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      0.0.0.0:0              LISTENING
USER>

★コマンドのエラー出力を取得する例：

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）

開発者の皆さん、こんにちは。

先日の 第３回InterSystemsJapan開発者コミュニティミートアップでは、Google Colab を使ったワークショップを実施しました。
その際、解説を読みながら、その場でコードを実行できる Jupyter Notebook の良さを改めて実感しました。

• 「このメソッド、どう使うんだっけ…？」
• 「処理の途中で変数の中身を確認したい…」
• 「現場で実行するルーチンと作業手順を一緒に残しておきたい…」

こうした課題は、Notebook 形式にするだけで驚くほど解決します。
サンプルコードのすぐ横に解説を置けるので、迷う時間が減り、そのまま作業ドキュメントにもできます。
ObjectScript でも同じことができれば、学習にも現場作業にもとても便利ですよね。

ObjectScript を Notebook から実行したい…でも...

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。

1) それぞれのサーバで、ISCAgent の構成・起動

2) それぞれのサーバで、ミラーのサービスを有効化

3) 最初のフェイルオーバーメンバー（プライマリ）を構成・ミラーへデータベースの追加

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。

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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）

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。Vanna は、データに対して RAG「モデル」をトレーニングしてから質問をするという 2 つの簡単なステップで機能し、それによりデータベースで自動的に実行するようにセットアップできる SQL クエリが返されます。

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。

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、@iinoe ueo さん、獲得ポイントのご確認よろしくお願いします！

開発者の皆さん、はじめまして！

普段はサーバーレス環境での開発をしていて、AWS Lambda を使ったアプリケーション構築を主に行っています。IRIS についての実装経験はまだ浅いのですが、その高速で柔軟なデータベース機能の素晴らしさはよく知っています。

「このパワフルな IRIS を、使い慣れたサーバーレスアプリから呼び出せたらいいのにな...」

そんな思いから、今回 AWS Lambda と IRIS Native API を組み合わせた実装に挑戦してみました。これを通して、IRIS のことをもっと好きになれたらいいなと思っています。まだ IRIS の実装経験が浅いため、もっと良いアプローチや最適な方法があるかもしれません。もし改善点や間違いがあれば、ぜひコメントで教えていただけると嬉しいです！

この記事では、AWS Lambda から IRIS Native API を使用してデータを取得する方法を実装例とともに解説します。この基本実装をベースに、S3 トリガーや他の AWS サービスとの連携も可能です。ぜひ最後までお付き合いいただけると嬉しいです！

前提条件

• Node.js / TypeScript の基本的な知識
• AWS Lambda の基礎知識。

AWS環境の構成イメージ

今回扱う実装は、以下のような AWS 環境での利用を想定しています。

インターシステムズは InterSystems IRIS®、InterSystems IRIS^® for Health^TM、HealthShare^® Health Connect のバージョン 2025.3 をリリースしました。
2025.3 は Continuous Delivery(CD)リリースです。
 

【リリースハイライト】
・Secure Wallet（セキュアウォレット）：
  IRISSECURITY データベース上に構築された、新しい暗号化フレームワークで、機密データ管理を強化し、システムのセキュリティとアクセス制御を向上しました。

・拡張されたオブザーバビリティとクラウド連携：
  OpenTelemetry メトリクスが強化され、新たにプロセスおよび ECP メトリクスを追加しました。さらに、ジャーナルアーカイブが Azure Blob Storage に対応し、コスト効率の高い保管が可能になりました。

・データ & AI の改善：
  外部テーブルで JOIN のプッシュダウンがサポートされ、SQL パフォーマンスが向上しました。ベクトル検索では高速かつ堅牢な類似検索を実現する改良版 HNSW インデックスを導入しました。

・ヘルスケア機能の強化：
  FHIR Bulk Data Access と認証機能が改善されました。

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。

モジュールは重要なテーマです！ ObjectScriptにはこの概念はありませんが、Pythonでは基本的な考え方です。 一緒に見ていきましょう。

モジュールとは？

モジュールは、クラスとパッケージの間にある中間層だと私は考えています。 例を見てみましょう。

悪い例：

# MyClass.py
class MyClass:
    def my_method(self):
        print("Hello from MyClass!")

別のスクリプトでこのクラスを使用する場合、次のようになります。

# class_usage.py
from MyClass import MyClass # weird, right?

my_instance = MyClass()
my_instance.my_method()

なぜこれは悪い例なのでしょうか？

まず最初に、PEP 8によると、ファイル名は snake_case（スネークケース）にする必要があり、my_class.py にするべきです。 次に、クラスと同じ名前のファイルからクラスをインポートしています。 Phthonではこれは良いプラクティスではありません。

特に、ObjectScriptのようにクラスと同じ名前のファイルにクラスを定義する環境から来ると、これは分かりにくいかもしれません。

高度な概念

開発者の皆さん、こんにちは！

今年は、ミートアップ第1部に、ゲストスピーカーによる講演を含めております！

ご講演内容詳細が決定しましたのでお知らせします📣

「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」

　講師：加川 澄廣 様

株式会社ブレイブテクノロジー 取締役 技術本部長
LINEヤフー株式会社認定 LINE API Expert

13時40分～　から30分間、AI 駆動開発の最新情報についてお話いただきます。

ミートアップへのお申し込みがお済でない方、👉こちらのページからお申込みいただけます。

ぜひ、お早めにお申し込みください！💨

この記事では、PythonスタイルガイドであるPEP 8について簡単に紹介します。

PEP 8とは？

簡単に言うと、PEP 8は、Pythonコードの書き方に関するガイドラインとベストプラクティスを提供します。

• 変数名は snake_case（スネークケース）にする必要があります
• クラス名は CamelCase（キャメルケース）にする必要があります
• 関数名は snake_case（スネークケース）にする必要があります
• 定数は UPPER_CASE（大文字）にする必要があります
• インデントは4つのスペースにする必要があります（タブではありません）
• private変数/関数はアンダースコア（_）で始める必要があります
  • Pythonにはprivate変数と関数が存在しないため、これはあくまでも慣習です
• スクリプトはインポートの際に実行されるべきではありません
  • スクリプトをインポートするとそのコードは即座に実行されます。最初の記事をご覧ください
• ...

全部を覚える必要はありませんが、頭の片隅に入れておくと他人のコードを理解するのに役立ち、自分のコードも他の人にとって分かりやすくなります ^^。

また、pythonic という言葉を聞いたことがあるかもしれません。 PEP 8に従うことは、「pythonic」なコードを書く方法の一つです（それだけではありませんが、重要な要素です）。

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！↓

開催概要👉「第 3 回 InterSystems Japan 開発者コミュニティ・ミートアップ in 東京開催のお知らせ」

申込はこちら

ミートアップ会場でお会いできることを楽しみにしております！🐟

新しい InterSystems IRIS® Cloud SQL と InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® クラウド製品のユーザーであり、デプロイメントのメトリクスにアクセスして独自の可観測性プラットフォームに送信しようと考えている方のために、メトリクスを Google Cloud Platform Monitoring（旧称 StackDriver）に送信して手っ取り早く行う方法をご紹介します。

この記事では、IRIS環境におけるPythonプログラミングの基礎について紹介します。

本題に入る前に、重要なトピックである「Pythonの仕組み」について説明します。これは、IRIS環境でPythonを使用して作業する際に起こりうる問題や制限を理解するのに役立ちます。

すべての記事と例は、以下のgitリポジトリで確認できます: iris-python-article

Pythonの仕組み

インタープリター型言語

Pythonはインタープリター型言語であり、コードはランタイム時に1行ずつ実行されます。スクリプトをインポートする場合でも同様です。

これはどういうことでしょうか？ 以下のコードを見てみましょう。

# introduction.py

def my_function():
    print("Hello, World!")

my_function()

このスクリプトを実行すると、Pythonインタープリターはコードを1行ずつ読み取ります。 まず最初に関数 my_function を定義してから、その関数を呼び出すと、コンソールに「Hello, World!」と出力されます。

スクリプトを直接実行している例：

python3 /irisdev/app/src/python/article/introduction.py 

出力は以下のようになります。

Hello, World!

この記事では、マジックメソッドとしても知られるPythonダンダーメソッドについて簡単に解説します。

ダンダーメソッドとは？

ダンダーメソッドは、始めと終わりに2つのアンダースコア（__）が付いているPythonの特殊メソッドです。 このメソッドを使用することで、加算や減算、文字列表現など、組み込みの操作に対するオブジェクトの動作を定義することができます。

よくあるダンダーメソッドには、次が含まれます。

コミュニティの皆さんこんにちは。
 

ベクトル検索関連の処理が完全にノーマークだった私が、一先ず「やってみよう！」との事で、２つの動画のサンプルを実行してみました。
Pythonは初心者なので、アレな箇所があっても目をつぶっていただけると幸いです。

また、間違っている箇所があったら、ご指摘いただけると幸いです。

■参考にした動画

• ベクトル検索のご紹介（2024年5月30日開催　インターシステムズ開発者ウェビナー）
• 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

■参考にしたコミュニティ記事

• Vector Search (ベクトル検索) をご紹介します

【目的】

本記事では、動画で紹介された内容を実際にIRIS環境上で実行できるよう、具体的な環境構築とコーディングを記載致します。
コミュニティの皆さんが簡単に試せるようになれば幸いです。

またGithubにサンプルソースを配置しているので、必要な方は参考にして下さい。

【準備】

■作業環境

※環境作成方法に問題のない方は、読み飛ばしていただいて構いません。

インターシステムズは、InterSystems IRIS^® data platform、InterSystems IRIS^® for Health^TM、HealthShare^® Health Connect のメンテナンスバージョン 2025.1.2 および 2024.1.5 をリリースしました。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。

• 警告：LogRollback 有効の場合にトランザクションロールバックが失敗する
• 勧告：ミラーデータベースダウンロードでグローバル変数の欠落の可能性
• 警告：SQL クエリにおける特定の外部結合パターンを使用すると間違った結果を返す
• 警告：未使用の共通テーブル式を含むクエリ実行時にエラーなく間違った結果を返す
• 勧告：SDA3 → FHIR 変換が失敗する

製品の品質改善のために、開発者コミュニティを通じてぜひご意見をお聞かせください。

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, 2025.1):

• InterSystems IRIS
• InterSystems IRIS for Health
• HealthShare Health Connect

早期アクセスプログラム (Early Access Programs; EAPs)