今ではTUI（テキストユーザーインターフェース）の構築が簡単になりました。

2026/02/14 8:43

**OpenAI のミッションステートメント ― 進化** | 年 | バージョン | |----|------------| | 2015（創設） | 「人工汎用知能（AGI）が人類全体に利益をもたらすことを保証する。」 | | 2019 | 安全性への強調追加: 「安全な AGI を構築し、それを使って誰もが恩恵を受けるようにする。」 | | 2023 | 広範な社会的影響に焦点を絞り改訂: 「OpenAI のミッションは、安全で広く有益な AI システムを創造し、人間の能力を高め、世界全体の福祉を促進することです。」 | *進化を通じて一貫したテーマ* - **安全性** – 開発・展開における継続的優先事項。 - **広範な利益** – 進歩がすべての人々にアクセス可能で有益であることを保証。 - **人間の強化** – AI を活用して人間の潜在能力を拡大し、代替するのではないこと。

## Japanese Translation: OpenAI のミッションステートメントは、2016 年から 2024 年にかけて着実に進化してきました。2024 年版では表現が短縮され、「OpenAI のミッションは人工汎用知能（AGI）が人類全体に利益をもたらすことを確保することである」となり、安全性への明示的な言及や「財務上のリターンを追求する必要がない」というフレーズが削除されています。以前のバージョン（2016、2018、2020–2023）では段階的に表現が洗練されており、2021 年には「汎用人工知能」などの語句が追加され、2022 年には「安全に」という言葉が挿入される一方で、利益圧力なしに人類に利益をもたらすというコミットメントは維持されています。 OpenAI は米国の 501(c)(3) 非営利組織であり、そのミッションステートメントは毎年 IRS に提出されるため、税優遇措置を保持する上で法的な重みがあります。全てのバージョンは GitHub Gist にまとめられており、変更が公開で追跡可能です。同様に Anthropic についても詳細より少ない更新が見つかっています。 2024 年版の表現は財務リターンへの重視を示唆している可能性があり、これが OpenAI が非営利ステータスと商業活動をどのようにバランスさせるかに影響し、税優遇分類が適切であるかどうかを規制当局が検討するきっかけになるかもしれません。競合他社もこの変化を踏まえて、安全性対利益戦略を再評価する可能性があります。

2026/02/14 6:35

**Show HN：データエンジニアリング・ブック – オープンソースでコミュニティ主導のガイド**

## Japanese Translation: GitHubは、コーディング支援、自動化、およびセキュリティを組み合わせたAI搭載の開発者プラットフォームとして自らを位置付けており、あらゆる規模のチームに統合されたエコシステムを提供します。 このプラットフォームは、コード作成を加速するCopilot、Spark、およびModels、ワークフロー自動化と即時クラウド環境を実現するActionsおよびCodespaces、そして作業を整理するための課題/計画追跡機能を提供します。高度なセキュリティ機能―脆弱性検出、シークレット保護、およびビルド時コードレビュー―は開発プロセス全体に安全性を組み込みます。 GitHubは、医療・金融・製造業・政府などの産業別ソリューションでエンタープライズ、中小企業、スタートアップ、非営利団体をターゲットとし、プレミアムサポート層、パートナープログラム、およびSecurity LabやMaintainer Communityなどのコミュニティイニシアチブによって支えられています。エコシステムには、GitHub Advanced Security、Copilot for Business、エンタープライズレベルのAI機能を含むアドオンマーケットプレイスと、ドキュメント、ブログ、変更ログ、トラストセンター、GitHub Sponsors、ウェビナー、電子書籍、レポート、およびビジネスインサイトなどの豊富なリソースが含まれています。 今後、同社はMCP Registryを通じてツール統合を深化させ、AI機能を拡大し、ビルド時のセキュリティチェックを強化することで、開発者に高速で安全なコードを提供し、組織にはより効率的なDevOpsワークフローを実現する総合的かつモダンなソフトウェア開発スタックとしての役割を確固たるものにしていきます。

2026/02/08 9:58

ファントレンダリングの基礎から

## Japanese Translation: 著者は、GPU上で鮮明かつスケーラブルなテキストを可能にする、Raw Bitmap Rasterization を Signed Distance Field（SDF）レンダリングに置き換えるカスタム TrueType フォントパイプラインを構築しました。`cmap`・`loca`・`glyf` といった必須 TTF テーブルを手動で解析することで、FreeType のような外部ライブラリに頼らずにグリフ抽出とキャッシュ管理を細かく制御できます。グリフの輪郭は二次ベジェ曲線から構成されており、パーサはオフ―カーブ点が現れた場合に暗示的なポイントを挿入し、変換付きサブグリフを参照する複合グリフも処理します。また、スキャンライン交差判定で各ピクセルの winding number を算出します。得られた高解像度ビットマップは、広がりカーネル内でピクセル単位の距離を計算し、結果を 8‑bit アトラスへマッピングすることで SDF テクスチャに変換されます。GLSL のフラグメントシェーダでは、`threshold` と `smoothing` ユニフォームで制御される `smoothstep` を距離値に適用し、任意の解像度でアンチエイリアス付きエッジを生成します。この手法は従来のビットマップレンダリングに伴う aliasing と低解像度での拡大時の粗さを解消し、モダンな GPU‑centric フォントソリューションと整合性があります。将来的には kerning メトリクス（`kern`）やさらなるタイポグラフィ的忠実度をパイプラインに組み込む予定です