Track a request's full lifecycle with session tracing - Vercel
Java Code Compilation Using Java Compiler API | Baeldung
Evolving OpenAI’s Structure | OpenAI
Lowe’s powers home improvement retail with AI | OpenAI

Track a request's full lifecycle with session tracing - Vercel

Vercel のセッショントレーシング機能概要（日本語要約）

Vercel は、すべてのユーザー向けにセッショントレーシング機能をリリースしました。この機能により、リクエストが Vercel のインフラストラクチャに入ってから Vercel Functions 内で実行されるまでの各ステップのタイミングをエンドツーエンドで可視化できます。

主な機能:

簡単な開始: Vercel Toolbar から直接デプロイメントのセッショントレーシングを開始でき、特別な設定は不要です。
詳細な可視性: Vercel のルーティング、キャッシング、ミドルウェア、関数レイヤー、およびコード内でインストルメントされたスパンを表示できます。
チームでの共有: トレースをチームメイトと共有し、デバッグと最適化を迅速化できます。
包括的なデバッグ: ログとメトリクスと合わせて使用することで、デバッグ、最適化、反復速度の向上に役立ちます。

料金:

セッショントレーシングは、すべてのプランの顧客が無料で利用できます。

開始方法:

Vercel Toolbar で「Tracing」を見つけるか、ドキュメントで詳細を確認してください。

Java Code Compilation Using Java Compiler API | Baeldung

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記事の要約：Java Compiler API を使用した Java コードのコンパイル | Baeldung

このチュートリアル記事では、Java Compiler API を使用して Java コードをプログラム的にコンパイルする方法について解説しています。

1. はじめに

手動でのコンパイルに依存する従来のワークフローとは異なり、現代のアプリケーションでは動的なコンパイルチェックが求められています。その例として、学生のコードをリアルタイムで検証する教育プラットフォーム、デプロイ前に生成されたコードスニペットをコンパイルする CI/CD パイプライン、ユーザー定義のロジックを動的にコンパイルするローコードツールなどが挙げられます。Java Compiler API は、これらのシナリオを可能にし、Java アプリケーション内でのコードのプログラム的なコンパイルを可能にします。

2. Java Compiler API の概要

Java Compiler API は javax.tools パッケージにあり、Java コンパイラへのプログラム的なアクセスを提供します。動的コンパイルタスクにおいて不可欠な API であり、実行時にコードを検証または実行する必要がある場合に役立ちます。主なコンポーネントには以下が含まれます。

JavaCompiler: コンパイルタスクを開始するメインコンパイラインスタンス。
JavaFileObject: Java ソースファイルまたはクラスファイルを表現します（インメモリまたはファイルベース）。
StandardJavaFileManager: コンパイル中の入出力ファイルを管理します。
DiagnosticCollector: エラーや警告などのコンパイル診断を収集します。

3. ステップバイステップ：コンパイルチェックの実装

このセクションでは、インメモリの Java コードをコンパイルし、診断をキャプチャするユーティリティメソッドの作成方法を解説しています。

3.1. インメモリ Java ソースの作成: SimpleJavaFileObject を拡張して、インメモリでソースファイルを表現する InMemoryJavaFile クラスを作成します。
3.2. コンパイル API の仕組み: コンパイルを行う compile() メソッドを紹介します。このメソッドは、DiagnosticCollector を使用してコンパイルメッセージを収集し、compiler.getTask() を呼び出してコンパイルタスクを実行します。
3.3. インメモリ文字列からのコンパイル: 使いやすくするために、String から Java コードを直接コンパイルするラッパーメソッド compileFromString() を導入します。
3.4. コンパイラのテスト: 正しいコードと誤ったコードの両方でコンパイラをテストし、API が構文エラーを正しく識別し、適切な診断を返すことを確認します。

4. まとめ

Java Compiler API を使用すると、CI/CD パイプライン、教育プラットフォーム、ローコード環境でコンパイルワークフローを自動化したり、アプリケーション内でユーザー定義のコードを動的に検証および実行したり、詳細な診断をキャプチャしてデバッグとエラー処理を改善したりすることができます。

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OpenAIの構造改革について

2025年5月5日、OpenAIは組織構造の進化に関する最新計画を発表しました。

要約:

OpenAIは元々非営利団体として設立され、現在もその非営利団体が監督・管理を行っています。今後もこの体制は変わらず、非営利団体がOpenAIを監督・管理し続けます。

2019年から非営利団体の下にあった営利LLCは、**パブリック・ベネフィット・コーポレーション（PBC）**へと移行します。PBCは、株主とミッションの両方の利益を考慮する目的主導型の企業構造です。

非営利団体はPBCを管理し、PBCの主要株主にもなり、様々な利益を支援するためのより多くのリソースを確保します。OpenAIのミッションは変わらず、PBCも同じミッションを掲げます。

この決定は、市民リーダーからの意見を聞き、デラウェア州およびカリフォルニア州司法長官事務所との建設的な対話を行った結果です。OpenAIは、AGI（汎用人工知能）が人類全体に利益をもたらすというミッションを効果的に追求できるよう、これらの対話を引き続き行っていく予定です。

Sam Altman氏から従業員とステークホルダーへの手紙の主な内容:

OpenAIは従来の企業とは異なり、AGIが人類全体に利益をもたらすことを使命としています。
当初はAGIの実現方法が具体的に分からなかったが、現在では、AIが医療アドバイス、学習、生産性向上など、多岐にわたる分野で活用される可能性を見出しています。
AGIは人類史上最も強力なツールとなり、誰もが利用できるようになるべきだと考えています。
OpenAIは、民主的なAIの道を追求し、誰もが利用できるツールを提供することを目指しています。
OpenAIのツールは、科学者、プログラマーなどの生産性向上に貢献しており、困難な状況へのアドバイスやヘルスケア分野での活用など、多くの人々の役に立っています。
より多くのAI供給に対する世界的な需要に応えるため、組織構造を改革する必要性が出てきました。
組織構造の目的は次の3つです。
- サービスを人類全体に広く提供するためのリソースを確保する。
- AIを活用して人々のために最大の成果を上げることに焦点を当てた、史上最大かつ最も効果的な非営利団体となる。
- 安全なAGIの開発に貢献し、民主的なAIが権威主義的なAIに勝るようにする。
非営利団体がOpenAIを管理し続けることが決定されました。
営利LLCはPBCに移行し、標準的な資本構造を採用します。
非営利団体はPBCの主要株主となり、AIがさまざまなコミュニティに利益をもたらすためのプログラムを支援するためのリソースを確保します。
非営利委員会から、AIが一部の人々だけでなくすべての人々に利益をもたらすための方法に関する提言を早急に得たいと考えています。
OpenAIは、急速かつ安全な進歩を続け、素晴らしいAIをすべての人々の手に届けることを目指しています。

この変更は、OpenAIがAGI開発を進め、その恩恵を人類全体にもたらすためのものです。

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ローズがAIでホームセンター小売を強化

要約:

ローズは、アメリカ合衆国で最大手のホームセンター小売業者の1つであり、AIをビジネス戦略の中核に位置づけている。同社は、単なる製品販売ではなく、顧客の課題解決に焦点を当て、AIを通じて顧客体験を向上させている。

AIの活用と目的:

課題解決型のアプローチ: ローズは、顧客が抱えるプロジェクト（例：バスルームのリフォーム）をサポートすることに重点を置いている。
AIによる支援: AIは、専門知識の提供、段階的なサポート、適切な材料の推奨などを通じて、顧客が自信を持ってプロジェクトを進められるように支援する。
Mylow: AIを活用した仮想アドバイザーであり、顧客にプロジェクトに関するアドバイスや製品の推奨を行う。
Mylow Companion: 店舗スタッフ向けアプリで、プロジェクトの手順、製品の詳細、在庫状況などを瞬時に確認できるようにし、顧客対応を強化する。

AI導入の取り組み:

長期的な視点: 流行に左右されず、10年近くにわたりAIへの投資を継続。
戦略的なフレームワーク: 顧客の購買行動、販売方法、業務の3つの主要領域に焦点を当て、AI導入を推進。
AIガバナンス: AIガバナンス委員会を設立し、AIに関する全社的な取り組みを調整。
人材育成: AI Transformation Officeを設置し、AIの活用に関する研修を実施。
AIコミュニティ: 社内でのAIに関する知識や経験の共有を促進し、組織全体のAIリテラシー向上を図る。

ROI（投資対効果）の測定:

段階的なアプローチ: 初期段階では、使用状況などの先行指標に注目。
包括的な指標: 売上、顧客満足度、従業員の生産性など、幅広い指標を評価。

今後の展望:

パーソナライゼーションの強化: AIを活用して、顧客のプロジェクトや地域に合わせた製品提案を行う。
倫理的な配慮: 顧客のプライバシーを尊重し、透明性のあるデータ利用を心がける。

その他:

ローズはOpenAIと連携し、MylowやMylow Companionを開発している。AIは、顧客と従業員の双方にとって、より効率的でパーソナライズされた体験を提供するツールとして活用されている。