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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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15分、本を読む時間を作ろうと思っています.積本消化していこうと.

2025.06.19

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おはようございます.読書は、知識を深め、視野を広げ、心を豊かにしてくれる素晴らしい習慣です。たった15分でも、毎日続けることで多くのメリットがあります。

なぜ15分なのか？

15分という時間は、忙しい日々の中でも比較的確保しやすい長さです。この短時間でも集中して読書に取り組むことで、次のような効果が期待できます。

• 集中力の向上: 短時間でも読書に没頭することで、集中力を養うことができます。
• 知識の定着: 毎日少しずつでも読み進めることで、内容が頭に残りやすくなります。
• ストレス軽減: 読書は現実から一時的に離れ、心を落ち着かせる効果があります。
• 語彙力と表現力の向上: 様々な文章に触れることで、自然と語彙が増え、表現力も豊かになります。

15分読書を習慣にするためのヒント

電子書籍も活用する: スマートフォンやタブレットで手軽に読める電子書籍も、隙間時間の読書に役立ちます。

時間と場所を決める: 「朝食後」「寝る前」「通勤電車の中」など、毎日同じ時間と場所で読むようにすると習慣化しやすくなります。

手の届くところに本を置く: すぐに手に取れる場所に本を置いておくと、いざ読もうと思ったときにスムーズに始められます。

好きなジャンルから始める: まずは自分が興味のある本や好きなジャンルの本から読み始めましょう。読書が楽しくなり、習慣化へのモチベーションが高まります。

無理はしない: 毎日続けられなくても、自分を責めないでください。少しずつでも継続することが大切です。

というメリット等をAIに提示してもらったので読書を始めようと思っています.

因みに自分は電子積本がかなり多いです、その積本を消化していこうと思ったのが15分の読書です.

積本を消化するには一字一句読まないに限る.
昔は本を一字一句読む派だったんだけど、この頃は飛ばし飛ばし読む派に変わりました.大体、こんな内容だなって所、分かるのでそういう所や分かっている説明文は飛ばすスタイルに切り替えました.

読了した本は積本感想を書いていきます.恐らく月に一回ぐらいに一つの感想なのかもしれないけど書いていきます.

明日へ続く

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ぜんぶ何処かで繋がっている、全部繋がっている.#繋がっている

2025.01.22

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おはようございます.ぜんぶ何処かで繋がっている、全部繋がっている.全然、繋がっていないようで見えて全部繋がっている.

「世の中の不思議」

だから頑張って目の前のことに取り組んだ方が良い、繋がっていないようにみえて繋がっているから.

頑張ることが難しくなった人達も頑張れる時間が少しでもあるのなら、その時間を自分のできる範囲で頑張ることに使用することをオススメします.

少しずつ少しずつ変わっていくから.立ちはだかる壁を超えるのは難しいかもしれないけど超えられない壁はないと思います、諦めて投げやりになるか頑張り続けるかで世の中の見え方も変わる.

世の中の見え方が変われば心が変わる、心が変われば行動が変わるだと思います.行動が変わると新たな人に出会うことやキッカケが生まれる.

世の中、繋がっていないようで繋がっていることを痛感する時が来る.その繋がりを良いものにするのも悪いものにするのも日々の頑張りだと思います.努力というより熱意や情熱だと思います.

自分を自分で潰さないでほしい.

敗者もいれば勝者もいるけど世の中そんなに単純ではない複雑怪奇です、ひとときの勝者にはならないように、栄光にぶら下がっていると栄光に潰される.

人生の受験生へ捧ぐ.

明日へ続く

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エスカレータの鏡に映った自分の姿がXXだったので凹んだ話．

2024.09.07

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おはようございます．エスカレータの鏡に映った自分の姿がかなりのデブ男だったので凹んだ話．いやー分かっていたけど、もう少し痩せていると思っていたので結構へこむ．因みにダイエットのためにウォーキングしています．

もう3ヶ月間ぐらい経過するのだけども、まだ5キロぐらいしか痩せれていない．ダイエットをする前がかなり太っていたので、まだまだ痩せないと痩せたに入らない．

二十歳の頃は50キロぐらいしかなかったので、目標は58キロぐらいを目指している．そうなると小学生1人分？ぐらいの体重減少を行わないといけないわけです．

それには、まず年内にあと5キロ落として来年には10キロ落とさなければならない．そんなに都合よく落ちないので現実は今年あと3キロ落ちれば良い方だと思っています．

何んとしても痩せたい．モテたいとかいうのではなくて、やっぱり、自分が許せない．このままでは自分は駄目だなとヒシヒシと感じるので何んとかしたいのだが．．．

こればかりは日々の努力だと思います．身体は正直です．．．

明日へ続く．

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無名の人がSNSやブログを書く場合

2024.05.25

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おはようございます、無名の人がSNSやブログを書く場合、フォロワーさんやリピーターが一定以上付くまでは情報の配信に注力したほうが良いとのことを先日とあるYOUTUBEである方が話されていました．

一定以上ユーザーさんが付いた時点で意見交換のステップに進み、影響力が出てきたら日記などの投稿をして良いとのこと、またフォロワーさんやリピーターさんを付けるには一人ひとりのユーザーに寄り添うということが大事で何を欲しっているかなどを考えて情報発信すると良いというような内容でした．

ちなみにその方が言うにはSNSだと一万人のフォロワーさんが付くまでは情報発信とユーザーさんへの対応に力を入れていたとのこと、例えばいいねをしてくれた人には必ずいいね返しをするなどの対応を取っていたとの事でした．日々の積み重ねが一万人以上のフォロワーさんを獲得できる方法だという．

なぜ一万人以上のフォロワーさんが付くまで自分の意見などを述べなかったかは、無名の人がSNSで意見を述べても影響力がないからという事．

これらを完璧にコピペ実践することはないと思うけれども、有益な情報発信は大事になると思います．特に誰もが知らない話を届けるのは大事になりそうでした．

明日へ続く．

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アウトプット

2024.04.14

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おはようございます、自分のX（旧Twitter）アカウント@taoka_toshiakiでは大体、早朝にIT記事などをアウトプットしていました．いままで、毎日のようにアウトプットしてきていたのを4日間、停止してみました．

アウトプットする方が頭に定着する？それとも何もしないで記事を読む．さてどちらの方が頭に少しでも定着するのかと思ったのがきっかけでした．結果はアウトプットした方が良いと論者が言われている通り何もしないより頭の片隅に残る率は高い気がします．

一番は記事を読み、自分なりに何かにまとめるという行為を行い、プラスその記事をシェアするという事を行えばもっと頭に定着するようです．頭に定着させるには泥臭いようですが反復して頭に叩きこむ作業が必要らしいです．

自分もソフト老害とか言われる年になってきました、老化していく脳を活性化させるには日々新鮮な情報を仕入れるという事が大事になってくるのかもしれませんね．

明日へ続く．

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アクセスうなのぼ．

2024.04.06

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おはようございます、3月も終わって広告収益も確定しました．結論から言えばアクセス数は鰻登りです、コケているサービスが大半なのですが成功しているサービスもありましてサーバー代は賄えるようになってきました．

これからも小さなサービスを作り出していこうと思います．世の中に役に立つサービスでもなくてもそれなり人の心を満たすサービスだったら、それがお金になるだなという事を知りました．

これから先、人工知能を使用してアプリなどが登場していくだろうとは思いますが、何とかなるだろうと自分は楽観的にみています．

因みにこれは予約投稿ですが自分が日々の記録を書いているこのブログも何だかんで、少数ながらも見てくれている方がいるのでこれも何かの役に立つっているだろうと思います．

そうそう、この頃、自分の職歴をみていると転職回数11社していました、そんな自分でも何とか生きているので何とかなりますよ．

明日へ続く．

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落合陽一のプロフェッショナルを観ると。

2023.12.21

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おはようございます、落合陽一のプロフェッショナルを観ましたよっていうことで録画したものを早起きしてみて、いま感想を記載していきます。

落合陽一さんも一人の人間だということ、批判的な意見とかも結構多そうなひとですけど自分は悪い人には思えないですよね。ちょっと雑さはあるモノのひとりひとりにちゃんと向き合っている所が良いなって感じました。

日々多忙に生きているけど、その活力はどこから来ているのかが「落合陽一のプロフェッショナル」をみると感じ取れると思います。

朝早起きしてみてよかったなって思います。

明日へ続く。

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デジタルツインが胸熱かも。NVIDIA強し。

2023.01.21

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おはようございます、毎日、タスクを消化していく日々です。

さて、今日はデジタルツインが胸熱っていうお話です。デジタルツインとはリアルの世界と同じ環境をデジタルの中で作ってシュミレーションして見るというお話です。

シュミレーションした良い結果は、リアル世界に反映していくという事でとても効率よい方法です。いま、この手法でロボットの学習させたり、自動運転のテストを何度も繰り返してAIに学習させたりしています。ある程度学習を積んだAIでリアル世界で実地テストするという感じです。

因みにこの世界も実は仮想世界かも知れないというのは、否定出来ないのかって思っています。まぁその話はまた今度しますが、デジタルツインは結構胸熱ですよ。

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ブログ記事を書く作業/一コマ(キーボードが弾まない) #blog #vlog

2022.11.29

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おはようございます、続けるということは殆どの人にとって簡単なようで難しいことなのかもしれません😗（自分には簡単なことです）。

今日は毎日書いているブログ執筆の作業風景を取ってみました、作業と言ってもブログではそれ程、収益を上げていないので、ある意味奉仕活動のような気もしますが塵も積もれば山となる、ブログも積もれば資産となります。

因みに無償で提供している各Webサービスの方が収益を生み出していますし、メンテナンスとたまにする機能追加だけで、ブログの収益を軽く超えています…。そのことが何ともやりきれない感があります、どちらも自分が生み出したものですが、前者は日々の作業が発生し後者はほぼ作業が発生しません。

後者は言うなればマイナスがない株を値動きのようなものですね。でも自分としてはブログで花を咲かせたいです。WEBサービスは勝ちパターンみたいなものが見えてきていますが、まだまだコレではご飯が食べれない。もう三桁ぐらいアクセス数が上がれば質素な生活が送れるかも知れませんけどね。今はまだサーバー代などや各ドメインを相殺するレベルです。

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出来ることを黙々とこなす。 #100% #全力

2022.10.25

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おはようございます、今日は振り込み日で御座います😋皆さん有り難う御座います。

さて、出来ることを黙々とこなす事を忘れずに、そして前向きに日々頑張っていきますので応援宜しくお願い致します。此処まで書いたら何のことか察しが良い人は気づいたかもしれませんが、本日広告収入が銀行に振り込まれる日です。

毎日のブログとWEBサービスとかで収益が出ました。これからは銀行振込を毎月に振り込まれるようにしたいなって思っています。これが当面の目標ですね、この目標達成が出来たら毎月の振り込み金額を増やしていきたいと思っています。

巷ではSEOやSNSを頑張れば集客が付くと言われていますが、そんな事にはあまり力を入れる事なく有益な事を書けば自ずと結果が帰ってくると信じて記事を書いています。※まだ、結果はあまり出ていないのですが、それでも続けています。

続ける理由は記事を書くのが好きだからという理由とやはり書いた記事が毎日のように読まれて、何かしら役に立つ事が出来ているかもしれないという事は良いことであり社会との接点でもあるかなと思っています。

トイウコデ、これからzip358.comもよろしくお願い致します🙇。

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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

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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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プログラム言語レッスン動画じゃない緩いやつ始めます。いやハジメマシタ！！

2021.10.25

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プログラム言語レッスン動画じゃない緩いやつ始めます。YOUTUBEでむかし、ズブズブなPHP言語レッスン動画をUPしていました、今回は音声説明も何もないダダ、コードを書いている緩い動画を日々UPしていきます。動画に音楽を添えたスタイルにしようと思いますが、その他の解説や何やら動画に組み込みません。解説は概要に書くか、難しくなってきたらブログ記事にしようと思います。書いたコードサンプルはGithubにでもUPしていきます。

ネタが尽きたら動画UPの頻度が落ちると思います。タイトルは『T2がコードを10年書いている』です、今のYOUTUBEチャンネルを使ってUPしていきます。

トイウコトデ早速UPしました。

初回はIF文で動作するプログラムになります。ソースコードは下記に置いていますのでご自由に使用くださいませ。

https://github.com/zip358/T2_pg

追記：音声での解説を検討中。

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java言語を勉強していて結構つまずく。ゴリゴリとコードを書きたいな。

2021.08.19

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家のクーラーの付いている環境にいると日中が寒いぐらいですね。洗濯物を干すのに自分の部屋が活躍しているのでクーラーが切れないのです。早くお天気の日にならないものか?？

さて、java言語を今、勉強していると書きましたが本当にメチャクチャな勉強方法なので、基本的な順番をすっ飛ばしているような気がします。コマンドラインでoとxを入力出来るものを作りました。それ以外を入力すると再度、入力してもらうという単純なアルゴリズムですが、PHP言語のような文字判定をしていたので三項演算子で正しいデータを入力しているのに否定を返すように処理が動いてしまってつまずきました。

こんな感じで毎日、java言語に触れていたら「習うより慣れよ」という感じで日々、覚えていけるのではないかなと思います、今回躓きは初心者の初の字ぐらいの部分だと思いますが、こうやって覚えていくしかないなと思います。

あるアプリ会社を一年ぐらい前に受けたのですが二次面接で不採用になりました。その会社の紹介サイトを先日、拝見したら未経験の人を採用している紹介文を見て絶句しました。なんだろうか、この行き場のないやるせない気持ちは・・・と、そんなわけでjava言語のコードを記載します。

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.Consumer;
public class Ox {
    public static void main(String[] args) {
        String [][] ox_list = new String[3][3];
        int x_max = 3,y_max = 3;
        BiFunction<Integer,Integer,Boolean> md = (x,y)->{
            Scanner kigo = new Scanner(System.in);
            System.out.printf("縦%d 横%d 番目の記号を入力してください{o,x}\n",y,x);
            ox_list[y][x] = kigo.next();
            return ((ox_list[y][x].equals("x") || ox_list[y][x].equals("o"))?true:false);
        };
        Consumer<String> Oxview = (s)->{
            System.out.println(s);
            String str = "";
            for (int i = 0; i < y_max; i++) {
                for (int ii = 0; ii < x_max; ii++) {
                    str+=  "|" + ox_list[i][ii] ;
                }
                str+= "|\n";
            }
            System.out.println(str);
        };
        for (int i = 0; i < y_max; i++) {
            for (int ii = 0; ii < x_max; ii++) {
                if(!md.apply(ii,i)){
                    System.out.println("入力が不正です");
                    ii = (ii-1)>=0?(ii-1):-1;
                }
                Oxview.accept("入力中");
            }
        }
        Oxview.accept("最終結果");
    }
}

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人はなぜ「死んだ馬」に乗り続けるのか曰く、死んだ馬（ブログ）に乗り続けている日々。

2021.08.14

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この雨は一週間ぐらい続くそうなので、高知県は土日も雨のままみたいです。

さて、人はなぜ「死んだ馬」に乗り続けるのか曰く、死んだ馬（ブログ）に乗り続けている日々を過ごしている自分ですが、ここで何かアクションを起こさないといけないなと思っています。

いっその事、ブログを辞めてnoteを本格的に始めようかなとか思ったりしています。この状態が死んだ馬に乗り続けている状態と同じなんだなぁとたまに感じます。このまま無収入？と無職が続くのならば何とかしないといけないなとは切実に感じているのですが、じゃ何をどうすればメンタルに重さを感じずにずっと生きていけるのだろうかと思うとクエッションマークがつきます?。

そういう事で日々のルーチンワークを見直してみることにします。まず起床してから最新のニュース記事に目を通します、次にハローワークの求人に目を通します。その後、朝食を取ります。朝食後、再度記事に目を通し投資信託などにも目を通します。その後、８時頃までYOUTUBEなどを見たりして過ごしクラウドワークスの案件に目を通します、何か良い仕事があれば応募しますがこの頃は全然というほど出来そうな案件がないので応募していないです。

クラウドワークスに目を通した後、ハローワークに出かけたりスーパーに買い出しに行ったりしています。そんな事をしていると昼になるのでお昼御飯を食べます。昼からはネットサーフィンをしたり仕事を探したりして夕方まで過ごします。コードを書くときもあるのですがそれが毎日という訳ではないです。夕方になると散歩に出かけ夕食を取り夕食後はお休みモードになります。

だらっと平日の過ごし方を書きました。他人から見れば優雅な生活を送っているように見えると思いますが、これでもメンタル的に疲れる時があります。

そういう状況下で生活をしています。はたから見ると、結構らくらくな生活をしているように思えるでしょうけど、自分は今の生活を改善したいと思っています。死んだ馬に乗り続けていることは分かっているので、平日の過ごし方を改善して出来る範囲で収入を確保していきたいと思います。もしストレスの重みにならない範囲で活動でき、定期的に収入が得られることになれば、それが低収入だとしてもそちらを選ぶと思います。

お金よりも自分が辛くないと思える生き方の方が良いと思うからです。激辛ラーメンが嫌いな人が毎日それを食べ続けないといけない環境にいればその人は逃げようと考えると思います。これを仕事に置き換えると何故か人は嫌いな仕事を続けています。それは体を壊すきっかけになったりするので逃げたほうが良いと思います。それよりか自分の苦にならない仕事をする方が断然良い死んだ馬には乗らないほうが賢明です。

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算数問題が100問ランダムで生成されます。そんなツールを作りました。

2021.08.08

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暑い日が続いています、このまま茹でダコにでもなってしまいそうな部屋の温度ですが・・・エアコンは殆どOFFで日中を過ごして夕方から夜中まで稼働させております。そんな日を過ごしていて、たまに外へ出かけると夏休みなのか、学生さんたちが自転車でうろうろしているのを見かけるようになってきました。

そんな中で算数問題が100問ランダムで生成されるそんなツールを作りました。100問を暗算で計算すると中々、100点が取れないという事がわかってしまい、自分でもビックリしてしまいました。簡単なはずなのに何故か、足し算を間違えて引いてしまったりと単純なミスがあり、満点が取れないという事実をしってしまい、少し落ち込んでいます。

あのドラゴン桜の中にある数学教師がやるスパルタのあれは本当にそうなんだなって実感しました。これを毎日解き続けることにより、算数（数学の基礎）に打ち勝つことが出来そうですね。因みに計算などしない日々を過ごしているとロクに計算できない頭になりますよ。自分は計算しない字も書かないので読み書きが出来ない、結構、ヤバい状況になっているようです、皆さんもこんな自分のようにならないように、たまには頭の体操をすることをオススメします。

最後に100問：算数のリンクを貼っときます。

https://zip358.com/tool/arithmetic/

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もう3日目ですね。

2021.01.03

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もう正月も3日目になってしまいました。休みってなんて早いだろうか。ただの寝正月になってしまった人は結構いるはずです。何せ、コロナですから…。
東京では外出自粛になっている事もあり巣篭もりお正月を迎えたり、お一人様のお正月だった人もいるでしょう。来年はコロナも終息しそうですから何だか弾けたお正月になりそうな気がします。正直なところ、自分はコロナ禍になっても特に日常が変わったという感じではありませんと書きたいところだけど、コロナで変わったということが自分にもあります、まず友人知人に合わなかったことと、映画館に殆ど足を運ぶことが無かったということでした。書いてみると全然変わらなかったわけでもないですね。

ただ学生時代から、ぼっち生活を送っていたのであまり変わらない感じです、ひとりが苦にならない事のほうが多いので自分はコロナ禍になってもあまりストレスを溜め込むこともなく日々、淡々と過ごすことができました。

友人知人と騒いだり遊んだりするのが好きな人はコロナ禍は大きな変化になったと思いますよ。ほんと180度ぐらい変わった日常を2020年過ごした人も中にはいるでしょう。そんな人達にとっては大変な2020年だったと思います。

今年はおそらく後半から、そういうこともなくなると思っています、ニューノーマルからノーマルな日常へ変化していくのだと思っています。是非、そうなってほしいなという気持ちが強いです。どうなるのかは世界中の頑張りにもかかっているし、ウィルスがワクチンに打ち勝たないこともあるでしょうけど・・・。

そんな事を書いているうちに残り少ないお休みが消えていきます。

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未来は必ずロボットと宇宙産業だと思う。

2020.12.30

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未来は必ずロボットと宇宙産業だと思う、その基盤になっているものは人工知能だと感じます。ロボットは人のような動作が出来るようになるだろうし、spaceXで火星や月に旅行へいくことが必ず出来るようになるだろう。それを目指して諦めないで日々、研究している人々がいるのだから、、、。

いまの子供が大人になる頃にはいったいどんな未来になっているのだろうか、昔のアニメに描かれた未来にはならないかもしれないけど、仮想と現実が合わさった世界になることだけは、いまの段階で間違いない未来の方向だと自分は思っている。MRの世界は確実に拡張されていくと思います。ひとはメガネやコンタクトレンズで現実と仮想世界をあわせて見るようになると思います。

拡張現実に関してはコロナの影響もあり、大々的な発表はないけれどコロナ終息すればフェイスブックやAppleが発表するという噂がIT界隈では広がっていて、それが結構、革新的なことになる可能性が高い。そのことに自分はワクワクしています。

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この頃の近況PV

2020.09.15

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この頃、雑記の路線を絵描きにかえると高々と宣言していましたが、絵描きの本数を変えます。平日は絵描きの挿絵をやめてもとに戻します。理由は絵にしてもあまり反響がなかった。基本的にツイッターでコメントしてくれる人もいないので反響の指数はPVでしかわからないのですが、そのPVがあまり伸びなかったのと何だかプロでもないので、正直な所、絵を描いていると年相応でもない気がすると感じてきたのが原因。ちょっと恥ずかしいなと思ったので土日だけ絵の挿絵にします。

それ意外は日々ネタは極力書かないようにします。そういう事なので日々ネタは土日以外見えないかもしれませんがご了承くださいませ。

仕事を始めてもブログは続けていきますのでよろしくお願いします。

トイウコトデ、現場からでした?

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まともな考えが消えかけている。

2020.08.09

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暑い日々が続きますね、高知県では今日は雨か曇りらしいです。久しぶりに雨なので一コマ漫画（絵）をお休みしてYOUTUBEチャンネルの紹介です。（※追記：めちゃめちゃ晴天ですね）

YOUTUBEで茂木健一郎さんが語っているのが動画がこの頃伸びてきているのが救いだなと思う。まだまともな考えが少なからずいるのは救いかと思うけど・・・。

やっぱ社会ではそういうのが、受けているだろうなと思う今日このごろですね。茂木健一郎さんはパロディーからランニング、Vlogまでいろいろな事を公開しています。自分はいろいろな知識を解説していることや対談している動画が好きで見ています。

茂木健一郎さんのYOUTUBEチャンネル登録はこちらから
https://www.youtube.com/channel/UCIvVJaNmUFJ8MKpyBfgslCg

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仕事。という本を買った。

2020.07.29

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中古価格1円で著者：川村元気さんの『仕事。』という本を買った。送料込みで378円です、因みにじぶんのクラウドでの仕事を含めない日々の収入よりは若干ですが安い価格です。ただし送料込みなると赤字になります。そんな自分が中古の本を読みひさびさに電子書籍ではない本を手にとった。

仕事には2種類ある、お金をもらうための仕事、もう一つは人生を楽しくするための仕事。お金のためだけにあるのではないという事を川村元気さんはまえがきで書かれていて、これを川村元気さんが書いた頃、自分は何をしていたのかなぁと思ってしまった。じぶんは前者も後者の仕事、両方とも経験したと思います。ただ、本当に後者のことに全力投球したかと言えばそうでもない気がします。

そんな自分が川村元気さんの『仕事。』という本を知ったのは実は数年前なんです、それを買おう買おうと思いつつも、今まで来てしまって・・・。やっと手に持って読んでます、この本は2013年に著名人と川村元気さんが対談したことを一冊の本にしたものです、読んでいて思ったことは出合いは大切だということ、そして勢力的に活動しているひとは、相手を汲み取ることが出来ている人が多いなと思いますし、相手の話を汲み取りアドバイスすることが長けている、じぶんの経験からこんな事があったよと言う事ができる人が多いなと感じます。

そして何より。暖かいひとが多いなと読んでいて思いました。

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ブログ変わる変えます。

2020.07.19

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ブログ変わる変えます。一コマ漫画形式に大きく転換します。プログラムやYOUTUBE関連も引き続き書いていきますが、雑記カテゴリーは一コマ漫画の挿し絵とテキストで更新していきます。

ちゃんと絵を描かなくなって10年ぐらい経過していますが、また初心に戻って絵を描いていきます。いまの路線で続けていくのが一番楽なのですが、4?5年続けてあまり軌道に乗らなかったので一コマ漫画で日々、描いていきます。

今までのリピーター様で前が良かったと思うことがあるかもしれませんが、雑記カテゴリーが一番、人気がなく低迷しているのである意味テコ入れです。

そして昨日までは、収益が日々なにか入っていたのですが昨日は久しぶりに無収入になってしまったのでここで思い切ったわけです。数ヶ月で安定した収入が得れる状態に戻して行きたいと思います。

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不要不急の平日。

2020.07.13

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不要不急の平日。皆さんはお仕事をしている中、自分はフリーランスという無職なので就活活動と求職チェック後、近所のスーパーに行きおやつテロの為、無収入なのにおやつをこの頃、買いに行っています。早く小金持ちになりたいです。さて、もう無職になってから8ヶ月ぐらい経過しました?。やばいなと思いつつも何とか生きているのは実家暮らしと自分のまぁ貯蓄があったのであまり苦労することもなく日々過ごしています。

本当は仕事をしたいのですが、中々、仕事が見つからない。うーん何か無いかな。そもそも論でいくと仕事に向いていない気もしてきました。

ひとりでお金が定期的に稼げたら、たぶん就活活動していない気がします。それが出来ないので就活活動しているに過ぎない。これが本音ですね。自分の能力と技術を活かせれば活かしたいよね。それは皆そう思うだろうけど、自分はこの自分のまぁまぁな能力と技術で生きていく方法を知っていない気がする。実は安売りしているのかなと思います。

クラウドワークスやランナーズはお仕事のお値段が安いと思っている。なので基本的に良い案件しか募集しないことに決めました。それより自分でダウンロード販売（デジタル販売）した方が良いじゃないかなと思ったので、いまデジタルツールなどをゴトゴトと午前中から夕方まで開発しています。

それが今のじぶんの不要不急生活スタイルになっています。因みにじぶんは自分が決めた生活スタイルを改善しながら、どうしたら小金持ちになれるか。不眠不休で考えてはトライしています。

何かヒントがあればアドバイスをお願いいたします。

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死守せよ、だが軽やかに手放せ

2020.07.11

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過去の記事を全消しに近いぐらい消して記事を再構築しました?。

自分も含めピーター・ブルックの言葉『死守せよ、だが軽やかに手放せ』を送ります。皆さん、必死だから見えなくなるですよ。自分を傍観しましょうよという話です。

必死にしがみついていると見なくなったりします。例えば職場でここしかないと思って働いていると、その環境が劣悪な環境だったとしても、ここしかないと思い必死に働いてしまいます。そういう事はよく有ることだと。

なので、一度、俯瞰的に見る目を持つことが大事になると思います、そして自分をステップアップ出来る環境に移りたいと思ったら、いきなり辞めるのではなく転職先が決まってから辞めることをお勧めします。それまではスキルアップの時間を日々の時間に取り入れることをお勧めします。

また転職先が決まってから、次の日から転職先で働くのではなくお休みや有給休暇を消化して次の職へ移ることをお勧めします、何故なら社会人になると中々、自由な時間が取れなくなるものです、なので自分にご褒美を与えてください、そうすることにより次の職場で頑張るぞという気持ちがより一層芽生えます。

あと、万が一のために貯蓄は絶対です。無職でも２、３年生活できる資金は持っておくと心に余裕もできます、なので、そういう事を考えた上で「死守せよ、だが軽やかに手放せ/Hold on tightly, let go lightly」という事を実行しましょう。

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広告収入で暮らせれば夢！？

2020.06.25

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広告収入で暮らす事ができれば。これに真剣に挑んでいるひとはどれぐらいいるのかな？どうすればリピーターは増えるのかなどあれこれ考えても仕方がない。自分の出来ることを毎日一つはすることを心がけている。あのプロゲーマーのウメハラさんの『一日ひとつだけ強くなる』を読んでから、何か1日ひとつの小さな目標を立てて日々、達成している。昨日は記事に自動でA社の広告が入るようにワードプレスにオリジナルプラグインを作りました。

ユーザーも増えていっているので収益を得ているただ振り込まれる金額の上限に達してないのでそこからはお金が入っていない。
生活に困らないぐらいのお金が毎月、入るようになればと思っている。みんなユーチューバーを目指しているけど自分はそういうのではなく、自分のできる範囲のサービスやアプリ等で収益を得れればそれで満足かなと思っている。

いまの目標は１日、500人の訪問者が来てくれること。それをクリアすれば1000人と考えている。毎日安定して1000人の訪問者来ると夏目漱石さんが10人から数十人が月に銀行の中からひょっこり顔を出すそうだ・・・。そうなれば自分はそれで暮らすことを選択します。それが数ヶ月続けばの話だけど、きっとそうすると思います。

因みにブログのレベルはノービスクラスに当たるらしい。やっとブロガーとしての土俵入りしたぐらいのレベルらしいです。変な感覚だけど訪問者、1000人に増えると思っています。地道にその道を歩んでいけば何とかなるじゃないかなとか…。

SEO対策は自分はしていないと言えば嘘になるけど、しなくても中身のある記事を書けばアクセスは記事が増えていくごとに上がっていくのではないかなと思います。ちなみに自分は一見さんが結構多いのでまだまだですけどね。

文章力のあるひとはこれぐらいの大量の記事を書けばそれで生活することが可能なんじゃないかなと。いま、インディーズでも生活することが可能になってきていると思っています。

その話は明日の記事でまとめて書きますがそういう感じになってきている。

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