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） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Appleの機械学習フレームワーク「MLX」を使用して、MacのGPUパワーを最大限に引き出し、Llama 3などの最新LLMと対話できるPythonスクリプト Pythonの基礎（環境構築とライブラリのインポート）ができれば、外部APIに課金することなく、完全にオフラインで動作する自分専用のAI環境が手に入ります 必要なものは、Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）を搭載したMacのみです 📦 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 この記事を読むと、完全にオフラインで動作し、ChatGPTのような操作感を持つプライベートなAIチャット環境があなたのPC上に完成します。 具体的には、バックエンドに「Ollama」、フロントエンドに「Open WebUI」を組み合わせ、Dockerを用いて一気に立ち上げる環境を構築します。 PythonからAPIとして叩く方法や、手元のPDFを読み込ませて回答させるRAG（検索拡張生成）機能の基礎までを網羅します。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの GitHubリポジトリの解析からコード生成、テスト自動化、ドキュメント作成までを完結させるAI開発フローを構築します。 具体的には、外部API（OpenWeatherMap）と連携するFastAPIバックエンドを、CursorのUI編集とClaude Codeの自律型デバッグを組み合わせて完成させます。 この記事を読み終える頃には、人間がコードを1行も書かずに、動作確認済みのAPIサーバーが1つ手元に残っているはずです。 ...
巨大なモデルの知能をコンパクトなモデルに「継承」させることで、APIコストを95%削減しつつ、レスポンス速度を0.3秒台まで高速化可能です。 「動かしてみた」レベルを卒業し、特定の業務ドメインに特化した最強の軽量モデルを自作する手順を解説します。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Appleが開発した機械学習フレームワーク「MLX」を使い、MacのGPUを最大限に引き出してLLM（大規模言語モデル）を動かすPythonスクリプトを作成します。 Hugging Faceからモデルをダウンロードし、日本語での対話やテキスト生成をローカル環境だけで完結させるのがゴールです。 クラウドAPIを使わないため、情報漏洩のリスクがなく、何万回実行しても追加コストは発生しません。 ...
所要時間: 約25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIを一切使わず、手元のPCだけで動作するChatGPTライクなチャットUI環境 社外秘ドキュメントや未公開コードを読み込ませても情報漏洩の心配がないRAG（検索拡張生成）環境 複数のAIモデル（Llama 3.1, Gemma 2, Mistral等）をボタン一つで切り替えて比較できる検証基盤 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...