コミュニティの皆さん、こんにちは。
この記事では、私のアプリケーションである iris-AgenticAI をご紹介します。

エージェンティック AI の登場により、人工知能が世界とやりとりする方法に変革的な飛躍をもたらし、静的なレスポンスが動的な目標主導の問題解決にシフトしています。 OpenAI の Agentic SDK を搭載した OpenAI Agents SDK を使用すると、抽象化をほとんど行わずに軽量で使いやすいパッケージでエージェンティック AI アプリを構築できます。 これは Swarm という前回のエージェントの実験を本番対応にアップグレードしたものです。
このアプリケーションは、人間のような適応性で複雑なタスクの推論、コラボレーション、実行を行える次世代の自律 AI システムを紹介しています。

アプリケーションの機能

• エージェントループ  🔄 ツールの実行を自律的に管理し、結果を LLM に送信して、タスクが完了するまで反復処理するビルトインのループ。
• Python-First 🐍 ネイティブの Python 構文（デコレーター、ジェネレーターなど）を利用して、外部の DSL を使用せずにエージェントのオーケストレーションとチェーンを行います。
• ハンドオフ 🤝 専門化されたエージェント間でタスクを委任することで、マルチエージェントワークフローをシームレスに調整します。
• 関数ツール ⚒️ @tool で Python 関数をデコレートすることで、エージェントのツールキットに即座に統合させます。
• ベクトル検索（RAG） 🧠 RAG 検索のためのベクトルストアのネイティブ統合。
• トレース 🔍 リアルタイムでエージェントワークフローの可視化、デバッグ、監視を行うためのビルトインのトレース機能（LangSmith の代替サービスとして考えられます）。
• MCP サーバー 🌐 stdio と HTTP によるモデルコンテキストプロトコル（MCP）で、クロスプロセスエージェント通信を可能にします。
• Chainlit UI 🖥️ 最小限のコードで対話型チャットインターフェースを構築するための統合 Chainlit フレームワーク。
• ステートフルメモリ 🧠 継続性を実現し、長時間実行するタスクに対応するために、セッション間でチャット履歴、コンテキスト、およびエージェントの状態を保持します。

皆さん、こんにちは！

2025年2月から開始しました「InterSystems ソリューションセミナー」アーカイブビデオのまとめページを作成しました。

ソリューションセミナーでは、企業の様々な課題に対する解決方法と、それを InterSystems 製品を活用してどのように解決するかについて各回テーマを設けご紹介してまいります。

• 2025/9/3開催「～FHIR×OMOP CDMで広がる医療データの価値～InterSystems OMOPのご紹介」
• 2025/8/6 開催「ホスピタルショウ注目技術をざっくり解説！インターシステムズの最新情報」
• 2025/6/17開催「サイロ化されたデータを有効活用するには? InterSystems Data Fabric Studioのご紹介」
• 2025/4/24開催「InterSystems IRIS data platform 2025.1 EMリリース：新機能と改善点について」
  • 資料PDF
• 2025/2/20 開催「開発効率化とシステム統合の実現：InterSystems IRIS data platform による、次世代システム基盤の構築」

ぜひご視聴ください！

コミュニティの皆さん、こんにちは。
従来のキーワードベースの検索では、ニュアンスのあるドメイン固有のクエリには対応できません。 ベクトル検索であれば、セマンティック認識を利用して、キーワードだけでなくコンテキストにも基づいたレスポンスを AI エージェントで検索して生成することができます。
この記事では、エージェンティック AI RAG（検索拡張生成）アプリケーションを作成手順を紹介します。

実装手順:

1. エージェントツールを作成する
   • インジェスト機能の追加: ドキュメント（例: InterSystems IRIS 2025.1 リリースノート）を自動的にインジェストしてインデックス作成を行います。
   • ベクトル検索機能の実装
2. ベクトル検索エージェントを作成する
3. Triage（メインエージェント）に渡す
4. エージェントを実行する

開発者の皆さん、こんにちは！本日（10月1日）よりコンテストへご応募いただけます💨

✅コンテスト詳細👉「第3回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト 開催！」

✅応募方法👉「記事の投稿方法：第 1 回技術文書ライティングコンテスト」

✅応募記事一覧👉「技術文書ライティングコンテスト一覧」

この連載記事を終えていなかったことに気付きました！

今日の記事では、フロントエンドから最適なオプションを選択できるように、テキストに最も類似する ICD-10 診断を抽出するプロダクションプロセスについて説明します。

診断の類似度検索:

アプリケーション内で、HL7 で受け取った診断リクエストを示す画面から、医療従事者が入力したテキストに最も近い ICD-10 診断を検索できます。

検索プロセスを高速化するために、HL7 メッセージを取得する際に受信した診断をベクトル化したテキストをデータベースに保存しました。 これを行うために、メッセージから診断コードを抽出し、ベクトルを生成するメソッドにそれを送信する単純な BPL を実装しました。

受信した診断をベクトル化するコードは以下のようになります。

ClassMethod GetEncoding(sentence As %String) As %String [ Language = python ]
{
        import sentence_transformers
        # create the model and form the embeddings
        model = sentence_transformers.

IRIS Communityの再インストールを行ったところ

tomcat上で動作するJavaのWEBアプリケーションから

JDBC経由でのDB接続ができなくなりました。

他のSQLクライアントツールからは問題なく接続できていますので

接続情報やDBの起動状態には問題ないと考えています。

解決策をご指導頂ければ幸いです。

■環境

IRISバージョン：IRIS_Community-2025.2.0.227.0-win_x64

JDKバージョン：11.0.28

JDBCドライバ：intersystems-jdbc-3.2.0.jar

■事前作業

ライセンス有効期限が切れてサービス起動できなくなったため、以下投稿と同様、再インストールを行っています。

https://jp.community.intersystems.com/post/iris%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82…

ちなみに前回利用したバージョン（IRIS_Community-2024.2.0.247.0-win_x64）では

以下エラー（messages.

開発者の皆さんこんにちは！

技術文書ライティングコンテストの開始（10月１日）まであと少しとなりました！💨

このお知らせでは、今年の賞品を発表いたします！

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🎁賞品情報🎁

審査員投票とコミュニティメンバーからの「いいね」の数の合計で順位を決定します。

1位～3位を受賞された方は、各順位に記載された賞品の中からお好きな1点をお選びいただけます。（1位の方は1～3位の賞品を、2位の方は2～3位の賞品をお選びいただけます）

🥇 1位

• リカバリーウェア TENTIAL BAKUNEシリーズ
• スマートリング Re・De Ring
• アウトドアの体験ギフト　EXCITING Gift Premium -エキサイティング プレミアム

🥈 2位

• MYTREX DR. HEAT NECK
• ソーダーストリーム TERRA スターターキット
• アウトドアの体験ギフト　EXCITING Gift -エキサイティング

🥉 3位

• Bluetoothスピーカー
• モレスキン クラシックダイアリー　Large
• スタバギフトカード（5000円）

🎁参加賞：投稿いただいた方全員に「モバイルバッテリー」をプレゼント！

1回目、2回目とは異なる賞品を！ということで賞品決めチームでいろいろ探してみました👀

高得点を狙う場合は、早めの投稿がおすすめです！

REST レスポンスから IRIS データーベースに情報を保存する新しいプロジェクトがあります。 少なくとも 20 以上の個別の REST エンドポイントの情報を同期する必要があるため、それらのエンドポイントの結果を保存するために、ほぼ同じ数の ObjectScript クラスを作成しなければなりません。

ChatGPT を使って、それらのクラスを作成することはできますか？ 答えは「できます」です。生成 AI を使って便利なものを作るのは初めてなので、素晴らしい機会だと思います。 スープを飲むキリンの写真を生成するのには飽きてきました…。

以下のようにして実現しました。

• エンドポイントをクエリするために、「curl」を使ってサンプルの JSON REST の呼び出し出力を取得する。
• ChatGPT にアクセスする（InterSystems は社員に会社全体で使用できるライセンスを提供しています）。
• ChatGPT と以下のように会話する。

以下のリクエストを「Message ChatGPT」プロンプトに入力しました。

私: 次の JSON のデータを格納する ObjectScript クラスを生成してください。

JSON を入力する前に Return キーを押すと、ChatGPT から次のように指示されました。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

$System.Encryption.Base64Encodeに指定するデータは、UTF8にエンコードして渡す必要があります。

日本語が含まれるローカル変数をこのメソッドの引数として指定すると<ILLEGAL VALUE>エラーが返ります。

以下のようにUTF8に変換後引数として渡す必要があります。

　set wLineData=$ZCONVERT(wLineData, "O", "UTF8")

詳しくは以下をご参照ください。

ドキュメント: $System.Encryption.Base64Encodeの説明

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

何の設定も行なっていない場合、GROUP BYやDISTINCTで指定したフィールドは大文字小文字を区別せずに全て大文字として処理されます。

これはGROUP BYやDISTINCTのグループ化がフィールドに対して定義された照合タイプに基づいて行われ、その文字列照合の既定値がSQLUPPERになっているためです。

以下のドキュメントに説明がある通り、DISTINCT は、フィールドに対して定義された照合タイプに基づいて、文字列値をグループ化します。

大文字/小文字の区別と DISTINCT の最適化

これを変更する方法は、以下の3種類になっています。

(A) %SQLSTRING または %EXACT照合関数を使用する
(B) フィールドの文字列照合を SQLSTRINGに変更する
　また、フィールドにインデックスが設定されている場合には、インデックスの文字列照合も SQLSTRINGに変更する
(C) 管理ポータルで設定を変更する 

※(B)について補足
・文字列照合をEXACTに設定しても動作しますが、一般的にはSQLSTRINGの使用が推奨されています。
・フィールドの文字列照合とインデックスの文字列照合は、同じ設定にすることが推奨されています。

開発者の皆さん、こんにちは！

10月1日（水）から今年の「技術文書ライティングコンテスト」が始まります！💨みなさま、応募の準備は進んでいますか？？👀

この記事では、昨年開催したコンテストにご応募いただいた素晴らしい作品を審査員コメントを添えてご紹介します。

（審査員コメントは昨年 11 月に開催したミートアップ内で行ったコンテスト表彰式で紹介した内容です）

✅ @Akio Hashimoto さんが投稿された「Embedded Python を利用する時の注意点」 

審査員コメント：

Embedded Pythonをこれから操作される人が同様の問題に遭遇したときの解決策が提示されているありがたい記事だと感じました。

昨年もコンテストに投稿いただき、今年同様に、これから体験される方向けの道標となるような素晴らしい記事を投稿いただいています。

✅ @Yusuke Kojima さんが投稿された「FHIR Object Modelを使ったInteroperability開発」

審査員コメント：

2024.

開発者の皆さん、こんにちは！

今年で 3 回目となりますが、✍ 技術文書ライティングコンテスト✍ 開催します！

📣 9/26更新：賞品、参加賞決定しました！

📣 9/29更新：コンテスト投稿一覧ページ準備完了です！

📣 11/6更新：応募期間を1週間延長し、応募締切は11月24日（月）に変更しました！

テーマはいつもと同じで InterSystems IRIS／InterSystems IRIS for Health に関連した内容であればどのような内容でもご応募いただけます。

🎁 参加賞：投稿いただいた方全員に「モバイルバッテリー」をプレゼント！

🏆 特別賞：選ばれた3作品に、今年も特別賞あります！詳細はこちら

コンテストへの応募はとても簡単です。2025年10月1日（水）～11月17日24日（月）までの期間に開発者コミュニティに「IRISに関連した記事」を投稿してください。

もちろん！今年も🍆ボーナスポイント🍆あります！こちらをご参照ください！

いつもお世話になっております。

10月の開発者向けウェビナーの日時、内容が決まりました。

タイトル：「ベクトル検索でカスタマーサービスを向上 - 生成AIチャットボットの構築」

日時：10月16日（木）13時30分～14時

参加費無料・事前登録制

ご登録はこちらから

【概要】
IRISのベクトル検索機能を使用した生成AIチャットボットをInterSystems米国本社の教育サービスチームが開発しました。
全体アーキテクチャおよびこの構築を通じて学んだベストプラクティスをご紹介します。

本ウェビナーは2025年6月に米国フロリダ州で開催されたReady 2025のセッション
”Enhancing Customer Engagement with Vector Search - Building a AI Chatbot"の内容を日本語でお届けします

【こんな方にお勧め】
IRISのベクトル検索機能に関心のある方
IRISに蓄えられたデータの活用方法を検討されている方
生成AIチャットボットに興味のある方

ご多用中とは存じますが、皆様のご参加をお待ち申し上げております。

インターシステムズジャパン

1. 現象

>w $zv
IRIS for Windows (x86-64) 2024.3 (Build 217U) Thu Nov 14 2024 17:59:58 EST

大きなXMLファイル(約165MB)をライブラリー%XMLでパースすると、<FILEFULL>エラーが発生する。

エラーパート

    s libraryFile = "D:\iTunes3\iTunes Library.xml" ;サイズ=165M
    w !,"libraryFile = ",libraryFile
    w !,"##class(%File).GetFileSize(libraryFile)=",##class(%File).GetFileSize(libraryFile)
    w !,"s sc=##class(%XML.TextReader).ParseFile(libraryFile,.reader) 実行"
    Set sc = ##class(%XML.TextReader).ParseFile(libraryFile,.reader)
    w !,$SYSTEM.Status.GetErrorText(sc)
    q

libraryFile = D:\iTunes3\iTunes Library.xml
##class(%File).

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
こちらの記事では、ミラー環境をメジャーバージョン（例：2024.1.0 -> 2025.1.1）にアップグレードする際の手順についてご説明します。

こちらの手順は、「ミラー環境アップグレード時に計画的なダウンタイムを伴う」ことを前提とした手順になります。
※こちらのドキュメント にあるイメージの、「 Procedure 2: Major Version Upgrades with Planned Downtime」の手順です。

【注意１】
ミラーを構成するすべてのフェイルオーバーおよび DR 非同期メンバーは、同じバージョンの InterSystems IRIS である必要があります。異なるバージョンが許容されるのは、アップグレード中のみです。
アップグレードしたメンバーがプライマリメンバーになると、アップグレードが完了するまで、他のフェイルオーバーメンバーおよび DR 非同期メンバーは使用できません。
　
【注意２】
InterSystems IRIS for Health および Health Connect でミラーリングを構成する場合は、HSSYSを必ずミラーリングするようにしてください。また、アップグレードは2024.1以降のバージョンへ行うようにしてください。

開発者の皆様こんにちは。先日のWebinar「ベクトルであそぼう!」では、以下の内容でデータをベクトル化することの可能性をご紹介しました。

写真から魚の名前をあててみる

• マルチモーダルモデル CLIP を利用して画像によるテキストの検索

ベクトルを「見える化」する

• ベクトルを次元削減して 3 次元ベクトルに変換し、可視化

データの集まりを見る

• K-Means によるデータのクラスタリング

変なデータ (=アノマリ) を見つける

• K-Means による教師なしアノマリ検知や半教師ありアノマリ検知

一番お伝えしたかったのは 「データをベクトルに変換することで、データ利活用の幅が大きく広がる」 ということです。
本記事ではマルチモーダルAIおよびCLIPについておさらいし、Webinarでは時間の都合で触れきれなかったTips  - モダリティギャップというマルチモーダルモデル特有の現象についてお伝えします。

なお筆者は AI/機械学習の専門家ではありませんが、機械学習を利用したプロダクト・プロジェクトに携わり親しんでまいりました。ご質問・ご指摘などありましたらお気軽にコメント欄からお願いします。

マルチモーダル AI

近年、AI 分野では マルチモーダル AI が大きな注目を集めています。
「モーダル」とはデータの種類のことを指します。

プロフェッショナルな FHIR® から OMOP への変換

「プロフェッショナル」という言葉の使用に焦点を当て、それをある文脈に置いて考えてみましょう。これは業界の専門家によって書かれており、サポートと、動作に貢献する柔軟なオプションに対してガードレールをいくつか備えた有料サービスとしてまとめられているということです。オープンソースまたは自社開発のソリューションと比較して、（同じ機能を果たすかもしれませんが）拡張性やミッションクリティカルな価値の提供が検討材料となる点に重要な違いがあると感じます。OHDSI コミュニティは、OMOP データベースへの ETL というテーマに関して総合的な能力を備えており、たとえば WhiteRabbit は OMOP データベースを分析し、Rabbit in a Hat は ETL の設計に役立ちます。提供内容を改良するためにコミュニティツールが InterSystems の変換スタックに適用されたということに、株を空売りしてでも賭けるでしょう。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

ダイナミックオブジェクトの%ToJSONメソッドを利用することで簡単にJSONデータを送信することができます。

但し、標準的な方法では、出力するJSONのデータがIRIS文字列の最大長（約32万文字　正確には$SYSTEM.SYS.MaxLocalLength()が返す値）を超えると<MAXLENGTH>エラーとなります。

これを回避するためには、文字列として返すのではなく、%ToJSONメソッドの出力先としてStreamを指定し、その結果作成されたそのStreamデータを順次読み取って、出力先に書き出すようにする必要があります。

以下のように処理できます。

ClassMethod bigjson() As %Status [ ProcedureBlock = 0 ]

{

   set x={}

   for i=1:1:100 { 

       set cmd=" set x.a"_i_" = ^a "    ;; ^aのサイズは1MB
       xecute cmd

   }


   set tmpStream = ##class(%Stream.GlobalCharacter).%New()

   do x.

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

JSON利用の普及に伴いインターシステムズは、JSONに関連する様々な機能強化をIRISに対して行なっています。

その一環として、SQLのJSON_OBJECTのサポートがあります。

この機能に関して現時点より（2025年6月）古いバージョンでは残念ながら制限や不具合が存在しています。

今後も機能強化やバグフィックスを継続していく予定となっているため、この機能の利用を検討および既に利用している方は最新バージョンでのご利用をお勧めします。

ここでは、現時点でわかっている制限事項／不具合についてお知らせします。

• VIEW経由でJSON_OBJECTを利用した場合にエラーとなる場合がある 以下のようなクラスとVIEWを定義します。  

Class User.test Extends %Persistent
{

  Property p1 As %String;
  Property p2 As %String;
}

Class User.

以前はMac上でDockerを動かす場合は、Docker for Macを使用していましたが、ある時点でマルウェア判定されてしまい、削除されてしまいました。

以下の記事によれば、最新版では解決しているようです。

Docker Desktop for Macがエラーで起動できない件(#7527)についての情報

そこで他の選択肢はないか調べてみるといくつか選択肢がありました。

その中でColimaというのがあり、設定してみました。

Colima で Docker と Docker Compose を使ってみた

設定も非常に簡単であり、実際のdockerやdocker composeの動かし方はほとんど変わりません。

一つColimaの方が良いと感じたのは、Docker for Macの場合、IRISのスクリプトの実行の結果として出力されるメッセージは、スクロールされて、Dockerコンテナの起動が終了すると、痕跡が残らないため途中でエラーが発生してもその場で確認できませんでしたが、Colimaの場合、ターミナル上で垂れ流されるだけなので、そのターミナルのスクリーンをロールバックすることで出力メッセージを確認できる点です。

Hades DatabaseConnector 6.4.0 が IRIS に対応しました！

2025年第3四半期の最新情報をお伝えします。

3か月前の前回にご案内した重要なお知らせを、ここであらためて振り返ってみましょう。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
$ZF(-100) は、OSコマンドまたはプログラムを子プロセスとして実行するのに使われますが、一緒に便利なキーワードを指定することが可能です。

$ZF(-100)でコマンドの実行がうまくできない、という経験をされた方も多いかと思います。

そんな時は、この便利なキーワードを使って原因の調査をしていきましょう。

キーワードには以下のようなものがあります。

使用方法は、以下のようになります。

write $zf(-100,"/SHELL /LOGCMD /STDERR=err.log","command1","command2",.

開発者の皆さん、こんにちは！

Windows 版 IRIS／IRIS for Health 2025.1 以降で Embedded Python をご利用いただく場合、Windows に Python のインストールが必要になりました。

以前のバージョンから Embedded Python をご利用いただいている場合は、新しいバージョンにアップグレードした後、Python のインストールと IRIS 側に必要な設定がありますのでご注意ください。

※ 2024.1 以前のバージョンでは、IRIS インストールと同時にインストールされる Python ご利用いただく必要があったため、Windows への Python インストールは不要でした。

補足：フレキシブル Python ランタイム機能の導入により、OS にインストールされた Python のバージョンを IRIS 側で指定できるようになりました。

詳細はドキュメントもご参照ください：フレキシブル Python ランタイム機能の概要

Embedded Python 利用までの手順は以下の通りです。

1) サポートする Python のバージョンを確認

サポートしている Python のバージョンを確認します。（Windows は、Python 3.9以降）

https://docs.intersystems.

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems Developer Tool コンテスト の勝者が発表されましたのでお知らせします！

今回のコンテストには、17 の素晴らしいアプリケーション 🔥🔥が投稿されました。

ご応募いただきました参加者の皆さん、素敵な作品をありがとうございました！

それでは受賞者を発表します！

前回、macOS上でLibreOfficeからODBC経由でアクセスするためのセットアップについて記事を書きました。

今回 .Net経由でODBCにアクセスする方法を試したので報告します。

LibreOfficeの場合、iODBCでしたが、.Netの場合は、unixODBCを使用します。

従来のバージョンでは、IRISのunixODBCドライバーはUnicode対応（ワイド）でなかったため、.NetのODBCでは日本語を正しく処理できませんでしたが、2025.2よりワイドドライバーが追加されたため正しく処理できるようになりました。

今回.Net経由のアクセスを試した理由は、ODBC版Cache DirectエミュレータをMacで動かせないかと考えたからです。

ODBC版Cache Directエミュレータ

こちらのリポジトリにも設定方法の詳細を記載していますが、Mac上でunixODBCドライバーを設定する方法を紹介します。

• IRISバージョン

unixODBCのUnicode(ワイド)版のドライバーが必要なため、IRIS 2025.2以降のバージョンが必要です。

• unixODBCのインストール

Homebrewを使用してインストールします。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

Webゲートウェイ管理ページで、サーバ毎の最大接続数を設定したり、最大接続に達した場合に待ち時間（キュー）や静的なビジーページを設定することが可能です。

実際にサーバに接続する最大接続数を設定すると、それに達した場合に待ち時間（キュー）で設定した秒数待って、それを過ぎても接続数に空きが出なかった場合に、静的なビジーページに移行するような設定が可能となります。

設定箇所は以下になります。
※Webゲートウェイ管理ページ：
例（URLは環境・バージョンによって変わります）：
http://<webserver>/<instancename>/csp/bin/Systems/Module.cxw
 

★全サーバに適用される設定（デフォルトパラメータ）

サーバ単位の個別の設定がない場合は、こちらの設定が適用されます。

構成 > デフォルトパラメータ：

最大接続：各サーバの合計接続数の最大数（既定：1024）。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
アプリケーション保全のために、データベースのジャーナルは必ず有効にしておく必要がありますが、何らかの理由でジャーナルを無効にしなければならない場合があるかと思います。

ディスク容量の縮小や、データ更新時のシステム負荷の削減など理由は様々です。

ここで注意していただきたいのは、データベースのジャーナルを無効にした場合にどのような影響がでてくるのか、ということです。

こちらのトピックでは、「データベースのジャーナルを無効にした場合の影響について」ご説明します。

ジャーナルを無効にする方法は、以下の2種類があります。

1. システム全体で無効にする方法（こちらを行う場合は【慎重】に！）

Set $namespace="%SYS"
Do ^JOURNAL  > 2) Stop Journaling (^JRNSTOP)

2. プロセス単位で無効にする方法　※ご参考

 do DISABLE^%SYS.NOJRN                   // ジャーナリングを停止
 do ENABLE^%SYS.NOJRN                    // ジャーナリングを開始

※ミラーリング対象のデータベースは、ジャーナルを無効にすることはできません。
ジャーナルを無効にした場合、以下のことができなくなります。

インターシステムズは InterSystems IRIS® data platform のバージョン 2025.2 をリリースしました。2025.2 は Continuous Delivery(CD)リリースです。InterSystems IRIS for Health™ および HealthShare®、Health Connect™ のバージョン 2025.2 はセキュリティ・アップデートによるミラーリングの制限のため、現在提供されていません (詳細は後述)。

リリースハイライト

このリリースでは、セキュリティ、開発者エクスペリエンス、運用および相互運用性にわたってインパクトのある機能強化が導入されています。注目すべき新機能は以下のとおりです：

1.   新しい IRISSECURITY データベースによるセキュリティ強化

　　o    セキュリティー・データは新しい IRISSECURITY データベースに移されました。このデータベースは暗号化することができます。

　　o    新しいロール %SecurityAdministrator は、一元管理をサポートします。

　　o    セキュリティ関連のグローバルとテーブルへの直接アクセスは非推奨です。代わりに提供されている API を適切なパーミッションで使用してください。

いつもお世話になっております。

連続3回シリーズでお届けしている開発者向けウェビナー、最終回のテーマは「RAG＋生成AIであそぼう！」です。

以下の日時で開催いたしますので、是非ご参加ください。

日時：9月9日（火）13時半～14時10分（40分間）

参加費無料・事前登録制

ご登録はこちらから

【概要】

生成AIにサンプルコードを依頼した時「よく見るとおかしいかも？」という経験をされた方も多いのではないでしょうか。また生成AIとのやりとりで、最初の質問には納得のいく答えが得られず「もっと良い回答をもらうにはどうすればいいか」と考えて質問を言い換えたり、前提情報を追加したりした経験もあるはずです。これは、AIに渡す情報の「質」と「量」が、出力結果の精度に直結することを示しています。 このような課題に対して有効なのが、RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）というアプローチで、信頼できる情報源を AI に組み合わせることで、より正確で実用的な回答を得ることができるようになります。 本ウェビナーでは、RAGとは何か、その仕組みと利点、どのような場面で効果を発揮するのかを、開発者目線でわかりやすく解説します。