概要 GitHubはGitHub Universe 2025のOpen Source Zoneで特に注目すべき12のオープンソースプロジェクトを発表した。インフラ整備からクリエイティブコーディング、セキュリティ、3Dグラフィックスまで、オープンソースの可能性を体現する多彩なプロジェクトが選出された。次回2026年のコホートへの応募も受け付けており、無料チケットとブース出展スペースが提供される。 選出された12プロジェクトには、バックエンドプラットフォームの Appwrite（50,000以上のスター）、Goプロジェクトのパッケージ配布を自動化する GoReleaser（15,000以上のスター）、macOSの事実上の標準パッケージマネージャーである Homebrew が含まれる。また、ゼロから構築された独立系オープンソースブラウザ Ladybird（1,200人以上のコントリビューター）、わずか1GBのフットプリントでGPU不要の軽量ビジュアル言語モデル Moondream（600万回以上のダウンロード）、2009年から続くZshフレームワーク Oh My Zsh、1999年にIntelの研究プロジェクトとして始まったコンピュータビジョンライブラリ OpenCV も名を連ねた。 注目プロジェクトの詳細 セキュリティ分野では、OpenSSFコミュニティによる実践的なセキュリティチェックリスト Open Source Project Security Baseline (OSPSB) が選出された。GitHubのSecure Open Source Fundが支援するこのプロジェクトは、チーム規模を問わず現実的な最小要件を提示し、メンテナーの負担を軽減しながらエコシステム全体のセキュリティ向上を目指している。「オープンソースの回復力は共有された責任だ」（Xavier René-Corail氏）というメッセージが、その理念を端的に表している。 クリエイティブ・グラフィックス分野からは、アーティストや教育者向けのJavaScriptライブラリ p5.js とそのルーツである Processing、WebGLとWebGPUを基盤とするHTML5 2Dグラフィックスエンジン PixiJS（46,000以上のスター）、そしてTHREE.js向けの3Dガウシアンスプラッティングレンダラー SparkJS が選出された。PixiJSはHappy WheelsやSubway Surfers、メトロポリタン美術館のアニメーションにも採用されており、そのエコシステムへの影響力は広範にわたる。最後に、トピックベースのスレッド機能で会話の整理を重視するオープンソースのチャットプラットフォーム Zulip（1,500人以上のコントリビューター）も選出された。 選出テーマと意義 今回の選出には4つの共通テーマが見られる。第一にアクセシビリティ：p5.js、Processing、Moondreamは参入障壁の低減を重視する。第二にインフラ：Homebrew、GoReleaser、OpenCVは広範なエコシステムを支える基盤ツールだ。第三にセキュリティ：OSPSBはメンテナー支援へのエコシステム投資を体現している。第四にクリエイティブ応用：グラフィックス、ビジュアライゼーション、芸術的ツールの充実した代表が揃った。 これらのプロジェクトは、オープンソースが単なるソフトウェア開発の手段にとどまらず、医療・ロボティクス・教育・エンターテインメントなど社会の幅広い領域に影響を与えていることを示している。GitHubはOpen Source Zoneを通じ、こうした取り組みの可視化とコミュニティの活性化を継続している。

概要 MicrosoftはTypeScript 7向けの新しいネイティブコンパイラ「tsgo」のプレビュー版（@typescript/native-preview）を公開した。従来のJavaScript製コンパイラtscをGoで書き直したもので、大規模なTypeScriptプロジェクトにおけるコンパイル・型チェックのパフォーマンスボトルネックを解消することを目的としている。単なる言語の移植にとどまらず、Goのネイティブコンパイルと並列処理能力を活かした「共有メモリ並行処理」を採用しており、大幅な速度向上を実現している。 パフォーマンス改善の実績 Microsoftが公開した公式ベンチマークでは、複数の実際のOSSコードベースで顕著な速度向上が確認されている。VS Code（約150万行）では10.4倍、Playwright（約35.6万行）では10.1倍、TypeORM（約27万行）では13.5倍の高速化を達成した。 コミュニティによる独自検証でも同様の効果が確認されている。約700行のECバックエンドコードを対象としたテストでは、コンパイル全体の所要時間がtscの0.28秒からtsgoの0.026秒へと約10.8倍短縮された。型チェックに限ると0.10秒から0.003秒へと約33.3倍の高速化が達成されている。さらにメモリ使用量についても、68,645KBから23,733KBへと約2.9倍の効率化が確認されており、速度だけでなくリソース消費の面でも大きなメリットがある。 インストールと利用方法 tsgoはnpm経由でインストールできる。 npm install -D @typescript/native-preview npx tsgo -v VS Codeでも利用可能であり、既存のTypeScriptプロジェクトへの組み込みが容易になっている。ただし、現時点ではプレビュー段階であり、--initなどのプロジェクト初期化機能は未実装のため、tsconfig.jsonの生成には従来のtscが引き続き必要となる。 現状と今後の展望 tsgoはTypeScript 7の正式リリースに向けたプレビューとして公開されており、まだ開発途上の段階にある。現時点では一部の機能に制限があるものの、実測ベンチマークによってMicrosoftが主張する10倍以上の速度向上は実際に達成されていることが確認されている。大規模なTypeScriptコードベースを抱える開発チームにとっては、CI/CDパイプラインの高速化や開発体験の大幅な向上が期待できる。TypeScript 7の正式リリース時にはtsgoが標準コンパイラとなる予定であり、エコシステム全体に影響を与える重要な変化となりそうだ。

概要 量子コンピューティング企業IonQ（NYSE: IONQ）は2026年1月、米国拠点の半導体受託製造会社SkyWater Technology（NASDAQ: SKYT）を約18億ドルで買収する計画を発表した。取引は1株あたり35ドル（現金15ドル＋IonQ株式20ドル）の混合対価で行われ、取引発表前の30日間加重平均株価に対して38%のプレミアムが付く。IonQ CEO Niccolo de Masi氏は「この変革的な買収によりIonQの量子コンピューティングロードマップを大幅に加速し、国内でのフルスケールなサプライチェーンを確保できる」とコメントしており、取引は2026年第2四半期から第3四半期のクローズを見込んでいる。 戦略的意義と垂直統合の実現 この買収が完了すれば、IonQは世界初の垂直統合型フルスタック量子プラットフォーム企業となる。SkyWaterはミネソタ州、フロリダ州、テキサス州に製造拠点を持ち、米国防省のDMEAからカテゴリー1A信頼性ファウンドリ認定を受けた米国最大の純粋受託半導体製造会社だ。この認定は航空宇宙・防衛分野での国家安全保障要件を満たすために不可欠なものであり、IonQが量子チップの設計・開発から製造・展開まで一貫して国内サプライチェーン上で完結させる基盤となる。SkyWater CEO Thomas Sonderman氏は「この統合はSkyWaterの進化における重要な転換点であり、次世代量子チップの複数のエンジニアリング経路を加速させる」と述べた。 量子技術ロードマップの加速 買収による最大の技術的効果は、量子チップ開発タイムラインの前倒しだ。IonQは2028年に20万量子ビットQPUの機能テストを開始することを目標とし、これにより8,000以上の超高忠実度論理量子ビットの実現を見込む。さらに200万量子ビットチップの開発も最大1年前倒しで進む見通しだ。現在IonQは2025年に99.99%の2量子ビットゲート忠実度を達成しており、SkyWaterとの統合でウェハー反復サイクルを短縮し、研究開発を一段と加速させる計画だ。SkyWaterの各製造拠点は「地域量子生産ハブ」として機能しながら、従来の半導体顧客向け独立ファウンドリ事業も継続する。 市場・政府需要への対応 IonQはメリーランド州カレッジパークを本拠とし、北米および海外に1,300人超の従業員を抱える。AWS、AstraZeneca、NVIDIAなどとのパートナーシップを持ち、クラウド経由で量子システムを提供してきた。今回の買収でSkyWaterの防衛・政府向けの実績を取り込むことで、米国政府・同盟国・防衛パートナーに対する量子プロバイダーとしての地位を強化する。医薬品、金融、クラウドコンピューティングなど幅広い産業での量子コンピューティング商用化にも弾みがつくとみられており、IonQは2025年通期売上高を従来ガイダンス（1億600万〜1億1,000万ドル）の上限またはそれ以上と見込んでいる。

概要 OpenAIが、AIチップスタートアップのCerebras Systemsに対して3年間で200億ドル（約3兆円）以上を支出する大型契約を締結したと、The Informationが2026年4月17日に報じた。この金額は、2026年1月に報道された100億ドル超の契約をさらに倍増させるもので、AIインフラ確保に向けたOpenAIの積極姿勢を改めて示した形だ。また契約の一環として、OpenAIはCerebrasの少数株主持分となるワラント（新株予約権）を受け取る見通しで、総支出が300億ドルに達した場合には最大10%の株式に相当するとされる。 契約の詳細と背景 チップ購入費用に加え、OpenAIはCerebrasのデータセンター開発を支援するために約10億ドルを提供することにも合意したと伝えられている。Cerebrasは、Nvidiaと競合するAIチップメーカーで、独自のウェーハスケールエンジン（Wafer-Scale Engine）技術を用いた大規模推論向けプロセッサを手がける。OpenAIのCEOサム・アルトマンはCerebrasの初期投資家でもあり、今回の取引は単純な調達契約にとどまらず、深い戦略的パートナーシップの性格を帯びている。なお、OpenAI・Cerebrasの双方は報道時点で契約の詳細を公式に確認していない。 Cerebras IPOへの影響 今回の契約は、CerebrasがQ2 2026（2026年4〜6月期）中に計画しているIPO（新規株式公開）とも密接に連動している。Cerebrasの直近評価額は231億ドルとされており、IPOでは約350億ドルの時価総額を目指して30億ドルの資金調達を計画している。OpenAIという大口顧客の存在が投資家に対する信頼性を高め、上場計画の後押しとなる構図だ。AI推論（モデルが応答を生成するプロセス）に必要な計算リソースへの需要が急増するなか、OpenAIがNvidiaへの依存を分散させる動きは業界全体に影響を与えうる重要なシグナルといえる。

概要 半導体パッケージング世界最大手のASE Holdings（日月光投資控股）は2026年4月15日、液晶パネルメーカーInnoLux（群創光電）が保有するFab 5製造拠点を、NT$148.5億（約4億6,000万米ドル）で買収することを取締役会で承認したと発表した。台湾半導体産業における大型M&Aとして注目を集めており、ASEは既存の製造インフラを取得することで、新工場の建設を伴わずに生産キャパシティを迅速に拡大する戦略をとっている。 背景：InnoLuxの工場売却と業界再編 InnoLuxがFab 5を売りに出した背景には、液晶パネル市場における深刻な供給過剰がある。パネル需要の低迷により稼働率が落ち込む中、同社は工場の選択と集中を進める必要に迫られた。Fab 5に先立ち、InnoLuxはFab 2をSPIL（矽品精密工業）に売却しており、今回のFab 5売却はその流れを引き継いだ形となる。台湾の半導体・ディスプレイ産業では、需給環境の変化を受けた資産の再配分が加速しており、異業種間でのM&Aが相次いでいる。 戦略的意義と今後の展望 ASEにとってFab 5の取得は、半導体パッケージング需要の拡大に対応するための戦略的投資と位置づけられる。AIや高性能コンピューティング向けの先端パッケージング技術（チップレット統合やアドバンスドパッケージングなど）への需要が急増する中、既存の製造拠点を活用することで設備投資のリードタイムを大幅に短縮できる。業界アナリストは、今回の買収がASEの受注拡大余地を広げるとともに、台湾の半導体サプライチェーン強化にも貢献するとみている。今後は取得した設備の半導体パッケージング用途への転換・統合が進められる見通しだ。

概要 CadenceとNVIDIAは2026年4月15日〜16日、カリフォルニア州サンタクララで開催されたCadenceLIVE Silicon Valley 2026において、両社のパートナーシップを大幅に拡大すると発表した。Cadence CEOのAnirudh DevganとNVIDIA CEOのJensen Huangが共同で登壇し、ロボティクス向けのAIシミュレーション統合を中心に据えた新たな協業の枠組みを示した。この取り組みはロボティクスの実用化を阻む「シム・トゥ・リアルギャップ（シミュレーションと現実の乖離）」の解消を核心に置いており、シミュレーション環境で訓練されたロボットが実世界でうまく動作しないという根本的な課題への直接的な回答として位置づけられる。 技術的な統合内容 今回のパートナーシップの中心は、Cadenceが持つ高精度マルチフィジクスシミュレーションエンジンと、NVIDIAのAI訓練プラットフォームとの深い統合だ。Cadence側は素材の相互作用、変形、流体力学、表面接触といった物理現象を精密にモデル化するシミュレーション技術を提供し、NVIDIA側はIsaacロボティクスライブラリとCosmosオープンワールドモデル、さらにJetsonロボティクスおよびエッジAIハードウェアを担う。AIエージェントがワールドモデルの訓練から物理シミュレーション、実世界へのフィードバックループまでのワークフロー全体を調整する仕組みを構築する。 Cadence CEOのAnirudh Devganは「訓練データの精度が高ければ高いほど、モデルはより優れたものになる」と述べ、シミュレーション精度がAI訓練の品質に直結することを強調した。一方、NVIDIA CEOのJensen Huangは「ロボットシステムのあらゆる面で協力している」とコメントし、半導体設計からロボティクスまでを網羅する包括的な協業の意義を示した。 背景と業界トレンド NVIDIAはここ数年、産業向けAIプラットフォームの構築を目指してシミュレーション分野での提携を積極的に進めている。今回のCadenceとの協業は、SiemensやDassault Systèmesとの産業向けAIプラットフォームおよびバーチャルツイン分野の連携と並ぶ重要な取り組みであり、フィジカルAIの実用化に向けたNVIDIAのエコシステム戦略の一環だ。Cadenceにとっても、従来のEDA（電子設計自動化）ツールベンダーとしての立場を超えてAIインフラ領域へと事業を拡大する好機となっており、ロボット訓練データ需要の急増に応える姿勢を鮮明にした。また、Digitimesの報道によれば、同パートナーシップはロボティクスだけでなく半導体設計のAI化（EDA×AIエージェント）にも及んでおり、チップ設計から物理AIの展開まで一貫した協業体制の構築が進んでいる。 今後の展望 物理AIシステムの現実世界への展開においては、コストと安全性の面でシミュレーション訓練が不可欠であり、シム・トゥ・リアルギャップの解消が産業用ロボティクスの商用化スピードを左右する。CadenceとNVIDIAが提供する統合ワークフローが普及すれば、製造・物流・医療などの分野で高精度な物理シミュレーションに基づくロボット訓練が標準化される可能性がある。両社が提示するアプローチは、シミュレーション精度を高めることで「シム・トゥ・リアルギャップ」そのものを縮小するという根本的な解決策であり、物理AIの量産展開に向けた業界全体の基盤づくりとしても注目される。

概要 Google Cloud Next 2026が4月22〜24日にラスベガスのマンダレイベイ・コンベンションセンターで開催される。今年のカンファレンスでは、AIインフラとしてのGoogleクラウドの強化、Kubernetesの大規模展開、TPU戦略、開発者向けツールの刷新が主要テーマとなっている。Alphabetが2025年第4四半期にクラウド事業で前年比48%の増収を達成し、ビッグスリーの中で最速の成長率を記録したことも、今年のイベントへの期待を高めている要因だ。クラウドバックログも前四半期比55%増と急増しており、AI需要に牽引された継続的な加速を示している。 GKEとTPUが示すAIインフラ戦略 注目の技術テーマとして、Google Kubernetes EngineのAI推論基盤としての進化が挙げられる。Googleは13万ノードのクラスターを実証し、コンテナオーケストレーションが計算集約型ワークロードに対応できることを証明した。GKE Cloud Storage FUSE ProfilesはAI/MLワークロード向けのパフォーマンスチューニングを自動化する機能で、運用効率の向上が期待されている。 TPU（テンソル処理ユニット）も引き続き重要な戦略的資産だ。AnthropicやMetaとのTPU供給契約が締結されているが、アナリストはこれがNvidiaからの市場シフトではなく、GPU供給制約を反映したものと見ている。AI Hypercomputerと呼ばれるAI特化型インフラも今回の発表の中心的な位置を占める見込みだ。 開発者ツールとGeminiの差別化 開発者向けの新ツールとして、Application Design Centerがキャンバス形式のアプリケーション設計を可能にし、Cloud HubがIaC（Infrastructure as Code）生成を支援する。「コードではなく、プラットフォームの複雑さが開発者の生産性を制約している」という課題への回答として位置づけられており、AI時代の開発体験の刷新を狙っている。 Googleはフロンティアモデル「Gemini」を内製する唯一のハイパースケーラーとして独自の強みを持つ。Google CloudとGeminiの垂直統合は他のクラウドプロバイダーとの差別化要因であり、カンファレンスでもその応用事例や新展開が大きな注目を集めると予想される。 参加者向けガイド カンファレンスは4月22日（水）〜24日（金）開催で、4月21日（火）はPartner SummitやLeaders Circleなど招待制のイベントが予定されている。参加対象はデベロッパー、データサイエンティスト、ITリーダー、セキュリティ専門家など幅広い層を想定している。会場周辺ではMGMグランドやラクサーから無料トラムが運行されており、人気セッションは開始10分前に並ぶことが推奨されている。ベンダーブースとしては、SUSEがブース#3023でRancher PrimeによるKubernetes管理やセキュアAIプラットフォームのデモを展示する予定だ。

概要 IBMは2026年4月15日、AIエージェントを悪用した次世代サイバー攻撃に対抗するための新たなセキュリティ対策を発表した。攻撃者がフロンティアAIモデルを武器として活用することで、攻撃ライフサイクル全体が加速し、高度な攻撃を実行するためのコスト・時間・専門知識の障壁が大幅に低下している。IBM Consultingのサイバーセキュリティサービス担当グローバル・マネージング・パートナーであるMark Hughes氏は「フロンティアモデルは、迅速かつ体系的でますます自律化する新たなカテゴリーのエンタープライズ脅威を生み出している」と述べており、従来の断片的なセキュリティツールや手動プロセスではマシンスピードの脅威に対応できないとの認識を示している。 新たなセキュリティ対策の詳細 IBMが発表した対策は主に2つの柱で構成される。 フロンティアモデル脅威に対するエンタープライズ向けサイバーセキュリティ評価は、IBM Consultingおよびテクノロジーパートナーが提供する新たな評価ツールだ。組織のセキュリティギャップ、ポリシーの弱点、AI固有の露出リスク、攻撃経路を可視化し、優先度付けされた緩和策と暫定的な保護手段の指針を提供する。AIが可能にする脅威に対する準備態勢を体系的に評価することで、企業が自社のリスクエクスポージャーを正確に把握できるよう支援する。 IBM自律型セキュリティサービスは、マルチエージェントによってマシンスピードで稼働するサービスであり、組織のセキュリティスタック全体にわたってAIエージェントを連携させる。ソフトウェアの脆弱性分析、攻撃経路の把握、セキュリティポリシーの適用、異常検知、そして最小限の人間の介入による脅威の封じ込めといった機能を備える。IT・OT・業務プロセス全体にわたるAIシステムと連携し、アイデンティティ・リスク・ガバナンス機能を統合的に管理する。 背景と戦略的意義 AIを攻撃側に活用する動きが加速する中、IBMはAIを防御側にも積極的に活用することが不可欠だという姿勢を明確にしている。フロンティアモデルによって攻撃が自律化・高速化される一方で、従来の人手を中心とした防御体制では対応速度に限界がある。IBMが提唱するのは「AIによる攻撃にはAIによる防御で対抗する」というアプローチであり、自律型マルチエージェントシステムを活用することで、企業のセキュリティ運用をマシンスピードへと引き上げることを目指している。エンタープライズ向けセキュリティにおいてAIエージェントの活用が本格的な局面を迎えていることを示す発表といえる。

概要 OpenAIは2026年4月中旬、Agents SDKの大型アップデートを発表した。今回のアップデートの柱となるのは、AIエージェントが安全に動作できる「サンドボックス実行環境」と、長期タスクを支える「モデルネイティブなハーネス」アーキテクチャの導入だ。エンタープライズ向けに設計されたこの強化は、金融・医療・法律など信頼性や安全性が求められる業界でのAIエージェント活用を後押しする。アップデートはPython向けにAPI経由でGA（一般提供）となっており、TypeScriptサポートは今後提供される予定だ。 サンドボックス実行環境 新たに導入されたサンドボックス機能は、AIエージェントが生成・実行するコードを隔離された環境内に閉じ込める仕組みだ。エージェントが指定されたファイルやツール、依存関係にのみアクセスでき、ホストシステム全体への影響を防ぐ。開発者はBlaxel、Cloudflare、Daytona、E2B、Modal、Runloop、Vercelといった複数のサンドボックスプロバイダーから選択できるほか、独自のサンドボックス実装を持ち込むことも可能だ。 セキュリティ面では、制御ハーネス層とコンピュート層を明確に分離するアーキテクチャが採用された。これにより、モデルが生成したコードが実行される環境にAPIキーなどのクレデンシャルが露出することを防ぎ、プロンプトインジェクションやデータ漏洩のリスクを低減する。また、複数サンドボックスを並列起動してタスクを分散処理することも可能だ。 ハーネスアーキテクチャと耐障害性 モデルネイティブなハーネスは、エージェントがコンピュータ上でファイルの検査、コマンド実行、コード編集を行うための統合基盤を提供する。具体的には、MCPを通じたツール連携、スキルによる段階的な機能開示、AGENTS.mdによるカスタム指示の定義、shellツールによるコード実行、apply_patchツールによるファイル編集など、標準化されたプリミティブが組み込まれている。Codexに類似したファイルシステムツールも含まれており、設定可能なメモリとサンドボックス対応のオーケストレーション機能を備える。 長時間タスクの耐障害性も大幅に向上した。エージェントの状態を外部化して定期的にスナップショットを取得し、サンドボックスコンテナが失敗した際にも新しいコンテナで最後のチェックポイントから処理を再開できる。高コストな処理を最初からやり直す必要がなくなるため、本番環境での長期タスク実行が現実的になった。 ワークスペース管理とマルチLLM対応 ワークスペース管理には新しいManifest抽象化が導入され、エージェントが動作する環境をコードで定義できるようになった。ローカルファイルのマウントや出力ディレクトリの指定のほか、AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage、Cloudflare R2といった主要クラウドストレージとの連携もサポートする。また、OpenAI製以外のLLMも100以上サポートし、既存のワークフローへの統合が容易になっている。 エンタープライズ導入事例としては、LexisNexisのMin Chen最高AI責任者が「ビルトインのセーフガードと安全な隔離環境を持つ統一フレームワークにより、複雑な法律文書の起草やワークフローが実現できた」とコメント。医療保険会社Oscar HealthのRachael Burns氏も「以前のアプローチでは十分な信頼性が得られなかった重要な臨床記録ワークフローの自動化が本番運用可能になった」と評価している。今後はTypeScriptサポート、コードモード、サブエージェント機能の追加が予定されており、エンタープライズAIエージェント開発の中核プラットフォームとして機能拡充が続く見込みだ。

概要 OpenProjectは2026年4月15日、バージョン17.3を正式リリースした。今回のリリースの最大の特徴は、アジャイル開発ワークフローの強化と、これまでエンタープライズプラン限定だった機能の無償コミュニティ版への開放だ。KanbanボードやParent-Child構成を含むActionボードタイプがコミュニティ版に追加されたことで、商用ライセンスなしにより幅広いアジャイル管理フローを構築できるようになった。 スプリント・バックログ機能の刷新 これまでOpenProjectでは、スプリント管理にバージョン機能を流用するワークアラウンドが一般的だったが、17.3ではネイティブのスプリントオブジェクトが導入された。新しいスプリントはスプリント名・ステータス・開始/終了日などの属性を持ち、ワークパッケージを直接割り当てられるようになった。JiraなどのツールからOpenProjectに移行するチームにとって、違和感なく同様のワークフローを再現できる点が特に有用だ。 バックログについても改善が加えられ、プロジェクト内のすべてのワークパッケージタイプがデフォルトで表示されるようになった。これにより、以前は種類ごとに個別設定が必要だった構成が不要となり、チーム全体の作業状況を一元的に把握しやすくなった。さらに、スプリントを開始すると専用のスプリントボードが自動生成されるようになり、手動設定のオーバーヘッドが解消された。スプリントクローズ時には、残作業のバルク処理を案内するワークフローが新たに追加され、イテレーション間の移行がよりスムーズになっている。 その他の改善点と展開情報 スプリント・アジャイル機能以外にも、今回のリリースではさまざまな改善が行われた。プロジェクト属性のインプレース編集、プロジェクト間で共有できるミーティングテンプレート、ワークフロー管理UIの強化、ネストされたグループ階層による権限継承、プロジェクト識別子の変更簡素化、ワークパッケージ検索機能の拡張などが含まれる。ホスト型のEnterpriseクラウド版は4月15日に更新済みで、セルフホスト環境ではアップグレードドキュメントに従って更新作業が必要となる。