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ヘルロウに関する最新情報

2026/02/07 0:20

ヘルロウに関する最新情報

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要約▶

Japanese Translation:

Heroku は、急速な機能リリースから 安定性・セキュリティ・信頼性・顧客サポートを優先する持続的エンジニアリングモデル へ戦略を転換しています。この変更は、特に安全な AI ソリューションを構築している企業顧客向けに長期的価値の提供に焦点を当てたものです。今回の移行によって Heroku が新規 Enterprise アカウント契約を提供しなくなる理由が説明されます――リソースは機能拡張ではなく既存サービスの維持へ向けられています。現在利用中のユーザーは、価格・請求・サービスレベルに一貫性があり、アプリ、パイプライン、チーム、アドオンなどのコア機能は変更されません。既存の Enterprise サブスクリプションは引き続き有効で通常通り更新できます；新規顧客には Enterprise 契約が提供されません。日常運用への影響は最小限で、価格は同じままですが、将来の製品進化は遅くなる可能性があります。Heroku を本番ワークロードに利用している企業は安定性を継続的に期待できますが、新しいエンタープライズ機能を求める場合は別の選択肢を検討する必要があります

本文

本日、Heroku は「安定性・セキュリティ・信頼性・サポート」に重点を置いた持続可能なエンジニアリングモデルへ移行することを発表しました。
Heroku は依然として活発にサポートされている本番環境向けプラットフォームであり、機能追加よりも品質と運用卓越性の維持に注力しています。このような変更は疑問を投げかけることがあるため、お客様への影響について明確にお知らせします。

  • 現在 Heroku をご利用のお客様には変化はありません。
    Heroku ダッシュボード上でクレジットカード決済をご利用の既存・新規のお客様は、料金設定・請求・サービス内容・日常的な使用に一切変更なく引き続き Heroku をご利用いただけます。
    コアプラットフォーム機能（アプリケーション、パイプライン、チーム、アドオン）は影響を受けず、本番や業務上重要なワークロードのために Heroku に依存していただけます。

  • エンタープライズアカウント契約は新規顧客向けには提供されません。既存のエンタープライズサブスクリプションおよびサポート契約は完全に継続され、通常通り更新可能です。

この変更の理由
私たちは製品とエンジニアリングへの投資を、長期的な顧客価値を最大化できる領域へ集中させています。具体的には、組織が安全かつ信頼性の高い方法でエンタープライズ級 AI を構築・展開できるよう支援することです。

同じ日のほかのニュース

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2026/02/07 6:51

**OpenCiv3：サイクリズム・III のオープンソースでクロスプラットフォーム化した再構築**

## Japanese Translation: OpenCiv3は、Civilization IIIのオープンソースでクロスプラットフォームなリメイクであり、レガシー制限を取り除き、モッドサポートを拡張しつつもコアゲームプレイを保持します。Godot EngineとC#で構築されており、Windows、Linux、macOS上でネイティブに動作し、専用のCivilization IIIファイルは不要です（ただしローカルコピーがあると互換性が向上します）。 現在のプレアルファ版（v0.3「Dutch」、2025年12月）は、OS固有のzipまたはtgz（「スタンドアロンモード」でプレースホルダーグラフィック付き）として配布されます。インストール手順は以下の通りです。 - **Windows** – zipを解凍し、`OpenCiv3.exe` をダブルクリックします。ブロックされている場合は解除し、自動検出できない場合は環境変数 `CIV3_HOME` にCivilization IIIフォルダーのパスを設定してください。 - **Linux** – `.tgz` を解凍し、`export CIV3_HOME="/path/to/civ3"` としてから `OpenCiv3.x86_64` を実行します。 - **macOS** – zipを解凍し、`xattr -cr /path/to/OpenCiv3.app` でクォータリゼーションを解除し、同様に `CIV3_HOME` を設定してターミナルから起動します。 既知の問題としてはプレースホルダー資産、不完全なBIQ/SAVファイルサポート（クラッシュを引き起こす可能性があります）、および新規ゲーム開始時にマップ生成用保存ファイルが欠如しているためmacOSでクラッシュするケースがあります。最低ハードウェア要件はまだ公開されていません。プロジェクトはMITライセンスの下でリリースされ、Firaxis、CivFanatics.com、その他の団体とは独立しています。 開発者はBIQ/SAVサポートの完全復元、プラットフォーム別クラッシュ（特にmacOS）の修正、後半ゲームコンテンツの追加、およびグラフィックと安定性の向上に積極的に取り組んでいます。バグや機能要望はGitHubで追跡されており、コミュニティからの貢献が奨励されています。 モッドフレンドリーでクロスプラットフォームな基盤を提供することで、OpenCiv3はプレイヤーと開発者にオリジナルIPを侵害せずにクラシックなCivilization体験を拡張する機会を提供します。

2026/02/07 1:20

Waymoワールドモデル

## Japanese Translation: > **Waymoは、Waymo World Modelという生成シミュレーションエンジンを公開しました。このエンジンは、極端な天候・自然災害・象やロングホーンのような珍しいオブジェクト、逆走トラックなど安全に関わるインシデントを含むハイパーリアリスティックな自律運転シナリオを生成します。** > Google DeepMind の Genie 3 をベースにしたこのモデルは、カメラと LiDAR データを融合し、ドライビングアクション制御・シーンレイアウト制御・時間帯、天候、カスタムシナリオを調整する言語プロンプトという３つの制御機構を提供します。録画済みまたは新規生成されたルートに対して代替ドライビング決定を評価する「what‑if」反実仮想シミュレーションもサポートしています。 > Waymo Driver は米国都市で約 2 億マイルの完全自律走行距離を記録し、数十億マイルに相当するバーチャル走行をシミュレートしてきました。World Model はリアルなダッシュカムやモバイルカメラ映像を多模態シミュレーションへ変換し、正確な視覚シーンと一致させることでこの機能を拡張します。効率的なバリアントは実時間の最大４倍速で動作し、計算資源を削減しつつ長時間テストが可能です。 > このシステムは、安全性が証明された自律運転を実現するために Waymo の AI エコシステムの重要柱となっており、Waymo と Google DeepMind からなる大規模チームによって開発されています。

2026/02/05 20:19

**ジオジョインをH3インデックスで400 倍高速化した手法** - **問題点:** 大規模な空間データセットに対する従来のジオジョインクエリは、ポイント‐イン‐ポリゴン判定やテーブル全体のスキャンが必要だったため遅延が大きかった。 - **解決策:** Uber の H3 ヘキサゴナル階層インデックスシステムを利用し、空間情報を固定サイズセルへ事前集約した。 - **実装手順:** 1. すべてのジオメトリ（点・線・多角形）を適切な解像度で対応する H3 インデックスに変換する。 2. 生成されたインデックスを別テーブルに格納し、H3 キーで索引付けする。 3. ジョイン時には、重複した H3 インデックスをキーとしてマッチさせ、膨大な空間判定処理を回避する。 - **結果:** クエリ遅延が数時間から数分へと短縮され、約 400 倍の高速化を実現。また、選択した解像度内であれば空間的正確性は維持された。 ジオメトリ比較を単純な整数キー検索に置き換えることで、データの忠実度を損なうことなく大幅なパフォーマンス向上を達成しました。

## Japanese Translation: ## Summary この記事は、コストの高い空間述語をH3ベースの集合演算に置き換えることで、遅い二次元空間結合をコンパクトなキーで高速ハッシュ結合へと変換する方法を示しています。各ジオメトリを解像度 3 の少数の H3 セルで覆うことにより、結合は最初にセルを共有する候補ペアをフィルタリングし、その後で正確な `ST_Intersects` をその候補のみに適用します。これにより、潜在的に何百万もの交差チェックが、フィルタ済みセットだけに減少し、テストで 400 倍の速度向上を実現しています。この手法は CTE、ビュー、およびサブクエリとシームレスに機能し、追加のマテリアライズドテーブルやスキーマ変更は不要です。したがって、精度を下げるなどの実験も容易になります。高い H3 解像度では偽陽性が減少しますが、形状ごとのセル数が増加し、低解像度ではインデックス作成が簡単ですが、解像度 4 を超えるとセル数の増加により急激に大きくなります。実際には、この書き換えにより 15 ワーカーの Xeon クラスターで結合時間を約 459 秒から約 1.2 秒へ短縮し、正確な一致精度（最終的な `ST_Intersects` によって偽陽性が除去される）を維持したまま高速な空間分析を可能にしています。