所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの FastAPIとSQLiteを使用した、実用的な「タスク管理API（Todoアプリ）」を構築します。 Cursorで全体の設計とコード編集を行い、Claude Codeにテストコードの生成、実行、デバッグ、リファクタリングを丸投げする「AIエージェント型開発」を体験できます。 この記事を読み終える頃には、ターミナルから一歩も動かずにコードを完成させる感覚が身についているはずです。 ...
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ llama.cppとGGUF量子化を用いて、手元のPCにOpenAI互換の高速な推論エンドポイントを構築します。 この記事で作るもの Llama 3.1やQwen 2.5などの最新LLMをPC上で爆速動作させる推論環境 OpenAI APIと完全に差し替え可能な、ローカルLLMサーバー（APIエンドポイント） 前提知識：ターミナルの基本操作（cd, curl等）ができること。Pythonの基本的な文法を知っていること。 必要なもの：Mac（Apple Silicon推奨）またはGPU（NVIDIA製推奨）を搭載したWindows/Linux PC。 📦 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25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの WebブラウザからChatGPTと同じ操作感で、完全にオフラインで動作するAIチャット環境を構築します 自分のPC内にあるPDFやテキストファイルを読み込ませて回答させる「RAG（検索拡張生成）」の基盤を完成させます 前提知識として、基本的なコマンド操作（コピペでOK）と、Dockerという単語を聞いたことがある程度の知識が必要です 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
この記事を読み終える頃には、社外秘のドキュメントを読み込ませても情報漏洩のリスクを抑えつつ、正確に回答する自分専用のAI検索エンジンが手元で動いているはずです。 所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 指定したフォルダ内のPDFファイルを解析し、内容に基づいた回答を生成するPythonスクリプト データの外部流出を最小限に抑えつつ、ベクトルデータベースで高速検索するパイプライン 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数、pip操作）がわかること 必要なもの：OpenAI APIキー（またはOllamaが動作するローカル環境）、Python 3.10以上 📦 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 GLM-5.3-Flash（旧称：ox-alpha）をローカル環境およびAPIで呼び出し、1秒間に100トークン以上の超高速レスポンスで大量のドキュメントを要約するPythonスクリプトを作成します。 10個以上のテキストファイルを一括で読み込み、並列処理で要約を生成する仕組み Pythonの基礎（pip操作、変数、関数の定義）がわかるレベル NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）またはBigModel APIキー 先に確認するスペック・料金 GLM-5.3-Flashを動かす方法は「API利用」と「ローカル推論」の2択です。実務で使うなら、最初はAPIでコストを抑えつつ、機密情報を扱うならローカルへ移行するのが正解です。 ...
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）の性能を最大限に引き出し、Hugging Face上の最新LLM（Llama 3やGemma 2など）を自分のMac上で爆速で動かすPythonスクリプトを作成します。 ...
所要時間: 約20分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple純正の機械学習フレームワーク「MLX」を利用し、MacのGPUを最大限に活用してLlama 3やQwenなどの最新モデルと対話できるPythonスクリプトを作成します。 Pythonの基本的な文法がわかれば、ライブラリのインストールからストリーミング出力の実装まで、すべてコピペで完結する構成にしました。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3チップ）の性能を限界まで引き出し、日本語LLMとリアルタイムで対話できるPythonスクリプトを作成します。 「mlx-lm」ライブラリを活用し、Hugging Face上の最新モデルを4bit量子化で軽量に動作させる環境を構築するのがゴールです。 Pythonの基本的な読み書きができ、ターミナルでコマンドを叩くことに抵抗がなければ、誰でも今日から「MacでAIを飼う」ことができます。 ...
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。 前提知識: Pythonの基本的な文法（変数、関数、pip操作）がわかること。 必要なもの: OpenAI APIキー、またはローカルLLMを動かせるPC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 インターネット不要でGPT-4oクラスの回答性能を持つAIチャット環境をPC内に構築します 自分の機密ファイルを読み込ませても情報漏洩の心配がない、完全プライベートなRAG（知識検索）環境を完成させます 前提知識として、基本的なコマンド操作（ターミナルやコマンドプロンプト）への抵抗がないことを想定しています 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...