サーバーを圧迫してしまう

画像を大量にアップロードするとサーバーを圧迫します。サーバーの容量が足りなくなり、容量の多い高額なプランに変える必要が出てきます。

ページ読み込み速度が遅くなる

サーバー全体の容量が圧迫されるとウェブサイト全体の表示速度が遅くなる可能性があります。

また、スマホやPCで読み込むときも時間がかかるようになり、読者にとってストレスになります。

SEO評価が下がる

GoogleのSEOアルゴリズムでは、「ページの読み込み速度」を重要な評価対象にしています。「ページ読み込み速度の向上」はGoogleが公式に推奨しています。

画像のデータサイズが大きいと読み込みに時間がかかるため、SEO的に大きなマイナス評価になってしまいます。

読者が離れてしまう

ページの読み込みが遅いと、読者は記事を読み込む前に離れてしまいます。

その結果、SEOから「有益でない記事」だと評価されてしまい、SEO的にマイナス評価になるのです。

画像を挿入するときの注意

同じ画像はアップロードしない

同じ画像はアップロードしないようにしましょう。過去にアップロードした画像はWordPressのライブラリに保存されていますので、そちらを使いましょう。

画像のデータサイズを最適化する

データが大きすぎる画像は全く意味がない

画像のデータは大きすぎても意味がありません。

たとえば、最近のスマホで撮影した写真のサイズは約4000px × 約3000px で、データ量は1枚あたり約2MBもあります。(pxは画像の大きさを表す単位）

それに対して、一般的なPCモニターで表示される画像サイズは、1920ピクセル × 1080ピクセル で、1枚あたりのデータ量は0.2MB程度あれば十分キレイに映ります。

0.2MBは2MBの10分の１です。

760px～1000pxで充分！

ウェブサイトの個別記事の横サイズはだいたい760px~1000pxほどです。これを目安に画像の大きさを調節しましょう。

ファイル名は「ハイフン(-)」で個別の名前を付ける

Googleが推奨するファイル名の付け方

Googleは画像などのファイル名に対して、「ハイフン(-)」で区切って英語表記することを推奨しています。

画像の管理方法

使っていない画像を削除する

メディアライブラリから使っていない画像を抽出できる

「ライブラリ」を選択

メディア→「ライブラリ」　を選択します

「未添付」を選択

「未添付」を選択し、「絞り込み」をクリックします。使用していない画像を選択して削除しましょう。

画像を最適化する

編集ソフトで最適化する

専門的なスキルがあれば、画像編集ソフトを使うことで画像サイズや画質を調節できます。

画像最適化プラグインを使う

EWWW Image Optimizerなどの画像最適化プラグインを使うと、適切なサイズに圧縮してくれます。

セキュリティ系プラグイン

Akismet Spam Protection

スパムコメントを自動削除してくれるプラグイン。記事のコメント欄を開放しているときは導入しましょう。Akismetへの登録が必要ですが、Gmailなどのフリーメールで数分で完結します。無料版で充分です。

Akismet Spam Protection (WordPress公式ダウンロードリンク)

SiteGuard WP Plugin

ログイン時に画像認証を導入してログインセキュリティを高めたり、ログイン履歴や変更履歴などを残してくれるプラグインです。

SiteGuard WP Plugin (WordPress公式ダウンロードリンク)

BackWPup

WordPressのバックアップをしてくれるプラグイン。テーマのカスタマイズや投稿記事、プラグインのインストール内容までフルバックアップ可能です。バックアップファイルは必ずWordPressが入っているサーバーとは別にしましょう。

BackWPup (WordPress公式ダウンロードリンク)

Customizer Export/Import

テーマのカスタマイズファイルを書き出したり、インポートしたりするときに便利なプラグイン。BackWPupでバックアップしたファイルをインポートするときにも便利。

Edit Author Slug

ウェブサイトアドレスに表示されてしまうログイン名を変更してくれるプラグイン。

Really Simple SSL

サイトをSSL化(https化)できるプラグイン。

SEO対策系プラグイン

XML Sitemaps (旧Google XML Sitemaps)

サイトのサイトマップを自動的に作成し、Googleクローラーに自動通知してくれるプラグイン。

Site Kit by Google

Google Search Console や Google Analytics などのGoogle公式サービスと連携してくれるプラグイン。

EWWW Image Optimizer

アップロードした画像を圧縮・最適化してくれるプラグイン。遅延読み込み機能も搭載。

WP Fastest Cache

サイトのキャッシュを作成してくれるプラグイン。

エディター改良系プラグイン

Rich Table of Contents

目次を簡単に作成できるプラグイン。

AddQuickTag

よく使うタグを登録できるプラグイン。記事エディターにショートカットボタンを登録できます。

Advanced Editor Tool

記事エディターの機能を拡張してくれるプラグイン。

Contact Form 7

問い合わせフォームを簡単に作成できるプラグイン

見出しが適切だと読みやすい

見出しが適切に設定されている記事は読者にとって非常に読みやすい状態になっていることが多いです。内容が上手くまとまってるため、読者がどこから読んでも理解しやすくなっています。

SEOで正しく評価してもらえる

見出しが適切だと、記事を正しく評価してもらいやすくなります。ウェブクローラーが自動化されていると言っても、もともとは人間が書いたプログラムですから、読者が読みやすければ、クローラーも同様に読みやすいはずです。

見出しタグ

<h1>タグ

主に記事のタイトルに付けられるのが<h1>タグです。1記事に１つまで使用してください。

<h2>～<h6>タグ

記事中で大まかな段落に分けたいときや区切りをつけたいときに使用します。何回使用しても大丈夫ですが、使う順番などに気を付けなければいけません。注意点は後ほど紹介しています。

見出しタグの使い方

記事エディターから選択できます。見出しのデザインは使用しているワードプレステーマによって変わります。

見出しタグの注意点

見出しの順番を守る

見出しタグを使うときは、必ず<h1>→<h2>→<h3>→<h4>→<h5>→<h6>の順番で使います。見た目のデザインだけで使わないようにしましょう。

見出しの階層構造を意識する

階層を意識しながら、見出しが適切な階層構造になっているか注意しましょう。

たとえば、ある商店街の中華料理店について記事を書くとします。そのときに「○○商店街について」の見出しがお店のメニューと同じ階層になるのは適切ではありません。商店街の概要については別記事で書くか、新しく<h2>タグで書くべきだからです。

階層構造を意識して、論理的に話を組み立てましょう。

見出しだけで記事の内容が分かるように書く

見出しだけで記事の結論や理由や内容が分かるようにしましょう。読者は先に見出しを見てからじっくり読む価値があるかを決めます。見出しだけで上手く伝えられるようになりましょう。

たとえば、「○○とは」という見出しはよく目にしますが、これは不十分です。

「○○とは□□すること」まで見出しに含めると読者に伝わりやすくなります。

文字列をコンソールに出力するときは
print()　を使います

もっとも簡単な例：

#数値を出力する
print (1234)

#出力結果
1234

#文字列を出力する
print ("Hello Python!")

#出力結果
Hello Python!

試しに”Python”でGoogle Trendsを実行して、
Matplotでグラフ化してみます

kw_list = ["Python"]
df = pytrends.build_payload(kw_list,cat=0,timeframe='today 5-y')
df = pytrends.interest_over_time()
df.plot()

各コード解説

kw_list = [“Python”]

ここでは検索クエリを指定しています
今回は”Python”で検索したいので、Pythonを代入しています
一度に3つのキーワードまで指定できます。
そのときは,(カンマ)で区切ります
例：

kw_list = ["Python","Ruby","JavaScript"]

pytrends.build_payload(kw_list,cat=0,timeframe=’today 5-y’)

ここではGoogle Trendsを実行するときのパロメータを設定しています

kw_list

検索するキーワードが入る変数です

cat

ここでカテゴリーの指定ができます
下記はほんの一例です
詳細はこちらで確認できます

timeframe

ここではデータを集計する期間を指定できます

日付指定する場合 (2021年11月01日~2021年11月31日)
timeframe = "2021-11-01 2021-11-31"

日時指定する場合 (2021年11月15日01時~2021年11月15日22時)
timeframe = "2021-11-15T01 2021-11-15T22"

過去〇年間 (過去3年間)
timeframe = "today 3-y"

パロメータはほかにもあります

geo

ここでは国コードを指定できます
コードはISO3166-1に準拠しています
下記は一例です

gprop

ここでは検索対象をフィルターできます

4つのパロメータがあります

pytrends.interest_over_time()

このコードで時系列変化を取得できます

df.plot()

ここではMatplotlibという描画ライブラリを用いています

このコードを書くとグラフを描画してくれます

人間中心のAI社会原則

人間中心の原則

AIは人間の能力を拡張するためのもので、どのように利用するかの判断と決定は人間が行うこと

教育・リテラシーの原則

格差やAI弱者を産み出さないために、幅広く教育の機会が提供されること

プライバシー確保の原則

パーソナルデータを利用する場合は、個人の自由、尊厳、平等が侵害されないこと

セキュリティ確保の原則

社会の安全性と持続可能性が向上するように努めること

公正競争確保の原則

ビジネスの成長と社会課題の解決のために、公正な競争環境が維持されること

公平性、説明責任および透明性の原則

すべての人々が公平に扱われること。AI利用についての適切な説明や開かれた対話の場を設けること

イノベーションの原則

継続的なイノベーションを目指すため、国際化・多様化と企業や大学・研究機関などの連携を推進すること

仮説検証

必要なデータを集め、仮説の審議を確認します

知識発見

蓄積されたデータから新しいパターンやルールといった知識を発見します

原因究明

学習したパターンやルールから事象の原因を究明します

計画策定

学習したパターンやルールをもとに事業などの計画を立てます

判断支援

学習したパターンやルールをもとに人間が行ってきた作業を代替します

活動代替

特化型AIと汎用AI

画像認識や音声認識など、特定の分野に特化したAIを特化型AIと呼びます。

人間のようにさまざまな分野に対応できるAIを汎用AIと呼んでいます。

人間の知的行動(問題解決、推論など)をコンピュータを使って再現したもの。

機械学習

コンピュータに特徴となるデータ(特異量)を渡すと、それを学習し、ルールやパターンを判断できるようになります。これを機械学習と言います。

教師あり学習

「特異量があるデータ」と「特異量がないデータ」のサンプルをあらかじめ学習させてから、データを判断させる学習方法です。

教師なし学習

サンプルを与えずにコンピューター自らが学習していく方法です。

強化学習

コンピュータ自らが試行錯誤して、価値が最大になるような行動を学習していく方法です。AIどうしの鬼ごっこなどです。

ニュートラルネットワーク(Neutral Network)

人間の脳を模倣した学習モデルのことです。活性化関数やバックプロパゲーションという学習アルゴリズムを使用しています。

ディープラーニング(深層学習)

機械学習を高度に発展させた技術。顔認識、テキスト翻訳、音声認識のような複雑な識別が必要な分野に適しています。

国家戦略特区(スーパーシティ)構想

第四次産業革命を実現する「丸ごと未来都市をつくる」という政府の取り組みを指す。スーパーシティは住民目線でよりよい未来都市をつくることを目指しています。例えば、自動運転、キャッシュレス、遠隔医療、遠隔教育などのサービスがあり、それらのサービスの効率化のために、さまざまなデータを収集し共有します。このデータを管理する仕組みをデータ連携基盤といいます。

国家戦略特区法(スーパーシティ法)

スーパーシティ構想を実現するための規制改革に関する法律が国家戦略特区法(スーパーシティ法)です。

官民データ活用推進基本法

Society5.0の実現に向けて、官民に散在するデータの利活用を推進する法律。国や地方自治体は、国や地方自治体、民間企業が所有しているデータを誰でも無料で利用できるようにする取り組みを義務づけられています。

デジタル社会形成基本法

デジタル社会についての基本理念やデジタル庁の設置などについて定めた法律です。

第一次産業革命

蒸気機関による変革

第二次産業革命

電力、モーターによる変革

第三次産業革命

コンピュータによる変革

第四次産業革命

AIやIoTによる産業構造の変化

Society5.0

狩猟社会(Society1.0)、農耕社会(Society2.0)、工業社会(Society3.0)、情報社会(Society4.0)に続く新しい社会を指す。

サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させたシステムによって、経済発展と社会的課題の解決を両立させる、人間中心の社会を目指す。

Society5.0とデータ駆動型社会

データ駆動型社会とは、データの分析結果を実社会に取り入れることで、Society5.0の掲げる経済発展と社会的課題の解決を両立させることにあります。

大量のデータを収集、分析しその結果を基に未来予測や課題の解決に利用します。