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**ClickHouse、Langfuseを買収** - コラムストア型データベースシステムのリーダーであるClickHouseが、オープンソースのLLM可観測性プラットフォーム「Langfuse」を買収したことを発表しました。 - 本取引は、Langfuse の監視機能を ClickHouse のエコシステムに統合し、大規模言語モデルワークフロー向けの高度な分析・洞察をユーザーへ提供することを目的としています。

2026/01/17 18:15

**ClickHouse、Langfuseを買収** - コラムストア型データベースシステムのリーダーであるClickHouseが、オープンソースのLLM可観測性プラットフォーム「Langfuse」を買収したことを発表しました。 - 本取引は、Langfuse の監視機能を ClickHouse のエコシステムに統合し、大規模言語モデルワークフロー向けの高度な分析・洞察をユーザーへ提供することを目的としています。

RSS: https://news.ycombinator.com/rss

元のHacker News記事へ ↗
要約▶

Japanese Translation:

概要:
ClickHouse が Langfuse を買収しましたが、Langfuse はオープンソースのままで、完全にセルフホスト可能であり、クラウド版も変更されません。この取引により、Langfuse は ClickHouse のリソースを利用できるようになり、パフォーマンス・信頼性・ロードマップの速度が向上します。一方で既存のライセンス条件、サポートチャネル（現在のサポートリンクを含む）、SLA は維持されます。Langfuse はすでに ClickHouse と提携しており、v3 では高スループットな取り込みのためにコアデータレイヤーを Postgres から ClickHouse に切り替えました。今後はプロダクションモニタリング・分析に焦点が移り、トレーシング、ラベリング、実験を通じて開発サイクルを短縮し、大規模デプロイメントでのパフォーマンス向上と UI/UX の改善を目指します。Langfuse チームは ClickHouse のエンジニアリンググループに参加し、ベルリンとサンフランシスコで採用活動を継続します。ユーザーは製品の使用方法やサポートに即座に変更があることはなく、企業はより高速なデータ処理と豊富な分析機能を享受できる一方で、セルフホスト型デプロイメントの柔軟性も維持されます。パートナーシップは永久的に継続し、共に積極的に投資していくことが意図されています。

本文

2026‑01‑16 – 私たちの目標は引き続き最高のLLMエンジニアリングプラットフォームを構築することです

ClickHouse が Langfuse を買収しました。
Langfuse のユーザーとしてこの記事をご覧いただいている場合、最初に思うであろう質問は「これは私にとってどういう意味なのか？」というものでしょう。

  • 私たちのロードマップは変わりません。
  • 目標は引き続き最高のLLMエンジニアリングプラットフォームを構築することです。
  • オープンソース・セルフホスティングへのコミットメントも継続します。
  • Langfuse の使い方やお問い合わせ方法に即時的な変更はありません。

変わるのは、より迅速に動けるようになる点です。ClickHouse が後ろ盾になれば、パフォーマンス・信頼性、そしてチームが本番環境でAIアプリを構築・改善できるロードマップへの投資が一層深まります。

変わらない点

  • オープンソース＆セルフホスティング – ライセンスに変更は予定していません。Langfuse は OSS のままです。
  • Langfuse Cloud – 現状通り：同じ製品、同じエンドポイント、同じ体験。
  • サポート – 既存顧客向けのチャネルと SLA はそのままです。

今後改善される点

  1. 難易度が高い部分でのエンジニアリングレバレッジ

    • Langfuse はデータ集約型。ClickHouse チームとの密接な協力により、パフォーマンスと信頼性を向上させます。

  2. 企業向けコンプライアンス＆セキュリティの進捗加速

    • ClickHouse のリソースを活用することで、これらの取り組みがスピードアップします。

  3. ClickHouse の顧客成功・サポートプレイブックから学ぶ

    • これにより数年分の先行優位性を確保し、ユーザーへのフォーカスが強化されます。

短い振り返り

Langfuse は多くの LLM プロダクトと同様に始まりました：自社でエージェントを構築し、常に同じ問題に直面。
LLM アプリはデモでは簡単でも、本番運用は難しいです。デバッグが異なり、品質が非決定的で、反復ループが散漫です。

そこで「テープでつながれた」トレーシングと評価のプリミティブを作り、追加しやすく、セルフホスティング可能で、反復に役立つものを提供しました。
初期バージョンは Postgres 上で動きました（高速なデプロイが重要）。採用が拡大するにつれ、高スループットの取り込みと高速解析読み取りで Postgres がボトルネックになりました。Langfuse v3 では、クラウドとセルフホスト両方の本番ワークロードに対応できるよう、コアデータレイヤーを ClickHouse に移行しました。

インフラストラクチャの深掘りが好きなら、こちらの v3 移行記述をご覧ください。

ClickHouse への参加理由

当初は会社を売るつもりではありませんでした。素晴らしいシリーズA のタームシートを手にし、クリスマス休暇で一年間のハードワークから解放される日々を楽しみにしていました。
変わったのは、ClickHouse と共に進むことでどれだけ速く動けるかを実感したことです。そして Langfuse を機能させているもの—オープンソース、セルフホスティング、本番ワークロード向け設計—を守りながら進めるという点で一致しています。

買収前の共有歴史

  • Langfuse は ClickHouse 上で動くため、自然と協力関係が築かれました。
  • データベースチームにフィードバックを送り、新機能（例：compute–compute 分離）を活用して信頼性向上に寄与しています。
  • Langfuse Cloud は ClickHouse Cloud の大規模顧客です。
  • ClickHouse のチームは Langfuse を使ってエージェントアプリを改善しています。
  • ClickHouse ベースのセルフホストに多額投資：ドキュメント、テンプレート、デプロイパターン。
  • その結果、Langfuse は v2 から v3 にアップグレードする際に数千チームに ClickHouse を紹介しました。
  • コミュニティイベント（ベルリン、サンフランシスコ、アムステルダム）を共催しました。

長期的なパートナーとして運営してきましたが、この買収はその関係を永続化し、積極的に共同投資できるようにします。

文化とエンジニアリングのフィット

Aaron、Yury、Alexey、Tanya、Ryadh、Pete と最初の対面会議は、アムステルダムで長いランチへと発展しました。
そこで明らかになった共通点：

  • オープンソースアイデンティティと stewardship の共有。
  • 開発者第一主義のプロダクトインスティンクト。
  • パフォーマンスと信頼性をコア機能として重視。

これらは ClickHouse のエンジニアリング文化と完全に合致します。

今後の焦点

北極星は変わりません：本番データからより良いプロンプト、評価、意思決定へと閉じたループを作り、チームが有用で信頼できるエージェントを提供できるよう支援すること。

具体的な投資：

  • 本格的なエージェントシステムの監視・分析（オフライン評価だけではなく）。
  • トレーシング、ラベリング、実験を横断するワークフローで反復ループを短縮。
  • 大規模セルフホストと企業導入向けにパフォーマンスとスケールを強化。
  • UI/UX、開発者体験、ドキュメントの洗練を図り、スペースが複雑になってもプロダクトはシンプルに保つ。

ありがとう

Langfuse はコミュニティのおかげで存在しています—GitHub のイシュートラッキング、PR、フィードバック、Slack メッセージ、機能を一緒に掘り下げる突発的な通話。
皆さんの信頼に感謝します。ClickHouse への参加は、その信頼を裏付けるために最も重要なもの—あなたが頼れるプロダクトを作るために―リソースを投資する方法です。

次なる展開にワクワクしています！

Max, Clemens, and Marc

FAQ

質問回答
Langfuse はまだオープンソースですか？はい。ライセンス変更は予定していません。
依然としてセルフホスティングできますか？はい。セルフホスティングはファーストクラスのパスです。
Langfuse Cloud の顧客に今すぐ何か変わりますか？いいえ。同じ製品、同じエンドポイント、同じ契約です。
サポートはどこで受けられますか？変更なし：https://langfuse.com/support
Langfuse チームは引き続き Langfuse に残りますか？はい。チームは ClickHouse に参加し、Langfuse の開発を継続します。ベルリンとサンフランシスコで採用も進めています。

さらに議論したい場合

他に質問があれば、GitHub Discussions で一緒に話し合いましょう。
追加の質問があるエンタープライズ顧客は、enterprise@langfuse.com までお気軽にご連絡ください。

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2026/01/18 5:44

トルコ語の格変化をベースとするプログラミング言語

## Japanese Translation: **(全ての重要ポイントを組み込んだもの)** --- ## Kip – ケースベース型研究言語 Kip は、トルコ語の格変化を型システムと構文に埋め込む実験的プログラミング言語です。名詞格接尾辞と母音調和を用いて引数関係を表現し、関数引数の順序を柔軟に変更できる一方で意味は明確に保たれます。 ### コア機能 | 機能 | 説明 | |------|------| | **引数順序** | 格接尾辞が役割を決定します。例：`(5'le 3'ün farkını) yaz.` と `(3'ün 5'le farkını) yaz.` は同じ意味です。 | | **帰納型** | トルコ語構文で宣言します。例：`Bir doğal-sayı ya sıfır ya da bir doğal-sayının ardılı olabilir.` | | **多相型** | 同様に宣言します。例：`Bir (öğe listesi) ya boş ya da bir öğenin bir öğe listesine eki olabilir.` | | **パターンマッチング** | 条件付き接尾辞 `-sa/-se` を使用し、入れ子パターンとワイルドカード `_` をサポートします。 | | **定数** | キーワード `diyelim` で宣言します。例：`sıfırın ardılına bir diyelim.` | | **組み込み型** | 整数 (`tam-sayı`) – 算術、比較、階乗；文字列 (`dizge`) – 長さ、連結、整数へのパース。 | | **I/Oプリミティブ** | 出力：`yazmak/yaz`；入力：`okumak/oku`；シーケンス接尾辞 `-ip/-ıp/-up/-üp`。 | ### 形態論と実装 * Kip はトルコ語の形態解析に TRmorph の有限状態変換器を利用します。曖昧な単語はすべてのパースで表現され、アポストロフィで解消できます。 * コンパイラは Foma（パッケージマネージャ経由）と Haskell Stack を使用し、REPL (`stack exec kip`) で実行するかファイルを `--exec` で実行します。WASM プレイグラウンドは `playground/` 以下にあります。 ### プロジェクト状況 Kip は研究専用プロジェクトです。構文と挙動は進化する可能性があります。キャッシュされたバイトコードファイル (`.iz`) は、コンパイラが変更されると無効になります。 --- この要約はすべての主要ポイントを反映し、元のテキストに忠実でありながらメインメッセージを明確かつ簡潔に保っています。

2026/01/17 20:15

ASCII文字はピクセルではない：ASCIIレンダリングの深掘り解析

## Japanese Translation: **概要** この記事では、各文字を多次元「形状ベクトル」でモデル化することで鮮明で高コントラストのASCII画像を生成できるインタラクティブな画像→ASCIIレンダラーを紹介しています。従来の最近傍サンプリングはセルごとに1ピクセルとして扱い、ジャギーやぼやけた出力が生じます。スーパーサンプリングはジャギーを減らしますが、単一の輝度値へ平均化するためエッジがまだぼやけてしまいます。 新しい手法では、セルの上/下と左/右の半分を小さな円でサンプリングし、各グリフがどのように空間を占有しているかを捉えます。これにより6次元（方向性コントラスト用の外部サンプリングをオプションで追加）形状ベクトルが生成されます。このベクトル空間で最近傍検索を行い、グリッドセルごとに最適な文字を選択します。ベクトル要素を指数関数的に上げることでコントラストを増幅し（全体の対比を高めつつ均一な勾配を保持）、さらに隣接セルをサンプリングする方向性コントラストでシャープ化します。 フレームごとのユークリッド距離計算とサンプリング収集によるパフォーマンスボトルネックは、**k‑d木インデックス**、**量子化キーを用いたキャッシュ**、およびサンプリングとコントラスト段階の **GPUアクセラレーション** を組み合わせて解消し、モバイルデバイスでもスムーズなFPSを実現しています。著者はさらに、各文字に異なる色/明度を割り当てる方法や高次元サンプリングベクトルの探索などの拡張可能性についても概説しています。 最後に、読者は将来の投稿でこれらの開発内容を取り上げる予定のメールリストへの登録を勧められています。

2026/01/18 7:19

ライトモード・インフレーション (Note: “ライトモード”は「軽い（低エネルギー）モード」を指し、物理学や宇宙論の文脈で使われることが多いです。)

## Japanese Translation: **改善された概要** この記事は、macOS のライトモードウィンドウが過去 16 年で徐々に明るくなってきたことを示しており、Snow Leopard（2012）では平均明度が約 71 ％だったのが、Mac OS Tahoe ではほぼ 100 ％に上昇しています。著者はスクリーンショットをクロップし、Pillow を使ってグレースケールへ変換した後、ピクセル平均強度を算出することで測定しました。この分析は画面全体やアプリケーションの明るさではなく、**ウィンドウクロム**に特化しています。2020 年末に M1 MacBook Air にアップグレード（Big Sur でウィンドウ明度が 85 ％から 97 ％に増加）した後、著者はダークモードへ切り替えました。ダークモードは Mojave（2018）で導入されました。本研究では、典型的なライトモードウィンドウの最も暗い色が Tahoe では 97 ％明度に達する一方、Snow Leopard では 90 ％であることを指摘しています。また、iOS 26 の HDR 実装は一部要素を 100 ％以上の白に押し上げる可能性があり、知覚される明るさを過大評価する恐れがあると述べています。 著者は、このより明るい UI デザインへの移行がコントラストバイアスによってダーク背景をより魅力的にしていると主張し、ユーザーの目の疲労を軽減しつつアプリ間の視覚的区別を保つために中程度のグレー（約 50 ％）インターフェースを推奨しています。将来のデザインへのインスピレーションとして、著者はより高い明るさレベルにもかかわらず、Yosemite などの古い macOS スタイルを好んでいます。 このバージョンは主要なポイントすべてを保持し、ダークモード導入に関する余計な因果推論を削除し、ウィンドウクロムへの焦点を明確にしています。