# 2025年9月

> 2025年9月 - 2025年9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 `2026-07-15T05:55:45.058930+00:00` (UTC).

## Primary page

- [2025年9月](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/sept2025-announce.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [データ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/sept2025-announce.html.md#data): In-page section heading.
- [NextGenにGoogleドライブとSharePointのサポートを追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/sept2025-announce.html.md#support-for-google-drive-and-sharepoint-added-to-nextgen): In-page section heading.
- [ワークベンチでの特徴量の手動変換](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/sept2025-announce.html.md#manually-transform-features-in-workbench): In-page section heading.
- [予測とMLOps](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/sept2025-announce.html.md#predictions-and-mlops): In-page section heading.
- [カスタムモデルの自動スケーリングオプションを改善](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/sept2025-announce.html.md#improved-autoscaling-options-for-custom-models): In-page section heading.
- [プラットフォーム](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/sept2025-announce.html.md#platform): In-page section heading.
- [使用状況エクスプローラーでCPU使用率の詳細を見る](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2025-announce/sept2025-announce.html.md#view-cpu-usage-details-in-the-usage-explorer): In-page section heading.

## Documentation content

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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/archive-release-notes/index.html) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/data-sources/dc-gdrive.html.md) および [SharePoint](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/data-sources/dc-sharepoint.html.md) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/vector-database/vector-dbs.html.md#add-a-data-source) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/transform-features.html.md) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/predictions-settings.html.md#set-prediction-autoscaling-settings-for-datarobot-serverless-deployments) 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](https://docs.datarobot.com/ja/docs/platform/admin/monitoring/usage-explorer.html.md) 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。

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 。