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バージョン11.3¶

このページには、DataRobot 11.3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。

バージョン11.3：2025年11月¶

バージョン11.3が2025年11月21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¶

バージョン管理された一元的なプロンプト管理システムを導入¶

レジストリ内のプロンプトタイルから利用できる新しいプロンプト管理システムは、プロンプトをエージェントコンポーネントとしてプロトタイプ作成、実験、デプロイ、および監視するための、一元化され、バージョン管理された統合システムを提供します。効果的なプロンプト管理は、実用レベルのAIエージェントを開発する上で極めて重要であり、構想段階から本番運用に至るまで組み込むことが不可欠です。

プロンプトのバージョン管理は、時間の経過に伴うプロンプトの変更を管理する上で極めて重要です。なぜなら、わずかな変更であっても、LLMの出力を大きく左右する可能性があるためです。これにより、再現性が確保され、チームは特定のモデル出力を生成した正確なプロンプトバージョンにリンクできます。また、新しい変更によってパフォーマンスが低下した場合に、安定したバージョンへの迅速なロールバックが容易になります。

プロンプトのガバナンスにより、プロンプトの作成、テスト、承認、デプロイのための管理されたプロセスが確立されます。一元化されたプロンプトレジストリは、信頼できる単一の情報源として機能し、デプロイ前にプロンプトの品質、バイアス、会社のガイドラインへの準拠を検証する統合された承認ワークフローを通じて品質保証を可能にします。

実行時依存関係の追加（高速イテレーション）¶

DataRobot Agent Templatesリポジトリで開発とテストを迅速に行うには、Dockerイメージを再構築せずに、実行時の依存関係を追加します。 pyproject.tomlファイルのextrasグループに追加された依存関係は、プレイグラウンドでプロンプトが最初に実行されたとき、またはデプロイが開始されたときにインストールされます。実行時依存関係は、次の場合に最適です。

開発中の簡単なイテレーション
イメージを再構築せずに新しいパッケージをテストする
コンパイルを必要としない軽量な依存関係を追加する

エージェントに実行時の依存関係を追加するには、task agent:add-dependencyコマンドを使用します。

task agent:add-dependency -- "chromadb>=1.1.1"

詳しくは、実行時依存関係のドキュメントをご覧ください。

新しいLLMを導入¶

今回のリリースから、DataRobotでは、Claude Opus 4.1とClaude Sonnet 4.5をLLM Gateway経由または外部連携として利用できるようになりました。これらのLLMは、GCP、AWS Bedrock、ファーストパーティのAnthropicから利用できます。サポートされているLLMの完全なリストについては、利用可能なLLMのページを参照してください。

データ¶

DataRobotにJiraとConfluenceのサポートを追加¶

JiraおよびConfluenceコネクターのサポートがDataRobotに追加されました。 JiraまたはConfluenceのいずれかに接続するには、ユーザー設定 > 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、認証方法としてユーザー名とAPIトークン（Basic）を使用します。これら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。

接続の参照操作を改善¶

データ接続を操作する際に、設定の変更や、関連付けされたデータソースと資格情報の管理が同じページからできるようになりました。これを行うには、データを追加できるモーダルを開くか、ユーザー設定 > データ接続に移動します。変更したい接続を選択し、接続設定、データソース、および資格情報タブを使用して接続を編集します。その後、保存をクリックします。今回のリリースでは、データ接続のユーザーインターフェイスにも軽微な改善がいくつか加えられています。

予測とMLOps¶

デプロイのリソース監視¶

リソース監視タブでは、デプロイされたカスタムモデルとエージェントワークフローのリソース使用率指標が表示されます。これにより、パフォーマンスの監視、ボトルネックの特定、自動スケーリング動作の把握が容易になります。 Use this tab to evaluate resource usage, navigate tradeoffs between speed and cost, and ensure your deployments efficiently utilize available hardware resources.

To access Resource monitoring, select a deployment from the Deployments inventory and then click Monitoring > Resource monitoring. The tab displays summary tiles showing aggregated and current values for key metrics, along with interactive charts that visualize resource utilization over time.

カスタムモデルの自動スケーリングオプションを改善¶

カスタムモデルとエージェントワークフローで自動スケーリングが利用できるようになりました。これにより、リアルタイムの需要に基づいてデプロイの処理能力が自動的に調整されます。トラフィックの多い時間帯にはレプリカを追加してパフォーマンスを維持し、トラフィックの少ない時間帯にはスケールダウンしてリソースを他のワークロードに解放することで、手作業による介入なしにインフラストラクチャの利用率を最大化します。

DataRobotでは、カスタムモデルとエージェントワークフローに対して、2つの自動スケーリング指標を提供しています。 CPU使用率は、処理の需要が増加するとスケーリングされます。これは負荷の兆候としてのリソース消費に反応するものです。 HTTPリクエストの同時実行では、同時リクエスト数（今後の作業の実際の要因）に基づいてより積極的なスケーリングを実現し、リソースが枯渇する前に処理能力を追加します。安定した状態のワークロードにはCPU使用率を選択し、パフォーマンスが低下する前に需要を予測する応答性の高いスケーリングにはリクエストの同時実行を選択してください。

コードファースト¶

Pythonクライアント v3.10¶

Pythonクライアントのv3.10が一般提供されました。 v3.10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。

DataRobot REST API v2.39¶

DataRobotのREST API v2.39が一般提供されました。 v2.39で導入された変更の完全なリストについては、REST APIの変更履歴を参照してください。

リリース11.3で修正された問題¶

エージェントの修正¶

BUZZOK-28338：メタデータフィルターの問題を修正しました。ランタイムパラメーターMETADATA_FILTER_COLUMN_NAMEが削除されました。代わりに、metadata_filter列を使用して、メタデータフィルター用のJSON文字列を提供するようになりました（LLMとVDBデプロイの両方）。

プラットフォームの修正¶

PLT-19597：共有機能に関する問題を修正しました。以前共有に使用されていたグループが後で削除された場合、組織に影響がありました。
PLT-19536：ネットワークポリシーの作成に関する問題を回避するために、NPCSリクエストのデフォルトタイムアウトを10秒から60秒に延長しました。
UIUX-15932：ユーザーのユースケースアクセスロールを変更した後、そのユーザーの権限が更新されない問題を修正しました。

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