チェンジログ – リリース 2026.06¶

Release 2026.06 により、digna は自動化、拡張性、プラットフォームの使いやすさで大きく前進します。
本リリースでは新しい digna Python SDK、公式の Docker 展開サポート、刷新されたダッシュボード体験、検証ルール管理の移植性強化を導入します。

リリース紹介動画¶

What's New in digna | The Major Release of 2026 — digna の YouTube チャンネルでの本リリースの紹介です。

影響: Python を使ったフルなインフラストラクチャー・アズ・コードと、データ品質・オブザーバビリティワークフローの高度な自動化を可能にします。

影響: 現代のクラウドネイティブアーキテクチャで digna をより簡単に展開・運用できるようになります。

クエリ実行戦略を設定：Single または Combined モード

Single Mode: 各統計量を専用の SQL クエリで個別に算出

Combined Mode: すべての統計量を単一の SQL クエリ内で計算

影響: データソースの特性に応じて、パフォーマンス、リソース使用量、メモリ安全性のバランスを細かく制御できます。

異常検知の基盤となるモデルは、各系列について競合する複数の説明（パターンと直近の観測値の読み取りを組み合わせたもの）を比較検討し、それぞれがどれだけ強く裏付けられているかに応じて予測をブレンドするようになりました。単一の極端な値が後続の予測に波及することはなくなります。

データソースの新しい Model タブにある 2 つの設定でモデルを制御します。いずれも 0.0 から 1.0 の範囲で、既定値は 0.5 です:

Break Sensitivity – 新しい水準へのジャンプやトレンドの転換を、外れ値として扱わずに実際の変化として受け入れるまでの速さ
Model Complexity – モデルがどの程度の構造を探すか。カレンダー効果や単一のレベルシフトから、未知の周期、月内の日付効果、月次リセットまで

どちらもいつでも既定値に戻せます。それぞれの働きについてはモデル設定を参照してください。

影響: 許容範囲に対する既存の Sensitivity と Memory の設定（現在は Thresholds タブにあります）に加えて、予測モデルそのものを利用者が制御できるようになります。

データソースの異常設定に新しい Notifications タブを追加:
Minimum Alerts – 通知が送信されるまでに 1 回のインスペクションで必要となる、失敗したチェック（不確実なものは含まない）の数（既定値 1）
Pause After Notification (Days) – データソースについて通知した後、サブスクリプションが通知を控える期間（既定値 0、停止なし）

影響: すべてのユーザーの日常的な使いやすさと生産性が向上します。

影響: 組織全体でスケーラブルかつ一貫したデータ品質ガバナンスを実現します。