Microsoft Excelファイルは、Decision OptimizationのOPLモデルでは非推奨です

2024 年 12 月 05 日

Microsoft Excelワークブック(.xlsおよび.xlsx)ファイルは、Decision OptimizationOPLモデルでの直接入力および出力には使用されなくなりました。 Excelファイルに接続するには、代わりにデータ・コネクタを使用します。 データコネクターはExcelファイルを.csvファイルに変換します。 詳しくは参照データを参照。

メタデータ・エンリッチメント・ジョブのスケジューリングを強化IBM Knowledge Catalog

2024 年 12 月 05 日

ワークロードのバランスをとるために、メタデータエンリッチメントジョブの実行ウィンドウを設定できるようになりました。 ジョブは設定された時間内にのみ実行される。 詳細については、エンリッチメント・ジョブのスケジューリング管理を参照してください。

列の値によってデータ資産をセグメント化し、必要な情報に焦点を当てるIBM Knowledge Catalog

2024 年 12 月 05 日

選択した列の値に基づいてデータ資産をより小さなデータ資産に分割し、関心のあるデータだけにアクセスできるようになりました。 詳細については、列データをセグメント化してデータ資産を作成するを参照してください。

ONNX形式に変換されたモデルを展開するための新しいサンプルノートブック

2024年12月03日

ONNX形式に変換された機械学習や生成AIモデルを展開し、推論用のエンドポイントを使用できるようになりました。 これらのモデルはダイナミック軸にも適応できる。 以下のサンプルノートブックをご覧ください：

• ONNXニューラルネットワークを固定軸から動的軸に変換する
• PyTorchから変換したONNXモデルを使う
• TensorFlowから変換したONNXモデルを使って手書きの数字を認識する

詳しくは、watsonx.aiランタイムPythonクライアントのサンプルと例をご覧ください。

Data Refineryの書き込みオプションに関するドキュメントの改善

2024年11月28日

データ・フローをエクスポートするための書き込みオプションとテーブル・オプションは、接続によって異なります。 これらのオプションについて説明するので、ターゲット・テーブルのオプションを選択する際の参考にしてほしい。 詳細については、 Data Refineryのターゲット接続オプションを参照してください。

Watson Queryサービスの名称変更

2024年11月25日

Watson Queryは Data VirtualizationData Virtualizion に名称変更。

Watson Studioと Watson Machine Learningサービスの名称変更

2024年11月21日

以下のサービスが名称変更された：

• Watson Machine Learningは現在、watsonx.aiRuntimeという名前になっている。
• Watson Studioは現在、watsonx.aiStudioと命名されている。

ビデオ、ノートブック、コードサンプルの中には、これらのサービスを以前の名前で紹介し続けるものがあるかもしれない。

Cloud Pak for Data as a Serviceはシドニー地域でご利用いただけます

2024年11月21日

Cloud Pak for Data as a Serviceは現在、シドニー・データセンターでwatsonx.aiRuntimeとwatsonx.aiStudioのサービスを一般的に利用できる。 サインアップの際、希望地域としてシドニーを選択することができる。

まだすべてのサービスがシドニー地域で利用できるわけではない。 シドニー地域で利用可能な製品機能の詳細については、サービスおよび機能の地域別利用可能性をご覧ください。

メタデータ・エンリッチメント・ジョブのモニタリング強化IBM Knowledge Catalog

2024年11月21日

新しい実行メトリクスダッシュボードでは、アクティブなメタデータエンリッチメントジョブ実行の個々のエンリッチメントタスクの進行状況を監視できます。 さらに、完了したジョブの実行情報を調べて、問題が発生したかどうか、また発生した場所を特定することができます。 詳細については、エンリッチメント・ジョブの実行を監視するを参照のこと。

SPSS Modelerフローを展開スペースにプロモートする

2024年11月19日

プロジェクトをエクスポートしてから展開スペースにインポートしなくても、SPSS Modelerフローをプロジェクトから展開スペースに直接プロモートできるようになりました。 詳細については、 SPSS Modelerのフローとモデルのプロモートを参照してください。

アセットを配置し、配置スペースからジョブを実行するには、タスク認証情報が必要になりました

2024年11月11日

配置ジョブを実行する際のセキュリティを向上させるため、配置スペースから 次のアセットを配置するには、タスクの資格情報を入力する必要があります：

• プロンプト・テンプレート
• AI サービス
• モデル
• Python 関数
• スクリプト

さらに、配置スペースから次の配置を作成するには、タスク資格情報を入力する必要があります：

• オンライン
• バッチ

また、配置スペースから配置ジョブを作成および管理するには、タスク資格情 報を使用する必要があります。

タスクのクレデンシャルを設定して API キーを生成する方法については、タスクのクレデンシャルを追加する を参照してください。

カスタム・プロパティのエディター・モードIBM Knowledge Catalog)

14 2024年11月

ガバナンス・アーティファクトを表示する際、カスタムプロパティのエディタモードをオンにできるようになりました。 詳細」セクションで「値の編集」トグルをオフにすると、アーティファクトに対して値が定義されたカスタムプロパティのみが表示されます。 エディターモードをオンにすると、利用可能なすべてのカスタムプロパティが表示され、その値を編集することができます。 詳細については、カスタムプロパティ、リレーションシップ、アセットタイプを参照してください。

SPSS Modelerで新しいデータソースに接続

7 2024年11月

SPSS ModelerをDatabricksとMicrosoft AzureSynapse Analyticsに接続できるようになり、SPSS Modelerは両方のデータソースに読み取りと書き込みができるようになりました。 詳細については、Microsoft AzureDatabricks接続およびMicrosoft AzureSynapse Analytics接続を参照してください。

IBMランタイム23.11の廃止について

2024年10月28日

IBMRuntime23.11は非推奨です。 2024年11月21日以降、23.1ランタイムを使用して新しいノートブックやカスタム環境を作成することはできません。 また、23.1ランタイムに基づくソフトウェア仕様で新しいデプロイメントを作成することはできません。 シームレスなエクスペリエンスを保証し、最新の機能と改善を活用するには、IBMRuntime24.11に切り替えてください。

• 環境の変更については、ノートブック環境の変更をご覧ください。
• デプロイメント・フレームワークについて詳しくは、『フレームワークおよびソフトウェア仕様の管理』を参照してください。

Decision Optimization実験のテーブルを比較して、シナリオ間の違いを見る

2024年10月23日

Prepare dataまたはExplore solutionビューのいずれかで、Decision Optimization実験のテーブルを比較できるようになりました。 この比較は、隣り合わせに表示されたシナリオ間のデータ値の違いを見るのに便利である。 '
詳細については、シナリオテーブルの比較を参照のこと。

アカウント・リソース・スコープはデフォルトで有効

2024年10月17日

アカウントの'Resource scope設定は、デフォルトで'ONに設定されています。 ただし、以前にリソーススコープの設定値を「ONまたは「OFFいずれかに設定した場合は、現在の設定は変更されない。

リソース・スコープが有効な場合、現在選択されているIBM Cloudアカウントにないプロジェクトにはアクセスできません。 複数のIBM Cloudアカウントに所属している場合、すべてのプロジェクトが一緒に表示されないことがあります。 例えば、「すべてのプロジェクト」ページにすべてのプロジェクトが表示されないことがあります。 他のアカウントのプロジェクトを見るには、アカウントを切り替える必要があります。

SPSS ModelerのText Analyticsで日本語テキストデータを分析する

9 2024年10月

テキストリンク分析ノードやテキストマイニングノードなど、SPSS Modelerのテキスト分析ノードを使用して、日本語で書かれたテキストデータを分析できるようになりました。

IBM Manta Data Lineageのご紹介：データのリネージを提供する新サービス

2024年10月04日

IBM Manta Data Lineageは、データ・パイプラインの透明性を高めるデータ・リネージ・サービスで、ビジネス・モデルとシステム全体を通してデータの正確性を判断することができます。 データ・リネージについては、データ・リネージを参照のこと。

このサービスを利用するには、IBM Knowledge Catalogサービスと、IBM Cloudアカウントでデータ・リネージを有効にする必要があります。 参照：Enable data lineage. ダラス地区でのみ利用可能。

インポートしたリネージは、新しいワークスペースのデータ・リネージからアクセスしたり、カタログや プロジェクト・ページから特定のアセットのリネージを表示したりすることができます。

系統メタデータは以下のソースからインポートできる：

• Microsoft Azure SQL Database 接続
• Microsoft SQL Server 接続
• Microsoft Power BI(Azure) 接続
• Snowflake 接続
• InfoSphere DataStage
• IBM DataStage for Cloud Pak for Data

メタデータのインポートについては、メタデータのインポートを参照してください。

ガバナンス・アーティファクトIBM Knowledge Catalog）のドラフト・タブの改善

3 2024年10月

各アーティファクトタイプについて、利用可能なすべてのドラフトをドラフトタブで表示できるようになりました。 これを表示するには、メインメニューからアーティファクトの種類を選択し、ドラフトをクリックします。 このタブは、必要な権限があり、下書きがある場合にのみ表示されます。 タブですべての下書きを表示する際、複数の下書きを選択し、一括アクションメニューを使って一度に編集または処理することができます。 なお、メインメニューから「すべての下書き」ページは利用できなくなりました。 詳細については、ガバナンス・アーティファクトの管理を参照してください。

カタログ資産に対する一括アクションIBM Knowledge Catalog)

3 2024年10月

カタログ内の複数のアセットの分類とカスタムプロパティを同時に編集および削除できるようになりました。

データ資産の共通プロパティを自動更新IBM Knowledge Catalog

3 2024年10月

グローバル・アセット識別を使用すると、同じリソース・キーを持ち、同じ物理リソースを参照するデータ・アセットの共通プロパティが、プロジェクトやカタログが異なっても変わらないようにすることができます。 そうすれば、そのようなデータ資産を適切かつ一貫して管理することができる。 詳細については、Globlaの資産識別を参照。

アセット・メンバーとしてユーザー・グループを割り当てるIBM Knowledge Catalog

3 2024年10月

アセットメンバーとしてユーザーグループを割り当てることができるようになりました。 以前は、アセットメンバーとして追加できるのは個々のカタログユーザーのみでした。

資産の一括アップロードと更新IBM Knowledge Catalog)

3 2024年10月

複数のアセットを一括でアップロードおよび更新するために、アセットメタデータの詳細またはアセットリレーションシップの詳細、またはその両方を含むCSVファイルをインポートおよびエクスポートできるようになりました。 詳細については、CSVファイルからカタログへのアセットおよびアセット メタデータの追加と更新）を参照してください。

フランクフルト地域におけるwatsonx.governanceプランの提供とOpenScaleレガシープランの廃止

3 2024年10月

フランクフルト地域でWatson OpenScaleをプロビジョニングするためのwatsonx.governanceレガシー・プランは廃止されます。 IBM Watson OpenScaleは、新規サブスクリプションや新規インスタンスのプロビジョニングができなくなります。 OpenScaleの機能については、watsonx.governanceEssentialsプランにご加入ください。

• 計画の詳細を表示するには、 watsonx.governance 計画を参照してください。
• 開始するには、 watsonx.governanceのプロビジョニングと起動を参照してください。

注記:

• 既存のレガシープランインスタンスは、サポート終了日（未定）まで引き続き運用され、サポートされます。
• IBM Watson OpenScaleの既存のお客様は、引き続きIBM Watson OpenScaleを使用してサポート・チケットを開くことができます。

更新された環境とソフトウェア仕様

3 2024年10月

IBMRuntime23.11に含まれているTensorflowと Kerasのライブラリが新しいバージョンに更新されました。 これは、ノートブックでのコードの実行方法に影響を与えるかもしれない。 詳細は、watsonx.aiStudio（WatsonStudo）ランタイムに含まれるライブラリ・パッケージを参照。

ランタイム23.11は、今年後半にIBMランタイム24.11に取って代わられる予定だ。 度重なる混乱を避けるため、今すぐIBMRuntime24.11に切り替え、デプロイメントには関連するソフトウェア仕様を使用することをお勧めします。

• 環境の変更については、ノートブック環境の変更をご覧ください。
• デプロイメント・フレームワークについて詳しくは、『フレームワークおよびソフトウェア仕様の管理』を参照してください。

プラットフォーム接続ページを開くための新しいメニュー用語

2024年10月03日

以前は、ナビゲーションメニューのプラットフォーム接続ページへのパスは、データ>プラットフォーム接続でした。 新しいパスは「データ」>「コネクティビティ」。 接続」ページには「プラットフォーム接続」のタブがある。

データソース定義を使用して、接続からアクセスされるデータを管理および保護する

2024年10月04日

データソース定義は、接続または接続されたデータ資産のエンドポイントに基づいて定義する新しいタイプの資産です。 データ・ソース定義を作成すると、複数のプロジェクト、カタログ、またはマルチノード・データ・ソースにまたがるデータの保存場所を監視できます。 また、データソース定義に基づいて、適切な保護ソリューション（エンフォースメント・エンジン）を適用することもできます。 詳細はデータソース定義によるデータ保護を参照。

これらの新しいデータソース定義機能は、ダラス地域でのみ利用可能である。

保護ソリューションによるデータ・ソース定義の定義IBM Knowledge Catalog)

2024年10月04日

保護ソリューションとは、ガバメント・カタログまたはディープ・エンフォースメント・ソリューションによってデータ保護規則を実施する方法である。

ディープ・エンフォースメント・ソリューションでプラットフォームを構成するには、データ・ソース定義を作成してデータ・ソース・タイプを設定します。 データ・ソース・タイプは、データ・ソース定義に関連付けることができる接続のタイプと、使用可能な保護ソリューション・オプションを決定します。 詳細は、データ・ソース定義の保護ソリューションを参照。

これらの新しいデータソース定義機能は、ダラス地域でのみ利用可能である。

スプレッドシートIBM Knowledge Catalog）でデータ・クラスとターム割り当てを確認し、管理する

2024年10月04日

メタデータ・エンリッチメントの結果を確認・更新する際に、使い慣れたスプレッドシート・プログラムで作業したい場合は、Microsoft Excel用のReview metadataアドインをインストールすることができます。 製品に付属のスプレッドシートテンプレートをアドインと組み合わせて使用します：

• 特定のプロジェクトとメタデータエンリッチメントからエンリッチされたデータ資産をダウンロードする。
• これらのデータ資産に対して提案され、割り当てられたデータクラスと用語を見直し、更新すること。
• 更新されたデータ資産をプロジェクトにアップロードする。

詳細については、外部プログラムでのエンリッチメント結果の確認と更新を参照してください。

Spark 3.3 ランタイムの削除

2024年9月23日

IBM Analytics Engine における Spark 3.3 ランタイムのサポートは 2024 年 10 月 29 日までに削除され、デフォルトのバージョンは Spark 3.4 ランタイムに変更されます。 シームレスなエクスペリエンスを保証し、最新の機能と改善を活用するには、Spark 3.4 に切り替えてください。

2024年10月29日以降、Spark 3.3 ランタイムを使用してノートブックやカスタム環境を作成、実行することはできません。 また、Spark 3.3 ランタイムに基づくソフトウェア仕様でデプロイメントを作成または実行することはできません。

• インスタンスを Spark 3.4 にアップグレードするには、Replace Instance Default Runtime を参照してください。
• 利用可能なノートブック環境の詳細については、ノートブックの環境を変更するを参照してください。
• デプロイメント・フレームワークについて詳しくは、『フレームワークおよびソフトウェア仕様の管理』を参照してください。

グループ・データ品質ルールIBM Knowledge Catalog)

2024年9月20日

特定のタイプのデータ品質ルールを 1 つの DataStage フローにグループ化し、それらをまとめて実行できるようになりました。 詳しくは、グループ化ルールを参照してください。

展開スペースで SPSS Modeler フローのバッチ ジョブを作成する

2024年9月10日

展開スペースで SPSS Modeler フローのバッチ ジョブを作成できるようになりました。 フローでは、フローからバッチジョブを作成するたびに、実行するターミナルノードを柔軟に決定できます。 フローにバッチジョブをスケジュールすると、バッチジョブはフローで指定したデータソースと出力ターゲットを使用します。 これらのデータ ソースとデータ出力のマッピングは、データ ソースとデータ ターゲットがデプロイメント スペースにもあれば自動的に行われます。 フローからバッチ ジョブを作成する方法の詳細については、SPSS Modeler フローの展開ジョブを作成するを参照してください。

展開スペースのフローとモデルの詳細については、フローとモデルの展開SPSS Modelerを参照してください。

パイプラインノードの形状変更

2024年8月30日

パイプラインノードの外観を変更できるようになり、一様なカードスタイルから、ノードの種類を反映したよりコンパクトなサイズの形状に変更できます。 詳細はパイプラインの設定を参照してください。

グローバル・パラメータ・セットの作成

2024年8月30日

パイプラインのパラメータセットに PROJDEF パラメータを追加できるようになりました。 パラメータは、同じプロジェクト・レベルで DataStage と Orchestration Pipelines の両方のフローから参照できます。 詳細は、オーケストレーション・パイプラインのグローバル・オブジェクトの設定を参照してください。

プロジェクトやスペースの共同作業者としてユーザーグループを追加する

2024年8月22日

IBM Cloud アカウントに IAM アクセス グループが含まれている場合、プロジェクトとスペースの共同作業者としてユーザー グループを追加できるようになりました。 IBM Cloud アカウント管理者は、アクセス・グループを作成することができます。 プロジェクトを作成する際、共同作業者としてユーザーグループを追加するには、共同作業者になれるユーザーを制限するオプションを有効にしておく必要があります。 詳細については、IAMアクセス・グループとの連携を参照してください。

AutoAI時系列実験の異常予測機能のサポート終了

2024年8月19日

AutoAIの時系列モデル予測における異常値（外れ値）を予測する機能は、現在ベータ版ですが、非推奨となり、2024年9月23日に削除されます。 標準的なAutoAI時系列実験はまだ完全にサポートされています。 詳細は時系列実験の構築を参照。

メタデータ・エンリッチメントで分類を割り当てるIBM Knowledge Catalog

2024年8月22日

用語やデータクラスの割り当てに基づいて自動的に、またはエンリッチメントの結果で手動で、メタデータ・エンリッチメントのデータ資産や列に分類を割り当てることができるようになりました。 メタデータ・エンリッチメントの設計を参照してください：用語と分類の割り当てを参照してください。

プロジェクトとスペースのアーカイブとアンアーカイブ

2024年8月16日

プロジェクトとスペースは、リソースを保存するために90日間使用されないとアーカイブされるようになりました。 そのようなプロジェクトやスペースで再び作業するには、プロジェクトやスペースのページで直接開いてアーカイブを解除してください。 プロジェクトの規模やスペースによっては、アーカイブ解除にかかる時間はまちまちだ。

アセット削除の設定

2024年8月16日

新しいカタログを作成する際、アセットの削除をどのように設定するかも決められるようになった。 資産の自動削除は、削除直後または削除から30日後のいずれかを選択できます。 以前に作成したカタログでは、カタログの Settings ページで資産の削除設定を変更できます。

詳しくは、以下を参照してください。

• カタログの作成
• カタログ設定の変更
• カタログからの資産の削除

配置スペースでジョブを実行するには、タスク認証情報が必要になりました

2024年8月15日

配置ジョブを実行する際のセキュリティを向上させるため、配置スペースでジョブを実行するには、タスクの資格情報を入力する必要があります。 詳細については、配置スペースにジョブを作成するを参照してください。

タスクのクレデンシャルを設定して API キーを生成する方法については、タスクのクレデンシャルを追加する を参照してください。

メタデータ・エンリッチメントの一時停止IBM Knowledge Catalog)

2024年7月25日

メタデータ強化ジョブの実行を一時停止および再開できるようになりました。 詳細については、エンリッチメントジョブの実行の一時停止と再開。

サポートのお知らせPython3.11そしてR4.3ランタイムのフレームワークとソフトウェア仕様24.1

2024年7月25日

Python 3.11とR4.33に基づく最新のデータサイエンス・フレームワークを含むIBMRuntime24.11を使用して、JupyterノートブックとRスクリプトを実行し、モデルをトレーニングできるようになりました。 7月29日からは、デプロイメントを実行することもできる。 IBMRuntime24.1フレームワークとソフトウェア仕様を使用するように、アセットとデプロイメントを更新してください。

• 詳細については、 IBMランタイム24.1リリースと含まれる環境Python3.10とR 4.2、 見るノートブック環境。
• デプロイメント・フレームワークについて詳しくは、『フレームワークおよびソフトウェア仕様の管理』を参照してください。

強化版Jupyter Notebookエディターが利用可能になりました

2024年7月25日

ランタイムベースの環境でノートブックを実行している場合24.1 、これらの拡張機能を使用してコードを操作できます。

• コードを自動的にデバッグする
• ノートブックの目次を自動的に生成します
• コードの横の行番号を切り替える
• セルの内容を折りたたんでコードと出力を並べて表示することで、生産性が向上します。

詳細は、Jupyterノートブックエディタを参照してください。

ランタイムでサポートされる自然言語プロセッサトランスフォーマー埋め込みモデル24.1

2024年7月25日

新しいランタイム24.1環境では、自然言語処理 (NLP) トランスフォーマー埋め込みモデルを使用して、文または文章の意味をキャプチャするテキスト埋め込みを作成し、検索強化生成タスクに役立てることができるようになりました。 詳細については、埋め込み。

ランタイムで新しい特殊なNLPモデルが利用可能になりました24.1

2024年7月25日

以下の新しい特殊なNLPモデルがランタイムに含まれるようになりました。 24.1環境：

• テキスト コンテンツ内の憎悪的、虐待的、または冒涜的なコンテンツ (HAP) を検出して識別できるモデル。 詳細については、 HAP検出。
• 金融、サイバーセキュリティ、バイオメディカルに関連するトピックに対応できる 3 つの事前トレーニング済みモデル。 詳細については、カスタム分類モデルによるテキストの分類。

キーポイント要約を使用して、大量のテキストから詳細な洞察を抽出します。

2024年7月25日

ノートブックでKey Point Summarizationを使用することで、人々の意見を表す大量のテキスト（製品レビュー、アンケート回答、ソーシャルメディア上のコメントなど）から、詳細で実用的なインサイトを抽出できるようになりました。 結果は、処理しやすいように整理された階層的な方法で提供されます。 詳細については、要点の要約

RStudio バージョン更新

2024年7月25日

プライベートクラウドとパブリッククラウドで一貫したユーザーエクスペリエンスを提供するため、RStudio IDE for the 'Cloud Pak for Data as a Serviceは、2024年7月29日にRStudio Server '2024.04.1とR '4.3.1に更新されます。 RStudio の新しいバージョンでは、多数の機能強化とセキュリティ修正が提供されます。 詳細は、RStudio Server 2024.04.1 リリースノートを参照してください。 大きな互換性の問題は予想されませんが、ユーザーは、以下の表に記載されている一部のパッケージのバージョン変更に注意する必要があります。

アップグレード後にプロジェクトから RStudio IDE を起動する場合は、RStudio ワークスペースをリセットして、R4.3.1パッケージのライブラリパスが RStudio Server によってピックアップされるようにします。

データ保護規則の施行決定の追跡

2024年7月9日

監査イベントとして、強制執行の決定を追跡できるようになりました。ポリシー評価を監査ログに送信するチェックボックスが選択されているルール設定の管理ページ。

データソースの種類別にグループ化されたコネクタ

2024年7月5日

接続を作成すると、コネクタがデータ ソースの種類別にグループ化され、コネクタを簡単に見つけて選択できるようになりました。 たとえば、MongoDB データ・ソース・タイプには、IBM Cloud Databases for MongoDB と MongoDB コネクタが含まれます。

さらに、新しい最近カテゴリには、接続の作成に使用した最新の 6 つのコネクタが表示されます。

手順については、プロジェクト内のデータソースへの接続の追加またはカタログ内のデータソースへの接続の追加。

ガバナンスアーティファクトプロパティの一括編集

2024年7月5日

複数のガバナンス アーティファクトのプライマリ カテゴリまたはセカンダリ カテゴリを一度に変更できるようになりました。 関係を更新するときに一括編集も可能です。 詳しくは、 ガバナンス成果物の管理を参照してください。

リレーションシップ分析の結果に対する割り当てしきい値の設定IBM Knowledge Catalog)

2024年7月5日

また、関係分析の結果を自動的に割り当てるタイミングのしきい値も設定できるようになりました。 プロジェクトのデフォルトを設定できますが、分析の実行ごとに設定を上書きすることができます。 詳細については、関係性の特定。

Cloud Object Storage ライト・プランの変更点

2024 年 7 月 1 日

2024 年 7 月 1 日以降、 Cloud Pak for Data as a Service の 30 日間の試用版に登録すると自動的にプロビジョンされる Cloud Object Storage ライト・プランは、試用版の終了後に有効期限が切れます。 Cloud Object Storage ライト・インスタンスは、30 日間の試用期間中の任意の時点で、無料層オプションを使用して標準プランにアップグレードできます。

2024 年 7 月 1 日より前にプロビジョンしたライト・プランの既存の Cloud Object Storage サービス・インスタンスは、2024 年 12 月 15 日まで保持されます。 2024 年 12 月 15 日より前に、 Cloud Object Storage サービスを標準プランにアップグレードする必要があります。

Cloud Object Storage サービス・プランを参照してください。

プロジェクトへのカタログ資産の追加

2024 年 6 月 20 日

「カタログ資産をプロジェクトに追加」ユーザー権限が追加されました。 ここで、プロジェクトに資産を追加するには、カタログ内で「カタログ資産をプロジェクトに追加」、「管理者」、「エディター」、または「ビューアー」の役割を持ち、資産の所有者または編集者である必要があります。 「カタログの管理」権限または「カタログへのアクセス」権限を持つ 既存の役割 を持っていないユーザーには、「プロジェクトへのカタログ資産の追加」権限を明示的に付与する必要があります。

Cognos Dashboard の削除が延期されました

2024 年 6 月 20 日

Cognos Dashboards Embedded サービスを使用して作成した既存のダッシュボードは、2024 年 9 月 30 日まで引き続き機能します。 Cognos Dashboards 組み込みサービスのインスタンスをプロビジョンできなくなりました。 Cognos Analytics on Cloud On-Demand を Cognos Dashboards Embedded の代わりに使用できます。 詳しくは、「 IBM Cognos Analytics Pricing Plans」を参照してください。

デプロイメント・ジョブ要求にはタスク資格情報が必要です

2024 年 6 月 19 日

デプロイメント・ジョブを実行するためのセキュリティーを向上させるために、ジョブを要求するユーザーは、API キーの形式でタスク資格情報を提供する必要があります。 この要件は、2024 年 8 月 15 日から適用されます。 API キーの生成について詳しくは、 タスク資格情報の追加 を参照してください。

IBM Knowledge Catalog での拡張されたデータ・エンリッチメント

2024 年 6 月 20 日

既存の機能に加えて、メタデータ・エンリッチメントでは、セマンティックおよび AI で強化されたデータ・エンリッチメントのオプションが提供されるようになりました。

• 収集されたメタデータおよび事前定義されたグロッサリーに基づいて、表および列の記述名を推奨します。
• 周囲の列および表のコンテキストに基づいて、表および列の内容に関するセマンティック記述を提案し、割り当てます。
• 表および列のセマンティック用語の割り当てを完了します。

詳しくは、 メタデータ・エンリッチメントの設計を参照してください。

これらの新しい世代の AI ベースのメタデータ・エンリッチメント機能は、ダラス・リージョンでのみ使用可能です。

IBM Federated Learning Python クライアントの変更

2024 年 6 月 20 日

Federated Learning の Python クライアント・ライブラリーが watsonx.ai ライブラリーとマージされました。 コード・サンプルは、最新の Python クライアントで更新する必要があります。 アグリゲーターへの接続を参照してください。

新しいデータソースに接続するDataStage:IBMPlanning Analytics

2024 年 6 月 14 日

IBM Planning Analytics データ・ソースからのデータを DataStage フローに組み込むことができるようになりました。

DataStage コネクターの完全なリストについては、 DataStageでサポートされるデータ・ソースを参照してください。

ガバナンス成果物の一括編集

2024 年 6 月 7 日

タグまたはスチュワードを編集するときに、複数のガバナンス成果物を一度に変更できるようになりました。 詳しくは、 ガバナンス成果物の管理を参照してください。

個々の成果物の親カテゴリーの変更

2024 年 6 月 7 日

成果物の詳細を表示しているときに、3 点アクション・メニューから 「移動先」 を選択して親カテゴリーを変更できるようになりました。

プロジェクトで適用されなくなったデータ保護ルール

2024 年 6 月 7 日

データ保護ルールは、管理対象カタログ内でのみ、または詳細な適用ソリューションによってのみ適用されるようになりました。 詳細適用ソリューション は、データ・ソースが以下のいずれかのサービスと統合されている場合に、 Cloud Pak for Data の外部にあるデータに対してルールを適用するための保護ソリューションです。

• IBM Data Virtualization
• IBM watsonx.data

管理されたカタログからプロジェクトに追加されたアセットは、ディープエンフォースメントソリューションを構成していない限り、データ保護ルールによってプレビュー、ダウンロード、またはプロファイリングが制限されなくなります。

以下の場合に、改訂されたデータ保護ルール適用プロトコルが通知されます。

• データ保護ルールの作成。
• 管理対象カタログからプロジェクトへの資産のコピー

詳しくは、 データ保護ルールを適用するために改訂されたプロトコルを受け入れるを参照してください。

データ品質ルールに関連項目を追加するIBM Knowledge Catalog)

2024 年 6 月 7 日

新しい関係タイプ 「データ品質の検証」 を持つデータ資産または列を任意のタイプのデータ品質ルールに追加して、 「データ品質」 ページでこの項目の品質スコアおよびデータ品質の問題を報告できるようになりました。 この機能拡張により、外部管理バインディングおよび SQL ベースのデータ品質ルールを使用するデータ品質ルールは、資産および列の品質スコアにも寄与できるようになりました。

詳しくは、 データ品質定義からのルールの作成 および SQL ベースのデータ品質ルールの作成を参照してください。

レポート設定の管理

2024 年 6 月 6 日

IBM Cloud のアカウント所有者または管理者は、 「アカウント」 ページでレポート設定を管理できるようになりました。 詳しくは、 アカウント設定の管理を参照してください。

IBM Watson Pipelines は IBM Orchestration Pipelines になりました

2024 年 5 月 30 日

新しいサービス名は、AI ライフサイクルの各部分を反復可能なフローに統合するための機能を反映しています。

取得を容易にするためにプロジェクトにタグを付ける

2024 年 5 月 31 日

プロジェクトをグループ化または取得しやすくするために、プロジェクトにタグを割り当てることができるようになりました。 新規プロジェクトを作成するとき、またはすべてのプロジェクトのリストからタグを割り当てます。 プロジェクトのリストをタグでフィルタリングして、プロジェクトの関連セットを取得します。 詳しくは、 プロジェクトの作成を参照してください。

新しいデータ・ソースに接続: Milvus

2024 年 5 月 31 日

Milvus 接続を使用して、資格情報と接続の詳細を保管して確認し、Milvus ベクトル・ストアにアクセスします。 詳しくは、 Milvus 接続を参照してください。

アセット・ユーザーおよびロール

2024 年 5 月 24 日

カタログの資産メンバーシップ役割が更新されました。 ユーザーは、アセット所有者、アセット・エディター、またはアセット・ビューアーのロールを保持できるようになりました。 資産エディターの役割が資産メンバーの役割に置き換わりました。 ここで、アセット関連のアクションを実行するには、アセット所有者またはアセット・エディターである必要があります。

また、資産には現在複数の所有者が存在する可能性があります。

「役割」 ドロップダウン・メニューから役割を選択することで、資産の 「アクセス」 制御ページで資産ユーザーの役割を変更できます。

カタログ資産に対する一括アクション

2024 年 5 月 24 日

一度に最大20のカタログ資産のビジネス用語、所有者またはタグを編集および削除できるようになりました。

エンリッチメント結果の新しいフィルターIBM Knowledge Catalog)

2024 年 5 月 10 日

以下のように、エンリッチメント結果に追加のフィルターを適用できるようになりました。

• 割り当て済み、提案済み、またはビジネス用語なし
• 割り当て済み、推奨済み、またはデータ・クラスなし

DataStage 接続およびコネクターの名前の変更

2024 年 5 月 10 日

以下の DataStage 接続およびコネクターの名前が新しくなりました。

• 「Apache Cassandra(最適化)" は "Apache CassandraのためにDataStage" 。
• 「IBMDb2（最適化）は「IBMDb2のためにDataStage" 。
• 「IBMNetezza Performance Server(最適化)" は "IBMNetezza Performance ServerのためにDataStage" 。
• 「Oracle(最適化)" は "Oracle DatabaseのためにDataStage" 。
• 「Salesforce.com(最適化)" は "SalesforceAPI用DataStage" 。
• 「Teradata(最適化)" は "TeradataデータベースDataStage" 。

接続、コネクター、および関連ジョブの以前の設定は変わりません。 接続名とコネクター名のみが変更されました。

IBM Watson Query 接続の名前変更

2024 年 4 月 26 日

「IBM Watson Query」接続の名前が「IBM Data Virtualization」に変更されました。 接続の設定は以前と同じままです。 接続名のみが変更されました。

DataStage IBM Watson Query コネクターの名前変更

2024 年 4 月 26 日

DataStage 「IBM Watson Query」コネクター名が「IBM Data Virtualization」に変更されました。 この変更は、接続名の変更と一致します。 接続、コネクター、および関連するジョブの以前の設定は変わりません。 接続とコネクター名のみが変更されました。

IBM Knowledge Catalog の watsonx.data のマスキング

2024 年 4 月 26 日

IBM Knowledge Catalogのマスキング機能を使用して、 watsonx.data の機密データを保護することができます。 詳しくは、 IBM Knowledge Catalog での watsonx.data 資産のマスキングを参照してください。

カタログ内の拡張されたプロジェクト・リスト・ビュー

2024 年 4 月 18 日

これで、カタログからプロジェクトに資産を追加するときに、プロジェクト・リスト・ページに 100 を超えるプロジェクトを表示し、プロジェクトに一度に最大 50 の資産を追加できるようになりました。 詳しくは、 カタログ内からの資産の追加を参照してください。

スペース内の機械学習デプロイメントの評価

2024 年 4 月 18 日

機械学習モデルのパフォーマンスに関する洞察を得るために、デプロイメント・スペースで watsonx.governance 評価を構成します。 例えば、デプロイメントのバイアスを評価したり、デプロイメントのドリフトをモニターしたりします。 評価を構成すると、評価結果を分析し、スペース内のトランザクション・レコードを直接モデル化することができます。

詳しくは、 スペース内のデプロイメントの評価を参照してください。

2024 年 4 月 19 日

メイン・ナビゲーション・メニューの AI ユース・ケースから使用可能なファセット・シート

機械学習モデルのライフサイクルの詳細を追跡するファセット・シートが、モデル・ユース・ケースではなく、AI ユース・ケースに保管されるようになりました。 AI のユース・ケースと外部モデルは、簡単にアクセスできるようにメイン・ナビゲーション・メニューに表示されます。

Cloud Pak for Data 全体でのデータ保護ルール適用プロトコルの改訂

2024 年 4 月 12 日

Cloud Pak for Data全体で、データ保護ルール適用プロトコルの改訂バージョンが適用されるようになりました。 管理対象カタログ内で Add to projectをクリックすると、新しいデータ保護ルール適用プロトコルに関する情報が表示されます。 続行するには、確認する必要があります。

Cognos Dashboards 組み込みサービスは非推奨です。

2024 年 4 月 11 日

Cognos Dashboards 組み込みサービスのインスタンスをプロビジョンできなくなりました。 ただし、 Cognos Dashboards 組み込みサービスを使用して作成した既存のダッシュボードは、2024 年 6 月 20 日まで機能し続けます。 Cognos Analytics on Cloud On-Demand を Cognos Dashboards Embedded の代わりに使用できます。 詳しくは、「 IBM Cognos Analytics Pricing Plans」を参照してください。

ピボット・テーブルを使用して、 Decision Optimization エクスペリメントで集約されたデータを表示する

2024 年 4 月 5 日

ピボット・テーブルを使用して、 Decision Optimization エクスペリメントの 「視覚化」 ビューで集約された入力データと出力データの両方を表示できるようになりました。 詳しくは、 Decision Optimization エクスペリメントの視覚化ウィジェットを参照してください。

ユーザー・インターフェースから接続 API プロパティーのリストにアクセスする

2024 年 4 月 5 日

以前は、接続プロパティを表示する唯一の方法は、https://dataplatform.cloud.ibm.com/connections/docs で新しいウェブページを開くことでした。 これで、「データ」＞「接続性」から同じ情報にアクセスできるようになった。 「接続リソース」を展開し、 「接続プロパティー」を選択します。

これらのプロパティーを使用して、 Watson Data API で接続との接続を作成できます。 例えば、ノートブックでプログラマチックに接続を作成する場合、この情報を使用して必要なプロパティーを識別することができます。

接続されたデータの動的ビューの作成IBM Knowledge Catalog)

2024 年 3 月 21 日

新しいタイプの接続済みデータ資産は、SQL 照会をサポートするデータ・ソースからのデータへのフィルター・アクセスを提供するため、関連するデータにのみアクセスできます。 プロジェクトで、1 つ以上の表から特定の列または行のビューを作成するための SQL 照会を指定します。 これらのデータ資産は、他の接続されたデータ資産と同様に、メタデータ・エンリッチメントおよびデータ品質分析で使用できます。

詳しくは、 プロジェクトへの接続データの動的ビューの追加を参照してください。

Amazon S3 および Apache HDFS コネクターでの Delta Lake または Apache Iceberg テーブル・フォーマットの使用

2024 年 3 月 22 日

Amazon S3 および Apache HDFS コネクターに、Delta Lake および Apache Iceberg テーブル・フォーマットのプロパティーが含まれるようになりました。 これらの表形式は、大規模なデータ・ボリュームを管理するための中央リポジトリーを提供するデータレイクに不可欠です。 データレイクは、元の形式の構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを収集および分析して長期保管し、洞察と予測を促進するための基盤として機能します。

表形式プロパティーは、サポートされるツールの相互作用プロパティーに含まれています。 例えば、 DataStageのコネクター 「ステージ・プロパティー」 などです。

DataStax Enterprise からのデータへのアクセス

2024 年 2 月 23 日

これで、 DataStax Enterpriseからのデータを処理できるようになりました。

IBM Knowledge Catalog の参照データ・セット内の大/小文字を区別するコード

2024 年 2 月 16 日

参照データ値は、少なくとも 2 つの列 (コードと値) で構成されます。 すべての新規参照データ・セットで、コード列で大/小文字が区別されるようになりました。 新しい参照データ・セットに値を追加すると、入力したとおりにコードが保存されます。 この変更が導入される前に作成された参照データ・セットは大/小文字を区別しないままであり、そこに追加された新しい値はすべて大文字で保存されることに注意してください。 これらの参照データ・セットには、UI で 「大/小文字を区別しない」 タグが付いています。 詳しくは、 大/小文字の区別のあるコードを参照してください。

IBM Knowledge Catalog での参照データ・セットの検索、フィルター、およびソートのオプションの改善

2024 年 2 月 16 日

リファレンス・データ値のリストを表示すると、以下の方法を使用して必要な値をより迅速に見つけることができます。

• 検索バーを使用して、コード、値、またはカスタム列値の照会を入力します。
• 6 つの拡張フィルター・オプションのいずれかを使用します。
• ソート機能を使用します。

検索、フィルター、およびソートの各オプションを組み合わせることができます。 詳しくは、 参照データ・セットの表示を参照してください。

Data Refinery フロー・ジョブを実行するための新しい Spark 3.4 環境

2024 年 2 月 9 日

Data Refinery フロー・ジョブの環境を選択する際に、Spark からの機能拡張を含む 「デフォルト Spark 3.4 & R 4.2」を選択できるようになりました。

デフォルト Spark 3.3 & R 4.2 環境は非推奨になっており、将来の更新で削除される予定です。

Data Refinery フロー・ジョブを更新して、新しい デフォルト Spark 3.4 & R 4.2 環境を使用するようにします。 詳しくは、 プロジェクトの Data Refinery のコンピュート・リソース・オプションを参照してください。

よりタスク指向の Decision Optimization 資料

2024 年 2 月 9 日

Decision Optimization エクスペリメントを作成および構成するための適切な情報をより簡単に見つけることができるようになりました。 Decision Optimization のエクスペリメントとそのサブセクションを参照してください。

資産をカタログに公開するためのページ編集ビュー機能

2024 年 2 月 8 日

プロジェクト資産をカタログに公開するときに、ページ編集ビューを使用して各ページに 20 個のカタログと資産を表示できるようになりました。 以前は、資産をリストで表示できました。 カタログへの資産の公開を参照してください。

メタデータ・エンリッチメントの高度な分析タイプはフランクフルト地域で利用可能IBM Knowledge Catalog

2024 年 2 月 9 日

ダラス・リージョンに加えて、フランクフルト・リージョンでも、主キーと関係の拡張分析および拡張プロファイル作成を使用できるようになりました。

IBM Cloud Data Engine 接続は非推奨です

2024 年 2 月 8 日

IBM Cloud Data Engine 接続は非推奨であり、将来のリリースで廃止される予定です。 重要な日付と詳細については、データエンジンの廃止をご覧ください。

カタログ資産の検索の保存

2024 年 2 月 2 日

各ユーザーは、それぞれのカタログ内で最大 25 個の検索を保存できるようになりました。 カタログに検索を保存するユーザーは、検索を表示、実行、編集、および削除できる唯一のユーザーです。 詳しくは、「 カタログ資産の検索の保存」を参照してください。

ギャラリーがリソース・ハブに名前変更されました

2024 年 2 月 2 日

ギャラリーはリソース・ハブに名前変更されます。 リソース・ハブには、サンプル・プロジェクト、データ・セット、およびノートブックが含まれています。 リソース・ハブを参照してください。

IBM Cloud Databases for DataStax 接続は終了しました

2024 年 2 月 2 日

IBM Cloud Databases for DataStax 接続は Cloud Pak for Data as a Service から削除されました。

Dremio 接続には更新が必要

2024 年 2 月 2 日

以前は、 Dremio 接続で JDBC ドライバーが使用されていました。 現在、接続には Arrow Flight に基づくドライバーが使用されています。

アクションが必要 重要: 接続プロパティーを更新します。 Dremio Software (オンプレミス) インスタンスまたは Dremio Cloud インスタンスの接続には、さまざまな変更が適用されます。

メタデータ・エンリッチメントの追加の分析タイプ (IBM Knowledge Catalog)

2024 年 1 月 31 日

メタデータ・エンリッチは、以下の追加の分析オプションを提供するようになりました。

• データ資産内の各レコードを一意的に識別する、データ内の主キーを検出するための主キー分析。

  「プロファイル・データ」 エンリッチメント・オプションを選択すると、シャロー分析が自動的に組み込まれます。 拡張分析は、エンリッチメント結果から選択した資産に対して実行できます。

• データ資産間の関係を識別したり、列内の重複した冗長データを検出したりするための関係分析。

  新しい 「関係の設定」 エンリッチメント・オプションを選択すると、シャロー・キー関係分析が実行されます。 拡張分析は、エンリッチメント結果から選択した資産に対して実行できます。

• 頻度分布や列内の値の固有性など、特定のメトリックについてより正確な結果を取得するための拡張プロファイル。

  拡張プロファイルは、エンリッチメントの結果から選択した資産に対して実行できます。

主キーと関係の拡張分析および拡張プロファイル作成には、 IBM Knowledge Catalog サービスに加えて DataStage サービスが必要であり、ダラス・リージョンでのみ使用可能です。

詳しくは、 メタデータ・エンリッチメント資産の作成、 1 次キーの識別、 関係の識別、および 拡張データ・プロファイルを参照してください。

AutoAI は、すべてのエクスペリメントの順序付きデータをサポートします。

2024 年 1 月 25 日

時系列エクスペリメントだけでなく、すべての AutoAI エクスペリメントの順序付きデータを指定できるようになりました。 行索引に従って、トレーニング・データを順次に配列するかどうかを指定します。 入力データが順次データである場合、モデル・パフォーマンスはランダム・サンプリングではなく最新レコードで評価され、ホールドアウト・データは n 個のランダム・レコードではなく、セットの最後の n 個のレコードを使用します。 時系列実験には順次データが必要ですが、分類および回帰実験にはオプションです。

ダーク・テーマに設定

2024 年 1 月 25 日

Cloud Pak for Data as a Service ユーザー・インターフェースをダーク・テーマに設定できるようになりました。 アバターをクリックし、 「プロファイルと設定 (Profile and settings)」 を選択してアカウント・プロファイルを開きます。 次に、ダーク・テーマ・スイッチをオンに設定します。 ダークテーマはRStudioとJupyterノートブックではサポートされていません。 プロファイルの管理については、「 設定の管理」を参照してください。

資産列の詳細パネルでのネイティブ・タイプ情報の表示

2024 年 1 月 19 日

これで、標準化されたデータ・タイプとネイティブ・データ・タイプの両方を列の詳細パネルで直接表示できるようになりました。 ネイティブ・タイプ情報を表示するには、資産の 「概要」 ページで資産の列名をクリックします。

ルール・アクション優先順位の新規オプション (IBM Knowledge Catalog)

2024 年 1 月 18 日

ルール・アクションの優先順位を使用すると、データ・セットに異なるアクションを持つ複数のルールがある場合に、ルールを適用する方法を指定できます。 新しい 「階層制約」 オプションを使用して、データ保護ルールの 2 層評価を構成できます。

• 最初のレイヤーは、マスキング・アクションを考慮せずに、 Allow または Deny アクションのルールを評価します。 この最初のレイヤーからの決定は、2 番目のレイヤーに移動するためのアクセスを許可することでなければなりません。
• 2 番目のレイヤーは、 Transform アクションのルールを評価します。

このオプションは、ユーザー・インターフェースまたは access_decision_precedence APIから設定できます。

詳しくは、 ルール設定の管理を参照してください。

データ品質分析の結果を保管する (IBM Knowledge Catalog)

2024 年 1 月 18 日

メタデータ・エンリッチメントの一部として実行される事前定義されたデータ品質検査の出力をデータベースに書き込むことができるようになりました。 例えば、品質の問題を追跡するため、および修復プロセスへの入力としてテーブルを使用できるように、このデータを保管することができます。 詳しくは、 メタデータ・エンリッチメントの作成を参照してください。

新しいデータソースに接続するDataStage:Tableau

2024 年 1 月 18 日

Tableau データ・ソースのデータを DataStage フローに組み込むことができるようになりました。

DataStage コネクターの完全なリストについては、 DataStageでサポートされるデータ・ソースを参照してください。

watsonx.aiRuntime（Watson Machine Learning）でIBMRuntime22.2のサポートが非推奨となりました

2024 年 1 月 11 日

IBM Runtime 22.2 は非推奨になり、2024 年 4 月 11 日に削除されます。 2024 年 3 月 7 日以降、 22.2 ランタイムを使用してノートブックやカスタム環境を作成することはできません。 また、 22.2 ランタイムに基づくソフトウェア仕様を使用して新規モデルをトレーニングすることもできません。 必要なアクション 2024 年 3 月 7 日より前に IBM Runtime 23.1 を使用するように、資産とデプロイメントを更新します。

• サポートされるフレームワークおよびソフトウェア仕様への資産のマイグレーションについて詳しくは、 古いソフトウェア仕様またはフレームワークの管理を参照してください。
• ノートブック環境について詳しくは、 プロジェクトのノートブック・エディターのコンピュート・リソース・オプションを参照してください。
• 環境の変更について詳しくは、 ノートブックの環境の変更を参照してください。

カタログの詳細パネルでのデータ・ソース情報の表示

2023 年 12 月 15 日

関連項目グリッドから資産をクリックすると、資産の詳細パネルにデータ・ソース情報を直接表示できます。

ジョブおよびその他の操作のためのユーザー API キーの作成

2023 年 12 月 15 日

Cloud Pak for Data as a Serviceの特定のランタイム操作 (ジョブやモデルのトレーニングなど) では、セキュアな許可のために資格情報として API キーが必要です。 ユーザー API キーを使用すると、必要に応じて Cloud Pak for Data as a Service で API キーを直接生成およびローテートできるようになり、操作をスムーズに実行できるようになりました。 API キーは IBM Cloudで管理されますが、 Cloud Pak for Data as a Serviceで簡単に作成してローテートすることができます。

ユーザー API キーはアカウント固有であり、アカウント・プロファイルの下の 「プロファイルと設定 (Profile and settings)」 から作成されます。

詳しくは、 ユーザー API キーの管理を参照してください。

新規ログイン・セッションの有効期限が切れ、非アクティブのためにサインアウトする

2023 年 12 月 15 日

セッションの有効期限が切れたため、 IBM Cloud からサインアウトしました。 ログイン・セッションの有効期限 (デフォルトでは 24 時間) または非アクティブ状態 (デフォルトでは 2 時間) が原因で、セッションの有効期限が切れる可能性があります。 IBM Cloudのアクセス (IAM) 設定でデフォルトの期間を変更できます。 詳しくは、 ログイン・セッションの有効期限の設定を参照してください。

接続 API プロパティーのリストへのアクセス

2023 年 12 月 15 日

コネクタの完全なリストと個々のプロパティは、https://dataplatform.cloud.ibm.com/connections/docs

これらのプロパティーを使用して、 Watson Data API で接続との接続を作成できます。 例えば、ノートブックでプログラマチックに接続を作成する場合、この情報を使用して必要なプロパティーを識別することができます。

フォルダーへのプロジェクト資産の編成

2023 年 12 月 14 日

これで、資産を編成するためのフォルダーをプロジェクト内に作成できるようになりました。 プロジェクトの管理者はフォルダーを有効にする必要があり、管理者と編集者はフォルダーを作成して管理することができます。 フォルダーはベータ版であり、実稼働環境での使用はまだサポートされていません。 詳しくは、 フォルダーを使用した資産の編成 (ベータ)を参照してください。

IBM Cloud Databases for DataStax コネクタは非推奨です

2023 年 12 月 15 日

IBM Cloud Databases for DataStax コネクターは非推奨であり、将来のリリースで廃止される予定です。

ワークロード管理用の Db2 接続の新しいクライアント・プロパティー

2023 年 12 月 8 日

モニター目的で、 「アプリケーション名」、 「クライアント・アカウンティング情報」、 「クライアント・ホスト名」、および 「クライアント・ユーザー」の各フィールドにプロパティーを指定できるようになりました。 これらのフィールドはオプションであり、以下の接続で使用できます。

• IBM Db2
• IBM Db2 for z/OS
• IBM Db2 Warehouse
• IBM Data Virtualization

DataStage: Google Looker の新しいデータソースに接続します

2023 年 12 月 8 日

Google Looker データソースのデータを DataStage フローに含めることができるようになりました。 (この接続は、ソース・データにのみ使用できます。)

DataStage コネクターの完全なリストについては、 DataStageでサポートされるデータ・ソースを参照してください。

Data Virtualization化の新機能と強化機能

2023 年 12 月 8 日

Data Virtualizationでは、以下の新機能および拡張機能が利用可能です：

watsonx.governance の一部としての Watson OpenScale の新しいプラン

2023 年 12 月 1 日

Watson OpenScale は、 watsonx.governanceの一部になりました。 IBM Cloud カタログから watsonx.governance をプロビジョニングすると、 Watson OpenScaleがインストールされます。 Cloud Pak for Data as a Serviceでは、 Watson OpenScale は、予測機械学習モデルを評価するためのサービスを引き続き提供します。 watsonxで watsonx.governance をプロビジョニングすると、 Watson OpenScale のガバナンス機能が拡張され、ファウンデーション・モデル資産と機械学習資産が評価されます。 ビジネス上の問題に対処するために AI ユース・ケースを定義し、コンプライアンスとガバナンスの目標をサポートするために、資産データをファセット・シートで追跡することができます。 Watsonx.governance のプランと機能は、ダラス・リージョンでのみ使用可能です。 Watson OpenScale レガシー・プランは、フランクフルト地域で使用可能です。

• 計画の詳細を表示するには、 watsonx.governance 計画を参照してください。
• 開始するには、 watsonx.governanceのプロビジョニングと起動を参照してください。

IBM Watson Knowledge Catalog は IBM Knowledge Catalog になりました

2023 年 12 月 1 日

IBM Watson Knowledge Catalog は IBM Knowledge Catalogに名前変更されました。 名前のみが変更され、サービス・オファリング・プランと製品機能は同じままです。

IBM Knowledge Catalog でのメタデータ・インポート用の新規データ・ソース

2023 年 12 月 1 日

以下のデータ・ソースから IBM Knowledge Catalog にメタデータをインポートできます。

• IBM Match 360
• SingleStoreDB

詳しくは、 メタデータのインポート、メタデータのエンリッチ、およびデータ品質ルールでサポートされるデータ・ソースを参照してください。

ユーザー・タイプおよびユーザー・グループ・タイプの新規カスタム・プロパティー

2023 年 11 月 17 日

ユーザーおよびユーザー・グループ・タイプのカスタム・プロパティーを作成し、それに特定のユーザーまたはユーザー・グループを割り当てることができるようになりました。 詳しくは、 カスタム・プロパティーの作成を参照してください。

カスタム関係タイプの両端に複数のソースがあります

2023 年 11 月 17 日

ソース側とターゲット側で複数のタイプを使用して、カスタム関係タイプのセットを拡張できます。 より詳細な関係定義には、多くの成果物、アセット、および列のタイプを使用してください。 詳しくは、 カスタム関係の作成を参照してください。

IBM Knowledge Catalog でのデータ品質に関する新しい権限

2023 年 11 月 17 日

IBM Knowledge Catalogでのデータ品質の確立方法をより詳細に制御するために、以下の権限をユーザーに割り当てることができるようになりました。

• データ品質資産の管理
• データ品質ルールの実行
• 問題の詳細へのドリルダウン

デフォルトでは、新しい権限は以下の役割に含まれています。

• 管理者
• CloudPak Data Quality Analyst。新しい役割です。

アクションが必要 データ品質の定義とルールを管理する必要があるユーザー、およびデータ品質ルールを実行する必要があるユーザーに対して、役割の割り当てと任意のカスタム役割を更新します。

詳細については、 IBM Knowledge Catalogおよびwatsonx.aiStudio のユーザーの役割と権限を参照してください。

データ保護ルールのエクスポートとインポート

2023 年 11 月 17 日

API を使用して、 Cloud Pak for Data as a Serviceの複数インスタンス間でデータ保護ルールをエクスポートおよびインポートできるようになりました。 データ保護ルールをエクスポートすると、グロッサリー成果物、カタログ、資産、およびユーザーへのリンクが維持されます。

詳しくは、 データ保護ルールのマイグレーションを参照してください。

DataStage フローを抽出、ロード、および変換 (ELT) 実行モードで実行します (ベータ)

2023 年 11 月 13 日

ELT プロセスは、ターゲット・データベースでプロセスの変換部分を実行するという点で、従来の抽出、変換、およびロード (ETL) プロセスとは異なります。これにより、より効率的でコスト効率が良くなります。 この機能は現在ベータ版で提供されており、実動ではサポートされていません。

一部の事前定義関係タイプの削除 (2023 年 12 月 13 日)

2023 年 11 月 13 日

2023 年 12 月 13 日に、あまり使用されない資産と資産と成果物の関係の事前定義関係タイプが削除されます。

以下の関係タイプが影響を受けます。

• Defines - Is defined by これは、以下のもので置換されます。 Contains - Is contained in
• Is owner of - Is owned by これは、以下のもので置換されます。 Contains - Is contained in
• Has for parent entity - Is relationship child of これは、以下のもので置換されます。 Is parent of - Is child of
• Is supertype of - Is subtype of これは、以下のもので置換されます。 Is parent of - Is child of

アクションが必要 ここで行う必要があるのは、以下のとおりです。

• これらの関係タイプを使用しない場合、アクションは必要ありません。
• これらの関係タイプを使用していて、置換関係タイプに同意する場合、アクションは必要ありません。
• これらの関係タイプを使用していて、別の関係タイプを割り当てたい場合は、現在の関係を削除し、他の事前定義関係タイプまたは カスタム関係タイプを使用して新しい関係を作成します。

これらの関係タイプの置き換えに関連して質問や懸念事項がある場合は、 サポート・チケットをオープンできます。

列の詳細パネルからのリソース・キーの削除

2023 年 11 月 10 日

リソース・キーが詳細パネルに列レベルで表示されましたが、その情報は列には適用できませんでした。 リソース・キーは、列レベルで詳細パネルから削除されるようになりました。 この情報は、引き続き資産レベルで必要です。 例えば、資産リソース・キーをインポート・リネージュ・マッピング CSV ファイルで使用することができます。

展開するDataStageリモートランタイムエンジンをローカルでDataStage-aaSどこでも

2023 年 11 月 9 日

DataStage リモート・ランタイム・エンジンをデプロイして、オンプレミスまたは任意のデータ・センターやクラウドでデータ統合ジョブを実行できるようになりました。

DataStage ランタイム・エンジンは、パフォーマンスとセキュリティーを強化するためにローカル環境にデプロイされる、コンテナー化されたオファリングです。 DataStage で ETL および ELT パイプラインを設計し、データ統合タスクをエンジン上でローカルに実行します。 管理者は、1 つ以上のリモート・ランタイム・エンジンをスピンアップできます。 セキュリティーのために、プロジェクトに対して DSaaS Anywhere が有効になった後は、実行スタイルを IBM Cloud サーバーレス・ランタイムに戻すことはできませんが、 IBM Cloud サーバーレス・ランタイムは他のプロジェクトで使用可能なままです。

詳しくは、 DataStage 環境を参照してください。

ランタイム 23.1 での Python 3.10 および R4.2 フレームワークおよびソフトウェア仕様のサポートの発表

2023 年 11 月 9 日

Python 3.10とR4.22に基づく最新のデータ・サイエンス・フレームワークを含むIBMRuntime23.11を使用して、JupyterノートブックとRスクリプトを実行し、モデルをトレーニングし、デプロイメントを実行できるようになりました。 IBMRuntime23.1フレームワークとソフトウェア仕様を使用するように、アセットとデプロイメントを更新してください。

• IBM ランタイム 23.1 リリース、および Python 3.10 および R 4.2の組み込み環境については、 ノートブック環境の変更を参照してください。
• デプロイメント・フレームワークについて詳しくは、『フレームワークおよびソフトウェア仕様の管理』を参照してください。

Apache Spark 3.4 を使用してノートブックおよびスクリプトを実行する

Spark 3.4 ( Python 3.10 および R 4.2 を使用) が、プロジェクト内のノートブックおよび RStudio スクリプトのランタイムとしてサポートされるようになりました。 使用可能なノートブック環境について詳しくは、 プロジェクトでのノートブック・エディターのリソース・オプションの計算 および プロジェクトでの RStudio のリソース・オプションの計算を参照してください。

DataStage の複雑なフラット・ファイルからのデータへのアクセス

2023 年 10 月 27 日

これで、 DataStage フローで Complex Flat File コネクターを使用できるようになりました。

DataStage コネクターの完全なリストについては、 DataStageでサポートされるデータ・ソースを参照してください。

グローバル検索バーの使用時の検索照会の保存

2023 年 10 月 27 日

後で使用するために検索条件を保存できるようになりました。 検索バーに入力すると、保存済み検索がドロップダウン・リストにリストされます。 保存済み検索を編集または削除することもできます。 「 検索の保存」を参照してください。

DataStage でさらに多くのデータ・ソースに接続します。

2023 年 10 月 27 日

これで、以下のデータ・ソースからのデータを DataStage フローに組み込むことができます。

• Apache Derby
• IBM Cloud Data Engine
• IBM Cloud Databases for DataStax
• IBM watsonx.data Presto

DataStage コネクターの完全なリストについては、 DataStageでサポートされるデータ・ソースを参照してください。

Satellite コネクターを使用して、オンプレミス・データベースに接続します。

2023 年 10 月 26 日

新しい Satellite コネクターを使用して、インターネット経由で (例えば、ファイアウォールの内側で) アクセスできないデータベースに接続します。 Satellite コネクターは、オンプレミス環境から IBM Cloudに戻るセキュアで監査可能な通信を作成する、軽量の Dockerベースの通信を使用します。 手順については、 ファイアウォールの内側にあるデータへの接続を参照してください。

Secure Gatewayは非推奨

2023 年 10 月 26 日

IBM Cloud は、 Secure Gatewayの非推奨を発表しました。 詳しくは、概要とタイムラインを参照のこと。

アクションが必要 現在 Secure Gatewayを使用してセットアップされている接続がある場合は、代替通信方式を使用することを計画してください。 Cloud Pak for Data as a Serviceでは、 Secure Gatewayの代わりに Satellite コネクターを使用できます。 ファイアウォールの内側にあるデータへの接続を参照してください。

DataStage で NLS 照合を使用する

2023 年 10 月 27 日

DataStage フローで各国語サポートを使用してデータを照合できるようになりました。

新しい IBM watsonx.data Presto 接続でレイクハウスのデータにアクセスします

2023 年 10 月 20 日

IBM watsonx.data Presto 接続を使うと、Cloud Pak for Data または IBM Cloud 上に配置された watsonx.data インスタンスのデータベースに接続できます。 IBM watsonx.data は、オープンでハイブリッドかつガバメントされたデータレイクハウスであり、すべてのデータとAIワークロードのためにクエリーエンジンによって最適化されています。

詳しくは、IBM watsonx.data Presto 接続を参照してください。

任意の言語に翻訳されたカスタム列挙型プロパティー名 (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 10 月 13 日

カスタム・プロパティー所有者は、カスタム列挙型プロパティー名を優先言語に翻訳できるようになりました。

ブラウザーの言語でカスタム列挙型プロパティー名を表示することを選択する前に、資産または列のカスタム列挙型プロパティーの所有者がプロパティーの定義を定義する必要があります。 詳しくは、 カスタム・プロパティーの作成を参照してください。

Decision Optimization の中間ソリューション

2023 年 10 月 12 日

Decision Optimization エクスペリメントの実行中に、中間ソリューションのサンプルを表示することを選択できるようになりました。 これは、デバッグやソルバーの進行状況の確認に役立ちます。 求解に時間がかかる大規模なモデルの場合、中間ソリューションを使用すると、求解が完了するまで待つことなく、求解に関する潜在的な問題を素早く簡単に特定できるようになります。 実行構成で中間ソリューション配信パラメータを構成し、これらのソリューションの頻度を選択することができます。 詳しくは、 中間ソリューション および 実行構成パラメーターを参照してください。

新しい Decision Optimization 保存済みモデル・ダイアログ

Decision Optimization ユーザー・インターフェースからデプロイメントのモデルを保存するときに、入力スキーマと出力スキーマを確認し、組み込む表をより簡単に選択できるようになりました。 また、実行構成パラメーターの追加、変更、削除、環境の確認、および使用されるモデル・ファイルの確認を行うこともできます。 これらの項目はすべて、同じ 「デプロイメントのモデルとして保存」 ダイアログに表示されます。 詳しくは、 ユーザー・インターフェースを使用した Decision Optimization モデルのデプロイを参照してください。

非構造化データのプロファイル作成の非推奨化 (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 10 月 10 日

今日では、非構造化データを含むデータ資産のプロファイルを作成できなくなりました。

DataStage ジョブのランタイム・メトリックの表示

2023 年 10 月 9 日

キャンバスおよびジョブ実行詳細ページで、 DataStage ジョブのランタイム・メトリックを表示できるようになりました。 詳しくは、 DataStage ジョブの作成および管理を参照してください。

新規ステージへのキーと属性の一括追加

2023 年 10 月 9 日

DataStage フローで、ソート、マージ、結合、重複の削除、差分、変更キャプチャー、変更適用、結合レコード、ファネル、比較、ルックアップ・ファイル・セット、書き込み範囲マップ、および Bloom フィルターの各ステージにキーと属性を一括追加できるようになりました。

連結操作における新しい列の配置を制御する (Data Refinery)

2023 年 10 月 6 日

Concatenate 操作の結果として生成される新しい列の位置を指定するオプションが 2 つあります。データ・セットの右端の列として、または元の列の横に指定できます。

以前は、新しい桁はデータ・セットの先頭に置かれていました。

Data Refinery 操作について詳しくは、 Data Refineryを参照してください。

DataStage の Modify ステージの式ビルダーで新しい関数を使用する

2023 年 9 月 25 日

変換関数は、 DataStage フローの Modify ステージの式ビルダーで使用できます。

Decision Optimization Java モデル

2023 年 9 月 20 日

Decision OptimizationJavaモデルは、watsonx.aiRuntime（Watson Machine Learning）でデプロイできるようになった。 Java ワーカー API を使用すると、OPL、CPLEX、および CP オプティマイザーの Java API を使用して最適化モデルを作成できます。 公開されているJava workerGitHub で提供されているボイラープレートを使うことで、ローカルでモデルを簡単に作成し、パッケージ化してwatsonx.aiRuntime にデプロイできるようになりました。 詳細については、 Decision Optimization用のJavaモデルのデプロイを参照してください。

リマインダー: 非構造化データの Watson Knowledge Catalog プロファイルは廃止されます

2023 年 9 月 8 日

2023 年 10 月 10 日以降、非構造化データ資産のプロファイル作成はサポートされなくなります。

ノートブックでのコメントの非推奨

2023 年 8 月 31 日

現時点では、ノートブックのアクション・バーからノートブックにコメントを追加することはできません。 既存のコメントはすべて削除されました。

DataStage で新しい環境変数を使用する

2023 年 8 月 28 日

これで、環境変数 APT_SHOW_METRICS を DataStage フローのフロー・パラメーターに追加できます。

名前と日付のソートによるカタログの迅速な検索

2023 年 8 月 24 日

「すべてのカタログを表示」 ページでカタログのリストを名前または作成日でソートすることで、カタログを検索できるようになりました。 カタログを名前のアルファベット順にソートするには、 「名前」 ヘッダーをクリックします。 「作成日」 ヘッダーをクリックして、日付の昇順または降順でカタログをソートします。

IBM Knowledge Catalog でのデータ品質の概要

2023 年 8 月 22 日

データ品質情報には新しいホームがあります。 カタログまたはプロジェクト内のデータ資産ごとに、 「データ品質」 ページに、事前定義されたデータ品質チェックおよびデータ品質ルールからの品質情報が取り込まれます。 該当するデータ品質ディメンションと、個々の品質検査の結果を確認できます。 各チェックの結果にドリルダウンすることも、各列の結果にドリルダウンすることもできます。

詳しくは、 データ品質を参照してください。

メタデータ・エンリッチの結果から同様の情報を入手できます。

すべてのデータ品質分析は、メタデータ・エンリッチ・ルールまたはデータ品質ルールのコンテキストで実行されるようになりました。 プロジェクトまたはカタログの 「プロファイル」 ページからプロファイル作成を実行すると、データ品質は分析されなくなり、データ品質スコアは生成されなくなります。

Watson Pipelines で使用可能な追加のキャッシュ機能拡張

2023 年 8 月 21 日

パイプライン・フロー設定をカスタマイズするために追加のオプションを使用できます。 キャッシュがパイプラインの実行に使用されるタイミングをより詳細に制御できるようになりました。 詳しくは、 デフォルト設定の管理を参照してください。

watsonx.aiRuntime (旧Watson Machine Learning) サービスの名称を更新しました

2023 年 8 月 18 日

直ちに、IBM watsonx.aiRuntime サービスのプラン名が以下のように更新される：

• v2 標準プランが Essentials プランになりました。 この計画は、ファウンデーション・モデルおよび機械学習資産の使用を開始するために必要なリソースを組織に提供するように設計されています。

• v2 Professional プランが 標準 プランになりました。 この計画は、資産の作成から生産的な使用に至るまで、ほとんどの組織をサポートするように設計されたリソースを提供します。

プラン名を変更しても、サービスのご利用条件は変更されません。 つまり、 v2 標準プランを使用するように登録されている場合は、 Essentialsという名前になりますが、プランの詳細はすべて同じままです。 同様に、 v2 Professional プランを使用するように登録されている場合、プラン名を Standardに変更する以外の変更はありません。

各プランに含まれるものの詳細については、watsonx.aiランタイムプランをご覧ください。 価格情報については、IBM Cloudカタログのwatsonx.aiRuntime プラン・ページでプランを検索してください。

DataStage でさらに多くのデータ・ソースに接続します。

2023 年 8 月 18 日

これで、以下のデータ・ソースからのデータを DataStage フローに組み込むことができます。

• Cloudera Impala
• Presto

DataStage コネクターの完全なリストについては、 DataStageでサポートされるデータ・ソースを参照してください。

ODBC (DataStage) を使用して Google BigQuery データに接続します。

2023 年 8 月 18 日

ODBC 接続に Google BigQuery データ・ソースが含まれるようになりました。

利用可能なデータソースの完全なリストについては、ODBC接続中DataStage,見るODBC繋がり。

DataStage Transformer ステージでの新機能の使用

2023 年 8 月 8 日

• DataStage フローの一部として、Transformer ステージでデータ・マスキング、暗号化、および正規表現の機能を使用できるようになりました。
• Transformer ステージの「出力」タブで、列をドラッグ・アンド・ドロップできるようになりました。
• Transformer ステージの列を「入力」タブから一括編集できるようになりました。

ノートブックでのコメントの非推奨

2023 年 8 月 7 日

2023 年 8 月 31 日以降、ノートブック・アクション・バーからノートブックにコメントを追加できなくなります。 この方法で追加された既存のコメントは削除されます。

カスタム・テキスト分析テンプレート (SPSS Modeler)

2023 年 8 月 4 日

SPSS Modelerで、カスタム・テキスト分析テンプレートをプロジェクトにアップロードできるようになりました。 これにより、コンテキストに固有の方法で主要な概念をより柔軟に取り込んで抽出することができます。

Watson OpenScale を使用してモデルを評価するための拡張機能

2023 年 7 月 25 日

これらの新機能を使用して、モデル・デプロイメントをモニターおよび評価し、結果を解釈します。

カタログ内の資産列の関係の管理

2023 年 7 月 14 日

管理者は、カタログ内の資産列の関係を作成および管理できるようになりました。 列の関係は、列と資産の間、列と成果物の間、または列の間に作成できます。

列の関係を追加するには、資産の 「概要」 ページで列の行をクリックします。 サイド・ペインで、 「関連項目」 オーバーフロー・メニューをクリックします。 ドロップダウンからいずれかの関係タイプを選択して、関係を追加します。

関係の作成について詳しくは、 カタログ内の資産関係を参照してください。

IBM Knowledge Catalog での非構造化データのプロファイル作成サポートの非推奨化

2023 年 7 月 12 日

Microsoft Word、PDF、HTML、およびプレーン・テキスト文書などの非構造化データを含むデータ資産のプロファイル作成は、非推奨になりました。 サポートは 2023 年 10 月 10 日に終了します。 それまでは、サポートされているタイプの非構造化データ資産は、プロジェクトまたはカタログに追加されると、引き続き自動的にプロファイルが作成されます。 2023 年 10 月 11 日以降、新しく追加された非構造化データ資産のプロファイルは作成されなくなります。 既存のプロファイルは、それぞれのデータ資産がプロジェクトまたはカタログ内で稼働している間に使用可能になります。

Microsoft Azure SQL Database 接続では、 Azure Active Directory 認証 (Azure AD) がサポートされます。

2023 年 7 月 14 日

Microsoft Azure SQL Database 接続用に Active Directory を選択できるようになりました。 Active Directory 認証は、 SQL Server 認証に代わるものです。 この機能拡張により、管理者は Azureに対するユーザー権限を一元的に管理できます。 詳しくは、 Microsoft Azure SQL Database 接続を参照してください。

watsonx.aiRuntime (旧Watson Machine Learning) 計画のアップデート

2023 年 7 月 7 日

すべてのwatsonx.aiRuntime プランに基礎モデルの推論が含まれるようになりました。 ファウンデーション・モデルの推論は、 watsonx.aiでのみ使用可能です。 watsonx.aiに切り替えて 、新しいプロンプト・ラボ・ツールを使用したり、ノートブックでファウンデーション・モデルにアクセスしたりすることができます。 watsonx.ai'でも'Cloud Pak for Data as a Serviceと同じ'watsonx.aiランタイムサービスインスタンスを使用する。

watsonx.aiRuntime Lite プランをご利用の場合、基礎モデルの推論に使用できるトークンは月間 25,000 トークンまでです。

watsonx.aiRuntimev2Standard またはv2Professional プランをご利用の場合、アカウント ユーザーがプロンプト ラボまたはノートブックで基礎モデルの推論を実行すると、アカウントに料金が発生します。

基礎モデルの推論がどのように追跡され、課金されるかについての詳細は、watsonx.aiRuntime plan をご覧ください。 基礎モデル推論の価格については、IBM Cloudカタログのwatsonx.aiRuntime プラン・ページでプランを検索してください。

ランタイム 23.1 での自然言語処理機能の拡張

2023 年 7 月 7 日

ランタイム 23.1 には、 Watson Natural Language Processing ライブラリー 4.1 と、事前トレーニングされたモデルの新しいセットが含まれています。 NLP ライブラリーには、以下の機能拡張と更新が含まれています。

• 組み込まれているモデルの多くは、トランスフォーマー・ベースになりました。 これらのモデルは、 IBMによって作成された Slate Large Language Model (LLM) でトレーニングされました。 モデルは、以下の 2 つのバージョンで使用できます。
  • CPU 専用環境用に最適化
  • GPU または CPU がある環境の場合
• さまざまな NLP タスクに組み込まれているモデルの多くは、ブロック・ベースではなくワークフロー・ベースであるため、前処理ステップを気にすることなく、入力テキストにモデルを直接適用できます。

NLP には、NLP タスクを微調整するために使用できる Slate ファウンデーション・モデルが含まれています。 Hugging Face の Slate モデルまたはトランスフォーマー・ベースのモデルをベースとして使用して、 Watson NLP で独自のモデルを作成できます。

IBM によって提供されるすべてのモデルは、ヘイト、バイアス、および不適切表現のための最先端のフィルタリングを使用して、バイアスのないデータについてのみトレーニングされるようになりました。

これらの機能は現在、以下の環境で使用可能です。

• Python 3.10 上の NLP ランタイム 23.1
• Python 3.10 上の GPU V100 ランタイム 23.1
• GPU 2xV100 ランタイム 23.1 ( Python 3.10 )

これらの環境は NLP 処理に使用できますが、一般的なモデル開発には使用できません。 これらの環境で使用されるデータサイエンス・ライブラリは、watsonx.aiRuntime（Watson Machine Learning）ではまだサポートされていない。

詳しくは、 Watson Natural Language Processingを参照してください。

Knowledge Accelerators (IBM Knowledge Catalog) の Data Privacy ・コンテンツの拡張

2023 年 6 月 28 日

Knowledge Accelerator for Cross Industry には、 Data Privacy ・コンテンツが含まれるようになりました。これには、個人情報の検出とガバナンスを加速するための一連の分類されたビジネス用語とデータ・クラスが含まれます。 さらに、個人情報の処理に関連するアクティビティーを記述するために、サンプルのデータ・プライバシー・ポリシーおよびルールを使用できます。

ビジネス用語およびデータ・クラスには、個人情報 (PI) および機密個人情報 (SPI) の識別をガイドする分類があります。 IBM Knowledge Catalog でメタデータ・エンリッチメントを使用して、インポートされたデータ資産にビジネス用語を割り当て、個人データを含む資産を識別することができます。

IBM Knowledge Accelerator for Cross Industryを参照してください。

カスタム資産のレポート作成が使用可能になりました (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 6 月 28 日

プロジェクトまたはカタログ内の任意の資産のカスタム定義プロパティーに基づいて、照会、レポート、およびダッシュボードを作成できるようになりました。 資産の新規カスタム・プロパティーを定義して、提供されている資産タイプまたはカスタム資産タイプを拡張し、それらの関係に基づいてレポートを作成することができます。 例えば、データ品質ルールと成果物の関係に関するレポートを作成して、データの精度を推定することができます。 詳しくは、 レポートのセットアップを参照してください。

データ品質ルールのレポート作成の改善 (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 6 月 28 日

以下の方法でデータ品質ルールをモニターできるようになりました。

• カタログまたはプロジェクト内の各データ資産のデータ品質の問題に関するレポートを受け取り、管理します。
• データ品質スコアおよびデータ品質ディメンション・スコアのレポートを使用して、プロジェクトおよびカタログ内のデータ資産の継続的なデータ品質をモニターします。 データ品質スコアは、データ品質ディメンション・スコアからの加重平均に基づいています。 データ品質ディメンションのスコアは、関連するデータ品質チェックの結果に基づいています。
• 複数のルール定義を含むデータ品質ルールについては、BI レポート・スキーマのルール定義によるデータ品質チェック統計 (結果) を参照してください。

詳しくは、 データ・モデルを参照してください。

AI Factsheets の機能拡張により、モデルをより効果的に管理します。

2023 年 6 月 23 日

AI Factsheets では、ビジネス上の問題に対するソリューションの追跡、幅広い資産の管理、ファクト・シート添付ファイルによるより多くの情報の収集、改善されたレポートの生成を行うためのより多くの方法が提供されるようになりました。

ノートブック用Python 3.10Spark3.3ランタイムのサポートを発表watsonx.aiStudio 旧WatsonStudo）

2023 年 6 月 23 日

Python 3.10 Spark 3.3 がノートブックのランタイムとしてサポートされるようになりました。 Python 3.9 Spark 3.3 は非推奨であり、2023 年 7 月 20 日に廃止されます。 2023 年 7 月 6 日以降、 Python 3.9 Spark 3.3 環境でのノートブックの作成は制限されますが、既存のノートブックは 2023 年 7 月 30 日まで引き続き実行されます。 非推奨の環境が削除される前に、 Python 3.10 Spark 3.3 を使用するようにノートブック環境を変更します。 ノートブック環境について詳しくは、 プロジェクトのノートブック・エディターのリソース・オプションの計算を参照してください。

近日公開予定: AutoAI エクスペリメントでの時系列異常予測の一般可用性

2023 年 6 月 15 日

時系列異常予測エクスペリメントを作成して、新しいデータに基づいてモデルが結果を予測するときに異常または予期しない結果を検出できるモデルをトレーニングします。 AutoAI のこの機能は現在ベータ版で提供されており、実動ではサポートされていません。 この機能が一般的に利用可能になり、完全にサポートされるようになると、時系列異常予測実験のトレーニングは、watsonx.aiランタイムプランの一部としてキャパシティユニット時間（CUH）を消費します。

Decision Optimization実験のエンジンパラメータをカスタマイズするwatsonx.aiStudio（Watson Studio

2023 年 6 月 15 日

Decision Optimization エクスペリメントにエンジン設定ファイルを追加できるようになりました。 このファイルを使用して、新しいビジュアル・エディターでモデルを求解するために使用されるエンジン・パラメーターを表示およびカスタマイズできます。 エンジン設定ファイルをインポートして、既存の設定を検索することもできます。

Python モデル・エンジン設定を参照してください。

cpdctl ツールを使用した AI ライフサイクル・イベントの管理

2023 年 6 月 2 日

Cloud Pak for Data コマンド・ライン・インターフェース・ツール (cpdctl) を使用して、 Cloud Pak for Data as a Service でホストされている資産を管理および自動化できるようになりました。 cpdctl API コマンドを使用して簡単に接続するには、 IBM Cloud の自動構成を使用します。 詳細および例については、以下のリソースを参照してください。

• IBM Cloud Pak for DataCommand Line Interfaceドキュメント。
• 資産を管理するための cpdctl の使用例については、 スペース資産のエクスポート を参照してください。
• Cloud Pak for Data as a Serviceからのcpdctlへの接続の詳細については、IBMcpdctl CLI onIBM Cloudブログポストを参照してください。

検索によるカタログの容易な検索

2023 年 6 月 1 日

更新された 「カタログ」 ページを使用して、名前でカタログを検索し、スキャンしやすいようにページに追加のカタログを表示できるようになりました。

リマインダー: Python 3.9 および R 3.6 上のランタイム 22.1 のサポート終了が近づいています。

2023 年 5 月 15 日

IBM Runtime 22.1 on Python 3.9 および R 3.6 環境は、2023 年 6 月 15 日に削除されます。 22.1 ランタイムまたは R 3.6を使用して新しいノートブックを作成したり、カスタム環境を作成したり、 Python 3.9 ソフトウェア仕様を使用して新しいモデルをトレーニングしたりすることはできなくなりました。 2023 年 6 月 15 日より前に、 IBM Runtime 22.2 on Python 3.10 または R 4.2 を使用するように資産とデプロイメントを更新します。

• サポートされるフレームワークおよびソフトウェア仕様への資産のマイグレーションについて詳しくは、『フレームワークおよびソフトウェア仕様の管理』を参照してください。
• ノートブック環境について詳しくは、 プロジェクトのノートブック・エディターのリソース・オプションの計算を参照してください。
• 環境の変更については、 ノートブックの環境の変更を参照してください。
• R バージョンのライブラリーおよびパッケージについて詳しくは、 CRAN リリース・ノートを参照してください。

上級ユーザー向けのキー/値検索の紹介

2023 年 5 月 18 日

検索バーの key:value ペアを使用して、説明、タグ、カスタム・プロパティー、列名など、アセットと成果物のプロパティー内を検索できるようになりました。 プロパティーの検索を参照してください。

IBM Cloud Compose for MySQL 接続の名前の変更

2023 年 5 月 18 日

IBM Cloud Compose for MySQL 接続は IBM Cloud Databases for MySQL に名前が変更されました。 接続の設定は以前と同じままです。 接続名のみが変更されました。

廃止された接続

2023 年 5 月 18 日

以下の接続は廃止され、 Cloud Pak for Data as a Serviceから削除されました。

• IBM Db2 Event Store
• IBM Db2 Hosted

データ資産の名前を変更すると、プロジェクト内の添付ファイルも名前変更されます

2023 年 5 月 19 日

プロジェクトにアップロードした添付ファイルを含むデータ資産の名前を変更すると、添付ファイルも名前変更されます。 ただし、カタログからインポートされたデータ資産の名前を変更しても、添付ファイルの名前は変更されません。 ノートブックなどのコード・ベースの資産内のデータ資産への参照を新しいデータ資産名に更新する必要があります。そうしないと、コード・ベースの資産は実行されません。 詳しくは、 プロジェクト内の資産の管理を参照してください。

カスタム資産を作成し、列のカスタム・プロパティーを管理するための新しい UI 機能

2023 年 5 月 11 日

Admin ロールまたは Editor ロールを持つカタログ・コラボレーターは、Web クライアントから以下のタスクを実行できるようになりました。

• カタログからカスタム資産を作成します。 カスタム資産を追加するには、「カタログに追加」ドロップダウン・メニューから「カスタム資産」を選択します。
• データ資産列のカスタム・プロパティーを管理します。 カスタム・プロパティーを管理するには、資産の概要で列を選択し、サイド・ペインでプロパティーを編集します。

データ資産のカスタム・プロパティーについて詳しくは、 カスタム資産タイプ、プロパティー、および関係を参照してください。

「コード・スニペット」ペインから生成されたコードを追加します

2023 年 5 月 4 日

ノートブック・ツールバーに新しいコード・スニペット・アイコンが追加されました。 アイコンをクリックすると、「コード・スニペット」ペインが開き、プロジェクトに追加されたファイルまたは接続からデータを読み取ることができます。 ノートブック・セルにデータをロードするコードを生成するための既存の「コードに挿入」機能ロジックが、「データの読み取り」の下に移動されました。 以前の「データの検索とロード」ペインは、プロジェクトにデータをアップロードするためにのみ使用できるようになりました。 『ノートブックでのデータのロードおよびアクセス』を参照してください。

新しい Presto 接続を使用してさらに多くのデータにアクセスする

2023 年 4 月 27 日

これで、 Presto データ・ソースからのデータを処理できるようになりました。 詳しくは、 Presto 接続を参照してください。

プロファイル作成結果の詳細へのドリルダウン (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 4 月 20 日

メタデータ・エンリッチ内から、またはプロジェクトまたはカタログ内の資産の 「プロファイル」 タブから、詳細なプロファイル情報にアクセスできるようになりました。 各列について、列データに関する統計情報、データ・クラスに関する情報、データ・タイプとフォーマット、および列内の値の度数分布を表示します。 統計情報については、いくつかのタイプの視覚化から選択することもできます。 既存のプロファイルのこれらのビューにデータを取り込むには、プロファイルを更新します。

詳しくは、 列レベルのプロファイルの詳細を参照してください。

更新されたデフォルトの Python および CPLEX バージョン (Decision Optimization)

2023 年 4 月 13 日

Decision Optimization ユーザーのデフォルトの Python は 3.10 になり、デフォルトの CPLEX バージョンは 22.1になりました。 これらのバージョンは、新規エクスペリメントの作成時にデフォルトで使用されます。 Python 3.9 は非推奨であり、まもなく削除されます。 環境を更新するには、 環境の構成を参照してください。 既存のデプロイ済みモデルを更新するには、 モデル・デプロイメントを参照してください。

データ品質ルールの機能拡張 (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 4 月 13 日

以下のデータ・ソースからデータ資産に対してデータ品質ルールを実行することもできるようになりました。

• Amazon S3 (CSV ファイルのみ)
• Apache Cassandra
• SAP ASE

外部管理バインディングを使用してデータ品質ルールを構成する際に、関連付けられた DataStage フロー内の出力リンクの追加コンテンツを選択できるようになりました。 詳しくは、 データ品質定義からのルールの作成を参照してください。

新規: 時系列異常検出エクスペリメント (ベータ)

2023 年 4 月 7 日

AutoAIを使用して時系列異常予測モデルを訓練し、モデルが新しいデータに基づいて結果を予測するときに、異常、つまり予期しない結果を検出できるようにする。 エクスペリメントによって生成されるモデル候補パイプラインは、最適化メトリックによって測定されるパフォーマンスに従ってランク付けされます。 モデルをノートブックとして保存してコードを確認するか、モデルを保存してデプロイし、新規データ内の潜在的な異常を検出します。

プロジェクトでのアセット・アクティビティーのフィルタリング

2023 年 4 月 6 日

プロジェクトの 「概要」 タブの 「資産」 ペインで、ドロップダウンを使用して 「自分」 または 「すべて」 を選択することにより、資産をフィルターに掛けることができます。 「ユーザーによる」 には、自分が編集した資産が、最新のものから順に上部にリストされます。 「すべて」 には、他のユーザーによって編集された資産と、ユーザーが編集した資産が、最新のものから順にリストされます。

watsonx.aiStudio（WatsonStudo）のR4.2を使ったSparkへのアップグレード

2023 年 4 月 3 日

対処法 watsonx.aiStudio の Spark R3.6環境を R4.2 にアップグレードする。 すべての Spark R 3.6 環境は非推奨になり、2023 年 6 月 15 日に削除されます。 2023 年 5 月 11 日以降、Spark R 3.6を使用して新しいノートブックや新しい Data Refinery フローを作成することはできなくなりました。 また、新しい Spark R 3.6 カスタム環境を作成することはできません。 その時点で、ノートブックの一部のパッケージ・バージョンおよびスクリプトの更新が必要になる場合があります。 2023 年 6 月 15 日より前に、Spark with R 4.2 を使用するように資産とデプロイメントを更新する必要があります。

ノートブックの環境の変更を参照してください。 R バージョンのライブラリーおよびパッケージについて詳しくは、 CRAN リリース・ノートを参照してください。

Data Refinery フロー・ジョブを実行するための新しい Spark with R 4.2 環境

2023 年 4 月 3 日

Data Refinery フロー・ジョブの環境を選択するときに、 「デフォルト Spark」 3.3 & R 4.2 を選択できるようになりました。 この新しい環境では、他のデフォルト環境と同じキャパシティー・ユニット時間 (CUH) が使用されます。

Data Refineryの環境については、 プロジェクト内の Data Refinery のリソース・オプションの計算を参照してください。

必要なアクション 環境の変更は、2 つの GUI 操作に影響します。 これらの GUI 操作を含む既存の Data Refinery フローがある場合は、 Data Refinery フローを更新する必要があります。

• 分割
• トークン化

フローを更新するには、フローを開いて保存します。 詳しくは、 Data Refinery フローの管理を参照してください。

カタログからのカスタム資産の作成

2023 年 3 月 31 日

管理者および編集者は、カタログ UI 内でカスタム資産を作成できるようになりました。 新規カスタム資産を追加するには、 「カタログに追加」 ドロップダウン・メニューから 「カスタム資産」 を選択します。 カスタム資産について詳しくは、「 カタログへの資産の追加 (Watson Knowledge Catalog)」の「カスタム資産タイプ、プロパティー、および関係」を参照してください。

Data Virtualization化の改善と強化

2023 年 3 月 29 日

Data Virtualizationが更新され、以下の機能が提供されるようになった：

• 非同期仮想化を使用すると、 「仮想化データ」 ページでいつでも仮想化ジョブの状況の詳細を表示できます。 仮想化された表が大きく、ジョブの所要時間が長い場合は、ジョブの終了中に、追加の表の仮想化などの他のタスクを処理することができます。
• 「仮想化されたデータ」 ページで非同期公開および割り当てを使用すると、公開ジョブおよび割り当てジョブの終了中に他のタスクを処理できます。
• Web クライアントでジョブを使用して、仮想表の統計を収集できます。 詳細については、「 Data Virtualization」の「ウェブクライアントで統計を収集する」を参照してください。
• 「仮想化データ」 ページで、オブジェクトの公開または割り当ての履歴を表示できます。 リストからオブジェクト行をクリックすると、その公開と割り当ての履歴が 「仮想化データ」 ページの右側のパネルに表示されます。

Federated Learning は、M シリーズ・チップを搭載した Mac コンピューターで稼働します。

2023 年 3 月 23 日

最新のランタイムの M1 Mac コンピューターおよび M2 Mac コンピューターで統合学習エクスペリメントを実行します。 要件については、 システムのセットアップを参照してください。

参照データ・セットでの複合キーの定義 (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 3 月 17 日

複数の列を指定して、参照データ・セットの複合キーを作成できるようになりました。 複合キーを使用しない場合、セット内の参照データ値は、コード列内の固有のストリングによって識別されます。 複合キーは、参照データ・セット内のコード列と最大 5 つのカスタム列の組み合わせです。 複合キーは、各参照データ値を一意的に識別するために使用されます。 複合キーを使用すると、コード列の値が固有である必要がなくなります。 固有性は、指定されたすべての列の値が結合されている場合にのみ保証されます。 詳しくは、 参照データ・セットの設計を参照してください。

カスタム関係に基づく照会、レポート、またはダッシュボードの作成 (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 3 月 9 日

資産とガバナンス成果物の間にカスタム関係を作成するときに、それらを IBM Knowledge Catalog Reporting Data Mart に同期して、レポートを作成できるようにすることができます。 例えば、カスタム関係レポートを使用して、以下を行うことができます。

• さまざまな細分度レベル (ドメイン別、メタデータ別、ユーザー別、チーム別) で品質分析を取得
• データのデータ品質を認証する
• 特定のプライバシー・プロパティーを持つアセットの数をカウントします

カスタム関係の作成方法については、 ガバナンス成果物とカタログ資産のカスタム・プロパティーと関係 (IBM Knowledge Catalog)を参照してください。

レポートの作成方法については、 IBM Knowledge Catalogを参照してください。

watsonx.aiStudio（Watson Studio）とwatsonx.aiRuntime（Watson Machine Learning）のPython 3.9のRuntime22.1が非推奨に

2023 年 3 月 9 日

Python 3.9 上の アクションが必要 IBM ランタイム 22.1 は非推奨になり、2023 年 6 月 15 日に削除されます。 2023 年 5 月 11 日以降、 22.1 ランタイムを使用して新規ノートブックを作成したり、カスタム環境を作成したりすることはできなくなりました。 また、 Python 3.9 ソフトウェア仕様を使用して新しいモデルをトレーニングすることもできません。 2023 年 6 月 15 日より前に、 IBM Runtime 22.2 on Python 3.10 を使用するように資産とデプロイメントを更新します。

• サポートされるフレームワークおよびソフトウェア仕様への資産のマイグレーションについて詳しくは、『フレームワークおよびソフトウェア仕様の管理』を参照してください。
• ノートブック環境について詳しくは、 プロジェクトのノートブック・エディターのリソース・オプションの計算を参照してください。
• 環境の変更については、 ノートブックの環境の変更を参照してください。

追加のデータ・ソースでのデータ品質ルールの実行 (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 3 月 9 日

これで、以下のデータ・ソースからのデータ資産に対してデータ品質ルールを実行できます。

• IBM Data Virtualization
• Microsoft Azure Data Lake Storage
• Snowflake

データ品質ルールで変数をバインドするための新規オプション (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 3 月 9 日

また、ジョブ・パラメーターを使用して、ルール変数をデータ列にバインドし、それらのパラメーターをプロジェクト内で一元的に管理できるようになりました。 したがって、例えばバインディングを別の列に変更したい場合などは、ルールを更新する必要はありません。 データ品質定義からのルールの作成を参照してください。

AI Factsheetswatsonx.aiRuntime、Watson Machine Learning）の機能強化

2023 年 3 月 3 日

ファイルとイメージをファセット・シートに添付できるようになりました。 詳しくは、 ファセット・シートの詳細のカスタマイズを参照してください。 ファセット・シートには、説明可能性モニターおよびカスタム・モニターからの追加の Watson OpenScale メトリックも表示されます。 詳しくは、 「ファセット・シートの表示」を参照してください。

機械学習機能の作成、保存、共有（ベータ版）watsonx.aiStudio 旧WatsonStudo）

2023 年 3 月 2 日

機能を作成して共有することで、機械学習モデルの開発を迅速化できるようになりました。 フィーチャー・グループをプロジェクト内のデータ資産に追加して、そのデータ・セットのフィーチャーを識別します。 フィーチャー・ストアとして機能するカタログにデータ資産を発行することにより、フィーチャーを組織と共有できます。 機能グループの管理を参照してください。

カスタム関係の管理 (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 2 月 24 日

資産の 「概要」 ページで、カタログ資産とガバナンス成果物の間のカスタム関係を管理できるようになりました。

カスタム関係の作成方法については、 ガバナンス成果物とカタログ資産のカスタム・プロパティーと関係 (IBM Knowledge Catalog)を参照してください。

Data Refinery 「計算」操作が「日付」列に対して実行される

2023 年 2 月 17 日

日付データ・タイプ列に対して 「計算」 操作を使用して、日または月の値を加算または減算できるようになりました。

GUI 操作については、 Data Refineryを参照してください。

watsonx.aiStudio（WatsonStudo）のプロジェクトアセットにアクセスするための新しいライブラリ

2023 年 2 月 17 日

ibm-watson-studio-libライブラリには、watsonx.aiStudio のプロジェクトやプロジェクトアセットを操作するための関数が含まれています。 このライブラリーは、ノートブック・エディターで作成され、 Python および R で使用可能なノートブックで使用できます。 これは、 project_lib ライブラリーの後継です。 詳しくは、 ibm-watson-studio-lib の使用を参照してください。

"デフォルト Spark 3.2 & R 3.6 " 廃止された環境 (Data Refinery)

2023 年 2 月 17 日

デフォルト Spark 3.2 & R 3.6 環境は、2023 年 2 月 17 日以降使用できなくなります。

アクションが必要 デフォルト Spark 3.2 & R 3.6 環境、または Spark 3.0を使用するカスタム環境を使用してセットアップされた Data Refinery フロー・ジョブがある場合、ジョブは失敗します。 環境を Default Spark 3.3 & R 3.6 または Default Data Refinery XS に変更するか、Spark 3.0を使用しないカスタム環境に変更します。

Data Refineryの環境については、 プロジェクト内の Data Refinery のリソース・オプションの計算を参照してください。

データ品質ルールの新機能 (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 2 月 16 日

以下の新機能を使用できます。

• 単一のデータ品質ルールで複数のデータ品質定義を使用します。 さらに、個々の定義を複数回組み込んで、同じ定義を異なる列に適用することができます。 詳しくは、 データ品質定義からのルールの作成を参照してください。
• ルール出力を CSV ファイルとしてダウンロードします。 ルールに対して出力表が定義されている場合、例えばスプレッドシート・プログラムで使用するために、ルールの実行履歴から CSV ファイルとしてルール出力をダウンロードすることもできるようになりました。
• Amazon Redshift および Greenplum データ・ソースからのデータに対してルールを実行します。 メタデータ・インポート、メタデータ・エンリッチ、およびデータ品質ルールでサポートされるデータ・ソースを参照してください。
• データ品質資産をエクスポートおよびインポートします。 プロジェクト資産をデスクトップにエクスポートするときに、データ品質資産を含めることができるようになりました。 プロジェクトのエクスポートを参照してください。

プロジェクトまたはスペースから既存のスペースにアセットをインポートwatsonx.aiRuntime、Watson Machine Learning

2023 年 2 月 9 日

デプロイメント・スペースまたはプロジェクト (.zip 形式) を既存のデプロイメント・スペースにインポートできるようになりました。 スペースに資産を追加するか、既存の資産を更新します。 例えば、モデルを新しいバージョンに置き換えることができます。 詳しくは、 既存のスペースへのスペースおよびプロジェクトのインポートを参照してください。

DataStage でより多くのマクロを使用する

2023 年 2 月 10 日

DSJobController マクロは、ステージ・プロパティーまたはトランスフォーマー関数に追加できます。

このマクロは DataStage 関数として機能し、引数を必要とせずにデータを出力して、 DataStage ジョブおよびフローのセットアップを単純化します。

詳しくは、 マクロを参照してください。

DataStage でより多くのマクロを使用する

2023 年 2 月 6 日

以下のマクロをステージ・プロパティーまたはトランスフォーマー関数に追加できます。

• DSProjectId
• DSJobRunId
• DSJobId

これらのマクロは、引数を必要とせずに DataStage 関数および出力データとして機能し、 DataStage ジョブおよびフローのセットアップを単純化します。

詳しくは、 マクロを参照してください。

DataStage ステージの入力列の編集

2023 年 1 月 20 日

DataStageで、ステージの「入力」タブを使用して列を編集できるようになりました。 変更がフローの前のステージに伝搬されます。

メタデータ・インポートの新規オプション (IBM Knowledge Catalog)

2023 年 1 月 19 日

メタデータ・インポートのターゲット・プロジェクトまたはカタログに失効したデータが含まれないようにするために、再インポートできないデータ資産をクリーンアップするようにインポートを構成できるようになりました。 メタデータ・インポートの再実行時に、データ・ソースで使用できなくなった資産、インポート・スコープから削除された資産、またはその両方をインポート・ターゲットから削除する場合に選択します。 『メタデータのインポート』を参照してください。

Decision Optimization エクスペリメントからプロジェクトにデータをエクスポートします。

2023 年 1 月 18 日

Decision Optimization エクスペリメントの「データの準備 (Prepare data)」ビューまたは「ソリューションの探索 (Explore solution)」ビューから、表をプロジェクトにエクスポートできるようになりました。 これにより、他のモデルまたはサービスでデータを再利用できます。 Decision Optimization Python クライアントを使用してデータをエクスポートすることもできます。

Decision Optimization実験からのデータのエクスポートを参照。
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更新されたデータ・ファブリックのユース・ケース

2023 年 1 月 12 日

データ・ファブリックのユース・ケースが更新され、製品の使用方法がより適切に反映されるようになりました。

• データ統合: このユース・ケースには、パイプラインが含まれるようになりました。
• データ・ガバナンス: このユース・ケースには Match 360が含まれるようになりました。
• AI ガバナンス: このユース・ケースでは、実動における AI モデルのモニター、保守、自動化、および管理に焦点を当てています。
• Data Science and MLOps: この新しいユース・ケースでは、データ分析とモデル作成を操作する方法について説明します。

データ・ファブリックのユース・ケースを参照してください。

ブランドをサポートするように Web ブラウザーをカスタマイズする

2023 年 1 月 12 日

管理者は、カスタム製品名、ロゴ、およびその他のグラフィックスを追加して、 Cloud Pak for Data as a Service用の Web ブラウザーのブランド設定をカスタマイズできます。

Web ブラウザーのブランド設定のカスタマイズを参照してください。

DataStage でさらに多くのデータ・ソースに接続します。

2023 年 1 月 6 日

これで、以下のデータ・ソースからのデータを DataStage フローに組み込むことができます。

• Dremio
• SingleStoreDB

DataStage コネクターの完全なリストについては、 『DataStage コネクター』を参照してください。