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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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思ったことを綴って小銭が毎日入るのは良いけど、小銭止まり.

2025.06.20

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おはようございます.思ったことを綴って小銭が毎日入るのは良いけど毎日小銭止まりです.小銭がどれぐらいかといえばお賽銭にいれる小銭が毎日入ってくると思ってください.それが毎日入ってきて？札になる感じですが収入が銀行に毎月振り込まれるわけでもないです.

一年前？は毎月振り込まれる感じでしたが、いまは数ヶ月に一回ぐらいにペースが落ちました.でも収入が毎月コンスタントに数千円入るひともあまりいないようです.ほとんどの人は数百円止まりだそうです.

一年前と今と同じことをしているので広告収入も上がらないだと思います.多少SEO改善はしているのですが、そもそもAI時代にSEOは無意味になりつつある気がしていて自分もSNSに結構、力を入れないといけないなって思っています.

SNSと相性が良いのがいま流行っているものを記事にして発信するときです、これは相性が良いです.自分が作った推し記事をSNSへ投稿できるプラグインからのアクセス数は増えていく一方で検索からのアクセス数は徐々にだけど減少傾向にあります.

これからはSEOよりもSNSへの発信を強固にして行くほうが堅実性があるように思えてなりません.

明日へ続く

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15分、本を読む時間を作ろうと思っています.積本消化していこうと.

2025.06.19

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おはようございます.読書は、知識を深め、視野を広げ、心を豊かにしてくれる素晴らしい習慣です。たった15分でも、毎日続けることで多くのメリットがあります。

なぜ15分なのか？

15分という時間は、忙しい日々の中でも比較的確保しやすい長さです。この短時間でも集中して読書に取り組むことで、次のような効果が期待できます。

• 集中力の向上: 短時間でも読書に没頭することで、集中力を養うことができます。
• 知識の定着: 毎日少しずつでも読み進めることで、内容が頭に残りやすくなります。
• ストレス軽減: 読書は現実から一時的に離れ、心を落ち着かせる効果があります。
• 語彙力と表現力の向上: 様々な文章に触れることで、自然と語彙が増え、表現力も豊かになります。

15分読書を習慣にするためのヒント

電子書籍も活用する: スマートフォンやタブレットで手軽に読める電子書籍も、隙間時間の読書に役立ちます。

時間と場所を決める: 「朝食後」「寝る前」「通勤電車の中」など、毎日同じ時間と場所で読むようにすると習慣化しやすくなります。

手の届くところに本を置く: すぐに手に取れる場所に本を置いておくと、いざ読もうと思ったときにスムーズに始められます。

好きなジャンルから始める: まずは自分が興味のある本や好きなジャンルの本から読み始めましょう。読書が楽しくなり、習慣化へのモチベーションが高まります。

無理はしない: 毎日続けられなくても、自分を責めないでください。少しずつでも継続することが大切です。

というメリット等をAIに提示してもらったので読書を始めようと思っています.

因みに自分は電子積本がかなり多いです、その積本を消化していこうと思ったのが15分の読書です.

積本を消化するには一字一句読まないに限る.
昔は本を一字一句読む派だったんだけど、この頃は飛ばし飛ばし読む派に変わりました.大体、こんな内容だなって所、分かるのでそういう所や分かっている説明文は飛ばすスタイルに切り替えました.

読了した本は積本感想を書いていきます.恐らく月に一回ぐらいに一つの感想なのかもしれないけど書いていきます.

明日へ続く

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どんだけ演算処理しているだよ.もはやリアルな世界なのかも.

2025.06.15

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おはようございます.下記のゲーム動画を見て昔のゲームと比べると進化が著しい変化なのでついていけてないですね.でも本当に凄いと思っています.

こういうゲームというのは、どうやって作るのだろうかという事が興味深いです、一応、ユニティやアンリアルエンジンで作られているという事は知っているのですが、どこをどうやってこうなるのかは分からない.今までゲーム開発とかした事がないですし、勉強しようと考えた事もないので未知な領域です.

いまはでは敵キャラなどにもAIアルゴリズム？と言えば良いのかな、そういうアルゴリズムが組み込まれているらしく、自発的に考えて動いたり攻撃したりするそうです.それを並列処理している訳だから、演算処理はかなり高くなり、ゲーム機が発熱するのは避けられないのが現状だとか.

今でも制約がある中でゲームって作られているという認識です.いかに軽く動かすことが出来るかが鍵になりそうですね.また自分には雲の上ようなエンジニアさんたちが日夜必死に働いてこういうゲームが出来ていると思うと頭下がりますね.

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映画、フロントラインを観てきました、ネタバレ無しの感想

2025.06.14

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おはようございます、映画、フロントラインを観てきました、ネタバレ無しの感想を書いていきます.これは胸熱な物語でした観てよかったです、観たいなって思っている方は是非劇場に足を運んでください熱い思いがお釣りとして返ってきます.

後半あたりぐらいからすすり泣きが聞こえるぐらいの内容.自分も目頭熱くなるところが何度かありました.最近観た映画、国宝とフロントラインを比べることは難しいけど、フロントライン：真実に基づいた物語は万人に評価高い映画だと感じました.

日本的なので海外の人にはどう映るか分からないけど、何も言わずに結果を出している人は良いなって思いました.そしてコロナがおさまった、今、映画としてその物語が語られるところなんかが心打たれる話ですよね.

観てよかったです、ありがとうございました.

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強制アプリ開発します.8月半ばまでに作らないとアカウントが停止.

2025.06.12

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おはようございます.強制的にアプリ開発します.8月半ばまでに作らないとアカウントが停止されるので解除条件として定義されている、既存のアプリをアップデートさせるか、新たなアプリをリリースするか.

既存のアプリは非公開にしているので自分の場合、無条件で何でも良いのでアプリをひとつリリースの選択肢しかない.

まだ一ヶ月ぐらい先なので余裕はあるものの、アイデアが出ないので今の既存のサービスをアプリ化しようと思っています.

今回は広告掲載とか出来ればしたいなと思っているのだけども審査を通過するかは未知数ですね.ちなみに今回はReact Nativeで作ろうと思っています.少しだけReactを触ったことがあるのでReactNativeは開発するに当たって学習コストがかなり低いという事もありリアクトネイティブで開発します.

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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x.gdのURL短縮機能を利用するためのコードを作りましたので、お裾分け.

2025.06.08

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おはようございます.x.gdのURL短縮機能を利用するためのコードを作りましたので、お裾分けです、コードは下記になります.ドキュメントをぱぱっと見て作った感じなので不具合などが潜んでいるかもしれないけど恐らく大丈夫そうという事で木曜日の早朝にXでコードをシェアした形になります.

なお、x.gdからAPIの発行を行う作業をお忘れなく（こちらからAPIを発行）.

因みに自分はt2t.jpというドメインを私有していて、こちらで自分専用の短縮URLを発行出来るようにしています.この頃は自分が作った短縮URLをあまり使ってないので、こちらをサービス化しようかな等と考えていたりします.

因みにどうするかは未定ですけどね.もしみんなが使用出来るようにしたら、このサイトでも告知します.

<?php
require 'config.php';

class ShortUrl
{

    public $apiKey = null;
    public $endPoint = 'https://xgd.io/V1/shorten?';

    public function __construct($api_key = null)
    {
        $this->apiKey = $api_key;
        return $this;
    }

    public function getShortUrl($url = null, $shortid = null, $analytics = true, $filterbots = false)
    {
        if (empty($this->apiKey)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'api-keyがありません']);
        }
        if (empty($url)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'URLがありません']);
        }

        if (isset($url) && !preg_match('/^http[s]?:\/\/(www\.)?/', $url)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => 'URLが無効です']);
        }

        if (isset($shortid) && !preg_match('/^([0-9a-zA-Z_]{6,15})$/', $shortid)) {
            return json_encode(['status' => 0, 'message' => '短縮コードが無効です']);
        }

        if (!is_bool($analytics)) {
            $analytics = true;
        }

        if (!is_bool($filterbots)) {
            $filterbots = false;
        }

        $parameter = [
            'key' => $this->apiKey,
            'url' => $url,
            'shortid' => $shortid,
            'analytics' => $analytics ? 'true' : 'false',
            'filterbots' => $filterbots ? 'true' : 'false'
        ];

        $response = @file_get_contents($this->endPoint . http_build_query($parameter));
        return $response;
    }
}

if($argv[1]){
    $url = $argv[1];
    $shortid = isset($argv[2]) ? $argv[2] : null;
    $analytics = isset($argv[3]) && $argv[3] === 'true' ? true : false;
    $filterbots = isset($argv[4]) && $argv[4] === 'true' ? true : false;   
    echo (new ShortUrl(APIKEY))->getShortUrl($url, $shortid, $analytics, $filterbots);
}

明日へ続く

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映画、国宝を観てきましたので感想を書いていきます.

2025.06.07

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おはようございます.昨日の映画、国宝を観てきましたので感想を書いていきます.まずこの映画、国宝になるまでの話を丁寧に描いている映画です、3時間と長丁場な映画ですが納得がいく映画だと思います.この映画を観て国宝という人のイメージが変わったと思う人もいると思います.

この国宝は吉田修一の小説『国宝』が基になっているそうです.だだ、その小説の基となった人物像はいるみたいなので其処から着想を得て、映画が『国宝』制作されているだと思います.

役者さんの演技はめちゃ良かったです、かなり大変な役作りだったと思いますが臨場感がありとても良かったです. 改めて映画を通して自分は仕事とや生き方を考えていました.

作った人達は是非、劇場で観てと告知している理由は、歌舞伎の舞などの迫力は映画館でしか味わえない作りになっています、これはかなり圧巻なので劇場で観れる人は観るべしです.

最後に観て良かったです👍️

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Devin（でびん）とかいう生成AIが凄いらしいのは知っていたけど知らんけど

2025.06.06

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おはようございます.Devin（でびん）とかいう生成AIが凄いらしいのは知っていたけどついに自分が勤めている会社でもDevinを導入したみたいです.ひとつのリポジトリはDevinさんがほぼコードを書いていて何だか悲しい気持ちになりました？.

逆に言えばこういうDevinみたいな高性能な生成AIを使えば自分一人でも高機能なwebサービスが出来るだなって言う思いがあります、でも高機能なサービスが作れたとしてもそれを営業するノウハウ等がないので自分には結局意味がないのではないかと思います.

Devinさんに負けない高度なコードを書いても生産性では確実に劣っている気がします、ものの数秒で数千行のコードを書くことは人は出来そうにないので、正直なところDevinの性能が上がったら本当に必要なエンジニアは少なくなるでしょうね.

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高知県の地方通貨ジモッペイに対応したら恐らく使う人増えると思うこと.

2025.06.02

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おはようございます、高知県の地方通貨ジモッペイに対応したら恐らく使う人増えると思うことを書いていきます.1.JR四国とタイアップ、2.とさでん交通とタイアップ、これらが出来れば間違いなく使う人が増えると思います.

特にとさでん交通とタイアップは出来そうな気もします.ジモッペイでとさでん交通を乗れるように慣れば結構便利だなって思います.そもそもとさでん交通のicカード「ですか」のチャージがとても不便です、チャージ出来る場所も限られていたり、スマホ板「ですか」も無いので高知県人でも限られた人しかicカードを持ってない気がしています.

なので、ジモッペイにシステム作ってもらったら、どちらもウィン・ウィンになるのではないかと思います.

JR四国とのタイアップが出来れば良いのだけども恐らく難しいと思うので、まずはとさでん交通さんとタイアップして頂きたいです.

ちなみにジモッペイ使ったことがないです、間違いなくとさでん交通さんとタイアップしたら自分のスマホにジモッペイを入れます！

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お知らせ.ブログの不具合をコンプリートしました.

2025.06.01

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おはようございます、ブログの不具合をコンプリートしました.今までほったらかしにしていた、検索結果のページの不具合をこの度修正しました.

どんな不具合が発生していたかと言えば、次頁へ遷移せずシングルページの次頁へ遷移するという不具合です.この不具合は自分のテンプレートを作ってからずっと今まで発生したのを知っていたけど対応を放置していた不具合になります.

ちなみに分かりにくいと思いますが、関数名のポストが複数形に置き換わっただけです…じゃ直ぐに対応出来たのではというご指摘があるかと思いますが案外気が付かないですよ.生成AIに投げてやっと「あっ」と思ったわけです.

人には先入観とかいう物があるけど今のところ、生成AIは機械的なのでそういうミスは指摘してくれます.いやー便利ですよね本当に.

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デジタルアドレスAPIのコードを書いてみました.書いたのは

2025.05.30

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おはようございます.デジタルアドレスAPIのコードを書いてみました.書いたのは生成AIだけど一度で上手く正しいコードが生成出来たわけではなくて二、三回の指示出しを行って下記のコードが生成されました.

デジタルアドレスのAPIを使用するには企業もしくは個人事業者で屋号を登録されている方でないとAPIのアカウント登録は今のところ出来ないので、自分はリファレンスと生成AIが出力したコードを見て恐らく正しく処理されるだろうと思ったのでgist.githubに公開しました.

尚、引数にIPアドレスを渡さないといけない所があるけれど、これはサーバーのIPアドレスになります.

<?php

class JapanPostAPIClient
{
    private string $clientId;
    private string $secretKey;
    private string $clientIp;
    private ?string $accessToken = null;
    private ?array $lastResponse = null;

    public function __construct(string $clientId, string $secretKey, string $clientIp)
    {
        $this->clientId = $clientId;
        $this->secretKey = $secretKey;
        $this->clientIp = $clientIp;
    }

    public function authenticate(): self
    {
        $url = 'https://api.da.pf.japanpost.jp/api/v1/j/token';
        $data = json_encode([
            'grant_type' => 'client_credentials',
            'client_id' => $this->clientId,
            'secret_key' => $this->secretKey
        ]);

        $headers = [
            "Content-Type: application/json",
            "x-forwarded-for: {$this->clientIp}"
        ];

        $ch = curl_init($url);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $data);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);

        $response = curl_exec($ch);
        $httpcode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
        curl_close($ch);

        if ($httpcode !== 200) {
            throw new Exception("Token request failed with status {$httpcode}: {$response}");
        }

        $responseData = json_decode($response, true);
        $this->accessToken = $responseData['token'] ?? null;
        $this->lastResponse = $responseData;

        return $this;
    }

    public function searchCode(string $searchCode, array $params = []): self
    {
        if (!$this->accessToken) {
            throw new Exception("Access token is not set. Please call authenticate() first.");
        }

        $defaultParams = [
            'page' => 1,
            'limit' => 10,
            'choikitype' => 1,
            'searchtype' => 1
        ];

        $queryParams = http_build_query(array_merge($defaultParams, $params));
        $url = "https://api.da.pf.japanpost.jp/api/v1/searchcode/{$searchCode}?{$queryParams}";

        $headers = [
            "Authorization: Bearer {$this->accessToken}",
            "Accept: application/json"
        ];

        $ch = curl_init($url);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);

        $response = curl_exec($ch);
        $httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
        curl_close($ch);

        if ($httpCode !== 200) {
            throw new Exception("Search request failed with status {$httpCode}: {$response}");
        }

        $this->lastResponse = json_decode($response, true);
        return $this;
    }

    public function getJson(): string
    {
        return json_encode($this->lastResponse, JSON_UNESCAPED_UNICODE | JSON_PRETTY_PRINT);
    }

    public function getArray(): ?array
    {
        return $this->lastResponse;
    }
}

// 使い方の例：
// $client = new JapanPostAPIClient('YOUR_CLIENT_ID', 'YOUR_SECRET_KEY', 'IPアドレス.xxx.xxx.xxx');
// echo $client->authenticate()->searchCode('1000001')->getJson();

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いにしえのサイトの変数の命名を直しました.大部分を生成AIに直してもらった.

2025.05.29

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おはようございます.いにしえのサイトの変数の命名を直しました.大部分を生成AIに直してもらいましたがまだ残ってはいます.因みにいにしえのサイトというのは、このサイトのことを指しています.

生成AIに「変数と関数の命名を直して」と頼むとプログラミングのコードはそのままで変数の命名や関数の命名を直してくれます.

その方法でいにしえのサイトのコードを書き換えて「駆け出し感」は少し消えている感じがします.

命名もそうですがプログラミングには命名規則という物があります.自分はそんな事を知らずにコードを書いてきたのですが、いまやっと命名規則などをちゃんとした職場にいます.

なのですが、今までのなんか癖が抜けきれていない部分があり、ちゃんとしたコードを昔から書いていたらという後悔があります.

最後に命名規則というのは何なのかという人のために命名規則をわかりやすく書いているQiitaの記事を載せておきます.

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いにしえ, コード, プログラミング, 命名, 命名規則, 変数, 大部分, 少し, 後悔, 方法, 昔, 最後, 物, 生成, 癖, 職場, 自分, 部分, 関数, 駆け出し感,

アットマークリブートという設定をご存知ですか.えっ知っている.

2025.05.03

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おはようございます.アットマークリブートという設定をご存知ですか、これはclonetab -eで日時とか設定する場所に@rebootと記入することによりリブート時にコマンドを実行してくれるものです.

これは便利なのでVPSサーバーとかで任意のシェルなどを実行したい場合に便利かと思います.特にVPSサーバーでnodejsやPythonのサービスを動かしてサーバー運用している方などはこれを知っていると良いですよ.

極稀に運用側がVPSサーバーを緊急再起動とかされるとサービスが止まってしまう場合があります.なので、clonetabでリブート時の設定は必須かなーと自分は思っています.

これ以外にはsupervisorを使用して運用する方法もあります、因みに自分はこちらを使っています、どうしてこちらを使っているかはサービスが落ちた場合に再度立ち上がってくれます.なのでサーバーが再起動した時以外にも対応可能なので自分としてはこちらをオススメしています.

#centOS

dnf install epel-release
dnf update
dnf install supervisor

#Ubuntu
apt install supervisor

[program:fastapi]
command=/home/your_user/myenv/bin/uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
directory=/home/your_user/myenv/app
autostart=true
autorestart=true
stderr_logfile=/var/log/fastapi.err.log
stdout_logfile=/var/log/fastapi.out.log
user=your_user

systemctl start supervisord
systemctl enable supervisord

supervisorctl reread
supervisorctl update

supervisorctl start fastapi

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アットマークリブート, コマンド, ご存知, サーバー, サービス, シェル, リブート時, 再, 再度, 場所, 必須, 方法, 日時, 緊急再起動, 自分, 設定, 運用側,

iphoneは16Proを購入するところまで行って辞めた話.

2025.04.09

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おはようございます.iphoneは16Proを購入するところまで行って辞めた話を書いていきます.どうも関税の影響でiphoneが高騰する話が出てきています.そんな記事を読んだのでもうアイフォン16を購入しようと思ってAppleの公式サイトでポチる（購入ボタンを押せば買える）ところまで行って辞めました.

いろいろと考えた結果、いまの収入でこの高額なあいふぉんを購入しても使う機能は限らているし、そもそも自分はスマホをあまり触らないです.そう思うと今のアイフォンを使い倒せるまで使い倒したほうが良くないかという思いに至ったのでiphone17も買わないかもですね.

自分が使っているiosアプリが使用できなくなったら買い替えることにはなると思うけど、それはまだ先の話だと思っています.何故ならios18に対応しているのでios19に対応できなくても恐らく5年は使用できると思います.

なので、アイフォンはまだ購入しないと思います.収入UPしたとかあれば買い替える可能性はあるので思います止まりです.

今後、関税でアイフォンが馬鹿高い端末になればAndroidに変える可能性もあります.

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FF14何度も何度も辞めてはまた始めてを繰り返す.

2025.04.06

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おはようございます.Mana【Hades】でzen foxという名前で以前、少し育てていたアカウントを復活させて昨日（2025/04/05）からゲームをプレイしています.声をかけてくれるひとがいれば成るべく対応しようと思っています.これからどれぐらい遊ぶ（プレイ）するかは分からないけど長く続けようとは思っています.

長く続けるにはネト友でも出来ないと続きそうにないかもですけど頑張ります.

当分、このエリアでレベル上げを行おうと思っています.なのでFF14を無料で出来る人は会えると思っています.確かFF14新規アカウントさんは今でもレベル70までは無料プレイできるそうで…自分はお金払っていますが.

https://jp.finalfantasyxiv.com/lodestone/character/34913141

ではFF14で会いましょう.尚、土日祝日の昼、夜、深夜のどれかでプレイする予定です.

明日へ続く

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映画、ミッキー17を観ましたので感想を残しときます.

2025.03.29

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おはようございます.映画、ミッキー17を観ましたので感想を残しときます.まずこの映画、期待しないほうが良いかもしれない.パラサイト半地下の家族を超えていないということは言えるかな…自分の中では超えなかったというのが正確な感想なのかもしれない.

ストーリー展開もベタだった、そして訴えかける内容も分かる気がするけど、わざわざSFにする事は無かったんじゃないのかという感じがしました.確かに考えさせられる無いようなんだけどもちょっと軽い.

重かったら重かったで問題なのも分かる気がするけど.なんか足りない気がしたのは半地下の家族を超えるモノを期待したからなのかもしれない.

まとめ、半地下の家族は超えていないという結論を持った人が多いかも.映画としては成り立っているけれどもB級SFに観えてしまった.

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ドメインを半分ぐらい放出しました.苦渋の決断でもないけど.

2025.03.24

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おはようございます.ドメインを半分ぐらい放出しました.苦渋の決断でもないけど惜しい思いは残りますが、収入と出費を考えると見直しが必要だと思ったので今回見直した感じになります.

そんな感じなので今まで見えていたサブブログも見えなくなっている形になります.サブブログはこのブログに統合する形になりますがまだ統合はしていません.このドメインにサブドメインを取ってそれと紐づける形になるかと思いますが、そのまま消滅するかもしれないです.

以前、釣りマップというドメインを取得していましたが、そちらも放出しています.使用したい方はご活用してみてください.自分は釣りのことを結局ぜんぜん理解していなかったのでアイディアが浮かばなかったのでサービスが頓挫した形になります.

尚、釣りマップのアクセス数は月に1人訪問すれば良い方だったのでドメインを取得した方はそれなりにSEO等の宣伝が必要になります.

このドメイン放出で年間2万円ぐらいは削減できる形になります.

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アイディア, アクセス数, サービス, サブドメイン, サブブログ, ドメイン, ドメイン放出, マップ, 出費, 半分, 収入, 宣伝, 年間万円, 形, 感じ, 月, 決断, 自分, 良い方, 苦渋,

一人でスーパーマリオワールドを3D化したツワモノ現る.超再現度高いですね.

2025.03.23

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おはようございます.一人でスーパーマリオワールドを3D化したツワモノ（Bobby Ivar）現る.これを見たときニヤけてしまったぐらい、素人目でもこれ一人で作るの凄すぎだよと.

あの懐かしいスーパーマリオワールドの2Dをここまで忠実に3Dに落とし込むことが出来る人はいない.熱烈なファンっていうのは本当に凄いですね.熱量がないとここまで打ち込めないと思います.

このスーパーマリオワールドを作った人（Bobby Ivar）を任天堂さんがどうするか、自分だったら彼の作ったコードを引き継いで開発します.これぐらい忠実に3D再現しているわけだからこれを駄目だと切り捨てるのは、勿体ないなって思います.

尚、2Dから3Dにするために開発ツールを自作したりモンスターのAI（アルゴリズム）も新たに構築したそうです.そしてドットテクスチャも自らポチポチと制作したそうです.

マリオファンから称賛の嵐だとか.

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ドラマ：どうせ死ぬなら、パリで死のう。を観ました.

2025.03.22

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おはようございます.ドラマ：どうせ死ぬなら、パリで死のう。を観ました.

とても静かで脱力感があるドラマでした、あまり上手く行っていない人が観ると何か救いはあるのかなっていう思いがありました.何を持って幸せだと言えるのかという問いには自分は答えられる気がしていて、自分を他人と比べるから不幸せに思うのだとそして何か目標を立てると生きるチカラが湧いてくるのだと思います.

それが幸せの源なんじゃないかなとドラマを通して思いました.

目標達成出来なくてもそれはそれで良いだと思います.失敗してもそれそれで良いと思えることで良いだと.

生きているだけで丸儲けです.

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フルテキストインデックスを業務で使用して思ったこと.MYSQLとかで

2025.02.07

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おはようございます.フルテキストインデックスを業務で使用して思ったこと.MYSQLとかで自然言語などを検索するときに便利、例えば商品検索を曖昧な単語で検索する時にフルテキストインデックスを与えていれば曖昧な単語でもヒットする確率が増えるというもの.

ただ、日本語はMeCab（メカブ）とか入れないとヒットしないかもですが、レンタルサーバーでも設定を変えれる人ならば使用できるかもです.試してみてはないので「かも」止まりですが….

こういうのを全文検索とかいうらしい.

尚、MYSQLやMariaDBなどでは対応しています、バージョンが低いと出来ない可能性はあります.

自分が今作っているサービスにも全文検索を一部導入する予定でいます、例えばYosakoi-Video.comなどもチーム名の曖昧な検索ができれば良いなと思っています.

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ネトフリドラマ、阿修羅のごとくを今見ています.まだ一話目を観終わったところ.

2025.02.06

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おはようございます.ネトフリドラマ、阿修羅のごとくを今見ています.まだ一話目を観終わったところです、予告に釣られて阿修羅のごとくを観ているのだけども一話目はまずまず止まりですね.ここから面白くなっていくのかな.仕事中にラジオ（J-WAVE）を聞いているのだけどラジオのMCさんが阿修羅のごとくを休みの日に全話観たみたいな話をしていて面白かったーなどと言っていたので期待しすぎてしまったのかも知れない.

監督さんは是枝裕和さんなので何だかジワジワ面白みが来る感じがします.時間があれば通しで観たほうが良いかもだけど、大体一話一時間なので7時間確保しないといけない.自分はせいぜい3時間確保するのでいっぱいいっぱいですね.

全話観終わったら感想を書きます.早ければ来週の末までに書くつもりでいます.

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原因不明のサーバー負荷に悩まされる.未だ目処立たず.対処法は

2025.01.28

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おはようございます.VPSサーバーに切り替えて4日目ぐらいだと思いますが、何だか不安定な感じになっている.たまに高負荷がかかってVPSサーバーが落ちるというのが続いている、DDOS攻撃かとも思えるのだがこんな大したことがないドメインにDDOS攻撃なんてして何得なのかと思い.

恐らく自分の設定によるものだろうと考えに至ったのだけども、実際、DDOS攻撃なのかも知れないというのも外してはいない.ログを見てどうこう分かれば良いのだけども分からないので生成AIに丸投げして判断してもらっている.

生成AIを課金すればもっと良い回答が得られるのだろうけども、そこまでしたくはないのが現状.

生成AIつづきで、昨日Xにポストした.流暢に日本語を話すAIがほんとうに凄い、ひとかAIかが全くわからない.中に人が入っているだろうぐらいの勢いで衝撃的だった.

もう見分けつかないかもなぁ.将来、ロボットと人の見分けがつかないレベルにまでなる可能性があるだなと気付かされた生成AIだった.

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