日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.自動タブ生成プラグインの話.

20250610

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おはようございます.日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.今までYahoo!APIを使用して日本語形態素解析を行って自動でタブ生成を行っていましたが、脱APIの一環としてVPSサーバにデータを送信して日本語文章を日本語形態素解析しタブ生成するように変更を加えました.

サーバが落ちていない限り動作する感じですね.

特に苦労した点は無いのですが、この頃さくらレンタルサーバーの通信が良くないのか分からないのですが通信エラーで処理が頻繁にエラーを出力するようになっています.

どうも、同時接続が多発するとなるようです、ちょっと困りものです、でもまぁ、660円で動いているですからね、あまり文句は言えないのですが困っています.

尚、ユーザーが管理画面からApacheサービスを再起動する唯一無二の方法はphp.iniを再保存することです、そうするとアパッチサービスが再起動します.そうすることにより原因不明の通信エラーが直ることもあります.

最後に日本語形態素解析ライブラリの参考にしたサイトを貼っときます.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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iphoneとAndroidがフィフティ・フィフティになりつつある日本.

20250609

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おはようございます.iphoneとAndroidがフィフティ・フィフティになりつつある日本.自分のサイトの訪問者も五分五分感があります、昔に比べてAndroidの性能が飛躍的に上がったって言う感覚はあるでコスパの良いAndroidへ移行する人の気持ちもよくわかります.

安い志向と高級志向、どちらが悪いとか良いとかは無いですが、経済的に日本は貧しくなってきている気がしています、格差が広がってきている社会になりつつあるとも思います.

中間層もだいぶ減ってきている感覚があります、地方経済もかなりヤバメかなって特に高知県の求人を見ると数年前から給料の額が全く変わっていません.

殆どの企業は賃上げで大変な状況が続いているように思います.これから数年でこの景気が上向くとはあまり考えられないです.これに大震災でも起こったら日本は大変な状況になることは間違いないと思いますが、政治の対応が遅い感があります.

もう少し全体的にスピーディーに対応して間違っていれば改善するというような政治に移行してほしいものです.

明日へ続く

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x.gdのURL短縮機能を利用するためのコードを作りましたので、お裾分け.

20250608

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おはようございます.x.gdのURL短縮機能を利用するためのコードを作りましたので、お裾分けです、コードは下記になります.ドキュメントをぱぱっと見て作った感じなので不具合などが潜んでいるかもしれないけど恐らく大丈夫そうという事で木曜日の早朝にXでコードをシェアした形になります.

なお、x.gdからAPIの発行を行う作業をお忘れなく(こちらからAPIを発行).

因みに自分はt2t.jpというドメインを私有していて、こちらで自分専用の短縮URLを発行出来るようにしています.この頃は自分が作った短縮URLをあまり使ってないので、こちらをサービス化しようかな等と考えていたりします.

因みにどうするかは未定ですけどね.もしみんなが使用出来るようにしたら、このサイトでも告知します.

<?php
require 'config.php';

class ShortUrl
{

    public $apiKey = null;
    public $endPoint = 'https://xgd.io/V1/shorten?';

    public function __construct($api_key = null)
    {
        $this->apiKey = $api_key;
        return $this;
    }

    public function getShortUrl($url = null, $shortid = null, $analytics = true, $filterbots = false)
    {
        if (empty($this->apiKey)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'api-keyがありません']);
        }
        if (empty($url)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'URLがありません']);
        }

        if (isset($url) && !preg_match('/^http[s]?:\/\/(www\.)?/', $url)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'URLが無効です']);
        }

        if (isset($shortid) && !preg_match('/^([0-9a-zA-Z_]{6,15})$/', $shortid)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => '短縮コードが無効です']);
        }

        if (!is_bool($analytics)) {
            $analytics = true;
        }

        if (!is_bool($filterbots)) {
            $filterbots = false;
        }

        $parameter = [
            'key' => $this->apiKey,
            'url' => $url,
            'shortid' => $shortid,
            'analytics' => $analytics ? 'true' : 'false',
            'filterbots' => $filterbots ? 'true' : 'false'
        ];

        $response = @file_get_contents($this->endPoint . http_build_query($parameter));
        return $response;
    }
}

if($argv[1]){
    $url = $argv[1];
    $shortid = isset($argv[2]) ? $argv[2] : null;
    $analytics = isset($argv[3]) && $argv[3] === 'true' ? true : false;
    $filterbots = isset($argv[4]) && $argv[4] === 'true' ? true : false;   
    echo (new ShortUrl(APIKEY))->getShortUrl($url, $shortid, $analytics, $filterbots);
}

明日へ続く

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映画、国宝を観てきましたので感想を書いていきます.

20250607

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おはようございます.昨日の映画、国宝を観てきましたので感想を書いていきます.まずこの映画、国宝になるまでの話を丁寧に描いている映画です、3時間と長丁場な映画ですが納得がいく映画だと思います.この映画を観て国宝という人のイメージが変わったと思う人もいると思います.

『国宝』本予告【6月6日(金)公開】|主題歌「Luminance」原摩利彦 feat. 井口 理

この国宝は吉田修一の小説『国宝』が基になっているそうです.だだ、その小説の基となった人物像はいるみたいなので其処から着想を得て、映画が『国宝』制作されているだと思います.

役者さんの演技はめちゃ良かったです、かなり大変な役作りだったと思いますが臨場感がありとても良かったです. 改めて映画を通して自分は仕事とや生き方を考えていました.

作った人達は是非、劇場で観てと告知している理由は、歌舞伎の舞などの迫力は映画館でしか味わえない作りになっています、これはかなり圧巻なので劇場で観れる人は観るべしです.

最後に観て良かったです👍️

明日へ続く

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Devin(でびん)とかいう生成AIが凄いらしいのは知っていたけど知らんけど

20250606

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おはようございます.Devin(でびん)とかいう生成AIが凄いらしいのは知っていたけどついに自分が勤めている会社でもDevinを導入したみたいです.ひとつのリポジトリはDevinさんがほぼコードを書いていて何だか悲しい気持ちになりました?.

逆に言えばこういうDevinみたいな高性能な生成AIを使えば自分一人でも高機能なwebサービスが出来るだなって言う思いがあります、でも高機能なサービスが作れたとしてもそれを営業するノウハウ等がないので自分には結局意味がないのではないかと思います.

Devinさんに負けない高度なコードを書いても生産性では確実に劣っている気がします、ものの数秒で数千行のコードを書くことは人は出来そうにないので、正直なところDevinの性能が上がったら本当に必要なエンジニアは少なくなるでしょうね.

明日へ続く

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自前のAPIでほぼ動かしている.利点はサービスの終了が無いところ

20250605

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おはようございます.自前のAPIでほぼ動かしている.利点はサービスの終了が無いところですが、VPSサーバー等でしか動かない代物なのでそこが難でサーバー代がかさみます.

そこを何とか低予算で運用したいのだけどもなかなか難しいのが現状です.因みにいまはVPSサーバーとレンタルサーバーを合わして1300円ぐらいを毎月支払っています.

自分にとっては1300円は高いし未だに生成AIの有料版は高いので無料版でしのいでいます.もっと稼げるように慣れば有料版とかを使ってみたいなって思います.

お給与が今の倍以上に慣れば良いのだけども、なかなか難しいそうと言う想いもあります.何時までこのような状況が続くか分からないのであまりお金の掛かることは控えています.

最近読んだ記事で老後2000万円では足りないとか言う記事を読んで絶望しています、老後が心配でいまをあまり楽しんでいないような気もしています.今を楽しみたいなーって!

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AIでレコメンド記事が表示させるロジックを作りました.#機械学習って

20250604

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おはようございます.AIでレコメンド記事が表示させるロジックを作りました、前からそのような事を考えていたのですが、あまり機械学習のことを分かっていなかったのですが、以前、地域の商品券で「実務で役立つPython機械学習入門」を購入していたのを先日の休みにパラパラと捲っていたら、これだったらなんか出来そうだなって思いたち.

昨日の休みに生成AIともに作りました.生成AIが出力したコードに対して再度指示を出したり自分で直したりして上手く処理される形に落ち着きました.

Pythonコードは昨日の記事がある程度役に立つと思います、あのコードを元にブラッシュアップ(改善)した形になります.

自分で機械学習のことに手を出すことになるとは思っていなかったけど、これからはPythonの事もたまに試していこうと思います.

因みに過去記事を参照してもらったら分かるかもですが何度か機械学習にトライして挫折した経緯がありますが、今回は生成AIという物があるので生成AIよって噛み砕いた言葉とコードで何とか自分でも初級か中級ぐらいのことは出来そうな気もします.

明日へ続く

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AIレコメンド機能を乗せれるかもしれない.VPSだから微妙 #TFIDFベクトライザ

20250603

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おはようございます.AIレコメンド機能を乗せれるかもしれないけど無理かもしれないということで、まだ試してはいないのだけど機械学習で学習済みのモデルをVPSに乗せ動かすことが出来れば、AIレコメンド機能が出来そうです.

いまある記事のデータのタグ付け部分をTF-IDFベクトライザの学習させれば案外簡単に学習させることが出来そうなので生成AIにコードを書いてもらいました.

尚、この方法はECサイトの商品のレコメンド機能にも同じような感じでデータを与えるとレコメンドしてくれたりします.

最後にPythonコードを貼っときます.VPSサーバで再学習できれば良いだけども難しいかもしれない、、、.

import pickle
import os

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import pandas as pd

# モデル保存ファイル名
MODEL_PATH = "tfidf_vectorizer.pkl"  # TfidfVectorizer
DATA_PATH = "article_tags.pkl"       # 記事IDとタグ

# 類似度モデル構築(再学習対応)
def build_similarity_model(article_tags_input, save_model=True, retrain=False):
    # 再学習時は既存データを読み込んで結合する
    if retrain and os.path.exists(DATA_PATH):
        with open(DATA_PATH, "rb") as f:
            existing_data = pickle.load(f)
        existing_data.update(article_tags_input)  # 新しいデータを追加
        article_tags_input = existing_data

    article_ids = list(article_tags_input.keys())
    processed_corpus = [" ".join(tags) for tags in article_tags_input.values()]

    # 再学習またはモデル未保存時に新たにモデルを学習・保存
    if retrain or not os.path.exists(MODEL_PATH):
        vectorizer = TfidfVectorizer()
        tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(processed_corpus)

        if save_model:
            with open(MODEL_PATH, "wb") as f:
                pickle.dump(vectorizer, f)  # ← ここでモデルを保存
            with open(DATA_PATH, "wb") as f:
                pickle.dump(article_tags_input, f)  # ← ここで元データを保存

    else:
        # 保存済みモデルを使って変換する
        with open(MODEL_PATH, "rb") as f:
            vectorizer = pickle.load(f)
        tfidf_matrix = vectorizer.transform(processed_corpus)

    cosine_sim_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix)
    cosine_sim_df = pd.DataFrame(cosine_sim_matrix, index=article_ids, columns=article_ids)

    return cosine_sim_df, article_ids

# 類似記事を取得する関数
def get_recommendations(article_title, similarity_matrix, articles_map, top_n=3):
    if article_title not in articles_map:
        print(f"エラー: 記事 '{article_title}' が見つかりません。")
        return []

    sim_scores = list(enumerate(similarity_matrix[article_title]))
    sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)

    recommended_articles = []
    for i, score in sim_scores:
        if articles_map[i] != article_title and len(recommended_articles) < top_n:
            recommended_articles.append((articles_map[i], score))
        if len(recommended_articles) >= top_n:
            break

    return recommended_articles

# 入力記事データ ( 例 )
article_tags_input = {
    "記事1": ["Python", "機械学習", "データサイエンス"],
    "記事2": ["Python", "Web開発", "Django"],
    "記事3": ["機械学習", "自然言語処理"],
    "記事4": ["データサイエンス", "統計学"],
    "記事5": ["Python", "データサイエンス", "可視化"]
}

# 類似度モデル構築 + モデル保存 ( 初回学習 )
cosine_sim_df, article_ids = build_similarity_model(article_tags_input)

# 使用例
target_article = "記事1"
recommendations = get_recommendations(target_article, cosine_sim_df, article_ids, top_n=2)
print(f"\n「{target_article}」へのおすすめ記事 ( 上位2件 ):")
for article, score in recommendations:
    print(f"- {article} (類似度: {score:.4f})")

# 新しい記事を追加して再学習
new_article_id = "記事6"
new_article_tags = ["Python", "統計学"]
article_tags_input = {new_article_id: new_article_tags}

# 再構築+再学習
cosine_sim_df, article_ids = build_similarity_model(article_tags_input, retrain=True)
target_article = new_article_id
recommendations = get_recommendations(target_article, cosine_sim_df, article_ids, top_n=2)
print(f"\n「{target_article}」へのおすすめ記事 ( 上位2件 ):")
for article, score in recommendations:
    print(f"- {article} (類似度: {score:.4f})")

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高知県の地方通貨ジモッペイに対応したら恐らく使う人増えると思うこと.

20250602

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おはようございます、高知県の地方通貨ジモッペイに対応したら恐らく使う人増えると思うことを書いていきます.1.JR四国とタイアップ、2.とさでん交通とタイアップ、これらが出来れば間違いなく使う人が増えると思います.

特にとさでん交通とタイアップは出来そうな気もします.ジモッペイでとさでん交通を乗れるように慣れば結構便利だなって思います.そもそもとさでん交通のicカード「ですか」のチャージがとても不便です、チャージ出来る場所も限られていたり、スマホ板「ですか」も無いので高知県人でも限られた人しかicカードを持ってない気がしています.

なので、ジモッペイにシステム作ってもらったら、どちらもウィン・ウィンになるのではないかと思います.

JR四国とのタイアップが出来れば良いのだけども恐らく難しいと思うので、まずはとさでん交通さんとタイアップして頂きたいです.

ちなみにジモッペイ使ったことがないです、間違いなくとさでん交通さんとタイアップしたら自分のスマホにジモッペイを入れます!

明日へ続く

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お知らせ.ブログの不具合をコンプリートしました.

20250601

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おはようございます、ブログの不具合をコンプリートしました.今までほったらかしにしていた、検索結果のページの不具合をこの度修正しました.

どんな不具合が発生していたかと言えば、次頁へ遷移せずシングルページの次頁へ遷移するという不具合です.この不具合は自分のテンプレートを作ってからずっと今まで発生したのを知っていたけど対応を放置していた不具合になります.

ちなみに分かりにくいと思いますが、関数名のポストが複数形に置き換わっただけです…じゃ直ぐに対応出来たのではというご指摘があるかと思いますが案外気が付かないですよ.生成AIに投げてやっと「あっ」と思ったわけです.

人には先入観とかいう物があるけど今のところ、生成AIは機械的なのでそういうミスは指摘してくれます.いやー便利ですよね本当に.

明日へ続く

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ご指摘, シングルページ, テンプレート, ところ, ブログ, ページ, ミス, , 先入観, , 検索結果, 次頁, , , 生成, 自分, 複数形, 関数名,


万博の来場者数と5月23日以降の予測をバイブコーディングで作ってみました

20250531

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おはようございます.万博の来場者数と5月23日以降の予測をバイブコーディングで作ってみましたのでコードをシェアします.大阪万博の来場者数はYahooニュースの記事のデータを元にしています、其処から今後の予測を立ててもらいました.

https://zip358.com/tool/EXPO2025-OSAKA-KANSAI-JAPAN

因みに予測は簡易的なものなので、恐らく大きくハズレるとは思いますがそれなりの表が生成されるのが凄いなと思います.生成AIはOpenAIの無料枠を使用してデータと次のデータを元に10月13日までの予測を出力してという指示とJavaScriptやCSSを使用してグラフ化してという指示を出しただけで、コードを書いてくれます.

    const labels = [];
    const allVisitors = [];
    const generalVisitors = [];
    const staffVisitors = [];

    const rawData = [
      ["4/13", 146426, 22000], ["4/14", 70488, 17000], ["4/15", 63719, 16000], ["4/16", 73869, 15000],
      ["4/17", 82692, 15000], ["4/18", 93908, 15000], ["4/19", 108773, 15000], ["4/20", 95524, 16142],
      ["4/21", 99638, 17352], ["4/22", 103729, 17099], ["4/23", 99140, 17795], ["4/24", 108888, 17376],
      ["4/25", 110759, 17591], ["4/26", 122102, 17299], ["4/27", 102015, 16985], ["4/28", 121282, 17465],
      ["4/29", 97559, 17813], ["4/30", 101397, 17621], ["5/1", 105945, 17548], ["5/2", 104805, 17741],
      ["5/3", 120696, 17886], ["5/4", 136805, 16289], ["5/5", 126371, 16804], ["5/6", 76517, 16935],
      ["5/7", 91688, 16932], ["5/8", 105449, 18578], ["5/9", 105782, 19813], ["5/10", 128918, 21373],
      ["5/11", 121667, 18268], ["5/12", 117658, 17856], ["5/13", 123640, 18087], ["5/14", 129527, 17668],
      ["5/15", 129456, 17762], ["5/16", 132817, 17700], ["5/17", 123974, 16464], ["5/18", 117000, 16000],
      ["5/19", 129000, 17000], ["5/20", 125000, 18000], ["5/21", 129000, 19000], ["5/22", 134000, 18000],
      ["5/23", 157000, 18000]
    ];

    rawData.forEach(([date, total, staff]) => {
      labels.push(date);
      allVisitors.push(total);
      staffVisitors.push(staff);
      generalVisitors.push(total - staff);
    });

    const futureDays = 143;
    for (let i = 1; i <= futureDays; i++) {
      const futureDate = new Date(2025, 4, 13 + i); // 4月13日からスタート
      const label = `${futureDate.getMonth() + 1}/${futureDate.getDate()}`;
      labels.push(label);

      // 予測ロジック: 最近5日間の平均にランダムなゆらぎを加える
      const recentGeneral = generalVisitors.slice(-5);
      const avgGeneral = recentGeneral.reduce((a, b) => a + b, 0) / recentGeneral.length;
      const fluctuation = Math.sin(i / 5) * 5000 + (Math.random() - 0.5) * 8000;
      const predictedGeneral = Math.round(avgGeneral + fluctuation);

      const predictedStaff = 18000 + Math.round(Math.sin(i / 7) * 1000);
      const predictedTotal = predictedGeneral + predictedStaff;

      generalVisitors.push(predictedGeneral);
      staffVisitors.push(predictedStaff);
      allVisitors.push(predictedTotal);
    }

    const ctx = document.getElementById('visitorChart').getContext('2d');
    const chart = new Chart(ctx, {
      type: 'line',
      data: {
        labels: labels,
        datasets: [
          {
            label: '来場者数(合計)',
            data: allVisitors,
            borderColor: 'rgba(75, 192, 192, 1)',
            backgroundColor: 'rgba(75, 192, 192, 0.1)',
            borderWidth: 2,
            tension: 0.3,
            fill: true
          },
          {
            label: '一般来場者数',
            data: generalVisitors,
            borderColor: 'rgba(255, 159, 64, 1)',
            backgroundColor: 'rgba(255, 159, 64, 0.1)',
            borderWidth: 2,
            tension: 0.4,
            fill: true
          },
          {
            label: '関係者数',
            data: staffVisitors,
            borderColor: 'rgba(153, 102, 255, 1)',
            backgroundColor: 'rgba(153, 102, 255, 0.1)',
            borderWidth: 2,
            tension: 0.4,
            fill: true
          }
        ]
      },
      options: {
        animation: {
          duration: 1500,
          easing: 'easeInOutQuart'
        },
        responsive: true,
        scales: {
          y: {
            title: {
              display: true,
              text: '人数'
            }
          },
          x: {
            title: {
              display: true,
              text: '日付'
            },
            ticks: {
              maxRotation: 90,
              minRotation: 45,
              maxTicksLimit: 50
            }
          }
        },
        plugins: {
          legend: {
            position: 'top',
          },
          title: {
            display: false
          }
        }
      }
    });

これは脅威だなって思う人もいると思いますが、自分は便利だなって思う方です.今後、数年でエンジニア職を奪われかねないという懸念もありますが、コード書きは無くならないじゃないかなって思う方です.理由は修正しないといけない事が必ず起きる事.動作はするが予期しない動作が発生した場合、素人には対応できないため.

未来は人が描いている斜め上の未来になる事が多く、どう転ぶかは「神のみぞ知る」だと思います.なのであまり脅威に思わずそうなった時に対応するというスタンスで良いのかなと.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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デジタルアドレスAPIのコードを書いてみました.書いたのは

20250530

Logging

おはようございます.デジタルアドレスAPIのコードを書いてみました.書いたのは生成AIだけど一度で上手く正しいコードが生成出来たわけではなくて二、三回の指示出しを行って下記のコードが生成されました.

デジタルアドレスのAPIを使用するには企業もしくは個人事業者で屋号を登録されている方でないとAPIのアカウント登録は今のところ出来ないので、自分はリファレンスと生成AIが出力したコードを見て恐らく正しく処理されるだろうと思ったのでgist.githubに公開しました.

尚、引数にIPアドレスを渡さないといけない所があるけれど、これはサーバーのIPアドレスになります.


<?php

class JapanPostAPIClient
{
    private string $clientId;
    private string $secretKey;
    private string $clientIp;
    private ?string $accessToken = null;
    private ?array $lastResponse = null;

    public function __construct(string $clientId, string $secretKey, string $clientIp)
    {
        $this->clientId = $clientId;
        $this->secretKey = $secretKey;
        $this->clientIp = $clientIp;
    }

    public function authenticate(): self
    {
        $url = 'https://api.da.pf.japanpost.jp/api/v1/j/token';
        $data = json_encode([
            'grant_type' => 'client_credentials',
            'client_id' => $this->clientId,
            'secret_key' => $this->secretKey
        ]);

        $headers = [
            "Content-Type: application/json",
            "x-forwarded-for: {$this->clientIp}"
        ];

        $ch = curl_init($url);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $data);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);

        $response = curl_exec($ch);
        $httpcode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
        curl_close($ch);

        if ($httpcode !== 200) {
            throw new Exception("Token request failed with status {$httpcode}: {$response}");
        }

        $responseData = json_decode($response, true);
        $this->accessToken = $responseData['token'] ?? null;
        $this->lastResponse = $responseData;

        return $this;
    }

    public function searchCode(string $searchCode, array $params = []): self
    {
        if (!$this->accessToken) {
            throw new Exception("Access token is not set. Please call authenticate() first.");
        }

        $defaultParams = [
            'page' => 1,
            'limit' => 10,
            'choikitype' => 1,
            'searchtype' => 1
        ];

        $queryParams = http_build_query(array_merge($defaultParams, $params));
        $url = "https://api.da.pf.japanpost.jp/api/v1/searchcode/{$searchCode}?{$queryParams}";

        $headers = [
            "Authorization: Bearer {$this->accessToken}",
            "Accept: application/json"
        ];

        $ch = curl_init($url);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);

        $response = curl_exec($ch);
        $httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
        curl_close($ch);

        if ($httpCode !== 200) {
            throw new Exception("Search request failed with status {$httpCode}: {$response}");
        }

        $this->lastResponse = json_decode($response, true);
        return $this;
    }

    public function getJson(): string
    {
        return json_encode($this->lastResponse, JSON_UNESCAPED_UNICODE | JSON_PRETTY_PRINT);
    }

    public function getArray(): ?array
    {
        return $this->lastResponse;
    }
}

// 使い方の例:
// $client = new JapanPostAPIClient('YOUR_CLIENT_ID', 'YOUR_SECRET_KEY', 'IPアドレス.xxx.xxx.xxx');
// echo $client->authenticate()->searchCode('1000001')->getJson();

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

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いにしえのサイトの変数の命名を直しました.大部分を生成AIに直してもらった.

20250529

Logging

おはようございます.いにしえのサイトの変数の命名を直しました.大部分を生成AIに直してもらいましたがまだ残ってはいます.因みにいにしえのサイトというのは、このサイトのことを指しています.

生成AIに「変数と関数の命名を直して」と頼むとプログラミングのコードはそのままで変数の命名や関数の命名を直してくれます.

その方法でいにしえのサイトのコードを書き換えて「駆け出し感」は少し消えている感じがします.

命名もそうですがプログラミングには命名規則という物があります.自分はそんな事を知らずにコードを書いてきたのですが、いまやっと命名規則などをちゃんとした職場にいます.

なのですが、今までのなんか癖が抜けきれていない部分があり、ちゃんとしたコードを昔から書いていたらという後悔があります.

最後に命名規則というのは何なのかという人のために命名規則をわかりやすく書いているQiitaの記事を載せておきます.

明日へ続く

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投稿時間を6時から7時へシフトしました.通勤時間帯に.

20250528

Logging

おはようございます.今までは6時投稿だったのだけど通勤時間帯にシフトしました、今まで6時にしていたのは、競合を避けて投稿していた感じになります.その昔まえは9時投稿にしていました.9時に投稿していた理由は仕事の関係者に記事を読まれたくなかったので、仕事が始まる9時に予約投稿していた形になります.

前置きはこれぐらいで本題、7時にシフトしたことを書いていきます.7時にシフトした事により微量にアクセス数が増えるのかも知れないという淡い期待もあります.

理由はSNSなどと連動しているので、通勤時間帯で電車やバスで通勤しているひとの目に止まりそうな気がしています.

今までより競争相手は多いもののユーザー傾向から言えば、その層が一番多いので期待もあります.もし上手く行かなったら「しれっ」と元の時間帯に戻しているかも知れません.

明日へ続く

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Noteは飽和しているのでなかなか難しそうですね.

20250527

Logging

おはようございます.Noteに2記事書いてみたのだけどもアクセス数は一桁台でした、これからユーザーを増やして収益化に繋げる道のりは遠そうだと判断したので一時停止するつもりです.

そしてNoteはもう生成AIで書かれた記事が無数にあり、もう人の書いた記事にたどり着くのが難しそうな状態になっていますよね.

記事が無数にあるということは競争相手が多くて、利益が薄まる傾向にあるのである一定の収入を得たい人には向かないプラットホームになっているように思えます.

ではブログはどうかと言えば同じだと思うだけど、Noteと違うところと言えばブログでレンタルサーバーなどを借りて運用している人は、カスタマイズ出来るので個性的なページが作れたり他のSNSへの連携などもしやすいし、投げ銭を募ることも可能なので結果、ブログの方が良い気がしている.

AI検索時代になった場合、どうなるのかが自分は見通せていないけど、ひとつ言えることは後発は厳しいということです.

明日へ続く

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Gさんが検索からAI検索へシフトした.これからどうなるですかね.

20250526

Logging

おはようございます、Gさんが検索からAI検索へシフトしました、米国ではAI検索が出来るようになっているそうです、順次、米国以外の国でもAI検索に置き換わっていくと思います.

そうなると間違いなくブログなどの情報提供を主に行っているサイトは影響を受けてくると思います、逆に掲示板など双方のサービスを提供しているサイトは影響を受けにくいと思います.

要するに、そのサイトを訪問して始めて意味があるサイトはいままで通りだと思います.なのでショッピングサイトなどはそれほど影響を受けることは無さそうです.そのうちAIが代行してショッピングサイトで購入するのが当たり前になると、AIフレンドリーなサイトが有利になりそうです.

ブログはこれからは前以上に新しい価値や情報を提供していかないと厳しくなってきそうですね.もしくはその人が書いているから見に行くといった、人の感情を揺さぶる何かがブログにないと難しいと思います.

日本でGさんのAI検索が動き出すまでには、少し先になると思いますので米国でどうなったかという事を収集してこれからの対応をするのが企業の課題になりそうですね.

明日へ続く

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AIでは作れないものの例えばこの人の職業は今後数十年は安泰だと思いました.

20250525

Logging

おはようございます、AIでは作れないものの例えばこの人の職業は今後数十年は安泰だと思いました.下記のような職業は全然、AIの影響は受けていないと思います.こんな感じでリアルで何かを創作する人達はあまり影響を受けないかと思います.

How I Built a Mini Jungle in a Box | floating & raining effect

今から影響を受けてくるのは、エンジニアやデスクワークの方々なんですよ、これ結構な勢いで置き換わっていくと思います.いままでエンジニアしか出来なかったプログラミングの職業もAIを使用してちょっとしたアプリなんかを作れるようになって来ています.

いわゆるバイブコーディングという奴です.でもこれを修正することは素人には難しいので、結局のところプログラミングの素養が必要みたいです.いま一番影響を受けているのはデジタルなクリエイターだと思います.

ちょっとお金を支払えばAIでかなり良い物が作れるようになってきて…正直なところこれから大変になってきそうです.殆どのユーザーが生成AIで良いと思ったらそれはカナリ辛いものだと思います.

因みに何故、日本はAI生成の影響を受けにくいかといえば、生成AIの操作するユーザーインターフェースが英語で表記しているからなんだと思います.ここを取っ払うことが出来てくると浸透してくると自分は思っています.

AIで作ったものが溢れてきてしまうのは時間の問題なのかも知れない.

これからはリアルで創作するか、もしくはAIを上手く使用してモノづくりするべきなのかもと思います.

明日へ続く

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トランプ大統領の2025年からの任期をカウントするJSコードです.

20250524

Logging

おはようございます.トランプ大統領の2025年からの任期をカウントするコードです.まだまだトランプ政権は始まったばかりなんですが、もう自分としてはあんま嬉しい気持ちはしていません.いま儲かっているのはデイトレードを行っている人達かも知れないです.

// トランプ大統領の2025年からの任期をカウント
const termStart = new Date('2025-01-20');
const termEnd = new Date('2029-01-20');
const today = new Date();

const totalTermDays = Math.floor((termEnd - termStart) / (1000 * 60 * 60 * 24));

if (today < termStart) {
  console.log('任期はまだ始まっていません。');
} else if (today > termEnd) {
  const servedDays = totalTermDays;
  console.log('任期は終了しています。');
  console.log(`トランプ大統領は ${servedDays} 日間、在任しました。`);
} else {
  const servedDays = Math.floor((today - termStart) / (1000 * 60 * 60 * 24));
  const remainingDays = Math.floor((termEnd - today) / (1000 * 60 * 60 * 24));
  console.log(`任期中です。(${today.toISOString().split('T')[0]} 現在)`);
  console.log(`在任日数: ${servedDays} 日`);
  console.log(`残り日数: ${remainingDays} 日`);
  console.log(`任期全体の日数: ${totalTermDays} 日`);
}

秒でウクライナとロシアの戦争を止めると言っていたのに、泥沼化しています.トランプさんになってからアメリカは前より酷くなったのではとか思っていますが、アメリカ国民は満足しているのでしょうか🤔.

知らないけれど、結構たいへんそうな気がしています.

明日へ続く

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見るだけでわかる!! 英語ピクト図鑑ってのを購入してみて

20250523

Logging

おはようございます.見るだけでわかる!! 英語ピクト図鑑ってのを購入してみて思ったことを書いていきます.まず、図解は分かりやすいのですが自動詞や前置詞、他動詞とかいう用語が出てきてそこが知らないというか、もう全忘れしている自分にとっては難解でした.

難解でしたが生成AIが解説してくれたので何とかなりそうで、今回はなんか今までよりは続きそうな予感がします.

因みに英語が全く分からないわけでもないのだけど何となく理解できるけど、日本語にちゃんとした和訳が出来ないレベルなんですね、何を言わんとするかは分かるので頭の中で分かると言えば良いのかな.

そんな理由でちゃんとした訳が出来ないや基礎が全く出来ていないまま、生きてきたので結構コードを書くのが大変です.今でもどう書けばよいのやらと不安だらけ…そう言っても命名はしないといけないので命名しているけども自信がないですよね.

この頃は生成AIだよりになっている部分もあり前よりは命名が良くなってきている気がしています.

明日へ続く

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5月は何故に広告収入が低くなるのだろうか?教えて

20250522

Logging

おはようございます.5月は何故に広告収入が低くなるのだろうか?教えて生成AIと呪文を唱えるとそれらしい回答が返ってくる.いやー学校や師はいらないくなるのは時間の問題なのかも知れないなって思います.

もし自分が学生に戻ったら寝てるぞって思います、生成AIを使って学生時代は勉強してそうな気がします.

当時(高校時代)、自分は授業にノートをあまり取っていなかったけど、上位の中に入っていたのは教科書読めば理解できた人だったのでテスト期間中に詰め込み勉強していました.なおテスト期間は貫徹で受けていたので期間中に体重減少していました、、、.

当時に生成AIがあったら多分べんきょうよりも夢中で生成AIに分からない事を質問していたに違いないと思います.それが自ずと勉強になるからいいよね~今の世代は.

1. ゴールデンウィーク後のユーザー行動の変化

  • ゴールデンウィーク(5月初旬)は一時的にアクセスが増えることがありますが、休暇明けは一気にアクセスが減少しやすいです。
  • ユーザーは旅行・外出・学校・仕事に戻るため、広告を見る機会が減少します。

2. 広告主の予算が落ち着く時期

  • 4月(新年度)は企業の広告予算が豊富にある一方で、5月になると 「様子見」 モードに入る企業も多く、CPC(クリック単価)やCPM(インプレッション単価)が下がる傾向にあります。
  • 特にBtoB企業はゴールデンウィークで商談が止まり、5月の後半まではプロモーションが鈍化しやすいです。

3. 季節的な消費意欲の低下

  • 5月は「新生活」や「春のキャンペーン」が一段落した時期で、大きなイベント(バレンタイン・クリスマス・年末年始など)もないため、購買意欲が一時的に落ちます。
  • その結果、ECや物販系広告のCVR(コンバージョン率)が下がり、広告主が配信を絞ることもあります。

4. 期の中間でマーケティング戦略を見直す時期

  • 日本企業は3月末決算が多く、4月から新しい施策を試しますが、**5月はその効果を一旦評価する「調整期間」**として広告出稿を抑える傾向があります。

5. 海外要因

  • 海外(特にアメリカや欧州)の広告マーケットに依存している媒体やジャンルでは、5月に特別なイベントがないため、広告単価が低下しがちです。
  • 海外の大イベント(ブラックフライデーやクリスマスなど)は年後半に集中しているため、今は「低需要期」。

明日へ続く

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ミッション:インポッシブル/ファイナル・レコニングを観てきました.先行上映で.#ネタバレ無し

20250521

Logging

おはようございます.昨日、先行上映のミッション:インポッシブル/ファイナル・レコニングを観てきました.いやー今までのミッションインポッシブルシリーズを観る前に全部観をオススメします.

何故かというと全部繋がっているからです.そしてなんか胸熱つストーリーです、これで本当に最後なのかなぁこのシリーズでまだ行けるでしょって思うだけど当分見納めになるのかなぁ.

いやでもなぁーここで終わらすことの意義も観ていて感じました.そしてミッションインポッシブル好きな人は何度も劇場に通うひとも中にはいそうです.3時間ながーと観る前は思っていたんだけどあっという間に時間が過ぎ去っていきました.

過ぎ去ったということはミッションインポッシブルは面白い作品だったってことです.

最後にミッションインポッシブルシリーズが好きな方は是非劇場に!!そしてトム・クルーズは本当に凄いですよね、スタントマン無しで自分で結構演じているから.

明日へ続く

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推し記事をXに頻度にポストする「ぷらぐいん」を作りました.

20250520

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おはようございます.昨日から自分の推し記事をXに頻度にポストする「ぷらぐいん」を作りました.コードは使い回し的な要素が多いのですが、上手く動いていたりしてアクセス数も普段より微量に多かったりして作ったのは良かったと思っています.

この頃、生成AIがコードを書いてくれるので、以前よりも早くコードが書けている気がしています.そのままでは使用できない時もあるけれど、良い感じです.ただ、無料枠のGeminiはテストコードやGitHubのgithub Actionなんかを作るのが難しい.

ここらへんは無料枠なので仕方がないかなって思っています.

生成AIが進化していくと人はいらない、ただAIの苦手な部分もあってUIやUXはどうも苦手な部分みたいですね.でもこれも時間の問題なのかも知れないなって思います、何故かというと人の意図を汲み取るのは今からいろいろな人が生成AIを使用する中でデータが蓄積されそれを元に改善されていくと思うので.

そのうち、生成AIとエンジニアの二人三脚でアプリやWEBサービス、ソフトウェアを個人が作り出す時代になるでしょうけど、アプリの飽和が起こりそうな気もしています.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
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近所のTSUTAYA店が無くなるのは悲しいものだなって.

20250519

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おはようございます.近所のTSUTAYA店が無くなるのは悲しいものだなって思います.今年の8月31日で閉店する野市店、この頃はあまりTSUTAYA店は行かなくなったのだけど、30代の頃や20代の頃はよく暇な時にぶらりと行っていたお店です.

お店の経営が上手くいかなくなったのは、恐らくだけど客層を上手く捉えていなかったんじゃないかなって思います.野市は比較的に人口は多い地域なので上手く客層を取り込んでいたら、閉店にならなかったと思います.

本当かどうか知らないけど、高知県のTSUTAYAは地元のサニー系列が運営しているという事もあり、顧客層のデータもあまりなかったのかも知れない.そんな中、苦渋の決断だったんだろうと.

TSUTAYAがなくなって跡地には何が開店するだろうなっていうのは興味深いです、出来れば電気店が開店してほしいですね.わざわざ高知市や南国市まで足を運ばなくても地元で完結出来るというは便利ですから.

もしかしたらユニクロとか出来そうな気もします・・・.

明日へ続く

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AI 2027 シナリオ😱は当たらないかもね.

20250518

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おはようございます.IT業界ではAI2027の予測が一部当たったのでこの予測あたっているかもと言われているけど自分はこのシナリオ通りに未来がなるとは思えない.AGIなどは出来るかも知れないけど、実際、AIに自我が芽生えたら精神が安定しなくて鬱や幻覚を見出したりしそうです.

AI 2027 シナリオ😱は当たらないかもね.

なので、AGI研究はストップしAI開発していくことになりそうです.数年で社会にインパクトを与えれるには生成AIが無料枠でかなり正しい返答が出来るようになれば変わると思いますが、いまはちょっと精度が良くないこともあり、まだIT界隈やその他、一部の業界が使い出したに過ぎない.なので、まだ微妙だと思っている方も多そうです.

結局のところ、AIは自我までは出来るけど自我の精神が安定した物になるかは未知数だと思っていますし精神を安定させるのが難しそうな気がしています.そして、自分はそもそも考えるということは組合の産物なのかも知れないなって思っていているので人間を超える発想は出来無さそうだなと思っています.ただAIは人よりも早く組合を試せるということに関しては人よりも現段階でも優れていると思います.

明日へ続く

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映画、かくかくしかじかを観てきました.感想を書いていきます.

20250517

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おはようございます.映画、かくかくしかじかを観てきましたので、感想を書いていきます.漫画家、東村アキコ先生の漫画家デビューまでのストーリーが描かれた実話という事でグッと来るものがありました.クリエイターになる人達には観て欲しい作品なのかもなって思えました.

映画『かくかくしかじか』本予告|2025年5月16日(金)公開

そしてこの世界観というかこの雰囲気が良かったです、やっぱ努力と好きな気持ちだなって気付かされる作品です.

いろいろと騒がれているけども映画作品は別物だと考えられない人は観なくても良いかもですけど、いやー勿体ないなって思う.

とても前向きになれる映画でした、観て良かったです.

明日へ続く

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