Apple SiliconでローカルLLMを動かすMLX入門
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの MacのGPUを限界まで引き出し、最新のLlama 3.1 8Bなどの大規模言語モデルと超高速に会話できるPythonスクリプトを作ります。 前提知識：Pythonの基本的な読み書きができ、ターミナルの操作に抵抗がないこと。 必要なもの：Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）搭載のMac。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
AI Guide
llama.cpp 使い方 入門！GGUF量子化モデルをPCで爆速動作させる手順
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 手元のPC（Windows/Mac）で、Llama 3などの最新AIをPythonから高速に呼び出す推論環境を構築します。 Pythonの基礎（pipインストールや関数の実行）ができる方を対象にしています。 特殊なクラウド契約は不要で、一度構築すれば完全オフライン・無料で使い続けることが可能です。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
OllamaとOpen WebUI 使い方：プライバシー重視のローカルLLM環境構築ガイド
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 自分のPC内に、ChatGPTと遜色ない操作感で、かつ外部にデータが一切漏れないローカルLLM環境を構築します。 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、Llama 3.1やGemma 2といった最新モデルをブラウザから操作できる状態にします。 技術スタックはDockerを使用するため、OSを汚さず、不要になった際の削除もコマンド一つで完結する構成を目指します。 ...
Whisper 使い方 ローカル高速文字起こし入門
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 1時間の音声ファイルを数分でテキスト化し、タイムスタンプ付きのSRT（字幕）形式で出力するPythonスクリプト OpenAIのAPIを使わず、PCのGPU（CUDA）をフル活用して完全オフラインで動作する環境 Python 3.10以上の基礎知識があり、コマンドライン操作に抵抗がない人向けの構成 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Claude CodeとCursorを併用する最強のAIコーディング環境構築ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの GitHubのリポジトリ情報を取得し、要約してSlackに通知する「AI駆動型ニュースレターBot」を構築します。 Cursorで全体の設計とUIを作成し、Claude Codeでテスト実装とデバッグを自動化する、現在の私が行き着いた最強のワークフローを再現します。 Pythonの基礎知識（仮想環境の構築ができる程度）があれば、この記事の手順をなぞるだけで、AIエージェントが自律的にコードを修正する感覚を体験できます。 ...
Google Harness2 使い方：自己改善型AIエージェントを構築する方法
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Googleが公開したHarness2を利用し、AIエージェントがタスクの実行結果を自ら評価し、プロンプトや推論ステップを自動で修正・改善し続ける「自己改善ループ」を実装します。 Pythonを用いたプログラミングと、Gemini APIまたはローカルLLM（Ollama等）の連携ができれば、実務レベルの自律型エージェントの雛形が完成します。 必要なものは、Python環境とGoogle AI StudioのAPIキー、あるいはRTX 3060以上のGPUを搭載したPCです。 ...
Claude CodeとCursorを併用した最強のAIコーディング環境構築ガイド
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの FastAPIを使用した、テストコード完結型の「タスク管理API」を構築します。 Claude Codeにバックエンドのロジックとテストを爆速で生成させ、Cursorで細かなリファクタリングとドキュメント整備を行うハイブリッドな開発フローを体験してもらいます。 単にコードを書くだけでなく、Claude Codeに「テストが通るまで修正を繰り返させる」という実務直結のエージェント機能を使いこなすのがゴールです。 ...
MLX入門：Apple SiliconでローカルLLMを爆速かつ低メモリで動かす方法
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）に最適化された計算フレームワーク「MLX」を使い、MacBook上で大規模言語モデル（LLM）と対話するPythonスクリプトを構築します。 Hugging Faceにある数万種類のモデルから最適なものを選び、4-bit量子化によってメモリ消費を抑えつつ、仕事で実用できるレスポンス速度を実現するまでの手順を網羅しました。 ...
llama.cpp 使い方 入門 GGUF 量子化でローカルLLMを動かす方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの llama.cppを使用して、Llama 3.1などの最新LLMを自分のPC上で動かし、OpenAI互換のAPIサーバーとしてPythonから呼び出す環境を構築します。 クラウドAPIを使わずに、機密情報を一切外に出さない完全オフラインのチャットボットや要約システムが作れるようになります。 Pythonの基礎（pipインストールや関数の実行）ができる方を対象に、環境構築から実用的なスクリプト作成までを網羅します。 ...
OllamaとOpen WebUIで自分専用のChatGPTを爆速で構築する方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 自分のPC内で完結し、外部にデータが漏れない「ChatGPTと同等のUIを持つAIチャット環境」を構築します。 ネット不要で動作し、月額費用もかからない自由なローカルLLM実行基盤を完成させます。 Dockerを使用して、将来的な拡張（RAGやマルチモーダル対応）が容易な構成を目指します。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...