ポートがふさがっていてmoinmoinが立ち上がらない【解決】

プロンプト:また MOINMOINが立ち上がらないんだけど、ポートをふさがれてるんだと思うんだよね。ポートをしていしてMOINMONを立ち上げる方法は?

Gemini 2.5 Pro:

なるほど、MoinMoin(Python製Wikiエンジン)が立ち上がらないのは、確かに**ポートの競合(他のプロセスが使用中)**が原因であることが多いです。
以下の手順で、ポートを指定してMoinMoinを起動する方法を説明します。


🧩 1. どのポートが使われているか確認

まず、デフォルトの8080ポートなどが他のプロセスで使われている可能性を調べましょう。

Windowsの場合(コマンドプロンプト)

netstat -ano | findstr :8080

LISTENING と表示されたら、すでに誰かが8080ポートを使っています。

その場合、右端の PID を確認して:

tasklist | findstr <PID番号>

で、どのアプリが使っているか分かります。


🧰 2. MoinMoinのポートを変更して起動

MoinMoin には moin コマンドがあります。
例えば、8081ポートで立ち上げたい場合は次のようにします。

コマンド例:

moin --config-dir=C:\moin\wiki\ --wiki-url=http://localhost:8081/ server standalone

あるいは、単純に:

moin server standalone --port 8081

Unix/Linux系の場合:

moin server standalone --port 8081

💡 3. 設定ファイルで固定する方法(任意)

もし毎回ポートを指定するのが面倒なら、
wikiconfig.py に以下のように設定を追加できます。

server_port = 8081

その後、単に:

moin server standalone

で自動的に8081ポートで起動します。


🧱 4. 他のプロセスを止めたい場合

もし8080ポートを空けたいなら:

netstat -ano | findstr :8080
taskkill /PID <PID番号> /F

で強制終了できます(※自己責任で実行)。


もし moin コマンドを実行しても「認識されません」と出る場合は、
環境変数PATHが通っていないか、仮想環境がアクティブになっていない可能性があります。


必要なら、あなたのMoinMoin環境(例:Windows版 or Docker版、インストール場所、使っているPythonのバージョン)に合わせて
正確な起動コマンドを作ります。
今どの環境で動かしてる?(例:Anaconda環境、cmdから実行、WSLなど)

 

プロンプト:(指示されたコマンドを実行して出力結果を伝えた)

Gemini 2.5 Pro:

ナイス調査です。8080番は

  • ApplicationWebServer.exe(PID 9456)
  • AgentService.exe(PID 6728)

に握られてます。なので解決は2択です。


すぐ動かす:MoinMoinを別ポートで起動

(おすすめ。安全・速い)

例:8081でローカルのみ公開

moin server standalone --hostname 127.0.0.1 --port 8081

WikiURLを使う場合は:

moin --wiki-url=http://127.0.0.1:8081/ server standalone --port 8081

moinが見つからない時は、Anacondaの仮想環境に入ってから
where moin でパスを確認してください。


8080を空ける:占有プロセスを止める

(どうしても8080が良い場合)

  1. まず「どのサービス名が裏で動かしているか」を見る:
tasklist /svc /fi "PID eq 9456"
tasklist /svc /fi "PID eq 6728"
  1. 一時停止(サービス名が分かったら):
sc stop "<サービス名>"
  1. もし一時停止できない/すぐ復活する場合は、一時的に強制終了
taskkill /PID 9456 /F
taskkill /PID 6728 /F

(※常駐系だと自動再起動します。恒久的に空けたいなら
services.msc で該当サービスの「スタートアップの種類」を無効に。)


うまくいかない時のチェック

  • 既に別のMoinが動いてる → 8081/8090など空きポートに変更
  • IPv6でLISTENだけ残ってる → --hostname 127.0.0.1 を明示
  • Windowsファイアウォールのブロック → 一度許可ダイアログに「許可」

まとめ(あなたの環境用、即実行コマンド)

今このまま起動するならコレでOK:

moin server standalone --hostname 127.0.0.1 --port 8081

8080死守なら、上の「サービス停止 → 再起動」手順で空けてから:

moin server standalone --hostname 127.0.0.1 --port 8080

必要なら wikiconfig.py

server_port = 8081

を入れて固定しておくと毎回楽です。

n8nを初めて使う

動作確認

ブラウザで http://localhost:5678

① 超ミニ「Hello n8n」(Webhook → 応答)

  1. 画面右上「New」→ワークフロー作成

  2. 左のノード追加で Webhook を置く

    • HTTP Method: POST

    • Path: hello(=URLはhttp://localhost:5678/webhook/hello

  3. もう1つ Respond to Webhook を置く

    • Response Code: 200

    • Response Body:

{“ok”: true, “message”: “Hello from n8n!”}

 

疑問:Webhookってどこにあるかわからないんだけど?

ChatGPT 5:

出てきた検索バーに
 👉 Webhook
 って入力してみて!

 

プロンプト:なんか、概念がわからないから、何やってるかわからないんだよね。

ChatGPT 5:

わかる、ここでつまずく人ほんと多いです。
n8n って、まず**“データの通り道を図で作るツール”**なんですよ。
つまり、プログラムをコードじゃなくて「線でつなぐ」って形で作るの。


💡 基本のイメージ(1枚の地図)

  • Webhook ノード=「外からの入り口(受け口)」
    • 外部のアプリや人がこのURLにアクセスすると、「データが入ってくるドア」が開く。
  • Respond to Webhook ノード=「返事を出す出口」
    • 「OK! 受け取ったよ!」とか「ありがとう!」っていう返信を返す箱。
  • この2つを線でつなぐと
    👉 “データが入ってきて、返事を返す” という ひとつの流れ(ワークフロー) ができる。

🔄 実際の流れを人間にたとえると…

役割 たとえ n8nのノード
受付係 お客さんの話を聞く Webhook
事務担当 話をメモしたり、何か処理する Code / IF / Set / HTTP Request など
返事係 「わかりました!」と返事する Respond to Webhook

💬 だから、あなたが今やってることは…

「外からPOSTで話しかけられたら、“Hello from n8n!”って返事をする受付」を
n8n上に 図として作っている んです。


🔍 どうして Respond が要るの?

普通のWebhookは「データを受け取って処理する」だけ。
でも WebブラウザやAPIを呼ぶ側は、「返事がないとタイムアウト」してしまいます。
なので、Respond to Webhook ノードが“返信を返す役”をしてくれるんです。


🧠 ざっくり言うと

外部アプリやcurl → (POST) → [Webhook ノード] → [Respond to Webhook ノード] → (HTTP応答)

これが “Hello n8n” でやっていること。


🎯 目的(なぜやるの?)

これができると、次のステップでいろんな自動化ができるようになります:

  • Googleフォームの送信 → n8nで受け取ってSlackに投稿
  • WordPressで記事投稿 → n8nがX(Twitter)に自動でシェア
  • 医学データを送信 → n8nがExcelに記録して完了メールを送る

つまり「Webhook → n8n → 何かする → 返事を返す」という自動処理の基本形なんです。


希望があれば、図で「データがどう流れてるのか」を描いて説明することもできます。
やってみる?

プロンプト:Code / IF / Set / HTTP Request など はまだやってないだけ?これから付け足すってこと?

ChatGPT 5:

 

そう、それめっちゃ正解✨!

いまあなたがやっているのは、n8n の中で言えば
🔹「受付係(Webhook)」と
🔹「返事係(Respond to Webhook)」
だけを置いた状態。

つまり、**“外から話しかけたら返事をするだけの受付システム”**になってます。


💼 その「事務担当」はこれから付け足す部分です

たとえば:

目的 追加するノード 何をしてくれるか
受け取った内容を少し加工する Code JSONの中身を整形・条件分岐・計算
特定の条件のときだけ処理したい IF 「もし○○なら」分岐処理
データをどこかに送る HTTP Request 外部APIやサーバーへ転送
SlackやLINEに通知したい Slack / LINE ノード メッセージ送信
ExcelやGoogle Sheetsに記録したい Google Sheets / Spreadsheet File 表形式に追記
データベースに入れたい MySQL / PostgreSQL DBにINSERTする

🔄 全体の構成イメージ

外部アプリ
   ↓
[Webhook](受付)
   ↓
[Code / IF / HTTP / Slack …](事務処理)
   ↓
[Respond to Webhook](返事)
   ↓
呼び出し元にレスポンス

🧠 いまは“骨組み”

いま作ってる「Webhook → Respond」は、
将来その間に処理を足すための**最小構成(骨格)**なんです。

動作確認で

「ちゃんと受け取って返せた!」
を確認できたら、次はこの“間”に一つずつノードを足して、
「受付→処理→返事」に進化させていく流れになります💡


もしよければ、次に「Codeノードで受け取ったデータを加工する」
簡単な例(たとえば名前を受け取って“こんにちは○○さん!”と返す)を一緒に作ってみようか?

OK、じゃあ一緒に「Code ノード」を足して“こんにちは〇〇さん!”って返すバージョンを作ろっか🌸
(ここまでできたら、n8n の仕組みが一気にわかるよ)

 

DockerのインストールとDockerからのn8nの実行(環境づくりまで)

DockerをローカルPCにインストール(忘備録)

Docker Desktop Installer https://www.docker.com/ja-jp/products/docker-desktop/

プロンプト:AI agentつかうため Dockerをインストールしようと思うんだけど、AMD と ARMってどっち選べばいい?

ChatGPT 5: ナイス判断✨ AIエージェント動かすならDocker環境が一番安定するね。


🧠 まず確認!

Dockerの選択肢で重要なのは CPUアーキテクチャ です。
ここでの正しい用語は:

  • AMD64 (または x86_64) → 通常のWindowsやIntel/AMD製CPU搭載PC向け
  • ARM64 (または aarch64) → Apple Silicon(M1/M2/M3)やRaspberry PiなどARM系CPU向け

💻 あなたの場合(Windows PCなら)

おそらくTohoの研究室PCやノートPCは AMD RyzenIntel Core i 系だと思うので、
「AMD64」版(=x86_64)」を選べばOK。

これが一般的なWindows向けのDocker Desktopです。


🍎 もしMac(M1/M2/M3)なら

ARM64版 を選ぶ。
Docker Desktop for Macは自動でApple SiliconかIntelかを検出してくれるけど、手動で選ぶならARMを。


✅ まとめ

環境 選ぶべきアーキテクチャ
Windows (Intel / AMD CPU) AMD64
Mac (Intel) AMD64
Mac (M1/M2/M3) ARM64
Raspberry Pi ARM64

 

上記によって、とりあえず自分のノートPC(ウインドウズ11)にドッカーをインストールできました。どっか‐を開けますが、じゃあこのあt何するの?で行き詰りました。

n8nをDockerから起動する(忘備録)

n8nをDockerから起動する方法を訊いたところ

docker run -it –rm -p 5678:5678 -v %USERPROFILE%\.n8n:/home/node/.n8n n8nio/n8n

とコマンドウインドウで打つのだそうです。試してみたところこんなエラーに:

docker: Error response from daemon: Docker Desktop is unable to start

訊いてみたら、%USERPROFILE% は自分のPCのユーザーネームに置き換えないとだめでした。

%USERPROFILE% というのは、Windows の 環境変数 の一つで、
あなたの個人アカウントのユーザーフォルダ(ホームディレクトリ)を指す ショートカット名

何に置き換えればいいかを知る方法はコマンドウインドウで

echo %USERPROFILE%

と打てば教えてくれて、自分の場合

C:\Users\note

でした。なのでさっきの %USERPROFILE% の部分を C:\Users\note に置き換えて再度試してみます。

docker run -it –rm -p 5678:5678 -v C:\Users\note\.n8n:/home/node/.n8n n8nio/n8n

やはり同じエラー。

ydocker: Error response from daemon: Docker Desktop is unable to start

ChatGPT5 いわく、別にDockerを使わなくてもn8nは動かせるのだそうです。そういうのならと試しにやってみます。

管理者 PowerShell で:

# Node が無ければ https://nodejs.org から LTS を入れて再起動
node –version
npm –version

# n8n を即起動(ブラウザ http://localhost:5678)
npx n8n

Windows PowerShellで

node –version

と打つと、

node : 用語 ‘node’ は、コマンドレット、関数、スクリプト ファイル、または操作可能なプログラムの名前として認識されません。名前が正しく記述されていることを確認し、パスが含まれている場合はそのパスが正しいことを確認してから、再試行してください。

というエラーになりました。つまりnodeというソフトがインストールされていないということのようです。

どこでもJavaScriptを使おうNode.js®はクロスプラットフォームに対応したフリーでオープンソースのJavaScript実行環境です。開発者にサーバー、ウェブアプリ、コマンドラインツール、スクリプトなどを開発する環境を提供します。Node.js®を入手 https://nodejs.org

https://nodejs.org からダウンロードしてインストールしておきます。node-v22.21.0-x64 という実行ファイルをダウンロードして実行しました。多分、ここでPCを再起動しないと認識されないと思うので再起動します。さて今度は、

PS C:\WINDOWS\system32> node –version
v22.21.0

と無事にバージョンが確認できました。ところが、npmも同様に試すと

PS C:\WINDOWS\system32> npm –version
npm : このシステムではスクリプトの実行が無効になっているため、ファイル C:\Program Files\nodejs\npm.ps1 を読み込むことが
できません。詳細については、「about_Execution_Policies」(https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170) を参照してくだ
さい。

というエラーに。

ChatGPT5:

うんうん👍 それはよくある PowerShell のセキュリティ設定(スクリプト実行ポリシー)によるブロックだよ。
Node.js そのものはちゃんと入ってるけど、PowerShell が npm.ps1 を「危険なスクリプト」と誤認して止めてる状態。

 

ChatGPT5に言われたとおりにしてみたら、

PS C:\WINDOWS\system32> Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

実行ポリシーの変更
実行ポリシーは、信頼されていないスクリプトからの保護に役立ちます。実行ポリシーを変更すると、about_Execution_Policies
のヘルプ トピック (https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170)
で説明されているセキュリティ上の危険にさらされる可能性があります。実行ポリシーを変更しますか?
[Y] はい(Y) [A] すべて続行(A) [N] いいえ(N) [L] すべて無視(L) [S] 中断(S) [?] ヘルプ (既定値は “N”): y
PS C:\WINDOWS\system32>

PS C:\WINDOWS\system32> npm –version
10.9.4

今度はばっちりでした。

ChatGPT5:

おおっ✨ 完璧じゃん!👏
npm v10.9.4 出てるから Node.js まわりはもうバッチリ整ったね。

これで次のステップ(たとえば n8n のインストールCrewAI+フロントエンド統合)も自由自在にできるよ。

 

PS C:\WINDOWS\system32> n8n start
n8n : 用語 ‘n8n’ は、コマンドレット、関数、スクリプト ファイル、または操作可能なプログラムの名前として認識されません。
名前が正しく記述されていることを確認し、パスが含まれている場合はそのパスが正しいことを確認してから、再試行してください

 

ChatGPT:

ナイス行動力✨
そのエラーメッセージは単純に n8n がまだインストールされていない だけだね。
n8n start は Node グローバル環境にインストール済みじゃないと動かない。

ただ、あなたは 「Docker で動かしたい」 から、Node 側で n8n を入れる必要はないの。
以下の手順をやれば、最速で n8n が Docker 上で動くよ👇

ナイス行動力✨
そのエラーメッセージは単純に n8n がまだインストールされていない だけだね。
n8n start は Node グローバル環境にインストール済みじゃないと動かない。

ただ、あなたは 「Docker で動かしたい」 から、Node 側で n8n を入れる必要はないの。
以下の手順をやれば、最速で n8n が Docker 上で動くよ👇


🚀 ステップ1:作業フォルダを作成

例:

mkdir C:\n8n
cd C:\n8n

🚀 ステップ2:docker-compose.yml を作成

メモ帳で新規作成して、以下を貼り付けて保存(ファイル名は docker-compose.yml

version: "3.8"

services:
  postgres:
    image: postgres:15-alpine
    environment:
      POSTGRES_USER: n8n
      POSTGRES_PASSWORD: n8n
      POSTGRES_DB: n8n
    volumes:
      - n8n_db:/var/lib/postgresql/data

  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      DB_TYPE: postgresdb
      DB_POSTGRESDB_HOST: postgres
      DB_POSTGRESDB_PORT: 5432
      DB_POSTGRESDB_DATABASE: n8n
      DB_POSTGRESDB_USER: n8n
      DB_POSTGRESDB_PASSWORD: n8n
      N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE: "true"
      N8N_BASIC_AUTH_USER: admin
      N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD: change_me
      TZ: Asia/Tokyo
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n
    depends_on:
      - postgres

volumes:
  n8n_data:
  n8n_db:

🚀 ステップ3:Docker Composeで起動

PowerShellで👇を実行:

docker compose up -d

✅ ステップ4:起動確認

ブラウザで:
👉 http://localhost:5678

ログイン画面が出たら成功!
ユーザー名:admin
パスワード:change_me


💡 補足

  • 停止したいとき:
    docker compose down
    
  • ログを見たいとき:
    docker compose logs -f n8n
    

これで Docker 版 n8n の最短起動ができるよ。
(Node 側の n8n start は不要で、むしろ混乱の元だから入れなくてOK)


希望すれば、次に CrewAI と n8n を連携(n8nのworkflowからCrewAIのPythonを叩く) の構成例も作るよ。やってみる?

疑問:docker-compose.yml のファイルはどのフォルダ内に置けばいいの?

ChatGPT5: すごく良い質問!✨ これは Docker を初めて触る人が最初に迷うポイントなんだよね。 ✅ 基本ルール docker-compose.yml は、 👉 そのプロジェクト(サービス)専用のフォルダ直下 に置くのが正解。 たとえば、今回は「n8nを動かすだけ」の目的だから、 Windows の場合はこうしておくのが一番シンプル👇

C:\
└─ n8n\
└─ docker-compose.yml ← これ!

PS C:\WINDOWS\system32> cd C:\n8n
PS C:\n8n> docker compose up -d
time=”2025-10-25T12:30:56+09:00″ level=warning msg=”C:\\n8n\\docker-compose.yml: the attribute `version` is obsolete, it will be ignored, please remove it to avoid potential confusion”
unable to get image ‘postgres:15-alpine’: error during connect: Get “http://%2F%2F.%2Fpipe%2FdockerDesktopLinuxEngine/v1.51/images/postgres:15-alpine/json”: open //./pipe/dockerDesktopLinuxEngine: The system cannot find the file specified.
PS C:\n8n>

ChatGPT5: エラーは2点だけ👍

  1. version 警告は無視可(削除推奨)。
  2. 本質は Docker エンジンが起動していない(daemonに接続できない)。

まずエンジンを起動する(Windows)

  1. スタートメニュー → Docker Desktop を起動
    → 右下トレイのクジラが「Docker Desktop is running」になるまで待つ。
    (コマンドで起動したい場合)

    Start-Process "C:\Program Files\Docker\Docker\Docker Desktop.exe"
    
Dockerデスクトップ版を起動させたら、
WSL needs updating
Your version of Windows Subsystem for Linux (WSL) is too old.
というメッセージがでました。
PS C:\n8n> wsl –update
インストール中: Linux 用 Windows サブシステム
Linux 用 Windows サブシステム はインストールされました。

なぜかこんどは、Dockerデスクトップが起動できなくなりました。なんで??

PS C:\n8n> docker version
Client:
Version: 28.5.1
API version: 1.51
Go version: go1.24.8
Git commit: e180ab8
Built: Wed Oct 8 12:19:16 2025
OS/Arch: windows/amd64
Context: desktop-linux
Error response from daemon: Docker Desktop is unable to start
PS C:\n8n>

なにかおかしなことが起きてますね。とりあえずPCを再起動してみます。

良かった!PCを再起動したら、Dockerデスクトップが普通に起動しました。

 

  1. 状態確認:
    docker version
    docker info
    

     

上のコマンドを実行してみました。

PS C:\WINDOWS\system32> docker version
Client:
Version: 28.5.1
API version: 1.51
Go version: go1.24.8
Git commit: e180ab8
Built: Wed Oct 8 12:19:16 2025
OS/Arch: windows/amd64
Context: desktop-linux

Server: Docker Desktop 4.49.0 (208700)
Engine:
Version: 28.5.1
API version: 1.51 (minimum version 1.24)
Go version: go1.24.8
Git commit: f8215cc
Built: Wed Oct 8 12:17:24 2025
OS/Arch: linux/amd64
Experimental: false
containerd:
Version: 1.7.27
GitCommit: 05044ec0a9a75232cad458027ca83437aae3f4da
runc:
Version: 1.2.5
GitCommit: v1.2.5-0-g59923ef
docker-init:
Version: 0.19.0
GitCommit: de40ad0
PS C:\WINDOWS\system32>

  1. ここで Client/Server 両方が表示されればOK(以降のコマンドが通ります)。

もし起動しない/権限系で止まる場合だけ、サービスを手動起動:

Get-Service com.docker.service
Start-Service com.docker.service

さらにWSLの状態確認(WSL2バックエンドが必要):

wsl --status
wsl -l -v

docker-desktop / docker-desktop-data が表示されていなければ、Docker Desktopを一度完全終了→再起動。
WSLが未導入なら:

wsl --install
wsl --update

を実行後、再起動→Docker Desktop起動。

どうやら自分の場合、WSLがなかったみたいなので wsl –installからやることにしました。Ubuntuがダウンロードされてますね。ウインドウズOS上でUbuntuを走らせる環境をつくろうとしているみたいです。

疑問:Docker Desktopって、ウインドウズOS上でのUbuntuの仮想環境構築のことだったの?

グーグル検索結果(AI による概要):

いいえ、Docker DesktopはWindows/macOS上でDocker環境を構築・利用するためのツールであり、仮想環境そのものではありません。Dockerは、OSを共有する「コンテナ型仮想化」という技術で、仮想マシン(VM)よりも軽量にアプリケーションの実行環境を構築できます。WindowsのWSL (Windows Subsystem for Linux) などと連携し、その上でLinuxディストリビューションであるUbuntuなどのコンテナを作成・実行します。
  • Docker Desktop: WindowsやmacOS上でコンテナを管理・実行するためのアプリケーションです。専用の管理画面を持ち、コンテナの停止や再開などが可能です。
  • 仮想環境: コンテナは仮想マシンと異なり、ホストOSのカーネルを共有する「コンテナ型仮想化」を採用しています。そのため、完全な仮想マシンよりも軽量に動作します。
  • Ubuntuとの関係: Docker Desktopを使って、Ubuntuをベースにしたコンテナを作成・実行できます。Windows上でUbuntuの環境を開発・実行する際によく利用されます。 

 

 


docker-compose.yml を軽く手直し(version行を削除)

C:\n8n\docker-compose.yml を次の内容に置き換え(先頭の version: を削除しただけ):

services:
  postgres:
    image: postgres:15-alpine
    environment:
      POSTGRES_USER: n8n
      POSTGRES_PASSWORD: n8n
      POSTGRES_DB: n8n
    volumes:
      - n8n_db:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test: ["CMD", "pg_isready", "-U", "n8n"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      DB_TYPE: postgresdb
      DB_POSTGRESDB_HOST: postgres
      DB_POSTGRESDB_PORT: 5432
      DB_POSTGRESDB_DATABASE: n8n
      DB_POSTGRESDB_USER: n8n
      DB_POSTGRESDB_PASSWORD: n8n
      N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE: "true"
      N8N_BASIC_AUTH_USER: admin
      N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD: change_me
      TZ: Asia/Tokyo
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n

volumes:
  n8n_data:
  n8n_db:

起動コマンド(Dockerが“running”になってから)

cd C:\n8n
docker compose pull
docker compose up -d

docker compose pull

を実行したら、いろいろなものが Pull completeになった。

Pullって何???

Docker の世界でいう pull は、
「イメージ(=プログラムの中身)を ダウンロードしてくる」という意味だよ。


🧩 具体的に言うと

たとえば docker compose up -d を実行すると、
裏で Docker が「このコンテナに使うイメージ(例:n8nio/n8n:latest)」を
Docker Hub(=公式サーバ) から取ってこようとするの。

でも初めて実行する場合は、そのイメージがPCの中にまだ無いから、
先に手動で「取ってくる(pullする)」のが docker compose pull

docker compose up -d 

というのも実行した。

動作確認


 

上記のurlにアクセスしたら、n8nのウェブページが開きました!ようやく使える環境が整ったみたいです。

 

プロンプト: docker desktopも動いてるし、 n8nのウェブページ http://localhost:5678/home/workflows も表示されたし、これで準備万端だと思うけど、で、どうすればいいの、この次?

ChatGPT 5:

おっ、表示まで行けたならもう一息!ここからは「最初のワークフロー」を2本つくって、
①動作確認(Hello)→ ②ちょい実用(RSS監視)の順でいきましょ。


① 超ミニ「Hello n8n」(Webhook → 応答)

  1. 画面右上「New」→ワークフロー作成
  2. 左のノード追加で Webhook を置く
    • HTTP Method: POST
    • Path: hello(=URLはhttp://localhost:5678/webhook/hello
  3. もう1つ Respond to Webhook を置く
    • Response Code: 200
    • Response Body:
      {"ok": true, "message": "Hello from n8n!"}
      
  4. Webhook → Respond to Webhook を線でつなぐ
  5. 右上「Activate」(ON)
  6. 別のターミナル/ツールでテスト:
    curl -X POST http://localhost:5678/webhook/hello
    

    {"ok":true,"message":"Hello from n8n!"} が返れば成功!

Basic認証を有効にしているので、必要なら
curl -u admin:change_me -X POST http://localhost:5678/webhook/hello
のようにユーザー/パスを付けて下さい。


② ちょい実用:RSS監視 → 新着だけSlack(orメール)通知

将来やりたい「ニュース記事の監視→自動解説」への足慣らしです。

  1. 新規ワークフローを作成
  2. Cron ノード
    • Mode: Every X minutes → 15(15分おき)
    • Timezone: Asia/Tokyo
  3. RSS Feed Read ノード
    • Feed URL: 例)https://www.eurekalert.org/rss.xml(後で差し替えOK)
  4. IF ノード(新着判定)
    • 条件:Published is afterExpression{{$now.minus({hours:1})}}
      (直近1時間の新着だけ)
  5. Slack ノード(または Email ノード)
    • Slack: Incoming Webhook URL を credentials に保存
    • メッセージ本文に式を使う:
      *{{$json.title}}*
      {{$json.link}}
      Published: {{$json.isoDate}}
      
  6. 線の繋ぎ方:Cron → RSS → IF(「true」側) → Slack(またはEmail)
  7. Activate(ON)

まずは Slack の代わりに Write Binary FileGoogle Sheets に書き出してもOK。
フィルタ条件を「タイトルに特定キーワード含む」にしたい場合は IF の条件を
Title contains "cancer" | "AI" | "neuroscience" などに変更。


ここから CrewAI へ拡張するなら(道筋だけ)

  • 方式A:n8n →(HTTP Request)→ CrewAIを実行するローカルFastAPI
    • あなたのJupyter/Python側でCrewAIをラップしたAPI(/run)を用意
    • n8nの HTTP Request ノードから POST で叩く → 結果をSlack/メール/シートへ
  • 方式B:n8n がテキストを整形 → OpenAIで要約 → Slackへ(CrewAIなしの軽量版)
    • 後でCrewAIに置き換え可能。まずはHTTP RequestノードでOpenAI APIに投げる形が手軽。

必要なら、インポート用のワークフローJSON(クリック一発で再現)もすぐ出します。
次、どれから作る?(①Webhook応答のJSON、②RSS→SlackのJSON、③OpenAI要約テンプレ、④CrewAI連携のFastAPIサンプル)

プロンプト:なぜSlackなの?自分は普段Slcakを全く使ってないんだけど?

なるほど🙂
Slack を例に出したのは、通知系のノードとして分かりやすいだけなんだ。
n8n では「何か起きたときにどこへ知らせるか?」を自分で自由に選べるから、Slack 以外を使うのが普通に正解だよ。


💡 Slack 以外でよく使われる通知・出力先

用途 おすすめノード できること
📧 メール通知 Email GmailやSMTP経由で自分宛てにメールを送る(新着記事・自動結果など)
🗂 Excel/スプレッドシート連携 Google Sheets / Microsoft Excel 新しいデータを1行ずつ追記、分析用のログとして保存
📝 テキスト保存 Write Binary File / Append to File PC内のファイルやNASに結果を残す
🖥 Webアプリに送る HTTP Request CrewAI や OpenAI API、自作のFlask/FastAPI などへデータ送信
🔔 デスクトップ通知 Telegram / LINE Notify / Discord スマホで即時に受け取れる通知を飛ばす
🧠 AI要約 OpenAI / HuggingFace / Anthropic RSS等で取得した記事を自動要約して記録する

🔧 例:メール通知に変えるには

  1. Slackノードの代わりに Email ノードを追加
  2. 送信設定:
    • From Email: 自分のGmailなど
    • SMTP Host: smtp.gmail.com
    • Port: 465
    • User: 自分のメールアドレス
    • Password: アプリパスワード
    • To Email: 自分のメールアドレス
    • Subject: {{$json.title}}
    • Text:
      {{$json.link}}
      {{$json.isoDate}}
      
  3. これで RSS の新着をメールで受け取れるようになるよ。

だから、Slack はあくまで “通知手段の例” だっただけで、
あなたの環境では Email か Google Sheets のほうが実用的だと思う。


次のステップを決めるとしたら、どれをやりたい?👇
1️⃣ RSSの新着を 自分にメールで送る
2️⃣ RSSの新着を スプレッドシートに自動記録する
3️⃣ RSSの新着を CrewAI(Jupyter)に渡して要約させる

 

AIエージェント n8nを試しに動かしたいんだけど?

質問:n8n とか AIエージェントのお勧めな何?

ChatGPT 5:

いいね、その方向性は超アリ。研究者向けに「実用性高め」でまとめると、こんなスタックとツールがおすすめだよ👇

まずは土台:ノーコード自動化

  • n8n(エヌエイトエヌ):オープンソース/自前ホスト可のワークフロー自動化。最近はLLMノードも標準で、論文収集〜要約〜通知まで一気通貫に組めるのが強み。(n8n)
    • 例ワークフロー:TelegramにDOIを投げる→Crossref/DataCite/Unpaywallでメタデータ取得→PDF添付→LLMで抄録要約→Zoteroへ登録(テンプレが公開されてる)。(n8n)
    • Zotero連携のテンプレ(コレクションからメタデータ抽出)もあり。(n8n)

エージェント(自律・協調で仕事させる)

  • CrewAI:マルチエージェントの設計・実行・監視が揃った軽量フレームワーク。論文探索担当・スクリーニング担当・要約担当みたいに“役割別クルー”を作りやすい。(docs.crewai.com)
  • AutoGen(Microsoft):人間参加型や自律実行など構成を柔軟に組める実績あるフレームワーク。(microsoft.github.io)
  • OpenAI Responses/Agents系:Web検索・ファイル検索・PC操作などのツール呼び出しとトレースが整備。自前ツールと組み合わせた“実務エージェント”化に向く。(OpenAI)

文献探索・下調べの“外部頭脳”

  • Perplexity Deep Research:数十件〜数百件の検索&読了を自動で回して下調べレポートを返す“長距離リサーチ”モード。初期の系統的レビューの叩き台作りに向く。(Perplexity AI)
  • SciSpace Copilot:PDF上で式・表・図を指差し質問できる“論文読み”特化のAIアシスタント。(SciSpace)

PDF→構造化(表・参考文献の抽出)

  • GROBID:PDFから著者・誌名・参考文献を高精度にTEI/XMLへ。複数ベンチマークでメタデータ/参考文献抽出が強いと報告。n8nやエージェントの前処理に最適。(grobid.readthedocs.io)

APIで論文メタデータを確実に引く

  • Semantic Scholar API:著者・引用・会議録などをRESTで取得。自動スクリーニングの足回りに。(Semantic Scholar)

研究者向け・実戦的ワークフロー例(そのまま組める設計)

  1. DOI投下→自動インボックス(Zotero)
    Trigger: Telegram/SlackでDOI投稿 → n8nがCrossref/DataCite/Unpaywallでメタデータ+PDF取得 → LLMで抄録150字和文要約Zoteroに登録 → Slackに要約とPDFサムネ通知。(n8n)
  2. “スコーピングレビュー下地作り”エージェント
    CrewAI/AutoGen
  • Agent A: 検索式からPerplexity Deep Researchを起動して関連トピックの地図を作る
  • Agent B: 上位20本のPDFを取得→GROBIDでメタデータ・参考文献抽出
  • Agent C: バイアス・研究デザイン・サンプルサイズ等を表に要約(PICO列つき)
  • n8nで全体をパイプライン化し、Semantic Scholar APIで欠損メタを補完、最終的にCSV/Notionへ。(Perplexity AI)
  1. “読む⇄書く”の往復
    PDFをSciSpace Copilotで精読→重要式・表の説明を抽出→n8nでノート(Obsidian/Notion)に自動整理→次回ミーティング用のサマリーをSlack送信。(SciSpace)

ユースケース別の“推し”

  • 論文収集〜整理がボトルネック:n8n+Zoteroテンプレ(DOI→Zotero自動登録、要約付与)。(n8n)
  • 系統的レビューの叩き台を素早く:Perplexity Deep Research → GROBID前処理 → CrewAIで表・要約を自動整形。(Perplexity AI)
  • PDFの式や表を理解したい:SciSpace Copilot。(SciSpace)
  • 自前の“研究エージェント”を作りたい:CrewAI or AutoGen(ロール分担と人手確認ステップを入れて安全運用)。(docs.crewai.com)
  • メタデータの信頼性を上げたい:Semantic Scholar APIで補完・照合。(Semantic Scholar)

まずはこの最小構成(無料〜低コスト)

  • n8n(自前ホスト)ZoteroSemantic Scholar APIGROBID
    → 収集・整形・格納の土台を固める
  • 読解にはSciSpace Copilot、広域探索にはPerplexity Deep Researchを“外部頭脳”として追加。(SciSpace)

必要なら、あなたの分野・施設の制約(オンプレ/学内サーバ/VPN/秘匿データ等)に合わせて、具体的なn8nフローチャート(ノード構成・APIキーの置き方・エラーリトライ設計)まで書き起こすよ。

 

質問:COMMETって何?

ChatGPT 5:

もし「COMMET(または “Commet”)という言葉」であれば、文脈によって意味が複数あります。以下、研究者視点で知っておいた方が良い2つの主な意味を整理します。


1. メタゲノム比較用ツール “Commet”

こちらは生物情報/メタゲノム解析分野で使われてきたソフトウェアです。

  • 名前:Commet = “COmpare Multiple METagenomes”。 (arXiv)
  • 概要:複数のメタゲノムデータセット(アセンブル前リード)を比較し、類似度の俯瞰を出すための手法。索引付け→ビットベクトル圧縮→クラスタリングといった流れ。 (arXiv)
  • 主な用途:アセンブル困難な環境メタゲノムから、“どれくらい似ているか/どれだけ異なるか”を定量的に捉えたい際に有効。
  • 研究者向け視点:もしあなたが生命科学・メタゲノム・環境サンプリングといった領域にいるなら、有効オプションです。ただし、AI/LLMや自動化ワークフローとは若干距離があります。

2. Comet(「ブラウザ/AIエージェント」)

こちらは、AI推進型のブラウザ/エージェント機能を備えたツールで、最近注目されています。

  • 提供元:Perplexity AI が開発した “Comet Browser” という概念。 (IBM)
  • 機能概要:
    • 通常のブラウザとしての機能に加えて、「自然言語で指示 → そのままウェブ操作」「複数タブ・サイトを横断してデータ収集」「PDF/ページの中身を文脈で解析」など、エージェント的な振る舞い。 (https://www.usaii.org/)
    • たとえば「このサイトを読んで主要な結論を出して」「この表からデータをスプレッドシートに抽出して」などの指示が可能なケースあり。 (IBM)
  • 注意点・限界:
    • プライバシー/セキュリティの課題も指摘されています。例えば、ウェブページ内容をそのままモデルに送り込む過程で「隠された命令(プロンプトインジェクション)」を実行されるリスクがあるという報告もあります。 (Brave)
    • 研究用途(特に機密データ・大学内ネットワーク・非公開PDFなど)では、使用前に運用・データ流出リスクを評価する必要あり。

研究者にとって「どちらが使えるか」/「どのように使えるか」

あなた(学術研究を行う研究者)という観点で整理すると:

  • 「文献収集・サイト横断・タブ整理・要約」など、“調査/レビュー/探索”フェーズを効率化したいなら、Comet(ブラウザ型)は試す価値あり
  • ただし、データの機密性・学内規定(VPN/クラウド利用可否)・ログ管理などを事前に確認してください。
  • 一方、メタゲノム・バイオインフォマティクス系なら、Commet(メタゲノム比較ツール)のような専門ツールも知っておいて損はないですが、対象分野が異なるので、あなたの研究テーマ次第というところ。

もしよければ、あなたの研究分野(たとえば「視機能・網脈絡膜血流」や「URA制度」など)に合わせて、Comet/Commetのようなツールが**「どう活用できるか」**を具体的に一緒に設計することもできますが、それ、やってみますか?

AttributeError: ‘DataFrame’ object has no attribute ‘append’ というエラーの解決方法

Gemini に訊きました。

ご提示いただいたエラー AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' は、利用されているpandasのバージョンが新しいために発生しています。

エラーの原因

pandasのバージョン2.0.0以降、DataFrameの .append() メソッドは廃止され、完全に削除されました。以前のバージョンのpandasで書かれたコードを、新しい環境で実行するとこのエラーが発生します。

現在は、複数のDataFrameを結合する際には pd.concat() 関数を使用することが公式に推奨されています。

解決策:コードの修正

問題となっている行を、以下のように pd.concat() を使って書き換えてください。

関数の返り値のデフォルト

関数定義の中にreturn が無い場合には、何が返るの?何も返らないの?

Python では、関数内に return が一度も書かれていない場合や、return 文があっても何も返す値が指定されていない場合(例: return だけ書かれている)の場合、関数の呼び出し結果は None になります。

def no_return_function():
    pass

result = no_return_function()
print(result)  # → None と表示される

このように、Python では明示的に値を返さない関数の返り値は None となります。

Python の関数定義の作法:省略可能な引数、デフォルト引数

pythonの関数定義を見ていたら、

def 関数(引数1, 引数2=デフォルト値):

といった書き方がありました。この関数を呼び出すときには、

関数(引数1, 引数2)

のようにして呼び出していました。これってどういうこと?と思ったのですが、関数定義で引数2=デフォルト値 とある場合は、もし引数2が省略されて関数が呼び出された場合には、引数2にはデフォルトとして、そこで指定した値が入るということのようです。

関数 (def) の内部にさらに別の 関数 (def) を定義する「ネストされた関数」について

Python では、関数 (def) の内部に、さらに別の 関数 (def) を定義する(いわゆる「ネストされた関数」)ことが可能です。以下のような理由や効果があります。

  1. スコープを限定し、外部からの利用を防ぐ

    • その関数でしか使わないヘルパー関数を、わざわざモジュールのトップレベル(外部からも呼び出せる範囲)に定義したくない場合、ネストしておくことで“隠蔽”できます。

    • ネスト先の内部関数は、外側の関数を呼び出すときにのみ利用する「ローカルなサブ機能」という役割になります。

  2. 外側の関数のローカル変数を参照できる

    • ネストされた関数は、外側の関数のローカルな変数を読み取り可能です(いわゆるクロージャの仕組み)。

    • たとえば、外側の変数や設定値を、ネスト先で直接参照したいときに便利です。

  3. コードの可読性や整理

    • 大きな処理のかたまり(外側の関数)の中でだけ必要な小機能(内部の関数)をまとめておくと、関連するコードがまとまって見やすいというメリットがあります。

例:

def outer_function(param):
    # outer_function で使うローカル変数
    config_value = 100
    
    def helper_function(x):
        # outer_function のローカル変数 config_value を参照できる
        return x + config_value
    
    # outer_function のメイン処理
    result = []
    for i in range(param):
        result.append(helper_function(i))
    return result

print(outer_function(5))

上記では、helper_functionouter_function の中でしか使わないため、外に出す必要がありません。また config_value に直接アクセスできるので、引数として渡す手間も省けます。

注意点

  • ネストされた関数を外から呼び出す必要がある場合や、多くの箇所で再利用したい場合は、トップレベルに定義したほうが保守性は高いです。

  • ネストし過ぎると却ってコードが分かりにくくなるので、分割のバランスが大事です。

結論:
defの内部にさらにdefを作っている」のは、“その外側の関数だけで使うヘルパーをまとめておきたい”・“外側の関数のローカル変数を参照したい”などの理由で行われます。これは Python で許可されている普通の書き方(ネストされた関数)で、コードの整理やスコープ制御に役立ちます。

(分析:ChatGPT o1)

openpyxl を使って Excel シートを行単位で走査する for row_idx, row in enumerate(sheet.iter_rows(values_only=False)):

この構文は、openpyxl を使って Excel シートを行単位で走査するときの典型的な書き方です。

  • sheet.iter_rows(...) は、指定したシート内の全行を「イテレータ」として返します。

  • enumerate(...) を使うことで、row_idx行番号(0始まり)を格納しつつ、row として実際の行データを取り出すことができます。

  • 引数の values_only=False を指定すると、

    • 取り出されるのは**Cell オブジェクト**のタプルになります。

    • もし values_only=True にすると、セルの実際の値(文字列や数値など)のみが返されることになります。

たとえば values_only=False で書いておけば、次のようなアクセスが可能になります。

for row_idx, row in enumerate(sheet.iter_rows(values_only=False)):
    # row は Cell オブジェクトのタプル
    for cell in row:
        # セルの値: cell.value
        # セルの座標: cell.coordinate
        # セルの背景色、フォントなどの書式情報にもアクセス可能
        pass

一方、単純にセルの中身だけを欲しいときは values_only=True とすることが多いです。すると row は「セルの値のタプル」になり、シンプルに

for row_idx, row_values in enumerate(sheet.iter_rows(values_only=True)):
    # row_values は (値1, 値2, 値3, ...) のタプル
    # 書式情報や座標等は参照できない
    pass

のように書けます。

まとめ:

  • enumerate(sheet.iter_rows(values_only=False))

    • row_idx: 行のインデックス(0から始まるカウント)

    • row: ある行のすべての Cell オブジェクト を格納したタプル

  • values_only の指定

    • False ⇒ セルのオブジェクト(Cell)が欲しい場合

    • True ⇒ セルの中身の値のみを簡単に取得したい場合

用途に応じて切り替えて使ってください。

(文責:ChatGPT o1)

パソコンのポートって何?

pythonのjuypter notebookが、アナコンダナビゲーターから上手く起動しないことが増えて困っていろいろ調べてみたら、アナコンダプロンプトからコマンドを打つことにより起動させる方法もあると知りました。例えば、

jupyter notebook –notebook-dir=”C:\Users\myusername\Python Scripts” –port=8888

と言った具合です。ここではポートを指定して起動させていますが、そもそもポートって、いつも聞く言葉なのにそれが何なのかをずっと知らずに生きてきました。今更聞けない恥ずかしい初歩的質問でもChatGPTなら感情抜きで答えてくれるので、気楽に聞けます。

 

質問:

ポートって何?たとえば jupyter notebook –notebook-dir=”C:\Users\myusername\Python Scripts” –port=8888  もしここで8888のかわりに4444とかしたら、どうなるの?

ChatGPT:

「ポート」とは、ネットワーク上でデータの送受信を行う際の「出入口」のようなものです。各アプリケーションやサービスは、特定のポート番号を使って通信を識別・管理しています。

例えば、jupyter notebook --notebook-dir="C:\Users\Owner\Python Scripts" --port=8888 とすると、Jupyter Notebookのサーバーがポート8888で起動します。もしこのポート番号を8888から4444に変更すると、サーバーはポート4444で起動し、ブラウザからは http://localhost:4444 でアクセスすることになります。ただし、指定したポートがすでに別のプロセスで使用されている場合は、起動時にエラーが発生する可能性があるので注意が必要です。

さらなる疑問が湧いたので、引き続き質問してみます。

質問:

ポートは無数にあるの?それともいくつかあるポートに対して、その場でてきとうな数字で名前を付けてるだけ?

ChatGPT:

ポート番号は、0から65535までの数値で表される「番号の集合」で、すべてが存在します。すなわち、65,536個の可能なポートがあります。

その中で、

  • 0〜1023番ポートは「ウェルノウンポート」と呼ばれ、HTTPなら80番、HTTPSなら443番、FTPなら21番など、標準的なサービスがあらかじめ割り当てられています。
  • 1024〜49151番ポートは「登録済みポート」と呼ばれ、特定のアプリケーションやサービスが利用するために登録されています。
  • 49152〜65535番ポートは「動的(エフェメラル)ポート」と呼ばれ、一時的な通信に利用されることが多いです。

つまり、Jupyter Notebookでポート番号を指定する場合、8888や4444はその中の一つの数字にすぎず、利用可能な任意の番号を使えます。ただし、システムや他のアプリケーションで既に使われている番号は避ける必要があります。

質問:

8888はjupyterのポートなの?別のアプリが8888を別のときに使うのはOKなの?

ChatGPT:

ポート番号「8888」は、Jupyter Notebook のデフォルトの番号としてよく使われる例に過ぎず、正式にJupyter専用というわけではありません。

登録済みポートの性質

  • 1024〜49151番のポートは、各アプリケーションやサービスが利用するために「登録」される場合がありますが、これは単なる推奨・慣例の域を出ません。
  • 例えば、Jupyter Notebook はデフォルトで8888番を使用するように設定されていますが、この番号が世界中で常にJupyter専用に固定されているわけではありません。

他のアプリケーションとの利用について

  • ある時点で別のアプリケーションが同じポート番号(例: 8888)を使用するのは、同じマシン上で同時に動作させる場合には競合の原因になるため避ける必要があります。
  • ただし、同じ番号を使うアプリケーションが同時に起動しておらず、利用可能な場合であれば、変更して使用することは可能です。

つまり、8888は「Jupyter Notebookがよく使うポート番号」という慣習上のもので、別のタイミングで他のアプリケーションが使用すること自体は問題ありません。ただし、同じ環境で同時に同じポート番号を割り当てようとすると衝突するため、注意が必要です。

 

いやあ、ChatGPTは素晴らしいですね。多分ウェブサイトには多数のポートに関する説明記事があると思いますが、自分が疑問を抱いたときにその疑問を解消しながら理解を進めていけるという点で、ウェブ記事を読んで勉強するよりも能動的に効率よく学べると思いました。最初に自ら疑問を抱くというのがミソで、それに答えてもらう過程で、自分がそのような疑問を抱いたことの妥当性や正当性も確認することができ、能動的に学んでいる気分になれます。そして世の中の仕組みがうまいことできているのねと納得することにもつながります。

生成AIの出現で、学習塾や予備校が不要になるんじゃないかと思います。試しにChatGPTに問題を出してもらいました。

 

二次関数の理解を試す、標準的な大学入試の2次試験問題を3つくらい挙げてくれる?

以下は、二次関数の性質や解法を問う、標準的な大学入試レベルの例題です。

【問題1】
関数

f(x)=2x28x+6f(x)=2x^2-8x+6

について、

  1. 頂点の座標と対称軸の方程式を求めよ。
  2. 解の公式を用いて、f(x)=0f(x)=0 の解(実数解)を求めよ。

【問題2】
実数 aa に対して、方程式

ax2+(a2)x+1=0ax^2+(a-2)x+1=0

が異なる2つの実数解を持つための必要十分条件を求めよ。


【問題3】
2次関数

f(x)=x2+bx+cf(x)=x^2+bx+c

のグラフがxx軸に接するとき、定数 b,cb, c の間の関係式を求めよ。


これらの問題は、頂点の求め方、解の公式、判別式の利用、接線条件など、二次関数の基本的かつ重要な理解を試す内容となっています。

じゃあ、東大の2次試験レベルの難易度の問題を3つ頂戴。

以下は、東大2次試験(またはそれに準ずる難易度)の二次関数に関する問題例です。解答の手法を工夫する必要があるため、単なる公式適用だけでなく、パラメータの条件検討や場合分けなど、発想の柔軟さが求められます。


【問題1】【接線条件とパラメータ】

関数

f(x)=x2+(k3)x+k(kR)f(x)=x^2+(k-3)x+k \quad (k\in\mathbb{R})

について、直線

y=2x5y=2x-5

f(x)f(x)のグラフが接するような実数kkの値を求めよ。
【ヒント】

  • 接点では f(x)=2x5f(x)=2x-5 の方程式が重解を持つことから、対応する二次方程式の判別式をゼロにする条件を立てよ。

【問題2】【根とその立方和の条件】

実数aaをパラメータとし、a+30a+3\ne0とする。
2次方程式

x2(a+2)x+(a+3)=0x^2-(a+2)x+(a+3)=0

の異なる実数解をrrssとする。このとき、

r3+s3=35r^3+s^3=35

を満たすaaの値を求めよ。
【ヒント】

  • r+sr+srsrsは係数から求められるので、r3+s3=(r+s)33rs(r+s)r^3+s^3=(r+s)^3-3rs(r+s) の恒等式を用いる。

【問題3】【合成二次方程式の実解の個数】

a,bRa,b\in\mathbb{R}a0a\ne0)とし、

P(x)=x2+ax+bP(x)=x^2+ax+b

とおく。
このとき、合成方程式

P(P(x))=0P(P(x))=0

ちょうど3個の異なる実数解を持つようなa,ba,bの条件を求めよ。
【ヒント】

  • P(x)=0P(x)=0の解をα,β\alpha,\betaとおくと、P(P(x))=0P(P(x))=0P(x)=αP(x)=\alpha または P(x)=βP(x)=\beta と同値である。
  • 3個という実数解の個数は、片方の方程式が重解(接する)になり、もう一方が2個の実数解を持つ場合に対応する。
  • 接条件(判別式が0になる条件)と、重解と通常解との重複が起きないための条件を十分に検討せよ。

これらの問題は、パラメータを含む場合の条件設定や合成関数の扱いなど、標準的な「解の公式だけではない」思考力を問うものです。各問題とも、解法の途中で場合分けや判別式・恒等式の利用が必要になるため、十分な検討が求められます。