連載 AILLMLoRAFine-tuningMachine LearningGPUGoogle Colab
第3回：LoRAと量子化の技術解説 — LLMを軽くする仕組みたち
LLMファインチューニングに不可欠な軽量化技術であるLoRA、量子化、QLoRAの仕組みを解説し、架空の事実をモデルに学習させる「富士山実験」で技術の有効性を実証します。
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連載 AILLMFine-tuningStock PredictionGoogle ColabLoRAPython
第4回：Colabで株価予測 — 3モデルの試行錯誤
Google ColabのT4 GPUでELYZA 8BとLLM-jp 7.2Bを使い株価予測ファインチューニングに挑戦。精度不足に直面しつつも、追加学習やGGUF変換など多くの技術的知見を得た過程を記録します。
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連載 AILLMOpenAIFine-tuningStock PredictionPython
第5回：OpenAI APIファインチューニング — 約8分で完了した最終解
OpenAI APIのファインチューニングでgpt-4o-miniをカスタマイズし、約8分の学習で安定したJSON出力と十分な予測精度を実現。データ準備の苦労と、Colabとの決定的な違いを詳しく解説します。
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連載 AILLMFine-tuningStock PredictionMachine LearningPython
第6回：訓練データの設計 — 5種類のデータをどう統合したか
LLMファインチューニングにおける訓練データの設計思想を解説。企業情報・ニュース・株価・財務・マクロ経済指標の5種類のデータ統合、正解ラベルの作り方、8バージョンに及ぶ試行錯誤の過程を記録します。
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連載 AILLMNLPTranslationPHPOpenAI
第7回：翻訳LLMの選定 — DeepSeekからChatGPTへ
翻訳用LLMプロバイダとしてDeepSeekを導入したところ、処理速度・中国語混入・入力データ漏洩の3つの問題が発生。ChatGPTへの統一に至った経緯と、LLMプロバイダ選定の教訓をまとめます。
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連載 FirestoreMySQLNext.jsPHPPythonAIStock Prediction
第8回：MySQL→Firestore移行と本番運用 — RDBからNoSQLへの道
連載最終回。MySQLからFirestoreへのデータ移行で直面したインデックス設計・Upsert戦略・書き込み課金との戦い、そして千里眼サービスの本番運用アーキテクチャの全体像をまとめます。
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連載 AITTSBluetoothReal-TimeiOS
第4回（補足）個人開発でできるリアルタイム翻訳 - Bluetoothイヤホンで翻訳を聞く
翻訳パイプラインへのTTS追加の実装記録：Web Speech APIのコード、モバイルブラウザの回避策、Bluetoothオーディオルーティング、そしてネイティブアプリへの道筋。
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連載 AILLMEdge AIOpen Source
第3回 個人開発でできるリアルタイム翻訳 - Ollama・LM Studio・自宅GPUの限界
RTX 3060でのローカルLLM検証：Ollamaのセットアップとクラッシュ、LM Studio 0.4.0のヘッドレスCLI、並列リクエスト制御のロック機構、モバイルLLMの実現可能性調査、そして多言語対応ガイド。
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連載 AILLMStreamingSystem Design
第2回 個人開発でできるリアルタイム翻訳 - 500msを実現するLLMストリーミング
核心の実装：速度と品質を切り替えるデュアルプロンプト、ストリーミングJSON抽出、デバウンス処理、段階的表示のフロントエンド — コード付き。
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