Googleから登場した超高速・高性能な画像生成AI「nano-banana」（正式名称: Gemini 2.5 Flash Image）。これまでの画像生成AIと比較しても革命的だと話題になっていますね。
でも
「画像生成AI、なんだかプロンプトを書くのが難しそう…」 「思い通りの画像がなかなか作れない…」
そんな人もたくさんいるんじゃないでしょうか？
この記事では、Google公式の情報に基づいて、単なるキーワードの羅列ではない、AIの能力を120%引き出すプロンプトの書き方を、初心者にも分かりやすく徹底解説します！
続きを読む「Google Analytics 4 (GA4) は高機能になったけど、正直どこから手をつけていいかわからない…」 「データは溜まっていくのに、具体的なアクションに繋がる分析ができていない…」
多くのWeb担当者やマーケターが抱えるこの悩み。もし、そんなGA4のデータを、優秀なデータアナリストと壁打ちするように、自然言語で対話しながら分析できるとしたら、どうでしょうか？
これまでClaude CodeやGPT-5を使ってGA4のデータを分析してきました。今回はそのGemini編です。具体的には、GA4 MCPサーバーとGoogleの生成AIGemini、そのなかでもGemini CLIという、プログラミングにすぐれたAI Agentを連携させたGA4のデータ分析手法です。
いまや３大メジャー生成AIと言っても過言ではない、Claude・ChatGPT・Gemini。最後にGeminiでもGoogle アナリティクスのMCP サーバーを使ったAIによる分析をやってみました。
続きを読むAIアシスタントがチャット画面を越えて、ローカルPC上のファイル操作やアプリケーション連携を直接実行する。
OpenAIから鳴り物入りで発表されたGPT-5ですが、MCPサーバーと連携させてつかう、となると ... LangChainやLangGraphを使ってGPT-5にアクセスするAI Agentのコードを書くなど、ひと手間必要です。
しかもこの方法だとAPI経由でGPT-5にアクセスすることになるので課金が必要ですね。
「ちょっと試したいだけなんだけどな ... 」という時に、手軽でなおかつ無料でできる範囲で、GPT-5とMCPサーバーをつないで使える方法を調べたので、同じ悩みがある人の参考になればと思って記事を書きました。
本記事では、ChatGPTのGPT-5と連携してMCPサーバーを利用するために必要な手順、具体的な使用方法までを体系的に解説します。AIを活用した業務効率化の新たな一歩として、ぜひご一読ください。
続きを読むとうとう現在最強モデルと期待される GPT-5 が Open AI からリリースされましたね。
マーケターやデータアナリストなら誰もが夢見るであろう AI による完全自動のデータ分析。その夢が、ついに現実になるかもしれない。
早速、この GPT-5 と、Google 公式の GA4 連携ツール Google アナリティクスの MCP サーバーを連携させその実力を検証してみました。
結論から言えば、今回の検証では GPT-5 はその気の利いた分析の提案をしてくれたものの、細かいところで人間が手を加えないといけないところがありました。
今回は、単なるツールの使い方のガイドではなく、GPT-5 との対話の中で見えてきた、AI で Google アナリティクスの分析をする時の生々しい試行錯誤の記録です。
続きを読む最近仕事でもプライベートでも AI Agent を開発することが増えている。
定番だと LangChain や LangGraph を使うことが多いが、プライベートだとアプリケーションのホスティング環境が豊富な JavaScript や TypeScript のフレームワークが便利。
その中だと特にMastra を使うことが多いのだけど、最近 AI SDK のバージョンアップに伴い、
Type 'LanguageModelV2' is not assignable to type 'DynamicArgument<LanguageModelV1>'
というエラーに遭遇してしまった。
このエラーは、一見複雑に見えますが、その原因は実はシンプル。この記事では、この厄介なエラーの正体を分かりやすく解説し、誰でも簡単に解決できる具体的なステップをご紹介します。
これを読めば、もうエラーで開発が止まることはありません！
続きを読む2025年、マーケターやデータアナリストにとって待望のツールがGoogleから公式にリリースされました。その名も「Google Analytics Management and Reporting API for Google Analytics Connector for Python (MCP)」。
「GA4のデータを、もっと手軽に、もっと柔軟に扱いたい…」 「話題の生成AIと連携させて、分析を自動化できないか？」
そんな願いを叶える可能性を秘めたMCP。早速、Anthropic社の強力なコーディングAI「Claude Code」と連携させて、その実力を試してみました。
結論から言うと、この連携は強力な武器になります。しかし、そこに至るまでには数多くのハマりポイントが …
この記事では、どこよりも詳しく、そして分かりやすく、MCPとClaude Codeの連携方法を解説します。特に、多くの人がハマるであろう認証周りの設定や、APIのトークン制限といった落とし穴について、具体的な解決策と共に記録しました。
この記事を読めば、あなたもきっと最速でAIによるGA4分析環境を手に入れられるはずです。
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機械学習や TensorFlow を使っていろいろデータの処理をしていると、アレしたあとにコレ、みたいな、データ処理をパイプラインのように処理したくなることがあります。
そんなとき JavaScript だと Promise という便利な書き方があるのですが、Python でできないもんかと探しているとその名も promise という便利なモジュールがあったのでちょっと遊んで見ました。
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参考： GitHub - syrusakbary/promise: Ultra-performant Promise implementation in Python
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そうだ、クラウドで matplotlib しよう。
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・・・
参考： python - matplotlib won't draw python3 - Stack Overflow
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先日もカリフォルニア州・モスコーンで Google Cloud Next 2017 と言うイベントを開催して、ますます人工知能・機械学習界隈を席巻してる感ある Google 先生。その大きなきっかけの一つとなったのは、ディープラーニングのライブラリ TensorFlow の公開だと思うのですが、その TensorFlow が Python と並び多くのデータサイエンティストに人気の言語 R をサポートしていました。
あまりにもひっそりとしたリリースであまり話題になっていない様子ですが、データサイエンティストの中には Python よりも R を好んで使う人も多い様子で、TensorFlow がその R をサポートすることは大きな意味があると言えそうです。
早速 R 版の TensorFlow を用いて、インストールから MNIST のサンプルまで試してみました。
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参考：HTML Meta Tag（ TensorFlow for R 公式サイト）
インストールまだの人はこちらからお先にどうぞ。
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小ネタです。春だし（違）vim のパッケージを整理整頓しようと思い立ったら、なんだか vim のパッケージ管理は neobundle から dein とかいう新世代に変わっており、しかも vim 自体も neovim に世代交代しているそう。
brew で簡単にインストールできるだろ、と思ってたら意外と手こずったのでメモ残しておく。
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参考：GitHub - neovim/neovim: Vim-fork focused on extensibility and usability.（公式 github repository ）
その他のトラブルに見舞われている人はこちらも参考にしてみてください。
datalove.hatenadiary.jp
Facebook の機械学習ライブラリをためすチュートリアルの第２回です。前回のエントリでインストールした、Facebook の時系列分析用ライブラリ Prophet 。今回は公式のガイドにそって実際に分析をしてみます。
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参考：Quick Start - Prophet（公式のチュートリアル、英語です）
インストールまだの人はこちらからお先にどうぞ。
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Google （の、子会社の DeepMind 社）の AlphaGo が韓国の囲碁名人に公式戦で勝利してからはや一年。
そして、機械学習のライブラリ TensorFlow のリリース、と機械学習・人工知能界隈では Google の話題で席巻されてた感がある 2016 年。
でも近年成長著しい Facebook だってがんばってるはず・・・！と、思ってたら今年２月になってとうとう Facebook の機械学習ライブラリが公開されたようです。
参考：Prophet: How Facebook operationalizes time series forecasting at scale（英語記事）
さっそくちょこっと試してみたので、レビューを書いてみます。
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わたしのブログも申し訳程度に Amazon のリンクを貼らせていただいてます。アクセスが少ないのでほとんどここから売れることは無いですが・・・（；；）
そんな感じでゆるゆるやってるので成果を確認することもなかったのですが、ずいぶん久しぶりに Amazon のアフィリエイトの管理画面にログインしたらびっくり！
メイクアップされた新しいレポートはとっても見やすく、あらためてデータの可視化って大事だな・・・と思ったのでちょっと紹介してみます。
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Apple が Turi という 人工知能・機械学習 のスタートアップを買収するんじゃないか、という観測が報じられています。一般のニュースなどではあまり報じられていないようですが、人工知能 や 機械学習 界隈には目にした方々もいるんじゃないかと思います。
$200M acquisition of Turi proves Apple’s dead serious about AI（英語記事）
この Turi という会社は現在 GraphLab という機械学習のフレームワークを提供しているのですが、TechCrunch（英語記事） によると７月末までしかサービスは提供しない、みたいなアナウンスをユーザーにしてたとかなんとか・・・
でも今はまだ、アカデミックライセンスかトライアルとして使えるようなので、ちょこっと試してみました。
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アクセス解析といえばこれというほど、一般のブロガーさんから企業まで幅広く使われている Googleアナリティクス 。
アカウントの作成や導入の話はネット上でも比較的見かけますが、実際にどのレポートを使って、そのデータをどのように分析しているか？というお話はなかなか見つかりません。
そこで Googleアナリティクス のデモアカウントのデータを実際に分析してみました。
