OmniAICreator/Qiita-1.07M huggingface dataset:
アリババクラウドアカデミーからのお知らせ：2024年12月のコースと認定試験の最新アップデート

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> 翻訳にはアリババクラウドの[ModelStudio](https://www.alibabacloud.com/en/product/modelstudio)([Qwen](https://www.alibabacloud.com/en/solutions/generative-ai/qwen))を使用しております。

# Alibaba Cloud Academyの月例記事（12月号）へようこそ

![4](https://yqintl.alicdn.com/da7d2463655cacbac86091a7b36389d3a3231861.png)

Alibaba Cloud Academyの月例記事（12月号）へようこそ。この記事では、Alibaba Cloudのトレーニングコースと認定試験に関する最新情報を提供し、皆様とごチームが最新の情報にアクセスできるようにサポートします。より高品質なコンテンツと学習体験を提供するため、特定のAlibaba Cloudプロフェッショナル認定試験の置き換えスケジュールについていくつかの変更を発表いたします。置き換えに関する公式発表は[こちら](https://www.alibabacloud.com/blog/course-and-certification-updates-from-alibaba-cloud-academy-in-december-2024_601826)からご覧いただけます。

また、クラウドコンピューティング、データ可視化、AIに関する最新の知識とスキルを身につけるために、最近5つの新しい公開クラスを更新しました。

## プロフェッショナル認定試験の置き換えスケジュールの更新
- [ACP Cloud Computing Professional](https://edu.alibabacloud.com/certification/acp_cloudcomputing) は2025年2月13日にCloud Architect (Professional)に置き換えられます。
- [ACE Cloud Computing Expert](https://edu.alibabacloud.com/certification/ace_cloudcomputing) は2025年2月13日にSolution Architect (Expert)に置き換えられます。

Alibaba Cloudプロフェッショナル認定試験の置き換えと廃止に関する詳細情報、およびそれがどのように影響するかについては、[Professional Certification Update](https://edu.alibabacloud.com/certification/update-announcement)をご覧ください。

## 新しい公開クラス
このクリスマスシーズンには、生成AI技術、データ可視化、データ分析に焦点を当てたいくつかの新しい興奮する公開クラスを開催しました。ライブで見逃した場合でも、オンデマンドのeLearningクラスとして利用可能です。

### 生成AI
- [AIと機械学習でのキャリアアップ](https://edu.alibabacloud.com/course/761)
- [AIと生成AI開発における倫理的考慮事項](https://edu.alibabacloud.com/course/758)
- [教育におけるAI](https://edu.alibabacloud.com/course/756)

### データ可視化
- [DataVの設定とダッシュボードの作成方法](https://edu.alibabacloud.com/course/765)

### データ分析
- [Max ComputeとData Worksを使用したデータ統合パイプラインの設定](https://edu.alibabacloud.com/course/759)

Alibaba Cloud Academyへの継続的なサポートと信頼に感謝いたします。私たちは最高の学習体験を提供し、皆様のプロフェッショナルな目標達成をサポートすることにコミットしています。最新の情報をいち早く入手するためには、ぜひフォローしてください！
週間ブログ – 第16回、2024年

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# アリババクラウドコミュニティのおすすめ記事

アリババクラウドコミュニティは、世界をよりデジタルでつながりやすくし、皆様の情報技術に関する課題を軽減することを目指しています。毎週、トレンドのテクノロジー、ステップバイステップのチュートリアル、業界の専門家や重要人物からの知識、そしてアリババクラウドの顧客とのベストプラクティスなど、最もホットで影響力のあるコンテンツをまとめています。以下は、過去数週間にわたりアリババクラウドコミュニティの著者から厳選された6つの推奨記事です：

1. **Building a Catalog from Book Images Using Alibaba Cloud OSS and Model Studio**
   - 著者: Jawad
   - このブログでは、アリババクラウド OSS バケットに保存されている書籍カバー画像を読み取り、書籍タイトル、著者、出版社などの詳細を含む CSV ファイル（カタログ）を生成するカタログシステムの作成方法を案内します。このアプローチは、スケーラブルなストレージのためのアリババクラウド OSS と、Model Studio の Qwen-VL-Plus モデルによる画像からの知的インフォメーション抽出の力を組み合わせています。
   - <a href="https://www.alibabacloud.com/blog/building-a-catalog-from-book-images-using-alibaba-cloud-oss-and-model-studio_601862" target="_blank">ブログへのリンク</a>

2. **ApsaraDB RDS: How to Switch From Classic Network to VPC**
   - 著者: Yuanyi
   - この記事では、ApsaraDB RDS インスタンスのクラシックネットワークから VPC への切り替えプロセスについて紹介しています。また、各方法に適した潜在的なビジネス影響とシナリオも強調し、最終的には方法2をより良い且つ安全な選択肢として推奨しています。
   - <a href="https://www.alibabacloud.com/blog/apsaradb-rds-how-to-switch-from-classic-network-to-vpc_601866" target="_blank">ブログへのリンク</a>

3. **Best Practices for Managing Knative Traffic Based on Service Mesh**
   - 著者: Hang Yin, Yuanyi
   - この記事では、サーバーレスサービスの実装のためにアリババクラウド Knative とアリババクラウド Service Mesh (ASM) を組み合わせる利点と機能について説明しています。また、サービスメッシュの能力を活用し、Knative Service に対して適応性と高可用性のトラフィック管理能力を構築するためのシナリオベースのベストプラクティスも提供しています。
   - <a href="https://www.alibabacloud.com/blog/best-practices-for-managing-knative-traffic-based-on-service-mesh_601869" target="_blank">ブログへのリンク</a>

4. **Big Data User Profiling Solution Based on Lindorm**
   - 著者: Donggu
   - この記事では、ユーザープロファイリングのビジネス側面に深く掘り下げ、ビッグデータストレージソリューションである Lindorm がこの目的に適している理由を徹底的に分析しています。目標は、類似のニーズを持つストレージを選択する際に直接的かつ情報に基づいた選択ができるように読者を導くことです。
   - <a href="https://www.alibabacloud.com/blog/big-data-user-profiling-solution-based-on-lindorm_601864" target="_blank">ブログへのリンク</a>

5. **Why Fluss? Top 4 Challenges of Using Kafka for Real-Time Analytics**
   - 著者: Jark Wu
   - この記事では、Kafka をリアルタイム分析に使用する際の課題を紹介し、現代のリアルタイムユースケースの要求を満たすためにより堅牢なソリューションが必要であることを強調しています。また、Kafka がリアルタイム分析において不足している理由と、Fluss が列形式を採用することで市場のギャップを埋め、リアルタイム分析のニーズに対処する方法についても議論しています。
   - <a href="https://www.alibabacloud.com/blog/why-fluss-top-4-challenges-of-using-kafka-for-real-time-analytics_601879" target="_blank">ブログへのリンク</a>

6. **Non-intrusive Code Injection for Go Applications**
   - 著者: Qingfeng, Guqi, Musi, Ruman
   - この記事では、開発者がこの革新的な技術を理解し、適用することで Golang アプリケーションの監視とサービスガバナンス能力を向上させるための詳細な技術分析と実践的なガイダンスを提供することを目的としています。また、いくつかの実践的な事例を通じて、異なるシナリオでのこの技術の適用方法を示し、より実践的な洞察を提供しています。
   - <a href="https://www.alibabacloud.com/blog/non-intrusive-code-injection-for-go-applications_601890" target="_blank">ブログへのリンク</a>
イノベーションハイライト2024：アリババクラウドのグローバルな顧客成功事例

> 本記事は[こちらのブログ](https://www.alibabacloud.com/blog/innovation-highlights-2024-alibaba-clouds-global-customer-success_601901?spm=a2c65.11461433.0.0.4ee353553LTf3v)を参考にしています。
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太陽の光を追って世界一周

この世界一周ツアーにご参加ください！世界が最初の日光を迎える場所から、広大な地理的範囲を越えて、アリババクラウドのお客様たちの素晴らしい物語をご覧ください。太陽が沈まないこのグローバルコミュニティで、異なるタイムゾーンにいるお客様たちが自分たちのイノベーションの伝説を書き続けています。これらの忘れられない優れた瞬間を振り返りましょう。2025年には、さらに素晴らしい成果を一緒に創り出しましょう！ビデオを見て、国境を越えたイノベーションの力を体験してください 👉

https://video-intl.alicdn.com/2024/blog/InnovationHighlights_2024.mov
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rspecスコープを検出する

RSpecは`RSpec.current_scope`として`current scope`を提供する
># RSpec provides the current scope as RSpec.current_scope

ヘルパーメソッドやライブラリコードがどこのrspecスコープで実行されているかを検出できます。例えばメソッドが特定のcontext内でしか呼び出せないような場合に便利です
>You can detect which rspec scope your helper methods or library code is executing in. This is useful if for example, your method only makes sense to call in a certain context.

>### Detecting the current scope

```rb
# Outside of the test lifecycle, the current scope is `:suite`
exit(1) unless RSpec.current_scope == :suite # Spec.current_scope == :suiteがfalseならばexit(1)が発生

at_exit do
  exit(1) unless RSpec.current_scope == :suite
end

RSpec.configure do |c|
  c.before :suite do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:before_suite_hook)
  end

  c.before :context do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:before_context_hook)
  end

  c.before :example do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:before_example_hook)
  end

  c.around :example do |ex|
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:before_example_hook)
    ex.run
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:after_example_hook)
  end

  c.after :example do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:after_example_hook)
  end

  c.after :context do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:after_context_hook)
  end

  c.after :suite do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:after_suite_hook)
  end
end

RSpec.describe "RSpec.current_scope" do
  before :context do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:before_context_hook)
  end

  before :example do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:before_example_hook)
  end

  around :example do |ex|
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:before_example_hook)
    ex.run
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:after_example_hook)
  end

  after :example do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:after_example_hook)
  end

  after :context do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:after_context_hook)
  end

  it "is :example in an example" do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:example)
  end

  it "works for multiple examples" do
    expect(RSpec.current_scope).to eq(:example)
  end

  describe "in nested describe blocks" do
    it "still works" do
      expect(RSpec.current_scope).to eq(:example)
    end
  end
end
```
```
Run options: include {:full_description=>/RSpec\.current_scope/}
3 examples, 0 failures, 3 passed
```

https://rspec.info/features/3-13/rspec-core/hooks/before-and-after-hooks/
リアルタイムデータ処理を変革する「RisingWave」の仕組みとは？

[RisingWave](https://risingwave.com/)は、リアルタイムイベントストリーミングデータを処理、分析、管理するための、最も*シンプル*で*コスト効率の高い*アプローチを提供する、Postgres互換のSQLベースの[ストリーミングデータベース](https://medium.com/towardsdev/what-is-a-streaming-database-667b4501550e)です。

RisingWaveは毎秒数百万件のイベントを取り込み、ライブデータストリームと履歴テーブルを継続的に結合・分析し、リアルタイムでアドホックなクエリを実行し、必要な場所で新鮮で一貫した結果を提供します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3945294/8ea976c7-0493-1bef-a631-04feaa3165b4.png)


## RisingWaveはどんな場合に最適ですか？

RisingWaveは次のようなシナリオに最適なソリューションです：

- KafkaストリームやデータベースCDCなどのリアルタイムデータソースの管理
- 結合、集計、時間ウィンドウ処理などの複雑なクエリの実行
- 一貫性のある、最新の結果をインタラクティブかつ同時に探索
- 下流システムへの結果のシームレスな配信
- ストリーミングデータとバッチデータの統合処理

## RisingWaveはどのようなユースケースで優れたパフォーマンスを発揮しますか？

RisingWaveは以下のユースケースで特に効果的です：

- **ストリーミング分析**：ライブダッシュボードでのサブ秒単位のデータ新鮮度を実現。株式取引やスポーツベッティング、IoT監視などの重要なシナリオに最適です。
- **イベント駆動型アプリケーション**：詐欺や異常検出など、重要なアプリケーションのための高度な監視とアラートシステムを開発。
- **リアルタイムデータの強化**：多様なデータソースからデータを継続的に取り込み、リアルタイムでデータを強化し、その結果を下流システムに効率的に提供。
- **特徴量エンジニアリング**：バッチデータとストリーミングデータを機械学習モデルの特徴量に変換し、統一されたコードベースを使用してシームレスな統合と一貫性を確保。

## RisingWaveと他のシステムの比較

RisingWaveは単なる「代替」製品ではなく、ストリームプロセッサー、分析データベース、オペレーショナルデータベースと比較されることがよくあります。

### ストリームプロセッサー

ksqlDB、Spark Structured Streaming、[Flink SQL](https://risingwave.com/risingwave-vs-apache-flink/)などのストリームプロセッサーは、RisingWaveと比較されることがよくあります。これらのシステムにはそれぞれの強みがありますが、RisingWaveは非常にシンプルなPostgreSQLスタイルのユーザー体験を提供し、手動での状態管理の必要性を排除しています。特に優れた点は：

- 結合、集計、時間ウィンドウなどの複雑なクエリを高パフォーマンスで処理
- 動的スケーリングの透明性があり、数秒でスケールイン・スケールアウト可能
- 即時の障害回復機能で、RisingWaveは数秒で回復します

さらに、RisingWaveは全体のアーキテクチャを大幅に簡素化します。詳細は、[RisingWaveはどのようにイベント駆動型アーキテクチャを簡素化するか？](https://docs.risingwave.com/docs/current/intro/#how-does-risingwave-simplify-your-event-driven-architecture)をご覧ください。しかし、これらのストリームプロセッサーと比較すると、RisingWaveは低レベルのJavaおよびScala APIを提供していませんが、さまざまな言語のUDFやSDKを提供することで補っています。

### 分析データベース

ClickHouse（マテリアライズドビュー）、Snowflake（ダイナミックテーブル）、BigQuery（継続的クエリ）、Databricks（Delta Live Tables）などのモダンな分析データベースは、継続的な処理機能を提供します。RisingWaveは、次の点でこれらのソリューションを上回ります：

- 時間ウィンドウ、ウォーターマークなどを含む、ストリーム処理の豊富な機能セットを提供
- 複雑なストリーミングジョインを処理するために特に最適化
- どのシステムからでもデータを取り込み、配信でき、特定のエコシステムにロックされることはない

さらに、RisingWaveの透明な動的スケーリングと即時の障害回復メカニズムは、他の分析データベースに勝ります。

ただし、RisingWaveはカラム型ストレージを使用していません。もしあなたのワークロードが、事前定義されたクエリではなく、アドホックな長期間のスキャンを主に含むものであれば、分析データベースの方が適しているかもしれません。

### オペレーショナルデータベース

RisingWaveはPostgreSQLワイヤ互換で、PostgreSQLエコシステム内のほとんどのツールとシームレスに統合できます。RisingWaveは、ストリーミングデータの格納と処理に特化して設計されており、トランザクションデータではなく、メトリクスやイベントの管理に特に適しています。

注意点として、RisingWaveは内部でPostgreSQLエンジンを使用していないため、特定のPostgreSQLツールはサポートされていません。また、RisingWaveは読み書きトランザクションをサポートしていません。

## RisingWaveはどのようにイベント駆動型アーキテクチャを簡素化するか？

RisingWaveは、イベント駆動型アーキテクチャの簡素化を目指しています。RisingWaveを統一システムとして考えると、イベントストリーミング、ストリーム処理、ストレージ、サービング機能を組み合わせたものです。開発者は、カスケードされたマテリアライズドビューを通じて複雑なストリーム処理ロジックを表現できます。さらに、データをシステム内で直接永続化することができ、結果を外部データベースに配信して格納・クエリサービングする必要がなくなります。

![image.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3945294/4a3a8b86-cf02-9149-6655-95756610228e.jpeg)
パスワード入力欄を表示させる目のマーク（表示・非表示）は、どちらが一般的なのか

## 概要
入力された文字がデフォルトで非表示になるタイプのパスワード入力欄にて、ユーザーが入力済みの文字列を確認できるように表示・非表示を切り替えられるボタンを実装する。
切り替えボタンは「目」のマークを利用する。

## 疑問
入力された文字が非表示状態の場合、サービスによって、目のマークが開いているものと、閉じているものがある。
どちらが一般的なのか。

## 参考例
非表示状態の場合
①開いているサービス：Google パスワードマネージャー など
②閉じているサービス：Green(エンジニア転職サイト) など

## 考察
個人的には、非表示状態では目は閉じている方がイメージにあうが、逆を採用しているサービスもあるため、それぞれの目的を考えてみる。
まず、非表示状態で目が閉じているマークの場合、今の状態をマークで表すことが目的になる。
逆に非表示状態で目が開いているマークの場合、マークをクリックすることで起こる"次のアクション"を表すことが目的になる。

①の場合は個人的には違和感はあるが、よく考えてみると多くの場合、ボタンは押すとどうなるかのアクションが表現されていることが多いとも思った。
ex)「登録」「更新」「削除」「次へ」

## 結論
理屈で言うと①かな？と思ったが、ユーザーの直感的には②なのかな？とも。
どちらを採用するかはサービスによるとおもうが、今回はユーザーが直感的に理解できる方を選択してみようと思う。
caddy config

```
(logging) {
    log {                                                                    
        output file /var/log/caddy.log
        # format json
    }
}

newearn.booming3.com {
	reverse_proxy 0.0.0.0:4000
}
```

```
reverse_proxy https://example.com {
	header_up Host {upstream_hostport}
}
```
Go言語のreflect.Elem()を徹底解説 – ポインタが指す要素の型を取得する方法


**Go言語**のリフレクション機能は、型の情報を動的に操作できる強力なツールです。その中でも**reflect.Elem()**は、ポインタが指す要素の型を取得するために頻繁に使用されます。本記事では、reflect.Elem()の使い方や実際のコード例を交えながら、Go言語のリフレクションを理解するためのガイドを提供します。

---

## 1. reflect.Elem()とは？

**reflect.Elem()**は、Go言語のリフレクション機能の一部であり、ポインタ型の変数が指す**要素の型**を取得するために使用されます。

通常、ポインタ型の変数を扱う際は、ポインタが指す値にアクセスする必要があります。reflect.Elem()を使うことで、ポインタが指す値の型を動的に取得し、操作することが可能になります。

**使いどころ:**
- 型情報が不明なデータに対して動的な操作を行いたい場合
- 汎用的な関数やツールを構築する際

---

## 2. 基本的な使い方

reflect.Elem()の基本的な使い方を見てみましょう。

### 2.1 サンプルコード
```go
package main

import (
    "fmt"
    "reflect"
)

func main() {
    var x = 42
    var px = &x

    // reflect.Valueに変換
    value := reflect.ValueOf(px)

    // reflect.Elem()を使用してポインタが指す要素の値を取得
    element := value.Elem()

    fmt.Println("要素の型:", element.Type())
    fmt.Println("要素の値:", element.Int())
}
```

### 2.2 実行結果
```
要素の型: int
要素の値: 42
```

### 解説
- **reflect.ValueOf(px)**: ポインタ型の変数pxをreflect.Value型に変換します。
- **value.Elem()**: ポインタが指す要素の型と値を取得します。

---

## 3. reflect.Elem()の活用ケース

### ケース1: 構造体のポインタを操作
reflect.Elem()は、構造体のポインタを操作する際にも便利です。

#### サンプルコード
```go
package main

import (
    "fmt"
    "reflect"
)

type Person struct {
    Name string
    Age  int
}

func main() {
    person := &Person{"John", 30}
    value := reflect.ValueOf(person).Elem()

    for i := 0; i < value.NumField(); i++ {
        fmt.Printf("%s: %v\n", value.Type().Field(i).Name, value.Field(i))
    }
}
```

#### 実行結果
```
Name: John
Age: 30
```

### ケース2: スライスの要素を動的に取得
reflect.Elem()を使えば、スライスの要素にアクセスして動的に操作することも可能です。

#### サンプルコード
```go
package main

import (
    "fmt"
    "reflect"
)

func main() {
    slice := []int{1, 2, 3}
    value := reflect.ValueOf(slice)

    for i := 0; i < value.Len(); i++ {
        fmt.Println(value.Index(i).Interface())
    }
}
```

---

## 4. reflect.Elem()を使用する際の注意点

### 4.1 非ポインタ型に対して使用するとパニックが発生
reflect.Elem()は、ポインタ型の変数に対してのみ使用できます。非ポインタ型の変数に対して使用すると、パニックが発生します。

#### サンプルコード
```go
package main

import (
    "reflect"
)

func main() {
    value := reflect.ValueOf(42)
    value.Elem() // パニックが発生
}
```

### 4.2 必ずポインタ型かどうかを確認
reflect.Elem()を使用する前に、必ずポインタ型かどうかを確認することが推奨されます。

#### サンプルコード
```go
package main

import (
    "fmt"
    "reflect"
)

func main() {
    value := reflect.ValueOf(42)

    if value.Kind() == reflect.Ptr {
        element := value.Elem()
        fmt.Println(element)
    } else {
        fmt.Println("ポインタ型ではありません")
    }
}
```

---

## 5. まとめ
Go言語の**reflect.Elem()**は、ポインタが指す要素の型を動的に取得し、操作するための重要な関数です。動的な型操作を行う際には不可欠な機能であり、汎用的なツールやライブラリを開発する際に役立ちます。

本記事で紹介したreflect.Elem()の使い方を参考に、Go言語でのリフレクション操作をより深く理解し、効率的なプログラム開発に役立ててください。

---
参考：
https://it-kiso.com/programming-language/golang/go-reflect/go%e8%a8%80%e8%aa%9ereflect-elem-%e3%83%aa%e3%83%95%e3%83%ac%e3%82%af%e3%82%b7%e3%83%a7%e3%83%b3%e3%82%92%e9%80%9a%e3%81%98%e3%81%a6%e3%83%9d%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%82%bf%e3%81%8c%e6%8c%87%e3%81%99/
技術力が高いだけでは将来行き詰まる

**＜本記事のターゲット層＞**
- どこでも通じるスキルを身に着けたい人
- いくつになっても技術者として求められたい人
- SES面談の通過率を挙げたい人

## 1. 技術力が高いだけではだめなの？
最近ふとおもったことがあります。技術だけ高くても限界がくるなと。
 
もちろん私は作業が好きなので、技術を高めることは楽しさに繋がるので問題はありません。
しかし、会社貢献（生産性）に視野に置いたときに以下のことが言えます。
(1)作業はいくらレベルを上げても、作業速度を高めても一人の能力でしかない。生産性もその人だけが上がる。
(2)管理職は全体の最適を考えるので全体の生産性を上げることができる。より上流にいけばいくほど対象となる人数が上がるから給与が高い。
(3)技術が高いこと、作業量を多くこなすことをアピールしても、周囲や管理職の力になれていないと査定をする人の評価は思うよりも低い。
その理由には以下のことが挙げられます
- 全体の生産性を上げることに協力していないことになる。
- またチームとして動けていない、思考が私利私欲に傾いている。
- 相手の気持ち・立場を考えられていない（そのためチームワークを乱す）。
 
まあ、これが管理職にゴマをすらないと、気に入られないと評価されないと誤解されがちかもしれません。
 
(4)チームとして動く場合、以下の点に考慮すると結果的にルーティングである
- 相手の言葉に筋が通っていれば「確かに」「そういう意見もありますね」と言う
- その上で分からない点、懸念点を質問する
- だが、その前に飲み込めない話であれば「自分にとって筋が通っていない」ので、筋が通っていない点について疑問点として質問する。
- 管理職から言われたことを、やる前から「出来ない」は言わない。
→心の中で思っても脳死で「やってみます」ということが大事。やってから「出来ない原因」を見つけて、そのことについて報連相するべき。なぜなら、やってみると意外とできることだってある。あと、やってから初めて気づくことや、やってから理解できることもある。
 
 
これらは情シス時代に理解したことではありますが、SESでも同じことが言えると改めて思いました。
結局、生産性が大事なんですが、SESをやっていた時代は余裕がなくて
技術が高いこと、能力が高いことをアピールすることで必死でした。給与上げたかったですしｗ
 
結局、若いときはこのXみたいなことを考えてましたってことっす。
https://x.com/TETRA_IT/status/1850411540270420293

## 2. SESにおけるポータブルスキルとは？
会社貢献（生産性）で評価するのはビジネスの基本であって（異論はあるでしょうけど）、その手法として以下の考え方があります。
(1)契約機会を増やす（会社を知ってもらう、営業をあちこちにかける、メリットを増やすなど）
(2)契約金額を増やす
(3)費用対効果を上げる（こなせる仕事量を増やす、コストを下げるなど）
業務効率化もこれに入ります。
- ICT導入でコストパフォーマンスが良い労働力を増やす＝設備投資
- 人件費の費用対効果を上げる＝仕事を早くこなす、スキルアップなど
(4)新しいビジネスを創る
 
ただ、これらも周囲の邪魔、管理職のスキル不足により、ゆがめられている場合もあれば、単純に会社方針で違う評価基準がある場合もあります。
あとは、脱初心者の段階でいえば、スキルアップも十分評価対象になると言えます（数に数えられなかったのが、戦力として数えられるようになったという意味で）。
 
まあ、結論、基本的には評価にはお金が絡んでいるってことですね。なので、上流にいくほど、お金で説明するスキルが必要になります。

これをいう理由が、いまの現場でも同じ考え方なんだなって感じたので、やはりビジネスの基本なんだなと感じたからです。
 
なのでこうした考え方を持つのもポータブルスキルの一つだし、アダプタビリティに繋がるのかなと思いました。
 
さて、来月もいっちょリファル気！！
Dataverse (Power Platform) の仮想テーブルまとめ

# Dataverse (Power Platform) 仮想テーブルまとめ

## 仮想テーブルとは何か？
- **Dataverse** で外部データソースのデータを「仮想的に」扱うテーブル。  
- **実データ** は Dataverse 内に保存されず、**リアルタイム** で外部ソースから取得。  
- 仮想テーブルを介して**Power Apps や Power Automate、Power BI** などから Dataverse のテーブルと同じように利用可能。

## 仮想テーブルの制約や注意点
1. **1テーブルにつき1データソース（1対1）**  
   - 1つの仮想テーブルで複数の外部データソースを扱うことは **不可能** 。
2. **読み取り専用になる場合がある**  
   - 書き込み（Create/Update/Delete）が必要な場合、外部データソースやプロバイダーの設定次第。
3. **外部データソースのパフォーマンスに依存**  
   - ネットワーク遅延や外部システムの応答速度がアプリの表示・操作に影響を与える。
4. **スキーマのマッピングが必須**  
   - Dataverse の列と外部データソースの列を対応付ける必要がある。
5. **ライセンスの考慮**  
   - Dataverse の利用や仮想テーブルの活用には適切なライセンスが必要。

## 仮想テーブルの用途や使用することによるメリット
- **リアルタイムで外部システムのデータを参照**  
  - データを重複保存しないため、最新状態を常に取得可能。
- **Dataverse を中心としたシステム連携**  
  - Azure SQL、SharePoint、OData など、さまざまな外部ソースを統合可能。
- **ストレージコスト削減**  
  - Dataverse 内に実データを保存しないため、追加のストレージコストを回避可能。
- **管理性向上**  
  - Dataverse のセキュリティモデルやビジネスプロセスを活用しつつ、外部データへアクセス可能。

## Power Appsのモデル駆動アプリおよびキャンバスアプリで複数の仮想テーブルを使うことは可能か
- **可能** 。  
  - モデル駆動アプリ・キャンバスアプリともに複数の仮想テーブルを同時に利用可能。  
  - ただし、それぞれの外部データソースごとに **別の仮想テーブル** を作成する必要がある。  
  - アプリの設計が複雑になる可能性があるので注意が必要。

## 1環境＝1Dataverse
- **1つの環境には 1つの Dataverse** が紐付く。  
- 1Dataverse の中には **複数のテーブル** を作成できるが、**「複数のDataverse」** と **「複数のテーブル」** は意味が違う。

### 「複数のDataverse」とは
- **複数の環境をまたぐ** ことを指し、それぞれの環境に別々の Dataverse が存在する。  
- 2つ以上の環境にまたがってデータを扱う必要がある場合は、**仮想テーブルを使う**・**データを同期** するなど、別の方法が必要。

## Power Appsのモデル駆動アプリおよびキャンバスアプリで複数のDataverse（実データを持った）を使うことは可能か
- **基本的には 1つの環境（Dataverse）が前提** 。  
  - モデル駆動アプリは1つの Dataverse 環境を基盤として構築される。
- **キャンバスアプリの場合は複数環境をコネクタとして追加できる**  
  - 複数の Dataverse（＝複数環境）を **別々のコネクタ** として接続可能。  
  - ただし、セキュリティやライセンス、アクセス管理が複雑になるかも。
- **データの統合が必要な場合**  
  - Power Automate や Azure Data Factory などで、Dataverse 間のデータを定期的に移行・同期。  
  - 1つの環境内に取り込んでから活用するなどの工夫が必要になるかも。
circuitjsの作法

# 概要
circuitjsを調査してみた。

# 参考にしたページ

https://qiita.com/ntkiot/items/2ba3c130caaba466421f

# 写真

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/18104/f3b8d96e-c243-1338-17cc-acdb6c826c03.png)

# 手順

https://www.falstad.com/circuit/circuitjs.html

を開く。

- ファイルをクリック
- テキストデータからインポートをクリック
- デバイスリストを貼り付けて、OKをクリック
- プログラムカウンタの左側にある RESET のデジタル入力をクリックして L に設定する。
- 右のサイドパネルの「Reset」ボタンをクリック後に「Run/STOP」ボタンをクリックしてシミュレーションを開始する。
- RESET のデジタル入力をクリックして、H に設定する。
LEDが 1分毎に変化することを確認する。

以上。
緑によるABC387振り返り


# 初めに

> ユーザ名	hidehico
> コンテスト名	AtCoder Beginner Contest 387（Promotion of AtCoderJobs）
> 順位	3783rd / 10549 (top 3.17%)
> パフォーマンス	775
> レーティング	848 → 840 (-8)

スランプです😕

### 事の経緯
#### 開始3秒

```zsh
acc new ABC387 && cd ABC387 && nvim A/main.py
```
開くパスをミスり、20秒ロス

#### 開始55秒

```zsh
ojtp
```
ojのテストのエリアイアス(自作)を実行し、A問題のサンプル通って、accで提出してAC

#### 開始2分30秒
B問題のインデックスをミスりつつも、サンプル通しAC
ほとんど、2完最速ペース

#### 開始2分50秒

順位表を確認し、C問題(水diff[^1])を見る。苦手な、数え上げ
だるいと思いながらも、実装を初める

#### 開始10分

無理そうなのでD問題をのぞく
なんだかいけそう

実装するもWAの連続

そのまま時間がすぎていき、2完で終了


ボロクソでしたね(自虐的)
ていうか、おかしいだろ、難易度 C>Dでビックリ

それじゃ一問ずつ感想書きますか

### 筆者の環境
|種類|使っている物|ひとこと|
|---|---|---|
|OS| linux||
|ディストリ|ArchLinux|危: インストール時にwindowsなどを消し飛ばす可能性あり|
|wm| sway| なんで流行らないんだろう|
|パッケージマネージャー| pacman + nix |pypyのトラウマ[^2]が残っていて、まだnixに本筋移行できていない|
|日本語入力| skk | 誤打が減ります ですが漢字の綴りを間違えると大変です|
|ターミナル|wezterm|キーバインドをtmux風にして使っています |
| エディタ | neovim | 闇の力を採用しています |
|競プロライブラリ| [自作](https://github.com/hidehic0/library/blob/main/code/main.py)+aclibrary-python | yesno関数作らなきゃ |
|競プロ環境| acc+oj | なんやかんやで使いやすい |

# [A問題](https://atcoder.jp/contests/abc387/tasks/abc387_a)
難化傾向にある、A問題だが久しぶりに、超簡単
まあ関係ないけど

普通実装した

ACコード(ライブラリ抜粋)
```py
print(sum(il()) ** 2)
```

# [B問題](https://atcoder.jp/contests/abc387/tasks/abc387_b)
こちらも実装するだけ
すこしバグらせたけど、すぐ解決

ACコード(ライブラリ抜粋)
```py
X = ii()
print(sum([sum(i*k for k in range(1,10) if i*k != X) for i in range(1,10)]))
```

# [C問題](https://atcoder.jp/contests/abc387/tasks/abc387_c)
数え上げ、変な考察が進みDにスキップするまでのロスが増えた

# [D問題](https://atcoder.jp/contests/abc387/tasks/abc387_d)
ダイクストラに考察が走り、最初行くところを分割する案(BFSだったらAC)を思いつくも、TLEするからといって諦めてしまった。
BFSに先程の案を組み合せればACできた

# 最後に
とりあえず今日は、linuxいじったりして休憩します
早くスランプ脱出したいです
あとAJLの中一はなんとか僅差で6位をキープしています。早く差をつけないと

[^1]: AtcoderProblemsではまだ確定していない
[^2]: [こちら](https://qiita.com/hidehic0/items/44f7a7493569cd9b36d0)の冒頭を見てください
Azure OpenAI Serviceのクォータ上限を引き上げる

### **Azure OpenAI Serviceのクォータ上限を引き上げる方法**



### はじめに

Azure OpenAI Serviceでは、初期設定のクォータや[TPM](https://zenn.dev/microsoft/articles/be24a299f46a4d)がありますが、大規模なプロジェクトやPoCを進める場合には、この上限に達することがあります。本記事では、Azure OpenAIのクォータ上限を引き上げる手順を解説します。

---

### 手順

#### 1. Azure AI Foundry Portalにアクセス
Azure PortalでAzure OpenAIリソースの概要ページを開き、「**Go to Azure AI Foundry Portal**」をクリックしてください。




#### 2. クォータタブを開き、リクエストを作成
画面上部の「**クォータ**」タブをクリックし、次に「**クォータの要求**」ボタンを押します。すると申請フォームが表示されます。

#### 3. 必要な情報を入力
申請フォームに以下の情報を入力してください：
**例：**  
![スクリーンショット 2025-01-06 12.03.40.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3962414/9674feac-c7e2-1310-2534-d48eeaad188c.png)
![スクリーンショット 2025-01-06 12.03.50.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3962414/8ad2433e-a341-fcba-a640-1d143390324d.png)
![スクリーンショット 2025-01-06 12.04.01.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3962414/f48a8a12-1ecb-1607-ea7b-8d0536399031.png)
![スクリーンショット 2025-01-06 12.04.13.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3962414/fcb05c33-4da4-ad38-7c4b-4750e3aae672.png)

- クォータの引き上げを希望するモデル（例: gpt-4o）
- 引き上げを希望するクォータの量：
→私は500と記載しましたが、実際には900割り当てられました。具体的な必要量を記入すれば問題ありませんが、迷った場合は少し多めに要求すると良いでしょう。
- Justification（理由）  
  ※フォームは英語表記ですが、日本語で入力しても問題ないっぽいです。私は日本語で記入しましたが、申請は無事に通りました。英語が得意な方は英語で記載するとよりスムーズかもしれません。


送信後、以下のような画面が表示されれば申請は完了です。
![スクリーンショット](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3962414/f8fbb266-5afe-c5d7-22fa-5c246682adc0.png)

#### サポートチームからの返信
私の場合2~3営業日くらいでAzureからメールで返信がありました。
以下のようなメールを受け取ったら終了です！

```
Your quota has been increased in Japan East
The amount of quota you originally requested is not available in Japan East. We have granted you 900 quota instead.
As of December 18, 2024, your resource has been updated to 900 quota (900000 tokens per minute and 2700 requests per minute) for the gpt-4o model in the Japan East Azure region.
```
Macローカル開発環境で起きたsegmentation faultと対処

# 基本環境
macOS Sequoia 15.2
PHP 8.1.29
Mac Terminal
Chrome 131.0.6778.264

macOSに上記PHPをインストール
Treminalから　`php -S localhost:8080`　コマンドでChrome　`http://localhost:8080`　アクセスしてローカルでウェブアプリ開発作業

# 起きたエラー
ローカルhttpdにChromeでアクセスしようと、
`php -S localhost:8080`
すると、
```
PHP 8.1.29 Development Server (http://localhost:8080) started
```
立ち上がるのだが、Chromeでアクセスしようとすると、
ブラウザ
`動作していない`
Terminalで、
```
zsh: segmentation fault  php -S localhost:8080
```

# 原因切り分け
セキュリティアプリESETを疑う

切り分け作業

1）`ESET　＞　保護　＞　ネットワークアクセス　＞　ファイアウォール`　をOFF
→ウェブアプリにアクセス成功

2）`ESET　＞　保護　＞　Webとメール　＞　Web保護`　をOFF
→ウェブアプリにアクセス失敗

以上からESETファイアウォールが原因と特定

# ログ確認
`ESET　＞　ツール　＞　ログファイル　＞　ファイアウォール`　でログを確認する
`アプリケーション`　欄に記録されていたのが、
`PHP`
`Google Chrome`


# 設定
上記ログファイルのアプリケーション名を右クリックし　`すべての接続を許可`　を選択

# 設定の確認
`ESET ＞　メニューバー　＞　設定　＞　ファイアウォール　＞　アプリケーションルール`
`PHP`　受信接続を許可する　送信接続を許可する
`Google Chrome`　受信接続を許可する　送信接続を許可する

# 稼働の確認
アクセス成功

# 参考記事
https://techracho.bpsinc.jp/hachi8833/2024_12_03/146765
情報処理安全確保支援士試験（SC）の受験記

# はじめに

2024年10月の情報処理安全確保支援士試験(略号: SC)に一発合格できたので、合格までの過程を記します！
今後、受験される方へ少しでも参考になりますと幸いです。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1278906/6f5ec80c-b838-4a39-56ec-25a79de97821.png)

# 筆者はどんな人？

- 情報系大学卒
- SIer勤務の社会人歴7年目
    - 1~3年目: ネットワーク機器の保守・運用
    - 3年目以降: セキュリティサービスに関する研究開発
- 受験歴
    - 2018年10月: 基本情報技術者試験 合格
    - 2022年10月: 応用情報技術者試験 不合格
    - 2023年04月: 応用情報技術者試験 不合格
    - 2024年03月: 情報セキュリティマネジメント試験 合格
    - 2024年10月: 情報処理安全確保支援士試験 合格🆕

# 学習方法

2024年03月に情報セキュリティマネジメント試験を受験した流れでそのままSCの勉強を開始しました。
隙間時間や疲れている時は午前の勉強、がっつり時間が取れるタイミングや頭の冴えている時に午後の勉強というかたちで学習しました。

## 午前Ⅰ

受験歴の通り、応用情報や高度情報処理技術者試験に合格していないため午前Ⅰからの受験でした。
午前Ⅰは過去問道場の問題をひたすら解いて学習しました。
過去5年くらいの範囲を重点的に2,200問ほど解き、正解率は68.0%でした。
（本番ではたまたま得意分野が多く出題された？ので90点台を取れましたが、時間が取れればもうちょっと勉強しておきたかったです。。）

https://www.ap-siken.com/apkakomon.php


## 午前Ⅱ

午前Ⅰと同様に過去問道場をメインに取り組みました。
こちらは約700問（試験前の時点における全問題？）を解き、正解率は91.9%でした。
これまでの業務経験等から知っている分野も多かったため、そこまで学習に時間をかけずにすみました。

https://www.sc-siken.com/sckakomon.php

## 午後

午後については以下の2冊の書籍を使用して学習しました。
実際に受験してみて、個人的にはこの2冊だけ読み込んでいれば十分だと感じました。

1. 2024 情報処理安全確保支援士「専門知識+午後問題」の重点対策

    テーマ毎の解説の後に演習問題とその解説があるのでとても分かりやすく、理解に繋がりました。
    こちらは全体を1回読み通した後に、2回目は苦手な分野に絞って読み返しました。

2. うかる！ 情報処理安全確保支援士 午後問題集[第2版]

    書籍の特徴にある通り、左ページに問題、右ページに解答解説という読みやすい構成になっています。
    こちらは全体を通して2回読み通しました。

https://amzn.asia/d/dcfY6FN

https://amzn.asia/d/fHUJr94

# 受験当日

2024年秋季試験の午後の選択問題は以下の通りです。

- 問1 インシデントレスポンス
- 問2 ドメイン変更
- 問3 クレジットカード情報の漏洩
- 問4 セキュリティ診断

問2, 問3 は苦手分野であったため、消去法で問1, 問4 を選択しました。
今回から字数制限がほぼ撤廃されていたため、解答用紙を見た時点からかなり焦りましたが何とか時間内に解答欄を全て埋めきりました。
一方で試験の翌週頃に公開された解答速報と自身の解答を比較したところ、かすっている部分はあるものの、、といった感じで厳しめ採点では50点台くらいで落ちたのではないかと思っておりました。。
しかし結果が公開されてみると自己採点を大幅に超えて70点を獲得できていましたので、大筋が合っている・大きくずれた内容でなければ部分点を貰えたのではないかと思います。

# おわりに

簡単ですが今回は情報処理安全確保支援士試験（SC）の受験記を書いてみました！
今後の動きとして、継続的なセキュリティの知識・技能の向上を図るため情報処理安全確保支援士に登録しようと考えています。（会社のほうで費用を出していただければ。。笑）
また、その他の資格として次はネットワークスペシャリストやCCSPにチャレンジしようと思っています！
2024年の振り返りと2025年の目標

## これは何のための記事？
去年[2024年の目標を立てた記事](https://qiita.com/fujishiro380/items/81987a3d7734e15df826)を書きました。
その目標を達成できたかどうかを振り返り、2025年の目標を立てるための記事です。
※思いついてから30分で公開することを目指したのでざっくりです。あとで追記かも

## 2024年の振り返り
### 目標は達成できたか？
> 睡眠時間８時間をキープする
> ※この記事における *"睡眠時間"* の定義は *"何も活動せずベッドで横になっているまとまった時間"* のこととします

達成できませんでした 🥲
年間の計測結果は以下の通り（スマートリングにより計測）
- 睡眠時間（ベッドの上にいた時間）：7時間02分
- 実睡眠時間：6時間20分

#### なぜ達成できなかった？
自分にとってチャレンジングなリーダーポジションに挑戦した結果、シンプルにめちゃめちゃ忙しくなったため
- 自分の能力に対する挑戦度合いが自分のキャパシティを超えていた
- 自分が指示を出す側に周ったため、元々定めていた目標もルールも形骸化した
- こぼれ球を拾いに行く自分の特性が、メンバー時にはプラスに働いていたが、リーダーになるとマイナスに働いた

### 振り返り
**良かったこと**
- 技術知識や視野が圧倒的に広がった。特にインフラやネットワーク領域。
- システム開発の全体像や流れをイメージできるようになり、ふわっとしていた部分の解像度が上がった。
- タスクを振ることへのハードルが下がった

**悪かったこと**
- 風邪などで体調を崩す回数が昨年（2023年）以上に増えてしまった。体力も落ちた。
- 肉体面/精神面の披露が蓄積し、家庭と仕事の両面に悪影響が出た。
- 頭で考え抜く力が落ちたように感じる。論理的思考が鈍くなった。
- これまでコンスタントに高かった学習モチベーションまでも低下した時期があった。

**振り返り**
- 自分の能力/性格特性/可処分時間を元にしたキャパシティの把握は非常に大事。周りからは見えない部分。
- ここで無理をするとモチベーションに影響が出る。モチベーションへの影響はキャリアにとって致命的。
  - せっかくやりがいがあって楽しいと思える職に就けているのだから、それを維持することは本当に大事。
- アウトプットのクオリティを上げるには既知の領域と未知の領域のバランスを取る必要がある。
  - 未知が大きすぎるとインプットが追いつかず、質の高いアウトプットができない。（学習としては非常に良いが）
  - 自分の可処分時間を考えても2:8くらいがベストかもしれない
  - 取り組みの過程で未知の領域は現れるので見積もり段階で1:9、なんなら0:10くらいで考えても良いかもしれない
- ただ、そうなるとチャレンジできる範囲はどうしても狭まるので、自己学習の質を上げて既知の領域を事前に増やしておく必要がある
  - 勉強のための勉強はしない
  - 学習はアウトプットから逆算して行う


## 2025年の目標
今年の目標は以下に設定します。
- 自分の能力/性格特性/可処分時間からキャパシティを正しく把握すること
- キャパシティに収まるタスクを引き受けること

### なぜこの目標にした？
睡眠時間の確保を直接の目標にしても達成できないなと感じました。
根っこの原因は自分の仕事の引き受け方にあり、そちらを改善すれば自ずと睡眠時間も改善できると考えました。

OKRにするとこんな感じ？
- O: 心身の健康を2022年レベルまで改善する
  - KR1: ベッドで横になっている時間が8時間以上
    - KR2: 引き受けた各種タスクが自分のキャパシティに収まった割合が80%以上
      - KR3: 自分のキャパシティを正しく把握できている

### そのために取り組むこと
自分のキャパシティを把握するにはどうしたらいいのか？
OMCB026D(906)

https://onlinemathcontest.com/contests/omcb026/tasks/8390

$1$は素因数分解できませんが、$1^{1^1}=1$であり、約数は$1$個で偶数ではありません。
(以下、$n=1$は考察から除外します。)

$2$以上の整数$n$を素因数分解したときに
　$n=p_1^{a_1}×…×p_k^{a_k}$
となる場合、約数の数は
　$(a_1+1)×…×(a_k+1)$ $…①$
になります。

奇数は何回かけても奇数にしかならず、偶数を$1$回以上かけると偶数になります。
よって、
　$\lbrace a_1+1,…,a_k+1\rbrace$のいずれかが偶数
つまり、
　$\lbrace a_1,…,a_k\rbrace$のいずれかが奇数 $…②$
の場合に$①$が偶数になります。

問題文を見てみると、$n^{n^n}$の約数の数が問われています。
$n^{n^n}$を素因数分解すると、
　$n^{n^n}=(p_1^{a_1}×…×p_k^{a_k})^{n^n}$
　$=p_1^{a_1×n^n}×…×p_k^{a_k×n^n}$
となり、約数の数は
　$(a_1×n^n+1)×…×(a_k×n^n+1)$ $…③$
になります。
よって、
　$\lbrace a_1×n^n+1,…,a_k×n^n+1\rbrace$のいずれかが偶数
つまり、
　$\lbrace a_1×n^n,…,a_k×n^n\rbrace$のいずれかが奇数 $…④$
の場合に$③$が偶数になります。

$n$が偶数の場合、
$n^n$も偶数なので、
　すべての$\lbrace a_1×n^n,…,a_k×n^n\rbrace$が偶数
となり、$④$の条件を満たしません。

$n$が奇数の場合、
$n^n$も奇数なので、$④$を満たすには、
　$\lbrace a_1,…,a_k\rbrace$のいずれかが奇数
であればよく、この条件は$②$です。

したがって、$n^{n^n}$の約数の数が偶数であるための条件は、
　$n$が奇数、かつ$②$
ということになります。
($②$は$n^{n^n}$ではなく、$n$についての条件です。)

$n$が$1$以外の奇数のときに$②$を満たさないのは、
　$\lbrace a_1,…,a_k\rbrace$がすべて偶数
であり、$9(=3^2),81(=3^4),225(=3^2×5^2)$などが該当しますが、これらはすべて平方数です。
$2≦n≦1110$のすべての奇数の数は
　$\frac{1110}{2}-1=554$
$2≦n≦1110$のすべての奇数の平方数の数は、$33<\sqrt{1110}<34$より
　$\frac{33-1}{2}=16$
よって、約数の数が偶数であるものは、$554-16=538$
ITパスポート合格記



## はじめに
私は**ITパスポート**を2週間勉強して合格しました！  
これから受験を考えている方に、勉強方法やポイントをシェアしたいと思います。

---

## 勉強期間＆結果
### 勉強期間
- **2週間**

#### 結果
 **総合評価点670/1000**　 一発合格！！！
 ※分野別評価点
　ストラテジ系：635/1000
　マネジメント系：565/1000
　テクノロジ系：685/1000
 
 （合格点は総合評価点600/1000かつ分野別評価点それぞれ300/1000以上）
 
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## 勉強方法
1. **1週目**  
   ITパスポートの参考書を一通り読みました。基礎知識のインプットを重視しました。

2. **2週目**  
   過去問を**過去10回分**（平成29年秋期～令和6年春期）解きました。  
   特に間違えた箇所を繰り返し復習して、苦手分野を潰していきました。

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## 使用した教材
### 参考書
勉強に使用したのは、こちらの参考書です：

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3912257/c5a48e26-7523-92c7-0a45-462b9d9fa91b.png)


**「かんたん合格 ITパスポート教科書＆必須問題 令和6年度」（インプレス）**  
この本の良いところ：
- 初心者でも理解しやすい解説
- 必須問題が付属しており、実践的な練習ができる

### 問題集
過去問の演習には、以下のサイトを利用しました：
[**ITパスポート過去問道場**](https://www.itpassportsiken.com/ipkakomon.php)  
無料で過去問演習ができ、解説もわかりやすかったです。

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## 出題傾向
私が受験したのは**7月末**でしたが、以下の分野が多く出題されました：
- **AIに関する問題**
- **セキュリティ系の問題**
- **IoT系の問題**

これらの分野を重点的に対策すると良いと思います！

---

## おすすめの学習ポイント
- **基礎固め**  
  参考書を通して広く浅く全体像を掴むことが重要です。

- **過去問演習**  
  実際の出題傾向を把握するためにも、過去問を繰り返し解くことをおすすめします。

- **重点的な分野の対策**  
  AIやセキュリティ、IoTは近年注目されている分野なので、最新の問題を確認しましょう。
  
---
## 試験当日の流れと注意点

### 必須持ち物
1. **受験票**  
   確認票は書面で発行されないため、試験日当日までに印刷しておくことがおすすめです。
   ※「受験番号」「利用者ID」「確認コード」をメモやスクリーンショットなどで控え、試験会場へ持参することも可能ですが、この場合は試験会場の受付で専用用紙に情報を転記する必要があるため注意。

2. **身分証明書**  
   有効な身分証明書（運転免許証やマイナンバーカードなど）。写真付きのものが望ましいです。
   ※持参する本人確認書類は原本のみが認められており、コピーは不可

### 試験中に机上に置けるもの
- **確認票**
- **会場で配布される受験者注意説明書**
- **会場で用意されたメモ用紙、シャープペンシル**
- **ハンカチ・ポケットティッシュ・目薬**

※上記以外のものは、試験中はカバンやロッカーに収納しておく必要があります

### 試験会場での流れ
試験会場に着いて受付を済ませると、入室可能な時刻になるまで試験室前の部屋で待機。入室時は、確認票または専用用紙、および本人確認に必要な書類を持った状態で入室しました。会場内は基本的に持ち込み不可で、入る前に所持品チェックが行われました。

### 時間配分と試験中のポイント
試験は120分で100問出題されます。一問1分くらいで解いていく

### 時間配分の目安
- **最初の80分**：全100問にざっと目を通し、解ける問題から確実に回答
- **次の30分**：難しい問題や計算が必要な問題に取り組む
- **最後の10分**：見直しやマークミスの確認

### 試験中のポイント
1. **迷ったら飛ばす**  
   時間を無駄にしないためにも、分からない問題は一旦飛ばして次に進みましょう。

2. **知識問題を優先**  
   計算問題に時間をかけすぎると後半が足りなくなるので、まずは知識問題を先に解くと効率的です。

3. **リラックスする**  
   難しい問題が出ても焦らず、解ける問題から着実に進めましょう。

## 合格発表について
ITパスポート試験は、CBT（Computer Based Testing）形式で実施されるため、**試験終了後すぐに合否結果**を確認できます。試験終了30分後くらいにITパスポートのマイペースでも試験結果が分かります。

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## 最後に
ITパスポートは、幅広い知識を問われる試験ですが、基礎をしっかり固めれば短期間でも合格を目指せます！  
ぜひ効率的に勉強して、合格を勝ち取りましょう！

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【ChatGPT】2025年最新入門（動画紹介）


　どうも、カーブミラーです。

　今回は、ChatGPTの2025年最新入門の動画を紹介します。池田朋弘さんの動画です。

:::note info
本記事は、ChatGPTについての
記事です。　　　　あしからず。
:::
　ChatGPT等の動作状況を知らせる
　　OpenAIのステータスページ。
　　　[OpenAIステータス](https://status.openai.com/)
***
　さっそく、【本題】です。

　今回は、
　　ChatGPTの
　　　2025年最新入門の動画を
　　　　紹介します。

　池田朋弘さんの動画です。

　池田朋弘さんは、
　　『ChatGPT最強の仕事術』
　　『Perplexity 最強のAI検索術』他
　　　の著者であり、

　　YouTubeでは、
　　　リモートワーク研究所という
　　　　名前で、動画を
　　　　　アップされています。

　今回、池田さんがアップされた動画は
　　ChatGPTの無料版・有料版で
　　　何ができるのかを
　　　　教えてくださいます。

　かなりのボリュームで
　　約２時間あります😅

　2022年11月にリリースされてから
　　ChatGPTは、さまざまな機能を
　　　組み込まれてきました。
　　　　きちんと網羅されたことは
　　　　　なかったかと思います。
　　　　　　あっても古い情報ばかり。

　今回の動画は、
　　撮影時に実際にやっていますので
　　　現時点で完璧に網羅されたものと
　　　　言えるかと思います。

　こちらが、そのYouTube動画です。
　　[【保存版】ChatGPT 2025年最新入門～6つのステップでChatGPTの基礎～応用機能までマスター！ChatGPT無料版に対応！これから始める初心者も、多少使ったことがある中級者も](https://youtu.be/UIyokWUJHck?si=UcvBK_Gr6YZi28Ba)

　動画の目次は、こちら。
　　（X-Twitterのポストから拝借）
 ***
# ChatGPTの完全マニュアル（学習マップ）

## 1. ChatGPTの基本操作
- ChatGPTへの登録
- チャットの開始
- チャット内の機能
　　（コピー、再生成、読み上げなど）
- ウェブ検索
- チャット履歴の操作
　　（名称変更、削除、アーカイブ）
- チャット履歴の検索
- データの学習をOFF
- スマホアプリのインストール

## 2. 音声でスムーズ利用
- PCでの音声入力
- スマホアプリでの音声入力
- 高度な会話モード
　　（Advanced Voice Mode）
- 以前の会話モード

## 3. 自分にパーソナライズ
- カスタムインストラクション
- メモリ

## 4. 画像やデータ分析／プログラム
- 画像認識
- Canvas
- ExcelやCSVデータ分析
- コードインタープリター
- ファイルのアップロード・利用
- GPTsの利用

## 5. その他の便利機能
- 画像生成
- チャットの共有
- 一時チャット
- ダークモード

## 6. 有料版での必見機能
- o1モデル
- GPTsの作成
- プロジェクト
- sora
***

　また、無料版・有料版の
　　回数制限についても
　　　教えてくれています。

　　無料版の画像生成では
　　　なぜか何枚も生成できてて
　　　　池田さんも首を傾げていました｡
　　　　　もしかしたら、
　　　　　　アカウント登録初回特典？

　しっかり網羅されていますので、
　　確認がてら、使い方の復習にも
　　　なりそうです。

　みなさんの
　　作品制作の糧に
　　　なれば、幸いです。

　今回は、ここまで。
ABC387の振り返り

KUPCに参加していて記事を書くのを忘れていました!
2025年もよろしくお願いします。
## [A問題](https://atcoder.jp/contests/abc387/tasks/abc387_a)(diff:6) ##
A問題はこういう問題にすべき!と思いました。
折角なのでPythonで書いたコードにします。
ACコード(python:10ms,C++:1ms)
```python
A,B=map(int, input().split())
print((A + B)**2)
```
AC時間:1:11(レピュニットだ、嬉しい)
## [B問題](https://atcoder.jp/contests/abc387/tasks/abc387_b)(diff:21) ##
これまた簡単ですね
$9 \times 9$のループ回して判定するだけです。
九九の総和は2025であることが知られています。なのでオーバーフローは心配しなくてOKです。
ACコード(1ms)
```c++
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;

int main() {
  int X;
  cin >> X;
  ll ans = 0;
  for(int i = 1; i <= 9; i++) {
    for(int j = 1; j <= 9; j++) {
      if(i * j != X) {
        ans += i * j;
      }
    }
  }
  cout << ans << endl;
}
```
AC時間:2:19
## [C問題](https://atcoder.jp/contests/abc387/tasks/abc387_c)(diff:1249) ##
わかりませんでした
数え上げ系の問題の精進をします…
2025/01/19追記:令和ABC史上2回目のC問題水diffでした。頭の中に[某C問題](https://atcoder.jp/contests/abc307/tasks/abc307_c)が蘇る…
## [D問題](https://atcoder.jp/contests/abc387/tasks/abc387_d)(diff:817) ##
4完が本当に近くきた感じがしました。
グリッド探索も精進します
## 感想 ##
ABの高速ACもあってパフォーマンスは729でした。
入茶してから2回で500まで行けたのは良いですね
次回のABCはC問題にbit全探索が来ると予想(もしくは答えで二分探索とか)
KaggleにおけるNLP（自然言語処理）コンペの種類

Kaggleでは、自然言語処理（NLP）に関連するさまざまなタスクを扱ったコンペが開催されており、初心者から上級者まで楽しみながら学べる場となっています。この記事では、Kaggleでよく見られるNLPタスクを代表的なコンペの具体例とともに、分かりやすく解説します。
※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。

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## 自然言語処理（NLP）とは？
NLPとは、コンピュータが人間の言葉を理解し、処理する技術のことです。たとえば、文章を分類したり、質問に答えたり、感情を分析したりすることが含まれます。Kaggleでは、このような技術を競い合いながら学べるコンペがたくさんあります。

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## Kaggleでの主なNLPタスクと具体例

### **1. テキスト分類**
**テキスト分類**は、文章や文書を特定のカテゴリに分類するタスクです。

- **代表例: [Toxic Comment Classification Challenge](https://www.kaggle.com/competitions/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge)**  
  **概要**: コメントが「有害（toxic）」かどうか、または「侮辱」「脅迫」などのカテゴリに分類します。  
  **ポイント**: たとえば、「このコメントは侮辱的か？」という判断を行います。ネット上の健全なコミュニケーションを促進するために役立つ技術です。

- **代表例: Natural Language Processing with Disaster Tweets**  
  **概要**: ツイートが本物の災害に関するものかどうかを分類します。  
  **ポイント**: 「地震が起きた！」というツイートと、「地震映画が最高だった！」というツイートを区別することで、災害情報の迅速な把握に貢献します。

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### **2. 感情分析**
**感情分析**は、文章から感情（ポジティブ、ネガティブ、中立など）を抽出するタスクです。

- **代表例: [Sentiment Analysis on Movie Reviews](https://www.kaggle.com/competitions/twitter-sentiment-analysi)**  
  **概要**: 映画レビューからその感情（ポジティブかネガティブか）を予測します。  
  **ポイント**: たとえば、「この映画は最高！」ならポジティブ、「退屈だった…」ならネガティブと分類します。企業のマーケティングや製品評価に活用される技術です。

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### **3. 質問応答（Question Answering, QA）**
**質問応答**は、与えられた文章から質問への正しい答えを見つけるタスクです。

- **代表例: [TensorFlow 2.0 Question Answering](https://www.kaggle.com/competitions/tensorflow2-question-answering)**  
  **概要**: 長いテキストから質問への正しい答えを抽出します。  
  **ポイント**: たとえば、「日本の首都は？」という質問に対し、「東京」と答えるようなモデルを作ります。この技術は検索エンジンやチャットボットで活躍しています。

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### **4. 文書類似性判定**
**文書類似性判定**は、2つの文章が意味的に似ているかどうかを判断するタスクです。

- **代表例: [Quora Question Pairs](https://www.kaggle.com/competitions/quora-question-pairs-f18)**  
  **概要**: 質問ペアが同じ意味かどうかを判定します。  
  **ポイント**: 「日本で一番高い山は？」と「富士山の高さは？」が同じ意味であることをモデルで判断します。この技術はFAQシステムや検索エンジンで利用されています。

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### **5. 名前付きエンティティ認識（NER）**
**名前付きエンティティ認識（NER）**は、文章中の固有名詞（人名、地名、組織名など）を特定し分類するタスクです。

- **代表例: [Named Entity Recognition (NER)](https://www.kaggle.com/competitions/sdu-inf-376-2024-fall-ner)**  
  **概要**: テキストから名前や場所などの情報を抽出します。  
  **ポイント**: 「Appleがイギリスのスタートアップを買収」といった文から、「Apple（組織）」や「イギリス（場所）」などを抽出します。この技術はニュース記事分析や情報抽出で使われます。

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## Kaggleで学べること
KaggleのNLPコンペでは、以下のようなスキルや知識が身につきます：
- **データ前処理スキル**: ノイズ除去やトークン化など、生データを扱う方法。
- **機械学習モデル構築スキル**: ロジスティック回帰から最新のトランスフォーマーモデルまで。
- **評価指標の理解**: F1スコアや精度など、自分のモデルがどれだけ良い結果を出しているか確認する方法。
- **実践経験**: 実際のデータセットで試行錯誤しながら学ぶ楽しさ。

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## おわりに
Kaggleでは、多種多様なNLPタスクに挑戦しながら実践的なスキルを磨くことができます。興味がある方はぜひ、自分に合ったコンペに参加してみてください！最初は難しく感じるかもしれませんが、小さな一歩から始めればきっと楽しく学べるでしょう。
Human in the Loopを簡単に理解する

# Human in the Loop（HITL）とは

- **人間との相互作用がシステム内に含まれること**
- **人間が機械の苦手な部分を補うこと**
- 従来、「AIが人間の仕事を取って代わる」と言われてきましたが、HITLは**人とAIが共存し協力するための仕組み**として注目されています。

## なぜ必要なのか？

### 品質保証と精度向上
- 人間が微調整を繰り返すことで、AIモデルの精度向上が可能になる。

### エッジケースへの対応
- **異常データや例外的なデータ**など、AIが対応しづらいケースを人間が補完する。

### 信頼性の確保
- **人がAIを評価**することで、透明性や信頼性が担保される。

## 私たちのプロジェクト（社内チャットボット開発）でできること

### 1. 複雑な問い合わせへの人間の介入
- チャットボットでは対応が難しい質問が来た場合、**人間の手で回答に切り替える**ことで、複雑な質問にも対応可能。

### 2. チャットボットの継続的な学習と改善
- 人間が対応した質問や未回答の質問を分析し、**チャットボットの回答精度を継続的に向上**させる。
- 同じ質問が再び来た場合に、**自動で対応可能**にする。

## 実現が難しいが検討したい内容

### 3. 回答内容の最終チェック
- LLMが生成した回答を**人間がレビュー**し、不適切な回答や編集が必要な回答をチェックする。
- 参考：Lang Graphの[Review-Edit State](https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/human_in_the_loop/#review-edit-state)

### 4. 優れた回答の別途保存と学習
- 質問者の評価が高い回答を保存し、将来的にLLMの学習に使用する。
- ただし、特定の質問に対して**固定的な回答を生成するリスク**があるため、慎重な運用が必要。

## まとめ

大切なのは、**人と機械の長所を組み合わせ、機能として落とし込むこと**です。  
AIの限界を人間の介入で押し上げ、**正確性や信頼性を担保**することで、Human in the Loopは有効なアプローチとなるでしょう。
Cloudera Data Services 用語集

# この記事について

以下のドキュメントの翻訳です。

https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-data-services/1.5.4/overview/topics/cdppvc-components.html

Clodera のブランディング変更で、CDP（Cloudera Data Platform）を Cloudera と称するなどの名称変更がアナウンスされています。
元のドキュメントでネーミング変更が反映されていない部分については、新しい名称にしていたりしていなかったりします。

# 翻訳

Cloudera Private Data Services のドキュメンテーションでは、エンタープライズのデータクラウドおよびクラウドコンピューティングに関する以下の用語を使用します。


## CDP CLI:

CDPのサービスにアクセスし、管理するためのコマンドラインインターフェースです。

## Cloduera On-premise Base （旧名称：CDP Private Cloud Base）:

Cloudera のオンプレミスバージョン。Cloudera の DataHub（CDH） と Hortonworks Data Platform（HDP）の良いところを組み合わせ、スタック全体にわたり新機能の追加や機能強化も行なっています。

## Cloudera AI:

このデータサービスを使って、データサイエンティストのチームはAIのモデルを開発、テスト、トレーニングし、最終的にはデプロイして、予測用のアプリケーションをビルドすることができます。これらすべてのデータは、エンタープライズデータクラウドの中で管理されています。マネジメントコンソールより、Cloudera AI のワークスペースにアクセスし、エンドユーザー（データサイエンティスト）がアクセスすることができます。

## Cloudera Manager for Data Services:

クラスターにサービスをインストールし、管理、監視、設定するためのツールです。Cloudera Manager の 管理コンソールのWebアプリケーションと、Cloudera Manager API を利用します。

## Cloudera Runtime:

Cloudera On-premise Base のコアとなる、オープンソースのソフトウェアディストリビューションです。Cloudera の中には、データ管理に関する約50のオープンソースプロジェクトが含まれます。

## Control Plane service:

マネジメントコンソール、レプリケーションマネージャ、データリカバリーサービス、サービスディスカバリーサービスなどを含む Cloudera のサービスです。
これらのサービスは、ECS（Embedded Container Services）またはOCP（Openshift Container Services）とやりとりし、HDFS または Ozone に保存されたデータのライフサイクルを管理するための計算インフラを調達・管理します。

## Data Catalog:

このデータサービスに様々なアセットを追加することで、データスチュアード、ビジネスアナリスト、データ管理者は異なるデータセットを整理整頓し管理することができます。

ユーザーは、スキーマやセンシティブ情報を識別するためのメタデータをデータレイクが集められるように情報をスキャンし、プロファイリングできます。メタデータはプロファイラーによって収集され、Cloudera Apache Atlas に保存され、検索や発見のオペレーションの際に取得できるようになります。
ユーザーはアセットを定義し、カスタムルールを使ってタグ付けすることで、ビジネス要件に従ってアセットを識別および分類できます。アセットの詳細ページでは、該当のアセットに関するメタデータを発見したり、タグづけしたり、複数のアセットをグルーピングしてデータセットを作成することができます。ユーザーは様々な属性に基づいて、データセットを検索したり管理することができます。

## Data Engineering:

このデータサービスでは、Spark のクラスターを作成し保守するオーバーヘッドなしに、Apache Spark のジョブを作成し、管理し、スケジューリングすることができます。CPU、メモリの範囲を定義して仮想クラスタを定義すると、Sparkのワークロードを実行するのに必要なだけクラスターがスケールアップまたはダウンし、クラウドコストの管理を助けます。

## Data Lake:

データの周囲に、セキュリティとガバナンスの保護リングを作成します。 Cloudera On-premise では、データレイクのサービスは Cloudera On-premise Base クラスターでホストされます。さらに、データレイクのサービスは複数のワークロード間で共有されます。

## Data Service:

Cloudera の機能のサブセットの定義です。ユーザーはこれを使って、データレイクに関する特定の問題（データ処理、分析、予測など）を解決することができます。

サービスの例：Data Engineering, Data Warehouse, Cloudera AI

## Data Warehouse:

このデータサービスは、新しいデータウェアハウスを作り、データのサブセットを特定のチームや部門で共有することを可能にします。マネジメントコンソールより、データウェアハウスのクラスタを作成し、エンドユーザー（データ分析者）がアクセスすることができます。

## Environment（環境）:

Cloudera On-premiseのユーザーアカウントとコンピュートリソースの対応をあらわす論理的なエンティティで、Data Warehouse や Cloudera AI などのワークロードを調達し管理することができます。

## Management Console（マネジメントコンソール）:

Cloudera On-premise Data Services を管理するためのUIです。Clouderaの管理者は、マネジメントコンソールを使って環境、データレイク、環境のリソース、ユーザーをすべての On-preise Data Services にわたって管理することができます。

## Replication Manager:

Cloudera On-premise Base 7.1.8 以上のクラスタおよびCloudera Manager 7.7.3 以上のバージョンでは、このデータサービスを使って、HDFSのデータやHiveの外部テーブル、Ozone のデータをコピーおよびマイグレーションすることができます。
【AWS】セキュリティに関するメールが届いた件

はじめに
-----------------
AWSを使用したWebアプリの運用を開始して数日たったある日、
Amazon Web Services (AWS) から「CognitoのManaged LoginでWAFが適用されない」という通知メールが届きました。(以下参照)

```
We are contacting youbecause you have at least one Amazon Cognito user pool in your account with both Managed Login [1] and AWS Web Application Firewall (WAF) [2] enabled. With this configuration enabled, please note that WAF integration applies to your federation endpoints [3], however requests to Managed Login pages will not be processed by WAF.

If you require WAF support for your signup and login pages, you can enable Hosted UI (classic) [4]. You can find more information on configuring Hosted UI (classic) for your user pool in the Cognito Developer Guide [2].

Your impacted Amazon Cognito user pool(s) are listed in "Affected resources" tab of the AWS Health Dashboard.

If you have questions or concerns, please contact AWS Support [5].

[1] https://docs.aws.amazon.com/cognito/latest/developerguide/cognito-user-pools-managed-login.html
[2] https://docs.aws.amazon.com/cognito/latest/developerguide/user-pool-waf.html
[3] https://docs.aws.amazon.com/cognito/latest/developerguide/federation-endpoints.html
[4] https://docs.aws.amazon.com/cognito/latest/developerguide/hosted-ui-classic-branding.html
[5] https://aws.amazon.com/support
```

要約すると、Managed Loginを利用している場合、WAFによる保護が適用されず、セキュリティ上のリスクが生じる可能性があるという内容です。
AWS WAF（Web Application Firewall）は、不正アクセスや攻撃を防ぐために重要な役割を果たします。特に、ログインページやユーザー登録ページなど、外部に公開されるエンドポイントの保護には不可欠です。
今回の通知では、WAFによる保護を必要とする場合、Hosted UI (classic)を有効化することが推奨されています。以下で、問題点の詳細と解決策を説明します。


問題の詳細
---
AWSの通知によると、以下の点が問題として挙げられています。

・Managed Login のページ（ユーザーログインやサインアップのインターフェース）
　にはWAFの保護が適用されない。
・Cognitoの Federation Endpoints（例えばOIDCやSAMLを使用する場合）は
　WAFで保護される。

AWSコンソールで影響を受けるリソースを確認する手順は以下の通りです。

1. AWSマネジメントコンソールにログイン
2. 上部メニューの [Health Dashboard] をクリック
3. [Affected resources] タブを確認
4. 対象となるCognito User Poolがリストされています

解決方法
--
①マネージドログインの設定を削除し、ログイン画面を自作する(当方はこっちで解決)
②ホストされた UI (クラシック)を有効化する

ホストされた UI (クラシック)の有効化手順
--
実際にこちらの手順を使用したわけではありませんが、解決するにはこうだろうという手順を下記示します。(GUIを使用した設定手順です。)

1. AWSマネジメントコンソールにログイン
　https://aws.amazon.com/ にアクセスし、AWSアカウントにログインします。

2. Cognitoを開く
　サービス一覧から Cognito を選択。
　ユーザープール を選択し、対象のユーザープールをクリックします。

3. 左メニューから [ブランディング] ⇒ [マネージドログイン] をクリック
　「ホストされた UI (クラシック)」の設定を見つけ、必要な設定を有効化します。
　必要に応じて独自ドメインまたはAWSが提供するデフォルトドメインを設定します。

4. アプリケーションクライアントの設定を確認・編集
　左メニューの [アプリケーションクライアント] をクリックします。
　表示されるアプリケーションクライアント名をクリックします。
　画面右上の [編集] ボタンをクリックします。
　必要なOAuthフロー（例: Authorization code grant）を有効化し、スコープ（例: email, openid）を設定します。

5. UIの動作確認
　左メニューの [ドメイン名] で確認できるURLをコピーします。
　URLをブラウザで開き、ログインやサインアップが正しく動作しているか確認します。
　詳細な設定方法は AWS公式ドキュメント を参照してください。


まとめ
--
Hosted UI (classic) を有効化することで、ログインページにAWS WAFを適用し、セキュリティを強化できます。これにより、不正アクセスや攻撃のリスクを軽減することが可能です。

<今後注意すべき点>
Hosted UIを使用する場合、外観のカスタマイズやリダイレクトURIの設定に注意してください。
IAMロールやWAFのルールセットを適切に設定し、運用を継続的に見直すことが重要です。

参考リンク
---
AWS Cognito Managed Login
AWS Cognito Hosted UI (classic)
AWS Support
書籍感想『はしゃぎながら夢をかなえる世界一簡単な法』

# 1	目的
はじめてのQiita投稿かつ社会人1年目ということで、簡単にはなりますが最近読んだ本の紹介をさせていただきます。

**書籍名：はしゃぎながら夢をかなえる簡単な法
著者：本田晃一**
# 2	本/筆者の紹介
この本は筆者のオーストラリア大陸横断中での経験や、たくさんの投資家・経営者から聞き集めた夢をかなえるノウハウが詰め込まれています。
「お金を稼ぐ方法」に聞こえる部分もありますが、根本のテーマは「どうやったら自分も周りも幸せになりながら夢を一番楽にかなえられるか」ということです。
# 3	本の選定理由
１．	実家の本棚で発見し、「夢をかなえる＝目標設定」、もっと先のキャリアへの新しいアプローチが得られるかもと感じたため。

２．	プロローグと目次を少し試し読みして、自身のセルフコントロール能力の向上に役立つのではないかと感じたため。
# 4	セルフイメージを高める
まず、夢をかなえるにはまず心構え・マインドセットが大切だそうです。
「頑張らないと、しんどい思いをしないとこの夢はかなえられない！」と思っているとその方法しか取れなくなります。しかし、楽しみながら周りの景色を見ながら楽にその山を登ることもでき、どちらにするのかは自分自身の選択だと本には書かれています。
自分でイメージしていること、つまりセルフイメージを高めることがまず重要とのこと。
本に書いている様々なセルフイメージを高める方法のうち、私が参考にしたいと感じたものを2点を共有させていただきたいと思います。
## 4.1	1つ目：自分をねぎらってあげる練習をする
この本にあったセルフイメージを高める方法は、自分のダメな部分にOKを出す、自分自身を受け入れるなどが多くありました。しかし私にはハードルが高く、分かっていてもできないという段階で止まっていました。
そんな中で私がこれならできるかも！と感じたのが「自分をねぎらってあげる練習」です。
### 4.1.1	ねぎらう方法
具体的な方法としては、なんでもいいから些細なことでもいいからとりあえずほめる。ほめられなければハードルを下げてほめていく。他にも、日ごろ自分に買わないようなものを自分に買って贅沢をするのも良いそうです。
そうやって低い自分にOKを出していけるようになっていくと「ダメな自分」を自分で受け入れらえるようになっていくという理屈です。
本には、「自分の自分への扱い＝社会から受ける自分への扱い」とあり、確かにそうかもと感じました。いくら回りが褒めて評価をしてくれていても、自分自身が受け取れる状況でないといつまでたっても受け取れる上限は上がりません。自分がまず自分のことを評価してあげないと幸福感は変わらないのだと気づきました。
## 4.2	2つ目：フィルターの後ろ側を見る
一つ目のセルフイメージを高める方法は、自分が自分を見る・評価するというケースでしたが、二つ目は自分が周りを見るケースです。
### 4.2.1	ネガティブな感情の根っこ
本には、物事はつねに「フィルター」を通してゆがんで入ってくる。この「フィルター」は私たちの経験や親からの影響でできていて、フィルターを通る前のネガティブな感情の根本は自分の意欲や理想であり、それは綺麗な感情。なので、その綺麗な感情に焦点を当てると自分や周りを褒めたり認めたりできると書いてあります。
例えば、イライラの根っこにはこうしたいという「意欲」、嫉妬の後ろには自分もそうなりたいという「理想」、落ち込んでいる気持ちの後ろには「上向きに行きたい」気持ちが隠れているというような感じです。ですので、誰かが自分にそのような嫌な感情を向けてきても、「この人は向上心かあるのだな」と受け入れられるようになります。
### 4.2.2	自分に嘘を付かない
これなら私もできると感じた理由は、自分に嘘を付かなくてよい方法だったからです。今まで私は無理やりポジティブになろうとか自分を認めようとしても、心のどこかで「違うのに」「本当は思ってないのに」という感情が残ってしまって、ポジティブに考えられない自分をさらに否定してしまいました。しかし、この方法は物事をとらえる深さを変えているだけなのでウソではないと考えることができました。
# 5	終わりに
今回紹介した二つは「自分の自分への扱い」と「周りを見るフィルター」について焦点を当てたお話でした。

## 5.1	感想
今回得たことを踏まえて昔を振り返ってみると、私が大学時代の友人と母と話している時、小さい時からずーっと幸福感が変化しない、出来る事も悩んでいる事のレベルも上がっているはずで、自分もそれを自覚しているのになんでなんだろうねという話になったことを思い出しました。
今思えばこれは自分が周りをフィルターを通して見ていて、せっかくもらった評価を受け取っていなかったのだなと感じます。
今回紹介したのはこの本のほんの一部で、他にも「そもそも掘り」「自己重要感」「仕事ができる、と人生が豊かになる、は違う」などの面白い内容がたくさんありました。これらの内容に関してはもっとキャリアを踏んだ方により参考になるのではないかと感じました。また、単に経験談として読むだけでも面白いと思うので興味がある方は是非読んでみてください。
中小企業のデジタル革新：独自AIエージェント時代の幕開け

ビジネスの現場で、新たなパラダイムシフトが始まろうとしています。メタ社のマーク・ザッカーバーグCEOが、システムHUBのYouTube動画内で示した未来像が、多くの企業経営者の注目を集めています。

その構想によると、近い将来、数十億規模のAIエージェントが誕生し、規模を問わずあらゆる事業者が、独自のAIエージェントを手軽に構築できるようになるとのことです。特に注目すべきは、小規模事業者にとってのアクセシビリティの高さです。

現在のウェブサイトやメールアドレスが事業運営に不可欠なように、AIエージェントも基本的なビジネスインフラストラクチャーとなる可能性が示唆されています。顧客サービスの向上や、マーケティング活動の効率化など、具体的な活用シーンも見えてきています。

特筆すべきは、AIエージェント構築にかかる労力の最小化に向けた取り組みです。これにより、技術的なハードルを極力低く抑え、多くの事業者が参入できる環境が整備されようとしています。

#AI開発 #ビジネスイノベーション
2025年1月 AIOps 定点観測

# 概要
AIOps の動向や学習のため、Google で AIOps を検索した結果を記録している記事です。

広告(スポンサー)と広告以外の表示順が変わったようですね。上位に広告以外の検索結果が表示され、その後に広告(スポンサー)が表示されています。

# 2025年1月6日の検索結果 (広告以外)

![スクリーンショット 2025-01-06 103920.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2345504/7fc17779-99d3-e370-49e1-b1f94e5d9f9a.png)

* Splunk
* AWS
* HPE
* IBM

今月は Splunk が TOP で、AWS と HPE が続いています。

先月の結果はこちら --> [2024年12月 AIOps 定点観測](https://qiita.com/mkodera/items/01a0f90a022d9ed4cef0)


# 2025年1月6日の検索結果 (広告(スポンサー))

![スクリーンショット 2025-01-06 103955.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2345504/2e1a85eb-d6ed-9095-c815-33ab983c42e2.png)

* Splunk
* NTTPC

今月は Splunk が TOP で、2番目に NTTPC です。

先月の結果はこちら --> [2024年12月 AIOps 定点観測](https://qiita.com/mkodera/items/01a0f90a022d9ed4cef0)
ITパスポート合格体験記

## １：はじめに
2024年8月29日にIT業界で働くための基礎力を身につけたいと考え、ITパスポート試験を受験し、無事に合格しました。
資格試験への挑戦はこれが初めてだったので、不安と期待を抱えながらの受験となりました。



## ２：受験に使用した教材・勉強方法

期間としては、最初は隙間時間を活用して教材に目を通し、3週間程は過去問を解きつつゆっくりと自分のペースで学習を行いました。
(並行してAWSの学習を行っていました。)

### 参考書籍


[令和05年 イメージ＆クレバー方式でよくわかる 栢木先生のITパスポート教室](https://amzn.asia/d/7CDyGU0)

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3912337/9bd8c50a-348f-da06-c434-960e1af6bae9.jpeg" width="200">


[イラスト図解式 この一冊で全部わかるWeb技術の基本](https://amzn.asia/d/9IwTFSD)
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3912337/b0429714-bec1-38a7-d693-c1fe9460f3a2.jpeg" width="200">



### 過去問

[ITパスポート過去問道場](https://www.itpassportsiken.com/ipkakomon.php)


---
### 勉強方法

最初は隙間時間を活用して教材に目を通し、試験日が近づいてから本格的に過去問演習を行いました。学習の流れは次の通りです。

1. **参考書を通読**: 概要を理解するため、流し読みからスタート
2. **過去問演習**:
    - 直近5年分の過去問を解く
    - 解いた5年分の間違った問題を正解するまで解きなおし
    - 再度直近5年分の過去問を解く
    - 解いた5年分の間違った問題を正解するまで解きなおし
    - 直近10年分の過去問を解く

この流れで行いました。

問題を解く際は、正解・不正解にかかわらず、解説をしっかり読み込むことを徹底しました。

**8/8 - 初の過去問道場**
![FireShot Capture 215 - ITパスポート(~8_29) - www.notion.so.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3912337/55285881-1432-e7f0-4faa-d1fc092cf3ac.png)

**8/29 - 試験当日の午前**
![FireShot Capture 216 - ITパスポート(~8_29) - www.notion.so.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3912337/5cfc121d-6d53-0ab2-e404-60b7c87bd08f.png)


## ３：試験前日・当日

試験前日・当日も変わらず過去問を解き続けました。
特に体調管理に気をつけ、前日は早めに就寝しました。

試験当日は16時からの開始だったので、午前中から昼過ぎまでは過去問を解き直し、移動中は書籍を速読して最後の準備を整えました。

## ４：試験・合格発表

資格試験への取り組みが初だったことや状況に過度に緊張した状態での試験となりました。

緊張で最初の数問は思考が止まりそうになりましたが、
焦らずに全問回答した後見直しを行い、中でも個人的に正解したいアルゴリズム関連の問題は特に念入りに確認を行いました。

試験直後に画面に表示された結果は以下の通りです。

| 総合評価点 | 630 |
| --- | --- |
| ストラテジ系 | 485 |
| マネジメント系 | 630 |
| テクノロジ系 | 660 |

合格ラインの600点を上回り、無事に合格することができました。

過去問道場では後半は80％は越えていたのですが、複数回同じ問題を解いていたこともあり、問われ方が異なる問題では自信がなくなり回答に迷いが出ることが多かったように感じます。

## ５：まとめ
今回の試験を通して、IT基礎知識の重要性を実感しました。合格できたものの、知識の定着や理解はまだ不十分だと感じています。

今後は**基本情報技術者試験**の取得を目指し、さらに知識を深めていきたいと思います。