過去数ヶ月間、私はCSIROのオープンソースアプリケーションであるSMART-EHR-LauncherとSMART Forms Appの2つを用いて、IRIS for Healthの機能性を検証するため、SMART on FHIR EHR Launchに取り組んでまいりました。この取り組みは非常に興味深く、この課題に携わり、IRIS for Healthの可能性をさらに探求する機会を賜りましたことに、心より感謝申し上げます。

HL7 AU FHIR Connectathonにおいて、多数の外部SMARTアプリのシームレスな起動を成功裏に実証いたしましたことを受け、学んだ知見をコミュニティの皆様と共有できることを大変嬉しく存じます。私の知見が、同様のプロジェクトを迅速に開始されるお役に立てれば幸いです。

本タスクでは、SMART-EHR-Launcher を電子カルテ（EHR）として使用しSMART Formsアプリを起動しました。同時に、IRIS for Health をEHRのFHIRリポジトリとして活用し、そのOAuth2 サーバーを認証サーバーとして使用いたしました。

すべての興奮に飛び込む前に、 SMART on FHIR と SMART on FHIR EHR Launchについて詳しく見ていきましょう。私たちの親友であるChatGPTにお尋ねしましょう。

InterSystems IRISは、データ論理構成（ネームスペース）とその物理的保存場所（データベース）を分離するアーキテクチャに構築されています。この分離と、ネームスペースとデータベースの区別を理解することは、効果的なデータ管理、セキュリティ、特には高パフォーマンスなデータ共有において極めて重要です。

本記事では、これらの基盤となる構成要素について解説し、グローバルマッピングを活用して異なるロジカル環境間でネイティブデータ構造（グローバル変数）を共有するための実践的なガイドを提供いたします。

データベース：物理的な現実

データベースは、データがディスク上に保存されている物理的な現実を表現しています。何よりもまず、IRIS.dat というファイルシステム内のファイルです（例： \mgr\user\IRIS.DAT）。 このファイルの最大サイズは32TBです。実際のデータおよびコードのすべてを格納するコンテナとなります。データベースはIRISカーネルによって管理され、物理ファイルレベルでのキャッシュ、ジャーナリング、トランザクションログの処理を担当します。

自分で作成したサンプルを公開する際にコンテナで提供することが一般的になっています。

私も基本はその方針でサンプル類を公開しています。

そして簡単なデモアプリケーションを公開する場合、IRISがリリースされる以前はCSPベースでしたが、ご承知のようにCSPはIRISで利用することは推奨されていません。

ということで、私は代わりにReactを使うことが多いです。

このReactベースのサンプルをコンテナで公開する際にちょっとした不便があるので、情報共有したいと思います。

こういったサンプルを提供する際に様々な人に試してもらいたいという思いからIRISのコミュニティ版でDockerを構築します。

コミュニティ版のIRISには引き続き管理ポータルを動作させるための簡易Apacheサーバが同梱されており、これを使えば、CSPアプリケーションは、サンプル程度のものであれば、何の問題もなく動作します。

しかし、Reactのサンプルを動かす場合には、支障が出るケースがあります。

Reactに限らず、最近のJavaScriptフレームワークは、SPA(Single Page Architecture)というページを遷移せずに、ブラウザ上のDOMを直接書き換えることでページ内容を書き換えるという手法が一般的です。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

CPU使用率が高いプロセスの優先度を下げて、他のプロセスへの影響を軽減する方法が用意されています。

該当プロセスの優先度を下げるには、%SYSTEM.Util.SetPrio()メソッドを使用します。

詳細は、ドキュメントをご参照ください。

SetPrio()メソッド
 

使用例： PID＝24096 のプロセスの優先度を通常(8)から低(4) に変える

※OSにより優先度の番号は異なります。

USER>write $system.Util.GetPrio(24096)

8

USER>write $SYSTEM.Util.SetPrio(-4,24096)  // ８から４下げる（-4）

4

USER>write $system.Util.GetPrio(24096)

4

負荷が高すぎて、サーバーに接続できないような状況の場合には、この方法で優先度を下げることができない可能性があります。
また、このAPIによって、該当プロセスの優先度を逆に上げたい場合には、予期せぬ結果を招くリスクがあるため、慎重に行ってください。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

IRISの%Net.HttpRequestクラスを利用して、外部のREST APIを呼び出し、情報の取得やデータの登録などの処理を実行することができます。

処理を実装する前準備としてSSL構成情報の設定が必要です。

この設定は、管理ポータル>システム管理>セキュリティ>SSL/TLS構成>新規構成の作成で行ってください。

構成名は任意の名前を指定します。

ここではSSLという名前で作成します。

その他の項目は、デフォルト値のままでOKです。

以下のサンプルは、郵便番号関連情報を取得するAPIサービスを利用しています。（https://zipcloud.ibsnet.co.jp/doc/api）

set req = ##class(%Net.HttpRequest).%New()

set req.ContentType="application/json;charset=UTF-8"

do req.SetParam("zipcode","0790177")

set req.SSLConfiguration="SSL"

do req.Post("https://zipcloud.ibsnet.co.jp/api/search")

set res = req.HttpResponse.Data.Read(10000)

set obj={}.%FromJSON(res)

do showItem(obj)

quit



showItem(obj) {

set itr=obj.%GetIterator()

while itr.%GetNext(.key, .value, .type ) {

if type="array" {

write "==================================",!

write "[",key,"]",!

do showItem(value)

write "==================================",!

}

elseif type="object" {

write "---------------------------",!

do showItem(value)

}

else {

write key_" : "_value,!

}

}

quit

}

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

HANGコマンドや$ZF実行中の時には、^JOBEXAMや管理ポータルのプロセス詳細画面（システム>プロセス>プロセス詳細）でそのプロセス変数情報を取得することができません。

これらは内部的に以下のシステムクラスメソッドを呼び出しています。

ExamStackByPidメソッド

代わりにVariableByPidクラスクエリを利用することで、そのような状況でもプロセス変数情報を取得できます。

VariableByPidクエリ
以下のように取得することができます。

実行例：  // %SYSネームスペースで実行
set stmt=##class(%SQL.Statement).%New()
write stmt.%PrepareClassQuery("%SYS.ProcessQuery","VariableByPid")
set rs=stmt.%Execute(35552,"")  // 第１引数にPIDを指定、第2引数 “” で全ての変数
                           // PID=35552がハング状態でも実行可能
do rs.%Display()
// Name  Value
// a    123
// b    456
// c    789
// :

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

一番簡単な方法は、以下のコミュニティ記事にある ObjectScript Lite Terminalを使用する方法です。

VSCodeだけでIRISターミナル完結

IRISのコマンドをターミナルから実行する場合は、即時実行と複数行のコードを一度にまとめて実行する２つの実行方法があります。
即時実行の場合は、１個または複数のコマンドを１行で入力して、リターンキーを入力することで実行します。
即時実行の場合、複数行にまたがって一度に実行することはできません。

複数行をまとめて実行する場合には、予め複数行のコードをルーチンバッファーと呼ばれるメモリー上に一時的に保存して、一度に実行することができます。

ルーチンバッファーにコードを入力するためには、

ラベルの後ろにスペースまたはタブを入力した後に実行したいコードを入力します。
２行目以降は、スペースまたはタブを入力した後に実行したコードを入力します。

コードを入力し終わったら、以下のように実行することで、複数行まとめて実行できます。

>Do [先頭に指定したラベル名]

ルーチンバッファーの内容を確認するには、zprintコマンドを使用します。
以下はルーチンバッファーに複数行のコードを保存して、実行する例です。

InterSystems は以下のバージョンをリリースしました: 

• InterSystems IRIS Data Platform 2026.1.0.237.3
• InterSystems IRIS for Health 2026.1.0.237.3
• HealthShare Health Connect 2026.1.0.237.3

このリリースでは新たに Ubuntu 26.04 オペレーティングシステムをサポートします。Ubuntu 26.04 は Linux カーネル 7.0、セキュリティの改善、インストーラとユーザインターフェイスの改善が行われています。  

今回は Intel/AMD (x86_64) プロセッサ対応のキットのみをリリースしています。ARMサーバにおいてネットワーク障害が発生するケースが複数報告されています。これはネットワークドライバの問題だと考えていますが、念のためARMプロセッサ対応キットのリリースを保留しています。この問題が解決され次第、ARMプロセッサ対応キットをリリースいたします。

ソフトウェアの入手方法

インストールキットは WRC の Software Distribution にある InterSystems IRIS (Extended Maintenance kits) ページから入手可能です。

FHIRプロファイルとは何ですか？

FHIR プロファイル とは、基盤となるFast Healthcare Interoperability Resources（FHIR）リソースをカスタマイズし、洗練させるために用いられる一連の規則と制約の集合体です。プロファイリングは、特定のユースケース、地理的地域、医療機関、または臨床ワークフローの固有の要件を満たすために、基盤となるFHIRリソース標準を適応させる重要なプロセスです。

基本となるFHIRスペシフィケーションでは、リソース（患者、観察、薬剤など）に対して一般的な、柔軟な定義を規定しております。一方、プロファイルはこれらの一般的なリソースをより精密なものへと変換します。これにより、特定のコミュニティや実装に合わせて調整された、一貫性と相互運用性を備えたデータ交換が保証されます。

FHIRは、世界中の様々な医療シナリオをカバーするよう設計されています。プロファイルにより、実装者は標準化の利点を損なうことなく、この総合プラットフォームを適応させることが可能となります。

FHIRプロファイルはどのような場合に使用するのでしょうか？

FHIRプロファイルは、システムがデータを検証するために使用する計算可能なルールとして機能します。

2026年前半の最新情報をお伝えします。今回お伝えする注目の情報は以下の通りです。

• Ubuntu 26.04 がリリースされました。対応 IRIS もまもなく提供される予定です。
• IRIS 2026.2 にて Ubuntu 22.04 および Windows 10 のサポートが終了します。
• 2025.3以降、必要な CPU 最小バージョンが変更されました。

この情報記事を初めてご覧になるみなさまへ。この最新情報では、最近行われた機能強化、および、現時点での今後の製品機能予定について説明しています。ただし、これらは現時点の予定であり、将来変更される可能性があること、そのため本記事の内容が製品ロードマップとして確定したものでないことにご注意ください。

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems オンラインプログラミングコンテストの次の内容が決定しました！

🏆 InterSystems プログラミングコンテスト：FHIR 対応 AI エージェント🏆

期間： 2026年5月25日～6月14日

賞金総額: $12,000

以前のバージョンにおいても、FHIRサーバーをOAuth 2.0経由でのリクエスト受付に対応させる設定が可能でした（例：SMART on FHIRクライアント向け）。しかし、現在では v2024.3, （以前リリースされたバージョン） , では、これをより容易に行える新機能が追加されました。具体的には、OAuth FHIR Client QuickStartが追加されました。

この「QuickStart」は、ウィザード形式の「ヘルパー」ツールであり、わずか5つの簡単なステップ（実際には3ステップのみです...）で、FHIRサーバーをOAuthサーバーに接続し、FHIRリクエストに対するOAuth認証および認可を有効にすることができます。

• ステップ1 - FHIRサーバーの作成または選択

すでに定義済みのFHIRサーバー（エンドポイント）をお持ちの場合もあれば、まだ定義しておらず、このクイックスタートとして今定義したい場合もあるかもしれません。

• ステップ2： FHIRサーバーを選択

開発者の皆さん、こんにちは！

18名のコミュニティメンバーが参加した InterSystems 技術文書ライティングコンテスト（USコミュニティ） ですが、なんと

🌟 21 の素晴らしい記事 🌟の投稿がありました！

このコンテストには、専門性と革新性を兼ね備えた優れた出版物が多数集まりました。質の高い応募作品が数多く寄せられたため、審査員にとって最優秀作品を選ぶのは非常に困難な作業でした。

それでは、受賞作品を発表します！

以下は、2026 年の IRIS リリースカレンダーの更新情報と、2027 年に予定されている変更点の概要です。2026 年における主なポイントは、メンテナンスリリースのバージョン番号付けが、これまでの年とは若干異なる点です。

2026 年：IRIS 2026.1 メンテナンスリリースのバージョン番号

• 2026 年   7 月：IRIS 2026.1の最初のメンテナンスリリース（予定バージョン：2026.1.4）
• 2026 年 10 月：次回のメンテナンスリリース（予定バージョン：2026.1.5）
• 2027 年   2 月：次のメンテナンスリリース（予定バージョン：2026.1.6）

このバージョン番号付けの変更は、2027年に予定されているメンテナンス頻度の拡大に備えたものです。

2027 年：メンテナンスリリースの頻度拡大

2027 年よりお客様が IRIS の新バージョンをより迅速に導入できるよう、メンテナンスリリースの頻度を高める予定です。

2027 年のメンテナンスリリースに関する詳細は、来年発表される予定です。

EM および CD のリリースに関する詳細については リリースストリームのドキュメント をご覧ください。

ある概念は紙に書かれたままでは完璧に理解できても、他の概念は実際に手を汚すことを必要とすることがあります。 例えば、運転を例に挙げましょう。エンジンの仕組みのあらゆる部品を暗記することはできますが、それが運転が実際にできることを意味するわけではありません。

実際に運転席に座り、クラッチの摩擦点や路面からの振動を身体で感じ取るまでは、その真髄を理解することはできません。 コンピューティングの概念の中には直感的に理解できるものもありますが、インテリジェントエージェントは異なります。それらを理解するためには、運転席に座る必要があるのです。

これまでのAIエージェントに関する記事では、CrewAIおよびLangGraphといったツールについて取り上げてまいりました。しかし、本ガイドでは、AIエージェントのマイクロフレームワークをゼロから構築してまいります。エージェントを構築することは、単なる構文の習得を超えた取り組みであり、開発者にとって実世界の問題を解決に挑戦する貴重な旅と申せます。

とはいえ、経験そのもの以上に、これを行う根本的な理由がもう一つあります。それはリチャード・ファインマンの言葉に最もよく表れています：

「自分でつくれないものは、本当に理解しているとはいえない」

では…AIエージェントとは何でしょうか？

具体的に説明いたします。エージェントとは、本質的に目的を追求するコードです。

その1 では、MAIS（マルチエージェント相互運用システム）の技術的基盤を構築いたしました。「脳」の配線に成功し、LiteLLMを用いた堅牢なアダプターを構築し、IRIS資格情報でAPIキーをロックダウンし、そしてついにPython相互運用性のパズルを組み立てたのです。 しかしながら、現時点では我々のシステムはLLMへの単なる未加工のパイプに過ぎません。テキストを扱うことはできますが、アイデンティティを欠いているのです。

さて、この第2部では、エージェントの構造についてご説明いたします。単純なAPI呼び出しから、構造化されたペルソナへと進みます。LLMをビジネスロジックの層でラップし、その名称やロールを定義し、そして最も重要な点として、隣接する要素を認識する能力を付与する方法について学んでまいります。

私たちのマシンの「魂」を構築しましょう。

エージェントの構造： ただのプロンプトではなく

「脳」（LLM）との接続が確立したところで、次にその「脳」にパーソナリティを付与する必要があります。よくある誤解として、エージェントとは単に「役立つアシスタントです。」といったシステムプロンプトに過ぎないという見方がありますが、それは単なるチャットボットに過ぎません。

真正なエージェント型AIは、監視を必要としない点で際立っています。それは自律性と、任務を完遂しようとする強い意欲を兼ね備えています。

現代のデータアーキテクチャでは、リアルタイムのデータ収集、データ変換、データ移動、データロードのソリューションを活用し、データレイク、分析用倉庫、ビッグデータリポジトリを構築しております。様々なソースからのデータを、それらを利用する操作に影響を及ぼすことなく分析することを可能にします。これを実現するためには、継続的、拡張的、弾力的、かつ堅牢なデータフローを確立することが不可欠です。そのための最も一般的な方法は、CDC（変更データキャプチャ） 技術によるものです。CDCは小さなデータセットの生成を監視し、このデータを自動的に収集して、分析用データリポジトリを含む1つ以上の受信先に配信します。主な利点は、分析におけるD+1（データ生成の翌日）の遅延が解消される点です。データは生成されるとすぐにソースで検知され、その後、対象の宛先へ複製されるためです。

本記事では、CDCシナリオにおいて最もよく使用される2つのデータソース（データソースおよびデータ宛先として）についてご説明いたします。データソース（元）としては、SQLデータベースおよびCSVファイルにおけるCDCの活用方法について探ってまいります。

InterSystems IRIS® データプラットフォーム、 InterSystems IRIS® for Health および HealthShare® Health Connect™ のメンテナンスバージョン 2025.1.4 および 2024.1.6 がリリースされました。今回のリリースでは、最近お知らせした以下の警告や勧告の修正が含まれています。 

• 医療情報相互運用性問題に伴う InterSystems IRIS for Health, InterSystems Health Connect 2024.1.4 および 2024.1.5 キット削除
• 警告：システムワークキューのジャーナリングが無効になる可能性
• 警告：2TB以上のデータベースキャッシュを使用時システムがハングする

より良い製品を皆様と共に作り上げていくため、 アイデアポータル 内の リリース後のフィードバック カテゴリからご意見をお寄せください。

ドキュメント

詳細な変更リストとアップグレードチェックリストはこちらのドキュメントをご参照ください(すべて英語 2025.

• InterSystems IRIS for Health および Health Connect の対象バージョンにおいて、FHIRおよび医療情報相互運用性機能に関連するいくつかの問題が確認されました。そのため、該当バージョンは WRC 配布サイトから削除しました。同バージョンの InterSystems IRIS には影響しません。該当する InterSystems IRIS for Health および Health Connect をお使いの場合は、製品の使用状況に関わらず、以下の手順をご参照ください。
• 安定性の懸念により、アップグレードの重大な失敗や、予期せぬ および 望ましくない製品の動作を引き起こす可能性があります。安定性に関する懸念事項の詳細については、カスタマサポートセンターまでお問い合わせください。
  

InterSystems IRISデータプラットフォームは、InterSystemsの全アプリケーションに加え、ヘルスケア、ファイナンシャルサービスおよびサプライチェーンをはじめとする様々なエコシステムにおいて、数千もの顧客およびパートナーアプリケーションの基盤となっております。これは収束プラットフォームであり、トランザクション・アナリティクスデータ管理、統合された相互運用性、データ統合に加え、統合された分析およびAIを提供します。多様な分散データを管理するInterSystemsスマートデータファブリックアプローチをサポートしております。

当社のアーキテクチャの中核には、コアデータエンジン（別名一般なデータプレーン）における高性能・マルチモデル・多言語データ処理機能がございます。これを基盤として、膨大なデータ量と毎秒10億を超えるデータベース操作に及ぶ高いトランザクションレートに対応する、卓越したスケーリング機能を備えております。

次に、二つの主要なサブシステムが挙げられます。一つは分析と人工知能（AI）に焦点を当てたもので、もう一つは相互運用性とデータ統合に焦点を当てたものです。これらのサブシステムは、データに近接して全てを実行し、最小のフットプリントで高いパフォーマンスを提供する、という当社の基本理念に沿った設計となっております。

序言

極めて高いパフォーマンスが求められるアプリケーションにおいて、企業はしばしばインメモリデータベースやキーバリューストア（キャッシュ層）を採用します。しかしながら、インメモリデータベースは総所有コストが高く、スケーラビリティにも限界があり、メモリ制限を超えた場合には信頼性の問題や再起動の遅延が生じます。インメモリキーバリューストアも同様の制約を抱えるだけでなく、アーキテクチャの複雑さやネットワーク遅延といった新たな課題をもたらします。

本記事では、高パフォーマンスのSQLおよびNoSQLアプリケーションにおいて、InterSystems IRIS™データプラットフォームがインメモリデータベースやキーバリューストアに比べ優れた選択肢である理由についてご説明いたします。

パフォーマンスと効率性のレベルアップ

InterSystems IRISは、同時データ取り込みおよび分析処理において、インメモリデータベースやキャッシュ層の性能に匹敵、あるいはそれを上回る唯一の永続データベースです。市販されているハードウェア上において、ネットワーク遅延を発生させることなく、1マイクロ秒未満で着信トランザクションの処理、データのディスクへの永続化、分析のためのインデックス作成を実現します。

概要

発生する問題

HL7 から SDA3 への変換ロジックにおいて、特定の薬剤関連 HL7 メッセージを 処理する際に無限ループを引き起こす可能性のある問題が確認されました。 この問題は、メッセージに含まれる TQ1 セグメントの「TQ1-3 Repeat Pattern」 フィールドに複数の繰り返し設定が含まれている場合に発生します。

影響

この条件が満たされる場合、該当する HL7 メッセージは SDA への変換に失敗す る可能性があります。

インターシステムズ アイデア ポータル（InterSystems Ideas Portal）で最も多くの賛同を得た提案（74票）は、IRISの軽量バージョンを要望するものです。プラットフォームは強力なデータエンジンに成長していますが、多くのプロジェクトではSQLデータベース機能のみが必要とされています。本記事では、コアなデータベース機能にのみ焦点を当てた非公式なコンパクトなIRIS Community Editionイメージを構築する方法を示し、イメージサイズを80％以上削減する方法を説明します。

⚠️ Disclaimer

このプロジェクトは、InterSystems IRIS Community Editionの非公式な実験的なイメージを生成します。

• InterSystemsによるサポートまたは推奨はされていません。
• 使用は自己責任です。これらの変更により、プラットフォームの中核機能が削除され、ツールやAPI、想定される動作との互換性が損なわれる場合があります。
• 確証または保証 なしに生は、産用途への適合性を含みます。
• 上級ユーザーによる教育および実験目的のみに供するものです。

開発者の皆さん、こんにちは！

USコミュニティでの開催ですが、InterSystems 技術文書ライティングコンテストの開催が決定いたしました！

✍️ InterSystems 技術文書ライティングコンテスト 2026 ✍️

InterSystemsの製品およびサービスに関連する内容であればどのような記事でもご応募いただけます。

🎁 応募者全員にプレゼントあります: コンテストに参加するすべての方に特別なプレゼントをご用意いたします！

Claude CodeはIRISのことかなり理解してくれていますが、それでもやはり想定外が発生します。

まず１つ目は既に何回か発生した問題で、正しく指示しないと今後もよく発生する可能性の高い問題です。

IRISの文字型のデータ（%String）のコレーション（照合）は、デフォルトではSQLUPPERとなっていて、その結果としてデータをSQLで取得すると大文字に変換されて返ってくる場合があります。（GROUP BYなどのソートして集計する場合）

それを意識せずに（通常誰も意識していないと思いますが）、Claude Codeにそのデータの値に依存するような指示を与えると、期待した結果が得られないことが起こります。

例えば、何々のカラムの値がGroup BYで指定したカラムで集計した場合、返ってくるそのカラムの値が大文字となるため実際のデータはSupportだけれども実際に返ってくる値がSUPPORTとなっているためにマッチしないという感じです。

Claude Codeのスキルにこれをちゃんと記載するか、クラス定義のCOLLATEをSQLSTRINGに変更することでこの状況を回避できると思います。

もう一つ最近遭遇した問題は、これはさすがに難しいだろうという感じのものです。

IRISにはご存知の方も多いと思いますが、計算フィールドという非常に便利な機能があります。

データベースを確認したところ、巨大な^rINDEXSQLグローバルが存在しているようですが、これはなぜでしょうか？ 😬

管理ポータルのSQLページにおいて、「SQLステートメント」の下に「古いデータをクリーンアップ」ボタンがおりますが、これはどのような機能でしょうか？ 🤔

ステートメントのリストにおいて、一部のステートメントには「Location」値が設定されていますが、他のステートメントには設定されていないようです。これはどうしてでしょう？ 🤨

そうですね、確かにこれらはすべて関連しています。

一般的に、実行されたSQLクエリに関する基本的な統計情報 は保持しております。 キャッシュされたSQLクエリを削除する際、ステートメントリスト内のステートメントエントリ自体は削除せず、統計情報は保持いたします（将来の比較に役立つ可能性があるためです）。ただし、ロケーション列は「クリア」します（既存のキャッシュ済みクエリを指さなくなるためです）。 これらの「古い」ステートメント（もはやどこも指していないもの）をクリーンアップしたい場合は、「古いステートメントをクリーンアップ」ボタンを押することができます。

以下のような表示になります（システムエクスプローラー -> SQL -> SQLステートメント）：

[注記：旧バージョン（例：v2020.