資産運用 高配当ETF「VYM」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
バンガードの高配当ETF「VYM」を2026年10月の公式データで解説。約600銘柄に分散、経費率0.04%、利回り約2.2%で新NISA成長投資枠の対象。HDV・SPYD・SCHDとの違いもまとめました。
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資産運用 高配当ETF「1478」（iシェアーズ MSCI ジャパン高配当利回り）のメリットとデメリット3選、新NISAで買える？【2026年最新】
日本の高配当ETF「1478」（iシェアーズ MSCI ジャパン高配当利回り）を2026年10月のデータで解説。信託報酬0.209%、利回り約2.7%、年2回の分配金、新NISAで買える根拠、1489との違いを紹介。
資産運用 高配当ETF「QRMI」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
Global Xの高配当ETF「QRMI」を2026年10月の最新データで解説。コールの売りとプットの買いを組み合わせた仕組み、利回り約12.5%の分配金、新NISAで買えない理由、QYLD・JEPQとの違いをまとめました。
ETF 高配当ETF「JEPQ」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
この記事では、米国の高配当ETF「JEPQ」について、2026年10月時点の最新データで特徴・配当・新NISAでの扱い・メリットとデメリットを解説します。当ブログで人気のJEPIの記事から来てくださった方に向けて、JEPIとの違いも詳しくま...
ETF 高配当ETF「SCHD」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
この記事では、米国の高配当ETF「SCHD」について、2026年10月時点の最新データで特徴・配当・増配の実績・新NISAでの扱い・メリットとデメリットを解説します。この記事の結論SCHDは、配当を10年以上続けている米国企業から、財務が健...
ETF 週次配当ETF「YSPY」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
毎週分配の米国ETF「YSPY」を2026年10月時点のデータで解説。3倍レバレッジETFのプット売りの仕組み、週約0.03ドルまで減った分配金、経費率1.15%、新NISAで買えない理由、JEPI・XYLD・SPYDとの比較も紹介します。
ETF 高配当ETF「FEPI」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
ビッグテック15銘柄×カバードコールのETF「FEPI」を2026年10月の最新データで解説。年25%前後の分配利回り、設定来約20%下がった株価と分配金の推移、新NISAでの扱い、メリット・デメリットと似たETFとの比較をまとめました。
ETF QQQとは？NASDAQ100連動ETFの特徴・配当・新NISAでの買い方【2026年最新】
NASDAQ100連動ETF「QQQ」を2026年10月のデータで解説。株価約715ドル、利回り約0.43%、経費率は2025年12月のオープンエンド型移行で0.18%に。新NISA成長投資枠で購入可能。QQQMや投資信託との違いも紹介。
ETF VTIとは？米国株式市場全体に投資できるETFの特徴・配当・新NISAでの買い方【2026年最新】
米国株式市場全体に投資するETF「VTI」を2026年10月のデータで解説。約3,500銘柄、経費率0.03%、利回り約1.04%。2026年7月に指数名がMorningstarに変更。新NISA成長投資枠で購入可能。VOOとの違いも紹介。
ETF VTとは？全世界株式ETFの特徴・配当・新NISAでの買い方【2026年最新】
全世界株式ETF「VT」を2026年10月のデータで解説。約1万銘柄、米国約62%・日本約6%、経費率0.06%、利回り約1.53%。新NISA成長投資枠で購入可能。VTI・VOOやオルカンとの違いも紹介。
AI/MachineLearning プロンプトエンジニアリング完全ガイド：AIから最高の回答を引き出す技術を徹底解説
プロンプトエンジニアリングの基本から応用まで完全解説。効果的なプロンプトの書き方、Few-shot学習、Chain-of-Thought、実践例まで。この記事を読めば、AIを思い通りに使いこなせます。
AI/MachineLearning 【LOTO7：第2回】LOTO7の過去データを収集する：スクレイピングから始める予測AI
LOTO7予測AIプロジェクト第2回。Webスクレイピングで過去の抽選データを収集し、データベースに格納する方法を実装します。PythonのBeautifulSoupとpandasを使った実践的なデータ収集手法を解説
AI/MachineLearning 【LOTO7：第1回】LOTO7をAIで予測できるのか？について本気出して挑戦してみた
LOTO7の当選番号をAIで予測する挑戦をスタート。機械学習とデータ分析を駆使して、本当に予測は可能なのか？プロジェクトの全容と技術スタックを解説します。
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AI開発ツールで最も人気のCursor。環境構築からClaude統合、最初のコード生成まで、初心者でもわかる実践ガイド。この記事を読めば、今日からAI支援プログラミングが始められます。
AI/MachineLearning RAG（検索拡張生成）徹底解説：生成AIの精度を劇的に向上させる技術とは
RAGとは何か？検索拡張生成の仕組み、実装方法、ハルシネーション対策、Perplexityの事例まで、初心者にもわかりやすく解説。企業でのAI導入に必須の技術を学びましょう。
AI/MachineLearning 対話型AIはこれを選ぶべき？Perplexityとは？
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AI/MachineLearning 2025年、AIエージェントが本格普及！自律型AIの仕組みと活用法を徹底解説
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2025年最新のDevOps技術7選を詳解。Infrastructure as Code、GitOps、観測可能性、Daprまで実践的な導入方法と使い方を網羅
AI/MachineLearning 2025年注目の次世代Web技術6選！インターネットの未来を変える技術
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AI/MachineLearning VoiceCraft: ゼロショットTTSを実現する画期的モデル
VoiceCraftは、音声編集とゼロショットTTSで最先端の性能を達成した革新的なモデルです。本記事では、VoiceCraftの技術的詳細、実験結果、実装例、そして今後の展望について包括的に解説します。音声技術の最新動向に興味がある方必見の内容です。
AI/MachineLearning Signate Beginner向けコンペ初参加で8位入賞！スコアアップ方法
【SIGNATE】Beginner限定コンペで8位入賞！探索的データ分析からアンサンブル学習まで、Pythonを使ったデータ分析の一連の流れをコード付きで解説。コンペ参加のコツやおすすめのUdemy講座も紹介。データサイエンスを学ぶ初学者必見の記事です！
AI/MachineLearning StableDiffusion×ChatGPT＝「DiffusionGPT」の解説と起動方法
LLMが導く次世代の画像生成システム「DiffusionGPT」の登場。プロンプト解析、モデル選択、画像生成までのワークフローを丁寧に解説。Pythonでの実装例も交えながら、その仕組みに迫ります。DiffusionGPTの優位性と今後の展望、さらに起動手順まで詳しくお伝えします。AIと画像生成の世界を探求しましょう！
AI/MachineLearning GPT-4o: OpenAIの次世代オムニ言語モデル（Python実装例あり）
OpenAIは、人工知能（AI）の研究と開発において先駆的な役割を果たしてきました。その中でも、自然言語処理（NLP）の分野では、GPTシリーズの言語モデルが大きな注目を集めています。本記事では、OpenAIが開発した最新の言語モデルである...
AI/MachineLearning ニューラルネットワーク: AIの基礎となる技術を解説
ニューラルネットワークの基本概念から歴史、数式、Pythonでの実装例（Pytorch,Tensorflow,Keras）まで徹底解説。人工知能の根幹をなすニューラルネットワークの仕組みを、わかりやすく丁寧に説明します。機械学習や深層学習に興味がある方、AIの原理を学びたい方におすすめの記事です。
Python __init__ってなに？コンストラクタを理解する
この記事では、Pythonにおけるクラスの実装に不可欠なコンストラクタについて解説しました。コンストラクタは、オブジェクトの初期化や設定を行う特別なメソッドであり、クラスから新しいインスタンスが生成される際に自動的に呼び出されます。記事では、コンストラクタの役割や特徴、そして実際のコーディング例を通じてその使い方を説明しました。
AI/MachineLearning Word Embedding: 自然言語処理における単語の数値表現
Word Embeddingは、自然言語処理における重要な概念です。本記事では、Word Embeddingの基本的な考え方から数式表現、Pythonでの実装例まで、わかりやすく解説していきます。自然言語処理に興味がある方、機械学習を学ぼうとしている方にとって、有益な情報が得られるでしょう。
AI/MachineLearning N-gram: 自然言語処理の精度向上！テキストマイニングの必須技術を解説
本記事では、自然言語処理におけるN-gramの重要性について、初学者にもわかりやすく解説することを目的としました。N-gramの基本概念である定義や数式表現を示し、Pythonでのコード実装例も
AI/MachineLearning 【完全版】Stable Diffusion WebUI Forgeの特徴とインストール方法
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G検定 【勉強3日】JDLAのG試験に受かった私の失敗談
試験には無事合格できましたが、課題図書を事前に読んでおくことが重要だと痛感しました。次回の受験では、もっと準備をしっかりと行いたいと思います。