2026年3月
3月にリリースされたSaaS機能のお知らせ¶
2026年3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。
エージェント型AI¶
ベクターデータベースプロバイダーとしてPostgreSQLを追加¶
pgvector拡張機能を使用することで、PostgreSQLへの直接接続を作成できるようになりました。これにより、ベクトル類似性検索、ACID準拠、レプリケーション、ポイントインタイムリカバリー、JOIN、およびその他のPostgreSQL機能を利用できます。 これは、ベクターデータベース作成のための外部データ接続として、Pinecone、Elasticsearch、Milvusに加えて利用可能になりました。
新しいLLMとサポートが終了したLLM¶
今回のリリースでは、以下のLLMがサポートを終了し、LLM Gatewayから利用できなくなりました。 従来通り、組織の特定のニーズに対応するために外部連携を追加できます。 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のページを参照してください。
- Arcee AI Virtuoso Large
- Arcee AI Coder-Large
- Arcee AI Maestro Reasoning
- Meta Llama 3 8B Instruct Lite
- Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo
- Meta Llama 3.2 3B Instruct Turbo
レジストリツールとMCPワークフロー¶
レジストリに新しいセクションが追加され、ユーザーがデプロイで利用可能なエージェントツールを管理できるようになりました。 エージェントツールは、エージェントが外部システム、ツール、およびデータソースとやり取りするための手段を提供します。
レジストリ > ツールページでは、DataRobotのMCPサーバーで使用するためのエージェントツールの登録および表示と管理の方法について説明しています。 MCPサーバーに関する詳細については、Model Context Protocolのドキュメントを参照してください。
NIMギャラリーでGPU向けに最適化された新規コンテナを探索¶
NVIDIA AI EnterpriseとDataRobotは、お客様の組織の既存のDataRobotインフラストラクチャと連携するように設計された、構築済みのAIスタックソリューションを提供しています。これにより、堅牢な評価、ガバナンス、および監視の機能を利用できます。 この連携には、エンドツーエンドのAIオーケストレーションのための包括的なツール群が含まれており、組織のデータサイエンスパイプラインを高速化し、DataRobot Serverless ComputeのNVIDIA GPUで運用レベルのAIアプリケーションを迅速にデプロイすることができます。
DataRobotでは、AIアプリケーションとエージェントのギャラリーからNVIDIA Inference Microservices (NVIDIA NIM)を選択して、組織のニーズに合わせたカスタムAIアプリケーションを作成します。 NVIDIA NIMは、生成AIの導入を企業全体で加速させることを目的として、NVIDIA AI Enterprise内で構築済みおよび設定済みのマイクロサービスを提供します。
2026年3月のバージョン11.7のリリースでは、GPU向けに最適化された以下のようなコンテナが、NIMギャラリーに新たに追加されました。
- Boltz-2
- cosmos-reason2-2b
- cosmos-reason2-8b
- diffdock
- nemotron-3-super-120b-a12b
- OpenFold3
新しいエージェント評価指標¶
DataRobotでは、エージェントのパフォーマンスを評価するための指標が4つ追加されました。 プレイグラウンドでは、エージェントの効率性を把握するための3つの新しい運用指標を利用できます。Agent Latencyは、補完、ツール呼び出し、モデレーション計算など、エージェントワークフローの実行にかかる合計時間を測定します。Agent Total Tokensは、LLM Gatewayの呼び出し、またはトークン数指標が有効なデプロイ済みLLMからのトークン使用量を追跡します。また、Agent Costは、コスト指標が設定されている場合に、デプロイ済みLLMへの呼び出しにかかる費用を算出します。 これらの運用指標は、エージェントテンプレートでデフォルト設定されているOTelコレクターからのデータを利用します。 さらに、ワークショップでは、エージェントのガイドライン遵守度を測定する新しい品質指標を利用できるようになりました。これはLLMをジャッジとして用い、エージェントの回答がユーザーが指定したガイドラインに従っているかどうかを判断し、遵守状況に基づいてTrueまたはFalseを返します。
詳細については、プレイグラウンドの指標およびワークショップの指標のドキュメントを参照してください。
ワークショップにおけるNeMo Evaluatorの指標¶
プライベートプレビュー機能です。カスタムエージェントワークフローやテキスト生成モデルを構築する際、ワークショップ内でNeMo Evaluatorの指標を設定できます。 アセンブルタブの「評価とモデレーション」セクションで、「設定」をクリックして、「評価とモデレーションを設定」パネルを開きます。 NeMoの指標セクションには、以下の新しい指標が含まれています。
| Evaluatorの指標 | 説明 |
|---|---|
| Agent Goal Accuracy | エージェントがユーザーのクエリーにどの程度応えているかを評価します。 |
| Context Relevance | 提供されたコンテキストが回答に対してどの程度関連性があるかを測定します。 |
| 忠実度 | 指定されたコンテキストに忠実な回答となっているかどうかをNeMo Evaluatorを使用して評価します。 |
| LLM Judge | LLMをジャッジとして使用し、ユーザー定義の指標を評価します。 |
| Response Groundedness | 回答が、提供されたコンテキストに基づいているかどうかを評価します。 |
| Response Relevancy | 回答がユーザーのクエリーにどの程度関連しているかを測定します。 |
| Topic Adherence | 回答が想定されたトピックに沿っているかどうかを評価します。 |
NeMo Evaluatorの指標には、NeMo Evaluatorワークロードのデプロイが必要です。この設定は、設定のサマリーサイドバーのNeMo Evaluatorの設定で行います。 ワークロードを選択する前に、ワークロードAPIを使用してワークロードとワークロードのデプロイを作成します。「ワークロードデプロイを選択」ドロップダウンには、デプロイが存在するまで「利用可能なオプションはありません」と表示されます。
詳細については、 評価とモデレーションの設定を参照してください。
データ¶
Databricksネイティブコネクターで非構造化データのサポートを開始¶
Databricksネイティブコネクターを使用して、Databricksのボリュームから非構造化データを取り込むことができるようになりました。 Databricks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。 ただし、すでにDatabricksネイティブコネクターに接続している場合、非構造化データを取り込むには、新しい接続を作成して設定する必要があります。
詳細については、Databricksネイティブコネクターのリファレンスドキュメントを参照してください。
Boxのサポートを追加¶
DataRobotのNextGenにおいて、Boxコネクターのサポートが追加されました。 Box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。 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。
詳細については、Boxのリファレンスドキュメントを参照してください。
Jira、Confluence、およびSharePointがOAuthプロバイダーとしてサポートされるようになりました。¶
DataRobotで外部OAuthプロバイダーとしてJira、Confluence、およびSharePointを追加できるようになりました。 新しいOAuthプロバイダーを追加するには、アカウント設定 > OAuthプロバイダーに移動し、+ OAuthプロバイダーの追加をクリックします。
詳細については、OAuthプロバイダーの管理を参照してください。
予測AI¶
オブザーバビリティの設定がHelmネイティブの値に対応¶
今回のリリースでは、Helmネイティブの値に対応するよう設定を簡素化することで、オブザーバビリティが向上しました。 複数のコレクターを手動で設定する代わりに、SplunkやPrometheusなどのオブザーバビリティバックエンドを一度定義し、それをログ、指標、トレースといったシグナルタイプに割り当てるようになりました。 この統一されたアプローチにより、適切なコレクターへのルーティングが自動的に処理されるため、複雑な内部コレクターのアーキテクチャを理解する必要なく、シグナルごとに異なるバックエンドを使用できます。 これによって、反復的な設定作業が減り、より簡単で柔軟なテレメトリのエクスポートが可能になります。
アプリケーション¶
アプリケーションをDataRobotのトップレベルナビゲーションに移動¶
DataRobotのトップレベルナビゲーションから、構築済みのすべてのアプリケーションにアクセスできるほか、アプリケーションギャラリーにもアクセスできるようになりました。
これまで、構築されたアプリケーションとアプリケーションソースの両方にアクセスするには、レジストリの「アプリケーション」タイルに移動する必要がありました。 アプリケーションソースの作成またはアプリケーションのアップロードを行うには、引き続きレジストリ > アプリケーションソースに移動する必要があります。
MLOpsと予測¶
個々のカスタムジョブの通知ポリシー¶
レジストリ > ジョブタブで、個々のカスタムジョブを設定する際、新しい通知タブでは、カスタムジョブ固有のイベントトリガーを使用して、カスタムジョブ向けの通知ポリシーを追加することができます。 ジョブの通知を設定するには、ポリシーを作成をクリックして、そのジョブのポリシーを追加または定義します。 ポリシーテンプレートを変更せずに使用することも、新しいポリシーのベースとして変更を加えることもできます。 まったく新しい通知ポリシーを作成することもできます。
さらに、コンソールの通知テンプレートページには、デプロイポリシーテンプレートやチャネルテンプレートに加え、カスタムジョブポリシーのテンプレートも含まれています。これにより、デプロイポリシーとは別に、カスタムジョブ用の再利用可能な通知ポリシーテンプレートを作成および管理できます。
ジョブレベルの設定、テンプレートの作成、およびチャネルの動作に関する詳細については、ジョブ通知の設定および通知テンプレートのドキュメントを参照してください。
モデル、ジョブ、およびアプリケーションのセキュアな構成の公開¶
新しい組織レベルの機能設定により、セキュア構成値をユーザーと共有したり、ランタイムパラメーターで使用される資格情報から参照したりする際に、それらの値を公開できるようになりました。 この機能を有効にすると、セキュアな構成の値は、クラスター内で実行されるカスタムモデル、アプリケーション、またはジョブのランタイムパラメーターに直接挿入されます。 この機能を無効にすると、基盤となるセキュアな構成の値を公開することなく、構成IDのみを使用して資格情報が挿入されます。
セキュアな構成の公開を有効にする機能が有効になっている場合、共有モーダルには、シークレットが公開される可能性があるという警告が表示されます。これにより、管理者は共有された設定がこのように使用される可能性があることを認識できます。 この機能を有効にするかどうかは、組織管理者が制御します。
ランタイムにおけるシークレットの公開
セキュアな構成の公開を有効にする機能フラグを有効にすると、コンテナのランタイムでシークレット値が公開されます。 組織でこの機能が有効になっている場合、共有されたセキュアな構成から作成され、カスタムモデル、アプリケーション、またはジョブのランタイムパラメーターとして使用される資格情報は、ランタイムに挿入されることで、実際のシークレット値（アクセスキーやトークンなど）が公開されます。 これらのシークレットはコンテナのランタイム内に存在することになり、カスタムコードからアクセス可能になります。 制御されていないコンテナランタイムでシークレットを公開することに固有のリスクを承諾しない限り、この機能を有効にしたり使用したりしないでください。 必要な場合にのみ、適切なガバナンスの下で使用します。
詳細については、セキュアな構成の公開のドキュメントを参照してください。
コードファースト¶
Pythonクライアントv3.14¶
Pythonクライアントのv3.14が一般提供されました。 v3.14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を参照してください。
DataRobot REST API v2.43¶
DataRobotのREST API v2.43が一般提供されました。 v2.43で導入された変更の完全なリストについては、REST APIの変更履歴を参照してください。
サポート終了/移行ガイド¶
Arynエンジンのサポート終了について¶
次回のリリースをもって、DataRobotは、セルフマネージド、マルチテナント、およびシングルテナントの各デプロイ環境において、Arynの光学式文字認識（OCR）APIのサポートを終了します。
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