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FF11オンラインを一時停止しました、やっぱ続かない

2025.07.06

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おはようございます.FF11オンラインを一時停止しました、やっぱ続かないなぁー.ソロでレベルアップが大変なのともう一つは時間が勿体ないと感じるので、どうもゲームのソロは続かない感があります.そもそもRPG系に費やす普通の人のプレイ時間よりもかなり少ないのです.

因みにFF16もFF7リバースもまだ攻略していません、まだまだ時間がかかりそうです.そもそも月に一回ゲームをプレイしたら良い方で休日にゲームに費やす時間よりもボーっとしてたり、コードを買いたり映画観たりしている方が多いです.

あと本を読んだりしていることの方が多くてゲームに時間を避けないのが現状かな？

ゲームをしてなにか得ることもあるのだけども、まぁあんまり無いかな.これがオンラインゲームで仲間がいれば違う可能性がありますが、どちらと言えば仲間の輪に入るタイプではなく、一人の方が楽だなって感じるタイプです.

人生のなかで仕事が無くなればどれぐらい時間が余るのだろうかと思った時、自分の場合、あんま余暇に時間を割いている時間はあんまない気がしています、例えばブログを書いたり創作したりと何かしら手を動かすしたりして何か活動していると思います.

因みに今の学生さんが大人になる頃には仕事は肉体労働しかないじゃないかなって思うぐらい人工知能のIQは上がっています.多分、20年後には仕事の量はいまの半分ぐらいまで少なくなっている可能性があります.昔、学校崩壊というものがありましたが、これからは仕事崩壊という事が中小企業や零細企業から起こる気がしています.

学校崩壊というのは今もあるか分からないけど、教師の話を聞かずに生徒が好き勝手行動するようになることです、それを防ぐ為に今では教員二名体制になっているようです、その大人版が会社でも起こるような気がしています.会社の場合はクビにすれば済むことですけど下手すると倒産するケースも出てきそうです.

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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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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映画 #すずめの戸締まり を観てきましたので感想を残しときます。 #ネタバレなしです、溢れそう。

2022.11.11

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こんにちは、映画を観終わった後も余韻が残っていてその余韻の中でこの記事を書きました。

映画予告とは全然違う印象何だかけど、想像していたストーリーとぜんぜん違うだけど、凄く良い内容の本編でした。自分は前もって小説なども読まずに映画予告を観ただけで映画館で本編を観たわけですけども、小説読んでいた人たちもおそらく想像以上の映像だったんじゃないかと思います。

凄く良いという言葉が適切かどうか分からないけれども、新海誠監督が伝えようとしていることは、伝わる映画でした。今まで新海誠監督の長編映画を観てきた中で、一番ダイレクトに伝わってきた気がします。「言の葉の庭」「君の名は」「天気の子」、そして「すずめの戸締まり」どれも良い作品になっているこんな監督あまりいないと思います。

改めて新海誠監督の凄さが分かった気がします。

作品を作ってくれて、ありがとう。

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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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Laravelで再構築した2bbs-video.comをヨロシク😌

2022.08.10

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こんにちは、よさこいをしている踊り子さん達へ、熱中症にはお気をつけてくださいませ。

本日はあまり使用されていなかった、2bbs-video.comをLaravelで再構築したお話を記載します。2bbs-video.comはYOUTUBE動画を共有するのに特化したサイトになります。当然、YOUTUBEのアドレスのない投稿はできません。今のところ動画の投稿内容は管理人が独断と偏見で管理します、その為、投稿していた内容が削除されるという事もあります。

サイトをLaravelで再構築していて、ページネーションが半端ないぐらい楽に生成できたのは凄く便利だなって感じましたが、逆にベタで構築できる技術も必要じゃないかなって思います。

そしてLaravelにはパッケージが豊富にあるのだけど、正直な所、どれが良いパッケージ（有名所）なのか分からないので調べる必要があるなって感じました。それまでは自分で作るしか無いかもしれない、そういう所などの経験値を積まないとLaravelゴリゴリ使えますとは言えないなと。ただ、大体の勘所は掴めましたね。あとは習うより慣れろ感覚でいろいろと制作していきます😌。

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YOUTUBEを閉じて職場にもどれ😏ごもっともです。

2022.04.18

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おはよう御座います。

YOUTUBEでR25の動画を見て思うのですが、この人の話はわかる気がします。彼は客観的に物事の本質を見ていると思いますが、ユーザーの人気は二分してそうです。好きか嫌いにわかれるひとが多そうな成田さんです、そんな成田悠輔さんの知りたいという方は自分のブログの検索窓から「成田」とキーワードを入れると神回などの動画が見れたりしますので、そちらでご視聴ください。

YOUTUBEは見るものではなく創る側もの？、動画を自分で制作してYOUTUBEに上げることの方が面白いですよ。成田悠輔さんが言っているように人の評価を気にせずに自分の視点でモノづくりしていたら、時代が追いついたときに一気に花開くなんてこともあると思います。なので、なにか創作している方は他人の意見よりも何を発信したいかなどや目的を思案して創作するほうが良いと感じました。

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🍎Mac studioとipad airとiPhoneとMac book Pro

2022.03.11

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Mac studioとipad airとiPhoneとMac book Proが欲しい今日のこの頃ですが、どれも今の所買い替えません😭。

一週間ぐらいブログを休んでいましたが、再度ブログを書き始めます。今までいろいろとゴタゴタしていてブログに手を付けられませんでした。これを解消するべく一週間分予約する形で始めます。

昔働いていた時はこのような形でブログを更新していましたが、この頃は毎日、朝更新するという形式でしたが、それは当分の間難しいので予約投稿で更新します。

その為、リアルタイムのネタは扱えないというデメリットもあります。この一週間ほどブログを休んでいた期間にIT記事を読むということやプログラミングも一週間ほどお休みしていました。そういう事を休んでいると何だかIT関係から少し遠ざかったような気にもなりましたが、遠ざかったことによりITの事が好きなものに戻ろうとしている気がします。

あの魔女の宅急便の名言は本当だっただなって思います😌。遠ざかると何が好きなことなのか分かるし、自分がどんな道が向いているのかわかります。自分はプログラミングをするという事に関しては向いていると思いますが、コミュニケーションはあまり得意ではないとか、自分が出来ること出来ないことが遠ざかると見えてきます。本当は寝ても覚めてもプログラミングだけして生計を立てたい。

こんな人におすすめな職業は個人アプリやWEBサービスで生計を立てるという事です。ある程度以上の技術が必要になってきますが、頑張ればそれで生活出来ます。唯、そんな人になるにはかなりの積み重ねが必要になるかもしれません。

あぁMacが欲しい😏。

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人工知能VS人工知能で戦うテトリスがカオス過ぎる?

2021.06.18

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人工知能VS人工知能で戦うテトリスがカオス過ぎる、どうやって人工知能はブロック消しを操作しているのだろうか？これって車を操作する具合とあんまり変わらない学習方法なんだろうな。最初はずるずるの素人がプレイするようなそんな操作でテトリスするだろうな。それを何万回、何億回と学習させることで神の領域に達するだと思います。人間が負けて当たり前の世界です、この人工知能に完勝する人がいるなら逆に恐ろしいですね?

人工知能のことを勉強をしたい方は、今ではYOUTUBEでいろいろな解説動画がありますので独学でも出来ると自分は思います。人工知能の組むまえに人工知能がどのように学習するのか仕組みを覚える必要があります。いろいろな学習する方法がありどれが適切な学習方法を人が覚える必要は少なからずあります。例えるなら国語の授業を理科の教師に頼むようなことをすると生徒の学習の能率が低下してしまうからです。そういう事もあってプログラミングを覚える前に数学や英語などなどの素養も必要になります。自分はお手上げです！？?

これから人工知能を勉強したい人向けに適当なリンクを貼っときます。

https://www.tensorflow.org/?hl=ja (Gさんのやつ)

https://openai.com/blog/openai-api/ （例のやつGPT-3）

LINE、日本語に特化した「超巨大言語モデル」を開発へ「日本語版GPT-3か」

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ブログをGWお休みしていました。アクセス数や収益はどうだったのか？

2021.05.07

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ブログをGWお休みしていました。アクセス数や収益はどうだったのか？
特に質問されたわけでもなく、ツイッターのDM（ダイレクトメール）に質問が来たわけでもないけれど、この疑問に答えると、まずアクセス数は50人ぐらい落ち込みました。収益はいつもの週平均より若干少ないということで、アクセス数、収益とも減という結果になりましたが、これからも土日祝はブログ更新のお休みを頂きます。

収益が激減したら土日祝の更新も考え直しますが、今のところはこのスタンスで活動していこうと思います。
因みに、今年の国民年金を一括払いして自分を追い込んでしまったので何とか毎月、最低でも3万円の収入を得なくては今年の年末には苦しくなるので何とかしようと模索しているのですが、どれも収益化には届かないのです。無理ゲーと言われるアプリも作ろうかと悩んでいます。あとラインのスタンプなども創作しようかなど、本当に何でも良いので収益を増やしたいと思っています。

自分で言うのも何だけど、上手く回せば収益化出来るじゃないかなと・・・。単なる宣伝や告知、ファン作りが下手なのかもしれないな・・・要するにマーケティング力がないだと自分で思っています。

数撃ちゃ当たると思っていたけど、それは違っていてマーケティング力って大事なんだということをこの頃、ひしひしと感じていています。

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高知県立美術館に行ってきました。

2021.04.12

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MINIATURE LIFE展 田中達也 見立ての世界 in 高知県立美術館に行ってきましたよ。感想はとても行ってよかったです、どれもユーモアがある作品で且つ精巧に作られていて、見ているとなんだか今にも動き出しそうな作品がいっぱいでした。また展示数も多くて、これで当日券は1000円だと思うととても良心的だなと感じました。

因みに展示品はSNS等でシェアして良いそうなのでパシャりと撮ってきました。その中でも一番、好きなのをアイキャッチ画像にしています。

最後に絶対、リアルで見るといいよ、写真で見るより自分の目で見るほうが作品の精巧さや動き出しそうな感覚を味わえるから。見に行きたいと思っている方はMINIATURE LIFE展、見に行くべしです！！

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ヒキコモリストのお姉さんが！

2021.03.15

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ヒキコモリストのお姉さんこと、小森ひき子さん（YOUTUBER）は賢い人だと思います。このYOUTUBEチャンネルはなんだか、伸びそうなので紹介します。会社を辞めてデイトレ（デイトレーダー）とYOUTUBER兼業している人です。ひきこり一人暮らしの日常、ゲームなどや電子工作などのYOUTUBEに流しているだけど「えっ普通のOL」してた人には思えないぐらいです。確かにネットには方法が落ちているけど理解しているふうだし、サラッと説明は省いているところなど戦略的だなと思えます。賢いですよ・・・そんなことは本人は言いませんが。

デイトレ投資の話、【削除するかも】と書かれているので下の動画は削除されるかもしれません。この動画で名言があります。それは「副業は全力でやるべきだ」という話です。

最後にチャネル登録はこちら
https://www.youtube.com/c/小森ひき子ひきこもりLIFE/featured

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今年、観に行くであろう映画アニメ編。

2021.01.28

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下記の映画はどれも観に行きたい映画なのだけど、コロナ禍ということもあり、観に行けないかもしれない。高知県の感染者数とかを考えながらなので、観に行けないかもしれない、ただ観に行きたいなとは思っている。

まずはシン・エヴァンゲリオン劇場版、観に行く理由はどろっとしてそうだから。こころを抉られるなんか、そんな映画だと思う。

機動戦士ガンダム 閃光のハサウェイ、観に行く理由はなんか、うまく仕上がってそうだからと重厚感がありそうだから。

細田守の最新作「竜とそばかすの姫」、おそらく観に行くであろう。予告を観てあまりにも低年齢向けだったら見に行かないかもしれないけども。今の所、観に行きたい映画である。

最後に今年になるかどうか未定だけど、SLAM DUNKは観たい！！！！！！！！！！、井上隆彦先生のファンとしては観に行かねば！！

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shopifyやBase、EC-CUBEどれが良い？?

2020.12.07

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shopifyとBase、EC-CUBEなど簡単にECショップが開設できるサービスが乱雑していますが、どれが良いだろうかと悩んでいる方もいると思うので、簡潔に回答しますとどれでも良いです?？。shopifyでは多国籍に販路が増やせるというメリットはあるものの、shopifyは月額費用が発生しますし、最低ランクでは多国籍には対応していないので結局の所、日本だけで商売するというのなら断然、Baseの方が使いやすいです。そして後からshopify使いたいなと思ってからでも遅く有りません。インポート機能があるので商品はすぐに登録できるようになっています。

いろいろ調べていくうちに、EC-CUBEが一番良いじゃないかと思っています。上記のshopifyとBaseなどは簡単にサイトが開設できる反面、ゴリゴリとオリジナリティを持つことが面倒（独自デザインは可能です）、そして何よりIPアドレスで、どのサービスで運営されているのかが分かってしまうところが一番、SEO的にはよろしくない。確かに決済などには信用されるかもしれませんが微妙ですね。

shopifyとBaseしか選択しない場合は、まずはBaseで始めてみて、収益化が出来そうならshopifyに乗り換えるでも遅くないと思います。shopifyはYOUTUBEとの連携する話も出ているのですが、それで収益化が出来る店舗は今まで売上が出ている会社だと思います。

EC-CUBEのマイナス点はオープンソースで運営する場合、ソースコードなどがオープンになる点です。sourceをクローズドで運営したい場合は、EC-CUBEを購入しないといけない点です。1ライセンス、26万円ぐらいします。因みに最新はEC-CUBE4ですが来年あたりにEC-CUBE5がおそらくリリースされます。これがEC-CUBEのマイナス点になります、サイトをゴリゴリとカスタマイズしているとEC-CUBE5に移行するのが結構大変になるということです。

EC-CUBEもクラウドサービスを出していますが、若干お高いお値段かと思います。コレだったら、自分で導入した方がお安いかと思います。

最終的にどのサービスが良いか？
社内にIT人材がいる場合はEC-CUBEが良いでしょう、予算もない場合はBaseから始めるのが安全です。月額の固定費も払えるよという場合はshopifyが良いでしょうというのが自分の見解です。

なお、時代はリスティング広告とSNS活用です、SEOは後付にかなり前からなっているようです、サイトまで誘導してもサイトがしっかりしているサイトでないと中々、売上には繋がらないと思います。なので、やはりどこかでデザイナーにサイトをデザインしてもらうことをオススメします。これからはSNSの地道な努力が大事になると思います、やはり人と人の繋がりだと思います。ネットはそれが躊躇に現れると思います。

因みに自分はshopifyとパートナー契約を結びました、誰でも今の所、パートナー契約を結べるようですね。

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鴨が葱を背負って来る。竹花貴騎！と青汁王子。

2020.11.13

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鴨が葱を背負って来る。竹花貴騎！と青汁王子。コレを見て、これってと思った方は察しがいいかと思います。もしこれらの事が本当だったらかなり詐欺が濃厚かと思います。でもね?わからない。

自分も動画に騙されたひとりですけど、サロンや会員登録などは行っていません。そもそもサロンとか会員登録などは詐欺ぽっいし経営塾系もいろいろあるけれど、昔からどうなのかと思っているタチなどで行ったことがないです。そもそも怪しいじゃないですか。

もし詐欺だったら自分が一番、捕まりそうなだなと思った理由は竹花貴騎が大物政治家、石破先生と川松先生がYOUTUBEでた事ですね。石破先生と川松先生がでた後からほころびが出てきました。じぶんが竹花貴騎の暴露を見たのがそこら辺りです。さてネットってどれが本当か？

因みに今もチャンネル登録者数は37万人います・・・。このYOUTUBEチャンネルがバンされない意味はなんだろう？

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理屈より感情で判断します。

2020.08.15

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理屈より感情で判断します、世の中にはこういう人が結構な数がいるそうです。
これを知ったのは数日前にツイートした『欲が出ました』の冒頭あたりに描いていたのですが、「えっそうなの」と思ったのと「まぁそんな人がいる」ことを知っていると思ったわけですが、さて感情ばかりのひとがいると社会は発展しないわけですからね。

じぶんは感情と理屈の間で生きています。感情も分かるのですが理屈もまぁわかります、いろいろな人の立場で考えていると・・・。たまに自分を見失うことがあります。さてどれが正しいことかと…。じつは正しいことなんてものはなくて、世の中、多数が賛同することが正しいと思われる事があるけれど、、、あとから実は反対意見が正しいかったりしますよね。有難みなんてものはそんな物でそれに気づかないひとが、この頃多い気がします。

まぁ分かる人には分かるのです。わからない人にはわからないままなのですがね。世の中、そんなで廻っていると思います。

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自戒の念を込めて不景気になるって事。

2020.05.09

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不景気になるとどうなるのか。

• 占い師が儲かる。
• 自己啓発本が売れる。
• 派遣や転職サイトへの登録者が増える。
• 格差が広がる。
• 失業者が増える。
• 国の借金が増える。
• 勧誘が増える。
• 儲け話が横行する。
• ブラック企業が増える。
  等など

いま、567で不景気になっている、回復にはかなり時間がかかると思います、ネットではいろいろな情報があり、どれが本当なのかが判断しづらい。特に今後、こうなるよ的な話はAさんの反対意見をいうBさんが必ず存在します。

判断基準は政治や業界に力のある人が言うことだと思います。世の中動かしているのはそういう人達です。なのでそういう人達が何気に発言している言葉の意図を読み取り、今後を予想するほうが良いと思います。

日本では「みなし失業」とかいう事を検討しているだとか・・・。もうアレですよ、ベーシックインカムで良いじゃないかなと思います。政府が行おうとしていることを見ていると何だか、そういうスタイルになりそうな気がします。日本版のベーシックインカムというものが出来るのではないかなと思います。

そうなれば格差が広がるでしょうけれど。やり直しやすくなることは確かだと思います。この567の影響で倒産件数も増えています。これからもっと増えていくと思います、都市の影響は必ず地方に影響します、なのでこれからは地方の倒産件数も増えていくでしょう。

そんな世の中になってしまったので、先のことを考えて行動していきたいです。

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やることがあるならやるだ。

2020.03.30

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ネットフリックスに『天才の頭の中：ビル・ゲイツを解読する』という ドキュメンタリー番組があるのだけど、その中のエピソード2でビル・ゲイツとバフェット（ビルの友人）がハンバーガーを食べながら語らう場面がある、バフェットがビル・ゲイツに言った言葉がとても印象的だった。

その言葉を今回タイトルにしている『やることがあるならやるんだ』（一字一句あっていないかも）。この言葉を聞いてやはりやるべきと思ったことは行動しやるべきなんだという事が人生において大事な要素なんだと感じた。

このドキュメンタリーは三部のエピソードに分かれているけれどどれも見応えのあるエピソードです。ちなみにビル・ゲイツがマイクロソフトを去って慈善活動化として活動している現在のビル・ゲイツに主に焦点を置き描かれている。所々でマイクロソフト時代や学生時代の彼を垣間見ることが出来る。ドキュメンタリーを見て彼は変わっていないように思えた。昔も今も人々の問題解決に力を注いでいる。彼は昔「コンピューターの最適化を行い」今は「世界の最適化」を行っているのだろうと…。それを成し遂げてほしいと凄くドキュメンタリーを見ていて思えた。

※このドキュメンタリーは3回見ています。3回見た時の感想を書きました。

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ニガミ１７才はいつもいい意味でトンデルヨネ！

2020.01.14

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ニガミ１７才はいつもいい意味でトンデルヨネ！
この人達を知ったのは数年前です、観た時はかなり衝撃をうけました…。
ミュージックに載せている歌詞、そしてミュージックビデオもどれも強烈な個性です。たまに自分がミュージックビデオをシェアしているので知っている人もいるかも知れませんが改めてブログで紹介します。

そんなニガミ１７才の新曲、幽霊であるしが又々とんでもない映像と歌詞です。

ニッチなファンが徐々に増えていってますよね。YOUTUBEチェンネル登録者も増えていってます、そろそろニガミ１７才の時代が訪れそうな気がします。
それにしても本当に個性派揃いですし感性が凄いです。

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SEOを解説しているYOUTUBER

2020.01.12

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KYOKOさんと言う方がYOUTUBEでSEO解説やWEB副業の解説を
しています。SEOって結構怪しげな物も多いのですが
このひと、まともな事を語っています。

下記の文章は自分のSEO対策に関しての考えです。
アクセスを上げたいと考えているのならば
自分が発信したいものに２?３個をカテゴリーに分けて
最初は発信したほうが良いと思います。その2?3個のジャンルの中で
アクセス数が多いジャンルが必ず出てきます。
そうなったら、徐々にそのジャンルに焦点を当て記事を書いていく事を
オススメします。たまにどれも平均的なアクセスと言う場合もありますが。

あと、SEO対策を追っていくと切りがないので
最低限しないといけないSEO対策だけを行うことが良いと思います。
例えば、下記の動画にあるようにモバイルフレンドリーなどは大事かと思いますし、サイトの表示速度も大事です。表示速度は下記からテストが出来ます。

pagespeed insights（Gさんが提供しています）
https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights/

最後にKYOKOさんのYOUTUBEチャンネルのリンクを貼っときます。

https://www.youtube.com/channel/UCF7IKesFOYQb34uzNiuNDqQ/featured

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スターウォーズの過去作あらすじを分かりやすく説明している動画。

2019.12.22

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もっちゃんという方がスターウォーズの過去作品のあらすじを
紹介しているのだけど、知らない人が見てもとても分かりやすく説明している
と思います。

この人、東大卒なのですがあまりそれを売りにしていない所が良いですね。
映画好きなひとでどちらかと言えば、ストーリーや演出などを
観ていて感想などを述べているところが良いなと思います。

ちなみに映画レビューはどれも分かりやすいです。

YOUTUBEチャネルはこちらです。もっちゃんねる
https://www.youtube.com/channel/UCsN0m1lwpEDOcMy4SoLI8Pw

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SF好きならおすすめYOUTUBEチャンネル

2019.11.28

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SF好きならおすすめYOUTUBEチャンネルDUST[ダスト]です。こちらのYOUTUBEチャンネルはSFショートムービーが数多くアップロードされています。

どれもハイクオリティの作品が多いように思えます。凄いなと言う印象を受けました。

DUSTチャンネルはこちらになります。
https://www.youtube.com/channel/UC7sDT8jZ76VLV1u__krUutA

DUSTの動画予告を貼っときますね。
興味のある方は是非、作品の視聴をどうぞ。
ちなみに2019年11月時点で登録者数145万人でかなり多いです、、、。

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何がいいかなんて終わってみないとわかりません。著：ミゾイキクコを読んで。

2015.12.27

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何がいいかなんて終わってみないとわかりません。著：ミゾイキクコを読んで。
なんか、経験から発せられる言葉は唯唯、納得ですね。
これを読んでいるとそれなりに生きる糧になるのかもと思ってしまいます。
行った事は巡り巡って自分のもとに返ってくるだなと感じます。

人にはそれぞれその人に合った
生き方があるのですから。
どれが良くてどれが悪いではなく、
それぞれに合った生き方で
十分自分を生かすことが良いはずです。
こっちが良ければそっちが悪い
ではないんですね。
こっちも良くて、そっちも良い。

引用：何がいいかなんて終わってみないとわかりません。著：ミゾイキクコより。
上記のような言葉がこの本にはいっぱい詰まってます。
歳を重ねていくとおそらく我が強くなっていきます。
それは、その人が経験したものが積み重なって、その時の行動が正しいと感じるようになるからだと思っています。
この本を読んで違うそんなことはないと思う方もいると思います。それはおそらく生きてきた道が違うからなんだと思います。

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