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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

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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デフォルトではLaravel12にはapi.phpがないのでインストールが必要かも.

2025.05.15

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おはようございます.デフォルトではLaravel12にはapi.phpがないのでインストールが必要かもです.インストールが必要な方は下記のコマンドよりインストールください.

php artisan install:api

この頃、サーバー移行した時に何故かYosakoiのサービスが落ちてしまって最新のLaravel12を入れたりしました.本当はUPDATEで解決したかったのですが、それがライブラリを管理しているオートローダーが変になってしまって新規に入れ直して対応しました、因みにどうもサーバー上のファイルが物理的に壊してしまったようです.

ローカルサーバーではちゃんと動くのにサーバー上では上手く機能しないという超稀な事象に…

これを解決するには時間がかかりそうという事でLaravelのプロジェクトを作って今までのファイルを移植した形になります.

その時にLaravel12にはAPIファイルがないだなって気づいて昨日直しました.

因みにLaravel11から消えたそう🤔

明日へ続く

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置き配デフォルト

2024.04.11

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おはようございます、アマゾンの話ですが4月から配送ルールが変わったのか、配送が置き配に変わっていました.何も設定していなければ置き配が適応されるようです.先日、玄関前に置き配されていて困惑.

man person people car
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その日のうちにアマゾンの住所設定のオプションから置き配にしないに変更を行いました.これで次回からは置き配達されることはないと思います.

この件で調べたところ、2024年問題が絡んでそうですね、4月から運送業界の働き方が変わるため.アマゾンがデフォルトの配送ルールを変更した可能性は高そうです.これからは、置き配にしてなくてもその時間帯に不在の場合は置き配に強制的に変更される可能性もあります.何故、強制的に配送ルールを変えられるかは規約にそう記載されているからです.

明日へ続く.

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配列と乱数

2024.04.10

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おはようございます、配列の中からランダムでデータを取得したい場合はアレイランドがベストです.この関数の良いところは、指定回数が設けれているところです.デフォルトは1回に設定されていてintで返却されますが、指定数が1以上の場合は配列にインデックスが返されます.

自分の説明が分からない方用に、Geminiにも解説してもらいます.

PHPのarray_rand関数は、配列からランダムな要素(キー)を1つまたは複数取得する関数です。

array_rand(array $input, int $num_req = 1): mixed
  • $num_reqが1の場合: ランダムな要素(キー)
  • $num_reqが1より大きい場合: ランダムな要素(キー)の配列
https://gemini.google.com/

この関数を知る前は配列をカウントしてランダムを発生していましたが、array_rand関数を知ってからはこちらを使用しています.調べたところ他の言語でも同じ様な関数が用意されているようですね.

明日へ続く.

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ドッカー(Docker)でcronが動かない人たちへ。

2023.12.30

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おはようございます、ドッカー(Docker)でcronが動かない人たちへ、csentos入れててcronが動かない場合は一度、アインストールしてこちらをインストールしてみてください。

yum remove cronie-anacron
yum -y install cronie-noanacron

どうもデフォルトのcronie-anacronがDockerと相性が悪いみたいなのでcronie-noanacronをしてみてください。そうすると動くようになります。みんな大好きウブントゥの記事がネット上に溢れていてcentos系(AlmaLinux)を入れていたりする人の記事が無かったりするので記事にしました。

ちなみにDockerfileにこれを入れ込んだりするのも有りだと思います。大体の人はそっちで対応していると思います。

明日へ続く。

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Laravelでの.envファイルの重要性。 #重宝

2023.02.09

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おはようございます、laravel使っていますか?

Laravelでのenvファイルの重要性というタイトルに釣られた方、スミマセン🙇。

envファイルを使用すると、機能のONOFFなどに使用することも出来たりデフォルトで使われている通りDBの接続設定などにも使用されていますよね。

envの良い所はバックエンド側、フロント側ともどちらでも呼び出しが簡単なところです。下記の関数を呼び出せば値を取得することが出来ます。

config('app.name')

詳しく知りたい方はググるといろいろな説明が出てきます。たぶん、これがわかり易いかもということでリンクを一つ貼っときます。

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WPのapply_filtersとadd_filterの説明が難解に書いているサイトが多い事に🤬。 #php #wordpress

2022.09.28

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おはようございます、今月もそろそろ終わります🤔。

さて、来月から毎月一回しか投稿しなかったブログサイトを不定期更新に変更します。指針の変更にあたってブログデザインもデフォルトのテンプレートから無料のcocoonというテンプレートに変えました。

今までYOUTUBE動画URLを記載しているだけの投稿だったので、アイキャッチー画像等は無い状態でした。その為、テンプレートを変えるとノーイメージという画像が表示されるという事象が発生。これをプラグイン側で解決したかったのですが、独自の関数を多く使用しておりプラグイン側だけでは無理だということで、独自のアイキャッチー画像を処理しているコアの部分にapply_filtersを差し込み、プラグイン側でadd_filterで処理するという流れの対応を行いました。

apply_filtersというのはテンプレート側(他のプラグインでも可能)の関数の中に目印(付箋)を付けることが出来る機能(関数)です。
add_filterは目印(付箋)の部分の処理が走った時に、自分が作った処理を割り込ませることが出来る機能(関数)です。

※まずはカッコの中は読まずに理解してください😌。

巷では、これをややこしい例えで解説している所が多いのですが、それだけの話しです。今回、image-funcs.phpファイル(cocoon)の関数get_original_image_tagにapply_filtersを挿入し独自プラグインから呼び出して、ノーイメージの時にYOUTUBEのサムネイル画像を表示させるという事を行っていました。前、次ページのサムネイル画像は現在のページのサムネ画像が表示されるというバグはあるものの、ちゃんと跡のサムネ画像は変わっています。

サンプルコードを掲載します。ご参考程度に😌。

<?php
//オリジナルサムネイルタグの取得
if (!function_exists('get_original_image_tag')) :
  function get_original_image_tag($image_url, $width, $height, $class, $alt = null)
  {
    $html = '<img src="' . esc_url($image_url) . '" alt="' . esc_attr($alt) . '" class="' . esc_attr($class) . '" width="' . esc_attr($width) . '" height="' . esc_attr($height) . '" />';
    $html = convert_all_lazy_load_tag($html);
    $html = apply_filters("youtubeimage",$html);
    return $html;
  }
endif;
<?php
/*
Plugin Name: youtube image
Description: youtube image chg
Version: 1.0
*/
if (!defined('ABSPATH')) exit;
function youtubeimage_chg($imgurl){
    $url = null;
    if(preg_match("/(https:\/\/www\.youtube\.com\/watch\?v=[\-|_|a-zA-Z|0-9]{1,})/",get_the_content(),$matches)){
        $url = "https://img.youtube.com/vi/".preg_replace("/(https:\/\/www\.youtube\.com\/watch\?v=)/","",$matches[0])."/hqdefault.jpg";
        $url = preg_replace("/(src=\"https:\/\/.*no\-image\-[0-9]{2,3}\.png\")/","src=\"".$url."\"",$imgurl);
     }
     return $url?$url:$imgurl;
}

add_filter("youtubeimage","youtubeimage_chg");

余談:この対応はテンプレートが更新(アップデート)際にファイルが上書きされる可能性があります。その際にページが見えなくなるという問題を秘めています🙇。

著者名  @taoka_toshiaki

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セキュリティーソフトは要らない。デフォルトで大丈夫。本当!?

2022.01.13

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おはよう御座います。昨日はいろいろと忙しくてブログを書くタイミングがありませんでした。

さて、タイトル通り市販のセキュリティーソフトは要らない、Windows10移行ならデフォルトについているWindows Defenderで大丈夫だそうですね。わざわざセキュリティーソフトを買う必要はないような気がしますが、フリーランスエンジニアやITプログラマーなどは導入しておいたほうが良いという話を記載しときます。何故ならもしもしウイルスに感染した場合、セキュリティーソフトを入れていたけど感染してしまったという逃げ道(言い訳)が出来るからです。

【2023年対応】貴方はどれかを使っていませんか?今すぐ確認してください!ホントは買わなくていいです。理由を12分で簡潔に解説します。【セキュリティソフトの闇】

逆に何も対策していなかったら、責任を咎められることは避けられないと思います。其のためにも企業さんやエンジニアさんは導入しておいたほうが良いと思います。個人で使用する場合で個人情報やクレジットカードの番号、ID、パスワードを保管していない場合はデフォルトのWindows Defenderで大丈夫かもしれませんが、私は保証はしません。

あとは個人の判断で導入するかどうかは決めるべきだと思います、尚、何も入れていない場合はデフォルトのWindows DefenderをOFFにすることは、何も持たないで戦場に行くと同じことなので、必ずONにしてインターネットという荒野に出かけてください。

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.
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ちょっとした物。InstagramのAPI取得する

2019.10.05

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Instagram(インスタグラム)の画像などが取得することが出来ます。アクセストークンの取得の方法がわからない場合はぐぐってください。尚、APIのバージョンが、今後上がった場合は下記のコードは使用できなくなる可能性があります。ちなみにこのコード動作確認はしておりません。このコードを理解して使用できる人のみお使いください。
尚、画像取得数はデフォルト10にしています。プログラムではアクセストークンと20を渡しています。
画像URLはコメントアウトのところに入ってきます。※プログラムを可変してお使いください。

<?php
//Instagram
//https://api.instagram.com/v1/users/self/media/recent/?access_token=&count=
class instagram_api{
    public const url ="https://api.instagram.com/v1/users/self/media/recent/?access_token=";
    public function api ($access_token= "",$img_count =10){
        $url = self::url;
        return (object)json_decode(@file_get_contents($url . $access_token."&count=".$img_count));
    }
    public function obj_img($obj=Null){
        if(!is_object($obj))return false;
        if(!$obj->data)return false;
        foreach ($obj->data as $key => $item) {
            var_dump($item);
            // $item->images->standard_resolution->url
            // $item->images->low_resolution->url
        }
        return true;
    }
}
$obj = instagram_api::api("access_token",20);
instagram_api::obj_img($obj);

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が30代前半に書いたものです.

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映画、マネー・ショート華麗なる大逆転を観てきましたので #映画レビュー

2016.03.05

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映画、マネー・ショート華麗なる大逆転を観てきましたので感想なんかを残しときます。
映画を観る前にこの映画、実話とは思っていなかったので映画の冒頭にこの映画は事実を基にして作られたとか書かれていたので、いきなり興味度が上がりました。サブプライム住宅ローン問題によってバブル崩壊した内容をコミカルに描かれていて良かったと思います。

『マネー・ショート 華麗なる大逆転』予告編


そして、そんなバブル崩壊にマネーを稼ぎだしたアウトローな人物がいたとは驚きですね。
全体を通してテンポが良く飽きのこない映像になっていたと思います、だたストリー展開が早いので理解できない人がいる可能性が高いです。
簡単にいえばCDS(クレジット・デフォルト・スワップ)で稼いだという話です。公式ページに書かれている通りに暴落した時に保険金をもらう契約して儲けたという話というだけ理解していればそんなに難しい話ではないと思います。ちなみに社会派の映画なかではアウトローな映像作りになっているかもしれませんが自分は好きです。もしかしたら好き嫌いが別れる映画なのかもしれません。
最後にオススメ商品は水らしいですねw。
?

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が30代前半に書いたものです.

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び?え?てぃ?バッチ処理、えぇもう披露困憊です(´Д`)。

2015.01.21

Logging


 
バッチ処理ってモノは自分苦手です。生まれてこの方、バッチなんてものを触る機会がなかったのえぇもう披露困憊ですって言うのは嘘ですが、はっきり言って使い分けがイマイチなんですね。この頃、バッチ処理で出来ることはバッチで投げてあるべきだと言う事を認識しました。その方が処理が早いですからね。昨日、バッチ処理のボットさんと一悶着あったので綴ります。ボットと言っている割にはボットサービスを使ったボットかよ!とツッコミどころがありましたが、質問しているとそれなりにバッチ処理を理解しているかなと思ったので深く質問しているうちに自分の書いたバッチ処理が間違いに気づきました。
家に帰ってバッチ処理を見てみると案の定、javascriptの関数名をバッチ処理に書いていたというオチです。まさに何やっているだという感じです。
こういうのあまり参考にならないかもしれませんが掲載しておきます。あるホームページをIEブラウザを開いてある処理を実行したあとブラウザで閉じるというバッチです、今回はある処理に関してのコードは記載しません。尚、ブラウザを開いてから処理が終わるまでの感覚を5秒とします。
 

start "C:Program FilesInternet Exploreriexplore.exe" "https://google.co.jp"
timeout /t 5
taskkill /f /im iexplore.exe
exit

※デフォルトでIEが開く状態になっていないとブラウザは閉じません(´Д`)ので注意してください。
 

著者名  @taoka_toshiaki

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