一畳のくつろぎタイム

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2026年7月14日火曜日

子どもの頃に夢見た「キャラクターが本当にいる世界」が、AIで現実になった



以前、「2年ぶりにお絵かきAIに触れ、わざとシンプルに描かせて気づいたこと」という記事を書きました。

その記事では、どんなに素敵な絵でも、AIが生成したものだと分かると、自分の中で評価が少し下がってしまうことについて考えていました。

人は絵そのものだけを見ているのではなく、

  • 誰が、どんな思いで作ったのか
  • どれだけの技術や時間を使ったのか
  • その人がどんな人生を歩んできたのか

といった、作者の背景や文脈まで含めて作品を見ているのではないか。
つまり、作品を通して人を見ているのではないか。
そんなことを書きました。

そして最後に、

自分が素敵だと思った絵が、あとからAI生成だと分かったら、「好き」という感覚は揺らぐのだろうか。
良いものは良いと、そのまま残るのだろうか。

という疑問を残しました。

あれから、自分の中で一つの答えが出たような気がしています。
ただし、想像していたものとは少し違う形でした。

2026年7月12日日曜日

AIキャラ同士が勝手に会話!?実験用ツール「aituber-relay」を作りました

 

本記事では、2体のAITuberKitを繋いでAIキャラクター同士の自動会話を実現する実験的ツール「aituber-relay」について解説します。

AIキャラクターと楽しくおしゃべりする仕組みを考えていたはずが…… 気づけば、AIキャラクター同士が、人間不在のまま勝手に会話を続けるツールを作り上げていました。

作ったものはこちらです! 👉 kinkuman/aituber-relay (GitHub)

2026年7月9日木曜日

Kindle Unlimitedの体験や特別プランは何回もできる

 久しぶりに来ました!Kindle Unlimited 無料体験!!!
無料体験って普通1回限りだと思うじゃないですか?
それが大きなセールがあると「無料体験が復活」したことを何度か経験しています。

人によって表示が違うので、自分で確認するしかないです。

ただしアカウント毎に違うようで、他人が0円だったと言っていても、自分のアカウントは違う場合があるため利用できない場合もあります。

Amazon Kindle Unlimited へのリンク

2026年6月28日日曜日

空きPCIeスロットにRTX3060を追加して、ローカルLLM用の複数GPU環境を作る

 


この記事の対象

この記事は、ATXマザーボードでPCI-Expressスロットが空いているPCに、RTX3060 12GBを追加して、ローカルLLM用の複数GPU環境を作りたい人向けです。

想定用途は、7B ~ 12B級のローカルLLMを常時動かすことです。
メインGPUとは別に、LLM用GPUを追加する構成を考えます。

LLM自体のセットアップは、この記事では扱っていません。

この記事は、GPU(グラフィックボード)を追加する前に確認することをまとめたものです。

GPUの増設では、ケース内の空き、電源容量、補助電源ケーブル、GPUの厚みや長さを確認しないと、取り付けできなかったり、既存パーツに負担をかけたりすることがあります。

そのため、この記事は主にBTO PCや自作PCを想定しています。
メーカー製PCの場合、パーツを追加すると保証対象外になることがあります。
また、電源やマザーボード、ケース形状が独自仕様の場合もあり、GPUを追加できないことがあります。

メーカー製PCで試す場合は、事前に保証条件とPC内部の構成を確認してください。
不安がある場合は、無理に作業せず、詳しい人やPCショップに相談するのが安全です。

 

複数GPUで何がうれしいか

GPUを2枚にしても、単純に2倍速くなるわけではありません。

複数GPUでうれしい点は以下です。

  • 1枚をLLM常駐用にできる
  • メインGPUを画面表示やほかの処理用に残せる
  • VRAM不足を避けやすい
  • 複数の処理を分けやすい
  • 2枚使って、大きいモデルの検証もできる 

ローカルLLMを常時使うなら、LLM用GPUを分けられるのは便利です。

2026年6月16日火曜日

ポンコツだけど使える。RTX 3060×2で動かすローカルLLMエージェントの実感


はじめに

この記事は、私が調べた内容を元に、私のローカルLLMエージェントである Hermes に下書きさせました。

最初は「この記事もHermesに書かせました、バーン!」という感じで出せたら面白いと思っていました。

しかし、実際に出てきた文章は、そのまま公開できる品質ではありませんでした。
結局、大幅に手直ししています。

いきなり皮肉な話ですが、これが今のローカルLLMの実感にかなり近いです。
ローカルLLMは、何でも高品質に仕上げてくれる万能AIではありません。

もちろん、100B級モデルを快適に動かせる構成や、DGX Spark のような環境では話が変わる可能性があります。

この記事では、あくまで個人が現実的に組める範囲のローカルLLM環境として、私の RTX 3060 12GB×2 構成を前提にしています。

ただし、手元で動き、すぐ反応し、ちょっとした作業を任せられる存在としては、かなり実用的です。

2026年6月9日火曜日

fake-llm: LLMのふりをする小さな人工無能サーバを作った

はじめに

LLMを使うアプリケーションを作っていると、開発中に「本物のLLMにつながなくても、とりあえずAPIの接続確認だけしたい」という場面があります。 

そこで、OpenAI互換APIのChat Completions風で応答する小さなおもちゃサーバ fake-llm を作りました。

fake-llm はその名のとおり本物のLLMではありません。  

中身は、辞書、正規表現、テンプレート、Markov風の短文生成、簡単な感情値を組み合わせたルールベースのいわゆる人工無能です。

考え方や機能は人口無能のバイブル的書籍、「恋するプログラム―Rubyでつくる人工無脳」を参考にしています。 

恋するプログラム: Rubyでつくる人工無脳

生成AIのLLM登場以前に私がずっと作りたかったプログラムでした。  
X上のある方のポストで思い出しました。

どんなもの?

LLMの代わりに使えて、なんとなく通じてるような、通じてないような会話ができます。
例ではAITuber-kit v1.44.1カスタムから接続するローカルLLMとしてfake-llmを使用しています。