導入 | First Wave

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

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.

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😅．
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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投稿日時 2025年07月05 07:00日

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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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投稿日時 2025年07月04 07:00日

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AIで今後どうなるだろうな.自然言語処理で指示出し出来てきた今日.

2025.07.01

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おはようございます.何だか梅雨明けした休日にGeminiCliでコードを生成しています.仕事ではまだ自分はChatに分からない事を質問するぐらいの事しかしていないのだけども絶対にCliなどで作業すると時間短縮になるのは間違いです（仕事でも導入しているのですが自分は使用していない）.

休日に作業するときはコパイロットとGeminiを使用して開発しているのです、どちらも無料版なのだけど自分は無料板で事足りています.

因みにコパイロットとGemini、どちらが優秀かという問いに関しては今のところコパイロットの方が優秀なソースコードを書いてくれるというイメージが強いです.有料版ではカーソルやデビィンなどが優秀らしいけども余裕資金があんま無いので試していない.

お金に余裕があればいろいろと試したいことはあります.例えばグラボ（グラフィックボード）を取り替えて機械学習の学習をローカルで試してみたいなどがあります.

この頃思うのだけど、何かとこの業界は移り変わりが激しいのと新しい技術を学ぶときにたまに技術投資が必要になります.昔はオープンソース的な感じだったけどこのIT業界ビックテックはお金を取り出して来ています.

その中でMETA社？だけがオープンソースでいろいろと提供してくれていてとても有り難いです.それでもやっぱそれを動かす端末の推奨環境という物があるので古いPCだと動かなかったりします.

今後、Llm（大規模言語モデル）は容量が小さくなっていくということとローカル端末で動かすのが当たり前になる時代が来るそうです.

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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投稿日時 2025年07月01 07:00日

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あんま, イメージ, オープン, お金, カーソル, グラフィック, グラボ, コード, こと, コパイロット, ソース, そう, それ, たま, デビィン, とき, ところ, どちら, ビックテック, ボード, みたい, モデル, ローカル, 今後, 仕事, 休日, 余裕, 作業, 使用, 優秀, 問い, 学習, 容量, 導入, 当たり前, 必要, 感じ, 技術, 投資, 推奨, 提供, 明け, 明日, 時代, 時間, 有料, 梅雨, 業界, 機械, 無料, 環境, 生成, 短縮, 移り変わり, 端末, 絶対, 自分, 規模, 言語, 資金, 質問, 開発, 間違い,

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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。

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。
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。
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

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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投稿日時 2025年06月22 07:00日

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CSSファイルの設定を読み込んで一括背景色変更するコード。 #cssfile #javascript #coding #colors

2022.11.30

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おはようございます、先日の日曜日は原因不明の体調不良で寝込んでおりました(¦3[▓▓]。

今日は何とか体調が回復したので、CSSファイルの設定コード読み込んで一括背景色変更するプログラムコードを作成しました。※実際、自分のブログ・サイトで動いているコードになります。

<link rel="stylesheet" href="examplestyle.css">

導入方法はまずヘッダーに変更したいCSSファイルを記述します。次にbody内に下記のコードを記述します。

<span id="site_description"></span>

最後にJSコードを挿入します。JSコードはファイルで読み込むでもベタ書きでも良いのですが、上記のHTMLタグより下に記述してください。そうしないと動作しません😗。

let htmlcode = ["#efefef", "#181B39", "#262a2e", "#192734", "#1c483b", "#bf7800", "#83094f"].map(elm => `<span class='color_code' style='color:${elm}' data-color-code='${elm}'>■</span>`).join("\n");

const basecolor = "#262a2e";
let cookiefn = function (CodeColor) {
    let r = document.cookie.split(';');
    return r.length ? ((r) => {
        let changecolor = "";
        for (let ii = 0; ii < r.length; ii++) {
            let content = r[ii].split('=');
            for (let i = 0; i < content.length; i++) {
                if (content[i].replaceAll(" ", "") === "bgcolor_code") {
                    changecolor = content[i + 1];
                }
            }
        }
        return changecolor?changecolor:CodeColor;
    })(r) : CodeColor;
};

let old_color = cookiefn(basecolor);
document.getElementById("site_description").insertAdjacentHTML("afterend", htmlcode);
[...document.querySelectorAll(".color_code")].forEach(elm => {
    elm.addEventListener("click", function (e) {
        color_set(elm.getAttribute("data-color-code"));
    });
});

color_set(old_color);

function color_set(color) {
    for (let ii = 0; ii < document.styleSheets.length; ii++) {
        if (String(document.styleSheets[ii].href).match(/mag_tcd036-child\/style\.css\?ver=/)) {
            for (let i = 0; i < document.styleSheets[ii].cssRules.length; i++) {
                let element_css_code = document.styleSheets[ii].cssRules[i];
                try {
                    element_css_code.style.backgroundColor = color;
                    if (color === "#efefef") {
                        element_css_code.style.color = "#000000";
                        
                    } else {
                        element_css_code.style.color = "#FFFFFF";
                    }
//いらないかも領域🤔👇
                    document.querySelectorAll("#wp-calendar > tbody > tr > td > a").forEach(elm=>{
                        elm.style.backgroundColor = "#909091";
                    });
                    document.getElementById("searchsubmit").style.backgroundColor = "#000";
                    document.querySelector("#s").style.backgroundColor = "#909091";
                    [...document.querySelectorAll("code")].forEach(elm=>{
                        [...elm.querySelectorAll("span")].forEach(childen_elm=>{
                            childen_elm.style.backgroundColor = "#565656";
                        });
                    });
//いらないかも領域🤔👆                    
                } catch (error) {
                }
            }

            document.cookie = "bgcolor_code=" + color;
        }
    }
}

注意事項：背景色を変更するCSSファイルをJSコードでチェックしています。そのチェックしている部分を外すと全てのCSSファイルの背景色を変えることが可能です。

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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投稿日時 2022年11月30 06:00日

タグ

３, body, coding, colors, css, cssfile, description, examplestyle, gt, href, ID, javascript, JS, link, lt, quot, rel, site, span, stylesheet, コード, サイト, ファイル, ブログ, プログラム, ベタ, ヘッダー, 一括, 下記, 不明, 不良, 今日, 体調, 作成, 先日, 内, 原因, 回復, 変更, 実際, 導入, 挿入, 方法, 日曜日, 最後, 背景色, 自分, 記述, 設定,

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検索されなかったワード埋もれた価値について! #javascript #php

2022.09.26

Logging

おはようございます、今日は引き落とし日です🫠。

さて、今日は検索されなかったキーワードの価値のお話です。此処で言う検索されなかったというのは、エンターキーや検索ボタンを押さなかった、キーワードの価値のお話です、たぶん、その情報をGさんは収集してそうな気がします。GサイトやYサイト等のキーワード収集は基本出来ませんが、自サイトの検索フォームの情報を収集出来ます。

此処からは技術的なお話になりますが、検索ボタンを押した時とは別に文字入力をしたときの挙動を感知するプログラムを導入する事により比較的簡単に導入できるかと思います。例えば下記のようなjavascriptコードを検索フォームに導入します。

document.getElementById("sh").addEventListener("input",(e)=>{
    $.ajax({
        type: "post",
        url: "example.com/sh.php",
        data: {text:this.value},
        dataType: "json",
        success: function (response) {
            
        }
    });
});

あとはPHP側でデータを受信しデータベース等に保存すれば良いだけです。この検索されなかったワードは、結構価値があると思います。より細かな情報を取得したい方はIPアドレスやどのページからの情報なのかも取得可能です。

これらのデータを元に販路開拓は十分出来ると思います。情報を保存する際に大量の情報が収集されるので、保存先に一工夫必要になります。JSで制御する手段もありますが、それだとあまり情報収集出来ないですからね。

因みにこのサイトに情報収集の処理は導入していません（今後の導入は未定）。

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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投稿日時 2022年09月26 06:00日

タグ

addEventListener, ajax, document, getElementById, gt, input, javascript, php, quot, sh, エン, お話, キーワード, コード, サイト, ターキー, とき, フォーム, プログラム, ボタン, ワード, 下記, 事, 今日, 価値, 入力, 収集, 基本, 導入, 情報, 感知, 挙動, 文字, 日, 時, 検索, 此処, 気, 簡単, 自,

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先日からNASを導入しました🍆。良かったことしかない。

2022.08.15

Logging

こんにちは。音楽を聞きながらブログを書いています。

先日、NASを導入しました。これによって自宅で作業していた事を外出先でも出来るようになりました。まだ外出先から本当に作業できるかはわからないけど、ファイルのダウンロードしたりすることは出来るのでそれだけでも満足です。

ふう遂に🍆を使うようになった。
これで社外のやり取りも出来る様になるのかな？今のところ、閉じているけどね。必要なときだけ開くつもり。
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) August 14, 2022

自分の使い道としては共有フォルダ（NAS）にソースコードを入れて作業しています。共有フォルダはパスコードでロックしています、ゲストは入れないような感じにしています。その中にソースコードを入れてVScodeで開発作業をしているって感じですね。

今回のNASの導入はとっても良かったと思います。どこからでも使用できるのは快適です。本当はもっと良いNASを導入すれば良かったのですが、今のところこれが精一杯かな。いま収入もないのであまり出費は良くないなって。

そういう事もあってもなくてもですが…。安定した収入を得るため転職活動やフリーランスエンジニアで自分にあった案件があれば応募していきます。それと並行して開発も進めていくつもりです、ちょっとしたツールから半年以上かかりそうなWEBサービス開発までトライして行こうと。まぁ前と同じですね。

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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投稿日時 2022年08月15 03:28日

タグ

NAS, VScode, いま, ゲスト, コード, こと, これ, スエ, ソース, それだけ, ダウンロード, ため, どこ, ところ, パスコード, ファイル, フォルダ, フリーラン, ブログ, ロック, 中, 事, 今, 今回, 作業, 使い道, 使用, 先日, 共有, 出費, 収入, 外出, 安定, 導入, 快適, 感じ, 本当, 活動, 精一杯, 自分, 自宅, 転職, 開発, 音楽,

倉庫作業がロボットに仕事が奪われるまで、あと何年？

2022.07.22

Logging

おはようございます。退職してから一週間経過しましたが、まだ何ともです。

The Future of Robotics

さて、倉庫作業がロボットに仕事が奪われるまで、あと何年か考えてみました。自分の予想はあと数十年先だと思っていますが、これは既存のシステム、今までの倉庫作業を置き換えるという意味であって今までとは考え方を変えてロボットに優しい倉庫システムを作ったのならばロボットは人型ロボットではならないなどの制約は受けないのです。そういう倉庫（物流センター）2.0は、もう導入されています。

ロボットが倉庫を縦横無尽に走る　ニトリの通販商品、大量仕分け

なので、ゆくゆくは物流センター（物流倉庫）は上記の動画にもあるような、自動化へ置き換わると思います。それは時間の問題だと思います。因みに配送までも全てロボットに何れ置き換わると思いますよ。因みに自動化が行われるのは労働系よりもデスクワークのお仕事の方が早く置き換わると考えています。なので、実は職を失うのは労働者よりもデスクワーカーだったりしてそんな人々が労働へシフトしていくと可能性もあり労働者も大変な時代になる可能性はあると思います。

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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投稿日時 2022年07月22 05:58日

タグ

2.0, Future, of, Robotics, The, お仕事, これ, システム, センター, それ, デスク, ニトリ, ロボット, ワーク, 一, 上記, 予想, 人型, 仕事, 何, 何年, 作業, 倉庫, 全て, 制約, 労働, 動画, 商品, 問題, 大量, 導入, 意味, 数十, 方, 既存, 時間, 物流, 経過, 考え方, 自分, 自動, 退職, 通販, 配送,

windows11が近々セキュリティ強化されるらしい。

2022.04.11

Logging

おはよう御座います。徐々に気温が上がり春って感じになってきましたね。

windows11が近々セキュリティ強化されるらしいのですが、かなり大規模なセキュリティアップデートらしくて、もしかしたら再インストールが必要になってくるかもという話。

因みに、開発者用に提供されるものは再インストールが必要だとか・・・。あり得ないなって思います、もしそんな事をパブリック（一般公開）でもそれをされたら、誰も再インストールなんてしないだろうと思います。未だにwindows10を使用しているユーザーが多いから大丈夫だろうというのは、辞めていただきたいものです。

かなり大規模なセキュリティアップデートは正直な所、パソコンがクラッシュするリスクがあるので直ぐには自分は対応しないと思います。今ではマイクロソフトのセキュリティ対策で十分らしいのですが、自分は本当に大丈夫なのかが心配なのでセキュリティ対策ソフトは導入しています。

何度も危険だよというサイトに出くわしましたが、標準でそれを遮断出来るのかなって思います、普通のサイトが悪意のあるコードが仕組まれてたりします。どれぐらい脅威があるかは知らないけれどブロックしてくれるのはなんか安心しますよねｗｗｗｗ😌。

トイウコトで、再インストールしない方向でマイクロソフトさんお願い致します🙏。

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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投稿日時 2022年04月11 05:39日

タグ

10, 11, Windows, アップデート, インストール, かなり, クラッシュ, セキュリティ, ソフト, それ, パソコン, パブリック, マイクロソフト, もの, ユーザー, リスク, 一般, 事, 今, 何度, 使用, 公開, 危, 大規模, 対応, 対策, 導入, 強化, 必要, 所, 提供, 春, 本当, 正直, 気温, 自分, 話, 誰, 開発者,

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。

【2023年対応】貴方はどれかを使っていませんか？今すぐ確認してください！ホントは買わなくていいです。理由を12分で簡潔に解説します。【セキュリティソフトの闇】

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。

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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投稿日時 2022年01月13 07:06日

タグ

10, de, Defender, ID, IT, Windows, いろいろ, ウィルス, エンジニア, カード, クレジット, こと, セキュリティー, ソフト, タイトル, タイミング, ため, デフォルト, パスワード, フリー, ブログ, プログラマー, ランス, わざわざ, 企業, 何, 使用, 保管, 個人, 場合, 対策, 導入, 市販, 必要, 情報, 感染, 昨日, 本当, 気, 番号, 移行, 言い訳, 記載, 話, 責任, 逃げ道, 逆,

アンフォローが多発しているのでアンフォローした人には自動でお礼コメントする。

2021.07.15

Logging

アンフォローが多発しているのでアンフォローした人には自動でお礼コメントするようにプログラミングコードを書いて五分間で処理を実行するようにcrontabに設定しました。ソースコードの一部を記載しますのでご自分の環境に合わしてご自由にお使いくださいませ。尚、TwitterOAuthライブラリを使用しておりますが、ライブラリの導入などに関しては割愛しております。

何故、こんなコードを書いたのか余談。フォロワーさんが外れるのはあまり嬉しいことではないですよね。離れていく人を食い止めようとは思いませんが、最後のお礼コメントぐらい言わせてくださいなという考えの元、今回のお礼コメントをするPHPのコードを書きました。相変わらずソースコードにコメントはありません、悪しからず?。

尚、一回目は一部コメントアウトして実行ください?

<?php
require_once("../vendor/autoload.php");

use Abraham\TwitterOAuth\TwitterOAuth;

if ($argv[0]) {
    require_once "./tw-config.php";
    $f_data = @file_get_contents("followers.dat");
    $f_data = $f_data?explode(PHP_EOL,$f_data):[];     

    date_default_timezone_set('Asia/Tokyo');
    $connection = new TwitterOAuth(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET, ACCESS_TOKEN, ACCESS_TOKEN_SECRET);
    $response = $connection->get("followers/ids", array(
        'screen_name' => 'zip358com',
        'count'=>1000
    ));

    $unFolloewers = array_diff($f_data,$response->ids);
    $data = @implode(PHP_EOL,$response->ids);
    file_put_contents("followers.dat",$data);

    if($unFolloewers){
        foreach($unFolloewers as $key=>$val){
            $response = $connection->get("users/show", array(
                'user_id' =>$val
            ));
            $text = "@".$response->screen_name. " さん 今までフォローありがとうございました(¯―¯?)。{フォロー解除されました? ([atmark]zip358comより自動投稿)}";
            print $text;
            $connection->post("statuses/update", array("status" => $text . " \n"));
        }
    }
}

アンフォローが多発しているのでアンフォローした人には自動でお礼コメントするプログラムを書きました。
アンフォローに関しての記事は7/15の記事にアップしますので是非、読んでください😄。 pic.twitter.com/AWT2XvDfXY
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) July 10, 2021

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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投稿日時 2021年07月15 01:33日

タグ

aut, crontab, lt, once, php, quot, require, TwitterOAuth, vendor, アウト, アン, お使い, お礼, コード, こと, コメント, ご自分, ソース, フォロー, フォロワー, プログラミング, ライブラリ, 一, 一部, 五, 人, 今回, 何故, 余談, 使用, 元, 処理, 割愛, 多発, 実行, 導入, 最後, 環境, 自動, 記載, 設定,

SEOって意味があるのかわからないけれどAll in One SEOの採点は気にしてる。

2021.05.14

Logging

SEOって意味があるのかわからないけれどAll in One SEOの採点は気にしてる自分。ワードプレス（WordPress：WP）にはオールインワンSEO（エスイオー）というプラグインがあり、最新版には記事単位でSEO採点をしてくれる機能が無料でついている。このWPプラグインのコード（中身の処理）がどうなっているかは知らないけれど、恐らく記事のデータはWPプラグインの提供元(All in One SEO)へデータを送信していることは間違いないのではないかと思っています。このSEO採点基準は投稿フォームの下の方にヒントとして記載されているので、その基準に記事を書けばスコアは最低でも70点以上の採点になるはずです。

【2021年度版】All in One SEO（WordPressプラグイン）の設定方法

因みにこの頃、書いている自分の記事は大体、80点以上の採点になることが多くなってきている。この機能が導入されてから記事を見返したり、SEOの得点を気にするようになった。それでも前から言っているように最終的に記事を読むのは人なので人が読んで評価が良いものを投稿する事こそが最強のSEOだと思っています。

しかし記事が検索サイトに表示されないと人目につかないので、SEOはある程度意識しないといけないなというのが今の自分の考えだったりします。昔に比べて検索の上位を狙うのが難しくなっていることは確かな事で数撃ちゃ当たる戦法はもう難しくなってきています。YOUTUBEは今の所、それが通用するみたいです。

なぜ、数撃ちゃ当たるの戦法が難しくなってきているかといえば、SEOを熟した企業が記事を量産しているから、個人で記事を書いている人が太刀打ちが難しくなってきているのが現状です。

https://twitter.com/zip358com/status/1389684900937097217

ならば、プログラムで記事を量産させようと思い立ち、先日、記事を自動生成するサービスをいろいろ調べていた。調べると量産させるサービスがあった。そのサービスは「Articoolo（日本語はベータ版：2021年）」というサービスで人工知能の機能を使用し記事が作成されるものだった。試してみた結果、日本語が整っていなく未完成な記事が生成された、今のところは使用できるレベルではない（2021/05）。

【取材】超巨大言語モデルの開発を発表したLINEさんにその裏側を聞いてみた！

まだ、先の話になるのだけどこんな取り組みがある。LINEは日本語に特化した人工知能モデルを作ろうとしている。そのサービスが完成すればそれを使用して記事の自動制作を行えないかという事を自分は考えています。おそらくベータ版サービスは無料で作成できそうなので精度が良ければ使用してみたいと思っています。

今でも自然言語処理と人工知能のことを正しく理解している人であれば、記事を量産できるかもしれないが・・・。

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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投稿日時 2021年05月14 04:48日

タグ

70, 80, all, in, one, SEO, WordPress, wp, エスイ, オー, オールインワン, コード, こと, スコア, データ, パス, ヒント, フォーム, プラグイン, プレス, ワード, 下, 中身, 処理, 単位, 基準, 大体, 導入, 得点, 意味, 投稿, 採点, 提供, 方, 最低, 最新版, 機能, 気, 無料, 自分, 記事, 記載, 送信, 頃,

今読まれてますというWPプラグインの作り方

2021.04.19

Logging

今読まれてますというWP（ワードプレス）プラグインの作り方はこれだけです。ボット対策の部分はお見せできませんがこんなソースコードで動いています、なお、自分が閲覧してもツイートすることはないようにしています。因みに昨日もボットみたいなのが何度も来たのでその対応を行いました。尚、TwitterOAuthというライブラリを導入してautoload.phpを使用しuseで呼び出し使用しています（※autoloadを置いている任意の場所に変更してください）。

https://twitter.com/zip358com/status/1383544830899326983

ワードプレスのプラグインの作り方の動画を貼っときます。英語ですが理解できるかと思います。動画で分かりづらかった方は『自作、WordPress、プラグイン、PHP』という様な検索すると先人たちが方法をネットに公開しているのでそちらを参考にしてください。

Create a WordPress Plugin from Scratch – Part 1

プラグインを作るにあたってソースコードに書かれているコメント部分は必須なのだけど、プラグインを配布しない人はプラグイン名だけ記載しプラグインと同じフォルダを構えるだけでプラグインとして認識します。

<?php
/*
  Plugin Name: article-live-tw
  Plugin URI:
  Description: 今、ユーザーが読んでいる記事をツイートする
  Version: 1.0.0
  Author: @zip358com
  Author URI: https://zip358.com
 */
session_start();
require "/vendor/autoload.php";
use Abraham\TwitterOAuth\TwitterOAuth;

add_action("wp_head","article_live_tw");
function article_live_tw(){
	define("CONSUMER_KEY", "CONSUMER_KEY");
	define("CONSUMER_SECRET", "CONSUMER_SECRET");
	define("ACCESS_TOKEN", "ACCESS_TOKEN");
	define("ACCESS_TOKEN_SECRET", "ACCESS_TOKEN_SECRET");
	global $post;
	$flg1 = is_bot();
	$flg2 = empty($_SESSION["reading-zip358-".$post->ID.$_SERVER['REMOTE_ADDR']]);
	$flg3 = ip_check("reading-zip358-".$post->ID.$_SERVER['REMOTE_ADDR']);
	if(!$flg1 && $flg2 && !$flg3 && $post->ID){
		$_SESSION["reading-zip358-".$post->ID] = 1;
		$tw_title = get_post($post->ID)->post_title;
		$tw_link = get_permalink($post->ID);
		$kigolist = ["?","?","?","?","?","?"];
		$kigo =  $kigolist[floor(rand(0,5))];
		if(!current_user_can('administrator')){
			$connection = new TwitterOAuth(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET, ACCESS_TOKEN, ACCESS_TOKEN_SECRET);
			$connection->post("statuses/update", array("status" => "#今読まれてます $kigo ??? \n".$tw_title . " \n" . $tw_link . " \n #ブログ zip358.com \n" .  date_i18n('Y/m/d H:i')));
			//$ua =  print_r($_SERVER,true);
			//@file_put_contents("./log/".date('Y-m-d-H-i').".log",$ua);
		}
	}
}

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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投稿日時 2021年04月19 07:23日

タグ

15, 7, autoload, com, https, php, QfH-s-, TwitterOAuth, use, watch, WordPress, wp, www, youtube, お見せ, コード, こと, これだけ, ソ, ソース, そちら, ツイート, ネット, プラグイン, プレス, ボット, ライブラリ, ワード, 今, 任意, 何度, 作り方, 使用, 先人, 公開, 動画, 参考, 場所, 変更, 対応, 対策, 導入, 方, 方法, 昨日, 検索, 理解, 自作, 自分, 英語, 部分, 閲覧,

完璧に作らず運用しながら改善するのがベストかも。

2021.04.15

Logging

今、カートシステムを作っているのだけど完璧に作らず運用しながら改善するつもりでいます。サブスクとして運用していくつもりで、980円か売上の何パーセントかをピンはねする様にします。カートシステムなんてありふれているので、収益性はあまり無いけど少しは足しになるのかもと思っています。最初は不具合とかもあるので無料で運営するつもりです。ある意味実験的です。

https://www.youtube.com/watch?v=yOQA62AUqKk

因みに自分が忙しくなって開発が頓挫する可能性もありますが、このまま順調に開発が進めば再来月の末には形になっているのではないかなと思います。代引きや銀行振込とかは請求メールを飛ばせば良いのだけど、クレジットカード決済や何とかpayの決済の部分を導入できるかどうかは不明ですね。クレジット決済システムや何とかpayのAPIシステムの導入は何度もした事があるのだけど、お客様のURLからカートシステムURLへデータを飛ばしてクレジット決済する事が出来るかが申請がおりのかが不明で、まだそこらへんを調べてはいないのです。

https://www.youtube.com/watch?v=Oal6n4X8KCk

尚、カートシステムが一段落したら、商品を管理するBASE (ベイス) | ネットショップみたいなものを作ろうと思っていて、それを多店舗展開できるもの。アイデアは前の前の会社で勤めていた時のシステムから着想を得ています。因みにそのシステムは導入費用は100万円ぐらいだったけど、自分が作ろうとしているものは、多店舗展開する機能は自前せずに他社のAPIと連動するという所が違うかな？、どこと連携するかと言えば例えばネクストエンジンとかです。なので自分は自社サイトを管理する部分だけ作ってしまえば良いかなと思っています。ちなみにお値段は固定ではなくサブスクで売り出す事とし、値段は千円を超えない範囲で考えています。サーバー負荷も考えないといけないので100店舗ぐらいで最初は運用したいです。収入としては10万円以下ですが、収入はないよりもある方が良いですよね。

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

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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投稿日時 2021年04月15 06:00日

タグ

980, API, Pay, url, お客様, カード, クレジット, サブ, システム, スク, つもり, データ, パーセント, ピンはね, ベスト, メール, 不具合, 不明, 事, 今, 代引き, 何, 何度, 再来月, 収益性, 可能性, 完璧, 導入, 少し, 形, 意味, 振込, 改善, 最初, 末, 決済, 無料, 申請, 自分, 請求, 運営, 運用, 部分, 銀行, 開発, 順調, 頓挫,

アクセス履歴からの見つめ直し。

2021.03.31

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アクセス解析をこのサイトには導入しているのでアクセスログが管理画面から見えます、それを見ていると昔書いた記事などを読んでくださるユーザー様がいるわけです。そしてそんな記事を自分でも読み直すこともありますし、アクセスの多いプログラムの記事に関してはテコ入れする場合もあります。日記のような記事には手直しは殆どしません、あまりにも今と昔とでは考えが変わったなと思う記事は削除する場合もあります。

そんな中で自分が退社した時の記事に昨日、アクセスがあり改めて読み直しました。読んでいて、その気持ちを忘れないようにと思える一文がありました。それは「おかげさま」という気持ちです。自分はこの「お陰様」をよく忘れることがあります。ついつい自分を通してしまうことがあるのだけど、一呼吸おいて言葉を選ばないとなと思うことがあります。

別に人格者になりたい訳ではないですが、それで結構失敗もしているのでそう思った次第です。因みにアクセス数は過去のアクセス数と変わりない感じです。正直なところあと日に500ぐらいアクセス数が欲しいところですね。

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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投稿日時 2021年03月31 07:02日

タグ

アクセス, おかげさま, お陰様, こと, サイト, それ, テコ入れ, プログラム, ユーザー, ログ, 一呼吸, 一文, 中, 人格者, 今, 削除, 場合, 失敗, 導入, 履歴, 感じ, 手直し, 日記, 昔, 昨日, 時, 次第, 殆ど, 気持ち, 画面, 管理, 自分, 解析, 言葉, 記事, 訳, 退社, 過去,

お気をつけて。

2021.02.28

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zip358で検索するとzip358.comが終了しましたというサイトが何件か表示されますが、それをクリックするとweb attackでブラウザの脆弱性よりパソコンに侵入しようとしますのでお気をつけてください。なので、zip358.comとアドレスバー（URLバー）に入力することを強くオススメします。

ちなみにzip358.comが閉鎖するとか考えていないし、アメーバブログとかに移行するつもりもないです。グーグルやyahoo検索でも普通のサイトが標的になるということがあるので、必ずパソコンにはウィルススキャンのソフトを導入することをおすすめします。例えばノートンというソフトやウィルスバスターとかですかね。自分が思うにノートンは結構優秀なソフトだと思います。

たまに自分の作ったexeソフトもウィルスと間違って削除されることもありますが・・・。

という事で、くれぐれもお気をつけてください。

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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投稿日時 2021年02月28 08:27日

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358, attack, com, exe, url, web, Yahoo, zip, アドレス, アメーバ, ウィルス, ウィルスバスター, おすすめ, お気, グーグル, クリック, くれぐれ, こと, サイト, スキャン, ソフト, それ, たま, つもり, ノートン, バー, パソコン, ブラウザ, ブログ, 事, 何件, 侵入, 優秀, 入力, 削除, 導入, 普通, 検索, 標的, 移行, 終了, 脆弱性, 自分, 表示, 閉鎖,

AI（人工知能）の予測：コロナ

2021.01.11

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AI（人工知能）の予測とリアルな結果が日を追うごとに正しい近寄った予測になることは間違いないことなんだろう。もっと情報を収集する、例えば中国のように監視を強めればコロナは抑制できるということは明らかなだろうけれども、これから日本もプライバシーを除いたデータは国に送られるシステムを導入するだろうな。基盤はできているので多分、このまま爆発的な感染が増えるのならば国はそういうことを進めるだろうと思います。

裏ではもうそういう事になっているだろうとは思うのだけど、例えばアメリカがそういう事をしていて、その情報を日本に流すということは、出来そうな話だと思います。いま、都市を中心に感染爆発が続いているけど、これは単なる今までのコロナウィルスではない感染力の強いコロナウイルスが流行ってきただけの話なのかもしれないなと思います。専門家ではないので憶測で話すものではないせよ。

人々が注意しないと地方でも爆発的な感染を起こす可能性もあるわけです、都市の人々が地方へ移住する可能性もあるからね。特に感染が少ない県に人々は移住したいと思うでしょうから、感染を広めないためにも地方も安心していては駄目なんじゃないだろうか？

中々、難しいですね、ワクチン接種ができるかもという2月後半まで我慢強く感染防止対策をしていれば、こんな事にはならなかったのかもしれないけどまぁ仕方がない話なのかもしれませんね。

因みに人口の６割にワクチンを摂取すれば集団免疫が確立されるのだとか・・・６割って結構、時間がかかりそうなので、おそらく日本はあと数ヶ月間はこんな感じが続くかもしれませんね。

コロナ感染予測
https://datastudio.google.com/u/0/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/ncZpB

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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投稿日時 2021年01月11 01:41日

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AI, アメリカ, いま, ウィルス, こと, これ, コロナ, コロナウイルス, システム, データ, プライバシー, もの, リアル, 中国, 中心, 予測, 事, 人々, 人工, 今, 収集, 可能性, 国, 地方, 基盤, 専門家, 導入, 情報, 感染, 感染力, 憶測, 抑制, 日, 日本, 注意, 爆発, 監視, 知能, 結果, 裏, 話, 都市,

おつりアルゴリズム番外編。

2020.07.10

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おつりアルゴリズムのアクセスがまぁまぁ好評なので番外編を記載します。硬貨や紙幣の制限がない場合、単なるこれだけのアルゴリズムで動作させることが可能です。尚、自動販売機などは硬貨の枚数なども計算しておつりを算出しているだろうと思います。因みにこのアルゴリズムに硬貨の枚数などのアルゴリズムを追加することにより比較的に簡単に導入できるかと思います。

デモ21としてリンクを載せときます、実際に使用してみて勘どころを掴んでください。なお、このコードはHTMLとJSで動させています。PHPなどは使用していません。ジャバスクリプト（JavaScript）で結構いろいろなことを処理することが可能だと感じますね。WEBでなにか勉強しようと考えている場合、JS（ジャバスクリプト）は必須であり、ブラウザさえあれば普通に動くのでお勧めな言語かなと思います。

ソースコードは下記になります。https://zip358.com/tool/demo21/

document.getElementById("money").addEventListener("input",function(){
	var money = document.getElementById("money").value;
	var change = {
		calc1:{yen:10000,change:0,str1:"紙幣",str2:"枚"},
		calc2:{yen:5000,change:0,str1:"紙幣",str2:"枚"},
		// calc33:{yen:2000,change:0,str:"紙幣",str2:"枚"},
		calc3:{yen:1000,change:0,str1:"紙幣",str2:"枚"},
		calc4:{yen:500,change:0,str1:"硬貨",str2:"個"},
		calc5:{yen:100,change:0,str1:"硬貨",str2:"個"},
		calc6:{yen:50,change:0,str1:"硬貨",str2:"個"},
		calc7:{yen:10,change:0,str1:"硬貨",str2:"個"},
		calc8:{yen:5,change:0,str1:"硬貨",str2:"個"},
		calc9:{yen:1,change:0,str1:"硬貨",str2:"個"}
	};
	money = money.replace(/[,|，]/g,"");
	if(money.match(/[0-9]{1,}/g)){
		for (const key in change) {
			if (change.hasOwnProperty(key)) {
				const obj = change[key];
				change[key].change  = Math.floor(money / obj.yen);
				money = money % obj.yen;
			}
		}
		var anser = function() {
			var str = "";
			for (const key in change) {
				if (change.hasOwnProperty(key)) {
					const obj = change[key];
					if(obj.change){
						str+= obj.yen + "円、" + obj.str1 + "が" + obj.change + obj.str2 + "<br>";
					}
				}
			}
			return str;
		};
		document.getElementById("change_print").innerHTML = anser();
	}else{
		document.getElementById("change_print").innerHTML = "入力が不適切です！";
	}
});

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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投稿日時 2020年07月10 09:46日

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21, document, getElementById, html, javascript, JS, php, quot, web, アクセス, アルゴリズム, いろいろ, おつり, お勧め, コード, こと, これだけ, ジャバ, スクリプト, ソース, デモ, ブラウザ, リンク, 下記, 使用, 処理, 制限, 勉強, 動, 動作, 勘どころ, 可能, 場合, 好評, 実際, 導入, 必須, 普通, 枚数, 番外編, 硬貨, 算出, 簡単, 紙幣, 自動販売機, 言語, 計算, 記載, 追加,

レジ袋有料化で思うこと。

2020.07.02

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7月1日からレジ袋有料化が始まりました。たぶん他の国から言えば遅れているでしょうけれど始めないよりはじめた方が良いわけです。因みに昨日、こんな呟きをしました。

レジ袋有料化で3円払ってきて、今までは無料だったものが有料になると何だか、3円でも高いなと思えてしまいます。環境意識はかなり有りますね。
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) July 1, 2020

これからはトートバッグに入れてもらうようにしようと思います。3円でも10回で30円な訳ですからね。
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) July 1, 2020

こんな感じで今まで無料だったものが有料になると感覚的に高いなと感じませんか？自分は高いなと感じてしまいます。これって例えばWEBサービスでもそう感じるのかもしれない。特にサブスクリプションの値上がりは少し値段が上がっても高いなと感じてしまいますよね。そう思うと最初に高い値段にして元が取れた時点で値下げするようなサブスクリプションのシステムを導入すれば、逆にユーザーはお得感が生まれるのではないかなと思います。

これからはそういうサブスクリプションも登場するのではないかなと思います。ともあれ、今回のレジ袋有料化は日本人に環境意識を植え付けるにはとても良い事だと思います。少しは環境の意識の薄い世代でも環境のことを考えることになるだろうなと思います。温暖化もありますからね…今年の夏はどうなるのだろうか、そして567の影響でマスク着用ってのは辛いですよね。

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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投稿日時 2020年07月02 01:41日

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１, 7, web, お得感, こと, これ, サービス, サブスクリプション, システム, もの, ユーザー, レジ袋, 世代, 事, 今回, 他, 値下げ, 値段, 元, 国, 導入, 少し, 意識, 感じ, 方, 日本人, 昨日, 時点, 最初, 有料, 温暖化, 無料, 環境, 登場, 自分, 逆,

Visual Studio Codeの話とビデオ通話API。

2020.05.19

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Visual Studio Code（ビジュアルスタジオコード）の話とビデオ通話APIをわかりやすく解説している動画を見つけたので紹介します。下記の動画を見ていただければビデオ通話APIの導入とVisual Studio Codeの使い方の基本が一通りわかるかなと、2017年の動画なので3年前（現在：2020年）の話になる。

これさえあれば大丈夫！Visual Studio Code 徹底解説！ -HTML5 Conference 2017-

今では、Visual Studio codeにはいろいろな機能追加がされているが基本的な機能はほぼ同じ、機能追加されてこれ以上に使いやすさが増している部分もあるけど、上記の動画解説の内容を知っていない人は見るべしかなと思います。あと、ビデオ通話APIの話が割愛されているが、NTTが提供しているSkywayというAPIサービスがある、これを使用することにより簡単にビデオ通話が導入ができるみたいです。動画ではnode.jsやtypescriptで動かしている部分も垣間見える。あとAzureにデプロイする事も紹介しているので初心者向きの講義ではないかなと思いますが、見習いIT戦士が見るには良い講義かなと思えたのでご紹介しました。

見る限り、APIを使用すれば簡単にビデオ会議システムなどが導入できるなと言う印象を持ったものの、有料版はお高いなという感じがします。あのお値段を支払うのは結構きついなと思います。このAPI機能で無料のサービスなどを立ち上げる場合などはビデオ通話の時間に制限を設けないといけない気がします。

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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投稿日時 2020年05月19 04:32日

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2017, 2020, ３, API, Az, Code, JS, node, NTT, Skyway, Studio, TypeScript, Visual, いろいろ, コード, こと, これ, サービス, スタジオ, ビジュアル, ビデオ, 上記, 下記, 人, 今, 使い方, 使用, 内容, 割愛, 動画, 垣間, 基本, 導入, 提供, 機能, 現在, 簡単, 紹介, 解説, 話, 追加, 通話, 部分,

いまこそ知りたいAIビジネスを読む。

2020.05.12

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いまこそ知りたいAIビジネスを朗読してくれるiPhoneの純正ツールで3日ほどで最後まで読むことが出来た。

本の感想は下記のとおりです。
AIビジネスを取り組もうとしている人、もしくはこれからAIビジネスを取り入れようと下準備をしているひとの為に書かれた本という印象が強かった。なお、後半に書かれているMOOC(Massive open online course)という学習方法は興味深かった。日本版はないかと自分で調べて見た結果、日本版ではJMOOCというものがあり無料で学習することが出来るみたいだ、本書に書かれているMOOCに関しては無料もしくは低コストで学問を学べるという事を知りとても良いことを知ったと感じた。また、働き方改革のことにも触れられていた、働き方改革が表すると裏はAIなどの効率化というものが表一体であるという事を示されていてとてもなるほどなと思えた。

AIの導入するときに大切なことなども書かれているので、これから導入したいと考えられている方は手にとってみても良いかと思います。本書でも書かれているが、AI導入するとやはり、今までと違う仕事手順になることになるので従業員の理解がとても大事になるということを感じました。

読了! pic.twitter.com/2AAGB8FPBu
— 田岡寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) May 12, 2020

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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投稿日時 2020年05月12 12:20日

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３, AI, course, iPhone, JMOOC, Massive, MOOC, online, open, いま, コスト, こと, これ, ツール, とおり, とき, ビジネス, ひと, もの, 一体, 下準備, 下記, 事, 人, 働き方, 効率, 印象, 大切, 学問, 学習, 導入, 後半, 感想, 改革, 方法, 日本, 書, 最後, 朗読, 本, 本書, 為, 無料, 純正, 結果, 自分, 表, 裏,

市場動かすアルゴリズムのある意味、暴走か？

2020.03.13

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コロナショックでボヤいている人も多いかと思いますが、なんか自分はいまの市場になんか変だなと思っているタイプです。これで儲けている人がいるだろうなと。これが本来の価値なのか？今まで高騰していただけなのか？素人ではわからないのですが、アルゴリズム観点から見ると明らかに市場動かすアルゴリズムの暴走ではないかと思っています。下記の動画にもあるように市場の大半はアルゴリズムによって動いている。売買する手前のアルゴリズムはニュースの記事などから経済を判断しているわけで、悪いことを書けばアルゴリズムはそれをマイナスと判断して売りに出る。

市場動かすアルゴリズムとは？（スグ効く解説55）

市場を動かしているアルゴリズムが全て賢くないので、下げはまだまだ続くと思います。そして今回のコロナショックで市場に導入できるアルゴリズムの判断基準ができることを祈っています。じぶんは明らかにいまの市場は異常だと思っています。インフルエンザレベルの致死率でここまで市場が混乱しているのは、とても変だなと、そして各国大騒ぎしている。本当にこれパンデミックなのかと・・・。例えばエボラウイルスみたいなのが伝染していった訳でもないのだからね、ちょっと変だと。

10/6公開『チューリップ・フィーバー　肖像画に秘めた愛』予告編

皆さん、チューリップフィーバーでも見て一息してください（泣）

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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投稿日時 2020年03月13 05:04日

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アルゴリズム, いま, インフルエンザ, ここ, こと, これ, コロナ, じぶん, ショック, それ, タイプ, ニュース, レベル, わけ, 下記, 人, 今回, 価値, 全て, 判断, 動画, 基準, 売り, 売買, 変, 大半, 導入, 市場, 意味, 手前, 暴走, 本来, 混乱, 異常, 素人, 経済, 自分, 致死率, 観点, 記事, 高騰,

phpのPDOでバインドする時、こうすれば楽。

2020.02.28

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phpのPDOでバインドする時、こうすれば楽ですよね（・(ｪ)・）という記述です。前の職場ではsqliでDB接続していたのですが、バインドして作られていたかは忘れてしまいました。ちなみに前の職場のPDOに改修するのは面倒くさいだろうなと感じます。何がめんどくさいかと言えば、今まで導入していたもの全てに対応するというのは、超面倒くさいと思います。

余談：
前の職場を何故辞めたかのお話します。突発的に辞めたと思う人もいるかもしれませんが、基本的に突発的辞めることはないです。突発的に辞めたかのように見えて前々から考えてきっかけを理由に辞めました。具体的な理由に関してはここでは書きません。突発的に辞めたかのように見せかけて計画的です（・(ｪ)・）

ソースコードは下記になります。

<?php
ini_set("display_errors",1);
class mysql {
    static $dbh = Null;
    static $host = "localhost";
    static $id = "あいーでぃー";
    static $pass= "パスワード";
    static $dbname = "test";
    static $sql = array(
        "id"=>array("data"=>PDO::PARAM_INT,"val"=>""),
        "name"=>array("data"=>PDO::PARAM_STR,"val"=>"")
    );
    static function connect()
    {
        /* 接続状況をチェックします */
        try {
            static::$dbh = new PDO('mysql:host='.static::$host.';dbname='.static::$dbname.';', static::$id, static::$pass);
            static::$dbh->query('SET NAMES utf8');
          } catch (Exception $e) {
            echo "Failed: " . $e->getMessage();
          }
    }
    static function insert_query(){
        //プリペアドステートメント
        $stmt = static::$dbh->prepare("insert into test1 (id,Name) values(:id,:name);");
        //バインド
        foreach(static::$sql as $key=>&$val){
            $stmt->bindParam(":$key",$val["val"],$val["data"]);
        }
        $stmt->execute();
        $stmt = null;
     }
     static function update_query(){
        //プリペアドステートメント
        $stmt = static::$dbh->prepare("update test1 set Name= :name where id = :id;");
        //バインド
        foreach(static::$sql as $key=>&$val){
            $stmt->bindParam(":$key",$val["val"],$val["data"]);
        }
        $stmt->execute();
        $stmt = null;
     }
     static function select_query(){
        //プリペアドステートメント
        $stmt = static::$dbh->prepare("select * from test1 where id = :id;");
        //バインド
        foreach(static::$sql as $key=>&$val){
            if($key==="id")$stmt->bindParam(":$key",$val["val"],$val["data"]);
        }
        $stmt->execute();
        while ($row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {
            printf ("%d (%s)<br>", $row["id"], $row["Name"]);
        }
        $stmt = null;
     }
    static function close(){
        static::$dbh = null;
    }
}
mysql::connect();
// for($i = 0 ;$i<=99;$i++){
//     mysql::$sql["id"]["val"] = $i;
//     mysql::$sql["name"]["val"] = "テスト$i";
//     mysql::insert_query();
// }
for($i = 0 ;$i<=99;$i++){
    mysql::$sql["id"]["val"] = $i;
    mysql::$sql["name"]["val"] = "テスト<font color='red'>$i</font>";
    mysql::update_query();
}
for($i = 0 ;$i<=99;$i++){
    mysql::$sql["id"]["val"] = $i;
    mysql::select_query();
}
mysql::close();

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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投稿日時 2020年02月28 05:11日

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１, class, db, dbh, display, errors, ini, lt, MYSQL, PDO, php, quot, set, sqli, static, お話, きっかけ, コード, ここ, こと, ソース, バインド, もの, 下記, 人, 何, 余談, 全て, 前, 前々, 対応, 導入, 接続, 改修, 時, 理由, 職場, 記述,

補助金のそこんトコロ知りたい。

2020.01.26

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自分が知っている補助金といえばIT補助金なのだけど、これはIT関係のサービスを導入したいと思っている企業が国から費用を貰える制度なのだけど、これ国の税金を中小企業にばら撒いていると思う。日本は中小企業を大事にしているが倒産しそうな会社は倒産したほうが良いのではないかと思っていた最近まで。ただよくよく考えると自己破産した場合はお金が消えてなくなるわけだから難しいなと思えてきた。どちらの方が損失多いのだろうか？

もし自分が企業した場合は、このIT補助金というものを使用したいと考えるだろうか。実際、経営が困難になるとどうしても頼れるもの、使える制度は使うことになるだろうか？国は企業にあまり支援制度を設けない方が良いじゃないかと思います。支援制度は途中で辞めれないよね、日本銀行が日本株を買っているのと同じ感覚のような気がする。

『辞められない止まらない』状態だよね。黒田総裁、安倍首相が交代するまで日本企業の株を買い続けるつもりなのかな。首相が変わった途端に化けの皮が剥がれて暴落が起きるじゃないかと不安視しているのは自分だけでしょうか？

補助金にせよ、日本銀行にせよ。優しさが逆に国や企業をダメにするというパターンもあるじゃないのかと、たまに思う時がある。優しさって難しいですね。

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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投稿日時 2020年01月26 12:40日

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IT, お金, こと, これ, サービス, そこ, つもり, トコロ, どちら, ばら, もの, わけ, 中小企業, 交代, 企業, 会社, 使用, 倒産, 制度, 困難, 国, 場合, 変, 大事, 安倍, 実際, 導入, 感覚, 損失, 支援, 方, 日本, 日本株, 日本銀行, 最近, 株, 気, 状態, 税金, 経営, 総裁, 自分, 自己破産, 補助金, 費用, 途中, 関係, 首相, 黒田,

人も作られたじゃないかと錯覚してしまう。#デジタル脳

2020.01.04

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01. The Innovation Series : The Digital Brain

上記の動画を見て頂きたい。
デジタル脳を作ろうとしている機関があります。
これは間違いなく進化していき、いずれデジタル脳（仮想脳）は
出来ることになります。そのとき、ひとも同じように作られたじゃないかと
いう錯覚に陥る可能性があります。

いずれデジタルの中で生命のゆりかごを作ることが可能になり
宇宙も模倣できるかもしれません。
そうなると、この宇宙も無から出来たという意味が理解できます。

Creating Virtual Humans: The Future of AI

人体全てをシュミレーションできる時代はあと30年後ぐらいで
理解できるじゃないかと思いますし、ナノテクノロジーもその頃から
医療にも導入されるようになると思います。

その頃にはデジタル脳は完成しているじゃないかなと思います。
ただ、仮想脳に自我をもたせるのは自分は反対かな。
何故なら、暴走する可能性があるから。

This Freaky Baby Could Be the Future of AI. Watch It in Action

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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投稿日時 2020年01月04 09:20日

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-dvFDA, 30, 4, com, youtube, yzFW, こと, これ, シュミレーション, デジタル, とき, ナノテクノロジー, ひと, ゆりかご, 上記, 中, 人, 人体, 仮想, 全て, 動画, 医療, 反対, 可能, 可能性, 宇宙, 完成, 導入, 意味, 時代, 暴走, 模倣, 機関, 理解, 生命, 脳, 自分, 自我, 進化, 錯覚, 頃,

@Blog

日常日誌からプログラムやYOUTUBER紹介、旅日記まで日々更新中です。

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

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

AIで今後どうなるだろうな.自然言語処理で指示出し出来てきた今日.

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.

ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか？

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

あなたの創造性が、今、AIで加速する

ファインチューニングPythonコード

CSSファイルの設定を読み込んで一括背景色変更するコード。 #cssfile #javascript #coding #colors

検索されなかったワード埋もれた価値について! #javascript #php

先日からNASを導入しました🍆。良かったことしかない。

倉庫作業がロボットに仕事が奪われるまで、あと何年？

windows11が近々セキュリティ強化されるらしい。

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！？

アンフォローが多発しているのでアンフォローした人には自動でお礼コメントする。

SEOって意味があるのかわからないけれどAll in One SEOの採点は気にしてる。

今読まれてますというWPプラグインの作り方

完璧に作らず運用しながら改善するのがベストかも。

アクセス履歴からの見つめ直し。

お気をつけて。

AI（人工知能）の予測：コロナ

おつりアルゴリズム番外編。

レジ袋有料化で思うこと。

Visual Studio Codeの話とビデオ通話API。

いまこそ知りたいAIビジネスを読む。

市場動かすアルゴリズムのある意味、暴走か？

phpのPDOでバインドする時、こうすれば楽。

補助金のそこんトコロ知りたい。

人も作られたじゃないかと錯覚してしまう。#デジタル脳