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そう言えば昨日マイナンバーカードをiphoneに追加しましたが.

2025.06.25

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おはようございます.そう言えば昨日マイナンバーカードをiphoneに追加しました、追加方法などはこちらの記事には記載しませんがその代わりとして公式YOUTUBEの手順方法を貼っときますね.

ちょっと登録が面倒ですけど一度、追加することによりマイナポータルサイトに簡単にログイン出来るようになった所はとても良いなと感じました.

自分はたまに年金とかの確認や所得の額を見たりしているのでスマホで簡単にログイン出来るようになったのは結構大きいと思います.

また、これからスマホで出来ることが増えてくればマイナンバーカードの存在感は薄れていきそうな感じがしますが、個人経営の病院などでは恐らくマイナンバーカードや保険証がまだ必要な気がしています.

明日へ続く

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AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでも.

2025.06.22

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おはようございます.AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでもなくローカルPCでそこら辺に落ちているLlamaモデルを持ってきてチューニングすれば何とかなるじゃねぇという思いに至った.

実はあなたの手元にあるPCと、そこら中に「落ちている」オープンソースのAIモデル、特にLlama 3があれば、十分記事が生成できるんです。

ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

「AIで記事生成」と聞くと、SFのような世界や、大企業だけが使える特権のように感じるかもしれません。しかし、今は違います。オープンソースの強力な言語モデル、特にMetaが公開したLlama 3の登場は、この常識を大きく覆しました。

Llama 3は、その性能の高さにもかかわらず、誰でも無料で利用できるという点が最大の魅力です。さらに、80億パラメータの8Bモデルであれば、最新のゲーミングPCとまではいかなくとも、ある程度の性能を持つPCであれば十分に動作します。これにより、高額なクラウドサービスを利用せずとも、自分のPCでAI記事生成の環境を構築することが現実的になりました。

なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか？

Llama 3がローカルPCでの記事生成に適している理由はいくつかあります。

• 完全無料のオープンソース: 利用に費用がかからないため、予算を気にせずAIを試したり、本格的に導入したりできます。
• 選べるモデルサイズ: Llama 3には様々なサイズのモデルがあり、PCのスペックに合わせて選べます。特に8Bモデルは、個人利用に最適なバランスを持っています。
• 活発な開発者コミュニティ: 世界中の開発者がLlama 3を使った新しいツールや効率的なチューニング方法を日々共有しています。困ったときには助けを借りられる心強い味方です。
• 「量子化」でさらに軽量に: モデルのサイズを大幅に小さくする「量子化」という技術を使えば、より少ないメモリでLlama 3を動かせるようになります。これにより、より多くのPCで利用の道が開けます。

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

もちろん、いきなりプロのライター並みの記事をAIに書かせるのは難しいかもしれません。しかし、ちょっとした工夫で「何とかなる」レベルの記事生成は十分に可能です。

1. 少量のデータでファインチューニング: 大量の記事データは不要です。あなたが書きたい記事のテーマやスタイルに合った、質の良い記事を数十〜数百程度集めてLlama 3を学習（ファインチューニング）させれば、その分野に特化した記事生成能力が格段に向上します。
2. プロンプト（指示文）の工夫: AIへの「指示の出し方」は非常に重要です。具体的で明確なプロンプトを与えることで、チューニングが完璧でなくても、驚くほど質の高い記事が生成できます。これはまるで、優秀なアシスタントに的確な指示を出すようなものです。
3. 効率的な学習方法の活用: 「LoRA（Low-Rank Adaptation）」のような効率的なファインチューニング手法を使えば、少ないGPUメモリでも短時間でモデルを特定のタスクに最適化できます。

あなたの創造性が、今、AIで加速する

かつては一部の専門家や企業にしか手の届かなかったAIによる記事生成が、今やあなたのPCで実現できる時代になりました。これはまさにAI技術の「民主化」です。

とまぁそういう訳なので何とかしてみますが、ファインチューニングにどれぐらい時間がかかるのかが未知数だったりする.

ファインチューニングPythonコード

以下のPythonコードは、Llama 3モデルをロードし、提供されたテキスト記事でファインチューニング（LoRA使用）を実行し、結果を保存します。 上記の入力値は、このコードに自動的に反映されます。 このコードをPythonファイル（例: `finetune_llama.py`）として保存し、実行してください。

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training, TaskType

# GPUの利用可能性を確認
print("GPUが利用可能か確認中...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("GPUが見つかりません。Fine-tuningにはGPUが強く推奨されます。")
    # GPUがない場合は、ここでスクリプトを終了するか、CPUモードで続行するか選択できます。
    # exit("GPUがないため終了します。")
else:
    print(f"GPUが利用可能です: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# --- 1. モデルとトークナイザーのロード ---
# Llama 3モデルのパスを指定します。Hugging Faceのモデル名（例: "meta-llama/Llama-3-8B"）
# またはローカルにダウンロードしたモデルのパスを指定してください。
MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3-8B" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"モデルとトークナイザーをロード中: {MODEL_NAME}")

# 4bit量子化設定 (GPUメモリの節約に役立ちます)
# bnb_4bit_compute_dtypeは、Ampere以降のNVIDIA GPUに推奨されるbfloat16を使用しています。
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", # NF4 (NormalFloat4) 量子化タイプ
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 
)

# トークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
# Llama 3はデフォルトでbos_tokenを付与しないことがあるため、明示的に追加。
# また、padding_side='right'はLlamaモデルに推奨される設定です。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# モデルをロードし、量子化設定を適用し、自動的にGPUにマッピングします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto", # 利用可能なデバイス（GPU）に自動的にモデルを分散
    trust_remote_code=True # リモートコードの実行を許可
)
print("モデルロード完了。")

# k-bit学習用にモデルを準備 (PEFTライブラリのため)
# gradient_checkpointingを有効にすることで、メモリ使用量をさらに削減できます。
model.gradient_checkpointing_enable()
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
print("k-bit学習用にモデルを準備しました。")

# --- 2. データセットの準備 ---
# あなたのテキスト記事ファイルが格納されているディレクトリを指定します。
# 例: 'your_article_data/' の中に 'article1.txt', 'article2.txt', ... と置かれている場合
DATA_DIR = "./your_article_data/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"データセットをロード中: {DATA_DIR}")

# 'text'形式でデータセットをロードします。指定されたディレクトリ内のすべての.txtファイルを読み込みます。
# 各ファイルが1つのエントリとして扱われます。
try:
    dataset = load_dataset('text', data_files={'train': os.path.join(DATA_DIR, '*.txt')})
    print(f"データセットのサンプル数: {len(dataset['train'])}")
except Exception as e:
    print(f"データセットのロード中にエラーが発生しました。ディレクトリとファイル形式を確認してください: {e}")
    exit("データセットロード失敗。")

# データセットをトークン化する関数
# 長い記事をモデルの最大入力長に分割します。
def tokenize_function(examples):
    # Llama 3の最大入力長は通常8192ですが、お使いのGPUのVRAMに合わせて調整してください。
    # ここでは一般的な値として2048を設定しています。
    max_length = 2048 
    # truncate=Trueで最大長を超えるテキストを切り捨てます。
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=max_length)

# データセットをトークン化します。
# num_procはCPUコア数に応じて並列処理を行い、処理を高速化します。
tokenized_dataset = dataset.map(
    tokenize_function,
    batched=True,
    num_proc=os.cpu_count(),
    remove_columns=["text"] # 元のテキスト列は学習に不要になるため削除します。
)
print("データセットのトークン化が完了しました。")

# --- 3. PEFT (LoRA) の設定 ---
# LoRA (Low-Rank Adaptation) は、元のモデルの重みをフリーズし、
# 小さなアダプター層を追加して学習させることで、効率的にファインチューニングを行います。
# これにより、GPUメモリの使用量を抑えつつ、高い性能を実現できます。
lora_config = LoraConfig(
    r=16, # LoRAのランク。値を大きくすると表現力が増すが、メモリ消費も増える。
    lora_alpha=32, # LoRAのスケーリング係数。rの2倍程度が推奨されることが多いです。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # LoRAを適用する層。Llamaモデルで一般的な層。
    bias="none", # バイアスを学習しない設定。
    lora_dropout=0.05, # ドロップアウト率。過学習を防ぐために設定します。
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # タスクタイプを因果言語モデルに設定。
)

# モデルにLoRAアダプターを追加します。
model = get_peft_model(model, lora_config)
print("モデルにLoRAアダプターを適用しました。")
model.print_trainable_parameters() # 学習可能なパラメータ数を確認します。

# --- 4. 学習の実行 ---
# 学習済みモデルを保存するディレクトリ
OUTPUT_DIR = "./llama3_finetuned_model/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

# 学習の設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    num_train_epochs=3, # エポック数。データセットのサイズと希望する精度に応じて調整してください。
    per_device_train_batch_size=1, # GPUあたりのバッチサイズ。VRAMが少ない場合は1に設定。
    gradient_accumulation_steps=4, # 勾配を蓄積するステップ数。実質的なバッチサイズは per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps になります。
    optim="paged_adamw_8bit", # 8bit AdamWオプティマイザを使用し、メモリ効率を向上させます。
    save_steps=500, # 500ステップごとにモデルを保存します。
    logging_steps=100, # 100ステップごとにログを出力します。
    learning_rate=2e-4, # 学習率。
    fp16=True, # 混合精度学習を有効化 (GPUが対応している場合)。VRAM削減と高速化に寄与します。
    max_steps=-1, # num_train_epochsに基づいて学習します。
    group_by_length=True, # 同じ長さのシーケンスをグループ化し、パディングを削減します。
    lr_scheduler_type="cosine", # 学習率スケジューラーのタイプ。
    warmup_ratio=0.03, # ウォームアップ比率。
    report_to="none", # レポート先を指定しない (wandbなどを使用しない場合)。
)

# トレーナーの初期化
# data_collatorは、モデルの入力形式に合わせてデータを整形します。
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    args=training_args,
    data_collator=lambda data: {
        'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]),
        'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]),
        'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), # 因果言語モデルでは、入力自体がラベルとなります。
    },
)

# 学習の開始
print("Fine-tuningを開始します...")
trainer.train()
print("Fine-tuningが完了しました。")

# --- 5. 学習済みモデルの保存 ---
# LoRAアダプターのみを保存します。これにより、ファイルサイズが小さく、効率的に管理できます。
trainer.save_model(OUTPUT_DIR)
print(f"学習済みLoRAアダプターが '{OUTPUT_DIR}' に保存されました。")

# 保存したアダプターを使って推論を行う方法の例 (コメントアウトされています):
# このコードは、ファインチューニング後にモデルをロードして推論を行うための参考例です。
# from peft import PeftModel
#
# # 元のモデルをロード (学習時と同じ量子化設定を使用します)
# base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     MODEL_NAME,
#     quantization_config=bnb_config,
#     device_map="auto",
#     trust_remote_code=True
# )
#
# # 保存したLoRAアダプターを元のモデルに結合します。
# peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, OUTPUT_DIR)
#
# # 推論モードに設定します。
# peft_model.eval()
#
# # テキスト生成の例
# prompt = "ローカルPCでのLlama 3ファインチューニングの利点とは"
# inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") # 入力をGPUに移動
#
# with torch.no_grad(): # 勾配計算を無効化し、メモリ使用量を削減
#     outputs = peft_model.generate(
#         **inputs,
#         max_new_tokens=200, # 生成する新しいトークンの最大数
#         do_sample=True, # サンプリングによる生成を有効化
#         top_p=0.9, # Nucleusサンプリングの閾値
#         temperature=0.7, # 生成の多様性を制御する温度
#         eos_token_id=tokenizer.eos_token_id # 終了トークンID
#     )
# print("\n--- 生成されたテキスト ---")
# print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

明日へ続く

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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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広告収入が減る

2024.03.21

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おはようございます、毎日の広告収入が2％ぐらい減った気がします．広告収入で生計を立てているひとに取っては大変なことですが自分はまだその領域ではないので、なんとも言えない．

でも広告収入が減るのは良いことではない．むしろ右肩上がりに上がってほしいものです、全然この頃収入に余裕がないですね．正直なところ苦しい．

個人で稼げている人は尊敬の念しかありません、どうすれば稼げるようになるのかと考えることもあります．例えば働かなくても広告収入や利子で十分な生活が出来ているひとが世の中にはいると思います．

十分な生活出来る人がいる一方で苦しい生活をしている人がいます．この差は何なんだろう…!?

悩ましい．

明日へ続く．

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VPSサーバで機械学習できるのかなぁ？

2023.10.27

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おはようございます、先日、VPSサーバで機械学習させてレコメンドを表示させるものを作るなどと言っていたのだけど、ごめんなさい。よくよく考えてみると非常に厳しいレスポンスになる可能性が高いので、今の所、微妙なラインだという事を付け加えて置きます。まだ、試していないのでそんなにもサーバに負荷もかけずに出来るかもしれません。

今の段階では微妙なラインだという事。週末試してみますが出来なかったという落ちも有ることを記載しときます。

尚、もう一つ企業さん、特に個人でお店始めたひとに使ってもらえれば良いかなと思って、ひとつサービスを作ろうと思っています。そんなに難しいサービスじゃないだけど競合がいないので、まぁまぁ上手く行くんじゃないだろうかと思っています。ただいつ頃、発表出来るかは分からないです。でもそんなに難しいサービスではないので、自分の時間が割ける三連休に作ろうと思っています。

ともあれ、機械学習のオススメ記事表示プラグインは早く作りたいなぁ。

https://scikit-learn.org/stable/

明日へ続く。

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休みの日はアクセス数が少ないのを打壊したい人いる！？

2022.11.04

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おはようございます、昨日は文化の日でお休みでしたね🫠。

アクセス数ゼロでも毎日のようにブログを書き続けて今のところ、二桁止まりですがアクセス数を維持しています。たまにプレビュー数だと三桁行く時がありますが、今はあまりですね～😗。

さて、そんな自分がアクセス数の増やし方を教えます。アクセス数を増やすには唯、流行の記事を追い求めるだけではダメです。未来を予想してその記事を書くこと。そしてまだ誰もその記事に付いて書いていない事が重要になります。

技術知見の二番煎じです、個人ブログでは検索サイトが拾ってくれません。なので、書くのはほぼ無駄です。たまに自分も書いたりしていますが検索にヒットすることは少ないです。技術知見を書くのなら出し惜しみせず、全力投球で書くことをオススメしますが、初学者への知見は書いても拾ってくれませんので、中級レベルの知見を書くことをオススメします。

上級者の知見は書いても無駄だと思っています。上級者ではないので分かりませんが、そもそも上級者になると論文やドキュメントで事が足りるから、わざわざそこら編を検索するという事は無くなるのではと思っています。

要約するとニッチな戦略で記事を書くべし！古い記事の上書き記事も有効😗

それらの事を注意して記事を量産すると徐々に記事を拾ってくれる確率は増えてきます✌。

尚、SEO戦略なんてブラックボックスのアルゴリズム＝重箱（ブラックボックス）の隅のホコリを見つけてこれは宝石だと喜び合うことだと思います。人工知能が文章を理解するよう事を見据えて、今から人が理解できる文章を書くことをオススメします😋。

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アディアの倉庫とアイディアの具現化の二本立て。

2022.08.17

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おはようございます、お盆休み終わり今日から出社の人も多いかと思います。お疲れ様です😌。

AIはオープンソース化される流れが続いていますよね。これからの時代、アイディアとITリテラシー、そして自分でコードを書ける力が有る人は個人で何かしらサービスを作りだす事ができる様になってきている様に感じます🙄。

サービスを作るのに一番、必要なのは情熱。パッション無くして個人で開発は無理です。特に一年以上開発に時間をかけるサービスを開発する場合は情熱が大事になります。これは自分が体感した事なので分かるのですが、開発規模が大規模になれば成る程「本当に使ってくれる人がいるのだろうか」という不安な気持ちになり、その気持が増していくと開発が途中で止まってしまう事さえあります。

自分は作れる力はあるのに、その事で何度も開発を辞めた経緯があります。一つのサービスを個人で開発する場合、情熱がすごく大事になると痛感、折れない心（メンタル）大事です。なので、自分で自分に「大丈夫何とかなる」と暗示をかけるのも一つの手段なのかも知れません。

自分は３つのサービスのアイディアが浮かんでいます、１つ目のサービスは前から作ろうとして頓挫してしまったサービスです。後の２つは最近思い付いたサービスです。これらをLaravelを用いて開発を行います。出来れば今年中に一つのサービスはリリースしたい🔥🔥🔥。

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マイナポイントの申請を行った。

2022.07.09

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もうお昼、今日はおはようございますではなくてこんにちは😌。

朝から皮膚科に行ってきました。高知県ではちょっと有名な猿田病院へ行ってきました。いつも思うのですけど、あそこの外来は密ですよね。換気はしているものの、土曜日は人が多いし朝、８時に病院へ着いたのですが、その時点で４７人待ちだったので萎えました。

さて、数ヶ月前にマイナポイントの為に登録とかして本日、マイナポイントを受け取れるように申請を行いました。国に個人情報を売りペイペイポイントを貰います。実際、個人情報をどのように使われているかは知りませんが、ちゃんと加工した状態で使われていることを・・・・信じています（遠い目）。

ポイント運用で今まで結構儲けていた時もありましたが、円安が進みあまりポイント運用が芳しくないです。なので、今回マイナポイントを頂いたらアマゾンで「ぱぁー」っと使おうかなって思っていますが、何を買うかは今のところ未定です。ノイキャンのアレとか手が５０００円とちょっとで買えると思うとお得？

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開発環境はクラウドに持つべきか？いなか？悩ましすぎる問題🤔。

2022.05.29

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おはようございます。

今まで開発環境はオンプレでしていましたが、外で開発した時やパソコンを買い替えるとデータなどをそのたびに移行しないといけなくなるという手間が発生したり、今ではあまり起きないのですがデータが消えたりする場合もありますよね。そう思うともうクラウドに開発データを移行しようかなって思っています。

いろいろ調べた結果、開発データは手持ちのデータを使用してクラウドを使用する方法はあったのだけども全部クラウドで完結できる方法はイマイチ・・・、クラウドPCの中で開発するしか無さそうですね。実際、クラウドPCを使用したことがないのでなんとも言えないですが、それだと遅延などが発生しそう。

よってこの方法がベストかと思いました。

1. 個人開発なのでローカルのデータをクラウドサーバーに転送後、削除。
2. VScode拡張機能のsftpをインストールしてリモートでサーバーに接続。
3. リモート側のデータを直接修正する。
4. デプロイしたい場合はデプロイしたいサーバーへ転送。

因みにこんなサービスあるにはあります。githubを使用したりして・・・。

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デスクツアーをYOUTUBEで見るのが好きです。あんなデスクにしたいよね！！

2022.05.06

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おはようございます。

こういうデスクツアーものを見ているとポチッとYOUTUBEの概要をりんくを押している時があります。因みに先日、自分のデスクをTweetしましたが、動画のようなスキッリとした感じになっていません。また拡大したらホコリがデスクに溜まっているのが分かると思います。あと、実名のTwitter垢もありまして個人情報ダダ漏れですが、今まで個人情報ダダ漏れだったので特に今のところ、Tweetを削除する気はありません。

今、YOUTUBEでも＃デスクツアーと検索するとハッシュタグの付いた検索ができるようになっています。またアドレスバーにhttps://www.youtube.com/hashtag/任意の文字と入力するとハッシュタグの付いたものが一覧で表示されますので、そちらで検索するのも一つの方法かと思います。

https://www.youtube.com/hashtag/任意の文字

ここ数年でYOUTUBEにありとあらゆる動画が蓄積されているので、本当に自分の好みにあった動画を見るのも難しくなくなりつつあります。凄い時代になりましたね・・・本当に。

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WEBサービス（掲示板）をデプロイ（リリース）してから、数日経過するも。

2022.02.24

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おはよう御座います。
今日の朝はかなりの冷え込みです😱。

さて、数日前、WEBサービス（YOUTUBE貼り付け掲示板）をデプロイしましたが、鳴かず飛ばずのまま放置しています。要するに作ったは良いが宣伝が全然していないので使用する人が全然いない状態が続いているわけです。これを回避する方法は2つぐらいあります、一つは広告やSNSで宣伝する、2つ目は集客があったドメインを購入してそのドメインで運用するということです。

この2つの方法はありますが、自分はSNSで少し宣伝して放置しています。もともと予想通りの状態なのでこのまま放置して見ることにします。一年ぐらい放置して何も変わらないならこのサービスは廃止します。使ってくれないならば置いとく意味ないですからね。

今、違うサービスを思いついたので、今度はそちらのサービスを作っていければなって思っています、有料サービスとして作るため個人事業主の届けが必要になるかもしれません。作ったものはTwitterで宣伝するつもりでいます。値段は月額費用500円という破格の値段でサービスを提供できればなって思っています。ただ作っている最中に仕事が決まればこのサービスは世に出ずに終わってしまう可能性があります。

ともあれ、YOUTUBE貼り付け掲示板広めて頂けると有り難いです。
どうぞ、よろしくお願いいたします🙇。

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githubの複数アカウントをWindowsで切り替えするbatファイルとexeファイルです。

2022.02.23

Logging

おはよう御座います。今日もあまり日中も気温が上がらないそうです😪。
フルリモートで働く人が多くなってきていますよね、そんな中、githubを仕事用と個人用と分けたい人が多いとかと思いますが、そんな人向けにツールを作りましたので紹介します。

githubの複数アカウントをWindowsで切り替えするbatファイルとexeファイルを作りましたので、お裾分けです、どこかのサイトにgithubのアカウントを切り替えるシェルスクリプトが記載していたのですが、自分はWindowsユーザーなのでそれ使えねぇーという事で作りました。

自分用なので、エラー取りはしていません、最低限の処理しか書いていないです。exeファイルの方はzipファイルにしてサーバに置いときます、尚、ご自身の良いような感じでgitdata.datファイルの中身を書き換えてください。考え方はbatファイルと同じです。

batファイルの方はこちらに記載しますので、ご自身でbatファイルを作成してください。尚、Windowsが開発環境になっていない、gitが環境変数に登録されていない場合は動きませんので悪しからず。必ず起動するときはコマンドからパラメーター投げて使ってください。

@echo off
if %1==main (
	git config --global user.name "example"
	git config --global user.email "mail@example.com"
)
if %1==sub (
	git config --global user.name "test"
	git config --global user.email "mail@test.com"
)
git config user.name
git config user.email

exeファイルの注意事項、PowerShellでもcmd.exeでも開けますが必ずgit-name.exeファイルが存在するディレクトリに移動してexeファイルをパラメーター付きで実行してください。

./git-name.exe main

main <==パラメーター
example <==githubのユーザー名
mail@example.com <==githubのメールアドレス

exeファイルのtoolはこちらからダウンロードしてください。
※尚、ウィルススキャン対象になった場合は対象から外してお使いください。

https://zip358.com/tool/git-name.zip

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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

Logging

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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LinkedIn（リンクトイン）で個人情報を取られました。

2021.09.24

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今日は晴天です、お外は暑いですが部屋の中は丁度よい温度ですね。

さて、いきなりですがLinkedIn（リンクトイン）であるアカウントに個人情報を取られました。 LinkedInというのはビジネスに特化したSNSです。ビジネス版のフェイスブックだと考えて頂けたら良いかと思います。そのLinkedInにスクウェア・エニックスの人事を名乗る人から面談のお誘いがあり、本日、電話面談を行う予定でしたが時間になっても電話ならず今に至ります。

自分の名前と個人情報である電話番号が抜き取られましたが自分はあまり痛くありません、情報漏れしたのは050の電話番号だからです。こちらは元々、派遣や仕事用に構えた電話番号ですので漏れても問題ないのです。

本名はフェイスブックを見れば分かる状態になっているので、元々漏れている状態になっている。自分としては問題ないのです。

ただ、詐欺的な手法で個人情報を取られたのはちょっと自分が甘かったなと思いました。まずスクウェア・エニックスの人事担当なのに自分の顔写真のアイコンもない時点で変だなと疑うべきでしたし、人事やリクルート関係のLinkedInアカウントは日中はオンラインになっています。また求人情報も自サイトで紹介せず求人情報を掲載できるサービスで提供していたりなど不可解な点がありました。そしてスクウェア・エニックスの方だったら電話面談じゃなくzoom面談だろうなと思います。

自分のようにもしかしたら、騙される人も中にはいるかと思いますので、今回、注意喚起としてブログに掲載いたしました。皆さんも騙されないように気おつけてくださいね?

最後にLinkedIn（リンクトイン）は良いサービスですが、上記のような事もあるので注意してくださいな?

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独自のフレームワークとかで開発していると潰しが効かないので気をつけてね。

2021.08.12

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暑さ寒さも彼岸までという言葉があります、今週から一週間ぐらい雨模様が続くらしいので高知県は若干涼しくなるとは思いますが、彼岸まではまだまだ暑い日が続くのでしょうね。

さて、エンジニアの皆さんは知っているかと思いますが、独自のフレームワークとかで開発していると潰しが効かないので転職活動の時にかなり不利です。個人で開発していないと益々、不利になりますのでお気をつけて。始めて就職活動している方は、WEB会社でもソフトウェア会社でも同じく独自開発をしている会社ではなく、ちゃんとフレームワークを使用して開発している会社へ入るべし。ある程度、技術力があっても仕事でフレームワークを使用していないと転職活動では不利です。

特にフルリモートのお仕事を探す中で、フレームワーク経験がないと全然駄目ですね?。なので、もし会社でフレームワークを使っていないのならば・・・。フレームワークを今すぐに使いませんかと上司に提案することをオススメします。そこで骨を埋める覚悟で働いている人でも同じくフレームワークで開発をしていないともしもの時に大変な目にあいます。

これから、ITエンジニアとして生き残りたければどんなに小さな開発でも上流工程から下流までの手順を踏んでいて且つ、フレームワークで開発している会社。この条件がど田舎以外のIT会社につきまとう最低条件だと思ったほうが良いです。もしそういう機会のない会社に入った場合、自分でサービスをイチから作り公開する事だけが唯一の道かもしれません。何にせよフレームワーク大事です！！

以上、現場からでした。

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ゲームが仕事になるを読んで、ゲーム以外もそうだろうなって。

2021.08.03

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先日、派遣からお仕事の紹介をしてもらいまして、先方もOKサインを出してもらったのですが、それを辞退しました。理由は何となくですね(*´ω｀*)。何となく嫌だったからです。さて先日ツイートしたゲームが仕事になるという話です。記事を引用すると「先進国と新興国では経済格差があるため、フィリピンではAxie Infinityで「プレイして稼ぐ（Play-to-Earn）」ことが可能。」との事です。

これは・・・凄いなと思いましたが、よくよく考えるとゲーム以外にも海外からネットを通して稼ぐことは可能な世界になってきているように感じます。日本国も巷では中進国とか言われています、そんな状態になっているのでもう海外相手に商売や仕事を行っていく術を個人でも身につけておくと今後、良さそうな気がします。

これから先は日本でも個人で稼ぐ時代になる可能性が高くなるでしょうし、数十年後には会社の在り方も変わっていくと思います、そうなった時、日本だけでは稼ぐことが大変な時代になっていくと思います。早く海外に販路などを見つけておく方が長く生き残る道なのかもしれないなと思いました。

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為になる対談/エンジニアでない人が聞いても為になると思います。

2021.07.05

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凄腕エンジニアの堤 修一さんと凄腕エンジニア、個人開発者TAKUYAさんの対談がとても為になる話でとても良かった。自分にとっては神回ですね?！！！。いろいろとハッとさせられるお話が聞けます、ストーリーテリングの重要性や仕事の配分などなどとても良かったです、特に悩みは４つに分けられる所はハッとさせられましたね。マーケティングはプログラミングすると同じぐらい重要だと言うことを痛感しました?。

今の所、自分はちょっとしたツールばかり作っていますが動画を視聴してもう少しボリュームのあることも挑戦出来たらなと思い出しましたし、やはりアプリをリリースしたい気持ちにもなりました。まさに隗より始めよ？なのかなと思いました。

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クロスプラットフォーム開発（アプリ）をPythonで行う。

2021.05.21

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PyQt5でクロスプラットフォーム開発（アプリ）を行う事が出来るだってさ。ただし、PyQt5は商用利用に縛りがあるのだとか、個人で使用する分には問題なしだということ。CSSとPythonの記述が分かっていればそれほど難しくない難易度かと自分は下記の動画を見て思いました。

pip install PyQt5

Python：パイソンがインストールしている環境で上記のコマンドを打つことでPyQt5はインストール可能です。あとはコードを書いて実行するだけでアプリが実行されます。

PyQt5の使い方を解説している人がいます。リンク先のように書けばチェックボックスなども設置可能です。因みにコードを一々書くのは面倒だという方はQt Designerと連携することでGUIの設計は楽になると思います。
環境構築を説明しているリンクを貼っときます。こちらでPyQt5のプログラムを使用しQt Designerで開発を行えます。

この頃はクロスプラットフォーム開発も多様化していろいろな言語で開発ができるようになってきてますね。楽になったものだと・・・。

追伸：商業利用でクロスプラットフォーム開発が行いたい場合はPySideを使用するべしです。理由はこちら
https://www.kimoton.com/entry/20181202/1543724518

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リモートワーク（テレワーク）のこれからどうなるだろうかと？

2021.05.18

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リモートワーク（テレワーク）のこれからどうなるだろうかという疑問を考えていて、最近、この疑問に自分なりの考えの答えが出た。どこかのニュース記事にもあったけど、コロナが終息に向かえばリモートワークは減少していくと思いますが、IT企業の中小企業などはリモートワークを続けるところは結構あると思います。大企業ではリモートワークから元のオフィスワークに戻す企業は少なからずあると思います。結局、ITやITに強い人材が多い中小企業などはこれからもリモートワークを続けるだろうけれど、殆どの企業は元に戻ると思います。

理由は仕事がしづらいというのが一番なのかもしれない。長期的に見ればリモートワークにより仕事をする個人も増えてくるとは思いますが、その人達の待遇は良くないのではないかなと感じます。今回の災いで一般企業にテレワークやデジタル化は少なからず影響を与えたのは確かだけど、そんなに変わらないじゃないかなというのが自分の見解です。

このコロナ禍でプログラマーなどになりたい人が増えたということは、IT業界はレッドオーシャンになったという事だから今から目指す人達は辞めといた方が良い。これから単価は下がっていくと思います。これからは労働系が人材不足になっていくと思います。ロボットで置き換わっていく部分は多少あると思いますが、まだまだ製造業や運送業などは人材が必要です。なかなかロボットには置き換えることのできないことが多いです。なので数十年は地方の仕事が完全にロボット化されることはないと思います。

10年後からいろいろと自動化が進んでいくと思います。その頃までに大震災があればどうなんだろうね日本！？

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コネクトする部分やプラットフォームの部分が！！

2021.05.10

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コネクトする部分やプラットフォームの部分が儲けを出しやすいというのは、システム関係者なら大半の方が理解していると思う。コネクトとは繋がりを意味しプラットフォームは基盤を意味する、例えばフェイスブックやツイッターは人と人を繋げるプラットフォームを構築して、広告収益や個人情報を収集して新たなサービスなどを提供して儲けに繋げている。そういうサービスをグローバルに展開すれば利益を得やすい。因みに日本って英語圏ではないので海外のサービスがちょっと遅れて日本に入ってくるので、逆に言えば海外で流行っているアプリなどを調べて、まだ日本でリリースしていないものをオリジナルアレンジを追加してサービスを日本で展開すれば勝算は少なからずあるだろうと思うけど、もうサービスというサービスは出尽くしたじゃないのかなというぐらい、WEBサービスもアプリも存在している。

そんな中で、カートシステムを作っているのだけど、、、これがHITするというのは有り得ない。有り得ないのにシステムを作る理由はLaravelというフレームワークに慣れるということが一番にあり二番目にビジネスとして成り立てば良いなという気持ちがある。

自ら何か稼ぎを得たければ商品という武器を持たなければならないらしくて、自分はいまそれを考えているのだけど、アイディアが出てこないので自分が出来る物から作ろうとしている、最初にリリースするのはカートシステムになりそうです。次に予約システムを作り、その後、商品管理システムを作ろうと思っている。自分には勝算はないかも？。ただ作ったということは自分の実績にはなるし、大きな経験にもなるのでシステムはこれからも作っていきたい。

それはプログラマーという職から離れることになっても作っていきたいと思っている。

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高知城歴史博物館近くにライブカメラ！

2021.03.14

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地元ネタでごめんなさい？
高知城歴史博物館近くにライブカメラが設置されていることを知っている人はあまりいないと思いますが、ライブカメラが設置されていて絶えず映像がYOUTUBEに流されています。なのでここら付近で交通違反などをすると確実に証拠が残ります（結構、通行人が・・・。）。流している人が法人なのか個人なのかわかりませんがTW高知というチャンネル名で活動されています。

https://www.youtube.com/channel/UCeseur4uv1xiJPaf06znfSg

https://www.youtube.com/watch?v=EaR67gitw9c

チャンネル登録は上記のURLを参照ください、またライブ映像を視聴したい方もまた上記のURLを参照くださいませ。

※このチャンネルがいつまで続くかは今後の視聴率次第かもしれません。高知駅前付近や高知中央公園などにライブカメラを付けると視聴率は高くなると思いますが・・・ここはよさこい祭り以外だと微妙なところですよね。
なんせ、視聴者一人とかですからね…。そしてコメント欄はオフになっているので見る人少なそうです。

追記：RKC高知放送さまがライブカメラつけていた・・・。

https://www.youtube.com/channel/UCI8NjCAztJIipObtK1sYueQ

因みに渋谷・スクランブル交差点にもライブカメラが設置されておりYOUTUBEで見れるようになっています。

https://www.youtube.com/user/FNNnewsCH

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アプリ申請の壁?GoogleとApple。

2020.11.26

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アプリ申請の壁?GoogleとAppleともにある、屋号がどうも必要のようです、個人事業主でもちゃんと屋号を持ってないとアプリが申請できない感じがします。住所も必要みたいだけど、それは仕方がないなと思いつつも何だか、疑問も頂くのだけど、何故、会社でもないのに個人でアプリをリリースする場合、住んでいる住所を公表しないといけないのだろうか？

こういうところをデジタル庁、改善してほしいものですね、個人情報とか…全然な感じがします。でも自分が子供だった頃は普通に住所や電話番号がわかる時代だったですけどね。オレオレ詐欺などの事件が多発してきてから個人情報保護とか言い出したじゃないかな。その頃から殆どの人が携帯電話（ガラケー）を持ち出したのですねぇ・・・・・・・。そう思うとまぁ住所はアプリに公表しても良いかなと思いつつも日本全国に公表するのは少し勇気がいりますね。

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1周年、いやアレでしょ。

2020.11.21

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無職になってあまり仕事も取れずに1周年経ちましたよ…。パチパチ?

就職活動はしていますが、今の所、無職です。このままでは駄目なので、個人事業主でも名乗ろうかなと思っているけれど実際、仕事も取れずに個人事業主名乗っても意味はないだろう？

収入がないわけでもないけれどももう少しまともな額の収入が毎月得ることが出来ればと思っている。それぐらいの収入なので確定申告とかもしなくても良い。これって嬉しくないよな。確定申告出来るぐらい稼げれば多分、就活とかしないだろうけれど、、、、。

因みにクラウドのリモート案件などには応募していない。リモートワークだったら、フリーランスより正社員か契約社員、パートでも良いけれどフリーランスの契約での働くのは、切迫してからだと考えている。

そうこうしていて、いつの間にか1年間、無職だけど毎日、プログラミングなどは何かしらしている。なんでかなぁ、いろいろ考えているけどプログラミングか労働があっている気がする、特にプログラミングだけやっていれば良い職場なら、かなりあっている気がする。なので、どうもこうもまだ自分が出来る範囲で仕事を探している。何となく、どこかで何かなる気がして?。

お仕事を紹介してくれる方々、応援よろしくお願い致します?。

ではでは?。

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アプリ開発の収益化。

2020.11.08

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じぶんが何人か欲しい。ひとりではいろいろとアレヤコレヤと出来ない。ひとりでモクモク?とひとつの製品やサービスを集中して完成させれる人は凄いなと感じます。自分の場合、収益化できなかったらどうすんだコレっていうのが頭をよぎり大きな開発は今まで個人ではしていない。どちらかと言えば小さな機能をOSSでブログに公表してその情報を公開することによりブログのアクセス数を増やして微収入が入る感じになっています。

それでこれではちょっと駄目だなと思い、アプリ開発でどのぐらい収益化ができるのか調べてみたら、広告付きで1アプリ、1000円から5000円は最低でも収益化ができることが分かってきた。稼いでいる人は100万とか稼いでいるひとも中にはいるらしいけど、そんな技量もないので自分を最低ランクとして評価した場合でも月に1000円から5000円の収入が発生するのならば作る価値はあるかなと思っている。

ただ、工数のかかるアプリを作るにはひとりでは無理とは言わないけれど、おそらく大変だろうなと感じます。なので、短時間で出来るアプリから開発しようと思っている。そしてアプリでもスマホアプリではなくデスクトップアプリから作り始めようと考えています。スマホアプリは激戦になりそうだからという理由とアプリを入れても何度か使ってポイっとされる確率が高いのだ、なので最初はデスクトップアプリにしようと思っている。

そしてWEBとも併用して開発しやすい、electronというもので開発しようと考えている。electronで開発されているアプリといえば、VisualStudio codeやSlackなどのデスクトップアプリがある。electronの良いところは、クロスプラットフォーム開発になっている所、そしてベースがHTML、CSS、JSなどの言語で開発出来る事が良い。因みにwindowsストアにもmac Storeにも出品できる。

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DS.APIにはYahoo!ビジネスIDが必要です、いまのところ。

2020.11.07

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DS.APIにはYahoo!ビジネスIDが必要です、いまのところ。Yahoo!ビジネスIDには法人か個人事業主の申請が必要。法人アカウントは社員さんアカウントを結びつけることは可能みたいですね。

DS.APIは何やねんという人もいるでしょう。そういう方は下記の動画を見てください。簡単に言えばYahoo!が持っている検索のデータを参照できるものです。これにより下記の動画のようにビジネスシーンに役立てることが出来ます。

ただ、皆がこの機能を使いだすと儲けるということが難しくなります。自社のデータとYahoo!データPlus（プラス?）機械学習のちからを使えば未来予測は結構簡単にできる可能性があります。

個人事業主として申請して（屋号がいります）、活動している方ならおそらくYahoo!ビジネスアカウントの取得は可能だと思います（アカウント登録の際、口座開設する必要があります）。このデータを使用してブログの更新に役立てることなども出来るかと。これから検索されそうなデータが見れるというのは役立つとは思いますが、いまは平時ではないので上手く機能しないかもしれません。平年並みになればDS.APIは役に立つビックデータだと感じました。

是非、法人の方々は試してみてはどうでしょうか？
https://ds.yahoo.co.jp/

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