このページは、2026年9月以降の連載「生成AI実験室」と「Bot開発記」の案内図です。公開順ではなく、目的から探せるように並べています。記事が増えたら、ここに足します。
最終更新: 2026年10月11日
目次
まず数字や対処を引きたい方へ
連載で測った数字と、遭遇した症状は、3つの早見表にまとめています。
- 実測早見表——解像度・ステップ数・尺ごとの所要時間とメモリ(M5 Mac 32GB/RTX 5060 Ti 16GB/クラウドGPU)
- LoRA一覧表——試した LoRA の名前・トリガー語・強度・所感
- トラブル早見表——症状から原因と対処を引く
生成AI実験室
動画生成AI「MiniMax H3」を、手元の機材でどこまで扱えるかを実測で確かめていく連載です。
M5 Mac でローカル動画生成をしたい
| 回 | 記事 | ひとことで |
|---|---|---|
| (1) | 動画生成AI「MiniMax H3」はローカルMacで動くか | 32GBのMacで動くのか。メモリの壁を実測した出発点 |
| (4) | 87分→40分→26分——M5 Macの動画生成を2倍速にした改造記 | 枝刈りモデルと、Mac専用エンジン h3.c への乗り換え |
| (6) | 「15秒は破綻する」を訂正します——M5 Mac、量子化なしの15秒動画に到達 | 量子化なし・0.8MP・20ステップ・15秒が完走するまで |
| (17) | M5 Mac・RTX 5060 Ti・クラウドGPU——MiniMax H3の15秒に、それぞれ何時間かかったか | 3つの機材で、15秒に何時間かかったかを並べる |
| 有償 | M5 Macで「量子化なし」のAI動画を焼く完全手順書 | 上の3本の再現手順をまとめたもの |
静止画の作業台を作りたい
| 回 | 記事 | ひとことで |
|---|---|---|
| (2) | M5 MacにStable Diffusion＋ComfyUIの作業台を作る——$0で回して、資産にする | ローカルで静止画を回す環境づくり |
| (12) | 同じプロンプトで、別人が出てくる——静止画は「エンジン選び」が最初の分岐だった | Z-Image Turbo と SDXL base の比較 |
同じ人物・同じ装備を保ちたい
| 回 | 記事 | ひとことで |
|---|---|---|
| (3) | 「同じ顔が出ない」——動画AIの一貫性と、キャラクターシートという解 | 人物の同一性を、絵で固定する |
| (11) | 画像AIは「構造」を覚えない——描くたびに壊れる装備を、Blenderの3Dモデルで固定した | 物の構造を、3Dモデルで固定する |
デスクトップ(RTX 5060 Ti)で速く焼きたい
| 回 | 記事 | ひとことで |
|---|---|---|
| (5) | GPUを1枚替えたら、結論が3つ覆った——RTX 5060 TiとMac、二つの哲学 | 換装の実測と、Macとの動かし方の違い |
| (17) | M5 Mac・RTX 5060 Ti・クラウドGPU——MiniMax H3の15秒に、それぞれ何時間かかったか | 3つの機材で、15秒に何時間かかったかを並べる |
| (18) | RTX 5060 Ti 2枚化の記録(1)——マザーボード交換の前に、「戻せること」を確かめた | 交換の前に、Windowsを丸ごと保存し、復旧USBの起動まで確かめる |
LoRA を使いたい
| 回 | 記事 | ひとことで |
|---|---|---|
| (7) | 「このLoRA、ダメだ」を保留にしたら、主力になった——不採用寸前からの再評価記 | 人物 LoRA の評価が、ステップ数で反転した |
| (16) | 人物LoRAあり・なしの15秒を並べて見る——仕草と、視線の違い | 同じ文章・同じ参照画像で、LoRAあり・なしの動画を並べて比べる |
参照動画の動きを写したい(振付トレース)
| 回 | 記事 | ひとことで |
|---|---|---|
| (8) | 彼女が、あの振り付けで踊った——「簡単にできます」と言う前に | 成功までの4日・約30本と、4つの条件 |
| (9) | 味をしめて、二曲目。——30本かかった振付トレースが、5本になった | 同じレシピが別の曲でも通るかの確認 |
| (14) | 言葉で伝わらない動きは、15秒の絵コンテ動画にした——Blenderで作る参照動画 | Blenderの箱の街と人形で、動きとカメラの見本を作る |
| (15) | 参照動画つきの15秒——手元は23時間で0本、クラウドは1時間15分で完成 | Blenderの参照動画を使って生成した結果と、クラウドGPUを借りた記録 |
| 有償 | AI動画「振付トレース」完全レシピ | 全設定値・実走プロンプト原文・工程表 |
道具とワークフローを整えたい
| 回 | 記事 | ひとことで |
|---|---|---|
| (10) | 生成物が増えすぎて、探せない。——AIに「自分専用ビューワー」を作らせた話 | どのプロンプトで作ったかを、あとから引ける道具 |
| (13) | 動画1本の裏側は、ノード44個——「安く試して、当たりだけ本番で焼く」ワークフロー設計 | 試行と本番を同じ配線で切り替える設計 |
Bot開発記
Solana 上の自動売買Bot「Phantom Hunter」を、非エンジニアがAIと組んで開発してきた記録です。投資の勧誘や助言ではありません。
市場の仕組みを知りたい
| 記事 | ひとことで |
|---|---|
| Pump.funの卒業率は1%台——Bonding Curveの仕組みと、卒業前後で何が起きているか | 対象にしている市場の構造 |
開発の経緯を順に読みたい
| 回 | 記事 | ひとことで |
|---|---|---|
| 開発史(1) | 1本のPythonスクリプトから、Rust＋Pythonの二層構成へ | 構成が育っていった流れ |
| 開発史(2) | DryRunでは勝てるのに、実弾では勝てない——BUY RESET問題の解剖 | シミュレーションと実弾が食い違った原因 |
| 開発史(3) | AIが止まらなかった日——始末書と、AI協働の運用規律 | AIに任せる範囲と、承認の決まりごとができた経緯 |
| 開発史(4) | 理論値では、勝てるようになった。——DryRunとLiveの間にある「三つの溝」 | 理論値と実弾の間に残る差 |
| 開発史(5) | 一番成績が良かったフィルターは、何もしていなかった。——「素通し門」と、排除で測るという規律 | フィルターの価値を何で測るか |
AIと組んで開発する方法を知りたい
| 記事 | ひとことで |
|---|---|
| AIが止まらなかった日——始末書と、AI協働の運用規律 | AIに任せる範囲と、承認の決まりごと |
| AIは忘れる。だから書く——ClaudeとObsidianで作った「全AI共通の外部記憶」 | 会話をまたいで記憶を残す仕組み |
更新履歴
- 2026年10月7日 公開(無料20本・有償2本を掲載)
- 2026年10月8日 生成AI実験室(14)を追加
- 2026年10月10日 生成AI実験室(15)(16)を追加
- 2026年10月11日 生成AI実験室(17)(18)を追加
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