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.

映画『8番出口』予告【8月29日(金)公開】

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.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
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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

著者名  @taoka_toshiaki

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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

Logging

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.

【グーグル検索の60%がクリックされない】「SEOは通用しない」HubSpotトップが警告/時価総額4兆円企業はChatGPTもGeminiも使い倒す/AI時代のマーケティング激変に備えよ【1on1】

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.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
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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。

Llama-3-elyza-jp-8bを走らせてみた🤖

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.

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

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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.

明日へ続く

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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.

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))

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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

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
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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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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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南海トラフ巨大地震が起こる確率ある条件の下で。

2023.01.12

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おはようございます、先日、南海トラフ巨大地震の発生確率の記事をニューズピックスで読みました、タイトルって大事ですよね。タイトルだけ読んだ人はご認識を生む場合があるような記事は如何なものかと思います。

その記事の内容を読むと南海トラフ巨大地震が起こる確率ある条件の下で4.3%~96%だそうです。正直なところまだ起きない気がするのですが、この4.3%の確率が5%を超えると恐らく3年以内に起きる可能性が高いじゃないかな。なので・・・今年は起きないかもしれないが、やはり数十年後には起きるかもしれないと思っていたほうが良い気がします。この確率はある条件の下での確率計算です。

それよりも室戸漁港の隆起量から南海トラフの確率を求めているサイトが当てになりそうです、この考えで行くと1999年に掲載された記事なので今後30年に発生する確率は26%~32%ぐらいです。2030年までは大丈夫な気がします。その後はやはり巨大地震は日に日に発生する確率が上がるので、恐らく2045年以降には必ず発生するもしくは発生していたという事になると思います。

地震予知が出来るようになれば良いですけど・・・難しそうですね。

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JavaScriptでWebstorage使ってますか?🤔 #webstorage #javascript #cookie

2022.12.04

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おはようございます。二日酔いです、遅めの更新🍃。

今日は今までフロントエンド側で使用していたcookieの処理コードをwebstorageに置き換えた理由と使い方のコードを記載します、JSでCookieを取り出すコードを書く場合、バニラコードで書くかライブラリを使用して書くかだと思います。自分は前者で、とにかくCookieで保存したものを取り出すのに無駄にコードを書いていましたので、そろそろコードを直そうと思ってwebstorageを採用しました。

webstorageを採用した理由は自分が保管するデータはそれ程、容量を食わないしローカル保存(ブラウザ側保存)で十分な情報だったのでwebstorageを採用しました。そして何より、もう殆どのブラウザで使用できるようになっただろうという考えの元、コードを改修しました。

今まで情報の呼び出しするのに数行書いていたものが、1行のコードで参照できるというのは本当に素晴らしいことです💯。

呼び出すコードはこちら

localStorage.getItem("bgcolor_code")

値を保存するコードはこちら

localStorage.setItem("bgcolor_code",color)

その他に削除やクリアするコードやSessionで保存するコード等も存在します、もし詳しく知りたい場合は上記のTwitterのリンクを辿ると情報にたどり着くはずです。

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

2022.11.29

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

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

https://www.youtube.com/watch?v=CQDslkqFbHo

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

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

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諦めたいと思った時が続ける時だ。 #KeepGoing

2022.11.24

Logging

おはようございます、昨日はPM4時頃から晴れましたね、高知県の話ですけどw。

さて祝日後の仕事は憂鬱かもですね。そんなモチベーションを下がった時に見る動画。動画でも強調している継続(努力)出来ない人が多い、継続は力なんだと思いますよ。

https://www.youtube.com/watch?v=nxb86cEPp6s

因みに、仕事で大事なのは何かと言えば気持ちです。前向きな気持ちになれる環境が大事になります、人を貶しているような環境の職場ヤバい、そんな環境では生産性は上がりません。そういうのは伝染します、そうなったら足の引っ張り合いが始まり大きな発展はしません。

環境作りは大事だということ、皆がやるぞという環境を作るのが上司の役割なのかなって思います、ダメなものはダメだという意識付けが大事なんだと思います。

マインドが大事、それは技術よりもです、技術は熟していくと最低限の技術は付きます。人を称えない会社に未来あるのかな🤔。

頑張りましょう、いってらっしゃい!!。

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映画、そして、バトンは渡されたを観ました。 #ネトフリ #映画 #Netflix

2022.11.23

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おはようございます、水曜日の朝ですね、書いているのは月曜日の朝です。

今日は映画を一本観ましたのでその感想を書いていきます。本日、観た映画は「そして、バトンは渡された」です。劇場で観えなかったのでやっと観えたなって感じです、映画館に足を運ぼうと思っていたのだけども、ちょっと女性が多そうという理由で行かなかった映画ですが、この度、ネトフリで映画を観ました。

映画『そして、バトンは渡された』本予告 2021年10月29日(金)公開
そして、バトンは渡された 予告

この映画は小説「そして、バトンは渡された」を映画化したものです、原作の小説は読まずに映画を観ました。原作読んでしまうと完璧なネタバレを見たあとの映画という事になるので、小説よりも映画が自分は好きなので、そういう順番になりがちです。

さて、ネタバレ無しで映画の感想を一言で表すと「感動」ですね😭。いや、ホントこれに尽きるかなって思います。観て良かった映画ですし、一度は観て欲しい映画なのかもなって思います。今、ネトフリで観れるようになっています。因みにNetflixはある期間が過ぎると見えなくなったりするので、お早めに観たいと思う方は観といた方が良いですよ😗。

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AとBをテストするABテスト #abtest

2022.11.19

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おはようございます、土曜日の朝🌅。今日は高知県は雨らしいですね。

ABテストとは何かは割愛させてもらってABテストの話を書いていきます。自分はこのABテストを結構します。特にブログやYOUTUBEはABテストを行っています、プレビュー数、再生数はどうすれば伸びるのか、試すにはABテストは最適です。

【10分で分かる】ABテストについて統計学的観点も交えて詳しく解説!

そういうテストを繰り返して小技を蓄積していくと伸びるものが創れるようになるし、勘どころが分かるようになります。これは伸びる伸びないなどがよくわかります。

これをテストするにはある程度、訪問者や閲覧者がいないと出来ないです。初期のブログはなかなか訪問者数もいないのでテストが出来ないですが、YOUTUBE等は投稿すればチャンネル登録者数がいなくてもYOUTUBEのアルゴリズムで、ある程度表示してくれます。

YOUTUBEのアルゴリズムは関連性の高い動画だと認識させれば、再生回数は伸びますしアイキャッチなども結構大事です、それはブログもそうなんですけどブログの場合は記事の内容が大事になります。

滞在時間と離脱してから次の行動も恐らくですがGアルゴリズムもページの善し悪しに盛込んでいると自分は考えています。もし自分なら、そういうアルゴリズムにしますから・・・。

まとめ、ABテストはSEOというよりは、人に寄り添って考える事が大事なのかなって思います🙇。

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cssとjsを動的に読み込むソースコード2。#jscode

2022.11.11

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おはようございます、すずめの戸締まりを本日、観に行きますという事で本日はお休み。感想は帰ったら別途書きます。

以前、ファイルを動的に再読み込みする方法という記事を書きまして、この記事がまぁまぁプレビュー数を取ってくれているので、ソースコードを書き直しました。以前と違うのは正規表現を見てくれればわかるかと思いますが、パラメータを初期からもっているJSファイルやCSSファイルは対象外にしている所です。

メンターがいない中、コードを見直したりするのはやっぱ時間がかかるものですね。いつも自分に必要なのはメンターだと思ったりしますが、なんだかそういう人が見当たらないですよね。やはり東京や大阪にいかないと見つけられないのかな?、今ではSNSがあるから見つけやすくなっているものの、自分よりも50%ぐらい技術力がある人がいないですよね。凄い技術力が上の人は知っているのだけども、そういう人の話を聞いてもさっぱりなので・・・。

近くにいないものなのかな、よく灯台下暗しという言葉もあるからいそうな気がするですけどね🫠。

ソースコードはこちらです。

"use strict";
document.querySelector("button").addEventListener("click",jsandcssreload);
function jsandcssreload(){
    let d = (new Date()).getTime();
    [...document.querySelectorAll("link")].forEach((elm)=>{
        elm.href = elm.href.replace(/(\.css)\??[0-9]{0,}$/,".css?" + d);
    });
    [...document.querySelectorAll("script")].forEach((elm)=>{
        elm.src = elm.src.replace(/(\.js)\??[0-9]{0,}$/,".js?" + d);
    });    
}

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htmlとcssとjavascript-初学フロント側-No.1#code

2022.11.07

Logging

おはようございます。今年もあと2ヶ月もないわけですよね早いものですね😮

htmlとcssとjavascript-初学フロント側-No.1という動画をYOUTUBEにUPしたのが昨日の9時のこと。これで理解出来るか、どうか分からない。解説もない教えもない、唯コードを書いているところを見せてるだけです。ソースコードは下記のサイトから参照できますが、次の動画作成のためにデザインや処理が変わっていたり、動作しなくなってたりするので注意が必要です。

https://358tool.com/sample-site/

自分はHtmlやcssはあまり覚えていないのですが、分かるのはそれなりに基本ベースがあるからだと思ってます。今からHtmlやcssを学ぶ人は全部を覚えようとはせずに、手を動かしてコードを書くことから始めて下さい。そのうち基本ベースは身につくことになると思います。

因みに自分が書いているclassの名前付けなどの書き方は駄目な書き方ですので、そういう所、お仕事として書く場合は会社によってキマりなんかが有りますので、そういう事まで知りたい人はこちらの動画を参照ください。

https://www.youtube.com/watch?v=pDhmhB1qI-0

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Qiitaのfeedを取得して表示するだけのコード。 #php

2022.11.05

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おはようございます、土曜日の朝ですね😗。

今日は文化の日にQiitaにUPしたfeedを取得して表示するだけのコードを書きました。見た目はこんな感じでQiitaの雰囲気を取り入れたデザインにしています。デモ版として実際にサーバーで起動しているモノです、feedを取得しているユーザーは自分を入れて3人です。

表示する人数が多くなるとページを描画する時間が遅くなるので実質、10人が限度かも知れないです。もし何人ものユーザーを取得したいと考えている方は表示部分と処理部分を別けて、尚且つ処理部分は非同期処理で変更することを推奨します。

尚、明日には2つに別けたプログラムコードを別記事として記載しますので、しばしお待ち下さいませ🙇。

今回のソースコードはこんな感じになってます。

<?php
    function get_Qiitafeed(string $feedUrl){
        $xml = @simplexml_load_file($feedUrl);
        if(isset($xml->entry)){
            print("<ul class='qiita_feed-list'>");
            foreach($xml->entry as $key=>$val){
                print("<li><a href='{$val->url}'>".$val->title."</a></li>");
            }
            print("</ul>");
        }
    }
?>
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<meta name="Description" content="Enter your description here"/>
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.6.0/css/bootstrap.min.css">
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/css/all.min.css">
<style>
    .qiita_feed-list > li{
        /* font-weight: bold; */
        color:aliceblue;
    }
    .qiita_feed-list > li > a{
        color:aliceblue;
    }
    body{
        background-color:#60b111;
    }
    .shadow-lg {
        box-shadow: 0 1rem 3rem rgba(255,255,255,.195)!important;
    }    
</style>
<title>Qiita-feed</title>
<?php
    require $_SERVER['DOCUMENT_ROOT'] ."/header_script.php";
?>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <div class="row">
            <div class="col-12">
                <h1 class="text-light">Qiita-feed</h1>
            </div>
        </div>
    </div>
    <div class="container mt-2">
        <?php
            $Id_List = ["taoka-toshiaki","mpyw","suin"];
            foreach ($Id_List as $key => $id) {
            ?>
        <div class="row shadow-lg p-3 mb-5 bg-body rounded">
            <div class="col-12">
                🌿<span class="text-light">://qiita.com/<?=$id?>/feed :[引用]</span>
                <?=get_Qiitafeed("https://qiita.com/".$id."/feed")?>
            </div>
        </div>            
            <?php
            }
        ?>
        Copyright <?=date("Y")?>  <a href="https://358tool.com">358tool.com</a>
    </div>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/1.16.1/umd/popper.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.6.0/js/bootstrap.min.js"></script>
</body>
</html>

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

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