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。
お知らせ
リマインダー： Foundry ニュースレターに登録すると、プラットフォーム全体の新しい製品、機能、改善点の概要を受信トレイで直接受け取れます。購読方法については、Foundry ニュースレターと製品フィードバックチャネルのお知らせを参照してください。
これらのお知らせについてのご意見を、Developer Community フォーラム ↗でお聞かせください。
公式 Palantir Developer Community、community.palantir.com のご紹介
公開日: 2024-06-25
Foundry と AIP のユーザーおよびパートナーがアイデアや専門知識を交換するための交流の場、Palantir Developer Community ↗をご紹介します。このコミュニティでは、Palantir の開発者、アプリケーションの作成者、パワーユーザーが互いにつながり、質問や回答、製品へのフィードバックを行い、製品に関する最新の取り組みや開発者向けイベントの最新情報を確認できます。
Palantir Developer Community は、Palantir プラットフォームの開発者とパワーユーザーが集う場所です。
はじめるには、community.palantir.com ↗にアクセスして無料のアカウントを作成し、会話に参加します。
注：Palantir Developer Community は公開されています。秘密情報や機密データの投稿は控え、Palantir Developer Community に投稿する際は所属組織の関連ポリシーを遵守してください。参加は任意であり、回答は保証されません。サポート契約をお持ちの Palantir のお客様は、回答を必要とする依頼、非公開のお問い合わせ、バグ報告、機能リクエストを通常のサポートチャネルから送信してください。
JDBC システム向けのテーブルエクスポートが利用可能に
公開日: 2024-06-25
Data Connection のテーブルエクスポートを使用して、データセットを外部の JDBC システムにエクスポートできるようになりました。テーブルエクスポートでは、直感的なインターフェース、豊富なエクスポートモードの選択肢、エクスポート設定のためにターゲットシステムを探索する機能により、テーブル形式のデータのエクスポートを設定する新しいユーザーエクスペリエンスを提供します。テーブルエクスポートは、直接接続と Agent ランタイムのいずれで設定されたカスタム JDBC システムでも使用できます。
エクスポートモード
テーブルエクスポートでは、それぞれの要件に対応する6種類のエクスポートモードをサポートしています。
- データセットを外部テーブルに効率的にミラーリング（推奨）： 外部テーブルは、Foundry データセットに表示される内容と常に一致します。
- 切り捨てのない完全なデータセット： 外部テーブルを事前に切り詰めることなく、Foundry データセットのビュー全体のスナップショットを常にエクスポートします。
- 切り捨てのある完全なデータセット： 対象テーブルを切り詰めて（削除して）から、現在のデータセットのビュー全体のスナップショットをエクスポートします。
- インクリメンタルにエクスポート： 対象テーブルを切り詰めることなく、現在のビューから未エクスポートのトランザクション_のみ_をエクスポートします。
- 切り捨てありでインクリメンタルにエクスポート： 対象テーブルを切り詰めて（削除して）から、現在のビューから過去にエクスポートされていないトランザクションのみをエクスポートします。
- インクリメンタルにエクスポートし、
APPEND以外の場合は失敗： 現在のビューから未エクスポートのトランザクションのみをエクスポートし、（初回実行後に）SNAPSHOT、UPDATE、またはDELETEトランザクションがある場合は失敗します。
各エクスポートモードの詳細について、詳しくはこちらのドキュメントをご覧ください。
Data Connection でのエクスポートモード選択の例。
ターゲットシステムを探索する
データセットをエクスポートするには、そのスキーマがターゲットシステム上のテーブルのスキーマと一致していることが_必須_です。適切なテーブルを設定できるよう、対象ソース上で利用可能なすべてのスキーマとテーブルを参照できるソースエクスプローラーを利用できます。
ソース探索ダイアログの例。
エクスポートタスクから移行する
テーブルエクスポートは、テーブル形式のデータのエクスポートに使用されてきた、現在はサンセットとなっているエクスポートタスクを置き換えることを目的に追加されました。エクスポートタスクを使用しているすべてのユーザーに、テーブルエクスポートへの移行を推奨します。Data Connection のエクスポートとエクスポートタスクの違いについて詳しくはこちらをご覧ください。また、ワークフローを移行する方法もご確認ください。
開発ロードマップの今後の予定は？
現在、テーブルエクスポートはカスタム JDBC ソースでのみ利用可能です。近い将来、対応するコネクターの種類を拡大する予定です。
Pipeline Builder のトークン数でコンピューティング使用量を見積もる
公開日: 2024-06-25
OpenAI モデルを使用する Pipeline Builder のプレビューと試行実行で、トークン数のメトリクスが利用可能になりました。この機能により、パイプラインをデプロイする前にコンピューティング使用量をより詳しく把握でき、ユーザーがコンピューティング使用量とコストをより細かく管理できます。
OpenAI モデルを使用する場合、LLM を使用ノードのプレビューと下流のデータ加工に、推定合計トークン数が表示されるようになりました。試行実行でも、実行した行数に対する推定合計トークン数が表示されます。
LLM を使用ノードのプレビューに表示される行の概算トークン数。
試行実行に表示される概算トークン数。
キャッシュされた結果では追加のトークンが使用されないため、トークン数は表示されません。
Pipeline Builder のプレビューと試行実行について、詳しくはこちらをご覧ください。
Ontology Manager のカスタマイズ可能なランディングページが登場
公開日: 2024-06-25
Ontology Manager の起動時に、作業を再開したり、特に重要なオブジェクトタイプに移動したりすることが、より簡単になりました。
ランディングページを自分に合わせて調整する
新しい探索ページは、関心の高いグループごとにオブジェクトタイプを表示するようカスタマイズでき、お気に入りや最近閲覧したオブジェクトタイプにすばやくアクセスできます。
探索から、最近閲覧したオブジェクトタイプ、お気に入りのオブジェクトタイプ、またはお気に入りのグループを確認します。
好みに合わせてセクションをカスタマイズする
設定オプションから、カスタマイズ可能なホームページに表示するセクションを選び、順序を変更します。セクションを追加オプションを使用して、お気に入りのグループ、オブジェクトタイプ、最近閲覧した項目から選択するか、特定のタイプグループを選択します。
ホームページのカスタマイズウィンドウを使用して、セクションを追加し、順序を変更します。
オントロジーの読み込み時間を短縮し、ワークフローをすばやく再開できるように、選択したセクションのオブジェクトタイプが最初に読み込まれます。
オブジェクトタイプをひと目で把握
探索ページには、リソースの使い方をより理解しやすくするために、オブジェクトタイプの新しいコンパクトなプレビューが追加されています。この表示は、オブジェクト件数、依存するリソースの数、重要性、所属グループを示すことで、ひと目で情報を把握しやすいよう最適化されています。
Employee オブジェクトタイプのコンパクトなプレビュー。
Foundry Connector 2.0 for SAP Applications v2.31.0 (SP31) が利用可能に
公開日: 2024-06-20
Foundry を SAP システムに接続するために使用する Foundry Connector 2.0 for SAP Applications アドオンのバージョン 2.31.0 (SP31) が、Palantir プラットフォーム内からダウンロードできるようになりました。
この最新リリースには、次のようなバグ修正と小規模なエンハンスメントが含まれています。
- SAP Landscape Transformation Replication Server (SLT) のメタデータ取得のパフォーマンス改善。
STXL行形式を文字で分割する機能の拡充。- CDPOS を活用したインクリメンタル（差分）同期における、インクリメンタル解決方法の改善。
このお知らせを組織の SAP ベーシスコンポーネントチームと共有することを推奨します。
最新バージョンのアドオンのダウンロードについては、ドキュメントの Palantir Foundry Connector 2.0 for SAP Applications アドオンをダウンロードするを参照してください。
オントロジー SDK 向けの Build with AIP が登場
公開日: 2024-06-20
オントロジーソフトウェア開発キット（オントロジー SDK）向けの新しい Build with AIP パッケージが利用可能になりました。オントロジー SDK を使用すると、開発環境からオントロジーのすべての機能に直接アクセスし、Palantir をバックエンドとしてカスタムアプリケーションを開発できます。Build with AIP パッケージでは、プラットフォーム内のチュートリアルに沿って、組織のオントロジーリソースに合わせてカスタマイズした独自の「To Do」アプリケーションを Developer Console で作成できます。これにより、関心のあるユースケースに固有のオブジェクトタイプ、アクションタイプ、リンクなどを接続できます。Build with AIP パッケージを使用すると、開発者はオントロジーの読み取りと書き込みをシームレスに行えるため、データを更新または読み込むためにほかの Foundry アプリケーション間を移動する必要性を減らせます。
この包括的なプラットフォーム内ガイドでは、React または Jupyter® での開発環境の設定から、最終的な製品のデプロイまで、すべてを学べます。たとえば、データとオントロジーのアクションタイプを元にした React アプリケーションを構築したり、Jupyter® を使用して独自のオントロジーデータを分析したりできます。
オントロジー SDK の 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、オントロジー SDK（OSDK）はじめに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。
Build with AIP で「OSDK」を検索します。
インストールが完了したら、例を開くを選択して、ガイドに沿って進めます。
サンプルの To-Do アプリケーションをインストールします。
この機能を試しましたか？
Developer Community ↗ で感想を共有してください。
開発ロードマップの次の予定は何ですか？
オントロジー SDK アプリケーションから LLM を使用したり、AIP Logic を活用したりする方法を紹介するパッケージなど、さらに多くの Build with AIP パッケージの公開に向けて取り組んでいます。
Jupyter®、JupyterLab®、および Jupyter® のロゴは、NumFOCUS の商標または登録商標です。
記載されているサードパーティの商標（ロゴおよびアイコンを含む）は、すべてそれぞれの所有者に帰属します。提携関係や推奨を示唆するものではありません。
AIP Assist から Palantir Developer Community フォーラムへのユーザー案内が可能に
公開日: 2024-06-20
7月7日の週から、AIP Assist はユーザーの問い合わせに適切な回答を提供できない場合、Palantir Developer Community の Community.palantir.com ↗ へ案内するようになります。
Palantir Developer Community への質問を提案するユーザーインタラクションのサンプル。
ユーザー体験をより細かく制御できるよう、エンロールメント管理者は本日から Control Panel > AIP Assist > 提案されたアクションに移動して、この機能を無効にできます。
AIP Assist で community.palantir.com へのリダイレクトを有効または無効にします。
この機能を有効または無効にする方法については、AIP Assist のドキュメントを参照してください。
Data Connection で150個以上の新しいソースが利用可能に
公開日: 2024-06-20
Data Connection アプリケーションで利用可能なソース接続に、新たにサポートされる150種類以上のソースが追加されました。これらの新しいソースにより、組織は Palantir が提供する JDBC ドライバーを使用して、さらに多くの場所にあるデータにアクセスできます。新しいソースの種類には、DynamoDB、Dataverse、CosmosDB、LDAP などがあります。
新しいコネクターが表示された、更新後の Data Connection ランディングページ。
新しいソースは、Palantir の開発ライフサイクルの試験的ステージでリリースされ、その旨がラベルに示されています。使用とサポートの拡大に伴い、各ソースは個別に開発ライフサイクルのステージを進みます。
インラインドキュメントを含むソース設定の例。
Palantir が提供するドライバーを使用した接続について詳しくは、ドキュメントを参照してください。また、新たに利用可能になったソースの一覧もご覧ください。
記載されているサードパーティの商標（ロゴおよびアイコンを含む）は、すべてそれぞれの所有者に帰属します。提携関係や推奨を示唆するものではありません。
Pipeline Builder のプレビューを高速化
公開日: 2024-06-17
キャッシュのエンハンスメントにより、Pipeline Builder のプレビューが大幅に高速化されました。内部テストでは計算時間が40秒から1秒に短縮され、リソースを大量に消費するプレビューが40倍高速化したことが確認されています。この機能は現在、すべてのエンロールメントで一般提供されています。
キャッシュの改善によるプレビューの高速化
キャッシュの改善により、Pipeline Builder のノードは、すでにプレビューされた上流ノードのキャッシュ済み（「保存済み」）の結果を使用できるようになりました。これにより、下流ノードは再計算をスキップし、データのプレビューをすばやく表示できます。
Pipeline Builder の改善されたキャッシュ機能には、次のものがあります。
- 冗長な計算の削減： Pipeline Builder のプレビューでは、キャッシュ済みノードの下流をプレビューする際に、追加のノードのみを計算するようになりました。
- 効率的なキャッシュ： 結合や LLM を使用など、計算コストの高いノードが事前にキャッシュされるようになり、下流ノードで時間のかかる計算を繰り返す必要がなくなりました。
ユーザーは、応答の速いプレビューと処理コストの削減の恩恵を受けられ、計算コストの高いノードの下流で作業する際に、時間とリソースを節約できます。キャッシュ済みの上流のプレビュー結果を使用するプレビューには、次に示すように稲妻アイコンが表示されます。
ノードのキャッシュの改善
この変更以前は、ロジックを変更せずにノードを2回プレビューすると、1回目のプレビュー結果がキャッシュされ、2回目のプレビューで再利用されていました。その後、下流ノードをプレビューしても、ほかのノードのキャッシュ済みの結果にはアクセスできませんでした。上流ノードを最初から再計算する必要がありました。
現在は、Pipeline Builder のすべてのノードのプレビューでキャッシュ済みの結果を使用できるため、追加の下流ノードのみを計算する必要があります。
次のデータセットの例を見てみましょう。
C をプレビューすると、ノード Dataset → A → B → C が計算されます。この変更以前は、その後 D をプレビューすると、次のようになっていました。
Dに加えて、ノードDataset → A → B → Cが再計算されます。
この変更後は、C の後に D をプレビューすると、次のようになります。
- ノード
DがノードCのキャッシュ済みの結果を使用できるようになったため、ノードC → Dのみが計算されます。
すべてのノードのプレビューでは、最大500行が計算されることに注意してください。行数を変更する操作、結合、集計、またはロジックの変更は、この機能の恩恵を受けません。
Pipeline Builder のプレビューについて詳しくはこちら。
Llama 3 の 70B Instruct および 8B Instruct LLM のサポートを開始
公開日: 2024-06-17
Llama 3 の 70B Instruct および 8B Instruct LLM が一般提供され、すべての商用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使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 拡張機能を通じて追加の契約補遺に同意する必要があります。
このモデルは、関数、トランスフォーム、AIP Logic、Pipeline Builderなど、すべての AIP 機能で使用できるはずです。
Palantir でサポートされている LLM の一覧を確認してください。
GPT-4o LLM のサポートを開始
公開日: 2024-06-17
Azure OpenAI 経由の GPT-4o が、地理的な制限のないすべてのエンロールメント、および米国または欧州連合に地理的に制限されているすべてのエンロールメントで一般提供されました。
GPT-4o を使用するには、AIP 設定の Control Panel 拡張機能を通じて Azure OpenAI モデルを有効にする必要があります。
GPT-4o は、OpenAI が提供する新しいフラッグシップモデルとして位置付けられています。GPT-4 を使用する既存のワークフローでは、GPT-4o の使用を推奨します。Azure OpenAI が提供する既存のモデルよりも安価で高速であり、利用可能な容量も多く、画像やテキストなどのマルチモーダル入力をサポートしているためです。
サポート対象リージョンの拡大に向けた開発を進めています。
Palantir でサポートされている LLM の一覧を確認してください。
AWS Bedrock 経由の Claude 3 Sonnet LLM のサポートを開始
公開日: 2024-06-17
AWS Bedrock 経由の Claude 3 Sonnet が、地理的な制限のないすべてのエンロールメント、および米国、欧州連合、オーストラリアに地理的に制限されているエンロールメントで一般提供されました。Anthropic のこ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、ビジョンを含むマルチモーダルワークフローをサポートしています。エンロールメントの契約に Claude 3 Sonnet の使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 拡張機能を通じて追加の契約補遺に同意する必要があります。
このモデルは、関数、トランスフォーム、AIP Logic、Pipeline Builderなど、すべての AIP 機能で使用できるはずです。
ほかのリージョンに地理的に制限されているエンロールメントのサポートに向けて、開発を積極的に進めています。
Palantir でサポートされている LLM の一覧を確認してください。
Pipeline Builder、Workshop などで利用できる Python 関数が登場［ベータ版］
公開日: 2024-06-13
Python 関数が、Pipeline Builder、Workshop、およびその他のオントロジーベースのアプリケーションでサポートされるようになりました。Python は、親しみやすく学習しやすい、ドキュメントが充実した言語 ↗です。データサイエンスから画像処理まで幅広い用途に対応する豊富なライブラリを、Palantir プラットフォームで活用できるようになりました。
Palantir プラットフォームのユーザー定義 Python 関数は、アプリケーション間で再利用できるように設計されています。そのため、Pipeline Builder で値を事前に計算したり、ユーザーが入力を追加したときに Workshop モジュールでリアルタイムに計算したりすることが簡単にできます。同じ関数をほかのオントロジーベースのアプリケーションでも使用し、組織の意思決定プロセスを強化できます。
ユーザー定義 Python 関数を使用すると、プラットフォーム全体で次のメリットが得られます。
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外部ライブラリの活用： Python には膨大な数のライブラリがあり、開発をより簡単かつ迅速に進め、パフォーマンスを向上させることができます。
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迅速な反復： 開発中に Code Repositories でコードをプレビューして、結果を監視できます。
Pipeline Builder で Python 関数を使用する
Pipeline Builder の Python 関数により、パイプラインの効率性と柔軟性が向上します。
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簡単なリリース： 変更内容に満足したら、コードにタグを付けてリリースするだけで、Pipeline Builder で利用可能になります。
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実行時間の改善： バッチサイズを100から1000の間に設定し、並列処理する行数を指定することで、ビルド時間を短縮できます。
Pipeline Builder のパイプラインにカスタム関数を追加するには、グラフの右上にある変数・関数を選択します。次に、ユーザー定義関数 > + UDF をインポートを選択します。ここで、パイプラインに追加する Python 関数を選択できます。すべてのバッチおよびストリーミングパイプラインで、関数は1行を入力として受け取り、ロジックに従って加工し、1行を出力します。
Pipeline Builder に Python 関数をインポートする。
Pipeline Builder のパイプラインに Python 関数を追加する。
Workshop およびオントロジーベースのアプリケーションで Python 関数を使用する
Workshop では、関数が「デプロイ」され、受信するリクエスト数に動的に対応できるようになります。利用が集中する時間帯には、デプロイされた関数が動的にスケーリングし、新しいユーザー入力に対応します。
Code Repositories で関数をプレビューする。
Workshop モジュール内のデプロイされた関数。
ドキュメントで Python 関数の詳細を確認し、初めてのユーザー定義 Python 関数を作成しましょう。
開発ロードマップの今後の予定は？
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より低コストで高速なバックエンド： Workshop やその他のアプリケーションで使用する Python 関数が TypeScript 関数と同等の高いパフォーマンスを実現できるよう、バックエンドのパフォーマンス改善に積極的に取り組んでいます。
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TypeScript 関数と Python 関数の差を埋める： Python 関数に TypeScript 関数と同等のサポートを提供できるよう、引き続き取り組んでいます。現在の最優先事項は、Python 関数によるオントロジーの編集をサポートすることです。
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Marketplace との互換性： Python 関数はまもなく Marketplace で利用可能になり、ほかのユーザーと簡単に関数を共有できるようになります。
Code Repositories が Python 3.11 をサポート
公開日: 2024-06-10
Code Repositories が、すべてのエンロールメントで Python 3.11 ↗ をサポートするようになりました。Python 3.11 では、Python ドキュメント ↗によると「Python 3.10 より10～60%高速」といった大幅なパフォーマンス改善が実現されています。
これらのメリットを得るには、コードリポジトリをアップグレードする必要があります。最新のパフォーマンス改善と重要なセキュリティパッチを活用するため、リポジトリを最新の状態に保持することを強く推奨します。
パフォーマンスの向上、TOML のパース、型付けの強化を伴う Python 3.11 のサポート
ユーザーは、プレビュー時にも Python トランスフォームの実行時にも、Python 環境でこのバージョンを使用できるようになります。
Python 3.11 の主な改善点は次のとおりです。
- 大幅なパフォーマンス改善
- TOML ↗ のパースのサポート
- 例外情報と型付けサポートの改善
Python 3.11 を使用するには、リポジトリをアップグレードする必要があります。Python 環境で、Python の recommended バージョンを使用するように設定するか、Python 3.11 のリリースを明示的に選択できます。
Python 環境を希望するバージョンに設定する。
Code Repositories の Python パッケージ管理に Hawk が登場
公開日: 2024-06-10
Python 環境向けの新しいパッケージマネージャー、Hawk を発表します。Hawk は、2024年6月中旬に Foundry エンロールメントの Code Repositories で利用可能になります。2023年9月に大きな破壊的変更が加えられた Mamba ↗ に代わり、Code Repositories のデフォルトの Python パッケージマネージャーになります。
Hawk はパフォーマンスと保守性を向上させ、より効率的で信頼性の高い Python 環境管理を実現します。Hawk の初期テストでは、新しいパッケージの依存関係の解決とインストールにおいて、Mamba と比較してチェックの実行時間が約25%改善されました。また、Hawk は積極的に保守されているライブラリを基盤として構築されているため、コアインフラストラクチャが最新かつ安全な状態に保持されます。
新しい Python コードリポジトリでは、自動的に Hawk の使用が開始されます。既存のリポジトリは、... を選択してからアップグレードを選択すると、アップグレードできます。
Python リポジトリを新しい Hawk 環境管理システムにアップグレードする。
Hawk を使用する Python リポジトリでは、チェックタブで、特定のタスクが Mamba ではなく Hawk によって実行されていることを示すログ行を表示できます。たとえば、Executing task 'runVersions' with 'HAWK' というログ行を表示できます。
Hawk は、オープンソースライブラリ Rattler ↗ を基盤として構築されています。
Slate のオントロジー SDK のご紹介 [ベータ版]
公開日: 2024-06-05
オントロジーソフトウェア開発キット（オントロジー SDK）を使用すると、開発環境からオントロジーのすべての機能に直接アクセスできます。すべてのエンロールメントで、Slate からオントロジー SDK を利用できるようになりました。Slate で関数を記述してオントロジーデータを変換することで、オントロジーを操作できます。
オントロジー SDK により、Slate とオントロジーのより緊密な統合を活用できます。たとえば、構築者は専用のインターフェースからオブジェクトタイプ、リンクタイプ、アクションにアクセスできます。このインターフェースでは、オントロジーが変更されるたびにオントロジー SDK パッケージを生成、更新できます。
オブジェクトタイプ間を容易にたどれるアプリケーションを構築して、コードからオントロジーの豊富な機能を存分に活用できます。また、アクションを使用して、組織の最も重要なワークフローに対応する、機能が豊富でカスタマイズされたアプリケーションを作成できます。
Slate では、プラットフォームタブで Foundry Functions を使用できるほか、オントロジー以外のデータソースも扱えるため、アプリケーション構築者に柔軟性の高い環境を提供します。
アプリケーション構築者は、Slate でオントロジー SDK の機能を使用して、オントロジーを操作する製品を実現できるようになりました。
Slate でのオントロジー SDK の使用について詳しくはこちら。
その他の注目事項
管理 | Control Panel
Control Panel でスペースを管理できるようになりました | Foundry の管理設定を集約して簡素化するため、スペース（以前は名前空間と呼ばれていました）は、Control Panel のエンロールメント設定で管理するようになりました。
スペースタブは全ユーザーに表示されますが、個々のスペースの管理に必要な権限は変更されていません。設定するには、アクセス要件を満たし、_対象のスペースに対するロールを付与されている_必要があります。詳細については、スペースのドキュメントを参照してください。
分析 | Notepad
Notepad テンプレートからのドキュメント作成を改善 | Notepad アプリケーションに、公開済みの Notepad テンプレートの最新バージョンからドキュメントを即座に生成できる、改善された機能が追加されました。この新しい機能には、アプリケーションのホームページ、またはアプリケーションヘッダーのファイルメニューから直接アクセスできます。
分析 | Quiver
時系列のインサイトを把握するためのグラデーション表示を改善 | Quiver に、時系列チャートの色の塗りつぶしを設定するグラデーション表示オプションが追加されました。これにより、同じチャート内でプロットが重なっている場合の視認性が向上し、時間の経過に伴う大きさの相対的な変化を把握しやすくなります。
アプリ構築 | Slate
Slate のサイドバーの操作性を改善 | Slate のサイドバーを再設計し、より統一感のあるユーザーインターフェースを導入しました。この更新では、アプリケーションのレイアウト、データ管理、ロジック操作、デバッグに不可欠なツールを、アクセスしやすい1個のパネルに集約しています。これにより、ユーザーの操作体験が向上し、新しいユーザーもよりスムーズに使い始められます。
バージョン履歴での Slate ドキュメントの JSON エクスポートを改善 | バージョンダイアログで、選択した任意のバージョンの Slate ドキュメントの JSON をエクスポートできるようになりました。この改善により、エディターで既存の任意のバージョンのドキュメント JSON に簡単にアクセスし、エクスポートできます。
アプリ構築 | Workshop
新しい並べ替えオプション | オブジェクトリストウィジェットで、複数のプロパティによる並べ替えに加え、関数ベースのプロパティによる並べ替えがサポートされるようになりました。
Workshop のオブジェクトリストを仮想化 | オブジェクトリストウィジェットで仮想化技術を活用するようになり、特に多数の要素を含むリストでパフォーマンスが大幅に向上します。
Workshop のウィジェット設定を改善 | Workshop のアクションウィジェットで、テーブル形式のデータ入力設定がサポートされるようになりました。新しいデータを複数行同時に作成したり、行を含むスプレッドシートをアップロードして入力テーブルにデータを入力したりできます。この機能により、大量の手動データ入力を必要とするワークフローを実現できます。
ブランチとメイン間のモジュール比較を改善 | ブランチで作業しているときに、変更履歴パネルでメインの最新バージョンを比較対象として選択できるようになり、モジュールの差分確認プロセスが効率化されました。この更新は、ブランチを使用するワークフローで作業するユーザーに特に役立ちます。
データ統合 | Data Connection
Data Connection の Webhook へのアクセスを改善 | ソースに移動することで、そのソースに関連付けられた Webhook を直接表示、管理できるようになりました。以前利用可能だった、すべての Webhook を一覧表示するページは非推奨となりました。
オントロジー | オントロジー管理
Ontology Manager のアップロードでの主キーの処理を改善 | アクションのテーブル形式入力モードを改善し、ファイルのアップロード時に主キーをより直感的に扱えるようになりました。オブジェクト参照フォームパラメーターでは、有効な主キーが対応するオブジェクトに自動的に関連付けられます。解決できない主キーはすぐに強調表示され、アップロードインターフェース内で直接編集できます。この更新により、CSV のアップロードを使用してテーブル形式のアクションにデータを入力する際のデータ修正プロセスが簡素化されます。
オントロジー | Vertex
Vertex のグラフレイヤーでのアイコンのカスタマイズを改善 | Vertex に、グラフレイヤーのアイコンのカスタマイズ機能が改善されて導入されました。ユーザーは、オブジェクトの属性に応じてアイコンを調整したり、種類が増えた固定アイコンから選択したりできます。この改善により、グラフ表示でのノードの可視化をカスタマイズでき、さまざまなワークフローの多様なニーズに対応できます。
セキュリティ | Approvals
Approvals のアクションとステータスを改善 | Approvals のアクセス申請が効率化されました。利用可能なアクションは、タスクレベルではなく申請レベルに表示されるようになりました。承認者は、複数のタスクにアクションを適用できるようになりました。これにより、利用可能なすべてのアクションを見つけやすくなり、理解しやすくなるとともに、申請の処理が簡素化されます。申請の状態をよりわかりやすく伝えるため、承認待ち、クローズ済み、対応が必要、完了などの新しいアクセス申請ステータスが導入されました。
Approvals の受信トレイの検索を改善 | Approvals の受信トレイで、既存のフィルターに加え、含まれるプロジェクト、ユーザー、グループに基づいて申請を絞り込めるようになりました。これらの新しいフィルターはアクセス申請にのみ適用され、アクセス申請の確認を効率化することで、ユーザー体験を大幅に向上させます。以前はテーブルヘッダーに表示されていたフィルターは、左側のサイドバーに移動しました。
