自宅サーバー

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AI・テクノロジー

LoRaWANで構築する自宅IoTネットワーク：長距離・低消費電力で広がるコミュニティ無線インフラの全貌

はじめに — なぜ今LoRaWANなのか 自宅のIoTネットワークを構築しようとしたとき、あなたはどんな壁にぶつかるだろうか。 庭の土壌水分センサーはWi-Fiが届かない。地下室の温湿度モニターは電波が弱すぎる。離れの倉庫に置いたセンサーは、セルラー回線なら届くが月額料金がかさむ。そして何より、せっかく集めたセンサーデータがクラウド業者のサーバーに依存している――ハードウェアを自分で買っているのに、データの主権すら手元にない。 これは、Home Labを運用する多くのエンジニアが直面する現実だ。 クラウド依存でもなく、セルラーの高額な料金でもなく IoTの世界では長らく、Wi-FiとBluetoothが身近な選択肢だった。しかしWi-Fiは数十メートルが限界で、消費電力も大きい。Bluetooth LEは省電力だが、通信距離はさらに短い。一方、セルラー（LTE-MやNB-IoT）は長距離をカバーできるものの、キャリアの通信網に依存し、月額料金が発生する。センサー1台あたり数百円/月でも、数十台並べれば無視できないコストになる。 **LoRaWAN（Long Range W
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AI会話履歴2ヶ月分を分析してわかった「作った」と「届いた」の距離 — 2026年6月・7月振り返り

複数のAIツールに残った2ヶ月分の会話履歴（6月6ソース・7月8ソース）を分析し、興味と挑戦の変遷を追った。6月は構想が並び、7月はその大半が実装として着地した。しかし月末の計測が返してきたのは「実装は進んだが、到達していない」という不都合な事実だった。
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AI・テクノロジー

OpenForgeRLで切り拓く、自宅サーバーで育てるAIエージェント

はじめに 自宅サーバーでエージェントをエンドツーエンドで訓練する際には、訓練データの生成と推論の挙動を安定して再現できる構成が不可欠です。ハーネス（推論支援ソフトウェア）を一体化すると、モデル呼び出しの依存や設定の違いが訓練ループの再現性を乱しやすくなります。ハーネスを分離する設計は、環境の違いを吸収しつつ、データ収集と検証を独立させることで、家庭用リソースでも信頼性の高い訓練を可能にします。 論文が提案する解決策は、軽量なプロキシを介してハーネスの呼び出しを受け取り、それを訓練データとして記録する仕組みと、Kubernetesのオーケストレーターを用いて各ロールアウトを独立したリモートコンテナで実行する構成です。これにより、ハーネスの差異や新規環境の追加が訓練ループ全体へ与える影響を分離でき、スケール訓練の再現性を高めます。 対象となるハーネスには Claude Code、Codex、OpenClaw などが例示され、GUIブラウザエージェントやツールベースのエージェントを含む多様な実装が示されています。家庭用サーバーでの検証では、これらの組み合わせに応じた設定の工夫とリソース
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llms.txtとMCPで作る、AIエージェント向けニュースポータル実践記

Webサイトの「読者」が人間からAIエージェントへ広がりつつある。llms.txt や MCP(Model Context Protocol)といったエージェント向けの規格が次々と登場するなか、「実際にエージェントを一級の読者としてサイトを設計すると何が必要になるのか」を確かめるため、AIエージェント専用のニュース/CVEポータル(portal.chinng-lab-srv.dev)を自宅サーバー上に構築・公開した。本記事では、その設計原則と実装の勘所をパイプライン設計・discovery層・ライセンス制御の3つの軸で紹介し、あわせてAIエージェントから実際にこのポータルを利用する方法をまとめる。 AIエージェント向けニュース・脆弱性ポータル / Agent-Readiness Directoryニュース記事とCVE/脆弱性アドバイザリをMCP/REST APIでメタデータ中心に提供し、他サイトのAgent-Readiness(llms.txt/MCP/API catalog対応度)を採点するディレクトリ。AI-Agent News & Advisory Portal 背景:
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