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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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AIで今後どうなるだろうな.自然言語処理で指示出し出来てきた今日.

2025.07.01

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

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

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

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

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

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

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

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

2022.11.29

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

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

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

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

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これ無料で見えるのか、これはニッチな戦略かな。 #的を得た #労働者2

2022.10.17

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おはようございます、月曜日の朝は憂鬱だね🙄。

さて、深いビジネス話が聴きたいビジネスマンや意識高い系にフォーカスを置いてメディアサービスを提供しているPIVOTという配信サービスが伸びてきている気がしますので改めて紹介します。PIVOTはスマホアプリ片手で新鮮な情報、深い話が聞けるのはPIVOTだけだと思っています。今のところこういうサービスは他にないですね。

NewsPicks StudiosのCEOだった佐々木紀彦 社長が立ち上げただけあってPIVOT（ピポッド）は質と方向性が今に合っているような気がします。そしてPIVOTはNewsPicksとは何だか敵対関係というよりは、相乗効果のある良きライバル的な立ち位置になりそうな気がします。NewsPicksとは少し色が違うのかなって見ていて思います、WEBでも公開しているNewsPicksとは違いモバイル端末で完結しているPIVOT。恐らくPIVOTはモバイル端末完結型でこれからも配信していくというのが自分の読みです。

これから、YOUTUBEチャンネルが何処まで伸びるかで今後が決まりそうです。

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キャンプや個展は気兼ねなく行けるものなのかも？

2022.08.22

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おはようございます。月曜日の朝ですね、今日から一日のスケージュールを作って活動します。

さて、キャンプや個展などは、コロナ禍であっても気兼ねなく行ける場所なのかもしれないな。キャンプは外だし、個展は基本的に喋ることが無い空間ですからね。そういう意味で今、再過熱していそうです。秋には個展や美術、展示会など見に行きたいイベントがありますが、どれも県外なので難しいです😭。

話変わって、自分はいまWordPressの過去記事をブロック形式に一括変更できないのか、模索しています。一括変更できるプラグインは恐らく今の段階では作れそうにないです。何故なら公式が提供してくれている記事をブロック変換する物はJavaScriptで変換している。逆から言えば表示される前のデーターを変更するよりもJavaScriptで変換した方がベストと公式サイトのエンジニアが恐らく考えたという事なので、プラグインで作るのは至難の業なのかもしれない。

なので、今回考えたのはSeleniumを使用して解決する方法です。これならそれ程時間もかからず開発できるので、こちらで対応します。尚、出来上がったものを提供するかは今の段階では考えていません。

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お金2.0を今頃読んだので感想とか書いてみました。

2022.07.30

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おはようございます、結局、映画ジュラシックワールドは見送ろうと思っています（Twitterのつぶやきより）

さて、今日は積本になっていた、お金2.0を今頃読んだので感想を書いていきます。まず自分が気になったところの目次（大・目次と小・目次）を紹介します。

• AIとブロックチェーンによる無人ヘッジファンド
• デジタルネイティブからトークンネイティブへ
• 第4章「お金」から解放される生き方
• 若者よ、内面的な「価値」に着目せよ
• おわりに

これらの所が気になったのところです、特にAIヘッジファンドのお話は興味深い話でした。機械学習したモデルを提供することでそのモデルの能力により報酬が得られるなどの情報は知らない人からすれば貴重な話です。次に今まさにそういう様になってきている価値主義の話（お金より○×）です、お金目当てより自分に価値を出す方が最終的には良い結果になるというお話、その為にはどうしたら良いかなどや具体的な話が書かれてあって良かったと思います。

おわりに書かれていたアインシュタインの言葉なども響きましたね、そして著者：佐藤航陽 氏は本当に先見の明のある人だと思いました、これを書かれたのは２０１７年のことなんですからね。本当に凄いなってとても世の中を俯瞰して見ているなって感じました。そして世界2.0も電子書籍で購入済みなので時間の合間に徐々に読んでいきます。読了したらまた感想記事として記載します。

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banvoxさんの曲をよく聞いていたなぁ。字余り。

2022.06.03

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おはようございます。そろそろ転職しまっせ？ってみんな思っているのかなぁ🤔。

数年前はbanvoxさんの曲をよく聞いて特にSummer（サマー）という曲は好きです、YOUTUBEミュージックのbanvoxさん曲再生ランキングでも上位に表示されているので、人気があるみたいです。

banvoxさんのこの頃活動はミュージシャンに曲を提供してたりしています。因みに本人のアカウントのYOUTUBEチャンネルではあんまり更新されていない感じです。あとこの人の凄いところはサウンドクラウドで音楽を無料で提供しているところにあります。

無料でも提供しているし、音源を購入することもできます。自分はYOUTUBEミュージックを通して聴いてたりするので、一応、クリエイターに微々たるお金を支払っていたりします。なお、音楽一再生の単価は１円ではなく0.05円とかそんな単位だとか・・・。

この頃はレベール会社を通さず、曲を販売するクリエイターが増えているのもわかる気がします。逆にメジャーになる理由もあまりないのかも知れませんね。

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先を読む。未来を読む。

2022.05.31

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おはようございます。５月も最後ですね、今年は梅雨入りしても即、梅雨明けするじゃないかって思っています。それがぐらい晴天の日が多い気がします。

今日のお題は「先を読む。未来を読む。」です、この力は何だか人より自分は強い気がします。そんな自分が今、未来はこうなると思っているのは、プログラマーという職は数十年後にはなくなっている気がする。コードはAIが自然言語から理解し生成してくれるので、AIが書いたコードを修正する人や正しく機能しているかなどを修正する人が必要になるぐらいなる。

デジタルの価値は限りなくZEROに近くなると思います。誰でもサービスが創り出せる世の中が到来する。これからはプラットフォームやコミュニティーを作れる人のほうが将来性があると思っていて、デジタルを知っていてそれを活かしつつ人との繋がりを提供するそういう環境やサービスを提供するほうが良いと考えている。昔も今も人は欲している。特に同じ考えを持った人々と語り合いたいと思っているので、デジタルを入り口にそういう環境を提供する人が生き残っていくだろうと。

自動運転だけが走る世の中になる、これは数十年先の話だけど恐らくそうなる。そうなったら殆ど交通事故がなくなるので、交通事故が重大事件のように放送されるだろうな。

自分たちが生きているうちに若返りが出来るようになる。たぶん、数年後には若返りの方法は発見され治療法が確立されるのに数年かかると思うけど、若返りは可能になると思います。それも注射一本で効果が現れると思います。これで世の中、大きく変わる特に日本は後期高齢者社会だったものが・・・、大きく変わると思います。

自分が考える未来を箇条書きに書いてみました…。こんなの当たらないよとか、失笑するかも知れませんが、多分これ。

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ディープフェイク作り方のヒント的な記事です。悪用厳禁。

2022.05.30

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おはようございます。悪用厳禁、悪用禁止と言っても駄目な気がします。

ディープフェイク作り方のヒント的な記事です、先に答えからfaceswapというツールを使用すれば簡単にディープフェイクの動画は作れてしまいます。これ無料ですからね・・・。

本当に凄い時代になったんだなぁって思います。

faceswapのインストール仕方はGさんなどを使用して検索してみてください。あとデベロッパー向けにgithubでも提供されていますので開発者はどんなコードか覗いてみる良いかも知れません。

これからの時代、顔を写真なんかを気軽にUPするのは怖いなって思います、特に女性の方々は注意が必要です、男性も同じですが、、、。

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ポロポポロポ～ンの音源が素晴らしい。しゃろう氏🙇ありがとうございます。

2022.05.07

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おはようございます。

GWもあと少しで終わりますね。さて今日のお題は「ポロポポロポ～ンの音源が素晴らしい。しゃろう氏🙇ありがとうございます。」です。YOUTUBEを見ていると一度は聴いたことがある曲かもしれません。YOUTUBEを作る時に音って結構大事な部分だと思います。音で全然印象が違った形になりますからね。

お世辞抜きでしゃろう氏の作る音源は素晴らしいと思います、これだけの音源をフリー素材として提供しているのは稀だと思いますし、まさにYOUTUBEをうまく使っているなという印象を持ちます。

これから先、才能のある人はある程度、宣伝すれば確実に自分の好きなことでお仕事ができるようになると感じます。登録者３４万にも入れば広告を回すだけで普通の生活は楽にできるわけですからね。

そして認知度が上がれば依頼もくるでしょうから、本当に才能のある方は個人で稼げる時代になったんだなって感慨深いものがあります。逆に才能ない人にとっては生きにくい社会になりつつあるとも感じています。

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今頃になってdocker(ドッカー)を勉強していたりしている。

2022.04.30

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おはよう御座います。４月も今日が最後になってしまいました。

皆さんGW（ゴールデンウィーク）は何処か行きますか？、自分はしれっと仕事しているかも知れません。明日は休みですが・・・。

さて、今頃になってdocker(ドッカー)を勉強していたりしてします。dockerとはなんぞやという人はエンジニアでは恐らくないと思います😭。知らない方はググってくださいな。

今までdockerなんて使わなかった、バーチャルボックスがあれば何でも出来ると今でも思っていますが、まぁ一応、dockerも触らないといけないなとか思いましてdockerを始めました。

dockerでイメージを作ってdocker Hubで公開しようと思います。公開する内容は、PHP５系から８系までの環境を構築出来る提供するつもりです。

公開したら追記としてURLを記載しますので、しばしお待ち下さい。来月の半ばまでには構築出来る環境を提供するつもりです。

尚、dockerのCUIなどの操作方法はこちらを参照すると良いですよ。

追記出来ました（５月を待たずして）：https://hub.docker.com/r/zip358com/rockylinux-php-56-81-apache

docker pull zip358com/rockylinux-php-56-81-apache

docker run -d -p 80:80 --privileged --name 任意のコンテナ名 zip358com/rockylinux-php-56-81-apache /sbin/init

cgi-binを見てください。PHP5.6からPHP8.1まであります😌。

Apacheの設定、php-cgiを使用する方法はこんな感じです😀

<Directory "/var/www/cgi-bin">
    AllowOverride All
    Options FollowSymLinks
    Order allow,deny
    Allow from all
</Directory>
Action php-cgi-7.1.9 /cgi-bin/php-cgi-7.1.9
<Directory "/var/www/html/xxxx.site">
    Options +ExecCGI
    AddHandler php-cgi-7.1.9 .php .html
    AddType application/x-httpd-php .php
</Directory>

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windows11が近々セキュリティ強化されるらしい。

2022.04.11

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おはよう御座います。徐々に気温が上がり春って感じになってきましたね。

windows11が近々セキュリティ強化されるらしいのですが、かなり大規模なセキュリティアップデートらしくて、もしかしたら再インストールが必要になってくるかもという話。

因みに、開発者用に提供されるものは再インストールが必要だとか・・・。あり得ないなって思います、もしそんな事をパブリック（一般公開）でもそれをされたら、誰も再インストールなんてしないだろうと思います。未だにwindows10を使用しているユーザーが多いから大丈夫だろうというのは、辞めていただきたいものです。

かなり大規模なセキュリティアップデートは正直な所、パソコンがクラッシュするリスクがあるので直ぐには自分は対応しないと思います。今ではマイクロソフトのセキュリティ対策で十分らしいのですが、自分は本当に大丈夫なのかが心配なのでセキュリティ対策ソフトは導入しています。

何度も危険だよというサイトに出くわしましたが、標準でそれを遮断出来るのかなって思います、普通のサイトが悪意のあるコードが仕組まれてたりします。どれぐらい脅威があるかは知らないけれどブロックしてくれるのはなんか安心しますよねｗｗｗｗ😌。

トイウコトで、再インストールしない方向でマイクロソフトさんお願い致します🙏。

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お店のホームページ（サイト）の作り方を解説していきます。

2022.02.28

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おはよう御座います。
今日は昨日よりも暖かくなるそうですね☀。

さて、突然ですがお店のホームページ（サイト）の作り方を解説していきます。次回の記事から何回かにわけてお店のホームページ（サイト）の作り方を文字と動画により解説していきますね。今では無料でお店のホームページを作ることが出来てしまいますが、無料でサイトを作った場合は広告などが表示されお店のブランドを損ねてしまう可能性大なので、月額１３１円で静的なサイトを構築していく方法を教えます（予約機能付き：一部有料）。

尚、プログラムを全て解説すると言うよりかは雛形のサイトを提供しますので、そちらの雛形のサイトに記載している文字や画像を差し替えてオリジナルテンプレートをご自身で作ってもらうという形になります。それも難しいという方に向けて文字や画像をサイトから差し替えできるサービスを作っていこうと思っていますが開発は未定です、そのサービスは無料で提供するつもりでいます。

無料で提供して見返りも求めないという自分には何にもメリットがないものです。ただ、このサイトのアクセス数がもっと増えたらなという思いがあります😌。

追伸：無料で提供するテンプレートの中に、こちらのリンクを貼っていただければ有り難いですがこれもご自身で判断してください。

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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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YOUTUBERになりたい人、必見の動画かもしれない！？

2022.01.16

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どうやればYOUTUBEチャンネル登録が伸びるのか中田敦彦さんが解説動画がタメになるから、是非チェックしてみてください。中田敦彦さんが古舘伊知郎チャンネルにアドバイスしている動画を見てなるほどなぁって思えました。これはブログにも通じる所があると思います。

いろいろなジャンルを片っぱしに書いてみて当たった上位ベスト３０の記事に注目して、それと似たような記事を書けばブログも同じようにヒットするサイトになるかもなって思えました。要するに中田敦彦さんの例えを借りて言うとコンビニエンスストアと同じく売れる商品ばかり並べるって事が一番の正攻法な方法なのだな…って😌。

自分が再生回数やビュー数が伸びて欲しい物をよりもユーザーやお客さんが欲しい情報を提供することが良いだってさ。これを聞いてなるほどなぁって思えました。当たり前のことの何だけど確かに難しいというのは何かよく分かるは・・・。ついつい自分が押している物を投稿したくなるだよなぁ。趣味なら良いけどそれで生活するならソコラヘンは切り替えないとなって感じました。

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OpenSeaのはじめ方。NFTって何か分からないままハジメマシタ！？

2021.10.03

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昨日はインターネットが再開通したのですが、その日に飼い犬に指を噛まれてしまいまして?、あまりキーボードを打つ事が出来なかったのですが、一日経って痛みも引きなんとか打てるようになりました。

さて、今日の朝からOpenSeaをハジメマシタ、証明書の付いたデジタル画像の売買が出来るようになったって事は知っていたのですが、NFTアートがここまで流行するとは思ってもいなかった。

NFTってNon-Fungible Tokenの事を指します、日本語に訳すと代替不可能なトークンです。これではさっぱりですね。簡単に言えば唯一無二のデジタルデータです。今流行のNFTアートっていうのは手持ちのデジタル画像にNFTを結びつけて唯一無二のデータになります。表面上、デジタルデータなどで画像はコピーできるのだけど証明書はコピー出来ないので、NFTと結びつけたデジタル画像は価値が生まれるというわけです。それらを売買出来る場所を提供しているサービスの一つがOpenSeaです。

これからNFTをはじめたい方はこちらの動画を参考にOpenSeaなどで売買をはじめてみてはどうでしょうか？因みに自分は今日からはじめましたが売れるかどうかは未知数ですね。

尚、ガス代が無料になる方法があるのだけど、こちらで売ると売り方に制限があるみたいです。最初はコチラの無料で売る方法で売ってみて自分の作品が売れると思ったら、ガス代の費用を払う方法で売ってみるということが賢明なのかもしれません。

追記：なるがみさんが言っていることが正しいようです。間違っている部分を打消し線で消しています。

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Nginxよりも爆速なLiteSpeedを使ってみたいなと思っている。

2021.09.05

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Nginxよりも爆速なLiteSpeedを使ってみたいなと思っている。LiteSpeedはApacheとも互換性があって情報を引き継ぎやすいと言われています。なのでWEBサーバーとしては最適なソフトウェアだと思います。但し無料枠ではすべての互換しないみたいです。すべての機能を使い倒したい場合は有償版をやはり購入しないといけない。どれぐらい爆速かを知りたい場合はロリポップが提供しているLiteSpeedで体感してみるのが良いかもしれない。

自分はVPSサーバーにOpenLiteSpeed（無償版）を入れてみようと思います。さくらレンタルサーバーでブログなどを運用しているのだけど、それをVPSサーバーに移行しようと思っています。

タイミングを見て切り替えを行いたいのですが、今の所、さくらレンタルサーバーで運用します。尚、 LiteSpeedが提供しているWordPressのプラグインがありそれをインストールすることによりLiteSpeedの性能を引き出すことが可能だとか。

さくらレンタルサーバーもLiteSpeedを使用するようになれば良いのだけど当分は無理そうな気がします。自分みたいに大量の記事データーを保有している人はLiteSpeedサーバーに移管することも考えてみても良いかもしれないですよ。

何せ、ページの読み込みが遅いと離脱してしまう可能性を高めていると言われていますから。

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ビットコインで自動売買システム作っている人がいた、それもオープンソースで！？

2021.07.08

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ビットコインで自動売買システム作っている人がいた、それもオープンソースで提供している人がいました。Qiitaというサイトでアルゴリズム（考え方）を公開していてますが、プログラミングが分かる中級者ぐらいの人は見ればtani まーきぃさんの書いている意図が理解出来ると思います。ただ、これで仮想通貨わらしべ長者になれるかどうか分かりません（この記事を書いているときはパート1の動画しかないので・・・・）。

つい最近、ネットでイケハヤさんオススメの仮想通貨買ったら明くる日にどん底まで転落したユーザーが多くでてYahoo!のニュース記事になっていたみたいです（尚、イケハヤさんは逃げ切ったので損は出てないみたい）。投資や投機系は自己責任の分野ですので、そのお金はないものと思って運用しないと大変なことになります。特にリバレッジをかけて運用していると痛い目にあいますのでご注意を自分は現価で運用するのが、まだリスクは少ないと思います。

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Twitterプロフィールからスパムみたいなアカウントかを機械学習で判定してみた。

2021.06.28

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Twitterプロフィールからスパムみたいなアカウントかを機械学習で判定してみました。

何故、このような事を考えたかはスパムみたいなアカウントってぱっと見で人は区別できるよねって思ったのでLobeというソフトを使って画像解析（機械学習）してモデルをエクスポートし、そのモデルをテンソルフローで使用して動作確認してみました。

結果は、まぁまぁの精度だったのでモデルをお裾分けしますね。因みにTwitterのプロフィール画像のスクリーンショットを行った時のソースコードも提供します。

尚、機械学習に使用したプロフィール画像は400枚ほど（少ない?）です、ok-image（一般人）とng-image（スパムみたいなアカウント）というラベルを付けて学習させてます。

model::https://zip358.com/ai-model/tw-profile/saved_model.pb (?モデルの中身はtensorboardでご確認を！)

zip358com
zip358

# Generated by Selenium IDE
import time
from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from selenium.webdriver.support import expected_conditions
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities
from selenium.webdriver.support.ui import Select

class twss():
	def setup_method(self):
		self.driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())
		self.vars = {}

	def teardown_method(self):
		self.driver.quit()

	def screenshots(self):
		self.driver.get("https://twitter.com/")
		self.driver.set_window_size(945, 900)
		with open('twname.dat','r',encoding="utf-8") as f:
			for line in f:
				FILENAME = "X:\\var\\www\\html\\labo_ai\\twss\\image\\screen_" + line.replace('\n', '') +".png"
				self.driver.get("https://twitter.com/" + line.replace('\n', ''))
				time.sleep(2)
				self.driver.save_screenshot(FILENAME)
		f.close()
		self.driver.quit()
twss = twss()
twss.setup_method()
twss.screenshots()

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SEOって意味があるのかわからないけれどAll in One SEOの採点は気にしてる。

2021.05.14

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SEOって意味があるのかわからないけれどAll in One SEOの採点は気にしてる自分。ワードプレス（WordPress：WP）にはオールインワンSEO（エスイオー）というプラグインがあり、最新版には記事単位でSEO採点をしてくれる機能が無料でついている。このWPプラグインのコード（中身の処理）がどうなっているかは知らないけれど、恐らく記事のデータはWPプラグインの提供元(All in One SEO)へデータを送信していることは間違いないのではないかと思っています。このSEO採点基準は投稿フォームの下の方にヒントとして記載されているので、その基準に記事を書けばスコアは最低でも70点以上の採点になるはずです。

因みにこの頃、書いている自分の記事は大体、80点以上の採点になることが多くなってきている。この機能が導入されてから記事を見返したり、SEOの得点を気にするようになった。それでも前から言っているように最終的に記事を読むのは人なので人が読んで評価が良いものを投稿する事こそが最強のSEOだと思っています。

しかし記事が検索サイトに表示されないと人目につかないので、SEOはある程度意識しないといけないなというのが今の自分の考えだったりします。昔に比べて検索の上位を狙うのが難しくなっていることは確かな事で数撃ちゃ当たる戦法はもう難しくなってきています。YOUTUBEは今の所、それが通用するみたいです。

なぜ、数撃ちゃ当たるの戦法が難しくなってきているかといえば、SEOを熟した企業が記事を量産しているから、個人で記事を書いている人が太刀打ちが難しくなってきているのが現状です。

ならば、プログラムで記事を量産させようと思い立ち、先日、記事を自動生成するサービスをいろいろ調べていた。調べると量産させるサービスがあった。そのサービスは「Articoolo（日本語はベータ版：2021年）」というサービスで人工知能の機能を使用し記事が作成されるものだった。試してみた結果、日本語が整っていなく未完成な記事が生成された、今のところは使用できるレベルではない（2021/05）。

まだ、先の話になるのだけどこんな取り組みがある。LINEは日本語に特化した人工知能モデルを作ろうとしている。そのサービスが完成すればそれを使用して記事の自動制作を行えないかという事を自分は考えています。おそらくベータ版サービスは無料で作成できそうなので精度が良ければ使用してみたいと思っています。

今でも自然言語処理と人工知能のことを正しく理解している人であれば、記事を量産できるかもしれないが・・・。

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コネクトする部分やプラットフォームの部分が！！

2021.05.10

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コネクトする部分やプラットフォームの部分が儲けを出しやすいというのは、システム関係者なら大半の方が理解していると思う。コネクトとは繋がりを意味しプラットフォームは基盤を意味する、例えばフェイスブックやツイッターは人と人を繋げるプラットフォームを構築して、広告収益や個人情報を収集して新たなサービスなどを提供して儲けに繋げている。そういうサービスをグローバルに展開すれば利益を得やすい。因みに日本って英語圏ではないので海外のサービスがちょっと遅れて日本に入ってくるので、逆に言えば海外で流行っているアプリなどを調べて、まだ日本でリリースしていないものをオリジナルアレンジを追加してサービスを日本で展開すれば勝算は少なからずあるだろうと思うけど、もうサービスというサービスは出尽くしたじゃないのかなというぐらい、WEBサービスもアプリも存在している。

そんな中で、カートシステムを作っているのだけど、、、これがHITするというのは有り得ない。有り得ないのにシステムを作る理由はLaravelというフレームワークに慣れるということが一番にあり二番目にビジネスとして成り立てば良いなという気持ちがある。

自ら何か稼ぎを得たければ商品という武器を持たなければならないらしくて、自分はいまそれを考えているのだけど、アイディアが出てこないので自分が出来る物から作ろうとしている、最初にリリースするのはカートシステムになりそうです。次に予約システムを作り、その後、商品管理システムを作ろうと思っている。自分には勝算はないかも？。ただ作ったということは自分の実績にはなるし、大きな経験にもなるのでシステムはこれからも作っていきたい。

それはプログラマーという職から離れることになっても作っていきたいと思っている。

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どんなときもwifiから楽天のwifiに

2021.03.08

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どんなときもwifiから楽天のwifiに鞍替えしました。簡単に言えば固定費の見直しです。楽天モバイルwifiの負の側面は位置情報を楽天に提供するということです。それに抵抗がある人は楽天モバイルを契約するのに抵抗があるかもしれませんが！！、自分はそういうのに抵抗ないので一年間、固定費がタダであとは2980円で無制限なら、断然お得だと感じます。なので楽天のwifiを契約しました。それに今はまだ、月に安定した収入を得てもないので、、、支出の見直しです。

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Visual Studio Codeの話とビデオ通話API。

2020.05.19

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Visual Studio Code（ビジュアルスタジオコード）の話とビデオ通話APIをわかりやすく解説している動画を見つけたので紹介します。下記の動画を見ていただければビデオ通話APIの導入とVisual Studio Codeの使い方の基本が一通りわかるかなと、2017年の動画なので3年前（現在：2020年）の話になる。

今では、Visual Studio codeにはいろいろな機能追加がされているが基本的な機能はほぼ同じ、機能追加されてこれ以上に使いやすさが増している部分もあるけど、上記の動画解説の内容を知っていない人は見るべしかなと思います。あと、ビデオ通話APIの話が割愛されているが、NTTが提供しているSkywayというAPIサービスがある、これを使用することにより簡単にビデオ通話が導入ができるみたいです。動画ではnode.jsやtypescriptで動かしている部分も垣間見える。あとAzureにデプロイする事も紹介しているので初心者向きの講義ではないかなと思いますが、見習いIT戦士が見るには良い講義かなと思えたのでご紹介しました。

見る限り、APIを使用すれば簡単にビデオ会議システムなどが導入できるなと言う印象を持ったものの、有料版はお高いなという感じがします。あのお値段を支払うのは結構きついなと思います。このAPI機能で無料のサービスなどを立ち上げる場合などはビデオ通話の時間に制限を設けないといけない気がします。

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