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2026-03

Windows 11のCPU onlyでローカルLLM開発環境を検証｜Ollama、qwen2.5-coder、Continue、Aider、OpenAI API

Windows 11のCPU only環境で、Ollamaとqwen2.5-coderを使ったローカルLLM構築、ContinueとAiderによるコード生成・ファイル反映・ビルド・テスト実行を検証。1.5B、3B、7Bの差、代表的な失敗例、AIコードアシスタントを中心に見た構造、OpenAI APIを補足比較として加えた結果まで、具体的なコマンドと公式ドキュメントのリンク付きで整理します。

数式・コードはSEOで不利？離脱を回遊率に変える「回避＋翻訳」設計（WordPress対応）

数式やコードは離脱を増やしやすくSEO的に避けられがち。ですが「読み飛ばしOK」の回避と、人間語への翻訳、WordPress詳細ブロックの退避で回遊率を改善できます。図と実験モデルで解説。

AI文章の手抜きは見抜けるか：小さく肉付けした文章と大きく削った文章が似てしまう理由

生成AIで文章が整うほど「見かけ品質」が収束し、小さく肉付けした文章と大きく削った文章が似てしまいます。肉付け・そぎ落としの非対称、見分けの手がかり（判断基準・制約・捨てた案）、ハイブリッド運用の実務ポイントを整理します。

無断利用を批判するコンテンツが、別の無断っぽさを抱え込むとき――素材化のフラクタル構造とコンテンツ運用チェックリスト

無断利用を批判する記事や動画が、別レイヤーで同じ「無断っぽさ」を再演してしまうのはなぜか。距離とコストをざっくり式で眺めつつ、具体的なコンテンツ運用チェックリストに落とし込んで整理します。

MCPとUSBエニュメレーションで読み解く「AIにとってのUSB-C」比喩

MCPを「AIにとってのUSB-C」と呼ぶ理由を、USBエニュメレーション（記述子取得）とMCPのinitialize/list/通知・購読・認可を電文例と比較表で整理。似ている点とズレる点を明確にします。

G検定対策究極カンペをつくろう#14 データの収集・加工・分析・学習（アノテーション／オープンデータセット／コーパス／データリーケージ）

G検定究極カンペ「データの収集・加工・分析・学習」を究極カンペの工程地図で整理。オープンデータセット/コーパスの利用条件、分割と前処理、アノテーション品質、EDAと評価、共同開発の共有ルール、データリーケージ対策をまとめます。

G検定カンペの作り方まとめ｜究極カンペ動画＆記事バックナンバー一覧

G検定対策で使える「究極カンペ」の作り方をまとめたバックナンバー一覧です。導入編からその他シラバスのカテゴリ単位で解説する動画＋記事へのリンクを整理しています。G検定究極カンペを自作したい人向けのナビゲーションページです。また究極カンペ×用語カンペの実用的な二刀流運用へのリンクも含んでいます。

G検定用語集カンペをコンテキストカンペに強化する方法（用途・つながり・境界）

G検定の「究極カンペ×用語集カンペ」二刀流の間にある初心者のつまずき（乖離）を、用語集カンペへ【用途・つながり・境界】の3列を追加して埋める方法を解説します。AlexNet・移動平均・GDPRで記入例も紹介し、サンプルExcelも公開します。