新機能

最終更新: 2025年3月27日
新機能

Cloud Pak for Data as a Serviceやwatsonx.aiStudio (旧Watson Studio)、watsonx.aiRuntime (旧Watson Machine Learning)、DataStage,、IBM Knowledge Catalog などのサービスの新機能やアップデートについては、毎週チェックしてください。

ヒント: 場合によっては、更新後に特定のアクションを実行する必要があります。 必要なアクションをすべて表示するには、このページで「アクションが必要」を検索します。

2025年3月28日までの週

Data Privacyに関するデータ保存場所と主権に関する規則の廃止

2025年3月25日

データロケーションと主権ルールは、 データ資産ロケーションまたは主権に基づく属性ベースのアクセス制御を提供する実験的な機能である。 これらのデータロケーションと主権に関するルールは、現在では非推奨となっている。

非推奨化に関するご質問やご不明な点がございましたら、 サポートチケットを開いていただくことができます

2025年3月21日までの週

より多くのデータベースに分析出力を書き込む ( IBM Knowledge Catalog )

2025年3月20日

高度なプロファイリングやデータ品質ルールの実行による分析出力を、 Amazon RDS for Oracle または Amazon RDS for PostgreSQL データベースにも書き込めるようになりました。

詳細については、 キュレーションとデータ品質に関してサポートされているデータソースを参照のこと。

データ品質ルールの出力テーブルの強化 ( IBM Knowledge Catalog )

2025年3月20日

特定のパラメータを指定して、ルールの出力テーブルに動的な名前を生成できるようになりました。 また、このようなテーブルをプロジェクトに追加するかどうかを選択できるようになりました。 自動的に追加されることはなくなった。

ルール出力テーブルの一貫した設定のために、プロジェクト管理者がプロジェクトのデフォルト設定を構成できるようになりました。 個々のルールに対して、これらの設定を上書きすることは可能です。

詳細については、 データ品質ルールの出力設定の構成およびデータ品質のプロジェクト設定を参照してください。

新機能と強化された機能 Data Virtualization

2025年3月17日

注:

最新のリリースでは、 Cloud Pak for Data as a Service とやり取りするサービスIDに追加の権限を割り当てる必要があります。 Data Virtualization インスタンスのアップグレードをリクエストする前に、このタスクを完了させてください。 Data Virtualization のアップグレードに必要なサービスIDの権限の割り当て を参照してください。

Data Virtualization では、以下の新機能および機能強化をご利用いただけます

Satellite コネクタを使用して、オンプレミスのデータソースに安全に接続

Satellite コネクタを使用して、 Apache Hive、 Apache Impala、 Db2、 PostgreSQL などのオンプレミスデータソースに安全に接続できるようになりました。 Satellite コネクタは、オンプレミスとクラウドのデータソース間のシームレスな統合を可能にしながら、すべてのデータが確実に安全に暗号化された状態を維持します。 詳細については、「 IBM Cloud Satellite コネクタを使用したデータソースへのアクセス 」を参照してください。

クエリーのパフォーマンスを向上させるためのオートキャッシュ

オートキャッシングを有効にすると、キャッシュの作成から削除までのライフサイクル全体を自動化することができます。 オートキャッシュは、キャッシュ推奨エンジンを活用してクエリの負荷を分析し、推奨事項に基づいて自動的にキャッシュを作成します。 オートキャッシュは、もはや有益でないと判断した場合は、それまでに作成したキャッシュも削除します。 この機能の一部として、キャッシュの名前と更新スケジュール、オートキャッシュを実行する頻度、オートキャッシュが使用できるストレージ容量、オートキャッシュに分析させたいワークロードのクエリの種類をカスタマイズすることができます。 オートキャッシュはデフォルトでは無効になっていますが、キャッシュ管理ページから有効にすることができます。 詳細については、 オートキャッシュ機能 Data Virtualization をご覧ください。

Hive、 Impala、Sparkデータソースの Kerberos 認証によるセキュリティ強化

Satellite コネクタとリモートエージェントを使用して、 Apache Hive、 Apache Impala、 Apache Spark のデータソースに対して、クラウド上で Kerberos 認証を設定できるようになりました。 詳細は、「 Kerberos 認証を有効にする 」を参照してください。

データ保護規則を徹底する Cloud Pak for Data as a Service

新しい Cloud Pak for Data as a Service データデータ・ソース定義 (DSD)を適用 IBM Knowledge Catalog データ保護ルールは一貫しており、 Cloud Pak for Data、オブジェクトをクエリするかどうかに関係なく Data Virtualization またはカタログまたはプロジェクトでプレビューします。 Data Virtualization インスタンスをプロビジョニングまたはアップグレードすると、DSDが自動的に作成されます。 詳細については、「データ保護ルールによる仮想データの管理 」を参照してください。

複数のカタログをサポートする以前の Presto およびDatabricksカタログからテーブルを照会する

Presto とDatabricksのカタログから作成した仮想テーブルは、現在、完全にアクセス可能になりました。 カタログフィルタにどのような変更を加えても、これらのテーブルに対してクエリを実行することができます。 つまり、既存のクエリの機能を確保するために、以前の Presto またはDatabricksカタログに切り替える必要はありません。 詳細については、 サポートされているデータソース Data Virtualization をご覧ください。

個人認証情報を使って、個々のデータソースへのアクセスや操作を許可するユーザーを管理します

データソースを追加する際に個人用認証情報を定義すると、そのデータソース上のテーブルのリストやスキーマのリストなど、すべての操作にその個人用認証情報が使用されます。 詳細は、「データソース接続のアクセス制限 」を参照してください。

Presto とDatabricksのカタログの視認性を強化

Presto とDatabricksのウェブクライアントでは、現在、選択したカタログ名がExploreビューのブレッドクラムと、Listビューの各スキーマ名の横に表示されるようになりました。

データソースの更新

以下のデータソースに接続し、データを照会できるようになりました

  • REST API
  • Apache Spark
  • Presto
  • SAP HANA

詳細については、 サポートされているデータソース Data Virtualization をご覧ください。

フェッチフェーズで失敗したクエリのトラブルシューティング

フェッチフェーズのエラー情報を使用して、クエリが失敗する理由を判断できるようになりました。 フェッチの段階で接続エラーなどの問題が発生すると、クエリが停止し、エラーが返されます。 エラーに関連付けられたSQLの状態を確認することで、クエリが停止した理由を確認できます。

フェッチフェーズの警告は、ネットワークの混乱、リソース枯渇の問題(スレッドやメモリの制約など)、SQL例外、リモートデータソース自体に起因する警告など、さまざまな潜在的な問題を警告します。

クエリの問題や潜在的な問題を把握するには、フェッチフェーズの警告に加えてフェッチフェーズのエラーも使用します。

詳細は、「フェッチフェーズの警告とエラー 」を参照してください。

プッシュダウンの強化により、クエリーのパフォーマンスが向上

プッシュダウンを使用するクエリのパフォーマンスを向上させます。 クエリプッシュダウンは、クエリ時間とメモリ使用量を削減する最適化機能です。 Data Virtualization 現在、以下の機能強化が含まれています

  • Oracle データソースに接続する際には、OLAP機能をサポートします。 このサポートには、OLAP関数指定のクエリで使用されるMIN、MAX、SUM、COUNT、COUNT_BIG、ROW NUMBER/ROWNUMBER、RANK、DENSERANK、DENSE_RANK、STDDEV_SAMP、PERCENTILE_CONT、PERCENTILE_DISC、PERCENT_RANKの機能が含まれます。 詳細は、 OLAP仕様書をご覧ください。
  • Oracle データソースへの共通部分式プッシュダウン。
  • CAST、TRIM、BITAND など、その他のさまざまな文字列関数にプッシュダウンを使用します。
  • Salesforce.com と Db2 for i のデータソース接続は、単一ソーステーブルのクエリパフォーマンスを向上させるために、より多くのデータソース機能を活用できるよう最適化されました。
  • プッシュダウンモードでは、以下の状況でクエリーのパフォーマンスが向上します
    • IN 述語を使用してリモートデータソースの文字列データを照会する場合。 IN 述語の詳細については、 Db2 のドキュメントの IN 述語を参照してください。
    • Select リストの列の合計幅が32,000を超えるデータを照会する場合。
    • 共通部分式(CSE)プッシュダウン機能を使用する場合。
    • クエリで数値データ型の関数を参照する場合。 クエリで日付と時刻の型関数を参照する場合。

クエリのパフォーマンスを向上させるため、Max Pushdownモードが自動的に有効になります

クエリのパフォーマンスを向上させるため、新規インストールではデフォルトでMax Pushdownモードが有効になっています。 Data Virtualization Manager のロールを持つユーザーは、クエリモードをMax ConsistencyからMax Pushdownに変更できます。 詳細については、「クエリモードの設定 」を参照してください。

ユーザーに適用されるデータ保護ルールを表示する

特定のユーザーの Data Virtualization オブジェクトに適用されるデータ保護ルールの詳細は、EXT_AUTHORIZER_EXPLAINストアドプロシージャを使用して確認できます。 詳細は、 EXT_AUTHORIZER_EXPLAIN を参照してください。

個々のデータソースへのアクセスと操作を管理する

データソースへのアクセス制限により、共有認証情報を使用する個々のデータソース接続へのアクセスを明示的に管理することができます。 データソース接続のコラボレーターとして、ユーザー、ユーザーグループ、およびロールを割り当てることができます。 データソース接続にアクセスできるのは、その協力者のみです。 データソース上で実行可能な操作を管理するために、コラボレーターに特定の権限を割り当てます。 これにより、権限と役割を分離することが可能になり、マネージャーなどの役割を割り当てられた一部のユーザーは、他のマネージャーユーザーとは異なるデータソース接続にアクセスし、操作を行うことができます。 詳細は、「データソース接続のアクセス制限 」を参照してください。

IBM Knowledge Catalog Data Virtualization のデータには、常にデータ保護ルールが有効になっています

IBM Knowledge Catalog と Data Virtualization が同じ Cloud Pak for Data のインスタンスにインストールされている場合、 IBM Knowledge Catalog が有効になり、 Data Virtualization のデータに自動的に適用されます。 詳細については、「データ保護ルールによる仮想データの管理 」を参照してください。

管理されていないオブジェクトを保護する

IBM Knowledge Catalog のデータ保護ルールが Data Virtualization に設定されている場合、ガバナンス対象のカタログに公開されていない仮想オブジェクトは、ルール設定のデフォルトのデータアクセス規約設定に従うようになりました。 詳細は、「データのアクセスを許可および拒否する方法 」を参照してください。

データ保護ルールのエラー報告の改善

データ保護ルールの施行に関連するエラーについて、より詳細な情報を提供する改善されたエラー報告にアクセスできるようになりました。 詳細は、クエリを実行すると SQL5105N エラー が表示されるを参照してください。

Data Virtualization カタログ内の接続は、プラットフォーム接続を参照するようになりました

カタログにオブジェクトを公開すると、その公開から作成される Data Virtualization 接続は、Platform接続のメインの Data Virtualization 接続を参照するようになりました。 つまり、個人情報などの情報は、 Data Virtualization プラットフォーム接続で一度だけ定義または更新すればよいのです。 すべての参照接続は、メインの Data Virtualization 接続に変更が加えられると、自動的に変更を反映するようになりました。

マネージャーの役割に対するセキュリティ強化

新たにプロビジョニングされた Data Virtualization サービスインスタンスでは、マネージャーロールはもはやすべてのデータにデフォルトでアクセスできなくなりました。 DATAACCESS Db2 の権限はマネージャーの役割から削除されます。 マネージャーユーザーは、自身が所有するデータや割り当てられたデータには引き続きアクセスできます。 詳細は、「マネージャーロールからのデータアクセス権限の取り消し 」を参照してください。

機密データのプライバシーを強化するために、マルチバイト文字をマスクする

記号、中国語やアラビア語などの非ラテン文字、数学記号で使用される特殊文字などのマルチバイト文字について、部分的な墨消しと基本的な難読化を行うことができるようになりました。 マルチバイト文字を含むその他のマスキング方法は、文字「X」でマスキングされます。 詳しくは、 仮想データのマスキングを参照してください。

プロファイリング結果のセキュリティ強化により、 Data Virtualization ビュー

ビューのプロファイリング結果による予期せぬ価値分布への露出を防ぐため、すべてのユーザーは、すべてのカタログおよびプロジェクトにおける Data Virtualization ビューのプロファイリング結果へのアクセスを拒否されます。

2025年3月14日までの1週間

Gen AI ベースのメタデータ強化機能がすべての地域で利用可能になりました。( IBM Knowledge Catalog )

2025年3月14日

IBM Knowledge Catalog におけるセマンティックおよびAIによるデータ強化のオプションは、現在、フランクフルト、ロンドン、東京の各リージョンでもご利用いただけます。

より多くのデータソースで追加のエンリッチメントとデータ品質機能を使用する ( IBM Knowledge Catalog )

2025年3月14日

以下のデータソースでデータ品質ルールを強化または実行する際のオプションが追加されました

Amazon RDS for Oracle
Amazon RDS for Oracle データベースからメタデータを充実させ、クエリベースデータ資産を作成します。
Amazon RDS for PostgreSQL
資産に対してデータ品質ルールを実行し、 Amazon RDS for PostgreSQL データベースからクエリベースデータ資産を作成します。
Snowflake
分析出力を Snowflake のデータストレージに書き込む。

詳細については、 キュレーションとデータ品質に関してサポートされているデータソースを参照のこと。

2025年3月7日までの1週間

実行時の列伝播機能により、 DataStage 資産 リネージュ生成できるようになりました

2025年3月7日

Cloud Pak for Data フローおよび実行時列伝播(RCP)機能が有効になっているジョブについては、 IBM DataStage、 リネージュインポートできます。 詳しくは、 IBM DataStage Cloud Pak for Data 接続を参照。

リネージュメタデータ・インポートのための新しい Google BigQuery データ・ソース

6 2025年3月

Google BigQuery データソースからリネージュメタデータをインポートできるようになりました。 データがインポートされたら、それを系統グラフで視覚化することができる。

詳しくは、以下を参照してください。

コードスニペットは現在、 Decision Optimization の実験で利用可能です

2025年3月5日

実験用UIで Decision Optimization モデルを構築する際、 Python DOcplexまたはOPLモデル用のコードスニペットが使用できるようになりました。 コードスニペットを使用すると、最初からすべてのコードを入力しなくても、コードを追加・編集できるため、モデル構築をより迅速に行うことができます。

詳細は、「モデル構築用のコードスニペット 」を参照してください。

2025年2月28日までの1週間

ランタイムの削除 23.1

2025年2月27日

IBM のサポート 23.1 は、 watsonx.ai のランタイムおよび watsonx.ai Studioから2025年4月17日に削除されます。 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、IBMRuntime24.11に切り替えてください。

プロジェクトライブラリ(project-lib)の非推奨化

2025年2月24日

プロジェクトライブラリは非推奨です。 Runtime 25.1 以降、ライブラリは新しいランタイムのバージョンには含まれません。 24.1 までの既存のランタイムバージョンには、非推奨のライブラリが引き続き含まれますが、ibm-watson-studio-lib ライブラリを使用するようにコードを書き換えることを検討してください。

コードの移行方法については、こちらをご覧ください

2025年2月21日までの1週間

メタデータを視覚化するリレーションシップエクスプローラー

2025年2月21日

データ理解をサポートするリレーションシップエクスプローラーが利用可能になりました。 この新機能は、メタデータの視覚化、探索、管理を支援します。 ガバナンスの成果物とデータ資産の相互関係をひとつのビューで確認できます。

詳細については、「関係」 を参照してください。

Assign aliases for more complete lineage in Manta Data Lineage

2025年2月21日

複数のシステムやテクノロジーを接続する複雑なデータ環境では、システム接続の欠落により、 リネージュ不完全に見えることがあります。 システムにエイリアスを割り当て、これらのギャップを埋め、より完全で正確なクロスシステム リネージュを生成できるようになりました。

詳細は、「エイリアスの割り当ての設定」 を参照してください。

2025年2月14日までの1週間

scikit-learnとXGBoostからONNX形式に変換したモデルを展開する

2024年2月13日

scikit-learnとXGBoostをONNX形式に変換した機械学習モデルと生成型AIモデルを展開し、推論用エンドポイントを使用できるようになりました。 詳細については、 ONNX形式に変換されたモデルのデプロイを参照してください。

IBM Knowledge Catalog Manta Data Lineage はトロント地域でもご利用いただけるようになりました

2025年2月14日

IBM Knowledge Catalog Manta Data Lineage は、トロントのデータセンターでもご利用いただけるようになりました。 登録時に、希望する地域としてトロントを選択することができます。

トロント地域でご利用いただける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提供状況」 をご覧ください。

scikit-learnとXGBoostからONNX形式に変換したモデルを展開する

2024年2月13日

scikit-learnとXGBoostをONNX形式に変換した機械学習モデルと生成型AIモデルを展開し、推論用エンドポイントを使用できるようになりました。 詳細については、 ONNX形式に変換されたモデルのデプロイを参照してください。

SPSS Modeler のチュートリアルビデオを更新しました

2025年2月11日

SPSS Modeler について 、 SPSS Modeler チュートリアルの更新された動画で見て学びましょう。

2025年2月7日までの1週間

Default Inventory replaces Platform Asset Catalog in watsonx.governance

2025年2月3日

AIユースケース、サードパーティモデル、添付ファイル、レポートなどの watsonx.governance アーティファクトを保存するためのデフォルトのインベントリが利用可能になりました。 デフォルトのインベントリは、ガバナンスアーティファクトの保存先として、Platformアクセスカタログまたは IBM Knowledge Catalog への以前の依存関係をすべて置き換えます。

2025年1月21日までの1週間

Manta Data Lineage シドニー地域でも利用可能になりました

2025年1月21日

Manta Data Lineage シドニーデータセンターでも利用可能になりました。 ご登録の際、ご希望の地域としてシドニーをお選びいただけます。

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。

2025年1月17日までの1週間

CatBoost と LightGBM からONNX形式に変換されたモデルを展開する

2024年1月15日

CatBoost と LightGBM をONNX形式に変換した機械学習モデルと生成型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。 詳細については、 ONNX形式に変換されたモデルのデプロイを参照してください。

新しい評価スタジオのチュートリアルと動画

2025年1月13日

新しい「Evaluation Studio」チュートリアルとビデオで、生成型AIアセットのパフォーマンスを評価し比較する方法を学んでください。

新しいチュートリアル
チュートリアル 説明 チュートリアルの専門知識
迅速なパフォーマンスを比較する ユースケースに適した定量的な指標とカスタマイズ可能な基準で、生成型AI資産を評価し比較します。 Evaluation Studio を使用して、複数のアセットのパフォーマンスを同時に評価します。

Data Privacyに関するデータ保存場所と主権に関する規則の廃止

2025年1月13日

データロケーションと主権に関するルールは、データ資産のロケーションまたは主権に基づいて、属性ベースのアクセス制御を提供する実験的な機能です。 これらの実験的な機能は廃止予定であり 、2025年3月に削除される可能性があります。 詳細は、 データ保存場所のルール(実験的 )をご覧ください。

非推奨化に関するご質問やご不明な点がございましたら、 サポートチケットを開いていただくことができます

2024年12月20日までの週

ONNX形式に変換されたモデルをデプロイする

2024年12月20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。 詳細については、 ONNX形式に変換されたモデルのデプロイを参照してください。

マルチソース SPSS Modeler フローの展開

2024年12月20日

モデルにデータを提供するために複数の入力ストリームを使用する SPSS Modeler フローの配置を作成できるようになりました。 詳細については、「 マルチソース SPSS Modeler フローの展開 」を参照してください。

2024年12月13日までの週

血統メタデータ・インポートのための新しいデータ・ソース

2024年12月12日

以下のデータソースから血統メタデータをインポートできるようになりました。 データがインポートされたら、それを系統グラフで視覚化することができる。 詳細については、 キュレーションとデータ品質に関してサポートされているデータソースを参照のこと。

データ品質のモニタリングと修復ワークフロー IBM Knowledge Catalog

2024年12月12日

組織にとって最も重要なデータに品質改善の努力を集中させるために、重要なデータ要素を特定し、期待される品質を定義し、データ品質の問題の是正を確実にする。

データ品質SLAルールを構築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一環として、重要なデータの品質を特定の品質基準に照らして監視する。
  • 品質が期待に満たない場合、改善ワークフローをトリガーする。 デフォルトの修復ワークフローを使用することも、カスタムワークフローを作成することもできます。

監視対象のデータ資産のデータ品質ページでは、SLAルールの遵守または違反に関する情報や、修復タスクのステータスを確認できます。

画面キャプチャは、データ品質ページのSLAルール・コンプライアンス情報と、SLAルールのドリルダウン情報を示しています。

詳しくは、以下を参照してください。

メタデータ・エンリッチメントの結果から、提案された名前と説明を削除 IBM Knowledge Catalog

2024年12月12日

メタデータエンリッチメントの結果で、 メタデータを拡張するオプションでエンリッチメントを実行したときに提案された表示名や説明を一括で削除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結果を一括変更する 」を参照してください。

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12月12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、現在すべての地域で利用可能です。

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 12 月 09 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、現在すべての地域で利用可能です。

マスキング・フローの機能の廃止

11 2024年12月

以下の機能は非推奨であり、現在は削除されています:

  • データを難読化するためのリバーシブルオプションが削除され、後でマスキングを元に戻すことができるようになりました。
  • 可逆暗号化は、マスキング・フローを作成することでデータのコピーを作成し、一方向ハッシュ・トークナイゼーションで柔軟なコンプライアンスを実現するために利用できなくなった。
  • 可逆マスクされたデータを復号化することはできなくなりました。

SPSS Modeler チュートリアルの更新

11 2024年12月

最新の SPSS Modeler チュートリアル 15を試して、 SPSS Modelerを実際に体験してください。

IBM Knowledge Catalogはシドニー地域でご利用いただけます

2024 年 12 月 09 日

IBM Knowledge Catalogはシドニーのデータセンターでも利用できるようになった。 ご登録の際、ご希望の地域としてシドニーをお選びいただけます。

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。

IBM DataStageはシドニー地域でご利用いただけます

2024 年 12 月 09 日

DataStageは現在、シドニーのデータセンターで一般的に利用可能だ。 ご登録の際、ご希望の地域にシドニーをお選びいただけます。

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。

IBM watsonx.governanceはシドニー地域でご利用いただけます

2024 年 12 月 9 日

IBMの watsonx.governanceは現在、シドニーのデータセンターで一般的に利用できる。 ご登録の際、ご希望の地域にシドニーをお選びいただけます。

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。

2024年12月06日までの週

血統メタデータ・インポートのための新しいデータ・ソース

2024 年 12 月 06 日

以下のデータソースから血統メタデータをインポートできるようになりました。 データがインポートされたら、それを系統グラフで視覚化することができる。 詳細については、 キュレーションとデータ品質に関してサポートされているデータソースを参照のこと。

IBM Cloud Object StorageLiteプランの廃止についてIBM Knowledge Catalog

2024 年 12 月 05 日

2024年7月1日以前にプロビジョニングされた期間無制限のCloud Object StorageLiteプランは非推奨となり、2024年12月15日以降に削除される可能性があります。 データおよびその他の資産を保持するには、2024年12月15日までにCloud Object Storageをスタンダードプランにアップグレードする必要があります。 Cloud Object StorageプランをStandardにアップグレードしない場合、2024年12月15日以降、ワークスペースにアクセスできなくなり、データが永久に削除される可能性があります。 詳細については、Lite plan (廃止予定)を参照のこと。

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:

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。

2024年11月29日までの週

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。

2024年11月25日の週

Watson Queryサービスの名称変更

2024年11月25日

Watson Query サービスは Data Virtualization に名称変更されました。

2024年11月22日までの週

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。

2024年11月15日までの週

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。

2024年11月8日までの週

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。

2024年11月1日までの週

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。

2024年10月25日までの週

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。 Decision Optimizationのテーブル比較を示すスクリーンショット
詳しくは、 シナリオ表の比較を参照。

2024年10月18日までの週

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。

2024年10月11日までの週

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。

2024年10月4日までの週

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:

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。

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。

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。

2024年9月27日までの週

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。

2024年9月20日までの週

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。

2024年9月13日までの週

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。

2024年8月30日までの週

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。

2024年8月23日までの週

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。

2024年8月16日までの週

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。

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。

2024年7月26日までの週

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。

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、「Cloud Pak for Data as a Service用の「RStudioIDEは、2024年7月29日に「RStudioサーバー「2024.04.1およびR「4.3.1」に更新される。 RStudioの新バージョンでは、多くの機能強化とセキュリティ修正が行われています。 詳細は、RStudioServer2024.04.1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RStudioIDE を起動する場合、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RStudioServer によってピックアップされるようにします。

2024年7月12日までの週

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。

2024 年 7 月 5 日までの週

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。

2024 年 6 月 21 日までの週

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。

プロファイルおよび設定からタスク資格情報を作成する方法を示すスクリーン・ショット

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。

2024 年 6 月 7 日までの週

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。

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。

2024 年 5 月 31 日までの週

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するMilvus

2024 年 5 月 31 日

Milvus 接続を使用して、 Milvus ベクターストアにアクセスするための認証情報と接続の詳細を保存し、その正確性を確認します。 詳しくは、 Milvus接続を参照。

2024 年 5 月 24 日までの週

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。

2024 年 5 月 10 日までの週

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。

2024 年 4 月 26 日までの週

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。

2024 年 4 月 19 日までの週

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。

メイン・ナビゲーション・メニューの AI ユース・ケース

2024 年 4 月 12 日までの週

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。

2024 年 4 月 5 日までの週

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。

接続プロパティー

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。

2024 年 3 月 22 日までの週

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で、 Delta Lake または Apache テーブル形式を使用する

2024 年 3 月 22 日

Amazon S3 と Apache HDFSに、 Delta Lake と Apacheのテーブルフォーマット用のプロパティが追加されました。 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。

2024 年 2 月 23 日までの週

新しい Watson OpenScale チュートリアルと動画

2024 年 2 月 23 日

新しい Watson OpenScale ートリアルで、公平性、正確性、ドリフト、説明可能性を評価するための機械学習モデルの学習方法をご覧ください。

新しいチュートリアル
チュートリアル 説明 チュートリアルの専門知識
機械学習モデルを評価する モデルをデプロイし、デプロイしたモデルのモニターを設定し、モデルを評価します。 ノートブックを実行してモデルを構成し Watson OpenScale を使用して評価します。

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。

2024 年 2 月 16 日までの週

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。

2024 年 2 月 9 日までの週

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。

Data Refinery Spark 環境

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。

2024 年 2 月 2 日までの週

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。

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。

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。

Dremio ソフトウェア: ポート番号を更新します。

Flight で使用される新しいデフォルト・ポート番号は 32010です。 ポート番号は、 dremio.conf ファイルで確認できます。 詳しくは dremio.confによる設定を参照してください。

さらに、Dremio は IBM Cloud Satellite との接続をサポートしなくなりました。

Dremio Cloud: 認証方式およびホスト名を更新します。

  1. Dremio にログインし、個人用アクセス・トークンを生成します。 手順については、パーソナル・アクセストークンを参照してください。
  2. Cloud Pak for Data as a Service の 「接続の作成: Dremio」 フォームで、認証タイプを 「個人アクセス・トークン」 に変更し、トークン情報を追加します。 ( ユーザー名とパスワード の認証を使用して Dremio Cloud インスタンスに接続することはできなくなりました。)
  3. 「ポートは SSL 使用可能」を選択します。

Dremio Cloud インスタンスにデフォルトのホスト名を使用する場合は、以下のように変更する必要があります。

  • sql.dremio.clouddata.dremio.cloud に変更します。
  • sql.eu.dremio.clouddata.eu.dremio.cloud に変更します。

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。

2024 年 1 月 26 日までの週

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。

2024 年 1 月 19 日までの週

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。

2024 年 1 月 12 日までの週

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。 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。