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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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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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デジタルアドレスAPIのコードを書いてみました.書いたのは

2025.05.30

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おはようございます.デジタルアドレスAPIのコードを書いてみました.書いたのは生成AIだけど一度で上手く正しいコードが生成出来たわけではなくて二、三回の指示出しを行って下記のコードが生成されました.

デジタルアドレスのAPIを使用するには企業もしくは個人事業者で屋号を登録されている方でないとAPIのアカウント登録は今のところ出来ないので、自分はリファレンスと生成AIが出力したコードを見て恐らく正しく処理されるだろうと思ったのでgist.githubに公開しました.

尚、引数にIPアドレスを渡さないといけない所があるけれど、これはサーバーのIPアドレスになります.

<?php

class JapanPostAPIClient
{
    private string $clientId;
    private string $secretKey;
    private string $clientIp;
    private ?string $accessToken = null;
    private ?array $lastResponse = null;

    public function __construct(string $clientId, string $secretKey, string $clientIp)
    {
        $this->clientId = $clientId;
        $this->secretKey = $secretKey;
        $this->clientIp = $clientIp;
    }

    public function authenticate(): self
    {
        $url = 'https://api.da.pf.japanpost.jp/api/v1/j/token';
        $data = json_encode([
            'grant_type' => 'client_credentials',
            'client_id' => $this->clientId,
            'secret_key' => $this->secretKey
        ]);

        $headers = [
            "Content-Type: application/json",
            "x-forwarded-for: {$this->clientIp}"
        ];

        $ch = curl_init($url);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $data);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);

        $response = curl_exec($ch);
        $httpcode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
        curl_close($ch);

        if ($httpcode !== 200) {
            throw new Exception("Token request failed with status {$httpcode}: {$response}");
        }

        $responseData = json_decode($response, true);
        $this->accessToken = $responseData['token'] ?? null;
        $this->lastResponse = $responseData;

        return $this;
    }

    public function searchCode(string $searchCode, array $params = []): self
    {
        if (!$this->accessToken) {
            throw new Exception("Access token is not set. Please call authenticate() first.");
        }

        $defaultParams = [
            'page' => 1,
            'limit' => 10,
            'choikitype' => 1,
            'searchtype' => 1
        ];

        $queryParams = http_build_query(array_merge($defaultParams, $params));
        $url = "https://api.da.pf.japanpost.jp/api/v1/searchcode/{$searchCode}?{$queryParams}";

        $headers = [
            "Authorization: Bearer {$this->accessToken}",
            "Accept: application/json"
        ];

        $ch = curl_init($url);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);

        $response = curl_exec($ch);
        $httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
        curl_close($ch);

        if ($httpCode !== 200) {
            throw new Exception("Search request failed with status {$httpCode}: {$response}");
        }

        $this->lastResponse = json_decode($response, true);
        return $this;
    }

    public function getJson(): string
    {
        return json_encode($this->lastResponse, JSON_UNESCAPED_UNICODE | JSON_PRETTY_PRINT);
    }

    public function getArray(): ?array
    {
        return $this->lastResponse;
    }
}

// 使い方の例：
// $client = new JapanPostAPIClient('YOUR_CLIENT_ID', 'YOUR_SECRET_KEY', 'IPアドレス.xxx.xxx.xxx');
// echo $client->authenticate()->searchCode('1000001')->getJson();

明日へ続く

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Gさんが検索からAI検索へシフトした.これからどうなるですかね.

2025.05.26

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おはようございます、Gさんが検索からAI検索へシフトしました、米国ではAI検索が出来るようになっているそうです、順次、米国以外の国でもAI検索に置き換わっていくと思います.

そうなると間違いなくブログなどの情報提供を主に行っているサイトは影響を受けてくると思います、逆に掲示板など双方のサービスを提供しているサイトは影響を受けにくいと思います.

要するに、そのサイトを訪問して始めて意味があるサイトはいままで通りだと思います.なのでショッピングサイトなどはそれほど影響を受けることは無さそうです.そのうちAIが代行してショッピングサイトで購入するのが当たり前になると、AIフレンドリーなサイトが有利になりそうです.

ブログはこれからは前以上に新しい価値や情報を提供していかないと厳しくなってきそうですね.もしくはその人が書いているから見に行くといった、人の感情を揺さぶる何かがブログにないと難しいと思います.

日本でGさんのAI検索が動き出すまでには、少し先になると思いますので米国でどうなったかという事を収集してこれからの対応をするのが企業の課題になりそうですね.

明日へ続く

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サーバーのIPアドレスはあまり見ていないようですね.Gさんは何見てるのか？

2025.01.30

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おはようございます.サーバーのIPアドレスはあまり見ていないようですね.Gさんは何見てるのか？わからないという回答をするITコンサルに自分はお仕事を任せたい.あたかも何もかも知っているような事を言っている会社には頼みたくないペテン師みたいなもの.

SNSを活用したりして集客方法を伸ばすことを行っている人やITコンサルに頼みたいものです.今回、サーバーの移行を行ってサーバーのIPアドレスが変更されたけど影響はでなかったです、ただIPアドレスを見ていない訳でもないので注意が必要.

殆どのITコンサルと名乗っている会社はアクセス数もなくSNSのフォローも付いていない.そんなんで何をコンサルしてくれるというのか疑問しか残らない.収益が伸びた場合もそれはITコンサルのお陰で伸びたんじゃない事が多い.伸びたのはあなた自身（企業）の頑張りに過ぎない.

経営が上手くいっていないのは社員が悪いじゃない経営者が悪い.ITコンサルに頼むよりも自分達で考えることがより大事だと思います.

明日へ続く

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この頃思うのは技術的な公開を何処までして良いのか？飯テロが多い人．

2024.10.26

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おはようございます．この頃思うのは技術的な公開を何処までして良いのかという事を考えることが多い．まともな人ほど飯テロ投稿が多い気がしますが、実際何処まで投稿するのかが微妙なんだということ、特に技術の価値をあまり知らないひとは価値を教えてもらった方が良いと思います．

これは経営者が教えてあげないと分からないことだと思うですね．とくにエンジニアは自分の技術の価値には無頓着です．そういう自分も無頓着だったのですが、この頃はネットに掲載されているけど自分は公開しないようにしようとか考えることがあります．

公開するということは技術の価値を下げていることに協力しているようなもの．これはNGだと思います．いまこぞってAIに質問している行為もいずれ技術の価値を下げていることに繋がっていくとも思います．

ソフトウェアやアプリの価値は上がっていけば良いのですが、無料版で事が足りる製品はやはり問題かと思います．使う場合は便利で良いですがこれが価値を下げている気もします．無料の製品で成り立っているものの殆どは企業などのスポンサーがバックに居ることで成り立っています．それを知らないで無料だと思っている人が多いです．

そして消費者が０円のからくりを知ってほしいものだなってこの頃思います．

明日へ続く

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日本以外の先進国では派遣労働は違法です．ででーん．はてな．

2024.08.26

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おはようございます．日本以外の先進国では派遣労働は違法です．「へぇーそうなんだ」と思った方も多いかも知れないので記事にしてみました．先日、こうポストされたひろゆき氏のことを信じている人はこれがあたかも本当のように聞こえるかも知れないですが、どうも違うみたいです．日本以外の先進国でも派遣労働という枠組みは存在しているみたい．

ひろゆき氏のポストでは違法ですと言い切っているけど、実際は日本みたいに企業よりというよりではなくて、労働者よりに作られている．

こういう発言を信じるひともいるのである意味恐いなって思いました．因みに派遣労働者として働いたことがある身から言えば、派遣労働者には重要な仕事はあまりさせてくれないなってイメージです．

明日へ続く．

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電子マネーの統合を

2024.04.27

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おはようございます、LinePayやau payなどに少額のお金が残っているのだけど、これをpaypayに全て移行したい．電子マネーで使用しているはペイペイだけです、こんな地方のど田舎でもペイペイだけはいろいろな店で対応していて便利．

なんていうか、田舎ではSuicaよりもペイペイというものが非常に多くの人に使われているじゃないかなって思っています．

電子マネーを移すサービスを日本あるベンチャー企業が行っているらしいことを聞いたことがあるのですが、まだ開発段階なのかでググっても出てきませんでした．

他社間での電子マネーの送金やポイント送金が可能になれば、とても便利だとは思うものの実現は難しそうだと思います．賛同する企業が少なそうです、、、、ね．

明日へ続く．

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10年前の話．

2024.03.27

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おはようございます、ボストン・ダイナミクス社が今から10年前にYOUTUBEに投稿した動画をみて思うこと．あれから10年経過しているわけだけど、これ以降、目覚ましい進化を遂げたPetmanの動画が全然上がってこないということは、ほぼ完璧なロボットが出来ているに違いない．恐らく軍事転用されているから公の場で公表できないのではないだろうかと思っています．

憶測だけどたぶん間違っていない気がします．

いま商業利用可能なロボットもかなり良い感じなってきたと思います．商業利用は企業に買ってもらわないといけないのでいろいろとコストカットしているだろうと、それであのレベルの動きになっていると自分は思っています．なので軍事ロボットはかなり凄いのがあるだろうなって．

明日へ続く．

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Twitterの有料会員じつは減少傾向にあるじゃないのか説。

2023.03.09

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おはようございます。

自分はTwitterの有料会員ですがそのメリットを未だに感じません。自分がフォローしている人の中にも有料を解約したって人を見かけます。自分もこのままだったら有料を解約するかもなって、あまりお金を支払っているのに何か無料会員とあまりにも差を感じないかなって思えます。

980円は高いよな、500円ぐらいじゃないかなって思えて仕方がないけど、実際、インフラの事を考えると980円は妥当かなと思ってしまいますね。おそらく有料会員がいまのTwitterのインフラを支えているような気がします。因みにAPIが一万円は一個人としては高いかなと思いますが、企業として考えるとこれも妥当な金額なのかなって感じます。

やはりインフラやプラットフォームサービスというのは、なかなか代替えサービスって無いですよね、そんな中、ジャック・ドーシー氏が推しているブルースカイというTwitterみたいなサービスのクローズテストが始まりましたよね。自分はもしこちらが普及したらこちらに移行するつもりでいるのですが、早くても今年の年末ぐらいにリリースされそうな気がしますので、まだ先の話です。

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わらわらわら（ｗｗｗ）をのけました。キャッシュこワい🙄

2022.08.23

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こんにちは、今日は朝少しサーバーをイジって朝食後、外出しておりました。

まだ、不安定ですがwwwを除けてzip358.comに戻しました。除けた理由は気まぐれです、DNSのキャッシュが意地悪していて切り替えに時間を費やしてしまいましたが、一応無事に変更した形になります。

これが仕事だったら嫌だなって感じます、数ヶ月使用しているとキャッシュがDNSサーバーに蓄積されているので、その切替は各サーバー頼み。特に大企業じゃない限りDNSサーバーのキャッシュを削除してくれないでしょうね。

WEBサイトやWEBアプリを扱っている企業の担当者にとってサイト移行は胃が痛む仕事かと思います。お客様には見えないと言われたり上司からは早く見えるようにしてとか言われたりする場合もありますからね。因みに自分は徐々に移行する方法でサイト移行を済ませます。まずはDBを移行し、その後、ファイルなどを移行しホストを変えてみて上手く動作しているか確認後、IPアドレスを変更するという形です。

尚、メールサーバは大体、以前のサーバーを使用して頂けるならそうして貰います。

零細企業の場合、インフラからバックエンド、フロント全てに関わることもあるので良い経験になります。良い経験ですが大変です、言うがやすし行うは難しです。

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ビットコインってもう認知されたお金なんだろうな。草コインは除く？🙄

2022.08.08

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おはようございます。今日は週明けの月曜日ですね。

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

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

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

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

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

「何が言いたいか？？」

「共同幻想を制すれば世界を制す🙄」です。

「冗談交じりですが、自分はそう思っています」

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世界2.0、お金2.0の著者、かなりキレキレだなって思いますよ。

2022.05.19

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おはようございます。今のところ6月の予定が全然ありません…。

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

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

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

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この頃、いろいろな所に才能が埋もれている気がします😌。

2022.04.04

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おはよう御座います🌤。

この頃、いろいろな所に才能が埋もれている気がします😌。たまに勿体ないなと思う、今日このごろです。本当にそう思う、もし自分が会社を起こすという時には学歴不問にします、それよりか地頭が良い人をどう雇い入れるかというのが一番大事になってくると思っています。

その地頭が良い人を見つけ出すというのは中々難しいかと思っています。何せ学歴に書かれていない部分だからです。一番は試しに雇い入れるということが出来れば良いのですが体力ない企業ではそういう事が出来ないと思います。もし自分だったらIQテストを行うかなってそれも時間制限を設けないIQテストを行います。

普通は時間制限を持たすと思いますが、それだけでは計り知れないものがあると思っているので時間制限は設けない状態で判断します、それにより才能が埋もれている人を見抜けると思います。

そしてこの頃、職場変えたら普通に良い人が多いなって感じました。職場の環境が悪くて耐えれないという人は大企業を狙ってみるとか、異業種に方向転換するというのも一つの手かも知れないと自分は思っています。

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今日はエイプリルフールズですが、もう滅ぶと思ってます。

2022.04.01

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おはよう御座います、４月になりましたね😪。

今日はエイプリルフールズですが、もう滅ぶと思ってます。理由はコロナやロシア軍のウクライナ進行とか、宜しくないことが立て続けにありますからね。

コロナ前は企業アカウントがエイプリルフールズに、いろいろな嘘をネットで呟いたりしてバズったりしていましたが、こんなご時世になったらエイプリルフールズのつぶやきはある意味命がけのつぶやきになりますリスクが大きすぎるのです、だから企業さんは自粛を選択する、それが数年続けばエイプリルフールズなんて言葉が死語になるって自分は思っています。

因みにグーグルがエイプリルフールズに呟く、どうしようもない本気のガジェットが好きでした。この頃、エイプリルフールズさけてますけど・・・。

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もうかれこれ１０年ぐらいの月日が経つ。あの時からは２０年か。あまり変わってないかな自分。徒然日記

2022.01.30

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今日はまぁまぁなお天気ですね、春が待ち遠しい今日このごろです。

去年の今頃に高知県のとある企業を面接したのですが、そこの社長さんが昭和レトロな頭の持ち主で、こんな会社に努めたくないなぁと思った日がありました。面接の時に結婚しているかなどや、なぜ彼女を作らないのかなどをしつこく聞いてくる社長さんがいた。そもそも結婚しないといけないとか昭和脳です…。

今どき、そんな質問してくるのはプライバシーの侵害にあたるので本当はしたらいけないことの一つになっている事も知らないだなと思いながら「結婚したくないから」と答えたのを思い出しました。

２０代の頃や３０代の頃は結婚したいという気持ちは多少あったけど、いまは良いやって思っていてこのまま歳を重ねて独り身でいるのは、少し不安はあるのだけども其のために結婚するのはやっぱ違うかもって思えて…。そもそも家族を持つとかいうのも想像できなくていいかなって思う。

今はそういうのよりも仕事を見つけて、好きなものを買ったりすることの方が楽しいし面白いかなって思う。

「あぁそうそう」昨日は地球外少年少女を観て久しぶりに絵を描いてみようかなって思えた日です。珍しくなんか一コマツイートしたんですよ。

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セキュリティーソフトは要らない。デフォルトで大丈夫。本当！？

2022.01.13

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おはよう御座います。昨日はいろいろと忙しくてブログを書くタイミングがありませんでした。

さて、タイトル通り市販のセキュリティーソフトは要らない、Windows10移行ならデフォルトについているWindows Defenderで大丈夫だそうですね。わざわざセキュリティーソフトを買う必要はないような気がしますが、フリーランスエンジニアやITプログラマーなどは導入しておいたほうが良いという話を記載しときます。何故ならもしもしウイルスに感染した場合、セキュリティーソフトを入れていたけど感染してしまったという逃げ道（言い訳）が出来るからです。

逆に何も対策していなかったら、責任を咎められることは避けられないと思います。其のためにも企業さんやエンジニアさんは導入しておいたほうが良いと思います。個人で使用する場合で個人情報やクレジットカードの番号、ID、パスワードを保管していない場合はデフォルトのWindows Defenderで大丈夫かもしれませんが、私は保証はしません。

あとは個人の判断で導入するかどうかは決めるべきだと思います、尚、何も入れていない場合はデフォルトのWindows DefenderをOFFにすることは、何も持たないで戦場に行くと同じことなので、必ずONにしてインターネットという荒野に出かけてください。

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シン・未来予測を読んでみました。読了しての感想などを書いてみた。

2021.11.19

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「ひろゆきのシン・未来予測」を読んでみました。読了して今、感想を書いています。一番、衝撃的だったのは２０代の格差です。これはTweetした内容を読んでいただければわかるかと思いますが、かなりの格差です。自分は２０代から貯蓄預金はしておいたほうが良いと思います。唯、一人暮らしをしていると中々、難しい人が多いとも感じます。一人暮らしで貯蓄預金が出来るのは大企業でも就職しないと難しいのではないかとも思っています・・・。

この内容は本の中盤辺りに書かれているものです、その後、自分たちの世代のことやメディア、大学大倒産時代などや環境問題などもひろゆきさん視点で書かれています。全体を通して読みやすい内容になっていたと思いますし、情報弱者が読むと得になる内容だと思います。書かれた内容を大体知っていたとしても文章で改めて読むことにより、日本は結構下り坂なんだなという事を俯瞰的に理解できて良いです、特に老後に備える資金はないと老後もずっと働かないといけなくなるだろうなという事がわかります。そして2000万円問題の計算式ってこういう事かというのも分かって良かったです。自分の場合、逆算すると2000万円では足りないという事がわかりました。

そして自分は今のままでは結構やばいなと理解しました。

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Tellus[テルース]というサイトで機械学習などがお勉強できる。それも無料で！

2021.10.18

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平日は大体、自転車で一時間程度ですが運動していますが、今の所、その効果はあまり無いです。唯、帰ってくる時には顔が若干細くなります。仕事が安定するまで続けようと思います。（明日は休むけどね？）

さて、今日はタイトル通り「Tellus[テルース]というサイトで機械学習などがお勉強できる。それも無料で！」です、無料で機械学習などが出来ちゃうって、数年前ではあまり無かったのですが、この頃は大手企業やベンチャー企業などで初学者向けに掲載しているサイトがあります。

機械学習やディープラーニングなどのエンジニアは人材不足の状態が続いているにも関わらず、それを勉強する人はあまりいないです。駆け出しのエンジニア志望の人は大体はWEBの基礎のHTMLとかから始めJavaScriptで向いていない人は挫折します、でも、もしこれからエンジニアになりたいと思ったら機械学習から初めることをお勧めします、何故なら、上記でも書いたように人材不足だからです。逆にWEBエンジニアは足りていますので競争率は逆に高いかと思います。

最後に初心者向けテルース学習コースのリンクを貼っときますので、これから機械学習などを学習したい方は是非、読んでみてくださいな?

https://tellusxdp.github.io/start-python-with-tellus/index.html

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ロボットの進化が止まらない。進化よ止まれロボット！

2021.09.03

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また一週間ほど、雨模様だそうです。先月のブログの収益はジュース3本分ぐらいでした、ワンコインランチも食べれない…。収入が若干減少しましたがこれは誤差の範囲なので横ばいという表現が良いのかもしれません。

さて、立て続けにロボットの動画を見る日があったのでロボットのことを書こうかなと思います。

ロボット開発の中ではボストン・ダイナミクス社のロボットが自分は一番凄いなと思っているのだけど、いろいろな会社がロボット開発を行っていて人形ロボットから四角い箱のロボット、魚型ロボットなど使用される用途に適したロボットが作られています。人形ロボットが一番、進化すれば人の仕事を代行してくれるのだと思います。だから人形ロボットが一番、開発するのが難しいと言われているけど、その開発に挑む企業もいます。

もしスムーズに動く人形ロボットが生産されるようになれば、あっという間に大企業は労働をロボットへシフトしていくのだろうと思います。だだ、スムーズに動く人形ロボットを作るのは難しいと感じますが、イーロン・マスク率いるチームが来年（2022年）に人形ロボット（テスラボット）を発表すると意気込んでいます。下記の動画は人なのだけど、こんな感じに滑らかに動く人形ロボットが開発されたら驚異ですよね。

最終的には人と同様に滑らかに動くロボットが必要だろうと思います、例えば介護などの仕事を代替えするとなるとガクガクと動くロボットでは人を傷つけてしまう恐れがあるので、やはり滑らかに動くロボットが必要とされるでしょう。

これから先、ロボットに優しい工場や環境を作る企業も出てくると思います。ロボットだけが働く工場などは人ように工場を設計する必要がないので、コンパクトで且つエコな工場などになると思います。

何にせよ、ロボットの進化は凄まじいです。

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Amazon会員って無双かと思います。引きこもりの強い味方。

2021.09.02

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今日で８月も終わりだそうです、今月に終わらそうと思っていた作業は9月に引き継がれます。自分が出来ることは自分でやるよりも他の人々にお願いしたいと思う質です。その方がもっと難しいことに挑戦出来る機会が増えるので。

さて、タイトル通りAmazon会員って無双です、引きこもりには神のようなサービスかと思ったりします。何故なら配送料は無料になるし、プライムビデオの無料枠で十分見たいのあるし、電子書籍も無料で読める本も山程ある。年に一回、4900円払うか月々500円？するのかはあなたの判断で良いと思いますが、自分は断然、年会費を払う方をおすすめします、その方がお得だから?。

これが出来るのは今の所、Amazonさんだけです、日本企業が太刀打ちできないわけでよなぁ。R企業さんもかんがっていますが、Amazonさんに勝つのは無理ゲーだと思います。でも売っているものが違うので生き残っていけると思いますがAmazonさんが本気出したら生き残れないでしょうね。そこがGAFA（ビックテック）の怖いところですね?

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NewsPicksのあの動画は無料で合法的に全視聴可能になってる！？

2021.09.01

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９月になりましたね。高知県はまだまだ暑い日が続いています。

２月末までとある企業で仕事をしていたのですが、途中からフルリモートが週イチリアル勤務になりやめる頃には毎日、リアル勤務に変わっていてコロナ禍でついていけない会社はあるのだなぁと実感しました。今までの仕事の体制を変えるって結構大変なことかと思います。

さて、「NewsPicksのあの動画は無料で合法的に全視聴可能になってる！？」の件ですがタイトル通りYOUTUBEで一部の動画は全視聴することが可能になっています。その動画は堀江貴文さんが出ているHORIE ONEというニュースピックスの動画です。こちらHORIE ONEの最新動向が配信されたあと、YOUTUBEのホリエモンチャンネルで小出しに後半部分が視聴可能になっています。なのでニュースピックスのHORIE ONEしか見ていないよという方はわざわざNewsPicksにお金を毎月払わなくても動画見れちゃいます。

HORIE ONE[NewsPicksコラボ]はNewsPicksさんと堀江貴文さんが試みているのか、堀江貴文さんが権利を買い取っているのかは定かではありませんが、いち視聴者からするととても有り難いことです。

自分はNewsPicksさんの有料会員から無料会員へ移行して数ヶ月経ちましたが、無料会員枠でも少し動画が視聴できるので、当分、これで良いかなと思えてきまし堀江貴文さんがほぼフル動画を配信してくれるので、これで十分だなと。

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全固体電池がやっと量産へこれにより スマートウォッチ革命が起きるので！！

2021.08.30

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全固体電池がやっと量産へこれによりスマートウォッチ革命が起きるので！！いま、スマートウォッチやスマホをノートパソコンなどをなけなしの金を使って買う人は少し待った方が良い、あと数年でスマホなどにも全固体電池が使われるようになると自分は思っています。全固体電池の良い所は一般的な酸化物全固体電池に比べ、100倍程度の容量を持つのが特徴です。

今のスマートウォッチやスマートグラスは電池の持ちがかなり悪いのでそれを嫌悪して買いを控えているユーザー層も結構多いと思いますが、全固体電池になり電池の容量が100倍上がればスマートウォッチやスマートグラスなどが一気に広がる可能性があると思っていて、おそらく右肩上がりに需要は上がっていくと、そうなれば全固体電池の価格も下がっていくだろうし生産性も上がっていくと。

株などをしている人には村田製作所や関連企業、そしてライバル企業の動向は今から気になるところかなと思います。そして何よりスマートウォッチやグラスにより世の中が結構変わりそうです。

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何かを成し遂げたいならガッツ、ガッツがないと逆に成し遂げれない。

2021.08.24

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タイトルに有るように加藤崇さんはグーグルに会社を売却した初めての日本人で、現在はAIを使用して水道管の検査を行う事業（水道管を掘り返すことなく劣化具合がAI[人工知能]で分かるそう）に携わっている人です。

何かを成し遂げたいならガッツ、ガッツがないと逆に成し遂げれないと「グーグルに会社を売った日本人が語る“クレイジーな人たちが世界を変える”」言う動画を見て思いました。必死に勉強ということが大前提にないと何かを成し遂げれない、その必死になにかに打ち込むには、その事に対して情熱がないとできないという事を理解しました。

加藤 崇（かとう たかし）さんが話されている通り、日本社会は未だに縦社会なんだなぁということを実感。それはどんな企業でもそんな感じなのかなぁという。縦社会文化が変わるにはかなり時間がかかるような気がしますが、それでも情熱を持って何かを成し遂げる事により少しずつ 少しずつと認め合う社会になるかと思います。

自分としては必死に学ぶという事の大事さという事が印象に残りました。

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