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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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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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映画、#21ブリッジ を観ましたので感想を残しときます😋

2022.10.21

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おはようございます、LINEチャンネルってどうやって削除したら良いのか？？？

さて、遅れながら先日、21ブリッジを観ましたので感想を残しときます、感想というか短文なのだけども…。このストーリー感は何処かで観たことが有るので、そこが少し残念だったけども全体を通して見飽きない作りになっていたのは確かです。

今回、VRとかを使用して仮想大画面（スクリーン）で観たらもっと楽しめた可能性はあります、エンタメ系な作品なので、スマホなどで観るようには作られていないですね。

次回、21ブリッジを観るときは大画面で観ようと思います。

尚、今回は若干、辛口レビューでしたがあまり映画を観ない人にとっては、ハラハラ・ドキドキのストーリー展開だと思います、自分の場合、映画を観尽くしているので前、こういう展開の落ちは観たなって感じになりやすい…。

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検索されなかったワード埋もれた価値について! #javascript #php

2022.09.26

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おはようございます、今日は引き落とし日です🫠。

さて、今日は検索されなかったキーワードの価値のお話です。此処で言う検索されなかったというのは、エンターキーや検索ボタンを押さなかった、キーワードの価値のお話です、たぶん、その情報をGさんは収集してそうな気がします。GサイトやYサイト等のキーワード収集は基本出来ませんが、自サイトの検索フォームの情報を収集出来ます。

此処からは技術的なお話になりますが、検索ボタンを押した時とは別に文字入力をしたときの挙動を感知するプログラムを導入する事により比較的簡単に導入できるかと思います。例えば下記のようなjavascriptコードを検索フォームに導入します。

document.getElementById("sh").addEventListener("input",(e)=>{
    $.ajax({
        type: "post",
        url: "example.com/sh.php",
        data: {text:this.value},
        dataType: "json",
        success: function (response) {
            
        }
    });
});

あとはPHP側でデータを受信しデータベース等に保存すれば良いだけです。この検索されなかったワードは、結構価値があると思います。より細かな情報を取得したい方はIPアドレスやどのページからの情報なのかも取得可能です。

これらのデータを元に販路開拓は十分出来ると思います。情報を保存する際に大量の情報が収集されるので、保存先に一工夫必要になります。JSで制御する手段もありますが、それだとあまり情報収集出来ないですからね。

因みにこのサイトに情報収集の処理は導入していません（今後の導入は未定）。

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Chrome拡張の作り方という本は読む人を選ぶ本かも？

2022.07.27

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おはようございます。今日は途轍（とてつ）もなく眠いですが、早朝ウォーキングしてきました😂。

さて、Chrome拡張の作り方という本のコードと解説をささっと流し読みしたので、感想を少しだけ書いていきます。まず、この本（電子書籍）はProが書いた本ではなく、書くことに関してはおそらく素人が書いた本だと思います（今では誰もが本を出版出来る時代ですから）。

ですが、ある一定の知識とプログラミング言語の知識がある人が読むと勘所を抑えていて良質な本だと思います、レビューではリンク先がないなどの意見もあるのですがそういうのは自分は気にしないし、Chrome拡張開発の勘所とManifest V3対応版にいち早く対応した本として良いなと感じました。

ググってもManifest V2対応のコードばかり出てくるので最新のManifest V3対応のサンプルコードが無いのでとても助かります。英語が分かる人ならChrome拡張開発の公式ドキュメントを読めば理解できると思うのですが、自分は英語が読めないに等しいのでとてもChrome拡張の作り方という本は役立ちました。

尚、自分が開発しているChrome拡張は来週にはリリース出来るかと思います、審査が通らなければ少し遅くなるかもですけどね。

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WPでWeb サーバーにアクセスする必要がありますの対処編：インフラ周り。

2022.07.03

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おはようございます。WP（ワードプレス）でテーマや更新の際にFTPやSFTPのパスワードを求められたときの対処を記載します。この問題はApacheサーバーでもエンジンエックス(Nginx)でも対応は同じです。巷ではApacheグループに任意のユーザー名を付与しなさいという記載がありますが、其れだけでは駄目な場合があるのです。

gpasswd -a [ユーザー名] [グループに追加したいユーザー名]
gpasswd -a hoge apache

なので、phpのphp-fpm.dのディレクトリ配下にあるwww.confファイルの記載（user名とグループ名）を変更してあげる必要があります。変更後、php-fpmとhttpdを再起動してあげてください。

sudo vi /etc/php-fpm.d/www.conf
sudo systemctl restart php-fpm
sudo systemctl restart httpd

そうすれば、「Web サーバーにアクセスする必要があります」というような文言は非表示なり問題なく動作すると思います。

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面白い事をしている人。発見することが楽しいだろうな！！！。𒁠

2022.06.12

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おはようございます。この頃、睡眠時間、８時間確保を頑張りたいと思っています。

大西拓磨さんは、一年前（2022年）ぐらいにTVにも出演されてみたいですが、そこは割愛して。unicodeで面白いことをしているのが凄いな、自分もこういうことを試みてみたいなって。社会に受け入れるかどうかより自分が面白いと思うことが大事だと思います。特に制作するものってそうなんだと。

自分の場合、作っているときが楽しくて人に使われる頃には興味は薄れている。今まで作った無料サービスもそんな感じで自分が欲しいなって思って作っているだけの物が多かったりします。

さて大西拓磨さんがunicodeでどんなことをしているかという事を知りたい方はこちらをクリック。

因みに自分はunicodeも好きだけど、YOUTUBEで低音厨音域テストしているのが好きです。

そして一番不思議なのはどうやって生活しているのか？🤔。YOUTUBEとnoteでなんとか生きていけるような収益が出ているのなら良いのですが、なんかハイレンジIQの持ち主なのに何か生きているのか、たまにTwitterを見て「生きているな。」って「よし頑張ろう」という感覚になります。

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マイネオのマイソクプランを使ってみたので感想的な物を残しときます。

2022.06.08

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おはようございます。この頃、iPhoneを買い替えたい欲が高まっています。

今日はタイトル通り、マイネオのマイソクプランを使ってみたので感想的な物を残しときます。マイネオとは格安スマホです。その中に通信量無制限のマイソクというプランが有るのですが、このプラン自分には合わない。お昼の１２時から１３時まで通信制限がかかります。それは契約を変更するときに理解はしていたのですが、実際、使用してみてこれは最悪だと気づきました。

お昼の休憩時間はスマホを操作する機会があります。また、コンビニでお昼ごはんを買う時には電子決済を使用していたのですが、マイソクに変更してからは通信エラーが頻発に起こり使い物にならないです、ブラウザは開けないし最悪としか言いようがないです。

尚、平日の１２時から１３時まで通信制限がかからない、タイプに変更したのだけど来月までマイソクプランで頑張らないといけないらしく正直なところ凹んでいます。

尚、それ以外の時間帯はサクサク通信します。

まとめ、平日の休み時間帯が１２時～１３時以外の方向けです、それ以外の人はマイソクはおすすめしません。32kbpsってかなり最悪です。

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太陰太極図☯[Yin Yang]に絵文字を変えました。

2022.05.08

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☯先週、太陰太極図☯[Yin Yang]に絵文字を変えました。前まではペンギンの絵文字などをタイトルやニックネームの後ろに付けていましたが、変更しました。

これからは太陰太極図☯[Yin Yang]と龍🐉の絵文字にします。太陰太極図☯[Yin Yang]に興味を持ち出したのは、幼い子供ときです。陰と陽の関係とかそういう話が好きな子供でした。陰の中に陽がある。陽の中にも陰がある。どちらが強く出てもいずれは元のバランスが取れた状態に戻るようになっている設計されている太陰太極図。

太陰太極図のように自分は世の中もそうなっていると思っています。そして見えない力というものは存在していると思います。その理由は量子の存在だったりします、無機物もひとも宇宙に存在しうるものは形状は違えども細かく見ていくと量子だったりそれよりも小さなエネルギーが繋ぎ合わさって人や無機物が作られているわけですから、見えない力（エネルギーの流れ）はあると思います。

そう思うと、バタフライエフェクトみたいに蝶が羽ばたくことと台風が発生することには因果関係があると思います。大きく言えば宇宙の法則というものはあるのかもしれないなって…。

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デモ５５ajax=jqueryを使わずに非同期通信するのが普通に。

2022.05.03

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おはようございます。

祝日が始まりましたね、お休みの方も多いかと思います。

そんな中、連休からプログラミングの勉強を始めようと考えている方もいるかと思いましたので、フロントエンドエンジニアがバックエンドエンジニアとの連携で一番初めにぶち当たる壁である、非同期通信のコードを書きました。コードをコピペして階層など合わしてご自身の実行環境で実行してみてください。この頃ではフロントエンドエンジニアの方は非同期処理でコードを書いているので、非同期という言葉を聞くことも多くなったと思います。

非同期処理は処理の結果を待たずして次の処理を実行することです、非同期通信も同じです。バックエンド側に処理を問い合わせて処理の結果は待たずして行います。結果も順番に帰ってくる訳では無いのでフロント側で処理するときに注意も必要になります。

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
</head>

<body>
    <button id="api">非同期通信</button>
    <script>
        document.getElementById("api").addEventListener("click", api);

        function api() {
            let data = [];
            data.push({"name":"樹龍"});
            console.log(param(data));
            fetch("./api.php", {
                method: "POST",
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
                },
                body:param(data)
            }).then(
                response => response.json()
            ).then(data => {
                console.log('data', data);
            }).catch(error => {
                console.log('error', error);
            });
        }
        function param(data){
            let str = [];
            for(key in data){
                for(keyname in data[key]){
                    str.push(keyname +"="+ encodeURIComponent(data[key][keyname]));
                }
            }
            return str.join("&");
        }
    </script>
</body>

</html>

<?php
$name = htmlspecialchars(strip_tags($_POST['name']));
$response['res'] = $name;
print json_encode($response);

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FIRE「Financial Independence, Retire Early（経済的自立と早期リタイア）」したい！！

2022.04.27

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おはよう御座います。

今日はFIRE（ファイヤー）のお話を書いてみます。

FIREとは「Financial Independence, Retire Early（経済的自立と早期リタイア）」の事です、自分もFIREしたいですね😌。理由はあまり仕事をしたくないからです。FIREするにはS＆P500かなぁって今まで思っていたけど、NewsPicksの動画を見て世界株かもなぁって思いました。売ると税金を払わないといけないのかぁ・・・。まぁバカ莫迦使わない限り利益で暮らせれば良いですね。２０００万や３０００万円の資金があれば月に１０万円ぐらい手に入るから、そのためにも毎月のお給与を投資に回すのは合理的だと自分は思っています。もし若いときから毎月のお給与を投資に廻していたら、今頃、２０００万は溜まっていたよなぁって思います。

２０代から始めると４０代でお仕事しなくて良いですよ。それは羨ましいですね😌、因みにお酒もタバコも吸わず、ストレスフリーだと基本的に老化は抑えることが出来ます。４０代でも３０代ぐらいには見られるからそこから、楽しむのも良いかも知れません。でも、FIREしてからどうするかを決めて置かないと転落人生になるかもしれないので、そこの所、要注意かなって個人的には思います。でもFIREに自分は憧れますね。因みにニートになって耐えれない人はFIRE後、仕事もしないでボケーっとすると本当に呆ける可能性すらあると思います。自分はニートになっても目標を決めて生活していたのでそういう事はなかったです😌。

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ネヌビディアの技術は凄いぞ、凄いぞ。

2022.04.20

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おはよう御座います。

AI（人工知能）をトレーニングさせるため仮想空間でシュミレーショントレーニングさせる技術をもった会社はネヌビディア以外に世界にまだ数社しか無いじゃないかって思っています。

こういう動画を見ると、やはり宇宙をシュミレーションすることは可能なんじゃないかって思ってしまいますよ。今は無理かもですが数百年後には可能になる可能性はあると思います。そうなったとき、今のリアリティの世界をハックすることが可能になるかもしれないなって思います。

自分は無神論者ですがこの世界を創造した創造主はいると思います。ですが創造もやはり創造されたのかもなって思っています。ですから永遠のループで始まりはなく終わりもないのかもなって。実は時間の概念はないのかもしれないなって、始まりと終わりは相違一体なのかもな…。

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YOUTUBEを閉じて職場にもどれ😏ごもっともです。

2022.04.18

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おはよう御座います。

YOUTUBEでR25の動画を見て思うのですが、この人の話はわかる気がします。彼は客観的に物事の本質を見ていると思いますが、ユーザーの人気は二分してそうです。好きか嫌いにわかれるひとが多そうな成田さんです、そんな成田悠輔さんの知りたいという方は自分のブログの検索窓から「成田」とキーワードを入れると神回などの動画が見れたりしますので、そちらでご視聴ください。

YOUTUBEは見るものではなく創る側もの？、動画を自分で制作してYOUTUBEに上げることの方が面白いですよ。成田悠輔さんが言っているように人の評価を気にせずに自分の視点でモノづくりしていたら、時代が追いついたときに一気に花開くなんてこともあると思います。なので、なにか創作している方は他人の意見よりも何を発信したいかなどや目的を思案して創作するほうが良いと感じました。

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airpodとsonyのlinkbudsどちら買おうかと思案してます。

2022.03.30

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おはよう御座います☀。日の出も徐々に早くなってきてますね。

ipodとsonyのlinkbudsどちら買おうかと思案してます。airpodとの良いところはインイヤー型のイヤホンって所なんですね。自分は耳の中までフィット感のあるのは、ちょっとゴワゴワ感が感じるので無理なんですね、、なんでインイヤー型のイヤホンをいつも選択しています。

linkbudsは外部の音も物理的に取り入れているところが売りのイヤホンです、こちらもインイヤー型のイヤホンです。

書いていて分かったのですが、airpodを買います。理由は旅先で使うときに外部音はいらないので・・・。そういう事を考えるとairpodが良いかなって思います。本当はインイヤーのairpod proがあればそちらを購入していると思います。

そう思うとairpodにノイズキャンセリング機能がつくまで待つのも良いかなって、それまでは保留にしておくのも良いかもしれないな。

それが今の心の声です。

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All in ONE SEOはヘッダーをゴニョゴニョしてくれるだな😌

2022.03.16

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All in ONE SEOはヘッダーをゴニョゴニョしてくれるだな😌という事で自分でヘッダー部分にタイトルやソーシャル用のタグを基準する必要ないのです。

因みに個別記事に関連記事が入っているとそれがタイトル名になる場合がありますので、そこらへん関連記事の構造を意識する必要があります。その事を知らなかったので一時タイトル名が違ったタイトル名が表示されていました。

SEO的にどれぐらい効果があるかは不明ですが、ワードプレスで開発するときにAll in ONE SEO入れておくと勝手にそこらへん記述がコードに挿しこむ事が出来るので結構便利かと思います。

ただ、プラグインですからね、無名なプラグインを使っていると痛い目にあう事もあるので注意が必要です。もし無名なプラグインで良いのがあったら似たような動作で自作プラグインを作ったほうがマシです。何もかも人様のプラグインを使っていると後々のメンテナンスで痛い目にあいますし、下手をするとプラグインとともに共倒れって事さえありますので、プラグイン導入は慎重にした方が良いです。

特に企業サイトの運営にむやみにプラグイン導入は間違いなく害悪です。

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昔と今はかなり違っているけど自分にとってはあまり変わらない。

2022.02.27

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おはよう御座います🐔。
今日は暖か陽気になるそうですね。

ここ数年でネットの中にはかなり情報が溜まってきていると印象を抱いている方も多いと思いますが、実際、全ての情報をGさんやYさんなどで検索することは出来ないらしいです。理由は昔と今とは違うから、新しい情報にアクセス出来るようなシステムになっています。特に医療、IT技術などは昔はそうだったけど、今は変わったという事例が多くあるのでネットが始まったときに書いたようなものにはアクセスすることが難しくなっています。

唯一、お店サイトなどは昔ながらのサイトでも上位に表示されたり検索にヒットしないという事はあまりないです。このように分野によって情報の蓄積や上書き度合いは変わります。

レトロなサイトデザインまとめたサイトなどがあるかは知りませんが、あれば一部のコアなファンから支持を得そうですね。ただ、そんなレトロなデザインを見つけるのはかなり大変かなと思います。そんな感じでネットは広大です、過去の情報やサイトに辿り着くことが出来ることは年々難しくなってきています。もう一つ言えることは、昔と今では情報の蓄積量はかなりの差があります。

そのため、正確な情報に辿り着くのも難しくなってきています。真実かどうかを見抜くのは実際に体験するなどの他に、基礎を身につけることがこれから先、大事になってくると思います。基礎を身につけるとその概念（基礎）を元に正確な情報かどうかがある程度、自分の頭で思考でき判断することが出来るからです。なので、基礎を身につける事が大事になってきます。

トイウコトデ、昔と今はかなり違っているけどあまり変わらないでした。
追伸：基礎のアップデートも大事ですよね😌。

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サイトのデザインを一新しました、オリジナルのテンプレートです。

2022.02.26

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こんにちは、今日は気温も春陽気になるらしくて、明日はもっと暖かくなるようです。

そんな中で家でゴトゴトとWordPressのテンプレートを作成していました、このテンプレートは特に頑張ったところなどはなく、Ｂｏｏｔｓｔｒａｐを雛形みたいなものです。シンプルイズベストという事だけは気にしています。余計なモノは極力少なくしたつもりです。SEOなどはあまり意識はしていないのだけど、以前のリンク構造を一応意識しています。

因みにこのテンプレートは未完成ですので、時間が空いたときに改善していきます。完成しても提供するなどは今の所、考えていません。尚、Bootstrapは４系を使用しています、５系にそのうち変更すると思います。

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新さくらレンタルサーバーが昨日から使えるようになっている。

2022.02.17

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おはようございます、今日の朝は一段と寒さを感じました。

さて今日はレンタルサーバーの話です。タイトル通り新さくらレンタルサーバーが昨日から使えるようになっているので使用してみました😌。

処理能力は確かに早くなっている気がします、まだブログなどを取り扱っていないのでどこまで早くなっているかは計測できてはいません。何故、ワードプレスなどを使用すると表示速度が遅くなるのかという疑問を持つ人も多いと思います。答えは一概に言えないのですが。記事数が増えてくるとデータベース（保管庫）から記事を探し出すのが遅くなるという理由が第一に上げられます。その他、レンタルサーバー側の通信速度やデータベースの処理能力が遅い、レタリング能力が遅いなどいろいろな理由により表示速度が変わります。

レンタルサーバーを使用していたとき、TOPページなどは表示速度が早いけど記事ページになると遅いというサイトを見かける人もいるかと思います、これはキャッシュ（一時的保存）という技術を取り入れているからです。この方法を取り入れると良くアクセスするサイトは表示速度は早いけど、あまり参照しないページは遅くなるという事に繋がります。

ここまで話しましたが表示速度を本当に改善したい場合はレンタルサーバーをグレードアップさせるよりもサーバー側の通信速度を改善するのが一番手っ取り早く表示速度が早くなります。

プラグインを導入したり、画像を軽量化するなどの巷に溢れる情報で改善するよりか、サーバーサイドの通信速度を見直すこととサーバー側の処理能力を見直すことの方が断然に表示速度が早くなります。

因みに今日から自分が作った掲示板サービスを運用します、こちらでの告知はもう少し後になります。

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昭和かと思っていたら令和だった、仕事を納めは昨日でした。

2021.12.29

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昭和かと思っていたら令和だった。

高知県は昭和の伝統的な会社が多いと思います、なんせ高知県の社長さんの平均年齢は70歳だからです。年齢はあまり関係ないだろうと思いますが、あまりにも年齢が高いのは気になるところです。因みに、この間のオンライン面談でその事を知りました。それを知ったときは、いろいろと考えることがありました。高知県なので平均年齢は高いとは思っていたのですが、ここまで高いとは思っていなかったので、それを知ったときは衝撃的でしたね。

高知県はそろそろ世代交代の時期に来ているのかもしれません、上記でも書いたように社長さんの平均年齢が７０歳なので、そろそろ世代交代の時期にきていると思いますので、あと数年でガラリと変わるような気がします。

働かない日が一年ぐらいある人は、多分、普通の人とは感覚が違うのではないかなと思っています、自分では同じ感覚を持っていると思っているのですが、多くの考えが社会からずれているのかもしれません。一年ぐらい仕事という仕事をしていない自分ですが、ここ一年を総括したいなと思っています。

まず、ここは悪かったかなと思う点は、就職活動をもっと行えば良かったかなと思います。あまり就職活動せずにコードを書いている時間が多かったように思います、単発の仕事もあまり取れなかったのも残念なところですね、今年、取れた仕事は４件ぐらいだったと思います。こんなのでは一人では生活できません。来年はパートでも良いので何か仕事を始めようと思います、どうなるか分からないですが何もはじめないと好転しません。

良かった点は、よく分からないのですが投資や株などに関しては得意分野なのかもしれないなと思う点があった事です、なので来年からちゃんとした仕事をしながら収入の８割は投資へ回そうと思っています。一年、仕事をしていない期間があったのですが、何とかなったのは実家暮らしという事もありますが、引き落としなどは借金をすること無く自分の貯金などでやりくり出来たのは良かったと思っています。

来年の４月までに正社員雇用かパートでも良いので働けるように頑張りたいなと思っています。数撃ちゃ当たるではないけれど、いろいろと当たれば何とかなると思います、一番ダメなのは何しても好転しないと自分で思うことです、これは負が負を生むので、そういう考え方は辞めたほうが良いでしょう。

何とかなると思って前向きに生きている事が大事です、そしてあまりにもキャパオーバーになったら逃げたって良いことをいつも頭の片隅に置いておく事が大事ですね。人生、仕事のために生きているわけでもお金のために生きているわけでも無いのですからね。

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WordPressのapply_filtersを使うと便利ですよ。

2021.11.29

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明日（2021/11/30）は高知県は雨が降るそうです、冬の雨はあまり自分は好きではないです・・・。どんより曇り空よりかはマシですけどね。

さて「WordPressのapply_filtersを使うと便利ですよ。」というお話です、有名なプラグインにはapply_filtersが大体あるので、それを使ってプラグインに自分のオリジナル処理を割り込むことが可能です。では、 apply_filtersはどんな動作をするかと言えば、独自のフィルターを登録するときに使用します。

なので、add_actionを使って登録されている独自のフィルター名を参照することで外部のプラグインに変更処理を行うこと等が可能になります。

<?php apply_filters( $tag, $value, $var ... ); ?> 

<?php add_action( $hook, $function_to_add, $priority, $accepted_args ); ?>

apply_filtersとadd_filterがどういう物なのかを完結に説明しているサイトが有りましたので、リンクを記載しときます。

https://blog.z0i.net/2016/11/apply-filters-add-filter.html

余談：ある有名なプラグインのコードを読んでいて、自分がプラグインを作るときにもapply_filtersなどを記載しておくと開発者に使用していただける確率は高くなるなと感じました。

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マウスとキーボードが届いたので、さっそくレビューしたいなと思います?

2021.11.04

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先日、某アマゾンでマウスとキーボードを注文してたものが、本日、１１時頃に届きましたのでさっそくレビューしたいなと思います。

まずはマウスからマウスはロジクールの一番お安いマウス。レビューではコスパ最強とか書いていたけど実際使ってみると、まぁこんなものかなぁという感じですね。良いには良いのだけどクリックするときに若干カチカチと音がします。それが気にならなかったらOKって感じですね。自分の場合、マウスはあまりカチカチして欲しくないので若干気になるのでそこがマイナス要因かなと、次に悩んだ挙げ句に購入したキーボードですが、これが当たり?です。いやーなんか打ちやすいし、１０８０円（アマゾン会員）というお値段は何気にコスパ最強かなと感じました。

因みにこのキーボードにはテンキー部分がない奴なので、どうなのかなぁと思っていたけど、いやーこれはしっくり来る。会計とかしていたらテンキー部分がないと作業が非効率になると思いますが、プログラムコードを書くにはこのキーボードかなりベストだと思います。とても打ちやすいです。あとテンキー部分がないとマウス移動にも良いとYOUTUBEで誰かさんが言っていたのだけど、本当にそうですね！

スペースが出来たことによりマウスもストレスなく移動できます。今回の買い物は結構、正解でした。あとはお仕事先を見つけるだけだ?。在宅ワークとかかなり捗りそうです。

以上、現場からでした。

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Windows11を入れてみたよ。違和感、操作性どう？

2021.10.06

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朝晩は徐々に寒くなってきましたね。昨日は朝からフェイスブックで障害が発生しておりましたが自分は友達が一人もいないので特に問題なかったです。逆にツイッターで障害が起きるとちょっと困りますね、因みにフェイスブックの障害の原因は設定ミスだったらしいですよ。

さて、Windows11を昨日、メインのパソコンに入れてみました。自動アップグレードを待つことが出来なかったので人柱になりましたｗ。動かなくなったときは自分で対処しないといけないので、対応可能な方のみ、コチラのサイトで一足先にインストール（アップグレード）してみてください。アップグレードはそれほど時間はかからなかったのだけど、それでも30分ぐらいはかかると思っておいたほうが良いです。

Windows10からWindows11へのアップグレードは殆どのアプリ（ソフトウェア）は問題なく使用できると思います。今の所、自分が使用しているアプリで不具合は発生していません。アプリの設定も引き継いでいます。

Windows11ではビジュアル面やウィジェット機能の復活などがあるのですが、自分が使用して「あっ楽になった」と思う機能はWindows10でもあった仮想デスクトップが機能が簡単に使用できるようになった事ですね。新しいデスクトップという物がタスクバーにあるのでそれを押すと仮想デスクトップが新たに作れるのでとても便利です。あと大量のファイル管理が前よりも表示や検索が若干早くなったと思います。

以上、現場からでした。

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コロナゼロは無理だから賢い人はコロナと一緒と言ったんだろうけど。

2021.09.10

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一年前（2020年）にコロナゼロは無理だから賢い人はコロナと一緒と言ったんだろうけど、日本人はコロナゼロに頑張ろうとしているみたいですね。万能ワクチンか万能薬が開発されない限りコロナと一緒の生活を数年は送らないといけないのに、未だにコロナゼロに近づけようとしている。

後手後手の対応しているようでは、なかなか大変だと思います。世界はコロナと一緒（withコロナ）を模索している中、日本だけはコロナゼロに近づけようとしている。その理由はコロナ感染症が増えたときに、医療が圧迫されてしまう理由があるのだろう。それを解決するのに数年はかかるじゃないかなと・・・数年後にはコロナは収束してしまって後手後手が続くというのが落ちにならないためにも、革新的な対応を政治にはとってもらいたいですね。

今、日本に必要なのはトップダウンできるリーダーなのかもしれない。こういう時に必要なのは凄腕でワンマン的なリーダーでしょうね。単なるワンマンな指導者はいらない、その人が言っていることを守れば上手くいくそういう一頭地を抜く人ではないと駄目なのかもしれない。

そんな人、この日本では変わり者扱いされてしまいがちですけど・・・。たぶんこれからはそういう人材が必要になってくるだろうなぁって思います。

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継続は力なりっていう言葉と好きこそ物の上手なれが合致する人。

2021.08.20

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派遣からお仕事の紹介電話がかかってくる事は有り難いことなのだけど、派遣からお仕事は何かダーク感があったりする気がしてどうも一歩前に進めないでいます。そして今の歳から数年間、派遣で働いていて派遣切りにあったときに次の職業は今よりももっと見つからないだろうなって思います。そんなでフリーランスなのか無職なのかわからない位置にいます。

さて、TAKUYAさんという人をITエンジニアなら聞いたことがある人もいると思います。自分のブログでもちらっと紹介した人です、そして自分が一方的に憧れている人でもあります。やっぱ違うなというのは動画を見ていただければわかると思いますが、殆どのコードディングを補完機能を使っていないところなんかを見ると「あぁー」只々、凄いなと思います。ここまで出来るようになるには毎日（昔）、コードを書いている（プログラミングしている）からと好きこそ物の上手なれという事につきますよね。そして継続を惜しまない人はさらに高度な技術を身につけていくのだなと感じます。

動画を見て個人開発者になりたいと感じる人も多いと思います、そして単なるラッキーで個人開発者になれたんじゃなくて努力と失敗などを繰り返して今があるだなと思います。自分もなにか秀でるぐらいの突起した技術や能力を身に着けたいと動画を見てそう思う人は少なからずいると思います。自分で頑張るしかないよね。

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