# 2025年11月 > 2025年11月 - 2025年11月にリリースされたDataRobotの新機能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 `2026-07-15T05:55:45.058330+00:00` (UTC). ## Primary page - [2025年11月](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar). ## Sections on this page - [エージェント型AI](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#agentic-ai): In-page section heading. - [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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#centralized-version-controlled-prompt-management-system-introduced): In-page section heading. - [実行時依存関係の追加（高速イテレーション）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#add-runtime-dependencies-fast-iteration): In-page section heading. - [新しいLLMを導入](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#llm): In-page section heading. - [データ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#data): In-page section heading. - [DataRobotにJiraとConfluenceのサポートを追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#support-for-jira-and-confluence-added-to-nextgen): In-page section heading. - [接続の参照操作を改善](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#improvements-to-connection-browsing-experience): In-page section heading. - [予測とMLOps](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#predictions-and-mlops): In-page section heading. - [デプロイのリソース監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#resource-monitoring-for-deployments): In-page section heading. - [プラットフォーム](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#platform): In-page section heading. - [実行中の環境構築をキャンセルするオプション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#option-to-cancel-a-running-environment-build): In-page section heading. - [コードファースト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#code-first): In-page section heading. - [Pythonクライアント v3.10](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#python-client-v310): In-page section heading. - [DataRobot REST API v2.39](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/nov2025-announce.html.md#datarobot-rest-api-v239): In-page section heading. ## Documentation content 2025年11月 このページでは、新たにリリースされ、DataRobotのSaaS型マルチテナント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、過去にリリースされた機能のお知らせや、 [セルフマネージドAIプラットフォームのリリースノート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/archive-release-notes/index.html) にもアクセスできます。 ## 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/prompt-mgmt/index.html.md) 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](https://github.com/datarobot-community/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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-develop/agentic-python-packages.html.md#add-runtime-dependencies-fast-iteration) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/genai-code/dr-llm-gateway.html.md) 経由または [外部連携](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/genai-code/ext-llm.html.md) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/llm-availability.html.md) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/data-sources/dc-jira.html.md) および [Confluence](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/data-sources/dc-confluence.html.md) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/vector-database/vector-dbs.html.md#add-a-data-source) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/add-data/connect.html.md#edit-a-connection) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-console/nxt-monitoring/nxt-resource-monitoring.html.md) 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。 このタブを使用して、リソースの使用状況を評価し、速度とコストのバランスを調整して、使用可能なハードウェアリソースをデプロイで効率的に活用できるようにします。 リソース監視 にアクセスするには、 デプロイ インベントリからデプロイを選択し、 監視 > リソース監視 をクリックします。 このタブには、主要な指標の集計値と現在値を示すサマリータイルと、時間経過に伴うリソース使用率を視覚化する対話型チャートが表示されます。 ### プラットフォーム #### 実行中の環境構築をキャンセルするオプション 今回のリリースでは、環境構築がハングまたは失敗した場合に役立つように、実行中の構築をキャンセルする方法が追加されました。 これを行うには、環境の概要ページで 構築のキャンセル をクリックします。 キャンセル後、システム管理者は内容を置き換えて構築を再試行できます。 ### 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/changelogs/py-changelog/index.html.md) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/changelogs/rest-changelog/index.html.md) を参照してください。 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 。