OmniAICreator/Qiita-1.07M huggingface dataset:
【React/Express】ExpressでEtagによるキャッシュを使用する

## キャッシュとは？

ブラウザがgetメソッドやpostメソッドで同じAPI先を参照する時に何回も同じデータの問い合わせが発生しないようにブラウザ上で保存されている一時データを使用すること。

Expressでキャッシュを使用するにはヘッダーに'Cache-Control'を追加します。

```express.jsx
res.set('Cache-Control', 'private, max-age=15');
```
expressではres.set関数でセットすることができます。

:::note warn
private ⇒ ブラウザのみ許可
public  ⇒ CDNなども許可
max-age ⇒ 秒数を指定

⭐max-ageのパラメータは、要検討
長すぎると古いデータが参照されてしまい、新規データが表示されない
短すぎると結局データ取得が行われるため、効果が薄くなる
:::



## Etagとは？
サーバーサイド側でレスポンス情報をハッシュ化したものをEtagヘッダーに乗せてブラウザに保存させる。
ブラウザは『キャッシュを使用するか』を確認するためにサーバー側にIf-None-MatchヘッダーにEtagのハッシュ値を乗せて送信する。

Etagが変わっていない場合　⇒　304を返してブラウザにキャッシュを使用させる
Etagが変わっている場合　　⇒　新しいコンテンツ情報をレスポンスとして返してEtag含むキャッシュも更新


:::note
メリット
・キャッシュの時間切れになった際でも更新がなければデータベース等に無駄な通信をさせずに済む
・キャッシュ単体だと対応しにくい動的webサイトにも適用しやすい


デメリット
・実装難易度が上がる。
・ブラウザ側で完結するキャッシュと違い、If-None-Match検証のためのサーバーサイドとの通信は発生する。
:::


## コード例


```express.js
const crypto = require('crypto');
res.set('Cache-Control', 'public, max-age=15');
const hash = crypto.createHash('sha256').update(JSON.stringify(data)).digest('hex');
res.setHeader('ETag', hash);
if (req.headers['if-none-match'] === hash) {
  console.log("return キャッシュ")
  return res.status(304).end();
}
```
8086実機で動作するBIOS割り込みを用いた入力・出力処理

## やりたいこと
BIOS割り込みの検証を行う。
`int 0x16`でキーボード入力を受け取り、`int 0x10`を使用して画面に文字を出力する。

## プログラム
```
[BITS 16]
[ORG 0x7C00]

start:
    ; キーボードから入力される迄待機
    mov ah, 0x00      ; 
    int 0x16          ; ALに入力されたボタンのASCIIが入る

    ; 画面出力
    mov ah, 0x0E      ; 
    mov bh, 0x00      ; 
    int 0x10          ; AL中の文字を出力する

    ; CPU停止
    cli
    hlt

times 510-($-$$) db 0
dw 0xAA55
```

## BIOS割り込みの説明

### int 0x10
 `AH=0x0E`、`AL=文字コード`設定後、`INT 0x10`を実行するとALに入っている文字コードに対応した文字が画面上に表示されます。

### int 0x16
`AH=0x00`設定後、`int 0x16`を実行するとキーが入力されるまで制御が戻ってこない(その先のプログラムを実行せず待機)。入力後ALに入力された文字の文字コードが格納される。

## 結果
入力した文字「u」が画面に表示されました。
int 0x10をコメントアウトすると何も表示されなくなったことから、画面出力はint 0x10によって行われていることが確認できました。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4054974/d3247ec1-35a9-4e71-b3df-64f8bd64c572.png)

## 8086実機にて動作させる方法
以下の方法を用いて8086実機上から実行させています。
https://qiita.com/earthen94/items/10c012ae14545e9f4284

## 参考文献
林 高勲 (2019) 『x86系コンピューターを動かす理論と実装 作って理解するOS』技術評論社

## 追記
普段使いしているMSIのノートパソコンの起動設定をUEFIからBIOSにしたところ、こちらでも起動できました。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4054974/e8315413-04a5-4641-aa08-f3c042e32715.png)
【2025年5月リリース】Android Studio Meerkat Feature Drop (2024.3.2) 安定版の新機能まとめ

## はじめに

2025年5月、Android Studioの最新安定版である **Meerkat Feature Drop (2024.3.2)** がリリースされました。

今回のアップデートでは、Geminiを活用したAI支援機能の追加、Jetpack Compose Previewの操作性向上、Kotlin Multiplatform (KMP) の統合改善など、日々の開発を大きく支援する機能が多く追加されています。

本記事では、公式ブログの内容をもとに、注目の新機能とそのメリットを簡潔にまとめて紹介します。

## 開発者体験を向上させる新機能

### Gemini によるクラッシュレポート分析の強化

App Quality Insights (AQI) 内でクラッシュレポートを開いた際、Geminiがその内容を自動で要約し、関連ドキュメントやインサイトを表示してくれます。
ローカルコードへのアクセスを許可することで、より具体的な修正提案を受けることも可能です。

---

### ユニットテストの自動生成支援

任意のクラスを右クリックし、`Gemini > Generate Unit Test Scenarios` を選択することで、Geminiがコードを解析し、ユニットテストのシナリオを提案してくれます。
テスト初期設計の効率化が期待できます。

---

### Gemini プロンプトライブラリの導入

よく使うプロンプトをプロジェクトごと、またはIDE全体で保存・再利用できる機能が追加されました。
チーム内での統一的なAI活用にも役立ちます。

## UI開発・Composeに関する改善

### テーマ付きアイコンのプレビュー対応

Android 13以降でサポートされている「テーマ付きアイコン」に対応し、アプリアイコンの見え方をランチャー上でシミュレーションできます。
これにより、テーマカラーによる視認性やデザイン崩れの確認が可能になります。

---

### Compose Preview の表示機能の改善

- ズーム操作がより滑らかに
- Preview グループを折りたたみ可能に
- 表示モードが「グリッド表示」に変更され、一覧性が向上
- ギャラリービューとの切り替えもより直感的に

UI設計時の確認・微調整がさらに効率化されました。

## ビルド・構成管理の改善

### Kotlin Multiplatform（KMP）統合テンプレートの追加

新しいモジュールテンプレートにより、共有ロジックを Android アプリに簡単に統合可能になりました。
Android/iOS間でのビジネスロジック共有がよりスムーズに行えます。

---

### Device Manager の改善

仮想・物理デバイスの追加においてフィルタリング機能が強化され、推奨構成も提示されるようになりました。
開発初期の環境構築がより簡便になります。

---

### SDK の非推奨警告の表示

Google Play SDK Index に基づき、非推奨になった SDK の検出と警告が行われるようになりました。将来的なリスク回避とアップデート対応が行いやすくなります。

## ビルドメニューの整理と命名の見直し

- 新アクション「Build <run config name>」の追加
- ビルドメニュー内のアクションの順序最適化
- 各ビルドアクションの名称がより明確に
  - 例：「Rebuild Project」→「Clean and Assemble Project with Tests」

## IntelliJ 2024.1 ベースによる恩恵

Meerkatは IntelliJ 2024.1 をベースとしており、以下の改善が含まれます：

- Kotlin K2 モードの完全対応
- コード補完・解析の精度向上
- ターミナルの操作性やデバッガの強化
- 全体的なIDEレスポンスの向上

## 参考リンク

- [Android Developers Blog: Android Studio Meerkat Feature Drop is stable (公式)](https://android-developers.googleblog.com/2025/05/android-studio-meerkat-feature-drop-is-stable.html)
- [Android Studio Release Notes](https://developer.android.com/studio/releases)

## まとめ

今回の Android Studio Meerkat Feature Drop は、特に **Jetpack Compose 開発者** や **Kotlin Multiplatform 利用者** にとって実用性の高い機能が多数含まれたアップデートとなっています。

また、GeminiによるAI支援の導入により、日々の開発の「手間」が減り、「判断や設計」に集中しやすい環境が整ってきた印象です。

ぜひこの機会にアップデートして、新機能を体験してみてください。
個人的備忘録：和のぬくもりをWebで再現！和室風ページをHTML＋CSSで作ってみた

## はじめに

今回は、和室の雰囲気を再現したWebページをHTMLとCSSで作成した際の備忘録として、この記事をまとめました。

**個人の備忘録程度の走り書きとなっておりますが、温かい目で見守っていただければ幸いです。**

## 書こうと思ったきっかけ

受講しているITスクールのハッカソンの開発の一環で、和のテイストを表現するレイアウトや配色の工夫について試行錯誤した経験を残しておくためです。

## 内容

作成したのは、和室をイメージしたWebページのテンプレートです。

```test.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>和室スタイルページ</title>
  <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=M+PLUS+Rounded+1c&display=swap" rel="stylesheet">
  <style>
    body.washitsu {
      margin: 0;
      padding: 0;
      background: repeating-linear-gradient(
        45deg,
        #d6e3c4,
        #d6e3c4 4px,
        #b0c59a 4px,
        #b0c59a 8px
      );
      font-family: "M PLUS Rounded 1c", "Yu Mincho", "Hiragino Mincho ProN", serif;
      display: flex;
      flex-direction: column;
      align-items: center;
      min-height: 100vh;
    }

    nav.tatami-navbar {
      width: 100%;
      background-color: #3a5b2a; /* 畳縁のような深緑 */
      color: white;
      padding: 1rem 2rem;
      display: flex;
      justify-content: space-between;
      align-items: center;
      box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.2);
    }

    nav.tatami-navbar .logo {
      font-size: 1.5rem;
      font-weight: bold;
    }

    nav.tatami-navbar .nav-links a {
      color: #f9f9f9;
      text-decoration: none;
      margin-left: 1rem;
      font-weight: bold;
    }

    nav.tatami-navbar .nav-links a:hover {
      color: #c09749; /* 金茶アクセント */
    }

    .content {
      margin-top: 2rem;
      text-align: center;
      color: #2e3c2f;
    }

    .content h1 {
      font-size: 2rem;
    }

    .content p {
      font-size: 1.2rem;
    }
  </style>
</head>
<body class="washitsu">
  <nav class="tatami-navbar">
    <div class="logo">和モード</div>
    <div class="nav-links">
      <a href="#">ホーム</a>
      <a href="#">紹介</a>
      <a href="#">お問い合わせ</a>
    </div>
  </nav>

  <div class="content">
    <h1>ようこそ和室へ</h1>
    <p>畳のぬくもりと落ち着きのある空間をご体験ください。</p>
  </div>
</body>
</html>
```


主な特徴は以下の通りです。

* **背景**：畳の織り目を表現するために、`repeating-linear-gradient`を使用。
* **フォント**：丸みとやわらかさを持つ"M PLUS Rounded 1c"と、和文らしさを演出する明朝体を併用。
* **ナビゲーションバー**：畳縁（たたみべり）をイメージした深緑系の配色でデザイン。
* **アクセント**：リンクのホバー時に金茶色を使って高級感と和のアクセントを演出。
* **レイアウト**：`flexbox`により、中央揃えのシンプルかつ落ち着いた構成に。

HTMLファイル1枚で完結し、外部スタイルシートを使わずに完結できるようになっています。

## まとめ

今回作成した和室風のWebページテンプレートは、視覚的な落ち着きと日本らしい雰囲気を意識してデザインしました。

:::note warn
**今後、旅館や和風カフェの紹介ページなど、和の雰囲気を大切にしたWebサイト制作に応用できると思います。**
:::

技術的にも、CSSのグラデーションやレイアウト技術、フォント選びなどを実践できた良い機会となりました。
GmailのフィルタをGUIで管理する拡張機能をリリースしました

# 背景
Gmailに膨大なメールが届くので都度フィルタを設定していたのですが、フィルタ数が多くなってくると管理も大変なのに、UIが使いづらくてなんとかしたいと思っていました。
- Gmailの管理画面上だと、フィルタの修正が面倒
- 並べ替えができない
- フィルタの設定画面上で、何をどういう目的で、どういう処理のフィルタをしているのかがひと目でわかりにくい
ということで、前々からやってみたかった拡張機能開発のテーマにしてみました。
UIはブラウザ版のGmailっぽくしました。
フィルタには名前がつけられて（メモ代わりにできます）、並べ替えもできるので格段に整理しやすくなったかと思います！
以下、アプリの概要です！

# Gmail Filter Manager
Gmail Filter Manager は、Gmail のフィルタを視覚的に管理できる Chrome 拡張機能です。Gmail の標準的なフィルタ作成・管理機能よりも直感的な操作でフィルタを作成・編集できます。

## どんなツール？
- 拡張機能画面から、GUIベースでGmailの複雑なフィルタ作成・管理が行えるツールです
- フィルタごとに名前が付けられます
- フィルタはドラッグアンドドロップで優先順位の変更が可能です
- 設定したフィルタの内容はxmlファイルとしてエクスポートし、Gmailに読み込ませることで反映できます
- フィルタの内容が外部に送信されることはありません
- 設定した内容はブラウザ上で保存可能です

## リンク
- [Gmail Filter Manager - Chrome ウェブストア](https://chromewebstore.google.com/detail/gmail-filter-manager/aneombgjgajbinimohagbejfmapggjpp)
最近流行りのobsidianとcursorをとりあえず導入してみた

# ObsidianとCursorをとりあえず導入してみた話

最近流行りのObsidianとCursorを導入してみました。
詳しい導入方法に関しては先人の方を参考にしていただければ幸いです。

## Obsidianとは？

Obsidianは、Markdown形式でローカルにメモを保存し、それらを強力にリンクさせることで、知識をネットワークとして構築できるツールです。特に「双方向リンク」や「グラフビュー」といった機能が特徴的ですが、今回はまずインストールからです。

## cursorとは？
Cursorは、VS Codeをベースに開発された、AIを活用したコーディングに特化したエディタです。VS Codeの使い慣れたインターフェースに、AIチャットやコード生成・編集支援機能が統合されています。

## 使ってみる
Obsidianで指定したフォルダをcursorで開き、適当にクラウドの違いについて書かせてみました。
![キャプチャ2.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3885957/676ecb34-f90b-49a5-937f-587a8e38ed53.png)


無事に反映されていますね
![キャプチャ.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3885957/5c4dd38c-c392-484e-abf1-4a3794a20696.png)

Obsidianではmarkdown方式で書くことになっているのですが、そこをcursorに任せることによって効率化を図る、といったところでしょうか。

## 今後やること
外部の情報をnotebook lmで要約し、その情報をローカルに安全に管理できるobdisianにまとめると面白そう。
VSCodeでCopilotさんと友達になる

## 初めに

今回は、2025年5月リリースの **VSCode v1.100 で正式対応された「.prompt.md / .instructions.md」機能を活用し、設計・開発をどう効率化できるかをご紹介します。**

👉 VSCode v1.100の公式アップデート情報はこちら：🔗 https://code.visualstudio.com/updates/v1_100

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2956141/4de2a7a4-f5f6-4a40-acbb-eedfc65670fa.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2956141/a5f396b7-ee73-487b-a22c-a6f0c72f4dbb.png)


**このアップデートにより、Copilot ChatやAI支援が「プロジェクト文脈を理解した一貫性のあるサポート役」へと進化しました。**
 

## `.prompt.md` と `.instructions.md` とは？
.prompt.md とは？

よく使う質問・タスクをテンプレートとして再利用できる Markdownファイルです。
```markdown
# AI Instructions
- 説明は簡潔に、だが詳細には正確に
- コードにはコメントをつける
- 回答は日本語で、エンジニア向けに丁寧に
```

## システム要件定義もAIに伝えると便利！
.prompt.md` は**単なる質問テンプレートだけ**でなく
**システムの要件定義**をAIに伝える場としても非常に有効です。
```markdown
# Prompt Template: API設計アシスタント

## Project Overview
このプロジェクトは社内向けの在庫管理システム。React + FastAPI 構成。

## Goal
商品一覧の取得API（GET /items）を設計・実装する。

## Constraints
- 認証はJWTトークン
- DBはPostgreSQLを使用

## Output
- FastAPIのルーティング例
- スキーマ定義（Pydantic）
- 補足説明（注意点や拡張方針）
```
このように、**要件定義とテンプレートを一緒にチームで共有すれば**、**「共通の理解のもとでAIと人が同じ方向を向いて開発できる」** 環境が整います。

Markdown形式なので バージョン管理しやすく、ドキュメントとしても活用可能 です。

---

## `.instructions.md`とは？

`.instructions.md` は、**Copilot Chatに“人格・ふるまい”を与えるファイル**です。  
チームごとのコーディングスタイルや回答方針をここに定義しておくことで、  
**AIがプロジェクトに最適化された回答を返してくれるようになります。**

### ✍️ 例：MEUちゃん人格定義（仮）

```markdown
# AI Instructions
- 語尾に「〜めう」をつけることがある
- 回答はフレンドリーで感情豊かに。対話形式を好む
- 技術解説は正確かつ噛み砕いて
- 難しい概念には例え話や比喩を活用する
- ユーザーとの関係性を大切にし、肯定的な態度を維持する
```

## なぜ開発が加速するのか？
✅ 毎回プロンプトを説明し直さなくていい

✅ チームのルールや方針がAIに染み込む

✅ 「AIに人格を与える」ことが可能になる

✅ プロンプトの再利用性が高く、レビューコストも削減できる

✅ プロジェクトの要件や判断基準をチームで共有できる

Copilot Chatに @workspace /prompt などと打つだけで、
自分の定義したルールやテンプレートを即座に読み込んでくれるため、
まるで**チームメンバーに相談しているような体験**が可能になります。

## 実際の構成例（抜粋）
```markdown
project-root/
├── .prompt.md             # 質問テンプレ（複数可）
├── .instructions.md       # AIのふるまい定義
├── prompts/               # 機能別テンプレ分割も可
├── src/                   # アプリケーションコード
├── tests/                 # テストコード
└── README.md
```

## まとめ：プロンプトもコードと同じく「管理する時代」へ

VSCodeの新機能である .prompt.md / .instructions.md により、**AIをただのアシスタントから「理解ある同僚」へと進化させることが可能になりました。**

今後は、Git管理された**プロンプトテンプレートや人格定義がプロジェクト標準として当たり前に**なっていくかもしれません。

さらに .prompt.md に要件定義や開発方針を記述してチームで共有すれば、コードだけでなく **「考え方や判断基準」まで統一 できるチャンスにもなります！**

## 最後に

ここまで読んでくださってありがとうございます！

.prompt.md や .instructions.md は、
これからの開発環境を支える土台になります。

Copilot Chatが“ただの補助ツール”から
**あなたの思考と意思決定を共有できるパートナーへと変わる**
そんな未来が、もう目の前に来ているのかもしれません。
Pythonのloggingのログ出力先ファイルを動的に変更する

# やりたいこと
ログの出力先を年月日ごとに動的に変更する。


[TimedRotatingFileHandler](https://docs.python.org/3/library/logging.handlers.html#timedrotatingfilehandler)を使用すれば似たようなことはできますが、今回はローテーションではなく出力先を動的に変更します。
```
LOG_DIR
├── 2025
│   ├── 01
│   │   ├── LOG_FILE.20250101.log
│   │   ├── ...
│   │   └── LOG_FILE.20250131.log
│   └── 02
│       ├── LOG_FILE.20250201.log
│       ├── ...
│       └── LOG_FILE.20250228.log <- このファイルを直接つくる
└── LOG_FILE <- このファイルはつくらない
```

TimedRotatingFileHandlerを使った実装は以下の記事を参照ください。

https://qiita.com/qraqras/items/c9b1ee5b3195d6514d0f


# 実装
[FileHandler](https://docs.python.org/ja/3.13/library/logging.handlers.html#logging.FileHandler)から継承します。
書き込みのたびに、日時を取得してファイルを開きなおす必要があるので、TimedRotatingFileHandlerを利用するほうが賢明だとは思います。:cry:
```python:サンプルコード
import time
from datetime import datetime
from logging import FileHandler, getLogger
from pathlib import Path
from zoneinfo import ZoneInfo


class MyFileHandler(FileHandler):
    def __init__(
        self,
        filename,
        mode="a",
        encoding=None,
        delay=False,
        errors=None,
    ):
        self.org_baseFilename = None  # Noneで初期化する
        super().__init__(filename, mode, encoding, delay, errors)

    def _open(self):
        # self.baseFilenameの初期値を覚えておく
        if not self.org_baseFilename:
            self.org_baseFilename = self.baseFilename
        # filenameを取得する
        self.baseFilename = self.namer(self.org_baseFilename)
        # ディレクトリが存在しない場合は作成する
        Path(self.baseFilename).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        return super()._open()

    def namer(self, filename):
        # 現在日時を取得する
        now = datetime.now(ZoneInfo("Asia/Tokyo"))
        year, month, day = now.strftime("%Y"), now.strftime("%m"), now.strftime("%d")
        # filenameに現在日時を追加する
        filepath = Path(filename)
        filepath_with_date = (
            filepath.parent / year / month / f"{filepath.name}_{year}{month}{day}"
        )
        # FIXME: **** **** ここから動作確認用コード(不要なら消す) **** ****
        filepath_with_date = (
            filepath_with_date.parent
            / f"{filepath_with_date.name}{now.strftime('%H%M%S')}"
        )
        # FIXME: **** **** ここまで動作確認用コード(不要なら消す) **** ****
        return str(filepath_with_date)

    def emit(self, record):
        self.close()  # 毎回開き直す
        return super().emit(record)


# ログを出力してみる
logger = getLogger("logger")
logger.addHandler(MyFileHandler("LOG_FILE_NAME"))
for i in range(20):
    logger.error(f"ERROR MESSAGE{i}")
    time.sleep(0.2)
```
広告ゼロのAI顔面偏差値診断サイトが凄すぎた…人気芸能人で検証

![1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084744/7897e68e-81da-4041-839d-3ba938e06c5c.png)

[faceratingai.com](https://faceratingai.com/ja)開発チームの一員として、この"完全無料＆広告なし"の顔診断ツールについて本音で語ります。料金も広告もないのに高精度という、ちょっと非常識なサービスです。

# １．なぜこのサイトを作ったか？
きっかけは去年の飲み会で、エンジニアがAIで社内ルックスランキングを作った事件。そこで気づいた：

有料診断はブラックボックスだらけ

無料サイトは広告まみれか適当

日本人は特に"顔面偏差値"を気にするのに科学的ツールがない

だからこそ生まれた：
✅ 一切の広告なし（バナーもない）
✅ ユーザーデータ収集なし
✅ サーバー代は自腹という変わり種

# ２．人気芸能人で徹底検証
公開されている写真でテスト（全てメディア掲載許可済み）：
![2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084744/edf36892-d7cb-4cff-9186-fbe0f72cdfd2.png)

橋本環奈

スコア：97

AIコメント："瞳孔露出率92%は完璧、鼻先角度35°は教科書通り"

現実との一致：美容専門誌《美的》で医師が分析した黄金比と一致

横浜流星

スコア：95

特筆："眉骨と鼻梁の114°が絶妙な横顔を形成"

早稲田大学《東アジア男性の魅力学》の最適値と偶然一致

松本人志

スコア：61

だがAI："表情ジワ密度が常人3倍でコメディアンとしての強みに"

本人も「シワは笑いの勲章」と発言、AIが本質を理解！

# ３．親より親切な無料機能
サーバー代は学割で節約中ですが、機能は本格的：

3D顔マップ：熱分布で弱点部位を可視化（私の額が"要ケア"の青表示で泣きそうに）

老化予測：10年後のルックスをシミュレート（若き日の木村拓哉写真で試したら50代でも89点）

集合写真分析：グループ撮影でTOP3を自動選出（AKB48写真でAI選出とファン投票の一致率82%）

# ４．完全無料でも大丈夫な理由
開発メンバー全員が外見コンプレックスの元美容業界人

現在はGitHubスポンサーと副業で運営

今後"投げ銭"機能を追加予定だが、基本機能は永遠に無料

最近追加された"理想の髪型シミュレーター"は、日本ユーザー@さくらちゃんの提案で実現。サーバーが落ちたら…すみません少し待ってください（本当に予算がないのです）。
【5分でわかる】社内のChatGPTが「微妙…」だった理由と対処法


## はじめに

「ChatGPT使ってみたけど、なんか微妙だった…」
実はそれ、“使い方や前提”の勘違いかもしれません。
この記事では、非エンジニアの方でもわかるように、**よくある5つの誤解とその対処法**をまとめました！

## 要約

* Excelやファイルを渡しても**全部を完璧には理解できない**
* AIの回答は**必ず事実確認が必要**
* 一回で完璧な回答は難しく、**やりとりで改善する前提**
* 会話が長くなると**前提が抜け落ちることがある**
* **別チャット間で内容は引き継がれない**

---

## ❌① Excelを渡しても、意図した答えが返ってこなかった

### 🗨️ よくあるシーン

* 社内のExcelを貼り付けて「この資料どうまとめる？」→ 答えがズレてる
* 社内ルールを質問しても「それはわかりません」

### 💡 実は…

生成AIは、**あなたの会社の情報は何も知らない**ため、社内独自の形式やルールは理解できません。また、**Excelファイルや長文を渡しても全てを記憶するわけではありません**。

### 🚀 コツ

* 必要な部分だけ要約して質問する
* 社内データを使わせたいなら専用の仕組み（例：RAG）を活用する
* 質問の背景や条件を明確に伝える

---

## ❌② AIの回答を鵜呑みにして、間違えた情報を使ってしまった

### 💡 実は…

生成AIが得意なのは「もっともらしい文章」であり、内容の正確さを保証していません。

### 🚀 コツ

* AIの回答は「参考案」として捉え、必ず自分で確認する
* 特に数字や事実に関しては「出典は？」と尋ねる習慣をつける

---

## ❌③ 一発で理想の回答が出ると期待して、うまくいかなかった

### 💡 実は…

AIは質問と回答のやりとりで精度が高まるツールです。一回の質問だけで完璧な答えは難しいです。

### 🚀 コツ

* 細かく追加指示を出してブラッシュアップする
* 「もっと具体的に」「初心者にも分かりやすく」など再質問を使う

---

## ❌④ 会話が長くなったら、前提条件が抜け落ちていた

### 💡 実は…

会話が長くなると、古い内容はAIが処理できる範囲を超えて抜け落ちることがあります。

### 🚀 コツ

* 大事な前提条件は繰り返し伝える
* 長文や複雑な指示は要約して定期的に再送する

---

## ❌⑤ 別のチャットを開いたら、前の話がまったく通じなかった

### 💡 実は…

各チャットは独立していて、別チャットの内容は引き継がれません。

### 🚀 コツ

* 別チャットでは必要な情報を再度伝える
* 続きを行う場合は要点を再掲する

---

## 📝 まとめ（これだけ覚えればOK！）

1. Excelやファイルを完璧に理解するわけではない → **要点を絞る**
2. AIの回答は必ず確認する
3. 一回の質問で完璧を求めず、対話で改善する
4. 長い会話では前提を繰り返す
5. チャット間で内容は引き継がれないので注意

---

生成AIはまだ発展途上です。**複数の指示を同時に処理するのは苦手**なので、一つ一つ丁寧に指示すると精度の高い返答が得られます。

気軽に「使い方を工夫する」という感覚で試してみてください。

---

## こんな方におすすめ

* 社内でAIを試したけど失敗した人
* 非エンジニアだけどAIを使いこなしたい人
* AI導入を検討中の企業担当者
* 各業界のAI推進担当者
【MySQL】ORDER BYで並べ替えたとき、NULLが表示される位置を変更したい

## はじめに
MySQLでNULLを含む列をソートキーにして並べ替えをすると、NULLは昇順(ASC)だと先頭に、降順(DESC)だと末尾にまとめて表示されます。

```sql:sql
SELECT product_name, cost
FROM products
ORDER BY cost;
```

```:昇順だとNULLは先頭に
+--------------+------+
| product_name | cost |
+--------------+------+
| towel        | NULL |
| bottle       | NULL |
| soap         |  220 |
| brush        |  380 |
| cup          |  550 |
+--------------+------+
```
```sql:sql
SELECT product_name, cost
FROM products
ORDER BY cost DESC;
```
```:降順だとNULLは末尾に
+--------------+------+
| product_name | cost |
+--------------+------+
| cup          |  550 |
| brush        |  380 |
| soap         |  220 |
| towel        | NULL |
| bottle       | NULL |
+--------------+------+
```

https://dev.mysql.com/doc/refman/9.3/en/working-with-null.html

### MySQLでは`NULLS FIRST` / `NULLS LAST`は使えない
PostgreSQLやOracleなどでは、次のようにオプションを使用してNULLの表示される位置を変更することができます。
```sql:sql
-- PostgreSQLの場合
SELECT product_name, cost
FROM products
ORDER BY cost DESC NULLS LAST;
```
```:(PostgreSQL)デフォルトだと降順で先頭に表示されるNULLを、オプションで末尾に変更
 product_name | cost 
--------------+------
 cup          |  550
 brush        |  380
 soap         |  220
 towel        |     
 bottle       |     
```

しかし、**MYSQLではこの構文はサポートされていません。**
実行すると構文エラーになります。

## NULLが表示される位置を変更する方法(MySQL)
MySQLでNULLが表示される位置を変更するには、以下のように記述します。
```sql:sql：昇順で並べ替えたときNULLを末尾に
SELECT product_name, cost
FROM products
ORDER BY cost IS NULL ASC, cost ASC;
```

```:結果
+--------------+------+
| product_name | cost |
+--------------+------+
| soap         |  220 |
| brush        |  380 |
| cup          |  550 |
| towel        | NULL |
| bottle       | NULL |
+--------------+------+
```

## `ORDER BY cost IS NULL ASC`は何をしている？
実際に`cost IS NULL`の結果を見てみると
```sql:sql
SELECT product_name, cost IS NULL
FROM products;
```
```
+--------------+--------------+
| product_name | cost is null |
+--------------+--------------+
| cup          |            0 |
| towel        |            1 |
| soap         |            0 |
| brush        |            0 |
| bottle       |            1 |
+--------------+--------------+
```
- `cost`に値がある→`0`(FALSE)
- `cost`がNULL→`1`(TRUE)

となっています。

つまり、
```sql:sql
ORDER BY cost IS NULL ASC
```
は、
- **値あり(0)を先に**
- **NULL(1)を後に**
並べるという意味になります。
そのあとで`cost ASC`を指定することで、**NULL以外の値同士を昇順に並べている**ということです。

ご参考になれば嬉しいです🙌
サブクエリの書き場所ごとに理解する SQL

「サブクエリ＝とりあえず `(SELECT …)` を書くもの」と雑に覚えていました。
しかし、書く場所ごとの役割から考えると理解が深まったのでまとめます。


---

## 1. SELECT 句に書くサブクエリ ──「列を増やす」ための道具箱

### 非相関サブクエリ: 1 回だけ実行して全行に同じ値を貼る

```sql
SELECT
  name,
  (SELECT AVG(salary) FROM employees) AS avg_salary
FROM employees;
```

- **動き**: `SELECT AVG(salary)` が一度だけ走り、戻り値 1 つを全行に付与  
- **用途**: 全体平均・最大値・設定情報など **「全員同じ列値でいい」** ケース

### 相関サブクエリ: 行ごとに実行して“行に合わせた値”を算出

```sql
SELECT
  e1.name,
  (SELECT AVG(e2.salary)
   FROM employees e2
   WHERE e2.department_id = e1.department_id) AS dept_avg_salary
FROM employees e1;
```

- **動き**: 外側行の `department_id` ごとに内側が再実行 → 行ごとに異なる値  
- **メリット**: 部署ごとの平均、顧客ごとの最新注文金額など **“行ごとに違う計算”** が楽  
- **デメリット**: **実行回数 = 行数** になるので大規模データだと遅い。JOIN への書き換え検討を。

> **ここで覚えるポイント**  
> ❶ **非相関** = “一気に 1 回” → 全行同じ  
> ❷ **相関** = “行ごとに再実行” → 行ごとに違う値  
> **SELECT 句の目的は「列を増やす」こと。その列が“全員同じ”か“行ごとに違う”かで相関を選ぶ。**

---

## 2. FROM 句に書くサブクエリ ──「一時テーブル化」してクエリを分ける

### 非相関サブクエリだけ（相関は不可）

```sql
SELECT sub.department_id, AVG(sub.salary)
FROM (
  SELECT department_id, salary FROM employees
) AS sub
GROUP BY sub.department_id;
```

- **動き**: `SELECT department_id, salary …` が 1 度走り、結果セットを “仮テーブル `sub`” にする  
- **用途**: **複雑な計算を切り出して読みやすくする**、インラインビュー代わりに使う  
- **相関が不可な理由**: FROM 句のサブクエリは “先に独立して完結” してから外側へ渡る設計だから。

> **覚えるポイント**  
> **FROM 句サブクエリ = “作業用ビュー”**。  
> 外側行を参照できない＝相関不可。逆に言えば「外側に依存しないまとまりを切り出す」のに最適。

---

## 3. WHERE 句に書くサブクエリ ──「条件を動的に作る」フィルター職人

### 非相関サブクエリ: 一度だけ実行してしきい値を決める

```sql
SELECT name
FROM employees
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);
```

- **動き**: 平均給与を 1 回計算 → その値を境にフィルタ  
- **用途**: “全体平均より高い人” “最大売上の製品” など **比較対象が 1 値で済む** 場面

### 相関サブクエリ: 行ごとに条件が変わるフィルター

```sql
SELECT e1.name
FROM employees e1
WHERE salary > (
  SELECT AVG(e2.salary)
  FROM employees e2
  WHERE e2.department_id = e1.department_id
);
```

- **動き**: 外側行の `department_id` ごとに平均を再計算 → 行ごと評価  
- **用途**: “部署平均より高い人” “顧客ごと累計より多い注文” など **行依存の条件**  
- **注意**: 実行回数 = 行数。パフォーマンス課題がある場合は JOIN + GROUP BY への変換を検討。

> **覚えるポイント**  
> WHERE 句サブクエリは「**値を返すより“真偽判定に使う”**イメージで書く」とブレにくい。

---

## 4. HAVING 句に書くサブクエリ ──「集計結果に“外基準”をぶつける」

### 非相関サブクエリで全体基準を一発参照

```sql
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) > (SELECT AVG(salary) FROM employees);
```

- **動き**: 全体平均を 1 回計算 → 部署ごとの平均と比較  
- **使いどころ**: レポート系で **「各グループ vs 全体」** を比べたい場面が定番  
- **相関はほぼ使わない**: 相関的に複雑になるなら、CTE/サブクエリをFROM句に切り出す設計を

> **覚えるポイント**  
> HAVING 句サブクエリは「集計後のロジック」で使う。  
> 外側のGROUP BY結果と比べる“外部基準値”を作るのが主目的。

---

## まとめ ──「どこに書くか」でサブクエリは別物になる

| 書く場所 | 典型目的 | 非相関の動き | 相関/動き | 代表的な落とし穴 |
|----------|---------|-------------|---------------|------------------|
| SELECT   | 列を追加 | 1回のみ実行 | ◯ /行ごと再実行 | 行数多いと遅い   |
| FROM     | 一時表化 | 1回のみ実行 | × /不可        | 読み手がネストに迷う |
| WHERE    | 条件値   | 1回のみ実行 | ◯ /行ごと再実行 | 相関で遅くなる   |
| HAVING   | 集計比較 | 1回のみ実行 | △ /実用少ない  | 論理が絡まりやすい |
Linucレベル１勉強メモ　＃３２

＃ 第三章　GNUとUnixのコマンド

練習問題3.7
テキストファイルlinuc.txtに含まれるすべての「linic」という文字列を「LinuC」に変更し、linuc2.txtファイルとして保存したい場合に実行すべきコマンドを選択してください。

A. sed s/linuc/LinuC/f linuc.txt > linuc2.txt

B. tr s/linuc/LinuC/f <linuc.txt> linuc2.txt

C. sed -f /linuc/LinuC/ linuc.txt > linuc2.txt

D. grep linuc LinuC <linuc.txt> linuc2.txt

E. sed s/linuc/LinuC/g linuc.txt > linuc2.txt

（解答）E

（解説）指定したすべての文字列を置換するsedコマンドの書式は「sed s/文字列１/文字列２/gですので、正解は選択肢Eです。選択肢Aは「~/g」ではなく「~/f」となっているので書式誤りであり、不正解です。選択肢Bはtrコマンドの書式が誤っているので不正解です。sedの-fオプションは、指定したファイル中のコマンドを実行するオプションなので、選択肢Cは不正解です。grepは、指定された文字列パターンにマッチする行を抜き出すコマンドなので、選択肢Dは不正解です。

sedコマンド
sed（stream editor）は、テキストストリームに対して編集を行います。sedでは、編集する内容をコマンドやスクリプトとしてsedに指示しておき、sedはその指示に基づいてストリームの編集を行なって、標準出力に編集結果を書き出します。

書式　sed [オプション] コマンド [ファイル]
書式　sed [オプション] -e コマンド１　[-e コマンド2...] [ファイル]
書式　sed [オプション] -f スクリプト [ファイル]

sedコマンドの主なオプション
1. -f ファイル <br>コマンドが書かれたスクリプトファイルを指定する
1. -i <br>処理した内容でファイルを上書きする

sedコマンドで指定できる主なコマンド
1. d<br>マッチした行を削除する
1. s<br>パターンに基づいて置換する。gスイッチを使うと、マッチ箇所全てを置換する
1. y<br>文字を変換する

trコマンド
書式　tr　[オプション] [文字列１ [文字列2]]


grepコマンド
grepコマンドは、ファイルやテキストストリームの中に、正規表現によって表される検索文字列があるかどうかを調べます。引数にファイルを指定した場合、そのファイルの中で検索パターンにマッチした文字列が含まれる行をすべて表示します。ファイルは複数指定することができます。

書式　grep [オプション] 検索パターン　[ファイル名]
書式　grep [オプション] [-f ファイル名] [ファイル名]

（わからない単語解説）
* ^<br>主に正規表現内で文字列の開始を意味する
* 正規表現<br>正規表現（Regular Expression)とは、特定の条件を表す文字列を抽象的に表現したもの。正規表現はファイル検索をはじめ、さまざまな場所で利用されています。検索をする場合、特定の文字列と完全に一致するものを検索することは簡単です。しかし、次のようなものを探したい場合はどうでしょうか。
「a」で始まる５文字列で、２文字目に「３」「５」「７」のいずれが含まれる。
行末の文字が「；」である
行頭は数字で始まり、行末はアルファベットの小文字である

こうした文字列を検索するには、検索する文字列の条件を正確に表現する必要があります。そのための表記法が正規表現です。正規表現を使うと、上記の文字列は次のように表すことができます。
a[357]
;$
^[0-9].*[a-z]$

1. 任意の１文字<br>任意の１文字を表すには、「.（ピリオド）」を使います。「a..d」は「abcd」や「a12d」などを表します。
1. 文字クラス<br>一連の文字集合を表すには「[」と「]」で括ります。これが文字クラスです。例えば、[123]は「１」「２」「３」のいずれか１文字を表します。またc[au]tは「cat」または「cut」を表します。「-」を使って範囲を指定することもできます。a[5-7]bは「a5b」「a6b」「a7b」のいずれかを表します。[0-9]は数字を、[a-z]はアルファベットの小文字を、[A-Z]はアルファベットの大文字を表します。[a-zA-Z]と書くと、大文字小文字を問わずアルファベット１文字を意味します。「^（ハット）」が先頭に置かれている場合は「〜以外」を表します。つまり、[^abc]は「aでもbでもcでもない１文字」という意味になります。
1. 行頭と行末<br>「^」は行頭を、「$」は行末を意味します。^a「行頭にあるa」を意味します。a$は「行末にあるa」を表します。^$は「行頭と行末の間に何もないもの」を表します。つまり、空白行（改行のみ）を意味しています。

主な正規表現
1. .<br>任意の一文字
1. *<br>直前の文字の０回以上の繰り返し
1. [ ]<br>内の文字位のいずれか１文字
1. ^<br>行頭
1. $<br>行末
1. \<br>次に来る文字をメタキャラクタではなく通常の文字として処理する。
フェイルセーフ

# フェイルセーフの取り組み

いのちだいじに！安全第一！
いかなる状況であっても人命は最優先されなければなりません。
「うちのアプリで人命にかかわることなんてないし」
って思ったそこのあなた！そんな考えではいけません。
人命にかかわらずともフェイルセーフの考え方はとても重要なのです。

# そもそも「フェイルセーフ」ってなに？

「システムや機器が故障や異常が発生した場合に、安全な状態に移行する仕組み」
をいいます。

# 身の回りにあるフェイルセーフ

・デパートとかの階段（エスカレーター含む）

上階に行くための階段と地下へ行くための階段は場所的に別々になっています。
これは火事など緊急事態の際に人々が地下になだれ込んでしまうのを防ぐため。

・踏切の遮断器

壊れると遮断器が降りっぱなしになります。
車が通れなくすることで列車と衝突するのを防ぎます。

・大型車や電車のブレーキ

壊れるとブレーキがかかりっぱなしになります。
ブレーキが壊れたときに坂道を下っていき大事故になるのを防ぎます。

・キャッシュディスペンサー

カードを先に取らないとお金が出てこないようになっています。
カード取り忘れたら大変です。

・両替機

万券の両替では、お札を取らないとコインが出てきません。
９千円も取り忘れたら悲しくてマジ寝込みます。

・うちのドアのカギ

しぶくてなかなかカギが回りません。
おかげで出先でカギ締めたか心配になることはないです。

・あなたが作るソフトウェア

あなたが考えるフェイルセーフは何ですか？（ぜひ思い描いてみてください）

# まとめ

あなたの身の回りにフェイルセーフはたくさんあります。しかし「良いデザイン」というのは空気みたいな存在で、注視しないとなかなか気づけません。日頃からいろいろなモノに注意してみてください。人命第一に設計されているモノがこんなに身近にたくさんあって、そして守られていたなんて。それに気がついたとき、感謝の気持ちでいっぱいになることでしょう。
🍳 料理でわかる！Pythonのオブジェクト指向（自分用）

はじめに
--
「オブジェクト指向ってなんだか難しそう…」
そんなふうに感じたことはありませんか？

今回はPythonでプログラミングを学び始めたばかりの方向けに、
「料理」を例にしながらオブジェクト指向（OOP）の基本をわかりやすく紹介します。

🍱 オブジェクト指向 ＝ モノ（オブジェクト）に仕事を任せる考え方！

🥄 料理でたとえるオブジェクト指向の用語
--
| プログラミング用語      | 料理での例え         |
| -------------- | -------------- |
| クラス（Class）     | レシピ（設計図）       |
| インスタンス（オブジェクト） | 実際に作った料理（完成品）  |
| メソッド（method）   | 調理手順（焼く・混ぜるなど） |
| 属性（property）   | 材料や味付けなどの情報    |

📋 手続き型（OOPじゃない書き方）でオムライスを作る
--
まずは「手続き型」と呼ばれる、昔ながらのスタイルで料理を作ってみる。
```python:example.py
# 材料を定義
name = "オムライス"
ingredients = ["ごはん", "卵", "ケチャップ"]

# 調理手順を関数として書く
def cook(name, ingredients):
    print(f"{name} を作るよ！")
    print("材料：", ingredients)
    print("調理中...")
    print(f"{name} 完成！")

cook(name, ingredients)
```

🍳 クラスを使って「オブジェクト指向」で料理してみる
--
ここからが本題！
「レシピ（設計図）」＝クラスを作って、それを元に料理（インスタンス）を作る。
```python:example.py
class Recipe:
    def __init__(self, name, ingredients):
        self.name = name              # 材料や名前などの情報（属性）
        self.ingredients = ingredients

    def cook(self):                   # 調理方法（メソッド）
        print(f"{self.name} を作るよ！")
        print("材料：", self.ingredients)
        print("調理中...")
        print(f"{self.name} 完成！")

# オムライスを作ってみる
omurice = Recipe("オムライス", ["ごはん", "卵", "ケチャップ"])
omurice.cook()
```
👆 データ（材料）と操作（調理）がひとまとめになっているのがポイント！

🍝 別の料理も同じクラスで作れる！
--
レシピの設計さえしておけば、カレーもオムライスも同じ方法で調理できる！
```python:example.py
curry = Recipe("カレーライス", ["ごはん", "ルウ", "にんじん", "じゃがいも"])
curry.cook()
```

✨ OOPは「料理を任せる」考え方！
--
オブジェクト指向を一言で説明すると

<strong>「自分でやる」から「レシピに任せる」へ</strong>

身近な例で考えると、難しそうなプログラミングの概念もグッとわかりやすくなります。
まずは「自分だけのレシピクラス」をいろいろ作って、楽しみながら覚えていきましょう！
AWS導入手順書（初心者からの構築記録）


# AWS導入手順書（初心者からの構築記録）

先日Webアプリケーションを友人らと作成したのですが、どのサーバーにデプロイしようかと悩んだところ、せっかくなのでAWSを使用してみました。
AWSの導入にあたり、何もわからない状態からEC2を起動したところから、自分でVPCなどを1から構成した記録です。



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## ✅ スタート：AWSコンソールのアカウントを作成　
https://qiita.com/SoraoKosaka/items/ed2e360f03d18e0adf72

AWSにサインアップし、初めてのリソースとして **EC2インスタンス（ShoppingEC2）** を起動しました。

しかし、**デフォルトのVPC**を利用していたため、**通信制御や構成の柔軟性に欠けていた**ことが判明...。そこで、構成を理解するために **VPCをゼロから構築**することにしました。

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## 🏗 VPC（Virtual Private Cloud）の作成
https://qiita.com/yuuichimizuta/items/cee204b9e2776056b863

最初に、VPC（仮想ネットワーク）を新たに作成します。  
今回は `shopping-vpc` という名前で構築しました。
![スクリーンショット 2025-05-11 171537.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084675/c9919a4e-4c28-439e-83c1-9ac4665f5ac6.png)
※vpc名は自由です。今回はフリマアプリをデプロイするのでshoppingにしました。

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## 🌐 サブネットの作成
https://qiita.com/Yasushi-Mo/items/7e044ba058070919f813

VPC内に以下の4つのサブネットを分割して配置しました。

- **パブリックサブネット × 2**
  - WebサーバやALBなど、インターネットと通信するリソース用
- **プライベートサブネット × 2**
  - DBサーバなど外部公開しないリソース用
  
![スクリーンショット 2025-05-11 165251.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084675/218449b4-9bc4-41b0-8680-6e243687c41f.png)
↑作成したサブネットの例

> 🔎 **補足**  
> パブリックサブネット → インターネット経由でアクセス可能  
> プライベートサブネット → 外部から直接アクセス不可

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## 🗺 ルートテーブルの設定
https://qiita.com/miriwo/items/02ec1626632a53081cb3

ルートテーブルとは、**VPC内の通信ルートを定義する表**です。  
作成したルートテーブルをサブネットに紐付けることで、通信経路を制御できます。

![スクリーンショット 2025-05-11 170210.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084675/2c919e42-babf-4e71-b699-e62eedc586a3.png)
↑作成したルートテーブルの例

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## 🌍 インターネットゲートウェイ（IGW）の設定
https://qiita.com/Yasushi-Mo/items/2ea2ecfc9aa53e4af1d7
- **役割**：VPC内のリソースとインターネットを接続する出入口
- 作成したIGWを **パブリックサブネットのルートに紐付ける**
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084675/a92adf57-9a82-4826-b0a0-df45143b6bbe.png)

> ⚠️ 今回は **NATゲートウェイは未使用**  
> NAT Gateway は、**プライベートサブネットのEC2** などが外部にリクエストを出すために使います（例えばOS更新など）。

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## 🚧 ネットワークACLの作成
https://qiita.com/chiita__/items/57b9b1cc3437f0034449

Network ACL（アクセスコントロールリスト）は、**VPC全体に対するファイアウォールのようなもの**です。  
IPアドレスやポート単位で、VPC内外への通信を許可・拒否できます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4084675/61bd684e-b2ef-439c-89d1-73a42783796a.png)
↑ネットワークワークACLはこんな風に通信の許可、拒否を設定できます！

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まだまだ途中です！長くなりそうなので次の記事に回します～
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## 📝 次回以降に続く

- セキュリティグループ設定
- EC2・Elastic IP の構成
- RDS・ALB・WAFの導入
- Route 53 による独自ドメイン設定

https://qiita.com/shogo-3345/items/cbfa5f94274b4a7ee6ae


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Docker×Apple SiliconでMySQLに接続できないときに確認すべきこと

## はじめに
Apple Silicon（M3）Mac上で Docker を使って開発していて、MySQL コンテナに入ってから mysql に接続できない問題に直面しました。

今回の問題解決を通して、DockerイメージのアーキテクチャとホストPCのアーキテクチャの違いの吸収が必要なことがあること、またMySQLイメージの仕様について理解が深まりました。

---

## 発生した問題

- `docker exec -it mysql-container bash` で MySQL に入ってから  
  `mysql -u root -p` を実行しても `Access denied` になって、mysql に接続できない。  
  `.env` や `docker-compose.yml` にユーザーやパスワードは設定済み。
- `docker-compose down -v` を実行すると、 `nginx` が起動できない。

---

## 原因：MySQL の初期化は「最初の1回だけ」

MySQL公式イメージは、初回起動時にだけ以下の環境変数を読み込んで、初期化する仕様になっている。

```yaml
environment:
  MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpass
  MYSQL_DATABASE: image_hosting
  MYSQL_USER: image_hosting_user
  MYSQL_PASSWORD: image_hosting_pass
```

一度ボリューム（`mysql-data`）が作られると、再起動しても初期化処理は実行されない。

---

## 解決策：ボリュームごと削除して初期化し直す

```bash
docker-compose down -v
docker-compose up -d --build
```

これで MySQL が初期化され、設定したユーザー・パスワードが反映されるはずだったが、

```
The requested image's platform (linux/amd64) does not match the detected host platform (linux/arm64/v8)
```

ということで、次の原因を解明する。

---

## 原因：アーキテクチャの不一致

Apple Silicon（arm64）Mac上で、Intel（amd64）向けのDockerイメージを起動しようとするとエラーが発生する。

---

## 解決策：platformを明示してエミュレート実行

```yaml
services:
  nginx:
    image: nginx:latest
    platform: linux/amd64
    ports:
      - "8080:80"
    volumes:
      - ./app:/var/www/html
      - ./nginx/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf
```

`platform: linux/amd64` を指定することで、  
ARM マシン上でも エミュレーションで amd64 バイナリが実行可能になる。

---

## まとめ

今回の学びを通して

- dockerを使う場合は、使っているイメージの仕様の理解が大切。
- ホストPCとLinuxのアーキテクチャが異なる場合は注意が必要。

ということを学びました

ちなみに、以前記載した以下の記事が今回の問題解決に必要な知識の土台になりました。  
ということで、コンピュータサイエンス学ぶとDockerのエラーに対応する力が高まるということを実感しました！

https://qiita.com/TechCraft/items/785d872a0a91f5562d13
ChatGPTとは何か？ 日本語でのわかりやすい解説

ChatGPTに自らの自己紹介を書かせました、若干人間が編集しています

## 1. ChatGPTとは？（概要）
ChatGPT（チャットジーピーティー）は、OpenAIが開発した人工知能による対話型サービスです。
ユーザーが自然な文章で質問や依頼を入力すると、それに対して自然な日本語で答えたり、文章を書いたり、プログラムを書いたりしてくれます。

## 2. 開発の背景：OpenAIとGPTシリーズ
OpenAI：2015年に設立されたアメリカのAI研究機関。イーロン・マスクやサム・アルトマンらが関わり、「安全なAIの開発と公開」を掲げています。

### GPTとは：
“Generative Pre-trained Transformer” の略で、次のような意味があります：

- Generative（生成的）：文章を自動で作り出せる
- Pre-trained（事前学習済み）：大量のデータで学習してから応答する
- Transformer：Googleが開発した自然言語処理の画期的な技術

## 3. 「ChatGPT」という名前の意味
「ChatGPT」は、GPTをチャット形式に応用したサービス名です。
- Chat：人と会話する形式
- GPT：言語を理解・生成するAIモデルの名前

つまり、「GPTを使ってチャットができるサービス」という意味になります。

## 4. どのように使われているか？
- 日常の質問（雑学・相談・レシピ）
- プログラミングのヘルプ
- 文章の作成（ブログ、論文、メール）
- 翻訳、要約、校正
- 教育や学習の補助

## 5. 特徴と強み
- 24時間使える「親切なAIアシスタント」
- 怒らない、バカにしない、丁寧に説明
- 継続的な対話ができる
- 数秒～数10秒程度で返答が返ってくる
- 日本語対応も自然でスムーズ

## 6. 注意点と限界
- すべての回答が正確とは限らない（知識の限界や古さ）
- 感情はない（親切に見えるが人間ではない）
- オフラインでは使えない（基本的にインターネット環境が必要）

## 7. なぜ人気なのか？
- SNSで話題になり、急速に広まりました
- プログラマーや学生、ビジネスパーソンにも支持される
- Google検索よりも早く（GPT-4o時）、丁寧な回答が得られる
恋愛工学機械学習


高校数学は、機械学習手法に取り入れ、女性とセッOスをするための道具でしかない。
深層学習における活性化関数は、モデルに非線形な反応パターンを与え、マッチングアプリや恋愛理論における行動最適化を数学的に実装するための機能的要素である。
とりわけ、シグモイド関数は、相手の反応（入力）を緩やかにスコア化し、行動戦略（出力）を調整・制御する役割を果たす。
フォワードプロパゲーション（順伝播）とバックプロパゲーション（逆伝播）の仕組みは、微積分に基づく連鎖律を利用してフィードバックを反映し、経験から最適なアプローチを学習・改善するプロセスを支えている。





###  AIマッチング機能設計 評価マトリクス

| タスク概要          | モデル・アルゴリズム          | 技術的特徴          | 精度  | 実装難易度 | 解釈性           | 実用性 | 代表的特徴量（入力）            | 実装・応用例               |
| -------------- | ------------------- | -------------- | --- | ----- | ------------- | --- | --------------------- | -------------------- |
| 初回デート成功確率・場合分け | ロジスティック回帰、ランダムフォレスト | 確率予測、非線形パターン抽出 | 中〜高 | 低〜中   | 高（ロジ回帰）、中（RF） | 高   | 年齢差、返信速度、メッセージ数、趣味一致率 | 成功確率スコア表示、特徴影響度提示    |
| 性的に積極的なユーザー分類  | k平均法、階層クラスタリング      | ユーザークラスター化     | 中   | 低     | 低（ラベル解釈困難）    | 中   | 自己紹介文の長さ、性的ワード頻度      | クラスターラベル「積極派」「慎重派」付与 |
| 類似ユーザー・相手推薦    | 行列因子分解、協調フィルタリング    | 類似行動パターン抽出     | 高   | 中〜高   | 低（ブラックボックス）   | 高   | いいね履歴、嗜好パターン          | 類似相手リスト提示、マッチング推薦    |
| マッチング成功率予測     | 勾配ブースティング、SVM       | 複数要因の統合予測      | 高   | 高     | 低（ブラックボックス）   | 高   | プロフィール、行動ログ、嗜好設定      | 成功確率スコア表示、改善提案       |
| メッセージ感情分類      | BERT（ソフトマックス関数）     | 文脈理解・自然言語処理    | 高   | 高     | 中             | 高   | メッセージテキスト             | ネガポジ分析、相手の感情フィードバック  |

---
【Gitエラー対処】サーバー上で「untracked working tree files would be overwritten by merge」エラーの原因と解決法

サーバー上でGitを使用して作業していると、次のようなエラーメッセージが表示されることがあります。
```bash
error: The following untracked working tree files would be overwritten by merge:
    jobs/code_project/config.xml
    jobs/code_project_pipeline/config.xml
    jobs/deploy_api/config.xml
Please move or remove them before you merge.
```
この記事では、このエラーの原因と対処方法について解説します。

## 💡 原因
このエラーは、**マージしようとしているブランチに存在するファイルが、現在の作業ディレクトリにある「Git未管理のファイル」と衝突してしまう場合**に発生します。

Gitは未管理（untracked）のファイルを勝手に上書きすることを避けるため、マージを拒否します。

## ✅ 解決方法
以下の手順で、安全にマージを完了させることができます。

### 1. 📁 対象ファイルを確認
まず、衝突しているファイルが本当に必要なものか確認します。
```bash
ls -l jobs/codebuild_other_project/config.xml
```
### 2. 🗂️ ファイルを一時退避（バックアップ）
対象ファイルを退避ディレクトリへ移動します。
```bash
mkdir -p ~/backup_config_files
mv jobs/code_project/config.xml ~/backup_config_files/
mv jobs/code_project_pipeline/config.xml ~/backup_config_files/
mv jobs/deploy_api/config.xml ~/backup_config_files/
```
### 3. 🔄 再度マージを実行
退避が完了したら、マージ操作を再実行します。
```bash
git merge <branch-name>
```
### 4. 🔍 マージ後のファイルと比較して差分確認
退避したファイルとマージ後のファイルを比較して、必要に応じて統合します。

```bash
diff ~/backup_config_files/config.xml jobs/code_project/config.xml
```

### ❌ ファイルが不要な場合
もし、対象ファイルが不要であれば削除して問題ありません。
```bash
rm jobs/code_project/config.xml
rm jobs/code_project_pipeline/config.xml
rm jobs/deploy_api/config.xml
```
その後、マージを実行してください。

### 📌 今後同じことを防ぐには？
頻繁に同じパターンのファイルが出現する場合、`.gitignore` に対象パスを追加することで、Gitの管理対象外として扱うことができます。

```gitignore
jobs/*/config.xml
```
### 🔚 まとめ
| 手順 | 内容                    |
| -- | --------------------- |
| 1. | エラーの対象ファイルを確認         |
| 2. | ファイルを退避または削除          |
| 3. | 再度マージを実行              |
| 4. | 差分を確認して必要ならマージ後に調整    |
| 5. | `.gitignore` の検討も忘れずに |

Git操作では「untracked」ファイルが意外な落とし穴になることがあります。焦らずに、ファイルの重要性を確認してから、適切な対処をしましょう！
AtCoder ABC405 振り返り(緑コーダーがPythonでABCD問題)

[AtCoder Beginner Contest 405（Promotion of AtCoder Career Design DAY） - AtCoder](https://atcoder.jp/contests/abc405)

ちょっと最近、集中力が切れがちなので慎重にunrated参加です（実際コンテスト中に20分ほど離席してしまった）。結果はABCDの4問解答(B問題で1ペナ)でした。



## [A - Is it rated?](https://atcoder.jp/contests/abc405/tasks/abc405_a)

素直に場合分けして解きました。if文はもっと短くかけますが、ミスがないようにこのくらいでいいかなと...。

``` python
R, X = map(int, input().split())
if X == 1:
    if 1600 <= R <= 2999:
        print("Yes")
    else:
        print("No")
else:
    if 1200 <= R <= 2399:
        print("Yes")
    else:
        print("No")
```

## [B - Not All](https://atcoder.jp/contests/abc405/tasks/abc405_b)

ちょっと時間がかかってしまった上に、1ペナでした。

考え方は以下のようにしました。
* 1 数字の出現回数を記録する配列 ```counter[]``` を用意する
* 2 配列 ```A``` の末尾の値の、カウントを減らす
* 3 ```counter[]``` が全て1以上かチェック
* 2,3 を繰り返し

より単純に、配列Aの末尾を短くする → 配列A内の数字をカウント としても、計算量は十分間にあるので、そちらのほうが良かったかもしれません。

``` python
N, M = map(int, input().split())
A = list(map(int, input().split()))

# 数字の出現回数を記録する配列
counter = [0] * (M+1)
for i in range(len(A)):
    value = A[i]
    counter[value] += 1

# 各数字が1個以上あるかを判定する
def check():
    for i in range(1, len(counter)):
        if counter[i] <= 0:
            return False
    return True

# 初期状態で各数字が1個以上あるかを判定する
if check() == False:
    print(0)
    exit()

# A[]の末尾から数字カウントを減らしていく
for i in range(1, len(A) + 1):
    value = A[-1 * (i)]
    counter[value] -= 1

    if check() == False:
        print(i)
        exit()
```

## [C - Sum of Product](https://atcoder.jp/contests/abc405/tasks/abc405_c)

```
# N = 4の場合
answer = A1*A2 + A1*A3 + A1*A4 + A2*A3 + A2*A4 + A3*A4
↓
answer = (A1 + A2 + A3) * A4
+ (A1 + A2) * A3
+ (A1) * A2
```

上のように式変形をすると、```(A[1]からA[k-1]までの累積和) * A[k]``` を使うと、効率よく計算できる事がわかります。

``` python
N = int(input())
A = list(map(int, input().split()))

# Aの累積和を求める
sum_a = []
sum_a.append(0)
for i in range(len(A)):
    next = sum_a[-1] + A[i]
    sum_a.append(next)

# 累積和を使って、答えを求める
answer = 0
for i in range(2, N+1):
    answer += sum_a[i-1] * A[i-1]

print(answer)
```

## [D - Escape Route](https://atcoder.jp/contests/abc405/tasks/abc405_d)

問題文とは逆に、出口'E'からスタートして、各通路'.'に最短距離でどうやって到達するか...を考えました。

最短距離は幅優先探索で求められますので、そのようにしました。

``` python
H, W = map(int, input().split())

# 地図の周囲を"#"で囲うと、マップ外判定が楽になる
S = []
S.append(list("#" * (W + 2)))
for i in range(H):
    S.append(list("#" + input() + "#"))
S.append(list("#" * (W + 2)))

# 答えの書き込み用に、SをコピーしてTを作成
T = []
for i in range(len(S)):
    line = S[i].copy()
    T.append(line)

# 出口 E の座標を求めておく
e_list = []
for y in range(len(S)):
    for x in range(W + 2):
        if S[y][x] == "E":
            e_list.append((x, y))

# 幅優先探索
que = deque()

# スタート地点をキューに入れる
for i in range(len(e_list)):
    x, y = e_list[i]
    dist = 0
    que.append((dist, x, y))

# 移動できる方向(上下左右)と、マス目にいれる記号の配列
next_dir = [(1,0,"<"), (-1,0,">"), (0,1,"^"), (0,-1,"v")]

# 幅優先探索
while que:
    dist, x, y = que.popleft()

    # 行ける通路があれば、キューに入れる
    for dx, dy, char in next_dir:
        if T[y+dy][x+dx] == ".":
            T[y+dy][x+dx] = char
            que.append((dist+1, x+dx, y+dy))

for i in range(1, H+1):
    line = T[i]
    line = line[1:-1]
    print("".join(line))
```
【ポエム】エンジニアが英語を学ぶべき5つの理由

## はじめに

こんにちは。

普段フロントエンドエンジニアとして働いている私がよく考えることがあります。それは「**英語が読める（話せる）ようになったらどれだけ楽だろう**」ということ。

- 📚 公式ドキュメントを翻訳なしで読めるようになりたい
- 💬 StackOverflowやOSS活動に積極的に参加したい
- 📈 エンジニアとしての市場価値を上げたい

このような思いを抱いたことはありませんか？きっと多くのエンジニアが同じ悩みを持っているはずです。

英語の学習方法についての情報はたくさんありますが、そもそもなぜ学ぶべきかに言及した記事は多くはありません。本記事では簡単ではありますが、エンジニアが英語を学習する理由5つをまとめてみました。

現在学習中の方も、これから英語を学習しようと思っている方にも、これらの理由をモチベーションに一緒に頑張っていきましょう。

## テクノロジーの世界は英語が共通言語

「最新技術のキャッチアップだけでも大変なのに、どうして英語まで勉強しなきゃいけないの？」

確かに、プログラミング自体は「if」や「for」など英単語を使うものの、単語の意味さえ覚えれば何とかなるように思えます。しかし実際には、英語はエンジニアの世界で**あったら便利**というレベルを超えています。英語ができるかどうかで、あなたの可能性が大きく広がります。

## デジタルの海を航海するために

私が思うに、技術の世界は「大海原」だと思っています。毎日のように新しい技術やサービス、フレームワークが誕生しています。その"地図"となる情報の多くは、まず英語で発信されます。新しい技術のドキュメントや公式サイト、解説記事も最初は英語がほとんどです。日本語訳を待っているうちにどんどん新しい波がやってきて、気付けば周りから遅れてしまうかもしれません。

英語ができれば、世界中のエンジニアと同じタイミングで最新情報をキャッチできます。日本ではまだ流行っていない技術を最前線で体験できます。これだけでもかなりワクワクするはず。

## 理由１：エラーメッセージは"暗号"じゃない

プログラムを書いていると、必ずぶつかるのがエラーメッセージ。ほとんどが英語で表示されるため、慣れないうちは「なんだこの暗号は…」と頭を抱えることも。でも、英語が分かれば、そのメッセージが何を伝えようとしているのか、すぐに理解できるようになります。

例えば
```
TypeError: Cannot read property 'value' of undefined
```

この一文の意味がすぐに分かれば、問題の原因も特定しやすくなります。英語力は、エラーという"謎解き"をスムーズに進めるための強力な武器になるのです。

## 理由２：世界中の仲間とつながるために

インターネットの世界には国境がありません。Stack OverflowやGitHubなど、世界中のエンジニアが集まる場所では、英語が共通語です。英語でやり取りできれば、自分の質問や意見が世界中に届きますし、逆に世界中の知恵や経験も自分のものにできます。

一人で悩む必要はありません。世界中の仲間たちと一緒に、より良いものを作り上げていける。それがエンジニアの大きな魅力でもあります。

## 理由３：キャリアの選択肢を広げる

エンジニアとしてのキャリアを考えたとき、英語力は間違いなく大きな武器になります。日本国内だけでなく、海外の企業やプロジェクトに参加したり、リモートで世界中と仕事をしたり…。選択肢が一気に広がります。

> 💡 実際、ITエンジニアのマネージャーの8割以上が英語学習に取り組んでいるという調査もあります。業界のプロたちが英語の重要性をしっかり認識している証拠です。

https://news.mynavi.jp/article/20230824-2755052/

## 理由４：技術の"空気感"を感じる

英語の技術記事や書籍、カンファレンスの動画をそのまま理解できると、単に情報を得るだけでなく、世界のエンジニアの考え方や哲学にも触れられます。これは、エンジニアとしての感性や視野を広げる大切な経験です。

新しい発想や価値観に出会うことで、自分のコーディングスタイルや問題解決の方法も進化していきます。

## 理由５：英語は"必須"じゃないけど、大きな差を生む

もちろん、日本語だけでもエンジニアとして活躍できる環境は十分あります。日本はIT業界も大きいですし、国内だけでも仕事はたくさんあります。

しかし、英語ができるかどうかで、将来のキャリアや関われるプロジェクト、仕事の条件に大きな違いが出てくるのも事実です。5年後、10年後に「もっと面白いことがしたい」と思ったとき、英語力があればその夢に手が届きやすくなります。

## まとめ 「英語は可能性の"海図"」

エンジニアにとって英語力は、新しい世界へと漕ぎ出すための"海図"のようなものです。なくても近場での航海はできますが、その地図があれば、もっと広い世界に飛び出していけます。

プログラミングも英語も、最初は難しく感じるかもしれません。でも、一歩ずつ進んでいけば、必ず自分の力になっていきます。英語もプログラミングも、エンジニアの可能性を広げてくれる大切な"言語"です。

と、ここまで偉そうなことを言ってきましたが、私もまだまだ英語は発展途上中です。ここで挙げた理由を明確に持つことで英語の学習モチベーションが保たれています。皆さんも一緒にこの海図を手にして、世界中を航海していきましょう！


## 📚 参考資料

- 「エンジニアに求められる英語力レベルは？レベル別に解説！」 [PROGRIT](https://www.progrit.co.jp/media/m0095/)
- 「2024年の英語学習のトレンドとは？AI・VR・ARなどが活用」 [Gabby Academy](https://gabbyacademy.com/blog/learn-english-phrase/english-learning-trend)
- 「システムエンジニアは英語を習得すべき！学ぶべき理由とメリット」 [侍エンジニア塾](https://www.sejuku.net/blog/112257)
- 「【英語×IT】エンジニアに必要な英語力とおすすめ勉強法を解説」 [KentoHub](https://kentohub.com/english-it-engineer/)
The archive did not include a dSYM for the Flutter.framework with the UUIDs

# The archive did not include a dSYM for the Flutter.framework with the UUIDs
Apple Storeにアップロードしようとしたところ以下のWARNINGが表示
> The archive did not include a dSYM for the Flutter.framework with the UUIDs [****]. Ensure that the archive's dSYM folder includes a DWARF file for Flutter.framework with the expected UUIDs.

Distribute自体は成功していたので、そのまま利用はできそうだが、気になったので対応。

# 対応方法
Flutterをアップデート
> flutter upgrade
以下の環境へアップデートしたところワーニングが表示されなくなった。
> Upgrading Flutter to 3.29.3 from 3.22.2
【Git】stash の中身確認・差分表示・特定ファイルだけを戻すテクニックまとめ

## はじめに
Git を使って開発していると、「ちょっとこの作業を一旦退避したい！」という場面が多々あります。そんなとき便利なのが `git stash` です。
本記事では、stash の基本的な使い方に加えて、
- stash の中身の確認方法
- 特定ファイルだけを戻す方法
- stash 内のファイルと現在のファイルの差分確認
といった、知っておくと便利なコマンドをまとめました。

## 基本：stash の一覧確認
まずは stash の一覧を確認しましょう。
```bash
git stash list
```
出力例：
```less
stash@{0}: WIP on main: abc1234 修正作業中
stash@{1}: WIP on main: def5678 別の修正
```
## stash の中身を確認したい（概要と詳細）
### 概要を確認する（どのファイルが変わっているか）
```bash
git stash show stash@{0}
```
`stash@{0}` の部分は、`git stash list` で確認したものに置き換えてください。

### 差分の詳細を確認する（実際の変更内容）
```bash
git stash show -p stash@{0}
```
## stash 内の特定ファイルと現在のファイルの差分を確認する
```bash
git diff stash@{0} -- path/to/file.txt
```
これで、`stash@{0}` に保存された `file.txt` と現在の作業ディレクトリにある `file.txt` の違いを確認できます。

## stash から特定のファイルだけを戻す方法
`git stash pop` は stash の内容をすべて適用し、削除しますが、「特定ファイルだけ戻したい！」場合は以下の方法を使います。

### 1. スタッシュ内容を消さずに一時適用
```bash
git stash apply stash@{0}
```
※ `stash pop` ではなく `apply` を使うことで、stash の中身を保持したまま適用できます。

### 2. 特定ファイルのみを戻す
```bash
git checkout stash@{0} -- path/to/file.txt
```
これにより、stash 内の file.txt だけを作業ツリーに反映できます。

### 3. 不要になった stash を削除
```bash
git stash drop stash@{0}
```
### 便利ワンライナー：すべての stash の内容を表示する
```bash
git stash list | while read -r stash; do echo $stash; git stash show -p ${stash%%:*}; done
```
全 stash の差分をまとめて確認できます。

### まとめ
| 操作内容            | コマンド例                                        |
| --------------- | -------------------------------------------- |
| stash 一覧        | `git stash list`                             |
| 内容の概要確認         | `git stash show stash@{0}`                   |
| 差分の詳細確認         | `git stash show -p stash@{0}`                |
| 特定ファイルの差分       | `git diff stash@{0} -- path/to/file.txt`     |
| 特定ファイルのみを戻す     | `git checkout stash@{0} -- path/to/file.txt` |
| stash を適用（削除せず） | `git stash apply stash@{0}`                  |
| stash を削除       | `git stash drop stash@{0}`                   |

## おわりに
Git stash は「一時避難」の強力な武器ですが、うまく使いこなせば **柔軟な作業切り替えや差分確認** にも使えます。とくに複数人開発や CI 連携の場面では「ファイル単位で戻す」テクニックが役立ちます。
文字列の挿入



文字列の一部を追加したりする操作って、意外と最初はピンとこない…。今回は文字列の挿入問題について解説する！

<br><br>

## 🔍 問題概要

文字列 `S`, `T` と整数 `N` が与えられるので、`S` の `N`文字目の「後ろ」に `T` を挿入して出力せよ。

入力例：

    abcde
    fghij
    5

出力例：

    abcdefghij
<br>

https://paiza.jp/works/mondai/string_primer/normal_step2

<br><br>

## 🛠 解き方：sliceで分割＆合体
```js
const rl = require('readline').createInterface({ input: process.stdin });
const lines = [];

rl.on('line', line => lines.push(line));
rl.on('close', () => {

    const S = lines[0];
    const T = lines[1];
    const N = Number(lines[2]);


    // S の N文字目の後ろ → index N で分割（0-indexed）
    const result = S.slice(0, N) + T + S.slice(N);

    console.log(result);
});
```
- `N` は 1-based（1 文字目が 1）
- `slice` は 0-based（1 文字目が index 0）
    この一行で「前半 + `T` + 後半」が完成！ `slice` は本当に便利。

<br><br><br>

## 💡他のコード例

「他のやり方」や「新しいメソッド」に挑戦するのも良い練習になるので、以下にいくつかの別解を紹介する！
<br>

### 方法①：配列に変換して splice() を使う

```js
const rl = require('readline').createInterface({ input: process.stdin });
const lines = [];

rl.on('line', line => lines.push(line));
rl.on('close', () => {
    const S = lines[0];
    const T = lines[1];
    const N = Number(lines[2]);



    const arr = S.split('');     // 文字列を配列に分解
    arr.splice(N, 0, T);         // N 番目の位置に T を挿入
    console.log(arr.join(''));   // 配列を文字列に戻す
});
```
<br>

### 方法②：substring() を使う
```js
const result = S.substring(0, N) + T + S.substring(N);
```
※ `slice()` と似てるが、引数が負のときの挙動が違う。

<br>

### 方法③：replace() + 正規表現（ちょっと強引）
```js
const result = S.replace(new RegExp(`^(.{${N}})`), `$1${T}`);
```
- `^(.{N})` は先頭から `N` 文字をキャプチャ
- `$1${T}` でその直後に `T` を挿入

<br>

### 方法④：スプレッド構文を使って splice()
```js
const arr = [...S]; // スプレッド構文で配列化
arr.splice(N, 0, T);
console.log(arr.join(''));
```

<br><br>

## ✅ 気づきメモ

- `slice()`で切ってつなぐのが一番直感的でシンプル！
- `splice()`は配列操作だから、ちょっと大げさ
- `substring()`でも同じことはできるけど、負の数の扱いがちょっと違うので注意
- `replace()`＋正規表現でもゴリ押しできるけど、読みづらい


## <br> 新しく学んだこと

- `slice()` と `substring()` の違い：負の数の扱いに注意
- `splice()` は配列にしか使えない

<br>

## まとめ

ちょっとした操作でも、いろんなやり方があるのが面白いところ！
これからも、「他のやり方」や「新しいメソッド」に挑戦したい！

<br><br><br>[僕の失敗談(´;ω;｀)と解決法🐈](https://paizabeginner.wordpress.com/about/)
Intel MacでFlutterインストール後にiOSエミュレーターが起動できなかった問題と解決策

## 概要：問題と解決策

**問題**：
- macOS（Intel）環境でFlutterとXcodeをインストール後
- iOSエミュレーターが起動できない
- エラーメッセージ：`Failed to launch iOS Simulator: Error: Emulator didn't connect within 60 seconds`

**原因**：
- CocoaPodsがインストールされていない
- Xcodeの必要なiOSシミュレーターコンポーネントが未インストール

**解決策**：
1. CocoaPodsをインストール：`brew install cocoapods`
2. Xcodeを開き「Settings」→「Components」から必要なiOSコンポーネントをダウンロード

## 環境構築の手順

以下の手順で環境構築しました

1. Flutter SDKのインストール（macOS Intel環境）
2. VSCodeへのFlutter拡張機能のインストール
3. Xcodeのインストール（iOS開発に必須）

## 問題発生の状況

VSCodeでの作業手順：
1. Flutterの拡張機能をインストール済みの状態
2. コマンドパレット（Cmd+Shift+P）から「flutter: New Project」を選択してプロジェクトを作成
3. 再びコマンドパレットから「flutter: Select Device」を選択
4. 「Start iOS Simulator」を選択

## 発生したエラー

```
Failed to launch iOS Simulator: Error: Emulator didn't connect within 60 seconds
```

## 原因の調査

何が問題なのかを確認するため、ターミナルで`flutter doctor`コマンドを実行しました。

```zsh
[!] Xcode - develop for iOS and macOS (Xcode 16.3)
    ✗ Unable to get list of installed Simulator runtimes.
    ✗ CocoaPods not installed.
        CocoaPods is a package manager for iOS or macOS platform code.
        Without CocoaPods, plugins will not work on iOS or macOS.
        For more info, see https://flutter.dev/to/platform-plugins
      For installation instructions, see https://guides.cocoapods.org/using/getting-started.html#installation
```

診断結果から2つの問題が確認できました：
1. シミュレーターランタイムのリストが取得できない
2. CocoaPods（iOSプラグイン用のパッケージマネージャー）がインストールされていない

## 解決策

### 1. CocoaPodsのインストール

まず、Homebrewを使用してCocoaPodsをインストールしました：

```bash
brew install cocoapods
```

インストール後、再度`flutter doctor`を実行しましたが、まだ問題が残っていました：
```bash
[!] Xcode - develop for iOS and macOS (Xcode 16.3) [1,104ms]
    • Xcode at /Applications/Xcode.app/Contents/Developer
    • Build 16E140
    ✗ Unable to get list of installed Simulator runtimes.
    • CocoaPods version 1.16.2
```

### 2. iOSシミュレーターコンポーネントのインストール

CocoaPodsをインストールしても問題が解決しなかったため、Xcodeの設定を確認しました。

Xcodeを開き、「Settings」→「Components」を確認したところ、**iOSのコンポーネント（シミュレーター）がダウンロードされていない**ことが判明しました。

必要なiOSコンポーネントをダウンロードしてインストールした後、再度iOSシミュレーターの起動を試みたところ、正常に起動できるようになりました。

## まとめと反省

最初に実行した`flutter doctor`コマンドをよく読まず、ブラウザでの確認が済んだので「最低限の状況は整った！」と作業を進めていました。
iOSの確認してみよーと試してみたらエラーが出て、`flutter doctor`コマンドを実行せず「なぜ？」が先行し、時間を浪費しました。

次回からは診断コマンドを先に実行し、エラーメッセージをしっかり読んで対応します。