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Ubuntu PC セットアップ — NVIDIA・サスペンド・Bluetooth・ターミナル選定
Ubuntu 26.04 LTS デュアルブート直後の PC セットアップフェーズ。NVIDIA 580 LTS 事後導入、サスペンド完全無効化（カーネルパニック対策）、Terminator + KDE 設定、LibreOffice 日本語化、ClamAV CLI 運用までを実機ベースで解説。シリーズ「脱Microsoft・OSS移行」第 3 回。
Ubuntu データ共有セットアップ — rclone Google Drive + QNAP NAS + Obsidian Vault
Ubuntu 26.04 LTS のデータ共有環境をセットアップする実録。独自 OAuth Client ID + PUBLISH APP で rclone Google Drive を常時マウント断なく安定運用、systemd ユーザーサービスで自動マウント、QNAP NAS へ NFS v4.1 / SMB 3.0 ハイブリッド接続、ローカル ↔ Drive を rclone bisync で双方向同期して DevContainer と共存、AppArmor で Obsidian を安全実行。シリーズ「脱Microsoft・OSS移行」第 5 回。
AI 駆動開発が積み上げる技術的負債：短期最適化バイアスと、DDD・SOLID・Atomic Design が崩れる構造
GitClear・METR・DORA など最新実証研究と Kent Beck / Addy Osmani / ThoughtWorks Technology Radar の警鐘を引きながら、AI が大規模リファクタを避け DDD・SOLID・Atomic Design を崩す構造的理由を解説。ステアリング駆動開発（実践編）の序章。
Ubuntu 開発環境セットアップ — Docker ネイティブ + DevContainer + Claude Code を安全に動かす Linux 側の前提
Ubuntu 26.04 LTS でネイティブ Docker Engine、DevContainer Features と機密情報の bind mount、Claude Code を bypassPermissions で安全に動かす Linux 側の前提までを実録解説。WSL2 二重仮想化を解消。シリーズ「脱Microsoft・OSS移行」第 4 回。
脱Microsoft 全体戦略 — Windows・M365・Visual Studio 高騰時代の出口戦略
Windows 11・M365・Visual Studio・ActiveReports の連鎖値上げを契機に CTS が踏み切った Ubuntu + Google Workspace への全社移行を、6 フェーズのロードマップと年 $4,200+ のコスト削減試算、.NET MAUI モバイル開発体制の維持を軸に整理。シリーズ「脱Microsoft・OSS移行」総論。
Windows 11 + Ubuntu デュアルブート構築 — M.2 物理分離・UEFI・KDE Plasma・GRUB
Windows 11 を残しつつ Ubuntu 26.04 LTS をメイン OS にするデュアルブート構築の実録。M.2 SSD 物理分離、UEFI / Secure Boot、Kubuntu Desktop（KDE Plasma）、GRUB 運用までを Windows 破壊リスクゼロの安全手順で解説。シリーズ「脱Microsoft・OSS移行」第 2 回。
Google AI Studio 入門 — 課金の仕組み・APIキー取得・料金体系の全体像
Gemini を業務投入する前に押さえる Google AI Studio の課金構造、Free Tier から Tier 3 のレート制限、APIキー発行と漏洩対策、料金体系と請求確認、予算アラート設計までを実務目線でまとめる。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 1 回。
Gemini モデル選定とマルチモーダル活用 — Flash / Pro / Flash-Lite と画像・動画・音声・PDF 入力
Gemini 2.5 Flash / Pro / Flash-Lite と 3 Pro の用途別選び方、画像・動画・音声・PDF のマルチモーダル入力、1M トークンコンテキストの使い分け、Embedding 次元削減まで実装目線で解説。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 2 回。
Batch API で Gemini を 50% 安く使う — 非同期バッチ処理とマルチモーダル対応
Gemini Batch API は通常の 50% オフで動く非同期バッチ。インライン / JSONL の 2 方式、マルチモーダル対応、Context Caching との併用可否、Flash-Lite × Batch の最強コスパ構成を実装例つきで解説。シリーズ「Gemini AI プラットフォーム活用」第 3 回。