# 2023年4月

> 2023年4月 - 2023年4月にリリースされたDataRobotの一般提供機能とプレビュー機能のリリースノートをご覧ください。

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## Primary page

- [2023年4月](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [注目の新機能](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#in-the-spotlight): In-page section heading.
- [時系列クラスタリングの指標とインサイト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#time-series-clustering-metrics-and-insights): In-page section heading.
- [4月リリース](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#april-release): In-page section heading.
- [一般提供](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#ga): In-page section heading.
- [AIカタログへの高速登録](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#fast-registration-in-the-ai-catalog): In-page section heading.
- [ドライバーのバージョンを更新](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#new-driver-version): In-page section heading.
- [デプロイ設定を一新](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#deployment-settings-redesign): In-page section heading.
- [プレビュー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#public-preview): In-page section heading.
- [ワークベンチでエクスペリメントの検定／パーティション設定を拡張](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#workbench-expands-validation-partitioning-settings-in-experiment-set-up): In-page section heading.
- [ワークベンチのデータラングリング機能に新しい操作を追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#workbench-adds-new-operations-to-data-wrangling-capabilities): In-page section heading.
- [Snowflakeのキーペア認証](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#snowflake-key-pair-authentication): In-page section heading.
- [ノートブックターミナルの連携](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#integrated-notebook-terminals): In-page section heading.
- [視覚化チャートの組み込み](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#built-in-visualization-charting): In-page section heading.
- [DataRobot NotebooksをEUで提供開始](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#datarobot-notebooks-are-now-available-in-the-eu): In-page section heading.
- [APIの機能強化](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#api-enhancements): In-page section heading.
- [時系列クラスタリングの新しい指標とインサイト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#new-time-series-clustering-metrics-and-insights): In-page section heading.

## Documentation content

2023年4月22日

今回のデプロイにより、DataRobotのAIプラットフォームには、以下の一般提供およびプレビューの新機能が提供されました。 リリースセンターからは、次のものにもアクセスできます。

- 過去の月次リリース
- セルフマネージドAIプラットフォーム版リリースノート

### 注目の新機能

#### 時系列クラスタリングの指標とインサイト

クラスタリングモデルの比較と評価を支援するために、時系列クラスタリングプロジェクトのUIとAPIから、2つの新規プレビュー最適化指標を利用できます。 以前は、 [Silhouetteスコア](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/pred-ai-ref/opt-metric.html.md#silhouette-score) のみが、サポートされていた指標でした。 DTW（Dynamic Time Warping）シルエットスコアは、クラスター内のオブジェクトの平均類似度、および他のクラスター内のオブジェクトまでのDTW距離を測定します。 （時系列のユークリッド距離測定に代わるものです。） Calinski-Harabaszスコアは、すべてのクラスターについて、クラスター間分散の合計の比率を表します。 DataRobotがクラスターを検出するようにする際に、これらの指標を設定できます。

APIでクラスタリングを使用する場合、追加のインサイトと指標をプレビューとして有効化できることに注意してください。 これらの追加指標は自動的に計算されます。 ただし、メモリー不足エラーのリスクがあるため、DTW指標は、多数の系列（500を超える）を含むデータセットに対して自動計算されません。 これらの指標を手動計算するようにリクエストできますが、大容量メモリーがないと失敗する可能性があります。

### 4月リリース

次の表は、新機能の一覧です。 過去の新機能のお知らせについては、 [デプロイ履歴](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/index.html.md) をご覧ください。

**目的別にグループ化された機能**

| 名前 | 一般提供 | プレビュー |
| --- | --- | --- |
| データ |  |  |
| AIカタログへの高速登録 | ✔ |  |
| ワークベンチのデータラングリング機能に新しい操作を追加 |  | ✔ |
| Snowflakeのキーペア認証 |  | ✔ |
| ドライバーのバージョンを更新 | ✔ |  |
| モデリング |  |  |
| 時系列クラスタリングの指標 |  | ✔ |
| ワークベンチでエクスペリメントの検定／パーティション設定を拡張 |  | ✔ |
| Notebooks |  |  |
| 連携されたターミナル |  | ✔ |
| 視覚化チャートの組み込み |  | ✔ |
| DataRobot Notebooksが、EUで利用可能 |  | ✔ |
| 予測とMLOps |  |  |
| デプロイ設定を一新 | ✔ |  |

### 一般提供

#### AIカタログへの高速登録

パブリックプレビュー版の機能です。データセット全体ではなく、登録に使用する最初のN行を指定することで、大規模なデータセットをAIカタログにすばやく登録できます。これにより、テストや特徴量探索に使用するデータをより早く入手することができます。

AI Catalog で、 カタログに追加 をクリックしてデータソースを選択します。 高速登録は、新しいデータ接続、既存のデータ接続、またはURLからデータセットを追加する場合にのみ使用できます。

詳細については、 [高速登録の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/data/ai-catalog/catalog.html.md#configure-fast-registration) を参照してください。

#### ドライバーのバージョンを更新

このリリースでは、以下のドライバーのバージョンが更新されました。

- Snowflake==3.13.28

DataRobotで [サポート済みドライバーバージョン](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/data-sources/index.html.md) の完全なリストを参照してください。

#### デプロイ設定を一新

新規デプロイ設定ワークフローは、各MLOps機能に必要なオプションを、その機能のデプロイタブに直接提供することで、デプロイ設定エクスペリエンスを強化します。 この新しい組織では、改善されたツールチップとドキュメントへの追加リンクも提供して、デプロイに必要な機能を有効化するのに役立ちます。

新しいワークフローでは、デプロイ設定タスクのカテゴリーを以下のタブで専用の設定に分けています。

- サービスの正常性
- 予測
- データドリフト
- 精度
- 公平性
- 信頼性
- チャレンジャー
- 再トレーニング

デプロイ > 設定 タブが、使用非推奨になりました。 使用非推奨期間中、新規設定ページへのリンクを示す 設定 タブの警告が表示されます。

さらに、 設定 ページを含む各デプロイタブで、設定アイコンをクリックして、以下の必要な設定オプションにアクセスできます。

詳しくは [デプロイ設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/index.html.md) のドキュメントをご覧ください。

### プレビュー

#### ワークベンチでエクスペリメントの検定／パーティション設定を拡張

ワークベンチでは、エクスペリメントの設定時に検定タイプを [設定および定義](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-predictive/ml-adv-experiment.html.md#data-partitioning-tab) できるようになりました。 トレーニング-検定-ホールドアウト（TVH）の追加により、ユーザーは、精度を最大化するために、実行時間に影響を与えることなく、より多くのデータでモデルの構築を試すことができます。

必要な機能フラグ ：フラグは不要です

#### ワークベンチのデータラングリング機能に新しい操作を追加

このリリースでは、ワークベンチでのDataRobotのラングリング機能に3つの新しい操作が追加されました。

1. 重複行の削除：すべての重複行を、データセットから自動的に削除します。
2. 特徴量名を変更する：データセット内の1つ以上の特徴量の名前を、すばやく変更します。
3. 特徴量の削除：データセットから1つまたは複数の特徴量を削除します。

新規および既存の操作にアクセスするには、Snowflakeからワークベンチのユースケースにデータを登録し、 ラングリング をクリックします。 レシピをパブリッシュすると、その操作がSnowflakeのソースデータに適用され、出力データセットがマテリアライズされます。

必要な機能フラグ ：フラグは不要です

プレビュー機能であるワークベンチの [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/build-recipe/add-operation.html.md#add-operations) をご覧ください。

#### Snowflakeのキーペア認証

プレビュー版の機能です。基本認証の代わりに、キーペア認証方式（Snowflakeのユーザー名と秘密キー）を使用して、DataRobot ClassicとワークベンチでSnowflakeデータ接続を作成できます。

必要な機能フラグ ：Snowflakeのキーペア認証を有効にする

#### ノートブックターミナルの連携

プレビュー版の機能です。DataRobot Notebooksでは、ターミナルウィンドウの連携が可能です。 ノートブックセッションが実行中の場合、1つ以上の統合ターミナルを開いて、.pyスクリプトの実行またはパッケージのインストールなどのターミナルコマンドを実行できます。 また、ターミナルの統合により、システムシェル（bash）をフルサポートできるため、インストールされたプログラムを実行できます。 DataRobot Notebookにターミナルウィンドウを作成するとき、ノートブックページは、次の2つのセクションに分割されます。1つはノートブック用で、もう1つはターミナル用です。

必要な機能フラグ ：Notebooksを有効にする

プレビュー機能の [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/wb-notebook/wb-code-nb/wb-terminal-nb.html.md) をご覧ください。

#### 視覚化チャートの組み込み

プレビューが利用可能となり、DataRobotは、コードフリーのチャートセルを、DataRobot Notebooks内にビルトインで作成できるため、独自のプロットロジックをコーディングすることなく、データをすばやく視覚化できます。 ノートブックでDataFrameを選択し、作成するチャートのタイプを選択し、軸を設定してチャートを作成します。

必要な機能フラグ ：Notebooksを有効にする

プレビュー機能の [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/wb-notebook/wb-code-nb/wb-cell-nb.html.md#create-chart-cells) をご覧ください。

#### DataRobot NotebooksをEUで提供開始

プレビューが利用可能となり、EUユーザーは、DataRobot Notebooksにアクセスできます。 [DataRobot Notebooks](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/dr-notebooks/index.html.md) により、アプリケーションにおけるコードファーストエクスペリエンスがより充実したものになります。 Notebooksは、機械学習のライフサイクルを加速させるために、コードファーストのアプローチを用いて、コラボレーション環境を提供するという重要な役割を担っています。 何百行ものコードを削減し、データサイエンスのタスクを自動化し、ビジネスニーズに特化したカスタムコードワークフローに対応します。

必要な機能フラグ ：Notebooksを有効にする

プレビュー機能の [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/dr-notebooks/index.html.md) をご覧ください。

### APIの機能強化

#### 時系列クラスタリングの新しい指標とインサイト

クラスタリングモデルの比較と評価を支援するために、時系列クラスタリングプロジェクトのAPIから、2つの新規 [プレビュー最適化指標](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/april2023-announce.html.md#time-series-clustering-metrics-and-insights) を利用できます。

APIでクラスタリングを使用する場合、追加のインサイトと指標を、プレビューとして有効化できます。 これらの追加指標は自動的に計算されます。 ただし、メモリー不足エラーのリスクがあるため、DTW指標は、多数の系列（500を超える）を含むデータセットに対して自動計算されません。 これらの指標を手動計算するようにリクエストできますが、大容量メモリーがないと失敗する可能性があります。

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