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。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 指定したGitHubリポジトリの未解決Issueを取得し、Claude 3.5 Sonnetで優先度判定と要約を行うFastAPIベースのツールを構築します。 前提知識: Pythonの基本的な文法、ターミナル（CLI）の操作経験、GitHubのアカウントとPersonal Access Tokenの作成方法。 必要なもの: Anthropic APIキー、Cursor（有料プラン推奨）、Node.js v18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 プライバシーを完全に保護した状態で、ChatGPTと同等の操作感を持つAIチャット環境をPC内に構築します。 Ollamaをバックエンドに、Open WebUIをフロントエンドに使用し、モデルの切り替えやドキュメント読み込み（RAG）が自由自在なシステムを完成させます。 前提知識として、基本的なコマンド操作（ターミナルやPowerShell）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） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルPCのGPUを活用してLlama 3（8B）を高速に推論し、Pythonから対話できるスクリプトを作成します C++で書かれた軽量推論エンジン「llama.cpp」を自身の環境に合わせてビルドし、ハードウェア性能を限界まで引き出します 量子化形式「GGUF」を理解し、メモリ使用量と精度の最適なバランスを自分で判断できるようになります 📦 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 OllamaとPythonを連携させ、完全にオフラインで動作するテキスト解析エージェントを構築します。 前提知識: Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipでのライブラリ導入）を理解していること。 必要なもの: Docker不要のOllama環境、Python 3.10以上、VRAM 8GB以上のGPU（推奨）。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...