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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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波のゆくさき.未来を語るが流行っている気がするので.

2025.05.06

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おはようございます.未来を語るが流行っている気がするので、未来に不安があるのだろうと思う今日このごろです.自分はYOUTUBEを見るのが飽きてきて何か新鮮な情報を視聴できるプラットホームは無いものかと探しています.

さて未来を語る人が世の中に増えてきたりする現象を目にすると現状が不安定なんだと思います.最先端技術は未だに面白いですが、この頃思うのが人はロボットになろうとしていているような気がしていますというのは最先端な研究をしている頭の良い人の心の中は永遠の命を追求しているような人が多いです.

人の脳を有機体から機械へ置き換える事が出来ないかという事を研究していくようになってきていますよね.人の脳を電脳に置き換えることは自分が生きている内に出来そうな気がしています.そうなると人はロボットというモノになる可能性すらあるのではないかと.

逆に自己を持った超知能の人工知能は有機体になりたいと思うかも知れないなって.

そんな夢をこの頃見ましたが、実際そうなる確率は結構高いのではないかと思います.

もう一つ飛んでいる話をすると人が見ている色覚は限界ありますが人が見えない色覚を使用して、自分たちが生きている世界に超知能の知的生命が住んでいる可能性すらあるのではないかとこの頃思ったりする訳です.

何故、人に自由意志がないのかという答えは超知能の知的生命に操られているからと思えばすべて合点がいく訳です.

ですが・・・あまりにも飛んでいる話なので置いといて、今の定説？では人の脳は人工知能と同じようなことが起こっていて、それまでの学習してきたことにより脳が反応しているだけだという説が有力だそうです.

こういう話を書くと変な人だと思われそうですが一応一定の常識を持ち合わせています.

明日へ続く

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書いているけど、あまり実行しない人。#デジタルとアナログの共存

2023.06.29

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おはようございます、書いているけど、あまり実行しない人です。本当は実行しているけどやってみたらそれほど面白くなかったと思うことがあり。継続しないものがたまにあります。例えばchatGPTでブログ記事を量産するプラグインを先日ちょこちょこっと作りました。

上手く作れたと思いますが自分は使っていないです。作る過程は面白いだけど使うのは一回だけで良いかなって思ってしまいます。記事を書くのは楽しいのでこれからも自分の手を動かしていくと思います。

おそらく、選択肢として生成AIを使用する人はこれから増えてくると思いますが人が作ったものが売れなくなるとは自分は思っていないです。電子書籍が登場したとき紙の本はなくなるだろうなって思っていましたが実際は違って電子書籍も紙の本も未だにあります。

なので、生成AIも同じような感じで選択肢の一つとしてあるけど１０年後も人は手を動かして働いていると思います。

追伸：人工知能の話でいうと１０年後あたりから自動運転車はこんな地方でも乗っているひとがチラホラ出てくるのだろうと思っていますが、これもまた人が運転しない車がなくなることもないような気がします。人の常識とか思い込みを変えるには一世代ぐらいの時間がかかるじゃないかって、この頃を思い出しています。

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常時ディレクトリ監視を行う方法。 #CPU使用率 #炎上

2022.11.03

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おはようございます。何だかアカウントを作ってまでコメントする人の考えがわからない🤔。

Qiitaに、このコードのsleep関数がないバージョンをアップしたら、何やらアカウントを作ってまでコメントする人が現れる、理由はCPU使用率がMax近くになるのが駄目だからです、そんな事は分かっているのが普通だと思っていたのだけども…例文として掲載するのも駄目だそうです、コピペで運用する人が結構いるのかもしれない。

正直なところ、そこまで叩かれるとは思っていなかったので、正直なところ驚きを隠せない。段々と世間の常識とズレていっている気がします😗。

昔はそういうコードは巷に溢れていたのにな・・・そんな事も出来なくなってきたのか・・・。

トイウコトデ、常時ディレクトリ監視を行い任意の画像ファイルだけ別のディレクトリへ移動するコードです。

nohup php File_Check.php &

├── File_Check.php
├── upload
└── data

<?php
while(true){
    if($result = is_scandir("./upload")){
        foreach($result as $key=>$value){
            rename("./upload/$value","./data/$value");
        }
    }
    sleep(3);
}

function is_scandir(string $dirname="",array $ext_list = ["png","jpg"]){
    $is_filelest = [];
    $result = scandir($dirname);
    foreach($result as $key=>$value){
        $ext = substr($value, strrpos($value, '.') + 1);
        if(in_array($ext,$ext_list,false)!== false){
            $is_filelest[] = $value;
        }
    }
    return count($is_filelest)>0 ? $is_filelest : false;
}

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さくらレンタルサーバー（共有サーバー）の/home🏠はアレが見えてるよ。#知ってた？#駆け出しエンジニアと

2022.09.09

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おはようございます。今日、高知県では雨☔の地域もあったりするそうですよ🙄。

さて、今日はさくらレンタルサーバー（共有サーバー）の/home🏠の話です。さくらレンタルサーバーじゃなくても共有サーバーを借りたことがある人は知っているかも知れませんが・・・常識？🤔。

さくらレンタルサーバーの/homeの階層に複数のディレクトリが存在します。そのディレクトリのディレクトリ名はさくらレンタルサーバーのアカウント名であり、初期のドメイン名になります。

なので、ディレクトリ名.sakura.ne.jpにすれば初期のドメイン名を生成することが可能ですし、ログインでXXXXX…みたいな事が出来たりしまいます。赤の他人のアカウントでログインするのはハッキングにあたりますので、しないように！

でも、初期のドメインを見ることぐらいなら、良いじゃないかなってことで？WEBサーバーな訳ですからね。

という事で、こんなコードを書きました。コマンド ls -a /homeを実行し結果をtxt.txtのファイルに保存します。そのtxtファイルをPHPで読み込み、ディレクトリ名からリンクリストを生成(index.html)という様な流れ。index.htmlの開いてリンクをクリックすれば/homeの配下の初期ドメインへ飛んでいけます😱、ちょっと悪趣味ですがね…。

コードはこんな感じになります。実行するときはls.phpを開いてください。ls.phpを読み込み完了後、index.htmlのリンクをクリックしてみてください🤐。

尚、下記のファイル全てを同じ階層のディレクトリに置くこととします。※ファイルはUTF-8で。

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
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<?php
exec("sh ls.sh",$output,$result_code);

#!/bin/sh
ls -a /home > txt.txt
/usr/local/bin/php href.php
done

<?php
ob_start();
?>
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
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<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<meta name="Description" content="Enter your description here"/>
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.6.0/css/bootstrap.min.css">
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<title>lsit</title>
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    <button class="btn btn-primary" type="button" id="btn">BTN</button><br>
    <?=setlist()?>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.slim.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/1.16.1/umd/popper.min.js"></script>
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    document.getElementById("btn").addEventListener("click",function(){
        for( let i in document.getElementsByTagName("a")){
            document.getElementsByTagName("a")[i].target = document.getElementsByTagName("a")[i].href;
            document.getElementsByTagName("a")[i].click();
        }
    });
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file_put_contents("index.html",ob_get_clean());
?>
<?php
function setlist(){
    $txt_data =  explode("\n",file_get_contents("txt.txt"));
    $str[] = "<ul>";
    foreach($txt_data as $key=>$val){
        $str[] = (preg_match("/\./",$val) || !$val)?"":"<li><a href='http://".trim($val).".sakura.ne.jp'>".trim($val).".sakura.ne.jp</a></li>";
    }
    $str[] = "</ul>";
    return implode("\n",$str);
}

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この頃、思うことを纏めると仕事って何だか、変じゃないか？

2022.05.24

Logging

おはようございます。世間の常識に未だにはてなって思うことが多いです。

今回のお題は「この頃、思うことを纏めると仕事って何だか、変じゃないか？」です、お題はいつも自分で考えています。一年間、ニートを経て社会の一員としてお仕事をしていますが、どんなお仕事をしても何かお金が支給されなかったら、どれほどの人が働いているだろうかって何時も考えます🤔。

ロボットが人の代わりをして労働を行い、人工知能がデスクワークの仕事を変わりにしてくれるようになったら、ほとんどの人は雇われなくなる。今すぐにこんな世界が来るわけでもないのだけど何れそうなると自分は思っていて、そうなったら今の常識ってかなり変わると思うだよね。

何が言いたいかと言えば、人生の大半は仕事で消費されているという事、それが今、技術の進化で変わろうとしています。なので、、、これから先の人は、これが全てだと思わずに選択肢はいろいろあるし、仕事のためだけに生きるのは辞めたほうが良いと思っている。

そして思う、みんな仕事よりお金のために働いているじゃないかって？、そのお金の常識もそのうち変わるかもしれないよね。特にロボットが労働を肩代わりしてくれるようになったら、人は創造的な事や勉強に力を注ぐだろうし、効率の良いエネルギーを求め（ロボットのために）宇宙へ開拓していくだろうと思います。

大きな夢、目標、常識（共同幻想）がないと社会が成り立たないので、そうなるだろうって思います。

えぇーっと何の話だったけ😭？

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英語は日本語とは違うという事を知ると知らないとでは。教育が駄目なのか？

2021.10.16

Logging

今日は夜な夜な起きていて・・・あまり寝ていません、中学生じゃないだから寝ろよって感じですよね?。

さて、英語は日本語とは違うという事を知ると知らないとでは勉強の仕方が変わってくると思うです、こんな事は常識なのかもしれないけど、英語を教わる時に教えてくれなかったような気がする。英語を日本語の言い回しで訳すから余計にわからなくなる。どちらかと言えば感じ取ったほうが良いと自分は思う。学生時代、自分は転校してきたのでローマ字などを習わず中学生に上がったのでいきなり躓いて、今でも躓いている。ローマ字を覚えたのは高校の時にパソコンに触れたのがきっかけで、独学で身についたので・・・。全部が躓いたのだ…orz。

そして英語を国語を使って教えるので、国語が苦手な人は余計にわからなくなると思うですよね。参考書も国語が分かっている事が前提で書いているから、わからなくなると思っています。

英語と日本語は別の言語、プログラムで言えばPHPとPythonぐらい違うという様に言語というのは似ている所もあるけど違うところもあるだよ。だから感じ取れ！慣れろ！と教えてくれたほうがよほど、英語力が向上したと思います。英語もプログラムも同じで概念を覚えておくことと、英語なら単語、プログラムなら関数を多く覚えておくこと、楽に作れる、英語なら理解できるに繋がると思います。

英語の単語をまずは音で覚えることが、一番の近道なのかなぁって・・・今頃、思います。英語は何度も挫折してきてやっとはじめの一歩ぐらい進めそうな気になっています。まだまだ道のりは長いですけどね。

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ネット常識力は神レベルでもない。知らないことのほうが多いかも?

2021.10.11

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今日は雨が降っています。高知県は結構な雨ですね…。自分は雨音が好きなので全然良いですけど雨が嫌いな人にとっては憂鬱な一週間になるかもしれませんね。

さて、昨日と今日はお国の偉い人が決めたデジタルの日です。Yahoo!でも何やら全国統一ネット常識力模試試験が開催されています（10月31日まで）。15問正解出来たら神の称号がもらえるですが、問題が簡単なのか自分が一般人より知っているのか分かりませんが、全問正解でした・・・。

自分でも神の称号がもらえるので、駆け出しITエンジニアさんも同じく神の称号を貰えるはずです。貰えなかったら逆にITエンジニアになる道のりはカナリ遠いかもしれないと思いますが諦めないでください。こんな事があるので・・・。

先日、プロフェッショナルでANAのグランドスタッフさんの回を見ました、彼女は新人研修の時に受けたテストは最下位でしたが、今ではみんなを率いるプロフェッショナルな女性になっています。人生ってわからないですよね、本当にそう思います。こういうのを塞翁が馬っていうですかね、新人研修のテストは最下位でしたが、それがきっかけで彼女は人一倍努力したんだと思います。逆に最下位にならなければ違った道になっていたと思います。なので、道のりが遠い人こそ、努力していれば道が拓けるかもしれないです?。

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共同幻想には国家、仕事、お金、法律などなどがある。

2021.08.25

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2日続けて晴れ間があり、そろそろ雨も開けそうな予感さえしますが、今日は午後から雨模様です。因みにピンポイント天気が結構な確率で当たることに気付いてそればかり見ています。因みにiPhoneの純正の天気予報もかなりの確率で当たります。当たらないのがYahoo!雨レーダーです。どんどん予測がヅレます。

さて、タイトル通り「共同幻想には国家、仕事、お金、法律などなどがある。」の事を書いてみようと思います、この頃、フリーランスという無職でこれっといった仕事をせずに家にいると（※仕事は探していますよ）、国家、仕事、お金、法律などなど共同幻想の事を考えることが多くなりました。

共同幻想とは大勢の人が共有している幻想であり思想であり世間一般にいう常識です。もし宇宙人が地球に来たらクエッションマークになってしまうものです。例えばお金を見てたらこんなもので物が購入できるのかと驚くかもしれませんし、そもそも宇宙人にはお金という概念すらないかもしれません。これは地球人の共同幻想なのです、人が勝手に決めてやめられない物なのかもしれないです。

この事に関してはサピエンス全史にも書かれています。

世界中がユートピアになれば国家、仕事、お金という幻想はいらなくなる可能性はあります。例えばロボットが人の代わりに労働をしてくれるようになると人は労働という仕事を奪われてしまいます。徐々にすべての労働をロボットに奪われるとお金の循環も変わってくるようになり、いずれお金は価値のないものに変わってしまうかもしれません。そうなると国家は機能しなくなり、最後に残るのは法律だけではないでしょうか？人が死ななくなると法律すら機能しなくなるかもしれません。

これから先、こういった共同幻想が徐々に崩壊していく世の中になりつつあるような気がします。あと100年後には共同幻想の一つは消えていっているでしょう。

と・・・この頃、考えを巡らすことが多いので何か前より意欲的になれない自分がいます。

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悲報：仕分け作業、時間の問題になった件（ロボットが仕分ける！！）

2021.04.05

Logging

仕分け作業、時間の問題になった件について日本では全然報道しないけど・・・。常識をそろそろアップデートしなくてはならない気がしてきた。数年後は大丈夫かもしれないけれど数十年後の未来は絶対、仕分け作業はロボットがやっているよという世界になる。自分が好きな仕分け作業も奪われるのか・・とこの動画を見て思った次第です。

BOSTONDynamics（ボストン・ダイナミクス）社の株を今から買っても損はないなと思う、ほんと、数十年後には化け物みたいに株が上がってる気がする。

ロボット革命、絶対来るな、そして本当に人間の仕事は奪われていく気がする。ビル・ゲイツが言うようにIT税やロボット税が必要な世の中になり、ベーシックインカムも国が検討しないといけない世の中になるのかも。

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映画、騙し絵の牙を観てきました。

2021.03.30

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映画、騙し絵の牙を観てきました。率直に感想を書くとするならば好みが分かれる映画かなと思いました。これまで生きてきた人生観により受ける印象が、かなり違うかなと思います、自分は騙し絵の牙はとても楽しめたし、面白い映画だと感じました。因みに自分は騙された感はなかったかな？

映画で印象に残ったのは、ラストあたりに『難しい事にトライすることが良い』という様なセリフがありましたが、やっぱりそうだなとあらためて感じました。難しい選択をしていないと生き残れないだなと実感。ついつい楽な方に行きがちだけどそこはレッドオーシャンなんだなと。

世の中、目まぐるしいぐらい変化しているように思えます。ここ一年で価値観や常識がいろいろと上書きされているように思えます。時代の転換期にきているように思えます。そんな事を考えながら映画を観ていると良いかもしれません。

最後に原作小説も読んでみたいなと感じる映画でした。今のタイミングで観てよかった?。

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国際IQテストを受けてみたら。

2020.09.19

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国際IQテストを受けてみたら、まぁまぁな結果をお初で得ることが出来た。この試験何度も挑戦すれば高いスコアは得ることができそうだけど、自分のIQは113だった…。

この国際IQテストは日本円して1000?900円ぐらいの費用が発生します、因みにこれを受ける人はおそらく3パターンだと思います。

1つ目は自分の能力値が高いと思っている方。
２つ目は自分の能力値が低いと思っている方。
３つ目は知能指数を医学的に調べないといけない方。

自分は自分の能力値が低いと思っていたので、平均値のまぁまぁ平均に入っていたので良かったかなと思います。

じぶんよりIQが低いからと言って気を落とさないように・・・IQと学力は違いますからね。じぶんは一般的な常識を知らずに此の方生きている人なので・・・。

https://international-iq-test.com/ja/

国際IQテストを受けたい方は上記にアクセスして受けてみてください。そして結果を教えて下さい。90以上だったら平均並み、90より下でも気を落とさないようにIQテストは何度も受けると上がっていくそうですよ。脳トレのようなもので先天的にIQの高い人まではいかずとも、それなりに脳トレすれば少しスコアは上がるそうです。ただ凄く上がることは無いそう。

そしてIQなんてものより頑張って努力する人のほうが自分は良いと思いますけどね、頭が良くても性格が悪ければあまり良い人生を歩めるとは思えないです。

尚、回答や動画が出回っているので、不正なしで受けないと面白みがないと思います。何のためのIQテストかわからない・・・。

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常識を数字にすると、えっ日本。

2020.08.06

Logging

日本の人口分布をグラフ化すると、やっぱ東京に日本は一極集中になっている事が分かる。そうなの？そうなの？こんなにも東京とその近辺に県に人口が集中していることが分かるのです。

東京の人口が多いのは、9割のひとは知っている日本の常識だと思いますが、実はこんなにも偏って人口が東京に集中しているとは、正直な所知らなかった。

他の県よりもまぁ多いだろうとそういう考え方だったので、これは衝撃だ！、数字見て『えっ』って絶句してました。

これは東京に大地震きたら日本沈没するかもなと思います、そろそろ都市集中はまずいなと思います。567でどれぐらいこの人口を分散することが出来るのだろうか？

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何故、赤の他人にそんなにも敵対心や好意を抱いているのかと思うこの頃。

2020.02.26

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今日の朝というか、朝方？
寝れなかったのでスマホでTWITTERアプリを開くとこんなの事が書かれていた（下記参照）。書いた本人は常識的な意見という事で指摘したのだろう。それに対して意見が大量についたみたいだけど、箕輪厚介氏と関係ある人はどれぐらいいるだろうかと思ったわけです。自分は基本的に名指しで批判はしないし、批判する場合は名前を伏せて時系列でツイートするけど（それは良いとして）。ふと思ったのは自身、箕輪厚介氏に限らずTVなどの有名人に親近感も持ち合わせていない。

メディアに出ている人は、これからの社会の常識を変える側の人間なのだとは思います。そういう人は率先してこうやって発信しているでしょう。その中で社会に受け入れられるものもあればそうではない物もある。たぶん、会議中にスマホにメモ取るのはIT業界ではOKになり、殆どの事務系はOKになるだろうと思います。音声録音機能と音声を文字変換するアプリもありますからね。効率的に議事録取れる可能性が高いです、そしてそうやって常識が崩れていくと思います。

常識を変えたくなければ絡まないことだと思うです、議論の場を与えなければ物事は変わらない。

余談1：
庶民がSNSを持つことにより、今まで声を上げれなかったひとが声を上げれるようになった事は良いことだと思いますが、逆に庶民は操れている感覚があります。それはTVよりもインターネットの方が操りやすいかなと思いますし、SNSのビックデータと人工知能の解析で民衆はかなりの確率で、もうこの日本でも民衆は操り人形化していると思います。

そしてこの頃思った事は賢い人間もいれば、そうではない人もいる。そうではない人たちは結構メディアを鵜呑みする傾向が強い。実際、事実は体験したひとの中にしか無いので、ある時から自分はメディアはあまり信じていない。特にひとの発信するものは感情がついて回る。ときには感情で法律が変わったりもする、それは恐ろしいことだと思います。

余談2：
賢く良識的な人間が考え出した結果に従いますか、それとも低能な人間が考え出した結果に従いますかと質問すると大体の人は賢い人間が考え出した結果に従うと答えると思いますが、日本国は民主主義なので選挙の票は同じ1票で重み付けはありません。本当にコレで良い世の中になるのかと…。

※余談2はある本で読んだ言葉を自分の言葉に置き換えて書きました。

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馬鹿は莫迦の当て字。

2019.01.14

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この頃、思うのだけど活躍している人はどこか純粋なひとが
多い気がする。逆に言えば型にはまったひとは大人ずらして
いるような気がしますね。
化けの皮が剥がれということわざがあるように
実際、ほとんどの大人は常識というなの仮面で隠しているだけの話で
ほんとうに大人と言える人は少ない気がしますね。
 
 

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映画、響-HIBIKI-を観てきましたよ。

2018.09.29

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映画、響-HIBIKI-を観てきましたよ。
原作をうまく表現できていて違和感なく観えました。
良かったです。響の感覚は自分の中学生時代の考え方や感覚に似ているところがあります。
なんか少し懐かしく思えました。精神的なことから言えばサヴァン症候群の
分類に入るだろうけど、どうでもいいだよなそんな小さな事。
未だに人との対人関係は難しいけど、自分はこれが普通だと思っている。
普通ってなんですか？という事を問いかける良い映画だと思います。
常識って何だよって話です、本当に。
自分に言わせればひとの嫌がることをしたり、嫌味なことをいうのは
常識がないと思います。
彼女はストレートですが、荒削りな彼女の性格のほうが
常識があると思います。
 
 
 

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変だよね、新たな常識。

2017.04.04

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入社式に親がついてくるって・・・言うのが
TVで放送されていて、物凄く違和感を感じました。
そのうち、退職時にも親がついてくるようになるのかと・・・。
これは新たな常識なんでしょうけれど
自分は付いてきてほしくはない派ですね。
なんだか日本は成熟した社会から相反する社会になるような
気がしてならない。外国を見習えとは言いませんが
ここまで過保護な社会はどうなんだろうかと思ってしまいます。

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最低の水準を引き上げること。

2017.02.25

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最低の水準を引き上げること。
水準を引き上げることは容易ではない。
この頃、賃上げ運動を国が進めていますが
仕事の意欲はお金だけなのかという気持ちがあります。
本当のところは違うじゃないだろうかと・・・。
と言ってもお金がないと生活は出来ません。
お金というものが価値を失えば良いのにと思うこの頃です。
近い将来、お金（硬化や紙幣）というものは価値を失うと思います。
科学技術や再生医療の技術が浸透すればお金の価値は
消えるのではないかなと、その変わりに情報や知識が
価値のある世の中になる。
「情報や知識」が「硬化や紙幣」の替わりになる気がします。
近い将来、知識や情報は脳にインプットとアウトプットされる
ようになります。その時に価値は情報や知識などのデータです。
そして脳の処理能力や容量が重要になるのかもしれないですね。
その為、ヒトは人体を改造していくと思います。
コンピュータとヒトは融合されるでしょうって事になると
思います。これは「シンギュラリティは近い」にも書かれている事です。
常識なんてものは10年間隔で変わります、今では5年もすれば
今までの非常識が常識になる。こんな事をあり得ないが
あり得る未来が来るのではないかと思います。
 

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常識の外に答えがある。そうだよなと思える事。

2016.11.28

Logging

録りためていたNHKプロフェッショナルを休日見たわけです。
その中で「常識を超え、独創を極めよ。」の発明家・道脇 裕氏が
語っていた言葉に「常識の外に答えがある」という言葉があります。
この言葉、凄い分かるですね。
ブレイクスルーを起こしたかったら、これは凄く大事（↑）。
ちなみに道脇 裕 氏、NHKの放送では学歴なしだということになって
ましたが、頭はかなり良い人だと思います（ちょっと調べました｛IQが高い｝）。
勉強はいつからやっても遅くはないのです。
勉強すればするほどチャンスを掴みやすくなるですね。
みんな、それを知らないのか、はたまた諦めているのか
自分はよく分からないですけど、じぶんは今でも勉強しています。
トイウコトデ、纏まりのない文章ですが
勉強は大事だということです！！
じぶんが凡人だと思ったのなら人の三倍、勉強しましょう！！
 

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映画、マネーモンスターを観てきましたので #映画レビュー

2016.06.13

Logging

映画、マネーモンスターを観てきましたので
感想なんかを残しときます。
平日なのに結構お客さんが入っていた
マネーモンスターですが、結論から言うと
切ないやるせない映画だったなと印象です。
おそらくそれを映画も狙っていただと思います。
庶民は日本もアメリカも変わらないだなという印象です。
そして、ラストが悲しいけど
いまの現実を物語っている。
映画を観て思ったんだけど
このゴロ、世の中は、
無関心と関心がずれている気がする。
おそらく当事者以外は立ち止まらないぐらい
いろいろな事件などが発生していて
ある意味、人々は他人に無関心なっている気がする。
重大なことには、あまり関心を示さず
どちらかと言えば、どうでも良いような事に
関心を持ち、それがダラダラと流れるという様に
なっている気がする。
ちなみに映画に関してですが
自分としては面白いというよりは
悲しい切ない映画だと印象のほうが強かったです。

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思考のスイッチ面白くて使える思考本をパラパラめくっている。

2016.02.15

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思考のスイッチ面白くて使える思考本をパラパラめくっているので
ちょっとパラパラめくった感想を載せときます。
人生を切り替える11の公式というよりは
アイディアを生み出す11の公式と言ったほうが良さそうです。
読んでいてアイディアを生み出す方法を
惜しみなく書いていて、これは創作する人やアプリを
生み出す人には良いんじゃないかなと思ったりしてます。
アイディアを生み出す方法は
常識を知っていていれば誰でも出来るとのこと。
アイディア生み出す方法はこんな感じです。
常識を壊す力や真逆の発想なの中に、
アイディアが生まれる。
本では、その方法を惜しみなく
書いていてアイディアを生み出したいけど
生まれないひとには実践してみると
案外アイディアが生まれるのでは無いかなと感じました。

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jp, アイディア, アイディア生み出す方法, アプリ, いまいち, スイッチ, 人生, 公式, 力, 常識, 思考, 思考本, 感じ, 感想, 真逆,

1500記事を毎日、毎日サラッと目を通して分かること。

2015.12.03

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https://youtu.be/NZY7XDe_FMY
自分がfeedlyに登録している記事は106記事です。
1500記事を毎日、毎日サラッと目を通しています、そこから
分かることは、最新の情報と、どうでも良い話題。
でも、そのどうでも良い話題が実は大事だったりするのだと
思うことが有ります。どうでも良い話題が
世の中を操作しているのかもしれないとかんじる事があります。
そういう事が人々の常識を創り出していくのでは
無いのかなと思えることがあります。
世の中目まぐるしく日夜、技術が進んだり
その貢献を人々は受けているわけです。
そういう事が記事を読んでいくとわかりますし
一番は最新の情報をいち早く手に入れる事があります。
二番手ぐらいの情報になりますが、それでも
知らないより知ることが大事かなと思います。
自分は概念的なものや一部分を覚えているタイプで
あとは検索任せです。無駄に記憶しないのが手っ取り早いです。
自分は賢くはないので覚えるより感覚的に覚えて
「そういえば」こういうことが合ったなと
覚えておくと何かの時に役立ちます。
そういう観点と新しもの好きの観点で日々、記事を読んでいます。
気に入った記事は保存したりシャアして残しています。
最後に自分が読んでいる記事をzip形式でアップしときます。
zip358.com/tool/my-feeds.zip

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feedly, my-feeds.zip, tool, zip358.com, zip形式, シャア, タイプ, 一部分, 世の中目まぐるしく日夜, 人々, 常識, 情報, 技術, 日々, 最新, 検索任せ, 良い話題, 観点, 貢献,

iPhone6にいつの間に買い替えた自分（´∀｀）

2014.10.06

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iPhone6にいつの間に買い替えました・・・・。替えるつもりは無かったのですけど実機を見に言ったらいつの間にあれやあれやとiPhone6を申し込んでました。基本的に自分は昔言っていたことを全面否定したりします。その時はそう思ったけど今は違うなんてことは幾らでもあると思うです。それをいつまでも、それに拘っている意味はないと思うわけです。目まぐるしく世の中、変わってます。新しいことや今まで分からなかった事が分かり出している時代です。今までの常識が非常識になる、そんな世の中で、いちいち過去に拘っていても仕方ないような気がします。なんで、他人を故意に傷つけない事だけ守り、他のことは柔軟に対応を変えないといけない時代だと自分は思っています。
そういう面では日本という国はいろいろと慎重派です。医療にしても法にしても石橋を叩いて渡るという事を未だに行っています。これから、どんどんと社会（グローバル社会）が変わっていく中で、慎重過ぎるのは正直なところ問題なのかもしれません。
話が大きくなりましたが、そういうことでiPhone6にしました。簡潔に言えば単なる欲しかっただけです( ´艸｀)。
ちなみにiPhone6plusですが、手に取ってみた感じ大きすぎたので辞めました。
 

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現場のプロが教えるWEB制作の最新常識をパラ読みして(´Д｀)

2014.08.25

Logging

現場のプロが教えるをパラ読みしての感想などを書いてみます。
この本ですけども、毎日WEBの技術やデザインの流行をチェックしている方は
然程目新しい内容を書いている本ではないです。
こんな方はおすすめ、Web制作会社に入社したのだけど、
周りに技術を持った人がいない、または自分の技術や知識が
どれぐらいのレベルなのか知りたいなどが分かる本です。
この本が示すトコロは世間一般でいうWeb制作会社を
軸として経営している会社のレベルです。
ただ、これは技術書ではないため、
これだけではWeb技術やデザインの知識を得ることは難しいです。
ちなみにこの本は、文章が結構多めですけど
重要な部分にはマーカー（黄背景色）を塗っているので
マーカーの前後を読むことで一通り理解できるような感じになってます。
 

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