所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIを一切使わず、自分のPC内で完結する「ChatGPTと同等の操作感を持つAIチャット環境」を構築します。 前提知識: 基本的なコマンド操作（PowerShellやTerminal）ができること。Dockerという単語を聞いたことがある程度でOK。 必要なもの: Windows、Mac、またはLinuxを搭載したPC。インターネット環境。 📦 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45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 自分のPCリソースを最大限に活用し、Llama 3やMistralなどの最新大規模言語モデル（LLM）をオフラインかつ高速に動作させるPythonスクリプトを作成します。 外部API（OpenAI等）を一切使わず、ローカルで完結するチャットUIの基盤。 Hugging FaceからGGUF形式のモデルをダウンロードし、量子化の特性を理解した上で最適に実行する環境。 CPUとGPUをハイブリッドで活用し、メモリ不足のエラーを回避しながら推論する設定。 前提知識として、ターミナル（またはコマンドプロンプト）の基本操作と、Pythonの仮想環境（venvやconda）の作成ができ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 既存のPythonコードを読み込み、バグの修正と型ヒントの追加、リファクタリングを自動で行う「AIコードレビュアー・エージェント」 27B（270億パラメータ）という巨大なモデルをVRAM 24GB以下の環境でも高速に動作させる仕組み 前提知識：Pythonの基本的な文法がわかり、ターミナル（コマンドプロンプト）の操作に抵抗がないこと 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）またはApple Silicon搭載Mac 📦 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 Claude Code（CLI）でバックエンドのロジックを高速生成し、Cursor（IDE）でフロントエンドと全体の構成を微調整する、ハイブリッドなAI開発ワークフローを構築します。 最終的に、FastAPIを使用した「AI要約機能付きタスク管理ツール」を、コードを一行も手書きせずに完成させます。 ...
所要時間: 約30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」を使い、MacのGPUパワーを最大限に引き出してLlama 3.1やGemma 2といった最新AIと高速に会話できるPythonスクリプトを作成します。 Pythonの基礎（pipインストールや関数の実行）がわかること Apple Silicon（M1 / M2 / M3 / M4チップ）を搭載したMac macOS 13.5 (Ventura) 以上 先に確認するスペック・料金 ローカルLLMを動かす上で、Macのスペック選びは「メモリ（ユニファイドメモリ）」が全てです。 MLXはGPUとCPUでメモリを共有するApple Siliconの特性を極限まで活かす設計になっていますが、物理的な容量が足りないと動作しません。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Dockerを使用して、ブラウザからChatGPT感覚で操作できる「Open WebUI」と、バックエンドで推論を担う「Ollama」を連携させた環境を構築します。 外部API（OpenAIなど）にデータを送ることなく、完全オフラインかつ無料でLLM（大規模言語モデル）を動かせる仕組みを作ります。 必要なものは、DockerがインストールされたPCと、それなりのGPU（またはMac）だけです。 📦 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40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Claude 3.5 Sonnetが生成したコードを、クラウド上の隔離されたサンドボックス環境（E2B）で実行し、データ分析やグラフ作成を完結させるPythonスクリプト 前提知識：Pythonの基本的な文法、環境変数の設定方法 必要なもの：Anthropic APIキー、E2B APIキー、Python 3.10以上の環境 📦 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 この記事を読むと、FastAPIとSQLiteを組み合わせた「TODO管理API」を、AIエージェントと対話しながら一気に構築できるようになります。 ただコードを書くだけではなく、Claude Codeによる自動テストの実行と、Cursorによる全体構造の把握を組み合わせた、2025年現在の最適解といえる開発フローを体験できます。 Pythonの基本的な文法がわかり、ターミナルでコマンドを叩くことに抵抗がない方を対象としています。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 自分のPCのリソースを最大限に活かし、外部API（OpenAI等）に1円も払わずに、高性能なAIとチャットができるPython環境を構築します。 具体的には、llama.cppのビルドから、GGUF形式のモデル選択、そしてPythonからそのモデルを呼び出して高速に推論させるスクリプトを作成します。 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事では、MacやWindows（NVIDIA GPU搭載）のローカル環境で「Llama-3-8B」などの最新大規模言語モデルを、実用的な速度で動作させる環境を構築します。 最終的には、llama.cppのサーバー機能を使い、OpenAI API互換のインターフェース経由で自分のPCからチャットができるスクリプトを完成させます。 クラウドのAPI料金を気にせず、自分のデータが外部に送信されないプライベートなAI環境を自分の手で作り上げることが目的です。 ...