所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット不要で機密情報を放り込んでも安心な、自分専用のChatGPTクローン環境を構築します。 前提知識：ターミナルでコマンドをコピペできる、Dockerの概念をなんとなく知っている。 必要なもの：Windows/Mac/Linux PC、インターネット接続（モデルのダウンロード用）。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの NVIDIA製GPUのパワーをフルに活用し、1時間の音声を5分以内に高精度でテキスト化するPythonスクリプトを作成します。 OpenAIが公開しているWhisperを、さらに高速化させた「Faster-Whisper」というライブラリを使用し、実務で耐えうる速度と精度を両立させます。 前提知識として、WindowsのコマンドプロンプトやPowerShellの基本操作、およびPythonのインストールが済んでいることを想定しています。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの GitHubのトレンドリポジトリを自動取得し、要約してSlackまたはDiscordへ通知するPythonツール Cursorで全体の設計とUIを構築し、Claude Codeでデバッグと環境構築を自動化するハイブリッドワークフロー AIエージェントに「自律的にエラーを修正させる」具体的なプロンプト術 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 手元のPDFファイルを読み込み、その内容に基づいて正確に回答するRAG（検索拡張生成）チャットスクリプトを作成します。 検索エンジン部分を自分のPC内で動かす「ローカル埋め込み」を採用し、APIコストを抑えつつ日本語の検索精度を担保する構成です。 Pythonの基礎（変数、関数の実行、ライブラリのインストール）さえ理解していれば、完走できるように設計しました。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの LLM（大規模言語モデル）が生成したPythonコードを、ホストOSから完全に隔離されたDockerコンテナ内で安全に実行し、実行結果だけを取得するサンドボックス環境を構築します。 AIエージェントにPC上のファイルを操作させたり、ライブラリをインストールさせたりする際に、メイン環境を破壊されるリスクをゼロにするための必須技術です。 Pythonのdockerライブラリを使用し、リソース制限（メモリ・CPU）とネットワーク遮断を施した「使い捨て実行環境」を自動生成するスクリプトを完成させます。 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 手元のPDFやテキストファイルを読み込み、その内容に基づいてAIが回答する「ローカルRAG（検索拡張生成）システム」をPythonで構築します。 外部APIにデータを送信せず、ローカル環境で情報の検索から回答生成までを完結させるための最小構成スクリプトを作成します。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Llama 3などの最新オープンソースLLMを、自分のPC（Windows/Mac）で高速に動かすPythonスクリプト。 量子化されたGGUFモデルを読み込み、GPUを最大限に活用して毎秒数十トークンのレスポンスを得る環境。 外部API（OpenAI等）に依存せず、オフラインかつ無料でAIと対話する仕組み。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）に最適化された「MLX」ライブラリを使い、日本語LLMを高速に動かすPythonスクリプト ターミナル上でLLMとリアルタイムに対話できるストリーミング形式のチャットインターフェース Hugging Faceから好みのモデルを自動ダウンロードし、量子化された状態で実行する環境 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple独自のフレームワーク「MLX」を使い、MacのGPU性能を最大限に引き出してLlama 3やGemma 2といった最新のローカルLLMを爆速で動かすPythonスクリプトを作成します。 一般的なライブラリよりも圧倒的に高速なレスポンス（秒間50〜100トークン以上）を、わずか数行のコードで実現する方法を具体的に解説します。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 大量のソースコードや長大なPDFドキュメントを丸ごと読み込み、特定のバグ修正案や仕様の矛盾点を抽出する「超長文コンテキスト解析スクリプト」を作ります。 OpenRouter経由でQwen 3.7-Flashを呼び出し、ローカルにある複数のファイルを統合して100万トークンの枠内で一括処理するPython実装を公開します。 ...