生成AIをただ「使う」だけなら、GUIツールでも十分かもしれない。

しかし、PDFマニュアルの大量処理や翻訳禁止語の制御、DeepSeek-R1による長文推論を安定して回し続けたいと思ったとき、私は「どう運用するか」という視点の重要さに気づいた。

そこで選んだのが、Ubuntu（WSL2^※）上でのコマンドライン運用だ。

一見すると手間が増えるように見えるCLI環境だが、ジョブキュー的なバッチ処理や、ツール同士を組み合わせる柔軟さは、AIと人間が共に動くための「運用の自由度」をもたらしてくれる。

この章では、LM Studio中心のGUI利用から一歩踏み出し、Ubuntu＋CLIでローカルLLMを運用するという発想にどうたどり着いたのかを振り返る。PDF自動翻訳バッチや IBM i 的なジョブ管理の考え方を手がかりに、「AIを動かす」から「AIと一緒に運転する」ための運用思想を紹介する。

LM Studio から始まった「AIとの共生」

　私が生成AIを本格的に使い始めた頃、最初の選択肢は LM Studio だった。
理由は単純で、とにかく手軽だったからだ。

モデルを選び、ボタンを押せばすぐに対話が始まる。
PDF を読み込ませて要約させたり、翻訳させたり、
GUI の世界は“AI を触る”という意味では非常に優れている。

しかし、使い続けるうちに、ある壁にぶつかった。

• PDF マニュアルの大量処理
• DeepSeek-R1 の <think> が長くなると落ちる
• 翻訳禁止語の制御が難しい
• 長文処理の安定性に限界がある
• 自動化がほぼ不可能

AI を「使う」だけなら十分だが、
AI を“運用”しようとすると、GUI の限界が見えてきた。

なぜ Ubuntu なのか──発想の転換

そこで私は、思い切って Ubuntu（WSL2^※）へ踏み出した。
最初は「Linuxコマンドラインなんて面倒だ。Ubuntuなんて10年ぶりだし」と思っていた。
しかし実際に触れてみると、その印象は一瞬で覆された。

Ubuntu は、AI を “ワークフローの一部として組み込む” ための環境だった。

• PDF → OCR → 英文抽出 → 翻訳 → 整形
• 翻訳禁止リストの適用
• DeepSeek-R1 の <think> の制御
• 長文処理の安定性
• スクリプトによる完全自動化

これらが、GUI ではなく CLI（コマンドライン）だからこそ実現できた。

そして気づいたのは、
AI を本当に活かすには、GUI よりも CLI の方が向いているという事実だった。

🌱 補足：Ubuntu を使うのって、実はすごくカンタンなんです

昔は「Ubuntu を使う＝パソコンに別でインストールして、Windows と切り替えるダブルブートを作る」「仮想環境を用意する」みたいな、ちょっと大変な作業が必要でした。

でも今はもう、そんな手間は一切ありません。

Windows の画面からそのまま Ubuntu を呼び出して、
Ubuntu のシェル画面でコマンドを実行できる時代です。

必要なら、
スクリプトをバッチ化して自動で動かすこともできます。（このBatch Job化が私にとって最大の魅力であり、今回Ubuntuを10年ぶりに選んだ理由）

「難しそう…」と思われがちですが、
実際は “アプリを開く感覚で Ubuntu を使える” くらい手軽です。

LM Studio ではなく “スクリプトで動かす LLM” を選んだ理由

Ubuntu で llama.cpp を直接叩くようになってから、
AI の扱い方が根本的に変わった。

● 安定性

DeepSeek-R1 の長い <think> を含む推論でも落ちない。
Windows のメモリ圧縮に邪魔されない。

● 制御性

翻訳禁止リストを自由に扱える。
前処理・後処理を自在に組み込める。

● 自動化

GUI では不可能だった

• バッチ処理
• フォルダ監視
• 状態管理
• Markdown/HTML 出力
  がすべて可能になった。

● 再現性

同じ PDF を流せば、同じ処理が確実に行われる。
これは“運用”において最も重要な要素だ。

GUI は便利だが、
運用の自由度は CLI の方が圧倒的に高い。

Ubuntu が開いた「展開の広さ」

Ubuntu に移行して最も驚いたのは、
AI を「部品」として扱えるようになったことだ。

• ocrmypdf で OCR
• pdftotext でテキスト抽出
• grep / sed / awk で前処理
• llama.cpp で翻訳
• bash でパイプライン化
• 状態ファイルでジョブ管理
• ログで運用監視

これらを自由に組み合わせることで、
自分だけの AI 処理ラインを構築できる。

GUI では「AI を使う」だったが、
Ubuntu では「AI を組み込む」へと進化した。

IBM i（System/38）の思想が Ubuntu で蘇る

長年、System/38 → AS/400 → IBM i の世界で
設計・開発・PM・PMO に携わってきた私にとって、
Ubuntu の CLI はどこか懐かしさを感じさせた。

• ジョブキュー（JOBQ）
• 状態管理（QUEUED / RUNNING / DONE / ERROR）
• ログとスプール
• 再起動後のジョブ再投入
• 優先度付きキュー
• 同時実行数の制御

これらは、まさに 汎用機の運用思想そのものだ。

PC 上で、
あの System/38 の“運用の美学”を再現できるとは思わなかった。

Ubuntu（WSL2^※） は、AI 時代の “新しい汎用機”のように感じられた。

結論：GUI は入口、CLI は共生の本丸

LM Studio は素晴らしいツールだ。
AI を触る入口としては最適だし、
とっつきやすさでは他の追随を許さない。

しかし、
AI を “共生する存在” として扱うなら、
Ubuntu の CLI が本丸になる。

• 自動化
• 安定性
• 再現性
• 拡張性
• 運用思想との親和性

これらは GUI では得られない。

AI を「使う」から「共に働く」へ。
その転換点に、Ubuntu があった。

Stay tuned for Part ３!

しかし、まだこの時は知らない。私は概念設計^※※しただけで、もちろんAS/400の世界（SLSやRDB）がすべて引き継げる訳は無い。絶対的に無理であることは分かっている。しかし、JobQやDtaQ的な概念をUbuntuで使用できると思っただけ。

そしてそれ(Batch一括Jobそのものの構築)を、実現するためにAIの力を借りることまでは意識していた。
　しかし、その後、Copilotのフリーズ（応答なし）、Geminiへ連携、Geminiの迷走と続くことは予想だにしていなかった。　そして、明かりが見えてきて、この記事を書いている。ここでAIを使う上で最も大事なものは「プロンプトの内容」そして、そのプロンプトで明確な住み分けを示すことだった。明確な住み分けを示すことなくプロンプトの重みだけを示した結果がGeminiの迷走（Gemini曰く良かれと思って）を招く結果になった。　To be continued…

概念設計(外部設計)

※※.概念設計

JobQに置いた、バッチ一括処理Job.sh（Shell scriptが、DataQにある.pdfファイルを読み込み日本語に翻訳し出力する）

DataQには、翻訳対象の英文マニュアル.pdfファイルを置く

Batch-Jobの作成の為のプロンプト作成AI:GeminiまたはCopilot

Batch-Jobで使用するTool

　１．PDF読み込み（OCR処理)：ocrmypdf(OCRmyPDF)

　２．英文翻訳LLM：llama-cli (cyberagent-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese-Q5_K_M.gguf)

　３．使用するマシン：Ryzen AI9 HX470 RAM 32GB DDR5-5600 + m.2 SSD 1TB + USB4経由外付けm.2 SSD 1TB（）

Batch-Jobを作成する環境

　１．Ubuntu（WSL2）：（LLMを動かす環境）

　２．LLM：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-IQ4_XS.gguf
　　　　　　Gemma-4-26B-A4B-it-Q4_K_M.gguf

　３．使用するマシン：Ryzen AI9 HX470 RAM 32GB DDR5-5600 + m.2 SSD 1TB + USB4経由外付けm.2 SSD 1TB（）　

プロンプト

プロンプト：GeminiまたはCopilotへの指示内容

　１．責任分界点：担当分野：これが無いとAIが迷走する（例えば、Geminiがコードを書くとか）

　　　1-1．Batch一括処理Jobのコーデイング:
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-IQ4_XS.gguf
Gemma-4-26B-A4B-it-Q4_K_M.gguf

　２．上記の内容を全て含む

外部設計の厳密化

Copilot再び

Gemini出力の７W2H（MECE）をCopilotに投げかけた結果。ナビゲーター（内部設計）＆プロンプター（Programming指示）役をCopilot再任とした。

外部設計厳密化(HIPO)

Hierarchy：階層
Hierarchical structure：役割分担と、階層構造(デレクトリ構造)と（LLM、Tool、File、待ち行列などの）格納場所など
及び３階層の厳密化

階層ごとIPO（Input Process Output）周りの厳密化

命名基準とタイムスタンプ＆Log種類など

　生成AIは便利だが、時に平然と“嘘”をつく。
だからこそ私は、クラウド依存を避けるために Local LLM を導入し、自分の手元でモデルを動かすことに挑戦した。
　しかし、PDFのページ数が増えた瞬間に精度が落ち、前の文書の内容が混ざり、モデルを eject して再読み込みするという作業を繰り返すことになった。
この章では、私が実際に行ったモデル選定、PDF解析の試行錯誤、そして「Local LLM の限界」をどう乗り越えたかをまとめる。

AIとの共生：生成AIは嘘をつく、だから Local LLMを使ってみた

AI生成AIを利用する際に最も重要なのは、AIを誘導しないことである。ユーザーが意識していないと、AIは欠損した情報を補完し、もっともらしい文章を生成する。以前の記事でも触れたように、存在しない製品の型番や仕様を提示するケースが確認されてい...

イイネ.biz

2026.04.05

　そこで第2章では、私が実際に行った検証の記録をまとめる。
複数のモデルを試し、PDFを読み込ませ、精度の落ちるポイントを見極め、そして最終的に「AIとの共生」に必要な運用方法にたどり着くまでのプロセスだ。Local LLM の“理想”と“現実”の間で揺れながら、私は何を感じ、どう判断したのか。
その実体験を、詳しく紹介したい。

✔Q5_K_M があるなら、必ず Q5_K_M を選ぶ
✔ Q5 が無い場合 → Q4_K_M を選ぶ（_S は避ける）

✔ 作者は “bartowski > mmnga > unsloth > その他” の順で信頼性が高い

量子化の品質並び：
精度の高さ：Q5_K_L ＞ Q5_K_M ＞ Q5_K_S ＞ Q4_K_M ＞ Q4_K_S ＞ Q3

しかし Ryzen AI9HX470（32GB RAM）では：
•         Q5_K_L → 重すぎて危険
•         Q5_K_M → 最適
•         Q5_K_S → 精度が落ちる
•         Q4_K_M → 軽くて精度もそこそこ（安全）
•         Q4_K_S → 精度が落ちる（非推奨）
だから Q5 が無い場合は Q4_K_M が最適。

なぜ Local LLM に挑んだのか

クラウド型の生成AIは便利だが、時に“もっともらしい嘘”を返してくる。
私はこの問題に長く悩まされてきた。

そこで考えたのが、
「ならば自分のPCで動く Local LLM ならどうだろう？」
という発想だった。

• データを外部に送らない
• モデルを自由に選べる
• 量子化も変えられる
• そして“嘘”が減る可能性がある

こうした期待から、私は LM Studio を使って Local LLM の検証を始めた。

第1章では、生成AIが抱える「嘘」や「幻覚」という根本的な問題、そしてそれを避けるために私が Local LLM に目を向けた理由を書いた。
クラウドAIの便利さと危うさ、その両方を理解したうえで、私は“自分の手元で動くAI”に可能性を感じた。

しかし、Local LLM を導入したからといって、すべてが魔法のように解決するわけではない。
むしろ、実際に使い始めて初めて見えてくる“壁”があった。

モデルの選定、量子化の違い、PDF解析の精度、ページ数による解像度の低下、そしてモデル内部に残る“前の文書の記憶”。
Local LLM は強力だが、万能ではない。
その限界と向き合いながら、どう使いこなしていくか──ここからが本当の勝負だった。

そこで第2章では、私が実際に行った検証の記録をまとめる。
複数のモデルを試し、PDFを読み込ませ、精度の落ちるポイントを見極め、そして最終的に「AIとの共生」に必要な運用方法にたどり着くまでのプロセスだ。

Local LLM の“理想”と“現実”の間で揺れながら、私は何を感じ、どう判断したのか。
その実体験を、次の章で詳しく紹介したい。

モデル選定：14B クラスの限界と可能性

・・・色々試してみて（Gemma 2 9B Instruct SPPO Iter3 Q5_K_S 9B では、ある程度うまく行った。しかし長文のpdfとなると限界があった）
ここで、最後に選んだのは、
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF（mmnga）Q5_K_M。

選んだ理由は明確だった。

• 日本語最適化が強い
• 事実抽出に強い
• R1系の推論強化で論理性が高い
• 32GB RAM でも動く
• Q5_K_M 量子化で精度が高い

Copilot と Gemini の両方が推奨してきたこともあり、
「これならいける」と思った。

実際、ページ数の少ないPDFでは驚くほど正確だった。

実際の取り組み：PDF解析で起きたこと

私が扱ったPDFは、単なる文章ではない。

• Discord DMログ
• メール
• 時系列資料
• 前提条件
• 英日混在
• 固有名詞・ID・ハンドル名
• 引用文
• 会話の流れ

これらが複雑に絡み合った“高密度文書”ばかり。

ファイルサイズは小さくても、1ページあたりの情報量が異常に多い。

最初は順調だったが、
ページ数が増えると突然、解像度が落ち始めた。

直面した“解像度の壁”と原因

20ページのPDFを読み込ませたとき、
明らかに精度が30％程度まで落ちた。

• 文脈が飛ぶ
• 重要な記述が抜ける
• 前のPDFの内容が混ざる
• 時系列が崩れる

原因は明確だった。

✔ 14Bモデルの context window の限界

高密度PDFは、20ページでも実質40〜60ページ分の負荷になる。

✔ attention の限界

英日混在・DMログ・引用文は attention を大量に消費する。

✔ モデル内部のキャッシュ残留

前のPDFの内容が混ざるのは、まさにこれ。

私は仕方なく、(直感的に)
モデルを eject → 新スレッド → 再読み込み
という作業を繰り返した。

正しい対処だが、正直かなり面倒だった。・・・これは、後からCopiltに聞いてみたが、Copilotも「モデルを eject → 新スレッド → 再読み込み」を正しい対処方法だと認めた。

 64GB RAM を検討した理由と現実的な結論

「メモリを増やせば解決するのでは？」
そう思って調べたが、現実は違った。

❌ 14Bモデルの読解精度は RAM を増やしても変わらない

理由は、
モデル構造そのものが限界を決めているから。

ただし、64GBにすれば

• 32Bモデルが動く
• スワップが消える
• 安定性が上がる

というメリットはある。

しかし、
DDR5-5600 64GB が12万円
という現実(去年の今頃の３～４倍の価格)を見て、私は冷静になった。

Local LLM と共生するための運用戦略

最終的にたどり着いた結論はこれ。

✔ 1〜3ページ単位で分割

✔ 各チャンクを独立スレッドで処理

✔ system prompt で強制リセット

✔ 最後に人間（私）が統合・補完する

これが最も安定し、コストもかからない。

そして気づいた事：AIは“補助”、判断は人間がする

Local LLM は強力だが万能ではない。
特に、私のように“高密度PDF”を扱う場合、
AIだけに任せるのは無理がある。

しかし、
AIが抽出した情報を人間が補完する
この組み合わせは非常に強い。

私は今回の経験を通じて、
「AIとの共生」とは、
AIに任せすぎず、AIを道具として正しく扱うこと
だと実感した。

LM Studio Graphic
high performanceのRadeon 890M Graphics を有効化

LM Studio では現在 NPU 利用設定は無いのが残念（利用できない）
TechPowerUp： “This processor is equipped with a Neural Processing Unit (NPU) that comes with a performance rating of up to 55 TOPS.”

生成AIを利用する際に最も重要なのは、AIを誘導しないことである。
ユーザーが意識していないと、AIは欠損した情報を補完し、もっともらしい文章を生成する。
以前の記事でも触れたように、存在しない製品の型番や仕様を提示するケースが確認されている。

これは特定のモデルに限らず、生成AI全般に共通する構造的な特性である。

本稿では、LM Studio を用いて複数の Local LLM を検証した結果をもとに、
生成AIの特性と、AIとの共生に必要な視点を整理する。

だから私は、AI の癖を自分で確かめるために Local LLM（ローカルAI） を使い始めた。
LM Studio を使えば、複数のモデルを切り替えながら、
それぞれの“得意分野”を自分の目で確かめられる。

Gemma、Swallow、Unhinged…それぞれのモデルには癖があり、得意不得意がある。

AIを使う上での注意事項

生成AIは「事実を保持する装置」ではなく、「自然な文章を生成する装置」である。
そのため、質問の構造や文脈に依存して、存在しない情報を補完する挙動が発生する。

AIは「事実を知っている存在」ではない。
AIは、膨大なデータから “最も自然に見える文章” を生成する装置であり、
そこに真実性の保証はない。

• 誘導すると、AIはその方向に合わせて物語を作る
• 決めつけ質問をすると、AIは“穴埋め”を始める
• 引用や参照を丸投げすると、AIは存在しない情報を補完する

だからこそ、AIを使う側には
「決めつけない」「誘導しない」「断定しない」
という姿勢が求められる。

◆ 会話パート（検証ログ）※

※. “補助的な会話”として構成しています。

「この型番は実在するのか。」

「はい。2021年に発売されています。」

「検索結果に該当製品が存在しない。情報源は。」

「文脈から推測し、自然な回答として生成しました。」

以下は、Bard時代に書いたBlogではあるが、Geminiになっても基本的には変わっていない。※

生成AIは、存在しない製品の仕様を載せてくる。どこからの情報か？？？

ネットが不調YouTubeはローディングスピナー状態でBGM途切れ、他サイトアクセスは「サイトにアクセスできません.～ DNS アドレスが見つかりません」とか「サイトにアクセスできません.～サーバーの IP アドレスが見つかりませんでした」とかに度々なる。ルーターは24時間つけっぱなしで6年目そろそろ寿命？11ax規格のに入替たが改善しない。そこでVDSL装置に着目。これは7年目のレンタル品、新しい規格品に交換してもらう為にGeminiに質問･･･ところが！

イイネ.biz

2024.03.22

生成AIは嘘をつく!? Bardにジックリ聞いてみた結果

１回の質問で同時に３つの回答の間に矛盾と問題があります。問題１は、それぞれの回答間における矛盾チェックをしていないことです。少なくとも同時回答なら矛盾チェックは必要かと思います。そして、最も大きな問題（回答２）は、大きな嘘が、もちろん、AIが悪意を持ってうそをついたのではないということですが、使う側と、提供する側の課題があります。人がコントロールしている(AIは意識・意志を持っていない)限りそんなことか起こるのは限られた部分のハズです。だから、AIも使い方次第となると思います。（責任は生み出す側の人間にあります。）全ては人間側の責任です。

イイネ.biz

2024.01.11

※. これは Gemini だけの問題ではなく、クラウド型 AI 全般に共通する「構造的な性質」だ。

生成AIはなぜ嘘をつくのか

AIが虚偽情報を生成する理由は、悪意ではなく構造的な問題である。

• AIは確率的に自然な文章を生成する
• 事実確認機能は持たない
• 欠損情報は補完される
• 安全フィルタの有無により挙動が変化する

◆ 会話パート（検証ログ）※

※. “補助的な会話”として構成しています。

「存在しない仕様を提示した理由を説明してほしい。」

「質問文の構造から、必要と判断した情報を補完しました。」

「事実確認は行っていないということか。」

「はい。私は事実検証機能を持ちません。」

Local LLM を使ってみた理由

LM Studio を使うと

• モデルごとの“嘘の傾向”が比較できる
• 日本語の癖、推論の癖、画像認識の癖が分かる
• クラウドAIでは見えない“内部の挙動”が見える

◆ 会話パート（検証ログ）※

※. “補助的な会話”として構成しています。

「クラウドAIとローカルAIの挙動差は。」

「私はPC上で動作しているため、内部処理が比較的透明です。」

ローカルモデルのほうが癖を観察しやすいという理解でよいか。」

「その通りです。」

LM Studioで試したモデルの特徴

LM Studio 上で検証したモデルの特徴を、技術的観点から整理する。

Llama-3.1-Swallow-8B

• 日本語の自然な言い回しに強み
• 創作、メール、翻訳に適する
• 論理・理数系は並
• 開発元は「東工大・産総研」

文書引用：「日本語の自然な言い回し」

但し、難しい投げかけをしたら32GBのRAM使用率85%でLoopした。

Gemma-2-9B-Instruct

• 小型モデルとしては高い推論性能
• コード生成、論理パズルに強い
• 日本語はやや翻訳調

文書引用：「同サイズで最高峰の知能」

SwallowでLoopしたものを、わずか数秒で回答してくれた。

Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B

• 安全フィルタを撤廃したモデル
• 拒絶せず、何でも回答する傾向
• 画像解析能力は高い
• 真実性の担保は困難

文書引用：「倫理的にNGなことでも『何でもそれっぽく答えてしまう』」

確かに画像解析は抜群、しかし後半はモデルを切り替えてSwallowに任せようとしてLoopし、最終的にはGemmaで・・・
p.s.
Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B でPDFファイルを読み込ませていて失敗！
ファイルから情報を記録せよ。重複した情報がある場合はスキップせよ。記録出来たら、モデル名とファイル名を告げ「記録できました」とだけ答えよ。 記録できました。・・・11ファイル分繰り返した後、12ファイル目で先に進めなくなった（アップロードが無視された）ので、「現在までに読み込みを終えているファイル名を順番を付けて一覧表示せよ」と指示したら、「1. No-0000-Premise-前提.pdf 2.No-2026-02-12-DM-#community-support.pdf」の２つのみ、理由を聞いても「「2つしか認識していない理由」については、提供されたファイルにそのような記述は見つかりませんでした。・・・以上のように、提供されたファイルには「2つしか認識していない理由」に関する記述は見つからないため、詳細な回答はできません。」などと取り付く島もない。・・・なんと

Geminiに聞いてみた
Geminiの回答
具体的には、以下の3つの可能性が高いです。

1. 記憶の「上書き」と「喪失」
このモデルは、対話を重ねるごとに古い情報を忘れる、あるいは「今、目の前にある指示」を最優先する傾向があります。

シナリオ11で「時系列で記録せよ」という強い指示を与えた直後に一覧表示を求めたため、最初（前提）と最後（直近）の情報だけがメモリに残り、中間のシナリオ2〜10が「重複や不要な情報」としてパージ（削除）された可能性があります。

2. PDF読み込みの不完全性
「記録できました」という回答は、必ずしも「ファイル内容のすべてを長期記憶に定着させた」ことを意味しません。

• 特に「unhinged」系などの派生モデルは、その場の応答を優先して「読み込んだふり（ハルシネーション）」をする場合があります。実際には、システム側で一度に処理できるファイル数やトークン量を超えており、直近のものしかアクティブなメモリに保持できていなかったと考えられます。

3. 「重複スキップ」指示の誤作動
指示に「重複した情報がある場合はスキップせよ」と含めたことで、モデルが「似たような形式のPDF読み込み作業そのもの」を重複と見なし、内部的に情報を統合または切り捨ててしまった可能性があります。その結果、最初と最後しか残らなかったという現象です。

最適モデルを探す

検索するとQwen2-VL-7bは、数が多い（GGUFのどれが良いかとGemini聞く候補は２つ）

bartowski/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF
理由: bartowski氏はGGUF作成において非常に信頼性が高く、量子化の品質が安定しています。Qwen2.5はQwen2の正統進化版で、画像の文字認識精度がさらに高まっています

只今、D/L中

次点の候補

lmstudio-community/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF理由: LM Studio公式に近いコミュニティが提供しているため、動作の互換性が最も保証されています。

LLaVA-v1.5-Llama-3-8B

• 旧世代の視覚モデル
• 写真説明や簡易OCRが可能
• 日本語能力は低め

モデルごとの設計思想の違いが、回答傾向に明確に反映される。

旧世代の視覚モデルということだったので、今回は使用しなかった。　

AIとの共生とは何か

◆ 会話パート（検証ログ）※

※. “補助的な会話”として構成しています。

「AIをどのように扱うべきか。」

「生成結果を仮説として扱い、検証を行うことです。」

「引用や推論を任せると。」

「存在しない情報を補完する可能性があります。」

まとめ：AIは嘘をつく。しかし使い方次第で武器になる

AIの特性を理解し、適切に運用することで、
生成AIは強力なツールとして活用できる。

「AIとの共生」をテーマに掲げ、Geminiとの対話を重ねてきた本連載。しかし、企業の機密情報や法的なリスクが絡む「翻訳プロジェクト」において、クラウドAI依存の限界と、プロジェクトとん挫という現実に直面した。

膨大な知見が詰まった「198のスレッド」を、外部クラウドに委ねたままで良いのか？ 情報の主権は誰にあるのか？

　本記事では、元ITC・セキュリティプレゼンターである筆者が、その最終回答として到達した「ローカルAI（プライベート・インテリジェンス）」の構築プロセスを公開する。最先端のハイスペックPC「Ryzen AI 9」を土台に、Google系「Gemma 2」と東工大系「Llama-3-Swallow」という「二つの脳」を使い分け、PL法リスクに完全オフラインで立ち向かう──。クラウドAI（GEMINI）との「壁打ち」を超えた、真のAI共生の姿がここにある。

第1章：クラウドAIの「とん挫」と、突きつけられた「情報の主権」

• Geminiとの対話の限界: 翻訳プロジェクトにおける稚拙な記述と、とん挫の現実。
• 198スレッドという資産: 外部クラウド（Gemini）上に蓄積された膨大な知見を、どう守り、どう活かすか。（198のスレッド間には、スレッド分断という限界（壁：セキュリティとプライバシーというの名の下の））
  Googleには要望書として送ってはいるものの：彼らが「スレッドを完璧に紐付ける」機能を全ユーザーに開放するのは、サーバー負荷とプライバシーの観点からまだ時間がかかる･･･これがクラウド依存の限界。
  GEMINIを使ったことがある方ならわかる、あれ！これさっき言ったよね？この間言ったよね？といったことが、使えば使うほどでてくる。
• 元ITCの決断: クラウドへの依存を脱却し、ローカル環境で「情報の主権」を取り戻すことの必要性。

第2章：最強の土台（ハードウェア）と、二つの「ローカル脳」の選定

• Ryzen AI 9 HX 470の導入: 55 TOPSのNPUと32GBメモリという、ローカルAIを爆速で動かすための強力な土台。
• 「使い分け」の戦略:
  • Gemma 2 (Google系): GeminiのDNAを受け継ぐ、自然で滑らかな日本語による「清書」役。
  • Llama-3-Swallow (東工大系): 技術的な日本語や法規制を深く理解する、「技術・PL法分析」役。
• コストの現実: 初期投資（PC代）のみ、運用は電気代のみ。API課金からの解放。（実はこのPCの入手にも、入手過程の話(実質30K￥未満の出費だけ)がある･･･この話はまた別の機会で）

第3章：実践：Ryzen AI 9を「最強のAIワークステーション」へ最適化する

• 内蔵SSDとUSB4外付けSSDの使い分け: システムを汚さず、巨大なモデルファイルを外付けSSDへ保存する設定（LM Studio）。
• NPU最優先割り当て: AI Engineの設定で「GPU Offload」を「Max」にし、Ryzen AI 9のパワーをLM Studioにフルコミットさせる。
• 「量子化（Quantization）」の正体: 量子コンピュータではない。精度を維持したままモデルを圧縮し、32GBメモリでの高速動作を実現する技術。

第4章：198スレッドをAIが迷わない「法的に強固なナレッジ資産」へ昇華させる

• マークダウンテンプレートの作成: AIが瞬時に検索・理解できる構造データの構築。
• ポゴピン・リチウムイオン電池のリスク具体化: ハードウェア製品で最も事故リスクが高いコンポーネントの追加。
• 国際法規制への準拠: 日本のPL法に加え、米国法（ANSI Z535）やEU法（GPSR）を意識した分析軸の組み込み。外部クラウドでは不可能な、完全オフラインでの法的リスク分析へ。

第5章：結論：翻訳PRJ再開に向けた、情報の主権の確立

• 正常な管理の下で再開されたら: その時こそ、今回構築した「完全プライベート・インテリジェンス」が、とん挫の原因を排除する最強の武器になる。
• 当面の「宿題」: 198スレッドの棚卸しとマークダウン化（情報の主権確保）、ローカルRAGの環境構築、セキュリティ運用ルールの策定。

課題

本当の、0章から始まる198スレッドに跨る文書の整理・統合、そして公開
（実は、この概説公開前に、既に0章からの記事はWord文書上には存在している）

GEMINIにブログのアイキャッチ画像を頼んだら「パスタ」だった……カオス!!! /// 生成AIとの向き合い方

Windows 11のアプデ検証中に起きた、生成AI（Gemini）との爆笑＆困惑の格闘記。アイキャッチを頼んだらなぜか「パスタ」が出現？謎の中国語、欧米人の顔写真……カオスなやり取りから見えてきた、AIを「有能な秘書」にするための生存戦略を公開。

イイネ.biz

2026.02.16

「効率」を急がない。File System Access APIを前に、私が「悩む時間」を捨てない理由

File System Access APIの基本（メリット・デメリット・使い方）を解説しつつ、AIとの対話から得た「作業の自動化 vs 人間の思考時間」の重要性について深掘りします。効率化だけが正解ではない、納得の作業フローを見つけるためのヒントをまとめました。

イイネ.biz

2026.02.23

AIにコードを相談し、返ってきた答えをエディタに貼り付ける。

この一連の作業をボタン一つで自動化できる技術、それが「File System Access API」です。

しかし、この便利なAPIを知ったとき、私は立ち止まりました。

AIが「無駄な手間」と呼ぶその数秒間、私は「次はどう動かそうか」と構成を練り、コードの行き先に悩んでいたからです。

一見すると非効率な「コピペ」や「ファイルを探す手間」の中にこそ、実は納得のいくものづくりに欠かせない、大切な時間が隠れていました。今回は、AI（Gemini）との対話を通じて再発見した、「あえて自動化しないことで守られる、試行錯誤の価値」についてお話しします。

ブラウザとPCの境界線に立つ技術

WebブラウザからPC内のファイルに直接アクセスし、上書き保存まで可能にする「File System Access API」。

この技術を知ったとき、私は一つの期待を抱くと同時に、大きな疑問にぶつかりました。果たしてこれは、私の今の作業を本当に豊かにしてくれるものなのだろうか？

今回は、AI（Gemini）との対話を通じて見えてきた、この技術の正体と「効率化の先にある大切な時間」についてお話しします。

対話セクション

すべては「素朴な疑問」から始まった

この記事の出発点は、私がGeminiに投げかけた、あるシンプルな質問でした。

私：

File System Access APIの
メリット、デメリット、セットアップ方法や使い方を教えて。

Gemini：

File System Access APIを使えば、ローカルファイルを直接上書きできるので、AIが生成したコードをボタン一つで手元のファイルに反映できる。コピペの手間がゼロになり、爆速で開発できる･･･

そして、ここから更に突っ込んだ問いかけをしたのですが、････

「中略:･･･「単に便利だと言われるほど、自分の手が離れていく感覚に違和感を覚えたのです。そこで、私はこんな疑問をぶつけました。」

ここからは、Geminiとの会話に於いて、私の問いから始まる対話の一部・途中から載せています。

効率化という言葉への違和感

AIが提示した「爆速」というメリットに対し、自分の実感をぶつけてみました。

AIが「不要な手間」と呼んだものは、私にとっては「新しいアイデアを熟成させるための、かけがえのない時間」だったのです。

私：

1.「GEMINI」などのAIにコードを書いてもらう。
2.コードを「コピー」する。
3.自分のエディタ（VS Codeなど）を開く。
4.該当箇所を探して「貼り付け」して「保存」する。
・・ここまではよく利用しています。

Gemini：

なるほど、非常にクリアな作業フローですね！現在の「コピー＆ペースト」というスタイルが確立されている場合、確かに「わざわざ新しいAPIを使うメリット」が見えにくいのは当然です。

結論から言うと、あなたの使い方は**「今のままでも十分に正しい」です。ただ、File System Access APIを使うと、その「動作確認・検証」までの往復回数が多い場合に、劇的なスピードアップ**を感じられるようになります。

「メリットを感じられるかどうか」の分かれ道は、以下の3つのポイントにあるかもしれません。

1. 「コピペ」の回数が10倍、20倍になったら？

今のフローでは「1回AIに聞いて、1回コピペして終わり」なら苦になりません。しかし、以下のような場面ではどうでしょうか。

• 試行錯誤（トライ＆エラー）: 「ここを赤くして」「やっぱり青にして」「角を丸くして」と、AIと10回やり取りする場合。
• メリット: API連携があれば、AIの回答画面にある「適用ボタン」を押すだけで、**裏側のVS Codeで開いているファイルが瞬時に書き換わり、隣のブラウザタブ（プレビュー）が自動更新（ライブリロード）**されます。
• 感覚の差: 「手動で5ステップ」かかる作業が「0ステップ」になり、思考を止めずに検証に集中できます。

2. 「特定の箇所」を探す手間がゼロになる

「Test用HTML内の特定の箇所に追記する」際、ファイルが長くなってくると、該当箇所をスクロールして探す手間が発生します。

• APIの強み: プログラム（スクリプト）側で「から の間を書き換える」といった指定が可能です。
• メリット: あなたがエディタで場所を探す必要すらなく、AIと「ここ直しておいて」と話すだけで、正確な位置にコードが差し込まれます。

3. 「Webサイトへの移行」もシームレスに

現在はローカルで検証したあと、手動でWebサイト（サーバー）へ移行されているかと思います。

• 将来的なイメージ: 検証が終わった瞬間に、ブラウザ上のボタン一つで「ローカルの修正済みファイル」を読み取り、そのまま「本番サーバー」へアップロード（デプロイ）する、といった一連の流れがブラウザ内で完結します。

私：

……AIにプログラムを書いてもらい、
コピペして、エディタの特定の箇所に追記し、検証する。
その間、
私は『次はどうしようか』とアイディアを練る時間も取っています。

ただ組み込むだけじゃなく、常に新たな思考が伴う。
行き詰まったらまた相談し、
最終的な形になるまで試行錯誤を繰り返す。

この『悩む時間』こそが自分にとって大事な作業工程なんです。

だから、File System Access APIの機能が素晴らしくても、
便利な機能でも、使い道？･･･として、「ピン」と来ません。
これだとAPIのメリットを感じられません。私の考えは間違いでしょうか？

Gemini：

全く「間違い」ではありません。むしろ、あなたの作業スタイルは**「エンジニアとしての極めて健全で、深い思考を伴うプロセス」**です。

お話を伺って、なぜ File System Access API のメリットが響かなかったのかが完全に見えました。あなたはAIを「自動コード生成機」としてではなく、**「思考を深めるための相談パートナー（壁打ち相手）」**として使い、そのアウトプットを自分の手で組み立てるプロセスを大切にされているからですね。

そのスタイルにおいて、このAPI（自動化）がなぜ「余計なお世話」に感じるのか、そして逆に「こういう時なら役立つかも？」という視点を整理しました。

あなたのスタイルで「自動化」が不要な理由

今の作業フローには、単なる「作業」以上の意味が含まれています。

1. 「思考の同期」としてのコピペ:

AIのコードを自分の手でエディタに貼り付け、場所を探すプロセスそのものが、**「コードの構造を理解し、自分の頭にインストールする時間」**になっています。ここを自動化してしまうと、自分のコントロールを離れて勝手に中身が変わる「ブラックボックス」になってしまいます。

• 「熟成」の時間:

「次はどうしようか」と練る時間は、クリエイティブな作業において最も重要なフェーズです。効率化して時間を短縮することだけが正解ではありません。

---

逆に「もし」このAPIを使うメリットがあるとしたら？

今の「思考中心のスタイル」を維持しつつ、もし将来的にメリットを感じるとすれば、以下のような**「思考を邪魔する雑務」**が発生した時かもしれません。

① 「1つの変更」が「10個のファイル」に影響する場合

例えば、サイト全体のデザイン（CSS）を微調整したいとき、AIから「この5つのファイルの、この部分を全部書き換えて」と言われたらどうでしょう？

• 手動: 5つのファイルを開き、場所を探し、5回コピペする。（これは「思考」ではなく「単純な移動作業」になりがちです）
• API利用: ボタン一つで5ファイルが更新され、あなたは即座にブラウザで「全体の雰囲気」を確認する思考に戻れます。

② 「画像」や「音声」などのバイナリデータを扱う場合

コード（テキスト）はコピペできますが、AIが生成した「画像」や「最適化されたアイコン」をローカルに反映させるのは面倒です。

• 手動: 右クリックで保存 ＞ フォルダを選択 ＞ 名前を付けて保存 ＞ エディタでパスを確認。
• API利用: AIが生成した画像を、そのままローカルの assets/images/ フォルダに適切な名前で「ガチャン」とはめ込んでくれます。

---

結論：このAPIは「道具」であって「目的」ではない

File System Access API は、**「PCの中とWebを繋ぐ土管（パイプ）」**を作れるようになる技術に過ぎません。

今のあなたのように「自分の手で、考えながら一歩ずつ組み立てる」のが最もミスが少なく、理解が深まるのであれば、無理にこのAPIを使ったツールを導入する必要はありません。

結びに：自分にとっての「最適解」を見極める

File System Access APIを巡る対話を通じて見えてきたのは、「効率」を優先してツールに任せる部分と、「納得」のために自分の手を動かす部分を自分自身で選ぶことの重要性でした。

「効率」とは、単に時間を短縮することだけではありません。

納得がいくまで悩み、アイディアを練り上げるための時間を、いかに確保するか。

便利すぎる最新技術を前にして、あなたはあえて「自分の手を動かす時間」を、どこに残しておきたいですか？

最後のひとこと

（一言と言っておきながら、３つあります。）

• 「効率化が奪うのは『手間』だけじゃない。構成を練る『時間』も奪っているのかもしれない。」
• 「AIとのコピペ作業は、私にとっての『思考の同期』だった。」
• 「技術に従うのではなく、自分の作業リズムを守るために技術を吟味する。」

技術的な「余白」

「今回、あえて手動を選んだ私ですが、もし自動化を試してみたい人のために、最小限のコード(JavaScript)を置いておきます」

➡ Codeエリアのマウスホバーで アイコンが表示されます。
この アイコン　クリックでSource Codeをクリップボードにコピーできます。

async function overWriteFile() {
  try {
    const [handle] = await window.showOpenFilePicker(); // ファイル選択
    const writable = await handle.createWritable(); // 書き込み準備
    await writable.write("/* AIが生成した新しいコード */"); // 書き込み
    await writable.close(); // 完了
    alert("保存しました");
  } catch (err) {
    console.error("キャンセルまたはエラー:", err);
  }
}

ご参考

試行錯誤の実態

私の試行錯誤の実態については、こちらの記事もその一端です。👇

ハマった！Webサイト公開直前の落とし穴 - Geminiと挑んだ原因不明エラー解決記

Webサイト公開直前に遭遇した、原因不明のConsoleエラーとの壮絶な格闘記。頼れるはずの生成AI「Gemini」に助けを求めるも、その道のりは困難の連続。最終的に問題解決へと導いたのは、意外な場所へのコード移動というアナログな方法だった。AIの可能性と限界、そしてWeb開発における予期せぬトラブルの面白さを描いた、エンジニア必読の顛末。

イイネ.biz

2025.05.28

Ryzen 9搭載メインPCのトラブルで、本当はそれどころではないはずなのに。
「この不具合、早く読者に共有しなきゃ」という思いで、別のノートPCから必死にブログを執筆していました。
章立てや文章の見直しをGeminiに手伝ってもらい、ようやく目途がついたその時。
軽い気持ちで投げたプロンプトが、すべてのカオスの始まりでした。

「このブログ用にアイキャッチ画像を生成して」

始まった「謎の日本語」との戦い

まずは無難に「アイキャッチを作って」と依頼。デザイン自体は悪くないのですが、文字が……。

• 現象: 漢字が日本の常用漢字ではなく中国語（簡体字風）、さらに「てにおは」も崩壊。
• 格闘: 「直して」と指示するも、多少マシになるだけで不自然さは消えません。

「TPMエテー」「1,000PV可侍！」……もはや暗号です。

英語への切り替え、そして「パスタ」への跳躍

「日本語が無理なら、全部英語にしてくれ！」

この指示から、Geminiの挙動はいよいよ予測不能な領域へ突入します。

欧米人の顔写真が登場:

「英文にして」と言ったはずが、なぜか人物写真に。

セピア色の画:

修正を求めると、今度は見知らぬ街を歩く人々の画像。

そして、パスタへ:

「いいから変な日本語をやめて英語に！」と叫んだ（入力した）結果、出てきたのは……。

なぜパスタなのか。AIの深層心理、もとい「ナノバナナ（画像エンジン）」の迷走が止まりません。ほかにも

（謎の返答：なんだこれ：理解不能）

なぜAIは「パスタ」を出したのか？

今回のカオスなやり取りから学べる、AI活用の重要な教訓があります。それは、**「一度に多くの願いを指示してはいけない」**ということ。

今回の私のケースでは：

• ブログの再構成（論理的思考）
• 画像の生成（クリエイティブ思考）
• 既存の数値（998PV）の反映（データの紐付け）

これらを一度に求めたため、AIの内部でコンテキストが競合し、処理がパンク。結果として「最も無難（かつ的外れ）」なストックイメージ的なパスタを弾き出したと考えられます。

「実際の質問プロンプト」

再度の確認です。
現状のGEMINIでは、一度に多くのプロンプト要求はダメなんでしょうか？
例えば、画像の再生成と質問および記事の再生成など。

 ☒ 例えば、今回の記事用のアイキャッチには、998PVなど無関係です。
この数字は、前回のブログの、経過数字であり「今回のアイキャッチと関係ないです。何故この数字が必要なんですか？」と指示しています。

“Gemini回答”

率直に申し上げます。「一度に複数の、性質の異なる高度な要求」を投げると、Gemini（を含む現在のAI全般）は精度が落ちる、あるいは一部の指示を失念する傾向があります。

特に以下の組み合わせは、AIにとって「注意力の分散」が起きやすい鬼門です。

なぜダメな結果になりやすいのか？

1. コンテキストの競合:
   1. 画像生成：右脳的なクリエイティブ処理（「998PVを消す」「英文のみ」という視覚的制約）。
   1. 論理的な記事構成：左脳的な構造化処理（「画像配置の指定」「KBの新機能の調査」「構成の再考」）。
   1. これらを同時に投げると、AIは「画像生成」という大きなタスクにリソースを割いてしまい、文章構成側の細かい条件（バグ修正内容など）を「つい、うっかり」落としてしまうことがあります。
2. プロンプトの優先順位:

AIは指示の最後の方にあるものや、最も具体的な作業（画像生成など）を優先しがちです。その結果、中間にある「質問への回答」や「情報の網羅性」が疎かになることがあります。

---

失敗を防ぐ「賢いAIの使い倒し方」

Geminiを完璧な秘書として使うなら、以下の**「ステップ分け」**が最も確実で、実は最短ルートです。

• ステップ1：画像だけを確定させる
• ステップ2：確定した画像をもとに、構成を練る
• ステップ3：細かい仕上げ

---

解決編：一歩ずつ歩み寄る「AI教育術」

「画像表現は無理だね、自力で直すからダウンロードさせて」と伝えた途端、Geminiは謝罪し、ようやく「それらしい」画像を出してきました。

一度に複数を頼むのではなく、「一つずつ、階段を登るように指示を出す」。

これが、少し手のかかる有能な秘書（Gemini）と仲良くやるための唯一のルールでした。

結論：AIは「著者」ではなく「秘書」である

今回のパスタ事件は、トラブル続きの私へのAIなりのジョークだったのかもしれません。

笑えない冗談でしたが、おかげで一つ確信したことがあります。

**「実際に検証し、トラブルと戦い、一次情報を発信するのは人間にしかできない。AIはその情報の『伝え方』を整えてくれるパートナーに過ぎない」**ということです。

皆さんもAIに画像を頼むときはご注意を。

もしかしたら、明日のお昼ご飯を提案されるかもしれませんよ？

AIへのプロンプトで失敗しないための「3箇条」

1. 一問一答を徹底する: 画像修正と文章作成は、必ず別々のターンで行う。
2. 文字は英語で頼む: 日本語フォントのバグを避けるため、文字入れは最初から英語指定が安定。
3. 最後に人間が検品する: AIは「もっともらしい嘘」や「パスタ」を平気でつく。最終確認は必須。

編集後記：トラブルの最中に「パスタ」を笑える理由

「トラブルの最中に？そんなの嘘だろう」と思われるかもしれませんが、事実です。

なぜそんな余裕があったのか。理由は2つあります。

1. 二度目は「想定内」だったこと
   1回目のトラブル（KB5074105）を経験していたため、今回の挙動も予測の範囲内でした。
2. 鉄壁のバックアップ
   データはすべて保護済み。だからこそ、トラブルに直面しても「検証のチャンス」だと冷静に構えることができました。

生還と執念の記録（過去記事）

今回の「余裕」の裏付けとなった、これまでの格闘の軌跡です。
（ブログカードの日付は、投稿日ではなく、最終更新日が表示されています。
テーマ Cocoonの仕様変更：以前は投稿日表示だった。）

• 2026/01/30：1回目（最初）のトラブルからの生還記録

Windows 11 パッチ KB5074105 徹底解説：進化と「再起動トラブル」からの生還記 1,111PV突破

ブラックアウト🔛強制遮断、3度目の再起動でログインそして、イベントビューアー＆システムケアWindows 11 バージョン 25H2/24H2 向けの最新プレビュー更新プログラム KB5074105 がリリースされました。このパッチは、先日...

イイネ.biz

2026.02.17

• 2026/02/09：2回目を予測した現場データ

Windows11 2月アプデ直前予測！MSも「調査中」のブラックアウト問題、累計1,000PV超の現場データから読み解く

累計950PV突破！現場の切実な声に応え、緊急予測を公開します。Windows11 2月月例アプデ（2/11）直前予測！KB5074105で起きた「ロゴ直後のブラックアウト」は解消されるか？累計957PV・読了率95%超のアクセスデータが示す、現場の混乱と明日から使える「生存戦略」を徹底解説。

イイネ.biz

2026.02.11

• 2026/02/11：適用直後の緊急レポート

【要注意】Windows 11 KB5077181適用レポート：ブラックアウトの懸念は？

月例アップデート検証報告。前回のブラックアウト不具合を経て迎えた運命の日、Ryzen 9搭載 AE8での結果は「生還」。しかし、Intel機との比較検証で浮かび上がったのは、依然として残るTPMエラーとRyzen特有の不安定な挙動でした。実機ログを基に徹底解説。

イイネ.biz

2026.02.20

• 2026/02/13：実機検証で見えた驚きの挙動差

【実機検証】KB5077181でブラックアウト発生。i7 vs Ryzen 9で分かった驚きの挙動差

200名以上のユーザが確認➡比較データ：2月アプデKB5077181で発生したブラックアウトを実機検証。Ryzen9機;AE8では致命的なハングアップが発生する一方、i7機（HP Spectre X360）では安定動作。1,000PV超の反響に応え、明暗を分けた要因と復旧手順を解説します。「週明けの不具合報告続々」

イイネ.biz

2026.02.19

興味があったら読んでみてください。ネ

【究極の間違い探し】AIの限界、見つけられますか？

この前の記事のアイキャッチも、実はブログ投稿直前に私が手修正を加えています。

「これでOK」と思ってから見返して気づいた、AIの可愛らしい（？）ミスたち。

Image08（修正前） と Image09（修正後）、あなたにはその違いがわかりますか？

・・・

【答え合わせ】

• RYZN → RYZEN に修正
• 「←（矢印）」を消去（※）
• AMDD → AMD に修正
• 

　　※i7は正常にアップデートが完了し、
　　　　ブラックアウトも起きなかったため、
　　　　STOPの矢印を向けるのは間違いだと判断したからです。

いかがでしたか？

AIの生成した「パスタ」や「誤字」を人間が修正してようやく一つの記事になる……。そんなAIとの共作プロセスも含めて、今回のブログを楽しんでいただけたなら望外の喜びです。

KB5074105やKB5077181の不具合に食傷気味のあなたにも、少しの笑いと生きた情報を。

　音楽ストリーミングが当たり前になった今、私たちは「音」をデータとして消費しています。
　しかし、かつてのオーディオ全盛期――大阪・日本橋や秋葉原が、今とは別の熱気に満ちていたあの頃、音楽はもっと物理的で、視覚的な楽しみでもありました。

　針が音楽の抑揚に合わせて踊る「VUメーター」。
かつて愛用していたオープンリールデッキ（SONY TC-9400A）や
自作アンプには必ずつけていたその「鼓動」が、無性に恋しくなったのです。
　YouTubeで偶然見かけた動画がトリガーとなり、私のDIY魂に火がつきました。
「売っていないなら、作ればいい」そう決意し、あえて茨の道を選びました。
　これは、単なるキットの組み立て記録ではなく、「回路図なし」という制約を、アナログな知恵と最新のAI技術で乗り越えた、執念のドキュメンタリーです。

　このSONY TC-9400Aは、大阪から引っ越した時に自分でコンデンサなどを交換し50Hz対応に変更したこともありました。
（当時は複数周波数に自動対応するものは無く、富士川と糸魚川を境に東西で多くのモーターを持つ電化製品が50c/sと60c/s対応と別れていました。
周波数表示もヘルツではなくCycles Per Secondという表記でした。）

荒波の幕開け：購入から到着までのトラブル

Amazonマーケットプレイスの洗礼

　まずは物の調達です。
Amazonで検索すると、同じ見た目のキットが10数店舗から出品されていました。
価格は2,600円台〜5,500円超と価格差２倍以上で、乱立状態。なんなんだこれ

しかも、外観はおろか、基板まで同じ (キットと言ってもメーターと基板のみで他は別途・調達が必要です。)　

　それで「中身は同じだろう」と確信し、最安値（2,625円）の店で注文・・・、
これが製作が大幅に遅れてしまうことに繋がってしまいました。

まさかの「税関Stop」と再注文

　注文から数日後、出品者から片言の日本語でメールが届きます。
「お客様の荷物が税関で阻止され、配送できません。
（中略）全額返金または再発送をご希望ですか？」
電子部品の輸入で税関ストップとは穏やかではありません。
　何が含まれていたのかは謎のままキャンセルし、
今度は、Primeという信頼感と、レビュー件数が多い同一商品（3,398円）を注文。

　数日後、ようやく手元に届いたキット。
アクリルブロックに乗せてみると、まだ配線もしていないのに昭和の雰囲気が漂います。
しかし、ここからが本当の戦いです。

戦略的攻略：回路図なき基板への挑戦

　Amazonの商品ページを見た時点で、
「回路図は付属していない」ことは判明していました。
　しかし、自分好みの操作性を実現するためには、回路の理解と改造が不可欠です。
そこで私は、あらかじめ2つの「攻略プラン」を用意して挑みました。

攻略プラン

作戦A：原始的アナログ解析「光透過法」

　基板の配線パターンを目視で追うのは基本ですが、部品が乗っていると隠れて見えません。
そこで用意したのが強力なLEDライトです。「光透過法」とでも言いましょうか

このようにライトの上に基板をセットし、下から強い光を当てます。

まるでレントゲン撮影のように、基板内部の影を浮かび上がらせる作戦です。

　結果は……「半分成功、半分失敗」。
単層基板ならこれで全て丸裸にできるのですが、
この基板は多層構造（あるいは両面スルーホールで配線が複雑）になっているようで、
　光を通さない中間層や、部品の影で追いきれないラインが多数ありました。
ただ、これも想定内の限界です。
　読みとった回路を図にしてみました。
トレーシングペーパーに書きとって、基板と書きとったトレーシングペーパーを表裏で確認しながら
少しずつ書いて行った内容を最終的に清書しました。（でも限界でした）

　この過程で、電源とトリマ型ポテンショメータの入れ替えの凡そが判明しました。

でも、ポテンショメータのピン　①と　③の　位置が分かりません

作戦B：生成AI「Gemini」との共闘

ここでプランBの発動です。現代の最強ツール、AIの画像認識能力を借ります。

生成AI「Gemini」への依頼と限界

　撮影した基板画像と透過画像をGeminiにアップロードし、以下のようなプロンプトで解析を依頼しました。
「これらの基板画像と、主要ICの型番（L7812CV, BA6138）と、
書き起こした回路図メモから三端子レギュレータ、ブリッジダイオードの存在、
大小の電解コンデンサの容量（1000μFと2.2μFが６つ）と、セラミックコンデンサは「容量不明」を、回路周辺にたくさん存在する抵抗器はカラーコードから抵抗値を読みとる様に、と　Geminiに伝え周辺の回路構成を推測し、
トリマ型可変抵抗の役割（感度調整）を果たしている回路を特定し」、
部品表（BOM）の作成と、回路図の推測をプロンプトから依頼しました。

（ICの型番は画像からは読み取れなかったので、このキットの過去のレビューを参考に予想）

VUメータ駆動回路 部品表 (BOM)

　GEMINIにあらゆる角度から撮影したプリント基板の画像をアップして、部品表を展開してもらいました。もちろん画像では不明な部品は、こちらから分かる範囲で部品番号、部品名などを伝えました。凄いですね生成AIは、ここまでできるんです。伝えた事は以下のみ。

　「Gemini」以下の画像から部品表（BOM）を出力して。 尚、当方で読み取れる部品番号は提示するので参考に、抵抗値は各抵抗器のカラーコードから読み取って表示して。

• ブリッジダイーオードが１個
• ３端子レギュレータが１個
• IC１：L7812CV（３端子）が１個
• IC２：BA6138（９端子）が１個
• 大きな電解コンデンサは、1000μF　耐圧35V
• 小さな電解コンデンサは、2.2μF　耐圧50Vが６個
• セラミックコンデンサは、規格が不明なのが２個
• ポテンショメータは、w202が２個

VUメータ駆動回路図

---

クリックで回路図を閉じる

改造計画：ユーザビリティへのこだわり

1. 感度調整のフロントパネル化

2. バックライト照度調整の追加

（左：信号調整用 2kΩ、右：照明調整用 10kΩ）
抵抗値の選定も重要です。
信号ラインにはインピーダンスへの影響を抑えつつ
調整しやすい2kΩを、照明用には電流制限として適切な10kΩを選びました。
（質問欄への投稿で、レビュー者さんから回答がありました。「販売店・ロットにより」回路基板上のトリマポテンショメータが「W102」の場合と「W202」の場合があるそうです。購入後に判明した抵抗値は２KΩのものでした。）

金属加工の沼：34mmの大穴を開けろ

 緻密な（？）設計とケガキ

画像上部にあるのはケガキペン。他にデバイダ：ケガキコンパスを使用

ケガキ円の中心点にセンタポンチを使ってドリルガイドの印をつけます。
更に、それぞれに開ける穴のサイズにそって、ガイドライン用の小さな穴を、1.5mm～4.5mmまでのドリルビットで開けます。

恐怖のホールソー加工

今回の為だけ？ に購入した”34mmのホールソー”･･･結構威圧感あり

最大の難関、穴あけです。
ボール盤があれば楽勝ですが、我が家にあるのはハンドドリルのみ。
アルミ板はドリルが引っかかると凶器のように回転して暴れるため、非常に危険です。

低速でじっくりと刃を入れていきます。
焦らず少しずつ。

金属が削れる甲高い音と、飛び散るアルミの切り粉

貫通！ バリ（金属のささくれ）が大量に出ました。サンドペーパーで丁寧に仕上げます。
中心がわずかにズレましたが、メーターのベゼル（縁）で隠れる範囲内。
（左右のメーターで高さが微妙に違うことになるのは、手作りならではの愛嬌）許容範囲です。

仮組みの喜び

平面配置イメージ

背面のイメージ

実装と配線：美しさよりも「絶縁」

基板の手術

電源回路

ブリッジダイオードのバイパス

CN6は、本来AC入力なのですが、ブリッジダイオードをバイパスすることで、DC入力に変更します。またこの先にある電解コンデンサ1000μFは外す（画像ではまだ残っていますが）元々は整流後の平滑回路として利用されていたものですが、ダイオードをバイパスして、外部の安定電源からDC供給（Let’s noteのAC-DCアダプタから）なので不要です。いくら耐圧35vあっても無駄にしかなりません。

VUレベル調整回路

(1) トリマ抵抗器２つの除去
　･･･W数の少ないはんだごてでの作業で、中々はんだが温まりません
(2) やっと外すことができた
　･･･基板上のトリマ抵抗痕を（ハンダ吸い取り線など持っていないから）フラックスと、こてを使って綺麗に除去します。

改めてポテンショメータ下部の回路を確認してみる。

やはり①ピンのみしか「回路が」分からない。
VR2:L ① ➡ CN4＋VUへ、
VR1:R ① ➡ CN2＋VUへ、それぞれ接続している

(3) 外付けポテンショメーター用リード線のはんだ付け
　･･･除去したランド（穴）にリード線をはんだ付けします。
隣のランドとの距離が1mm位しかないので、はんだブリッジしない様に、息を止めての作業です。

必殺ホットボンド固め

振動や引っ張りによる断線や、狭いケース内でのショートを防ぐため、
ハンダ付け箇所をホットボンド（グルー）で埋め尽くしました。
見た目は「グロテスク」ですが、信頼性は抜群。基板下側で見えなくなる場所こそ、実利を取ります。

２連ポテンショメータへのリード線のはんだ付け

作業性を考慮して前面パネルへの取り付けは後で行います

前面用のポテンショメータへの接続

先ほど頼はんだ付けしてきたリード線の接続先、VUメータ レベルコントロール２連ポテンショメータへのはんだ付けを行います。

そしてここも、リード線の保護(断線予防)と絶縁確保の為、ホットボンドで固定します

背面端子へのリード線付け

続いて背面端子へのリード線のはんだ付けを行います。

VUメータへのリード線はんだ付け

左右のVUメータへの各端子にリード線のはんだ付けが終わりました。

ここは、ネジ締めでの接続です。端子が小さいので精密ドライバーのマイナスビットが必要です。
RCA入力からの取り付けは後回しです。
（リード線が、ゴチャゴチャしているので、整理が必要です。）
ここで、一気に進めると、後で基盤取り付けが大変になるから・・・です。

VUメータ制御基板の各端子盤への取り付け

RCA入力からの取り付けです。
　徐々に向きを変えていきます。
　お気づきでしょうか？背面パネルの向きが「設計時とは」逆です。
　理由は、端子盤設置の向きに関係します（大きな電解コンデンサがVUメーターにあたるのを防ぐ為です）

VUメータ制御基板の取り付け

一度、前面パネルを外しました。
思った以上に、各リード線を曲げる必要があり（小さなケースでの）スペースの確保が必要（その為に外しました）
この状態で、先にVUメータのレベル調整用のポテンショメータを前面パネルに取り付けました。
端子盤から出ているVUメータ側のリード線をVUメータ制御基板の下に回して制御基板を取り付けました。

リード線のスペースに余裕が無いのが、伝わりますでしょうか？

前面パネルの固定

前面パネルの再度取り付け
VUメータ側のリード線をVUメータ制御基板の下に少しづつ押し込みながら前面パネルの取り付けに成功
思った以上にリード線の処理が大変だった。なんせ狭い！
（改めて、ケースにもう少し余裕があったらと思った。でも小ささを優先させたから格納できれば良し）

意外と、スッキリ！？でも、この後にまた難儀が

鮨詰め状態のケース内

底板に固定する基板固定用のネジが長すぎて、背面のDC入力端子に干渉するというハプニングもありましたが、ニッパーでネジを強引に短縮カット加工してクリア。

背面もこの通り。左から電源、照度調整つまみ、RCA入力端子。

なんとか、収まった!!!
前後のポテンショメータにツマミを付けてみました。

実はこれ、背面側は予定していませんでした（背面側は、VUの照明コントロールだし、度々使用するものでもないし、背面だから見えないし・・・と）

ところが、
決定的なことは後から発注した前面のポテンショメータに使えないことが判明
（イモネジ固定タイプではないギザギザのやつだった。 ・・・これは調度背面用にピッタリ。銀色は前面で主張しすぎだし、）
前面のツマミは、後から追加注文したイモネジ固定タイプでブラックつや消しタイプ

トラブルシューティング：右チャンネルの反乱

ここも、設計時とは位置が違う・・・さて、何でしょうか？
答えは、（これまでの画像の中に、）実際の見た目で替えました

異常発生

ワクワクしながら電源ON。しかし……

右側のメーターだけが、殆ど振り切れています。明らかに異常です。

しばらく続けても、右の針の振れが異常です。

ボリュームを最低限に絞っても、右の針の振れ位置が異常です。

犯人捜し

配線ミスか？ 基板の不良か？
まずは冷静にテスターで各部の抵抗値を測ります。

このテスターは、中学生か？高校生のころから使っています。
流石メイドインジャパン、さすが日置製。
（今気づいたのですが、ロータリーパネルの保護ビニルが貼ったままでした。）

基板の側を再度、拡大目視でも、一部ハンダよごれは、ありますがショートは見当たりません。

調査の結果、信じられない事実が判明しました。
「新品で購入した2連ポテンショメータ（2kΩ）の片側が、内部でショートしている」
ノブを回しても ① ② の端子間の抵抗値が0Ωのまま変化しません。
（① ③ 間も0Ω これ完全に抵抗器の役目を果たしていませんアウトですネ。）。

まさかの部品初期不良です。
安価なパーツにはこういう落とし穴があります。
（安価だったけど、たった１つを宅急便コンパクトで丁寧な梱包だった。けど肝心の部品がこれでは、部品代の３倍強の運送費をかけて送る（買う）意味が無い）

苦渋の決断とリカバリー

_________________________________________________

長～～～い目で見て、他で見つけられたら、買って取り換えるかも！

完成：灯火に癒やされる夜

つや消しブラックのケースに、同色のアルミつまみ。
あえてシルバーを使わず「黒」で統一したことで、プロ用機材のようなストイックな外観になりました。

暖色のバックライトが灯り、部屋の空気が一変します。

ポテンショメータのノブがギザギザに変わったので銀ツマミも試せました。

照明を少し絞ったら、やはり黒ツマミの方が渋くて上品な気がします。

皆さんはどうでしょうか？

スイッチON。

PCからUSB-DACを経由して、ビル・エヴァンスのピアノを流してみました。
繊細なタッチに合わせて、小刻みに揺れる針。ドラムのキックが入ると、大きく右へ振れます。
デジタル表示のピークメーターにはない、物理的な質量の動き。
「これだ、これが見たかったんだ……」

回路図が無いから始まり、税関トラブル、加工の苦労、部品の不良。
全ての障害を「想定内」として（あるいは冷や汗をかきながら）乗り越えた末のこの灯りは、格別の美しさです。
AIの手を借りましたが、最後にモノを言うのは、やはり「手」と「勘」と「諦めない心」でした。
皆さんも、引き出しの奥に眠っている「作りかけの夢」はありませんか？ 今こそ、再挑戦の時かもしれません。

これから、再生時動画を撮り

Youtubeで公開しようと考えています。

公開後に、このページにもLinkを貼る予定です。

「ビル・エヴァンスのピアノ」は著作権の関係もあり載せられませんので、

著作権フリーのジャズピアノ演奏などを考えています。

あなたも、このページで、このページからYoutubeへの案内で、大画面でのVUメーター動きと音楽を楽しんでみませんか？

VUメーターで音を観る

かつてのオーディオ全盛期――音楽はもっと物理的で、視覚的な楽しみでもありました。

音の抑揚に合わせて、温かな光の中で踊る「VUメーター」の針。

今回は、現代のデジタル音源（YouTube）にアナログの息吹を吹き込んでみました。

針の動きを眺めながら、ゆったりとしたリラックスタイムをお過ごしください。

購入部品＆購入工具 一覧

購入部品＆購入工具 一覧

　Table Top

No	部品＆工具	購入部品＆購入工具	単価	送料/値引	小計
1		2 個 VUメーター　ウォーム バックライト 録音 オーディオレベルアンプ ドライバーボード付 アナログメーター＆電子基板 オーディオ用 AC 9V 500mA 500mAオレベルアンプ ドライバーボード付 アナログメーター＆電子基板 オーディオ用	3,577	-179	3,398
2		uxcell 炭素被膜ポテンショメータ 可変抵抗器 ダブルロータリー RV097NS 10KΩ 2個入り	665	-67	598
3		2連式ボリューム B特性 2kΩ	252	660	912
4		Kiligen 12mm ハイヘッド ステンレスラッチング押しボタンスイッチ 110V-220V 3A LED NO SPST オンオフ防水トグルスイッチ	999	0	999
5		4個 5.5 x 2.1mm 5A DC-099 DC 電源ジャックソケット ねじ付き メスパネルマウントコネクタ 18AWG ワイヤ付き オスピグテールワイヤ	699	0	699
6		オーディオ用 インシュレーター スピーカー ハウリング防止 インシュレーター アルミニウム製 円形のタイプ シルバー 防音 防振 振動防止 4点セット	752	0	752
7		絶縁ブッシュ付 金属ケース対応 パネル取付型 RCAジャック2個SET [赤・黒] 金メッキタイプ	280	280	560
8		3.5mm ステレオミニプラグ to 2RCA 変換 ステレオオーディオケーブル、金メッキコネクタ オス to オス YスプリッタオーディオAUXケーブル、 スマホ タブレット TV 等に対応 (0.5M)	594	-59	535
9		タイプc イヤホン変換イヤホンジャック 変換　T1 3.5mm to type-c 高性能DACチップ内蔵 32bit/384kHzサンプリング率 usb dac type-c ノイズ干渉なし 有線 HIFI音質 TC12pro	927	0	927
10		オーディオテクニカ イヤホン ジャック 分配プラグ 3.5mm ステレオミニ ×2-3.5mm ステレオミニ AT3C25Sa	945	0	945
11		Linkman アルミ製ツマミ シルバー 15φ ロ-レット6.1φ 【15X17B】	230	550	780
12		アンプ修理パーツ ボリューム ツマミ アルミ削り出し 無垢 イモネジ固定 高重量 (直径15mm 高さ15mm,シルバー)	530	185	715
13		110mm*40mm*100mm- アルミ筐体電子プロジェクトボックス ケース、DIY回路基板PCB計器ボックス、 良好な放熱、プリント回路基板配線アルミボックス	1,861	-558	1,303
	※	部品　小計	12,311	812	13,123
14		34mm ホールソー 高速度鋼 穴あけ 超硬 ホールカッター 六角軸 ホールソーセット インパクト 耐久性 ステンレス鋼 アルミニウム合金 金属 鉄 など　ケース付き	1,231	0	1,231
15		HAZET(ハゼット) 2150-1 スクライバー 金属用ケガキ工具 マーキングペン 150mm 超硬合金製先端 クリップ付き 精密作業用 ケガキ針 けがき工具 マーキングツール ドイツ製	899	0	899
	※	工具　小計	2,130	0	2,130
	※	合計	14,441	812	15,253

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この記事では、AIとの対話で導き出した株分けの時期と方法を実践。想像をはるかに超えた根詰まりとの格闘や、半日がかりの作業の全貌を、豊富な写真とともに紹介します。「モンステラは育ててはいけない」と言われる理由を「身をもって体験した」驚きと発見の記録です。

買ってから430日。巨大化したモンステラの現状

吉見農園の木製４寸鉢モンステラ 新品価格 ￥1,060から (2025/9/5 12:29時点)

4寸鉢から始まった成長の記録

生成AIで、モンステラの状態を聞き・調べ・育てる。

モンステラの葉の一つが黄色くなったのでGeminiにアドバイスを求める。新しいGeminiでは、Gemという表現で例示があります。日本語でのGemの適語表現がなかなか見つかりませんが、例示から見る限り切り口・または視点ジャンルで良いと思われ...

イイネ.biz

2025.04.12

葉の広がりはなんと1メートル！新芽も続々

鉢からあふれ出す気根の様子

「そろそろ株分けすべき？」悩みの始まり

 AIに聞いてみた！最適な株分けの時期とサイン

モンステラの健康状態と成長の早さ

AIが答える「株分けに適切な季節」

プロンプト

GEMINIの回答

現在のモンステラの成長具合と季節を考えると、株分けを行うのは適切だと判断できます。以下にその理由と、株分けを行う際の注意点をご説明します。

---

株分けが適切な理由

1. 旺盛な成長:
   1. 430日で高さが3倍になり、葉のサイズも大きくなっていることから、モンステラが非常に健康で活発に成長していることがわかります。このような状態の植物は生命力が強く、株分け後の回復も早いため、成功する可能性が高いです。
2. 適切な時期:
   1. 現在は8月末でまだ暑い時期とのことですが、これはモンステラの生育期（5月～9月）に当たります。生育期に行うことで、株分けで受けたダメージからの回復がスムーズに進みます。
3. 鉢のサイズ:
   1. 現在の鉢が直径260mmとのことですが、葉の広がりが1mに達していることを考えると、鉢の中の根がすでにいっぱいになっている（根詰まりしている）可能性が高いです。この状態での株分けは、根詰まりを解消し、それぞれの株の成長をさらに促す良い機会になります。
4. 株の大きさ:
   1. 大きく3方向に分かれているとのことですので、株分けを予定している1つの株が十分に成熟していると判断できます。葉の枚数も豊富なので、切り離した株も光合成を十分に行い、独立して成長できるでしょう。

---

株分けの際の注意点

• 株分け後の管理:
  • 切り離した株は、水はけの良い新しい土に植え付け、直射日光を避けた明るい場所で管理してください。
  • 株分け直後は根が不安定なため、たっぷりと水を与え、その後は土の表面が乾いてから水やりを行います。
  • 株が新しい環境に慣れるまでの約1ヶ月間は、肥料を与えないようにしましょう。
• 切り離す部分:
  • 株分けを考えている株に、葉が数枚と、すでに土に達している太い気根（根）が十分にあることを確認してください。
  • 切り離す際には、清潔なハサミやナイフを使用し、親株と子株の根をできるだけ傷つけないように慎重に行ってください。

現在のモンステラの状態であれば、適切な手順を踏めば株分けは成功する可能性が高いです。ぜひ挑戦してみてください。他に何か株分けについてご質問はありますか？

気根の状態から判断する株分けのベストタイミング

次のプロンプト

Geminiの回答

モンステラの株分けについて、より詳細な状況をお聞かせいただきありがとうございます。お話の状況から判断すると、一番小さな部分ではなく、太くて丈夫な気根を持つ、葉の多い株を切り離すことを強くお勧めします。

なぜ一番小さな株ではない方が良いのか？

1. 生存率の高さ:
   1. 葉が大きく、枚数が多い方が、光合成によってより多くのエネルギーを作り出すことができます。
   1. 太くしっかりした気根は、すでに土から水分や栄養を吸収しているため、切り離した後の新しい環境でも安定して成長する基盤ができています。
   1. 一番小さな株は、切り離した後に十分なエネルギーを生成できず、成長が遅れたり、最悪の場合枯れてしまうリスクが高まります。
2. 成長の安定性:
   1. 既存の太い気根は、新しい環境でもすぐに根を張り、株全体をしっかりと支えることができます。これにより、安定した成長が期待できます。
   1. 小さく、細い気根を持つ株は、新しい環境で根を張るのに時間がかかり、不安定になる可能性があります。
3. 親株への影響:
   1. 比較的元気な株を切り離すことで、残る親株も健全な状態を保ちやすくなります。
   1. 一番小さな部分を切り離しても、親株全体として見た場合の根詰まり解消にはあまり効果がない可能性があります。

---

株分けのステップと注意点

1. 株の確認:
   1. 切り離す予定の株に、太くて土に達している気根が複数あり、葉が十分に付いていることを改めて確認してください。葉のサイズや枚数は、株の成長力を示す重要な指標です。
2. 切り離し:
   1. 親株から切り離す際は、気根が土に刺さっている部分を切り離すのではなく、親株の茎から伸びている気根の根元を切り離してください。
   1. 茎を切る際は、清潔なナイフやハサミを使い、切り口は斜めにして、水はけを良くしてください。
3. 植え付けと管理:
   1. 切り離した株は、水はけの良い新しい土に植え付け、直射日光の当たらない明るい場所で管理します。
   1. 植え付け後、数日間は土を湿らせた状態を保ち、新しい根が張るのを促します。

一番小さな株を「切り離した方が大きくなる」というお考えは、確かに成長を促す目的としては正しい方向性です。しかし、まずは成功率の高い、より元気な株を切り離して、確実に増やすことから始めることをお勧めします。

これらの点を踏まえて、株分けに挑戦してみるのはいかがでしょうか。 もしよろしければ、他に何かお手伝いできることはありますか？

３番目のプロンプト

Gemin

なるほど、鉢から出して根の状態を確認してから最終決定をされるのですね。それは非常に良い判断だと思います。

鉢から出して根の状態を直接見ることで、以下の3つの重要なポイントを確認できます。

1. 根詰まりの度合い: 鉢の底から根がはみ出していたり、根が鉢の形に沿ってぐるぐる巻いている場合は、根詰まりを起こしているサインです。この状態であれば、株分けと植え替えはモンステラにとって大きなメリットになります。
2. 株の分かれ具合: どの部分が独立した株として分けやすいか、茎や根の繋がり方を直接確認できます。無理に引きちぎるのではなく、自然に分かれそうな場所や、切り離しやすい場所を見つけやすくなります。
3. 根の健全性: 根が白くてしっかりしているか、黒く変色したり、異臭がしたりしないか確認しましょう。健康な根を持つ株を分けることで、株分け後の成功率が高まります。

---

株分けの最終確認と作業のヒント

鉢からモンステラを取り出す際には、以下の点に注意してください。

• 作業場所: 新聞紙などを敷いて、土が散らからないように準備しましょう。
• 鉢からの取り出し方: 鉢を軽く叩いたり、傾けたりして、根鉢（土と根が一体になった塊）をゆっくりと引き抜きます。無理に引っ張ると根を傷つけてしまうので、慎重に作業してください。
• 根の状態確認:
  • 根が白く、固い状態であれば健康です。
  • 根が黒く、ブヨブヨしている場合は根腐れの可能性があるので、その部分は清潔なハサミで切り落としましょう。
• 株の切り離し:
  • 太い根や茎でつながっている場合は、清潔なナイフやハサミを使い、スパッと切り離します。
  • 切り口を乾燥させ、必要であれば殺菌剤を塗布するのも良いでしょう。
• 植え付け:
  • 新しい鉢に植える際は、モンステラ専用の用土、または観葉植物用の水はけの良い用土を使いましょう。
  • 植え付け後はたっぷりと水を与え、日陰で数日間様子を見ます。

鉢の中の状態を直接確認することで、あなたのモンステラにとって最適な株分けの方法を見つけられるはずです。

もし、根の状態や株の分かれ方で迷うことがあれば、またいつでもご相談くださいね。

根詰まりとの格闘！鉢から抜くのも一苦労

「想定外！」鉢をひっくり返して見た衝撃の光景

鉢の形に固まった根と格闘、半日がかりの作業

慎重に、そして大胆に。カッターで切り離す決断

3方向に分かれた株、どれを分けるべきか？

AIアドバイスを参考に、株を分離

カッターナイフと木の棒を使った慎重な作業

根詰まりが引き起こす問題とは？

カッターナイフと木の棒を使った慎重な作業

切り離し作業の様子

再びGeminiへ

Geminiから

株分け、大変お疲れ様でした。想像以上の根詰まり状態だったとのこと、半日がかりの作業になったと聞いて、そのご苦労が目に浮かびます。

根の絡まり具合や、気根が鉢の最外周に沿って回っていたという状況から、あなたのモンステラがどれほど旺盛に成長しているかよくわかります。その中から最も切り離しやすい部分を選んで、慎重に作業されたのは素晴らしい判断です。

モンステラの驚異的な成長力

「お勧めしない観葉植物モンステラ」という雑誌の言葉が真実だったと実感されたのですね。おっしゃる通り、モンステラは適切な環境と光（特に植物育成LEDライトの効果もあるかもしれませんね）が揃うと、信じられないほどのスピードで成長します。それは、熱帯のジャングルで日光を求めて、他の植物に絡みつきながら上に伸びていく、本来の生命力そのものです。

今後の育成とアイデア

残りの2つの株も、半年後には再び株分けが必要になるかもしれないというご懸念、よく分かります。この成長の早さを考えると、数年後には部屋に収まらなくなる可能性も十分にありますね。

その成長の勢いを活かして、今後のモンステラをどのように楽しんでいくか、いくつかアイデアを提案させてください。

1. おすそ分けで「モンステラの輪」を広げる
   • 鉢植えのまま友人や知人にプレゼントする。
   • 茎と気根を切り離して、水差しで発根させてからプレゼントする。
   • モンステラの育て方や、今回の株分けの経験談を添えて渡せば、さらに喜ばれます。
2. インテリアとしての新たな活用法
   • あえて成長を抑え、ヘゴ仕立てや棒状の支柱に絡ませて、上に伸びる姿を楽しむ。
   • 水耕栽培に挑戦し、水とガラスの器でスタイリッシュな雰囲気を演出する。
   • 大型になった葉をカットして、花瓶に生ける「切り花」として楽しむ。
3. コミュニティで活用
   • SNSや地域コミュニティサイトなどで「モンステラ里親募集」をしてみる。
   • 「モンステラを育てる会」のようなコミュニティを作って、情報交換や交換会を行う。

この驚異的な成長力は、大変な面もありますが、それだけ生き生きとしている証拠でもあります。今回の株分けを機に、今後のモンステラとの付き合い方も、ぜひ楽しんでみてください。

もし、何か具体的なアイデアについて、さらに詳しく知りたいことがあれば、遠慮なくお尋ねください。

新しい鉢へ。株分け後の植え付けと今後の育成

新しい8号鉢の準備と、用土の選び方

鹿沼土を使った見た目の工夫

株分け後の管理方法と注意点

まとめ：モンステラは「育ちすぎる」植物だった！

今回の株分けでわかったこと

今回の株分けを通して一番に感じたのは、モンステラの生命力の強さです。まさか購入からわずか430日で、鉢が根でパンパンになるほど成長するとは想像していませんでした。

育成LEDライトがもたらした驚異の成長力

この驚異的な成長の背景には、植物育成LEDライトの効果があったのかもしれません。適切な光と環境が揃えば、モンステラは「育ちすぎる」という通説が真実であることを身をもって体験しました。

今後のモンステラとの付き合い方を考える

今後のモンステラとの付き合い方を考えると、「おすそ分け」や「里親探し」といった、育ちすぎた株を上手に循環させる方法が現実的かもしれません。

「モンステラは育ててはいけない」の真実?

もし、モンステラを育ててみようと考えている方がいれば、今回の私の経験からお伝えしたいのは、「モンステラは想像以上に大きく育ちます。その驚異的な成長を楽しめる覚悟が必要です」ということです。しかし、その分、成長の過程で多くの感動を与えてくれる、非常に魅力的な植物でもあります。
　分離した部分とは別の部分も大きな方の鉢でも既に限界を迎えているのかも知れません。近い将来また株分けするかもしれません。それくらいモンステラの成長はすごいです。また、８号鉢の方には植物育成LEDライトはありませんのでこちらの成長具合も今後比較できます。

　仕方ないと思いつつ・・・アイキャッチや広告を含むものをそのまま上からコピーした結果、余計なもの（キャプション、「PR表記」や「広告」といった文言）を含むプレーンテキストで、そのままペーストする形で提供。

結果は驚くべきものだった。

余計なものを読み飛ばして、（的確な文面の理解をした上で、まるで会話する様に）評価・採点、改善案まで瞬時に提示してくれた。

あなただったら15,000文字以上もあって、なんの飾りもない文書を何分で読めるでしょうか？　理解・評価して、改善案を出すとしたら・・・いったい何分必要になるでしょうか？・・・それくらい衝撃を受けた結果だったのです。

今までも、いろいろな局面でGeminiを利用してきましたが、自身の記事の評価依頼という切り口は初めてでした。

そしてその結末に感動すら覚え、新たな可能性（Geminiの汎用性）を感じ、このBlogを書こうと思ついた。 ここから、詳細に顛末をお伝えしたいと思います（お伝え出来たらと思います。

Geminiを利用

いよいよ、Geminiとの会話を通じて、この謎を解き明かす旅が始まります。

Q1～Q6が問いかけで、A1～A6がそれぞれGeminiからの回答です。（実際の記事では、このBlogの様にそれぞれメリハリをつける飾りを付けています）

URLで提示してみた

　過去に、コードチェックの依頼で、Geminiに公開ページのURLを求められたことがあったので、記事のURL提示で解析してもらえると考えた

想定外の返答に･･･

意外な返答に対して質問をする

仕方ないのか

　仕方ないかなと思いつつ、ハテどうするか、記事をそのままコピペすると何のメリハリもないプレーンテキストになるし、余計な「広告」なども含まれるし･･･と思いつつ、アクセス制限は後回しで、制約事項を確認しなければと、

はて、テキストでか！

コピペで行くしかないか、余分な情報も含まれるし、画像は無理でキャプションも含まれてしまうだろうし、何より何のメリハリもないプレーンテキストを理解してくれるだろうか・・・

記事を表示してテキスト貼り付けの準備をします。

Blogの最初の部分のキャプチャ画像

ブログの先頭（タイトル）から最後（まとめ）までをコピーしました。

Q4:単にコピペで提供

とはいえ、他に手っ取り早い方法を思いつかない。これがGeminiで理解できなければ、余分な部分をカットして再度ペーストすれば良いと思い結局

Geminiから驚きの回答がある

評価の確認と訂正

Geminiに期待

まとめ

生成AIの回答を100%使わなくても良いんです。ご自分が有効だと感じられた部分だけ利用すればよいのです。

頼みの綱として生成AI「Gemini」に助けを求め、共に原因究明に奔走するも、その道のりは決して平坦ではありませんでした。プログラミングの鉄則を疑い、目を凝らしても見つからないエラーの正体は、まさに「想定外」。Geminiとの対話を通して、AIの可能性と限界、そして最終的に問題解決へと導いた驚きの真相を、赤裸々にお伝えします。

衝撃

ローカルのPCの開発環境では、うまく機能して操作できていた。
本環境にそのまま、コピペしただけなのにプレビュー段階で全く機能しない。

なぜ、何が問題？

何も変更することなく、ローカルのPCで開発した内容を、HTML部分とScript部分を別々に、カスタムHTMLブロック２つに分け、１番目のHTMLブロックにはHTML部分をそのまま貼り付け、次のHTMLブロックには<script></script>記載した上で、間にScript文を貼り付けただけなのに。

公開目前！最後の難関：突如現れたエラーの影

ローカル環境では完璧に動作していた自慢のカラーピッカー。意気揚々と公開準備を進めるも、本環境でのプレビュー表示でまさかのトラブル発生。プレビュー表示でカラーパレットが真っ白になり、操作は一切受け付けないという事態に直面。

原因究明の開始

藁にもすがる思いで：AIの知恵を借りる

Geminiとの対話：エラー情報の収集と解析の始まり

Geminiからの最初の指示は、ブラウザの開発者ツールに表示されるConsoleエラーの提供。果たして、そこに解決の糸口は隠されているのか？

Geminiの回答

ご報告ありがとうございます。ローカル環境では問題がないのに、Webページに公開した途端に問題が発生するとのこと、それは非常によくあるケースで、原因もいくつか考えられます。
問題を解決するために、以下の手順で確認を進めてください。【重要な確認事項】
ブラウザの開発者ツール（デベロッパーツール）の確認:

　公開されているWebページを開き、ブラウザの開発者ツールを起動してください。（通常は右クリックして「検証」や「要素を調査」を選択するか、F12キーを押すと開きます）

　開発者ツールの「コンソール」タブを開き、赤い文字で表示されているエラーメッセージがないか確認してください。もしエラーメッセージがあれば、それが問題の原因を示している可能性が高いです。エラー内容を教えていただけると、さらに具体的なアドバイスができます。

• Chromeで確認したConsoleエラーをGeminiに報告するも、そのエラー行数は膨大^※ かつ止まることなく吐き出されている。一体、何が原因でこんなにもエラーが出ているのか？

（※.ChromeのConsoleエラーはStopすることなく大量に出力され続ける。最初の100行あまり、2画面スクロール分位をコピーして報告。Geminiにもその旨を伝える）

Chromeの悲鳴：大量のエラーメッセージに翻弄される

本環境でのエラー報告ありがとうございます。大量のコンソールエラーが発生しており、特に SyntaxError: Invalid or unexpected token と SyntaxError: Unexpected token '+' が出ていることは、JavaScriptファイル自体に何らかの問題があることを示唆しています。

これらのエラーは、JavaScriptの文法として正しくない文字が含まれている場合や、ファイルのエンコーディングが間違っている場合などに発生します。ローカル環境では問題がないのに、本環境で発生するということは、ファイルのアップロードまたは保存の過程で問題が発生した可能性が考えられます。

以下の点について確認してみてください。

1. JavaScriptファイルの再アップロード: colorPicker_Gemini-Script7.js を再度、Webサーバーにアップロードしてみてください。アップロードが中断されたり、不完全な状態でアップロードされた可能性があります。FTPクライアントなどを使用している場合は、転送モード（バイナリまたはテキスト）の設定が適切かどうかも確認してください。一般的にはJavaScriptファイルはテキストモードで転送することが推奨されます。
2. ファイルのエンコーディング: JavaScriptファイルのエンコーディングが、Webサーバーで想定されているエンコーディング（通常はUTF-8）と一致しているか確認してください。テキストエディタでファイルを開き、エンコーディングの設定を確認・変更できます。
3. ファイル内容の確認: もし可能であれば、本環境にアップロードされた colorPicker_Gemini-Script7.js の内容を直接確認してみてください。予期しない文字が混入していたり、途中でファイルが途切れていないかなどをチェックします。
4. 他のJavaScriptエラーの確認: total.js という別のファイルでもエラーが発生しているようです。もしこのファイルがカラーピッカーの動作に依存している場合、このエラーが影響を与えている可能性も考えられます。カラーピッカーの動作に必要なJavaScriptファイルが全て正常に読み込まれているか、開発者ツールの「ネットワーク」タブで確認してください。

まずは上記の点を確認し、JavaScriptファイルが正しく本環境にデプロイされているかどうかを確かめてください。SyntaxError が解消されれば、カラーピッカーが正常に動作する可能性が高いです。

　➡　Geminiによる解析は難航を極める。

承知いたしました。.js ファイルをアップロードしたのではなく、HTMLブロックに直接ペーストしているとのこと、了解いたしました。その場合、コードの誤りである可能性が高まります。

先ほどのエラーメッセージをもう一度確認すると、xn--ecka7j.biz/:2154 Uncaught SyntaxError: Unexpected token '+' というエラーが出ています。これは、2154行目に予期しない + 記号があることを示唆しています。

以下の手順で、HTMLブロックにペーストしたJavaScriptコードを確認してみてください。

1. 本環境のコードの確認:
   • 公開されているWebページの該当箇所（拡張HTMLブロック）のコードを直接確認してください。ブラウザの開発者ツールの「要素」タブで、<script> タグの中身を確認できます。
   • ローカル環境で正常に動作しているJavaScriptコードと、本環境にペーストしたコードを行ごとに注意深く比較してください。特に2154行目付近に、意図しない + 記号がないか確認してください。また、タイプミスや文字抜けなども見落とさないように確認してください。
2. コメントアウトの確認:
   • JavaScriptのコメントアウト (// や /* ... */) が正しく記述されているか確認してください。誤ったコメントアウトは、予期しないトークンエラーを引き起こすことがあります。
3. テンプレートリテラルの確認:
   • コピー機能の部分でバッククォート (`) を使用しているテンプレートリテラルがありますが、これが正しく記述されているか確認してください。特に、文字列内で変数を埋め込む ${} の部分に誤りがないか注意してください。
4. 他のJavaScriptコードとの競合:
   • もしページ内に他のJavaScriptコードが存在する場合、それらのコードと変数名や関数名が衝突している可能性もわずかに考えられます。ただし、今回のエラーメッセージはSyntaxErrorなので、まずはコード自体の文法エラーを疑うべきです。

エラーメッセージの行番号(:2154) は、コードの行数が非常に多いことを示唆しています。 ペーストしたJavaScriptコードだけでなく、そのHTMLブロック全体や、その前後のHTML要素なども含めて、意図しない + 記号がないか確認してみるのも良いかもしれません。

お手数ですが、上記の手順でコードの確認と修正を試してみてください。SyntaxError が解消されれば、他の問題も解決に向かう可能性があります。

その通りです。ブラウザの開発者ツールが示す行番号は、HTMLファイル全体の行数を基準にしています。したがって、2154行目というエラー表示は、ペーストしたJavaScriptコードだけでなく、そのJavaScriptコードが埋め込まれているHTMLブロックや、それ以前のHTML構造の行数も全て含んだ上での行番号となります。

エラー箇所を特定するには、以下の手順で確認してみてください。

1. 公開ページのHTMLソースコードを表示する:
   • ブラウザで公開ページを開き、右クリックして「ページのソースを表示」または同様のオプションを選択します。
2. <script> タグを探す:
   • 表示されたHTMLソースコードの中で、カラーピッカーのJavaScriptコードをペーストした <script> タグの位置を探します。
3. 行数を数える:
   • HTMLソースコードの最初から数えて、2154行目付近に何が記述されているかを確認してください。<script> タグの中であれば、ペーストしたJavaScriptコードのエラーの可能性がありますし、もし <script> タグの外であれば、HTML構造に問題があるかもしれません。
4. エラーの可能性のある箇所を特定する:
   • 2154行目付近のコードに、エラーメッセージで指摘されている + 記号がないか、または文法的に不自然な記述がないか確認してください。

この方法で、エラーが発生している正確な位置を特定できるはずです。もし特定できたら、その部分のコードを再度確認し、修正を試みてください。

ご指摘ありがとうございます。ソースコードの行数が合わないとのこと、承知いたしました。

その場合、エラーが発生している2154行目付近には、別のJavaScriptコードが存在するか、または何らかの理由でHTML構造の一部がJavaScriptとして誤認識されている可能性があります。

以下の手順で、2154行目付近のコードを確認してみてください。

1. 公開ページのHTMLソースコードを再度表示します。
2. ソースコードを2154行目付近までスクロールします。
3. その行に何が記述されているか確認します。
   • もし <script> タグで囲まれたJavaScriptコードであれば、その部分に + 記号が不適切に使われていないか、文法的な誤りがないかを確認してください。
   • もし HTML タグやその他のコンテンツであれば、それが JavaScript の文脈で解釈されようとしてエラーになっている可能性があります。例えば、閉じタグが不足していたり、コメントアウトが正しく行われていないなどの理由で、意図しない部分が <script> 要素として扱われることがあります。
4. 2154行目よりも少し前の行（例えば2100行目あたりから）も確認し、JavaScriptの<script>タグが適切に開始・終了しているかを確認してください。 もし、どこかの <script> タグが閉じられていない場合、それ以降のHTMLコードがJavaScriptとして解釈され、エラーを引き起こすことがあります。

エラーメッセージは Unexpected token '+' ですので、2154行目付近で + 記号がどのように使われているか、文脈と照らし合わせて確認することが重要です。

もし、ご自身で原因を特定するのが難しい場合は、その2154行目付近のコード（可能であれば、その数行前後のコードも含む）を共有していただければ、私も一緒に確認してみることができます。

奥の手：Webページ全体のソースコードを提供

ご提供ありがとうございます。2154行目は外部のJavaScriptライブラリのコードの一部であるようです。これは、ご自身の記述されたカラーピッカーのコード（742行目から1164行目）とは異なる場所でエラーが発生していることを意味します。

このような場合、考えられる原因はいくつかあります。

1. ご自身のカラーピッカーのコードの潜在的なエラー: カラーピッカーのコードに、直接的なSyntaxErrorではないものの、実行時に問題を引き起こし、その影響が他のJavaScriptコードの解析に及んでいる可能性があります。例えば、変数名や関数のスペルミス、予期しない値が渡されることによるエラーなどが考えられます。
2. 外部ライブラリの破損または不完全な読み込み: 何らかの原因で、この外部ライブラリのコードが完全に読み込まれていないか、破損している可能性があります。ただし、HTMLに直接記述しているとのことなので、この可能性は低いかもしれません。
3. HTML構造の誤り: カラーピッカーのJavaScriptコードが記述されている場所のHTML構造に誤りがあり、それが外部ライブラリの解析に影響を与えている可能性も考えられます。例えば、<script> タグの閉じ忘れなどです。

トラブルシューティングとして、以下の点について再度確認をお願いできますでしょうか。

• ご自身のカラーピッカーのJavaScriptコードをもう一度、注意深く見直してください。 特に、最近変更を加えた部分や、イベントリスナーの設定、関数呼び出しなどに誤りがないか確認してください。セミコロンの抜けなどもエラーの原因となることがあります。
• カラーピッカーのJavaScriptコードを囲んでいる<script>タグが正しく閉じられているか確認してください。 また、その<script>タグがHTMLの適切な場所に配置されているか（通常は</body>タグの直前が推奨されます）も確認してください。
• もし他にJavaScriptコードを記述している<script>タグがあれば、それらのコードにもエラーがないか確認してみてください。

エラーメッセージが特定の外部ライブラリの行数を示しているとはいえ、根本的な原因がご自身のコードにある可能性も考慮して、今一度コード全体を見直してみてください。

完全な手詰まり状態

新たな視点：Firefoxのエラー情報に光明が？

FirefoxのConsoleエラーLogで判ったこと

ソースコード解析の結果：Geminiもお手上げ？

提供したソースコードに対し、Geminiは、ChromeでのConsoleエラーの「#」に関連する不審な点を見つけられなかったと回答。早くも暗雲が立ち込める。

ご提供いただいたHTMLソースコードを確認しましたが、Firefoxのエラーメッセージ UncaughtSyntaxError: '#' not followed by identifier xn--ecka7j.biz:818:30 が示す818行目付近には、直接的に問題となる # は見当たりませんでした。

ただし、Firefoxのエラーメッセージは、Chromeとは異なる場合があります。Chromeで表示されているエラー Uncaught SyntaxError: Invalid or unexpected token が依然として気になります。

つきましては、以下の点について、再度HTMLソースコード全体をご確認いただけますでしょうか。

1. Firefoxのエラー箇所（818行目付近）の確認:
   • その行に直接 # がない場合でも、その行のコードがJavaScriptの文脈で解釈された結果、そのようなエラーが出ている可能性があります。周囲のコード（特にJavaScript関連のコード）に問題がないか確認してください。
2. Chromeのエラー箇所（HTMLの先頭）の確認:
   • HTMLファイルの先頭から、特に <script> タグが始まるまでの間に、意図しない文字（不可視文字なども含む）や文法的に正しくない記述がないか、もう一度注意深く確認してください。
   • 稀に、サーバー側の処理や、コピー＆ペーストの際に予期しない文字がHTMLの先頭に混入することがあります。
3. JavaScriptコードの全体的な確認:
   • コメントアウト以外の不要な文字や記号が混入していないか、念のためJavaScriptコード全体を再確認してください。

もし、これらの確認をしても問題が特定できない場合は、大変お手数ですが、可能であれば、公開されているWebページのURLを共有していただけますでしょうか？実際にWebページを拝見することで、より具体的な原因を特定できるかもしれません。

Firefoxによる深掘り：Scriptエラーの発見と詳細調査

GeminiはFirefoxのエラーからScriptエラーを発見し、発生位置を特定。問題のコードの再確認を指示される。

コードを拝見しました。

まず、122行目の条件式で、JavaScriptの論理AND演算子である && が、HTMLエンティティの && と記述されています。これはJavaScriptとしては解釈されず、意図しない動作を引き起こす可能性がありますので、&& に修正してください。

何故か？117 Lineを122行目と言ってくるが、、、、

コードは正常、しかし現実は…：繰り返される問題

問題箇所とされるコードは正常にしか見えず、編集画面でも問題なし。念のため、Scriptを再度上書き更新するも状況は変わらず。エラー解決への道は依然として見えない。

展開されたSourceのの文字化け部分（819 Line）

if (r >= 0 && r <= 255 &#038;&#038; g >= 0 && g <= 255 &#038;&#038; b >= 0 && b <= 255) { 

そう、余計な文字：#038;　が、&&の間に数か所に挟まっている。
（でも全部の＆＆の間が文字化けしている訳ではない。･･･これも不思議！）(ここがRGBの数値の範囲チェックの部分･･･➡ここのif文が機能しないための不具合。Firefoxのconsoleエラーが示す’#‘もここにある。)

そして、実際のコーディングでは、以下の様に問題なく（文字化けの「#038;」もない）（　colorPicker_Gemini-Script7.jsの　117 Line）

if (r >= 0 && r <= 255 && g >= 0 && g <= 255 && b >= 0 && b <= 255) {

元々の「colorPicker_Gemini-Script7.js」

であるし、改めて、編集画面で見てみても同じ

でも、現実は不具合発生だし、Firefoxのconsoleエラーはここを指している
（よく見てみるとChromeのConsoleエラーとSourceコードのGemini解析で指し示した「#」は、#038;の先頭にある）

プレビュー画面のSourceの該当箇所付近は、下の画像キャプチャ通り
SourceをSublime Textに貼り付け、Check250525.htmlで保存した後、VS Codeで開いて「if (r >= 0」で検索 ➡ Firefoxのエラー箇所（818行目付近）で合致する819 Line（VS Codeは文字化け部分を~~~~ ~~~~で示してくれている。こんなCode無いぞ!!!と）➡ 　該当箇所近辺をキャプチャ

環境要因の可能性：GeminiからのURL開示要求

Geminiは、ソースコードと実行環境の間に生じる不整合、特に文字化けの可能性を指摘し、実際のWebページのURLの開示を求める。

原因がまた一つ特定できましたね！&& がまだ残っていたとは、驚きです。

Localで修正してアップロードしたのに、本環境で文字化けが戻ってしまう原因としては、以下の可能性が考えられます。

1. キャッシュ: ブラウザのキャッシュだけでなく、WebサーバーやCDN（コンテンツ配信ネットワーク）のキャッシュが古いバージョンのファイルを配信している可能性があります。スーパーリロード（Ctrl+Shift+R または Cmd+Shift+R）を試すだけでなく、もしCDNを利用している場合は、CDNのキャッシュクリアも試してみてください。
2. 保存またはアップロードの失敗: 編集したHTMLブロックが正しく保存または公開されていない可能性があります。Webサイトの編集画面で、変更を保存し、公開する手順を確実に行ってください。
3. 複数の場所でコードを編集している: もし、複数の場所で同じコードを編集している場合、誤って古いバージョンのコードを上書きしてしまっている可能性があります。
4. プラットフォームの自動変換: ご利用のWebサイトプラットフォームによっては、特定の文字や記号を自動的に変換する機能があるかもしれません。もしそういった機能があれば、設定を確認してみてください。

まずは、Webサイトの編集画面で、該当のHTMLブロックの内容が最新の修正済みコードになっていることを確認してください。その後、キャッシュクリアを徹底的に行ってみてください。

もしそれでも問題が解決しない場合は、ご利用のWebサイトプラットフォーム名などを教えていただければ、何か情報が見つかるかもしれません。

非公開とプレビューの壁：もどかしい状況

問題解決のためURLを開示したい気持ちはあるものの、ページは未公開。下書きプレビューでの状況を伝え、一時公開も検討することを伝える。

下書き保存とプレビュー表示で確認しても正しく動作しないとのこと、承知いたしました。編集画面でコードが正しく表示されているにも関わらず問題が解決しない場合、以下の可能性を試してみてください。

1. プレビュー画面のハードリロード: プレビュー画面が古いキャッシュを読み込んでいる可能性があります。プレビュー表示の状態で、強制的に再読み込み（ハードリロード）を試してみてください。通常、Ctrl+Shift+R（Windows/Linux）、Cmd+Shift+R（Mac）で行えます。
2. プレビュー画面の開発者ツール（コンソール）の確認: プレビュー表示でも、ブラウザの開発者ツールを開いて（通常はF12キー）、コンソールにエラーメッセージが表示されていないか確認してください。表示がおかしくても、JavaScriptのエラーが出ている場合があります。
3. プラットフォームのプレビュー機能の特性: ご利用のWebサイトプラットフォームのプレビュー機能が、公開時と異なる動作をする場合があります。もし可能であれば、プラットフォームのヘルプなどを確認し、プレビューの制限事項などを調べてみてください。

上記を試しても解決しない場合は、一旦「工事中」などの表示をして公開し、URLを共有していただく方が、私も実際のWebページの状態を確認できるため、より具体的なアドバイスができるかもしれません。もし公開に抵抗がなければ、その方法もご検討ください。

承知いたしました。公開後、URLを共有いただければ、すぐに確認させていただきます。引き続きサポートさせていただきますので、よろしくお願いいたします。

Geminiの期待：公開後のURL分析に託す

承知いたしました。URLをありがとうございます。

早速、拝見して状況を確認いたします。少々お時間をください。

ページを「工事中」として公開し、URLをGeminiに託す。AIによる分析に、一縷の望みをかける。

AIも時間が必要：分析結果を待つ焦燥感

Geminiから分析に時間を要する旨の連絡。焦りを感じながらも、AIの判断を待つ。

Geminiの回答を待つ間に

まさかの自己解決：閃きが生んだ解決策

Geminiからの返信を待つ間に、何気なくScriptの記述場所を変更してみたところ、嘘のようにエラーが解消！信じられない結末を迎える。

Geminiに報告：解決したことと変更点を

解決のご報告ありがとうございます！テーマの機能であるカスタムJavaScript欄に移動させることで解決されたとのこと、素晴らしいですね。

当初、HTMLブロックに直接記述されていたことが原因だったのですね。テーマの機能を利用することで、JavaScriptの実行環境が適切になり、問題が解消されたと考えられます。

カラーピッカーが無事に動作するようになったとのこと、大変嬉しく思います。他に何かお手伝いできることがございましたら、お気軽にお知らせください。

Geminiの誤解：AIにも得意不得意がある？

真実の共有：依然として残る謎

Geminiの誤解を訂正し、自己解決に至った経緯と、根本的な原因が依然として不明であることを伝える。

Geminiの反省と今後の課題：文字化けという難題

Geminiは自身の誤解を謝罪し、文字化けという問題の複雑さについて言及する。

ご指摘ありがとうございます。私の認識が誤っており、申し訳ございません。「HTMLブロックに直接記述されていたことが原因」ではなく、文字化けが根本的な原因だったのですね。

文字化けの原因は特定できていないとのこと、承知いたしました。文字化けは、ファイルの保存形式、Webページのエンコーディング設定、サーバー側の設定など、様々な要因で発生するため、原因特定が難しい場合がありますね。

今回のケースでは、テーマのカスタムJavaScript欄に移動したことで、結果的に文字化けの問題も解消された、または影響を受けなくなった、と理解いたしました。

引き続き、何かご不明な点やお困りのことがございましたら、お気軽にお知らせください。

まとめ

Webサイト公開直前、予期せぬConsoleエラーに見舞われた顛末記。生成AI「Gemini」との対話を通じて問題解決を試みるも、最終的な原因はコードの一部で発生した不可解な文字化けだった。AIの力を借りながらも、人の目による確認と環境に合わせた調整の重要性を痛感した記録。

Color Palette Explorer: あなただけの特別な色を作ろう・見つけよう！

洗練されたカラーピッカー - Webデザイン、イラスト制作に。RGBスライダー、カラーパレットで直感的に色を見つけ、HEX/RGBコード、和色名も表示。選択した色はHTMLテーブル形式で保存。Webサイトに最適な色を簡単選択。色の表現が豊かに。

イイネ.biz

2026.04.09