AEOの効果測定：GA4でChatGPT・Geminiからの流入を確認する手順と参照元の分類スクリプト
GA4の「AI アシスタント」チャネルと参照元/メディアで、ChatGPT・Geminiなどからの来訪を確認する手順。公式ヘルプの判定ルール、通信しない自作の分類スクリプトとテスト11件、直接・(not set)と混ぜない集計、参照元が届かない経路などの限界をまとめます。
PUBLIC DATA × LOCAL LLM
公共データAPIと、
ローカルLLMの実測。
AIエージェントで、日本の公共データを使う。
e-Gov法令・国会会議録の実測と、EDINET等の仕様・教材、
自作のMCPサーバーで Claude Code・Codex から使う手順と、
自分のGPUで回した日本語業務ベンチの記録を公開しています。
実測と設計を分け、確認範囲を明らかに。
- 実際のリクエストと応答
- 確認日と検証範囲
- 公開しているMCPサーバー
WHAT THIS SITE COVERS
扱うのは、この3つ。
柱は公共データとローカルLLMです。
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新しい知識を、次の実践へ。
ローカルLLMで暗号解読を実測｜シーザー暗号は解けても、換字式は4モデルとも未解読（RTX 3090）
RTX 3090とOllama 0.30.6で、gemma4:31b・qwen3.6:35b-a3b・gpt-oss:20b・qwen2.5:14bにシーザー暗号・ROT13・単一換字式・解読コード生成など6課題を1回ずつ出しました。完全一致はgemma4が5/6、gpt-ossが4/6、残り2モデルは0/6。採点スクリプトと結果JSONを同梱します。
ローカルLLMに中学数学30問を解かせた正答率｜Ollama 4モデル実測（RTX 3090）
RTX 3090とOllama 0.30.6で、gemma4:31b・gpt-oss:20b・qwen3.6:35b-a3b・qwen2.5:14bに中学数学7分野30問を1回ずつ解かせました。gemma4とgpt-ossは30/30、qwen3.6は時間切れ2問で28/30、qwen2.5はLaTeX記号による書式不一致2問で厳密採点28/30（数式は30/30一致）。問題生成・採点スクリプトと結果JSONを同梱します。
FROM GUIDE TO IMPLEMENTATION
読むだけで終わらない。
実際につないで、確かめる。
日本の公共データを、AIから使える形に。
e-Gov法令APIの検索からコードの生成、MCP接続まで、
公開実装をもとに一歩ずつ進めます。
YOUR FIRST INTEGRATION
- 01知りたい法令を検索e-Gov 法令API
- 02リクエストとコードを作成curl / Python
- 03AIエージェントに接続MCP Server
TOOLS FOR YOUR NEXT STEP
手を動かすための、無料ツール。
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