OmniAICreator/Qiita-1.07M huggingface dataset:
🎨AIはアーティストの夢を見るか？生成AIと人間の創造性の交差点



## はじめに：AIは“創造性”を持てるのか？

近年、生成AI（ジェネレーティブAI）は文章生成、画像生成、音楽生成など、多くの領域で注目を集めています。特に2022年以降、Stable Diffusion、ChatGPT、Midjourney、Geminiといったプロダクトが爆発的に普及し、"AIによる創作"というテーマは技術者だけでなく、アーティストや一般社会にも大きなインパクトを与えました。

しかし、ここで一つの問いが浮かびます。「AIに創造性はあるのか？それとも、ただのパターン再生にすぎないのか？」この問いに迫るには、生成AIの本質と、それをどう実装し、どう活用していくのかを知る必要があります。

本記事では、生成AIと人間の創造性の関係を探りながら、実際にPythonコードとクラウド環境で画像生成アプリを構築し、技術と創造性の融合点を考察していきます。

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## 生成AIの概要と技術の裏側

生成AIとは、膨大なデータを学習し、新しいコンテンツ（テキスト・画像・音声など）を“生成”できるAIです。以下のようなモデルが代表的です：

- **GPT系**：自然言語の生成（例：ChatGPT、Gemini）
- **Diffusion系**：画像生成（例：Stable Diffusion, DALL-E）
- **GANs**：敵対的生成（例：StyleGAN）

### 🎯 キーワード解説：Diffusion Modelとは？
拡散モデル（Diffusion Models）は、画像の生成において現在もっとも注目されている手法です。ノイズから画像を段階的に生成するアプローチで、品質と自由度の高さが特徴です。

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## 実践編：FastAPI + Stable Diffusion + Google Cloudで画像生成Webアプリを構築する

### 🔧 スタック
- Python 3.10
- FastAPI
- Stable Diffusion（Hugging Face経由）
- Google Cloud Run
- Cloud Storage（画像保存）

### 🔨 構成図
（図1）
```
[User] → [FastAPI App] → [Stable Diffusion API] → [Cloud Storage]
```

### 1. Hugging Faceからモデルを呼び出す
```python
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")

prompt = "A futuristic cityscape with flying cars"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("output.png")
```

### 2. FastAPIアプリの作成
```python
from fastapi import FastAPI, Request
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class PromptRequest(BaseModel):
    prompt: str

@app.post("/generate")
def generate_image(request: PromptRequest):
    image = pipe(request.prompt).images[0]
    path = f"/tmp/output.png"
    image.save(path)
    return {"url": upload_to_cloud_storage(path)}
```

### 3. Cloud Storageに画像アップロード
```python
from google.cloud import storage

def upload_to_cloud_storage(filepath):
    client = storage.Client()
    bucket = client.bucket("your-bucket-name")
    blob = bucket.blob("output.png")
    blob.upload_from_filename(filepath)
    return blob.public_url
```

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## 現場で役立つTips & よくある落とし穴

### ✅ 現場Tips
- Promptは"温度"と"詳細度"のバランスが重要。抽象と具体の中間が最も再現性高し。
- APIレスポンスは非同期処理化でUX向上（例：CeleryやCloud Tasksの併用）
- GCP費用を抑えるには、Cloud Runのインスタンス制限とAuto Scalingを適切に設定する

### ⚠️ よくある失敗
- モデルサイズが大きく、Cloud RunでOOM（Out of Memory）が発生 → 対策：A100/GPUインスタンスを使用
- Prompt Injectionで悪意のある出力 → 対策：Promptフィルタリングやキーワードブロック

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## 応用編：マルチモーダル生成 × ユーザーインタラクション

生成AIは画像生成にとどまりません。以下のような応用も可能です：

- **テキスト → 画像 → 動画**：連続的に生成タスクを繋げる
- **ユーザーの絵にAIが色付け**：手描き + AI補完による創作支援
- **Fine-tuning**：特定のスタイルや人物に特化させることで、ブランド利用が可能に

（図2〜図7：それぞれの事例図を挿入）

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## 結論：創造性はAIと“共創”する時代へ

生成AIは確かに既存のデータからパターンを学び、それを元に出力を生成します。しかし、そこに人間の意図や美意識が組み合わさることで、ただの再生を超えた"創造"が生まれるのです。

AIは芸術家の敵ではなく、むしろ“共創パートナー”とも言える存在です。エンジニアの皆さんも、この技術を使って自らの表現の幅を広げてみてください。

次回は、"AIにオリジナルの絵本を作らせてみた話"をお届け予定です。お楽しみに。
Spring'25のSalesforce資格更新について

　本橋孝昭です。
 今回はSalesforce資格更新について説明します

 2025年4月からSpring'25のSalesforce資格更新が開始されました

 ここではどのような資格がいつ更新されたのか見てみましょう


 ## 資格更新について


 https://trailhead.salesforce.com/help?article=Certification-Release-Maintenance-Schedule

 こちらから資格更新一覧について確認することができます

 ![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531631/31206e62-2722-4618-b55f-9053fd81aa91.png)



今回の更新資格の対象は下記の資格であることが分かります

認定アドミニストレーター
認定 B2C Commerce デベロッパー
認定 CPQ スペシャリスト
認定 CRM Analytics and Einstein Discovery コンサルタント
認定 Marketing Cloud メールスペシャリスト
認定 MuleSoft Integration アーキテクト

Slack Administrator
Strategy Designer


更新の期日は2026年4月10日であることが分かります

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531631/5e38dc6c-9619-4fb5-b655-692958bafc78.png)


このように「更新期限」が赤字の場合、まだ更新ができないことが分かりますので忘れずに更新を行いましょう。
マーケター涙目！？生成AIが5秒で書いた方がウマい件


## 1. はじめに：生成AI × マーケティングの化学反応

ChatGPTやMidjourneyの登場以来、「生成AI」はマーケターにとって避けては通れないワードとなりました。画像や文章を一瞬で生成できる能力は、人間のクリエイティビティを脅かす存在とも言われていますが——果たして本当にそうでしょうか？

本記事では、Google Cloudと生成AI APIを活用し、実際のマーケティングワークフローに組み込む方法をご紹介します。単なる理論ではなく、現場で役立つコードとノウハウを交えてお届けします。

対象読者は以下のような方々です：
- 技術に明るいマーケター or マーケティングに関心のあるエンジニア
- 実プロダクトに生成AIを組み込みたい開発者
- フロント〜バックエンド、DevOpsにまたがって興味のあるフルスタックエンジニア

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## 2. 技術の概要：生成AI APIとPaLMの紹介

Google Cloudでは、PaLM 2をベースにした大規模言語モデル（LLM）をAPI経由で簡単に利用できます。
主な特徴：
- REST API経由で自然言語の生成・要約・翻訳などが可能
- Vertex AIとの統合により、AutoMLやBigQueryなどとの連携が容易

![](https://storage.googleapis.com/cloud-ai-blog/generative-ai-palm-overview.png)

さらに、Prompt設計を工夫すれば、単なるテキスト生成以上のことが可能です。次章では実際のマーケティング施策でどのように活用するかを紹介します。

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## 3. 実践：キャンペーンメールを自動生成するワークフロー

### 3.1 シナリオ設定

> 想定：新しいプロダクト（例：クラウド監視ツール）を紹介するキャンペーンメールを作成したい

手動でやると、以下のような工程が発生します：
- メールの構成（件名 / 本文 / CTA）の検討
- ターゲットに合わせたトーン調整
- 複数パターンのA/Bテスト案作成

これをVertex AI + Cloud Functionsで自動化してみます。

### 3.2 必要な構成図

```
[Trigger] → [Cloud Function] → [Vertex AI API (PaLM)] → [生成されたメール案保存（Cloud Storage or Firestore）]
```

![](https://storage.googleapis.com/cloud-ai-blog/generative-ai-email-workflow.png)

### 3.3 コード例（Python / Cloud Function）

```python
import functions_framework
from vertexai.language_models import TextGenerationModel

@functions_framework.http
def generate_marketing_email(request):
    data = request.get_json()
    product_name = data.get("product_name", "クラウド監視ツール")

    prompt = f"""
    あなたはプロのマーケターです。以下の製品を紹介する魅力的なキャンペーンメールを書いてください。
    製品名: {product_name}
    要件: 件名、本文、CTA（行動を促す一文）を含めてください。
    口調: ビジネスだが親しみやすく
    """

    model = TextGenerationModel.from_pretrained("text-bison@001")
    response = model.predict(prompt, temperature=0.7, max_output_tokens=512)

    return {"email": response.text}
```

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## 4. 現場Tipsと落とし穴

### ✔ Tips
- **Promptに制約をつける**："句読点は使わずに"など細かい指示が効果的
- **A/Bテストの自動化**：生成パターンにラベルを付けて保存しておく
- **トーンの変化も管理可能**："カジュアルに" "エグゼクティブ向けに"など動的に変えられる

### ❌ よくある落とし穴
- **生成が冗長 or 抽象的になりがち**：トークン制限を活用して要約力を強める
- **ブランドトーンとの乖離**：事前にブランドガイドラインをプロンプトに埋め込む
- **毎回違う出力で安定しない**：`temperature`の調整で制御可能（おすすめ：0.5〜0.7）

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## 5. 応用編：SEO記事の自動生成 + 校正

マーケティングコンテンツはメールに限りません。以下のような応用も可能です：

- キーワードリストから記事の構成案と本文を自動生成
- Grammarly APIやLanguageToolと組み合わせて文法チェック
- CMS（例：Contentful）へ自動投稿するワークフローも構築可能

![](https://storage.googleapis.com/cloud-ai-blog/generative-ai-seo-example.png)

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## 6. まとめ：敵か味方か、それは使い方次第

生成AIは確かにマーケティング業務の多くを自動化できますが、「クビにする」存在ではなく、むしろ**最強のアシスタント**です。

### ✅ メリット
- 迅速なアイデア出し、量産が可能
- A/Bテストのバリエーション生成に強い
- 人の創造性を補完する存在

### ⚠ 課題
- ブランド一貫性の保持には注意が必要
- 運用にはチューニングとガイドライン整備が欠かせない

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#Let'sGenerative! 🚀
Ptrhonにおけるクラスについて（初学者用）




## 1. カプセル化（Encapsulation）

- **データをクラスの中に隠す仕組み**
- 外から直接アクセスできないようにすることで、安全性が高まる

### 🔐 例：`__`（ダブルアンダースコア）で隠す

```python
class BankAccount:
    def __init__(self, name, balance):
        self.name = name
        self.__balance = balance  # ← 外から直接触れない

    def deposit(self, amount):
        self.__balance += amount

    def withdraw(self, amount):
        if amount <= self.__balance:
            self.__balance -= amount
        else:
            print("残高不足です。")

    def get_balance(self):
        return self.__balance

account = BankAccount("山田", 10000)
print(account.get_balance())  # OK
# print(account.__balance)  # ← エラーになる（隠れてるため）
```

### 📌 補足

- `__balance` は「**インスタンス変数（隠されたやつ）**」
- それを読むための関数 `get_balance()` を「**getter**」と呼ぶ
- `set_balance()` などの変更用関数を「**setter**」と呼ぶ
- `getter` / `setter` は概念であって、関数名ではない！

---

## 2. クラス変数とインスタンス変数

```python
class SchoolStudent:
    school_name = "中央高校"  # クラス変数（全員共通）

    def __init__(self, name):
        self.name = name          # インスタンス変数（1人1人異なる）
        self.scores = []

    def add_score(self, score):
        self.scores.append(score)

    def average(self):
        return sum(self.scores) / len(self.scores) if self.scores else 0
```

---

## 3. クラスメソッド（@classmethod）

- クラス全体に対しての処理をする関数
- `self` ではなく `cls` を使う

```python
class SchoolStudent:
    student_count = 0

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        SchoolStudent.student_count += 1

    @classmethod
    def get_student_count(cls):
        return cls.student_count

SchoolStudent("田中")
SchoolStudent("佐藤")
print(SchoolStudent.get_student_count())  # → 2
```

---

## 4. オブジェクト指向の4大要素

| 番号 | 名前 | 内容 |
|------|------|------|
| ① | カプセル化 | データを隠す。安全に使えるようにする |
| ② | 継承 | 親クラスの機能を子が受け継ぐ |
| ③ | ポリモーフィズム | 同じ関数名でも動きが変わる（例：DogとCatのspeak） |
| ④ | 抽象化 | 本質だけを見せて、余計な中身は隠す |

---

## 5. ポリモーフィズムの例

```python
class Animal:
    def speak(self):
        print("何か鳴いている")

class Dog(Animal):
    def speak(self):
        print("ワン！")

class Cat(Animal):
    def speak(self):
        print("ニャー！")

animals = [Dog(), Cat()]
for a in animals:
    a.speak()  # クラスによって違う動作になる！
```

---

## 🎯 用語まとめ

| 用語 | 意味 |
|------|------|
| インスタンス | クラスから作った実体（＝生徒） |
| クラス | 設計図（＝学校） |
| オブジェクト | インスタンスと同じ意味 |
| メソッド | クラス内の関数 |
| インスタンス変数 | `self.name` のように、インスタンスごとに持つ値 |
| クラス変数 | 全体で共有される値（例：`school_name`） |

---

## 📌 ポイント

- `self` → 生徒（インスタンス）自身のこと
- `cls` → 学校（クラス）全体のこと
- `@classmethod` → 「全体で共有してる何か」にアクセスしたいとき便利
- `__`（ダンダー） → 変数を外部から隠す（カプセル化）
UnityのProjectビューで選択したファイルのPathをコピーする拡張機能

# はじめに
プロジェクトビューの操作でPathのコピーをしたい時があります。
時々あります。

# 機能
ファイルを選択して右クリックして表示したメニューからPathをコピーします
・**絶対Path**または**Assets/から始まるPath**
・フォルダの場合は配下のファイルを再帰的に羅列する
![スクリーンショット 2025-04-21 220806.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3820411/f91bb120-a0ce-4282-84fe-cfbeef6520d9.png)


# サンプル
Assetsに以下のフォルダやファイルがあった場合で「CharaImage」フォルダを選択した場合
Test
 ┗aaa.png
 ┗Test/bbb.png
 ┗Test/zzz.png
 ┗CharaImage
 　┗chara_01.png
 　┗chara_02.png
 　┗chara_03.png
 　┗boss
 　　┗boss_01.png
 　　┗boss_02.png
 ┗ItemImage
 　┗item_01.png
 　┗item_02.png

### Absolute Path
D:/HOGE/UnityProjects/Project_CopyAssetPath/Assets/Test/CharaImage

### Absolute Path (Recursive)
D:/HOGE/UnityProjects/Project_CopyAssetPath/Assets/Test/CharaImage
D:/HOGE/UnityProjects/Project_CopyAssetPath/Assets/Test/CharaImage/chara_01.png
D:/HOGE/UnityProjects/Project_CopyAssetPath/Assets/Test/CharaImage/chara_02.png
D:/HOGE/UnityProjects/Project_CopyAssetPath/Assets/Test/CharaImage/chara_03.png
D:/HOGE/UnityProjects/Project_CopyAssetPath/Assets/Test/CharaImage/boss
D:/HOGE/UnityProjects/Project_CopyAssetPath/Assets/Test/CharaImage/boss/boss_01.png
D:/HOGE/UnityProjects/Project_CopyAssetPath/Assets/Test/CharaImage/boss/boss_02.png

### Assets Path
Assets/Test/CharaImage

### Assets Path (Recursive)
Assets/Test/CharaImage
Assets/Test/CharaImage/chara_01.png
Assets/Test/CharaImage/chara_02.png
Assets/Test/CharaImage/chara_03.png
Assets/Test/CharaImage/boss
Assets/Test/CharaImage/boss/boss_01.png
Assets/Test/CharaImage/boss/boss_02.png


# GitHubで公開
https://github.com/Isshi-777/EditorCopyAssetPath

UPM（Add package from git URL）での追加
https://github.com/Isshi-777/EditorCopyAssetPath.git
pydanticとdataclassの使い分け（自分用）

はじめに
-
Pythonでデータ構造を定義する際によく使われるdataclassとpydantic。
この記事では、それぞれの特徴や使い分けポイントを、サンプルコードで示す。

dataclassとは
-
Python 3.7から標準搭載されたデータ構造用のデコレータ。
クラス定義を簡潔にし、__init__や__repr__などのメソッドを自動生成。

```python:example.py
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Product:
    name: str
    price: float
    in_stock: bool

product = Product("Coffee", 2.99, True)
print(product)
# 出力例: Product(name='Coffee', price=2.99, in_stock=True)
```

pydanticとは？
-
型ヒントに基づいたバリデーションやシリアライズを自動で行うライブラリ。
APIや外部データの受け取り時に特に有用
```python:example.py
from pydantic import BaseModel

class Product(BaseModel):
    name: str
    price: float
    in_stock: bool

product = Product(name="Coffee", price=2.99, in_stock=True)
print(product)
# 出力例: name='Coffee' price=2.99 in_stock=True
```

 dataclassとpydanticの比較
 -
 | 項目 | dataclass | pydantic |
|-----|-----|-----|
| バリデーション | 手動で実装が必要 | 型に基づき自動で実施 |
| 初期化 | 型ヒントはヒントのみ | 型変換・バリデーションを自動実施 |
| パフォーマンス | 軽量 | やや重い（バリデーション分） |
| 利用シーン | シンプルなデータ構造 | 外部データAPI / 設定ファイル等 |
| シリアライズ | 標準機能なし | JSON等への変換が容易 |

dataclassでバリデーションを行うには？
-
__post_init__メソッドを使って手動でバリデーション

```python:example.py
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class User:
    name: str
    age: int

    def __post_init__(self):
        if self.age < 0:
            raise ValueError("age must be non-negative")

user = User(name="Alice", age=20)  # OK
user = User(name="Bob", age=-5)    # ValueError
```

pydanticのバリデーション例
-
型変換やバリデーションが自動で行われる

```python:example.py
from pydantic import BaseModel, PositiveInt

class User(BaseModel):
    name: str
    age: PositiveInt

user = User(name="Alice", age="20")  # 自動でint変換しバリデーション
user = User(name="Bob", age=-5)      # ValidationError
```

 pydantic.dataclassesによるハイブリッド
 -
 @pydantic.dataclasses.dataclassでdataclassの書き心地＋pydanticのバリデーション
 
```python:example.py
from pydantic.dataclasses import dataclass
from pydantic import PositiveInt

@dataclass
class User:
    name: str
    age: PositiveInt

user = User(name="Alice", age="30")  # 自動でint変換しバリデーション
user = User(name="Bob", age=-1)      # ValidationError
```

使い分けの指針
-
<strong>dataclass</strong>

内部的なデータ構造や単純な値オブジェクトに最適。

バリデーションや型変換が不要な場合。

<strong>pydantic</strong>

外部入力やAPIレスポンスなど、信頼できないデータの取り扱い。

バリデーション・型変換・シリアライズが必要な場合

まとめ
-
dataclassはシンプル・軽量な用途に、pydanticは堅牢なバリデーションや外部データ処理に強み。
pydantic.dataclassesで両者の良いとこ取りも可能。
minikube: インストール

# はじめに
今回は、K8Sの学習をする上で、クラウドのサービスを使わずに環境構築する方法を紹介します。

そもそもminikubeとは、K8Sをローカル上で実行することができるサービスのことで、kubectlとは、コマンド上でクラスタの操作を行うことができるアプリケーションです。

![minikube.drawio.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/693671/492cec16-73ad-42b5-991c-30b3a2ff9774.png)


# minikube
以下コマンドでインストールできます。
```
curl -LO https://github.com/kubernetes/minikube/releases/latest/download/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube && rm minikube-linux-amd64
```

以下コマンドでminikubeをスタートできます。
```
minikube start
```

# kubectl

以下でkubectlの準備ができます。
```
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"

curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl.sha256"

echo "$(cat kubectl.sha256)  kubectl" | sha256sum --check

sudo install -o root -g root -m 0755 kubectl /usr/local/bin/kubectl

kubectl version --client
```

# 参考文献
https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/?arch=%2Fmacos%2Farm64%2Fstable%2Fbinary+download

https://kubernetes.io/ja/docs/tasks/tools/install-kubectl-linux/
Pythonでkintoneのレコードを一括取得する方法

# Pythonでkintoneのレコードを一括取得する方法

こんにちは、今回は**Pythonを使ってkintoneからレコードを取得する方法**をご紹介します！

kintoneはノーコードでアプリを作れる便利なプラットフォームですが、データを分析したりバックアップしたりするには、APIを使ってデータを取得する必要があります。この記事では、初心者でも分かるように、**基本的なレコード取得処理のPythonコードと解説**をまとめました。

---

## 🔧 事前準備

kintoneのデータをPythonから取得するには、以下の情報が必要です。

### ✅ BASE_URL（ベースURL）
kintoneのサブドメインを含んだURLです。
- 例: `https://example.cybozu.com`

### ✅ APP_ID（アプリID）
kintoneのアプリを開いたときのURLの末尾にある数字です。
- 例: `https://example.cybozu.com/k/123/` → この場合は `123` がAPP_ID

### ✅ API_TOKEN（APIトークン）
アプリの「設定」>「APIトークン」から生成できます。
- レコードの閲覧権限が必要です（必要に応じて追加）。

環境変数 `.env` ファイルなどに以下のように記載しておくと便利です。
```env
BASE_URL=https://example.cybozu.com
APP_ID=123
API_TOKEN=your_kintone_api_token
```

---

## 🐍 Pythonコード

以下のコードは、kintoneから全レコードを**100件ずつページングしながら取得**し、PandasのDataFrameとして扱えるように変換します。

```python
import os
import json
import requests
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

BASE_URL = os.getenv('BASE_URL')
APP_ID = os.getenv('APP_ID')
API_TOKEN = os.getenv('API_TOKEN')

def get_kintone_df():
    limit = 100  # 1ページあたりのレコード数
    offset = 0  # オフセットの初期値
    all_records = []

    while True:
        url = f'{BASE_URL}/k/v1/records.json'
        headers = {
           "X-Cybozu-API-Token": API_TOKEN,
        }
        params = {
            'app': APP_ID,
            'query': f'order by $id asc limit {limit} offset {offset}'
        }
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        res_dict = json.loads(response.text)

        if 'records' in res_dict:
            records = res_dict['records']
            all_records.extend(records)

        if len(records) < limit:
            break
        offset += limit

    df_records = pd.DataFrame.from_records(all_records)
    # 各フィールドのvalueだけを抽出
    for column in df_records.columns:
        df_records[column] = df_records[column].map(lambda x: x['value'] if isinstance(x, dict) else x)

    return df_records

# 実行してみる
if __name__ == "__main__":
    df = get_kintone_df()
    print(df.head())
```

---

## 💡 解説ポイント

### 🔁 なぜループが必要？
kintoneのAPIは一度に取得できるレコードが**最大100件**までのため、
それ以上のデータを取得したい場合は**オフセットを使って繰り返し取得**する必要があります。

### 🏷 フィールドコードと列名の関係
kintoneのフィールドは、**「フィールドコード」**という識別子を使ってAPIでアクセスされます。
取得したレコードは次のような形式になっていて：
```json
{
  "顧客名": {"type": "SINGLE_LINE_TEXT", "value": "株式会社サンプル"},
  "住所": {"type": "SINGLE_LINE_TEXT", "value": "東京都渋谷区"},
  ...
}
```
このままだと扱いづらいため、`x['value']` を取り出して、**フィールドの値だけをDataFrameに整形**しています。

---

## ✅ まとめ
- kintoneのAPIは**100件ずつしか取得できない**ため、ループが必要
- 各レコードは**フィールドコードをキーとした辞書型**で返ってくる
- PythonとPandasを使えば、**kintoneのデータを簡単に加工・分析**できる！

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## 📢 最後に
このように、kintoneのデータもPythonで柔軟に扱えます！
これからkintone + Pythonで業務効率化を図りたい人の参考になれば嬉しいです 🙌

Qiitaへの「いいね」やコメントも励みになります。ありがとうございました！
【Python初心者】よく出る「エラー」と「例外」まとめ

Pythonでプログラムを書いていると、「エラー」や「例外」によって処理が途中で止まってしまうことがあります。  
この記事では、初心者がよく遭遇する **「エラー」と「例外」** をシンプルな説明とコード例で紹介します。  
さらに、例外が発生したときにプログラムを止めずに処理を続ける方法（`try-except`文）もあわせて解説します。

## このページで紹介するエラー一覧

### エラー（実行前に発生）
- `SyntaxError`：構文エラー  
- `IndentationError`：インデントエラー  
- `NameError`：名前（変数など）未定義エラー  

### 例外（実行中に発生）
- `TypeError`：型エラー  
- `ValueError`：値エラー  
- `IndexError`：インデックス範囲外エラー  
- `KeyError`：辞書のキーエラー  
- `AttributeError`：属性・メソッドエラー  
- `ZeroDivisionError`：ゼロ除算エラー  
- `ImportError`：モジュール読み込みエラー  
- `ModuleNotFoundError`：モジュール未発見エラー  
- `KeyboardInterrupt`：ユーザーによる中断エラー  
- `IOError`：入出力エラー（ファイル操作など）



## エラーと例外の違い（ざっくり）

- **エラー**：構文のミスなど、**プログラムの実行前**に発生する問題  
- **例外**：実行中に発生するエラー。**`try-except`で処理できる**



## エラー：実行前に発生する問題（構文ミスなど）

### 1. SyntaxError（構文エラー）  
Pythonの文法に間違いがあるときに出ます。

```python
if True
    print("Hello")  # コロンが抜けている
```

### 2. IndentationError（インデントエラー）  
インデント（字下げ）が不正なときに出ます。

```python
def greet():
print("こんにちは")  # インデントが必要
```

### 3. NameError（名前エラー）  
定義していない変数や関数を使おうとしたときに出ます。

```python
print(message)  # message が未定義
```



## 例外：実行中に発生するエラー（`try-except`で処理可能）

### 1. TypeError（型エラー）  
型の違いによって演算や操作ができないときに出ます。

```python
result = '100' + 100  # 文字列と数値の加算は不可
```

### 2. ValueError（値エラー）  
値の型は正しいが、中身の値が不正なときに出ます。

```python
num = int("abc")  # "abc"はintに変換できない
```

### 3. IndexError（インデックスエラー）  
リストなどの要素番号が範囲外のときに出ます。

```python
items = [1, 2, 3]
print(items[5])  # 存在しない位置
```

### 4. KeyError（キーエラー）  
辞書に存在しないキーを指定したときに出ます。

```python
d = {"apple": 1}
print(d["banana"])  # "banana" は存在しないキー
```

### 5. AttributeError（属性エラー）  
オブジェクトに存在しない属性やメソッドを使ったときに出ます。

```python
x = 100
x.append(1)  # int型にappendはない
```

### 6. ZeroDivisionError（ゼロ除算エラー）  
0で割ろうとしたときに出ます。

```python
print(10 / 0)
```

### 7. ImportError（モジュール読み込みエラー）  
モジュール自体は存在するが、その中の属性や関数が見つからないときに出ます。

```python
from math import not_a_function  # math モジュールには存在しない関数
```

### 8. ModuleNotFoundError（モジュール未発見エラー）  
`import` 文で存在しないモジュールを読み込もうとしたときに出ます。  
Python 3.6以降で導入されたエラーです。

```python
import not_a_module  # 存在しないモジュール
```

> `ModuleNotFoundError` は `ImportError` のサブクラスです。  
> `except ImportError:` で両方をまとめて処理できます。

### 9. KeyboardInterrupt（キーボード割り込み）  
実行中に Ctrl + C などでユーザーが中断したときに出ます。

```python
try:
    while True:
        pass  # 無限ループ中に Ctrl+C を押すと発生
except KeyboardInterrupt:
    print("手動で中断されました")
```

### 10. IOError（入出力エラー） ※現在は OSError に統合  
ファイルの読み込み・書き込みなどの入出力で問題が起きたときに出ます。  
以下のようなファイルが見つからないエラーは `IOError` や `FileNotFoundError` として扱われます。

```python
try:
    f = open("not_exist.txt")
except IOError:
    print("ファイルが見つかりません")
```

> 💡 Python 3.3以降では、`IOError` は `OSError` に統合され、  
> `FileNotFoundError` のような具体的な例外に分かれています。


## 例外処理の基本形

ここまで紹介してきた「例外」は、プログラムの**実行中**に発生します。  
例外が発生すると、プログラムは**エラーを出して強制終了**してしまいますが、  
`try` と `except` を使うことで「エラーが起きても処理を止めずに続ける」ことができます。

基本的な書き方は以下のようになります：

```python
try:
    value = int("abc")
except ValueError:
    print("整数に変換できませんでした")
```

このように、例外が起きそうな処理は `try` ブロックに入れておき、  
発生した例外に対して適切な `except` 処理を書くことで、安全にプログラムを継続できます。


## まとめ

- **エラー**はプログラムの構文ミスなどで、**実行前**に検出される  
- **例外**は **実行中**に発生し、 `try-except` で処理できる  
- よく出る種類を知っておくことで、トラブル対応やデバッグが圧倒的に楽になる！
【Pyxel】実行ファイル化の手順！（Windows）

## はじめに
　今回は、Pyxelの実行ファイル化の手順を説明します。結構簡単にできると思っていたのですが、意外と手順に癖があって、要所要所で行き詰まったので、できるだけ丁寧に解説をします。

## ディレクトリ構造
`project_folder`や`main.py`などの名称は、特に指定はありません。適宜読み替えてください。
```
project_folder/
├── assets/
│   ├── fonts/
│   │   └── font.bdf
│   └── resource/
│       └── game.pyxres
│
├── main.py
├──その他のファイル
│
```

こんな感じで、`project_folder`の中に、**必要なプログラムやリソースが全て入っていることを確認**してください。（中の構造についてはあくまで例です。）

## 手順
　コマンドプロンプトから作業を行いますが、`project_folder`の**一つ上の階層**で行ってください。

### .pyxappの作成

```
pyxel package project_folder project_folder\main.py
```
`pyxel package`の後は、実行ファイルにしたいフォルダと、最初に起動されるメインのファイルを指定しています。これを実行すると、`project_folder.pyxapp`というものが**作業しているディレクトリに生成されます**。`project_folder`の中に生成されると思いこんでいたので、筆者はここで結構詰まりました。

### .exeの作成

```
pyxel app2exe project_folder.pyxapp
```
生成された`pyxapp`ファイルに対してこの命令を実行すると、`project_folder.exe`が生成されます。**こちらも作業中のディレクトリに生成されます**。

:::note warn
この時buildフォルダも一緒に生成されます。ドキュメントの直下に`project_folder`がある場合などは、他のものを上書きしてしまう可能性もあるので注意してください。
:::

### 動作確認
　`project_folder.exe`が生成出来たら、動くか試してみましょう。手順通りにできていれば、ダブルクリックで実行すれば、問題なく動作するはずです。

## まとめ
　初めてやった時は結構戸惑ったが、慣れれば簡単に実行ファイル化できる！**太字**の部分に注意しながらやってみよう！

## 最後に
　ここまで読んで下さりありがとうございました。普段はGithub経由でweb上に公開しかしていないのですが、実行ファイル化にも挑戦してみました。正直めちゃくちゃ時間がかかったので、記事にしたときの内容の短さに驚きました。実行ファイルにするのと、ブラウザ上で動かすのと、どちらも慣れれば手間は変わらない印象です。自分の作ったプログラムとか、遊んでほしいターゲットを考えて、どちらでも使えるようにしておくのがいいですね。

ブラウザ上で動かす方法についてはこちら

https://qiita.com/Prosamo/items/6e2f7147e38aca3db5ca

## 参考

https://note.com/koide_mizu1433/n/nbd846c361854
🎨生成AIの"ヤバい"副作用!? フェイクコンテンツとどう戦うか？



## 1. はじめに：それ、ホントに人間が書いたの？

2024年以降、生成AI（ジェネレーティブAI）の発展は目覚ましく、テキスト、画像、音声、そして動画まで、高精度なフェイクコンテンツが大量に生み出される時代が到来しました。

SNSで見かけた政治家の発言、Slackで共有されたチームの議事録、就活で使われたポートフォリオ画像——それ、本当に人間が作ったものでしょうか？

今回は、生成AIによるフェイクコンテンツのリスクを整理し、それに対抗するための技術・実装・運用のベストプラクティスを紹介します。

---

## 2. 生成AIとフェイクコンテンツの基本構造

### 2.1 そもそも生成AIって？
生成AIとは、与えられた入力に対して新しいデータを生成するAIモデルの総称です。

- **例：**
  - ChatGPT（テキスト）
  - Midjourney / Stable Diffusion（画像）
  - ElevenLabs（音声）

### 2.2 フェイクコンテンツの種類

| 種類 | 説明 | 実例 |
|------|------|------|
| Deepfake動画 | 実在人物の顔や声を合成 | 偽のニュース映像 |
| 偽造ドキュメント | 書類・履歴書・論文などを偽装 | AIで自動生成された論文 |
| SNSスパム投稿 | AIが生成した自動投稿 | 感情を煽るツイート |

### 2.3 なぜ問題なのか？
- 誤情報の拡散
- セキュリティ脆弱性の拡大
- 信頼の崩壊（本人確認やコンテンツ検証の困難化）

---

## 3. フェイク検出モデルの実装例（Python + Hugging Face）

生成コンテンツを検知する一つの方法として、**テキスト分類モデル**を活用する方法があります。

### 3.1 モデル準備
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

model_name = "roberta-base-openai-detector"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
```

### 3.2 推論関数
```python
def detect_fake(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
    return {"real": float(probs[0][0]), "fake": float(probs[0][1])}
```

### 3.3 テスト
```python
text = "ChatGPT is the best language model ever."
result = detect_fake(text)
print(result)
# => {'real': 0.12, 'fake': 0.88}
```

---

## 4. 実務で使えるTIPS：検出だけでは足りない

### ✅ 検出精度を高めるには
- Ensemble学習：複数モデルの組み合わせで精度向上
- 前処理工夫：改行、URL除去、構文解析の活用

### ✅ フェイク画像への対応
- EXIFメタデータの検証
- 画像フィンガープリントと照合（例：Google Reverse Image Search）
- OpenAIの"Image Classifier"（開発中）など

### ✅ 運用観点での工夫
- 社内ツールへのAI検出API統合
- Slack / Notion / Teams連携による自動アラート
- ゼロトラスト設計：すべてのコンテンツは"疑ってかかる"

---

## 5. 応用・拡張：ブロックチェーンで証明を担保？

生成元の信頼性を担保する方法として注目されているのが、**Content Provenance（コンテンツの出自証明）**の取り組みです。

### 実例：C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）
- 生成画像に署名付きメタデータを埋め込み
- 誰が、いつ、どのツールで生成したかの記録
- Adobe / Microsoft / Intel などが参加

```mermaid
graph TD
UserInput -->|Image Generation| AIModel
AIModel --> MetadataGenerator
MetadataGenerator -->|Signed Provenance| ImageWithProof
```

さらに、Ethereumなどの**ブロックチェーンと連携**することで、履歴の改ざんを防ぐ仕組みも検討されています。

---

## 6. まとめ：生成AIとの共存戦略

| 観点 | メリット | リスク |
|------|----------|--------|
| コンテンツ制作 | 高速・大量生成 | フェイク拡散 |
| セキュリティ | AI検出モデルで対抗 | 攻防イタチごっこ化 |
| 信頼性 | コンテンツ署名技術 | 普及には業界連携が必要 |

**生成AIは便利すぎるからこそ、「見破る力」も必須です。**

「とりあえず使ってみる」ではなく、どう設計・検知・統合していくか？
今後の生成AI活用は、“技術と倫理”の両輪で回していく時代に入ったのです。
容量単価の異なるドライブでのRAID構成

Dellのエンタープライズ向けブロックストレージで、PowerVaultという製品がある。
その製品に搭載される機能の一つに、ADAPT RAIDを呼ばれる、通常のRAID技術から柔軟性、再構築時間の短縮、拡張性をより向上させたものがある。

仕様の詳細はSB C&S様のエンジニアブログで笠原さんによる非常にわかりやすい説明が記述されている。

https://licensecounter.jp/engineer-voice/blog/articles/20191007_dell_emc_powervault_me4024_4.html

ADAPTに関する記述ではこれ以上に質の高い投稿はできないため、着眼点の異なるところを題材にしていきたい。

このADAPTだが、特長の一つに「同種類のディスクであれば異なる容量同士のディスクが混在していても構成可能」というものがある。
今回は異なる容量のドライブを同じRAIDで構成されたストレージプールについて考えていきたい。

## 基本は同種類同容量の構成がベスト

複数の物理ディスクで一つのRAIDグループを形成しようとした場合、基本的には同じ種類で同じ容量で揃えて形成することが推奨される。
なぜならば異なる種類のディスク、異なる容量のディスクが混在によって形成されたRAIDによるストレージプールではパフォーマンスの低下、容量効率の悪さを引き起こす可能性があるからだ。

ここから、種類の異なるディスクを混在させたRAID構成、それと容量の異なるディスク(ディスクの種類は同じとする)を混在させたRAID構成。それぞれの弊害、デメリットを見ていく。

## 種類の異なるディスクが混在されたRAID構成

RAIDコントローラの性能に依存されるため、全てに適用、サポートされてるわけではないが、この構成自体は設定することは可能である。

たとえばHDDのSASディスクとSATAディスクで混在した、という例で考えてみる。種類の異なるディスクが混在されていた場合、そのストレージプールは性能が低い方のディスクにパフォーマンスを合わせる仕様になる。

そのため上記の例では実質的にSATAディスクのみで束ねられたストレージプールと同じ性能・パフォーマンスで稼働される。これではせっかく性能の良いSASディスクを使っている意味がなくなってしまう。

またストレージプールのパフォーマンスのみに限らず、管理ツールによる各ディスクの状態チェックなどで複雑性が増すため、この部分でもネガティブな影響を及ぼす。

## 容量の異なるディスクで混在されたRAID構成

こちらの構成ではいったんディスクの種類は同じで、容量の異なるディスクを混在させた形の仕様について。SASインターフェースの1TBディスクと3TBディスクの混在構成を例にして見ていきたい。
この容量の異なった混在構成はRAIDタイプによって挙動が異なる。エンタープライズ向けとして代表的に利用されるRAIDタイプごとに挙動を確認する。

RAID0：混在されたディスクの中でまず最小容量のディスクを認識して、そのディスクの持つ容量の倍の数値が実際に使われる容量となる。1TBと3TBのディスク、合計2本が使われた構成では論理的に全体の容量が2TBとなる。せっかく3TBディスクを使っているが、このケースだと大部分の容量が利用できない使い方となる。

RAID1：混在されたディスクの中で最小容量のディスクを基準に容量が使われる。1TBと3TBでの2本構成では、1TBに容量の基準が置かれるので3TBディスクでは1TBしか利用できない。RAID0と同じような結果となったが考え方と仕様は異なるので注意が必要。

RAID5：最小容量と全ディスク本数から1本を引いた容量で利用できる。例えば1TBディスクが3本、3TBディスクが3本の合計6本構成の場合は1TB×(6-1)となり、トータルで5TBが利用できる。3TBディスクが3本も使われているのに非常に容量効率が低い使い方となってしまう。

## RAID6では最小容量から2倍以上のディスクが使えない。

ではRAID6の場合はどうだろうか。

パリティの2本で構成される仕様のADAPT RAIDでは以下の記述がある。

https://www.dell.com/support/manuals/ja-jp/powervault-me5084/me5_series_ag/adapt?guid=guid-8e800f7c-0e67-41fa-aaec-cd2cc976b983&lang=ja-jp

最小容量のディスクから2倍を超える容量のディスクを使ってはいけないのである。

ADAPT RAIDはディスク本数が最低12本となるので、同じ1TBディスク×6本と3TBディスク×6本の構成で考えてみる。
極端な話だが3TBディスク6本と1TBディスク2本をデータ用、1TBディスク2本をパリティ用、1TBディスク2本をスペアで使うと想定したら、データ用物理容量18TBをパリティ2TBで賄えるはずがないのである(これは本当に極端な例だが、混在構成では実際にこういうことが起こることもある)。

といったように、種類と容量が異なるディスクの混在でRAIDグループを形成するのは不便な点の方が勝るのだ。

SSDをキャッシュとして使い、HDDをデータ保存領域として使う機能として、NetAppのOSではflashpoolというものがあるが、これは同じRAIDグループではない。SSDとHDDを分けてそれぞれのグループでストレージプールを形成しているので、ここではパフォーマンスや容量の効率を下げることなく性能を発揮できる。


## ひとりごと

3月下旬から公共交通機関のダイヤ改正があった。これは毎年のこと。

ただ今回は残念な改正となった。日常で頻繁に利用する路線バスの平日の終バスが改正前より30分前倒しとなった。
かなり頭が痛いのだが、かねてよりバス運転士の不足が利用者である我々にも勘付かれるほど、現場は混乱をきたしていたので仕方ない側面もある。

この際、終バスがなくなったら歩くか。健康面を考えてもそっちの方がいいし、意外とこの改正は自分にメリットがあるかもしれない、と無理矢理にでもポジティブに考えることにする。
TwitterAPIが有料化してしまったので、API無しで自分の全ツイートを取得する

:::note
この記事は元々**2024年1月5日**に個人ブログで公開された内容をQiitaに移行したものです。
:::

訳あってX(Twitter)で自分のすべてのツイートを取得する必要がでてきました。

これまでであればTwitter APIを使ってサクッと取得したいところなのですが、悲しいことにTwitter APIは2023年に大幅な仕様変更が行われ、Freeプランではツイートの取得ができなくなりました。

ツイートの取得ができる最小プランがBasicプランですが、これは月100$とお高めです。趣味だけで使うには払いたくありませんね。

ということで仕方がないので代替案を考えてみました。

（そういえば今は「ツイート」じゃなくて「ポスト」って呼ぶんでしたっけ...。）

## 1. アーカイブのダウンロード

面倒ですがまずはブラウザでポチポチ操作が必要です。

X(Twitter)の設定ページ（[https://twitter.com/settings/account](https://twitter.com/settings/account)）へ移動し、「アカウント」>「データのアーカイブをダウンロード」を選択します。

ここからダウンロードのリクエストを送ることができます。

![twitter-download-1024x617.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3981597/ca5b039e-22a2-4b6b-a574-03f82b7bbb07.jpeg)


リクエストを送ったらX側の準備ができるまで1日程度かかるので、気長に待ちましょう。

ダウンロードできるようになったらメールで通知が来ますので、メールの指示に従ってダウンロードしましょう。

## 2. tweets.jsをtweets.jsonへ変換

さっそくダウンロードファイルを解凍してみましょう。

ファイルが多数含まれていますが、今回欲しい過去のツイートデータは`/data/tweets.js`にあります。

中身はこんな感じ。

```javascript:tweets.js
window.YTD.tweets.part0 = [
  {
    "tweet" : {
      "edit_info" : {...},
      "retweeted" : false,
      "source" : "...",
      "entities" : {...},
      "display_text_range" : [
        "0",
        "83"
      ],
      "favorite_count" : "...",
      "id_str" : "...",
      "truncated" : false,
      "retweet_count" : "...",
      "id" : "...",
      "possibly_sensitive" : false,
      "created_at" : "Fri Dec 29 10:12:14 +0000 2023",
      "favorited" : false,
      "full_text" : "ガンボスープめちゃくちゃ美味かった",
      "lang" : "ja"
    }
  },
  {
    "tweet" : {
      ...
    }
  }
]
```

このファイルは、`window.YTD.tweets.part0`というobjectに過去のツイートがリスト形式で格納されているシンプルなファイルです。

今回はこのファイルの中身にしか用がないので、次のように`"window.YTD.tweets.part0 = "`の部分を消して、扱いやすいjsonファイルにしちゃいましょう。（拡張子も.jsonに変えるだけ）。

```json
[
  {
    "tweet" : {
      "edit_info" : {...},
      "retweeted" : false,
      "source" : "...",
      "entities" : {...},
      "display_text_range" : [
        "0",
        "83"
      ],
      "favorite_count" : "...",
      "id_str" : "...",
      "truncated" : false,
      "retweet_count" : "...",
      "id" : "...",
      "possibly_sensitive" : false,
      "created_at" : "Fri Dec 29 10:12:14 +0000 2023",
      "favorited" : false,
      "full_text" : "ガンボスープめちゃくちゃ美味かった",
      "lang" : "ja"
    }
  },
  {
    "tweet" : {
      ...
    }
  }
]
```

## 3. データ抽出

先ほど作った`tweets.json`はシンプルなjsonファイルなので、PythonなりJavascriptなりで簡単にパースできます。

今回の目的は、ここからツイートのテキストのみを取り出してリストにすることです。
Pythonだと以下のようにできます。

```python
import json

# 元ファイル読み込み
with open('tweets.json') as f:
    input_json = json.load(f)

# 元のリストから"full_text"のみを抽出したリストを生成
# （リツイートは除く）
output_json = [tweet["tweet"]["full_text"] for tweet in input_json if len(tweet["tweet"]["entities"]["user_mentions"]) == 0]

# ファイルに保存
with open('tweetFullTexts.json', 'w') as f:
    json.dump(output_json, f, indent=2, ensure_ascii=False)
```

元のファイルには`"full_text"`フィールドにツイートの内容がstringで格納されているので、そこだけを取り出してリストを作っています。

ちなみにリツイートか否かは`"user_mentions"`の有無で判別しています。
（`"retweeted"`フィールドはリツイートか否かには関係ないみたいです。これ何のためのフィールドなんだろ...）

最終的な出力ファイルは以下のような感じになります。

```json
[
  "ガンボスープめちゃくちゃ美味かった",
  "Leafletバグ多すぎてつらい",
  "リメンバーミーのエンディングは神"
]
```
4/19 tecHub（IT交流会）を秋葉原で開催しました！

![image1 (1).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3670233/66413a68-1faa-464c-90bb-86b977cb4193.png)

4月ですが、早くも夏を感じる日でした。
今月も秋葉原でIT交流会を開催しました！

**目次▼**
<INS>[2025年4月のtecHubを開催しました！](#2025年4月のtechubを開催しました)</INS>
<INS>[tecHubは毎月イベント開催しています！](#techubは毎月イベント開催しています)</INS>
<INS>[参加者の声](#参加者の声)</INS>
<INS>[Discord（tecHubコミュニティ）を運営しています](#discordtechubコミュニティを運営しています)</INS>
<INS>[次回の開催](#次回の開催)</INS>

<h3>2025年4月のtecHubを開催しました！</h3>

![image1 (1).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3670233/66413a68-1faa-464c-90bb-86b977cb4193.png)

4/19にtecHubを秋葉原で開催しました。
参加者は67名となり、大盛況でした。

日付：4/19(土)　14:00～16:30
場所：LIFORK 秋葉原
参加者：67名
内容：IT交流会

<h3>tecHubは毎月イベント開催しています！</h3>

毎月60〜80名ほどの方が参加している人気のイベントです。

・3ヶ月に1度：トークセッションと懇親会の2部構成イベント

・その他：リアルでIT交流会イベント

トークセッション＋懇親会では、前半は「働き方」をテーマにプレゼンテーション・トークセッションを、後半は懇親会で自由に交流の時間を設けています。
トークセッションでは、外部ゲストを招くこともあります。

懇親会にはゲストも参加し、発表内容をさらに掘り下げてディスカッションすることも可能です！
色々な方が自由に意見・情報交換をできる場となっています。

<h3>参加者の声</h3>

![image2 (1).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3670233/3f8f6c32-e415-4afa-9e80-e88cabcfac89.png)

今回も会社員やフリーランス、法人化と様々な働き方をしているITエンジニアが参加しました。
また、エンジニアへの転職を検討している人、Webデザインやシステム開発などの副業に興味を持つ人も参加していました。

「今後のキャリアアップをどうするか？」
「フリーランスの働き方は、実際どんな感じなのか？」
など、幅広い分野と色々なキャリアのトークは、異なる視点や考え方を知る機会になっていました。

参加者からは、
**「経験豊富なフリーランスエンジニアから話を聞けてよかった」
「Webデザインのリアルなところを知れた」
「同じプログラミング言語を使っている人と話せた」
「フロントエンドだけでなく、バックエンドにも興味が湧いた」**
などの声をいただいています。

tecHubは、ITエンジニアがより活躍し、理想のキャリアを切り拓けるようにコミュニティを運営します。
また、今後もイベントを毎月開催していきます。

<h3>Discord（tecHubコミュニティ）を運営しています</h3>

■キャリアアップ
・キャリア相談／キャリアプランサポート
・スキルシート査定／レビュー
・転職・フリーランス転向サポート

■システム開発
・スペシャリストに技術相談
・もくもく会などサブイベントへの参加

Discordの参加はこちらから。

https://discord.com/invite/9eFWdAzuf5

<h3>次回の開催</h3>

次回の開催は、以下の日程を予定しております。

日時：5/17(土)　14:00～17:00
場所：SOCIAL SPACE 赤坂
内容：トークセッションと懇親会
テーマ：スタートアップと大企業でのキャリアの積み方について

次回の詳細とお申し込みは、connpassのページに掲載しています。
ご確認よろしくお願いします。

https://tecworks.connpass.com/event/349416/
ドイツのQAエンジニア事情まとめ【2025年版】


1. 年収・待遇

**平均年収**  
ドイツのQAエンジニアの平均年収は約700万～800万円（€45,000～€55,000相当）。外資系大手や経験豊富なシニア層では900万円以上も可能です。日本（約600万～800万円）やアメリカ（約838万円）よりやや低い水準ですが、ドイツの物価や社会保障を考慮すると十分に高待遇です。

**年代別の目安**  
- 初級（20代）：約500万～700万円  
- 中堅（30代）：約700万～900万円  
- 上級（40代～）：約900万～1,100万円  
※勤務地（ベルリン・ミュンヘン・フランクフルト等）や企業規模で大きく変動します。

2. 主な業務内容

- テスト計画・設計・実施
- テスト自動化（Selenium等のツール利用）
- バグ報告・品質管理
- テストプロセス改善
- 開発チームやクライアントとの調整

3. 求められるスキルTOP10（2025年）

- テスト設計・実行力
- テスト自動化（Selenium, Appiumなど）
- プログラミング（Python, Java等）
- CI/CDツール活用
- 品質保証・管理の知識
- 問題解決・分析力
- ドキュメンテーション
- チームコミュニケーション（ドイツ語・英語）
- UX/UIの基礎理解
- 新技術へのキャッチアップ力

4. ドイツと日本・アメリカの違い

|   | ドイツ | アメリカ | 日本 |
|---|---|---|---|
| 平均年収 | やや高い | 非常に高い | 日本より高い |
| 社会的地位 | 高い（職種尊重） | 非常に高い | やや低い |
| 働き方 | リモート・フレックス普及 | リモート多い | 出社多め |
| IT観 | サービス品質重視 | サービス創出重視 | コスト削減重視 |

- ドイツはワークライフバランス重視、残業が少なく有給も取りやすい文化。
- 英語が通じる企業も多いが、ドイツ語力があるとより有利。

5. キャリアパス・働き方

- QAエンジニア → QAリード → QAマネージャー → QAディレクターと昇進可能[7]。
- リモート・フレックス勤務が一般的。
- 欧州QAコミュニティや国際カンファレンスも活発。

まとめ

ドイツのQAエンジニアは、安定した待遇と高い専門性が求められ、ワークライフバランスも良好。グローバルな環境や先進的な働き方を志向する人にとって、非常に魅力的なキャリア選択肢です。

情報源
[1] QAエンジニアの平均年収（2025年） - Morgan McKinley https://www.morganmckinley.com/jp-ja/salary-guide/data/qa%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/%E6%9D%B1%E4%BA%AC
[2] 【事業法人】開発のQAエンジニアの平均年収（2025年） https://www.morganmckinley.com/jp-ja/salary-guide/data/%E9%96%8B%E7%99%BA--qa%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/%E6%9D%B1%E4%BA%AC
[3] 品質保証エンジニア/Quality Engineer【仙台】 ドイツ本社外資系 ... https://www.careercross.com/job/detail-1522001?sid=72743944&page=1
[4] 2025年版 年収ガイド：テクノロジー（IT） | ロバート・ハーフ https://www.roberthalf.com/jp/ja/insights/salary-guide/technology
[5] 2025年版 年収ガイド：業務改革 | ロバート・ハーフ - Robert Half https://www.roberthalf.com/jp/ja/insights/salary-guide/business-transformation
[6] ゲームQAとは？仕事内容やテスター・QAエンジニアとの違いを解説 https://confidence-creator.jp/column/352/
[7] QAエンジニアのキャリアパスは？スキルマップや役立つ資格も紹介 https://career.levtech.jp/guide/knowhow/article/449/
[8] アメリカのQAエンジニア事情まとめ【2025年版】 - Qiita https://qiita.com/atkyoshizumi/items/d17ff1fdc0ded09971fd
[9] QAエンジニアとは？仕事内容や役立つ資格、年収・求人例などを解説 https://career.levtech.jp/guide/knowhow/article/284/
[10] ヨーロッパ圏のQAエンジニアのキャリアパスについて | 海外移住 https://cityz.jp/posts/6108f2012131df0008dd0437
[11] QAエンジニアとは？ 仕事内容や必要なスキルについて解説 https://www.sky-career.jp/media/article/341/
[12] QAエンジニアとは？テストエンジニアとの違い・必要な資格について https://x-tech.pasona.co.jp/media/detail.html?p=7334
LSBとOffset

LSB{（Least Significant Bit）least(最も少ない)、significant(重要な)}は「最下位ビット」という意味で、分解能を語るときには特に アナログ-デジタル変換（ADC）やデジタル-アナログ変換（DAC） の文脈でよく使われる言葉である。
LSBが意味すること
LSBはその変換器が識別できる最小の値の単位。
たとえば、10ビットのADCで、測定できる電圧範囲が0〜5Vだった場合：
ビット数が10ビット → 2¹⁰ = 1024段階
1 LSB = 5V / 1024 ≈ 4.88mV
1LSBを4.88mVにすることで５Vを10ビット分の1024分割することができる。
Offset＝ゼロ点補正
例えば、ADCの「0」が現実の「0V」じゃなく「0.2V」に相当するのがオフセット
LSBとオフセット（Offset）の関係は、ADCやセンサからの値を現実世界の単位（Vや℃など）に変換するときに超重要である。
変換式で見ると関係がわかりやすい
ADCのデジタル値（例：adc_val）を実際の電圧（real_voltage）に変換するには：
real_voltage=LSB×adc_val+Offset
プログラミングにおいて負の数を用いると符号ミスやオーバーフローによるバグの原因になりやすいため、オフセットを用いる。
計算問題例
①10ビットADC（0〜5V）を使って電圧を測定しています。
ADCの出力値が「600」のとき、入力電圧は何Vと推定される？
real_voltage=LSB×adc_val+Offset=4.88mV×600=2.928V
②ある温度センサは、出力電圧0.5V〜4.5Vで、温度-50℃〜+150℃を表すものとする。
このセンサの出力がADC（10ビット、0〜5V）を通して「512」と出たとき、温度は何℃か？
temp=(voltage−0.5V)× 4.0/200 =(2.5−0.5)×50=2.0×50=100℃
voltage−0.5Vは０点調整　real=LSB×adcが基本
WPF初心者がOllama phi4-miniとgeminiを使ったオンラインとオフラインで動くデスクトップのAIエージェントを作ってみた

デスクトップで動くAIエージェントをWPF C#で作成してみました。
##
環境
Microsoft Surface Laptop Go 3 core i5 16GB RAM, 256GB SSD
Windows 11 Home
Ollama Phi4-mini
Anthropic Claude35Haiku
gemini-2.0-flash
aws-documentation-mcp-server
Filesystem MCP Server
VSCode MCP Server
##
visual studioから起動
![スクリーンショット 2025-04-21 211332.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4067732/d057b0a6-353f-438b-9481-90fabedc135a.png)


オンライン状態でgemini-2.0-flashとMCPでaws-documentation-mcp-serverを利用
![[スクリーンショット] ai agent 2025-04-21 201726.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4067732/127487f7-8d4d-4019-89a8-6837032ea6ad.png)

geminiからollama phi4-miniに切替
![[スクリーンショット] ai agent 2025-04-21 201956.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4067732/6115d533-9d63-4552-928f-aa4b84262978.png)

オフライン状態でollama phi4-miniを利用
![スクリーンショット 2025-04-21 212233.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4067732/a1f059a7-13e3-401d-b58c-2e6fdeadb095.png)

![スクリーンショット 2025-04-21 212328.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4067732/71ac5ef6-d755-4e23-99b5-79e8f1ea2d34.png)

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/wdL5Nb7YkJs?si=bZUgKATsR__dk_TV" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>

##
AnthropicのClaude35Haikuの呼び出しも追加してみた。
![スクリーンショット 2025-04-30 215548.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4067732/eb667a1c-0e84-4458-a163-8c9e8b2e97c6.png)

##
Anthropic Claude35Haikuを使用してFilesystem MCP ServerとVSCode MCP Serverの利用も追加してみた。

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/e6iQ14EHofI?si=F9gx8jnnZeScaaaP" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>
【学習記録】Ruby前にHTML/CSSの基礎を理解してWebページを作ってみた！

# 【学習記録】Ruby前にHTML/CSSの基礎を理解してWebページを作ってみた！

## 📌 今日の学習内容

本日はRubyを学ぶ前に、Web制作の基本である**HTMLとCSSの基礎**を学びました。簡単なWebページを実際に作成し、以下のタグやスタイルを使用しました。また、**HTMLの構造（ブロックレベル要素／インライン要素）**についても理解を深めました。

---

## 🏗 HTMLの基本構造と要素の種類

HTMLは、Webページの「構造」を作る言語です。要素は大きく2種類に分類されます。

### 📦 ブロックレベル要素
画面に **ブロック（箱）** のように表示され、改行されて積み重なっていきます。

例：
- `<div>`：汎用コンテナ。セクションを分けたいときに使う。
- `<h1>`〜`<h6>`：見出しタグ。見出しレベルに応じて使い分ける。
- `<p>`：段落（paragraph）を表す。
- `<form>`：入力フォーム全体を囲む。

### 🔤 インライン要素
**文章の流れの中に埋め込まれる**ように表示され、ブロックのように改行されない。

例：
- `<a href="">`：リンクを作るタグ。テキストにリンクを設定。
- `<input>`：1行の入力欄やボタンなどに使用。
- `<textarea>`：複数行の入力欄。

---

## 🧩 実際に使ったHTMLタグまとめ

| タグ | 用途 | 種類 |
|------|------|------|
| `<div>` | セクションやレイアウトの区切り | ブロック |
| `<h1>`〜`<h6>` | 見出し（大〜小） | ブロック |
| `<p>` | 段落。テキストをまとめる | ブロック |
| `<a href="">` | リンクを設定する | インライン |
| `<form>` | 入力フォームの全体を囲む | ブロック |
| `<textarea>` | 複数行テキスト入力欄 | インライン（表示上はブロックっぽい） |
| `<input>` | テキスト欄・ボタンなど色々な入力 | インライン |
| `class=""` | CSSでスタイルを当てるときに使う名前 | 属性 |

---

## 🎨 CSSの基本スタイルまとめ

CSSはHTMLに**見た目（デザイン）**を加えるための言語です。

### 使用したプロパティと解説

| プロパティ | 説明 |
|-----------|------|
| `display: flex;` | 子要素を横並び・中央揃えなど柔軟に配置できる |
| `width: calc(100% - 300px);` | ページ幅から指定値を引いて幅を設定（レスポンシブ対応） |
| `height: calc(100vh - 100px);` | 画面全体の高さから100pxを引いた分を設定 |
| `border-bottom: 1px solid #595959;` | 下にグレーの境界線 |
| `border-style: none;` | 枠線なしに設定 |
| `border: 1px solid #eeeeee;` | 全体の境界線（薄いグレー） |
| `align-items: center;` | Flexboxで子要素を縦方向中央に揃える |
| `margin` / `margin-bottom` | 要素の外側の余白。`margin-bottom`は下だけ |
| `padding` | 要素の内側の余白 |
| `justify-content: space-between;` | 要素間を両端に寄せて均等配置 |
| `text-decoration` | テキストの装飾（例：下線など） |
| `font-weight: bold` | テキストを太字にする |

---

## 💡 学びのポイントまとめ

- **HTML**は「構造」、**CSS**は「装飾」。
- ブロックレベル要素とインライン要素を意識すると、レイアウトが理解しやすくなる。
- `flex`や`calc()`などのCSSを使うと、より柔軟でレスポンシブなデザインが可能。
- `class`を活用して、複数の要素に共通のスタイルを当てることができる。

---

## 🎯 次のステップ

- CLI操作とLinuxコマンドを学ぶ
- Rubyの基本文法を学ぶ
【SQL】第3回勉強日記 問題解答 難易度★★☆☆☆ 内容：サブクエリ

### こんにちは！
はい、今日も早速やっていきます！

## SQL練習問題-問3
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4053502/09e5b4e2-6685-42b5-8241-1a06770b2e9f.png)
サブクエリの問題ですね～
FROM句はplayersテーブルと指定がありますので
そこには注意ですね

【私の解答】
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4053502/801cdad0-a6c6-4fff-a943-da3bc66c8f1c.png)
SELECT句にサブクエリを使用して国名を引っ張ってきてます
サブクエリ内で国名を呼びだして
FROM句にはもちろんcountriesを置きます
何回もcountriesと打つのが面倒なのでcと名付けておきます
WHERE句には条件を入れます
SELECT句の中で使用するときは
大抵WHEREにJOINの時の条件を書きます
そしてこれには「国名」と名付けておきます

忘れてはいけないのが平均身長ですね
サブクエリを書き終えて安心して
こういうのが結構抜けがちです
その後はほとんど難しいところはないですね

【解答】
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4053502/c26cf6fe-b9bb-48e3-9047-ee109cad6d4a.png)

よっしゃーいけました！
今日は腹痛いのでこのあたりで...
また明日の朝にSQLやります！
instanceofの型パターンマッチング

## はじめに
javaのinstanceofを勉強していて少し引っかかった箇所があるので、軽くまとめてみます。

## コード例
```java
public class Main {

	public static void main(String[]args) {
		
		A a = new A();
		B b = new B();
		ins(a);
		ins(b);
	}
	
	public static void ins(Object obj) {
		
		if(obj instanceof A a) {
			System.out.println(a.getName() + " == A");
		}else {
			System.out.println("False");
		}
	}

}

class A{
	String name = "A";
	String getName() {
		return this.name;
	}
}

class B extends A{
	String name = "B";
	String getName() {
		return this.name;
	}
} 

```

```java
//実行結果
A == A
B == A
```


instanceofでは、左記インスタンス(今回の場合obj)と右記の型を判定し、互換性がある場合にtrueを返します。
型が完全に一致しているかではなく、**互換性があるかを判定する**ため、例に挙げたAのサブクラスBのインスタンスに対してもtrueを返します。

また、instanceofでは、obj instanceof A aのように、**型判定と同時にその型の変数を宣言する**ことができます。
この変数の有効範囲は、**その条件式に依存するブロック内のみ**です。

```java
public class Main {

	public static void main(String[]args) {
		
		A a = new A();
		B b = new B();
		ins(a);
		ins(b);
	}
	
	public static void ins(Object obj) {
		
		if(obj instanceof A a) {
			System.out.println(a.getName() + " == A");//ここではaを利用可能
		}else {
			System.out.println(a.getName() + " != A");//これはコンパイルエラー(aの有効範囲外)
		}
	}

}
```



以下の場合どうでしょう?
```java
public class Main {

	public static void main(String[]args) {
		
		A a = new A();
		B b = new B();
		ins(a);
		ins(b);
	}
	
	public static void ins(Object obj) {
		
		if(!(obj instanceof A a)) {
			System.out.println(a.getName() + " == A");//1
		}else {
			System.out.println(a.getName() + " != A");//2
		}
	}

}
```
この場合、変数aを利用できるのは**2の箇所**のみです。

instanceofで同時宣言された変数が作成されるのは、**instanceofの結果がtrueの場合**。
今回は条件式が**否定**のため、instanceofがtrue = elseブロックに遷移することになります。
したがって、trueブロックでは変数aの利用ができない、というわけです。

## おわりに
同時宣言した変数の有効範囲、ややこしいですね...。
私は当初、「trueブロック内のみ利用可能」と単純に覚えていたため、否定の条件式でまんまと引っ掛かりました笑
参考になれば幸いです!
[Dynatrace] Host情報を取得するサンプルスクリプト

# 今回のテーマ
Cursorを使って何か簡単なプログラムを作ってみたかったので、DynatraceのHost情報をAPI経由で取得するスクリプトを作ってみました。

```
.\Get-DynatraceHosts.ps1
```

とすると

```
"HostName","CPUCores","MemoryGB"
"minikube-kvm","6","8.00"
"st-linux-01","4","16.00"
"st-win-01","20","32.00"
```

というようなCSVファイルを出力します。

# サンプルスクリプト
PowerShell版

https://github.com/shigeya-dt/dynatrace-api-hostinfo-powershell

Python版

https://github.com/shigeya-dt/dynatrace-api-hostinfo-python

`/api/v1/entity/infrastructure/hosts` で取得できるHost情報にはメモリサイズが入っていませんので、メトリクスで取得しています。上記のスクリプトでは使っていませんが、 `/api/v2/entities` でもメモリサイズを取得可能です。 

# プロンプト
こんな感じで作りました。多分日本語でも大丈夫だと思います。
下記はPython用ですが、PowerShell用もほぼ同じです。

- Please compose a Python script to fetch host info from Dynatrace and save hostnames, CPU core numbers, and memory sizes into a CSV file.
- Please separate dynatrace URL and API token into a separate file and add template file. Also exclude config file from commit.
- Use the API /api/v1/entity/infrastructure/hosts instead
- Thanks, it worked! Please get the memory sizes of each host and add them to the CSV. Memory sizes should be retrieved from the metrics.
- Please round off the memory size to one decimal place.
- Wrap debugging code with flag
- Please exclude csv files when commit
- Please create a README.md file that includes what this script is, how to use this script, and how to add other attributes to CSV output.
- Translate README.md into Japanese and save it to README.ja.md.

一行目でほとんど完成しています。あとは微調整レベルです。

特に便利だと感じたのは、「`README.md` を作って」と言うだけで作ってくれたことです。使用方法や拡張方法も入れてね、と書き添えたらそのように作ってくれて、最終的に日本語版も作ってねと言ったら作ってくれました。本当に便利で強力で効果的ですね！
macOS × Blazor WASM × IndexedDBで始めるPWA開発ロードマップ（＋MCP連携・AI活用）

# macOS × Blazor WASM × SQLiteで始めるPWA開発ロードマップ（＋MCP連携・AI活用）

趣味でPWAアプリを作ろうと思ったとき、以下の構成を全部盛りしたくなりました。

- macOS 開発環境
- Blazor WebAssembly（WASM）
- PWA（オフライン対応）
- SQLite（sql.jsでブラウザ対応）
- Cursor または VS Code + Continue（AIエディタ）
- Model Context Protocol（MCP）を使ってAIに文脈を渡す
- Docker で開発・テスト・本番の環境分離
- テスト環境では「現在時刻」を自由に変更可能にする
- クリーンアーキテクチャで整理された構成
- GitHub + GitHub Actions で CI/CD
- Azureでの本番ホスティング
- 自動テスト（xUnit / bUnit）対応

ただ、いきなり全部盛り込むのは難しい…。  
ということで、**習熟度と難易度を考慮したロードマップ形式**でタスクを分割しました！

---

## ステップ0：準備フェーズ

| タスク | 内容 |
|--------|------|
| 開発環境の整備 | .NET SDK / Node.js / Docker / GitHub |
| エディタ設定 | Cursor or VS Code + Continue |
| GitHubリポジトリ作成 | ソース管理・CI/CDに備える |

---

## ステップ1：PWAの基本構築（Blazor WASM × SQLite）

- Blazor WASM + PWA テンプレートで新規作成
- SQLiteは `sql.js`（SQLiteをWebAssemblyで動かすライブラリ）を使用
- C# から JSInterop を使って sql.js を操作
- データを `.sqlite` や `.json` 形式でエクスポートできる仕組みを追加

---

## ステップ2：クリーンアーキテクチャ化

- `Domain`, `Application`, `Infrastructure`, `UI` に分割
- `ISqliteService` など抽象化してテスト対応
- DIコンテナで依存注入を整理

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## ステップ3：Docker対応（開発・テスト・本番環境）

- Dockerfile作成 → Blazorアプリをコンテナ化
- docker-composeでdev/test環境を分離

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## ステップ4：現在時刻制御（テスト用）

- `IDateTimeProvider` で現在時刻の抽象化
- テスト用Docker環境で日時を自由に設定

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## ステップ5：自動テストの導入

- xUnit でアプリ層ロジックのユニットテスト
- bUnit でUIコンポーネントのテスト
- SQLiteデータを使った検証も可能

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## ステップ6：Model Context Protocol（MCP）との連携

- SQLiteファイル（*.sqlite）やJSON形式でデータをエクスポート
- MCPに読み込ませることで、設計やデータレビューに活用
- GitHub ActionsやローカルスクリプトからMCP連携も可能に

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## ステップ7：CI/CD + Azureデプロイ

- GitHub Actionsで自動ビルド・テスト
- Azure Static Web Apps にデプロイ
- CI内でJSONデータも出力しMCP連携まで自動化

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## ステップ8：拡張・まとめ

- コード整理・コメント追加
- 必要なら Azure Functions でAPI/バッチ追加
- 公開してポートフォリオ化！

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## SQLiteはPWAでどう動かす？ → `sql.js`（WASM）が鍵！

SQLiteはPWA（=ブラウザ）では通常使えませんが、  
`sql.js` を使うことで WebAssembly 経由でSQLiteを実行できます。

- ブラウザ上で完全なSQL構文が使える
- `.sqlite` 形式または JSON でエクスポート可能
- MCPと組み合わせてAIコンテキスト化できる

### 注意点：
- 一部SQLiteの機能は非対応（大半はOK）
- バイナリデータ・大規模DBには不向き（PWAの制約）

---

## おわりに

「最初から全部は無理」だからこそ、  
**段階的に実用性あるタスクに落とし込む**のがポイントです！

同じように構成を模索している人の参考になれば嬉しいです。

---

> 🧠 **この投稿は、ChatGPTなどのAIアシスタントのサポートを受けながら執筆されています。**
> アイデア整理や構成の検討、記述内容の一部においてAIの支援を活用しています。
UbuntuでHDDから大量ファイルコピー中にフリーズしたので、原因と対処法だけまとめておく【ダイジェスト版】

# 概要

Ubuntu 24.04上で、USB接続のHDDから72GB超の画像ファイルをコピーしていたら、OSが複数回フリーズ。  
原因の特定と対策ができたので、**結論だけ知りたい人向けに**要点だけを簡潔にまとめました。
※本記事は、将来また同じ事故を起こすであろう自分に向けた手紙です。

---

# 起きたこと（シンプル時系列）

1. 外付けHDDからファイルを大量コピー
2. Ubuntuごとフリーズ（マウス・キーボード・GUI全部死亡）
3. 強制シャットダウン → 起動時ディスプレイ真っ暗
4. **ディスプレイの電源を一度切って入れたら復活**
5. コピー再開 → 再びフリーズ（計4回）
6. 原因調査 → 対処法確立 → 安定運用へ

---

# 原因（結論）

- **回転式・バスパワーの外付けHDDがI/Oで詰まる**
- → UbuntuがI/OハングしてGUI・入力処理ごと沈黙
- → `rsync`で再実行しても、制限なしではフリーズ再発
- → **熱 or 内部キャッシュ不足も原因の一端と推定**

---

# 解決方法

```bash
rsync -avh --progress --bwlimit=1024 --partial --inplace /src/ /dst/
```
## 各オプションの意味：
| オプション | 内容 |
| -- | -- |
| -a | アーカイブモード（再帰・タイムスタンプ維持） |
| --bwlimit=1024 | 帯域制限（＝1MB/s）でHDDのI/O過負荷を防止 |
| --partial --inplace | 中断しても再開可能、ファイルの途中から続行OK |

# フリーズ後の対処メモ

- マウス動かない＋画面黒い → 一旦ディスプレイの電源ON/OFFしてみる
- それでも無理なら電源長押しで物理シャットダウン → 再起動
- ログ復旧用コマンドも覚えておくと便利

``` bash
journalctl -b -1 | grep -Ei 'nvidia|xorg|hdmi'
xrandr
nvidia-smi
```

---
# 教訓

- GUIコピーは危険。rsync使え
- 外付けHDDは回転式だと限界がある。冷却も重要
- フリーズしても冷静に、ログを見て原因を絞る癖をつけよう
- データより先にOSが止まると、なにもかもが無になる

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# 参考になれば幸いです

本記事は、Ubuntuコピー中に発生した連続フリーズトラブルの  
**ダイジェスト・サバイバル版**です。

詳細版のリンクはこちら：[【実録】Ubuntu 24.04でHDDから大量ファイルコピー中に4連続フリーズした全記録](https://qiita.com/yuzutan/items/5fd7d985b7a37e07b084)