OmniAICreator/Qiita-1.07M huggingface dataset:
nil?,null?,empty?,present?の違いについて

## はじめに
nil、空、空文字の違いの理解がイマイチのため、整理した。

## nil?
`nil`の場合は`true`、それ以外は`false`を返す。

## empty?
空の場合は`true`、それ以外は`false`を返す。空は、`""`や`[]`や`{}`のようないれものしかない状態をさす。

## blank?
`nil`に加えて、空、空文字に対して`true`を返す。それ以外は`false`を返す。`nil?`と`empty?`の足し算。

## present?
blank?の逆で、`nil`、空白文字列、空の文字列などの場合は`false`、そうでない場合は`true`が返る。

## まとめ
以上を求めた表は以下の通り。

|レシーバ|nil?|empty?|blank?|present?|
|----|---------|----|----|----|
|nil|true|NoMethodError|true|false|
|[]|false|true|true|false|
|{}|false|true|true|false|
|""|false|true|true|false|
|" "|false|false|true|false|
Oracle APEXのアプリからファイルをアップロードし、既存の表を更新する方法

# はじめに

Oracle APEXでは開発画面でExcelなどのファイルをアップロードして、そこから簡易的なアプリを作ることができます。そのファイルのアップロードをアプリ上で行い、既存の表データを更新する方法についてまとめました。

# 手順
* あらかじめExcelファイルやcsvファイルなどを用いて、アプリケーションを作成します。この手順は割愛します。
* デフォルトでは、Oracle APEXの開発画面からcsvファイルなどをアップロードしてアプリケーションを作成すると、レポートや検索ページなどが自動で作成されます。ここに追加する形で、ファイルのアップロードするページを追加します。
* まずは、アプリケーションの編集画面から共有コンポーネントに遷移します。
    ![画像1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/77bd1b0a-9184-4e9d-90a7-d3e63ec47532.png)

* [LOV]→[データ・ロード定義]から、データ・ロードする際の表の定義を設定します。こちらを設定しないとこの後行うデータ・ロードするページ作成の手順が進みません。

     ![画像2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/fa66d599-9967-4a67-9de0-d1f7e9840f30.png)

* [作成]から、定義を設定します。
     ![画像3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/d6f24596-d101-45e7-b786-3f4baecf82e2.png)

* [データ・ロード]の名前を設定します。下記画面ではloadとしています。
    ![画像3_5.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/af77254d-4420-41e0-88b2-671323c7bf6f.png)

* [ターゲット]から、表名を選択します。今回は既存のTASKS表とします。
* [設定]から、ロード・メソッドを選択します。[置換]を選択すると、表をロードした際に、既存の表を更新し、置き換えることができます。[追加]を選んでしまうと、表をロードするごとに、既存の表のデータが追加されていってしまいます。

* [変更の適用]を押し、定義を作成します。
* つぎに、アプリケーションにデータ・ロードをするページを作成します。
* アプリケーションのトップに戻り、[ページの追加]をクリックします。
* 下記コンポーネントから、[データのロード]を選択します。
    ![画像4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/172e643d-c863-4957-b6de-9306557adcd8.png)
* ページの詳細を設定します。[ページ名]を[data load]、[ページ・モード]は[標準]にします。
* [データ・ロード]では、先ほど作成したデータ・ロード定義である[load]が選択できるようになっています。これを定義しないとページ作成の工程がこれ以上先に進めません。
* [データのアップロード先]を[ファイル]とします。
* [ページの作成]をクリックします。
    ![画像5.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/0ffde7dc-e7b7-460f-a94f-a5fbb7e20191.png)

* ページが作成できると、作成したページのページ・デザイナに遷移します。画面左のレンダリング・ツリーから[LOAD]ボタンを、下記のように選択します。
* 画面右側において、LOADボタンの設定をします。
* 確認の要求のトグルをONにします。
* メッセージには[ロードしますか？]と入力します。
    ![画像6.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/12416d81-575e-4e36-a80b-ca2cd7421726.png)

* 画面右上の保存と実行ボタンをクリックし、アプリケーションの外観を確認します。
* [Data Load]ページが作成されています。[ファイルの選択]から更新したい表データをアップロードします。
    ![画像7.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/765f4b4a-c020-42a7-be5a-6d38f1b1f07c.png)
* 選択すると、下記のような画面になり、どのようなデータをロードするか確認できます。今回は、パイロット用のワークスペースの担当者を田中節子から鈴木節子に変更してある更新用の表をロードしてみます。
    ![画像8.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/43291788-98e9-4343-b96f-4a37fda6a5f7.png)
* 先ほど設定したように、確認画面が出力されています。ロードをすると、既存のデータから更新されているはずです。
    ![画像9.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/686a324a-9c2e-4731-8e41-6b5af781aa07.png)
* このアプリケーションを作成する際にあらかじめ作成されていた対話モードレポートページを見てみます。パイロット用のワークスペースの担当者を田中節子から鈴木節子に変更できていることがわかります。
    ![画像11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/26dd14ae-c7aa-4611-bb57-d5f22a5d28ea.png)
* 元のデータは73行ですが、レポート下部から50行目から先を確認します。新しい更新用のデータをロードした後も元の表に追加する形ではなく、73行のまま変更したデータのみ更新できていることが確認できます。
    ![画像12.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3058002/ae73aee4-a6f0-43fa-9c7a-5ed3aa22c3b8.png)
Java Web開発者向け「Tera Termで使うLinuxコマンドまとめ」

# 1.はじめに
JavaでWeb開発をしていると、開発だけでなく「サーバ上での操作」や「ステージング環境への反映」といった作業も発生します。理由としては、最終的には、JavaのWebアプリケーションは、Linuxサーバ上で動作することが多いからです。

具体的には、以下の３つが挙げられます。

- jspファイルの文字列をgrepで検索してバグの原因を調査する。
- WARファイルをサーバにアップロードして展開
- サーバ上のTomcatを再起動

このような作業は、Tera Termを使ってLinuxサーバを操作するので、基本的なLinuxコマンドを覚えておくことが重要です。

# 2.Tera Term + Linuxの使用例
### 例1:jspの文字列をgrepで検索
「grep "検索したい文字列" *ファイルの拡張子」という形式で記述します。
下記コードの例は、カレントディレクトリ（現在いるフォルダ）内にある全てのjspファイルからformという文字列を検索しています。

<pre> grep "form" *.jsp</pre>

#### なぜgrepでバグの原因がわかるのか
上述したように、jspファイル内の特定のコードや文字列をすばやく検索できるので、ログから吐き出されたエラー情報を検索することで、次のような「バグの手がかり」を見つけられるからです。

- フォームの入力項目が間違っている
- 条件分岐が意図と異なる記述になっている
- 使用されていない変数やメソッドを呼び出している
- 特定の機能がどのjspファイルで使われているかを特定したい
- 例外発生箇所（例：NullPointerException）に関係する変数を追いたい

### 例2:WARファイルをサーバーにアップロード
「scp コピー元ファイル 接続先サーバのユーザ名@ホスト名:コピー先のディレクトリパス」という形式で記述します。
下記コードの例は、ローカルにあるsample.warファイルを、userユーザとしてserverというサーバーにSSH接続して、サーバ上の/opt/app/ディレクトリにコピーすることを表しています。
<pre> scp sample.war user@server:/opt/app/</pre>

### 例3:Tomcatを再起動
Tomcatを再起動しています。
「restart」が再起動を表すコマンドなので、「stop」なら停止、「start」なら起動を表します。
Tomcatの再起動が必要なシチュエーションとしては、

- アプリケーションをデプロイした直後
- 設定ファイル（server.xmlやcontext.xml）を変更した後
- Tomcatが不安定（高負荷・応答なしなど）

等といった場面が考えられます。
<pre> sudo systemctl restart tomcat</pre>

# 3.Linuxコマンド集（目的別）
### ▶ ファイル操作
上から、ディレクトリの移動、ディレクトリの中身を一覧表示、カレントディレクトリの表示のコマンドを表しています。
<pre>cd /var/www
ls -l
pwd
</pre>

### ▶ 検索
「find」はファイルやディレクトリを検索するのに強力なコマンドです。特に、Java Web開発のように大量のファイルを扱う現場では、「どこに何があるかわからない」ときに非常に役立ちます。
<pre>grep "action" *.jsp
find . -name "*.jsp"
</pre>

### ▶ ファイル転送/展開
「tar」とはファイルやディレクトリをまとめて1つのアーカイブファイルにするためのコマンドです。また、そのアーカイブを展開（解凍）することも可能です。Java Web開発では、WARファイル以外にもログやバックアップ、設定ファイルなどをまとめる目的で使われることがあります。
「chmod」は、Linuxでファイルやディレクトリのアクセス権限（パーミッション）を変更するコマンドです。JavaのWeb開発でLinuxサーバーを操作する際、例えば .sh ファイル（シェルスクリプト）を実行しようとして「Permission denied（権限がありません）」と表示されたら、chmod で実行権限を付ける必要があります。
<pre>scp sample.war user@host:/opt/deploy/
tar -xvf sample.tar.gz
chmod 755 deploy.sh
</pre>

### ▶ プロセス管理
ps コマンドは、現在動作しているプロセスの一覧を表示するLinuxコマンドです。
JavaのWeb開発現場では、Tomcat やアプリケーションサーバーのプロセスを確認・監視する際によく使われます。
top コマンドは、Linuxでシステムの状態をリアルタイムで監視できるツールです。
Java Web開発の現場では、TomcatなどのアプリケーションサーバーがCPUやメモリをどれだけ使っているか確認したいときに使われます。
<pre>ps aux | grep tomcat
top
sudo systemctl restart tomcat
</pre>

# まとめ
JavaのWeb開発では、Javaでプログラミングをするだけでなく、Linuxコマンドを使用して、ステージングの反映やバグの調査などを行うケースが多いので、こちらも欠かすことなく学習をしていくことが望ましいでしょう。
猿でもわかるAIプログラミングシリーズ 🐵💻 モデルの訓練・検証・テストの違いを図解で学ぶ



## 1. はじめに：なぜ「訓練・検証・テストの違い」が重要なのか？

機械学習のモデル開発を始めると、「訓練データ」「検証データ」「テストデータ」という言葉が頻繁に出てきますよね。でも、以下のような疑問を感じたことはありませんか？

* **検証とテストって何が違うの？**
* **データはどう分ければいいの？割合は？**
* **ハイパーパラメータ調整のときはどのデータを使うの？**

このような疑問を放置すると、「モデルは訓練ではうまくいくのに、実環境で全然使えない…」という悲しい結果になりがちです。

本記事では、**図解とPythonコードを使って、訓練・検証・テストの違いを直感的に理解し、実務での応用力を高めること**を目指します。

---

## 2. 基本の理解：訓練・検証・テストとは何か？

以下の図をご覧ください：

```
┌────────────┬────────────┬────────────┐
│ 訓練データ │ 検証データ │ テストデータ │
├────────────┴────────────┬────────────┤
│ モデルの学習           │ モデルの性能評価（調整中） │ 最終評価（公開前） │
└───────────────────────┴────────────┘
```

| 種類     | 目的             | 使う場面                   |
| ------ | -------------- | ---------------------- |
| 訓練データ  | モデルを「覚えさせる」ため  | fit() に使う              |
| 検証データ  | ハイパーパラメータの調整など | validation\_loss の監視など |
| テストデータ | 最終的な性能の確認      | 本番に近い評価、report作成用      |

### ✅ ポイント

* **訓練と検証を混ぜると「過学習」につながる**
* **テストデータはモデルの開発中には見ない（アンタッチド）**

---

## 3. Pythonで実践：Scikit-learnを使ってデータ分割

では、実際にデータを分割してみましょう。例として有名なIrisデータセットを使います。

```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# データ読み込み
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Step 1: 訓練 + テストにまず分割（80%:20%）
X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Step 2: 訓練 + 検証（80%の中）を再分割（80%:20% => 実質64%:16%）
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(
    X_train_val, y_train_val, test_size=0.2, random_state=42)

print(f"Train: {len(X_train)} samples")
print(f"Validation: {len(X_val)} samples")
print(f"Test: {len(X_test)} samples")
```

このように、2段階で分けるのが実務でもよく使われる方法です。

---

## 4. 現場で役立つTipsとありがちなミス

### ✅ 実務のTips

* **`random_state`を固定**して再現性を保つ
* データが時間軸で偏ってる場合は**時系列分割**（`TimeSeriesSplit`）を検討
* 検証データが少ないとハイパーパラメータ調整が不安定になる → **KFold交差検証**も考慮

### ❌ よくあるミス

* テストデータを使ってハイパーパラメータを調整してしまう → 本番で過学習
* データを分割せずに全体を訓練に使ってしまう → 汎用性の低いモデルに

---

## 5. 応用：KFoldで交差検証を導入する

小さいデータセットでは、検証用にデータを分けるだけでも情報量が減ってしまう…
そんなときに使えるのが「交差検証（Cross-validation）」です。

```python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

clf = RandomForestClassifier(random_state=42)
scores = cross_val_score(clf, X_train_val, y_train_val, cv=5)

print("Cross-validation scores:", scores)
print("Average:", scores.mean())
```

### メリット

* より**安定した評価**
* **データの有効活用**

### 注意点

* 実行時間が長くなる
* データの偏りがある場合は`StratifiedKFold`などを検討

---

## 6. まとめ：この3ステップを意識しよう

| ステップ | やること       | 注意点          |
| ---- | ---------- | ------------ |
| ①訓練  | モデルの学習     | 過学習しすぎないように  |
| ②検証  | モデルのチューニング | ハイパーパラメータ選定に |
| ③テスト | モデルの最終評価   | 本番前の客観的な確認用  |

### ✅ 本記事での学び

* 「訓練・検証・テストの違い」が**開発と運用の鍵**
* 実務では「2段階分割 + cross-validation」の併用が多い
* テストデータは**絶対に開発中に使わない**

---

## 今後の展望：AutoMLやMLOpsとのつながり

この「訓練・検証・テストの構成」は、AutoMLやMLOpsでも重要な設計要素です。

* AutoMLツール（例：Google Vertex AI）では自動でデータ分割されるが、原理を知っておくことでカスタマイズ可能
* MLOpsでは「検証→本番→再訓練」のサイクルが必要 → 各データセットの管理がますます重要に

---

## 最後に

機械学習の精度だけでなく、「どのように評価したか」がプロジェクトの信頼性を左右します。
この記事が皆さんの実務に少しでも役立てば幸いです 🙌

次回は「ハイパーパラメータって何？初心者向けに解説」も解説予定です。お楽しみに！
猿でもわかるAIプログラミングシリーズ 🐵💻 機械学習の「精度」と「再現率」ってどう違うの？





## 機械学習の「精度」と「再現率」ってどう違うの？実務での使い分けと落とし穴も解説！

### 1. はじめに：なぜ精度と再現率が重要なのか？

「このAIの精度は95%です！」
……と言われて「おお、すごい！」と思ったそこのあなた、**ちょっと待った**。

この“精度（Precision）”は本当にあなたのプロジェクトにとって意味のある指標でしょうか？

機械学習の世界では、モデルの性能を評価するための指標がいくつもあります。その中でも「精度」と「再現率」は、**表面上似て非なる**もの。使い分けを誤ると、**プロダクトで大事故**になりかねません。

本記事ではこの2つの違いを**直感的に理解できる例**と、**実装コード**を通じて丁寧に解説します。さらに、**現場でよくある誤解**や**モデル改善のヒント**についても紹介します。

---

### 2. 精度（Precision）と再現率（Recall）とは？

#### ■ 定義をざっくりおさらい

| 用語                | 意味                      | 数式             | 対象                  |
| ----------------- | ----------------------- | -------------- | ------------------- |
| **精度（Precision）** | 陽性と予測したもののうち、どれだけ正しかったか | TP / (TP + FP) | モデルが「正しい」と言ったものの信頼性 |
| **再現率（Recall）**   | 本来の陽性をどれだけ見つけられたか       | TP / (TP + FN) | モデルが「見逃していないか」の指標   |

* TP（True Positive）＝正しく陽性と判定された件数
* FP（False Positive）＝間違って陽性と判定された件数
* FN（False Negative）＝本来は陽性なのに陰性と判定された件数

#### ■ 直感で理解する図（イメージ）

```
               予測
            陽性    陰性
実際 陽性   TP      FN
     陰性   FP      TN
```

---

### 3. Pythonで簡単シミュレーションしてみよう！

ここでは、`sklearn`を使って、**精度と再現率の関係を確認できる簡易シミュレーション**を行います。

#### ■ テスト用のダミーデータを作成

```python
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score
import numpy as np

# 実際のラベル（正解）
y_true = np.array([1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0])

# モデルの予測（バージョン1）
y_pred_1 = np.array([1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0])  # 少し控えめなモデル

# モデルの予測（バージョン2）
y_pred_2 = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0])  # 攻めるモデル

# 指標を計算
def evaluate(y_true, y_pred):
    precision = precision_score(y_true, y_pred)
    recall = recall_score(y_true, y_pred)
    return precision, recall

print("モデル1：", evaluate(y_true, y_pred_1))
print("モデル2：", evaluate(y_true, y_pred_2))
```

#### ■ 実行結果（例）

```
モデル1： (1.0, 0.8)
モデル2： (0.714, 1.0)
```

→ **モデル1は正確だが一部見逃しあり（高Precision・低Recall）**
→ **モデル2は全部拾うが誤判定もある（低Precision・高Recall）**

---

### 4. 実務での使い分けと落とし穴

#### ✅ 精度（Precision）を重視すべきケース

* スパム判定：**誤検出すると正常なメールが届かない！**
* 顔認証ログイン：**他人を本人と誤認識するのは大事故**

→ **誤検出（False Positive）を避けたい！**

#### ✅ 再現率（Recall）を重視すべきケース

* 病気のスクリーニング：**見逃すと命に関わる**
* 不正検出：**多少間違ってもいいから見逃したくない**

→ **見逃し（False Negative）を避けたい！**

#### ❗ よくあるミス

* 精度99%なのに役に立たない！
  → 陰性の割合が多いデータで、ほとんど陰性と予測するだけで精度が高く見えることも。
* 1つの指標に頼りすぎる
  → F1スコアやROC曲線など他の指標も見るようにしよう。

---

### 5. 応用：F1スコアやしきい値調整でバランスを取る

#### ■ F1スコアとは？

```python
from sklearn.metrics import f1_score

f1 = f1_score(y_true, y_pred_1)
print("F1スコア:", f1)
```

F1スコア = 精度と再現率の調和平均。**バランス重視型の指標**。

#### ■ しきい値調整でカスタマイズ

例えば`LogisticRegression`で確率予測を得て、再現率を高めるようにしきい値を0.5→0.3に変更するなど、**タスクごとに最適化**するのが現場の工夫。

---

### 6. まとめ：この知識をどう活かすか？

#### ✅ メリット

* モデルの性能を**本質的に理解**できる
* 目的に応じて**適切な指標で評価**できる
* モデル改善のヒントが見える

#### ⚠ デメリット

* 精度と再現率は**トレードオフ関係**にあるため、調整が必要
* 特定の業務に適したバランスを見極めるのが難しいことも

#### 🚀 今後の展望

* AutoMLやLLMによる自動評価ロジックの活用
* ドメイン知識との連携で「重要な陽性」を定義し直す

---

## 🐵💬さいごに

精度と再現率の違いを知ることは、AIエンジニアとしての“目利き力”を鍛える第一歩です。


---

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[Git] すでにmainブランチにマージされて不要になったブランチを一括で削除する

# 結論このコマンド！
```terminal
git checkout main && branch --merged main | grep -v '^* ' | grep -v 'main$' | xargs git branch -d
```
# 解説
### `git checkout main`
mainブランチに移動

### `git branch --merged main` 
mainブランチにマージ済みのすべてのブランチを一覧表示

### `grep -v '^* '` 
現在チェックアウトされているブランチ（*で始まる行）を除外

### `grep -v 'main$'`
mainブランチ自体を除外

### `xargs git branch -d`
残ったブランチリストをgit branch -dコマンドに渡して削除

# aliasを設定しておくと楽！
自分はalias設定しています！

```terminal
git config --global alias.grm '!git checkout main && git branch --merged | grep -v "\* " | grep -v "main$" | xargs git branch -d'
```

```
# 使用方法
workspace$ git grm
#108　Microsoft Certified: Azure Fundamentals (AZ-900)受験録

### はじめに
[Microsoft Certified: Azure Fundamentals（AZ-900）]( https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/azure-fundamentals/?practice-assessment-type=certification)は、クラウド技術に興味がある方や、Azureを使い始める方にとって最適な認定資格です。この記事では、私が実際にAzure Fundamentalsを受験した経験について、使用した勉強方法と、試験を受けた感想をシェアします。これから受験を考えている方の参考になれば幸いです。

### 受験結果
昨年の９月くらいに受験して、一発で合格できました。
<img alt="azure-fundamentals-1" src="https://www.nxted.co.jp/blog/img/113/azure-fundamentals-1.png"> 
<br>

### 勉強方法
①Microsoft Learn
最初に取り組んだのは、Microsoftの公式学習プラットフォーム[Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/microsoft-azure-fundamentals-describe-cloud-concepts/)でした。Azure Fundamentals向けのモジュールが無料で提供されており、非常に分かりやすく体系的に学習を進められます。基本概念から始まり、Azureの各種サービスについての理解を深められました。
<br>
おすすめポイント:
・無料で学べる：Microsoft Learnは、コストをかけずに高品質な学習が可能です。
・インタラクティブな演習：ハンズオンで実際にAzure環境を触れるので、実務に近い形で学べます。
・柔軟な学習ペース：自分のペースで学習できるので、忙しい日々の中でもスケジュールに合わせやすいです。
<br>
②Udemyのオンラインコース
次に活用したのが、Udemyのオンラインコースです。Udemyでは、AZ-900に特化した講座が多数あります。私は高評価の講座を選び、集中的に勉強しました。特にビデオレクチャーが役立ち、理解しづらい部分を視覚的に補強できました。
<br>
おすすめポイント:
・短時間で集中して学べる：要点が絞られているため、短期間で知識を効率的にインプットできます。
・模擬試験が充実：多くの講座には模擬試験が付いており、本番前のリハーサルとして役立ちます。
<br>
私が利用したのは以下の二つの講座です！
[【AZ-900合格講座】Azureを基礎からしっかりと学びたい方へ（講義・演習・問題の3部構成で理解を深めよう！）](https://www.udemy.com/course/azure-az900-learn)
[【6万人が受講】AZ-900 Microsoft Azure Fundamentals模擬試験問題集（7回分490問）
](https://www.udemy.com/course/az-900-microsoft-azure-fundamentals4176)

### 試験当日の感想
試験はオンラインで受けられるため、自宅から受験しました。事前に模擬試験を多く解いていたおかげで、問題形式には慣れており、特に焦ることなく解答できました。Azure Fundamentalsの試験は、個人的にはそれほど難易度が高いとは感じませんでした。AWSの初級資格であるクラウドプラクティショナー（AWS Certified Cloud Practitioner）と比較しても、試験範囲や問われる内容はAzure Fundamentalsのほうが比較的簡単な印象を受けました。特に、技術的に深い知識が必要とされるわけではなく、Azureサービスの基本的な概要を理解していれば十分に対応可能です。

また、ネット上でも同様の意見を見かけることが多く、Azure Fundamentalsはクラウド初心者に優しい試験として知られているようです。Azureの各サービスの基本的な概念や用途を理解し、クラウドコンピューティング全般の知識を押さえていれば、試験合格は難しくないでしょう。

### 最後に
Microsoft Certified: Azure Fundamentalsはクラウドの基本的な知識を証明するために最適な資格です。勉強方法としてはMicrosoft Learnでの公式教材、Udemyでのビデオ講座、そして模擬試験がとても有効でした。これから試験を受ける方にはこれらのツールを活用して、自分のペースでしっかりと準備を進めることをお勧めします。Azureの基礎を固めることでさらに高度な資格や実際の業務にも役立つスキルを身に付けることができるでしょう。ぜひ挑戦してみてください！

### 参考
[Microsoft Certified: Azure Fundamentals（AZ-900）]( https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/azure-fundamentals/?practice-assessment-type=certification)
[Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/microsoft-azure-fundamentals-describe-cloud-concepts/)
[【AZ-900合格講座】Azureを基礎からしっかりと学びたい方へ（講義・演習・問題の3部構成で理解を深めよう！）](https://www.udemy.com/course/azure-az900-learn)
[【6万人が受講】AZ-900 Microsoft Azure Fundamentals模擬試験問題集（7回分490問）
](https://www.udemy.com/course/az-900-microsoft-azure-fundamentals4176)
逆ポーランド記法おもろい

数式の表記方法にはいくつかの種類がありますが、その中でも「逆ポーランド記法（Reverse Polish Notation, RPN）」は、一見すると風変わりながら、非常に合理的な構造を持っています。この記事では、RPNの特徴と、その簡潔なHaskellによる実装例を紹介します。

## 逆ポーランド記法とは

通常の数式（中置記法）では、演算子はオペランドの間に記述されます。たとえば：

```
(3 + 4) * 2
```

これを逆ポーランド記法で書くと、次のようになります：

```
3 4 + 2 *
```

演算子が後置されるため、RPNは「後置記法（Postfix notation）」とも呼ばれます。

## RPNの利点

逆ポーランド記法の最大の利点は、**括弧が不要**である点です。演算の順序はスタックベースの評価ルールによって自動的に決まります。以下の特徴が評価されています：

* 構文解析が簡潔になる（特に再帰下降構文解析器で有利）
* 括弧を使わずに複雑な式が表現可能
* 実装がシンプルで、評価も効率的

## RPNの評価方法

RPNの式は、左から右へとトークンを処理していきます。数値はスタックに積み、演算子に出会ったらスタックから必要な数値を取り出して演算を行い、結果をスタックに戻します。

### 例

```
5 1 2 + 4 * + 3 -
```

この式は以下のように評価されます：

1. `1 2 +` → `3`
2. `3 4 *` → `12`
3. `5 + 12` → `17`
4. `17 - 3` → `14`

中置記法では：

```
5 + ((1 + 2) * 4) - 3
```

## Haskellで書くRPN電卓

RPNの処理は、スタック操作に基づくため、関数型言語での実装に非常に向いています。以下はHaskellによる簡潔な実装例です。

```haskell
solveRPN :: String -> Double
solveRPN = head . foldl foldingFunction [] . words
    where foldingFunction (x:y:ys) "*" = (y*x):ys
          foldingFunction (x:y:ys) "+" = (y+x):ys
          foldingFunction (x:y:ys) "-" = (y-x):ys
          foldingFunction (x:y:ys) "/" = (y/x):ys
          foldingFunction (x:y:ys) "^" = (y**x):ys
          foldingFunction (x:xs) "ln" = log x:xs
          foldingFunction xs "sum" = [sum xs]
          foldingFunction xs numberString = read numberString:xs
```

この関数は文字列を空白で分割し、`foldl` を用いて左から順にスタック操作を行います。演算子や関数はパターンマッチで定義されており、読みやすく拡張もしやすい構成です。

### 使用例（GHCiにて）

```haskell
> solveRPN "10 4 3 + 2 * -"
-4.0

> solveRPN "2.7 ln"
0.9932517730102834

> solveRPN "1 2 3 4 5 sum"
15.0
```

## おわりに

逆ポーランド記法は、単なる記法の違いにとどまらず、式の評価戦略そのものを変える力を持っています。特に、式の評価をシンプルに、かつ決定的に行いたい場合に非常に有効です。

関数型言語との相性も良く、特にHaskellでは高階関数とパターンマッチによって明快な実装が可能です。小さな電卓アプリや言語処理系を作る際の参考としても価値のある題材と言えるでしょう。

ぜひ皆さんも作ってみてください。
猿でもわかるAIプログラミングシリーズ 🐵💻 LINEのトーク履歴を使って会話AIを作る実験



## LINEのトーク履歴を使って会話AIを作る実験 🤖💬

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### 1. はじめに：身近なデータでAIを作ってみよう

会話AIというと、ChatGPTやSiriのような高度な技術をイメージしがちですが、実は「身近な会話データ」からでもシンプルな会話AIを作ることができます。
たとえば、**自分と友人とのLINEのトーク履歴**。これって、自然言語の宝庫なんです。

この記事では、LINEのトーク履歴を使って簡易的な会話AIを作る方法を紹介します。Pythonと自然言語処理（NLP）の基本を活用して、「ちょっと賢いボット」を育ててみましょう。

---

### 2. 技術の概要：TF-IDF + 最近傍探索で「それっぽく」返す

今回のアプローチは以下の通りです：

* **ステップ1：LINEのトーク履歴をCSVでエクスポート**
* **ステップ2：ユーザーの発言だけを抽出して「Q\&Aペア」に変換**
* **ステップ3：TF-IDFでベクトル化し、近い発言を検索**
* **ステップ4：その直後の返答を「AIの返答」として返す**

機械学習の学習はしませんが、**情報検索ベース**でそれなりに自然な応答が可能です。

---

### 3. 実装してみよう：LINEトーク履歴 → 会話ボット

#### 📦 必要ライブラリ

```bash
pip install pandas scikit-learn fugashi unidic-lite
```

#### 📝 ステップ1：トーク履歴の前処理

LINEのトーク履歴はテキスト形式でダウンロードできますが、以下のような形式です：

```
2024/05/01(水) 10:15 - 山田太郎: おはよう！
2024/05/01(水) 10:16 - 鈴木花子: おはようございます ☀️
```

まずは、これをPythonで読み込んで会話ペアにします。

```python
import re
import pandas as pd

with open('LINE_トーク.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()

pattern = r'(\d{4}/\d{2}/\d{2}.*?) - (.*?): (.*)'

data = []
for line in lines:
    m = re.match(pattern, line)
    if m:
        timestamp, speaker, message = m.groups()
        data.append({"timestamp": timestamp, "speaker": speaker, "message": message})

df = pd.DataFrame(data)
```

#### 💬 ステップ2：Q\&Aペアの作成

```python
pairs = []
for i in range(len(df) - 1):
    if df.loc[i, "speaker"] != df.loc[i+1, "speaker"]:
        q = df.loc[i, "message"]
        a = df.loc[i+1, "message"]
        pairs.append((q, a))

df_pairs = pd.DataFrame(pairs, columns=["question", "answer"])
```

#### 🔍 ステップ3：TF-IDF + 最近傍検索で会話っぽく

```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import fugashi

# 形態素解析 + tokenizer
tagger = fugashi.Tagger()
def tokenize(text):
    return [word.surface for word in tagger(text)]

vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize)
X = vectorizer.fit_transform(df_pairs["question"])

nn = NearestNeighbors(n_neighbors=1, metric='cosine')
nn.fit(X)
```

#### 🤖 ステップ4：ボットとして応答させる

```python
def reply_bot(user_input):
    vec = vectorizer.transform([user_input])
    dist, idx = nn.kneighbors(vec)
    return df_pairs.iloc[idx[0][0]]["answer"]

# 実験
while True:
    user = input("あなた：")
    if user == "exit":
        break
    print("ボット：" + reply_bot(user))
```

---

### 4. 実務での応用ヒントとつまずきポイント

#### ✅ 実務応用のヒント：

* **社内チャットのFAQ応答ボット**に活用可能（Slack, Teams等）
* **カスタマーサポートの前段階フィルタ**としても有効
* **社員教育用：会話ログからよくある質問を学習**

#### ⚠️ よくあるつまずき：

* `fugashi`のインストールで詰まる → `unidic-lite`を併用すれば簡単
* 会話ペアが正しく構築されない → スピーカー変化の条件に注意
* テキストが長すぎるとTF-IDFでは文脈が欠落 → 長文分割 or LLMの導入も検討

---

### 5. 応用アイデア・発展的な活用

もしさらに本格的にしたければ：

* **Embeddingベースの検索**（OpenAI APIや`sentence-transformers`など）
* **LangChainと組み合わせてRAG型AI化**
* **LineBot APIと連携してリアルタイム対話対応も可能！**
* **会話ログのクラスタリング → FAQの自動生成**

---

### 6. おわりに：LINEトークがAI教材になる時代

LINEのトーク履歴という身近なデータを使うことで、会話AIの仕組みがぐっと身近になります。本記事で紹介したTF-IDFベースの方法は簡易ながら、**実務のPoCレベルには十分対応**できます。

とはいえ、限界もあります：

| 項目      | 内容             |
| ------- | -------------- |
| ✅ メリット  | 学習不要、高速、導入しやすい |
| ❌ デメリット | 文脈理解なし、柔軟性に乏しい |

将来的にはLLMや音声入力などとの連携も視野に入れると、**“手軽だけど本格派”な会話AI開発**が実現できます。

📌 ご興味あればフォローお願いします！
最低限知っておきたいgccの最適化フラグ

:::note info

知っておきたいコンパイルフラグ

|フラグ|コンパイル時間|実行速度|デバッグのしやすさ|
|----|----|----|-----|
|`-O0`|短い|遅い|普通|
|`-Og -g`|普通|遅い|良い|
|`-O2 -g`|そこそこ|普通|まあそこそこ|
|`-O3`|長い|速い|やりにくい|

:::

## `-O0`

デフォルトのオプション。ほぼ全ての最適化を無効化します。
`-O0`を指定した状態で個別の最適化フラグを加えても有効化されないので注意です。

## `-Og`

開発中(デバッグ中)は基本このフラグつけてコンパイルします。
基本的に`-O1`(コンパイル時間を長くしないような最適化が行われる)と同じですが、デバッグと干渉するフラグが無効化されています。
デバッグ情報を出すための`-g`とセットで使うのが良いでしょう[[参照]](https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Debugging-Options.html)。

## `-O2`

`-O1`に加えて、バイナリのサイズを大きくしないような最適化がなされます。コンパイル時間も長くなりますが、実行速度も速くなります。
`-g`を加えてデバッグ情報を出力することもできますが、`-Og`に比べてやりにくくはなります。
ただし、プログラムを長く走らせた状態でのデバッグをしたい時はこれです。

## `-O3`

とにかく最適化を行います。その分コンパイル時間は長くなります。
最終的にはこれでコンパイルしてプログラムを使う感じです。

## 参考資料

https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Optimize-Options.html#Optimize-Options
猿でもわかるAIプログラミングシリーズ 🐵💻 簡単なレコメンドエンジンを作ってみよう（映画編）



## 簡単なレコメンドエンジンを作ってみよう（映画編）🎬

---

## 1. はじめに：映画のおすすめってどう決まってるの？

NetflixやAmazon Primeなどで「あなたへのおすすめ映画」が表示された経験、ありますよね？
「どうやって選んでるの？」「なんで自分の好みに合ってるんだろう？」と思ったことはありませんか？

今回は、**Pythonだけで簡単な映画のレコメンドエンジンをゼロから作ってみる**ことを通じて、
「推薦システム（Recommender System）」の基本原理と実装方法を一緒に学んでいきます！

---

## 2. レコメンドエンジンとは？ざっくり解説

レコメンドエンジンには主に以下の２つの手法があります：

| 手法                                       | 特徴            | 例                      |
| ---------------------------------------- | ------------- | ---------------------- |
| 協調フィルタリング（Collaborative Filtering）       | ユーザーの行動データを使う | 「似たユーザーが見た映画」          |
| コンテンツベースフィルタリング（Content-Based Filtering） | 映画の属性情報を使う    | 「アクション映画が好きなら、これもおすすめ」 |

今回は\*\*協調フィルタリング（User-based）\*\*を中心に、**シンプルなアルゴリズムで動くレコメンドエンジン**を構築してみます。

---

## 3. 実装してみよう：映画推薦のエンジン構築

### 📦 使用ライブラリ

```bash
pip install pandas scikit-learn
```

### 🎬 サンプルデータの用意

まず、簡易的なユーザー×映画の評価行列を用意します（本番環境ではDBやログから取得するケースが多いです）。

```python
import pandas as pd

ratings_dict = {
    'ユーザー1': {'Matrix': 5, 'Inception': 4, 'Titanic': 1},
    'ユーザー2': {'Matrix': 4, 'Inception': 5, 'Titanic': 2},
    'ユーザー3': {'Matrix': 1, 'Inception': 2, 'Titanic': 5},
    'ユーザー4': {'Matrix': 1, 'Inception': 1, 'Titanic': 5},
}

df = pd.DataFrame(ratings_dict).T.fillna(0)
print(df)
```

### 🤝 ユーザー同士の類似度を計算

Cosine Similarity を使って、ユーザーの類似度を算出します。

```python
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

similarity = cosine_similarity(df)
sim_df = pd.DataFrame(similarity, index=df.index, columns=df.index)
print(sim_df)
```

### 🎯 レコメンド関数を作成

```python
def recommend_movies(user, df, sim_df, top_n=1):
    similar_users = sim_df[user].sort_values(ascending=False)[1:]
    weighted_ratings = df.T.dot(similar_users) / similar_users.sum()
    watched = df.loc[user][df.loc[user] > 0].index
    recommendations = weighted_ratings.drop(index=watched).sort_values(ascending=False)
    return recommendations.head(top_n)
```

### ✅ 使ってみよう

```python
print("ユーザー1へのおすすめ：")
print(recommend_movies('ユーザー1', df, sim_df))
```

---

## 4. 実務でハマりがちなポイントと対策

| 落とし穴           | 解説                 | 対策                     |
| -------------- | ------------------ | ---------------------- |
| ユーザーが少ない・偏っている | データが少ないと似た人が見つからない | 新規ユーザー用にコンテンツベースも併用する  |
| 評価がスパース（空白が多い） | 現実のデータは大体そう        | 行列分解（SVD）やNNで補完する手法もあり |
| 過学習しやすい        | 特定ユーザーの傾向に引っ張られすぎる | 正則化や閾値の工夫が必要           |

---

## 5. 発展：より実用的なレコメンドへ

このあと試してみたいこと：

* ✅ **SVDによる行列分解**：scikit-learnやSurpriseライブラリを使って実装可
* ✅ **時間情報を考慮**：最近見た映画の方を重視
* ✅ **ジャンルやレビュー内容を利用**：自然言語処理（NLP）との連携
* ✅ **Webアプリ化して社内ツールに**：FlaskやStreamlitで簡単にUI化可能！

---

## 6. まとめ：レコメンドは奥が深いけど、まずは作ってみよう

### 💡 この実装のポイント

* Python + pandas + scikit-learn で手軽に試せる
* 協調フィルタリングの基本が体感できる
* 小規模でもレコメンド体験が作れる

### 🟢 メリット

* シンプルで説明しやすい
* 小規模な社内ツールやプロトタイプに向いてる

### 🔴 デメリット

* 精度は限定的（大規模には向かない）
* 新規ユーザー／映画への対応が弱い

---

## 📝 おわりに

今回のように、**手軽なレコメンドエンジンを自作することで、アルゴリズムの動作や実務での適用イメージが明確になります**。

---

> 👨‍💻 著者：現役ソフトウェアエンジニア / AI好き / クラウドインフラも嗜む
> 気軽にコメント・フォロー大歓迎です！一緒に「作って学ぶAI」、始めてみませんか？
GCP query

files = dbutils.fs.ls("gs://wuli-gcs-bucket/test/")
for f in files:
    print(f.name)


df = spark.read.option("header", "true").csv("gs://wuli-gcs-bucket/test/test.csv")


spark.hadoop.google.cloud.auth.service.account.enable true
spark.hadoop.google.cloud.auth.service.account.json.keyfile /dbfs/tmp/keyfile.json




# Workspace 路径：注意要加前缀 file:/ 才能访问本地路径
workspace_path = "/Workspace/Users/your.name@example.com/keyfile.json"

# 注意：Databricks 的 driver 节点可直接访问 file:/ 路径
with open(f"file:{workspace_path}", "r") as src_file:
    content = src_file.read()

# 写入 DBFS 路径：dbfs:/ 路径用 dbutils 写入
dbutils.fs.put("dbfs:/tmp/keyfile.json", content, overwrite=True)



databricks fs cp ./keyfile.json dbfs:/tmp/keyfile.json



SELECT 
  column_name,
  data_type,
  is_nullable,
  ordinal_position
FROM 
  `your_project_id.your_dataset.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS`
WHERE 
  table_name = 'your_table';


display(dbutils.fs.ls("dbfs:/tmp"))
dbutils.fs.cp("dbfs:/tmp/keyfile.json", "file:/tmp/keyfile.json", True)

# Workspace 路径
source_path = "/Workspace/Users/your.name@example.com/keyfile.json"

# 读取 Workspace 文件内容
with open(source_path, "r") as f:
    content = f.read()

# 将内容写入 DBFS
with open("/dbfs/tmp/keyfile.json", "w") as f:
    f.write(content)
状態チェックが長くなってきたので、メソッド化して読みやすくした話


アプリのUIや表示ロジックを書く中で、
「特定の状態のときだけ値を非表示にする」といった処理ってよくありますよね。

たとえばこんなコード：

```csharp
if (AppStateMachine.CurrentState == AppState.WaitingForCalibration)
{
    text1 = "-----";
    text2 = "-----";
}
```

これ自体はシンプルで悪くないんですが、
状態が増えてくるとだんだん見づらくなってきます…。

---

## 🔀 状態が増えるとどうなるか

たとえば非表示にしたい状態が3つあったとします。するとこうなります：

```csharp
if (AppStateMachine.CurrentState == AppState.WaitingForCalibration
 || AppStateMachine.CurrentState == AppState.Initializing
 || AppStateMachine.CurrentState == AppState.NoData)
{
    text1 = "-----";
    text2 = "-----";
}
```

* 条件が長い
* 何をしたいのか読み取りづらい
* ちょっとした変更でも複数行にまたがる

こういうの、メンテが地味に面倒なんですよね…。

---

## ✅ 解決策：判定をメソッドにまとめる

そこで、表示制御の意図を明確にするために、状態チェックをメソッドに切り出しました。

```csharp
if (AppStateMachine.ShouldHideMeasurementValues())
{
    text1 = "-----";
    text2 = "-----";
}
```

### 中身はこんな感じ：

```csharp
public static bool ShouldHideMeasurementValues()
{
    return _currentState == AppState.WaitingForCalibration
        || _currentState == AppState.Initializing
        || _currentState == AppState.NoData;
}
```

これでだいぶスッキリ。
「なぜこのときに非表示にするのか？」が関数名から伝わるようになりました。

---

## 🔍 書き方の使い分けについて

もちろん、**直接状態を比較するほうが読みやすい場面もあります。**

```csharp
if (AppStateMachine.CurrentState == AppState.WaitingForCalibration)
```

この書き方は、**「状態そのものを知りたいとき」にはむしろ分かりやすい**です。

---

## 💡 状態比較とメソッド化、どう使い分ける？

| 書き方                             | 向いてる場面                    |
| ------------------------------- | ------------------------- |
| `CurrentState == AppState.Xxx`  | 状態を明示的に扱いたい処理（状態遷移、分岐など）  |
| `ShouldHideMeasurementValues()` | 表示処理やUIなど、**意図や目的が重要なとき** |

---

## ✍ まとめ

* 状態が少ないうちは `CurrentState == Xxx` でOK
* 条件が増えたり、「なにをしたいのか」を伝えたいならメソッド化がおすすめ
* 書き方は使い分け！どちらも場面によって有効

---

## 📒 おまけ：関数名の付け方

関数名は目的ベースで書くと読みやすいです：

* `ShouldHideMeasurementValues()` ← 今回の例
* `IsReadyToAnalyze()`
* `NeedsAttention()` などなど

「何をしたいのか？」「今どういう状態なのか？」が**コードを読んだ瞬間に伝わる名前**を目指すと吉です 👦

---

## 🙌 おわりに

コードって、「動く」だけじゃなくて「読める」も大事ですよね。

今回みたいにちょっとした工夫で、**未来の自分やチームの仲間が助かることも多い**ので、
同じような悩みがある方の参考になればうれしいです！
山本和佳Tips：ChatGPTでSNS投稿を10倍効率化した方法を全公開！


はじめに
こんにちは！山本和佳です🌟

22歳でWebマーケティング会社に勤めながら、SNS運用のお仕事をしています。元々は女優を目指していましたが、今は「自分らしい発信」を大切にマーケターとして活動中です！

今回は、私がChatGPTを使ってSNS投稿の効率を劇的に上げた方法を、惜しみなく全公開します。特に企業SNS運用で忙しい方や、個人でも質の高い投稿を効率的に作りたい方の参考になれば嬉しいです✨

なぜChatGPTを使い始めたのか
正直、最初は「AIに頼るなんて...」と思っていました😅
でも、1日に複数のアカウント運用をしていると、こんな悩みが...

毎日のネタ探しに時間がかかりすぎる
投稿文を考えるのに1投稿30分以上かかる
ハッシュタグ選びが面倒くさい
各SNSに合わせた文体変更が大変

そんな時にChatGPTを本格的に使い始めたら、作業時間が1/10になったんです！
【実践編】私のChatGPT活用術
1. ネタ探し・企画生成
使用プロンプト例
あなたはSNSマーケティングの専門家です。
以下の条件でInstagram投稿のアイデアを10個提案してください：

- ターゲット：20-30代の働く女性
- 業界：美容・コスメ
- 目的：エンゲージメント向上
- トレンド：季節感を取り入れる
実際の結果（一部抜粋）

「朝5分でできる時短スキンケアルーティン」
「秋冬に乾燥しがちな部位別保湿テクニック」
「オフィスでバレない！簡単お直しメイク術」

工夫ポイント：具体的な条件を設定することで、より実用的なアイデアが出てきます！
2. 投稿文の生成
基本プロンプト
以下の条件でInstagram投稿文を作成してください：

テーマ：[具体的なテーマ]
文字数：150文字程度
トーン：親しみやすく、共感を呼ぶ
ターゲット：[具体的なターゲット]
含めたい要素：
- 問いかけ
- 絵文字
- アクションを促す文言
Before（手動作成）
今日のメイクポイントを紹介します。
秋らしいブラウンアイシャドウを使いました。
参考にしてください。
After（ChatGPT活用）
秋の深まりを感じる今日この頃🍂
ブラウンアイシャドウで作る、大人っぽい秋メイクにトライしてみました✨

ポイントは...
・アイホール全体にベージュ
・二重幅にミディアムブラウン
・目尻に濃いブラウンでキュッと締める

みなさんの秋メイクのこだわりも教えてください💄
#秋メイク #ブラウンアイシャドウ #大人メイク
結果：エンゲージメント率が約3倍にアップしました！
3. ハッシュタグ生成
プロンプト例
以下の投稿内容に最適なハッシュタグを20個提案してください：

投稿内容：[投稿文を貼り付け]
条件：
- 人気度：高・中・低をバランスよく
- ターゲット層に刺さるもの
- トレンドを意識したもの
これで毎回のハッシュタグ選びの時間が5分→30秒に短縮されました！
4. 各SNS別の文体調整
同じネタでも、SNSによって最適な文体は違いますよね。
Twitter向け
以下の内容をTwitter向けに140文字以内で要約してください：
- カジュアルで親しみやすい文体
- リツイートされやすい内容
- 絵文字は控えめに
Instagram向け
以下の内容をInstagram向けに調整してください：
- ストーリー性を重視
- 絵文字を効果的に使用
- 改行で読みやすく
LinkedIn向け
以下の内容をLinkedIn向けにプロフェッショナルな文体で調整してください：
- ビジネス関連の学びや気づきを強調
- 専門用語を適度に使用
- 建設的な議論を促す
【応用編】さらに効率化するテクニック
カスタムプロンプトの作成
よく使うプロンプトは、自分なりにカスタマイズして保存しています。
【山本和佳流・投稿文生成プロンプト】

あなたは22歳女性マーケターの山本和佳です。
以下の特徴で投稿文を作成してください：

特徴：
- 親しみやすく明るい文体
- 共感を呼ぶ等身大の表現
- 実体験を織り交ぜる
- 読者との距離感を大切にする

テーマ：[ここにテーマを入力]
文字数：[文字数指定]
バッチ処理で一週間分まとめて作成
以下の7つのテーマで、それぞれInstagram投稿文を作成してください：

月曜日：モチベーションアップ系
火曜日：仕事術・効率化
水曜日：トレンド情報
木曜日：悩み解決・共感系
金曜日：週末の過ごし方
土曜日：ライフスタイル
日曜日：自己啓発・学び

各投稿は150文字程度で、統一感のある文体でお願いします。
注意点とコツ
やってはいけないこと

そのままコピペ：必ず自分らしさを加える編集が必要
事実確認なし：情報の正確性は必ずチェック
感情を込めない：機械的な文章にならないよう、感情や体験を追加

効果を最大化するコツ

具体的な指示を出す：曖昧な指示では良い結果が出ません
何度も微調整する：一回で完璧を求めず、対話しながら改善
自分の言葉で味付け：最終的には自分らしさを加えることが重要
データで検証：効果測定を忘れずに

実際の効果・数値データ
ChatGPT導入前後の比較データをご紹介します📊
作業時間の変化

投稿企画：60分 → 10分（-83%）
投稿文作成：30分 → 5分（-83%）
ハッシュタグ選定：15分 → 2分（-87%）
合計：105分 → 17分（-84%の時短）

エンゲージメントの変化

いいね数：平均50→120（+140%）
コメント数：平均3→8（+167%）
保存数：平均5→15（+200%）



ChatGPT以外のおすすめAIツール

私が実際に使っているその他のツールも紹介します！
画像生成

Canva AI：テンプレートベースで簡単
Midjourney：クオリティ重視（有料）

動画編集

Runway ML：AI動画編集
Luma AI：動画生成

分析・改善

Claude：長文分析が得意
Gemini：データ分析に強み

まとめ
ChatGPTを使ったSNS運用効率化、いかがでしたでしょうか？
重要なのは「AIに任せきり」ではなく「AIと協働」することです。私たち人間の感性や体験があってこそ、AIの力が最大限に活かされると思います✨

元女優志望の私だからこそ伝えたいのは、「表現すること」の楽しさは変わらないということ。AIは私たちの創造性を奪うのではなく、より多くの人に想いを届けるための強力なパートナーなんです！
最後に
この記事が、SNS運用で忙しい皆さんの少しでもお役に立てば嬉しいです😊
もし質問や「こんな場面でのプロンプトが知りたい！」というリクエストがあれば、ぜひコメントで教えてください。一緒にAIを活用したSNS運用を楽しみましょう！
ナレッジ共有を加速する！ONES Wiki「スペース」の使い方ガイド ～メリットと運用ポイント～

## はじめに
[ONES Wiki](https://systemcon.co.jp/products/oneswiki/)では、「スペース」内にコンテンツを作成し、管理していきます。

「スペース」とは、作成したコンテンツやナレッジをまとめる場所で、部門やプロジェクト、チーム単位で分けるのが基本です。
関連する情報を一箇所に集約しておくことで、探しやすさもアップし、チーム全体での共有がスムーズになります。

この記事では、ONES Wikiの「スペース」について、メリットや作り方、運用のコツまでご紹介します！

## ONES Wikiのスペースってなに？
スペースは、ざっくり言えば「チームの作業場所」みたいなものです。
プロジェクトや部門ごとに分けておくことで、情報の整理や管理がしやすくなります。
### スペースの主なメリット
* **情報を整理しやすい**：チームやプロジェクトごとにスペースを分けておけるから、どこに何があるかすぐわかる！
* **アクセス権限が分けられる**：スペース単位で閲覧・編集権限を設定できるので、情報のセキュリティもバッチリ。
* **カテゴリでさらに整理できる**：スペースをカテゴリ分けすることで、視認性がグンとアップします。

## スペースの作り方
スペースを作るには、「スペース作成権限」が必要です。
### 作成手順
1. 左のサイドバーで「ナレッジベース管理」をクリック
2. 「スペース」を選択
3. 画面右上の「スペースを作成」ボタンをクリック
4. 情報を入力して「OK」を押すだけ！

![スペースの作り方.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3483972/1874ea13-6954-4ba4-89d9-8868ee8054ae.png)

### 入力項目の説明
* **スペース名**：わかりやすい名前をつけましょう
* **カテゴリ**：事前に作っておいたカテゴリから選びます（作り方は後述）
* **説明**：どんな内容のスペースか軽く書いておくと親切です
* **内部共有の有効化**：他の人とページを共有できる機能。ONにしておくのがおすすめ！

![入力項目の説明.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3483972/8934586b-f5be-4fa2-b111-8d7725d8c9c4.png)

## 作ったスペースを見てみよう
作成後のスペースは、一覧画面に表示され、説明文もちゃんと出ます。
ここからすぐにスペースへアクセスできて、ページをどんどん追加していくことができますよ。

![作成したスペース.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3483972/144ef7a1-dac8-4e9b-9225-97af997006f5.png)

## マイワーク画面からも作れるよ
実は、スペースは「マイワーク」からでも作成可能。
ちょっとわかりにくいかもですが、画面を見ればすぐ慣れます。

![マイワーク画面からの作成.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3483972/592140f1-f792-4a62-9599-dca96f60df9f.png)

## スペースを削除したいとき
スペースの削除も可能ですが、**中のデータも全部消える**ので注意！
復元はできないので、消す前にバックアップや移行を検討してください。

### 削除の手順
1\. 該当スペースで「…（メニュー）」→「スペース設定」

![削除の手順1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3483972/f5f07acf-b176-4d0f-bbc0-e6fe5f962aab.png)

2\. 「基本情報」タブ内にある「スペースを削除」をクリック
※削除には「スペース管理者」の権限が必要です。

![削除の手順2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3483972/0d41ab7a-ed4a-4109-93bd-a7334fc0ae21.png)

## スペースカテゴリの設定方法
スペースが増えてくると、「どれがどのチームのだっけ？」となりがち。
そんなときは、**スペースカテゴリ**を使うと超便利です！

カテゴリは「タグ付け」みたいなイメージで、一覧表示の整理に役立ちます。
スペースカテゴリーの設定方法は、ちょっとわかりにくいので注意が必要です。

### 設定方法
1\. 左サイドバーで「ナレッジベース管理」→「スペース」をクリック
2\. スペース画面の検索ボックス左にあるアイコンをクリック（下図参照）
3\. 「カテゴリー表示」をONにする

![スペースカテゴリの設定.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3483972/2ad9bd0e-df70-4752-847a-b5ce01518778.png)

4\. サイドバーにカテゴリ一覧が出るので「＋」で追加！

![プラスで追加.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3483972/15a2d85f-448e-4198-95c3-d34b03c378a5.png)

5\. カテゴリ名を指定して「OK」ボタンをクリック

![カテゴリ名を指定.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3483972/c31951fc-51c2-4d2e-8921-dfea78ea4be8.png)

## まとめ
ONES Wikiの「スペース」は、情報整理とチームでのナレッジ共有に欠かせない機能です。
* スペースを使えば、プロジェクトごと・チームごとの情報を効率よく管理できる
* カテゴリを活用すれば、スペースが増えてもスッキリ整理できる
* 作成・削除・カテゴリ設定はちょっと慣れればすぐ使いこなせる

今後は、スペース設定や権限まわりの使い方も別記事で紹介していきます。
ぜひお楽しみに！
VIMチャレンジその1(全5回)：行単位操作の威力


## vi(m)とは

- テキストエディタの一種
- 過去の記事
 
https://qiita.com/jabaraster/items/60a031e134276aa92f03

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## vimの出自

- SSHのようなCUIでも使えるエディタ
- **マウスがない環境でも使える**

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## vimの特徴

- キーボードのみで操作できる
- モードの存在

一般的にはモードはUXを悪くする。実際vimを忌避する層はいるし、気持ちはすごくよくわかる。
が、投資する価値はあります。

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## 行単位での操作

- 特にPGで威力を発揮する
- (英語圏の文章の編集には便利）
  → 日本語には辛い！

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## 基本操作：移動

- hlkj
- ←→↑↓

こればかりは習うより慣れろ！
実際、すぐ慣れます。

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## 基本操作：行単位操作

- yy：カーソル行をコピー
- o：カーソル行の下に空行を追加
- p：ペースト
- dd：カーソル行を削除

正直、これを知ってるだけで相当PGがはかどるようになります！
高度な操作はあるが、徐々に覚えていけばいいです。

----
## 知っておいた方がいい操作：複数行の選択

- **Shift+V：行選択モード**

ここに、基本操作を組み合わせることで複数行コピーや削除が爆速です。

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## 知っておいた方がいい操作：単語単位での移動

* 0：行頭への移動
* $：行末への移動

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## 知らないと困る操作：

* i：編集モードに入る
* ESC：編集モードや行選択モードから抜け移動モードに戻る
* :w：保存
* :wq：保存して閉じる

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## おすすめの練習方法

* Visual Studio CodeにVIMキーバインドを導入！
  少々過激かもですが・・・

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## 困ったときは

* ESC連打で移動モードに戻れる

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## vimを練習できるサイト

* https://openvim.com/
AIに感動した話～バイクのエンジンから始まる～

**あらすじ**
初めまして！新卒エンジニアのKUと申します！
今回何を書くんだということで頭を悩ませましたが、技術的なことは未経験なため書けず（まだまだひよっこです><）、学んだことも書こうと思いましたがほかの人と同じ路線を走ることが嫌いなため気持ちが乗らず、、
では私に書けることは何だろうと思ったところ、ひらめきました💡
私が入社してからAIに心動かされたことについて書こう！と
ぜひ温かく見守っていただけたらと思います！よろしくお願いいたします！

**バイクのエンジン？**
早速なぜバイクのエンジンから始まるんだと思いますが少しお付き合いいただきたいと思います><
私は大学二年生のころにバイクの免許を取得してバイクを趣味として挙げることができるくらい好きになりました。バイクに乗ることはもちろん、いじることも大好きです♡
私が初めて買ったバイクは「SUZUKI ST250」というバイクでして、2008年の物を買いました（学生でお金がなかったもので、、、）
エンジンには、古いバイクだと「キャブレター」、新しいものだと「インジェクション」という種類があるのですが、私は「インジェクション」なのに「キャブレター」の機能がまだ少しついているという希少なタイプのものを購入しておりました。

何を言っているのかとなると思いますので詳しく説明すると、
・キャブレター
エンジン内の空気圧を変えてガソリンがエンジンの中に注入されるタイミングを決めている
Ex）風の強い日、窓を徐々に閉めていくと内側に入ってくる風が強くなる
→これが空気圧の変化になります
・インジェクション
電気信号でガソリンがエンジンの中に注入されるタイミングを決めている
Ex）歩道の信号が点滅するときリズムと光るタイミングで成り立っている
→信号が光ったときにエンジンにガソリンが注入されるみたいな感じ？

このようにバイクのエンジンは種類があります。



**感動**
この種類を知ったとき私はバイクのエンジンに感動を受けました。
「キャブレター」のエンジンは電気信号でも手動でもなく、空気圧の変化を利用してガソリンをエンジンに注入しているのです！！！
つまり何が言いたいかというと、自然摂理を利用してエンジンが動いていること、これは奇跡だと感じました！生まれた時から電気で動くものに囲まれ、「構造はわからないけれどコンセントにつないだら動く」これが私の当たり前でした。しかし、キャブレターの存在を知ったとき、人類の知識の結晶だと感じ、そこに感動をしたのです。
この時の気持ちの高ぶり、思わずあふれた涙は一生忘れないと思っています。これだからバイクはやめられず息子のようにかわいがってしまいます（笑）

**AIってすごい**
時は進み、新入社員研修での出来事です。
何やら「WeiseHub」というAIがあるらしい、、、
何ができるんだろうかといろいろいじっていると、目をみひらいてしまいました。
私の大好きなアニメに登場するAIを模倣したフォームを見つけてしまったのです。
早速、ドキドキしながら使ってみると、あのキャラクターがあのAIがこの世界に実在している！？と気持ちの高ぶりを感じ、思わずにやけてしまいました。
今のAIはこんなことが可能なのか！？と鳥肌が立ち、自分をアニメの世界に連れて行ってくれたような感覚に陥り、感動を覚えました。

この感動でより自分に学びたいという意欲が芽生え、たくさんのことをできるようになりたい、私が作ったもので感動する人がいるかもしれないとそう思えました。

**まとめ**
私は未経験新卒エンジニアとしてこれからたくさんのことを学ぶことができます。
最高に楽しみでたくさんのことを学びものにしていきたいと決意しています。
私がバイクで感じた感動、AIで感じた感動と同等のものを感じてもらえるような「何か」を将来作りたい！
そのために今の目の前ことに一生懸命取り組もうと思っています。
ここまでお付き合いいただきありがとうございました！
頑張ります！！
「SQL 教えてみた ～社内プロジェクト内でのデータ人材育成活動について～」

# 目次

1.はじめに
2.データ人材育成の取り組み概要
3.SQLをどう教えてみたか - 具体的な方法と内容
4.教えてみた結果と得られた成果
5.「教えてみた」から見えた反省点・学び
6.まとめ


# 1.はじめに

この記事で伝えたいこと：社内プロジェクトの一環で、特定のチームを対象にSQLを教えてみた経験とその学びについてのお話です。
<br>
対象読者としては、これからSQLの業務での活用を考えている事業部の方、またはSQLを事業部側に書いてもらいたいデータ部門の方を対象にしています。
<br>

# 2.データ人材育成の取り組み概要
<br>
取組の背景としては、今まで「データがほしい・見たい」となった際は、私たちデータ専門チームに抽出依頼をもらい提供するのが社内の基本フローとなっていました。
<br>
対象チームからは類似したデータ抽出依頼が定期的に発生するため、依頼というコミュニケーションを挟まずに、ほしい人が自ら抽出できた方がデータを確認するまでのスピードが上がるだろうという仮説があり、「SQL操作スキルの習得」と「複雑なSQL文にならないデータマートの開発」に取り組むことになりました。
取組の後半では、Tableauを使ったデータのビジュアライズにもチャレンジしてもらいました。
<br>

# 3.SQLをどう教えてみたか - 具体的な方法と内容
<br>
教育方法の全体像です。
基本操作・知識のレクチャーと、実際の抽出案件を使った実演ロールプレを組み合わせて進めました。

SQLのレクチャー2カ月、Tableau2カ月ぐらいのスケジュール感で、さらに対象チーム向けに作成したデータマートの開発と使用方法の解説も平行進行しました。


学習環境は、弊社の分析環境であるBigQueryとTableauについて、学習と実務に必要な権限を付与して、進めました。


# 4.教えてみた結果と得られた成果
<br>
定量的にも、定性的にも成果が出せたのはよかったなと思いました。
一見すると、SQLの自分たちのやっている業務を押し付けられたような感じになるのですが、定量的な部分の成果がお互いに出たこと（事業部側は分析依頼工数の削減、データ側：分析案件数の削減）で、Win-Winの関係が構築できたような気がしてます。

特に、コミュニケーションを密にとることが今回の業務で初めてだったので、定性的な成果のコミュニケーションの部分は今後の関係構築する上で、すごくよかったのではないかと感じています。

### ＜以下、成果のサマリ＞


#### 定量的な成果：
抽出依頼件数の削減（全体に対して、約10~20%程の削減）
業務作業効率の向上（抽出依頼 フォーマットの記載や細かな要件定義によるコミュニケーションコストの大幅な減少）


#### 定性的な成果：
データに関する質問のハードルが下がったこと、理解度が上がったことで関係者とのコミュニケーションが円滑になったこと。
施策のデータを取得する際の結果の解釈が明確になり、より効果的なデータ活用が可能になったこと。
SQL学習環境により、初心者もデータにアクセスしやすくなったこと。


# 5.「教えてみた」から見えた反省点・学び
<br>
良かった点は前述の部分と重複しますが、改善点も多くありました。
限定的な期間の中で、対象チーム向けのデータマート開発とスキルレクチャーを進めなければいけなかったので、体系的に教えるということはなかなかできなかったように感じます。


### ＜以下、良かった点、改善点のサマリ＞

#### 良かった点：
定量的で分かりやすい成果が出たこと（プロジェクト全体として）。
取り組み内容がシンプルで再現性が高く、属人性のない施策だったこと（プロジェクト全体として）。

#### 改善点：
スキル習得のフローを段階的に示したほうが、学習者にとって取り組みやすかったと感じたこと
手探りやぶっつけ本番の要素が強かったため、より体系的に進める余地が大きいと感じたこと。
これらの学びを今後の育成にどう活かせるか。


# 6.感想・まとめ
<br>
業務の効率化という定量的な部分の成果があった以上に、お互いの業務を知ること、そのうえでのコミュニケーションが大事だということがすごく痛感させられました。
<br>

自分たちのように毎日SQLを書く人にレクチャーするというのと違い、他にメイン業務があって、その隙間時間でSQLを身に着けるというのは、工夫やしっかり時間をかけていかないといけない部分の選別をしないとなかなか定着は難しいなと思いました。
<br>

今現在、別プロジェクトとして、SQLを使える人を増やすプロジェクトも動き始めました。
<br>
もっとたくさんの部署の人たちと関わりながらもっと規模も大きく進んでいくことになったので、そちらでも、この活動が活きてくるといいなと思いました。

<br>

最後に、私たちのチームではこのようなデータに関する取組を日々行っています。興味を持たれた方は、ぜひ[採用ページ](https://www.istyle.co.jp/recruit/)もご覧ください！（カジュアル面談のリンクは[こちら](https://open.talentio.com/r/1/c/istyle_career/pages/43074)）
AWS CLIでLambdaレイヤーの全バージョンを一括削除する方法（小ネタ）

残念ながら、Lambda LayerのすべてのVersionをまとめて消すAPIはありません。

次のようにしてLayerの数だけAPIを叩きましょう。

### bash

```bash
name="レイヤー名"
versions="$(aws lambda list-layer-versions --layer-name "$name" --output text --query 'LayerVersions[*].[Version]')"

for version in $versions; do
  echo "$version"
  aws lambda delete-layer-version --layer-name "$name" --version-number "$version"
done
```

### zsh

```zsh
name="レイヤー名"
versions=($(aws lambda list-layer-versions --layer-name "$name" --output text --query 'LayerVersions[*].[Version]'))

for version in $versions; do
  echo "$version"
  aws lambda delete-layer-version --layer-name "$name" --version-number "$version"
done
```

※versionsの行がbashと異なります

### 公式ドキュメント

- [list-layer-versions](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/lambda/list-layer-versions.html)
- [delete-layer-version](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/lambda/delete-layer-version.html)
自己紹介 | 聞こえない僕が、ITの世界で生きていく物語

はじめまして。
聴覚障害を抱えながら、旭川から本気でエンジニアを目指しているたつです。

北海道・旭川の会社で事務をしながら、社内のIT化を推進しています。
障害者雇用枠で入社し、聴覚障害2級（感音性難聴）を持っていますが、普段の会話は基本的に口話で対応しています。

趣味はゲームやジグソーパズル、そして一からモノを作ること。コツコツと積み上げていく作業が好きで、それが今の学習スタイルにもつながっていると感じています。

ITとの出会いと挫折、そして再スタート
---
今から3年ほど前、コロナ禍で無職になったことをきっかけに、プログラミングに軽い気持ちでチャレンジしてみました。

ネット上のIT用語を「なんとなく理解した気になっている」状態で、ネットワークの基礎も知らないまま、独学でコードを書き始めました。

正直、プログラミングはすごく楽しかったです。
でも、進むほどに出てくる専門用語や抽象的な概念に気持ちが追いつかなくなり、何度も挫折…。
それでも完全にはやめられず、「続けたり、止まったり」を繰り返していました。

ChatGPTとの出会いが転機に
---
そんな中、今の会社でもDX化の波がやってきました。

とはいえ、社内でITに詳しいのは、自分ともう一人いるかいないかのレベル。
そんな環境で、「面倒な業務を少しでも楽にできないか」と思い、ChatGPTを頼りにアプリをこっそり作ってみたんです。

すると、それを見た上司から「それ、会社用に本格的に作ってみてよ」と言われ、そこから流れが変わりました。

GUIで選択した宛先を使ってWordを自動起動→差し込み印刷までできるアプリを、ChatGPTとともに開発。
自分にとっては一大プロジェクトでしたが、なんとか形にすることができました。

ただ、それと同時に、社内でIT関連の相談が自分に集中するようになり、「わからないこと」も一気に増加。
このときに、「やっぱり基礎からちゃんと学ばなきゃダメだ」と強く思ったのが、今の挑戦の原点です。

RareTECHで、本気の挑戦を始めます
---

実は昔から、「エンジニアになりたい」という夢がありました。
でも、
- 旭川から出られない現実
- 聴覚障害というハンデ
- 地方にいることの情報格差

そういった壁の前に、どこかで「自分には無理かもしれない」と思っていたのも事実です。

そのために、RareTECHという2年間の学習スクールに入塾しました。
本格的な学習は2025年6月1日からスタートします。

6月1日から始まるまでに、ブラインドタッチの練習をしたり、OSIモデルの理解に取り組んだり、少しずつ準備を進めています。

将来の目標は、
設計から実装、運用までこなせる技術者になること
いつか旭川のIT企業で活躍できる存在になること
このQittaも、その第一歩です。

Qittaで発信していくこと
---
元々はXで学習記録を発信していたのですが、アカウントが凍結されてしまい…🥲
申し立ても届かず、これをきっかけにnoteへ本格移行することにしました。エンジニアとの交流も深めてMarkdown記法で投稿できることから、Qittaに知識の保管庫、noteは心境と使い分けていきます！

ここでは以下のような内容を投稿していきます

- RareTECHでの学習記録
- 自分なりの振り返りやTips
- 毎日の学びや試行錯誤
- 聴覚障害者としてハッカソンやイベントにどう向き合ったか

学んだことや小さいつぶやきでもたくさん投稿するのが目標です。
技術だけでなく、心の動きや感じたことも含めて、正直に書いていきたいと思っています。

最後に
---
かなり長くなってしまいました(;^_^A
IT初心者ですが、聴覚障害があっても「本気でやればなれる」ことを証明していきたい。

**投稿で間違った記述があれば遠慮せずビシビシ指摘してください！**

遠回りしてきた分、今はブレずに前を向いて進んでいます。
まだまだ未熟で、迷うこともたくさんあるけれど、
一歩ずつ、確実に、前へ。
これから、どうぞよろしくお願いします。
Claude Codeの使い方：Claude CodeでかんたんなWebアプリを作ってみた

今回は、AnthropicのClaude Codeを使って「1pxトリミンくん」という画像トリミングアプリを作成してみました。実際の体験をもとに、Claude Codeの導入から使い方まで詳しく解説します。

**1pxトリミンくん**
https://code-plus.jp/app/1px-trimmer/

## 他のAIコーディングツールとの比較

AIでアプリを作成できるツールは複数ありますが、それぞれ特徴が異なります：

### Claude Code
- **特徴**: コマンドライン型、自然言語での指示が得意
- **向いている用途**: シンプルな単機能アプリ、ファイル処理
- **メリット**: ローカル実行、プライバシー保護、完成度高い
- **デメリット**: APIキー設定が必要、ターミナル操作が必要

### Bolt.new
- **特徴**: Webベース、複雑なアプリ向け
- **向いている用途**: 本格的なWebアプリケーション
- **メリット**: ブラウザだけで完結、高機能
- **デメリット**: 簡単なアプリには少しオーバースペック

### Cline（旧Claude Dev）
- **特徴**: VS Code拡張
- **向いている用途**: 既存プロジェクトの改修、開発者向け
- **メリット**: 既存の開発環境と統合
- **デメリット**: プログラミング知識が必要

## 料金について

Claude CodeはAnthropic APIを使用するため、使用量に応じた従量課金です。

- **実際の費用**: 今回のようなシンプルなアプリ作成で約USD 3.35（約500円）
- **課金方式**: 入力・出力トークン数による従量制
- **確認方法**: [Anthropic Console](https://console.anthropic.com/)のCostページで確認可能

小規模なアプリであれば数百円程度なので、試してみるハードルは比較的低いと言えるでしょう。

## インストールと初期設定

### 1. Claude Codeのインストール

```bash
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
```

**よくあるトラブル**: 権限エラーが発生する場合
```bash
sudo npm install -g @anthropic-ai/claude-code
```

### 2. APIキーの取得と設定

1. [Anthropic Console](https://console.anthropic.com/)でアカウント作成
2. API Keysページで新しいキーを作成
3. Claude Code起動時にキーを設定

### 3. 起動方法

```bash
npx @anthropic-ai/claude-code
```

**重要**: プロジェクト専用フォルダで起動することを強く推奨します。

## プロジェクトフォルダの作成

Claude Codeは起動したディレクトリでファイルを作成するため、事前にプロジェクト用フォルダを作成しましょう：

```bash
mkdir my-app-project
cd my-app-project
npx @anthropic-ai/claude-code
```

ホームディレクトリで起動してしまうと、ファイルが散らかってしまうので注意が必要です。

## 効果的な指示の出し方

### 1. 具体的で詳細な要件を伝える

❌ 悪い例：
```
画像を編集するアプリを作って
```

✅ 良い例：
```
画像を1pxずつトリミングするWebアプリを作ってください。

要件：
- ドラッグ&ドロップで複数の画像をアップロード可能
- 各画像の上下左右を1pxずつトリミング
- 処理後の画像をまとめてダウンロード
- シンプルでわかりやすいUI（イメージオプティムのような感じ）
- ローカルで動作するWebアプリとして作成

用途：Webサイト用画像のフチの透明部分を除去したい
```

### 2. 段階的に改良を依頼する

最初から完璧を求めず、基本機能を作ってもらってから改良していくのがコツです：

1. 基本機能の実装を依頼
2. UIの調整を依頼
3. 細かい仕様変更を依頼

### 3. 参考デザインがある場合は画像で共有

「イメージオプティムのようなUI」など、具体的な参考があると、より理想に近いものができます。

## 実際の開発体験

今回作成した「1pxトリミンくん」は以下の流れで完成しました：

1. **初期要件の伝達**（10分）
2. **基本機能の実装**（Claude Codeが自動生成）
3. **UIの調整依頼**（5分）
4. **動作の簡素化**（不要なボタン削除など）
5. **レイアウトの微調整**（390px高さ指定など）

全体で約30分程度で、実用的なアプリが完成しました。

## Chromeの「ページをアプリとしてインストール」機能

作成したWebアプリは、Chromeの機能を使ってデスクトップアプリのように使用できます：

### インストール方法

1. 作成したHTMLファイルをChromeで開く
2. アドレスバー右端の「⋮」メニューをクリック
3. 「ページをアプリとしてインストール」を選択
4. アプリ名を設定して「インストール」

### メリット

- **独立したウィンドウ**：ブラウザのタブに埋もれない
- **デスクトップアクセス**：アプリ一覧から直接起動可能
- **クリーンなUI**：ブラウザのアドレスバーやタブが非表示
- **オフライン動作**：ネット接続不要（今回のアプリの場合）

## まとめ

Claude Codeは、プログラミング初心者でも本格的なWebアプリを作成できる強力なツールです。特に：

- **シンプルな単機能アプリ**に最適
- **自然言語での指示**で直感的
- **ローカル実行**でプライバシー安心
- **料金も手頃**（数百円程度）

今回のような画像処理アプリなら30分程度で実用レベルのものが完成します。AI開発ツールを試してみたい方は、ぜひClaude Codeから始めてみてください。

---

**参考リンク**：
- [Anthropic Console](https://console.anthropic.com/)
- [Claude Code公式ドキュメント](https://docs.anthropic.com/)
- [料金詳細](https://docs.anthropic.com/en/api/pricing)
🛴ループ処理まとめ🔁❺ ー .stepメソッド

ステップ＝🏃（こんなイメージ）
文字通り`.step`するメソッドである`.step`メソッドについて学んだことをアウトプットする。

## `.step`メソッドとは
- 開始値から増分ずつ足していき、値が上限値を超えない範囲でブロックを繰り返すメソッド
- 🏃　←こんなイメージ

## 記法と具体例
#### Range版：`(開始値..上限値).step(増分) do |i|`
```ruby
(1..9).step(2) do |i|
  puts i
end

# 実行結果　=> 1, 3, 5, 7, 9
```

#### Numeric版：`開始値.step(上限値, 増分) do |i|
```ruby
1.step(9, 2) do |i|
  puts i
end

# 実行結果 => 1, 3, 5, 7, 9
```
- Range　：範囲
- Numeric：数値

## まとめてみて
- 個人的に、Range版の方が見やすくて好き。
- 例で言うと、「１から９まで、２ずつステップしてブロックを回す」だから、自分として直感的でわかりやすい。
見えない壁の向こう側へ… V8エンジン「境界外アクセス」脆弱性が招くサイバー危機！

Googleがは **2025年6月2日** に、`デスクトップ版`, `Android版`のChromeで、脆弱性の修正を含むアップデートを公開しました。
今回のアップデートでは **深刻度「高」** を含む脆弱性に対応したそうです。
https://news.infoseek.co.jp/article/asciijp_4279233/?tpgnr=it

Chromeを使用されている皆さん、アップデート済んでますか？？

本記事では このアップデートで対応した**深刻度「高」** の「`V8 における境界外の読み取りおよび書き込み`」がどんな脆弱性を持っているのか、なにがまずいのかを**初心者向け**に解説します！

# V8における境界外の読み取り・書き込み脆弱性とは？ 🤔

## V8エンジンって何？

`V8`は、GoogleのChromeブラウザやNode.js（サーバーでJavaScriptを動かすためのソフト）で使われている「エンジン」です。

### エンジンって何？
エンジンとは、JavaScriptというプログラミング言語で書かれたコードを実際に動かすための仕組みのことです。

つまり、皆さんがウェブサイトを見たり、JavaScriptを使ったアプリを使ったりする時、裏でV8が働いているということです。

## 境界外の読み取り・書き込み脆弱性って何？

これを理解するために、簡単な例でを用いて説明します！

### 本棚の例で理解しよう 📚

本棚に10冊の本が並んでいるとします。本は1番から10番まで番号が付いています。

**正常な場合**
- 「3番目の本を取って」→ 3番目の本が取れる ✅
- 「7番目の本を取って」→ 7番目の本が取れる ✅

**問題が起きる場合**
- 「15番目の本を取って」→ 15番目の本は存在しないのに、隣の本棚の本を取ってしまう ❌
- 「0番目の本を取って」→ 0番目の本は存在しないのに、別の場所の何かを取ってしまう ❌

これが「境界外アクセス」です。決められた範囲（1番から10番）を超えて、勝手に他の場所にアクセスしてしまうことです:frowning2:

## なぜ危険？ 😱

### 1. 他人の秘密を見てしまう
本来見えないはずの情報（パスワード、個人情報など）が見えてしまいます。

**例：** ウェブサイトAを見ている時に、ウェブサイトBの情報が漏れてしまう

### 2. 勝手に書き換えられてしまう
コンピューターの大事な部分を勝手に書き換えられ、悪いプログラムを動かされてしまいます。

**例：** ウイルスに感染させられる

### 3. システムが止まってしまう
ブラウザやアプリがクラッシュ（突然停止）してしまいます。

**例：** 作業中のデータが失われる

## どこで起こる可能性があるの？

V8エンジンは色々な場所で使われているので、影響も広範囲です！

- **Chromeブラウザ** - ウェブサイトを見る時
- **Node.js** - サーバーでJavaScriptを動かす時
- **Electronアプリ** - デスクトップアプリ（Discord、Slack、VS Codeなど）
- **スマホアプリ** - 一部のアプリでウェブページを表示する時

## どうやって防げるの？ 🛡️

1. **ソフトウェアを最新版にする**
   - Chromeブラウザを最新版に更新
   - Node.jsを使っている場合は最新版に更新
   - アプリを最新版に更新

2. **怪しいウェブサイトを避ける**
   - 信頼できないサイトは訪問しない
   - 不審なリンクをクリックしない

## まとめ

V8の境界外アクセス脆弱性は、「決められた範囲を超えてメモリにアクセスしてしまう」問題です。

これにより
- 🔓 情報が漏れる
- 💻 システムが乗っ取られる  
- 💥 アプリがクラッシュする

といった被害が起こる可能性があります。

**対策は簡単**
- ソフトウェアを最新版に保つ
- 怪しいサイトを避ける

# 最後に
記事の内容に誤りがありましたら、コメントにてご指摘いただけるとさいわいで
長田総一郎「マーケターこそGA4を使いこなせ：非エンジニアのための導入ガイド」


こんにちは、長田総一郎です。

マーケティングの現場では、データ分析がますます重要になっています。その中で、Google Analytics 4（GA4）は、ユーザーの行動を深く理解するための強力なツールです。しかし、非エンジニアの方にとっては、導入や設定が難しく感じられるかもしれません。

この記事では、非エンジニアのマーケター向けに、GA4の導入から基本的な設定までをわかりやすく解説します。

GA4とは何か？

GA4は、Googleが提供する最新のアクセス解析ツールで、従来のユニバーサルアナリティクス（UA）とは異なり、イベントベースのデータ収集を特徴としています。これにより、ユーザーの行動をより詳細に追跡し、分析することが可能になります。


GA4の導入ステップ

1. プロパティの作成
Google Analyticsのアカウントにログインし、新しいGA4プロパティを作成します。ウェブサイトやアプリの情報を入力し、データストリームを設定します。



2. タグの設置
ウェブサイトにGA4のタグを設置する必要があります。Googleタグマネージャー（GTM）を使用すると、コードの編集なしでタグの管理が可能です。GTMを使うことで、非エンジニアでも簡単に設定を調整できます。 


3. イベントの設定
GA4では、ユーザーの行動をイベントとして記録します。ページビューやクリック、スクロールなどの基本的なイベントは自動で収集されますが、特定のアクションを追跡したい場合は、カスタムイベントを設定することができます。

GA4のレポート機能を活用することで、ユーザーの行動を可視化し、マーケティング施策の効果を分析できます。標準レポートや探索レポートを使いこなすことで、データに基づいた意思決定が可能になります。


まとめ

GA4は、非エンジニアのマーケターにとっても、ユーザーの行動を深く理解し、効果的な施策を立案するための強力なツールです。導入や設定に不安がある方も、基本的なステップを踏めば、十分に活用することができます。

データに基づいたマーケティングを実現するために、GA4の導入を検討してみてはいかがでしょうか
ジブリ風画像生成を試してみた話

最近、Twitterや技術系のブログで「ジブリ風の画像が簡単に生成できるAIツール」が話題になっているのを見かけました。「どんなアルゴリズムでこのクオリティを実現しているんだろう？」と興味津々。そこで、週末にこのツールを試してみることにしました。
https://heyimg.net/features/ghibli-ai-generator

まずは自分の写真をアップロード
最初は、自分の顔写真をアップロードしてみました。操作は非常にシンプルで、写真を選んでクリックするだけ。数秒後、ジブリ映画のキャラクターのように描かれた自分が画面に現れました！どこか懐かしい雰囲気。思わず「すごい！」と声を上げてしまいました。
![吉卜力风格的宝宝照片，奶爸的心都融化了_1_奇思妙坦_来自小红书网页版.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4069530/7d002abc-66b7-4301-89aa-ebaeff40ffc4.jpeg)


家族や友人にもシェア
面白かったので、家族や友人にもこのツールを紹介。特に子どもたちは大喜びで、「トトロみたいにして！」というリクエストが飛び交いました。生成された画像を見て、「これ、本当にジブリ映画のワンシーンみたい！」と大興奮。友人たちも自分の写真を次々と試して、「これ、プロフィール画像にしたい！」なんて言いながら盛り上がりました。
![吉卜力风格的宝宝照片，奶爸的心都融化了_奇思妙坦_来自小红书网页版.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4069530/cebf3dd1-9208-4906-8d5e-0cfa1d94c868.jpeg)


技術的な視点からの考察
プログラマーとして気になったのは、このツールがどのようにジブリ風のテイストを再現しているのかという点です。おそらく、スタイル変換（Style Transfer）をベースにしたモデルが使われているのでしょう。特に、背景の描写や色彩のトーンは、ジブリ作品の特徴を見事に捉えています。ディープラーニングの進化を改めて実感しました。

最後に
今回の体験は、技術の進化を身近に感じると同時に、純粋に楽しむことができるものでした。プログラマーの皆さんも、ぜひこのツールを試してみてください。技術的な視点から分析するのも良し、ただ楽しむのも良し。きっと、新しいインスピレーションが得られるはずです！