# 2023年12月 > 2023年12月 - 2023年12月にリリースされたDataRobotの新機能（プレビュー、一般提供）についてご紹介します。 This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context. Companion generated at `2026-07-27T18:44:30.723694+00:00` (UTC). ## Primary page - [2023年12月](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar). ## Sections on this page - [DataRobotマネージドAIプラットフォームからアプリ内ドキュメントを削除](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#in-app-documentation-removed-from-datarobot-managed-ai-platform): In-page section heading. - [12月リリース](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#december-release): In-page section heading. - [一般提供](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#ga): In-page section heading. - [ラングリングされたBigQueryおよびSnowflakeデータセットのソース内マテリアライズを有効化](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#enable-in-source-materialization-for-wrangled-bigquery-and-Snowflake-datasets): In-page section heading. - [時間認識エクスペリメントで日付/時刻パーティションの一般提供を開始](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#date-time-partitioning-for-time-aware-experiments-now-ga): In-page section heading. - [ノートブックのスケジューリングを一般提供](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#notebook-scheduling-now-ga): In-page section heading. - [プレビュー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#public-preview): In-page section heading. - [データ取込みとモデリングの上限を20GBに引き上げ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#ingest-and-modeling-limits-increased-to-20gb): In-page section heading. - [NextGenレジストリでのグローバルモデルへのアクセス](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#access-global-models-in-the-nextgen-registry): In-page section heading. - [NextGenでのカスタムジョブによるパブリックネットワークへのアクセス](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#public-network-access-for-nextgen-custom-jobs): In-page section heading. - [NextGenでのカスタムアプリケーションのアップロード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/december2023-announce.html.md#upload-custom-applications-in-nextgen): In-page section heading. ## Documentation content 2023年12月 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 #### DataRobotマネージドAIプラットフォームからアプリ内ドキュメントを削除 SaaS版で、アプリケーション内から参照可能なドキュメントが削除されました。 アプリ内ドキュメントに代わり、ユーザーはアプリケーションから公開ドキュメントポータルに誘導されます。 セルフマネージド環境（セルフマネージド）では、削除は後日行われます。 セルフマネージド（オンプレミス）環境をお使いの場合、削除が実施されると、ご利用のバージョンの公開ドキュメントポータルを参照できるようになります（例： `https://9p2.docs.datarobot.com/` ）。 エアギャップ環境への対応も予定しています。 詳しくは [削除のお知らせ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/deprecations-and-migrations/in-app-docs.html.md) をご覧ください。 ### 12月リリース 次の表は、新機能の一覧です。 **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 | | | | ラングリングされたBigQueryおよびSnowflakeデータセットのソース内マテリアライズを有効化 | ✔ | | | データ取込みとモデリングの上限を20GBに引き上げ | ✔ | | | モデリング | | | | 時間認識エクスペリメントで日付/時刻パーティションの一般提供を開始 | ✔ | | | 予測とMLOps | | | | NextGenレジストリでのグローバルモデルへのアクセス | | ✔ | | NextGenでのカスタムジョブによるパブリックネットワークへのアクセス | | ✔ | | NextGenでのカスタムアプリケーションのアップロード | | ✔* | | Notebooks | | | | ノートブックのスケジューリングを一般提供 | ✔ | | * プレミアム機能 ### 一般提供 #### ラングリングされたBigQueryおよびSnowflakeデータセットのソース内マテリアライズを有効化 BigQueryとSnowflakeのデータセットをラングリングする際の [ソース内マテリアライズ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/pub-recipe.html.md#publish-to-your-data-source) が一般提供機能になりました。 パブリッシュ設定 で、データソースに応じて BigQueryにパブリッシュ または Snowflakeにパブリッシュ のいずれかをクリックします。 このオプションを選択すると、データソースと同様に、データレジストリの出力動的データセットがマテリアライズされます。 これにより、その環境内で指定されたセキュリティ、コンプライアンス、財務管理を活用できます。 #### 時間認識エクスペリメントで日付/時刻パーティションの一般提供を開始 [時間認識エクスペリメントの作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-datetime.html.md) 機能（予測または時系列予測）が一般提供されました。 行ごとの予測のためのセットアップの多くを共有する簡素化されたワークフロー、より明確なバックテスト修正ツール、構築前に変更をリセットする機能により、時間に関連するデータをすばやく簡単に操作できるようになりました。 #### ノートブックのスケジューリングを一般提供 一般提供を開始しました。ノートブックジョブの実行と監視のための [ノートブックスケジューリング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/wb-notebook/wb-manage-nb/wb-schedule-nb.html.md) に、実行結果のダウンロード機能が追加されました。 DataRobot Notebooksのスケジューリング機能を使用すると、ノートブックを非対話モードでスケジュールどおりに実行することで、コードベースのワークフローを自動化できます。 ノートブックのスケジューリングは、DataRobot Notebooksインターフェイスから直接作成できるノートブックジョブによって管理されます。 さらに、ノートブックジョブをパラメーター化することで、ノートブックのスケジューリングによって可能になる自動化を強化できます。 ノートブック内の特定の値をパラメーターとして定義することで、実行ごとに値を変更するためにノートブック自体を継続的に修正する必要がなく、ノートブックジョブの実行時にこれらのパラメーターに入力を提供できます。 ### プレビュー #### データ取込みとモデリングの上限を20GBに引き上げ DataRobotマネージドAIプラットフォームでのみ有効な機能です。SaaS版では、二値分類および連続値プロジェクトにおける大規模モデリング機能をサポートするために、最大20GBのデータを取り込めるようになりました。 取込みは外部ソース（データ接続またはURL）からのみ可能で、トレーニングデータはAIカタログに登録されている必要があります（20GBのデータセットをローカルコンピューターから直接アップロードすることはできません）。 なお、この機能はトライアルユーザーには提供されません。 プレビュー機能の [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/file-types.html.md#beyond-10gb-ingest) をご覧ください。 デフォルトではオフの機能フラグ ：20GBのスケールアップモデリングの最適化を有効にする #### NextGenレジストリでのグローバルモデルへのアクセス プレビュー版の機能です。予測ユースケースや生成ユースケースで、事前にトレーニングされたグローバルモデルをデプロイすることができます。 これらの高品質でオープンソースのモデルは、トレーニング済みですぐにデプロイできるため、DataRobotのインストール後すぐに予測を行うことができます。 LLMのユースケースには、プロンプトインジェクション、毒性、センチメントを識別する分類器や、拒否スコアを出力するリグレッサーが用意されています。 グローバルモデルはすべてのユーザーが使用できますが、編集権限を持つのは管理者のみです。 レジストリ > モデル タブでグローバルモデルを識別するには、 グローバル 列を見つけて、 はい が付いているモデルを探します。 プレビュー機能の [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/nxt-model-directory/nxt-global-models.html.md) をご覧ください。 デフォルトではオンの機能フラグ ：モデルレジストリでグローバルモデルを有効にする #### NextGenでのカスタムジョブによるパブリックネットワークへのアクセス プレビュー版の機能です。カスタムジョブにエグレストラフィックを設定できます。 [カスタムジョブの作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/nxt-jobs-workshop/nxt-create-jobs/nxt-create-custom-job.html.md) 時に、 リソース ヘッダーの横にある 設定 セクションで、 編集 をクリックし、 ネットワークアクセス を設定します。 - パブリック：デフォルト設定。 カスタムジョブは、パブリックネットワーク内の任意の完全修飾ドメイン名（FQDN）にアクセスして、サードパーティのサービスを利用できます。 - なし：カスタムジョブはパブリックネットワークから分離されているため、サードパーティのサービスにはアクセスできません。 **本機能の提供について** _マネージドAIプラットフォーム_では、 ネットワークアクセス はデフォルトで パブリック に設定されていますが、変更可能です。 _セルフマネージドAIプラットフォーム_では、 ネットワークアクセス はデフォルトで なし に設定されており、制限があります。ただし、管理者は、DataRobotプラットフォームの設定時にこれを変更できます。 詳細については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。 プレビュー機能の [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/nxt-jobs-workshop/nxt-create-jobs/nxt-create-custom-job.html.md) をご覧ください。 #### NextGenでのカスタムアプリケーションのアップロード プレビュー版のプレミアム機能です。Dockerで作成したイメージから、Streamlit、Dash、R Shinyなどのウェブアプリケーションを使ってDataRobotでカスタムアプリケーションを作成し、機械学習プロジェクトを共有できます。 Dockerでカスタム機械学習アプリを作成したら、カスタムアプリケーションとしてアップロードし、セキュアなデータアクセスと制御でデプロイできます。 レジストリ で、 アプリケーション ページをクリックし、 + アプリケーションを追加 をクリックして、 カスタムアプリケーションの新規作成パネル を開きます。 > [!NOTE] DRApps CLI > あるいは、 [DRAppsコマンドラインツールを使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/app-builder/custom-apps/custom-apps-hosting.html.md) してアプリコードを作成し、DataRobotにプッシュして、自動的にイメージを構築することもできます。 記載されている製品名および会社名は、各社の商標または登録商標です。 製品名または会社名の使用は、それらとの提携やそれらによる推奨を意味するものではありません 。