#InterSystems IRIS for Health

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

PythonからIRISにアクセスするためのNative SDK for Pythonと呼ばれるインタフェースが用意されています。

Javaや.Net用に用意されているNative SDKと同等な機能が提供されています。

（一部異なる機能があります）。

また、Python用にはEmbedded Pythonと呼ばれるIRISと密に連携した機能があります。

IRISから最大限の性能を得るためには、Embedded Pythonが適していますが、以下のような場合、Native SDKが適しているケースもあります。

CSPでWebアプリケーションを開発する方法は今では推奨されていませんが、既存資産が膨大にあって、他の手法への書き換えには相当の時間がかかりそうな方々はたくさんおられることでしょう。

そういう方々は、しばらくはそれらCSPファイルのメンテナンスの必要性があるかと思います。

IRISではVSCodeが主たるIDEとなっていますが、開発環境がWindowsのみであれば、CSPファイルをSJISでメンテナンスしておけば、問題は起こりません。

ところが、それらのファイルをUNIX環境(LinuxやMac)に持っていって、VSCodeで編集作業を開始すると、文字化けの嵐となってしまいます。

これは以前にポストしましたが、UNIX環境のIRISは何も設定しないとロケールがenuw（英語）となっているためです。

さらにこれを日本語専用ロケールに変えても、unix環境ではロケールがjpuwの場合、ファイルの読み書きのエンコーディングが、utf8となっているので、cspファイルのエンコーディングがSJISのままでは都合が悪いです。

従ってCSPファイルのエンコーディングをUTF8に変更する必要があります。

しかし、プラットフォームの切り替えのたびにエンコーディングを変更するのも面倒です。

開発者の皆さん、こんにちは！

第3回 技術文書ライティングコンテスト に応募された作品のボーナスポイント獲得状況をお知らせします📣

なお、応募は11月24日23時59分59秒まで受け付けていますので、まだまだ間に合います！💨
IRISに関連する記事であれば、どのような内容でもご応募いただけますので、ぜひチャレンジしてみてください！🔥

📣2025/11/25 応募が増えましたので表示方法変更しました。

コミュニティのみなさまに嬉しいお知らせです。

今年冒頭より、InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health, Health Connect 向けの多くのクライアントSDKが、各外部リポジトリ (Maven, NuGet, npm, PyPI)に公開されております。これにより、ユーザのみなさまに以下のような多くのメリットがあります。

開発者の皆さん、こんにちは！

12月3日（水）13時半～のミートアップへの参加申し込みは、お済でしょうか？？👀

今年のミートアップは、開発者向けウェビナーでもお届けしておりましたが 🎣釣り人ビギナーサポートAIを作ろう！🎣 をテーマとしたワークショップを行います。

ということで、今年のグッズは、🎣釣りにちなみましてこちらです🐟

ガジェットポーチです！（現在デザイン印刷中のため、仕上がりのイメージ図となります。）

↓パソコンと接続するケーブル類など収納できます！↓

開発者の皆さん、こんにちは！

過去に開催した開発者向けウェビナー　アーカイブビデオのまとめページを作成しました。

今後もウェビナーを開催していきますのでこのページを★ブックマーク★していただけると嬉しいです

プレイリストはこちら👉https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSN_5VbNaxB39_H2QMMEG_EsNEFc0ASz

2025年開催分：

✅ウェビナー

• 🔥2025年最後のウェビナーです！🔥：2025/11/20開催「組み込みPythonの仕組みと、その効果的な使い方について」
• 2025/10/16開催「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 」
  • 関連するハンズオンセミナーを11/21（金）インターシステムズ東京オフィスにて開催します！

Connpassから申込が行えます：🤖はじめてのAI開発 ～ゼロからのIRIS環境構築とOpenAI連携チャットボット作り～🤖
残席７席ですので、ぜひお早めにお申し込みください！💨

• 2025/9/9開催「RAG＋生成AIであそぼう！」
  • サンプルコード👉 https://github.com/Intersystems-jp/RAGandLLM-Asob
• 2025/7/29開催「ベクトルであそぼう！」
  • サンプルコード👉https://github.com/Intersystems-jp/Vector-Asobo
  • 資料PDF
• 2025/6/10開催「IRISのベクトル検索を使って テキストから画像を検索してみよう」
• 2025/3/19開催「IRIS概要 システム構築編」
  • 資料PDF
  • 以下ご参考：関連するラーニングパス
    • 📖InterSystems IRIS 管理の基本
    • 📖開発者向け InterSystems IRIS の管理概要

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ルーチンやメソッドを実行した際に以下のような<FRAMESTACK>エラーが発生する場合、DOコマンドの発行の入れ子数が多すぎて、それ以上スタック情報を保持できなくなったことを示しています。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SQLアクセス( ADO含む)を行う場合は、SQLトランザクションを使用して、トランザクションを制御します。

一方オブジェクトアクセス（ObjectScript）ではtstart / tcommit / trollbackコマンド
(Native SDK for .NETでは IRIS の TStart(), TCommit(), TRollback() メソッド)
によってトランザクションを制御します。

この２種類のトランザクションモードを混在させて使用することはサポートされていません。

詳細は、以下のドキュメントをご参照ください。

トランザクション管理

開発者の皆さん、こんにちは！今年も開発者コミュニティミートアップを東京にて開催します！📣

【ミートアップ概要】

AI アプリの開発に興味があるけれど、何から始めれば良いか分からない方へ。

RAG、生成 AI などの用語は聞いたことがあるけど、そこまで詳しくない。
興味はあり、自分たちのシステムにも導入してみたい、でも、なかなか時間が取れなくて、学ぶチャンスがない。
そう悩んでいる方いませんか？

そんなあなたに！12月3日（水）AIアプリの開発をテーマとしたミートアップを開催します！

ミートアップでは、最初に、数々の AI 駆動開発をご経験されている方から、「AI駆動開発の最新情報」についてお話いただきます。
次に、AI アプリ作成のワークショップを通じて、具体的な開発の流れを短時間でご体験いただきます。
最後に、コミュニティメンバーとのネットワーキングの時間を楽しんでいただきます。この時間には、クイズ大会も行う予定です（軽食もご用意いたします）。

AI を「使う」から「創る」側へ。未来を拓く一歩を踏み出しませんか？
ぜひ、AI アプリ作成を体験できるミートアップにご参加ください。

《こんな方におすすめ》

• RAG、生成AIに興味があり、開発をしてみたい方
• 具体的に動くコードを見るとワクワクする方

開発者の皆さん、こんにちは！

この記事では、Developer Hub にあるチュートリアルに新しいチュートリアル：InterSystems IRIS ベクトル検索を使用した RAG が追加されましたので内容をご紹介します。（準備不要でブラウザがあれば試せるチュートリアルです！）

このチュートリアルでは、生成 AI アプリケーションの精度向上に向けて、ベクトル検索と検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation）の活用を体験できます。

具体的には、InterSystems IRIS のベクトル検索機能を活用し、生成 AI チャットボット向けのナレッジベースをサンプルコードを利用して作成します。

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。

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