日頃より、「MAGELLAN BLOCKS」をご利用いただきまして、誠にありがとうございます。
本記事は、直近の主なリリース情報をお知らせいたします。
グルーヴノーツでは、お客様の課題に寄り添い、継続的な機能強化、新機能の開発を行っています。

今後とも、グルーヴノーツならびに「MAGELLAN BLOCKS」をよろしくお願いいたします。

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組合せ最適化ソリューション

◯シフト最適化：連続勤務に関する制約条件項目（上限）を追加しました。

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フローデザイナー

フローデザイナーは、ブロックを配置することで業務の流れを画面上で構築することができます（構築されたブロック群をフローと呼びます）。 さまざまなデータ処理や実行が可能なブロックが用意されており、フロー処理の自動化もできます。また、配置されたブロックは、フローがその業務自体の設計図としての役割としても担っています。

◯機械学習カテゴリ：「モデルジェネレータートレーニング開始（数値）」ブロックに、検証用の設定を追加しました。

AIの予測モデルは、日々変わるデータ（例：販売数など）を学習データとして取り込んでいる場合、日の経過によって予測精度が影響を受けることがあります。このとき精度劣化を防ぐため、定期的に予測モデルの再作成を行いますが、MAGELLAN BLOCKSではこれに対応するブロックとして「モデルジェネレータートレーニング開始」を提供しています。

今回は、「モデルジェネレータートレーニング開始（数値）」で作成した予測モデルを検証できる設定を追加しました。

◯基本カテゴリ：「待機」ブロックを新たに追加しました。

このブロックでは、一時的に指定時間の処理を待機させることができます。例えば、Googleドライブの仕様上、コピー直後のスプレッドシートを更新した場合、この処理が追いつかないことがあります。こうした実際の運用の中で、ブロックの処理タイミングをずらしたいというとき役に立ちます。

◯フローリスト：フローの外部実行（GCSトリガー）の機能で実行起点となったファイル名の取得できる種類を追加しました。

フローデザイナーは、処理の手動実行や定期的な自動実行のほか、APIの呼び出し、Google Cloud Storage（GCS）トリガーなど、外部連携機能も備えています。このうちGCSトリガーは、GCSにアイテムが配置されたときにフローを実行する機能です。

今回は、GCSトリガーによる外部実行時に、対象となるGCSの指定方法としてファイル名に加え、ファイルURLのフルパスやバケット名を設定できるようにしました。

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DataEditor

DataEditorは、AIで使用するデータを視覚的に加工し、そのデータを使ったAIの「予測モデル」作成、予測までを行うことができます。

◯表形式（テーブル）上での編集において、「欠損値の行のみを残す」を追加しました。

業務上のデータをAIで使用する際は、多くの場合、データ加工が必要となります。例えば、データの一部が欠けた状態（欠損値）を補完する作業など、DataEditorではデータ加工を効率的に行うさまざまな機能を提供しています。

今回は、テーブル上での編集において、欠損値データの削除や別の値に置き換えるといった機能に加えて、欠損値がある行のみを抽出する機能を追加しました。

◯XGBoostモデルで特徴量の重要度を表示できるようになりました。

DataEditorでは、ニューラルネットワークやディープラーニングのモデルの他、XGBoostなどのアルゴリズムを用いたモデルを提供しています。

今回は、XGBoostモデルを作成した際に、一つの指標として、特徴量の重要度を確認できるようにしました。

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文書検索エンジン/文書検索アプリ

文書検索エンジンは、キーワードの関連性（例えば、質問と回答）を学習させることで、より精度の高いFAQシステムや文書検索システムの構築が可能となるサービスです。ここに「文書検索アプリ」も組み合わせて利用することで、システム開発工数を抑えることが可能になります。

今回は、文書検索アプリにおいて、利便性向上を目的としたいくつかの機能改善を行いました。