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	<title>タグ:deepseek &#8211; AIディベロッパーblog</title>
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	<description>AI技術を使った様々な開発のTIPSや技術のブログです</description>
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		<title>「話しかけると自動で認識して自然な声で返答してくれるシステム」をWindows環境に構築</title>
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				<pubDate>Tue, 07 Jul 2026 01:18:49 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[ローカルPC上で完全に動作する音声会話AIを作る方法を解説します。DeepSeek-R1（Ollama）・Silero VAD・Whisper・VOICEVOXを組み合わせて、「話しかけると自動で認識して自然な声で返答してくれるシステム」をWindows環境に構築します。 システム構成 マイク音声 ↓ Silero VAD（発話検出） ← 声が来たら自動で反応 ↓ Whisper（音声→テキスト） ↓ DeepSeek-R1 / Ollama（AIの返答生成） ↓ VOICEVOX（テキスト→自然な音声） ↓ スピーカー 必要なもの ツール 用途 入手先 Python（embed版 or 通常版） スクリプト実行 python.org ollama.exe AIモデルのサーバー github.com/ollama/ollama/releases VOICEVOX（run.exe） 日本語音声合成 voicevox.hiroshiba.jp ffmpeg.exe Whisperの音声前処理 github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases フォルダ構成 すべてを1つのフォルダにまとめ [&#8230;]]]></description>
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		<title>【2026年最新版】主要AI企業のユーザー入力データ利用ポリシー比較まとめ</title>
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				<pubDate>Fri, 03 Jul 2026 01:45:47 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、そしてDeepSeekやQwen（通義千問）など、私たちが日常的に使うAIチャットボットに入力した文章・コード・画像は、いったいどのように扱われているのでしょうか。 「会話が勝手にAIの学習データにされているのでは？」という不安を持つ人は少なくありません。実際、多くのAI企業は個人向け無料プラン・有料プランではデフォルトで会話データを学習に利用し、法人向け（Enterprise/API）契約では原則として学習に利用しないという、二段構えのポリシーを採用しています。 本記事では、米国系（OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft）、その他（Meta、xAI）、そして中国系（DeepSeek、Alibaba等）の主要AI企業のデータ利用ポリシーを横断的に整理しました。 1. OpenAI（ChatGPT） Free / Plus / Pro（個人向け）：個人ワークスペースではデータ共有がデフォルトで有効になっており、会話データはモデルの学習に利用される。ただし「設定 &#62; Data Controls &#62; Improve  [&#8230;]]]></description>
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		<title>無制限に無料でAIコーディング　VRAM 8GB のノートPCでQwen3 Coderを動かしてみる</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/06/18/%e7%84%a1%e5%88%b6%e9%99%90%e3%81%ab%e7%84%a1%e6%96%99%e3%81%a7ai%e3%82%b3%e3%83%bc%e3%83%87%e3%82%a3%e3%83%b3%e3%82%b0%e3%80%80vram-8gb-%e3%81%ae%e3%83%8e%e3%83%bc%e3%83%88pc%e3%81%a7qwen3-coder/</link>
				<pubDate>Thu, 18 Jun 2026 07:46:58 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[無制限に無料でAIコーディングできるオープンソースのモデルQwen3 Coder　をVRAM 8GB のノートPCで動かしてみてその実力を見てみたいと思います。 まずこちらの記事に従いOllamaを入れます。このソフトはローカルでChatGPTのような感じでLLMを動かすためのソフトです。 次にモデル選択画面プルダウンで、qwen3-coderと入れて、qwen3-coderを選択状態にし何でもいいのでチャットを行います。 するとモデルのダウンロードが自動で始まります。(１７GBあるので結構時間がかかりますので待ちます) 意図的にコードにバグを仕込んで修正できるか試してみる あるコードを少しカスタマイズして下記のような絶対通らないIF文を作りOllamaにこのファイルを＋ボタンから追加して原因を聞いてみました。 if(!empty($youtubeId) &#38;&#38; 1==2){ $replace = [ &#8216;https://youtu.be/&#8217; =&#62; &#8221;, &#8216;https://www.youtube.com/watch?v=&#8217; =&#038;gt [&#8230;]]]></description>
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		<title>2026年版｜中国系AI APIは本当に危険なのか？DeepSeek・Qwen・GLMを価格・性能・セキュリティで徹底比較</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/05/28/2026%e5%b9%b4%e7%89%88%ef%bd%9c%e4%b8%ad%e5%9b%bd%e7%b3%bbai-api%e3%81%af%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e5%8d%b1%e9%99%ba%e3%81%aa%e3%81%ae%e3%81%8b%ef%bc%9fdeepseek%e3%83%bbqwen%e3%83%bbglm%e3%82%92/</link>
				<pubDate>Thu, 28 May 2026 01:34:28 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[生成AIブームが続く中、2025〜2026年にかけて急速に存在感を高めているのが、中国系LLM（大規模言語モデル）です。 特に、 DeepSeek Qwen GLM Kimi Doubao などは、驚異的な低価格で高性能APIを提供し、世界中の開発者に利用され始めています。 一方で、 「中国製AIは危険なのでは？」 「アメリカ製なら安全？」 「実際に企業はどれを使っている？」 という疑問を持つ人も多いでしょう。 この記事では、2026年時点での中国系AI APIについて、 価格比較 性能比較 実務での利用状況 中国AIが安い理由 セキュリティ上の懸念 アメリカ製AIとの違い をまとめて解説します。 中国系AI APIとは？ 中国系AI APIとは、中国企業が開発・提供しているLLM（大規模言語モデル）のAPIサービスです。 代表的な企業には以下があります。 DeepSeek Alibaba Cloud（Qwen） Zhipu AI（GLM） Moonshot AI（Kimi） ByteDance（Doubao） 近年はOpenAIやAnthropicに匹敵する性能を、圧倒的な低価格で提供することで急成長してい [&#8230;]]]></description>
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		<title>DeepSeek V4 FlashのAPIでJSON出力が空になる問題と対処法</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/05/15/deepseek-v4-flash%e3%81%aeapi%e3%81%a7json%e5%87%ba%e5%8a%9b%e3%81%8c%e7%a9%ba%e3%81%ab%e3%81%aa%e3%82%8b%e5%95%8f%e9%a1%8c%e3%81%a8%e5%af%be%e5%87%a6%e6%b3%95/</link>
				<pubDate>Fri, 15 May 2026 05:35:39 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[DeepSeek V3では問題なく動作していたJSON出力が、V4 Flashに移行した途端に壊れる・空になるというケースが多数報告されています。この記事では原因の調査過程と、現時点で取れる対策をまとめます。 症状：content が空白トークンで埋まって返ってくる 典型的な症状は以下のようなレスポンスです。completion_tokens が 150〜220 あるにもかかわらず、content がスペースだらけで実質空になっています。 Array ( [choices] =&#62; Array ( [0] =&#62; Array ( [message] =&#62; Array ( [role] =&#62; assistant [content] =&#62; (空白のみ) ) [finish_reason] =&#62; stop ) ) [usage] =&#62; Array ( [completion_tokens] =&#62; 220 [total_tokens] =&#62; 1764 ) ) トークンは消費されているのに出力が空、という厄介な挙動です。 原因1：thinking モードがデフォルトで有 [&#8230;]]]></description>
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		<title>【完全無料】Ollamaで“ChatGPTみたいなAI”をローカルPCで動かす方法｜VRAM 8GBでもOK・セキュリティ安心</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/05/07/%e3%80%90%e5%ae%8c%e5%85%a8%e7%84%a1%e6%96%99%e3%80%91ollama%e3%81%a7chatgpt%e3%81%bf%e3%81%9f%e3%81%84%e3%81%aaai%e3%82%92%e3%83%ad%e3%83%bc%e3%82%ab%e3%83%abpc%e3%81%a7%e5%8b%95/</link>
				<pubDate>Thu, 07 May 2026 03:16:37 +0000</pubDate>
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				<description><![CDATA[「ChatGPTみたいなAIを、自分のPCだけで無料＆無制限に使いたい」 そんな人におすすめなのが、ローカルAI実行ツール Ollama と、高性能モデル DeepSeek-R1 の組み合わせです。 この方法なら、 月額料金なし API料金なし 回数制限なし 入力データが外部送信されない オフラインでも使える PHPなどのプログラミングも可能 という、かなり強力な環境を作れます。 しかも、VRAM 8GBクラスのGPUでも動作可能です。 今回は、Windows環境で初心者でもできる導入方法を、5ステップで解説します。 Ollamaとは？ Ollama公式サイト Ollamaは、AIモデルを自分のPCで簡単に動かせる無料ツールです。 通常、ChatGPT系AIはクラウド上で動作しますが、Ollamaを使うと、 自宅PC ゲーミングPC ノートPC などでローカル実行できます。 つまり、会話内容やコードが外部サーバーへ送信されません。 企業の機密情報やソースコードを扱う人にも人気があります。 DeepSeek-R1とは？ DeepSeek公式サイト DeepSeek-R1は、高性能な推論型AIモデルです。 特に強 [&#8230;]]]></description>
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		<title>Claude（Anthropic）・DeepSeek APIの使用率を監視する方法【PHPサンプルつき】</title>
		<link>https://aidev.bluegarage.site/blog/2026/04/13/claude%ef%bc%88anthropic%ef%bc%89%e3%83%bbdeepseek-api%e3%81%ae%e4%bd%bf%e7%94%a8%e7%8e%87%e3%82%92%e7%9b%a3%e8%a6%96%e3%81%99%e3%82%8b%e6%96%b9%e6%b3%95%e3%80%90php%e3%82%b5%e3%83%b3%e3%83%97/</link>
				<pubDate>Mon, 13 Apr 2026 01:38:32 +0000</pubDate>
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				<category><![CDATA[ウェブサイト開発]]></category>
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				<description><![CDATA[APIを使ったシステムを本番運用していると、ある日突然リクエストが弾かれる――そんな経験はありませんか？原因のほとんどはレートリミット（呼び出し回数・トークン数の上限）への到達です。 しかし実は、APIはレスポンスを返すたびに「残り使用枠」を教えてくれています。その情報は HTTPレスポンスヘッダー に含まれており、PHP の cURL でも簡単に取得できます。この記事では、まずヘッダーを生で確認する方法から始めて、最終的に「使用率90%超えを自動検知するコード」まで順を追って解説します。 1. まず「生のレスポンスヘッダー」を確認してみよう cURL にはレスポンスヘッダーをボディと一緒に取得するオプションがあります。CURLOPT_HEADER =&#62; true を追加するだけです。 まずは Anthropic API を例に、ヘッダーを丸ごと出力してみましょう。 &#60;?php $ch = curl_init('https://api.anthropic.com/v1/messages'); curl_setopt_array($ch, [ CURLOPT_RETURNTRANSFER =&#62; [&#8230;]]]></description>
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