# 2024年2月

> 2024年2月 - 2024年2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。

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## Primary page

- [2024年2月](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-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/2024-announce/february2024-announce.html.md#in-the-spotlight): In-page section heading.
- [Codespacesでのノートブックファイルシステムの管理](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#manage-notebook-file-systems-with-codespaces): In-page section heading.
- [2月リリースの機能](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#february-features): In-page section heading.
- [一般提供](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#ga): In-page section heading.
- [すべてのラングリング操作を一般提供](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#all-wrangling-operations-generally-available): In-page section heading.
- [セキュアな共有ワークフローを一新](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#new-secure-sharing-workflow): In-page section heading.
- [スライスされたインサイトに2つの新しい演算子を導入](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#sliced-insights-introduces-two-new-operators): In-page section heading.
- [デプロイのリアルタイム通知](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#real-time-notifications-for-deployments): In-page section heading.
- [予測値と実測値の適時性インジケーター](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#timeliness-indicators-for-predictions-and-actuals): In-page section heading.
- [バッチ予測での列名の再マッピング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#column-name-remapping-for-batch-predictions): In-page section heading.
- [レジストリのグローバルモデル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#global-models-in-registry): In-page section heading.
- [カスタムモデル用の新しい環境変数](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#new-environment-variables-for-custom-models): In-page section heading.
- [カスタムアプリの一般提供を開始](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#custom-apps-now-generally-available): In-page section heading.
- [プレビュー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#public-preview): In-page section heading.
- [Parquetファイル取込みのサポートを充実化](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#additional-support-for-ingestion-of-parquet-files): In-page section heading.
- [DataRobotにADLS Gen2コネクターを追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#adls-gen2-connector-added-to-datarobot): In-page section heading.
- [SageMakerでの自動デプロイと置換](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#automated-deployment-and-replacement-in-sagemaker): In-page section heading.
- [NextGenコンソールのレイアウトを一新](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#updated-layout-for-the-nextgen-console): In-page section heading.
- [カスタムモデル出力で列を追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#additional-columns-in-custom-model-output): In-page section heading.
- [カスタムモデル用の新しいランタイムパラメーター定義オプション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2024-announce/february2024-announce.html.md#new-runtime-parameter-definition-options-for-custom-models): In-page section heading.

## Documentation content

2024年2月28日

このページでは、新たにリリースされ、DataRobotのSaaS型シングル/マルチテナントAIプラットフォームで利用できる機能についてのお知らせと、追加情報へのリンクを掲載しています。 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

### Codespacesでのノートブックファイルシステムの管理

CodespacesがDataRobotのワークベンチに追加され、特にDataRobot Notebooksで作業する際のコードファーストエクスペリエンスが向上しました。 Codespaceは、リポジトリまたはフォルダーファイルツリー構造に似ており、任意の数のファイルやネストされたフォルダーを含めることができます。 Codespace内では、複数のノートブックファイルやノートブック以外のファイルを同時に開いたり、表示したり、編集したりすることができます。 同じコンテナセッションで複数のノートブックを実行することもできます（各ノートブックは独自のカーネルで実行します）。 Codespaceのインターフェイスには、永続的なファイルストレージに加えて、ファイルエディターと統合ターミナルがあり、高度なコード開発を体験できます。 CodespaceはGitと互換性があるため、Git CLIを使用して、外部のGitリポジトリにあるノートブックファイルやノートブック以外のファイルをバージョン管理することができます。

**動画：Codespaces**

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

デフォルトではオンの機能フラグ ：Codespacesを有効にする

## 2月リリースの機能

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 |  |  |
| すべてのラングリング操作を一般提供 | ✔ |  |
| Parquetファイル取込みのサポートを充実化 | ✔ |  |
| DataRobotにADLS Gen2コネクターを追加 |  | ✔ |
| モデリング |  |  |
| スライスされたインサイトに2つの新しい演算子を導入 | ✔ |  |
| 予測とMLOps |  |  |
| デプロイのリアルタイム通知 | ✔ |  |
| 予測値と実測値の適時性インジケーター | ✔ |  |
| バッチ予測での列名の再マッピング | ✔ |  |
| レジストリのグローバルモデル | ✔* |  |
| カスタムモデル用の新しい環境変数 | ✔* |  |
| SageMakerでの自動デプロイと置換 |  | ✔ |
| カスタムモデル出力で列を追加 |  | ✔ |
| カスタムモデル用の新しいランタイムパラメーター定義オプション |  | ✔ |
| NextGenコンソールのレイアウトを一新 |  | ✔ |
| Notebooks |  |  |
| Codespacesでのノートブックファイルシステムの管理 |  | ✔ |
| アプリ |  |  |
| カスタムアプリの一般提供を開始 | ✔ |  |
| 管理 |  |  |
| セキュアな共有ワークフローを一新 | ✔ |  |

_* プレミアム機能__

### 一般提供

#### すべてのラングリング操作を一般提供

これまでプレピュー機能だったラングリング操作の [結合と集計](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/build-recipe/add-operation.html.md) が、ワークベンチで一般提供されました。

#### セキュアな共有ワークフローを一新

データセキュリティの強化、機微情報のさらなる保護、共有プロセスの効率化を実現するため、リソースは同じ組織のユーザー間でのみ共有できるようになりました。 組織に新しいユーザーを追加する方法や既存のユーザーを管理する方法については、 [テナントの分離とコラボレーション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/platform/admin/manage-entities/tenant-isolation-and-collaboration.html.md) のドキュメントを参照してください。

この変更の影響を受けるのは、マルチテナントSaaSのユーザーのみです。 他のデプロイ環境に変更があった場合は、その都度お知らせし、ドキュメントを更新します。

#### スライスされたインサイトに2つの新しい演算子を導入

このデプロイでは、特徴量の値に基づいてモデルデータの部分母集団を確認できる [データスライス機能](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/pred-ai-ref/sliced-insights.html.md) に、betweenとnot betweenという2つの新しいフィルターオプションが追加されました。 どちらかを選択するとモーダルが開き、指定した実測値を含む範囲を設定できます。

#### デプロイのリアルタイム通知

DataRobotは [通知システム](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/deploy-notifications.html.md) で自動監視を行い、サービスの正常性、データドリフトステータス、モデルの精度、公平性値が組織の許容値から逸脱したときにトリガーされるアラートを設定できます。 一般提供機能になりました。これらのステータスアラートのリアルタイム通知を有効にすることで、スケジュールされた正常性ステータスの通知を待つことなく、モデルの正常性の変化に組織がすばやく対応できます。

#### 予測値と実測値の適時性インジケーター

デプロイには、サービスの正常性、データドリフト、精度など、デプロイの全般的な正常性を定義するいくつかのステータスがあります。 これらのステータスは、最新の使用可能なデータに基づいて計算されます。 24時間以上の間隔で行われたバッチ予測に依存するデプロイの場合、この方法では、 [デプロイインベントリの予測正常性インジケーター](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/manage-mlops/deploy-inventory.html.md#prediction-health-lens) のステータスが グレー/不明 になることがあります。 一般提供機能になりました。これらのデプロイの正常性インジケーターは、最後に計算された正常性の状態を保持し、古いデータに基づいているときはそれを明示する 適時性 ステータスインジケーターとともに表示されます。 状況に応じて、デプロイに適した適時性の間隔を決定できます。 デプロイの 使用状況 > 設定 タブで適時性の追跡を有効にすると、 [使用状況タブ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-usage.html.md) と [デプロイインベントリ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/manage-mlops/deploy-inventory.html.md) で適時性インジケーターを表示できます。

**デプロイインベントリ:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/timeliness-columns.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/timeliness-columns.png)

**使用状況タブ:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/timeliness-tiles.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/timeliness-tiles.png)


#### バッチ予測での列名の再マッピング

[1回限り](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/batch/batch-dep/batch-pred.html.md#set-prediction-options) または [定期的な](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/batch/batch-dep/batch-pred-jobs.html.md#set-prediction-options) バッチ予測を設定する際に、予測ジョブの出力で列名を変更できます。これを行うには、 予測オプション の 列名の再マッピング セクションで、追加されたエントリーに列名をマッピングします。 + 列名の再マッピングを追加 をクリックし、 入力列名 を予測出力で指定された 出力列名 に置き換えるように定義します。

#### レジストリのグローバルモデル

プレミアム機能です。 [レジストリ（NextGen）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/nxt-model-directory/nxt-global-models.html.md) と [モデルレジストリ（Classic）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/registry/reg-create.html.md#access-global-models) から、予測ユースケースや生成ユースケースのために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。 GenAI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。

#### カスタムモデル用の新しい環境変数

[ドロップイン環境](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-environments/drop-in-environments.html.md) または [DRUM](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-environments/custom-environments.html.md) 上に構築された [カスタム環境](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-drum.html.md) を使用する場合、カスタムモデルのコードは、 [DataRobotクライアント](https://pypi.org/project/datarobot/) および [MLOps接続クライアント](https://pypi.org/project/datarobot-mlops-connected-client/) へのアクセスを容易にするために挿入された複数の環境変数を参照できます。 環境変数 `DATAROBOT_ENDPOINT` と `DATAROBOT_API_TOKEN` には、 [NextGen](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/nxt-model-workshop/nxt-create-custom-model.html.md#configure-custom-model-resource-settings) および [DataRobot Classic](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-workshop/custom-model-resource-mgmt.html.md) のプレミアム機能であるパブリックネットワークアクセスが必要です。

| 環境変数 | 説明 |
| --- | --- |
| MLOPS_DEPLOYMENT_ID | カスタムモデルがデプロイモードで実行されている場合（カスタムモデルがデプロイされている場合）、デプロイIDを使用できます。 |
| DATAROBOT_ENDPOINT | カスタムモデルに パブリックネットワークアクセスがある場合、DataRobotエンドポイントURLを使用できます。 |
| DATAROBOT_API_TOKEN | カスタムモデルに パブリックネットワークアクセスがある場合、DataRobot APIトークンを使用できます。 |

#### カスタムアプリの一般提供を開始

一般提供機能になりました。Dockerで作成したイメージから、DataRobotで [カスタムアプリ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/app-builder/custom-apps/index.html.md) ケーションを作成し、Streamlit、Dash、R Shinyなどのウェブアプリケーションを使って機械学習プロジェクトを共有できます。 DRApps（シンプルなコマンドラインインターフェイス）により、DataRobotの実行環境を使用して、DataRobotでカスタムアプリケーションをホストすることもできます。 これにより、独自のDockerイメージを構築せずにアプリを実行できます。 カスタムアプリケーションはストレージを提供しません。ただし、DataRobotの全APIやその他のサービスにアクセスできます。 このリリースから、カスタムアプリケーションは、一定期間使用されないと休止状態になります。休止状態のカスタムアプリケーションに初めてアクセスすると、再起動中にロード画面が表示されます。

### プレビュー

#### Parquetファイル取込みのサポートを充実化

DataRobotはAIカタログ、トレーニングデータセット、予測データセットでParquetファイルの取込みをサポートするようになりました。 サポートされるParquetファイルタイプは以下のとおりです。

- 単一のParquetファイル
- zip圧縮された単一のParquetファイル
- 複数のParquetファイル（別々のデータセットとして登録）
- zip圧縮された複数のParquetファイル（DataRobotで単一のデータセットを作成するためにマージ）

デフォルトではオンの機能フラグ ：Parquetファイルの取込みを有効にする

#### DataRobotにADLS Gen2コネクターを追加

DataRobot Classicとワークベンチの両方にADLS Gen2ネイティブコネクターのサポートが追加され、次のことが可能になりました。

- データ接続を作成して設定する。
- ADLS Gen2データセットを追加する。

プレビュー機能の [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/data-sources/wb-adls.html.md) をご覧ください。

デフォルトではオンの機能フラグ ：** ADLS Gen2コネクターを有効にする

#### SageMakerでの自動デプロイと置換

DataRobotが管理するSageMaker予測環境を作成し、SageMakerでリアルタイム推論やサーバーレス推論を用いてカスタムモデルとスコアリングコードをデプロイできるようになりました。 DataRobotの管理を有効にすることで、外部のSagemakerへのデプロイは、MLOpsによる管理（モデルの自動置換など）を利用できます。

詳しくは [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/prediction-env/pred-env-integrations/sagemaker-cm-deploy-replace.html.md) をご覧ください。

デフォルトではオフの機能フラグ： SageMakerでカスタムモデルの自動デプロイと置換を有効にする

#### NextGenコンソールのレイアウトを一新

今回リニューアルされたNextGenコンソールでは、重要な監視、予測、バイアス軽減の各機能を、新しく直感的なレイアウトのモダンなユーザーインターフェイスで提供します。 この新しくなったレイアウトにより、ワークベンチでのモデルエクスペリメントや [レジストリ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/index.html.md) でのモデル登録から、コンソールでのモデルの監視と管理へシームレスに移行できます。また、DataRobot Classicの機能も引き続き利用できます。

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

デフォルトではオフの機能フラグ ：最新のコンソールレイアウトを有効にする

#### カスタムモデル出力で列を追加

`score()` フックは、 `string` 、 `int` 、 `float` 、 `bool` 、または `datetime` 型のデータを含む追加の列を数に制限なく返すことができます。 追加の列が `score()` メソッドによって返される場合、予測応答は次のようになります。

- 表形式の応答（CSV）の場合 、追加の列は応答テーブルまたはデータフレームの一部として返されます。
- JSON応答の場合 、 extraModelOutput キーが各行と一緒に返されます。 このキーは、行内の各追加列の値を含むディクショナリです。

プレビュー機能の [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/structured-custom-models.html.md#additional-output-columns) をご覧ください

デフォルトではオフの機能フラグ ：予測応答で追加のカスタムモデル出力を有効にする

#### カスタムモデル用の新しいランタイムパラメーター定義オプション

モデルメタデータを使用してカスタムモデルのランタイムパラメーターを作成する際に、 `type` キーを `string` や `credential` に加えて `boolean` または `numeric` に設定できるようになりました。 `model-metadata.yaml` に、以下の新しい_オプション_の `runtimeParameterDefinitions` を追加することもできます。

| キー | 説明 |
| --- | --- |
| defaultValue | ランタイムパラメーターのデフォルト文字列値（credentialタイプはデフォルト値をサポートしません） |
| minValue | numericランタイムパラメーターの場合、そのランタイムパラメーターで入力可能な最小数値を設定します。 |
| maxValue | numericランタイムパラメーターの場合、そのランタイムパラメーターで入力可能な最大数値を設定します。 |
| allowEmpty | ランタイムパラメーターの空のフィールドに関するポリシーを設定します。True：（デフォルト）ランタイムパラメーターを空にできます。False：デプロイ前にランタイムパラメーターの値を指定する必要があります。 |

詳しくは [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/code-first-tools/drum/custom-model-runtime-parameters.html.md) をご覧ください。

デフォルトではオフの機能フラグ ：カスタムモデルのランタイムパラメーターのインジェクションを有効化

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 。