技術ブログ

Google Maps APIとNuxt 4の連載第3回。地点データをNuxtのserver APIとSQLite（node:sqlite）に保存し、zodで入力を検証する登録・更新・削除APIの作り方と、本番で必要な点を解説します。

NuxtとWebRTCで作るビデオチャット連載の第2回。Nuxt 4（Nitro v2）の実験的WebSocketでシグナリングサーバーを作り、ルーム単位の中継、メッセージの型共有と検証、ブラウザ側の接続処理を実装します。

Nuxt 4でPDF管理システムを作る連載の第2回。PDF本体とファイル情報を分け、Drizzle ORMとSQLiteでファイル名・サイズ・ページ数・登録日時を保存し、一覧APIと一覧画面を作る手順をコード付きで解説します。

オンプレミスの業務システムをAWSへ移行すべきか迷う発注者向けに、AWSが整理した移行の7種類、判断の5つの視点、進め方、チェックリスト、開発会社への質問例を解説します。

Google Maps APIとNuxt 4の連載第2回。非推奨の旧MarkerではなくAdvanced Markers（AdvancedMarkerElement・PinElement）でカテゴリ別の色付きピンを立てる方法を解説。

NuxtとWebRTCで作るビデオチャット連載の第1回。getUserMediaでカメラ・マイクをプレビューし、enumerateDevicesでデバイス選択、許可拒否・未接続・使用中のエラー表示まで実装します。

Nuxt 4でPDF管理システムを作る連載の第1回。PDFアップロードをサーバー側でサイズ・拡張子・Content-Type・先頭バイトの4点で検証し、UUIDの保存名でローカルに保存する方法を、動くコード付きで解説します。

Google Maps APIとNuxt 4で社内向け情報集約マップを作る連載の第1回。全12回の目次、APIキーとMap IDの準備、キー制限、地図を1枚表示するコードと発注者向けの注意点を解説します。

NuxtとWebRTCでビデオチャットを作る連載の第0回。全体像と全12回の目次、Nuxt 4の土台作り、カメラ・マイクにHTTPS（Secure Context）が必要な理由と、LANのスマホで動かない原因・確認方法を解説します。

Nuxt 4でPDF管理システムを作る連載の第0回。アップロード・検索・プレビュー・編集・帳票生成・権限管理までの全体像と目次、プロジェクト作成、共通レイアウト、runtimeConfigと.envの使い分けを解説します。

RFP（提案依頼書）に何を書けばいい？発注メモとの違い、背景・目的から評価方法・提出方法までの11項目の書き方、提案を比べやすくする指定のしかた、中小企業向け簡易版RFPのひな形を解説します。

システムの内製化と外注はどっちがいい？内製・外注・ハイブリッドの比較表、社内に残すべき「発注者力」、社員がAIで作った業務アプリの判断マトリクス、デジタルスキル標準を使った人材育成を解説します。

システム開発の見積もりが会社によって3倍違うのはなぜ？相見積もりで金額差が生まれる5つの理由と、前提条件をそろえて正しく比べる5ステップを、比較表・チェックリスト・開発会社への質問例つきで解説します。

業務システム刷新で社内の要望がバラバラ、要件定義がまとまらない担当者向けに、要望シートでの集め方、Must/Should/Couldの優先順位のつけ方、部署間の対立の収め方と開発会社への渡し方を解説します。

YOLOの画像認識を稼働させたあとの注意点を解説する連載最終回。画像の圧縮率を変えるだけで検出が大きく減る実験、変化に気づく記録の仕組み、AGPL-3.0のライセンスの確認点、連載全体のまとめと発注者向けチェックリストを紹介します。

YOLOの画像認識APIをDockerで動かすための設計を解説する連載第10回。モデルを外から渡す構成、ヘルスチェック、個人情報を残さないログ、実環境でビルドを確認できていない点、発注者向けチェックリストを紹介します。

YOLOのモデルをONNXに変換してCPUで動かし、推論時間を比べる連載第9回。約2倍速くなった結果と、変換で検出結果が少し変わる点、GPUが必要かの判断材料、発注者向けチェックリストを解説します。

非エンジニアがClaudeなどの生成AIで作った業務効率化ツールを公開する前の注意点を解説。利用者やデータで変わる対策、6つの質問、最低限の対策、チェックリストと相談時の質問例をまとめました。

YOLOの結果を、自信の高さで自動採用・人が確認・破棄に振り分ける仕組みを作る連載第8回。人の判断の反映、抜き取り確認、自信が高くても間違う結果の扱い方、発注者向けチェックリストを解説します。

YOLOの学習済みモデルに、果物の写真で追加学習をする手順を解説する連載第7回。レモンやキウイを見つけられるようになった一方で、オレンジを見逃すようになった結果と、検証の数字を信じてはいけない理由を紹介します。

YOLOの精度を適合率・再現率で測る方法を、果物の写真と正解データで解説する連載第6回。正解・誤検出・見逃しの数え方、1枚の写真で結論を出してはいけない理由、発注者が用意するテスト写真の考え方を紹介します。

検収で見つかった不具合を開発会社に「仕様変更です」と言われたら？バグか仕様変更かを合意資料で見極める方法、よくあるグレーゾーン、判断表、揉めない話し合い方と合意の残し方を解説します。

YOLOの認識結果を、ブラウザで写真の上に枠と個数として表示する画面を作る連載第5回。HTML1枚で作る方法、エラー表示、認証や画面範囲など発注者が決めること、チェックリストを解説します。

YOLOの画像認識をFastAPIでAPI化し、画像を送ると結果がJSONで返る仕組みを作る連載第4回。モデルの起動時読み込み、エラー処理、外部通信の設定、発注者向けチェックリストを解説します。