9月にリリースされたSaaS機能のお知らせ¶

2025年9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にもアクセスできます。

データ¶

NextGenにGoogleドライブとSharePointのサポートを追加¶

DataRobotのNextGenにおいて、GoogleドライブおよびSharePointコネクターのサポートが追加されました。 GoogleドライブまたはSharePointのいずれかに接続するには、アカウント設定 > 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OAuth、サービスアカウント（Googleドライブ）、サービスプリンシパル（SharePoint）を使用できます。 こ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。

ワークベンチでの特徴量の手動変換¶

ワークベンチでは、データ探索ページやエクスペリメントの特徴量タイルから、データセット内の特定の特徴量に基づいて特徴量変換を作成できるようになりました。 EDAの中で、DataRobotは各特徴量に対してその値に基づいて特徴量型を割り当てますが、特徴量型の変更が必要になる場合があります。 たとえば、市外局番は数値として解釈されますが、カテゴリーとしてマップすることが好ましい場合があります。 特徴量変換を作成すると、元の特徴量に基づいて追加の特徴量を作成し、モデリングや特徴量セットで使用できます。

予測とMLOps¶

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。

プラットフォーム¶

使用状況エクスプローラーでCPU使用率の詳細を見る¶

使用状況エクスプローラーが新しくなり、組織内における中央処理装置（CPU）の使用状況の概要を、サービス別またはユーザー別に分類して確認できるようになりました。 このページは、使用状況エクスプローラーのCPU使用率をクリックすることでアクセスできます。

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