注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。
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まもなく一般提供される Linter で実行可能な推奨事項を生成する [GA]
公開日: 2024-09-24
10月7日の週に、すべてのエンロールメントで Linter の一般提供を開始します。この変更には、UI の更新、スケーラビリティの改善、推奨事項の表示機能、ユーザーが推奨事項に対応するための修正アシスタントが含まれます。Linter は、ワークフローの設計によって不要なコストが発生している場合、Palantir プラットフォームの最新機能が使われていない場合、またはベストプラクティスに従っていない場合に、明確な方針に基づく実行可能な推奨事項を生成します。これらの推奨事項を使用することで、コストを削減し、オントロジーを最適化し、エンロールメント全体でパイプラインの安定性と回復力を高めることができます。
Linter を使用すると、Palantir プラットフォームが提供する幅広い機能への理解を深めながら、ユースケースの目標達成に役立つ可能性のあるプラットフォームの更新を監視できます。Linter はデフォルトで有効になっています。プラットフォーム管理者は、該当する組織の Control Panel > アプリケーションへのアクセスに移動し、Linter の横にある管理オプションを選択することで、ユーザーグループの Linter へのアクセスを設定できます。
Linter はなぜ作られたのですか？
Palantir プラットフォームはワークフローをホストするのに最適な場所です。アプリケーションの開発者は最適化されたワークフローの設計を目指していますが、実際には、設計上の判断が運用時には最適でないと判明することがあります。この問題に対処するために、利用可能な技術をワークフローで活用し、リソースと機能をより効率的に使用して同じ結果を達成できるよう、Linter を作りました。
Linter はいつ使用すべきですか？
Linter は、Palantir プラットフォームを使いはじめたばかりでも、すでに複雑で広範なワークフローを運用していても、いつでも使用できます。Linter は新しいワークフローと既存のワークフローを監視し、継続的に推奨事項を提供します。定期的にスイープを実行して、エンロールメントの状態を分析します。これらのスイープでは、事前定義されたルールに一致するリソースの一覧を特定し、スイープ結果に基づいて推奨事項の一覧を生成します。
対応済みの推奨事項の数を表示する Linter の影響追跡 UI
Palantir プラットフォームの機能は頻繁に更新されるため、Linter のスイープ結果は動的であり、日ごとに変わる可能性があります。これらの変更に対応するために、スペースに属するプロジェクト内の Foundry リソースを対象として定期的にスイープを実行するスイープスケジュールを設定できます。
スイープスケジュールのサンプル、新しいスケジュールを生成するオプション、アクションドロップダウン、最近のスイープのステータス
コストを削減し、ワークフローを最適化する
ベータ版の Linter を使用したユーザーは、クラウドコストにおける大量の無駄なコンピュート時間を調査して削減し、定量的な改善を実現しました。顧客への効果はプラットフォームの使用量と相関しますが、開発者数が比較的少ないエンロールメントでも、Linter を活用してクラウドコストの目標を達成しています。
対応済みの推奨事項の数を表示する Linter の影響追跡 UI
Linter の推奨事項を調査して対応するためのスプリントを設けた顧客もいれば、Linter をリソース使用の支援ツールとして位置付け、より長い期間にわたって取り組んだ顧客もいます。現在、多くの顧客が、Palantir プラットフォームの活用における中核的な取り組みとして、Linter の推奨事項への対応に時間を割いています。
コスト削減に加えて、Linter は Palantir プラットフォームで新たに利用可能になった機能を使用するためのワークフロー更新の推奨にも使われています。これには、軽量トランスフォームや Spark のネイティブアクセラレーションを使用する機会が含まれます。いずれも今年の初めには存在していなかった機能です。
Linter のベータ版リリース以降、スケーラビリティの改善に加えて、次の機能が追加されました。
- データセットを軽量トランスフォームでビルドできるかを判定するルールの追加など、Linter のルールの拡充。
- 推奨事項に対する修正の生成とアクションの実行を効率化する修正アシスタントの導入。
- 影響追跡とスイープスケジュールの編集用ユーザーインターフェース。
Training アプリケーションで成功に向けた個別の学習パスにアクセスする [GA]
公開日: 2024-09-19
プラットフォーム内の Training アプリケーションは、今後数週間のうちに一般提供を開始します。Training アプリケーションは、データアナリストや AI エンジニアなどのロールに合わせたトレーニングパスを提供し、Palantir プラットフォームを最大限に活用する方法に関するコース、ドキュメント、リソースをまとめています。
また、管理者はこのアプリケーションを使用して、ユーザーがトレーニングをはじめる際に知っておくべき組織固有のドキュメントや手順を目立つように表示できます。
トレーニングアプリケーションで Palantir プラットフォームの使い方を学びます。
Pipeline Builder で GPT-4o のビジョン機能が利用可能に
公開日: 2024-09-19
Pipeline Builder に GPT-4o のビジョン機能が統合され、ワークフローでビジョンプロンプトの力を活用できるようになりました。LLM の力を使って画像ベースのワークフローを変革し、画像をモデルに渡して分析させ、視覚的な入力に基づく質問への回答を受け取ることができます。
LLM でビジョン機能を使用するには、まず Pipeline Builder パイプラインのデータセットノードに LLM を使用ノードを追加します。空のプロンプトの追加を選択して、LLM 設定画面を開きます。この画面で、Media Reference 列を入力データを指定してくださいセクションに追加し、モデルとして GPT-4o を選択します。
GPT-4o で画像を参照し、買い物カート内の商品の名前とブランドを返すように設定された LLM プロンプト。
画像ベースのメディアセットを LLM プロンプトで使用する場合は、まずメディアセットをテーブル行に変換するデータ加工を使用して、Media Reference 列を含むテーブルを出力します。その後、その列を LLM の設定に追加できます。
メディアセットをテーブル行に変換するデータ加工ボード。
Pipeline Builder のビジョン機能と、パイプラインで LLM を使用するその他の方法について、詳しくはこちらをご覧ください。
新しい翻訳機能で Workshop アプリケーションを簡単にローカライズ
公開日: 2024-09-17
アプリケーションの作成者は、新しい翻訳機能を使用して、Workshop アプリケーション内で使用される、サポート対象の文字列の種類に翻訳を追加できるようになりました。翻訳機能を使うと、手動で、または AIP Assist が有効なエンロールメントではその支援を受けて、Workshop アプリケーションをさまざまな言語に簡単にローカライズできます。
この機能を使用して Workshop アプリケーションを閲覧者のアカウントに設定された言語に翻訳している場合、閲覧者には、その言語に翻訳されたモジュールが表示されます。
この機能で翻訳できるコンテンツや、作成者としてこの機能を設定する方法の詳細は、翻訳機能のドキュメントを参照してください。
翻訳パネルが開かれ、画面のメインセクションに即時プレビューが表示されている Workshop アプリケーション。
Llama 3.1 70B Instruct および 8B Instruct LLM のサポートを一般提供開始
公開日: 2024-09-17
Llama 3.1 70B Instruct および 8B Instruct LLM ↗の一般提供が開始され、すべてのエンロールメントで有効にできるようになりました。Meta のこれらの新しいフラッグシップモデルは、業界のほかのトップモデルに匹敵する性能を備えています。エンロールメントの Palantir との契約にこれらのモデルの利用が含まれていない場合、エンロールメント管理者は、モデルを有効にする前に、AIP 設定の Control Panel 拡張機能で追加の契約追補に同意する必要があります。
このモデルは、Functions、トランスフォーム、ロジック、Pipeline Builder など、すべての Palantir AIP 機能で使用できます。
AWS Bedrock 経由の Claude 3.5 Sonnet および Claude 3 Haiku LLM のサポートを一般提供開始
公開日: 2024-09-17
AWS Bedrock 経由の Claude 3.5 Sonnet および Claude 3 Haiku の一般提供が、地理的制限のないすべてのエンロールメントで開始されました。また、地理的制限のあるエンロールメントでも、米国のすべてのリージョンと EU の一部のリージョンでこれらのモデルを利用可能で、ほかのリージョンのサポートも現在開発を進めています。詳細は、モデルの利用可能性に関する地理的制限のドキュメントを参照してください。
Anthropic のこれらの新しいフラッグシップモデルは、業界のほかのトップモデルに匹敵する性能を備え、画像認識を含むマルチモーダルワークフローをサポートします。各モデルの詳細は次のとおりです。
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Claude 3.5 Sonnet ↗: Sonnet は Anthropic のこれまでで最も知的かつ高度なモデルであり、多様なタスクと評価において卓越した機能を発揮します。また、Sonnet は標準的な画像認識ベンチマークで Claude 3 Opus を上回りました。これらの飛躍的な改善は、チャートやグラフの解釈など、視覚的な推論を必要とするタスクで最も顕著です。Claude 3.5 Sonnet は、不完全な画像からもテキストを正確に文字起こしできます。これは、テキストだけよりも画像、図、イラストから AI がより多くのインサイトを引き出せる可能性がある小売、物流、金融サービスにとって、中核となる機能です。
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Claude 3 Haiku ↗: Haiku は Anthropic の最も高速でコンパクトかつ低コストのモデルで、ほぼ瞬時に応答します。Haiku は、人間同士のインタラクションを模倣するシームレスな AI 体験を構築するための最適な選択肢です。企業は Haiku を使用して、コンテンツのモデレーション、在庫管理の最適化、迅速で正確な翻訳の生成、非構造化データの要約などを行えます。
エンロールメントの契約に Claude 3.5 Sonnet または Claude 3 Haiku の利用が含まれていない場合、エンロールメント管理者は、LLM を有効にする前に、AIP 設定の Control Panel 拡張機能で追加の契約追補に同意する必要があります。
このモデルは、Functions、トランスフォーム、ロジック、Pipeline Builder など、すべての AIP 機能で使用できるはずです。
安定性と速度が向上した、シンプルなモデルデプロイワークフローのご紹介
公開日: 2024-09-12
以前は、機械学習モデルをリアルタイム推論用にデプロイするには、本番運用向けのモデリングワークフローを管理するツールである Modeling Objectives を使ってライブデプロイを設定する手間と時間が必要でした。今回、Modeling Objectives のアプリケーションフローを経由せずに、モデルの概要ページからデプロイを開始または開始して実行をワンクリックするだけで、モデルをデプロイできるようになりました。また、インフラストラクチャにもさまざまな改善を加え、起動時間の短縮、よりシンプルな Functions 統合、Compute Modules によるオートスケーリング、自動アップグレード、推論の型安全性などを実現しています。
モデルの概要ページから直接モデルをデプロイできるようになりました。
自動アップグレードを簡素化し、ゼロまでオートスケールしてコストを削減する
モデルデプロイを、モデルの概要ページから完全に管理できるようになりました。同じインターフェースで、デプロイの開始と停止、モデルのスケーリング設定の更新、推論のテストを行えます。デプロイは Compute Modules に基づくようになったため、モデルの推論トラフィックと使用状況に応じてレプリカを動的に起動または削減するオートスケーリング機能を利用できます。
たとえば、特定の時間帯にのみリクエスト負荷が発生する場合、利用可能にするレプリカ数の範囲を設定し、実際のリクエスト量に合わせてスケーリングできるようになりました。モデルデプロイに対してクエリが行われない時間帯が定期的にある場合は、レプリカ数を最小でゼロまで減らすこともでき、コスト削減につながる可能性があります。
モデルデプロイのニーズに基づいて実行時のスケーリングとリソースの可用性を設定します。
モデルデプロイはユーザーのモデルブランチに追従するため、シームレスに更新できます。Code Repositories または Code Workspaces から新しいモデルバージョンを公開するだけで、既存のモデルデプロイがアップグレードされ、すべての下流ワークフローが常に最新のモデルを参照するようになります。
TypeScript リポジトリを必要としない Functions 統合
モデルデプロイを簡単に関数として登録し、Workshop 内で直接使用できるようになりました。これにより、TypeScript リポジトリの構築と使用にかかる時間と手間を省けます。さらに、表形式の入力と出力がサポートされ、Modeling Objectives アプリケーションで関数としてサポートされるモデルの種類が増えました。具体的には、pandas API（表形式の入力と出力）を持つモデルを Workshop アプリケーションに直接統合できるようになったため、pandas データフレームを TypeScript のパラメーターに変換するためのレイヤーが不要になりました。また、パラメーター形式の入力と出力を持つモデルも引き続きサポートされます。
ほかの API 形式については、API名を指定してモデルを公開できるため、Workshop で直接使用できない関数を利用できるようにする場合など、必要に応じて引き続き TypeScript リポジトリで使用できます。
モデルデプロイから関数を公開します。
大幅に向上した安定性と起動時間の短縮
モデリングインフラストラクチャの大きな変更として、完全にコンテナ化されたモデルも導入しました。モデルは、完全なモデル環境、アダプターインスタンス、モデルの重みをすべてまとめた Docker イメージとなり、起動時間の短縮を実現しています。さらに、コンテナ化されたイメージの起動には、Palantir プラットフォームへの接続は一切必要ありません。内部テストでは、ライブデプロイの準備に3分かかっていたのに対し、モデルデプロイはわずか1分で完全に準備が整いました。大規模で複雑な環境ほど、起動時間の短縮による効果が大きくなります。
保証される推論の型安全性
Apache Arrow を使用してモデルのコンテナと通信することで、推論の型安全性を保証できるようになりました。これにより、ユーザーの推論入力は、モデルアダプターの API で指定されたとおりの方法でモデルアダプターのロジックに渡されます。たとえば、モデルの API で Integer 型のパラメーターを渡すよう宣言されている場合、入力値は Integer 型にキャストされ、正常にキャストできない場合は例外がスローされます。また、日時とタイムスタンプの値も安全かつ正確に渡されるようになります。
データ型が正しくないことを示すエラーメッセージが表示されたモデル。
実用的なフレームグラフ可視化を備えたデバッグモード
直接のモデルデプロイに、新しいデバッグ機能が加わりました。モデルの推論の完全なフレームグラフを作成して表示できます。この機能により、モデルの各部分がどのように相互作用するかを確認できます。この新しい表示を活用すると、コードのどの部分が期待される速度より遅いのかを正確に把握でき、モデルのパフォーマンスを以前より簡単に反復的に最適化できます。
モデルデプロイの推論クエリのフレームグラフ表示。
モデルデプロイをはじめる
上記の機能を利用するには、最新の palantir_models ライブラリを使用して、モデルの新しいバージョンを必ず公開してください。これらの機能はオンプレミスのスタックではまだ利用できず、モデルデプロイがすべてのモデルタイプをサポートしているわけではない点にご注意ください。外部モデルと SparkML モデルは現在対象外です。
Python バージョン 3.8 は2025年1月31日に非推奨になります
公開日: 2024-09-12
オープンソース Python のサポート終了（EOL）スケジュールに合わせて、Palantir プラットフォームでは Python 3.8 が非推奨になります。これに伴い、コードリポジトリでは自動アップグレードが試行されます。コードワークブックと古い foundry_ml モデルでは、手動での対応が必要です。Python 3.9 以降では、Python の EOL に合わせた非推奨化スケジュールに厳密に従います。サポート対象のバージョンとそれぞれの非推奨化スケジュールについては、ドキュメントの Python バージョンのセクションを確認してください。リソースには、常にサポート対象の最新の Python バージョンを使用することを推奨します。
Python 3.8 が非推奨になるのはなぜですか？
オープンソース Python は、古い Python バージョンを毎年、サポート終了（EOL）に指定し ↗、公式サポートを終了します。Python 3.8 は EOL が近づいており、EOL に達した Python バージョンを使い続けると、セキュリティリスクにさらされます。また、オープンソースライブラリでは新しいリリースの開発が続けられており、これらの非推奨の Python リリースに対応しなくなるため、移行していないワークフローではチェックやジョブに失敗する可能性があります。
非推奨化はユーザーにどのような影響がありますか？
非推奨の Python バージョンを使用するリソースを所有している場合は、次の重要な日付に留意してください。
- 2025年1月31日： 非推奨の Python バージョンに依存するワークフローはサポート対象外となり、障害が発生してもサポートを受けられなくなります。Palantir と事前に合意した場合に限り、一部のリソースを許可リストに登録してサポートを延長できます。
- 2025年4月30日： Python 3.8 以前に依存するすべてのワークフローがサポート対象外となり、障害が発生する可能性があります。
Foundry リソースのサポート対象 Python バージョンへの移行
Foundry リソースの移行は、以下の方法で行われます。
- コードリポトリ：自動パッチプルリクエストの形で、自動アップグレードが試行されます。優先度に関係なく、Python 3.8 を使用するすべてのリソースで試行されます。
- その他のリソース：非推奨の Python バージョンからの移行手順を記載した情報バナーが表示されます。詳細については、トラブルシューティングガイドを確認してください。
現在、プラットフォームでサポートされている Python の最新バージョンは Python 3.11 です。
今後の Python バージョンの非推奨化
Python 3.9 以降では、Palantir プラットフォームは上流のサポート終了スケジュールに厳密に従い、上流でサポート終了に達した時点で、プラットフォーム内の Python バージョンを非推奨にします。詳細については、ドキュメントの Python バージョンを参照してください。
処理済みの行をスキップして Pipeline Builder の LLM ビルドを最適化する
公開日: 2024-09-10
Pipeline Builder で、Use LLM ノードと Text to Embeddings データ加工において、以前に処理した行をスキップできるようになりました。これにより、コストを削減し、パフォーマンスを向上できます。以前は、パイプラインのビルド時に各行が再処理されていました。今回、行の結果をキャッシュできるようになり、結果を保存して後続のビルドで再利用できます。すでに処理した行をスキップすることで、時間とコストの両方を削減できます。テストしたユースケースでは、ビルド時間が3時間からわずか20分に短縮されました。
はじめるには、Use LLM または Text to Embeddings の設定時に、行の再計算をスキップを有効にします。有効にすると、入力プロンプトに渡された列とパラメーターに基づいて、以前に処理した行と比較されます。列とパラメーターの値が一致する行では、以降のデプロイ時に再処理を行わず、キャッシュされた出力値が使用されます。
行の再計算をスキップオプション。
プロンプトの変更によりすべての行を再計算する必要がある場合、ユーザーはキャッシュを手動でクリアできます。この場合、LLM 表示の上部に警告バナーが表示されます。出力タイプが変わらない限り、ユーザーは以前にキャッシュされたすべての値を保持することもできます。
プロンプトまたはモデルの設定が変更されたことをユーザーに知らせる警告バナーが表示された LLM 表示。
パイプラインの Use LLM ノードと Text to Embeddings データ加工でこの機能を有効にして、ワークフローの効率を向上させ、計算コストを削減します。
Scheduling Calendar ウィジェットのご紹介
公開日: 2024-09-10
Workshop に Scheduling Calendar ウィジェットが登場しました。時間に関連付けられたオブジェクトを可視化し、操作するための新しい方法です。Scheduling Calendar では、イベントやタスクをすっきりと柔軟に表示できます。
Scheduling Calendar ウィジェット内のイベントの例。
Scheduling Calendar ウィジェットのユースケースの例：
- 予約や会議の日程調整
- タスクやマイルストーンの期限の追跡
- 従業員のシフト割り当ての表示
Scheduling Calendar ウィジェットの主な機能：
- イベントの日程を簡単に変更できる、直感的なドラッグアンドドロップ機能。
- 色分けやオブジェクトの詳細など、日程調整の判断に必要なコンテキストを提供する、カスタマイズ可能な表示オプション。
- 標準搭載の日、週、月単位の表示。
開発ロードマップでは次に何が予定されていますか？
今後の更新に向けて、現在、以下の機能の開発を積極的に進めています。
- Scheduling Calendar ウィジェット内で直接、アクションと Workshop イベントをトリガーする機能。
- Scenarios との統合により、スケジュールの変更をシミュレーションする機能。
詳細については、Scheduling Calendar ウィジェットのドキュメントを確認してください。
ライブログのご紹介 [GA]
公開日: 2024-09-03
Palantir エンロールメントの Builds アプリケーションで、ライブログ機能が利用可能になりました。ライブログでは、実行中のジョブの状況をリアルタイムで確認できます。データリソース全体でジョブがどのように進行しているかを詳しく監視できるほか、ストリームや Compute Module などの長時間実行されるタスクを調べることができます。
Builds アプリケーションのライブログ機能が、タスクレポートをリアルタイムで返す様子。
ユーザーによる制御を重視した設計
ライブログは、ユーザーが制御できるように設計されています。ログ表示の右上にある一時停止オプションを使うと、いつでもログを停止でき、同じ場所から簡単に再開できます。また、パラメーターと安全なパラメーターは、構造化された読みやすい JSON ブロックとして表示されるため、内容を把握しやすくなっています。
ライブログ表示の一時停止および JSON として形式設定オプション。
色分けによる状況の把握
ライブログでジョブを監視する主な利点の1つは、ビルドの問題を色分けで識別できることです。これらの色を使ってライブログフィード内の警告やエラーをすばやく特定し、ビルドを正常に完了するために必要な修正の優先順位を付けます。
ライブログフィードで色分けされたデバッグおよび警告アラートの例。
ライブログをはじめる
ライブログにアクセスするには、Builds アプリケーションに移動し、アクティブなジョブを表示します。次に、ログビューアーの右上にあるライブで表示を選択します。
アクティブなビルドのログ表示。右上にライブで表示オプションがあります。
ライブログと Builds アプリケーションの詳しくはこちらのドキュメントをご覧ください。
Foundry and AIP builder foundations バッジを取得する
公開日: 2024-09-03
公式の Palantir トレーニングサイト ↗で、新しい Foundry and AIP builder foundations クイズとバッジ ↗を公開しました。10問のクイズに挑戦して、LinkedIn の公式資格情報として共有できるバッジを取得しましょう。
LinkedIn プロフィールに資格情報として表示できるバッジ。
このクイズは、60分未満で Pipeline Builder、オントロジー、Workshop、Actions の概要を学べる Speedrun: Your First End-to-End Workflow ↗ コースを補完するものです。Foundry に慣れているユーザーであれば、Speedrun コースを修了しなくても、クイズに合格してバッジを取得できるはずです。また、カリキュラムの修了を認める公式証明書も授与されます。
このクイズで取得できる公式証明書の例。
Palantir Learn アカウントをお持ちでない場合は、無料で登録 ↗して、データエンジニアリング、エンドツーエンドのワークフロー構築、ソリューション設計、プラットフォーム管理など、幅広いトピックのトレーニングトラックや認定資格の取得をはじめることができます。
Pipeline Builder で複数の保護ブランチを使用する
公開日: 2024-09-03
Pipeline Builder で複数のブランチを保護できるようになり、ガバナンスを強化し、意図しない変更をより確実に防げるようになりました。保護ブランチはプルリクエストでのみ変更でき、変更をマージするには、指定された承認プロセスを経る必要があります。保護ブランチを導入することで、承認された変更のみが行われるようにし、データワークフローのセキュリティと整合性を高められます。
はじめるには、Pipeline Builder の設定 > ブランチの管理で保護ブランチを設定します。
設定ドロップダウンのブランチの管理オプション。
ブランチの保護タブを選択し、保護するブランチと必要な承認ポリシーを選択します。すべての保護ブランチに同じ承認ポリシーが適用されます。
2個の追加の保護ブランチと承認ポリシーのオプションが表示されたブランチの保護タブ。
複数の保護ブランチを使用して、意図しない変更のリスクを最小限に抑え、より適切に管理された開発環境を作り、安心して開発を進められるようにします。
その他の注目ポイント
分析 | Notepad
Notepad のテンプレート内のアンカーリンクを改善 | これまでは、テンプレートから新しいドキュメントを生成すると、アンカーリンクが元のテンプレートを指していました。今回の改善により、新しく生成されたドキュメント内のアンカーリンクが同じドキュメント内の位置を正しく参照するようになり、スムーズに移動できるようになりました。
Marketplace での Notepad オブジェクトメディアプレビューウィジェット | Notepad のバージョンでは、Marketplace 用のテンプレートでオブジェクトメディアプレビューがサポートされるようになりました。この改善前は、テンプレートを変更するたびに新しい Notepad ドキュメントを作成する必要がありました。Marketplace で Notepad のオブジェクトメディアプレビューを使用できるようになり、ワークフローが大幅に効率化されます。
アプリ構築 | オントロジー SDK
AIP Logic を活用した、オントロジー SDK 用の新しい Build with AIP パッケージのご紹介 | AIP Logic の機能を活用する、オントロジーソフトウェア開発キット（オントロジー SDK）用の新しい Build with AIP パッケージが利用可能になりました。この新しいパッケージは、以前にリリースされた オントロジー SDK 入門の Build with AIP パッケージを拡充し、任意の外部アプリケーションから Palantir AIP の機能を使用する方法を紹介します。たとえば、AIP Logic 関数の実行、LLM を使用してデータを拡充するクエリの呼び出し、AIP Logic の自動化を使用した「To-Do」アプリケーションの構築などです。新しい Build with AIP パッケージを使いはじめるには、まずプラットフォームのアプリケーションで Build with AIP ポータルを検索します。次に、「OSDK」を検索して、AIP Logic を活用したオントロジー SDK（OSDK） パッケージを見つけます。インストールを選択し、保存先の場所を指定します。インストールが完了したら、例を開くを選択し、ガイドに沿って構築をはじめます。
アプリ構築 | Workshop
Workshop のサイズ変更可能なセクション | Workshop では、絶対サイズを指定したセクションを、閲覧モードでユーザーがサイズ変更できるように設定できるようになりました。サイズ変更可能なセクションには、最小サイズと最大サイズの設定、アクセシビリティに対応したサイズ変更ハンドル、ヘッダー付きの折りたたみ可能なセクションの自動折りたたみ機能が備わっています。
横並びのフィルターリスト | フィルターリストのレイアウトで横並びの設定がサポートされるようになりました。このレイアウトでは、各フィルターが操作可能なタグ内に表示され、対応するフィルターにアクセスできます。
データ統合 | Pipeline Builder
Pipeline Builder でインターフェースを実装する（ベータ版） | Pipeline Builder で作成したオブジェクトにインターフェースを実装できるようになりました。インターフェースはオブジェクトタイプのポリモーフィズムを提供し、共通の構造を持つオブジェクトタイプに対して、一貫したモデリングとインタラクションを可能にします。複数のオブジェクトタイプが共通プロパティ、リンクタイプ、メタデータを実装および拡張できるため、組み合わせて構成しやすくなります。
Pipeline Builder で作成したオブジェクトにインターフェースを実装する方法について、詳しくはこちら。
DevOps | Marketplace
Marketplace のストアおよび製品のナビゲーションを改善 | Marketplace のナビゲーション体験が刷新されました。ストア概要の改善により、まず利用可能なすべてのストアを表示してから Marketplace の利用をはじめられるようになり、特定のストアに移動して製品を探索、検索しやすくなりました。ストア、製品、インストールまたはドラフトの各段階を移動しやすくするため、パンくずナビゲーションが追加されました。改善されたグローバル検索を使用すると、アプリケーション内のどこからでもアクセスできる検索バーから、製品を直感的に見つけられます。
セキュリティ | Sensitive Data Scanner
Sensitive Data Scanner で組み込みの一致条件が利用可能に | Sensitive Data Scanner に、社会保障番号、メールアドレス、電話番号など、一般的な種類の個人を特定できる情報（PII）を検出するためのさまざまな組み込みの一致条件が追加されました。右サイドバーの組み込みの一致条件セクションを展開すると、これらの条件にアクセスできます。
独自の要件に合わせてカスタムの一致条件を作成することも引き続き可能です。一致条件の操作方法については、ドキュメントを参照してください。
