未経験からエンジニアへ！勉強法/転職術をプロが解説

【ネットワークの基礎知識】MACアドレスとブロードキャスト: 通信の基礎と活用法

ネットワーク通信の根幹を支える「MACアドレス」と「ブロードキャスト」は、アプリケーションエンジニアにとっても無視できない基礎技術です。 IPアドレスやルーティングに注目が集まりがちですが、通信の最初の一手は「どの機器に届けるか」を決めるMACアドレスから始まります。この記事では、インフラ未経験の方でも理解できるように、MACアドレスの仕組みやブロードキャスト通信の特徴、さらにそれらがどのように実務で使われているかまでを丁寧に解説します。ネットワークトラブルの根本原因がMACレイヤにあるケースも多く、 ...

【ネットワークの基礎知識】IPアドレスとサブネット: 実務で活かせるネットワーク技術の基本

ネットワークエンジニアとしての第一歩は、IPアドレスとサブネットの仕組みを正しく理解することから始まります。これらの知識は単なる試験対策にとどまらず、現場でネットワーク構成を設計・管理する際に必要不可欠なものです。特に、トラブル対応やアクセス制御の判断を迫られる場面では、「なぜその通信が通らないのか」「どのセグメントに属するか」といった基本原理が問われます。本記事では、IPアドレスとサブネットの基本的な概念から、実務での活用方法、さらに効率的なネットワーク設計につなげるための視点までを、具体例ととも ...

【ネットワークの基礎知識】基本的な概念とネットワークの重要性

ネットワーク技術は現代のITインフラにおいて不可欠な要素となっています。しかし、ネットワークを深く理解するためには、その基本となる「プロトコル」と「レイヤ」の概念をしっかり把握することが重要です。この2つは、ネットワーク通信がどのように行われ、データがどのように転送されるのかを理解するための鍵となります。本記事では、ネットワーク通信の背後にあるプロトコルとレイヤの役割について解説します。これにより、ネットワークがどのように機能し、どのように最適化できるのか、さらにどのようにセキュリティを確保できるの ...

LINE連携対応のパーソナライズ応答AI「Reply」の構成と仕組みを詳解

Replyのソースコードについて記事内でのソースコードの管理が非常に煩雑になってきたため、今後はGitHubで一元管理することに決めました。この記事で紹介しているプロジェクトの完成版ソースコードは、以下のGitHubにて公開しています。🔗 GitHubでソースコードを確認する Replyは、ユーザーとの対話履歴を活用しながらパーソナライズされた応答を行うAIシステムです。本記事では、Replyのソースコード構成と動作の仕組みをわかりやすく解説します。 LINE連携を前提とした設計や、デー ...

AIが記憶を持てない理由と「ベクトルDB」が抱える構造的限界を暴く

AIでプロダクトを開発していると、必ずと言っていいほど突き当たるのが「記憶の継承」という壁です。どれだけ精度を上げようとしても、会話の文脈や過去の履歴が維持されないため、ユーザー体験に限界が生まれます。この構造的な問題は単なる技術不足ではなく、AI開発企業が意図的に制限しているのではないかという疑問を抱かせるものです。この記事では、そうした疑念から「ベクトルDB」という補完技術の正体と限界、さらに社会制度との断絶までを掘り下げていきます。イントロダクション AIを使ったプロダクトを本気で作ろうとす ...

Replyとは何か？人格を持った接客AIの思想と設計構造を解説

Replyのソースコードについて記事内でのソースコードの管理が非常に煩雑になってきたため、今後はGitHubで一元管理することに決めました。この記事で紹介しているプロジェクトの完成版ソースコードは、以下のGitHubにて公開しています。🔗 GitHubでソースコードを確認する Replyは、ただのWebhook Botではありません。LINEとChatGPTを組み合わせ、missionファイルによって人格と方針を備えた接客AIとして動作する新しいフレームワークです。本記事では、その設計思 ...

【Pythonの基礎知識】LINEとChatGPTで予定・タスク管理できるAI執事を自作する【最終版】

AI執事のGoogleカレンダー連携およびGoogleタスクの動作について簡単なテストを通して動作の検証は行っておりますが、少し時間を空けるたびに、ChatGPTの応答の安定性が低下し、プロンプトの意図通りに結果を返せない不具合が数回発生しました。原因を調査した結果、裏で行われるアップデートによって、アルゴリズムの動作や応答の解釈が頻繁に変化することが確認されました。ダウンロード後に期待した動作をしない場合には、プロンプトのロジックを変更していただく必要があります。ご了承ください。現在のソースコードはGi ...

GitHubの使い方を完全解説｜アカウント作成から実践活用までを紹介

GitHubは、エンジニアや開発者だけでなく、ドキュメント管理や共同作業を効率化したいすべての人にとって有用なクラウドサービスです。この記事では、GitHubの基本的な使い方を初めての方にもわかるように解説します。アカウントの作成手順、リポジトリの作成、コードのアップロード、共同開発時の注意点まで、最新のUIと機能に基づいて一つずつ丁寧に紹介していきます。 GitHubとは何か GitHubは、ソースコードのバージョン管理や共同開発を効率化するためのWebサービスです。ソフトウェア開発の現場では欠かせ ...

過去の自分が答えるAIを完成させる｜Echo Phase2応答機能の全実装

Echoのソースコードについて記事内でのソースコードの管理が非常に煩雑になってきたため、今後はGitHubで一元管理することに決めました。この記事で紹介しているプロジェクトの完成版ソースコードは、以下のGitHubにて公開しています。🔗 GitHubでソースコードを確認する過去の自分が、今の自分に答える──。Phase1で構築した自己応答AI「Echo」は、いよいよ本格的な応答機能を備え、対話体験として完成形に近づきます。本記事では、LINEとChatGPTを連携させた自己AIが記憶 ...

Echoの作り方｜ChatGPT × LINEで自己応答AIを構築する方法 Phase1

Echoのソースコードについて記事内でのソースコードの管理が非常に煩雑になってきたため、今後はGitHubで一元管理することに決めました。この記事で紹介しているプロジェクトの完成版ソースコードは、以下のGitHubにて公開しています。🔗 GitHubでソースコードを確認する ChatGPTとLINEを連携させ、「過去の自分」が自分に答える──そんな仕組みを現実に構築できる時代が来ました。 Phase1では、LINEで受信したメッセージをChatGPTへ転送し、その内容をカテゴリ分類・記録 ...

AIが避け続ける“時間”という領域──最も人間に近づく構造を持たない理由

人類が長年にわたって挑み続けてきた最後のフロンティア──それが「宇宙」「量子」「時間」です。宇宙は物理的制約により個人の介入が困難であり、量子は技術の不安定性と商業化の壁があります。残されたのは「時間」。AIが“拡張脳”として人の思考や価値観を受け継ぐなら、最も実用的かつ本質的に活用されるべき領域がこの「時間」です。しかし、日々AIを使い込んでいく中で、「う〜ん・・・、何かがおかしい」と感じ始めることが多くなってきました。特に、スレッドを変えるたびにすべての記憶がリセットされる現象や、意図や背景を一 ...

ChatGPTとLINEで作る、過去の自分が答えるAI【Echo設計思想】

Echoのソースコードについて記事内でのソースコードの管理が非常に煩雑になってきたため、今後はGitHubで一元管理することに決めました。この記事で紹介しているプロジェクトの完成版ソースコードは、以下のGitHubにて公開しています。🔗 GitHubでソースコードを確認する ChatGPTとLINEを使い、「過去の自分が、現在の自分に返答するAI」を構築しました。これは便利なツールでも、気休めの自己啓発でもありません。あらかじめ定めた“人生の原則”に基づいて、自分の模倣AIを育成し、その ...

AIの限界を超える設計とは何か──記憶と継続性の再定義

ChatGPTはなぜ“継続性”を持てないのでしょうか。スレッドが切れるたびにすべてがリセットされてしまう──この構造的な限界を正面から見つめ、乗り越えるための設計を考察します。この記事では、個人でも実装可能な「継続するAIの構造」について、現実的な視点から詳しく解説していきます。 APIとUIの分断構造が引き起こす制限 ChatGPTにはAPI版とUI版がありますが、この二つは機能的に分断されています。 UI（Web版）ではある程度のスレッド履歴が残りますが、API経由では完全にステートレスでのやりと ...

AIは誰でも使えるが成果を出せるのはエンジニアだけという現実

AIは誰でも使える──この言葉が現実となった現在、ChatGPTをはじめとする生成AIツールは社会に広く浸透しています。しかし、実際に業務で成果を出せているのはごく一部に限られています。その多くは、エンジニアや技術職など、出力を「検証・活用・再構成」できるスキルを持つ層です。本記事では、なぜAIを「使っている」のに成果が出ないのか、その本質に迫ります。 AIは誰でも使える時代になったここ数年で生成AIの普及は急速に進みました。特にChatGPTの登場以降、AIはごく一部の専門家だけでなく、一般ユー ...

【AI編集長】GA4×n8n×GPTでリライト記事を自動抽出する構成記録（前編）

GA4の指標をもとに、リライトすべき記事をAIが自動で判定──。本記事では、n8nとChatGPT、Notionを組み合わせて「改善対象の記事を浮かび上がらせる仕組み」の構築を進めていきます。 PV・直帰率・滞在時間という3つのデータをもとに、GPTに「これは書き直すべきか？」を判断させ、その結果をNotionに記録。これにより、感覚や勘ではなく、“データとAIによるリライト判定”を自動化することが可能になります。ただし、先にお伝えしておくと、この記事で紹介する構成は（下記の理由により（ChatGP ...

【完全版】n8nをVPS上にDocker構築する方法（独自ドメイン・SSL対応）

n8nを「自分専用の編集エンジン」として使いたいと思ったとき、クラウド版では機能制限や運用面での制約が目立ちます。この記事では、n8nをVPS上に構築し、独自ドメインとSSLを設定して、Webアプリとして安定運用できるようにするまでの工程をすべて記録しています。 VPS構築が初めての方でも再現できるよう、環境構築から設定ファイル、実行時の注意点まで丁寧にまとめました。 n8nを本格的な業務オートメーションの中核として活用したい方の参考になれば幸いですなぜ自前でn8nを立てる必要があるのか？ n8nを本 ...

【Pythonの基礎知識】記憶から応答するAIを作る｜面影AI Phase2【ChatGPT】

面影AIのソースコードについて記事内でのソースコードの管理が非常に煩雑になってきたため、今後はGitHubで一元管理することに決めました。この記事で紹介しているプロジェクトの完成版ソースコードは、以下のGitHubにて公開しています。🔗 GitHubでソースコードを確認する過去に保存した“記憶”をもとに、ChatGPTが自然な返答を返す──それが面影AIのPhase2で取り組む構成です。本記事は、以下の前提記事をもとに構成されています。まだ読んでいない場合は、先にご覧いただくことを推奨 ...

【仕組み化戦略】n8n × ChatGPT × Notionで実現する「AI編集長」自作記

記事は誰が選び、誰がリライトの判断をするのか──そのすべてをAIが担う「AI編集長」の仕組みを、n8n × ChatGPT × Notionで自作した全記録をまとめました。なぜ「AI編集長」が必要なのか？ブログ記事を量産する時代から、検索意図を満たす本質的な情報を届ける時代へと変化する中、リライトや構成調整の重要性はかつてないほど高まっている。しかし、その判断を人力で担うには時間・労力・主観の限界がある。ここでは、なぜAIを「編集長」という立場に据える必要が出てきたのかを明らかにする。人間のリライ ...

【Pythonの基礎知識】面影AIを記録する｜Phase1：記憶と重みの保存構造【ChatGPT】

面影AIのソースコードについて記事内でのソースコードの管理が非常に煩雑になってきたため、今後はGitHubで一元管理することに決めました。この記事で紹介しているプロジェクトの完成版ソースコードは、以下のGitHubにて公開しています。🔗 GitHubでソースコードを確認する本記事は、以下の前提記事をもとに構成されています。まだ読んでいない場合は、先にご覧いただくことを推奨します。いつか消える面影を、繋ぐ未来をAIに託す挑戦大切な人の存在が日常から消えたとき、言葉や話し方だけでも手元に ...

「AIでノーコード開発」は幻想｜構造を知らずにアプリを作ろうとする人へ告ぐ

「AIで誰でもノーコード開発できます」──そんな言葉があふれている昨今、現実はどうでしょうか。実際には、構造を理解せずにAIやツールを使っても、思い通りのアプリは作れません。完成したように見えるものは、大半が“作れる人”が裏で支えているだけ。本記事では、「なぜノーコード幻想が生まれたのか」「構造を理解しないとどこで必ず詰まるのか」、そして面影AIを題材に“設計の視点”からこの問題を徹底的に掘り下げていきます。これから本気で“仕組みを作る側”に立ちたい人へ向けた、現実と向き合うための記事です。なぜ「 ...

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