AI技術顧問が1日で作るアウトプット例。Azure月$5で動く画像認識デモ（YOLO26・Claude Vision・Azure AI Vision等10モデル）の実物URL付き。「作って見せるが納品しない」並走型顧問のスタンスと、最初の1ヶ月の動き方を本音で書きます。

こんにちは。AI coordinatorの清水秀樹です。 この記事は、こんな方を想定して書いています。 中小企業の経営者で「そろそろAI導入を本気で考えたいが、何から手をつけていいか分からない」方。スタートアップのCTO・CEOで「外部CTOやAI技術顧問を探しているが、AIに強い人がなかなか見つからない」方。社内のD...

「欲しいをすぐ形にできる」と書くと大げさに聞こえますが、先日、私はそれを実際に体験しました。 営業アシスタントを4機能、30分で作りました。コードは1行も書いていません。やったのは、欲しい機能を箇条書きでチャットに書き、エンターキーを押しただけです。 この記事では、その実体験を起点に、個人がチャットだけでアシスタントを...

「とりあえずPoC始めましょう」が炎上する構造を、受託側の現場視点で解説。製造業の実例と、契約に必ず入れる4項目・開始前に握る5項目を整理。技術顧問が真っ先にやるべき確認をまとめます。

48歳・英語中学レベルの筆者がClaude Codeだけで自分専用の英語学習アプリを1時間で開発、Azureに公開した実況記。コマンドより「AIに何をどう伝えるか」のリアルな会話を時系列で公開。

PCで学習したYOLOモデル(best.pt)をJetson Nanoに移してTensorRT化、爆速推論にたどり着く全工程をDockerで完結する形で解説。ファイル名ルールから順を追って初心者でも迷わない構成。

YOLOv12のファインチューニングをdata.yamlの作り方から学習コマンド・結果の読み方まで初心者向けに完全網羅。仕上げにbest.ptをJetson NanoでTensorRT化する手順も連結。

Jetson NanoでYOLOをPython起動し、Dockerでリアルタイム表示→TensorRT化→検出結果をUDPで別Pythonへ渡すまでを1コマンドずつ解説。ROS連携の前段にちょうどいい構成です。

Jetson Nano＋USBカメラでYOLOをリアルタイム表示する手順を、Docker内Python実行を前提に解説。run.shで1発起動できる開発ループと、ホスト側で詰まりがちなエラーの対処法も収録。

Jetson Nano＋USBカメラでYOLO12のリアルタイム物体検出を表示しつつ動画として保存する方法を、Docker構成＋SSH接続前提でまとめた手順書。研究やフィールド検証の記録に最適。