KNIME Analytics Platform 5.5の新機能　～AIエージェントの構築やAIモデル選択肢の拡大他～

リリースノート 2025.7.4 NEW

著者：Dipti Panchwadkar

原文：https://www.knime.com/blog/whats-new-knime-analytics-platform-55

このリリースは、AIエージェントを構築するための強力な新機能をもたらします。ツールのワークフローをゼロから簡単に構築したり、既存のワークフローをエージェントツールに変えたり、構造化メッセージのサポートでエージェントのメッセージデータを効果的に扱ったり、チャットインターフェースでエージェントと自然に対話したりすることができます。

また、Anthropic Claude、Google AI StudioおよびVertex AIのGeminiモデル、IBM watsonx.aiのモデルを使用できる新しいコネクタにより、AIモデルを選択する際の選択肢が増え、ニーズに合わせて最適なモデルを選択できるようになりました。

さらに、KNIME Analytics Platform 5.5では、いくつかのユーザーインターフェースの改善、日時の取り扱いの改善、Microsoft Fabricとの直接統合などが行われています。

KNIME Analytics Platform 5.5の主なアップデートの詳細は以下をご覧ください。

エージェントとツールを簡単に構築するための新しいフレームワーク

このリリースは、複雑な統合、コーディング、急な学習曲線に対処する必要なく、エージェントを構築したい誰にとっても、エージェント開発をより身近で簡単にします。

ワークフローをエージェントツールに変換

KNIME Analytics Platform 5.5では、新しいツールワークフローをゼロから簡単に構築したり、既存のワークフローをエージェントツールに変換したりすることができます。

すでに使用しているConfigurationノード（例えば、String Configuration）でツールワークフローをパラメータ化し、Tool Message Outputノードを使用してエージェントとツールの通信を定義することができます。
エージェントワークフローでデータ転送を処理するために、Workflow InputおよびWorkflow Outputノードを使用します。エージェントは、ツールとの間で大きなデータテーブルを受け渡しできるようになりました。
新しい Workflow to Tool ノードは、ツールワークフローを読み込み、Agent Prompter または Agent Chat View ノードを介してエージェントに直接接続します。

KNIMEでのワークフロー作成に慣れている方は、新たに学習することなく、同じコンセプトでゼロからエージェントを作成することができます。全く初めてのユーザーでも、KNIMEのビジュアルワークフロー構築を使って、コーディングなしでエージェントを作成することができます。

KNIMEのワークフローライブラリが充実している組織の一員である場合、またはAIエージェントが利用できるようにしたいワークフロービルダーである場合、複雑な統合作業なしでできるようになりました。

メッセージデータを扱うためのメッセージデータ型とユーティリティノード

AIエージェントからのメッセージデータを管理するのは面倒なものです。誰が何を言ったか、いつツールが呼び出されたか、どのようなコンテンツが交換されたかを追跡する必要があります。
KNIME Analytics Platform 5.5では、明確な役割と内容を持つメッセージデータを構造化する新しいMessageデータタイプが追加されました。すべてのPrompterノードはメッセージで操作できるようになりました。

タイプ：タイプ：ユーザー、AI、ツール
ツール呼び出し： AI メッセージは、モデルがどのツールを呼び出すことにしたかを示す “Tool calls” セクションを含むことができます。
Tool name and Tool call ID: Tool メッセージは常にこれらのプロパティを含み、どのツールがメッセージを生成し、どのツール呼び出しに応答したかを指定します。
Content composed of parts: text or images

新しい Message Creator ノードでは、スクリプトを作成することなく、これらの構造化されたメッセージを構築することができ、Message Part Extractor ノードでは、カスタムコードなしで特定のメッセージコンポーネントを抽出することができます。

エージェントAIワークフローを構築している場合、これは、メッセージデータを扱うための構造化されたコード不要の方法を提供し、エージェントとの対話で何が起こっているかを正確に理解し、透明性と説明可能性を向上させます。

Agent Prompterノードにより、エージェントの構築が容易に

AIエージェントの構築には、ツールの選択、呼び出し、反復のための複数のワークフロー手順が必要でした。
私たちは、ツールを選択し、それらを呼び出し、複数のツールを呼び出すために反復する単一のAgent Prompterノードに、その複雑さをすべて統合しました。これにより、エージェントの構築がより簡単になりました。

エージェントと自然にチャットするためのAgent Chat Viewノード

新しいAgent Chat Viewノードは、AIエージェントと直接チャットしたり、必要なタスクを実行させることができる会話型インターフェースを提供します。
このノードは、すぐに使えるチャットインターフェイスとして、エージェントデータアプリで使用できます。また、自然な会話を通じて、エージェントワークフローのテストやデバッグに使用することもできます。
私たちは、多くの皆様がネイティブチャット機能を求めていることを知っています。これはまさにそれを実現します。

エージェント構築をサポートする新しいAIコース

KNIME Analytics Platform 5.5を最大限に活用するための新しい無料コースシリーズです。

Data-Aware Agentic AIコースを受講して、ご自身のデータでツールやエージェントを構築するためのリリースされたばかりの機能を探求してください。
GenAI & Data Workflowsコースでは、生成AIをアナリティクスに統合します。
AI Chatbots, RAG, & Governanceコースでは、チャットボットを構築し、RAGパイプラインを実装し、GenAIを責任を持って適用します。
各コースには独自のマイクロクレデンシャルが付与されます。

より多くのAIモデルにアクセス

AIモデルの競争は激化の一途をたどっており、モデルによって得意とする分野は異なります。性能に優れたモデルもあれば、コストに優れたモデル、特定のタスクに適したモデルもあります。特定の要件に適したモデルを選択するには、柔軟性が必要です。
私たちは、Anthropic Claude、Google AI StudioとGoogle Vertex AIのGeminiモデル、IBM watsonx.aiのモデルを使用できる新しいConnectorノードを追加しました。
AIワークフローを構築していてモデルの選択に柔軟性が必要な場合でも、Google Vertex AIやwatsonx.aiを介してAIを管理している企業でも、ニーズに合わせて最適化できる選択肢が増えました。

K-AIをAIエージェントのアシスタントとして使う

K-AIのワークフロー構築機能は完全に再構築されました。K-AIは、ほとんどの最新のDialogueノードをツールとして利用できるエージェント・システムになりました。
K-AIは能動的にあなたのタスクについて考え、推論し、利用可能な最新のDialogueノードを検索し、より長く複雑なワークフローを構築することができます。
KNIMEが全く初めての方でも、K-AIが最初のワークフローを構築することで、プラットフォームを学びながら使い始めることができます。経験豊富なユーザーには、K-AIが反復的なセットアップ作業を行いますので、洞察に集中することができます。新しい分野のスキルを身につけたいユーザーは、K-AIと協力して不慣れな分析タスクに取り組むことができます。

KNIME Analytics Platformでワークフローを直接バージョン管理

KNIME Community HubまたはKNIME Business Hubにアップロードしたワークフローを、KNIME Analytics Platform内で直接バージョン管理できるようになりました。
これにより、KNIME Analytics PlatformとKNIME Hubを切り替えることなく、ワークフローとそのバージョンをより簡単に管理できるようになります。

ノードとコンポーネントのコンフィギュレーション、コンポーネント出力の表示、ワークフローの整理をより簡単にするUIの強化

サイドパネルでのノード設定

ノード設定ダイアログがデフォルトでサイドパネルで開くようになりました。また、Variable Creator や DB Query Extractor などの一般的なノードのダイアログも更新されました。
これにより、コンテキストを維持したまま、少ないクリック数でノードを設定できます。
以前の方法をお好みの場合は、Preferences -> KNIME -> KNIME Modern UI -> Node configuration in dialog mode -> Open in new windowで別ウィンドウを開くことができます。

コンポーネントのコンフィギュレーションと出力の視覚化

2つの方法でコンポーネント・エクスペリエンスを近代化しました。
コンポーネント設定ダイアログがモダンになり、サイドパネルからアクセスできるようになりました。Preferences -> KNIME -> KNIME Modern UI -> Enable modern component dialogsを有効にしてください。
これにより、より少ないクリック数でコンポーネントを設定しながら、コンテキストを維持することができます。
また、インスタント出力表示のために別ウィンドウを開く代わりに、ボトムパネルで直接コンポーネント出力を視覚化できるようになりました。

ワークフロータブの順序を変更し、開いているワークフローを整理

開いているワークフローを整理するために、ワークフロータブの並び替えができるようになりました。これはユーザーからのフィードバックに基づいて開発されました。

ノードを水平および垂直に整列させ、よりすっきりとしたワークフローを実現

皆様からのフィードバックのもう一つの直接の結果です。ワークフローでノードを水平または垂直に整列できるようになり、よりすっきりとしたレイアウトが実現しました。

ワークフローレンダリングの改善によるワークフローのパフォーマンス向上

ワークフローのキャンバスレンダリングシステムを完全に再構築し、大規模なワークフローのロードを高速化し、レスポンスを改善しました。
これは現在実験的なものですが（Preferences -> KNIME -> KNIME Modern UI -> Canvas renderer -> Experimental）、大規模で複雑なワークフローを扱う場合、企業規模のデータパイプラインを構築する場合、または応答性の高いパフォーマンスを必要とするパワーユーザーである場合、これは本当の違いをもたらすはずです。

簡素化された日付と時刻の操作と最新のノード

Expressionノードで日付と時刻のデータ型を直接操作できるようになりました。これにより、一般的な日付と時刻の操作が簡素化されます。ノード間をジャンプすることなく、日付の解析、時差の計算、タイムスタンプの操作ができます。
また、既存のすべての日付と時刻ノードを最新化し、使いやすくしました。
時系列データを扱う場合、日付やタイムスタンプを頻繁に操作する場合、または時間ベースの計算を含むレポートを作成する場合、これらの変更により作業が容易になります。

Microsoft Fabricと直接連携

Microsoft Fabricをデータプラットフォームとして採用する企業が増えています。今回のリリースでは、Microsoft Fabricの主要サービスに接続したり、Microsoft Fabric OneLakeやData Warehouse内のデータを読み書きしたり、Power BIのセマンティックモデルを管理したりすることができるようになりました。
Microsoft Fabricで作業している人であれば、使い慣れたKNIME環境で作業できるようになりました。

より詳細な情報はリリースノートと変更履歴をご覧ください。また、いつものように、KNIME Forumでご意見をお聞かせください。

KNIME Analytics Platform 5.5のダウンロードはこちらから。

日本語の導入ガイドはこちら

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