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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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買うのを辞めたと言ったiphone16proを購入しました.

2025.04.13

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おはようございます.買うのを辞めたと言ったiphone16proを購入しました.購入した理由は関税と次期iphone17は大幅にデザイン変更があるから、まだ安定的なiphone16を購入しました.

特に関税でAppleのiphoneの価格がどうなるのか分からないので思い切って購入しました.お値段は17万円ととても高額ですがまぁこれから5年ぐらいは使用すると思っているのでまぁ良いかなと思っています.

iphone貯金は13万円まで溜まっていたけど、マイナスでの買いです.このマイナスの金額を仕事以外の臨時収入でペイ出来れば良いのだけども….なかなか難しい.

来月も何だかんだ払わないといけないし、今年の年末にも7万円ぐらいは必要になる、お金がいくらあっても足りないですね.何とかして収入を増やしたいなっていまは思っています.

何かに特化した人になりたいなって思います、尖りたいけど尖れない今日此の頃…

追伸、iphone16で動画で取りましたのでそのうちUPします.

明日へ続く

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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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沈みゆくSNSサービスにお金を払うのを辞めようかなとか．

2024.10.11

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おはようございます．沈みゆくSNSサービスにお金を払うのを辞めようかなとか思っています．お金を払っているのはTweetDeckが使えるから何だけど、実際あまりタイムラインを追っているわけでもないので．そしてイーロン・マスク氏、人類のためとか言ってるけどお金のためにしている感がこの頃強い．

あんまりそんなサービスにお金を支払いたくないなって思いだしました．このお金が間接的にトランプ氏を勝たすために支払っていると思うとあんま良くないかなと思うようになってきた．トランプ氏は嫌いな人です．あんまり嫌いな人いないけどあまりにも言動が酷い．こんな人がまた再選するかと思うとゾッとする．

イーロン・マスク氏はお金のために支援しているに過ぎないと．．．

大統領選挙まであと数十日です．どうなるのかな？

明日へ続く．

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2024.04.08

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おはようございます、三体を今見ています、三体の小説を見てネトフリのドラマを見ると内容が結構違うらしく、評価が二分しているようです．まだ、自分は三体の小説を読んでいないのでどこがどう違うのかが分からないですけども、ドラマは見ごたえたっぷりなドラマな気がします．

逆に内容が違うということなので、ドラマを見を終わってから小説を読んでみたいなと思います．小説を全部買うと一万円ぐらいするらしいので、お金に余裕があるようになってから小説を買うつもりでいます．今のところ、どの時点で買うかは未定です．

明日へ続く．

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メルカリ ハロでスキマ時間を副業。

2023.11.21

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おはようございます、メルカリ ハロでスキマ時間を副業。何となくだけどスキマ時間があったりします。忙しい時は忙しいだけど、イシューを終わらしてプルリクエストして承認されるを繰り返していくとイシューの発現率よりも勝ってしまうと、スキマ時間が出来ます。

そんなスキマ時間で出来る仕事がアレば自分もメルカリ ハロで仕事をしてみたいなって思います、因みに、いまスキマ時間が出来たら勉強したり自分の開発を進めたりしています。副業は認められているので、仕事が終わってスキマ時間に仕事ができればなって思っていますが、「メルカリ ハロ」が使用できるのは今のところ都心に限るそうです。

スキマ時間で働けるので有名なものはタイミーですね、アレ使用したことがないだけど高知県でも使用出来たりするのかな？

スキマ時間に働くより、株や投資にお金を回す方が良いのかな？それともスキマ時間のお金を投資に回すという考え方も出来ますよね。悩ましい🤔

明日へ続く。

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Blenderにトライしてみようと思っています。

2023.05.05

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おはようございます。近々、Blenderにトライしてみようと思っています。初期のBlenderは触ったことがあるのですが、いつの間にか進化していて使いやすくなっていました。日本語にも一応対応しているので、何だか自分でも出来そうな予感がするので、来週辺りから毎日触っていこうかなと考えています。もしこちらでまぁまぁの事が出来るようになればAI使わなくても何とかなりそうな気もするので、頑張って修得したいです。

因みにBlenderというのは、無料と寄付で成り立っているアプリです。なので、お金がない人でも３D（CG：コンピューターグラフィックス）の制作が可能なんです。あのエヴァなのでもBlenderが使用されていたとか、なので決して怪しげなソフトではありません。むしろ、いろいろな所で使用されている優秀なソフトウェアです。

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AIがTweet文字生成してくれるサービス無料から。

2023.03.03

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おはようございます。今日はひな祭りですね、それは置いておいて、AIがTweet文字を生成してくれるサービスですけど、お値段が破格ですよね。会員登録したら無料で１０ツイートAIがTweet文を考えてくれるのだから、いや～便利な世の中ですよね。

キャッチーというサービスで国内最大級のAIライティングツールだそうです。

無料でchatGPTに考えてもらうということも・・・・出来ちゃうのでお金を取ってどれぐらいキャッチャーなキャッチコピーが生成されるかが勝負になると思います。そういう面でもchatGPTって業界に激震を走らせたことは間違いないですよね。

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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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見えないテコ入れ人の感覚。#スキマ時間 #ブログ

2022.10.01

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おはようございます、今日も朝に記事を書いています😌。もう１０月ですね、これを書いていたのは９月２９日です。この頃、少しリアルとタイムラグのあるモノにしています。

さて、今日はブログを毎日書いて意味があるのかというお話です。最初に回答を記載します、アクセス数にはあまり影響を及ぼす事はありません。YさんやGさんの検索サービスがどの記事を拾ってくれるかなんて分からないです。そういう観点から言えば色々な記事を書いてアクセス数の多い記事へ路線変更するとアクセス数は稼げます。

ただ、好きでもない内容の記事がアクセス数が多くなったりする場合があります。その場合、お金のために記事を書くことになります、そう言うのは続かないので辞めたほうが良いです🫠。自分の記事は好きな事しか書いていないけれど、それなりにアクセスが付くようになりましたが・・・。自分が読んでほしい記事にアクセス数が付くとは限らないのが今の悩みどころですね。

そういう事もあって１０月から眠らせていたブログを一つ再活動しようと思っています。再活動の理由は収益化です、そしてこのサイトのYOUTUBEもトライしてみようと思います。この２つの活動の共通点は広告が付いていないということYOUTUBEの登録者数は９人です。ブログに至っては訪問者は１０桁いかない日さえあるサイトでが、更新頻度を上げれば半年でそれなりの数は付くという勝算はあります。

明日から我らWEB主義というサイトとYOUTUBE（zip358com）、不定期更新という名目で活動しますので良かったらそちらもよろしくお願いします🙇。

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有難う🎉一年と七ヶ月と二十九日😌で達成。

2022.09.30

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おはようございます、御機嫌よう😋。

アイキャッチー画像とタイトルでお分かりかと思いますが、振り込み金額の上限を超えた為、振り込まれます。この振り込まれたお金の使い道はまだ決まっていませんが、大切に使います😌。

毎月、大体レンタルサーバー費用と相殺出来る金額を稼いでいるようです。先月からサービスを稼働させて３つのサービスで運用しています。これにより今月からまぁまぁな金額が発生してきましたが、それでもこれだけで生きてはいけません。

毎月、１５万ぐらい稼いでいる人は強者ですね。やっぱりYOUTUBE始めた方が良いのかな🤔。昔、１０００人の登録者でもYOUTUBEは小学生（高学年）のお年玉ぐらい入ると聞いた事があります。今は広告単価が下がっているようなので、もう少し低いかも知れませんが放っといても稼ぎがでるというのは、素晴らしい事ですね。

自分の今後の運営目標は、毎月、お金が振り込まれるようになる事です。これを達成出来れば何とかなりそうな気がします。今の現状、クラウドワークスの仕事が取れなかったら投資で何とか引き落としペイ出来る感じで生きているので・・・。ちゃんと収入が発生するシステムを構築したいなって切実に思います。

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人類の不都合な真実・こんなタイトルあったよね🤐

2022.09.14

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おはようございます、この頃、朝に記事を書くようになりました😌。

お金💰はいらないのにお金は貯まる一方です、なんて言ってみたいですね。さて、自分の為に自分はあまり労力を使うことはありません、お金持ちでもないのにお金のために仕事をしているという感覚がないのです。多分これ感覚がヅレているだと思います、、、。

お金を株などに投資してから更にお金に興味がなくなりました。株や投資をすると分かると思うのですが、株価は変動します。安く買って高く売るとてもシンプルな法則で株式市場は成り立っています、株価は数時間や数分で一日の時給を稼ぐこともありますし、その逆もあります。そういう変動を見ていたら何なんだろうと思うわけです。そんな疑問が最近まであったのですが、あの「サピエンス全史」の本を読んでスッキリした感覚が強いです。分厚い本ですが読んでよかったと思います。人はどうして働くのかやお金って何なのかなど、疑問を持っている人は一度読むと良いと思います。

そんな訳で仕事に対する姿勢も人と少しだけヅレている気がします。自分は何方かと言えば役に立ちたいという気持ちが強いかも知れなくて、お金がなくても作り上げたいなどや手伝ってあげたいな等と思う気持ちがあります。あまり損得勘定は無く商売には向いていません。お金はいらない訳ではないですよ、ただお金持ちになりたいとかいう感情はないです。それよりか、生活に困らなければそれで良いという感覚が強いです。

好きなことでそれなりにお金を稼げたら良いですね😌。その為にも頑張ります。

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NewsPicksの☓○☓○ONEを公式でイッキ見。

2022.08.14

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こんばんは、おはようございます？真夜中に更新しています。

NewsPicksのHORIE ONEを数カ月分をイッキ見したので感想とどの回が良かったのかを記載します。まずは、一番良かったのは投資信託の山崎元さんの回ですね。この人、４２歳までに１２回も転職を繰り返している方で、何となくこの人が言っている言葉は刺さりましたね。自分も結構転職を繰り返しているので、なんか分かる気がする。そしてお金を貯めるよりも頼れる関係を構築したほうが良いというホリエモンの意見も納得です。

次に納得したのがネット投票反対の選挙プランナー、三浦博史さん、何故反対意見なのかという意見に説得力がありました。これにはホリエモンも納得していました。

次に渋滞の事などを語っていた、東大教授の西成活裕さんです。渋滞の定義の語りなどはタメになりました、また、数学の話は面白かったです。こういう話はあまり日常的には聞かないから。

最後に自分にとっては神回の対談を貼っときます。

この頃はTVにも出たのである程度認知している人も多くなったのかもで。仮想空間（リアルメタ）を開発している佐藤航陽さん、この人の語り論理的で好きですね。

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ビットコインってもう認知されたお金なんだろうな。草コインは除く？🙄

2022.08.08

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おはようございます。今日は週明けの月曜日ですね。

さて、自分はビットコインは主流のお金にはならないと昔言っていました。その理由として国が通貨として認めないだろうから、認めると既存のお金の価値が揺らぐ原因になるから、そしていずれ国の電子マネーが最終的に幅を利かせてビットコインの存在は無くなるだろうと思っていたのが数年前の話です。

今、自分の感じていることはビットコインは無くならない、特に国の通貨の価値がない国ではもうビットコインはお金です。なんだか不思議な感覚ですがビットコインはもう殆どの人々がお金と認識しはじめたのでこれからもお金で間違いないと思います。

これこそ共同幻想って奴ですね。みんなが信じてそれで社会が廻りだしたらそれはもう止められない、もうビットコインはお金です、因みに草コインは分かりません。

いま、メタバースが次の来る産業、仕事だと取り組んでいる企業が結構います。これも社会的に認知が浸透すればメタバースは価値のあるものだという物に変わるでしょう。いま、鼻で笑っている人々も浸透すれば手のひら返しになる事は間違いないと思います。

結局のところ、社会に浸透すれば上手くいく（共同幻想）？🤔。言い方がなんですけど、世の中は暗黙のルールの上で成り立っています。たまにルールから抜けた行動をする人がいますけど。このルールという根源を辿るとやはり人が生きていく中で獲得したものなのかなって思います。

「何が言いたいか？？」

「共同幻想を制すれば世界を制す🙄」です。

「冗談交じりですが、自分はそう思っています」

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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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円安って海外圏のアファリエイトとかしている人には！！

2022.07.13

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おはようございます。来週は全体的に雨模様らしいのですが晴れてたりするのでしょうか？（予約投稿です）

さて、今日のお題「円安って海外圏のアファリエイトとかしている人には！！」ですが、円安はドル払いしてくれるので、とてもウハウハですね、多分、YOUTUBERさんとか今、結構儲かっている人が多いと思います、羨ましい限りです。自分も月にサーバー代の収益が入っていきます。

有り難いことです。ただ書いているだけでお金を生み出しているのは凄いことだなって思います。好きで書いていることがお金に変換できるって素晴らしいと思いますし、ブログなんて誰でも出来ますし、アファリエイトの広告も審査に受かれば掲載することも可能です。

広告審査はある程度、アクセス数と記事の信頼性が必要になると思います、自分も再審査を何度か受けた事があります。収益は高収入まではまだまだです。もし高校生や小学生だったら毎月のお小遣い代を自分で稼ぐ事を自分はしていたと思います、書くことにより自分の知識も増えたりして良いじゃないかと思いますね。但し、未成年の場合、アフェリエイトの規約で駄目な場合もあるかもなので、そこは注意してください。

ともあれ無料から利益を得るには何か創作することが一番の近道だと思います、尚、いろいろと掛け合わすことでココだけしか読めない記事になり、其れが大衆に受けが良かった場合、それだけで生活できると思っても良いです。

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先日のau通信障害。今も続いていたら悲惨だな。

2022.07.05

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おはようございます。通信障害は改善されたでしょうか。

復旧されていない場合もこのまま投稿タイトルで、記載していきます。因みに通信障害一日目の夜に夜な夜なデスクトップに向かって一週間分の予約投稿記事を書いていたりします。この記事は火曜日に投稿される予定です。

さて、先日のau通信障害ですが一応、不便なく電子決済とかお昼は出来たので助かりましたが夕方、仕事帰りに試しに機内モードをOFFONしてみたところ、繋がらない状態になりました。これでやっと不便だなって感じましたが、そもそも今日は土曜日出社だったので直行帰宅。

因みにこういう時の為に、オフラインデータ等を自分は保持しているので其処ら辺は大丈夫でしたが、やはり電子決済出来ないのは不便。今まで何時もお金を入れていない状態でしたので、これで何かあると大変だなってヒシヒシと感じました。ある一定の金額は財布にも入れておくべきですね。

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雇われてお金を稼ぐこととフリーでお金を稼ぐこと。

2022.06.20

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おはよう御座います。今日は全国的に雨なのかな？円安大丈夫かな？

人のふんどしで相撲を取るってことわざを思い出したので。今日のお題である「雇われてお金を稼ぐこととフリーでお金を稼ぐこと」を書いていきます。最初に結論を書くと雇われるという生き方は大変だけどフリーランスで稼ぐよりかは幾分楽なんですよって話です。

今の職業に就く前はフリーで一年間ほど活動していました、正確に言うと就職活動を主にしてフリーランスはちょっちしていました。それでも一からお金を生み出すということは大変だと実感しました。やり甲斐はあると思いますが、突き通すには結構な覚悟が必要かなって思います。

雇われて生きていくのは、何だかんだで楽なんですよ。経営者やフリーは毎月のお金を生み出す仕組みやそれを維持していくなどが大変です。従業員が多くなるほどお給与もその分支払わないといけないし、光熱費や何やらも伸し掛かってくる訳ですからね、そして経営が傾く場合だってあるわけですからね。

なので、自分はフリーはオススメしません、余程、副業が上手く回っている人じゃないとその道に進まない方が良いです。

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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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今、欲しいもの３つ。誰かください？？

2022.05.25

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おはようございます。労働者は時間の切り売りをしているみたいですね🤔。

今日のお題は「今、欲しいもの３つ。誰かください？？」です。さて、自分が欲しいものはベスト３から発表します。まず、新型iPhoneですね～。そろそろ買い替えたいですが今のところ、我慢しています。

次にベスト２、３５型ぐらいのディスプレイです、今まで４画面のディスプレイにしていましたが３５型のディスプレイ（一画面）に通うと思っています。お値段は３万～４万円ぐらいしますが、変え替えたいと思っています。

最後にベスト１、今一番欲しい物は、お金では変えない時間だったりしますね。どんな仕事とでもそうですが雇われている時点で時間の切り売りをしている訳で、その時間、あなたの人生の大切な時間を切り売りしているわけです。時間は有限でいつ死ぬかなんて分からないです。そんなタイムリミットの分かっていない時間の切り売りをしているわけです。なので、そんな時間が欲しいです、あのドラゴンボールで出てきた精神と時の部屋が欲しいですね。

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この頃、思うことを纏めると仕事って何だか、変じゃないか？

2022.05.24

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おはようございます。世間の常識に未だにはてなって思うことが多いです。

今回のお題は「この頃、思うことを纏めると仕事って何だか、変じゃないか？」です、お題はいつも自分で考えています。一年間、ニートを経て社会の一員としてお仕事をしていますが、どんなお仕事をしても何かお金が支給されなかったら、どれほどの人が働いているだろうかって何時も考えます🤔。

ロボットが人の代わりをして労働を行い、人工知能がデスクワークの仕事を変わりにしてくれるようになったら、ほとんどの人は雇われなくなる。今すぐにこんな世界が来るわけでもないのだけど何れそうなると自分は思っていて、そうなったら今の常識ってかなり変わると思うだよね。

何が言いたいかと言えば、人生の大半は仕事で消費されているという事、それが今、技術の進化で変わろうとしています。なので、、、これから先の人は、これが全てだと思わずに選択肢はいろいろあるし、仕事のためだけに生きるのは辞めたほうが良いと思っている。

そして思う、みんな仕事よりお金のために働いているじゃないかって？、そのお金の常識もそのうち変わるかもしれないよね。特にロボットが労働を肩代わりしてくれるようになったら、人は創造的な事や勉強に力を注ぐだろうし、効率の良いエネルギーを求め（ロボットのために）宇宙へ開拓していくだろうと思います。

大きな夢、目標、常識（共同幻想）がないと社会が成り立たないので、そうなるだろうって思います。

えぇーっと何の話だったけ😭？

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世界2.0、お金2.0の著者、かなりキレキレだなって思いますよ。

2022.05.19

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おはようございます。今のところ6月の予定が全然ありません…。

世界2.0、お金2.0の著者、佐藤航陽さんはかなりキレキレだなって思いますよ。もともと弁護士？裁判官？を目指していた人みたいだけど、大学の時に試験の制度が変わったので方向を切り替えたひとです。今は仮想空間の作る企業と衛星通信の企業を経営しているIT経営者です。

そんな佐藤航陽さん、かなりキレキレに頭が良い。動画を見ていると分かるかと思いますが、キレキレですね～😌。こんな動画が無料で見れるというのは凄いなって思います…。対談の動画の内容は実際、YOUTUBEで見てください。IT好きな人だったら当たりだと思いますよ！

因みにこの頃、スキマ時間に動画をみることが多くなりました。電車通勤とかだったらスマホに動画を保存しておけば、通勤、通学中に勉強などが出来るのでこれは良いかなって。自分はスキマ時間に動画を見ています。本も読みますが動画で情報を入れるという事もしています。本と動画の違うのは動画の方が情報が一回見て記憶に残りやすいですよね。それが良いところかなって感じています。

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声が洗脳的なあの有名YOUTUBERさん…。

2022.05.18

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おはようございます。

声が洗脳的なあの有名YOUTUBERさん、なおきマンさんは聞いているとわかると思いますがなんか洗脳されそうな声ですよね。YOUTUBEで成功するには声がすごく重要、次に顔が大事になると思います。これはエンタメ的な動画をアップしているYOUTUBERさんに当てはまりますし、ガジェット解説などをしている人にも結構、当てはまると思っています。

今回見た、なおきマンさんの動画はかなりお金がかかっているなという出来ですよね。これはよく出来ていると思います。この人が成功したのは先発優位性というのもあると思いますが、収益を得たものをYOUTUBEに再投資したというのもあるかと思います。

うまく行っている時にそれに対して利益の一部を再投資すると大体、上手く回ります。特にネットはリアルよりもその効果が高いかなって思います〆。

因みになおきマンさんの動画は都市伝説的なものやオカルト的な話なので、信じるも信じないのも個人の自由になります。

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オビ=ワン・ケノービを観るためにディズニープラスにって人どれぐらいいる？

2022.05.12

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おはよう御座います。

今日のお題は「オビ=ワン・ケノービを観るためにディズニープラスにって人どれぐらいいる？」です。自分はこのためにディズニープラスのサブスクを購入するつもりでいたりします。まだ未加入ですが、5月27日の前日には申し込んでいると思います。

因みにPSのVRを装着して大画面（映画館のような雰囲気）で観ようと思っています。基本、スター・ウオーズシリーズは大画面で楽しむために作られたものだと思うので…。

それにしてもこの頃、Netflixやアマゾンプライムなどなどで独占配信が多いですよね、サブスクの沼に落ちそうです、サブスクでもオンデマンド（動画）関係は、観ないとお金だけ払っている状態になるので気をつけたほうが良いですね。一つ一つはお手頃な値段だけど合算するとアレっていう金額になるので困りものです。

契約する場合は年契約にするか、月額の場合は定期的にサブスクの見直しを自分で行う必要があると思います😌。くれぐれもチリツモにならないように・・・。

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