10月30日にリリースされました。以下の新機能と修正された問題が含まれています。

エージェント型AI

MCPサーバーのテンプレートと連携

MCPサーバーテンプレートがDataRobot Communityに追加されました。これにより、MCPサーバーをローカル環境にデプロイしたり、DataRobot環境にデプロイしてエージェントがアクセスできるようにしたりできます。 サーバーの設定は、リポジトリのクローンを作成し、いくつかの基本的なスクリプトを実行するだけで簡単に行えます。これにより、ローカルマシンまたはDataRobotクラスターに完全にデプロイされたカスタムツールでサーバーをテストできます。 また、このテンプレートには、いくつかの一般的なMCPクライアントをサーバーに接続するための手順や、MCPのセットアップをさらにカスタマイズするためのカスタムツールや動的ツールを統合するためのフレームワークも用意されています。

詳細な手順については、MCPサーバーテンプレートのReadMeを参照してください。

オープンソースのMilvusをベクターデータベースプロバイダーとしてサポート開始

外部データソースを使用してベクターデータベースを作成する場合、PineconeおよびElasticsearchに加えて、Milvusへの直接接続を作成できるようになりました。 オープンソースのベクターデータベースの代表的なプロジェクトであるMilvusは、Apache 2.0ライセンスの下で配布されています。 さらに、接続プロバイダーの距離（類似度）指標を選択できるようになりました。 これらの指標は、ベクトルがどの程度類似しているかを測定します。適切な指標を選択すると、分類およびクラスタリングタスクの効率が大幅に向上します。

新たなLLMの追加

このリリースでは、拡大を続けるLLMライブラリがさらに拡充され、Cerebras、TogetherAI、およびファーストパーティのAnthropicソリューションが追加されました。 いつものように、すべてのLLMのリストを参照してください。これは、すべてのエンタープライズユーザーとトライアルユーザーが利用できます。 サポート対象のLLMにアクセスするには、LLM Gatewayを利用します。実験（プレイグラウンド）と運用（カスタムモデルのデプロイ）ではDataRobotの資格情報を内部で使用し、運用環境のアクセスでは独自のLLM資格情報を使用します。

LLM Gatewayのレート制限

LLM Gatewayでは、LLMリソースの公平かつ効率的な使用を確保するため、チャット補完呼び出しにレート制限が適用されるようになりました。 組織は、24時間あたりのLLM呼び出し回数の上限が設定される場合があり、上限に達するとエラーメッセージが表示され、いつリセットされるかが示されます。 これらの制限を調整または解除するには、管理者からDataRobotサポートにお問い合わせください。

NVIDIA AI EnterpriseとDataRobotは、お客様の組織の既存のDataRobotインフラストラクチャと連携するように設計された、構築済みのAIスタックソリューションを提供しています。これにより、堅牢な評価、ガバナンス、および監視の機能を利用できます。 この連携には、エンドツーエンドのAIオーケストレーションのための包括的なツール群が含まれており、組織のデータサイエンスパイプラインを高速化し、DataRobot Serverless ComputeのNVIDIA GPUで運用レベルのAIアプリケーションを迅速にデプロイすることができます。

DataRobotでは、AIアプリケーションとエージェントのギャラリーからNVIDIA Inference Microservices (NVIDIA NIM)を選択して、組織のニーズに合わせたカスタムAIアプリケーションを作成します。 NVIDIA NIMは、生成AIの導入を企業全体で加速させることを目的として、NVIDIA AI Enterprise内で構築済みおよび設定済みのマイクロサービスを提供します。

2025年10月のバージョン11.2のリリースでは、GPUが最適化された以下のようなコンテナが、NIMギャラリーに新たに追加されました。

  • gpt-oss-20b
  • gpt-oss-120b
  • llama-3.1-nemotron-nano-vl-8b-v1
  • llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5
  • llama-4-scout-17b-16e-instruct
  • nvidia-nemotron-nano-9b-v2
  • qwen3-next-80b-a3b-thinking
  • qwen3-32b

DataRobotエージェントテンプレートの改善

このリリースでは、新機能やパフォーマンスの強化など、datarobot-agent-templatesリポジトリが大幅にアップデートされています。 主な変更点としては、エージェントワークフローおよびagent:cliツールへのストリーミングサポートの導入（11.2.4）、エージェント起動時間の大幅な最適化（11.2.3）、すべてのビルドおよびインフラストラクチャロジックのpyproject.tomlおよびuvへの移行（11.2.2）、NVIDIA-NAT環境の初期サポートなどがあります。 さらに、11.2.4では、エージェントクラスのdef runメソッドが def invokeに改名され、統一されたレスポンス形式を使用するようにリファクタリングされました。 すべての変更点と修正内容の詳細な一覧については、完全な変更履歴をご覧ください。

アプリ

「ドキュメントと会話する」アプリケーションテンプレート

「ドキュメントと会話する」アプリケーションテンプレートを利用すると、エージェントワークフローを使ってドキュメントに関する質問ができます。 このアプリケーションでは、チャットインターフェイスを介して、ドキュメントをアップロードまたは接続したり、質問をしたり、インサイトを含む回答を視覚化したりすることで、さまざまなプロバイダー（Googleドライブ、Box、およびローカルコンピューター）のドキュメントからインサイトを得ることができます。

意思決定者はデータに基づくインサイトを頼りにしていますが、インサイトを得るまでに時間と労力がかかることに不満を感じることがよくあります。 彼らは簡単な質問への回答を待つことを嫌い、このフラストレーションを解消するソリューションには多額の投資を惜しみません。 このアプリケーションは、ドキュメントへの平易な言語によるチャットインターフェイスを提供することで、この課題に直接対処します。 さまざまなドキュメントを検索してカタログ化し、直感的な会話を通じて実用的なインサイトを生み出します。 AIの能力を活用することで、より迅速な分析が可能となり、より短時間で情報に基づいた意思決定を行うことができます。

データ

NextGenにGoogleドライブとSharePointのサポートを追加

DataRobotのNextGenにおいて、GoogleドライブコネクターおよびSharePointのサポートが追加されました。 GoogleドライブまたはSharePointのいずれかに接続するには、アカウント設定 > データ接続に移動するか、新しいベクターデータベースを作成します。 接続を設定するには、認証方法としてOAuth、サービスアカウント（Googleドライブ）、サービスプリンシパル（SharePoint）を使用できます。 このコネクターは非構造化データのみをサポートします。つまり、ベクターデータベースのデータソースとしてのみ使用できます。

BigQuery OAuthユーザー向けにリダイレクトURIを更新

The redirect URI for BigQuery OAuth has been updated to: https://my.datarobot.com/account/google/google_authz_return. The old redirect URI https://my.datarobot.com/account/google/bigquery_authz_return will be deprecated in an upcoming release. Google OAuthの設定でリダイレクトURIを更新するよう、管理者に依頼してください。 古いリダイレクトURIを引き続き使用する必要がある場合は、管理者がEngConfigのBIGQUERY_OAUTH_USE_OLD_REDIRECT_URIをTrueに設定できます。 詳細については、DataRobot Installation GuideのBigQuery & Google Driveセクションを参照してください。

コアAI

デプロイのためのOpenTelemetryログ

DataRobot OpenTelemetryサービスがOpenTelemetry準拠のログを収集するようになり、デプロイの詳細な分析とトラブルシューティングが可能になりました。 アクティビティログセクションに新たにログタブが追加され、OpenTelemetry標準形式で報告されたデプロイのログを閲覧および分析できます。 ログはすべてのデプロイおよびターゲットタイプで入手可能であり、アクセスは「オーナー」および「ユーザー」ロールを持つユーザーに制限されています。 システムは、4つのロギングレベル（INFO、DEBUG、WARN、ERROR）をサポートし、直近15分、直近1時間、直近1日、カスタム範囲などの柔軟な時間フィルターオプションを提供します。 ログは自動削除されるまで30日間保持されます。

さらに、OTelログAPIを使用すると、プログラムによるログのエクスポートが可能になり、サードパーティ製のオブザーバビリティツールとの連携がサポートされます。 標準化されたOpenTelemetry形式により、各種監視プラットフォーム間での互換性が確保されます。

デプロイでのクォータ管理

包括的なクォータ管理機能により、デプロイのオーナーはリソースの使用量を制御し、チームやアプリケーション間での公平なアクセスを確保できます。 クォータ管理は、デプロイの作成時と、既存のデプロイの設定 > クォータタブで可能です。 すべてのエージェントに対してデフォルトのクォータ制限を設定するか、特定のユーザー、グループ、またはデプロイに対して個別のエンティティレート制限を設定します。 このシステムでは、リクエスト（予測リクエスト量）、トークン（トークン処理制限）、入力シーケンス長（プロンプト/クエリートークン数）の3つの指標がサポートされています。時間単位は分、時間、日のいずれかから柔軟に選択可能です。

さらに、エージェントAPIキーは、エージェントワークフローのデプロイのために自動的に生成され、エージェントのAPIキータブの APIのキーとツールセクションに表示されます。 これらのキーは、デプロイを使用するさまざまなアプリケーションやエージェントを区別し、クォータの追跡および管理の向上が可能になります。

これらの機能強化により、単一のエージェントがリソースを独占するのを防ぎ、チーム間で公平なアクセスを確保し、使用制限によるコスト管理を実現します。 クォータポリシーの変更は、Gatewayのキャッシュ更新のため、適用に最大5分かかります。

プラットフォーム

共有通知の改善

このリリースでは、ユースケースをチームの他のメンバーと共有する際のメール通知がシンプルになりました。 これまで、共有ユースケース内のアセットごとにメールが送信されていました。 現在では、ユースケースの共有に関するすべてのメール通知が、1通のメールにまとめられています。

ユースケース管理者ロール

DataRobotのRBAC機能が新しくなり、ユースケース管理者ロールが追加されました。 ユースケース管理者に割り当てられたユーザーは、自身が作成したユースケースや共有しているユースケースに限定されることなく、所属組織内のすべてのユースケースを閲覧できます。 このビューは、ユースケーステーブルで切り替えることができます。

詳細については、ユースケースの概要の「ユースケース管理者」セクションとRBAC詳細を参照してください。

外部アプリケーションでの再認証時間制限の設定

今回のリリースから、管理者が外部アプリケーションユーザーの再認証に時間制限を定義および設定できるようになりました。 なお、この制限時間はユーザーがログインするたびにリセットされ、新たな制限時間が適用されます（つまり、組織管理者が制限時間を30日に設定した場合、ユーザーは前回のログインから30日間有効となります）。 この制限を定義するには、管理者設定 > 組織を開きます。 続いて、プロフィールタブで、カスタムアプリの外部ユーザーセッションのTTL（日数）フィールドに入力します。

エンドユーザーが初めてアプリケーションにアクセスする際は、外部ユーザーとしてログインが必要となります。 その後、アプリのリンクにアクセスするたびに、指定された時間内にログインしない場合を除き、直接アプリ画面に遷移します。

コードファースト

Pythonクライアント v3.9

DataRobotのPythonクライアントのv3.9が一般提供されました。 v3.9で導入された変更の完全なリストについては、Pythonクライアントの変更履歴を参照してください。

PySDKの新規リリース

今回のPython APIクライアントのリリースでは、アプリケーションテンプレート、Codespaces、カスタムモデル、カスタムアプリケーションの設定を簡単にする新たなパッケージcoreが追加されました。

リリース11.2で修正された問題

データの修正

  • DM-18690：feature.plot値の順序に矛盾があることで、defaultPositiveClassが誤って0に設定される可能性があった問題を修正しました。 クラスの順序が正しくなるように、数値クラスラベルがソートされるようになりました。 この修正は、二値分類プロジェクトにのみ適用されます。

  • DM-18661：RBACデータ管理者は、完全削除、RBAC、オーナーのいずれの権限も持っていないAIカタログ/データレジストリのデータセットを削除できるようになりました。

コアAIの修正

  • MODEL-20479：エラーによってデータドリフトが発生する可能性があるペイロード解析の問題を修正しました。 これは、たとえば、日時形式が正しくない場合や、追跡対象の特徴量がリクエストに存在しない場合などに発生する可能性があります。 予測ペイロードの解析に失敗した場合、MLOpsイベントが送信されるようになりました。

  • MODEL-20152：インサイトからエクスポート機能を使用してデータをエクスポートできない問題を修正しました。 無効なターゲット値のため、システムはコード500を返していました。 現在ではこれらの行は無視されます。

  • MODEL-20720：RULEFITブループリントの制限を解除し、常にリポジトリに追加されるようになりました。

  • MMM-20313：日時形式が正しくない場合や、追跡対象の特徴量がリクエストに存在しない場合などに、ペイロード解析エラーによってデータドリフトが発生する可能性があります。 予測ペイロードの解析に失敗した場合、MLOpsイベントが送信されるようになりました。

  • PRED-11915：以下のエンドポイントのペイロードサイズを50MBに増やしました。

    • /api/v2/deployments/:id/predictions
    • /api/v2/deployments/:id/predictionsUnstructured
    • /api/v2/deployments/:id/chat/completions
    • /api/v2/deployments/:id/directAccesss

  • PRED-11893：デプロイでバッチ監視が有効になっている場合の問題を修正しました。 これまで、リアルタイムのスコアリングリクエストは、リクエストにヘッダー{{X-DataRobot-Model-Monitoring-Batch-Id}}が含まれていても、ヘッダーがないというエラーで失敗することがよくありました。

  • PRED-11884：予測環境の更新時に、明示的に指定しない限り、同時実行可能な最大ジョブ数が1にリセットされなくなりました。

  • PRED-11515：デプロイを非アクティブ状態で作成し、後でアクティブ化した場合、予測を提供できなくなる問題を修正しました。

  • RAPTOR-14216：より大きなリソースバンドルがカスタムジョブで使用可能になり、正しく表示されるようになりました。

コードの修正

CodespacesとプライベートGitリポジトリの連携が改善

以前のバージョンでは、CodespacesとプライベートGitリポジトリの連携に影響する問題がいくつかあり、トークンの定期的な更新と頻繁な再接続が必要でした。

今回のリリースでは、認証トークンの自動更新に関する複数の修正を実施しました。これにより、連携が永続的に維持され、ユーザーが頻繁に操作を行わなくてもアクティブな状態を保つことが可能になりました。

プラットフォームの修正

  • RAPTOR-13880：カスタムモデルコンテナのプローブ制御を目的とした新しいenv変数を導入しました。 この変更に伴い、LRS_CUSTOM_MODEL_STARTUP_TIMEOUT_SECONDS変数は削除されました。 詳しくは、最新のインストールガイドをご覧ください。

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