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Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは何か？モデルという奴です.

2025.07.03

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おはようございます.Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、MetaのLlama 3（8Bパラメータ）をベースに、日本語の指示応答能力を強化するためELYZAがファインチューニングした日本語特化型の大規模言語モデルです。

ではモデルとは何か？モデルとは、データからパターンやルールを学習し、新しい入力に対して予測や生成を行うための数学的・計算的な仕組みやプログラムのことです。

今回、自分が試したのはLlama-3-ELYZA-JP-8Bの一番軽量ものを試してみました.軽量すぎてたまに回答が無限ループに陥ることがあります.これはカーソル（cursor）やディビン系でも無限ループに陥ることがあるらしいです.俗に言うトークン食いですね.

トークン食いが一度発生すると次のプロンプトにも影響が出る場合があるので、一度離脱して再度プロンプトを投げることで回避出来るようです.

因みにモデルをCPUで動かしたい場合は、llama.cpp で動かすようにするのだけど、既存のモデルをggufに一度、変換してあげる必要があります.そうすることでグラボが貧弱でも動きます.

明日へ続く

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検索から離れていく時代になった時の対処法というかこれしか対応策がない.

2025.07.02

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おはようございます.そろそろGさんが日本でも検索から生成AIに切り替えを行いそうな気配がありますというのは、自分でモバイル検索していたら検索が対話型に切り替わった時があったのでそろそろな予感がします.

最初に対話型（AIチャット）に切り替わった時に影響を受けやすいサイトは「何々とは」を教えてくれるアンサーサイトだそう、そういうサイトはかなりアクセス数が激減するとのこと、また広告収益の出てないサイトも同じくアクセス数が減るとのこと、逆に影響を受けにくいサイトは広告収益を生み出しているサイトだそうです.

では、どうやってアクセス数を対話型になった時に補うかの話ですが、もうこれしかないと自分は思っています.SNSのフル活用です、フル活用なので一つのSNSの活動をするのではなく複数のSNSを運用し集客に繋げるしか道のりはないじゃないかと.

あと、ネットで商品を販売しているサイトは大手、例えば楽天やアマゾンと言ったサイトに出店しないと成り立たない時代になると思います.本当に人気商品を持っているサイトはダイレクトに物が売れると思いますが、そうではない他店舗の商品を売っている小売サイトは影響を受けると思います.

なので、大手のサイトに店舗を構えることは必須と言えるでしょう、またSNSにも力を入れることや他店舗よりも安く売らないと厳しい時代になりそうです.

尚、Gさんは人工知能対話型検索に広告を挟むことを検討しているので広告を使用するのも一つの手なのかもしれません.

明日へ続く

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AIで今後どうなるだろうな.自然言語処理で指示出し出来てきた今日.

2025.07.01

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おはようございます.何だか梅雨明けした休日にGeminiCliでコードを生成しています.仕事ではまだ自分はChatに分からない事を質問するぐらいの事しかしていないのだけども絶対にCliなどで作業すると時間短縮になるのは間違いです（仕事でも導入しているのですが自分は使用していない）.

休日に作業するときはコパイロットとGeminiを使用して開発しているのです、どちらも無料版なのだけど自分は無料板で事足りています.

因みにコパイロットとGemini、どちらが優秀かという問いに関しては今のところコパイロットの方が優秀なソースコードを書いてくれるというイメージが強いです.有料版ではカーソルやデビィンなどが優秀らしいけども余裕資金があんま無いので試していない.

お金に余裕があればいろいろと試したいことはあります.例えばグラボ（グラフィックボード）を取り替えて機械学習の学習をローカルで試してみたいなどがあります.

この頃思うのだけど、何かとこの業界は移り変わりが激しいのと新しい技術を学ぶときにたまに技術投資が必要になります.昔はオープンソース的な感じだったけどこのIT業界ビックテックはお金を取り出して来ています.

その中でMETA社？だけがオープンソースでいろいろと提供してくれていてとても有り難いです.それでもやっぱそれを動かす端末の推奨環境という物があるので古いPCだと動かなかったりします.

今後、Llm（大規模言語モデル）は容量が小さくなっていくということとローカル端末で動かすのが当たり前になる時代が来るそうです.

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GeminiCliを使ってみました、まぁまぁ使えるかもしれない.

2025.06.30

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おはようございます.GeminiCliを使ってみました、まぁまぁ使えるかもしれないというのが第一印象です、ただデザイン修正には使えそうにない.デザインを提示すればその通りになおしてくれると思うのだけどテキストだけの指示ではなかなか難しいと感じました.

ディレクトリ配下にあるソースコードを読ます場合は下記のようなプロンプトを一度打つとスムーズに機能追加してくれるので良いですよ.

コードベースを把握して

最初にこの言葉をGeminiに投げることでどんな機能のプログラムコードなのか把握します.これがないと駄目な訳でもないだけどもスムーズに指示出しが出来ます.

特定のコードに対して修正やらを書けたい場合は＠（アットマーク）を入力するとソースコードの候補が表示されるので選択をしてプロンプトを指示を出すと良いです.

あとGeminiCliを終了する場合は下記のコマンドを打てば終了します.

/exit

!を入力しls -aなどと入力するとMacの場合は階層のファイル一覧が表示されます的なことも出来ます.

ともあれ、ジェミナイ（ジェミニ）は無料で使用できるトークンも他よりも比較的に多いので自分としてはかなり嬉しいです、休日の個人開発はこれで何とか頑張っていけそうです.

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よさこい祭り動画検索サイトに今ごろ本腰とテコ入れを行うことに.

2025.06.29

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おはようございます.よさこい祭り動画検索サイトに今ごろ本腰とテコ入れを行うことにして先日しごと終わってから対応を行っていました.自分には三本の柱があってその中の一本によさこい祭り動画検索サイトが存在します.

ただ、三本の柱で一番ぐらぐら揺れるよさこい祭り動画検索サイトを何とかアクセス数を増やしたいなと思いいろいろとアクセス数を増やす為の対策を現在試みています.

三本の柱で一番稼ぎが少ないので回転数を上げていろいろとアイデアを取り入れて改善していこうと思っています.

殆どの試みはSNSを使用したものになりますが、数撃ちゃ当たる的に対応を行い、また、よさこい祭り動画検索サイトのデザインも簡素化してなるべく表示を早く表示するように対応を行っています.

因みにEC管理サイトの構築はまだ表面上だけで進んでいませんが気長にお待ち下さい.収益化が出来そうなものから改善や何やらしているので後回しになっているだけです.

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そう言えば昨日マイナンバーカードをiphoneに追加しましたが.

2025.06.25

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おはようございます.そう言えば昨日マイナンバーカードをiphoneに追加しました、追加方法などはこちらの記事には記載しませんがその代わりとして公式YOUTUBEの手順方法を貼っときますね.

ちょっと登録が面倒ですけど一度、追加することによりマイナポータルサイトに簡単にログイン出来るようになった所はとても良いなと感じました.

自分はたまに年金とかの確認や所得の額を見たりしているのでスマホで簡単にログイン出来るようになったのは結構大きいと思います.

また、これからスマホで出来ることが増えてくればマイナンバーカードの存在感は薄れていきそうな感じがしますが、個人経営の病院などでは恐らくマイナンバーカードや保険証がまだ必要な気がしています.

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負の連鎖ってあるだと思う.小さいことから大きな事まである世の中だけども.

2025.06.23

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おはようございます.負の連鎖ってあるだと思う.小さいことから大きな事まである世の中だけどもこれを断ち切るには仏教が良いじゃないかなって思っている.日本が戦後、復讐をしなかったのも仏教や宗教の根本的な考えが西洋文化とは違うからってのがあると思います.

負の連鎖、憎しみなどが生まれるのは仕方がない事だと思うだけども、それを許すというか消化させる力というかそういう物はなんか仏教が適している気がしていますとは言え、自分は仏教のことをよく知っている訳でもないだけども、何だろう日本人が持っている何か根底に根付いているものが戦後、大きな復讐もせずに今に至っているだと.

負の連鎖の渦中にいると思ったら足掻かずに、流れに身を任せるのも一つの手段かと思います、何が許せずにいるのかを心を沈めて考えることが大事になると思います.考えたり思い返して怒りや憎しみが沸々とわいてきた事が恐らく自身が許せずにいる事柄だと、それを許すというのは中々難しいことだけども、負の連鎖の中にいるともっと負が大きくなるので怒りや憎しみを手放すことが大事だと思います.

何故、負は巨大化していく戦争を見てわかると思うのだけども争えば闘うほど事態は悪くなり最終的に共倒れになります.すっと手放す事が出来れば良いのだけども、中々、難しい.

阿呆な権力者がはじめた事を止めるのは難しいという事を人は体験せずに理解する事ができる世の中になれば良いのにと思う今日このごろです.

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AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでも.

2025.06.22

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おはようございます.AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでもなくローカルPCでそこら辺に落ちているLlamaモデルを持ってきてチューニングすれば何とかなるじゃねぇという思いに至った.

実はあなたの手元にあるPCと、そこら中に「落ちている」オープンソースのAIモデル、特にLlama 3があれば、十分記事が生成できるんです。

ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

「AIで記事生成」と聞くと、SFのような世界や、大企業だけが使える特権のように感じるかもしれません。しかし、今は違います。オープンソースの強力な言語モデル、特にMetaが公開したLlama 3の登場は、この常識を大きく覆しました。

Llama 3は、その性能の高さにもかかわらず、誰でも無料で利用できるという点が最大の魅力です。さらに、80億パラメータの8Bモデルであれば、最新のゲーミングPCとまではいかなくとも、ある程度の性能を持つPCであれば十分に動作します。これにより、高額なクラウドサービスを利用せずとも、自分のPCでAI記事生成の環境を構築することが現実的になりました。

なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか？

Llama 3がローカルPCでの記事生成に適している理由はいくつかあります。

• 完全無料のオープンソース: 利用に費用がかからないため、予算を気にせずAIを試したり、本格的に導入したりできます。
• 選べるモデルサイズ: Llama 3には様々なサイズのモデルがあり、PCのスペックに合わせて選べます。特に8Bモデルは、個人利用に最適なバランスを持っています。
• 活発な開発者コミュニティ: 世界中の開発者がLlama 3を使った新しいツールや効率的なチューニング方法を日々共有しています。困ったときには助けを借りられる心強い味方です。
• 「量子化」でさらに軽量に: モデルのサイズを大幅に小さくする「量子化」という技術を使えば、より少ないメモリでLlama 3を動かせるようになります。これにより、より多くのPCで利用の道が開けます。

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

もちろん、いきなりプロのライター並みの記事をAIに書かせるのは難しいかもしれません。しかし、ちょっとした工夫で「何とかなる」レベルの記事生成は十分に可能です。

1. 少量のデータでファインチューニング: 大量の記事データは不要です。あなたが書きたい記事のテーマやスタイルに合った、質の良い記事を数十〜数百程度集めてLlama 3を学習（ファインチューニング）させれば、その分野に特化した記事生成能力が格段に向上します。
2. プロンプト（指示文）の工夫: AIへの「指示の出し方」は非常に重要です。具体的で明確なプロンプトを与えることで、チューニングが完璧でなくても、驚くほど質の高い記事が生成できます。これはまるで、優秀なアシスタントに的確な指示を出すようなものです。
3. 効率的な学習方法の活用: 「LoRA（Low-Rank Adaptation）」のような効率的なファインチューニング手法を使えば、少ないGPUメモリでも短時間でモデルを特定のタスクに最適化できます。

あなたの創造性が、今、AIで加速する

かつては一部の専門家や企業にしか手の届かなかったAIによる記事生成が、今やあなたのPCで実現できる時代になりました。これはまさにAI技術の「民主化」です。

とまぁそういう訳なので何とかしてみますが、ファインチューニングにどれぐらい時間がかかるのかが未知数だったりする.

ファインチューニングPythonコード

以下のPythonコードは、Llama 3モデルをロードし、提供されたテキスト記事でファインチューニング（LoRA使用）を実行し、結果を保存します。 上記の入力値は、このコードに自動的に反映されます。 このコードをPythonファイル（例: `finetune_llama.py`）として保存し、実行してください。

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training, TaskType

# GPUの利用可能性を確認
print("GPUが利用可能か確認中...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("GPUが見つかりません。Fine-tuningにはGPUが強く推奨されます。")
    # GPUがない場合は、ここでスクリプトを終了するか、CPUモードで続行するか選択できます。
    # exit("GPUがないため終了します。")
else:
    print(f"GPUが利用可能です: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# --- 1. モデルとトークナイザーのロード ---
# Llama 3モデルのパスを指定します。Hugging Faceのモデル名（例: "meta-llama/Llama-3-8B"）
# またはローカルにダウンロードしたモデルのパスを指定してください。
MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3-8B" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"モデルとトークナイザーをロード中: {MODEL_NAME}")

# 4bit量子化設定 (GPUメモリの節約に役立ちます)
# bnb_4bit_compute_dtypeは、Ampere以降のNVIDIA GPUに推奨されるbfloat16を使用しています。
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", # NF4 (NormalFloat4) 量子化タイプ
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 
)

# トークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
# Llama 3はデフォルトでbos_tokenを付与しないことがあるため、明示的に追加。
# また、padding_side='right'はLlamaモデルに推奨される設定です。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# モデルをロードし、量子化設定を適用し、自動的にGPUにマッピングします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto", # 利用可能なデバイス（GPU）に自動的にモデルを分散
    trust_remote_code=True # リモートコードの実行を許可
)
print("モデルロード完了。")

# k-bit学習用にモデルを準備 (PEFTライブラリのため)
# gradient_checkpointingを有効にすることで、メモリ使用量をさらに削減できます。
model.gradient_checkpointing_enable()
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
print("k-bit学習用にモデルを準備しました。")

# --- 2. データセットの準備 ---
# あなたのテキスト記事ファイルが格納されているディレクトリを指定します。
# 例: 'your_article_data/' の中に 'article1.txt', 'article2.txt', ... と置かれている場合
DATA_DIR = "./your_article_data/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"データセットをロード中: {DATA_DIR}")

# 'text'形式でデータセットをロードします。指定されたディレクトリ内のすべての.txtファイルを読み込みます。
# 各ファイルが1つのエントリとして扱われます。
try:
    dataset = load_dataset('text', data_files={'train': os.path.join(DATA_DIR, '*.txt')})
    print(f"データセットのサンプル数: {len(dataset['train'])}")
except Exception as e:
    print(f"データセットのロード中にエラーが発生しました。ディレクトリとファイル形式を確認してください: {e}")
    exit("データセットロード失敗。")

# データセットをトークン化する関数
# 長い記事をモデルの最大入力長に分割します。
def tokenize_function(examples):
    # Llama 3の最大入力長は通常8192ですが、お使いのGPUのVRAMに合わせて調整してください。
    # ここでは一般的な値として2048を設定しています。
    max_length = 2048 
    # truncate=Trueで最大長を超えるテキストを切り捨てます。
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=max_length)

# データセットをトークン化します。
# num_procはCPUコア数に応じて並列処理を行い、処理を高速化します。
tokenized_dataset = dataset.map(
    tokenize_function,
    batched=True,
    num_proc=os.cpu_count(),
    remove_columns=["text"] # 元のテキスト列は学習に不要になるため削除します。
)
print("データセットのトークン化が完了しました。")

# --- 3. PEFT (LoRA) の設定 ---
# LoRA (Low-Rank Adaptation) は、元のモデルの重みをフリーズし、
# 小さなアダプター層を追加して学習させることで、効率的にファインチューニングを行います。
# これにより、GPUメモリの使用量を抑えつつ、高い性能を実現できます。
lora_config = LoraConfig(
    r=16, # LoRAのランク。値を大きくすると表現力が増すが、メモリ消費も増える。
    lora_alpha=32, # LoRAのスケーリング係数。rの2倍程度が推奨されることが多いです。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # LoRAを適用する層。Llamaモデルで一般的な層。
    bias="none", # バイアスを学習しない設定。
    lora_dropout=0.05, # ドロップアウト率。過学習を防ぐために設定します。
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # タスクタイプを因果言語モデルに設定。
)

# モデルにLoRAアダプターを追加します。
model = get_peft_model(model, lora_config)
print("モデルにLoRAアダプターを適用しました。")
model.print_trainable_parameters() # 学習可能なパラメータ数を確認します。

# --- 4. 学習の実行 ---
# 学習済みモデルを保存するディレクトリ
OUTPUT_DIR = "./llama3_finetuned_model/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

# 学習の設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    num_train_epochs=3, # エポック数。データセットのサイズと希望する精度に応じて調整してください。
    per_device_train_batch_size=1, # GPUあたりのバッチサイズ。VRAMが少ない場合は1に設定。
    gradient_accumulation_steps=4, # 勾配を蓄積するステップ数。実質的なバッチサイズは per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps になります。
    optim="paged_adamw_8bit", # 8bit AdamWオプティマイザを使用し、メモリ効率を向上させます。
    save_steps=500, # 500ステップごとにモデルを保存します。
    logging_steps=100, # 100ステップごとにログを出力します。
    learning_rate=2e-4, # 学習率。
    fp16=True, # 混合精度学習を有効化 (GPUが対応している場合)。VRAM削減と高速化に寄与します。
    max_steps=-1, # num_train_epochsに基づいて学習します。
    group_by_length=True, # 同じ長さのシーケンスをグループ化し、パディングを削減します。
    lr_scheduler_type="cosine", # 学習率スケジューラーのタイプ。
    warmup_ratio=0.03, # ウォームアップ比率。
    report_to="none", # レポート先を指定しない (wandbなどを使用しない場合)。
)

# トレーナーの初期化
# data_collatorは、モデルの入力形式に合わせてデータを整形します。
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    args=training_args,
    data_collator=lambda data: {
        'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]),
        'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]),
        'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), # 因果言語モデルでは、入力自体がラベルとなります。
    },
)

# 学習の開始
print("Fine-tuningを開始します...")
trainer.train()
print("Fine-tuningが完了しました。")

# --- 5. 学習済みモデルの保存 ---
# LoRAアダプターのみを保存します。これにより、ファイルサイズが小さく、効率的に管理できます。
trainer.save_model(OUTPUT_DIR)
print(f"学習済みLoRAアダプターが '{OUTPUT_DIR}' に保存されました。")

# 保存したアダプターを使って推論を行う方法の例 (コメントアウトされています):
# このコードは、ファインチューニング後にモデルをロードして推論を行うための参考例です。
# from peft import PeftModel
#
# # 元のモデルをロード (学習時と同じ量子化設定を使用します)
# base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     MODEL_NAME,
#     quantization_config=bnb_config,
#     device_map="auto",
#     trust_remote_code=True
# )
#
# # 保存したLoRAアダプターを元のモデルに結合します。
# peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, OUTPUT_DIR)
#
# # 推論モードに設定します。
# peft_model.eval()
#
# # テキスト生成の例
# prompt = "ローカルPCでのLlama 3ファインチューニングの利点とは"
# inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") # 入力をGPUに移動
#
# with torch.no_grad(): # 勾配計算を無効化し、メモリ使用量を削減
#     outputs = peft_model.generate(
#         **inputs,
#         max_new_tokens=200, # 生成する新しいトークンの最大数
#         do_sample=True, # サンプリングによる生成を有効化
#         top_p=0.9, # Nucleusサンプリングの閾値
#         temperature=0.7, # 生成の多様性を制御する温度
#         eos_token_id=tokenizer.eos_token_id # 終了トークンID
#     )
# print("\n--- 生成されたテキスト ---")
# print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

明日へ続く

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お金の本 図解だからわかると貧乏人はお金持ちをパラめくして

2025.06.21

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おはようございます.「お金の本 図解だからわかる」と「貧乏人はお金持ち」を電子書籍で読んでみて率直にひろゆき氏が書いた「お金の本 図解だからわかる」が読みやすい、逆に貧乏人はお金持ちは読みづらい、何故か過去の歴史のウンチクが多く内容が残らないと思う人が多いのではないかなと思いました.

書いている内容はわかるだけど、明確なアドバイスを書いているのはひろゆき氏のゴースト？が書いたものが良さげかと思います.

それぞれの本の内容をAIに解説してもらいました、気になる人は手にとって見てください.

「お金の本 図解だからわかる」は、ひろゆき（西村博之）氏が著者のお金に関する本です。正式なタイトルは「図解だからわかる お金の本 ー 死ぬまでお金にこまらない!」です。

この本は、以下のような特徴と内容を持っています。

• 図解で分かりやすい: タイトルの通り、図やイラストを多く用いて、お金に関する知識や考え方を直感的に理解できるように工夫されています。
• ひろゆき流のお金とのつきあい方: 2ちゃんねるやニコニコ動画、4chanの管理人として知られるひろゆき氏が、自身の経験に基づいた「お金に困らないための考え方」や「頭のいいお金とのつきあい方」について解説しています。
• 実践的な内容: 「お金の無駄遣いを減らす」「生活レベルを上げない」「ストレス解消にお金を使わない」「自己投資をする」「競争相手のいない分野で稼ぐ」といった、具体的な行動や考え方が提示されています。
• 現代のお金と社会の変化に対応: 生命保険、株、宝くじ、リボ払い、ソシャゲ、結婚、生活保護などのコスパをひろゆき氏の視点から一刀両断し、これからの時代のお金の稼ぎ方、貯め方、使い方について触れています。
• 「幸せ」とお金の関係: 本書で一貫して主張されているのは、「幸せになるにはお金を使わないこと」や「楽しいの最大化を目指すより不安や不幸をどれだけ減らせるかが重要」といった考え方です。

この本は、お金の運用的な話だけでなく、お金とは何か、お金との付き合い方や心掛けといった基本的ながらも大切な話がシンプルで端的に語られており、お金の知識を体系的に学びたい人や、ひろゆき氏の考え方に触れてみたい人におすすめの一冊と言えるでしょう。

橘玲さんの「貧乏はお金持ち」は、グローバル資本主義が進む現代において、会社に依存せず、「雇われない生き方」で経済的自由を掴むための具体的な戦略とファイナンスの技術について書かれた本です。

主な内容は以下の通りです。

• サラリーマンの「楽園」の終焉: 現代のサラリーマンが置かれている厳しい状況、つまり、企業に縛られ、税金や社会保険料で手取りが減っていく現状を指摘しています。
• フリーエージェント化する世界: 終身雇用が崩壊し、誰もがフリーエージェントとして生きる時代が来ていることを示唆しています。
• 「マイクロ法人」の活用: 本書の中で最も特徴的なのが「マイクロ法人」の活用法です。一人社長の小さな会社を設立することで、税制上の優遇措置を受けたり、国の制度の「歪み」を合法的に利用して富を築く方法が解説されています。
  • サラリーマンでは決してできなかった税金の最適化（所得税と法人税の仕組みの違いを利用）
  • まとまった資金を無税で運用する方法
  • 低金利で融資を受ける方法
• ファイナンスの知識の重要性: 自分の人生を自分で選択し、自由に生きるためには、お金に関する知識（ファイナンス）が不可欠であると説いています。
• 「国家を道具として使う」という発想: 国家の制度や法律を「道具」として活用し、自身の経済的な利益を最大化するという、従来の常識を覆す視点を提示しています。

本書のターゲット層と評判:

• 会社に依存しない生き方を模索している人、独立や起業を考えている人、税金や社会保険料の負担に疑問を感じている人などに響く内容です。
• 税制や会計に関する専門的な内容も含まれるため、予備知識がないと難しく感じる部分もあるという意見もあります。しかし、サザエさん一家を例に出すなど、分かりやすく解説されている箇所も多く、税理士の知識がなくても理解できるよう工夫されています。
• 出版されてから時間が経っているため、税制などの情報が古くなっている部分もありますが、2024年には「新・貧乏はお金持ち」としてアップデート版も出ており、最新の状況に合わせた内容が加筆されています。

要するに、「貧乏はお金持ち」は、現代社会の経済システムを深く理解し、その中でいかに賢く生き、自由な人生を築いていくかを、大胆かつ具体的な方法で提案する一冊と言えるでしょう。

因みにどちらも自分がメンタルが沈んでいる時に購入した本で積本でした、メンタル沈んでいる時はこういう本がメンタルの栄養剤になるだと思います.あと、AIが解説した内容は概ね合っていますが概ね止まりですがまぁ無いよりはある方が良いと思い記載しています.

あと自己啓発ではないけど、自己啓発的な感じなので試して失敗しないように！

明日へ続く

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思ったことを綴って小銭が毎日入るのは良いけど、小銭止まり.

2025.06.20

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おはようございます.思ったことを綴って小銭が毎日入るのは良いけど毎日小銭止まりです.小銭がどれぐらいかといえばお賽銭にいれる小銭が毎日入ってくると思ってください.それが毎日入ってきて？札になる感じですが収入が銀行に毎月振り込まれるわけでもないです.

一年前？は毎月振り込まれる感じでしたが、いまは数ヶ月に一回ぐらいにペースが落ちました.でも収入が毎月コンスタントに数千円入るひともあまりいないようです.ほとんどの人は数百円止まりだそうです.

一年前と今と同じことをしているので広告収入も上がらないだと思います.多少SEO改善はしているのですが、そもそもAI時代にSEOは無意味になりつつある気がしていて自分もSNSに結構、力を入れないといけないなって思っています.

SNSと相性が良いのがいま流行っているものを記事にして発信するときです、これは相性が良いです.自分が作った推し記事をSNSへ投稿できるプラグインからのアクセス数は増えていく一方で検索からのアクセス数は徐々にだけど減少傾向にあります.

これからはSEOよりもSNSへの発信を強固にして行くほうが堅実性があるように思えてなりません.

明日へ続く

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15分、本を読む時間を作ろうと思っています.積本消化していこうと.

2025.06.19

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おはようございます.読書は、知識を深め、視野を広げ、心を豊かにしてくれる素晴らしい習慣です。たった15分でも、毎日続けることで多くのメリットがあります。

なぜ15分なのか？

15分という時間は、忙しい日々の中でも比較的確保しやすい長さです。この短時間でも集中して読書に取り組むことで、次のような効果が期待できます。

• 集中力の向上: 短時間でも読書に没頭することで、集中力を養うことができます。
• 知識の定着: 毎日少しずつでも読み進めることで、内容が頭に残りやすくなります。
• ストレス軽減: 読書は現実から一時的に離れ、心を落ち着かせる効果があります。
• 語彙力と表現力の向上: 様々な文章に触れることで、自然と語彙が増え、表現力も豊かになります。

15分読書を習慣にするためのヒント

電子書籍も活用する: スマートフォンやタブレットで手軽に読める電子書籍も、隙間時間の読書に役立ちます。

時間と場所を決める: 「朝食後」「寝る前」「通勤電車の中」など、毎日同じ時間と場所で読むようにすると習慣化しやすくなります。

手の届くところに本を置く: すぐに手に取れる場所に本を置いておくと、いざ読もうと思ったときにスムーズに始められます。

好きなジャンルから始める: まずは自分が興味のある本や好きなジャンルの本から読み始めましょう。読書が楽しくなり、習慣化へのモチベーションが高まります。

無理はしない: 毎日続けられなくても、自分を責めないでください。少しずつでも継続することが大切です。

というメリット等をAIに提示してもらったので読書を始めようと思っています.

因みに自分は電子積本がかなり多いです、その積本を消化していこうと思ったのが15分の読書です.

積本を消化するには一字一句読まないに限る.
昔は本を一字一句読む派だったんだけど、この頃は飛ばし飛ばし読む派に変わりました.大体、こんな内容だなって所、分かるのでそういう所や分かっている説明文は飛ばすスタイルに切り替えました.

読了した本は積本感想を書いていきます.恐らく月に一回ぐらいに一つの感想なのかもしれないけど書いていきます.

明日へ続く

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ビデオポッドキャストをたまにYOUTUBEとSpotifyで見ている.

2025.06.16

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おはようございます.ビデオポッドキャストをたまにYOUTUBEとSpotifyで見ています、今日はその話を書いていきます.以前はポッドキャストを聴いていたのだけどビデオポッドキャストが面白いと感じることが多いです.声だけは声だけの良さがあるけど、顔出しのポッドキャストは熱量や雰囲気を感じられることが多いと思っています.

最近聞いているのはアンチが多そうなイケハヤさんも出ている本つまみぐいラジオです、チャンネル登録者数は全然少ないけども3人の語らいが良いなと思います.人となりが出ていて良いなと思っています、文章だと声が乗らないのもあり受け止め方によってはマイナスなイメージを抱くひともいると思いますが、ビデオポッドキャストだと感情と声が付いてくるので良いですね.

因みにSpotifyはアカウントの登録を行うと音楽も無料で聞くことが可能です、何曲かに一回、広告を挟みますが、それでも合法的に音楽やポッドキャスト、ビデオポッドキャストが聴けたり視聴できるのは良いと思っています.尚、ポッドキャストやビデオポッドキャストは広告を今のところ挟まないようです.

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どんだけ演算処理しているだよ.もはやリアルな世界なのかも.

2025.06.15

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おはようございます.下記のゲーム動画を見て昔のゲームと比べると進化が著しい変化なのでついていけてないですね.でも本当に凄いと思っています.

こういうゲームというのは、どうやって作るのだろうかという事が興味深いです、一応、ユニティやアンリアルエンジンで作られているという事は知っているのですが、どこをどうやってこうなるのかは分からない.今までゲーム開発とかした事がないですし、勉強しようと考えた事もないので未知な領域です.

いまはでは敵キャラなどにもAIアルゴリズム？と言えば良いのかな、そういうアルゴリズムが組み込まれているらしく、自発的に考えて動いたり攻撃したりするそうです.それを並列処理している訳だから、演算処理はかなり高くなり、ゲーム機が発熱するのは避けられないのが現状だとか.

今でも制約がある中でゲームって作られているという認識です.いかに軽く動かすことが出来るかが鍵になりそうですね.また自分には雲の上ようなエンジニアさんたちが日夜必死に働いてこういうゲームが出来ていると思うと頭下がりますね.

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映画、フロントラインを観てきました、ネタバレ無しの感想

2025.06.14

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おはようございます、映画、フロントラインを観てきました、ネタバレ無しの感想を書いていきます.これは胸熱な物語でした観てよかったです、観たいなって思っている方は是非劇場に足を運んでください熱い思いがお釣りとして返ってきます.

後半あたりぐらいからすすり泣きが聞こえるぐらいの内容.自分も目頭熱くなるところが何度かありました.最近観た映画、国宝とフロントラインを比べることは難しいけど、フロントライン：真実に基づいた物語は万人に評価高い映画だと感じました.

日本的なので海外の人にはどう映るか分からないけど、何も言わずに結果を出している人は良いなって思いました.そしてコロナがおさまった、今、映画としてその物語が語られるところなんかが心打たれる話ですよね.

観てよかったです、ありがとうございました.

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laravel sailで構築されたDockerコンテナのターミナルに入り新たなパッケージをインストールする方法.

2025.06.13

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おはようございます.laravel sailで構築されたDockerコンテナのターミナルに入り新たなパッケージをインストールする方法は次の通りです.

①ターミナル上でbashと入力しエンターを行いルート権限にする.

bash

②OSのアップデートを行う

apt update

これらの手順を行うことで新たにパッケージをインストールすることが可能になります、覚えとくと便利ですよ.

あと、bash上で操作すると矢印キーなども使用可能になります.知っていると知らないとでは作業パフォーマンスが違うかなと思ったので記事に起こしてみました、ちょっとしたことだけども.

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強制アプリ開発します.8月半ばまでに作らないとアカウントが停止.

2025.06.12

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おはようございます.強制的にアプリ開発します.8月半ばまでに作らないとアカウントが停止されるので解除条件として定義されている、既存のアプリをアップデートさせるか、新たなアプリをリリースするか.

既存のアプリは非公開にしているので自分の場合、無条件で何でも良いのでアプリをひとつリリースの選択肢しかない.

まだ一ヶ月ぐらい先なので余裕はあるものの、アイデアが出ないので今の既存のサービスをアプリ化しようと思っています.

今回は広告掲載とか出来ればしたいなと思っているのだけども審査を通過するかは未知数ですね.ちなみに今回はReact Nativeで作ろうと思っています.少しだけReactを触ったことがあるのでReactNativeは開発するに当たって学習コストがかなり低いという事もありリアクトネイティブで開発します.

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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.

2025.06.10

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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

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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.

2025.06.09

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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.

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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

2025.05.21

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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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日本の最低賃金が低いのを見て思うこと。 #最低賃金 #各国の最低賃金

2022.12.05

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おはようございます、仕事が決まりません、早く再就職したいという焦りが出てきましたが、「慌てるカツオは針を…」のことわざを思い出して一呼吸置きます。

Twitterのトレンドに最低賃金が入っていました、見てみると各国の最低賃金と比べて日本の最低賃金はかなり低いことが分かります。コレを見て日本の仕事を請け負うよりも海外の仕事を請け負った方が断然良いことが分かりますよね。

これからは英語を勉強して海外の仕事を取りに行った方がお得だなって思います、この頃、記憶力が衰えてきたように思う自分ですが、この際に英語を身につけるべきだなってヒタヒタと感じます。トイウコトデ、記憶力が上がる薬かサプリメントが欲しいこの頃です。

英語が喋れたら世界がかなり広がると思いますがどうでしょうか？片言の日本語しかしゃべれない自分ですが、思い切って英会話レッスンを受けてみたいと思っていますが、現在、無収入なので先ずはYOUTUBEで何とかしてみようと思っています。こんなアプリも有るみたい人工知能が英会話の発音を矯正してくれるアプリELSAspeak。

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Excelでは読み込むことができないような大容量のデータもPowerQueryでは処理できます😤。 #PowerQueryExcel #30万件

2022.12.02

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おはようございます、昨日からいきなり寒くなりましたね。🍃

３０万件のダミーデータの作り方を記載します、まずは１万件のダミーデータをこちらのサイトで生成します。後はフォルダを構えてその中にダウンロードしてきたファイルを置き、そのファイルを３０回複製します、その後PowerQueryで操作する（フォルダを開く）ことにより、簡単に３０万件のダミーデータが作れます、なお、一つのエクセルファイルをPowerQueryで開き１万行をコピーアンドペーストする事を繰り返すことでも同じくダミーデータは作れます。

PowerQueryはこちらから無料でダウンロードできますので、ご使用ください。操作手順等はYOUTUBEでPowerQueryと検索するといろいろな解説がありますのでそちらを参照くださいませ。例えばこちらの動画など🙄

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３０万件のデータを扱っている方の話を聞いて一瞬😱となる。 #laravel #Queue #worker #jobs

2022.12.01

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おはよう12月!!。皆さんおはようございます。今日から寒くなるそうですね。

先日、面談の中で３０万件のデータを扱っている方の話を聞いて一瞬尻込みしましたが、自分でもその処理を捌くことが出来そうだなと思ったので、ダミーデータを作って今月中に捌いてみようと思います。なお、ローカルサーバーを使用して捌くのでレンタルサーバーやクラウドサーバーでメモリリークなんかで落ちたりしたらごめんなさい🙇。

因みに３０万件のデーターをどう捌いているかといえば、非同期処理(Queue)で捌いているとの事。フレームワークはLaravelを使用し、非同期処理はララベルの機能であるキューを使用してバックエンドで処理を立ち上げているとの事。要は個々プロセス複数立ち上げて並列処理で動かすという事です、プロセスを立ち上げ過ぎたら、メモリ食いすぎてサーバー事態が落ちる可能性があるので別サーバーで動かすのが理想ぽっい、その場合はコネクションの設定してあげないといけない事やプロセスをどれぐらい立ち上がると良いのかなどの設定が必要みたいですね。

php artisan queue:table
php artisan migrate

ともあれ自分でダミーデータを用意して試してみないと感覚が掴めないし、実際上手くいくかなどが分からないので試してみます😳。

明日、１万件のダミーデーターを複製（コピペ）して30万件のエクセルファイル作る方法を記載します。

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ブログ記事を書く作業/一コマ(キーボードが弾まない) #blog #vlog

2022.11.29

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おはようございます、続けるということは殆どの人にとって簡単なようで難しいことなのかもしれません😗（自分には簡単なことです）。

今日は毎日書いているブログ執筆の作業風景を取ってみました、作業と言ってもブログではそれ程、収益を上げていないので、ある意味奉仕活動のような気もしますが塵も積もれば山となる、ブログも積もれば資産となります。

因みに無償で提供している各Webサービスの方が収益を生み出していますし、メンテナンスとたまにする機能追加だけで、ブログの収益を軽く超えています…。そのことが何ともやりきれない感があります、どちらも自分が生み出したものですが、前者は日々の作業が発生し後者はほぼ作業が発生しません。

後者は言うなればマイナスがない株を値動きのようなものですね。でも自分としてはブログで花を咲かせたいです。WEBサービスは勝ちパターンみたいなものが見えてきていますが、まだまだコレではご飯が食べれない。もう三桁ぐらいアクセス数が上がれば質素な生活が送れるかも知れませんけどね。今はまだサーバー代などや各ドメインを相殺するレベルです。

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オクトパストラベラー壱と弐が良さげ #マルチプラットフォーム #RPG

2022.11.27

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おはようございます、毎日５記事も記事を書いている人は強者だと思いますよ。例えばブロガーだったイケハヤさんとか、そうだったみたいです。自分も毎日記事を書くことは出来るけど、毎日記事を５記事は書いた事はありません。

さて、今日はPRGゲームの話です、ドット絵の進化系HD-2D（昔ながらのドット絵に３DCGの画面効果を加えた幻想的な世界）というシステムで作られた、オクトパストラベラーという作品（スマホ版：無料版）を少しだけプレイしてみたので感想を書いていきます。

紹介映像を見てもらったら分かるかと思いますが、昔のFFをプレイしているかのようでいるのだけど、映像は綺麗だし戦闘システムややりこみ要素が結構豊富で長くプレイできそうなそんな作りになっているRPGだと感じました。

このオクトパストラベラーは今年（2022年）の12月に続編、オクトパストラベラー２が発売される予定です。スクエアエニックスで続編が発売されるということは、それなりに人気があるRPGだったという事を意味していると思います。

収益化が右肩上がりになればオクトパストラベラー１と２を購入してプレイしたいなと考えています。今は少し難しいけれども、面白そうな作品だなって…〆😆。

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理詰め。そんなに変わるだろうかと思う反面。 #人工知能 #シンギュラリティ

2022.11.25

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おはようございます、祝日の昨日は雨でしたね😗。今日は３記事ほど予約投稿出来ました。

そんな中、PIVOTの対談を朝（夜も）から観ていました。佐々木さんと対談された落合陽一さん。落合陽一さん曰く、シンギュラリティは再来年にはやってくるだそうです。

落合陽一さんが得意ではない方もいるかと思いますが、聞いていて日本は遅れているなというのは良くわかります。英語圏の方は人工知能を使用して絵を作成したり、音楽を作成したりすることが容易に出来るけど、日本人は英語力がない人が多いのでテキストで思い通りに人工知能に指示することが出来ない。

そんな感じなので、絵を創作するならstability.ai、音楽を創作するならmubert(Mubert-Text-to-Music)を落合陽一さんが使用していたように海外の人たちは、もうこういうツールを使い始めています。日本だけが特殊な環境にあるなって思うところはあります。いろいろな分野にAI（人工知能）が浸透していくのは時間の問題かもしれないと思います。

特にホワイトカラー職は大手から変わるじゃないかと思います。下請けに外注していた単純作業などは恐らくAIに取って代わられる運命に有ると思います。猫も杓子もAIを使いだしたら、世の中は大きく変わるじゃないかな・・・。

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