AI動画生成の進化とMiniMax H3の衝撃
どうも、しぶちょーです。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、しぶちょーが、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、ちょっとAIに関するトピックをお話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、
それがね、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っていう感じだったので、今日はそれをちょっと紹介するといった、そんな回でございます。
それでは早速いきましょう。今回ちょっと紹介するのは、アリバマ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。
いろいろね、モデルとかサービスってあると思うんですけど、動画とかで言うと、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、
SEEDANCE 2.5というのが最近出て、それがすごく話題ですよと。 落ち着きエア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。 通し、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。
登場人物と服が変わったりとか、顔が変わってたりとかして、一貫性というか動画の中での一貫性を保てないよっていうのがあったんですけど、
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い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ね。これがどういう特徴があるかというと、
オープンウェイトモデルだということです。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、一応オープンウェイトといってモデルが公開されているので、
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。そういうモデルなんですよ。
今回はですね、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。私が本業で扱っている機械ですけど、
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いうことをず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年前くらいか。
2年ちょっと前くらい。本当に動画生成が流行りだし、流行りだしというか、もともとそういう技術はあったんだけど、
それが一般向けに使えるように、コンシューマー向けに使えるようになってきたくらいからず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、求めているところに近くなったという話なんです。
物理的に破綻しない変形動画の実現
ミニマックスで生成した動画を貼ったURLですね。投稿のURLは貼り付けておくので、まだ動画を見てほしいんですけど、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、機械のパーツ一個一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いると。
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ね、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る人じゃないですか。
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。この能力をもう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。
これはねすごくいいですよ。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。
いやこれは感動しましたね。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、なんかぐにょんと柔らかく粘土が変形する感じでぐにょんって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。
理想はなんかバカって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。
それがもう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ぜひとも皆さんも試してほしいですね。
Google ColabとAIエージェントによる動画生成プロセス
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ぐらいだったらそんなに高くない値段で試せるかなと思います。
今回は私はですね、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たいんだけど、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。
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エンジニアという機械学習を色々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。
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1個のファイルみたいな感じで、それで1個に実行するっていう形なんですけど、
データ処理とかデータサイエンスってよく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の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モデルのパラメーターをバックプロパゲーションで更新したり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。
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。
パイソン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、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。なのでそれ何が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ますよ。
なのでGoogleコラボラトリーのCLIを入れた後はコーデックスのクロードコードを起動して、ちょっと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まだ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ますね。今回ミニマックスで作ったAIの工作機械の動画はまさにそういう形で作って、まず動画を、俺はこういう動画を作りたいと。
なるべく部品の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。
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。じゃあ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。これがこういう風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回く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。
なので逆に言ったらちょっと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それとやらなきゃいけないんだけど、今回プロンプトをそうやって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、その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のを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コラボロートで課金してるんで、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。
これぐらいの動画でも私ができるぐらいなんで、これ15秒なんですよ、秒数としては。
3分くらいのショートストーリーぐらいだったら15×4で4本分ぐらいだから、一貫性を保ちながら4本連続で作ればいいだけなので、
なんかもう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っていう人とか、GPUに自信に気の人はぜひ試してみるといいんじゃないかなと思います。
試しにいくことはないよと、どうしようかなっていう人はですね、私の発信、定期的にまた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。
リスナーコメント：恩師への手紙とET-24 Proが拓く知識の越境
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いただいたコメントです。
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の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、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いただきますので、お楽しみにしておいてください。
続きまして、だいすけ追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、爆弾が送られてきたんじゃないかみたいな、そういうふう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ん。
なんかその、瓶瀬に入ってる、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、こう疑いがかかない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、くろたか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、まず自腹相当出費じゃないですか、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。
でもその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。
で、かつ、この子はこういう本がいいだろうみたいな、私だったらもう車だし、私のね、友人は、なんかね、ちょうど時代にあったさ、なんか面白クラッシュ、なんだろう、一覧みたいな。
わかるわかる。私の時代ってさ、この結構ね、フラッシュ動画みたいなやつが流行ってて。
このインターネット例明記プラスアルファみたいな感じで、ちょっとフラッシュ、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、このなんか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こう流行ってるもののまとめみたいな。
結構、なんだろう、その子がめっちゃ好きそうな本とかもこう与えてる。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、
すげー工夫してんなって思いましたね。で、そいつ絶対本読まねえだろうみたいなやつだったのね。
でも、どう考えても本読まないタイプのやつだったんだけど、そのね、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、なんていうんだろう、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ね、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。すごいフクレキシブルだなと思いましたね。
なかなかさ、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、ラインナップの中に入ってたから、すげーセンスいいなって思いましたね。
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、本をダンサー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。
今まで伏線を張ったまま本棚に塗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再び聞いたり、
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っていきたいです。
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10万円く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。
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、
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よね。
なので違う本を読んだ時も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、抽象化能力の高い人の一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か習慣が必要なんですけど、
AIでやっぱ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んですけどね。よくエディソンかかりようか、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。
同じような言い回しの言葉で言うと、ロバを水目まで連れて行くことは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。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いか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、ただなんかいっぱい出てきた派で終わってると。
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。
なのでそのAIでナレッジ、本を自分の専用ナレッジすると非常に大事です。
気づきの機会ですね。この越境、本と本、情報と情報、抽象化したレイヤーの越境したその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。
リスナーコメント：キャッチコピーの設計と思いのこもった推し活
もう一件ぐらい返しておこうかな。
結構今日もね、最近こういうことばっか言って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。
すごい今週不調だった。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るときめっちゃ冷め気味してカネリンには言ってたんだけど、もしかしたら熱が出るかもしれない。
ブシブシも痛いし、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。
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。
言語化した方がいいこと、そうでないことになりたかったコメントです。
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よね。
この一発やるじゃダメで何回も何回もこう当てていかなければならない。
そういうとこ、そうそう有名なコピーライターでいた糸井茂札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。
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は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。
これはね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まわして記念写真撮りまくりました。
全然もう言語化した方がいいかどうか関係なくこんないいことありましたよって報告ですけど、
それすごいですね。私の推し活の文化はあんまり正直よくわからなくて。
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、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。
今推しの気持ちがわかった気がする。
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わからないですけど、
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なのかわからないけど、
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。
エンディングとコミュニティ紹介
今回はここまでとさせていただきます。
私は支部長、技術研究所という技術部門を運営しています。
また、Xでも毎日役立つ技術の方法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。
ポッドキャスト、モンスクリのラジオの方も毎週土曜日、週一で配信中です。
ポッドキャスト、落ち着きA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、面白い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。
こちらはですね、ルームというサービスを使って運営しておりますけども、
中にディスコード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、ボイシンの方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。
いつもの配信やシナリオの突っ込み話、毎週水曜日、日曜日、週二で配信しております。
次は500円となっております。
皆さんもですね、私のこと応援していただけるよという方は、
是非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、というわけでね、今週はこれで終わりでございますけども、
いやーやばいね、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。
