🚀初心者でも安心！Chia PLOT作成の最適設定ガイド【2025年最新版】
ChiaのPLOT作成を始めたいけど、パソコンのスペックや設定方法が分からない…と感じていませんか？💻
本記事では、初心者でも失敗しないChia PLOT作成の最適な環境・設定・トラブル対策を徹底解説します！
◉ 最低限必要なCPU・メモリ・ストレージ構成がひと目で分かる
◉ Number of Threads・Buckets・Queue設定の意味とおすすめ値を解説
◉ 保存先（TempとFinal）の構成方法とやってはいけないミスを回避
◉ Plot in ParallelとQueue Nameの違いと活用方法を丁寧に整理
◉ Ubuntuに変えると最大20％高速化できる理由も紹介✨
◉ よくある失敗例とエラーの原因・対処法も具体例付きで網羅🔧
🔧 Chia Plot作成に必要なPCスペックまとめ｜初心者向け推奨構成＆最低条件
ChiaのPlot作成を始める前に、どんなパソコン環境が必要かは気になるポイントですよね💻
ここでは、最低限の必要スペックと、快適に作業できる推奨スペックについて詳しく解説します。
🌱 なぜChiaではPCスペックが重要なのか？負荷の仕組みを解説
ChiaのPLOT作成は、CPU・メモリ・ストレージに大きな負荷がかかる処理です。
安易に低スペックPCで始めると、エラーやフリーズ、長時間の処理などで非効率になってしまいます⚠️
◉ 処理中にPCがフリーズすると、プロット作成が無駄になる可能性がある
◉ 十分なリソースがないと、Plot in Parallelなどの機能も活用しにくい
◉ 消費電力や時間効率も、スペックに大きく左右される
💡 Chiaを始めるための最低限スペック｜これだけは揃えよう
| 項目 | 最低スペックの目安 | 備考 |
|---|---|---|
| CPU | 4コア / 8スレッド以上（例：Core i5-8400, Ryzen 5 1600） | 並列処理やスレッド割り当てに必要 |
| メモリ | 16GB | Plot 1本作成に最低必要量 |
| ストレージ | SSD 512GB以上（NVMe推奨）＋HDD 2TB以上 | SSDは一時保存、HDDは最終保存用 |
◉ SSDがSATA接続だと速度が足を引っ張る場合がある
◉ HDDだけでは非現実的なほど時間がかかるのでNG
◉ メモリが16GB未満だとエラーや極端な速度低下に注意
🚀 Chiaを効率よくプロットする推奨スペック一覧【中級者向け】
| 項目 | 推奨スペック | 備考 |
|---|---|---|
| CPU | 6コア / 12スレッド以上（例：Core i7-9700, Ryzen 7 3700X） | Plot in Parallelで効果的 |
| メモリ | 32GB以上 | 複数プロット処理に対応可能 |
| ストレージ | NVMe SSD 1TB以上＋HDD 4TB以上 | 一時フォルダ用SSDは高速タイプ推奨（Gen3以上） |
◉ 高速SSDと十分なRAMで処理速度は大幅に向上
◉ 同時に2～3本のPlot作成も安定して実行可能
◉ HDDは複数台構成（USB3.0接続以上）だとベター
🧪 実際に使える構成例とやってはいけないNG設定まとめ🧪 実際の構成例と注意点
実際に筆者が使用した環境でも、スペックによる差は明確に現れました。
特にメモリとSSDの性能が、Plot作成時間に大きく影響します。
◉ メモリ16GB＋SATA SSDでは1Plotに約6時間かかる
◉ メモリ32GB＋NVMe SSDでは約3.5時間まで短縮
◉ CPUよりもSSDの性能の方が影響が大きい印象
⚙️ スレッド数の正しい設定方法｜Chiaを高速化する実践テクニック
RAM設定の次に重要なのが「Number of Threads（スレッド数）」の設定です🧠
これは、PLOT作成時に同時に処理させるCPUのスレッド数を指定する項目です。
💡 Number of Threadsとは？役割とパフォーマンスの関係を解説
この設定は、CPUの性能を直接上げるわけではありません⚠️
あくまで並行処理を活用して、CPUのリソースを無駄なく使うためのものです。
◉ 複数の処理を同時に走らせて効率を高める仕組み
◉ 処理の種類やCPUの設計によって効果は変わる
◉ スレッド数の増加＝高速化ではない点に注意！
🔧 おすすめのスレッド数は？CPU負荷と速度の最適バランス
一般的にはスレッド数を1より2にすることで処理効率が向上します💨
ただし、むやみに増やしても効果が薄くなるため、4を上限にするのが基本の目安です。
| 設定値 | 効果の目安 |
|---|---|
| 1 | 最低限の並行処理。CPU使用効率は低め |
| 2 | バランスがよく、推奨される初期設定 |
| 4 | 性能を活かしきる最大限の設定値（それ以上は非推奨） |
◉ 通常は「2〜4の間で調整」するのがベスト
◉ 4以上に設定してもほとんど効果が出ない場合が多い
◉ CPU温度や負荷も考慮し、状況に応じて調整が必要
⚠️ CPU性能が足りないときの対処法とおすすめ設定
CPU性能が控えめなマシンでは、スレッド数を2にしても思うような結果が得られないこともあります💻
そもそもPLOT作成はある程度のCPU性能を前提としている作業です。
◉ 古いCPUやモバイル向けCPUでは動作が厳しい
◉ 低スペック環境ではRAM設定との兼ね合いも重要
◉ 無理にスレッド数を上げると逆に処理が不安定に…
💾 SSDとHDDの最適な使い分け方｜Plot保存構成の鉄則と注意点
ChiaのPLOT作成では、保存先のストレージ構成が結果に大きな影響を与えます。
「SSDだけでいいの？」「HDDに全部保存したらだめ？」といった疑問を解消しましょう🧩
📦 TempとFinalを分けるべき理由とは？ストレージ設計の基本
ChiaのPlot作成は、まず一時ファイル（Temp）を高速ストレージに書き出し、
完了後に最終ファイル（Plot）を目的のHDDなどに移動する二段階構成です。
◉ Temp保存先には高速なNVMe SSDやSATA SSDが必要
◉ Final保存先は大容量のHDD（NAS含む）が基本
◉ SSDとHDDを役割に応じて使い分けることが重要
⚙️ おすすめのストレージ構成例と失敗しやすい落とし穴
| 保存先の役割 | 推奨ストレージ | 理由 |
|---|---|---|
| Temp（中間ファイル） | NVMe SSD 1TB以上 | 高速書き込みが必要。処理時間が大幅に短縮 |
| Final（完成PLOT） | HDD 4TB以上 | 書き込み速度は不要。容量重視でOK |
◉ TempとFinalを同じドライブにすると速度が極端に低下する可能性あり
◉ Temp保存先の空き容量は最低250GB（k=32）×プロット数分必要
◉ SSDの寿命（TBW）も考慮して使いまわしを控えると安心
🧪 TempにHDDを使うとどうなる？パフォーマンス低下の理由
HDDでTemp領域を設定することも可能ですが、極めて非効率です。
書き込み速度が遅すぎるため、1Plotに10時間以上かかるケースも…。
◉ HDDをTempに使うのは実質不可能に近い
◉ Plot in Parallelを行う場合、SSDでも性能不足になることも
◉ Temp2ディレクトリが指定できるソフト（例：Madmax）ではRAMディスクや別SSDを補助的に使うのが理想
📊 Number of Bucketsとは？設定値ごとの違いとおすすめ構成
次に解説するのは「Number of Buckets（バケツ数）」の設定です。
これはPLOT作成時のデータ処理単位の細かさを決める項目で、RAM使用量や処理速度に大きな影響を与えます💾⚙️
🔍 Number of Bucketsの変更が与える影響とは？RAM使用量と速度の関係
この設定値を変更すると、処理の分割数と必要なメモリ量が変化します。
たとえば、128を64にすると、必要なRAMが約2倍に増えるという記載があります📈
| 設定値 | RAM使用量 | 備考 |
|---|---|---|
| 128（初期値） | 標準 | 多くの環境で安定動作 |
| 64 | 約2倍必要 | 高速化の可能性もあるがリスク高 |
| 256 | メモリ使用は抑えられるが | 処理が不安定になることも |
◉ バケツ数を減らすとメモリ消費が増加しやすい
◉ 増やすとRAM節約にはなるが、逆に処理効率が下がる可能性も
◉ 基本は「128のままが安定でおすすめ」
🧪 設定変更による実測比較｜パフォーマンスの違いを検証してみた
「本当に128でいいの？」と疑問に感じる方は、GitHub上の検証資料を確認してみましょう🔍
そこでは、k=32での1PLOT作成にかかる時間とハードウェア構成別の検証結果がまとめられています。
| 注目ポイント | 内容 |
|---|---|
| Time（hr） | 各構成での1PLOT作成時間を比較可能⏱ |
| 使用構成 | CPUやRAM、ストレージなどの詳細あり🖥 |
| 費用対効果 | コスト面からの効率性も掲載💸 |
◉ 検証結果は実践的な参考になるが、高性能・高価格な構成が中心
◉ 自分の環境と照らし合わせて見極めが必要
◉ 必ずしも高価な構成がベストとは限らない点に注意⚠️
🔗 参考リンクはこちら（GitHub）👇
Reference Plotting Hardware
🔁 Plot in ParallelとQueue Nameの違いと効果的な使い方ガイド
ラストに紹介するのが「Plot in Parallel」・「Add Plot to Queue」・「Queue Name」の3つの設定項目です。
これらはプロット作成のスケジュール管理や同時処理に関係する重要な設定です🧩
🔄 Plot in Parallelとは？仕組みとメリット・デメリットを解説
Plot in Parallelをオンにすると、複数のPLOTを同時に作成することができます⚙️
通常は1つずつ順番に作成されますが、この設定を使えば2つ、3つを並行して進行できます。
| 設定 | 内容 |
|---|---|
| オフ | 通常どおり1つずつ順番に作成 |
| オン | 同時に複数のPLOTを作成（CPU・RAMを大量に消費） |
◉ 並行作成にはプロット数×容量分の空きストレージが必要
◉ たとえば2プロットなら2倍の空き容量が必須
◉ RAMやスレッド数が分散されるため、1つあたりの処理時間が長引く傾向
🧪 実際に比較してみた！並列処理と単独処理の時間差レポート
筆者が実際に2つのPLOTを並行作成してみたところ、
1つあたりの処理時間は、単体実行時の2倍近くかかりました⌛
つまり、並行にした分だけ時間が短縮されるという期待はできず、逆に効率は悪化することも…💦
特にCPU性能やストレージ速度に余裕がない環境では、並列作成は非効率なケースが多いです。
◉ 並列作成＝高速化ではないことに注意
◉ 処理が重複し、CPUやディスクI/Oが競合してしまう
◉ 結果としてトータル時間は大きく変わらない or 遅くなることも…
🧷 Queue NameとAdd Plotの違いと使いどころ｜順番制御の基本
Queue Nameとは、プロット作成の順番を制御する「キュー（待ち列）」の名前です。
同じキュー名で追加したプロットは順番に実行され、衝突を避けることができます✅
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Queue Name | 任意の名前でOK（例：plot1、fastなど） |
| Add Plot to Queue | キューに追加し、順番にプロットを作成する設定 |
◉ 並行ではなく順次処理したいときは、こちらを活用
◉ Queue Nameを分ければ、別々のタイミングでPLOT作成を走らせることも可能
◉ 作業環境に応じて複数キューをうまく使い分けるのがコツ
🗂️ Queue NameとPlot in Parallelの関係性を整理｜混同しないポイントとは？
Queue Name（キュー名）は、プロット作成の進行管理やカスタム設定の識別に役立つ重要な項目です📋
特に複数のPLOTを扱う場合に、プロットごとの設定や進行状況を明確に管理できるようになります。
🏷 Queue Nameとは何か？プロット管理が効率化する仕組みとメリット
Queue Nameは、プロット作成時に設定できるラベルのようなものです。
この名前によって、一時フォルダ・最終保存先・作成スケジュールなどを識別・整理できます。
| 項目 | 役割 |
|---|---|
| Queue Name | 複数のプロット設定を識別・管理するためのラベル |
| 実用例 | 「HDD1」「SSD並列」「夜間バッチ」など自由に命名可能 |
◉ プロットがどの設定で進行しているかを視覚的に把握可能
◉ 複数プロットを実行している際の混同を防ぐ
◉ ログ管理やトラブル対応にも役立つ
🔄 Plot in ParallelにQueue設定は不要？誤解しやすいポイントを整理
ここで注意したいのが、「Plot in Parallel」と「Queue Name」には直接的な関係がないという点です⚠️
Plot in Parallelは、指定した数のPLOTを同時に並列実行する設定であり、Queueは作成されません。
| 機能名 | 動作内容 | Queueとの関係 |
|---|---|---|
| Plot in Parallel | 指定数のプロットを同時作成 | キュー管理は行わず、一括で開始 |
| Queue Name | プロット処理の順番を管理 | Plot in Parallelとは別機能 |
◉ Plot Count＝並列作成数であり、キューとは無関係
◉ Plot in ParallelではQueue Nameを設定しても意味を持たない
◉ QueueはAdd Plot to Queueで設定したときに初めて機能する
⚙️ Plot本数とスレッド数の関係は？設定ミスで効率が落ちる落とし穴
また、「Plot in Parallelで指定した数＝スレッド数」と誤解しがちですが、
実際にはスレッド数とは一切関連がありません。
◉ スレッド数は各PLOTに割り当てられる処理単位の数
◉ Plot in Parallelはプロットの本数を増やすだけで、スレッド数は個別に設定
◉ スレッドの競合やリソース不足に注意が必要💡
⚠️ 【初心者必見】Chia PLOTが失敗する理由とエラー対策のすべて
ChiaのPLOT作成中には、思わぬトラブルやエラーが発生することがあります⚡
特に初心者の方にとっては、「なぜ失敗したのか分からない」という状態が一番つらいですよね。
この章では、よくあるエラーとその原因・対策法をケース別にまとめてご紹介します。
🛑 PLOT作成が途中で止まる原因と再開・リトライの方法を解説
処理が途中で停止していたり、CPUやSSDの使用率がゼロになっていた場合は要注意⚠️
裏で何らかのエラーや競合が発生している可能性があります。
◉ SSDの空き容量不足や寿命による書き込み失敗の可能性
◉ 同時に走らせすぎてCPUやRAMが飽和している
◉ ウイルス対策ソフトが一時ファイルにアクセスして妨害しているケースも
🛠 解決策
◉ 一時フォルダと最終保存先の空き容量を事前に確認
◉ Plot in Parallelは性能に応じて数を減らす
◉ 一時的にセキュリティソフトの監視をオフにする（自己責任で）
💥 ファイルが作成されない・サイズ0Bになる原因と対処法まとめ
最終的に保存されるはずのPlotファイルが存在しない、またはサイズがゼロのときは、明確な失敗です。
◉ 実行中にPCがスリープ・再起動された
◉ 最終保存先のHDDが物理的に切断または認識されていない
◉ ソフトのバグやCLI設定ミス
🛠 解決策
◉ Plot作成中はスリープを無効化しておく
◉ HDDの接続状態や割り当てドライブ文字を確認
◉ CLI使用時はスペルミスやパス指定を丁寧に見直す
📉 Chiaの処理が遅いときに確認すべき設定とボトルネックの見抜き方
「他の人は3時間で終わってるのに、自分は8時間以上…」という場合、設定やハードの見直しが必要です。
◉ TempとFinalを同じSSDやHDDに設定している
◉ CPUが高負荷でサーマルスロットリングを起こしている
◉ SSDがSATA接続で書き込み速度がボトルネックに
🛠 解決策
◉ TempはNVMe SSD、FinalはHDDに分ける
◉ CPU温度をモニタリングして異常があれば冷却強化
◉ SATA SSDなら同時作成は1本に絞る
🧱 I/Oエラーや容量不足で失敗する原因と解決の手順を解説
CLI版やMadmaxでdisk I/O errorやinsufficient spaceのようなエラーが出る場合、ストレージ周りの設定不備が多いです。
◉ TempやFinalの空き容量が不足している
◉ RAMディスクをTemp2に指定していて容量不足
◉ HDDがSMR方式で書き込み速度が落ちている
🛠 解決策
◉ k=32ならTempに250GB×プロット数分の空き容量が必要
◉ HDDはCMR方式を推奨（SMRは非対応）
◉ RAMディスク使用時はサイズを手動で十分に確保
✅ Chia作成前に確認すべき！トラブルを防ぐためのチェックリスト5選
Plot作成前に以下のチェックを行うことで、失敗リスクを大幅に軽減できます🧠
◉ TempとFinalの空き容量を事前に確認（各ドライブ250GB以上推奨）
◉ CPU温度と使用率を監視して異常がないかチェック
◉ Plot作成中はWindowsの自動スリープを無効化
◉ セキュリティソフトの除外設定にTempフォルダを追加
◉ 作成ソフトの設定（特にCLIやMadmax）は再確認
🔄 並行処理とQueueをどう使い分ける？効率重視のおすすめ設定例
たとえば、2つのPLOTを同時に作成しつつ、それぞれが完了したタイミングで次のPLOTを順番に処理したい。
そんなときに便利なのが、Queue Nameを使った管理方法です📊
この方法を活用すれば、並行処理と順番管理の両方を実現でき、
Plot in Parallelを使わなくても効率よくプロット作成が進みます。
🏷 Queue Nameで自動順次実行を実現！並行と順序を両立する設定術
Queue Nameをうまく設定すれば、並行で作業を走らせつつも、各タスクにPLOTを順次追加できます。
これは、作業を詰まらせずに処理するのに非常に効果的な方法です💡
◉ Queue Nameを活用することで、キューごとに作業を並行進行できる
◉ 作業が終わるたびに、次のPLOTが自動的にキューから実行される
◉ 無理にPlot in Parallelを使う必要がなくなるため、リソース管理が安定
🛠 Queue Nameの設定方法を完全図解！初心者でも迷わない手順ガイド
設定方法はとてもシンプルです🔧
1️⃣「Add Plot to Queue」を選択
2️⃣ 任意のQueue Nameを入力（例：Task1、Task2）
3️⃣ 各キューにPlot Count（作成数）を設定
4️⃣「CREATE PLOT」を押して実行！
これにより、たとえば以下のような動作が可能になります👇
| Queue Name | Plot Count | 実行内容 |
|---|---|---|
| Task1 | 10 | 10個のPLOTを順次処理 |
| Task2 | 10 | 別の10個を並行して処理可能 |
◉ 複数のQueue Nameを用意すれば同時に複数の作業を管理可能
◉ 各キューは独立して順番に処理され、並行でも干渉しない
◉ Queueベースの管理でリソースの使い過ぎを防げるのも利点
♻️ あとからPlot追加する方法とは？Queueを使った効率運用術
同じQueue Name（例：Task1）で、あとから「CREATE PLOT」を実行すると、
そのプロットは既存のキューに追加され、順番待ちとして処理に加わります📋
◉ すでに動作中のTask1にPLOTを後から足すことが可能
◉ 並行数が増えず、既存のプロセスに自然に追加される
◉ 最初はPlot Countを少なめにしておき、様子を見ながら後から追加する運用にも最適
⚡ 並行処理の効果は？パソコン性能との関係を検証！
実際に並行処理（Plot in Parallel）を使ってプロットを複数同時作成してみたところ、
私の環境ではトータルの処理時間が短縮されることはありませんでした🕒💻
むしろ、1つのPLOTにかかる時間が延びたうえに、処理中のエラーリスクも上昇。
結果として、単体で確実に処理した方が安定していたという印象です。
🧪 検証PC構成を公開！実際のスペックと処理時間を紹介
検証時のマシンスペックは以下の通りです👇
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| CPU | Core i7-3770 |
| メモリ | 16GB |
| OS | Windows 10 Pro |
⚠️ 性能差で処理速度がここまで変わる！ハードウェア別の体感比較
並行処理の恩恵を受けられるかどうかは、使用しているパソコンの性能に大きく依存します。
CPUが複数コア・高スレッド構成であったり、十分なメモリや高速SSDを搭載している場合は、
逆に並行処理による高速化が期待できることもあります。
◉ 古いCPUやメモリ16GB程度では並行処理は非効率になりやすい
◉ 処理時間が伸びて、途中失敗のリスクが高まるケースも
◉ 並行実行の効果は環境によって大きく差が出るため要検証
🐧 Chiaを高速化したいならUbuntu！Windowsとの違いと効果を解説
PLOT作成の速度を少しでも向上させたい方には、OSの選択も重要なポイントです。
実は、同じPCでもWindowsよりUbuntuを使った方が高速化が期待できます🚀
🐧 Ubuntuを使うことで最大20％の高速化も！
私の実測や他のユーザーの報告でも、Ubuntu環境に切り替えることで、PLOT作成が約10〜20％ほど速くなる傾向があります📈
これは、OSの軽さやI/O処理の効率性によるものだと考えられます。
| OS比較 | 特徴 | 処理速度 |
|---|---|---|
| Windows | 利便性が高いがバックグラウンド処理が多い | やや遅め |
| Ubuntu | 軽量でシステム負荷が少ない | 約10〜20％高速化可能 |
◉ Ubuntuは余計な常駐プロセスが少なく、より多くのリソースをプロット処理に回せる
◉ 特にSSD使用時やマルチスレッド処理で顕著な違いが出る
◉ スピード重視なら、Linux環境への切り替えも視野に入れるべき
💻 Windowsでも作業は可能！でも効率を求めるなら…
私は日常作業も兼ねているため、あえてWindows環境でプロット作成を行っています。
ただし、PLOT専用PCや作業に支障がない環境であれば、Ubuntuへ切り替えることでさらなる効率アップが可能です💡
◉ 作業を並行したいならWindowsの方が親和性が高い
◉ 専用マシンならUbuntuに最適化することで処理効率が向上
◉ デュアルブートやUSB起動なども検討の価値あり
✅ 【2025年版】Chia PLOT作成まとめ｜最適設定と効率化の全手順
ChiaのPLOT作成は、設定やPC構成次第で効率が大きく変わる作業です💡
本記事では、初心者の方にも分かりやすいように、ポイントを徹底的に解説してきました。
🔧 ハードウェア構成の基本
◉ CPUは6コア12スレッド以上が理想。並列処理に強い構成が有利
◉ メモリは最低16GB、推奨32GB以上で安定動作
◉ Temp保存はNVMe SSD、Final保存はHDDの組み合わせがベスト
◉ HDDはCMR方式を選び、SMRは避ける
⚙️ PLOT作成設定のベストプラクティス
◉ Number of Threadsは2〜4が目安。CPUと相談して調整
◉ Number of Bucketsは128が最も安定しておすすめ
◉ Plot in Parallelは慎重に！ 並行数を増やすほど負荷・競合が増える
◉ Queue Nameを活用すれば、安定的かつ効率よく複数プロットが管理できる
⚠️ トラブル対処と予防策
◉ 空き容量の確認とスリープ無効化は基本中の基本
◉ 処理が遅いときは、ストレージ構成や温度・I/O競合を見直す
◉ セキュリティソフトの影響やハード不調もチェック対象
◉ CLI操作ミス・ディスクエラー・RAM不足などの根本原因の特定が重要
🚀 効率化をさらに狙うなら…
◉ Ubuntu環境に切り替えることで最大20％高速化の可能性あり
◉ 日常作業との両立にはWindows、PLOT専用機にはUbuntuが最適
◉ 複数台・複数Queueを組み合わせた分散構成でさらなる効率化も可能
📝 最後に｜「設定の最適化」がChia成功のカギ！
ChiaのPLOT作成は、スペック・設定・使い方のどれかが欠けてもパフォーマンスが大きく下がります。
逆に、自分の環境に合ったバランスを見つければ、安定かつ高速にプロットを量産できます🌱
◉ わずかな設定ミスが数時間のロスになる
◉ 正しい構成なら、1Plotあたりの電気代・時間コストを大幅削減
◉ 地道にチューニングした分だけ、Chiaの成果につながる✨
🔗【初心者必見】Chiaマイニングをゼロから始めるための総合ガイド✨
Chiaマイニングは、ストレージを使った環境にやさしい仮想通貨マイニングとして注目を集めています🌍
しかし、実際に始めるには「ウォレット作成」「Plotの作成」「同期トラブル対処」「最適な構成の選び方」など、覚えることが多くて不安…という方も多いはずです。
この記事では、そんな初心者の悩みを解決するべく、Chiaマイニングに必要な知識を8本の解説記事に凝縮して紹介📘
それぞれのステップを段階的に解説しているので、迷わずスムーズにChiaを始められます！
✅️ Chiaの基本構成と必要な準備がサクッと理解できる💡
✅️ Plot作成に必要なRAM・SSD・Threadsの最適値もわかる🧠
✅️ 「Not Synced」エラーなどトラブル回避法を丁寧に解説🔧
✅️ Raspberry Pi 4を活用した節電ファーミング構成もカバー⚡
✅️ Windowsでの安全なウォレット作成手順と24語の保管術🛡️
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