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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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自分がガチ視聴している技術系のYOUTUBEチャンネルを紹介します．

2024.12.05

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おはようございます．自分がガチ視聴している技術系のYOUTUBEチャンネルを紹介します．

１つ目がムーザルちゃんねるです．このチャンネルは更新頻度はそれほど無いですが、技術のお話が結構良い感じです．知らないことを知ることもあります、とても良いです．

２つ目はプログラミングチュートリアルです．ここのサイトはフロント側のことを主に語っているサイトです．鬱病になって会社を辞めてしまった人が始めたチャンネルになります、今では寛解されたのかとても元気そうに見えます．

３つ目はninoさんです．こちらは更新が止まっていますがレベルを高めたい方が見ると良いかなと思います．ちなみに対象は中級エンジニアや駆け出しエンジニアさんが対象になります．

4つ目はプラスウイングTVさんのチャンネルです、毎日更新です．徐々に登録者が増えています．以前紹介した時からするとチャンネル登録者さんも増えています．このひと伸びそうなんだけど跳ねないのが不思議ですね😌．

５つ目はエンジニアさんとして一ファンのチャンネルです．devlifeチャンネルです、主に海外さんユーザーの方が登録者が多いみたいです、お話も英語で語っています．いぬさんが可愛いですねー👍️．

以上で自分が視聴しているYOUTUBEチャンネルでした．他にもこんなの知っているよというチャンネルがありましたら一言メッセージでも良いので教えていただければ幸いです．

明日へ続く

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休みの日はアクセス数が少ないのを打壊したい人いる！？

2022.11.04

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おはようございます、昨日は文化の日でお休みでしたね🫠。

アクセス数ゼロでも毎日のようにブログを書き続けて今のところ、二桁止まりですがアクセス数を維持しています。たまにプレビュー数だと三桁行く時がありますが、今はあまりですね～😗。

さて、そんな自分がアクセス数の増やし方を教えます。アクセス数を増やすには唯、流行の記事を追い求めるだけではダメです。未来を予想してその記事を書くこと。そしてまだ誰もその記事に付いて書いていない事が重要になります。

技術知見の二番煎じです、個人ブログでは検索サイトが拾ってくれません。なので、書くのはほぼ無駄です。たまに自分も書いたりしていますが検索にヒットすることは少ないです。技術知見を書くのなら出し惜しみせず、全力投球で書くことをオススメしますが、初学者への知見は書いても拾ってくれませんので、中級レベルの知見を書くことをオススメします。

上級者の知見は書いても無駄だと思っています。上級者ではないので分かりませんが、そもそも上級者になると論文やドキュメントで事が足りるから、わざわざそこら編を検索するという事は無くなるのではと思っています。

要約するとニッチな戦略で記事を書くべし！古い記事の上書き記事も有効😗

それらの事を注意して記事を量産すると徐々に記事を拾ってくれる確率は増えてきます✌。

尚、SEO戦略なんてブラックボックスのアルゴリズム＝重箱（ブラックボックス）の隅のホコリを見つけてこれは宝石だと喜び合うことだと思います。人工知能が文章を理解するよう事を見据えて、今から人が理解できる文章を書くことをオススメします😋。

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休憩時間は一人が良い理由は之だったのか？ #理由が欲しいのは人の性分。

2022.10.28

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おはようございます。出来ることから前に進める、今、出来ないこと、疲れる事は頓挫させる。自分を責めない。

さて、昔から昼休みは皆と会話することもなく、寝てた自分は別に人が嫌いでもないし仲良く出来ればしたいなと思っていましたが、人が思う以上にどっと疲れる身体なんだという事を最近、ツイーターで知りました。

グレーゾーンか発達障害なのか分かりませんが発達障害に当てはまる部分はあります。これが悪い事とは思いませんが、そういうのは特徴・個性があるという事だと思います。特に皮肉は自分は理解しにくい所で後から考えると皮肉を言っていたのかという事が後に分かる事が多いです。

その皮肉などが嫌がらせレベルになる事もあるのですが、そもそも皮肉や嫌がらせをするという考えが自分にはないので、相手の感情が正直な所わからないのです。

それが発達障害の症状なのかは分かりませんが、恐らくそういう事なんでしょう。相手の感情が分からないので対応するのも難しいのです。グレーゾーンと自分で言っているように全てが当てはまっている訳ではないのですが、半分ほどは何か自分に当てはまるなと思います。

自分は発達障害というと面談すらしてくれない会社もあると思います。なのでそれ程、酷くない場合は言うのを控えた方が良いじゃないだろうかと思いますね。そして寛容な社会へとか言いながら発達障害を受け入れない、障がい者への大きな賃金の格差があるのも変な話だと思います。

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素晴らしい曲と素晴らしいWEBサイト。 #cool #site

2022.10.10

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おはようございます。いきなり寒くなってきましたね🐙。

さて、素晴らしい曲と素晴らしいWEBサイトを紹介します。Ayako TaniguchiさんのWEBサイト、そして流れる曲も素晴らしいな、自分はこういうサイトを作りたいと思っていても、何処をどうすれば良いのか分からない。おそらくjavascriptかnode.jsなど動いているだろうなって想像は付くのだけど。

そうではないだよね。それは技術的な話で実際にそんな技術があっても、こういうのはセンスの問題が大きく伸し掛かるだなって思います。映像＋WEB＋音楽が全てレベルが高いサイトってあまり見かけない中、このサイトは秀でる才能の塊だと思います。こういうサイトを見ると自分も頑張ろうって気になります👍。

最後にリンクを貼っときます。

https://ayakotaniguchi.jp/

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人生、レベル２０～４５の方々。 #人生 #相場下落

2022.09.29

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おはようございます、このサイトのユーザー（訪問者）さんの年齢層はレベル２０～４５が多いそうです。特にレベル３０の方がよく見てくれています。有難うございます🙇。また、性別は男性が圧倒的に多いです、ここは女性が多かったらなと思う所がありますが、リアルと現状は変わりません(笑）🤔。

さて、自分は３０代後半から投資に興味を持ち出して今では証券口座をいくつか持っています。最初は株式投資などに興味があり、アプリで仮想投資（シュミレーション）などをして、どんなモノかを試してみました。本当に株を買い出したのは最近の話です💦。いま、日本市場も米国市場も下がっていますね、自分が思うのに緩やかにこれからも下っていくと思っていますが・・・未来は不確定です。

未来は誰も分からない。特に１０年後の相場なんて分からないし誰も予想できない、米国株、今後も成長すると言われていますが、それは過去の成長を見てそう予測しているのに過ぎなくて本当に成長するのかは誰にも予測するのは不可能です。

「未来は不確定」この頃、こう思う事がよくあります。株式相場に限らず自分の未来も分からないのです、明日の事を言えば鬼が笑うということわざがある通り、明日すら予測不能なんですね。８０％は平凡な一日になるかも知れませんが１００％断言する事は不可能です。それは未来は知り得ることが出来ないからです。

当たり前の話ですが、ほとんどの人は明日も同じような日が続くと思っているわけです。でも実際は違います、世界は徐々に変わっていきます。なので、１０年後の未来は変わっているのです。日々の少しの変化が未来を変える。

トイウコトデ、何が言いたいかと言えば、自分を変えることで未来は変わっていくという事です😌。何を言わんとしているか分かってもらえれば何よりです😄。

今日も一日頑張りましょう！

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英語学習用、サイトを構築中。基本自分用（お裾分け😌）

2022.08.05

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おはようございます。今日はウォーキングしてきましたよ。自分が歩いているのは超早期です（笑

さて、自分用に英語学習用サイトを構築中です（現在進行形）。主に単語を覚えるためだけのサイトです、毎日数十単語の入力しています。1800単語まで数日はかかりそうですが全部、手動で入れます。因みに自分が学習しているのは中学生レベルです。中学生の英語を網羅するには1800単語を覚えないといけないらしいです。その作業が終わって自分が1800単語を覚えたら次は高校生で覚える単語も別途ページを構えて作ろうと思っています。

因みにサイトはシンプルで自分にとっては効率が良い作りを追求しようと思っていますので、あまりごちゃごちゃしたサイトにはしないで、必要最低限の作りのサイトで運用しようと思っています。その為、広告などは貼らないです。また、Topページ（358tool.com）では今後、いろいろなツールを作っていきますので、TOPページではそのリンクと概要を記載していきます。サービスは自分が欲しいと思ったものを中心に構築していきます、尚、広告を貼るサービスもありますので悪しからず！

では、今後とも宜しくお願い致します🙇。

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sonyの🔗LinkBuds sを購入しましたのでレビュー。

2022.07.18

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こんにちは、数日前にsonyの🔗LinkBuds sを購入しましたのでレビュー記事を残しときます。

まずは音質かと思いますが音質は思ったよりも良いですね。自分はwh-1000xm4も持っているのですが、素人には悪くない音質感を感じます。まぁでもwh-1000xm4の方が重低音は半端ないですけどね。それに比べると劣りはするものの、全然不満のないレベルです。コンパクトなのにこのレベルの音が出るのは良いじゃないかなお得感はありますよね。

歩いてながら視聴はある程度、音を高くすることでゴワゴワ感は感じなくなります。ただ、走ったりするとゴワゴワ感を感じるので、やはりスポーツする人には骨伝導やインイヤーイヤホンの方が断然良いという印象でした。

自分もスポーツする時にも使用したいなって思っていましたが、そこは他のイヤホンでカバーします。

まとめ：普段使いにはとても良いお買い物をしたなって思えました。買ってよかったです！

あっノイズキャンセリング機能などは普通に良いレベルです😌。

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映画、キングダム２遙かなる大地へを観ましたよ。

2022.07.15

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映画、キングダム２遙かなる大地へを観ましたよ。漫画、キングダムを観ていると結構、再現性が強いのかなって思うだけども、どうも自分は合わない気がします。でも映画としては成立していたと思いますし、そして何より日本でもこういうエンタメ映画が作れるようになったのは、凄いことだよなってヒシヒシと感じます。

日本がこういうエンタメ作品を作れるようになった今、映画の本場のアメリカではVFXが現実と区別が付かないぐらいレベルアップしていて、そろそろ人が演技しなくても良い時代になりつつあります。

まとめ。映画、キングダムの実写版は１と２ともよく出来ていると思います、このキングダムという世界観が受け入れるかどうかで実写版キングダムの評価が変わっていきそうですね。

キングダム３も観に行こうと思ってます◎。

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デベロッパーコミュニティサイトがありますよね。

2022.04.06

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おはよう御座います。

デベロッパーコミュニティサイトがありますよね。日本ではQiitaを知らないひとはエンジニアではないとも言われています（嘘ー）😌。それぐらいQiitaはエンジニアとって認知度の高いサイトです。海外ではdev.toを知らずしてエンジニアを語れないと言われているかも知れません。

Qiitaも昔は初心者向けの投稿が多かったのですが、この頃は中級レベルや上級者に向けた発信をするユーザーも増えてきて、メンターのいない自分にとってはとても大事なサイトになりつつあります。自分の場合、上流工程の経験が全然ないとくに資料作りなどは最低レベルなので、そこのレベルアップしたいなって思っています。設計を作らず開発工程ばかりしていたので、転職活動にはとても不利な気がします。ここらへんを改善できればワンランクアップした仕事につけるかも知れません。転職活動はしていませんが、一般的にはシニアエンジニアは上流工程に就いていることが多いですね。ちなみに３５歳引退説は今では何処吹く風だと思っています、現役、シニアプログラマーは結構な割合でいます。

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コードを見れば大体の技術レベルが分かるは本当？しかも、性格も分かる場合がある。

2022.02.07

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おはようございます。今日の朝も寒いですね。。。

朝からcode.orgの動画を見ていたら日本もアメリカもITエンジニアの割合はあまり変わりないみたいな事を知りました、そしてアメリカでも子供たちのなりたい職業１位でもないみたいです。

さて、コードを見れば大体の技術レベルが分かるは本当？しかも性格も分かる場合があるですが、ソースコードを見ると其の人の技術がわかり、変数の名前付けとかで性格もある程度分かってしまったりします。そしてバージョン管理、ファイル管理で仕事に対する姿勢までもが分かってしまったりします。

なので・・・日頃からご注意ください。自分の場合、Githubのコメントなどを見るとこの人は適当な人なんだなぁって事が分かってしまうかもしれません。唯、仕事に対する姿勢は少し違うかなっていうのはあります。

仕事になるとファイル管理やバージョン管理もこの頃はちゃんとするようになりました。やはり整理整頓は結構大事な要素です。ファイルがどこにいったんだろうとか検索しないでも良いように管理することは大切なことです。昔はごちゃごちゃなファイル管理をしていましたけど（反省）😣。

因みに私生活で使用するパソコンのフォルダ整理は全然ダメダメですね。整理しようと思っているのだけどフォルダやファイル数が多くて大変な感じです（負の遺産が多いです）。

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NewsPicksのSNSアイコンの配置が気になるのは自分だけではないと思うのだけども？

2022.01.25

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高知県ではどんより曇り空の朝で若干テンション下がりますよね。今日も良い仕事に出会えれば良いのになと思っています。

さて「NewsPicksのSNSアイコンの配置が気になるのは自分だけではないと思うのだけども？」というタイトル通りSNSアイコンの配置がとても気になります。SNSアイコンの配置が縦並びになっていてそれも微妙に重なっているのですね😌、これで良いのか分かりませんが自分が勤めていた会社だったらリリース前に誰かが異論を唱えるような問題かと思います。

ニューズピックスのコーダーさんで、こんなレベルの仕事しているのかと幻滅してしまいますね。これでお給料を貰っているのかよとやるせない気持ちになります。この見栄えの修正対応はそれほど難しいものではないと思いますが、中のコーダーさん、気にしていないのか昔のブランチを使用して書いているのかよく分かりませんが、早く直してほしいものです、凄く気になります。

因みに自分は過去に負の遺産を何個か投入して会社を辞めていますが負の遺産の殆どは上の指示通りの仕様です、一番ひどいのはログが永遠に残っていくという仕様です。

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今年のブログ合計収入はどれぐらいあったのか、ご報告です。

2021.12.22

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塵も積もれば山となるという言葉が身にしみます。このサイトでのブログ収入の合計金額はお高い専門書が一冊買えるぐらいの金額です、ですがGさんの振り込み金額には達していません。このまま、同じような収益状態だと再来年あたりに自分の口座に振り込まれるだろうなと思います。

ブログで生活出来る人やショッピングサイトなどで生活出来る人これは才能です?。普通の人には出来ません、特に今からはじめて生活出来るレベルまでに到達できる人は凄いなと思います。それぐらい今は難しくなっています、広告も打たずにサイトの情報だけで毎日、１万ビューのアクセスがあるサイトは凄腕だと思います、それは凄くレアな情報かとても価値のあるサイトを発信しているサイトだと検索エンジンからお墨付きを得たことになるからです。

昔はサイト数がそれ程多くなかったので、SEO対策をすれば何とかなった時代でしたが、今は、生半可なSEO対策ではアクセス数は伸びません。競合も多いので中々、大変です。

ブログやショッピングサイトを立ち上げてもクリックされない購入されないというサイトのほうが大半です?、特にショッピングサイトは無謀だと思います、自分で宣伝もしないで物は売れない時代です。だから、ソーシャルを駆使して皆、営業をしているわけですね。それでも売れない時代です、これから先、ブログやショッピングサイトで一発当てようとしている人達に自分がアドバイスを送るとしたら諦めなさいと・・・。

ちょっと脱線、これから先は個の時代になります、個の時代はとても大変な時代だと自分は思っています、今までの働き方は徐々に企業の都合のよいシステムに置き換わっていきます。個の時代はイコール、能力主義の時代だと思っていて能力がなかれば切り捨てられる時代になると思います。なので、若い世代の方はかなり大変な時代を生きていかないといけなくなると思っています。誰かがこの国は一億総貧困社会などと言ったようにこれから先、中々、厳しい社会になっていくと思います。

これから先は日本だけでは生きていけなくなるので、海外で働く日本人も増えていくと思います、日本は外国人を雇う側から、外国人に雇われる側に変わっていくと思います。なので、これから先、英語が話せない人は中々、大変な時代になると思います。

広告収益の話から今後の日本の話まで飛躍しましたが、これから先、ネットで競争し合うよりニッチな市場を見つけて戦うほうが余程良いと思います。中々、大変な時代ですよ?！

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英字配列のキーボードに鞍替えしました。それとネットフリックスも。

2021.12.14

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今までエレコムのキーボードを使用していたのです、安い割には打ちやすいキーボードでしたが一つ難点といえば、マウス操作時にキーボードにマウスがよくあたるという問題がありました。その問題が結構嫌だったので、思い切って英字配列のコンパクトなキーボードに変更しました。

カチカチと打鍵音はするものの職場ではないので、別に良いかなと思っています。唯、カチカチの打鍵音は気になる人は気になるレベルを遥かに超えています。なので静音のキーボードで購入するほうが良いかもしれません。

自分は少し気になるものの、今はこれで我慢します。仕事が決まれば新しいキーボードを購入するつもりでいます。

あと英字配列のキーボードに変える事にしたもう一つの理由はプログラミングする時に；：や｛｝などが｜打ちやすいという事があげられます。これを解消するにはWindowsのキーボード設定を英字配列のモードに変えるだけで良いのですが自分の場合、英字配列のキーボードの配置を覚えていないので英字配列のキーボードを購入して覚えようと思ったのが２つ目の購入理由です。

話変わってネットフリックスを復活させました、来年の２月ぐらいまでは有料会員でいようと思います、その後、どうするかは考え中ですが・・・?。

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5000日後の世界を読んで、印象的に残ったところは！！

2021.11.24

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5000日後の世界を読んで、印象的に残ったところは後半じゃなくて実は前半や中盤辺りに多かったような気がします。最後の15％の内容はコラムや要約や翻訳に関わった人が彼（ケヴィン・ケリー）の素晴らしさを語った内容になっていたので・・・。

印象的に残ったところは全てTweetしてシェアしていますが、その中でも「AIによる自動翻訳が同時通訳レベルにまでなったら、どんなことが起きるでしょう」という問いの彼の回答が印象に残りましたし、自分も合点がいく内容になっていました。AIの進化の延長線上にあり数十年後にはあり得る話（AIを介して同時通訳）だと感じました。今は翻訳サービスで恩恵を受けるのは英語圏の人だとひろゆきさんの本でも書いていましたが、今後、数十年でケヴィン・ケリーさんが言っているような世界になり同時通訳がAirPodsなどを介して出来るようになると世界がかなり変わると思います、特に働き方に国境の壁がなくなり色々な人々と働けたり、コミュニケーションが出来る世の中になると、世の中凄く様変わると思えました。

他にも自分のタイムライン上にシェアしている物があるので2021/11/22~11/23のTwitterのつぶやきを追って見てみてください。培養肉や暗号通貨などの節もシェアしています。

最後に読んでいて思ったのがミラーワールドはまだ先の話かなとも思いました、いづれ訪れる未来であることは確かかもしれません、ですが5000日後ではないと自分は思っています。そしてミラーワールドを築くのはケヴィン・ケリー曰くGAFAではないと予言していますが、自分はスマートグラスの先にミラーワールドがあると思っています、なので今年、フェイスブックから社名変更したMeta社がミラーワールドを築くのかもしれないと思っています。何れにせよ、本を読むとミラーワールドの世界はいづれ訪れる未来なのだと想像できます。

この本は電子書籍で読むと1000円以下で買えちゃうですが読んでいていろいろと未来が想像できて楽しくなりましたね。ホントに未来は希望にあふれている?！！読んで良かったです?

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ネット常識力は神レベルでもない。知らないことのほうが多いかも?

2021.10.11

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今日は雨が降っています。高知県は結構な雨ですね…。自分は雨音が好きなので全然良いですけど雨が嫌いな人にとっては憂鬱な一週間になるかもしれませんね。

さて、昨日と今日はお国の偉い人が決めたデジタルの日です。Yahoo!でも何やら全国統一ネット常識力模試試験が開催されています（10月31日まで）。15問正解出来たら神の称号がもらえるですが、問題が簡単なのか自分が一般人より知っているのか分かりませんが、全問正解でした・・・。

自分でも神の称号がもらえるので、駆け出しITエンジニアさんも同じく神の称号を貰えるはずです。貰えなかったら逆にITエンジニアになる道のりはカナリ遠いかもしれないと思いますが諦めないでください。こんな事があるので・・・。

先日、プロフェッショナルでANAのグランドスタッフさんの回を見ました、彼女は新人研修の時に受けたテストは最下位でしたが、今ではみんなを率いるプロフェッショナルな女性になっています。人生ってわからないですよね、本当にそう思います。こういうのを塞翁が馬っていうですかね、新人研修のテストは最下位でしたが、それがきっかけで彼女は人一倍努力したんだと思います。逆に最下位にならなければ違った道になっていたと思います。なので、道のりが遠い人こそ、努力していれば道が拓けるかもしれないです?。

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Laravelって難しいのか、分からないレベルなので、まだまだ使いこなせていない。

2021.09.28

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派遣の方からお仕事の紹介電話がありましたが、営業系の仕事なのでお断りしました。紹介電話があるという事は有り難いことです、本当に。紹介電話もならない人もいる中で何故かよくお電話を頂きます。

さて、開発者ならLaravelってご存じの方も多いと思いますが、ざっくりいうとPHPのフレームワークです。フレームワークって何！？、フレームワークというのはMVCで構成されたものを指します。この頃、Laravelを触ってカートシステムをざっくり作っていました。いま、少し放置気味ですが・・・。使用していて思うのはLaravelの一番業務で触りたくないのはデーターベース周りだなと思っています。

マイグレーション機能があるのでロールバックとかも簡単ではあるものの、それでも触りたくない部分です。

あとのコントロール部分などは開発者なら触らないといけなるだろうけど、そういうのは良いですよ。因みに今は一人で開発しているのでMVC全部、自分が担当していますが本当ならビュー部分はフロントエンドエンジニアさんが担当する部分なんでしょうけどね。

ある程度、触れてまだまだ自分は使いこなせていない感があるし、知らない機能なども当然あるわけだけどカートシステムだけは完成させたいなと思っています。完成したあとどうするか考えます。

因みにLaravelで良い所はいろいろなライブラリが存在し一から作り込まなくても良いところですね?

ソーシャルログイン機能などもお手軽で導入できたりします。

そしてLaravelのラの字が理解できたら他のMVCも理解することが容易です、MVC概念はどれも変わりないのでどのフレームワークを勉強しようかと悩んでいるのなら、その言語で一番、使用率の高いフレームワークを学ぶことをお勧めします。

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これからプログラマーになりたい方にお薦めするITエンジニア動画。

2021.06.03

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これからプログラマーになりたい方にお薦めするITエンジニア動画はこれだけですね。初心者向?に丁寧に解説している動画は巷にはあるのだけど、あれだけでは正直なところ現場で挫折してしまうと自分は思います。無料で結構深堀りしてプログラムの事を解説している動画を見かけたので紹介します。因みに自分は流行っているからプログラマーになりたいという方を応援はしません。何故ならプログラマーってそんなに楽な仕事じゃないからです。好きじゃないと続かないと思います（プログラミングは誰でもできるは嘘です）。

この人が解説しているプログラミング解説動画は結構イケてると思います。因みに彼の言っているプログラミング入門動画が理解できない方はエンジニアには向いていない可能性大です。こういう喋りをする人はエンジニア界隈では多くいますし、そういう環境なんです?。そして何より基本的な入門動画ですからね。これが分からないレベルでは現場ではついていけないでしょう?。

チャンネル登録はこちらから
https://www.youtube.com/channel/UCHxqQ8bUg5F2GW79D_DvSjQ/featured

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FF14をプレイしています。土日祝の朝頃から

2021.03.28

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先日からFF14をプレイしています、まだFF14の中でもソロです、ヘルプしてくれる人もいないのでレベル1のモンスターを狩ってレベル上げをしています。キャラ名はSakurai zinと名前付けしてサーバーはMANAのHadesで活動中です。

フリープレイですが30日間の体験が終わってもゲーム（ファイナルファンタジー14）を遊びます。でもやっぱソロはあまり面白くないのでヘルプしてくれる人がいれば、声掛けて欲しいです?。リアル友はあまりゲームしない人が多いので告知した次第です。以前もFF14プレイしていたのですがいつの間にか辞めてしまいましたが、誰か仲間が入れば続けていけるかと思います。なのでよろしくです。本当はリアルの知っている人とプレイしたいのですけどね?。

因みにここらへんで狩りをしたり座り込んだりしています。座っているときは他の作業をしている時です。声をかけてくれても返答できないかもですが後から声掛けします。まだフリープレイなのでモーグリの機能などは使用できません。なお、レベル10になれば狩るところが変わっていくと思います。

追記：倦怠感があるときは休んでます。

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Aya Sato YOUTUBE ch

2021.01.17

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数年前にブログで取り上げたことがあるかと思います。AyaBambiとして活動していたAya SatoさんがYOUTUBEチャンネルが出来ていました。キレキレダンスも進化し続けています。才能ある人が努力するとやはり凄いな。キレキレのレベルが違います。あと自分の見せ方が上手いなと印象です。

これはダンスもあるのだけど、映像を手掛ける人のセンスなども影響してくるのだと思いますが、昔も今も一貫したキレキレなカッコよさがあります。コロナ禍で表現者は大変だと聞きますが頑張って乗り切って欲しいものです。

チャンネル登録はこちら
https://www.youtube.com/channel/UCdlKYxgQ-mAOp9-9GjOWW6w

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そうなんだよなぁそうなんだよ、英語がなぁ。うんうんと頷く。

2020.12.27

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そうなんだよなぁそうなんだよ、英語がなぁ。うんうんと頷く。レベルになりたい。

英語ができない日本人はいっぱいいる、じぶんもその中のひとりで、全然英語ができないのだけど、コレを見ていると英語喋れてある程度、英会話や英語を読み書きができると世界は広がるだろうなと思った。とくに、ITエンジニアは英語は大事になると思う、全然出来なくても大丈夫だけど、世界は広がらないし壁ができると思っている。どんな壁かといえば変数名の名前付けから、英語のドキュメントやリファレンスを理解する速さがかけると、最初は同じスタートラインに立っていた同期ともかなり差が出る。

これからは間違いなく英語が大事だと、何度も言うけれど英語は大事です。これ意識高い系というより、将来英語が分からなかったら仕事につけない時代にこのままなるだと。日本人の人口が減少していき、外国人を受け入れを続ければ結局そうなるだと思う。そして、特にITエンジニアとしては生きていくには技術的な勉強も大事だと思うけど、基となる英語は大事な要素になるし、そのうち委託するより海外から受託する側に変わることが必ず来るだろうと思います。

いま、じぶんはどうやって英語を苦労せずに覚える良い方法はないか探しています、日本語がまぁまぁ喋ることができるのだから、英語もまぁまぁ出来るようになると思っています。「思うは招く」です。出来ると思えばそうなるだと自分は思います。

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すきま産業。

2020.12.09

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すきま産業、簡単に言うと車輪の再発明かニッチ戦略だと思って頂ければよいのかな？?、世の中にはいろいろな会社がある、世の中の流れに上手く乗れる産業が生き残り乗れなかった会社は倒産していく。悲しいけどそれはこの567の時代でも同じです。

にっちもさっちもいかなくなる会社が結構増えてきている反面、いま、売上が上がっている産業もあり、また新たなサービスも生まれてきている。

来年あたりから、567が終息していき2?3年で567はインフルエンザレベルになるだろう。そうなるとニューノーマルなんて必要なくなりノーマルな時代が来ると思います。日本ではデジタル化に官民連携して進んでいます。たぶん、この流れは加速します。

どんな企業にもIT人材が必要になる時代へ、世の中シフトしていくでしょう。アナログからデジタルへ。それは良いことでもあるけど悪いこともあります、例えば仕事の効率化によるリストラが必ず起きます。規則正しいこととルールが存在する仕事はとてもデジタル化するのに適してます。

簡単なものならば、数ヶ月で構造をデジタル化することが出来るでしょう。そういうデジタル化を取り扱うプラットフォームの企業が必ず現れます。そして近い将来、そのプラットフォームはクラウドサービスとして成り立つと自分は思っています。

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英語ができない人が思う英語の大切さ。プログラミング編。

2020.11.16

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自分は英語ができない人の中に入る、まじで英語がわからないのでプログラミングでエラーにぶち当たると対応できないと思われるかもしれませんが、プログラミング歴が長いので何となく書いていることがようになってきている。訳せるわけではないが、何かわかるだよな、英語の記事もなんか書いていることがわかるレベル、たまに翻訳アプリに頼ることもあるけれど、何となく冷静に見るとわかるレベルになりました。

英語がわからないとプログラミングの上達できないかと言えば違うけれど、確かに彼の言っている通り上達には関係する。なのでやはり英語がわからなければ英単語を覚えることから始めると良いかもしれない。あと、英語に限らずだけど学ぶことを辞めたら、IT業界ではやっていけれないぞ！っと思います。日進月歩に技術が次々とでてくるのに勉強していなかったら、結構大変です。

あと、概念が理解できない人や部品から組み立る創造性も必要になります、そこら辺はセンスの問題かもしれない。

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ipad proが見てたら欲しくなる。

2020.10.23

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凄いな、まるで魔法のように絵が完成されていく。そして見ていると自分でもなにか描きたいなと思えるようになってくるの不思議な動画。

ここまでのレベルに達するには相当な絵を書いていないと出来ないと思います、手にサポーターしているから何となく分かるかもしれないですけどね。

昔、じぶんは絵を描くのが好きで絵ばかりを毎日毎日、描いていた時期がありましたが、いまはプツンとやめています。

ある程度の絵が描けるまでX期間かかるとして、それをプツンと辞めてもまた、同じレベルの絵は描けます。なんか感覚的に手が覚えているのです、自転車に乗ってなくても乗れるのと同じ感覚ですね。

「いいね！」チャンネル登録はこちら
https://www.youtube.com/channel/UCA1ZyvPnZ1D-3xlpCM6-CrQ

チャンネル登録者数は多かったけど動画見ていると「いいね」と思ったので紹介しました。基本的に自分のブログではこれから伸びそうなYOUTUBERを紹介するつもりでいます。紹介後、チャンネル登録者が増えていって大化けする場合があります。そこらへん、御理解お願いします。

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