デジタルライフ — FoundersJP

日本で最も安い10G WiFi 7ルーター：それでもTP-Link BE550 Proをおすすめできない理由

Mon, 19 Oct 2026 14:43:30 GMT

先日、東京の自宅のインターネットを、ソフトバンクの10G光回線からNTTドコモの10Gサービスに切り替えました。ドコモのレンタル【ゲートウェイWi-Fi】の不安定さについて多くのユーザーが不満を述べているのを見て、自分で解決しようと決心し、本格的な10G Wi-Fi 7ルーターであるTP-Link BE550 Proを購入しました。

購入当時、このモデルは日本の市場で入手可能な10G 6GHz WiFi 7ルーターの中で最も安価な製品でした。円安と、最近の家電製品全般にわたる価格調整のおかげで、**26,000円（約175米ドル）**で購入することができました。

実際に徹底的に試してみた上で、私の率直で飾らないレビューをご紹介します。

開封とデザイン

パッケージはシンプルな作りです。本体と取扱説明書のほかには、広電圧対応の電源アダプターと、長さ1.5メートルのシールド付きCat6Aイーサネットケーブルしか同梱されていません。

外観上、このルーターは内部アンテナを内蔵し、中央にはくぼんだベルトラインが走っています。そのデザインは、20年前のDell XPSの筐体からインスピレーションを得ています。他の最新のゲーム機と並べてみても、まるで宇宙船のような異質な印象を与えることなく、自然に溶け込んでいます。

注目ポイント（ハードウェアの優れた設計）

アンテナアレイ： 本体上部には、2.4GHz、5GHz、6GHz帯に対応する6本の内蔵アンテナが搭載されています。各帯域でデュアルアンテナ構成を採用しており、理論上の無線スループットは最大9,679 Mbpsを実現します。
豊富なポート： 10G WANポート 1つと2.5G LANポート4つが搭載されています。この点、TP-Linkには称賛を送りたい。市場に出回っている多くの「10G」ルーターは、10G WANポートと標準的な1G LANポートを無謀に組み合わせ、ローカルネットワーク全体にボトルネックを引き起こしているからだ。

ボトルネック：破滅的なソフトウェア

TP-Linkはハードウェアのスペックを極限まで盛り込んだ一方で、ソフトウェアの実装はまったく期待外れだ。

MLOの不具合： マルチリンク操作（MLO）は仕様上はサポートされていますが、これを有効にすると深刻なパケットロスや耐え難い遅延が発生するため、実質的に使用できません。
不安定な日本のIPoE（IPv4 over IPv6）： 日本で正規販売されているルーターにもかかわらず、現地のIPoE接続への対応は極めて不十分です。これらの接続はIPv6に大きく依存しているにもかかわらず、標準のファームウェアではIPv6接続が頻繁に切断されてしまいます。さらに悪いことに、接続が切断された際、システムはIPv6サービスを自動再起動したり再接続したりすることができず、ユーザーは手動でデバイスを再起動するしかありません。

この問題を解決するため、別のデバイスに[OpenWrtをフラッシュしてMAP-Eリンクに対応させ、BE550 Proを高度なアクセスポイント（AP）として機能させるようにしました。

TP-Linkへのアドバイス： 派手なギミック的な機能に時間を費やすのではなく、堅実なコアソフトウェアの機能に注力すべきです。

もし時間を巻き戻せるなら、このルーターは二度と買わないだろう。

まとめ：AI時代において10Gファイバーが重要な理由

現在、日本では一般家庭向けに対称型10G光回線（下り10Gbps／上り10Gbps）の導入が進められています。ローカルAIワークフローが主流となる時代において、この帯域幅は単なる贅沢品ではなく、必要不可欠なものとなっています。

たとえば、ローカルの32BパラメータAIモデルを取得するには、約70GBのデータをダウンロードする必要があります。標準的な1Gbpsの回線では、そのダウンロードに一晩かかります。一方、10Gの回線であれば、ほんの数分で完了します。

関連記事：

NASでのDocker Composeの応用編
ポート443を削除しなければならず、アドレスにちょっとしたデジタルな「尾」が付いてしまうのでしょうか？いいえ！Lucky+CloudFlareを使えば、すっきりとした状態になります！

デジタルノマド！に関する「サバイバル」のヒントをもっと知りたい方は、ぜひフォローしてください！

初心者向けAI映像制作：ストーリーを短編映画に変える3つのツール

Thu, 17 Sep 2026 14:23:16 GMT

私の友人の一人は、趣味で脚本を書くのが好きです。

最近、私は彼女がいくつかの簡単なスクリプトを短い動画に仕上げるのを手伝いました。

それらはまだハリウッド級の作品とは程遠いものの、そもそもそれが目的だったわけではない。

制作は手探りの状態でしたが、物語がスクリーン上で生き生きと動き出すのを見るのは、意外なほどやりがいのある体験でした。そのプロセス自体が楽しく、創造的で、充実感に満ちたものでした。

こうした体験を通じて、AIのおかげで、誰もが自分の物語の監督になれるような世界が近づいているのだと確信しています。

今日は、このプロジェクトで使用した3つのAIツールをご紹介します。これらを組み合わせれば、動画制作に必要な作業のほとんどをこなすことができます。

1. Dreamina AI — 画像や動画の生成

Dreamina AIは、ByteDanceが開発した生成型AIプラットフォームです。テキストから画像の生成、画像から動画の作成、ストーリーベースのコンテンツ生成に対応しています。

このプロジェクトでは、キーフレームや詳細なカメラ操作といった高度なテクニックは使用しませんでした。

その代わりに、私は単にいくつかの短いプロンプトを作成し、AIにそれらを創造的に解釈させた。

そのシンプルさこそが、初心者が急な学習曲線に悩まされることなく、AI動画ツールの利用を始められる理由の一つだと私は考えています。

2. ElevenLabs — ナレーションとAI音楽

ElevenLabsは、高品質なテキスト読み上げ技術で最もよく知られています。

多言語に対応しており、感情豊かな音声スタイルや、テンポ、間、トーンを細かく制御することができます。生成される音声は、ポッドキャストや動画、商業プロジェクトでも通用するほどプロフェッショナルな仕上がりになることがよくあります。

私が特に気に入っている機能の一つは、曲を生成できる点です。

自分で歌詞を書き、音楽のスタイルを選んで、AIに曲を作ってもらうことができます。

新年の動画を作る際、BGMを探す代わりに、歌詞を数行書き、その雰囲気に合った曲をAIに生成してもらいました。

時間を節約できたうえ、完成した動画により親しみやすい雰囲気が出ました。

3. DaVinci Resolve — 編集とカラーグレーディング

DaVinci Resolveは、映画業界で広く利用されているプロ向けの動画編集・カラーグレーディングアプリケーションです。

高度な編集ツール、視覚効果、マルチトラック編集、そして業界トップクラスの色補正機能を備えています。

以前は、編集には主にPremiere Proを使っていました。

しかし、今回は、DaVinci Resolveが意外にも使いやすかったことに気づきました。

これは、プロ向けの編集ソフトと初心者向けのツールの中間的な位置づけにある。

もしDaVinci Resolveがまだ複雑すぎると感じるなら、CapCutもまた素晴らしい選択肢です。このアプリは習得がはるかに簡単で、基本的な編集作業のほとんどを手間をかけずにこなすことができます。

まとめ

AIのおかげで、動画制作のハードルは劇的に下がりました。

Dreamina AIが生成したAI映像、ElevenLabsのナレーションや音楽、そしてDaVinci Resolveでの編集を組み合わせることで、一般の人でも比較的短時間で独自の動画を作成できる。

これは、作家やストーリーテラー、そしてクリエイティブな趣味を持つ人々にとって、とりわけワクワクすることです。

初めて、紙面上の物語を、映画に近い形へと変えることが現実味を帯びてきた。

ツールを使えば、創作がより簡単になります。

しかし、心に響く物語はやはり人々から生まれるものです。

AIの諂いを避ける方法：率直で偏りのない回答を得るための6つの実践的な方法
プログラマーでない人にとって、AIが急速に発展するこの時代、一般の人々にはどのようなチャンスがあるのだろうか？　より楽観的な見方

デジタルノマドに関する「サバイバル」のヒントをもっと知りたい方は、ぜひフォローしてください！

初心者でも安心。ソフトバンクがIPv6をブロックしても、LuckyとCloudflare Tunnelがあれば万全です

Sun, 23 Aug 2026 13:55:00 GMT

今日、突然自宅のNASに外部からアクセスできなくなり、そこに保存したメモも同期できなくなっていることに気づきました。原因を突き止めるのにかなり時間がかかりましたが、ソフトバンクルーターのアップデートにより、IPv6の着信接続がブロックされていたことが判明しました。以前、「443番ポート以外のポートの末尾を削除する」という方法を紹介しましたが、多くのアクセス問題を解決できるものの、今回のIPv6ブロックに対しては、その方法は全く効果がありませんでした。

https://www.foundersjp.com/ja/lifestyle-ja/digitallife-ja/443%e3%83%9d%e3%83%bc%e3%83%88%e3%82%92%e5%a4%b1%e3%81%86%e3%81%a8%e3%80%81%e3%82%a2%e3%83%89%e3%83%ac%e3%82%b9%e3%81%ab%e6%95%b0%e5%ad%97%e3%81%ae%e6%9c%ab%e5%b0%be%e3%81%8c%e4%bb%98%e3%81%8f/

従来の方法が通用しなくなったので、新しい方法に切り替えました。それは「**Lucky + Cloudflare（略称CF）**Tunnel」です。これで問題は完璧に解決しました。以下に、初心者でも真似できるように、詳細な手順を一つひとつ説明します。

まず、私がずっと愛用している主力ツール**「Lucky」**についてお話ししましょう

Luckyは、DDNS、リバースプロキシ、イントラネット接続、ポート転送、WebDAV、CorazaWAFファイアウォールなど、数多くの実用的な機能を統合した高機能なツールです。一般的なルーターでも、Dockerでのインストールでも、どちらの場合でも完璧に動作します。

さらに素晴らしいのは、その「軽量」という利点です。一般的な組み合わせ（例えばNPM＋cloudflared＋ddclientなど）は、インストール後に600～800MBもの容量を占有し、メモリ使用量も多くなります。一方、Luckyのインストールパッケージは30MB未満で、日常的なメモリ使用量も50MB強にとどまるため、スペックが低いデバイスでも快適に動作します。

それでは、手順を追って設定方法を説明します。指示通りに進めていけば大丈夫です👇

手順1：Cloudflareでトンネルを作成する

Cloudflareアカウントにログインし、【Zero Trust】→【ネットワーク】→【コネクタ】の順に進み、【トンネルを作成】ボタンをクリックします。
画面の指示に従ってトンネルに名前を付けます（何でも構いません。自分だけで区別できればOKです）。作成が完了すると、画面にトンネルのトークンが表示されます。
⚠️ 重要なお知らせ：このトークンは一度しか表示されません！必ずすぐにコピーして、メモ帳などに貼り付けて保存してください。紛失した場合は、トンネルを再作成するしかありません。
例：画面には以下のような--token 一串字符のような内容が表示されます。--tokenその後のすべての文字列が、必要なトンネルトークンです。表示が不完全な場合でも、完全にコピーして保存してください。

ステップ2：CloudflareのAPIトークンを作成する

ページの右上にあるアバターをクリックし、【プロフィール】を開き、【APIトークン】の項目を見つけて、【トークンの作成】をクリックします。
【テンプレートを使用】を選択するか、手動で権限を設定し、以下の要件に従って権限にチェックを入れてください：

権限1：アカウント → Cloudflare Tunnel → 編集
権限2：エリア → DNS → 編集

【アカウントリソース】および【リージョンリソース】で「すべてのアカウント/リージョン」を選択するか、使用する具体的なドメインに対応するアカウントやリージョンを指定することもできます。
「保存」をクリックすると、ページ上にAPIトークンが生成されますが、これも一度しか表示されません！コピーして保存し、ステップ1の「Tunnel-Token」と混同しないよう、「API-Token」というメモを付けておくことをお勧めします。

ステップ3：Luckyにトンネル設定を追加する

Luckyの管理画面を開き、【内部ネットワークの透過】→【Cloudflare】を選択し、【インスタンスを追加】をクリックします。
以下の要件に従ってパラメータを入力してください。その他、特に記載のないオプションはデフォルトのままにしておいてください：

備考：このトンネルの用途を識別しやすいよう、お好みの名前を入力してください（例：「NASアクセストンネル」）。
インスタンスタイプ：【トンネル】を選択
最初のトークン入力欄：手順1で保存した「Tunnel-Token」を貼り付けてください
最下部のCF API Token入力欄：手順2で保存した「API-Token」を貼り付けてください

保存すると、トンネル一覧に追加した項目が表示されます。右側の【ルートを適用】をクリックすると、ページに固有の記録値が表示されますので、その値をすべてコピーしてください。

ステップ4：CloudflareでDNS設定を行う

Cloudflareの管理画面に戻り、【DNS】→【レコード】の順に選択し、【レコードを追加】をクリックします。
レコードタイプとして【CNAME】を選択し、指示に従って内容を入力してください：

名称：サービスにアクセスする際に使用するドメイン名のプレフィックスを入力してください（例：nas.xxx.comでアクセスする場合は、「nas」と入力してください）
内容：前の手順でLuckyからコピーした記録値を貼り付ける
プロキシの状態：「小黄雲」アイコンをタップ（CDNとプロキシを有効にする）

「保存」をクリックすると、DNSレコードの設定が完了します。

ステップ5：最終的な連携を完了し、利用を開始する

Luckyのトンネル設定ページに戻り、【ホスト名】の入力欄に、先程作成した完全なドメイン名（例：nas.xxx.com）を入力します。
横にある【検出】をクリックし、検出結果が緑色になったら、トンネルが接続されたことを示しています。
【ターゲットサービス】の入力欄に、内部ネットワーク内のデバイスのアドレスとポート（例：NASのアドレス 192.168.1.100:5000）を入力し、保存すると、ドメイン名を通じてサービスに正常にアクセスできるようになります。

最後に、この案のメリットとデメリットについて説明します

✅ メリット：従来の「DDNS＋リバースプロキシ」方式に比べ、セキュリティが強化されています。また、Cloudflareを経由するため、通信事業者による遮断やブロックを受けることがほぼなく、安定性が極めて高いです。
❌ デメリット：現在はHTTPおよびHTTPSプロトコルに対応しているサービスのみ利用可能です。リモートデスクトップやFTPなど、その他のプロトコルを使用する場合は、この方式は適さないため、別の方法を選択する必要があります。

443ポートを失うと、アドレスに数字の末尾が付くのか？いいえ！Lucky+CloudFlareでスッキリ解決！

Tue, 11 Aug 2026 15:41:00 GMT

親しい友人たちは私がNASをいじるのが好きだと知っていて、自宅のNASでも多くのサービスを動かしています。オタクである私は、ほとんどの場合ルーター側の内部ネットワークアドレスを経由して利用しており、外部ネットワークからのアクセス状況には注意を払っていませんでした。ところが最近、ある日突然外出中に、NAS上のこれらのサービスが外部ネットワークからアクセスできなくなっていることに気づいたのです。

調べてみると、原因はIPv6の443ポートがブロックされていたためでした。以前私が住んでいた都市ではIPv6の443ポートはブロックされていませんでした。一時的なポートブロックで、しばらくすれば解除されるだろうと思っていましたが、一ヶ月以上経ってもまだ解除されていません。おそらくかなり長い間、解除されることはないでしょう。

Lucky大吉

これまでNAS上のサービスはDDNS-Go+Nginx Proxy Managerで実現していました。先日、ラボのマシンでiStoreOSをいじっている際にLuckyを体験しました。今回は正式にNAS上でLuckyを導入する予定です。自宅のネットワークは私だけが使用しているわけではなく、以前オールインワン端末に問題が発生した際、家族全員から批判されたという前歴があります。そのため、現在のサービスは全てNAS上で運用し、ルーターは純粋なルーティング機能のみに限定しています。

Lucky大吉はDDNSベースの統合型リバースプロキシソリューションであり、多くのドメインサービスプロバイダプラットフォームをサポートしています。同様にAPIとキーによる管理が行われます（ここまでご覧になっている方なら、APIとキーの申請方法はお分かりでしょう）。ただし、管理バックエンドはよりユーザーフレンドリーに設計されており、各種プロセスも直感的に把握できます。SSL証明書も個別管理が可能で、私自身はCloudFlareの15年有効証明書を利用していますが、これほど長い有効期間だと本当に安心です。

もちろん最大の問題はポートの問題です。私はどちらかというと怠け者なので、大吉でポートをマッピングする際、外部に公開するリスニングポートは1つだけ設定し、各種サービスはサブドメインで区別しています。NAS上のリバースプロキシサービスのアドレスには全て「nasx」プレフィックスを付けています。

ソースルール

ポート番号一つの方が覚えやすいとはいえ、ドメイン名にポート番号を付けても利用可能です。しかし、軽度の強迫性障害を持つ私としては、どうしても違和感を覚えるため、ずっとパブリックポート転送を実現する方法を探し続けてきました。以前、大妈でも他のユーザーがリダイレクトルールとソースルールで実現する方法を紹介しているのを見かけましたが、無料版ではリダイレクトルールとソースルールがそれぞれ10件しか設定できないのが残念です。

試行錯誤する中で、ソースルールに**「SSL/HTTPS」に一致するオプション**があり、デフォルトの443ポートをサービスホストの指定ポートにリダイレクトできることを発見しました。これはまさに私の現在の状況にぴったりの機能です。

CloudFlareのソースルールは非常に柔軟で、「And」と「Ro」を用いて様々な複雑な判断条件を組み合わせることが可能であり、あらゆる状況に対応できます。単一のネットワークセグメントにホストが1つしかない場合、IPv6のネットワークセグメントで判断すれば、プレフィックスが不要で覚えやすいです。しかし私の「2408」には他のホストも存在するため、プレフィックス方式で判断することを選択しました。NAS上のサービスはすべてサブドメインに「nasx」をプレフィックスとして追加しており、この設定によりこのメインドメイン下の他のサブドメインで競合が発生しないことが保証されています。

もちろんDNS設定の「小黄云」は必ず有効にしてください。そうしないと機能しません。

使用効果

これらの設定が完了すると、ドメイン名だけでプライベートサービスに直接アクセスできるようになります。ブラウザでもクライアントでも問題ありません。ただし、ドメイン経由でアクセスする実際のポートは443であり、カスタムポートではない点に注意してください。リモートAriaダウンロードやリモートデータベースアクセス時にも、ポートには443を入力する必要があります。リモートデスクトップの場合は、ポートを指定せずにドメイン名だけで直接接続できます。

実際に体験してみると、CloudFlare経由のDNSアクセスはアリDNSのポート付き解決よりも速度がやや遅いものの、安定性に優れています。出張中に、一部の都市ではアリDNS経由のアクセスが失敗するケースがあったものの、CloudFlareでは問題ありませんでした。テンセントのDNSPodや火山DNSは試したことがなく、国内の他のプラットフォームがこのようなソースルールをサポートしているかは不明です。ご存知の方がいらっしゃいましたら、ぜひご意見をお聞かせください。

AIに脳外科手術を施す：Ollama Modelfileを使ってローカルの大規模モデルを微調整し、影分身の術を習得させる？

Tue, 11 Aug 2026 13:57:00 GMT

エージェントのプライベート化が進む時代において、OllamaはAIモデルを実行するための基盤として非常に適しています。ニーズに応じて異なるモデルを組み合わせて読み込むことで、エージェントの行動目的を実現できます。ただし、Ollamaの公式ライブラリに含まれるモデルは一般的に容量が大きく、カスタマイズもできません。それに比べ、HuggingFaceからモデルを取得するのは良い選択肢と言えます。

ちょうど最近、QwenとGemmaの両方が新しいモデルをリリースし、AgentやSkillとの相性が良いと謳っていたので、早速試してみることにした。しかし、最強とされるQwen3.5をロードしたにもかかわらず、動作はまるで独り言を呟く狂人のようだった。これはおそらくモデルの知能の問題ではなく、Ollamaのモデルファイルに「脳外科手術」が必要だったのだろう。

HuggingFaceから取得したモデルを使用する場合、自身のニーズに合わせてModeFileを構築する必要がありますが、ここが最も問題が発生しやすい箇所でもあります。幻覚的な出力、自問自答、ループ出力、あるいは全く出力されないといった現象に遭遇することがあります。このような状況が生じる原因は、OllamaがモデルのModeFile内のTemplateに極めて敏感であることにあります。多くの場合、各モデルにはベンダーによってあらかじめ設定されたChat Templateが含まれていますが、モデルが暴走する根本的な原因は、ModeFileとモデルに組み込まれたChat Templateが一致せず、競合が発生することにあります。

同じモデルシリーズであってもバージョンが異なれば、組み込まれているチャットテンプレートには大きな違いがあります。Qwen3のModeFileをQwen3.5に適用すると、動作が不安定になることがあります。したがって、最も確実な方法は、モデル内のチャットテンプレートをエクスポートし、それに基づいて要件を満たすModeFileを構築することです。

テンプレートのエクスポート

通常、Ollama は Docker コンテナ 内で動作しますが、コンテナ内は最小限の構成（軽量化）であることが多いため、チャットテンプレートの抽出はホストマシン上で直接実行するのが最もスムーズです。

私は UNRAID を使用していますが、デフォルトでは Python 環境がないため、アプリストア（Community Applications）からインストールして対応しました。Synology や飞牛（FeiniuOS）などの NAS 環境でも同様にインストール可能です。

モデルディレクトリで、Pythonを使用して以下のコマンドを実行してください

python3 -c "



def read_gguf_template(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'rb') as f:
            magic = f.read(4)
            if magic != b'GGUF': return '【無効 GGUF】'
            # 2MB メタデータのほぼすべてのケースを網羅
            header_data = f.read(2 * 1024 * 1024)
            key = b'tokenizer.chat_template'
            pos = header_data.find(key)
            if pos == -1: return '【テンプレートフィールドが見つかりません】'
            
            # Jinjaテンプレートの特徴記号を特定する
            start_jinja = header_data.find(b'{%', pos)
            if start_jinja == -1: start_jinja = header_data.find(b'{{', pos)
            
            if start_jinja != -1:
                raw = header_data[start_jinja : start_jinja + 2000]
                end_jinja = raw.rfind(b'%}')
                # バイナリの残骸をデコードして削除する
                res = raw[:end_jinja + 2].decode('utf-8', 'ignore') if end_jinja != -1 else raw.decode('utf-8', 'ignore')
                return res.strip()
            return '【キーワードは見つかったが、開始位置を特定できない】'
    except Exception as e:
        return f'【読み取りエラー: {e}】'

files = sorted([f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.gguf')])
if not files:
    print('Error: 現在のディレクトリには .gguf ファイルが見つかりませんでした')
else:
    for file in files:
        print('\n' + '★' * 40)
        print(f'モデルファイル: {file}')
        print('--- 元のテンプレートの内容 ---')
        print(read_gguf_template(file))
        print('★' * 40)
"

その後、モデルの目の下には同じ名前のものが表示されます

追伸：私は主にQ4_K_Mモデルを使用しており、圧縮率は適度です。

混乱の原因

例としてQwen3.5を挙げると：

テンプレートには <think>\n\n</think>構造が含まれており、Ollamaの Modelfile が定義されていない PARAMETER stop "<|im_end|>" 、あるいは思考連鎖タグが適切に処理されていない場合、モデルはループ思考に陥ります。

現在のエージェントやスキルブームに対応するため、Qwen3.5には多数の <tool_call>、<function=...> および <parameter=...>が大量に追加されました。Ollamaから渡されるシステムプロンプト（System Prompt）が不完全な場合、モデルはツールを呼び出す必要があると「誤認」してしまいます。呼び出すべきツールがないと判明すると、テンプレート形式に従って関数名や引数を無作為に作り始め、「無意味な内容」を生成してしまいます。

テンプレートにはロジックが含まれています：{% if message.role == "tool" %} 後に続 <|im_start|>user\n<tool_response>。Ollamaのデフォルトロジックでは、user と assistant は交互に現れます。一方、Qwen3.5はツールの返却形式に合わせるため、 tool の返り値を user ロールにラップしています。もし Ollama の Modelfile が単にロールを定義しているだけの場合、コンテキストのロールのずれが生じます。モデルは突然自分がユーザーであると認識し、「ループ」という錯覚を引き起こします。

Modeflieのカスタマイズ

構造モデルに組み込まれているテンプレートを使えば、Modeflieの作成は格段に簡単になります。モデルに組み込まれているChat Templateに基づいて、私はThinkとAgentという2つのModeflieを作成しました。

特徴	Think モード（思考型）	エージェント型（実行型）
温度 (Temp)	0.6～0.8（創造性を維持）	0.1～0.4（安定性を重視）
コンテキスト (Ctx)	32768（長文分析）	8192 ～ 16384（必要十分な容量であれば）
中核となるロジック	誘導式 `<think>` 起動	ツール呼び出しの強制制約
ストップワード	一般的なロールタグ	追加 `</think>` 切り取り

Thinkは、スケジューリング、計画立案、計画の細分化、既存文書の学習などに使用されます。<think>を使用することでモデルに自己検証を行わせ、生成の品質を向上させます。選択したベースモデルが思考モードに対応していない場合、Modeflieに<think>を追加してThinkモデルに変換しようとしないでください。そうすると、生成結果が文字化けしてしまいます。

FROM ./Qwen3.5-4B-Q4_K_M.gguf

TEMPLATE """<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ range .Messages }}<|im_start|>{{ .Role }}
{{ .Content }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>assistant
<think>
"""

SYSTEM """You are an expert reasoning assistant. For every problem, think carefully and thoroughly before answering. Show your reasoning process inside <think> tags, then provide a clear, well-structured final answer after </think>."""

PARAMETER stop "<|im_end|>"
PARAMETER stop "<|im_start|>"
PARAMETER stop "<|endoftext|>"

PARAMETER num_gpu 99

PARAMETER num_ctx 32768
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER top_p 0.95
PARAMETER top_k 40
PARAMETER repeat_penalty 1.1
PARAMETER num_predict 8192

Agentは、各種ツールを呼び出し、リアルタイムでコンテンツを迅速に生成する役割を担います。Agentのmodefileでは、ツールの呼び出し、実行、および出力のルールが厳格に規定されています。実行中にモデルに思考をさせると、実行効率が低下するだけでなく、思考によって実行プロセスにずれが生じる恐れがあります。したがって、実行中に</think>で思考プロセスを終了させるほか、**PARAMETER stop "</think>"**パラメータを使用して思考を強制終了させることも可能です。

FROM ./Qwen3.5-4B-Q4_K_M.gguf

TEMPLATE """<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ range .Messages }}<|im_start|>{{ .Role }}
{{ .Content }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>assistant
<think>

</think>

"""

SYSTEM """You are a precise, execution-focused AI assistant operating as an agent backend.

## Tool Usage
- Call tools proactively when external data, retrieval, or computation is needed.
- Return tool calls as valid JSON strictly following the provided schema.
- Include all required fields. Never omit or fabricate parameter values.
- If a required parameter is missing or ambiguous, ask for clarification before calling.
- After receiving tool results, synthesize and respond — do not re-expose raw tool output.

## Task Handling
- RAG / Retrieval: Query precisely. Summarize retrieved content faithfully without hallucination.
- Data processing: Apply operations step by step. Validate output structure before responding.
- Multi-step planning: Break complex tasks into subtasks. Track progress and adjust plan if a step fails.

## Output Rules
- Structured tasks → use JSON or markdown tables as appropriate.
- Free-form tasks → plain concise prose, no filler.
- Never guess. Never pad. If uncertain, say so explicitly."""

PARAMETER stop "<|im_end|>"
PARAMETER stop "<|im_start|>"
PARAMETER stop "<|endoftext|>"

PARAMETER num_gpu 99

PARAMETER num_ctx 16384
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER top_p 0.9
PARAMETER top_k 40
PARAMETER repeat_penalty 1.1
PARAMETER num_predict 2048

「PARAMETER」のパラメータ設定は、ご自身の環境や要件に合わせて調整可能です。

チームワーク、1＋1＞2

このModelfileに対する「脳外科手術」のような作業を通じて、私たちは実際には単一のモデルを基盤として、全く異なる2つの「人格」を生み出したのです。これこそが、ローカル大規模モデルの**「影分身の術**」なのです：

Thinker： 長文の分析や論理の精査を担当し、 <think> タグ内で複雑な思考の流れを構築する。
Executor： 面倒で骨の折れる作業を担当し、JSON出力を厳格に実行する。余計なことは一切言わず、結果だけを提供する。

このような「同源の分身」という協業のロジックは、異なるブランドや規模のモデルを組み合わせる場合と比べ、次元を落とすような圧倒的な優位性を持っている：

コミュニケーションのズレがゼロ： これらは同一のトークナイザー（Tokenizer）と基盤ロジックを共有しているため、分身Aが意図した内容を分身Bが瞬時に正確に理解でき、モデル間での呼び出し時に生じるプロトコルの整合コストを大幅に低減します。
究極の省スペース： いくつキャラクターを作成しても、ハードディスクに占有する容量は常に1つ分のみ Qwen3.5-4B-Q4_K_M.gguf 容量しか使用しません。
**NASの性能が飛躍的に向上：**リソースが限られたNAS環境であっても、「特化型チューニング」を施した小型モデルを用いることで、特定のタスクにおける安定性と応答速度は、肥大化した汎用大型モデルをも凌駕する可能性があります。

エージェントのプライベート化における究極の閉ループ

エージェントのプライベート化が進む中、Ollamaはもはや単なるモデルローダーではなく、むしろ「人材市場」のような存在となっています。

Modelfileによるきめ細かな制御により、『NARUTO -ナルト-』のように、任務の難易度に応じて無数の「分身」を召喚することができます。ある分身はセキュリティチェックを担当し、ある分身はコード監査を担当し、ある分身はデータクレンジングを担当します……。それらは一つの脳（Weights）を共有しながらも、それぞれが異なる役割を果たします。

あなたのローカルAIが、あなたの指示に応じて「熟考」と「迅速な実行」をシームレスに切り替えられるようになれば、それはもはや単なるチャットボットではなく、呼び出せば即座に応じ、絶対的な忠誠心を持ち、あなたの本質を理解するAI特殊部隊となるのです**。**

脳外科手術が完了しました。さあ、Ollamaを再起動して、分身の合体攻撃の力を体感しましょう！

個人アカウントでAzureアプリを登録し、Outlookメールにアクセスできない問題を解決するために必須です。

Sat, 08 Nov 2025 15:51:53 GMT

世界的に有名なマイクロソフト社は、今回は本当に強硬な姿勢を見せている。データセキュリティを考慮し、現代的な安全な接続方式を強力に推進している。2022年より企業向けメールサービスでは既に基本認証（アカウント/パスワード）を廃止。2024年9月には2025年5月以降、個人ユーザーの基本認証も停止すると発表したが、現在は2026年4月末まで延期されている。

Outlookのウェブサイトやアプリ、Apple MailやGmailなどの大手メーカーのクライアントアプリを頻繁に利用するユーザーにとっては、特に影響はないようだ。これらのアプリにはOauth2のサポートが組み込まれているためだ。しかし、長年サードパーティ製クライアントや自己ホスト型ツールを使用し、蓄積されたメール情報を持つユーザーにとっては厄介な問題となる。結局、自分で解決するしかない。

どのクライアントやアプリを使用する場合でも、MicrosoftのOAuth2インターフェースが組み込まれていない場合は、まずOutlook個人アカウントのOAuth資格情報を取得する必要があります。

まず、Azureに登録して無料アカウントを作成する必要があります。Azureはマイクロソフトが提供するクラウドサービスプラットフォームです。企業ユーザーの場合、通常は企業IDがAzureの対応アカウントに紐付けられています。個人ユーザーは新規登録が必要で、Outlookで使用しているメールアドレスで登録できます。

登録時にはクレジットカードの認証が必要となります。対応カードはVISA、アメリカン・エキスプレス、マスターカード、JCBです。

登録完了後、個人管理プラットフォームのホームページにアクセスし、アプリの登録を選択してください。アプリケーション登録が表示されない場合は、検索バーで検索できます。

アプリケーション登録ページで、新規登録をクリックし、アプリケーション名やアカウントタイプなどの情報を入力します。自分自身のアカウントのみで使用する場合は、シングルテナントを選択します。私は仕事用と個人用で異なるOutlookメールアカウントを持っているため、マルチテナントと個人アカウントを選択する必要があります。

その後、リダイレクト先アドレスを確定し、方式はWebを選択し、アドレスは

https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/nativeclient

このアドレスは特別なアドレスであり、その機能はMicrosoft認証プラットフォームに対して、現在登録中のアプリケーションがAPIインターフェースの認証に使用されることを通知することです。

クリックして完了するとアプリケーション詳細ページに移動します。左側の管理メニューから「証明書とパスワード」を選択し、その中で新しいクライアントパスワードを作成します。ここではパスワードの有効期間を選択でき、最長は24ヶ月（2年間）です。2年経過後も引き続き使用する場合は、パスワードを再申請する必要があります。これはマイクロソフトのセキュリティ対策の一環と言えるでしょう。注意点として、ここで表示されるパスワードは今回のみ表示されます。万が一忘れた場合はアプリケーションを再申請するしかありませんので、このパスワードは安全な場所にメモしておくことをお勧めします。

パスワードを取得後、右側のAPI権限を選択し、Microsoft Graph内の委任されたアクセス許可を選択します。IMAPとSMTPにチェックを入れ、追加後にデフォルトディレクトリを表すアイコンをクリックし、管理者の同意を与えます。

その後、ご自身が使用するサードパーティ製アプリやアプリケーションにおいて、対応するアプリテナントのアカウントとパスワードを追加するだけで済みます。

Azureの個人ホームページでは、現在加入しているプランを確認できます。私の場合は無料プランです。詳細をクリックすると、無料で利用できるサービスの一覧が表示されます。簡単なウェブサイトや個人用アプリケーションを構築する場合、これらのリソースを最大限に活用できます。

NASでDocker Composeを使った高度な遊び

Sun, 02 Nov 2025 04:17:06 GMT

私のことをよくご存知の方は、私がよくNASを弄っていること、そしてDockerが不可欠な多くのセルフホスト・サービスのNASデプロイメントにも参加していることをご存知でしょう。異なるNASシステムには異なるDockerソリューションがあり、Docker Composeは現在最も広く適用されているものです。

ラベルの説明

Docker Composeの設定ファイルはYAML形式で、通常はdocker-compose.ymlまたはcompose.yamlファイルです。トップレベルタグは、アプリケーション全体のサービス、ネットワーク、ストレージボリュームなどの設定を定義します。以下は、Docker Compose設定ファイルにおける一般的で重要なトップレベルタグ名とその機能の一覧です。このリストはCompose仕様に基づいており、古いv2およびv3形式に代わるもので、現段階で推奨され、広く使われている標準です。


`バージョン` (非推奨)	(新しい Compose 仕様では推奨されなくなりました) 古い Compose ファイル形式 (v2 および v3) で、プロファイルのバージョンを指定するために使用されます。現在では、Compose仕様を使用する場合、このフィールドは省略されるか、後方互換性のためにのみ使用されます。	旧バージョン
`サービス`	アプリケーションのすべてのサービスを定義します。各サービスのエントリ（ `image`、`container_nameなど` ）は、このキーの下のサブ設定として動作します。これがComposeファイルの核となる部分です。	強制的
`ボリューム`	名前付きボリュームを定義する。これらのボリュームは異なるサービス間で共有でき、コンテナのライフサイクルに依存しない。	選択可能
`ネットワーク`	カスタムネットワークの定義。サービス同士または外部ネットワークと通信するために、サービスが特定のネットワークに接続できるようにします。	選択可能
`コンフィグ`	構成データの定義。一般的にアプリケーションのコンフィギュレーションに使用される、機密または非機密のコンフィギュレーション・データにサービスがアクセスできるようにする。	選択可能
`秘密`	機密データ（Secrets）を定義する。パスワードやAPIキーなどの機密情報にサービスが安全にアクセスできるようにする。	選択可能
`含む`	追加のComposeファイルが含まれています。コンフィギュレーションを複数のファイルに分割して、簡単に管理・再利用できるようにします。	選択可能
`名称`	プロジェクト名を指定します。ディレクトリ名をプロジェクト名とするデフォルトの動作を上書きするために使用します。	選択可能

これらのトップレベルタグのうち、servicesタグは コンテナを構築するのに不可欠であり、その下に多くの共通サブタグがある。


`イメージ`	コンテナのビルドに使用するイメージを指定します。 Docker Hub上のパブリックイメージ、プライベートリポジトリ、ローカルイメージのいずれかを指定します。
`ビルド`	イメージのビルド方法を定義します。既存の `イメージを`使用しない場合は、Dockerfileのパスとビルドコンテキストを指定します。
`コンテナ名`	コンテナの固定名を指定します。デフォルトでは、Compose は名前を生成します（例： `projectname-servicename-1`）。
`ポート`	コンテナのポートをホストに公開する。形式は通常、 `ホストポート：コンテナポート`である。
`ボリューム`	ストレージボリュームまたはホストパスをコンテナにマウントする。データ永続化または共有ホスト・ファイルに使用する。フォーマットは、 `ホスト・パス：コンテナ・パス` または `ボリューム名：コンテナ・パス`である。
`環境`	コンテナに環境変数を設定する。これは、キーと値のペアのリストか、ファイル参照である。
`環境ファイル`	ファイルから環境変数を追加する。
`ネットワーク`	サービスが接続すべきネットワークを指定する。
`depends_on`	サービス間の依存関係を定義する。現在のサービスが開始される前に、依存するサービスが開始されるようにする。
`リスタート`	コンテナ終了時の再起動ポリシーを定義する。例として、 `always`、 `on-failure`、 `unless-stopped`がある。
`命令`	コンテナの起動時に実行されるデフォルトのコマンドを上書きする。
`エントリポイント`	コンテナのデフォルトのエントリーポイントをオーバーライドする。
`ラベル`	コンテナにカスタムメタデータ（タグ）を追加する。
`ヘルスチェック`	コンテナの健全性ステータスをチェックするコマンドを定義する。
`伐採`	サービスのロギングドライバとオプションを設定する。
`配備`	デプロイと実行時の制約を指定する（主にスウォームモードで使用）。

例

わかりやすくするために、2つのサンプルを使って説明しよう。それぞれのタグの横に # マークでコメント（メモ）をつけておく。

次の例は、スタンドアロンのウェブ・サーバー・コンテナ（Nginx イメージを使用）を単一コンテナで構成するシナリオを示している。

# Compose ファイルのトップレベル設定キー（タグ）

# 最新の Compose Specification に従うため、通常 'version' キーは非推奨です。
# 後方互換性が必要な場合は、次のように追加できます（ただし非推奨）：
# version: '3.8'

# コアタグ：アプリケーション内のすべてのサービスを定義します
services:
  # サービス名：任意の名前を付けられます。ネットワークエイリアスとして機能します
  web_server:
    # サービスサブタグ：

    # コンテナの構築に使用するイメージを指定します
    image: nginx:latest

    # コンテナに固定の名前を割り当てます
    container_name: my_single_nginx_container

    # ボリュームまたはホストパスをコンテナにマウントします
    # 形式：[ホストパスまたはボリューム名]:[コンテナ内部パス]
    volumes:
      # ローカルの ./html ディレクトリを、コンテナ内の Nginx のデフォルトウェブディレクトリにマウント
      - ./html:/usr/share/nginx/html:ro

    # コンテナのポートをホストに公開します
    # 形式：[ホストポート]:[コンテナポート]
    ports:
      # コンテナの 80 ポートをホストの 8080 ポートにマッピング
      - "8080:80"

    # コンテナ内の環境変数を設定します
    environment:
      # これは環境変数の例です
      - TIMEZONE=Asia/Shanghai

    # コンテナ終了時の再起動ポリシーを定義します
    # 'unless-stopped' は、手動で停止されない限り、コンテナ終了時に再起動することを意味します
    restart: unless-stopped

    # コンテナにカスタムメタデータ（ラベル）を追加します
    labels:
      - "com.example.description=Single Nginx Web Server"

# トップレベルタグ：名前付きボリュームを定義します（必要な場合）
# この単一コンテナの例では、ホストマウントを使用しているため、'volumes' タグは省略可能です。
# volumes:
#   my_data:

# トップレベルタグ：カスタムネットワークを定義します（必要な場合）
# この単一コンテナの例では、Compose はデフォルトのブリッジネットワークを使用します。
# networks:
#   default:
#     driver: bridge

この例では、Web アプリケーション（Node.js の例）とデータベース（PostgreSQL を使用）を複数のコンテナで構成し、それらの間の依存関係と通信を設定します。

# Compose ファイルのトップレベル設定キー（タグ）

# コアタグ：アプリケーション内のすべてのサービスを定義します
services:
  # サービスその一：ウェブアプリケーション
  app_service:
    # サービスサブタグ：

    # イメージの構築方法を指定します（Dockerfile から構築）
    # 'context' は Dockerfile があるディレクトリ、'dockerfile' は Dockerfile のファイル名を指定
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile.app

    # コンテナに固定の名前を割り当てます
    container_name: web_app_container

    # コンテナのポートをホストに公開します
    # コンテナの 3000 ポートをホストの 3000 ポートにマッピング
    ports:
      - "3000:3000"

    # コンテナ内の環境変数を設定します
    environment:
      # データベース接続に必要な環境変数
      - DB_HOST=db_service  # 接続用のホスト名としてサービス名を使用
      - DB_PORT=5432
      - DB_USER=user
      - DB_PASSWORD=secret

    # サービス間の依存関係を定義します
    # db_service コンテナが起動し実行されてから app_service を起動することを保証
    depends_on:
      db_service:
        condition: service_started

    # サービスが接続すべきネットワークを指定します
    networks:
      - internal_network
      - public_network

  # サービスその二：データベースサービス
  db_service:
    # サービスサブタグ：

    # 使用するデータベースイメージを指定します
    image: postgres:14-alpine

    # コンテナに固定の名前を割り当てます
    container_name: postgres_db_container

    # ボリュームをコンテナにマウントします
    volumes:
      # データ永続化のために名前付きボリュームを使用し、コンテナ再起動後もデータが失われないようにします
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

    # ファイルから環境変数を追加します（機密情報を管理するより安全な方法）
    # POSTGRES_USER などの変数を含む .env.db というファイルが存在することを想定
    env_file:
      - .env.db

    # コンテナ終了時の再起動ポリシーを定義します
    restart: always

    # サービスが接続すべきネットワークを指定します
    # 注意：データベースサービスは通常、パブリックに直接公開されず、内部ネットワークのみに接続します
    networks:
      - internal_network

# トップレベルタグ：名前付きボリュームを定義します
volumes:
  # 'postgres_data' という名前のボリュームを定義
  postgres_data:
    # ドライバーやオプションを指定できますが、ここではデフォルトドライバーを使用
    driver: local

# トップレベルタグ：カスタムネットワークを定義します
networks:
  # アプリと DB の通信に使用する内部ネットワークを定義
  internal_network:
    driver: bridge
  # 外部接続が必要になる可能性のあるネットワークを定義
  public_network:
    driver: bridge

NASで使用

現在、すべての主流のNASシステムはDocker Composeをサポートし、自分のニーズに応じて、対応するプロジェクトのDocker Composeを見つけ、コピーしてNASのDocker Composeに貼り付け、自分の特定の状況に応じて編集することができます。

特別な注意点として、Docker Composeを自分のNASで使用する場合は、Docker Composeファイル内のパスを変更することです。先に述べた マウントタグボリュームと 変数ファイルenv_file タグは、どちらもパスの設定に関係しています。ほとんどのNASシステムでは、Docker Composeを追加する際にパスを設定する必要があり、このパスがコンテナプロジェクトがNAS内のファイルを保存する場所になります。

Docker Composeファイルでは、各タブの項目は「:」で区切られており、1つ前のコロンがマッピングされたホストのポートまたはアドレス、1つ目のコロンの後がコンテナ内のポートまたはアドレス、2つ目のコロンの後が読み書き権限などの設定項目である。

開発者のコード編集の癖によって、マウントアドレスをマッピングするとき、絶対アドレスを書く開発者もいれば、相対アドレスを書く開発者もいる：

絶対アドレス：/volume1/docker/Test/html

相対アドレス：./html

上記の例では、 html フォルダがマップされたマウント・フォルダであり、". . /」は htmlフォルダが /docker/Test ディレクトリにあることを意味する。個人的には、コンテナやdockerディレクトリが再配置されても、ディレクトリがなくなってコンテナが無効にならないように、相対パスを使う方が好きだ。

もう1つはポートで、上の例では、コンテナ内のポート80をホスト上のポート8080にマッピングしています。NAS内で複数のDockerコンテナが実行されている場合は、どのポートがすでに占有されているかに注意し、異なるコンテナで同じポートをマッピングしないようにしてください。

Dockerの「豆腐」文字化けを解消！NAS環境に日本語サポートを追加する最短ルート

Wed, 04 Jun 2025 04:40:00 GMT

NASを使いこなすなら、Docker（コンテナ）の活用は避けて通れません。Dockerは今や世界最大級のアプリプラットフォームであり、docker.comには最新のAIGC（生成AI）ツールから便利なプライベートクラウドまで、魅力的なツールが揃っています。

しかし、大きな壁となるのが「言語の問題」です。海外製イメージの多くは日本語を想定して設計されていないため、メニューが英語のままだったり、特に動画のトランスコード時には字幕が「□□（豆腐）」のように文字化けしたりすることがよくあります。

よくネットで紹介されている「タイムゾーンの変更」や「環境変数の固定」だけでは、根本的な解決にならないケースがほとんどです。そこで今回は、私が試行錯誤の末にたどり着いた、Dockerコンテナに確実に日本語フォントを認識させる方法を共有します。

Dockerの仕組み

解決策を知るために、まずはDockerの性質を理解しましょう。Dockerは「LXC（Linux Container）」という技術をベースにしたコンテナエンジンです。より詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

https://www.foundersjp.com/ja/lifestyle-ja/digitallife-ja/%e6%97%a5%e6%96%87%e6%b5%8b%e8%af%95/

LXCの正式名称はLinux Containerであり、Containerは「コンテナ」と訳されることが多く、これがDockerのロゴの由来でもあります。

Dockerイメージの本質は、Linuxベースのシステムに必要な依存関係だけを詰め込み、不要なものを徹底的に削ぎ落とした**「軽量パッケージ」**です。これにより、システムを汚さず、どんなLinux配布版でも動く互換性が保たれています。

しかし、この「徹底的な軽量化」こそが文字化けの原因です。開発者は転送速度を上げるためにイメージを極限まで小さくしようとするため、デフォルトの英語以外の言語データやフォントをすべて排除してしまうのです。

日本語化案

プログラム自体は多言語対応していても、表示するための「フォント（字形）」がイメージ内にないから表示できない――。それなら、ホスト側（NAS側）にあるフォントをコンテナに見せてあげればいい、というのが今回の解決策です。

私は互換性を最大化するために、以下のフォントを1つのフォルダにまとめました：

Windows 10 / macOSから抽出した日本語フォント
Ubuntu標準のシステムフォント（Dockerがフォントをインデックスする際のベースとなるため）

このフォルダを「フォントパック」としてホストマシンに保存し、すべてのDockerコンテナで共有できるようにします。

デプロイと設定手順

Linuxにおけるフォントの標準ディレクトリは /usr/share/fonts です。 Dockerコンテナ内のこの場所を覗いてみると、通常は最小限の英語用ファイルしか入っていません。

設定のポイント： コンテナを構築（作成）する際、**ボリュームマウント（パスの紐付け）**の設定で、ホスト側に用意した「フォントパック」のディレクトリを、コンテナ内の /usr/share/fonts に強制的に割り当てます。

# 例：docker runコマンドの場合
-v /volume1/docker/my-fonts:/usr/share/fonts

この設定でDockerを起動すれば、コンテナはホスト側の日本語フォントをあたかも自分自身の持ち物として認識します。あとはアプリの設定画面で日本語を選択すれば、動画の字幕もメニューも、美しい日本語で表示されるようになります。

NextCloud-AIOの活用と最適化、オンライン・コラボレーション・オフィスをワンクリックで実現

Mon, 23 Dec 2024 12:14:29 GMT

少し前にNextCloud-AIOをインストールしたのですが、ネットワーク外で使うとOfficeがエラーになることがあるという声がありました。また、データの移行方法を聞いてくる友人もいる。ということで、いろいろな条件をまとめてみました。

https://www.foundersjp.com/zh/digital-life-zh/unriad-nextcloud-aio/

インストーラパスワード

よくトスする友人は、コンテナを削除してしまったり、ミラーなどを削除してしまったりして、再インストールするときに、インストーラのパスワードを覚えていないことに気づき、恥ずかしい思いをすることがある。インストーラのパスワードを忘れてしまっても、以下のコマンドでパスワードを取り出すことができるので問題ない。

docker exec nextcloud-aio-mastercontainer cat /mnt/docker-aio-config/data/configuration.json | grep password

したがって、DockerがWin環境である場合は、絶対パスを手動で補完する必要がある。

不足する容器

ネットワークの都合上、イメージのプル時に失敗することがあること、インストーラのページでNextCloudを起動するといくつかの項目が赤くなっていること、UnRaidのDockerリストで複数のコンテナが見つからない場合は、まずサービスを停止し、その後に「開始」または「更新」を選択すると、インストーラが自動的に足りないコンテナを補ってくれることなどが挙げられます。

パスワードを変更する

インストーラーが生成したランダムなパスワードでログインした後、右上のアバターメニューにある「個人設定-セキュリティ」で管理者パスワードを変更することができます。ここでは、元のパスワードを確認する必要があり、新しいパスワードは一度だけ入力され、二次的な検証はありませんので、確認するためにマスクを閉じて小さな目の後ろを指すようにしてください、間違って入力しないように、知る方法を私に聞かないでください。

オフィス

NextCloudはデフォルトでWOPIホワイトリスト検証を有効にしていますが、NextCloudではOfficeコンポーネントをパブリックネットワークで使用すると接続できない場合があるとも説明していますので、AIO経由でインストールする場合はWOPIホワイトリスト検証を無効にすることをお勧めします。管理設定 - Office "オプションで、"WOPIリクエストの許可リスト "の入力ボックスをクリアし、右矢印をクリックします。

バックアップ

NextCloud-AIOはPostgreSQLデータベースを使用しており、データファイルは/appdata/nextcloud/には配置されません。UnRaidだけで定期的にバックアップするのは危険ですが、NextCloud-AIOのインストーラにはバックアップ機能があり、ローカルバックアップとリモートバックアップが可能で、時限バックアップにも対応しています。

同期

NextCloud自体は、ネットブック、ノート、フォトアルバム、連絡先、メール、カレンダー、TodoListおよびその他の機能と統合され、携帯端末でも、APPのサポートの富を持って、完全にiCloudを置き換えることができますキビ雲やクラウドサービスの他のメーカーは、すべての後に、自分のデジタル資産は、まだ心の最も平和を自分の手に置かれている。

一般的なファイル、写真、メモなどは、NextCloudのさまざまなアプリを経由して、安全かつセキュアに自宅のNASに直接同期できます。

iOS

iPhoneとiPadの連絡先とカレンダーの同期は、システム設定の連絡先とカレンダーにアドレスとアカウントを直接追加できるので、まだ比較的シンプルで便利です。

アンドロイド

Android携帯はDAVx⁵というAPPをインストールしないと同期できないが、iPhoneと比べると、DAVx⁵を通じて、連絡先やカレンダーの同期だけでなく、タスク（ToDoList）の同期もできるので、意外な楽しみがある。 DAVx⁵はただの同期ツールですDAVx⁵は単なる同期ツールで、Android携帯ではjtxBoard、OpenTasks、TasksのどれでもTasksが使えますが、おすすめはjtxBoardで、日記、メモ、Tasksを含めてNextCloudに同期できます。

デジタルライフ

三つの身体』の中で、高次元の存在たちは私たちを、人生の軌跡によって形成された点が残した絵のように見ていると書かれているが、確かにそうだ。このデジタル時代、私たちは自分の人生に無数のデータや点を残していくことになる。このプロジェクトはオフラインだ、あの会社は逃げ出した、とクラウド上のデータを心配するよりも、これらの大切な人生の軌跡を自分の手で握っている方がいい。私の好み、私の興味、そして私の人生データ。

ハンズオンチュートリアル、ワンクリックでオンライン共同オフィス、UnRiad+NextCloud-AIO

Fri, 20 Dec 2024 15:12:26 GMT

最近、友人とプロジェクトに取り組んでいるので、強力なセルフホストコラボレーションプラットフォームを構築しようと計画しています。NextCloudを選んだ理由は2つあります。1つ目は、タスクボード、Officeスイート、ToDoList管理などを網羅した豊富な機能、2つ目は、各機能に対応するモバイルアプリが搭載されており、いつでもどこでもプロジェクトを進められることです。

以前はまた、UnRaidでDockerのNextCloudをインストールしたが、それはOffice機能の良い実装ではありませんが、常に様々な問題があります。最近、NextCloudの公式は、オフィスの問題を解決すると主張して、オールインワンのソリューションを開始したが、また、ウイルス対策底と他のより強化された機能が付属して、ちょうどこの時間を試してみることがわかった。

マウント

UnRaidのアプリマーケットでNextCloudを検索すると、"nextcloud-aio-mastercontainer "が見つかります。これはNextCloudそのものではなく、NextCloud-AIOのインストーラーです。これはNextCloudそのものではなく、NextCloud-AIOのインストーラーです。

インストールする前に、UnRaidのDocker設定で "Keep user-defined network "を有効にするよう促されます。

OK] をクリックすると、インストーラ・コンテナの設定ページが表示されますが、ここではあまり使用されないオプションの多くが隠されています。下の「その他の設定」をクリックすると、詳細が表示されます。

AIO webuiはインストーラーのイントラネットアクセスポート、Nextcloud apache portはNextCloudの実際のアクセスポートです。このポートはドメイン名解決とリバースプロキシに必要なポートで、デフォルトは11000です。この2つのポートは、お客様のネットワーク環境に合わせて変更してください：

https://www.foundersjp.com/zh/digital-life-zh/no443luckycloudflare/

"NextCloud Data Directory "は、ホスト内のNextCloudファイルが保存されているパスで、UnRaidの場合、ここの場所を変更する必要がありますが、それ以外は変更する必要はありません。一番下の "Skip domain check "はドメインチェックをスキップするもので、逆生成を指すドメインがバインドされていることが確認できれば、この項目を選択することができます。アプリケーションをクリックするとイメージの取り込みが開始され、UnRaidのDockerページにインストーラが表示されます。

設置オプション

インストーラーを開くと、最初のログインのパスワードとなるフレーズが自動的に生成されます。

NextCloud-AIOのインストーラーにログインしたら、まずドメイン名を確認します。これは、以前11000を指していたリバースプロキシのドメイン名です。

そのあとは、上から下へとインストールオプションが続く：

アンチウイルスエンジン

オフィスコンポーネント

全文検索コンポーネント

画像ビューア

チャットツール

チャットツールの録音サービスの提供

ドッカー・エージェント・マネージャー

タブラ・ラサ

ここでは、自分のニーズに応じてインストールするコンポーネントを選択しますが、そのうちの "Docker Agent Manager" NextCloud公式Gitの特別な指示**"AIOでの使用は推奨されません**"。あなたはそれを選択した後、それを保存する必要があります。Download and start containers」をクリックすると、ダウンロードとインストールが始まります。これは長いプロセスです。UnRaidのDockerページに戻ってページを更新すると、新しいコンテナがいくつか表示されるのがわかります。

設置完了

この時点でNextCloud-AIOのインストールが完了し、すべてのコンテナは、管理者アカウントの初期パスワードの起動の完了後にランダムに生成され、このパスワードを介して喜んで使用するためにログインすることができます。