# 昨日投稿した動画生成の話 — オープンウェイトの動画生成モデルを試したら、初めて「求めていたもの」に近い動画ができた どうも、支部長です。 ものづくりの視点は、産業機械の現役エンジニアである私、支部長が、 ものづくりに関するトピックを独自の視点で解説する番組です。 今日はですね、AIに関するトピックをお話ししたいかなと思います。 最近私がですね、やってみた動画生成のお話でございますね。 ちょうど昨日かな、この番組を聞いてくださっている人にとっては、 おとといの投稿、いや違うな、昨日だな。 昨日の投稿になると思うんですけども、 アリバマという会社が提供しているオープンウェイトの AI動画生成モデル、ミニマックスH3というものがあって、 それを使って動画を生成してみたんですけど、 それが思いのほか良かったんですね。 今までの動画生成とちょっと違うというか、やり方も変えてみたんですけど、 だいぶ自分が求めるものに近い動画が初めて作れたなという感じだったので、 今日はそれを紹介するといった会でございます。 それでは早速いきましょう。 # 使ったのはMiniMax H3(Hailuo 3.0)。話題のSeedance 2.5との違いは「オープンウェイト」 — 2年以上挑み続けてきた工作機械の変形動画がようやくこのレベルに 今回ちょっと紹介するのはアリーババという会社が作っているミニマックスH3という AI動画生成モデルです。 いろいろモデルとかサービスであると思うんですけど、動画とかで言うと このものづくりの視点の中で言ったかな。言ってないかもしれないけど シーダンス2.5というのが最近出て、それがすごく話題ですよと。 落ち着きAIラジオの方でも私紹介したんですけど、だいぶいいんですよね。 1回の動画最大で30秒ぐらい。 投資、本当にお金を払えば3分ぐらいの全然破綻のない動画ができると。 生成AIの動画って結構2秒か3秒ごとにシーンが切り替わって アングルが変わったりとか違うシーンになったりして、なんか見た時に テンポはいいんだけど、なんか忙しいというか動画生成っぽいなと。 そしてそのシーンが変わるたびに何かちょっとずつ変わってるんですよね。 登場人物の服が変わったりとか、顔が変わってたりとかして 一貫性というものですね。動画の中での一貫性を結構保てないよっていうのがあったんですけど そのシーダンスの2.5っていうのは結構一貫性を保つっていう能力が上がっていって それこそ3分ぐらいの動画を一発撮りみたいな感じでずっとビデオを回してるような 感じで流し続けることができるような、そんな感じの動画生成モデルだったんですね。 それはあくまでもバイトダンスという会社が出しているシーダンスというものの話ではあるんですけど 今回はまた違う会社ですね。アリーババという会社が出している動画生成モデルの話です。 これがどういう特徴があるかというとオープンウエイトモデルということです。 だからダウンロードしてきて自分のローカルのPCの中で動画生成をすることができますよ。 そういうモデルなんですね。ただ当然すごくこのPCのスペックを要求してくるんで おいそれとお家庭のパソコンの中ですぐできますみたいなそういうモデルではないんですけど 一応オープンウエイトといってモデルが公開されているんでそれなりのスペックのPCを持っている人であれば ローカルでガンガン回せますみたいなそういうモデルなんですよ 今回ですね私はちょっと後で説明しますけどもそういう環境を使って自分のパソコンではない環境を 使ってこの動画生成のモデルを使って動画を生成してみたんですけど これがねすごい良くて私がいつも動画生成でやるのが何かというと 工作機械ですね産業機械工場の中にある金属を加工する機械私が本業で扱ってる機械 ですけどこれをトランスフォーマーみたいな感じでロボットに変形させるってことを ずーっとやってきたんですよそれこそもうどのくらいだろうな2年前いやもっと前かもしれない 2年前ぐらいか2年ちょっと前ぐらい本当に動画生成が流行りだし流行りだしというかこの もともとそういう技術はあったんだけどそれがこう一般向けにねその使える良い コンシューマー向けに使えるようになってきたぐらいからもずーっと試し続けているんですけど ようやくこのレベルになったのかっていうね求めているとこに近くなったという話なんです # 何が感動的か — パーツ一個一個が破綻せず、物理的につじつまの合う変形をする。ぐにょんと粘土のように変わる時代は終わった ミニマックスで生成した動画を貼ったURL、投稿のURLは貼り付けておくので、動画を見て欲しいんですけど、相当いいですよ。 何がいいかというと、破綻してないですよ。変形がね。これはね、すごい良いですね。 ロボットの形、誕生したロボットの形を見てもらうと、すげーダサいんだけど、何が今回感動したかというと、 機械のパーツ1個1個が破綻してないんですよ。ちゃんとこういう形で変形しそうだなっていう変形をして、 形が変わっていって、足が出てきて、手が出てきて、ちゃんとロボットに変形するみたいな。 すごく納得感のある動きをしながら、ロボットになっていくという過程が動画として出てると。 それも元々既存の車からロボットに変形しますよみたいなものって、それこそ本家のトランスフォーマーでよくあるから、 そういう形というか仕組みみたいなものは、なんとなくデータとしてありそうじゃないですか。 なんですけど、こういう交差機械が成り立つようなパーツを維持した状態で成り立つような形で変形するギミックが作れる。 ギミックを考えることができる、生成できるっていう。この能力を動画生成のモデルって有してるんだなっていうのをすごくわかるような結果になっております。 これはすごくいいですよ。あとは、変形後のロボットがすごいかっこいい形になればいいんですけど、 ちょっと本当に今回はそこの部分ですね。一貫性を保つっていうところを結構集中して取り組んだので、 ロボットのかっこよさっていうのはちょっとおざなりになってはいるんですけども、まずこの動画を見てくださいよということですね。 いや、これを感動しましたね。いつもこれができなかったのよ。なんかかっこいいアンドロイドになるっていう動画ができてたんだけど、 結局ね、なんかぐるっと回ったら手になってるとか、なんかぐにょーんと柔らかく粘土が変形する感じで、 ぐにょーんと変形してロボットになるみたいな感じに毎回なってたんですよね。理想はバカッと開いて、腕がビュッと出てきて、 カバーがガシッと、なんかギオンばっかりでわかんないかもしれないけど、ガンって変形して、辻褄が合うような形でロボットに変形するっていうのを求めていたんですけど、 なかなかそこまではいけなかったんですよ。今回はかなりそこに近づいたなという印象ですね。本当に感動しましたね、これは。 全然伸びてないです。投稿は全然伸びてないんだけど、この凄さというか、この素晴らしさをわかってほしい。本当に。 やっぱね、人が歩くとかじゃなくて、機械としての要素を保ちながらロボットに変形させると、それを無理のないような形で変形させて、 物理的に辻褄の合う形の動作をさせるっていうのは、だいぶ難しいと思うんですよね。それがこなせるような感じになっていったんで、 このミニマックスは是非とも皆さんも試してほしいですね。いやいやでも、オープンウェイトのモデルと言っております。APIで試すこともできるんで、 お金を払えるよっていう人は別に、クレジットでAPI課金すれば、そんなに高くない。バンバン回したら高いけど、ちょっとお試しするくらいだったらそんなに高くないので、 試せるかなと思います。今回は私はGoogleコラボラトリーという環境を使って、ローカル環境とは言いがないんだけど、GoogleからGPUのリソース借りれますよみたいなサービスがあるんですよ。 それを使って今回は動画を生成しました。ちょっとこの後、少しテックというか、こういうふうにやりましたよって話をさせていただきます。 # 環境はGoogle Colab。Colab CLI経由でClaude Code/Codexから回し、生成した動画をAIエージェント自身に評価させて3往復 — もうプロンプトを書いていない よくね、Googleコラボラトリーの話をするんですけど、あんまり馴染みないよっていう人も結構いると思います。 それこそAIエンジニアというか機械学習をいろいろやってたって人はよく使うプラットフォームというかサービスなんですよね。 Googleがね、Googleコラボラトリーというだけあって、Googleが提供している環境なんですけど、 何の環境かというと、まずブラウザで動きますよと。 インターネットブラウザーですぐアクセスできて、その環境でPythonというプログラム言語を動かせますよというね、そういうプラットフォームなんですよ。 プラットフォームというかサービスなんですよ。 で、なんだっけあれ、Jupyterか。Jupyterという形式で、Jupyterノートブックという形式で、 プログラムってね、1個のファイルみたいな感じで、それで1個で実行するっていう形なんですけど、 だいたいデータ処理とかデータサイエンスでよくPythonで使われるから、書いた分だけ実行して、次の結果を、 次のプログラムを書いてまた実行するっていう風に、ブロックごとにプログラムを実行できるような形になってるんですよね。 その間にメモ書きとかも入れられたりして、結構一行一行プログラムを書いて動かして、書いて動かして、次こういう処理やってっていうのがパンパンパンパンできるような、 そういうプラットフォームで結構やりやすいんですよね。 だからデータサイエンスとかAIをモデルを学習したりとか、ファインチューニングしたりとか、 ファインチューニングじゃなくても普通にこのモデルのパラメーターをバックプロパケーションで更新したりみたいな、 するようなことはよくそのプラットフォームで行われています。 だからAIのモデルを学習しようとかっていう人はよく使う環境なんですね。 その環境が、パイソンが起きますよっていうのもあるんですけど、何がいいかっていうとGPUを使えるんですよ。 Googleが所有している、普通自分のパソコンに入れられないような、すごい高級な高いGPUを一時的にGoogleさんが借りることができて、 動かすことができるんですね。 なので、それを借りることによって、いやいや、こんなんちょっと学習できないよねとか、 こんな自分のパソコンには動かせないよねってやつも、このGoogleの環境で動かすことができるという技というか、 そういう環境なので、それを使って今回動画生成をしましたよっていう感じですね。 Googleコラボラトリー自体は無料でも使えます。Googleアカウント持ってたら誰でも使えて、 ただ、課金をしてないとGPUを動かせる時間に限界があったりとか、借りれるGPUの性能に制限があったりみたいな感じではあります。 とりあえず、Pythonをちょくちょく動かしたいよ、データサイエンス的なことをやりたいよっていう人は、 別にGoogleコラボラトリーの無料版でも全然使えますので、まず触ってみるといいんじゃないかなと思います。 私はGoogleコラボラトリーの環境を、Google、ちょっと今日は難しい話になりますね。 ちょっとごめんなさい。テックの話が多いんですけど、Googleコラボラトリー、GoogleコラボCLIっていうコマンドラインインターフェース経由で、 Googleコラボラトリーを操作できますよっていう、そういう仕組みがあるので、それをパソコンに入れてあげると、 ブラウザ経由じゃなくて、CLIですね。ちょっとなんか怖い黒い画面で、Googleコラボラトリーに指示が出せるようになりますと。 なので、それに何が、CLIで動かせると何が嬉しいかというと、皆さん大好き、AIエージェントですね。 クロードコードとかコーデックスからGoogleコラボを動かすことができるんですよ。 なので、GoogleコラボラトリーのCLI入れた後はですね、コーデックスのクロードコードを起動して、 ミニマックスという動画生成モデルを作りたいんだけど、Googleコラボラトリーでよろしくって言えば、できるという感じですね。 これはかなり楽ですよ。 あとは、AIエージェントがGoogleコラボラトリーを動かせると、何がいいかというと、出てきた動画に対して評価させることができるんですね。 今回、ミニマックスで作ったAIのこの交差機械の動画は、まさにそういう形で作ってて、 まず動画を、俺はこういう動画を作りたいと。 なるべく、部品が破綻なくトランスフォーマーみたいに変化する、そういう動画を作りたいんだよって言って、 プロンプトを書かせて、動画を生成させると。 おい、これ変じゃないかみたいなことをしてきたら、それを直してくれて、 あとは自己評価をさせてみて、動画がどうだったかっていうのを自分で読み込んで、 こんな動画ができましたよみたいなことを判断してくるんですね。 いや、これはちょっとここが足りないとか、こういう動画になってますと。 3つ並べて生成しましたけど、多分、支部長さんが作りたいのはこのB案だと思いますけど、 どうですかと。これがこういうふうに足りないんだったら、こういうプロンプトを追加して、 もう一回やり直しますみたいな感じで、提案してきてくれるから、 じゃあ、これちょっと足りないね、もうちょっとやってっていうと、 こうやってくれてみたいな、そういうループとこっちの要望を聞くっていうのを3回ぐらいやったら、 今回の動画ができたっていう感じですね。 だから本当にAIエージェント、今まで動画生成をやろうと思った時って結構プロンプトが難しくて、 動画生成はまだ全然プロンプトエンジニアリングというか、プロンプトをどうやって書くかが重要なんですよね。 だから、メタプロンプティングって言って、AIにプロンプトを書かせて、それを入れるっていうことをするんだけども、 今回はプロンプトも書かずに、本当にAIエージェントとやり取りしながら、こういう動画ができたので、 逆に言ったら、動画生成のモデルの評価としては微妙で、ベンジマークって同じ条件でやらなきゃいけないんだけど、 今回プロンプトをAIエージェントに作らせながら、評価させながらやるっていう動画の生成の方法、 プラス、新しいモデルを使ったから、ミニマックスH3がいいのか、AIエージェントを使ったやり方が良かったのかっていうと、 区分けができなくなっちゃったんだけど、それはさておきですよ。とにかくこういう動画ができるようになりましたよと。 私はGoogleコラボラトリー課金してるんで、いいGPUが使えるんですけど、そういう環境で動画ができましたよというお話でございますよ。 これくらいの動画でも私ができるくらいなんで、これ15秒なんですよ、秒数としては。 3分くらいの、3分きついかな。1分くらいのショートストーリーくらいだったら、15×4で4本分くらいだから、 一貫性を保ちながら4本連続で作ればいいだけなので、ローカルでちょっとしたショートストーリーみたいなのができる気がするなというふうに思いましたね。 皆さんも気になる方はぜひともミニマックスH3触るといいと思いますし、シーダンス2.5はいいんだけど、 ちょっと課金しづらい。何を使っていいんだろうみたいなやつあるから、それは一旦おいて、ミニマックス1回触りやすそうなので触ってみるといいんじゃないかなと。 特にGoogleコラボの環境を使いますよという人とか、GPUに自信に気の人はぜひとも試してみるといいんじゃないかなと思います。 試しに行くことはないよと、どうしようかなという人はですね、私の発信、定期的に動画生成とかもしていくんでね、楽しみにしておいてくれればなと思います。 以上です。 # コメント返し5件 — 恩師への手紙は土曜に発送予定、ET24 Proを買った方の話から「知識の越境」と、気づくのは人間の仕事だという話へ ここからコメント返しです。 シャープ784、中学の時の恩師にお礼の手紙を送るに頂いたコメントです。 ニューブルスさん、ありがとうございます。 素敵なお話、ぜひ先生をお呼びしてコラボを、当時の先生はお気持ち聞いてみたいということで、ありがとうございます。 そうですね、ぜひともね、こう、なんか、別にね、コンテンツにするわけじゃないけど、話をしたいなと思いますね、久しぶりにね。 今ね、もう本当に、昨日付箋を買って、今ちょうど手元に付箋が届いて、明日、本の梱包材みたいなのが届くんですね。 明日ちょっとね、愛知県に夜行バスで帰るから、送る時間はないんだけど、土曜日ぐらいに先生に向けて送ろうかなと思ってます。 どういう返事が来るか楽しみですね。返事が来たらまた、番組の中で紹介させて頂きますので、お楽しみにしておいてください。 続きまして、大助及川さん、ありがとうございます。 Xの投稿を見ました。年の成果、目頭が熱くなりました。先生も喜ばれると思いますよ。ということで、ありがとうございます。 怪しい手紙だとね、爆弾が起こられてきたんじゃないかみたいな、そういう風に思われなければいいんですけど、ちょっとね、本って厚みあるじゃない。 なんかその、瓶箋に入ってる、なんか単純なお手紙届きましたよじゃなくて、なんかちょっと重量物届いたよみたいなね。 本っぽいけどもしかしたら爆弾かもしれないみたいな、変なね、こう疑いがかかるといいなと思いまして、 なるべく警戒されないようなパッケージでね、送りたいなと思います。ということで、ありがとうございます。 続きまして、黒鷹さん、ありがとうございます。Xのポストを読みました。教師って人の人生に関わる仕事なんだなと改めて思いました。 一人一人にってすごいですね。思いが溢れている。本はとても喜ばれると思います。ということで、ありがとうございます。 本当に一人一人ってすごいよね。一人一人に本を配ると、まず自腹ね。まず自腹相当執筆じゃないですか、それでね。 本、当時だったら1冊1000円とか1500円くらいだけど、それでも30人40人いたら3万円4万円の出費になるわけですから。 金額だけに関わらずですね、全員に同じ本じゃないですよね。一人一人に違う本を送ったと。 かつ、この子はこういう本がいいだろうみたいな。私だったら車だし、私の友人はちょうど時代にあった面白クラッシュ一覧みたいな。 私の時代ってさ、結構フラッシュ動画みたいなやつが流行ってて。インターネット零明期プラスアルファみたいな感じで。 ニコニコ動画とかまだない時期だよね、中学校なんで。なんですけど、面白フラッシュ倉庫みたいなやつがすごい流行ってた時期で。 その面白フラッシュ倉庫の中でも流行ってるもののまとめみたいな。結構、その子がめっちゃ好きそうな本とかも与えてる。 その子の人生のためになる本みたいな視点もあれば、普通にこの子の興味だよねみたいな本も送られてたりして。 すげー工夫してるなって思いましたね。そいつ絶対本読まないだろうみたいなやつだったのね。 どう考えても本読まないタイプのやつだったんだけど、面白フラッシュ倉庫まとめみたいな本もらっててめっちゃ喜んでて。 すげーいいチョイスすんなと。私もそれ読ませてもらったんだけど、めっちゃいいやんこの本みたいな。 教育単に、この子の教育になるように見たら、教育視点だけじゃなくて、好きそうなものとか興味がありそうなものみたいな。 そういう視点でも本を送れるっていう。すごいクレキシブルだなと思いましたね。 なかなか学校で開くような本じゃないのよ。面白フラッシュ倉庫大辞典みたいなやつね。 それもね、やっぱりそのラインナップの中に入ってたから、すげーセンスいいなと思いましたね。 ということで、ありがとうございます。 続きまして、まだ返してないコメントがいっぱいあると思うので、これだ。 シャープ781。本を断算せずに電子化するガジェットにいただいたコメントです。 黒のきこうしさん、ありがとうございます。この放送がET-24 Proを本気で導入しようと思うきっかけになりました。 本当ですか。ありがとうございます。今まで付箋を貼ったまま本棚に埋っていた刺さったイックを必要な箇所だけデジタル化して、 自分用のメモに落とし込み、AIで考えを深めたり、音声化して通勤中にふささび聞いたり、 ET-24 Proを紙の本とAIをつなぐ入り口として、過去の自分が拾った知識を未来の自分に再遭遇させ、 行動や新しい発見を循環させる自分専用のナレッジベースに育てていきたいです。素晴らしい。 クーポンを使わせていただき購入しました。すごいですね。これ10万円ぐらいするガジェットなんだけど。 素敵なきっかけをありがとうございます。ということで、こちらこそありがとうございます。 そうなんですよ。私も毎回言ってますけど、今の時代、AIを使って本を管理することの重要性って単にナレッジ検索だけじゃなくて、 知識の越境だと思ってるよね。今まで本をいっぱい読む人って何がすごかったかっていうと、 その本に書いてあった知識っていうのを知ってますよってだけじゃなくて、いい読み方をしてる人っていうのは、 本で読んだ知識を抽象化して自分の中に落とし込んでるのね。なので、違う本を読んだ時も、 その本の内容っていうのは結構ひも付いたりするんですよ。全く違う表現で全く違うことを言ってても、 構造的にはこの本とこの本言ってること同じだなみたいなことがあったり、 この本で言ってることってこの本と繋がるなみたいな、この続きだなみたいな。 それもまた抽象化したレイヤーで、その続きがあったりとか、なんとなく法則性が見えたりとかね。 とにかく知識と知識を越境させて繋がっていくみたいな。それでまたこの世界の見え方というか、 その物事の見え方を自分なりに捉えていくっていうプロセスが、本をいっぱい読む人には必ずあるんですね。 その知識の越境みたいなものがどれだけ起こるかっていうのが、やっぱ本を読んでる人とか、 頭のいい人、だから抽象化能力の高い人の1個の特徴だなと思ってたんですけど、 その知識の越境って結構気づきの能力がいたりとか、ある程度いっぱい本を読んでたりとか、 時間があったりという習慣が必要なんですけど、AIでやっぱりナレッジを管理するっていうのは、 そういう知識の越境みたいなものの気づくタイミングというかきっかけをAIに与えてもらえるんですよ。 気づきを与えてくれるとまでは私は言わないですね。なぜなら気づくっていうのは人間の仕事だからです。 気づくきっかけを与えるっていうのは、やっぱりAIの仕事。AIの仕事だけじゃないですけどね。 よく、エジソンかかりようか、もうちょっと誰が言ったか忘れちゃいましたけど、 人は人に何かを教えることはできないという言葉があるんですね。できるのは気づくきっかけを与えることだけだと。 同じような言葉で言うと、ロバを水目まで連れていくことができるけど、水を飲むのはロバの行動であるみたいな。 そういう感じの言葉がありますね。ちょっと厳密ではないですけど。つまり何かというと、 きっかけとかチャンスみたいなものを与えることができるけど、来たチャンスとか気づきのきっかけを手にして、 それを気づきとして繋げるかとか、チャンスとして活かせるかっていうのはその人の行動次第なんですよ。 最後に決めるのは本人なので、周りの人っていうのはその水の飲み場の手前までしか持っていけないです。 AIも結局一緒で、AIが与えてくれる知識を持って以下に気づけるかとか、血肉に変えるかっていうのは自分のアクションなんですよね。 それなしにAIが与えてくれる大量の情報にさらされているだけだと、 ただ、いっぱい出てきたで終わっていると、しっかり読んだとしても、自分の中に取り込むっていうその行為自体は自分でやらなきゃいけないからね。 なので、AIで本を専用のナレッジにするというのは非常に大事です。 気づきの機会ですね。本と本、情報と情報、抽象化したレイヤーの越境した共通点とか構造みたいなものに、 気づくきっかけを与えてくれると思いますので、頑張って気づいていきましょうということでありがとうございます。 もう一件ぐらい返しておこうかな。 ちょっと待ってね。結構今日もね、最近ね、こういうことばっかり言っていると皆さんに心配かけてしまうと思うんですけど、 体調が良くないですよね。なんかね、すごい今週ね、不調だった。なんか喉も痛かったし、風邪なのかなと思って。 今週月曜日、落ち着きAIカネリンと収録しているときにめっちゃさみ合いして、カネリンには言ってたんだけど、もしかしたらちょっと熱が出るかもしれないと。 なんかブシブシも痛いしと思って。次の日治ったんだけど、胃がちょっとムカムカしたりとか、なんかね、ちょっと体調が優れなかったですね。 まあでも、すごく良い1週間ではありましたということで、ありがとうございます。 次はです。あ、次最後にしましょう。最後というか、シャープ783。言語化した方が良いこと、そうでないことに対するコメントです。 長谷川さん。キャッチコピーってインスピレーションでバチンと決めてると思いましたが、泥臭い深掘りの過程があるんですね。 刺すべくして刺さったのか。ということでありがとうございます。そうなんですよ。 キャッチコピーって結局コピーライターって再現性が求められるわけですね。 この一発やるじゃダメで、何回も何回も当てていかなければならない。 それとそうそう有名なコピーライターで言ったら、糸井重里さんとかいらっしゃるじゃないですか。 ああいう人のコピーってやっぱり必ず刺さるんですよね。それはもう法則性があってとか、その人の視点があって、狙いがあって。 で、まあ言葉だけじゃないですよね。クリエイティブって言って、じゃあどういう、その絵とか写真の中にその言葉をどういう風に落とし込むかみたいな仕掛けみたいなものが必要なんですけど、 結局その言葉がどういう風に機能するかっていうのは設計なんですよね。 なんでそこまでやっぱ考えていくっていうのがコピーライターの仕事で、そのコピーを考える上でやっぱり実際のものを知っておかなければならないよねという話になるんですよ。 これはちょっと深い話だと思いますね。ということでありがとうございます。 ぜひともそういう視点でいろんなコピーを見るといいんじゃないかなと思います。 続きまして最後ですね。YTR334Sさんありがとうございます。 言葉にした方がいいこと、なるべくいいことは言葉にする、行動するです。 先日、推し様のグッズくじ引きで私物衣装1点ものが当たりました。 それは結構いいやつですね。私物衣装1点ものが推しのくじ引きで当たると。 担当運営様と熱いハグをしてその場にいたファンの皆様と衣装を着回して記念写真撮りまくりました。 全然言語がした方がいいかどうか関係ないけど、こんな良いことがありましたよって報告ですけど、それはすごいですね。 私の推し活動の文化は正直あんまりよく分からなくて。 昔からそうなんだけど、好きなアイドルとかいないんですよ。 見なかったし、そういう追っかけみたいなことをしたことがなくて。 強いて言うのであれば本田総一郎が好きですよという話ですね。 本田総一郎の私物もらえるんだったら多分結構喜ぶと思いますね。 推しなのかな、そういう意味では。 そういうことか。今推しの気持ちが分かった気がする。 本田総一郎みたいな、私が本田総一郎を見ているような目でいろんなアイドルを見ているということですか。 それは推したくなりますね。 おめでとうございます。どんな衣装が当たったか分からないですけど。 当たった衣装はもらえるってことですよね。 それはどうするの? どのくらいのサイズのものか分からないけど、マネキンに着せてショーケースみたいなやつに入れておくというか。 服屋さんみたいな感じで飾っておくってことですかね。 どういうふうに保存しているのか、ぜひとも教えていただければと思います。 ということで、ありがとうございます。 今回はここまでとさせていただきます。 私は、事務所技術研究所という技術ブログを運営しています。 また、Xでも毎日役立つ技術情報の発信を行っておりますので、よろしくお願いいたします。 Podcastもお作りのラジオのほうも、毎週土曜日、週一で配信中です。 Podcast落ち着きラジオも毎週火曜日、金曜日、週二で配信中です。 こちらもぜひとも聞いてください。 あとは、オーションエクストラボというリスナー向けコミュニティも運営しております。 こちらは、Roomというサービスを使って運営しておりますけども、中にDiscordのコミュニティがありますから、 こちらに入っていただけると、皆さんと交流しましょうという、そういうコミュニティがありますので、よろしくお願いします。 また、ボイシンのほうでは、リスナー向けコミュニティじゃなかった、プレミアムリスナーを随時募集しております。 いつもの配信では、ちなみに突っ込んだらしい、毎週水曜日、日曜日、週二で配信しております。 皆さんも、私のことを応援していただけるようという方は、ぜひとも登録いただけると嬉しいです。よろしくお願いします。 はい、というわけで、今週はこれで終わりでございますけども、やばいね。やばいよ。何もできてないよ。本当に。 仕事と、ちょっとしたポッドキャストの毎日の更新で、一日が終わっていって、読みたい本も読めていなければ、 副業もズルズルと遅れていっているし、土日はやることあるし、やばいね。 で、おもちゃの旋盤、ちょっと作らなきゃいけないし、やばいね。ちょっとね、頑張っていきたいと思います。 というわけで、今回はここまで。以上、渋長でした。ではでは。