IT・テクノロジー（33ページ目）

最後に連携アイデアについても触れておきますね。よろしくお願いします！連携するプラグインについては個別で紹介しますので、ざっとアイデアだけ紹介します。 まずは「オートブログリライト×WP Go2 Twitter」です。 こちらは前回紹介しましたね。オートブログリライトで作ったコンテンツをツイッターに自動投稿するんでしたよね。 ツイッターに自動投稿するだけでアクセスって上がるものなんですか？はっきり言って上がります。 これをみて下さい。すごっ！Twitterのアクセスアップのルールは割と単純で、SEOとは全く異なります。 唯一絶対のルールは「新しいことが正義」です。新しいことが良いんですか？はい。Twitterはタイムライン式なので、ツイートされた時が一番新しく目立つんです。順位です。 それが時間の経過とともに下がっていき、やがては目立たなくなります。なるほどーーー。考えてみればそうですね！ メルカリと一緒ですね！はい。一度ツイートされたものが再び目立つためには、リツイートされるかコメントされるかしかないんです。 この仕組によって、面白いか重要なツイートは長生きすることになります。 そして、注目されなくなると順位は下落していき、その役目を終えます。へぇーーーーーそういう仕組みなんですね。「オートブログリライト×WP Go2 Twitter」が効果的なのは2つの理由があります。 1つはツイートを一定間隔で行えるので常に順位を上位に保てること 1つは他のツイートと被りにくいこと です。常に順位を上位に保てることっていうのは、さっきの説明で理解できたんですが、他のツイートと被りにくいとい

本稿では仮想サーバー上で、コンテナ技術を活用してデータ分析・表示のサービスを実現する構成例について解説します。 はじめに 近年、コンテナ技術はさまざまなシステムのシーンで利用されつつあります。 このあと、具体的にどのような構成でコンテナを作成していくかという観点でわかりやすく解説します。 Webのシステムには、アプリケーションのデータや、アクセスログなどのように、さまざまな種類の大量のデータがありまが、それらのデータ分析をテーマとします。 各種のデータを分析するシステムは、近年はシステムとビジネスの両面から重要な位置にあります。 ここでは、OSSを利用したデータ分析・表示のシステムの構成について解説します。 ElasticsearchとKibanaを使う アプリケーションのデータやシステムへのアクセスのログなどは、データベースやOSのLogフォルダに蓄積されます。 この例では、蓄積されたデータを、全文検索アプリのElasticsearchで解析して、その結果をKibanaでビジュアル化して表示します。 Elasticsearchはいわゆる全文検索アプリです。日本語に対応するには「kuromoji」などが必要となります。 全文検索は文字列をキーにして、複数の文書を含めて検索して、目的のデータを探し出す機能で、検索エンジンのもととなるしくみでもあります。 Web環境で大量のデータを分析・表示するしくみとしては、近年増えている構成です。全体構成／Elasticsearchのバックヤード それでは、構成例を見てみます。 仮想サーバー上でのソフトウェア構成として、フロントはKibana、

こんにちはJunonです。 本日公開された研究論文（英語）の中から興味のあったものを一つ紹介します。 出典 タイトル：A high-throughput liquid bead array assay confirms strong correlation between SARS-CoV-2 antibody level and COVID-19 severity 著者：Monique Bennett, Sandra Yoder, Eric Brady, Jill M Pulley, 他 雑誌：iScience. 論文公開日：2021年2月18日 どんな内容の論文か？ ヒトにおけるSARS-CoV-2感染に対する宿主応答の詳細な理解が急務となっている。液体ビーズアレイ技術を用いた高感度・ハイスループット・高効率のアッセイ法を開発した。その結果。SARS-CoV-2の受容体結合ドメイン（RBD）に対する結合IgGの検出および定量化において、従来のELISA法と比較して優れた効果が認められた。COVID-19の症状の重症度がSARS-CoV-2のIgGと相関するかどうかを決定するために、PCRで確認されたCOVID-19から回復した67人の被験者から抗RBD IgGレベルを測定した。その結果、COVID-19の症状の重症度はRBD IgGレベルと強く相関していることがわかった。これらの知見は、COVID-19のすべての症例が防御的な抗体反応を示すとは限らず、特に軽症の場合は非常に低レベルの抗RBD IgGレベルを示す可能性がある。これらの知見はまた、治療的に使用される回復期血

こんにちはJunonです。 昨日公開された研究論文（英語）の中から興味のあったものを一つ紹介します。 出典 タイトル：Skills-adjusted human capital shows rising global gap 著者：Wolfgang Lutz, Claudia Reiter, Caner Özdemir, Dilek Yildiz, Raquel Guimaraes, Anne Goujon 雑誌：Proc Natl Acad Sci U S A. 論文公開日：2021年2月16日 どんな内容の論文か？ ヒューマン・キャピタルとは、正式な教育を通じて習得したスキルとして広く定義されており、経済成長と社会開発の主要な推進力の一つとして認識されている。しかし、生産年齢人口を対象とした人的資本の測定は、世界的な規模で、また長期的に見ても、いまだに満足のいくものではない。ほとんどの指標は、教育の量のみを考慮し、実際のスキルを無視している。急速に拡大したり、学校制度が変化したりしている場合には、この仮定は通用しない。しかし、成人人口の識字能力を年齢と性別で直接評価する国が増えてきている。本研究では、この識字能力データをもとに、人口統計学的に成人の識字能力の指標である識字能力調整平均就学年数（SLAMYS）を提示する。この指標は、185カ国の20歳から64歳までの人口を対象とし、1970年から2015年までの期間を対象としている。従来の平均就学年数（MYS）と比較すると、過去数十年の間にほとんどの国で、特に貧困国で顕著に増加しているが、SLAMYSの傾向は、世界的に低水

ご存じの方も多いと思いますが、iphoneも優秀なWEBカメラになることをご存じでしょうか。HDMI変換アダプターとアプリが必要になりますが簡単にできます。ビデオカメラやコンパクトデジタルカメラを購入してオンラインの画質を上げようとする前に、iphoneを持っているなら、試してみる価値はあります。HDMIアダプターは給電するためのLightning差込口とHDMIの口があればApple純正のものでなくても大丈夫でした。(動作保証は出来ませんので、、、　自己責任で評判を確認したうえで購入をお願いします。)次にアプリですが、私はFiLMiC Pro　というアプリを使っています。(これも動作保証は出来ませんので、、、自己責任でインストール願います。)なぜ、こんな話をするかというと先日、相談で、安いコンパクトデジタルカメラを買ったのですがこれってWEBカメラになります？？？　というお問合せを受けたからなんです。残念ながら、そのカメラは無理な機種でした。ビデオカメラもコンパクトデジタルカメラも、WEBカメラ化出来るもの出来ないものがあり、WEBカメラの様に使えたとしても、モニタにカメラの撮影情報が出たり、バッテリーでしか稼働しないので短時間しかつかえない、、等比較的注意が必要なものもあります。難しいことを考えて、必要のない買い物をするよりは、まず、お手元にあるものがWEBカメラ化できないか検討するのも良いのではないでしょうか？

こんにちはJunonです。 一昨日公開された研究論文（英語）の中から興味のあったものを一つ紹介します。 出典 タイトル：Promoting Mask Use on TikTok: Descriptive, Cross-sectional Study 著者：Corey H Basch, Joseph Fera, Isabela Pierce, Charles E Basch 雑誌：JMIR Public Health Surveill. 論文公開日：2021年2月12日 どんな内容の論文か？ この横断的研究の目的は、SARS-CoV-2の感染を阻止するための方法としてのマスクの使用に関連するTikTok動画の内容と特徴を調べることであった。ハッシュタグ#WearAMaskをつけたトレンド動画100本に加え、世界保健機関（WHO）が投稿した32本の動画をサンプルとした。各投稿のメタデータを収集し、WHOと米国疾病対策センターから提供されたファクトシートに基づいてコンテンツカテゴリを作成した。TikTokに投稿されたハッシュタグ「#WearAMask」が付いた動画は5億回近く、WHOが投稿した動画は5,700万回近く再生された。トレンドとなっている#WearAMaskの動画数とWHOの動画数の比率は約3:1であるが、#WearAMaskの動画はWHOの動画の10倍近くの累積再生回数を記録した。トレンドとなっている#WearAMask動画の68％（100分の68）がユーモアを含んでおり、3億5,500万回以上の累積再生回数を記録していた。しかし、WHOの動画のうち、ユーモアが含まれ

こんにちはJunonです。 本日公開された研究論文（英語）の中から興味のあったものを一つ紹介します。 出典 タイトル：Antibody Status and Incidence of SARS-CoV-2 Infection in Health Care Workers 著者：Sheila F Lumley, Denise O'Donnell, Nicole E Stoesser, Philippa C Matthews, 他 雑誌：N Engl J Med. 論文公開日：2021年2月11日 どんな内容の論文か？ SARS-CoV-2に対する抗体の存在とその後の再感染のリスクとの関係は不明なままである。英国のOxford University Hospitalsで医療従事者を対象に、PCRで確認されたSARS-CoV-2感染の発生率を調査した。ベースラインの抗体保有は、抗スパイクおよび抗ヌクレオカプシド抗体検査によって評価し、最大31週間追跡した。結論として、抗スパイク抗体または抗ヌクレオカプシド抗体の存在は、その後6ヵ月間のSARS-CoV-2再感染のリスクを大幅に減少させていた。 背景と結論 SARS-CoV-2に以前に感染した人が二次感染からどの程度保護されているかは不明である。感染後免疫が存在するかどうか、どのくらいの期間持続するか、また、感染後免疫が症状を伴う再感染を予防したり、重症化を軽減したりする程度を理解することは、SARS-CoV-2のパンデミックに大きな意味を持つ。 感染後の免疫は、体液性および細胞性を介した免疫応答によって得られる可能性がある。S

【ハイパーループ？】次世代高速移動交通機関に「ハイパーループ」という物があります。このハイパーループは空気を抜いた真空の筒の中を車両が浮上して高速移動する物です。その速度はなんと！1000㎞以上！この速度で移動できる乗り物が「ハイパーループ」という物なのです！この乗り物が完成すれば3時間で行く距離をたったの20分で移動できるようになります。乗車金額は新幹線程度で運行される予定です。しかも電車のように簡単に乗る事が出来ます！〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【韓国の研究】ハイパーループを研究している韓国で17分の1のサイズのハイパーループですが2019年9月の実験で714㎞を記録しました。その後2020年11月11日に同じ模型で世界最速の時速1019㎞を達成しました。2016年1月から真空チューブ鉄道構想を「韓国鉄道技術研究院」が研究しています。韓国は首都ソウルから釜山までの移動時間が3時間かかっています。この3時間の距離を20分で移動する為に最高速度「1280㎞」で走る事が出来る超高速鉄道を実現しようとしてます。2017年6月に「韓国建設技術研究院」は「漢陽大学」とベンチャー企業「HTT」と提携し実用化に向けた研究開発をします。韓国のハイパーループの基本構造は磁石の磁力で浮遊させて動かす方式です。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【世界初の有人乗車成功】ハイパーループを研究しているアメリカに「ヴァージン・ハイパーループ」社があります。この会社はアメリカのラスベガスに全長500mの実験施設を作りました。2020年11月8日この実験施設でなんと！世界初の人が

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Wagtailの画面WagtailがどんなCMSなのか、私自身が使いこなしていないためまだまだ伝えられないかと思いますが……ぼんやりとした雰囲気だけでも感じてもらえればと、今日はキャプチャをアップしてみます(*^-^*)まずはログイン画面パスワード忘れた？Forgotten it?　とありますね。メールでのパスワードリセットも最初から搭載されているっぽいです。Djangoでは自分で実装しないといけないので便利ですね！↑ログインするとこんな感じ。日本語にも対応していました（怪しいとこもありますがｗ）Wagtailはツリー上にページが構成されていて、Homeの下にBlogの一覧ページを、その下にブログページをという感じで、簡単にページの追加ができるようです。ただツリー状になっているのが基本だからか、最初ちょっと操作がわかりづらい部分もありましたが、慣れたら簡単そう(´∀｀*)ブログの投稿画面はこんな感じです。下書きや、公開した記事を下書きに戻したりもデフォルトで実装されていました。またタグやカテゴリーは、公式のチュートリアルに実装方法が書いてあり、ほぼ丸写しみたいな感じで作ることができました。無料のテンプレートを表層部分に当てはめてみました。なんか画像つぶれてるけどｗ　また直します。。。ブログ部分にはリッチテキストが使えますので、記事の途中で画像を差し込んだりなどもできて、記事を書く自由度もありそうです。いかがでしょうか？なんとなくWagtailの雰囲気が伝われば嬉しいです(*‘ω‘ *)次回からは実装の仕方などをまったり書いていければな~と思います。お読みいただき、ありがとうござ

懐かしや会社員時代は、正直残業が多かったです。でも、楽しかったこともたくさんありました。書いてみたら、こんなに多かったっけ？と思うほど。プログラマーとかシステムエンジニアって適性がある人には、楽しいと思うんですよ。でも限りなくしんどい仕事でもある。それは本人次第。さて、では新社会人として入社から順を追うような形で書いていってみようと思います。ちょっと長いですがご一読いただければ幸いです。※ちなみに、あくまで私の場合はですので、その点ご了承ください。働く環境や会社が異なれば状況も異なります。//-------------------------------------自分のペースで技術が身につく//-------------------------------------完全文系の私が入社したSI会社では、まず最初の一ヶ月は本を使ってJavaという言語の学習をしました。勉強が不得意ではなかったので、毎日するすると覚えていきました。一日何ページくらい進める、と自分のペースで勉強していた気がします。その時はプログラミングは思ったよりも簡単だなって思ったものです。（もちろん実際はそんなこと無いんですけど）ごく稀に、全然適性の無い人もいますけど…。ある程度覚えてくると上司から課題を出されて解きました。パズルを解くような感じで、レビュー後褒められた時は嬉しかったものです。//-------------------------------------自分が成長できる//-------------------------------------これはどの仕事でもそうだと思いますが、技術が身につ

「自分でアプリを作ってみたい」そう思っても、「プログラミングができないから無理」「コードなんて読めない」「ChatGPTやCodexを使えば作れるらしいけど、何を頼めばいいの？」そんなところで止まってしまう方も多いと思います。でも、生成AIを使った開発を続けていて感じるのは、最初に必要なのは必ずしもプログラミングの知識ではない、ということです。むしろ最初に大切なのは、「自分は何を作りたいのか」をAIと共有すること。です。AIは「良かれと思って」作ってくれるChatGPTやCodexに、「こんなアプリが欲しい」「こういう機能を追加して」と伝えると、AIはかなり色々なものを作ってくれます。これは本当に便利です。でも、ここには一つ落とし穴があります。AIはこちらの頭の中をすべて知っているわけではありません。伝えていない部分については、「こうした方が便利だろう」「この構成の方が良さそう」「この機能も必要だろう」と判断しながら補完してくれます。その結果、一つひとつを見るとちゃんと作られているのに、「あれ？ 私が作りたかったものと少し違う……」ということが起こります。さらに、その状態で機能追加や修正を繰り返していくと、だんだん全体が分からなくなってしまいます。だから、いきなり「作って」ではなく「一緒に考えて」から始める私はAIと開発するとき、「まず実装しないで」「現在の状態を確認して」「私が実現したいこととの差を整理して」「どう直せば理想に近づくか提案して」というように、考える工程と実際に作る工程を分けることがあります。そしてAIから提案が返ってきても、すぐに実装してもらうのではなく、「そ

生成AIを使った開発が、かなり身近になりました。「こんな機能を作って」「このエラーを直して」「この画面を追加して」そう伝えるだけで、AIがコードを書いてくれる。私自身も現在、AIを活用しながら複数のシステムやサービスを個人開発しています。開発を始めた当初は、AIを使えば開発そのものが一気に簡単になると思っていました。実際、コードを書くスピードはかなり上がります。でも、開発を続けていくうちに大きな問題に気づきました。AIの「できました」と、本当に完成していることは全く別物です。たとえばAIに、「お問い合わせフォームを作ってください」と依頼したとします。AIから、「フォームを作成しました」「必要な項目を設定しました」「送信できる状態です」という回答が返ってくる。文章だけを見ると完成しているように見えます。でも、本当に確認しなければならないのはそこではありません。実際にフォームは存在するのか。入力項目は依頼内容と合っているのか。送信ボタンは動くのか。入力した情報は正しく保存されるのか。通知は届くのか。公開URLから利用できるのか。そして何より、依頼した人が欲しかったものになっているのか。ここまで確認して、ようやく「完成」と言えるはずです。これはフォームだけの話ではありません。Webサイトでも、業務システムでも、自動化ツールでも同じです。コードが生成された。エラーが出なかった。AIが「正常に実装できました」と回答した。それだけでは、実際の仕事は完了していません。だから私は、現在開発している「CONTENT-Generator」でも、この部分をかなり重要視しています。目指しているのは、A

パソコンではきれいに表示されているのに、スマートフォンで確認すると文字や画像が重なっている。Webサイトを制作していると、このような問題に何度も遭遇します。スマホ表示が崩れたとき、画面幅だけを見て余白や文字サイズを調整しても、根本的な原因を解決できないことがあります。大切なのは、どの指定がレイアウトを崩しているのかを順番に切り分けることです。今回は、スマホだけレイアウトが崩れるときによくある原因を5つ紹介します。原因1：高さを固定しているよくある原因のひとつが、セクションや要素の高さを固定していることです。パソコンでは横幅が広いため、文章が短い行数で収まります。しかしスマホでは横幅が狭くなり、同じ文章でも改行が増えます。文章の行数が増えているのに、親要素の高さが固定されたままだと、テキストが枠からはみ出したり、次のセクションと重なったりします。高さを固定しなければならない明確な理由がない場合は、内容に合わせて自動的に高さが変わる状態にしておく方が安全です。デザイン上、最低限の高さを確保したい場合も、完全に高さを固定するのではなく、必要な高さを下回らないようにする考え方が適しています。原因2：横幅を固定している画像やボタン、入力欄などに固定の横幅を設定していると、スマホの画面内に収まらないことがあります。特に、パソコン用のサイズを基準にしたまま実装すると、要素が画面の右側にはみ出し、横スクロールが発生する原因になります。スマホでは、画面幅そのものではなく、左右の余白を差し引いた範囲に要素を収める必要があります。要素の横幅だけでなく、余白や枠線も含めた合計サイズを確認することが大切

こんにちは、クウ太郎です。普段はITエンジニアをしながら、ココナラで「否定しない傾聴・壁打ち相談」をお受けしています。以前、こんなことを書きました。「目標は600点です。ただ、正直なところ、たぶん400点台だと思っています」大人になってから初めてTOEICを受ける、という話でした。結果が出たので、報告します。455点でした。目標には、届きませんでした目標が600点だったので、はっきり届いていません。書いておいてよかったな、と思うのは、「たぶん400点台です」と先に言っていたことです。当たってしまいました。ただ、正直な感覚を書くと、「まあ、取れたほうかな」と思っています。300点台もあり得ると思っていたからです。学生の頃に受けたきり、大人になってからは一度もなし。勉強もずっとしていませんでした。その状態から1年弱で455点なら、悪くはないかなと、自分では思っています。うれしくはないです。でも、落ち込んでもいません。やっていたのは、通勤電車で15〜30分だけです念のため、何をしていたか書いておきます。通勤電車の中で、1日15分から30分。アプリを使っているだけの、本当に地味な勉強です。それを、1年弱続けました。特別な時間は作っていません。もともと電車に乗っていた時間の使い道を変えただけです。これで455点、という話です。受けてみて、はじめて分かったことがあります受けてよかったと思っているのは、ここです。TOEICは、時間配分を考えないと最後まで終わりません。私は最後の長文問題が読めませんでした。残りは、適当に埋めて終わりです。 マークシートなので、埋めること自体はできます。そこをう

AIをどこに当てはめれば効くか——3か月・月30,000円で見えた線引き私はAIツールに、月30,000円以上を使っている。ChatGPT、Claude、Make、その他。実質3か月でここまで課金額が積み上がった。がっつり課金してきたからこそ、はっきり分かってきたことがある。AIをどこに当てはめれば効くか、どこは人が残るのか——その線引きだ。「ツールに課金しているのに、自分の業務のどこまで任せられるかが曖昧」——という声をよく聞く。分からないまま触っていると、成果が出たか判断できず、ずるずる課金だけが続く。当てはめるべき作業の輪郭は、3つの基準で判定できる。この基準は、私が3か月で組んできた実装物——ラーメン店LP、1日社長ミニゲーム、SNS投稿基盤、そして先週の請求書処理システムから、はっきり浮かび上がってきた。先週、その基準を当てて、請求書10枚の処理を25分から5分に短縮した。今日は、この線引き基準を書く。置き換えられるのは、輪郭が明確な作業洗濯機を思い浮かべる。洗い→すすぎ→脱水。この3つが全部決まっているから、機械に任せられる。順序が決まっている。条件が明文化されている。入れる物と出す物の輪郭が、はっきりしている。先週組んだ請求書処理も、同じ構造だ。請求書10枚を、Excel台帳に転記する作業。決まった書式の請求書を読み取って、決まった項目（発行日・請求先・金額・明細）を、決まった欄のExcelに書き出す。Azure Document Intelligenceという読み取りツールに、請求書のテンプレート項目を教え込んだ。25分の手作業が、5分になった。途中、400エラ

【漫画】AI翻訳をそのまま公開するとどうなる？ChatGPTやDeepLなどのAIで英語を日本語にして、こんなふうに思うことはありませんか。日本語として自然に読めるし、このまま使っても大丈夫そうAI翻訳は本当に便利です。私自身、日々の翻訳実務でAIを活用しています。ただし、「日本語として自然に読めること」と、「英語原文の意味が正しく反映されていること」は全くの別物です。どれほど日本語の文章力がある人でも、訳文を読むだけでは見つけられない重大な落とし穴があります。なぜ日本語チェックだけでは不十分なのか、その理由を漫画にまとめました。※上記の漫画は、AI翻訳を確認するときのポイントを説明するために作成した架空のストーリーです。特定の実案件や、特定のAIが実際に出力した文章をそのまま再現したものではありません。なぜ、日本語だけでは誤訳を見つけられないのか漫画の中では、英語原文には書かれていない「24時間365日」という情報が、日本語訳に勝手に加わっていました。日本語の文章だけを見れば、サービス案内として自然で違和感がありません。だからこそ、そのまま読み流してしまいます。しかし、もしこれがサービスの利用規約やマニュアル、取引先への提案資料だったらどうでしょうか。対応できないサポートを約束してトラブルになったり、提出先から「内容を確認していないのか」と信用を失う原因になりかねません。AIは「自然なウソ」をつくのが得意ChatGPTやGemini、Claudeなど、現在の生成AIや翻訳ツールは、「前後の文脈に馴染む、もっともらしい日本語」を生成するのが非常に得意です。その結果、原文にない情

GmailのスパムメールをGASで定期削除■ はじめに：スパムメール問題とGASおじの提案こんにちは、GASおじです。中小企業の経営者やフリーランスの皆さん、Gmailのスパムメールって毎日たまっていくから地味に面倒ですよね。手動で削除するのも時間のムダ。そこで今回は、Google Apps Script（以下GAS）を使ってスパムメールを定期的に「削除」…ではなく、安全に「アーカイブ」しつつログをバックアップする方法を紹介します。重要なのは、既存のメールをいきなり完全削除しないこと。誤削除リスクを避けて、バックアップも残す堅実な運用を目指します。GASはGoogleアカウントの利用枠内で使えるので、追加の専用SaaS料金は不要。ただしquotaや実行時間制限はありますので使い方には注意が必要です。■ スパムメール処理の考え方と初期設定□ なぜ完全削除NG？GmailのAPIやGASにはメールを完全に削除するAPIもありますが、誤って必要なメールまで消してしまうリスクが高くなります。そこで今回は、スパムメールを「スパムラベルのまま移動」ではなく「新規に日時付きのスプレッドシートに記録」し、アーカイブ（既読化）して受信トレイから見えなくする方法を採用します。□ 必要な権限・Gmailの読み取りとラベル操作権限・Googleスプレッドシートの作成・編集権限GASのプロジェクトでこれらの権限を付与してください。□ Installable Trigger（時間主導型トリガー）定期的にスクリプトを実行したいので、GASの「時間主導型トリガー」を設定します。例えば1日1回や2時間に1回など

こんにちは、クウ太郎です。普段はITエンジニアをしながら、ココナラで「否定しない傾聴・壁打ち相談」をお受けしています。私は毎朝、ポッドキャストを配信しています。そして同時に、他の方のポッドキャストを聞く側でもあります。通勤電車の中で、ほぼ毎日です。今日は、なぜそんなことをしているのかという話から書きます。相談を受ける仕事と、まっすぐつながっている話です。自分の中の知識だけだと、すぐ狭くなります理由は、はっきりしています。自分が持っているものだけで考えていると、どんどん狭くなるからです。私は昔から、本を読むほうでした。最初は自己啓発系の本ばかりでした（仕事ができるようになりたくて）研修で聞くような、仕事の進め方の本今はマーケティングや、事業をされている方・経営者の方の話が多いですほとんど、通勤電車の中で読んだり聞いたりしています。特別なことはしていません。 ただ、毎日やっているので、それなりに溜まります。そして、何年も続けていると、だんだん分かってくることがあります。「なぜ、この人はこうしているのか」「なぜ、こうしたほうがいいと言われているのか」理由のほうが、見えてくるんです。一冊読んで分かるようにはなりません。 ただ、量が溜まると、浮かび上がってきます。それでも、自分の視点には限界がありますここからが本題です。これだけやっていても、届かない場所があります。自分の視点は、自分が思っているよりずっと狭いです。どれだけ本を読んでも、それを解釈しているのは自分の頭です。自分の経験の範囲で考える自分が知っている選択肢の中から選ぶ自分が「関係ない」と思ったものは、最初から検討にすら入らない

Claude CodeやCodexのようなAIエージェントを業務に入れようとして、途中でやめてしまう方をよく見ます。導入をお手伝いしていて、つまずきどころはだいたい3つに集約されると感じています。つまずき1：インストールの前で止まるターミナルを開いてコマンドを打つ、という時点で手が止まる方が非常に多いです。プログラミング未経験の方にとって、黒い画面はそれだけで壁になります。対処としては、最初の30分だけ誰かに横についてもらうことをおすすめします。一度動いてしまえば、あとは同じことの繰り返しです。ここを独学で越えようとして何日も溶かすのは、正直もったいない。つまずき2：指示がふわっとしていて、望むものが出てこない「いい感じにまとめて」と頼むと、いい感じではないものが返ってきます。そして「やっぱり使えない」と結論を出してしまう。対処としては、指示に必ず次の4つを入れてください。1つめは何を（対象のファイルやデータ）。2つめはどうする（集計する、整形する、作り直す）。3つめはどういう形で（Excelで、テキストで、1枚のページで）。4つめはやってはいけないこと（元ファイルは書き換えない、など）。これだけで結果が別物になります。とくに4つめを書く人が少ないのですが、事故を防ぐうえで一番大事です。つまずき3：毎回ゼロから説明している同じ前提を毎回書いていると、そのうち面倒になって使わなくなります。対処としては、作業のルールをファイルに書いて、それを読ませる形にしてください。「うちの会社の書類はこの形式」「日付はこう書く」「この用語はこう訳す」といったことを一度書いておけば、以後は指示が3

「AI活用で格安」と書いてあるホームページ制作を見て、こう思う方は多いはずです。「安いのは分かった。で、中身は大丈夫なの？」私はまさにその方法で制作しているので、できることとできないことを正直に書きます。AIが得意なこと構成を作ること。業種と目的を伝えると、「この順番で並べるとよい」という構成案が数十秒で出てきます。しかもかなり妥当です。人間が1〜2時間かけて考えることが、ほぼ一瞬で終わります。文章の下書き。事業内容をヒアリングした情報を渡すと、各ページの文章が出てきます。そのままは使えませんが、白紙から書き始めるより圧倒的に速い。コーディング。HTMLとCSSを書く作業は、いま人間が手で書く意味がほとんどありません。指示さえ正確なら、スマホ対応まで含めて正確に書き上げます。この3つが速くなるので、制作時間が5分の1くらいになります。だから安くできます。AIが苦手なこと「その会社らしさ」の判断。出てくる文章は、どこかで見たような優等生の文章です。「うちはこういう客層だから、この言い方はしない」という判断は、人間が入らないとできません。ここは必ず手を入れます。事実確認。AIは平気で存在しない実績や資格を書きます。ホームページに事実と違う情報が載るのは致命的なので、数字と固有名詞はひとつずつ確認しています。引き算。AIは情報を足すのが得意で、削るのが苦手です。「これは要らない」と判断するのは人間の仕事です。結論：AIは「速さ」を買うもので、「質」を買うものではないAIを使うと、同じ質のものが速く安く作れます。AIを使っても、人がやるべきことを飛ばせば質は落ちます。私は生成されたもの

ココナラでホームページ制作を探すと、2万円のサービスと30万円のサービスが並んでいます。同じ「ホームページを作ります」なのに、なぜ15倍の差がつくのか。発注する側からすると、ここが一番わかりにくいところだと思います。制作する側として、正直に書きます。理由1：ゼロから設計しているか、型に当てはめているか高い制作では、まず「誰に何を伝えるサイトなのか」を数時間かけてヒアリングし、競合を調べ、構成を一から設計します。ここに一番時間がかかります。安い制作は、うまくいく型がすでにあって、そこに情報を流し込んでいます。悪いことではありません。飲食店なら「どんな店か→メニュー→場所と営業時間→予約」という順番でだいたい正解だからです。型で足りる業種は、型で十分です。分かれ目は、他社と同じ見せ方だと埋もれる商売かどうかです。理由2：写真を撮るか、素材を使うか撮影を入れると、それだけで5万〜15万円かかります。カメラマンの日当と、撮影の立ち会いと、レタッチの費用です。安い制作はフリー素材を使います。最近のフリー素材は質が高いので、見た目だけなら十分見られるものになります。ただし「そのお店の空気」は写りません。分かれ目は、お店や商品の見た目そのものが売りかどうかです。理由3：作ったあと、面倒をみるかどうか月額の保守がついているか。不具合が出たとき誰が直すか。1年後にページを増やしたいとき、いくらかかるか。ここが価格に含まれているかどうかで、総額はかなり変わります。安い制作の多くは納品して終わりです。これも悪いことではなく、自分で更新できる形で渡してもらえれば、多くの場合それで足ります。分かれ目は、

スタジオの開業準備で、物件・内装・マシンの次に必要になるのが「見せるもの」の準備です。何をいつまでに用意すればいいのか、開業日から逆算した12週間のスケジュールに落としました。上から順に進めていただければ、抜けも手戻りも出ません。■ 12週間前：スタジオ名を確定するすべての起点です。ここが決まらないとロゴが作れず、ロゴがないと看板も名刺もホームページも動きません。▼ この週にやること1. 候補を10個書き出す2. 候補ごとに「その名前 ヨガ」「その名前 ピラティス」で検索し、近隣に同名がないか確認する3. J-PlatPat（特許情報プラットフォーム）で商標を検索する。無料で使えます4. ドメイン（.comや.jp）が空いているか、ドメイン取得サービスの検索窓で確認する5. Instagramのユーザー名が空いているか確認する6. 3つに絞り、家族や友人に声で伝えて、正しく書き取ってもらえるか試す4と5を後回しにする方が多いのですが、名前を決めた後に「ドメインが取れない」と分かると振り出しに戻ります。必ずこの段階で確認してください。■ 11〜9週間前：ロゴを作る制作期間は案出しから修正、データ整理まで含めて2〜3週間が目安です。看板業者への入稿締め切りから逆算すると、この時期の着手がぎりぎりになります。▼ この期間にやること1. ロゴを使う場所を全部書き出す（看板、名刺、ショップカード、ホームページ、Instagramのアイコン、タオル、マット、レッスン着など）2. 「誰に来てほしいスタジオか」を一文で決める3. 参考にしたいロゴを、同業から3つ、異業種から3つ集める4. 制作

WordPressの表示がスマホだけ崩れる原因と直し方PCで見ると問題ないのに、スマホで見るとレイアウトが崩れている——このような「スマホだけ表示がおかしい」というご相談は非常に多いです。原因はいくつかのパターンに絞られるため、順番に確認していけば意外とすぐに直せることが多いです。原因①：レスポンシブ対応が不十分なカスタムCSSテーマやプラグインを導入した後に追加したカスタムCSSに、スマホ表示用の「メディアクエリ」が設定されていないケースです。PC表示を基準に書かれたCSSがそのままスマホにも適用され、要素がはみ出したり重なったりします。直し方：ブラウザの開発者ツール（Chromeなら右クリック→検証→デバイスツールバー）でスマホ表示を再現しながら、崩れている箇所のCSSを特定し、画面幅が768px以下のときだけ適用されるスマホ用の表示条件を追加・調整します。原因②：画像に固定の幅（px指定）が入っている画像のサイズが600pxのように固定値で指定されていると、スマホの画面幅を超えてはみ出してしまいます。直し方：画像の幅を「最大100%・高さは自動」で表示されるように指定すると、画面幅に応じて自動的に縮小されるようになります。原因③：キャッシュプラグインの影響CSSの修正を反映したはずなのにスマホでは変わらない、という場合はキャッシュが原因のことがあります。キャッシュプラグインの設定画面から「すべてのキャッシュを削除」を実行し、スマホ側もブラウザのキャッシュをクリアして再確認してください。原因④：テーマとプラグインの競合スライダーやフォームなど、JavaScriptを使うプラ

■ はじめに：Driveファイルの共有状態チェックは重要だぞおじさんだ。中小企業の経営者やフリーランスの皆さん、Google Driveに保存したファイルの共有状態、定期的にチェックしてるかい？共有設定がズレていると、社外秘の情報が漏れるリスクもある。もちろん手動で確認はできるけど、数が多いと大変だし、うっかり見落としもある。そこで今回紹介するのは、Google Apps Script（以下GAS）を使ってDriveファイルの共有状態を定期的に自動チェックし、新しい日時付きシートに結果を出力する方法だ。これなら既存のデータを消す心配もなく、過去のチェック結果も残せる。コストはGoogleアカウントの利用枠内で、追加SaaS料金もかからないから安心して使ってくれ。■ 初期設定と必要権限についてまずはスクリプトを動かすための初期設定と必要な権限について説明しよう。・Google Drive APIの有効化スクリプトエディタの「サービス」タブから「Drive API」を有効にする。これでファイル情報の詳細な取得が可能になる。・必要な権限（OAuthスコープ）スクリプトはファイルメタデータの読み取りとスプレッドシートへの書き込み権限が必要だ。Googleドライブのファイル表示・管理権限.metadata.readonlyGoogleスプレッドシートの編集権限・トリガー設定スクリプトエディタの「時計」アイコンからインストール可能な時間主導トリガーを設定し、週1回や月1回の定期実行を推奨する。・個人情報の取り扱いチェック結果にはファイル名や共有設定が含まれる。取り扱いには十分注意し、必要に

現場の在庫管理でよくあるお悩みに、「工具や備品がどこにあるか分からない」「Excelの残数と実際の在庫が合わない」というものがあります。実はこの2つ、原因が違うことをご存知でしょうか。■在庫には2つの種類がある在庫管理と一言でいっても、実は性質の異なる2種類のモノが混在しています。・使ったら減るもの（消耗品）　電線・ケーブル・ネジ・テープなど。使うたびに数量が減り、無くなる前に発注する必要があります。・貸して返ってくるもの（貸出品）　ヘルメット・工具・タブレットなど。数量自体は減りませんが、「誰が今持っているか」が分からなくなると、紛失や返却忘れの原因になります。ほとんどの在庫管理システムやExcelの管理表は、この2つを同じ「在庫一覧」の中で一緒くたに扱ってしまいます。求められる情報がそもそも違うのに、同じ形式の表で管理しようとするから、現場で使いにくくなってしまうのです。「消耗品と貸出品を、最初から分けて管理！」■分けて管理すると何が変わるか消耗品は「発注点を下回ったらアラート」、貸出品は「貸出・返却の履歴を記録」という、それぞれに合った管理の仕方に変えるだけで、現場の「あれどこ行った？」「もう発注した？」という確認の手間がぐっと減ります。特に貸出品は、QRコードやバーコードで「貸出」「返却」をスキャンするだけの運用にすると、誰が何を持っているかが一目で分かるようになり、紛失防止にもつながります。「誰が持っている？まで管理できる貸出管理機能」■実際にこの考え方で作ったシステムがありますこうした「消耗品」と「貸出品」を最初から分けて管理できる在庫管理Webシステム「LogiS

こんにちは、クウ太郎です。普段はITエンジニアをしながら、ココナラで「否定しない傾聴・壁打ち相談」をお受けしています。先日、久しぶりにジムに行きました。先月引っ越しをして、片付けやら何やらでしばらく行けていなかったんです。そして、動いている間に気づいたことがありました。その日ずっと考えていた不安を、一つも考えていませんでした。今日は、その話を書きます。私にも、考え続けてしまう時間があります先に、自分の話を書いておきます。私にも、不安や悩みはあります。そして、ずっと考え続けてしまうことがあります。どうしようかな、と思いながら一日が終わる他のことに手をつけようとしても、また思い返す考えても答えが出ないのに、また最初から考えている相談をお受けしている側ですが、自分がそうならないわけではありません。むしろ、よくあります。消そうとすると、かえって出てきますこういうとき、「考えないようにしよう」としても、うまくいきません。消そうとするほど、そこに意識が向きます。そして、消えないことで「自分はダメだな」と、もう一段落ち込みます。これはもう、何度も経験しています。ジムで、25分だけ早歩きをしましたその日やったのは、たいしたことではありません。軽く筋トレをするトレッドミルで25〜30分走れないので、早歩き程度です本当に、それだけです。でも、終わったあとに気づきました。その間、一度も、悩んでいたことを考えていませんでした。消そうとしたわけではありません。そちらに集中していたので、入ってくる余地がなかっただけです。そして、いい汗をかいたあとは、はっきり清々しい気持ちになります。そのあとしばらく、頭が

InstagramやXで日々の活動を発信していると、「ホームページまでは必要ないかも」と感じることがあります。SNSは、最新情報を届けたり、フォロワーと交流したりするのが得意です。一方で、サービス内容や料金、プロフィールなど、いつでも見てほしい情報は投稿の中に埋もれやすくなります。SNSとホームページは、どちらか一方を選ぶものではありません。役割を分けると、情報がぐっと伝わりやすくなります。━━━━━━━━━━━━◆ SNSは「日々の発信」に向いている━━━━━━━━━━━━SNSは、新しいお知らせ、活動の様子、制作実績、日常の発信など、今の動きを届ける場所として便利です。ただし、プロフィール欄に書ける情報量には限りがあります。大切な案内を固定していても、初めて訪れた人が必要な情報をすべて見つけられるとは限りません。複数のリンクを並べた結果、「結局どこを見ればいいの？」となることもあります。━━━━━━━━━━━━◆ 1ページHPは「基本情報をまとめる拠点」━━━━━━━━━━━━1ページのホームページがあれば、次のような情報をURLひとつに整理できます。・どんなサービスを提供しているか・料金や利用方法・プロフィールや会社紹介・実績や活動内容・問い合わせ先SNSで興味を持った人がホームページを開けば、サービスや運営者について順番に確認できます。SNSで知ってもらう↓ホームページで詳しく知ってもらう↓問い合わせにつなげるこの流れを作れることが、情報拠点を持つ大きなメリットです。━━━━━━━━━━━━◆ 大規模なWebサイトでなくてもよい━━━━━━━━━━━━個人事業主や小規模

AIが文章を作るだけでなく、画面を操作したり、複数の作業を続けて進めたりできる時代になってきました。2026年9月に発表された新しいAIモデルでも、フォーム入力や顧客情報の更新など、実務を代行する力が強化されています。ただし、中小企業が最初に考えるべきなのは「どのAIを使うか」だけではありません。AIに何を任せ、どこで人が確認するかを決めることが重要です。1．任せてよい作業を決めるまず、AIに任せる範囲を明確にします。たとえば見積業務なら、原価の集計、金額の計算、見積書の下書きまではAIや自動化に任せられます。一方で、値引きの判断や最終金額の決定、顧客への送信は人が行う、と分けておくと安心です。「全部自動化する」のではなく、繰り返し作業だけを切り出すのが始めやすい方法です。2．人が確認する停止地点を作るAIは、入力された情報が間違っていても、そのまま作業を進めることがあります。そこで、重要な処理の直前に、人が確認する停止地点を置きます。特に、次の作業は自動実行させず、確認を入れるのがおすすめです。・顧客へのメール送信・金額や契約条件の確定・顧客情報の削除や上書き・外部への公開・支払いに関する操作担当者が「承認」を押してから次へ進むだけでも、事故の可能性を大きく下げられます。3．作業履歴を残すAIが便利でも、「いつ、何を、どの情報をもとに処理したか」が分からなければ、間違いが起きたときに確認できません。日時、入力内容、AIの出力、確認者、修正内容を残しておくと、原因を追いやすくなります。最初は専用システムを用意しなくても、共有の表に記録する方法で十分です。小さな会社ほどルールが効

「ブログの記事を改善したいけど、どの記事から手をつければいいかわからない…」そんなときに、まず確認してほしいのが**Google検索で4〜20位前後に表示されている記事**です。もちろん、すべての記事に当てはまるわけではありません。しかし、すでにある程度検索結果に評価されている記事を優先して改善することで、ゼロから新しい記事を作るより効率よくアクセスアップを狙える場合があります。今回は、なぜ「4〜20位」の記事を優先して改善するのがおすすめなのか、初心者向けにわかりやすく解説します。4〜20位の記事は「あと少し」の可能性がある検索順位が4〜20位ということは、すでにGoogleの検索結果に表示されている記事です。特に、**4〜10位前後の記事**は、検索結果の比較的上位に入っているため、記事内容を改善することで、さらに上位を目指せる可能性があります。例えば、「現在8位の記事を3位にする」という改善と、「圏外の記事をいきなり10位にする」では、必要な作業が大きく異なります。そのため、まずは**すでに検索流入の可能性がある記事から改善する**という考え方ができます。1〜3位よりも改善対象を見つけやすいすでに1〜3位に表示されている記事は、もちろん大切にしたいページです。しかし、順位が高い記事ほど、大きく変更すると逆に順位が下がる可能性もあります。一方、4〜20位の記事には、* 情報を追加できる* 見出しを改善できる* タイトルを見直せる* 内部リンクを追加できる* 検索意図に合わせて内容を調整できるなど、改善できるポイントが見つかることがあります。特に**10位前後の記事**は、改

Web制作をしていると、同じようなコードを何度も書く場面があります。たとえば、ヘッダーフッターお問い合わせボタンCTA見出しカードボタンパンくずリストなどです。最初のうちは、「必要な場所にそのまま書けばいいのでは？」と思うかもしれません。実際、小さなサイトであれば、それでも問題なく動きます。ただ、ページ数が増えてくると、同じコードを何度も書く方法は一気に管理しにくくなります。そこで重要になるのが、コードの共通化です。今回は、なぜコードを共通化した方がいいのかについて紹介します。コードの共通化とは？簡単に言えば、同じ役割のコードを1か所にまとめて、複数の場所から使い回せるようにすることです。たとえば、WordPressであれば、header.phpfooter.phptemplate-partsget_template_part()などを使って、共通部分を分割できます。Reactであれば、ボタンやカードなどをコンポーネントとして切り出して再利用するのも共通化のひとつです。つまり、同じものを毎回作るのではなく、1つ作って使い回すという考え方です。理由① 修正が楽になる共通化する一番大きなメリットは、修正箇所を減らせることです。たとえば、10ページあるWebサイトで、すべてのページに同じお問い合わせボタンがあるとします。各ページに同じHTMLを直接書いている場合、ボタンの文章を変更しようとすると、10ページすべて修正する必要があります。一方で、ボタンを共通パーツにしておけば、1か所変更するだけですべてのページに反映できます。ページ数が少ないうちは大きな違いを感じないかもしれません。し

「うちの商品カタログがあるので、これをそのままサイトに載せてください」——こうしたご要望をいただくことがあります。正直にお伝えします。カタログをそのまま載せても、売れません。理由をお話しします。まず、カタログとホームページでは、読まれ方がまったく違います。紙のカタログは、興味を持った人が、手に取って、じっくり眺めるものです。営業担当が渡した。展示会でもらった。すでに関心がある状態で、腰を据えて見る。ホームページは違います。たまたま検索で辿り着いた人が、数秒で判断する。興味がなければ、すぐ閉じる。この状況で、カタログと同じ見せ方をしても、読まれません。次に、順番の問題です。カタログは、商品の一覧から始まることが多い。型番、仕様、価格が並ぶ。これは、すでにその商品を知っている人には便利です。ですが、初めて見る人には、意味が分かりません。「これは何のための商品なのか」「自分に必要なのか」——ここが分からないまま、仕様表を見せられても、判断できません。つまり、順番が逆なのです。Webでは、まず「これは、こういう悩みを解決する商品です」と伝える。そのうえで、詳しい仕様を見せる。この順番でなければ、伝わりません。そして、探し方の問題もあります。カタログはページをめくって探します。Webでは、検索したり、絞り込んだりして探します。この違いに対応していないと、お客様は目当ての商品にたどり着けません。ここで、大切なことをお伝えします。カタログの中身は、貴重な資産です。捨てる必要はありません。問題は、そのままの形で載せることです。中身は活かしつつ、Webに合った形に組み直す。この作業が必要なのです

ChatGPTを使えば、SNSの投稿文はかなり簡単に作れるようになりました。「Threads用の投稿を10本作って」「この文章をもっと読みやすくして」「明日の投稿案を考えて」ここまでは、もう珍しくありません。でも、そのあと何をしていますか？ChatGPTで完成した文章をコピーする。Threadsを開く。文章を貼り付ける。画像や動画を設定する。投稿日時を決める。予約する。あとで管理画面を開いて、本当に予約できているか確認する。AIを使って投稿を作っているのに、最後の実行部分だけは全部手作業。俺はここがずっと気になっていました。AIを使っているのに、なぜ最後だけ人間が動くのかChatGPTが普及して、文章を作る時間はかなり短くなりました。でも、実際の業務を見ると、AIで作る → 人間がコピペして実行するという形がまだかなり多いです。SNS運用も同じです。文章を考える部分はAIに任せているのに、その文章をSNSまで運ぶのは人間。1回だけなら大した作業ではありません。でも、毎日投稿するなら話は別です。1日数回投稿する人なら、「コピーして、画面を切り替えて、貼り付けて、設定して、確認する」という小さな作業を何度も繰り返すことになります。問題なのは、1回あたりの時間よりも、毎回、人間が操作しないと処理が止まることだと思っています。ChatGPTは「作るAI」で終わらせなくていいそこで今回、ChatGPTからそのままThreadsを操作できる環境を作りました。たとえばChatGPTに、「この投稿を明日の21時に予約して」と伝える。すると、そのままThreadsへの予約処理まで進みます。さらに

こんにちは、Dr.WordPressです。WordPressサイトを開いたときに、「503 Service Unavailable」と表示されて、サイトが見られなくなることがあります。例えば、「昨日までは普通に表示されていた」「時間を置いたらいつの間にか直った」「サイトだけでなく管理画面にも入れない」「表示できたり503になったりを繰り返す」といったケースです。503エラーは、サーバーが一時的にリクエストを処理できない状態などで表示されるエラーです。WordPressそのものではなく、サーバーの負荷やアクセス状況が原因になっていることもあります。今回は、WordPressで503 Service Unavailableが表示されたときに確認したい7つの原因をご紹介します。① サーバーへアクセスが集中しているまず考えられるのが、サイトへのアクセス集中です。短時間に大量のアクセスが発生すると、サーバーの処理能力を超えてしまい、一時的に503エラーが表示される場合があります。例えば、・SNSで記事が拡散された・広告から大量のアクセスが発生した・特定の時間だけアクセスが増えたといったケースです。しばらく時間を置くと正常に戻る場合は、一時的なアクセス集中も考えられます。② サーバーのリソースが不足しているアクセス数がそれほど多くなくても、サーバーのCPUやメモリなどのリソースが不足することで503エラーになる場合があります。特にWordPressでは、アクセスされるたびにPHPやデータベースなどでさまざまな処理が行われます。そのため、・複数の重い処理が同時に動いている・バックアップ処理を

Webサイトを見ていると、「このサイト、何のフォントを使っているんだろう？」と思うことがあります。そんなときに便利なのが、ブラウザ拡張機能の WhatFont です。Web制作をしている人なら入れておいて損はない、かなりシンプルで便利なツールです。今回は、WhatFontを使うと何ができるのかを紹介します。WhatFontとは？WhatFontは、Webサイト上で使われているフォントを簡単に調べられるブラウザ拡張機能です。通常、フォントを調べようと思うと、検証ツールを開く対象の要素を選択するCSSのfont-familyを探すといった作業が必要です。もちろんWeb制作者なら検証ツールでも確認できますが、フォント名だけ知りたい場合には少し手間です。WhatFontを使えば、ページ上の文字にカーソルを合わせるだけで、どのフォントが使われているのかを確認できます。Webサイトで使われているフォントを調べられるWhatFontの一番基本的な機能です。WhatFontを起動して、Webサイト上の文字にマウスカーソルを合わせると、「Noto Sans JP」「Roboto」「Helvetica」といったフォント名が表示されます。他社サイトや参考サイトを見ていて、「この見出しのフォントいいな」と思ったときに、その場ですぐ確認できます。デザインの参考サイトを見る機会が多いWeb制作者にはかなり便利です。フォントサイズも確認できるWhatFontでは、フォント名だけでなく、文字に関するさまざまな情報を確認できます。たとえば、font-familyfont-sizefont-weightline-

はじめに前回は、コンピューターが扱う「0」と「1」が、そもそもどこからやってくるのか――波や電気という物理現象がその土台になっている、という話をしました。今回はその続きです。「電気が流れている(1)」「電気が流れていない(0)」という、たった2つの状態さえ用意できれば、コンピューターはそこから複雑な計算をこなし、さらに計算した結果を記憶しておくことまでできてしまいます。よく考えると、これは結構不思議なことです。単純なスイッチのON/OFFだけで、どうやってそこまでのことができるのでしょうか。この記事では、次のような順番で、できるだけ具体例を交えながらゆっくり見ていきます。トランジスタという「スイッチ」の正体0と1を並べて「数」や「文字」を表す仕組みスイッチの組み合わせだけで「計算」ができてしまう理由何十億個ものスイッチを、実際にどうやって作っているのか電源を切っても消えない記憶と、切ると消えてしまう記憶の違いメモリを少しでも高速化するための工夫普段なにげなく使っているパソコンやスマートフォンの中で実際に何が起きているのかが分かると、コンピューターというブラックボックスの解像度が一段階上がります。これからITエンジニアを目指す方にとっても、ここで登場する「ビット」「論理回路」「メモリ」といった言葉は、この先何度も出会うことになる基礎知識です。少し長くなりますが、焦らず付き合ってみてください。トランジスタという「小さすぎるスイッチ」コンピューターの中には、電気の通り道を「開ける」か「閉じる」かを、恐ろしく高速に切り替えられる部品が、何十億個も敷き詰められています。これが「トランジス

これまで、表記ゆれ、欠損値、外れ値、カテゴリ変数と、「列（項目）の中身」をどう整えるかについて見てきました。今回は少し視点を切り替えて、「表全体の構造」そのものについて取り上げます。基本は「1行＝1症例」EZR／Rにデータを読み込ませる際、最も基本となるのがシンプルな構造です。原則として、「1行につき患者様1人分」「1列につき1つの項目」という表を作ります。これがすべての土台になります。前回までに扱ってきた「表記ゆれ」も「欠損値」も「カテゴリ変数の設計」も、この土台となる構造が整っていることが前提になっています。逆に言えば、構造そのものが崩れていると、どれだけ列の中身を丁寧に整えても、解析は正しく動きません。複数回測定するデータは、「縦持ち」にする「術前・術後・1ヶ月後」のように、1人の患者さんから複数回データを取る場合や、1人から複数箇所のデータを取る場合は、少し形が変わります。1行に1つの測定結果が入る形式（同じIDが複数行に並ぶ、縦長のデータ）にするのが基本です。この「1行＝1つの観測」という考え方は、統計ソフトウェアの世界で整然データ（tidy data）と呼ばれる設計思想にあたります。2014年に統計学者ハドリー・ウィッカムが提唱したこの考え方は、今やRをはじめとする多くの解析環境で標準的な前提になっています。「なんとなく見やすい表」ではなく、「ソフトウェアが正しく読み取れる表」を作る、という発想の転換がここにあります。避けたいレイアウト逆に、次のようなレイアウトは解析を壊す原因になります。・セルの結合（タイトル行や見出しの結合）・表の末尾に平均・合計などの「集計行」

施工事例の動画をご依頼いただく時に、何秒で作りますかと聞かれることがよくあります。短いほうが良いですか、長いほうが伝わりますか、という質問です。これは好みで決めるものではなく、どこに載せるかと、素材が何枚あるかで、ほぼ自動的に決まります。実際に何本も作ってみて分かった、決め方を書きます。【1】15秒に入る場面は3つか4つまでこれは作ってみるとはっきりします。15秒の動画に入れられる場面は、多くても4つです。1つの場面が3秒から4秒。それ以下に切ると、見ている側が何が写っているのかを認識する前に次へ切り替わってしまいます。外壁塗装のビフォーアフターなら、着工前、作業中、完成後の3つでちょうど埋まります。ここに会社名を出す場面を1つ足すと、もう入りません。だから15秒は、伝えることを1つに絞る尺です。この家がこう変わりました、それだけを言い切る。他のことは入れないと決めてしまったほうが、結果として強く見えます。【2】30秒は、素材の枚数で決まる尺を伸ばすと、その分だけ1つの場面が長くなります。写真から作る動画の場合、これが弱点になります。1枚の写真を長く映すには、ゆっくり寄る、引く、横に流す、といった動きで持たせることになりますが、動きが長いほど、写真そのものの粗が見えている時間も長くなります。つまり30秒にしたいなら、1場面を長くするのではなく、場面の数を増やす必要があります。場面を増やすには素材が要ります。判断の目安は単純です。使える写真が3枚か4枚しかないなら15秒。工程の写真まで含めて6枚以上あるなら30秒も作れます。素材が3枚しかない状態で30秒にすると、必ず間延びします

月末になると、いくつかのシートから数字を拾って一枚にまとめる。1時間で終わると思っていたのに、気づくと昼を過ぎている。合計が合わなくて元のシートを開き直し、どこかの行がずれていて、直しているうちに先月の分まで気になってくる。自分で式を組んだときも、人に頼んで集計の仕組みを作ってもらったときも、つまずく場所はほとんど同じです。「作った仕組みが動かない」のではなく、「動いた結果が信用できない」ところで止まります。原因は腕ではなく、着手前に決まっていないこと集計に時間がかかる理由を「関数が苦手だから」「作る人の腕が足りないから」と考えがちですが、私の経験ではそこではありません。式を書く前に決めていないことが3つあり、それが毎月の手直しになって戻ってきます。逆に言えば、この3つが決まっていれば、式そのものは難しくありません。1. どれが「元の数字」なのかを一つに決める売上の表が営業用と経理用の2枚あって、どちらも少しずつ違う。月末はその差を埋める作業から始まる。こういう状態のまま自動化しても、どちらを正とするかが決まっていないので、仕組みは片方を写すだけで差は残ります。先に「この数字はこのシートのこの列が元。ほかは写し」と決めておきます。決めるだけで、直す場所が一か所になり、合わないときに見る場所も一か所になります。2. 1行が何を表すかをそろえる私が自分で踏んだのはここです。コンテンツ制作を毎日決まった時刻に無人で動かす仕組みを組んでいて、その実行記録を月末にまとめようとしました。ところが日によって1行が「記事1本」だったり「実行1回」だったりして、単純に足すと本数が二重に数えられて

ChatGPTなどの生成AIを使えば、以前より簡単に文章を作れるようになりました。ブログ、SNS投稿、商品説明文、自己紹介文など、文章作成の時間を大きく短縮できる便利なツールです。一方で、「内容は間違っていないけど、なんとなく不自然」「AIで作った文章だとすぐ分かる気がする」「丁寧すぎて、人が書いた文章っぽくない」と感じた経験はありませんか？AIは文章作成の強力なサポートになりますが、出力された文章をそのまま使えば必ず自然な文章になるわけではありません。今回は、AIで作った文章が不自然に感じられやすい5つの理由と、私自身が文章を整える際に意識しているポイントをご紹介します。【1. 丁寧すぎる文章になりやすい】AIは、失礼のない文章を作ろうとするため、必要以上に丁寧な表現になることがあります。例えば、SNSの投稿やフリマの商品説明など、本来はもう少し気軽な文章でいい場面でも、「〜していただけますと幸いです」「〜でございます」「何卒よろしくお願い申し上げます」といった表現が続くと、少し固い印象になってしまいます。大切なのは、文章を読む相手や使用する場所に合わせて言葉遣いを変えることです。SNSなら親しみやすく、ビジネス文書なら丁寧に、商品説明なら分かりやすく。同じ内容でも、用途によって最適な書き方は変わります。【2. 同じような表現を繰り返しやすい】AIで長めの文章を作ると、「大切です」「おすすめです」「〜することができます」など、似た表現が何度も出てくることがあります。一文ずつ読むと問題がなくても、文章全体で見ると単調に感じる原因になります。同じ意味の文章が重複していないか確認し

OpenAIが2026年9月3日、新モデル「GPT-6 Astra」を発表しました。 「Claudeを超えた」「99.9%」「コスト半額」といった言葉だけを見ると、圧倒的な進化に見えます。 結論から言うと、GPT-6 Astraはコンピューター操作や複雑な実務で大きく進化しています。ただし、すべての評価でClaudeを上回ったわけではありません。 今回は、チャエン【AI研究所】の速報動画をきっかけに、OpenAIの公式発表とモデル情報を照合しながら、数字の意味と実務への影響を整理します。 GPT-6 AstraとはGPT-6 Astraは、複雑な推論だけでなく、パソコン操作や調査、コーディング、資料作成までを一連の流れとして進めることを重視したモデルです。 コンピューターやブラウザの操作複雑な多段階業務文書・表計算・プレゼン資料の作成Webサイトやアプリの制作・確認ソフトウェア開発と科学分野の支援 一度の回答が賢くなったというより、仕事全体を任せたときの判断力と実行力が強化されたモデルだと考えると分かりやすいでしょう。 「99.9%」は何のスコアなのか大きく注目された99.9%は、ARC-AGI-3という抽象推論の評価結果です。 未知の課題でルールを見つけ、試行錯誤しながら解く能力を測るもので、一般的な質問への正答率が99.9%になったという意味ではありません。 99.9%は非常に高い成果ですが、「ほぼすべての仕事を間違えない」という数字ではない点に注意が必要です。 Claudeを超えたのか答えは「得意分野によって異なる」です。 OpenAIの公表値では、GPT-6 Astra

① はじめにChatGPTに質問して、回答をもらったものの、「なんか違う…」と感じたことはありませんか。長すぎたり、難しすぎたり、なんとなく求めていたものと雰囲気が違ったり。そんなとき、多くの初心者の方がやってしまいがちなのが、「これは使えないな」とあきらめてしまうことです。あるいは、最初から全部書き直して、また新しいチャットを立ち上げてしまうことです。でも、実はその手間、ほとんどの場合いりません。この記事では、「回答をもらったあと、ChatGPTとの会話でどう希望に近づけていくか」という、初心者向けの会話のコツをご紹介します。② ChatGPTは一回の質問で終わりではない検索エンジンを使うとき、私たちは「キーワードを入力して、出てきた結果から自分で選ぶ」という感覚に慣れています。求めていたものと違えば、キーワードを変えて検索し直しますよね。ChatGPTも、つい同じような感覚で使ってしまいがちです。しかし、ChatGPTは検索エンジンとは仕組みが違います。ChatGPTは「会話」ができるツールです。一度回答をもらったあとも、そのまま続けて「もう少しこうしてほしい」と伝えることができます。しかも、これまでのやり取りの内容を踏まえたうえで、回答を調整してくれます。この「会話で調整できる」という感覚を持てるかどうかが、ChatGPTをうまく使えるかどうかの分かれ目になります。③ 最初から完璧なプロンプトを書かなくていい理由「最初の質問を完璧に作らなければ」と気負ってしまう方は少なくありません。しかし、最初から100点の指示を書こうとすると、かえって文章が長く複雑になり、逆に伝わりに

今回は、CMB、つまり宇宙マイクロ波背景放射の解析で使われるような「大きな共分散行列」を題材に、数値計算の安定性と高速化のテストを行いました。ただし、ここで先に大事な点を明確にしておきます。今回使ったのは、実際のPlanck衛星データそのものではありません。Planck/CMB解析で出てくるような行列構造を参考にした、合成データです。そのため、この記事は宇宙論の新しい結果を出すものではありません。Planckの解析結果を更新するものでも、CMBの尤度計算を改良したと主張するものでもありません。あくまで、公開されているCMB解析の数理構造を参考にした、数値線形代数の実装テストです。何をしたのかCMB解析では、観測されたパワースペクトルや前景放射、装置ノイズなどの不確かさを扱うために、共分散行列が重要になります。共分散行列とは、複数の量がどのように一緒に変動するかを表す行列です。データ点が増えると、この行列はどんどん大きくなります。行列が大きくなると、毎回まるごと分解したり逆行列を計算したりする処理は、重くなります。そこで今回は、次のような形の行列を用意しました。C = C_base + U A U^Tこれは、C_base: もとの共分散行列U A U^T: 低ランクの追加成分という意味です。低ランクとは、ざっくり言えば「全体に比べて小さい次元で表現できる変化」のことです。たとえば、ある系統誤差やテンプレート成分が、全データ点に影響するものの、その自由度自体は少ない場合、このような形で扱えることがあります。なぜ Woodbury が効くのか通常、共分散行列が少し変わるたびに、行列全

こんにちは、はまたいです。今日は僕のこれまでのキャリアをざっくりまとめた記事を書きました。SESでの手取り18万円からスタートし、教育コンサル、SES、自社開発企業を経てフリーランスノマドエンジニアとして世界を旅しながら働くまでのキャリアを、具体的な年表と実体験をもとに解説します。同じ道を検討している20代エンジニアの参考になれば幸いです。結論・要約- 新卒でコンサル職に就き東京に配属されるも、半年で退職- SES(客先常駐)エンジニアとして手取り18〜19万円からキャリアを福岡スタート- 1年半ほどでモダンな開発環境の自社開発企業へ転職- そこで2年ほど経験を積み、2026年にフリーランス・ノマドエンジニアとして独立- エンジニア経験は現時点で3〜4年ほど前提・状況大学では国際関係を専攻していました。今の仕事とは全く関係ない人文学的なことを学んでいました。所属しているボランティア団体やイベント団体のホームページを趣味で作っていたことはありましたが、基本的にはエンジニアとは無縁の学生生活を送っていました。新卒で入社したのは教育業界のコンサルティング会社でした。配属先の東京での生活が合わず、研修だけを受けて半年で退職しています。キャリアの具体的な経路1社目:教育業界コンサル(東京) 結果的に、新卒入社後半年で退職しました。恐らく前代未聞の早さだったんじゃないかなぁと思います。当時の上長には本当に申し訳ない気持ちでしたが、自分のやりたいことを諦めきれず迷惑かけたなぁと今でも考える時がありますね。元々「海外にいきたい」という漠然とした思いだけあって、海外駐在のある会社に入社したわけで

今回は、公開されているGNSS、つまりGPSなどの衛星測位観測データを使って、「地表の動きそのもの」ではなく、観測点どうしの動き方の関係がどれくらい変わったかを数値的に確認するテストを行いました。ここで扱うのは、地震予測や防災判断ではありません。あくまで、公開データを使った数値解析・行列計算の安定性テストです。何をしたのか使用したのは、Nevada Geodetic Laboratory が公開している GNSS station の日次時系列データです。GNSS観測点には、日ごとの位置変化データがあります。今回はその中から、東西方向・南北方向・上下方向の3成分を使い、複数の観測点をまとめて「共分散行列」を作りました。共分散行列とは、簡単に言えば、「複数のデータが、どのように一緒に動いているか」を見るための行列です。株価、遺伝子データ、センサー、地殻変動、気象データなど、多数の観測値を扱う分野では非常によく出てくるものです。最初の問題最初の試行では、観測点のデータ取得自体はできました。しかし、選んだ観測点どうしで、共通して観測されている日付がありませんでした。つまり、A地点はある期間のデータを持っているが、B地点やC地点と同じ日付でそろわない。この状態では、複数地点を同時に比較するための共分散行列を正しく作れません。このため、最初の計算では距離評価が成立しませんでした。対策したこと最初の試行では、観測点のデータ取得自体はできました。しかし、選んだ観測点どうしで、共通して観測されている日付がありませんでした。つまり、A地点はある期間のデータを持っているが、B地点やC地点と同じ日付で

展示会への出展が決まると、ブースの準備だけでなく、ポスターやチラシ、名刺、サービス紹介資料、動画など、さまざまな販促物を用意する必要があります。「何から準備すればいいかわからない」「制作物が多すぎて間に合わない」と悩んでいる担当者の方も多いのではないでしょうか。展示会準備を効率よく進めるポイントは、それぞれの制作物を個別に考えるのではなく、ブース全体で必要なものを整理することです。今回は、展示会に必要な販促物と、準備の手間を減らしながら統一感のあるブースをつくる方法をご紹介します。展示会準備で「何を作ればいいかわからない」と悩んでいませんか？展示会への出展が決まったものの、「まず何を作ればいいの？」と悩んでしまう担当者の方も多いのではないでしょうか。とりあえずポスターを作ったものの、後から配布用のチラシが必要になったり、開催直前になってモニターで流す動画を用意することになったり。さらに、制作物ごとに別々のデザイナーへ依頼した結果、デザインに統一感がなくなってしまうケースもあります。特に初めての展示会では、必要なものの全体像が見えないまま準備を進め、直前に作業が集中しがちです。そこでおすすめなのが、来場者の動きから逆算して考える方法です。ブースを見る↓興味を持つ↓説明を聞く↓資料を持ち帰る↓問い合わせるこの流れを整理すれば、ポスターや動画、チラシ、名刺など、どのタイミングで何が必要なのかを把握しやすくなります。展示会の販促物は「一式」で考えると準備しやすい展示会の販促物は、「ポスターを作る」「チラシを作る」と個別に考えるのではなく、来場者の動きに合わせて一式で考えるのがおすすめで

データ分析では、見た目には普通の表や行列に見えても、計算にかけた瞬間に止まることがあります。今回扱ったのは、公開されているゲノム関連データから作った LD行列 です。LDとは Linkage Disequilibrium の略で、ざっくり言うと、遺伝子上の変異同士がどれくらい一緒に現れやすいかを表す関係です。ただし、今回の検証は医療判断や遺伝リスク判定ではありません。目的はあくまで、公開データから作った相関行列が、数値計算上きちんと扱えるか を調べることです。なぜ行列が壊れるのか共分散行列や相関行列は、理想的には「正定値」という性質を持っている必要があります。正定値でないと、たとえば次のような計算が止まります。Cholesky分解逆行列を使う計算二次形式の評価統計モデルや最適化計算の一部現実のデータでは、丸め誤差、欠損、サンプル数不足、外部データからの再構成などによって、行列が厳密な正定値にならないことがあります。今回も、公開LDデータから作った行列で、実際に Cholesky分解が失敗しました。今回の検証内容今回は、1000 Genomes / Ensembl REST 由来の公開LDデータを使い、3つの染色体領域を対象にしました。それぞれの領域から、N=300 の LD行列を作成しました。結果は次の通りです。対象領域数:3各行列サイズ:N=300通常のCholesky分解:3件すべて失敗Nearest SPDによる修復:3件すべて成功Guarded SLQの再現性確認:3件すべて成功つまり、公開データから作った行列で、実際に「計算が止まる」状態を確認し、それを数値的に修復で

最近、ノーコードWeb制作ツールの「STUDIO」を触る機会がありました。STUDIOは基本的に画面上でボックスやテキスト、画像などを配置してWebサイトを作っていくツールです。そこで使っていて気になったのが、「STUDIOってHTMLやCSSを書けるの？」ということでした。普段WordPressなどでHTML・CSS・JavaScriptを書いていると、「ここ、CSSを1行書けばすぐ直せるのに」と思う場面が結構あります。特にレスポンシブ対応で、スマホだけ縦並びにしたい特定の要素だけ位置を調整したい独自のアニメーションを入れたいJavaScriptで動きを追加したいといったことをしたくなると、コードを書きたくなります。調べてみると、STUDIOでもコードを使うこと自体は可能でした。ただし、普通のWeb制作とは少し考え方が違います。結論：STUDIOでもコードは書ける結論からいうと、STUDIOではHTML・CSS・JavaScriptを使用できます。主に使う方法は2つあります。1. Embed（埋め込み）ボックスSTUDIOには「Embed」という埋め込み用のボックスがあります。ここには、HTMLCSSJavaScriptなどを書くことができます。例えば、Googleマップを埋め込んだり、外部サービスのウィジェットを表示したり、独自のHTMLやJavaScriptを動かしたりできます。STUDIOの標準機能だけでは難しい表現を追加したいときに便利です。さらに現在は「Embed Code AI」という機能もあり、コードエディタ内でAIに指示してHTML・CSS・JavaScrip

実際に事故りかけてから、AIに何かを公開・送信させる前に、必ず聞くようにしている質問が3つある。1つ目。「これは取り消せるか」。下書き保存は取り消せるが、公開・送信は取り消せない。取り消せない操作ほど、確認の基準を一段厳しくする。2つ目。「その情報は、記憶ではなく今の実物で確認したか」。URLや数字のような、人間が違和感に気づきにくい部分ほど、AIは自信満々に間違えることがある。実際、記事の最後にリンクを貼ろうとして、存在しない番号を書きかけたことがある。公開前に管理画面を直接開いて確認したから止まった。3つ目。「失敗したとき、被害は自分だけで完結するか」。読者や取引先に見える形で表に出るなら、初回だけは人間の目を通す。この3つは、どれも実際に事故りかけた場面から逆算して決めたルールだ。理屈より先に、痛い目を見てから言葉にした。同じような運用ルールと、実際に起きた事故の記録は、プロフィールからまとめて見られます。

1. AIに聞けば何でもわかる時代に、なぜ「情報格差」はむしろ広がっているのか 「何か知りたいことがあれば、ChatGPTに聞けばいい」 「わざわざ時間をかけて自分で検索する時代は終わった」 生成AIが急速に普及した今、世の中の空気は完全に「AIを使えば誰でも一瞬で情報強者になれる」という幻想に包まれています。画面に向かって一言プロンプトを打ち込めば、まるで専門家が書いたような滑らかな解説文が数秒で生成される。たしかに表面的な利便性だけを見れば、革命的な進化に思えるかもしれません。 しかし、現場でリアルなビジネスや情報戦と向き合っている方なら、薄々この違和感に気づいているはずです。 「AIを毎日使っているのに、なぜか自分の仕事や発信が、誰にでも言えるような浅い内容になってしまう…」 「世の中にAIが溢れた結果、情報格差が縮まるどころか、むしろ突き抜ける人と埋もれる人の差が残酷なまでに広がっていないか？」 その直感は完全に正しいです。 なぜなら、現在の生成AIが出力している情報の正体は、インターネット上にすでに転がっている膨大な公開データの「統計的な平均値」に過ぎないからです。 誰もが同じAIツールを使い、同じように世間のまとめ記事をベースにした質問を投げれば、返ってくるのは全員同じ「綺麗に整った80点の優等生の回答」です。ビジネスやキャリアにおいて、全員が持っている80点の情報には、もはや1円の差別化価値もありません。 AIが普及したからこそ、みんなが同じ「平均値の檻」の中に閉じ込められている。これが現代の情報格差の恐ろしい実態です。 2. 「Garbage In

アプリやWebシステムの開発を依頼するとき、「セキュリティは大丈夫ですか？」「個人情報は安全に扱われますか？」「公開したあとに不具合が大量に出ませんか？」といった点が気になる方は多いと思います。ただ、開発会社に「セキュリティ対策をしていますか？」と聞いても、多くの場合は「しています」という回答になります。問題は、具体的に何をしているのかです。micomiaでは、アプリ・Webシステムを開発する際に守る品質基準・セキュリティ基準を文書化しています。この記事では、専門知識がない方にも分かるように、私たちが標準で行っているセキュリティ対策をご紹介します。私たちが納品するシステムで目指している状態細かな技術の話よりも、最初に「結果としてどうなるのか」をご説明します。micomiaでは、原則として次のような状態を満たすことを前提に設計・開発を進めています。他人のアカウント情報を勝手に見ることができないログインしていない人が直接データへアクセスしても拒否されるボタンを何度押しても二重決済・二重登録されない同時に操作されても在庫や残高などの数字がおかしくならないパスワードをそのまま保存しない個人情報を必要以上に収集しないエラー画面から内部情報が漏れない不要なカメラ・位置情報などの権限を要求しないアクセスが急増してもクラウド料金が際限なく増えないよう備える公開前にセキュリティ・品質確認を行う納品後、他社へ引き継ぐ場合にも分かる形でソースコードを管理するこうした対策を、一部の高額な予算のあるプロジェクトだけに付けるオプションとは考えていません。通常のアプリ・Webシステムを作るうえで必要な品質の

GASでDriveフォルダに自動で色を設定■ はじめにこんにちは、GASおじです。今回はGoogle Driveのフォルダに自動で色を設定する方法を紹介するよ。中小企業の経営者やフリーランスの皆さん、ファイル管理は効率化の肝だ。特にフォルダの色分けは視認性アップに効果絶大だが、手動でやると意外と面倒くさいよね。そこでGoogle Apps Script（以下、GAS）を使って自動化しよう。しかも既存のデータを壊さずに安全に処理する方法を解説するから安心してほしい。SaaSの課金はおじさんも大嫌いなので、Googleアカウントの利用枠内で追加費用なしでできるやり方だ。■ Driveフォルダの色設定とは？Google Driveのフォルダは、Web UIで右クリック→「色を変更」から色を設定できる。これ、GASのDrive APIを使ってプログラムから色を指定できるんだ。ただし、GASの標準のDriveAppクラスには色を変えるメソッドはない。そこでDrive APIを直接呼び出す必要がある。今回はDrive API v3のfiles.updateメソッドを使ってフォルダのfolderColorRgbプロパティを更新する方法を紹介する。■ 初期設定と必要権限・Google Cloud PlatformのAPI有効化 Google Apps Scriptエディタの「サービス」から「Drive API」を追加する（Drive API v2ではなくv3を使う）。・Google Cloud Consoleで「Drive API」を有効化しておく。・必要な認可スコープスクリプトのappssc

サイトへの問い合わせ対応で、こんな悩みはありませんか。「営業時間は?」「対応エリアは?」といった、ホームページに掲載しているよくある質問への一次対応に、地味に時間を取られるのはちょっと。かといって、機会損失につながるのも困るので無視はできない。この記事は、こんな方に向けて書いています。・サイトへの問い合わせ対応に手間を感じている方・AIチャットボットの導入を検討していて、実際どんなメリットがあるのか知りたい方メリット1: 悩みをそのままの言葉で伝えられるキーワード一致型の従来のチャットボットは、あらかじめ用意された言葉が入力されないと、あいまいな回答や「わかりません」という対応になりがちです。AIチャットボットの場合、ユーザーは「これってどうすればいいの?」といった、悩みや困りごとをそのままの言葉で入力できます。AIがサイト内の情報から意図を判断し、解決につながるページや記事を提示できるため、ユーザーが正しいキーワードを知っている必要がありません。従来のチャットボットに比べ、ユーザーの悩みを広く拾うことができます。メリット2: よくある質問への対応を自動化できるサイト内の情報をもとに、よくある質問へ自動で応答します。営業時間や対応エリアといった定型的な質問であれば、担当者が手を止めて対応する必要がなくなります。メリット3: 問い合わせの取りこぼしを防げるチャットボットで解決しない込み入った相談は、やり取りが5回以上続いた時点で、お問い合わせフォームへ自動的にご案内する仕組みになっています。チャットボットが一次受付を担い、それでも解決しない内容だけがお問い合わせへ届く、という流れ

現役エンジニア × 国家資格キャリアコンサルタントの yoshi_career です。日系企業から外資系IT企業に移り、いまも現場でエンジニアとして働いています。福岡在住です。「30代でエンジニアへの転職は遅いですか？」ご相談を受ける中で、この質問は非常に多くいただきます。結論からお伝えすると、30代未経験からのエンジニア転職は可能です。 ただし、「どのような待遇・環境で転職できるか」は、その人がこれまで積み上げてきたキャリアによって大きく異なります。今回は現職の状況別に3つのパターンに分けて、リアルなところを解説します。パターン① 高スキル職・実績あり → 好待遇での転職が狙える現職がコンサルタント・金融・法律・医療・研究職など、高い専門知識やロジカルシンキングが求められる職種で、かつ相応の実績を持っている方は、30代未経験であっても有利な条件でエンジニア転職を狙える可能性があります。エンジニアリングは技術だけの世界ではありません。問題を構造的に捉える力、仮説を立てて検証する力、成果にコミットする行動力。こうした素養は、IT未経験であっても企業側が強く評価するポイントです。このパターンで期待できる転職先・待遇・年収400万円以上からのスタートも狙える・SIer・自社開発企業への直接入社・前職のドメイン知識×ITを活かしたITコンサル・プリセールスなどのポジション前職でのキャリアをITの文脈で語れるかどうかが勝負です。 「なぜエンジニアになりたいのか」「自分のどんな強みが活かせるか」を言語化しておくことで、採用担当者に届く転職活動ができます。パターン② 畑違いの職種・スクール

最近、Web制作でもAIを使う機会がかなり増えました。HTMLやCSSを書いてもらったり、JavaScriptのエラーを調べてもらったり、文章を考えてもらったり。僕自身もWeb制作の中でAIを使うことがあります。ただ、AIを使っていると、「どこまでAIに任せていいんだろう？」と考えることがあります。今回は、Web制作者がAIをどう使うべきなのか、自分なりに考えてみます。AIは「代わりに作ってくれる人」ではないAIに、「こんなデザインをHTMLとCSSで作って」とお願いすると、かなりそれっぽいコードを出してくれます。少し前までは、自分で検索しながら何十分もかけて書いていたものが、数秒で出てくることもあります。これは本当に便利です。ただし、ここで注意したいのが、AIが出したコードが、そのまま正しいとは限らないということです。一見動いていても、不要なコードが多いレスポンシブで崩れるアクセシビリティが考慮されていないWordPressの構成に合っていない後から修正しにくいそもそも書き方が古いということもあります。だから、AIにコードを書いてもらったとしても、最終的に判断するのはWeb制作者です。AIは「優秀なアシスタント」として使う個人的には、AIはWeb制作者の代わりではなく、かなり優秀なアシスタントくらいの位置づけがちょうどいいと思っています。例えば、「このCSSが効かない原因を考えて」「このコードをもっとシンプルにできる？」「WordPressでこの処理を実装する方法は？」「このJavaScriptのエラーの原因は？」といった使い方です。ゼロから全部考えてもらうというより、自分が

Googleフォームを使って、申込フォームやアンケートを作りたい。そう思って開いてみたものの、「どんな質問を入れればいいんだろう？」「記述式と選択式、どちらにすればいい？」「必要な項目が抜けていないか不安……」と、手が止まってしまったことはありませんか？Googleフォームは無料で使えて便利なツールですが、最初から自分で作ろうとすると、意外と考えることがたくさんあります。Googleフォーム作成で大変なのは、操作だけではありませんフォームを作るときには、・どんな質問が必要か・どの順番で聞けばよいか・どの項目を必須にするか・どんな選択肢を用意するか・回答する人に伝わりやすい文章になっているかなども考えなければなりません。特に、初めてGoogleフォームを作る方にとっては、「フォームの操作」よりも「内容を考えること」のほうが難しい場合があります。私自身、仕事やイベント運営などでGoogleフォームを作る機会が多く、そのたびに質問項目を整理したり、抜け漏れがないか確認したりしてきました。そこで今回、フォーム作成の最初の部分をもっと簡単にできないかと考え、AIを使ってGoogleフォームを作成できるツールを作りました。難しいプロンプトは必要ありませんこのツールでは、画面に表示される4つの質問に答えていくだけで、AIがフォームの内容を整理します。お聞きするのは、次のような内容です。・何のためのフォームか・誰が回答するのか・どんな情報を集めたいか・そのほかの条件や注意事項入力した内容をもとに、AIが質問項目・質問形式・選択肢・必須設定などを考えます。Googleフォームを作成する前に内容を

① はじめにChatGPTを開いてはみたものの、「何をどう質問すればいいんだろう」と手が止まってしまったことはありませんか。思いついたことをそのまま入力してみたら、なんだかピンとこない答えが返ってきた。かといって、毎回一から質問文を考えるのも正直しんどい……。そんな悩みを持つ方に向けて、今回は「プロンプトの型」という考え方をご紹介します。これまでの記事で「プロンプトとは何か」や「うまく伝わらないときの改善方法」についてお話ししてきましたが、今回はその一歩先、「そもそもどんな順番で考えると指示が整理しやすいのか」というテーマです。ChatGPTだけでなく、ClaudeやGeminiなど他の生成AIを使うときにも応用できる考え方なので、ぜひ最後まで読んでみてください。② プロンプトの「型」とは？「型」と聞くと、なにか難しい公式や決まったフォーマットを覚えなければいけないようなイメージを持つかもしれません。でも、ここでいう「型」はもっとシンプルなものです。一言でいうと、**AIに伝えたいことを整理するための順番**のことです。料理でいえば、レシピの手順のようなものだとイメージしてもらうとわかりやすいかもしれません。材料を切る順番や火にかけるタイミングを決めておくと、迷わず調理を進められますよね。プロンプトも同じで、「何を」「どんな順番で」伝えるかを決めておくと、AIへの指示がぐっと作りやすくなります。③ なぜ型があると便利なのか型を意識するメリットは、大きく2つあります。1つ目は、**考える負担が減ること**です。何をどう書けばいいか毎回ゼロから悩む必要がなくなり、「まずこれ、次にこ

毎週月曜、店舗ごとのシートを開いて、コピーして貼り付けて。それを店舗の数だけくり返していませんか。ご相談で一番多いのが、この作業です。シートは部署ごと・店舗ごと・月ごとに分かれていて、それを1枚にまとめるところだけが手作業で残っている。■ 手でやると、何が起きるか・見落とし。シートが5枚あると、1枚飛ばしても気づきません・貼り間違い。行がずれても、合計そのものは出てしまいます・元の数字が直ると、また最初からとくに3つ目がつらいところです。集計し終わったあとに「先週の数字が違っていた」と言われると、もう一度おなじ作業をすることになります。■ 関数だけで、ここまでできますプログラムを書かなくても、スプレッドシートの関数だけでかなりのところまでいけます。まず、シートを縦に積む書き方があります。={渋谷店!A2:C;新宿店!A2:C;池袋店!A2:C}波カッコで囲んで、セミコロンで区切ると下に積み上がります。カンマで区切ると横に並びます。これに集計をかぶせると、1つの数式で終わります。=QUERY({渋谷店!A2:C;新宿店!A2:C;池袋店!A2:C},"select Col1, sum(Col3) where Col1 is not null group by Col1 order by sum(Col3) desc label Col1 '商品', sum(Col3) '合計数量'",0)長く見えますが、やっていることは3つだけです。・波カッコで囲んだ部分 … 3つのシートを縦に積む・group by Col1 … 1列目(商品)ごとにまとめる・sum(Col3) … 3列目(数

こんにちは。今回は、日々の仕事を少しでも効率化するために、アイゼンハワー・マトリクスを使ったTODOリストアプリを作ってみました。アイゼンハワー・マトリクスとは、やるべきことを「重要度」と「緊急度」で4つに分けて整理する方法です。タスクを、🔴 重要 × 緊急🟢 重要 × 緊急ではない🟡 重要ではない × 緊急⚪ 重要ではない × 緊急ではないの4つに分類します。普通のTODOリストだと、タスクが増えるほど「結局どれからやればいいんだ？」となることがあります。そこで今回は、タスクを登録すると4つの領域に整理できるシンプルなWebアプリを作りました。現在の機能は、・タスクの登録・期限の設定・重要度の設定・緊急度の設定・4つの領域への自動振り分け・タスク完了・タスク削除・ブラウザへのデータ保存といったシンプルなものです。まだ最初のバージョンなので、これから少しずつ改良していこうと思っています。たとえば、「期限が近づいたら自動的に緊急タスクへ変更する」「今日やるべきタスクを3つ表示する」「AIがタスクの優先順位を考えてくれる」こんな機能を追加していくのも面白そうです。今回作って改めて感じたのは、AIは文章や画像を作るだけではなく、ちょっとした業務ツールを作るためにも使えるということです。「毎日Excelで同じ作業をしている」「もっと簡単にタスクを管理したい」「自分の仕事に合った小さなツールが欲しい」そんな日常業務の「ちょっと面倒」を、AIとITを組み合わせることで改善できる可能性があります。大規模なシステムを導入しなくても、ちょっとしたツールひとつで仕事が楽になることもあります。これか