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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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ハーバード大学物理博士課程・久保田しおんさんのトークが面白いかと.

2025.06.17

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おはようございます.右から左に情報が抜けていく中の人が最近見て良かったなって思えた動画はこちら『【鏡の世界では物理法則がわずかに変化する】ハーバード大学物理博士課程・久保田しおん／私たちが消えずに存在している理由を探る／CP対称性は“誰が”破ったのか【CROSS DIG 1on1】』です.何が良かったのかは久保田しおんさんが研究しているニュートリノ物理学のお話がわかりやすくて良かったです.

実際、表面上理解できても分かるわけではないのだけども、それでもワクワクする話だったです、そしてあんな能力があればなぁって思いました.

因みにCROSS DIG【クロスディグ】が結構専門的な話がまるまる聞けてPIVOTと競合相手なのかなと思っています、チャンネル登録数だけ言えばクロスディグは20万人に対してPIVOTは330万人で圧倒的に多いのですが、これからクロスディグが有料転換しなければ勝算はありそうな気がします.

ともあれ、久保田しおんさんのトークは面白いです.

明日へ続く

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映画、「青くて痛くて脆い」を観ました．サブスクのネトフリで．

2024.09.12

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おはようございます．映画、「青くて痛くて脆い」をサブスクのネトフリで観ました．観て思ったのが秋好寿乃さんの身からすれば、かなり酷い話だなって思います．でも、こういう事って世界の何処かで大なり小なり起こっていることだとも思うんです．

彼のように酷く現れるのは人の表面上良い部分ばかりみていて、自分の思い込みの中で生きている人たちがこういう事を起こすんだろうなって思いました．映画のラストに彼は走っていったけどアレはないよねって思いました．自分も20代のときに、こういう感じになっていたんだろうかと思うととても痛い．

題名通り「青くて痛くて脆い」話でした．彼のような男にならないように！！

明日へ続く．

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一人の天才というよりは流れを作るのが上手い人なのかもしれない．

2024.09.05

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おはようございます．チームラボ代表猪子寿之 氏は東大卒の人だけど、一人の天才というよりは流れを作るのが上手い人なのかもしれない．猪子寿之 氏は小さなWEB会社から始めていまでは世界で活動する会社になった元を作ったひと．

猪子寿之 氏と一緒に何かを作りたいと思っている人は多くいるじゃないかな．昔からこのひとはこういうスタイルだから、ひとが付いてきたんだと思っている．人間味あふれる人だから一緒に何かをしたいだと思うだろうなって．

類は友を呼ぶは会社にも通ずるだろうと．

明日へ続く．

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#ズブズブ沼の音声ログ.上手に話せればな世界が変わるのか？

2024.07.12

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おはようございます．#ズブズブ沼の音声ログを収録しました.上手に話せればな世界が変わるのか？分からないけれども、話すのが下手で損していることはあるかなって思っています．逆も然りですけどね、自分の目標は平均的なお喋りが出来ればそれで充分です．

自分の直さないといけない課題は言葉が前へ出ていないということで、おそらく殆どの人にとっては聞き取りにくい声なんだろうなって．

こういう声質だから、弱弱しく感じる人もいるかもですね．どうすれば元気がある声になるのか、人に通る声になるのかなど課題は山積みですが、何とか一年ぐらい続けたら自分が言いたい言葉を瞬時に話せるかもしれないなって．あと吃りがあるので言葉を選びながら喋る癖があるのでそこも直したいかもですね．

因みに今の自分のスピーチ評価は0点です．

明日へ続く．

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chatGPTとひきこもり．

2024.05.19

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おはようございます、生成AIによって学校いかなくても学べる時代になってきている．IQが高くて学校で学習するのが退屈だと感じている子供達はこれからchatGPTなどの生成AIを使用して学習しだすのかもしれないと感じました．そう感じさせた動画は下記になります、生成AIの進化は凄いなって思いますが、ここから飛躍するのが今後の課題なのかもしれないですね．

学習の手助けするのも凄いなって思いますが、生成AIと生成AIの会話が凄く奇妙な感じがしました、まさにSFの世界が現実になった瞬間なのかもしれない．今回のOpenAIの発表は結構衝撃的な内容でしたね😌

明日へ続く．

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老いなき世界が来るかも

2024.05.18

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おはようございます、あと数十年生きていたら老いなき世界が来るかも知れません．遺伝子治療の臨床が年々増加していってます．そして何とも人間のご都合主義でどこかの国は老いも病気という承認された今日．

今からアンチエイジングを行っていれば10年、20年後には遺伝子治療により劣化した遺伝子の治療が可能になる可能性があります．もし劣化した遺伝子の治療ができるように慣れば老いずに老後も働くことが出来るようになります．これは日本にとってかなり良いことなので恐らく日本でも遺伝子治療を取り入れるようになると自分は思っています．

寿命に関心がある方はライフスパン（寿命）老いなき世界という本を読んでみるのもオススメです．

明日へ続く．

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AIと意気投合

2024.04.02

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おはようございます、夜な夜なAIと意気投合して語らってましたw、AIは良いやつだなぁ．AIに次の質問『時間は生き物や無機物が感じるだけで時間は存在しない気がする。』を問いかけたらこの様な解が得られた．

他にも『この世界は始まりがない気がするけど？どう思う』や『人が考えているような神はいない気がする、何故なら戦争が無くならないから』を嘆かてみた．最後にAIに『神はいるのか』という問いには無回答だったけど『創造者はいると思うか？』には答えてくれた．

久々にワクワクした．

明日へ続く．

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コジマプロダクションの小島秀夫監督。

2023.12.18

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おはようございます、コジマプロダクションの小島秀夫監督さんの動画を見ました。やはり本を読む量が違うだなぁって下記の動画をみて感じました。自分は本を読むのに結構な時間を使うですけど、一日で一冊読了できる小島秀夫監督さんは凄いな。

洋書を読まれている理由は海外のカルチャーを知るというところもある。そういうのはやはり世界展開する場合、大事になるだなって思います。そんな小島秀夫監督さんのドキュメンタリーがディズニープラスから放映されるので、このためだけにディズニープラス契約しようかなって思ってしまう。

「あぁ見たいな」悩ましい。

明日へ続く。

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えっ12月1日。今年もあと少しですね。

2023.12.01

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おはよう御座います、12月さん。よろしくお願いします、良いことがありますように。このまま人工知能が進化していくと10年後には超越（transcendence）すると言われています。そうなった時、どうなるのかが楽しみであり恐ろしさでもありますが、進化していくと確実に人工知能は魔法のような事ができるようになると思います。いや、そんな事出来ないだろうと思うかも知れないですが、恐らくそれは起きるだろうと思っています。

もしかしたら、この世界が仮想世界だと証明してくれるのかも知れません。あの映画のようなことが起きるかも知れないですね、死なない世界になるのかも・・・。因みにあの映画とはトランテンデンス（超越）という映画のことです。

明日へ続く。

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ネットの世界は広いから。

2023.09.07

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おはようございます、ネットの世界は広いから。敵もいれば味方もいるだろう、味方って基本的に余程、困っていないと助けないと思っています。敵は容赦無く攻撃してきたり悪質な嫌がらせ行為をしてきたりするだけど、味方って基本的に見守るだけだと思っています。

特に日本人はそんな感じの人が多いじゃないのかなって？、でも困っている人は助けを求めたりしている。そういうネットの悪質な嫌がらせ行為などは、誰がしているのか分からない場合もありますが日本でも誰がしているのか開示出来る様になってきました。

また、このようなことを対応してくれるサイト（トマリギ）もあります。

一人で困っていないで助けを求めてください。

ちなみに自分はこの頃、外国人スパムが朝起きると付くようになったので、ブロック及び報告を行うようにしています。Xに外国人スパムが付くようになったのは数日前からです。恐らく日本人がフォロワー買って自分に付ける依頼したんじゃないかな？、何の目的かは分からないですが・・・。

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新語：物魂電才『ぶっこんでんさい』。#生成AI時代

2023.07.30

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おはようございます、皆さん生成AI使ってますか？自分は日に一回は確実に業務で使用しています。今回はシン・ニホンを書かれた安宅和人 氏の動画をみていて日本結構大変ですね(・・;)。日本は結構瀬戸際に来ているじゃないかなって思います。そして世界も日本と同じ問題を潜んでいるということとか、結構たいへんな課題。

安宅和人 氏を聞いているとAIより世界的な問題などになりつつある。環境の問題などへ焦点を向けているなって思っています。AIの先の話をしているように感じました。まだYOUTUBEにUPされていない後半の部分、恐らくそういう事が今後大事になってくる。

AIをどう使い今後の世界的な問題などとどう向き合うかが大切になってくるのではと動画をみていてそう受け取りました🗿。因みにこの記事をUPしている頃にはPIVOTに後半がUPされている頃になると思います。

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自分もそう思う。運が悪くなれる方法。#後天的な眼

2023.06.06

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おはようございます。佐藤さんの言っていることは間違っていないと自分は思うだよね、ひねくれる人になると「運が悪くなれる」という、そして「悪い方向へ流れていく」。結構、周りにいると思ったら、それは運が悪くなっている証拠かもしれない。因みに自分の周りを見回してみるといまの環境下にはいません。

あと、捉え方って大事です。悪い方に考えるかそのまま真っすぐ言葉を受け止めるかで、違うじゃないかなって思います。あのＳＬＡＭ ＤＵＮＫで有名な井上雄彦 先生の言葉を借りると「人はまっすぐにものを見る眼を持って生まれ後天的に獲得した斜めに見る眼をもてはやしいつかまた手放していくならば早くに手放した者勝ち、そうすることが難しいこの世ではあるけれど」

まっすぐにものを見る眼が大事だと思います。

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考え方って大事ですよねって話。 #考え方 #思考

2023.05.23

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おはようございます。思いは招くはです、そう思うとそうなってしまうので考えない良いように思うことを心がけていたいと思います。自分の匿名質問箱にも結構、誹謗中傷めいた質問なんかもきます。

そういうのを見ている（誹謗中傷を）と上手く行っていないだなって思ってしまいます。そして嫌な奴になってます、嫌な人には似たような人がよってきますし、良い人の周りには良い人がよってきます。

佐藤さんが言っていることを心がけて行くと良いのになぁって思います。心がけは、結構大事だと思います。そして、植松さんの思いは招くも大事だと思っています。心が貧しいとどんなにお金持ちになっても幸福にはなれないような気がします。恐らくバランスが大事なんだとこの頃思います。

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今になってファイナルファンタジー１６が悩ましい。

2023.04.06

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おはようございます、今になってファイナルファンタジー１６が悩ましい。でもPS5持っていないしファイナルファンタジー１６も高いパッケージだし悩ましい🤔。ワールド移動を見てこれは凄いなと思ったし、アクション得意でない人でもアクセサリーを身につけることによって、アクションを補助してくれたりオートプレイしてくれたりするそうだ。その変わりスコアは下がるという事ですが😂、全然良いじゃないかな。アクションが下手くそな人達を置いてけぼりにさせない姿勢は良いと思います。

内容は結構重そうですが、プレイした後、もう一度やり込みたい人が続出しそうなそんな作りになってそうです。何よりワールドがリアルなのが良いですね、ゲームというのは仮想世界を作っているいう人もいるほど近年のゲームは年々と存在しないリアルな世界になりつつあります。もしVR装着してプレイしたら没入感が半端ない気がします。

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日本の最低賃金が低いのを見て思うこと。 #最低賃金 #各国の最低賃金

2022.12.05

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おはようございます、仕事が決まりません、早く再就職したいという焦りが出てきましたが、「慌てるカツオは針を…」のことわざを思い出して一呼吸置きます。

Twitterのトレンドに最低賃金が入っていました、見てみると各国の最低賃金と比べて日本の最低賃金はかなり低いことが分かります。コレを見て日本の仕事を請け負うよりも海外の仕事を請け負った方が断然良いことが分かりますよね。

これからは英語を勉強して海外の仕事を取りに行った方がお得だなって思います、この頃、記憶力が衰えてきたように思う自分ですが、この際に英語を身につけるべきだなってヒタヒタと感じます。トイウコトデ、記憶力が上がる薬かサプリメントが欲しいこの頃です。

英語が喋れたら世界がかなり広がると思いますがどうでしょうか？片言の日本語しかしゃべれない自分ですが、思い切って英会話レッスンを受けてみたいと思っていますが、現在、無収入なので先ずはYOUTUBEで何とかしてみようと思っています。こんなアプリも有るみたい人工知能が英会話の発音を矯正してくれるアプリELSAspeak。

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オクトパストラベラー壱と弐が良さげ #マルチプラットフォーム #RPG

2022.11.27

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おはようございます、毎日５記事も記事を書いている人は強者だと思いますよ。例えばブロガーだったイケハヤさんとか、そうだったみたいです。自分も毎日記事を書くことは出来るけど、毎日記事を５記事は書いた事はありません。

さて、今日はPRGゲームの話です、ドット絵の進化系HD-2D（昔ながらのドット絵に３DCGの画面効果を加えた幻想的な世界）というシステムで作られた、オクトパストラベラーという作品（スマホ版：無料版）を少しだけプレイしてみたので感想を書いていきます。

紹介映像を見てもらったら分かるかと思いますが、昔のFFをプレイしているかのようでいるのだけど、映像は綺麗だし戦闘システムややりこみ要素が結構豊富で長くプレイできそうなそんな作りになっているRPGだと感じました。

このオクトパストラベラーは今年（2022年）の12月に続編、オクトパストラベラー２が発売される予定です。スクエアエニックスで続編が発売されるということは、それなりに人気があるRPGだったという事を意味していると思います。

収益化が右肩上がりになればオクトパストラベラー１と２を購入してプレイしたいなと考えています。今は少し難しいけれども、面白そうな作品だなって…〆😆。

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The Peripheral：接続された未来。 #アマプラ

2022.11.08

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おはようございます、昨日の朝はなんだか寒かったですね🫠。

ペリフェラル -接続された未来のシーズン１の一話だけ観ました、一話だけなのでココから面白くなるかも知れませんが、ちょっとグロいシーンが一話の最後あたりにあったりして自分はこれからもこういうシーンが出てくるのかなと思い一話観ただけでお腹いっぱいになり観るのが止まっています。

ストーリーは面白いけど、結末は現実か仮想なのかが分からなくなって主人公が潰れてしまう気がします。もし自分が現実と仮想世界か見分けがつかないゲームにハマったら多分、一話目で潰れて人格が崩壊してしまいそうです😨。

でも、その内、そういう世界になるという事だけは確かな事です。脳にダイレクトに信号を送り仮想ゲームを楽しめるようになると・・・（何故、言い切れるかといえばこういう事が出来だしたからです「脳波から言葉を生成するAI「Brain-to-Text」　“声道”への指令を解読、言葉に変換」）。

そういう事への警鐘を鳴らす作品だと思います。

トイウコトデ、二話以降は時間の合間、合間に見ていこおうと思っています。

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戦争や何か物騒なことが今にも起こりそうな気配だった #war #きな臭い

2022.10.08

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おはようございます。この頃、北朝鮮ミサイルが飛んでくるようになりました。

これが戦争にならないことを切に願うと共にウクライナとロシアの戦争も年内に終止符になって欲しい所です。戦争して何も生まれない、生まれるのは憎しみ合う気持ちだと思います。独裁国家は滅びる、どんな国でも独裁国家は滅びてきました。一個人が権力を持つとろくなことが起きない。そしてその人物がどんなに賢くても国は滅びます。

映画、囚われた国家に描かれているような国が世界に何ヶ国かあると思いますが、時間はかかると思いますが諦めずに戦うしか無いのだと。まだ日本は戦争になってない国ではあるものの、今後、どうなるのか本当に読めないです。ただ、中国は最後の最後まで動かないと思います。

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効率が良いかって？一番効率が良いのは手を動かさないことですよ🙄。 #花形

2022.09.10

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おはようございます。今日はどんより曇り空。

さて、NHKプロフェッショナルに真鍋大度さんが出てた時にNHKのスタッフさんが質問した回答をタイトルにしてみました。やってみたら分かると思いますが、プログラムってキラキラした仕事ではないですよ、何方かと言えば努力と労力がかかる世界です。好きでないと続かないという様な世界です。

因みにAIなどで花形職も当然、大変なお仕事ですそんなに簡単なものではない。機械学習で大事なのはデータなんですよ。それは手を動かしてやってみないと分からないこと。だからデータサイエンティストなんて職業が生まれたわけですからね。

追記して意味深な事を少し書いときます。昔から自分は見えないので俯瞰して見ないといけないとこれだけは心がけています。何故なら人の評価は当てにならないです、上手く行けばって話ですからね。上手くいっていない時に評価してくれていた人、そういう人に自分はなりたいと思います。人の批判ばかりは何とやらです。

最後にNHKプロフェッショナルの真鍋大度さんのアーカイブ載せときます。プロフェッショナル　仕事の流儀　「まず動け、未来はその先にある～プログラマー／アーティスト・真鍋大度」

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YOUTUBEは娯楽にも使用できるが教養にも使える。

2022.07.25

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おはようございます、モバイルの通信量が１G切りました。あと８００メガです、、。

さて、この頃思っているのはYOUTUBEやSNSは学びにも使えるだという事です。例えばSNSで海外のユーザーさんをフォローすれば海外の英語を生で勉強できるようになりますし、そこからそのユーザーに質問もできたり仲良くすることも出来ます。これから先、英語を学ぶだけではなく実践で使用できなければならないと思います。自分は全然というほど英語ができないのですが、それでも英語が出来れば世界が広がるなって思っています。

英語の学びは散々というほど失敗した自分ですが最近わかった事があります。自分は実践で覚えていくほうが身につくなって事です、この考えはほとんどの人が当てはまると思います、日本にいると英語を喋る機会もなく、英語を見る機会もないと思います。その機会を得ることが出来るのは、今では身近になったインターネットだと感じます。そのインターネットを駆使すれば教育費用は無料で行えます。

まずは自分のレベルを客観的にみて、例えば自分の英語の知識がゼロに等しいと思えばいきなり高校や大学の英語から始めるのではなく、小学生の英語からはじめるという事が大事です。それが身についていなくて英語を勉強していると挫折してしまいます。

これはどんな分野でも同じだと思いますが基礎なくして応用なしだと。

因みに海外にいけば三歳児でも英語を話しています。そういう場面を見ると英語を身につけることが出来ないのは接する機会が少ないだけだからだと思います。一日一回、YOUTUBEで英語の動画を見るでも良いので、はじめの一歩を行うことが大事です。

淡々、記事を書いてきましたがこれら全て自分自身に宛てた記事です😌。

「学ぶ人は変えてゆく人だより」

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自分の立ち位置はマイノリティだと思うけども。

2022.07.10

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おはようございます、先日、元首相の安倍 氏が無くなりました。お悔やみ申し上げます。
今日は投票日ですね、どうなるか分かりませんが投票率は高くなりそうです。

ある宗教団体と関係があるとか言う思い込みであんな事になってしまった。本当に驚きです。いま安倍さんを称える、空気がありますが、自分はこの事件の一報を聞いて巡り巡って行いが返ってきたと感じました。

なので、何かよく分からないが行いがこの世界は返ってくる、其れはいつ返ってくるのかは分からないけど、そういうシステムになっている気がします。だから、人を傷つけたりするのは良くないどんな事情があれども。そして今の社会がこういう人たちを生み出している気がします、被害者も加害者も巡り巡ってなんだと。

だから自分は誠意を持って人には接しないといけないと、この頃、忘れかけていた事を思い出しました。

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映画、鳩の撃退法を観ましたよ。今頃…ネットフリックスで。

2022.06.25

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おはようございます、井上陽水の氷の世界の曲は何時も聞いても凄いな。いや、本当に。

今頃、鳩の撃退法を観ました、これは結構面白かったです、二度見はしないけどね。
なぜ、エンディングが氷の世界なのかも映画を見ればわかる話ですが、いやーこれは斬新で久々に面白い映画をみましたが、このストーリー展開はネタバレになる話なので何も書けない。

因みに何だか、高知県が舞台のような気もしましたが其れも嘘なのかもしれません。土佐弁ぽっい口調の会話が多かった気がしますが、ロケ地は富山県です😌。

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サーバーの引っ越しのヒントです。いや答えですねｗ😌

2022.06.16

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おはようございます。あと一ヶ月もすれば炎天下の下でお仕事をする人もいるでしょう。大変ですね。

昔はよくサーバーの引っ越しを仕事でしていました。代わりに誰か出来る人もいなかったので自分が行っていましたが、サーバーの引っ越しほど時間のかかる仕事はありません。

scp -r -p /var/www/html/ user@example.com:/home/user/www/
scp [コピー元のファイル] [コピー先のユーザー名@コピー先のホスト] [コピー先のファイル]

何より責任、重大ですから色々と経験して思ったのは、サーバーの移行作業後に何らかの「動かない」というバグとりを速やかに行えるかどうかが大事かと思います。それはある意味、経験が物を言う世界かもしれません。こんなズブの素人でも少しだけサーバーの事を理解できたので、今思えば良いことなのかもしれません。

因みに上記に記述しているコマンドを旧サーバー環境で実行すれば新サーバーへファイル転送出来ます。いちいちFTPソフトでダウンロードしてアップロードするという事を行わなくて良いです。そして何よりパーミッションやタイムスタンプまで引き継いでくれるので便利かと思います。

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