New Challenge Pytrends完全解説｜PythonでGoogle Trendsを取得する方法・Google Suggest・Rails連携まで【2026年版】
Google Trendsには公式APIが存在しません。そのためPythonからGoogle Trendsを利用する場合、多くの開発者は非公式ライブラリPytrendsを利用します。しかし、・Pytrendsはどのような仕組みで動くのか・G...
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New Challenge New Challenge Google検索需要は？技術トレンド情報収集の実践【G Trends活用】
技術ブログを書いていると、「どのテーマに需要があるのか」「どの情報源を重点的に調べるべきか」という問題に必ず直面します。Wikipediaは基礎知識を調べるうえで優れた情報源ですが、最新技術や市場の変化、開発現場の実践知識まで把握できるわけ...
New Challenge Redisは履歴を保存しない？RailsのSidekiq・DjangoのCelery・Flowerを実務目線で理解する｜ジョブ管理とログ解析の全体像【2026年版】
RailsやDjangoでAIエージェントやスクレイピング基盤を構築していると、必ず出会うのが「バックグラウンドジョブ」の問題です。Web画面の処理とは別に、大量のクロールやAI推論、メール送信、レポート生成などを非同期で実行するために、R...
New Challenge Googleは検索需要ランキングを公開しているのか？｜Googleトレンドから技術トレンドを発見し、自動クロールへつなげる方法
SEOや情報収集を続けていると、ある疑問に突き当たります。「世の中で本当に読まれている情報はどこにあるのだろうか？」という問いです。Wikipediaは確かに便利です。しかし実際の技術革新や新しい考え方は、個人ブログや企業技術ブログ、Git...
New Challenge 【前編】Rails×PostgreSQLで始めるAI時代のSEO分析基盤｜JSONB・GIN・Search Console自動収集を徹底解説
AI時代に入り、SEO分析・検索流入解析・生成AI連携の重要性は急速に高まっています。しかし実際に「Search Console API」「Rails」「PostgreSQL」「JSONB」「Plausible」などを組み合わせた実践的な日...
New Challenge 【後編】Plausible＋PostgreSQL＋Railsは「Inhouse AI基盤」になり得るのか Google Analytics・Search Consoleとの構造比較から見えてきた“データ主権”の時代
本記事では、単なる「PostgreSQL vs MySQL」の比較ではなく、生成AI時代のSEO分析基盤をどう設計するかという視点から整理しています。特に近年は、 Search Console API Plausible Analytics...
New Challenge AIは「組織」をどう変えるのか｜インハウスAI・Ollama・Claude・GPT-OSSが再定義する企業知能【後編】
前編では、東大・京大入試を題材として、なぜGeminiが文系的構造理解に強く、Claudeが日本史や自然な文章に優れ、ChatGPT系が数学・推論に強いのかを考察しました。そして見えてきたのは、単なる「AI性能比較」ではありませんでした。本...
New Challenge 生成AIに社外秘を入力しても安全か？【結論：原則NG】思考が奪われるリスクとインハウスAI戦略
生成AIに社外秘を入力しても安全なのでしょうか。結論から言えば、原則として入力すべきではありません。ただし、「使い分け」を前提にすれば、安全性と生産性の両立は可能です。多くの解説では、この問題は「情報漏洩」の観点で語られます。しかし実際に起...
New Challenge kintoneとAI連携法｜東京都の導入事例で学ぶ業務改善・AI業務アプリ作り方と収益化
東京都庁が進めるAI導入は、単なる業務効率化の話ではありません。それは「業務そのものをAIアプリへと置き換える」という、企業構造の転換を示しています。本記事では、この動きを丁寧に分解しながら、kintoneが築いてきたノーコード思想へのリス...
New Challenge 日本IBM「全開発案件AI化」の衝撃 — 自立型AI“IBM Bob”・ソブリンAI・COBOL→Java移行の全貌
日本IBMが打ち出した「全開発案件への自立型AI活用」は、日本のIT産業構造を大きく変える可能性があります。中心となるのは、AIエージェント型開発基盤「IBM Bob」です。この仕組みは、要件定義から設計、コーディング、テスト、セキュリティ...