記事 Toshihiko Minamoto · 14 hr 前 5m read testcontainers-iris-nodeの紹介。Node.jsでIRIS統合テストを簡素化する 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 #Node.js #テスト #継続的デリバリー #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 5
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年12月22日 7m read Node.jsによるintersystemsのためのTypeORM、typeorm-irisの紹介 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。 #JavaScript #Node.js #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 6
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年12月17日 5m read Ollamaを使用して、InterSystems IRISとローカルモデルでAIエージェントを実行する 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。 #Artificial Intelligence (AI) #Generative AI (GenAI) #Large Language Model (LLM) #Python #SQL #Vector Search #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 15
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年12月15日 8m read smolagentsとInterSystems IRIS(SQL、RAG、およびInteroperability)を使用してカスタマーサポートAIエージェントをビルドする 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) #Artificial Intelligence (AI) #Large Language Model (LLM) #Python #SQL #Vector Search #ツール #相互運用性 #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 19
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年12月11日 3m read Jupyter Notebook から InterSystems ObjectScript を動かしてみよう! 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。 #Docker #Python #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health 1 0 0 23
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年12月10日 19m read IRISにおけるPythonファーストアプローチ入門 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 #API #DTL #JSON #ObjectScript #Python #デバッグ #相互運用性 #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 25
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年12月8日 7m read IRISでのPython入門 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 #API #JSON #ObjectScript #Python #ツール #テスト #デバッグ #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 27
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年12月4日 5m read OMOP Odyssey - Databricks AI/BI Genie を使ってノーコードでCDM検索(アイオロス島編) Databricks Genie と InterSystems OMOP によるノーコード Text-to-SQL #InterSystems IRIS for Health 0 0 0 21
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年11月26日 10m read OMOP Odyssey - Vanna AI(冥界編) Vanna.AI - パーソナライズされた AI InterSystems OMOP エージェント #Artificial Intelligence (AI) #Generative AI (GenAI) #Python #Vector Search #InterSystems IRIS 0 0 0 25
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年11月24日 5m read Pythonでの仮想環境入門 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。 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。 #CSP #GitHub #Python #Ubuntu #ターミナル #バックアップ #フレームワーク #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 42
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年11月18日 7m read Pythonモジュール入門 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。 #CSP #ObjectScript #Python #名前空間 #管理ポータル #InterSystems IRIS Open Exchange app 1 0 0 37
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年11月14日 3m read PEP 8入門 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。 #ObjectScript #Python #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 25
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年11月11日 9m read OMOP Odyssey - BroadSea(セイレーン編) BroadSea - InterSystems OMOP を使用したコア OHDSI のウォークスルー #クラウド #分析 #InterSystems IRIS for Health 0 0 0 32
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年11月5日 8m read InterSystems IRIS® Cloud SQL のメトリクスを Google Cloud Monitoring に送信する 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。 #Google Cloud Platform (GCP) #IntegratedML #Kubernetes #Python #SQL #クラウド #ツール #ベストプラクティス #監視 #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 42
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年10月30日 7m read IRIS環境でのPythonプログラミング入門 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。 #Git #GitHub #ObjectScript #Python #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 41
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年10月28日 3m read Pythonダンダーメソッド入門 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。 #ObjectScript #Python #インデックス付け #デバッグ #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 38
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年10月16日 2m read ユニットテストによる部分コードのカバレッジの例 私が先週リリースしたInterSystems Testing Managerの新しいバージョンでは、@Timothy Leavittの優れたテストカバレッジツールが追加され、私は2025年度Developer Toolsコンテストに出品しました。 こちらは、IPMプロジェクトのユニットテストが、IPMリポジトリでソート順を上書きできると思われる機能をまだカバーしていないことを示すティザー的なスクリーンショットです。 #VSCode #コンテスト #テスト #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 35
お知らせ Toshihiko Minamoto · 2025年10月14日 テストカバレッジがVS Codeで利用可能になりました %UnitTestフレームワークのユーザーは、InterSystems Testing Manager拡張機能の最新リリース(v2.0.0)を@Timothy.Leavittの素晴らしいテストカバレッジツールと組み合わせることで、VS Code内でテストカバレッジ情報を取得できるようになりました。 上部にテストカバレッジのペインが表示されています。左側のテストエクスプローラーと併せて確認しやすいように、右側のセカンダリサイドバーに移動させました。 #VSCode #コンテスト #ツール #テスト #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 49
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年10月9日 8m read InterSystems IRIS Workflow Engine によるタスクのフロー - 外部アプリケーションへの接続 少し遅れましたが、モバイルアプリケーションから接続する例を示して Workflow Engine に関する連載記事をようやく締めくくることにします。 前回の記事では、これから説明する例として、患者と担当医師の両方にとって高血圧症などの慢性病状の詳細な管理を可能にするアプリケーションを示しました。 この例では、患者は携帯電話からウェブアプリケーション(基本的に、デバイスに応答するように設計されたウェブページ)にアクセスし、ポータブル血圧計が IRIS インスタンスに送信する測定に基づく通知を受信します。 したがって、IRIS インスタンスへのアクセスは 2 つです。 モバイルアプリケーションからのユーザーアクセス。 血圧の測定値を送信するデバイスアクセス。 この記事では、患者が測定値を生成するタスクを管理できる、最初のアクセスを確認します。 #Angular #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health #Health Connect Open Exchange app 0 0 0 33
記事 Toshihiko Minamoto · 2025年10月7日 9m read Iris-AgenticAI: インテリジェントなマルチエージェントワークフロー向けの OpenAI Agentic SDK を使ったエンタープライズオートメーション 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。 #ChatGPT #Embedded Python #Large Language Model (LLM) #Python #ツール #フレームワーク #InterSystems IRIS for Health #Open Exchange Open Exchange app 0 0 0 43