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携帯型PS5を自作する大学院生のテラさん.世の中には上には上がいる.

2025.08.28

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おはようございます.携帯型PS5を自作する大学院生のテラさん.世の中には上には上がいる.テラさんの年齢が何歳なのかは分からないですが自分よりも若い人だということはわかります.

好きこそものの上手なれというか何と言うか、本当に凄いなと思います.まぁでも原理原則は自分も分かるので出来ないわけでもないと思いたいですが、実際は何台もプレイステーションファイブを壊してやっと同じものが出来そうな予感がします.

因みにこれを売ると違法行為になるそうですね.欲しいと思うゲーマーは多くいると思いますが売らないでしょうね.

売らない代わりにYOUTUBE（ユーチューブ）に作り方の動画をアップしているで作ってみたい方は参照ください.

明日へ続く

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これからはAIとマーケティングが出来ないと売れない時代.ブランドの作り方なんだろうね.

2025.08.24

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おはようございます.これからはAIとマーケティングが出来ないと売れない時代（バーチャルヒューマン）.ブランドの作り方なんだろうねと思います、下記と同じものをAIで複製してもマーケティングが上手く出来ないとおそらくフォロワーさんは付かないなので、技術なこととマーケティングが出来ないと難しそう.

キャラクターは生成AIを使用したら誰でも作れるようになった今日に大事なのは、キャラクターを推してもらえるような戦略的なもの、恐らくそれが大事になっていくだろうし、結局、大衆に共感してもらうことが出来るものを作れるかどうかなんだと思います.

之ばかりはいろいろと試してみての経験則も重要になってきそうだと思いました.そういう意味でもYuriアカウントは上手く出来ていると.

生成AIが作ったものが当たり前になってくるとその中でも個性という物が大事になってくるのではないかと思います、結局、生成AIを使わずに作ったものが評価されたりするのかもしれないですね.生成AIは映像制作には欠かせないツールになってくると思いますが、敢えて生成AIを使わずに手作業でCGで作りましたとか、そういうのは残るだと思います.昔はCG（VFX）なんて物が無かった時代は物を実際に作っていたですからね.それと同じで生成AIも当たり前になれば一つのツールになるだろうと…

明日へ続く

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エイリアン：アースが悩ましい.9月に契約が切れるのだけども.

2025.08.15

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おはようございます.エイリアン：アースが悩ましい.将軍を観るためにディズニープラスを1年間した契約が9月に契約が切れるのだけども、このタイミングでエイリアンアースがリリースされた.

凄く悩ましい.

エックスにポストしたけど、契約を延長するか悩んでいます.本当は将軍2がリリースされてから、また契約を結び直そうかどうかとか考えているのだけど、その時にもエイリアンアースが見れるかどうかを考えると分からない訳なのでちょっと悩んでいます.

これを書いていて思ったのは将軍2が見れるようになってから再度契約してその期間に両方を観るのが得策だと思ったので今回はエイリアンアースの予告だけで我慢します.

エイリアンシリーズは本当にどの作品も良くできていると思います、恐いものみたさというのもありますが、これを観ているといかに人間は弱くて傲慢な生き物なのかが分かります.そんなエイリアンシリーズのエイリアンアースは時間軸では2あたりになるとかならないとか？これだけは観てみないと分からないので必ず観ます.

明日へ続く

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短編映画、アヌジャを観ました、スラムと貧困と教育.

2025.08.12

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おはようございます.短編映画アヌジャを観ました、スラムと貧困と教育というテーマだと言うことも知らず、そして短編映画だという事も知らずに映画を観ました.映画は22分で終わりましたが、エンドロールにアヌジャ本人も映っていたりして結構衝撃な作品.

前もって知識をいれずに観るのと知識を入れてみるのとでは違う作品かも知れないです.ラストの終わり方や終わった後のエンドロールの内容を観ると、この作品がアカデミー賞候補になったのか良くわかります.

やはり貧困を抜け出すには環境（境遇の改善）や教育が大事になると思いました.その教育を受けられるチャンスを支援できるのはやはり寄付なのどの支援が大事になるんだと思います.

またインドも昔に比べると発展してきている部分はあるだろうけど、まだまだ追いついていない部分もあるんだろうなと思いました、映画は短編映画なので22分ぐらいで終わりますが、そこから得るものは大きいと思います.

因みにアヌジャとは妹という意味らしいです.

明日へ続く

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映画、ジュラシックワールド 復活の大地を観てきました.生存者と生存率.

2025.08.10

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おはようございます.映画、ジュラシックワールド 復活の大地を観てきました、この映画はエックスでもポストしたのですが、映画館で観ないと良さがわからないし字幕版でないと駄目な感じの映画です.

でも？この頃英語を勉強始めた自分でも和訳と会話の違いが結構あるのだなと気づく場面があったから…明らかに言っている事が違うところがあったので、やっぱ英語を勉強して字幕無しで映画を観たいなと改めて思いました.

この映画通りの生存者であってほしいのだけど現実は違うだろうなぁって思います.そして最後に登場した恐竜を観ていろいろ思うことがあった.この映画の脚本（原作）を書いたひとは、どういう思いで作ったのかと思うと単なるパニックアクション映画ではないと思う.

殆どの作品は何かしら作りての想いが詰まっているところがある.中には内容がないものもあるのだけども何かの想いを込めて作っている.今回の映画だったら生存者の中に答えがあったりするのではないかと、またセリフの中に答え（伝えたい想い）があったりする.

そういう事を観て映画を観ているひとは多いか少ないかはわからないけども.

明日へ続く

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今日からよさこい祭りですね.前夜祭という奴です、自分が運営しているサイトも

2025.08.09

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おはようございます.今日からよさこい祭りですね.前夜祭という奴です、自分が運営しているサイトも今年はアクセス数がかなり増加傾向にあるので11日、12日はリソースブーストを使用するつもりでいます.

因みにアクセス数が多くなったのだけど、広告が安い広告しか表示させない為か収益的にはまだ赤字なサイトです、これがもう少し時間が経過すると良い広告が表示されるようになるのかなと思っています.

広告表示に関して明後日詳しく別記事で書いたものを投稿予定です.

よさこい祭りですが、今年よさこい祭りを見に行くかは分かりません.もしかしたら見に行くかもしれませんが、昔よさこい祭りを一人で見に行ったことがあったのですが、やはりお祭りは一人で行くより複数人で行ったほうが良いと思ったのでどうなるかは分かりません（考え中🤔）.

よさこい祭りの時期は年々気温が上がっていくような気がしています.見に行く方も踊る人も熱中症にはお気をつけてください.もし、よさこい祭りで見かけたらスルーでお願い致します☺.

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無料枠使い倒してGeminiCLIでEC管理サイトの土台はどうも出来たぽっい.

2025.08.08

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おはようございます.無料枠使い倒してGeminiCLIでEC管理サイトの土台はどうも出来たぽっい、いやーこれは便利なんだけども自分は確認してコード修正とかをすれば良いだけになって少々肩透かし感があります.

今朝（先日）、GeminiCLIを使用する前にClaudeProに加入するか凄く悩んだのですが、結局、仕事で使用しているので、そこで何やらはわかる感じなので今回は断念しました.Claudeを使用するとgithubと連携できる訳です.それもClaudeProでも連携できる形なのでClaude Code Actionが出来る訳です、月に3000円ぐらい支払えばClaudeProでもかなり出来ます.個人開発や零細企業、小規模開発などは使用して良いらしいのでまぁ全自動で開発できます.

https://github.com/apps/claude ←リンクをアドレスバーへ貼り付けエンター

人はClaudeが生成したものを確認し再度指示を出すという事を繰り返して製品（サービス）を作り上げていくというサイクルで大丈夫.

多分、近い将来起こり得るのは上流工程の人材しか要らなくなるという図式ですね.現段階でも全自動化は可能だと思います.

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Gemini CLIのコマンド一覧集の日本語に翻訳したものを置いときます.v0.1.15

2025.08.05

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おはようございます.Gemini CLIのコマンド一覧集の日本語に翻訳したものを置いときます.バージョンは0.1.15になります.それなりにエックスにポストしてビュー数が多かったので需要があるかなと思ってブログ記事にしました.

世の中的にはバイブコーディングや人工知能やと騒がれていますが自分はコードを書くのが好きなんだなぁと言うことが分かってきました.コードを書くのは面倒くさいけどやっぱ好きなのだという事と確かに人工知能に質問や指示を出すと瞬時に答えが返ってくるのは仕事では良いかと思います、土台はそれで良いと思うけど最終的に最後は人の手で修正をかけるのが良さそうだと感じがします.

これも今のところはそう思うだけでそのうち完璧な物が指示書だけでコードが出力される時代が来るのかなぁと考えることがあるのだけども、それって面白いですかね？そして誰得なんだろうか？今やっている事って巨人テック企業に対価を払って情報提供しているようにも思えるですよね.便利さと引き換えに最終的に摂取される気がしますと言いつつ便利なので使っているですけどね、悩ましいぞっと（:D

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ギリまで使うと思うものの続き、MacBook Proを見てきました、30ー32万円する.

2025.08.01

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おはようございます.ギリまで使うと思うものの続き、MacBook Proをケーズデンキに行って見てきました、自分がほしいスペックのマックブックプロは30ー32万円する事が判明.正直なところ高いなと思う…昔の手取りなら簡単に買える感じかな.でも今は厳しいので手が届かない感じですね.

これから、マックブックプロ貯金を始めていこうと思います、貯金というかマックブックプロ投資を始めていこうと思っています.普通に貯金するより投資でお金に稼いでもらう感じで投資を行います.毎月その投資口座には一万円を入金する形で頑張っていきます.

自分の予想では購入金額の超えになるには2年ぐらいかと思っています.因みに前もって10万円は口座に入れていますが、この10万円は下ろさないものとして考えて投資額が38万円以上になったら必要な額だけ下ろす形にします.

因みに投資運用リスク強度は最大にして運用するので年利8.95％ぐらいになるだろうという考えのもとでの適当な表なので運用が上手くいかないくて目標達成出来ない可能性は大いにあると思ってください.

上手くいかない場合はマックブックプロが買えないので「あー」上手くいってないだなと思って頂いて結構です（※ロボプロはイメージです）（※衝動的に購入する場合もあります）.

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イメージ, お金, キリ, ケーズデンキ, スペック, ところ, ブック, プロ, マック, マックブックプロ, もと, もの, リスク, ロボプロ, 予想, 以上, 元本, 入金, 判明, 半年, 口座, 可能, 合計, 場合, 差額, 年利, 強度, 必要, 感じ, 手取り, 投資, 明日, 普通, 最大, 月数, 期間, 正直, 毎月, 目標, 簡単, 結構, 考え, 自分, 衝動, 評価, 貯金, 購入, 運用, 達成, 適当, 金額,

FastApiのコードをgitで管理するように.あとはテストサーバーのymal

2025.07.31

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おはようございます.FastApiのコードをgitで管理するように.あとは自分のテスト環境用のymalもgithub上に置いておこうと思っています.

というのも、そろそろパソコンを買い替えようかなと思っています.もしかしたらウィンドウズ系からサヨナラするかもですが、Apple系は高いからなぁ置き換えるならまずメインのデスクトップから置き換えていかないとどうしようもない.

逆に言えばメインをウィンドウズを使用している間はアップル系には置き換えが難しいということです.今の仕事はWebシステム系なので、どちらかと言えばウィンドウズよりMacが適していると考える人が多いと思う.自分も買い替えたい気持ちがあるのだけども、自作PCの良いところはメンテナンスが自分で出来るところにある.

こういう事はアップル製品には難しい、精々メモリ交換やSSD交換ぐらいのものしか出来ないのが現状かな、なので徐々にアプリやセキュリティ更新に引っかかり新しい製品を購入しないと難しくなる事が多いのだが、自作PC場合は部品交換すると何とかなる事が多い.

そういう事もあって未だにボロパソコンを使用しているだけど、いろいろとガタがでてきているので部品交換するよりもう取っ替えた方が良い感じになりつつある.

そういう訳でウィンドウズかアップル製品にするかを凄く悩んでいます.皆さんならどうしますか？

因みに来年には恐らく買い替えないとどうしようもない感じになりそうです.ギリまで使い倒すとは思うものの…

明日へ続く

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8番出口を観に行こうか迷っている.怖いもの見たさ.

2025.07.18

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おはようございます.映画、8番出口を観に行こうか迷っている.怖いもの見たさってのもありますが、川村元気さんが手掛けたり関わった作品は当たる確率が増えそうな予感がします.そして川村元気さんと二宮さんという掛け合わせもヒットしそうな気もしますが、観に行こうかどうか迷っています.

理由はこういうのって怖いもの見たさ的な要素で中身がないような気もしますし、尚且つあまり恐いの好きではないという理由ですね.落ちは何となく映画キューブみたいな落ちだろうなって思ってしまって、、、という感じで悩んでいます.

それなりに高評価だったら観に行こうかなという感じで今のところ未定です.因みに上映は2025年の8月29日です.

それにしても二宮さん福耳ですね…今ごろ気づいてしまった.

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ワードプレスのテーブルwp_postsデータを取ってきてLaravelで表示.

2025.07.15

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おはようございます.ワードプレスのテーブル（wp_posts）データを取ってきて別サイト（Laravel）にて表示してます.別サイトには広告が付かない感じです.因みにデータは自サイトのブログデータを使用していますが随時去年あたりのデータから取得するようにSQLに記述しています.

尚、どうやって取得しているかをお話するとSQLのコネクション変更する設定をコンフィグフォルダのデータベースファイルに記述してモデルにもその事を明記しています.

<?php

namespace App\Models;

use Illuminate\Database\Eloquent\Model;


class Blog extends Model
{
    protected $connection = 'second_db';
    protected $table = 'wp_posts';
}

そしてそれらを呼び出しているだけです、とても簡単なコードで動いています.そんな感じなのでブレイドのコードをシェアします、流石にコントローラーは見せられないけどYoutubeのリンクやXのリンクは出力する前に置き換えていることをヒントとしてお伝えしときますね.

<!doctype html>
<html lang="ja" class="transition-colors duration-300">

<head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tailwindcss/browser@4"></script>
    <meta name="robots" content="noindex,nofollow" />
    <title>blog - [taoka toshiaki]</title>
    <link rel="icon" href="https://taoka-toshiaki.com/images/g4DV7mRe_400x400.jpg?t=1752317617"
        sizes="16x16 24x24 32x32 48x48 64x64">
    <!-- Prism CSS -->
    <link id="prism-theme" rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/themes/prism.css" />
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/plugins/line-numbers/prism-line-numbers.css" />
    <link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/toolbar/prism-toolbar.min.css"
        rel="stylesheet" />
    <style>
        body {
            background-color: #f9fafb;
            color: #1f2937;
            transition: background-color 0.3s, color 0.3s;
            word-wrap: break-word;
            overflow-wrap: break-word;
        }

        .dark body {
            background-color: #242425;
            color: #f9fafb;
        }

        article {
            background-color: #fff;
            transition: background-color 0.3s;
            word-wrap: break-word;
            overflow-wrap: break-word;
        }

        .dark article {
            background-color: #3d3d47;
        }

        time {
            color: #6b7280;
        }

        .dark time {
            color: #9ca3af;
        }

        .prose {
            color: inherit;
            word-wrap: break-word;
            overflow-wrap: break-word;
        }

        pre[class*="language-"] {
            overflow-x: auto;
            padding: 1em;
            border-radius: 0.5rem;
        }

        code[class*="language-"] {
            white-space: pre;
        }

        a,
        a:hover {
            border-bottom: solid 2px #fbf81c;
        }
    </style>
    @include('header_script')
</head>

<body class="transition-colors duration-300">

    <div class="max-w-3xl mx-auto p-6">
        <h1 class="text-2xl font-bold mb-6"><a href="/" class="text-current">🏠️Top Page</a></h1>
        <p class="mb-3 font-bold"><a href="/blog">🖊️</a>おもしろき こともなき世をおもしろく 住みなすものは 心なりけり.</p>
        @if (request()->input('page') == 108)
            <a href="/blog" class="text-[54px]">📖</a>
            <h1 class="text-2xl font-bold text-[108px] mb-6">108🧘️</h1>
        @endif

        <button id="darkModeToggle"
            class="mb-6 px-4 py-2 bg-gray-200 dark:bg-gray-700 text-gray-800 dark:text-gray-200 rounded">
            ダークモード切り替え
        </button>

        <div class="space-y-10">
            @foreach ($items as $item)
                <article class="shadow-md rounded-lg p-6 transition-colors duration-300">
                    <h2 class="text-xl font-semibold mb-2 break-words">⏩️{{ $item->post_title }}</h2>
                    <time class="text-sm block mb-4">{{ $item->post_date }}</time>
                    <div class="prose prose-sm max-w-none break-words">
                        {!! $item->post_content !!}
                    </div>
                </article>
            @endforeach
        </div>

        <div class="mt-10">
            {{ $items->links() }}
        </div>
    </div>
    <!-- トップに戻るボタン -->
    <button id="scrollTopBtn"
        class="fixed bottom-6 right-6 hidden bg-gray-600 text-white px-4 py-2 rounded-full shadow-lg hover:bg-gray-700 transition-opacity">
        ▲ 上へ戻る
    </button>
    <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/clipboard.js/1.5.13/clipboard.min.js"></script>
    <!-- Prism.jsのコアファイル -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/components/prism-core.min.js"></script>
    <!-- Prism.jsのオートローダ -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/autoloader/prism-autoloader.min.js"></script>
    <!-- Toolbarプラグインのスクリプト -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/toolbar/prism-toolbar.min.js"></script>
    <!-- その他のプラグインのスクリプト -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/plugins/highlight-keywords/prism-highlight-keywords.min.js"></script>

    <script>
        const toggleBtn = document.getElementById('darkModeToggle');
        const prismTheme = document.getElementById('prism-theme');
        const darkThemeHref = 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/themes/prism-tomorrow.css';
        const lightThemeHref = 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/themes/prism.css';

        if (localStorage.getItem('darkMode') === 'true') {
            document.documentElement.classList.add('dark');
            prismTheme.href = darkThemeHref;
        }

        toggleBtn.addEventListener('click', () => {
            const isDark = document.documentElement.classList.toggle('dark');
            prismTheme.href = isDark ? darkThemeHref : lightThemeHref;
            localStorage.setItem('darkMode', isDark);
        });

        document.addEventListener("DOMContentLoaded", () => {
            document.querySelectorAll('pre[class*="lang-"]').forEach(pre => {
                const match = pre.className.match(/lang-(\w+)/);
                if (match) {
                    const lang = match[1];
                    pre.className = `language-${lang} line-numbers`;
                    const code = pre.querySelector('code');
                    if (code) code.className = `language-${lang}`;
                }
            });
            // トップへ戻るボタンの処理
            const scrollTopBtn = document.getElementById("scrollTopBtn");
            window.addEventListener("scroll", () => {
                scrollTopBtn.classList.toggle("hidden", window.scrollY < 200);
            });

            scrollTopBtn.addEventListener("click", () => {
                window.scrollTo({
                    top: 0,
                    behavior: "smooth"
                });
            });
        });

        //全選択ボタンを作成＆クラス名付与
        Prism.plugins.toolbar.registerButton('select-code', function(env) {
            var newButton = document.createElement('button');
            newButton.className = 'code-select-btn';
            newButton.innerHTML = 'コードを選択';

            newButton.addEventListener('click', function() {
                if (document.body.createTextRange) { // ms
                    var range = document.body.createTextRange();
                    range.moveToElementText(env.element);
                    range.select();
                } else if (window.getSelection) { // moz, opera, webkit
                    var selection = window.getSelection();
                    var range = document.createRange();
                    range.selectNodeContents(env.element);
                    selection.removeAllRanges();
                    selection.addRange(range);
                }
            });
            return newButton;
        });

        //使用言語表示ボタンを作成＆クラス名付与
        Prism.plugins.toolbar.registerButton('show-lang-btn', function(env) {
            var newButton2 = document.createElement('button');
            newButton2.className = 'show-lang-btn';
            newButton2.innerHTML = env.language;
            return newButton2;
        });

        $(function() {
            //各ボタン要素の親要素にクラス名付与
            $('.toolbar-item .code-select-btn').parents('.toolbar-item').addClass('code-select');
        });
    </script>

</body>

</html>

明日へ続く

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Jsonの返却時に便利ですよを貼っときますねと雑煮.

2025.07.14

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おはようございます.Jsonの返却時に便利ですよを貼っときますね、こう書くのがベストプラクティスなのか分かりませんが便利な時がありますので覚えておいて損はない書き方だと思います.

//Jsonの返却時に便利ですよ👍️
const obj = {
  name: "Taoka",
  age: 25,
  country: "Japan"
};
Object.entries(obj).forEach(([key, value]) => {
    console.log(key,value)
});
//console log ⬇️
//name Taro
//age 25
//country Japan

雑煮ではなくて雑談です、最近？のUPDATEでウィンドウズ11のメモ帳でもマークダウン記法が使えるようになったソウデス.ちょっと驚きました、なんかメモ帳ってウィルスに感染しないぐらい強固なアプリなイメージがあるので、いまのメモ帳は今まで無かったものを拡張していっている感じがしてちょっと心配なイメージが少しあります.

便利になることは良いことですが、拡張していくとバグや脆弱性が発生するので大丈夫かなって思います.マイクロソフト開発陣営は優秀な人だと思いますが、やっぱ心配.

全然関係ない話をもう一つウィンドウズをアップデートしていく内に何だか家のパソコンが熱暴走で…固まりだした.この原因を探ろうとログを見て解決したいと思っています.原因が分かったら記事にしようと思います.

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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.

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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.

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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.

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Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは何か？モデルという奴です.

2025.07.03

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おはようございます.Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、MetaのLlama 3（8Bパラメータ）をベースに、日本語の指示応答能力を強化するためELYZAがファインチューニングした日本語特化型の大規模言語モデルです。

ではモデルとは何か？モデルとは、データからパターンやルールを学習し、新しい入力に対して予測や生成を行うための数学的・計算的な仕組みやプログラムのことです。

今回、自分が試したのはLlama-3-ELYZA-JP-8Bの一番軽量ものを試してみました.軽量すぎてたまに回答が無限ループに陥ることがあります.これはカーソル（cursor）やディビン系でも無限ループに陥ることがあるらしいです.俗に言うトークン食いですね.

トークン食いが一度発生すると次のプロンプトにも影響が出る場合があるので、一度離脱して再度プロンプトを投げることで回避出来るようです.

因みにモデルをCPUで動かしたい場合は、llama.cpp で動かすようにするのだけど、既存のモデルをggufに一度、変換してあげる必要があります.そうすることでグラボが貧弱でも動きます.

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よさこい祭り動画検索サイトに今ごろ本腰とテコ入れを行うことに.

2025.06.29

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おはようございます.よさこい祭り動画検索サイトに今ごろ本腰とテコ入れを行うことにして先日しごと終わってから対応を行っていました.自分には三本の柱があってその中の一本によさこい祭り動画検索サイトが存在します.

ただ、三本の柱で一番ぐらぐら揺れるよさこい祭り動画検索サイトを何とかアクセス数を増やしたいなと思いいろいろとアクセス数を増やす為の対策を現在試みています.

三本の柱で一番稼ぎが少ないので回転数を上げていろいろとアイデアを取り入れて改善していこうと思っています.

殆どの試みはSNSを使用したものになりますが、数撃ちゃ当たる的に対応を行い、また、よさこい祭り動画検索サイトのデザインも簡素化してなるべく表示を早く表示するように対応を行っています.

因みにEC管理サイトの構築はまだ表面上だけで進んでいませんが気長にお待ち下さい.収益化が出来そうなものから改善や何やらしているので後回しになっているだけです.

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それ、勝手な決めつけかもよ？だれかの正解にしばれない「解釈」の練習をパラめくして.

2025.06.26

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おはようございます.それ、勝手な決めつけかもよ？だれかの正解にしばれない「解釈」の練習をパラめくして、なるほどこの人と言わんとしている所に共感しました.

結構、名前や言葉で最初から先入観を持っている気がしていて、言葉（ニュアンス）を変えるだけで解釈（捉え方）は大きく変わるだなって思いました.コロナが深刻な時から時代が大きく変わってきているけども、どんな時代でも共通する話です.

この本を手にとってパラめくするだけでも、違った視線で物事を見えるようになると思います.特に凝り固まった考えになってきていたり、守り体制になってきている人にはこういう考え方もあるのかと思うだけで世の中変わってくると思います.

最後に冒頭に書かれていたニーチェの言葉を添えておきます.「事実というものは存在しない。存在するのは解釈だけである。」

明日へ続く

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負の連鎖ってあるだと思う.小さいことから大きな事まである世の中だけども.

2025.06.23

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おはようございます.負の連鎖ってあるだと思う.小さいことから大きな事まである世の中だけどもこれを断ち切るには仏教が良いじゃないかなって思っている.日本が戦後、復讐をしなかったのも仏教や宗教の根本的な考えが西洋文化とは違うからってのがあると思います.

負の連鎖、憎しみなどが生まれるのは仕方がない事だと思うだけども、それを許すというか消化させる力というかそういう物はなんか仏教が適している気がしていますとは言え、自分は仏教のことをよく知っている訳でもないだけども、何だろう日本人が持っている何か根底に根付いているものが戦後、大きな復讐もせずに今に至っているだと.

負の連鎖の渦中にいると思ったら足掻かずに、流れに身を任せるのも一つの手段かと思います、何が許せずにいるのかを心を沈めて考えることが大事になると思います.考えたり思い返して怒りや憎しみが沸々とわいてきた事が恐らく自身が許せずにいる事柄だと、それを許すというのは中々難しいことだけども、負の連鎖の中にいるともっと負が大きくなるので怒りや憎しみを手放すことが大事だと思います.

何故、負は巨大化していく戦争を見てわかると思うのだけども争えば闘うほど事態は悪くなり最終的に共倒れになります.すっと手放す事が出来れば良いのだけども、中々、難しい.

阿呆な権力者がはじめた事を止めるのは難しいという事を人は体験せずに理解する事ができる世の中になれば良いのにと思う今日このごろです.

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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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適当なアプリをリリースしました、まだ審査中だけども通過するだろう.

2025.06.18

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おはようございます.適当なアプリをリリースしました、まだ審査中だけども通過するだろう「きっと」.広告もない、個人情報の登録もないから申請するだけで通過すると思います.

因みにどんなアプリかといえば数字の桁数を漢字読みに変換して表示するだけのアプリ.これどんな人が使うかと言えばインバウンドで日本に来た海外の人達、いまもWebサービスとして自サイトで稼働しているものです.

日本の価格表記に漢字が混ざっていたりするので、そういう時にサ―ビスを使えば日本円での値段が分かるというものです.それを今回、ReactNative（リアクトネイティブ）でアプリ化したものをリリースしました.

最初は広告を付けようかと思ったのですが、付けると審査がめんどくさい事になりそうなので付けずにリリースしました.

何故、アプリを作ろうと思ったかをもう一度記事にするといま公開アプリが一つも無いのでアプリをリリースしないとグーグルさんがデベロッパーアカウントを解除すると警告を受けたので、適当なアプリを作ってリリースした形になります.

明日へ続く

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日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.自動タブ生成プラグインの話.

2025.06.10

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おはようございます.日本語形態素解析ライブラリをVibratoに切り替えました.今までYahoo!APIを使用して日本語形態素解析を行って自動でタブ生成を行っていましたが、脱APIの一環としてVPSサーバにデータを送信して日本語文章を日本語形態素解析しタブ生成するように変更を加えました.

サーバが落ちていない限り動作する感じですね.

特に苦労した点は無いのですが、この頃さくらレンタルサーバーの通信が良くないのか分からないのですが通信エラーで処理が頻繁にエラーを出力するようになっています.

どうも、同時接続が多発するとなるようです、ちょっと困りものです、でもまぁ、660円で動いているですからね、あまり文句は言えないのですが困っています.

尚、ユーザーが管理画面からApacheサービスを再起動する唯一無二の方法はphp.iniを再保存することです、そうするとアパッチサービスが再起動します.そうすることにより原因不明の通信エラーが直ることもあります.

最後に日本語形態素解析ライブラリの参考にしたサイトを貼っときます.

明日へ続く

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