Googleフォームは、データ収集、アンケートやクイズへの回答を行うための市場で最も人気のソリューションです。そのため、システムを拡張または開発することなく、患者データや回答を実用的な方法で収集するのに理想的な手段と言えます。本記事では、Google Cloudにアカウントを作成し、Google Forms APIを利用するアプリケーションを登録します。また、APIを利用するためのサービスユーザーを生成して、最後にEmbedded PythonとIRISを用いて新しいフォームを作成し、入力されたデータを自動的に収集する方法ついて詳しく説明します。

Google Cloudアカウントの作成

Google Cloudアカウントをお持ちでない場合、これらの手順に従ってください。すでにお持ちの場合は、次のセクションに進みます。
Google Cloud Platform（GCP）アカウントを作成するには、最初にGoogleアカウントを作成する必要があります。 次に、Google Cloudコンソールにサインインし、無料枠を利用開始するか、課金アカウントを作成できます。 ステップバイステップガイドは次のとおりです。
1.    Google Cloudコンソールに移動する。cloud.google.comにアクセスします。
2.    Googleアカウントにサインインする。

血液検査の結果を見て、何が書いてあるのか全然わからないあの感じ、分かるかと思います。 その問題を解決してくれるのがFHIRInsightです。 そもそも医療データは怖いものや分かりにくいものではなく、誰もが活用できるものであるべきだ、という考えから始まりました。 血液検査は健康チェックではとても一般的ですが、正直なところ、理解するのは多くの人にとって難しく、臨床検査を専門としない医療スタッフにとっても難しいことがあります。 FHIRInsightは、血液検査のプロセスをもっと分かりやすくし、情報をより活用しやすくすることを目指しています。

🤖 FHIRInsightを構築した理由

すべては、シンプルながら強力なこの質問から始まりました。

「なぜ血液検査の結果を読むのは、時には医師にとってもこんなに難しいのか？」

血液検査の結果を見たことがあるなら、大量の数字、意味の分かりにくい略語、そして自分の年齢や性別、状態に合っているかどうかもわからない「基準範囲」を見たことがあると思います。 確かに診断ツールではありますが、状況が分からなければ、結局推測することになります。 経験豊富な医療従事者でさえ、すべてを理解するためにはガイドラインや論文、専門家の意見を照らし合わせる必要があることがあります。

そこで登場するのがFHIRInsightです。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
こちらのトピックでは、ミラー環境でECPを行う場合の設定方法と注意すべき点について、ご案内します。

【設定方法】

手順は以下になります。

(1) 両方のフェイルオーバーメンバおよび任意の DR 非同期メンバで、ECPを有効にします

(2) ECP アプリケーションサーバ（ECPクライアント）で、ECPの設定を行います

(3) ECP アプリケーションサーバ（ECPクライアント）で、リモートデータベースの作成を行います

(4) 動作確認＆リダイレクトのテストを行います

今回作成するECP構成は、ドキュメントにある以下のイメージの赤丸のインスタンスによる構成になります。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

バージョン2025.1以降では、ジャーナルファイルを作成したインスタンスと同じバージョン、またはそれ以降のバージョンへのジャーナルファイルのリストアは保証されていますが、2025.1以降で作成されたジャーナルファイルを2024.1以前のインスタンスにリストアできません。

ドキュメント：ジャーナル・リストアの互換性 (アップグレード関連)

2025.1以降のインスタンスのデータを、2024.1以前にリストアしたい場合、時間がかかる方法となりますが、2025.1以降のバージョンから対象グローバル変数をエクスポートし、2024.1以前のバージョンにインポートする方法を利用できます。

InterSystems 製品のミラーリングについては、全メンバー（プライマリ／バックアップ／非同期）で同一バージョンを使用する必要があります。

ミラーリングは、ジャーナルファイルのリストアを内部的に利用しているため、バージョン2025.1へアップグレードした場合、全メンバーのバージョンが2025.1以降である必要があります。ご注意ください。

ご参考「InterSystems IRIS インスタンスの互換性」

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
ミラーの現在の状態は、管理ポータルのミラーモニタで確認できます。

こちらのトピックでは、それらの情報をコマンドで確認する方法をご紹介します。

(1) フェイルオーバメンバ（プライマリ・バックアップ）の状態を確認する

(2) 非同期メンバの状態を確認する

(3) ISCAgentの状態を確認する

(4) 定期的にミラーステータスを取得するサンプル（ツール）のご紹介

では、以下のようなミラーの状態を確認してみます（以下はフェイルオーバーメンバ・プライマリの状態）。

(1) フェイルオーバメンバ（プライマリ・バックアップ）の状態を確認する

フェイルオーバメンバのミラーの状態は、SYS.Mirror クラスの GetFailoverMemberStatus メソッドで確認できます。
結果は出力引数に$list形式で返されます。詳細はクラスリファレンスをご覧ください。

   例)
    プライマリ、バックアップともActiveな状態

// フェイルオーバーメンバ（プライマリまたはバックアップ）で確認
// 以下はプライマリで実行した例
%SYS>set x=##class(SYS.Mirror).GetFailoverMemberStatus(.thismember,.

MacOS(Linux)とWindows両方で動作するObjectScriptプログラムを開発する際に、よくやらかしてしまうミスを共有します。

WindowsとUNIX系のファイルシステムの１つの違いは、ディレクトリのセパレータです。

UNIX系は、/（スラッシュ）

Windows系は、\（バックスラッシュ）

です。

ファイルを読み書きするプログラムでセパレータをOS別に選択するという以下のようなコードをよく書くのですが、

if ($system.Version.GetOS() = "UNIX") {
    set sep = "/"
}
else {
    set sep = "\"
}

ここでこのバックスラッシュをキーボードで入力すると、日本語キーボードの場合、バックスラッシュの代わりに¥（円マーク）が入力されてしまいます。

ソースコードがSJISの場合は、これでも問題ないのですが、クロスプラットフォームで開発する場合は、UTF8で通常作成するので、Macで動かすと問題ないのにWindowsで動かすとエラーになるということがちょくちょく起こります。

そして、これは意外に間違いに気づきにくいです。

ちなみにPythonでは、どちらでも/を使っておけば問題ないので、こんな問題は起こることはないと思います。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品の内部日付時刻（$HOROLOG）を利用して時刻を取得している場合、オペレーティング・システムが提供するアルゴリズムに基づいて季節的な時刻調整を行います。

そのため、オペレーティングシステムにてサマータイムの調整が行われる場合は、InterSystems 製品は、オペレーティングシステムで対応したサマータイム時刻で動作します。

注意点としては、$HOROLOG 値が大きく変更されるケースもあるため、時刻比較やこの値をキーにしたアプリケーションの処理などがもしある場合は、その変更を考慮していただく必要があります。

ご参考：「ローカル時刻調整のしきい値」

なお、$NOW() 関数を使用して内部日付時刻を取得している場合は、オペレーティングシステムのサマータイムの調整に対応していませんのでご注意ください。

$NOW() 関数は、$ZTIMEZONEの値を使用してローカル時刻を決定しています。
$ZTIMEZONEは1年を通して連続的で、サマータイム（DST）などのローカル時刻の調整に対応していないためです。

また、小数点以下を含むタイムスタンプ値をサマータイム対応済のローカル時刻で取得したい場合、$HOROLOG では対応できませんので、以下の2つ方法のどちらかを利用して取得します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
ビジネスサービスやビジネスオペレーションで EnsLib.CloudStorage.InboundAdapter アダプタを使用したり、%Net.Cloud.Storage.Client を使用することで、Amazon s3（クラウドストレージAPI）のファイルにアクセスすることが可能です。

いずれの場合も、事前に Javaランタイムをシステムにインストールし、インストールしたJavaランタイムの JAVA_HOME 情報を、管理ポータルにて設定する必要があります（手順は後述します）。

今回は、%Net.Cloud.Storage.Client クラスを使用したサンプルをご紹介します。
手順は以下のようになります。

【手順】

以下のS3パケットにアクセスする手順になります。

(1) 事前に、コマンドプロンプトにて aws コマンドを使用して動作確認をしておきます（S3に存在しているファイル一覧がプロンプトに返ればOKです）。

> aws s3 ls s3://isj-s3
2025-04-30 16:20:52         32 abc.txt
2025-04-30 16:14:00      21529 messages.log

もしくは

>aws s3 --endpoint-url https://s3.

概要統合とE2Eテストのために一時的なInterSystems IRISコンテナの起動を簡単にするNode.jsライブラリ、testcontainers-iris-nodeのリリースをお知らせします。 このプロジェクトが、testcontainers-iris-pythonやtestcontainers-iris-javaなどを含む、IRIS用Testcontainersアダプターの既存ファミリーに加わるのは極めて自然なことです。

testcontainers-iris-nodeを使う理由とは？InterSystems IRISで作業するNode.js開発者として、本番環境を再現するテスト環境を設定する際によく問題にぶつかりました。 testcontainers-iris-nodeは、オンデマンドで隔離されたIRIS環境を作成するためにtestcontainers-nodeフレームワークを活用することで、この問題を解決しました。

これは次において特に有用です。

• IRISデータベースとの統合テスト
• データパイプラインやマイクロサービスのテスト
• CIパイプラインでのテスト環境の自動化

機能

• Testcontainersを使用してDockerコンテナでIRISを起動します
• カスタムのDockerイメージと構成をサポートします
• テスト開始前にIRISが準備完了していることを確認するための待機戦略
• テスト実行間のクリーンなティアダウン

概要

typeorm-irisプロジェクトは、TypeORMのInterSystems IRISとの統合に対して実験的サポートを提供し、開発者がTypeORMのよく知られているデコレーターとリポジトリの抽象化を使用してIRISとやり取りできるようにします。 これにより、IRISをバックエンドデータベースとして使用するNode.jsアプリケーションを構築するJavaScriptやTypeScript開発者にとって、より馴染みのある開発体験が可能になります。

プロジェクトはTypeORMとの主要な統合ポイントを実装しており、基本的なエンティティ操作をサポートしていますが、まだ十分に実戦で検証されておらず、本番環境には適していません。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品で利用できる ID およびアクセスの管理には、Kerberos、OS ベース、InterSystems ログイン（＝インスタンス認証／パスワード認証）、2 要素認証、JWT 認証、LDAP 認証（AD も含む）、OAuth2 などが用意されていますが、これらのどの方法にも当てはめることのできない独自の管理方法をお持ちの場合に利用できる方法があり「代行認証」（または委譲認証）と呼びます。

ドキュメント：代行認証

このトピックでは、代行認証を行うまでの手続きについて解説します。

サンプルコードはこちら👉https://github.com/Intersystems-jp/FAQ-716

シナリオとして、アプリケーション用ユーザ名、パスワードを管理する専用テーブルがあるとしています。特定の REST API のログイン、またはターミナルアクセス利用時にこの情報を使用して代行認証を行う方法を解説します。

大まかな手順は以下の通りです。

[1] 専用ルーチンを作成する

[2] システム・セキュリティの認証／ウェブセッションオプションを変更する

[3] 使用するサービスに対して代行認証を有効化する

[4] テストする

[1] 専用ルーチンを作成する

以下の流れで作成します。

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

• 2025/11/20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 」
  • 2025/11/21にハンズオン「🤖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～」開催
    ソースコードはこちら👉https://github.com/Intersystems-jp/TryAIDevelopment
• 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

前の記事では、smolagentsとInterSystems IRISを使用して、SQL、ベクトル検索を使用したRAG、interoperabilityを組み合わせたカスタマーサービスAIエージェントをビルドしました。

その際、LLMと埋め込み表現のためにクラウドモデル（OpenAI）を使用しました。

今回はさらに一歩進めます。Ollamaを利用して、同じエージェントをローカルモデルで実行します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
こちらの記事では、コマンド・パイプデバイスを使用して、外部コマンドの出力を取得する方法をご紹介します。

以下のように行います。
★コマンド出力を取得する例：

USER>kill
USER>set cmd="netstat -anp tcp"
USER>set pipe=##class(%File).%New(cmd)
 
USER>write pipe.Open("rq")
1
USER>while 'pipe.AtEnd { write !,pipe.ReadLine() }
アクティブな接続
  プロトコル  ローカル アドレス          外部アドレス        状態
  TCP    0.0.0.0:23             0.0.0.0:0              LISTENING
  TCP    0.0.0.0:80             0.0.0.0:0              LISTENING
(中略)
  TCP    192.168.172.1:139      0.00.

カスタマーサポートの質問は、構造化データ（オーダー、製品 🗃️）、非構造化知識（ドキュメント/よくある質問 📚）、およびライブストリーム（出荷更新 🚚）と多岐にわたります。 この投稿では、以下を使用して、3つすべてに対応するコンパクトなAIエージェントを作成します。

• 🧠 Python + smolagentsは、エージェントの「頭脳」を構成します
• 🧰 SQL、ベクトル検索（RAG）、およびInteroperabilityのためのInterSystems IRIS（モック配送状況API）

このセクションでは、IRISでPythonを主要言語として使用する方法について紹介します。これにより、IRISの強力な機能を活用しながら、Pythonでアプリケーションのロジックを書くことができます。

• IRISにおけるPythonファーストアプローチ入門
  • 使用方法（irispython）
    • irispythonとは？
    • irispythonの使用例
    • メリット
    • デメリット
    • まとめ
  • WSGIの使用
    • 使用方法
    • WSGIの使用例
    • メリット
    • デメリット
    • まとめ
  • DB-API
    • 使用方法
    • DB-APIの使用例
    • メリット
    • デメリット
    • 代替手法
    • まとめ
  • Notebook
    • 使用方法
    • Notebookの使用例
    • メリット
    • デメリット
    • まとめ
• ボーナスセクション
  • ネイティブインタープリターの使用（irispython 以外）
    • 使用方法
    • メリット
    • デメリット
  • DB-API Community Edition
    • 使用方法
    • DB-APIの使用例
    • メリット
    • デメリット
  • IRISにおけるPythonコードのデバッグ
    • 使用方法
    • メリット
    • デメリット
    • まとめ
  • IoP（Pythonにおける相互運用性）
• まとめ

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
この記事では、ミラーリングの構成方法をご紹介します。

本記事では、「自動ダウンロード」の機能についても、あわせてご紹介します。
では、ミラーの構成手順をご紹介します。
今回ご紹介するのは、同期ミラーによるフェールオーバー（常にデータベースが同期されて複製、障害時に自動でフェールオーバー）構成です。
手順は以下になります。

Pythonとその機能についてよく理解できたところで、IRIS内でPythonをどのように活用できるのか見ていきましょう。

• IRISでのPython入門
• 言語タグ
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ
• Pythonモジュール（pypi モジュール）のインポート
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ
• Pythonモジュール（カスタムモジュール）のインポート
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ

開発者の皆さん、こんにちは！

3回目の開催となったミートアップですが、12月3日（水）に無事、開催を終えることができました。ご参加いただきましたメンバーの皆様、ありがとうございました！

今年は初の試みとして、ゲストスピーカーをお招きしご講演いただきました。その後から17時頃まで、各自のパソコンでワークショップの内容をお試しいただいたり、メンバー同士で会話されたりで、あっという間に時間が過ぎたように感じます。

ミートアップのワークショップで使用した内容は、全て以下リポジトリに公開しております。

https://github.com/Intersystems-jp/meetup2025Workshop

IRIS の環境は 12 月中ご利用いただけます。

ワークショップ中モデルのダウンロードのところで Notebook がなかなか進まなかったりでお試しいただけなかった部分があるかと思います。もしよろしければ、再度お試しいただければと思います。

以下、当日の写真を添えながらワークショップとネットワーキングの様子をご紹介いたします。

第1部最初は、加川さんからのご講演で

「AI駆動開発の実践──自社サービスと個人開発での活用事例」

のテーマでお話いただきました。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

WebSocketは、リアルタイム双方向通信を可能にするプロトコルで、Webアプリケーションの動的な操作性を向上させるために広く活用されています。

この技術は、TCP上で動作し、HTTPプロトコルを介して接続を確立します。

一度接続が確立されると、持続的な接続が維持され、サーバーとクライアントが効率的にデータを交換できるのが特徴です。

通常のHTTP通信の場合、クライアントからのリクエストに対してサーバーが応答するというのが基本的な動作になるため、サーバーから非同期にデータを送信することが難しいですが、WebSocketを利用することでそのような機能を簡単に実現できます。

一方で、サーバーからの一方向の非同期通信が実現できれば良いという要件であれば、SSE (Server-Sent Events)を使用することもできます。

一般的にWebSocket通信が最も適していると考えられるのは、クライアント・サーバー間で双方向にデータを交換する必要がある場合になります。

双方向の接続を維持する必要があるため、状況によって、サーバー上のコンピュータ資源の消費（メモリー、CPU、IRISライセンス使用量など）に注意する必要があります。

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。

1. 異なるサーバーでIRISとPythonプログラムが連携する必要がある。
2. 同一サーバー上でIRISとPythonが稼働するが、システムが異なる（サブシステム間連携など）
3. システムを別々の開発ベンダーが構築するなど、明確な境界を設けたい場合

Native SDKを利用することで以下のようなことを実装することができます。

1. ObjectScriptやEmbedded Pythonで作成したメソッドの実行
2. IRISオブジェクトの操作
3. IRISグローバルデータの操作
4. DBI-APIによるデータベースアクセス

以下からこれらのサンプルプログラムを取得することができます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

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

JavaやPython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）。

Native SDKを利用することで以下のようなことを実装することができます。

1. ObjectScriptやEmbedded Pythonで作成したメソッドの実行
2. IRISオブジェクトの操作
3. IRISグローバルデータの操作
4. ADO.NETによるデータベースアクセス

以下からこれらのサンプルプログラムを取得することができます。

Native SDK for .NETサンプル1

Native SDK for .NETサンプル2

.NETに様々な手段でアクセスするサンプル

詳細は、以下のドキュメントをご参照ください。

InterSystems Native SDK for .NET

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。

そこで推奨の方法は、ファイルのエンコーディングをUTF8のBOM付きに変更することです。

開発者の皆さん、こんにちは！

📣 第3回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテストの勝者が決定しましたので、発表します！📣

🥇 1位 - @Kyouhei.Kawanishi さんが投稿された「Node.jsからIRISのクラスを呼び出してみた」

以下賞品の中からお好きな１点をお選びいただけます。

• 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 - @Kosaku Ikeda さんが投稿された「ベクトル検索のサンプルをやってみた」

以下賞品の中からお好きな１点をお選びいただけます。

• 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 - @iinoe ueo さんが投稿された「ObjectScriptで列挙体Likeなデータ型クラスを作ろう」

以下賞品の中からお好きな１点をお選びいただけます。

• 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）

※今回のコンテストの賞品は、選択式です。

Vanna.AI - パーソナライズされた AI InterSystems OMOP エージェント

OHDSI のウェブブックからアキレスに続くこの OMOP の旅シリーズに沿って、適切に記述された R と SQL の組み合わせによって、組織間で共有可能な大規模な分析の結果が導き出されるのを見れば、OMOP 共通データモデルの威力を理解し始めることができます。 とは言え、私には第 3 正規形の知識がないので、約 1 か月前の旅において、Databricks Genie を使って、InterSystems OMOP と Python 相互運用性を活用して SQL を生成しました。 非常にうまくいきましたが、RAG「モデル」がどのように構築され、それを実現するための LLM の使用については、Databricks の内部に魔法が残されています。

OMOP の旅のこの時点で、同じ道で Vanna.ai と出会いました...

Vanna は、LLM を使用してデータベースの正確な SQL クエリを生成するのに役立つ、検索拡張を使った Python パッケージです。

この記事では、Pythonでの仮想環境の概念を紹介します。仮想環境は、依存関係を管理してプロジェクトをOSから分離するために不可欠です。

仮想環境とは？

仮想環境とは、次が含まれているフォルダのことです。

• 特定のバージョンのPython
• 最初は空のsite-packagesディレクトリ

仮想環境により、OSのPythonインストールとその他のプロジェクトからプロジェクトを分離できるようになります。

使用方法

仮想環境を使用するには、これらの手順に従います。

1. 仮想環境を作成する：Pythonに標準搭載されている venv モジュールを使用すると、仮想環境を作成できます。 ターミナルを開いて、以下を実行します。

   python -m venv .venv
   

   .venv を希望する環境名に置き換えます。

2. 仮想環境を有効化する：仮想環境を作成した後に、有効化する必要があります。 コマンドは、オペレーティングシステムによって異なります。

   • Windowsの場合

   .venv\Scripts\Activate.ps1
   

   エラーが発生した場合は、ターミナルで以下のコマンドを実行する必要がある可能性があります。

   Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; .venv\Scripts\Activate.

開発者の皆さん、こんにちは！

🖋 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト2025：IRISに関連した記事 🖋の応募受付期間が終了し、残るは投票のみとなりました！

第3回コンテストは✨3作品✨の応募がありました！ご応募ありがとうございました！

コミュニティメンバーは「イイネ」 をクリックすることで投票できます。2025年11月30日（日）23時59分59秒 まで投票受付中です。

素晴らしい3作品のなかから、🔥これだ！🔥と思う記事の「イイネ」をクリックしてください。

以下、投票方法についてご案内します。

(1) 開発者コミュニティにログインします。

ログインアカウントをお持ちでない方は、コミュニティページ上部の  （下図赤枠）をクリックし、アカウント登録を行って下さい。

クリックした後の流れは「アカウント作成方法」の記事をご参照ください。

(2) コンテスト一覧ページに移動します👉第3回技術文書ライティングコンテスト：一覧ページ

投稿記事を👀じっくり読みます👀

(3) 「いいね」をクリックします。

投稿記事一覧ページ上でクリックする場合はそれぞれの投稿画面左下にあるのマークをクリックします。クリック前はグレーの表示ですがクリック後に変わります。

はじめに

コミュニティの皆さま、初投稿になりますが、何か少しでも興味深い知見を共有できると幸いです。

今回の内容は、筆者が%Persistentを中心に据えたデータ構造管理の検討の過程で必要性を感じ行った、「列挙体」Likeな「データ型クラス」（%DataTypeのサブクラス）構築に関するレポートです。

内容面では、筆者が「データ型クラス」の特性に不勉強だったことに由来しての躓きに関するものも多くなりますが、ご容赦願います。 また、内容の中には、筆者が思い当たらなかった手段の活用により、よりシンプルに回避できた部分もある可能性が大いにございます。 そういった内容にお気づきの場合、ご指摘いただけますと大変ありがたいです。

経緯

組み込みのデータ型クラスを利用した、プロパティ値への制約の表現の日常化

筆者が関与したDB層にIRISを採用するプロジェクトの多くでは、永続化されるデータの構造の定義に（ごく順当に）%Persistentが用いられていました。 また、この定義クラスの永続化対象のプロパティには、データ構造の仕様書の記載に対応させて以下のような型をあてがうケースが数多く見られました。

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。

@Kosaku Ikeda さん、 @Kyouhei.Kawanishi さん、@iinone.