本記事は 2026年7月に最新環境で全手順を実機検証しています。

項目検証時バージョン

DataRobot CLI (dr) v0.2.76（ローカル）/ v0.2.78（Codespace）

OpenCode プラグイン 0.1.5

検証環境 macOS（ローカル）+ DataRobot Codespaces（app.datarobot.com）

はじめに

OSS のコーディングエージェント OpenCode が、DataRobot CLI（dr コマンド）から直接使えるようになりました。

Claude Code や Codex CLI は「そのベンダーのモデル」を使うのが基本ですが、DataRobot OpenCode の最大の特徴はここです👇

自分のアカウントでアクセスできる LLM Gateway 上のすべてのモデル（GPT-5系 / Claude / Gemini / Llama など60以上）を、タスクごとに切り替えながら使える

しかも：

✅ セットアップはコマンド3つだけ
✅ APIキーの個別管理が不要（DataRobot の認証をそのまま利用）
✅ DataRobot エージェントスキルがプリインストール（モデル学習・デプロイ・予測などを自然言語で指示できる）
✅ ローカルでも DataRobot Codespaces でも同じ手順で動く

本記事では、ローカル環境と DataRobot Codespaces の両方で実機検証した手順を紹介します。

なぜ DataRobot OpenCode なのか？

「OpenCode を自分で入れて LLM の API キーを設定すればいいのでは？」と思うかもしれません。DataRobot OpenCode（dr opencode）は素の OpenCode に以下を「被せた」構成になっています。

機能	素のOpenCode	dr opencode
モデル接続	ベンダーごとにAPIキー設定	LLM Gateway に自動接続（キー管理不要）
認証	各プロバイダーで個別	dr CLI の認証を流用
DataRobotスキル	手動インストール	プリインストール（Agent Assist 含む）
ガバナンス	自分で設定	共有機能オフ・自動更新オフが既定値

エンタープライズで「APIキーをどう配るか」「どのモデルを許可するか」に悩む必要がなく、LLM Gateway 側のアクセス制御がそのまま効くのがポイントです。

1. セットアップ

前提条件

LLM Gateway へのアクセス権を持つ DataRobot アカウント
DataRobot CLI v0.2.76 以降（古い場合は後述の dr self update で更新）

パターンA：ローカル環境（Mac の例）

dr CLI が未インストールなら Homebrew で入れます。

brew install datarobot-oss/taps/dr-cli

あとは3コマンドだけです。

# 1) CLI を最新化（v0.2.76 未満の場合は必須）
dr self update --force

# 2) OpenCode プラグインをインストール
dr plugin install opencode

# 3) 起動！
dr opencode

実行例（検証時の出力）：

$ dr plugin install opencode

Installing Plugin
─────────────────

✓ Successfully installed opencode 0.1.5

Run `dr opencode --help` to get started.

初回の dr opencode 実行時に、OpenCode 本体のインストール確認が出るので Y で進めます。

This plugin requires the OpenCode AI coding agent (https://opencode.ai/) to be installed.
Would you like to install it now? [Y/n] Y

未認証の場合は自動で dr auth login が走り、ブラウザで OAuth ログインするだけです。LLM の API キーを一切触らずに セットアップが完了します。

ハマりどころ：ダウンロードが遅い回線ではタイムアウトすることがある
プラグイン本体は約40MBあります。Failed to download plugin: context deadline exceeded が出たら、単純に再実行すればOKです（検証時も2回目で成功しました）。

パターンB：DataRobot Codespaces

Codespace ならさらに簡単です。ブラウザだけで完結します。

DataRobot の任意のユースケースで Codespace を作成し、ターミナルを開く
以下を実行（dr CLI は Codespace にプリインストール済み）

dr plugin install opencode
dr opencode

Codespace には DATAROBOT_API_TOKEN と DATAROBOT_ENDPOINT が最初から設定されているため、dr auth login すら不要です。検証時もインストール後、即座にエージェントが応答しました。

$ echo $DATAROBOT_ENDPOINT
https://app.datarobot.com/api/v2

$ dr opencode run "What is 3+4? Reply with just the number."
> build · bedrock/anthropic.claude-sonnet-4-6
7

⚠️ Codespace の既知の問題：ターミナル内でのコピー&ペースト
OpenCode 独自のコピペ実装が Codespace のターミナルと相性が悪く、動かないことがあります（upstream issue）。長いプロンプトはファイルに書いて @ファイル名 で参照するのが回避策です。

2. 実践！OpenCode を使ってみる

モデルを切り替える

起動後、/models（または Ctrl+X → M）でモデル一覧が開きます。検証時（app.datarobot.com）は 62モデル が利用可能でした（アカウントの権限により変わります）。

azure/gpt-5-4-2026-03-05（GPT-5.4）
bedrock/anthropic.claude-sonnet-4-6（デフォルト）
bedrock/anthropic.claude-opus-4-8
vertex_ai/gemini-3.1-pro-preview
ほか Llama / Nova / DeepSeek など

起動時にモデルを指定することもできます。

dr opencode --model "datarobot/azure/gpt-5-4-2026-03-05"

F2 キーで直近使ったモデルにワンタッチで切り替えられるので、「設計は Claude、量産コードは GPT、レビューは Gemini」のようなモデルの使い分けが快適にできます。

非対話モードで一発実行

CI やスクリプトから使うなら run サブコマンドです。

$ dr opencode run -m "datarobot/azure/gpt-5-4-2026-03-05" "What is 5+6? Reply with just the number."
> build · azure/gpt-5-4-2026-03-05
11

DataRobot スキルを使う

DataRobot エージェントスキルが自動でインストールされ、セッション内の skill ツールから呼び出されます。明示的なロードは不要です。

仕組みはこうです：dr opencode が生成する設定に npm プラグイン opencode-datarobot-skills が登録されており、OpenCode が起動時に自動インストール → スキル一式が ~/.config/opencode/skills/ に配置されます（検証時は v1.3.3、以下の12スキルを確認）。

- datarobot-agent-assist              # AIエージェントの設計・構築・デプロイ
- datarobot-model-training            # AutoMLプロジェクト作成・学習
- datarobot-model-deployment          # デプロイ管理
- datarobot-model-explainability      # モデル説明性(SHAP等)
- datarobot-predictions               # リアルタイム/バッチ予測
- datarobot-model-monitoring          # ドリフト監視
- datarobot-external-agent-monitoring # 外部エージェントのOTel監視
- datarobot-data-preparation          # データ準備
- datarobot-feature-engineering       # 特徴量エンジニアリング
- datarobot-app-framework-cicd        # アプリテンプレートのCI/CD
- datarobot-workload-api              # コンテナワークロード
- datarobot-setup                     # 環境セットアップ

つまりこんな指示がそのまま通ります👇

このCSVでユースケースを作って、二値分類のAutoMLを回して。
終わったらベストモデルをデプロイして。

Codespace 上なら、作ったスクリプトの実行もファイルの永続化もそのまま Codespace 内で完結するので、「エージェントに DataRobot を操作させる」体験としては最短ルートです。

3. 使いこなしのポイント

設定ファイルは「毎回再生成」される

dr opencode は起動のたびに設定（~/.config/datarobot/opencode/opencode.json）を自動生成します。LLM Gateway のモデルカタログを毎回取得して provider 設定を組み立てる仕組みです。

ハマりどころ：opencode.json を手で編集しても次回起動時に消える
独自の MCP サーバー追加などの手動カスタマイズは現状保持されません。例外はモデルとテーマの選択で、これだけは OpenCode 自身の状態から引き継がれます。なお、既存の OpenCode グローバル設定（~/.config/opencode/）とは別ディレクトリなので、素の OpenCode ユーザーの設定と競合しない設計です。

任意のLLMを使いたい場合：デプロイ済みLLM

プラグイン 0.1.5 から、LLM Gateway のカタログに加えて自分が DataRobot にデプロイしたLLMもモデル一覧に出てきます。カタログにないモデルや、自社でファインチューニングしたモデルなど、任意のLLMをコーディングエージェントの頭脳にしたい場合はこちらを選択できます。

Agent Assist の設定を引き継げる

すでに Agent Assist で外部モデルを設定している場合、環境変数が自動で読み込まれます。

環境変数	効果
`AGENT_ASSIST_LLM_BASE_URL`	外部モデルをプロバイダーとして追加
`AGENT_ASSIST_LLM_MODEL_NAME`	使用するモデル名
`AGENT_ASSIST_LLM_API_KEY`	外部プロバイダーの認証情報
`AGENT_ASSIST_DISABLE_LLM_GATEWAY`	LLM Gateway をスキップし外部モデルのみ使用

モデルごとの「推論の深さ」の違いに注意

同じプロンプトでも、Claude 系は reasoning effort が高めに設定される一方、GPT 系はデフォルトが浅めのことがあり、体感性能に差が出ることがあります。「あれ、賢くないな？」と思ったらまずモデルを切り替えて比較するのがおすすめです。

プラグインの更新・削除

dr plugin update opencode      # 更新
dr plugin uninstall opencode   # 削除

4. 制限事項（2026年7月時点）

⚠️ オンプレミス環境は近日対応予定：現在は SaaS 版での先行リリースです。オンプレ対応（BYO LLM）はロードマップに載っているので、もう少しだけお待ちください
⚠️ 初回起動に時間がかかる：プラットフォーム別バイナリのダウンロードが走ります
⚠️ 設定の手動カスタマイズは保持されない（前述のとおり、モデル・テーマ以外はリセット）

まとめ

	ローカル	DataRobot Codespaces
事前準備	`brew install datarobot-oss/taps/dr-cli`	不要（プリインストール済み）
認証	`dr auth login`（自動で起動）	不要（環境変数設定済み）
セットアップ	`dr plugin install opencode` → `dr opencode`	同左
動作確認	✅ 検証済み	✅ 検証済み

「コーディングエージェントは使いたいが、APIキーの配布・管理はしたくない」「モデルは案件ごとに選びたい」というチームには、現時点でもっとも導入コストの低い選択肢のひとつだと思います。まずは Codespace のターミナルでコマンド2つ、お試しください！

参考リンク

セキュリティとコンプライアンスについて

プロンプトの送信先となる DataRobot LLM Gateway は、エンタープライズ利用を前提にセキュリティが担保されています。アカウント単位のアクセス制御・ガバナンスが一元的に適用されるため、各LLMベンダーとの個別契約やAPIキーの散在といったリスクを避けられます
セッションデータや設定は実行環境（ローカル/Codespace）のファイルシステムにのみ保存されます。また dr opencode では OpenCode の共有（share）機能は既定で無効化されています
OpenCode はサンドボックスなしで実行され、実行環境のファイルシステムへフルアクセスします。ローカルで使う場合は作業ディレクトリに注意してください
業務データ・顧客データを扱う際は、所属組織のAI利用ポリシーに従ってください