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AI時代のマーケティング激変に備えよグーグル検索の60％がクリックされない

2025.07.05

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おはようございます.先日、自分が言っていた事は間違いなかったんだなって下記の動画を見て思いました.これから先、SNSとAIを駆使しないと集客出来ない時代になるということですね.要するに検索というものは廃れていくということです.最後にサイトとして残るのはユーザーが体験出来るサイトしか残らないような気もしています.

動画を内容をGeminiに解説してもらいましたのでマーケティングしている人は必見だと思います.

HubSpotのCEO、ヤミニ・ランガン氏が語るAIがビジネスに与える影響についての要点は以下の通りです。

AIの現状と影響

• AI開発の中心はサンフランシスコで、OpenAIやAnthropicがLLMの主導権を争っています [03:54]。
• AIは人間の仕事を「拡張」するものであり、一部の職種では人員削減に繋がる可能性もありますが、営業や開発のように生産性向上により、より多くの人間が必要となる職種もあります [06:30]。
• AmazonやMicrosoftもAIによる効率化と人員削減に言及しています [05:53]。

HubSpotにおけるAIの活用

• HubSpotは2023年にAI中心の製品ロードマップに転換し、社内でもAIを積極的に導入しています [09:50]。
• カスタマーサポートでは、ティア1のサポートチケットの約50%をAIで解決し、人員を維持しながら顧客ベースを拡大しています [10:56]。
• 営業では、AIを活用してアカウント調査、メール作成、会議設定を自動化し、数万件の会議設定に成功しています [11:48]。
• マーケティングでは、AIでウェブサイト訪問者の意図を分析し、パーソナライズされたコンテンツを提供することで、コンバージョン率を80〜100%向上させています [13:26]。
• ヤミニ氏自身も、ChatGPT、Claude、GeminiなどのAIツールを個人的に活用しているとのことです [14:10]。

AIによる検索とSEOの変革

• Google検索のAI概要が直接回答を提供するため、従来のSEOは通用しなくなりつつあります [17:09]。
• 人々がGoogle検索だけでなく、ChatGPTのようなLLMから直接情報を得るようになっているため、ウェブサイトへの訪問者数が減少する可能性があります [18:02]。
• 「AI最適化」という新しい分野が台頭しており、AIが特定の質問に回答できるようにコンテンツを最適化することに焦点を当てています [18:47]。
• HubSpotは、ブログトラフィックの減少に対応するため、ポッドキャスト、メールニュースレター、YouTubeなど、多様なチャネルへのコンテンツ戦略を拡大しています [21:07]。

AIによる営業とカスタマーサービスの変革

• 営業: AIは、アカウント調査、メール作成、デモ準備など、営業担当者の非対面業務の多くを自動化できます [24:22]。
• AIは、通話やメールの記録から自動的に顧客情報をCRMに取り込み、パーソナライズされたメールのドラフト作成などを支援します [25:32]。
• AIは営業における「人間的なつながり」を強化するものであり、置き換えるものではないとヤミニ氏は考えています [28:00]。
• カスタマーサービス: AIはティア1のサポート質問に最適であり、顧客満足度を維持しながら迅速な問題解決を可能にします [29:33]。
• HubSpotの顧客は、AIエージェントによって平均52%のチケット解決率を達成しており、中には80%を解決している顧客もいます [30:56]。

この動画は、AIがビジネスのあらゆる側面に深く浸透し、企業がその変化に適応する必要があることを強調しています。

トイウコトでやっぱりこれから先はECサイトやアンサーサイトはかなりダメージを受けてくると思っています.逆に影響を受けないのはBtoBのサイトなのかも.

明日へ続く

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英語学習にお金を使うように考えを変えます.今まで何度も

2025.07.04

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おはようございます.英語学習にお金を使うように考えを変えます.今まで何度も挫折してきた英語学習にお金をかけようと思っています.自分が望むものはサブスクでスマホやPCで勉強が学べるものです.

そういうものを考えたときに浮かぶのがスタディサプリです.スタディサプリみたいなアプリが他にもないのか調べてみました.

自分で調べるのは面倒なのでGeminiさんに調べてもらいました、下記が返答結果になります.

スタディサプリ以外にも、オンラインで学習できるサービスはたくさんあります。対象年齢や学習内容によって様々な選択肢があるので、ご自身の目的やレベルに合わせて検討してみてください。

いくつか代表的な類似サービスやカテゴリーを挙げます。

大手予備校・通信教育系のオンラインサービス

• Z会: 小学生から高校生、大学受験生まで幅広い層に対応した通信教育の老舗。映像授業と丁寧な添削指導が特徴です。
• 進研ゼミ: ベネッセが提供する、小・中・高校生向けの通信教育。タブレット学習やAIを活用した個別最適化された学習が強みです。
• 東進ハイスクール在宅受講コース / 東進オンライン学校: 有名講師による質の高い映像授業が特徴。大学受験に強いです。
• 学研プライムゼミ: 高校生・浪人生向けのハイレベルな映像授業が中心。難関大学対策に特化しています。
• 河合塾One: 河合塾が提供するオンライン学習サービスで、短時間で手軽に学べるコンテンツが特徴です。

AI学習・個別最適化に特化したサービス

• アタマプラス (atama+): AIが生徒の理解度に合わせて最適なカリキュラムを生成し、個別指導のように学習を進められるサービスです。塾や学校への導入も進んでいます。
• すらら: AIが生徒の学習状況を分析し、最適な問題を提供。特に苦手克服や学習習慣の定着に力を入れています。無学年式なので、さかのぼり学習も可能です。
• スマイルゼミ: タブレットを活用した小・中学生向けの通信教育。AIが学習状況に合わせた問題を出題し、定着を促します。

資格取得・ビジネススキル系のオンライン学習サービス

• Schoo (スクー): ビジネススキルやITスキルなど、幅広い分野のオンライン授業をライブ配信や録画で提供しています。
• Udemy (ユーデミー): 世界中の講師が様々な分野の講座を販売しているプラットフォーム。買い切り型で、セール時には大幅割引もあります。
• スタディング: 簿記やITパスポートなど、資格取得に特化したオンライン講座を多数提供しています。
• ユーキャン / ヒューマンアカデミー / 資格のキャリカレ / フォーサイト など: 各種資格取得に特化した通信講座を提供しています。

その他

• N予備校: KADOKAWAとドワンゴが運営する、高校生向けのオンライン学習サービス。多様な講座やプログラミング学習もできます。
• Classi (クラッシー): 学校で導入されていることが多い学習支援プラットフォームで、学習動画やドリルなどが提供されます。

自分で調べるより本当にチャットAIで調べたほうが早いですね便利です、ちなみに生成AIに勉強を教えてもらうという方法もあるようです、自分もある程度身についたらそういう方向にシフトしていくつもりでいますが、何せ土台がガタガタなのでお金をかけて勉強をしようと思っています.

明日へ続く

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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.

明日へ続く

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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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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.

明日へ続く

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全国各地の漁港データをJSONデータ化したお話🦾。#php #map

2022.12.07

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おはようございます、昨日は晴れていましたね☼。

そんなお天気な日に漁港座標データXMLをJSONデータ化しておりました。国土交通省のデータを加工しJSONデータに加工するのはそんな難しい問題じゃないかなって思っていたのですが、データが重たい、中身のXMLデータは名前空間使っているなどという面倒くさい仕様になっておりました。名前空間の対応は、こちらのQiitaの記事を参照してほぼコピペで自分のコードに追加しました。

だた追加しただけでは、あんなツイートしたJSON構造にならないので細工しています。自分が必要なのは漁港名と座標軸だけなので、これだけで良い感じです。

preg_grep("/".$val->{"@attributes"}->id."/",$name);

因みにXMLファイルが重いので自分はデータを分割しました（エラーが出力されるので）。php.iniの設定は変えたくなかったので分割と加工をしたわけです。座標データと漁港名に分割して上記のコード等を使用しJSONファイルを出力。このJSONコードを元にオープンストリートマップ（OpenStreetMap）とかでサービスを作ることが出来ますが、このデータは非商用なので使い物にならないかな…🤔。データの販売等や二次配布は禁止だけど、データ活用は禁止していないように取れるので詳しく調べてみます🙄。

追記：都道府県を追加してみました。

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あるアプリをja>>enに対応したお話。 #translation

2022.11.16

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おはようございます、運用資産が爆上がってほしいこの頃です🫠（まぁ上がってるでは意味がない。）。

さて、そんな中、稼ぎ頭のあるWEBサービスを英語圏に対応させました。英語力は全然無いのでGさんの翻訳機能を使って静的サイトを構築してurlパラメーターで日本語サイトと英語圏サイトにわけているという感じです。何故、英語圏にも対応させたかというともっと収益化したいから。

それに尽きるですけどね。日本の市場だけ狙っていても多分、ココから先上手くいかないだろうなって思っています。英語がわかれば英語圏のお仕事を取れたりすると同じ考えです。

今はリモートワークで海外のお仕事を取れる時代になっていて、コネクションさえあれば日本にいて海外のお仕事を取れたりします。そして今は円安。ドルでお給与もらって円に変えても利益がある状態です…。

これから先もこんな感じが続くかと思います。なので、自分は英語駄目駄目ですけど、英語が分かる方や喋れる方はとても優位なポジションになると思っています。

日本はもう後退国ですからね、日本だけの市場を狙っていても上手くはいかないと思います。

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Manifest V3、ブラウザ拡張機能のアレに対応した解説動画。

2022.11.02

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おはようございます、カサカサ肌には大変な季節です🫠。

今日はManifest V3、ブラウザ拡張機能（Chrome拡張）のアレに対応した解説動画がありましたのでご紹介します。こちらの動画で基本は分かる感じになっています。いつまで掲載されるかわからないので、リンクだけ貼っときます。こちらになります。

尚、マニフェストの書き方だけがV3になってから変わっただけではないので、そこの所が注意しないといけない所です。自分もグーグルクロームに拡張機能を公開していたので、そちらの使用されている拡張機能は修正しました。

今、自分用に作っているV3のマニフェストの書き方だけ載せときますね。

{
  "name": "lancers footpoints",
  "version": "1.0.0",
  "manifest_version": 3,
  "description": "ランサーズ。",
  "permissions": [
    "tabs",
    "scripting"
  ],
  "action": {
    "default_icon": "icon20221101.png"
  },
  "background": {
    "service_worker": "src/background.js"
  },
  "content_scripts": [
    {
      "matches": [
        "https://www.lancers.jp/work/search*"
      ],
      "css":["src/style.css"]
    }
  ]
}

あと、backgroundとcontent_scriptsの送受信の関係などが記載されているサイトを見つけたので、そちらもリンクを貼っときます、こちらのページになります。

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staticかdynamicか、php-fpmの話。#php #apache

2022.11.01

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おはようございます、メモリが肥大化して落ちました🤮。

先週の朝、メモリが肥大化して落ちてしまいました。今まではphp-fpmを１時間置きに再起動していましたが、それを変更した途端。メモリを食ってしまい落ちたわけです。

php-fpmの対応はこちらのサイトを参考にしました、尚、対応方法はそちらの記事を参照ください。その記事を読んでいて思ったことはやはりサーバーを増強したいということです。

でもVPSレンタルサーバーはサクサク表示させるには、結構お金がかかってしまいます、だったら固定IPを引いて自宅サーバーで運用した方が良いのかもしれないなってこの頃、思っています。

そうすればメモリはかなり詰めるし処理もそれなりに早くなります。恐らく瞬速で表示されるようになりますが、震災などが起きると忽ちダウンしてしまいますよね。

そう考えると・・・微妙ですね。

やはりVPSサーバーをもう一つ借りて調整するか、VPSサーバーと自宅サーバーを同期して運用するかだと…。

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文字数カウントは奥が深いよ。日本語より𓅇エジプト😇 #javascript #code #プログラミング #unicode

2022.10.05

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おはようございます、先日（日曜日のこと）は久しぶりに本屋さん巡りしていました😋。本屋📖は良いですね落ち着きます。

さて、文字コードのカウントは奥が深いなって話を記載していきます。人目線からすれば文字をカウントするという至って簡単な話にですが、PC（コンピューター）にとっては奥が深いです・・・日本語漢字も面倒だけどエジプト系の象形文字系(unicode)は本当に面倒そうです。まだ、作りかけですがツイッターの用な文字コードのカウントするjavascriptコードを書きましたのでサンプルコードとしてご使用ください。

※WindowsOSの環境下でChromeブラウザ動作させ検証しました。コピペ文字には対応していません😇。UTF-8 ではない違う文字コードを貼り付けてみてください、変なことになると思います😂。例えばEUC文字コードだとか・・・。

動作サイトはこちらです。

        function moji(o) {
            let m = o.nextElementSibling;
            //ads
            let h = ((o) => {
                let l = o.value.match(/(https?:\/\/[a-z|A-Z|0-9|\-|_|%|\.|\/]{0,})/giu);
                let ml = l ? ((l) => {
                    return sum = l.reduce((s, e) => {
                        return s + e.length;
                    }, 0);
                })(l) : 0;
                return l ? {
                    len: (l.length * 23),
                    mlen: ml
                } : {
                    len: 0,
                    mlen: ml
                };
            })(o);
            //zenkaku            
            let k = ((o) => {
                let l = o.value.match(/[^\x20-\x7e]/giu);
                let ml = l ? ((l) => {
                    return sum = l.reduce((s, e) => {
                        return s + e.length;
                    }, 0);
                })(l) : 0;
                return l ? {
                    len: (l.length * 2),
                    mlen: l.length
                } : {
                    len: 0,
                    mlen: ml
                };
            })(o);
            m.innerHTML = "【 " + (o.value.length + h.len - h.mlen + k.len - k.mlen) + "文字{半角/280} 】";
            if ((o.value.length + h.len - h.mlen + k.len - k.mlen) >= 280) {
                m.innerHTML = "<span class='text-danger'>【 " + (o.value.length + h.len - h.mlen + k.len - k.mlen) + "文字{半角/280} 】</span>";
            }
        }

                    <label for="my-textarea" class="h3">文字を入力してください。</label>
                    <textarea id="my-textarea" class="form-control" oninput="moji(this);" name="" rows="3"></textarea>
                    <span class="h3"></span>

尚、サンプルコードは１バイトを一文字としてカウントしていきます、そしてURL文字はどんなに長くても２３文字にカウントされます、これはTwitter社の仕様と合わしています。URL文字はURL短縮が行われ23文字の短縮URLが生成されるからその様にカウントしているのですが、なんか本物と違うですよね挙動が・・・🙇‍♂。因みに絵文字がどのようにカウントされるかは確認していません。

※UTF8では絵文字(unicode)を３バイトで表記させているそうです。昔、UTF-8は2バイトで表現しているとか習っていたのですが、それはカナリ古い知識だったみたいです😇。

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Twitter-API-v2ツイート数珠繋ぎ #コード公開 #php

2022.10.04

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おはようございます。土日祝も関係なくブログは毎日書いています🤮。

さて、今日はPHP言語でTwitterAPIバージョン2（v2）を使用してツイート数珠繋ぎをする方法を抜粋して記載していきます。こういうコードは今のところ出回っていないようです。少し調べれば公式サイトに記載しているのだけども・・・。まだ、日本語に対応した記事が少ないようです。v2でツイートする方法やリツイートする方法は何故かあるのだけどリプライ（Reply）[/statuses/update]する方法が記事としては記載していなかったので?記載します。

<?php
require_once "vendor/autoload.php";
use Abraham\TwitterOAuth\TwitterOAuth;

class tw{
    var $connection = null;
    function __construct()
    {
        $this->connection = new TwitterOAuth(APIKEY, APISECRET,ACCESSTOKEN, ACCESSTOKENSECRET);
        $this->connection->setApiVersion("2");
    }

    function pickup_tweets(mixed $tw_text=null){
         $obj = (object)[];
        if(isset($tw_text) && is_array($tw_text)){
            foreach ($tw_text as $key => $value) {
                if(preg_replace("/[ |　]/","",$value)){
                    $obj = !$key?(
                        $this->connection->post("tweets", ["text" =>$value], true)
                    ):
                    (
                        $this->connection->post("tweets", ["reply"=>["in_reply_to_tweet_id"=>$obj->data->id],"text"=> $value], true)
                    );
                }
            }
            return true;
        }
        return false;
    }
}

最初に結論とコードのアルゴリズムに付いて解説します。まず、tweetsのパラメーターでリプライ出来るように変更されています。v1.1とはそこが変わっているので同じ仕組みを検索しがちですがそれでは検索にヒットしないようです🤔。まずはエンドポイントの変更点の確認が必要みたい👏。

エンドポイントのv1.1からv2への対応表が公式から出ているので確認してみてください↑。

次にコードの解説ですがまずTwitterOAuthライブラリをインストールを行い、defineなどの設定なども考慮した上で実行してみてください（コードに追記記載が必要）。変数、$tw_textは配列です。また投稿する文字が入っていると考えてください。そしてこのコードを下記のような考え方で実行してみてください。

<?php
       require_once "tw-index.php";
       $tw_text[0] ="test1";
       $tw_text[1] ="test2";
       $tw = new tw();
       if($tw->pickup_tweets($tw_text)){
        $ret["msg"] = "ok";
       }else{
        $ret["msg"] = "NG";
       }
       var_dump($ret);

※前提条件としてtwitter社にAPIの申請を行って受理されている事。

これで思った通り実行出来たと思います。尚、自分のように管理画面などを作って数珠繋ぎの投稿するのも良いかも知れません🫠。

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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🙇。

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Add, apply, cocoon, filter, filters, php, url, WordPress, wp, youtube, あい, イメージ, キャッチー, コア, こと, これ, サイト, デザイン, デフォルト, テンプレート, ノー, プラグイン, ブログ, 一, 不定期, 事, 事象, 今月, 使用, 処理, 動画, 変更, 多く, 対応, 投稿, 指針, 更新, 来月, 毎月, 為, 無料, 状態, 画像, 発生, 表示, 解決, 記載, 説明, 部分, 関数, 難解,

ページ無限スクロールの作り方 #インフィニティ#InfinityPageScroll #JavaScript

2022.09.22

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おはようございます、台風１４号が過ぎ去ってからいきなり秋模様ですね🫠。

さて、先日ツイートしたページ無限ループが出来るJavaScriptコードを書きました。これを作ろうと思ったキッカケは、自分が運営しているWordPressサイトに巷のページ無限スクロールプラグインが尽く（ことごとく）使用出来なかったので自分で自作した訳です。因みにページ無限スクロールプラグインとはページを送りをしなくてもページの最下までスクロールすると次頁を読み込んでくれるプラグインの事を指します。

下記のコードは自サイト専用なのでそのまま使用することは出来ませんが、重要な部分だけ抜き取って再利用すれば、独自のページ無限ループに対応することは可能かと思います。

コードを読んで頂ければ分かることですが、重要なポイントはページを読み込む方法とそれをDomに変換する方法だと思います。まず、ページを読み込む方法は下記のファンクションで可能です。

fetch(next_url).then(
                response => response.text()
            ).then(data => {

そしてDomに置き換えている所はこの部分になります。これら２つの箇所が重要になります。

                const parser = new DOMParser();
                const doc = parser.parseFromString(data, 'text/html');

これらの事に注意して独自コードを書いてみてください。最後に全コードを記載しときます。

let cnt = 2;
let blk = 0;
async function nextpage() {
    if (cnt !== blk) {
        blk = cnt;
        await (async () => {
            let next_url = "https://fox-black.com/blog/page/" + cnt;
            return await fetch(next_url).then(
                response => response.text()
            ).then(data => {
                const parser = new DOMParser();
                const doc = parser.parseFromString(data, 'text/html');
                let blogs = doc.querySelectorAll('.blogpage');
                cnt++;
                if (blogs[0].innerHTML !== undefined) {
                    document.querySelector(".foxpage").insertAdjacentHTML("beforeend", (function (elm) {
                        let str = "";
                        for (const key in elm) {
                            const element = elm[key];
                            if (element.innerHTML !== undefined) {
                                str += "<div class=\"blogpage\">" + element.innerHTML + "</div>";
                            }
                        }
                        return str;
                    })(blogs));
                } else {
                    if (document.querySelector("#fin") === null) {
                        document.querySelector(".foxpage").insertAdjacentHTML("beforeend", "<div id=\"fin\"></div>");
                    }
                }
            }).catch(error => {
                if (document.querySelector("#fin") === null) {
                    document.querySelector(".foxpage").insertAdjacentHTML("beforeend", "<div id=\"fin\"></div>");
                }
            });
        })();
    }
}

if (navigator.userAgent.match(/iPhone|Android.+Mobile/)) {
    window.addEventListener("scroll", async function () {
        let s = (() => {
            let tgt;
            if ('scrollingElement' in document) {
                tgt = document.scrollingElement;
            } else if (this.browser.isWebKit) {
                tgt = document.body;
            } else {
                tgt = document.documentElement;
            }
            return tgt;
        })();
        if (document.querySelector("#fin") === null && s.scrollTop >= (s.clientHeight - 650)) {
            await nextpage();
        }
    });
} else {
    document.querySelector(".foxpage").addEventListener("scroll", async function () {
        if (document.querySelector("#fin") === null && document.querySelector(".foxpage").scrollTop >= (document.querySelector(".foxpage").scrollHeight - 300)) {
            await nextpage();
        }
    });
}

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一言感想、欲望の資本主義メタバースの衝撃デジタル経済！

2022.09.19

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おはようございます。台風が何事もなく通り過ぎるのを祈りながら日曜日のお昼に書いています✍。

８月３１日頃に「欲望の資本主義２０２２夏メタバースの衝撃デジタル経済のパラドックス」というNHK：BSで放送されていたものを昨日、オンデマンドで購入して視聴しました。尚、単品販売一本１２０円ぐらいだったと思います（NHKさん、ペイペイ支払いに対応してくださいませ🙇）。

一言で感想を述べるとするならば経済が迷走していて出口が見えていないなという事が分かったぐらいですかね。あと、自分の主観を述べるとするならばメタバースが浸透するのはまだ先の話になると思います。もしかしたら、あと５年、１０年先の話になるのではという印象ですね。

なので、今の子供達が大人になる頃に流行るものだと思ったほうが良さそう。スマホが浸透するにもそれぐらい時間がかかったように最初は熱狂的なテクノロジーヲタクから浸透していき、その後、一般人も認知していく様な流れになるのだろうと。

これは前半に登場された佐藤航陽 氏が書かれた書籍、世界2.0にも書かれていることですが・・・、その様に欲望の資本主義を見て思いました。

まとめ、迷走していてこれと言って、答えを見いだせない世の中が後、数年は続きそうです。

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Picture-in-Pictureっていう拡張機能が良いです😍

2022.09.03

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こんにちは、収益化が出来ても収入が少なかったらやっぱ悩ましいものですね。

今日はPicture-in-Pictureっていうグーグル公式が開発したChromeの拡張（Edgeでも似たような物があります）。ピクチャー・イン・ピクチャー（拡張）はYOUTUBEの他にネットフリックス、アマゾン・プライムなどもピクチャ・イン・ピクチャに対応していてとても良いです。

映画を観ながら、ネットサーフィンは勿論のこと、プログラムコード（他のアプリ起動）もながら書くことが出来てしまいます。YOUTUBEは右クリック＊２回でピクチャー・イン・ピクチャーになることは知っていましたが、この拡張を使用すると拡張のアイコン・ボタンを押すか、ALT+Pでその機能を使用することが出来ます。

今まで公式が出してきた拡張機能の中でダントツ良いですねぇ～。本当に快適です。

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Laravelというフレームワークを使って既存のサービスを置き換えていました。

2022.08.09

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おはようございます。今日は花火大会があるそうですが昼から雨が降るらしいのです。本当なのか信じられないほどの上天気です。

さて、現在、既存のサービス（WEBAPP）をLaravelへ置き換えているのですが、その置き換える中でLaravelは楽だなって思える所がありました、例えばページネーションはとても楽に設置出来たりログイン機能なども比較的楽に構築できる反面、データーベース、主にテーブルの操作は不便だなって思ったりしました。サブクエリなどを使用している箇所などはララベル用に置き換えないといけないので、既存のサービスを移植するのは、少し工数がかかります。

でも、いろいろな事がLaravelで構築すると楽というのが自分の総合評価なのですが、ゴリゴリコードを書くというよりは、ララベルのお作法に従って対応するというのが正しいかな。元々、Laravelにはいろいろな機能があるので、その機能を使用してコードを書くほうがベストだという事。

今ではググると日本語でのLaravelの解説もあるのでググった後に公式ドキュメントで例文を見てコードを修正するのがベストかなって思っています。

今まで頓挫していた開発も暇な時間を使い少しずつ 少しずつ作っていこうと思います。

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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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新着記事が表示されるWPの非公式プラグインを作りました。

2022.07.24

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こんにちは、朝の2時に起床し４時頃、ウォーキング。そして朝食後、コードを書いてその後、仮眠をとって今、記事を書いています。かなり不規則な生活リズムです😩、今日からは元の生活リズムへ戻そうと思っています。さて、WordPressの非公式プラグインを自前で制作致しましたのでお裾分けです。

今回はシングルページの記事の下に新着記事が表示されてカルーセルで動くというプラグインです。

アイキャッチ画像の大きさなどはご自身でソースコードを変更してご使用ください。尚、アイキャッチ画像がないには対応しておりません。

いらないパラメーターを投げている所があります。そちらは御自身で修正をお願いします、因みに今は新着記事５記事を取得している感じです、そちらも変更はソースコードを修正してお使いいただければと思っています。

ダウンロードのURLは下記になります。

https://zip358.com/plugin/new-post.zip

追伸：カールセルUIはSlickを使用しております。

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2023年７月からGA4に変わるだってさ。桐島くん。

2022.07.20

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おはようございます。下記の記事には桐島くんは関係ありません😌。

2023年７月からGA4に変わるそうです、一年前から告知している、Gさん。自分は2022年の７月から変わるだと思い込んでAnalyticsの対応を全て行いました。対応後、2023年じゃんって気づいて吐息…😩。

さてGA4になるとどのように変わるのか、例えばユーザーのカウントの仕方が変わったりするそうですね。今までのカウントの数え方よりもっと厳密になるそうです。そして今まで（GA3）はリアルタイムに反映されていた訪問者数が今のところ、翌日に反映されるように！！これはあまり有り難くない仕様変更です。リリースされる頃にはリアルタイムに変更されていることを願ってます。

ともあれ、2023年７月から無料版GA3は廃止され、GA4に移行しなくてはならないです。アクセス解析のソースコードの入れ替えを行わないといけないので、WEB業界としてはちょっと美味しいメンテナンス作業ですね。費用が発生すればの話ですけど・・・。

詳しい仕様変更の違いを呟いている人やサイトがありますので、詳しい違いはそちらを参照ください。尚、自分としてはUI（ユーザーインターフェース）がガラリと変わって少し戸惑いました。

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よさこい祭り動画検索WEBアプリを運営しています。

2022.07.19

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おはようございます。今日は自分が運営しているWEBアプリ第一弾であるよさこい動画検索アプリの紹介です。このアプリを使用すると過去のよさこい祭りのYOUTUBE動画が参照出来るようになっています。今年の８月１０日～１１日、開催されるよさこい祭りのスケジュールにも対応しました。まだ、アンドロイドアプリとWEBから閲覧しか出来ませんが、マネタイズ出来るようになったらMacを購入してiosアプリを作りたいと思っています。

😌Androidアプリはこちらから。

🏠WEBサイトはこちらになります。

因みにその他、アプリも時間が有れば作ってみたいなって思っています。もう一つリリースしていないアプリとかもあるのですが、そちらはKotlin言語で動いています。基本的にWEBアプリをリリースしていきます、最初はWEBサービスを元にしたものが多いと思いますが、徐々にOSを意識したアプリなども展開していきたいです。全て自分が有れば良いのになを元にして作っていく予定です。

また、WEBサービスなどの知見などもgithubに公開していくつもりでいます。

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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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wifi6にルーターを買えてから数ヶ月して使用感。

2022.06.22

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good morning all（皆さん、おはようございます）.英語がわからなくてもITエンジニアにはなれます。

さて、wifi6の機能があるルーターに買い替えてから数ヶ月経過しましたので使用感を書いときます。まず、前より快速でネットワークに繋がります。そして何よりコリジョン（wifi通信の衝突）しなくなりました。これは一番、買い替えて良かったと思う部分です。

多くの端末をwifi接続しているとコリジョンが発生しwifiを再接続しないと通信が出来なくなったり遅延が発生します。この現象はwifiに接続数が多くなるほど発生率は高くなります。

なので、自宅でwifiを使用していて遅延や接続が出来ないなどの事象があればwifi6のルーターに変えた方が賢明かと思いますし、数年前のwifiルーターにはセキュリティ欠陥などもありますからね。

因みにwifi6対応のルーターは5000円から買える感じです。

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iPhoneに関してだけ言えばだけども買うのは？の方が良い🦅。

2022.06.17

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おはようございます、たまに自然を聞くのは良いですね、実際、川や山にいくと虫もセットになりますが、今ではYOUTUBEでそのサウンドを聞くことが出来ます。

いま、iPhone14を購入しようか悩んでいます。その理由の一つは親のiPhoneがios16非対応製品になってしまったことです、よってセキュリティやアプリの対応で問題が生じる可能性が出てきました。

そのため、今のiPhoneを親に譲って自分はiPhone14を購入することになるかもなって思っています。iPhoneとAndroid端末を比べてみるとAndroid端末でも十分なような気がしますが、自分は長年iPhone端末を使用してきているので、なんだかiPhoneの方がしっくりときます。

iPhoneだけの話で言えば買い替え時は最新の上位機種に買え替えたほうが長く使用できます。ios16発表時にiPhone7を切ってくるとは正直なところ思わなかったのですが、残念ながらiPhone7は対象から外されましたね。ともあれ、再来年までには最新鋭の機種に買えかえます😌。

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サーバーを移行しました、行き着く先はここだった。

2022.06.14

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おはようございます。先日、一日もかけてサーバーサイドを某サーバーに移行しました。移行しましたがまだ不具合などが存在しているのです。例えば「更新に失敗しました。 返答が正しい JSON レスポンスではありません。」などと頻度に表示されます。

ここらへんを早急に対応したいと思っています。

因みにPHPのバージョンは８にアップデートしました。そしてエンジンエックスからApacheに土台を変えました。今回、エンジンエックスを数ヶ月使用してApacheサーバの方がやはり歴史が長いので、かゆいところに手が届く仕様になっていることに気づきました。

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