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2023-01-22 00:00

150. 2023/01/22 Twitterの3rdパーティアプリが死んだ ほか

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枕. Twitterの3rdパーティアプリが死んだ ()

1. DeepL Write ()

2. すかいらーくのネコ型配膳ロボット ()

3. NeevaAI ()

4. レーザー避雷針 ()

5. KIMULAND ()

6. 青色半導体レーザーを用いた害虫の撃墜 ()


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最大限の感謝を

BGM

騒音のない世界 beco様より
OP:オオカミ少年
本編:蜃気楼

免責

本ラジオはあくまで個人の見解であり現実のいかなる団体を代表するものではありません
ご理解頂ますようよろしくおねがいします

00:04
スピーカー 1
はいどうも、kokorokagamiです。
当然です。
今週も一週間振り返っていきたいと思います。
スピーカー 2
はいはい。
スピーカー 1
Twitterがバタついてますね。
スピーカー 2
バタついてますね、はい。
スピーカー 1
突然、サードパーティー製アプリを禁止する情報がTwitterに追加されて、その6時間後にはAPIリクエストができなくなったんでしたっけ?
スピーカー 2
そうですね。
スピーカー 1
ということで、サードパーティーアプリを開発していた人たちはこぞって連絡もなしにこんな扱いを受けるとは非常に侮辱的だって言って、お怒りモードになってるわけですけれども。
スピーカー 2
まあ、自社社員でさえサクッと切るんで、まあ仕方がないと言えば仕方がないのかもしれませんなというのが一つと、
サードパーティーアプリ結構広告をバイパスする、広告を載せないっていう機能を持たせているところが多かったので、
まあそういう意味で言うと、今借金して金がねえって言ってるTwitter的には保全する、なんていうの、あれもない、道理もないと言われてしまうと、まあそれはそうなんですけれども、それにしてもという感じですね。
スピーカー 1
まあそうですね。で、社員の数もガンガン減っていっているので、多分どんどん機能削減していかないと回らないでしょうね。
スピーカー 2
そうですね。なのでまあそういう意味で、まあその多分、今裏で頑張って全部作り直している途中なのかもしれないですけれど、まあそれに伴ってAPI使えなくなりましたという感じなのかなとは思いますけれど。
スピーカー 1
うん。作り直しているのかどうかもちょっと定かではないですけど。
スピーカー 2
はい。
スピーカー 1
まあTwitterのトップにイーロンさんがついて、イーロンさんファンの外部の人がこぞってTwitterに入って、大体1週間から2週間で辞めていっているんで、なかなかなかは引っ掛け回され続けている感じがするんですけど。
スピーカー 2
そうですね。はい。
スピーカー 1
そうですね。あとは何だっけ。日本人向けのツイートの中に英語圏のものももっと出すようにしますっていう発信があったのかな。
スピーカー 2
うん。まあ読まねえだろうって思いますけど。
スピーカー 1
そうですね。
スピーカー 2
まあどっちにしろ多分それもTwitterがおすすめとして出すようなツイートだと思うので。
まあそういう機能が、まあでも公式クライアントだと出るんですよね。
スピーカー 1
そうですね。海外の、海外なんていうか、アメリカのテックエンジニアはかなりの数がTwitterから移行してしまったところもあるので、
03:09
スピーカー 1
メインのユーザー層っていうのをかなり日本に注目しているというのはイーロンさんの発信があったから、まあそれを踏まえて日本向けのTwitterがどう変わっていくのか気になるところですかね。
スピーカー 2
まあそうですね。まあ日本向け、まあ日本向けと言うても、でもアメリカの会社なんてアメリカの基準で、まあその情報を整理するでしょうし。
スピーカー 1
派手派手。
スピーカー 2
さて派手ふぐという。
スピーカー 1
まあちょっとね、別件にも言ってましたけど、じゃあこのTwitterがいろいろ問題だからといって行く先も今のところないので。
スピーカー 2
そうですね。まあ結局のところ、何て言うのかな。人がいるところ、アカウントがあるところ、発信するアカウントが多いところに人が集まるのがSNSですので。
今まだマストドンとかに移行しようと言っても結局何て言うのかな、参加人数が少なくて、ただの内向きのSNSになってしまうような感じがして、Twitterの代替にはならないなという気で言いますね、私としては。
スピーカー 1
そうですね、低くならFacebookくらいかな。
スピーカー 2
かなと思いますけど、Facebookもでもなんかこう情報が流れてくる感はあんまりないので、うーんと思ってしまいますね。
うーん、まあその辺はあれじゃないですか、使い方というかフォローの仕方ですかね。
スピーカー 1
あの、Facebookの方がTwitterよりもよりその身近な人のフォローが増えがちなので、その流れてくるトレンドがあんまりテック寄りにならないっていう問題はあると思うんですけど。
ただまあそこも取捨選択していけば、洗練していけば結構テック発信してる人も多いんで。
スピーカー 2
なるほど。
スピーカー 1
コワーキングスペースとかは結構Facebookの方がいいイメージありますね。
スピーカー 2
はいはい、まあ確かにそういう意味ではそうか。
まあTwitterのタイムライン育てるみたいにちゃんとFacebookを育てれば使えるようになるのかなという気はします。
スピーカー 1
まあUIに対してね、その育てるのがなかなかしづらいとか、もういつ見に行ってもごちゃごちゃしてるなってなるんで、ちょっとその辺の不満感はあるんですけど。
スピーカー 2
まあそれは、そもそもYouTubeもTwitterも本家クライアントはそうなので、なんというか本家クライアントはそもそもそういうものだという前提で、サードパーティークライアントがありがたかったのがTwitterっていう立ち位置ではあるんですけれども。
スピーカー 1
確かにね。そういう意味だと確かにYouTubeとかFacebookはとっくのとうにサードパーティーを禁止してきた。
06:02
スピーカー 2
そうそう。なので、まあ同じ話です。結局公式の使いづらいものを使ってくださいって脅しされるというのはまあ仕方がないといえば仕方がないですけど。
スピーカー 1
まあね、なんかある意味、なんだろうな、違い方言だった奴らが是正されていって使えなくなっていくっていう流れは、なんかニコ動とかが同じ匂いを感じたりもせんこともないですけど。
スピーカー 2
まあそうですね。ニコ動は違い方言のベクトルが違いますけど。ある意味一緒なのか?まあいいわ。
まあそんな感じなんで、今後Twitterがどうなっていくのかというところですけども。
なので私としては、やはり完全にTwitterが潰れてしまうまではTwitterの方がやっぱり情報が知りやすいのかなという気もしてんではないので。
そうですね。
まあ他にの軸足をちょっと育てつつまだTwitterを使うかなという気でいるという感じですね。
スピーカー 1
まあ毎年毎年言ってるSNS老害問題があるじゃないですか。
スピーカー 2
はいはい。
スピーカー 1
もうTwitterとか使ってるのおじさんしかいない問題あると思うんですけど。
その辺の是正含めて、まあいろんなSNSを改めて一周してみるのはありかな。
スピーカー 2
そうですね。まあそろそろ乗り換え時かと言われればそうかもしれないですね。
スピーカー 1
はい。じゃあ枕はこれくらいにして本題いきたいと思います。
スピーカー 2
はい。
スピーカー 1
1点目、DeepL Liteが登場。翻訳ではなくより正確自然な文章提案に特化したAIということで窓の森の記事です。
ドイツDeepLは7月17日、AIを活用した文章作成支援サービスDeepL Liteをベータ版としてリリースした。
デスクトップモバイル利用対応でウェブブラウザーさえあれば誰でも無料で利用できる。
DeepL翻訳ツールは自然な訳を得られるとして人気だが、
DeepL翻訳ツールは逆翻訳を繰り返しながら利用するユーザーもいるという。
どうやらニュアンスの違いを確かめたり、より自然な言い回しがないか表現にバリエーションがないかをチェックして遂行のヒントを得ているようだ。
こうしたユーザーにインスピレーションを得て開発されたのが今回リリースされたDeepL Liteだ。
DeepL翻訳と同じく高度なニューラルネットワークを活用したサービスだが、
こちらは翻訳ではなく、言語のニュアンスや文脈の理解に特化しているのが特徴。
DeepL Liteは英語とドイツ語に対応しており、文法の間違いを正すだけでなく、言い回しや語調、文体や言葉の選び方を提案する。
ネイティブが読んでも違和感のない表現を得られるだけでなく、ジャーナリストや文章作成のプロ、
あるいは学術的な文章を書くユーザーが、より適切な表現の手がかりを得たい場合にも役立つ。
ということで、面白いツールが出てきたので紹介です。
09:02
スピーカー 1
学生は大喜びするんじゃないかなって感はあるんですけど、英語できないビジネスマンも大喜びなので、
どこまで使っていけるか、社内規約とも相談ですけれども、すごく良いんじゃないかなと思います。
今まで中学校英語くらいの知識で翻訳された結果の妥当性を頑張って、何か正しそうかなって読んでたわけですけど、
それをさらに遂行したものを出してくれるということなので、それを見ながら自分の知識の確認もできるし、
より良い英文を書けるっていうところもあるので、活用していきたいなと思う次第です。
スピーカー 2
そうですね。ビジネスでどこまで使えるかなっていうのは、規約的にもあると思いますけど。
使えたら嬉しいなという感じですね。
スピーカー 1
でもこれ、英語、ドイツ語変換しかできないんじゃないかなという感じですけど。
まず日本語で書きます。ディープエルで英語に翻訳します。それをディープライトに突っ込みます。
で、遂行します。って流れますね。
スピーカー 2
そういうことね。確かに。そういう使い方では使えますね。
てか、むしろそのフローじゃないと英語書けないから。
まあ確かにそういう使い方では使えると思いますが、結局でもそれが何と言うんだろう、
合ってるかどうかの正しさ判定が日本語に戻さないと分かんないんじゃないかなとか思ったりしますけどね。
まあそれっぽく見れてればいいと言えばいいかもしれないですけど。
なんで、直接その成功された結果を信用できるかどうかは正直経験かなという気はします。
スピーカー 1
今翻訳された結果のこういう文章を書かないとうまく翻訳されないだろうと言って日本語をこだわったり、
逆に適当に翻訳かけた後にちょっと目的語の位置ずらしたりとか、
日本語らしく途中からifが始まるのを逆転させたりとかいろいろやると思うんですけど、
そのお作法がこのディープエルライト後の遂行後の英文に対してもどこまでが必要なのかっていうのを考えて、
必要最低限をやるというだけの話だと思うんで、
ちょっとでもそこの作業が効率化されたりとか、その作業後の品質が上がればいいんじゃないかなって感じですかね。
スピーカー 2
そうですね、まあ確かに。
そこが結局得意ではないと、結局頑張ってもクオリティが上がらなかったりするので、
そこをこういうツールで補助できるのはありがたいことですねと。
12:02
スピーカー 1
そうですね。
翻訳結果30点、英語ができない人の頑張った手直しが50点、この遂行に突っ込んだら70点くらい、
それを見て自分でもう1回手直ししたら80点くらいかな。
スピーカー 2
100点はもちろん無理だと思います。
それでもいいツールなんじゃないですかね。
そうですね、はい。
使えるところで使っていきたいと思いますね。
スピーカー 1
はい、以上です。
スピーカー 2
はい。
じゃあ次、私の方から。
ノートの記事なんですけども、
スカイラークは3000台の猫型ハイゼンロボットをどうやって導入し切ったのかというタイトルの記事になります。
ロボットが奴らの安藤さんが書かれている記事なんですけども、タイトル通り、
スカイラークグループが3000台の猫型ロボット、ベラボットちゃんですね。
これを導入し切りましたというプレスリリースを出しました。
導入宣言をしたのが21年10月だったので、1年ちょっとでファミレス帝国3000台のロボットがされたことになりますと、
ざっくり計算すると1台10台ずつのロボットが全国のガスト、バーミアンなどで増えていったことになります。
ということで書かれてます。
この記事自体はIR資料などからの公式情報をもとに、導入宣言に始めたところから追っているという感じなんですけども、
詳しく書かれているので、記事を読んでいただけたらと思うんですけども、
ここではつまみ食いして、両方吸い出したいと思います。
そもそもこのロボット導入の目的ですね。
ざっくり言って人がいないですねという感じと、
昨今のDXの一環ですね。
というのを組み合わせた結果、フロアへのロボット導入というものが推進されるということになったらしいですね。
特に65歳以上の従業員とか外国従業員比率とかも結構上がってきている状況があるので、
かつ顧客満足度も上昇させるためにロボットを導入したという感じです。
先ほど言った通り、21年の8月ぐらいから導入してまして、
面白いのがハイゼンロボットとして3台ぐらいですね、
このベラボットちゃん以外にも3台ぐらいちゃんと導入実験して、
満足度とか生産性とかを確認した上でベラボットを導入していると。
ということでちゃんとしっかり事前検証した上で導入を進めていて、
ここら辺ちゃんとしているというのが決算資料から分かる感じですね。
15:00
スピーカー 2
それが8月で、10月にはもう1000台以上にロボット導入というのがプレスリリースで出ているという、
めちゃくちゃ早いなという感じですね。
その後、2022年の12月末までに3000台、2149点導入しますという形ですね。
ほとんどというと言い過ぎなんですけども、
スカイラックグループのお店、グループによってはほとんど各店舗に導入しきっているという状況になっているらしいです。
効果としては結構お客さんの反応も良くて80%以上が好意見ということなので、
導入してなんだロボットかと言われることもなく、
すんなりに好意的なお客さんの回答が得られているというのがすごいところですね。
ここら辺はメラボットちゃんを選んだ効果が出ているのかなという気もせんでもないですけど。
あとそうですね、最後の方にプレスリリースを掲載したサイトのコメントにはなってしまうんですけども、
飲食店を働く従業員側からコメントがあって、導入される前はこんなもんかなとくらいのものだったんですけど、
導入された後、このロボットに不調が出て1週間になったと。
人が運ぶスタイルに戻ったところ、結構お客さんとの応対がなかなか大変だなということが再確認されたということなので、
やはり従業員の目線でも移動コストも減るし、負担も減るし、精神的に負担も減るということで、
スピーカー 1
結構やっぱりロボットの良い面が出ているなというところで大成功かなということが紹介されています。
スピーカー 2
素晴らしいですね。
素晴らしいですよね。
スピーカー 1
ただただ素晴らしいんですけど、他にも最初の方におっしゃってた通り配線ロボットっていろんな種類あるじゃないですか。
ベラポットが選ばれた一番の理由って、ちょっと聞き逃しちゃったかもしれないですけど、どこなんでしたっけ?
スピーカー 2
この記事上はあまり書かれてなくて、決算資料にはあまり詳しく書かれてなかったんですけども。
なるほどね。
スピーカー 1
でも一番運用しやすかったのかな?
18:00
スピーカー 2
そうですね。ピークタイム売上映像をお客さん満足度・生産性の観点で効果検証したとは書かれてますね。
なるほどね。
どうでしょうね。生産性とかの面で言うとベラポットちゃんは4段になってて、一番配線する能力が高そうとか、
顔がついてるのベラポットちゃんだけだったりとか、そういう意味でも満足度とかの意味で高かった気がしますね。
スピーカー 1
以前このベラポットちゃんを私たちも話したような気がしますけど、この時もこの顔がついてるのいいよねって話をしてた気がしますね。
スピーカー 2
そうですね。
スピーカー 1
形状もかなり、改めて見てですけどいいなと思ってて、物を運ぶロボットってなったら物を落とさないことばっかりが意識されて、
手の突っ込みやすさって意識されないことが多いんですよね、技術者的には。
はいはい。
それがちゃんと手が届かしやすいように、台の部分の周りの空間をガバッと開けて確保してるのは偉いなって思いますね。
スピーカー 2
そうですね。ここら辺、拭き取りやすさとかにも影響するんで、そういう意味ではちゃんと描かれてる、考えられた形してるなという感じですかね。
スピーカー 1
そうですね。で、左右両方どっちから取っても一緒だし、この辺も素晴らしいなと思います。
で、最後おっしゃってた、実際の従業員の精神的負担が下がったっていうのは本当に素晴らしいなと思いますね。
まあロボットはかかわるべきっていう。
スピーカー 2
そうですね。
スピーカー 1
人と接触するのがどれだけ不安全行動だったかみたいな感じで、危険業務?ストレス業務になったのかっていう。
スピーカー 2
まあそうですね。
スピーカー 1
技術者的にはよくあるのが、化学薬品とか危ない空間に行くのはなるべくロボットにさせよう、労働者の安全衛生を守ろうっていう発想があるじゃないですか。
対人ストレスもそういう仕事なんだなというのが明らかになった感がありますね。
スピーカー 2
まあここら辺なんていうんですかね、業界のマインドセットみたいなのも半分ある気もするんですけどね、と思ってて。
ちょっと話がずれちゃうんですけども、介護系のロボットとかは全然導入が進んでなくて。
そういう記事も読んだことあるんですけど、そっちはやはり人間が応対する必要があるという意識づけが強かったらしいんですよね。
それに対してこちらでこういう意見が出るっていうことはやはりファミレスという営業形態っていうのはそこまでお客さんへの
21:09
スピーカー 2
回転数向上の方を優先しているということなので、そういう業態では成功するという方向性があるのかなという気はしています。
スピーカー 1
まあよしよしあると思いますけど、すごい安いバイトくらいの給料でも高級ホテル並みの接客を求められる問題があるじゃないですか。
その辺の教育コストとか、そういう面でもやりやすくなっている気がしますね。
スピーカー 2
そうですね。そこはベラボットちゃんの弱いロボットとしての優位性が出てるかなという気もして。
スピーカー 1
それで慣れてもらったら文化的にね、これくらいの値段感の場所でそこまで求めるのおかしいでしょうか。
当たり前になっていけばいいなと思いますけど。
スピーカー 2
そうですね。実際そこまでのクオリティを店が提供する気がないのに要求されているという面もあると思うので、
そこでベラボットちゃん、融通が効かなくて、正面に来ても避けてくれなくて、止まるだけという感じで。
無理な時は店員さんがガタガタ動かす必要があるんですけども、そこら辺含めてそういうものと仕方がないと。
お客さんのほうが諦めてくれる。ロボットが動ける環境で店内を整備してくれる。お客さんがお皿を乗せてくれる。
ということで結果として店の利益率が上がるというところで、いい具合にはまったかなというところがありますね。
トラブったら猫の目ばってんにしてにゃーんって泣かせとけば大丈夫ですから。
やっぱりそこがイノベーションというか。
スピーカー 1
本当に素晴らしいよね。
スピーカー 2
可愛さを出せば許されるというのはマジで素晴らしいですね。どんどん活用していきたい。
スピーカー 1
可愛いは正義ですから。
スピーカー 2
シンギュラリティですね、これが。
スピーカー 1
これはただの技術者では出せないやつですよ。
スピーカー 2
そうですよ。
スピーカー 1
強豪の2つ見たらもう技術者が作ったって丸明かりですからね。
スピーカー 2
単にお盆、人が持つお盆みたいなロボットとかね。
顔がなくて足の周りが結構ガッチリしてるロボットとかね。
スピーカー 1
重心が低いんですよね。
すごい安定稼働するんだろうね、走りはね。
わかるけどもーって感じですね。
エンジニアって。
いやーいいよ。やはりデザインドリブンであるべきですよ。
24:02
スピーカー 2
そうですね。
はい。
スピーカー 1
そんなもんですかね。
スピーカー 2
そうですね、はい。
スピーカー 1
じゃあ次いきます。
検索エンジニーバー。
Generative AIを活用したニーバーAIベータ版を公開。
ということで、セム・リサーツソンの記事です。
AIが回答するニーバーAI機能を追加。
新興の検索エンジニーバーAIは、
2023年1月6日、
Generative AIを搭載した検索機能、ニーバーAIベータ版を発表した。
同社のブログによると、
米国内のニーバーアカウント保持者が利用できるとの記載があるが、
日本国内からも有償アカウントの申し込み、
およびニーバーAIが利用できることを確認している。
ニーバーは2019年創業で、
元Googleの、ちょっと名前を読めないで省略しますけど、
2名が立ち上げた検索エンジン。
従来の検索エンジンは、検索広報収入によるビジネスが主流だったのに対し、
ニーバーは月額課金のサブスクリプション別のビジネスモデルを採用している。
代わりにプライバシー保護や広告表示など、
ユーザーの立場に立った特色を打ち出している。
昨年11月にOpenAIが公開したChatGPTは、
10本の青いリンクで広報を表示するという、
従来の検索エンジンのスタイルを大きく変革する可能性があるとの指摘もある。
検索利用者はその瞬間のニーズにあった直接的な回答が欲しいのであって、
答えがあるかもしれない広報が欲しいわけではないからだ。
この開発者、創業者の方はChatGPTの課題を2つ挙げている。
第一にChatGPTのアウトプットは、その情報源や参照元を表示しないこと。
このため利用者がChatGPTの出力内容の信頼性を確認することを難しくしている。
第二にChatGPTが持つデータは2021年以前のものであり、
リアルタイムなデータを反映していない。
事実的な話題について知りたいユーザーには残念ながら役に立たないというわけだ。
ここの点については以前紹介したかな。
ChatGPTのアドオンでGoogleの検索結果を一緒に出してくれる機能があったり、
逆にGoogleの検索結果を表示するときに、
逆向きのアドオンも登場してきたりするので、
この問題について解決しようとしているChatGPT界隈のユーザーもいっぱいいる状態です。
記事の続きに行きまして、AI生成回答の参照元を表示ということで、
Niba AIはこの2つの課題を次のアプローチで解決している。
Niba AIが出力する情報は、検索枠に関連する複数のウェブページの内容を要約し、
単一の回答を表示する。
AIが回答生成に利用した情報源は、その回答枠の下部に参照元としてリンクを記載する方式を採用した。
検索利用者はNiba AIの回答を閲覧しつつも、
27:02
スピーカー 1
必要に応じてその参照元を合わせて確認することで、信頼性を判断することができる。
またNibaは自社で構築した検索インフラを用いて、
毎日数百万の最新のウェブページをインデックするほか、
リンクやAppleなど分野別のパートナー企業のデータも取り込んだ上で、
最新情報もNiba AIで出力できるようにしている。
ということで、先日チャットGPTが出てきたときに、
検索エンジンはこういったチャットGPTのようなサービスに置き換わっていくんじゃないかという話があったと思うんですけど、
その話は本当にいろんなPodcastでも同様の話がされていますし、
このサービスを含めてみんな同じことを感じているなということが分かるような記事になっています。
本当に今から攻め合いが始まりそうな感じがしていて、
Niba AIの検索エンジンは本当に一つの始まりでしかなくて、
おそらくあらゆる検索エンジン系が似たような取り組みを始めて、
すごい凄まじい競争が始まるんじゃないかなと。
その裏で使われているチャットGPTも、このままチャットGPT一本になっていくと一人勝ちになるかなということで、
大手のGoogleとかは多分独自のAIモデルを考え出すでしょうしということで、
ある意味このニューロンネットワーク系の自然回応とモデル、
それらのAIの進歩というのは急激にここ数年で進みそうな予感がする。
スピーカー 2
そんな一つのニュースとして紹介です。
そうですね。最後に言われた通り、これが大変革期だという先ぶれな感じがしてますね。
結局のところ、Googleに慣れちゃってるだけで、
記事の最初の方にあった、量検索者はその瞬間のニーズにあった直接的な回答が欲しいのであって、
スピーカー 1
答えがあるかもしれない候補が欲しいわけではないというのは、急割りそうですねという感じですね。
スピーカー 2
なので、そういう大多数の目的に対しては、こういう回答の方が本当は欲しかったと。
スピーカー 1
ただ、Googleという検索エンジンにはその能力がなかったので、自分で見ていくしかなかったという感じですね。
スピーカー 2
一方、そもそも複数の選択肢が欲しいという段階もあるとは思っていて、
30:01
スピーカー 2
そういう時にGoogleの方がいいと言おうとしたんですけども、
そういう時はニーバーAIに複数候補を出してくれと言えばいいだけの話なので、
あまりニーバーAIが悪いというわけでもないですね。
スピーカー 1
まだ答えが決まってない。
ただ、例えば科学的な学説が数個あって、それぞれの説を見比べたいということでいくつか候補が出て欲しいなと思っていたとて、
そういうことがあるかどうかをニーバーAIに聞けばいいということですね。
スピーカー 2
そうですね。
で、自然言語で返してくれた方がよほど分かりやすい。
研究所Aはこういうことを言っています。研究所Bはこういうことを言っています。
何なら参照出しますの方が楽。
スピーカー 1
そうですね。
スピーカー 2
ですね。
スピーカー 1
ニーバーAIのビジネスモデルも個人的には好きというか、そういうふうに変わりつつあるというところなんですけど、
これだけ情報が溢れてくると、その情報をいかに早く正確なものを引き出すかということが生産性に直結している時代になっているじゃないですか。
スピーカー 2
はい。
スピーカー 1
なので、本当にそこが大幅に改善されるのであれば、その生産性アップの時間をお金で買うということになるから、
検索の精度を高める代わりに金を払ってくれというのは割とありな話かなと思っちゃいますね。
スピーカー 2
そうですね。
というか、Googleの広告もいい加減SEO汚染されているので、
何なら詐欺サイトが広告に出たりすると時々問題になったりしますし、
スピーカー 1
そうですね。
スピーカー 2
結構商売として限界が来ているなという感じがあるので、
そういう意味でもサボスクするという前提で比較的クリーンな結果を出してくれる方がまだマシかなというのは納得できる話です。
利用シーンも多いですからね。
元は取れるかなという感じはしますね。
スピーカー 1
いや、本当にそうだと思います。
エンジニアあるあるだと思うんですけど、
スピーカー 2
ある技術について調べて、5個くらい開いて、5個ともスタックオーバーフローのコピーが貼られているだけとか、
もう本当にうんざりするじゃないですか。
あとは、調べてみたけどやはり現時点では不明なようです。いかがでしたでしょうか?と閉じている記事が大量に見つかるとか。
いかがでした記事もさっきのSEO対策の成果ですからね。
スピーカー 1
もうすでにビジネスモデルを最適化した結果、ユーザーが得しない方向になっているという状態なので、
スピーカー 2
そこを改善できるのであればお金を払うのも矢ぶさかではないって感じですかね。
33:06
スピーカー 1
そうですね。
さっき結論として言いましたけど、黎明期なので、今じゃあこのニーバーAIにお金払って飛び込むかどうかは、
よっぽどのアーリーアダプターでない限りは、イノベーターでない限りは、
もう少しお済みでいいかな。たぶんあと2つ3つくらいは出てくると思いますんで、それ待ちでいいかなと思います。
スピーカー 2
そうですね。このくらいでもいいと思いますけど。
スピーカー 1
将来的には変わっていきそうというところに乗り遅れないようにはしたいですね。
すごくセンシティブなんで、ちょっとまだ反応に悩んでるんですけど、
うちの会社の部長とかが、別にGoogle検索と同じなんだから、
Google検索で調べるワードレベルだったら、ちょっとGPDとか使って効率化したらっていうのが流れてて、
会社としてはすごく難しいよな、こいつらって思いながらいてます。
スピーカー 2
まあそうですね。
スピーカー 1
商用利用の範囲に、商用活動に使うことは含まれてるんでしょうか。含まれてますよね。
スピーカー 2
まあ含まれますね、はい。
スピーカー 1
なんでなかなか難しいなーっていう感じですけど、その辺も何だろうな、いろんなものがまた足したように出てきて、
商用利用できますっていうサービスのやつも出てくると思うんで、ちょっとその辺待ちかな。
スピーカー 2
そうですね。
はい、以上です。
では次、ラボブレインさんの記事で、
レーザーで落雷場所を誘導、レーザー飛雷心の有効性を証明という、
サイリディさんの口語で書かれた記事になります。
これもちょっと長いので、かいつまんで説明しますけども、
今回はレーザーで落雷場所を誘導するレーザー飛雷心が、
野外の実際の雷で機能することを初めて実証した実験について紹介されています。
どういうことかというと、写真見てもわかりやすいんですけど、
本当にレーザー光飛雷心の側に照射すると、
そこのレーザー光に沿って雷が落ちる、落ちる、落ちる、
ということを実証実験で確かめられたという話らしいです。
そもそもなんでこういうことをやっているのかというと、
雷って結構心理災害インフラの破壊などの災害の源でもあり、
1年で最大2万4千人が犠牲、数千億円の損害が発生するということらしいです。
36:03
スピーカー 2
なのでこれまで人間としては飛雷心で防御してきたという感じですね。
ただ飛雷心の有効範囲は高さと同じ範囲と言われていると。
例えば10メートルの高さの飛雷心は10メートルの範囲をカバーできると言われています。
なんですけれども、そうすると空港や発電所のような大規模施設の場合、
高さでも本数でも全ての範囲をカバーできるような飛雷心を建てることは困難というところが問題でした。
対抗策としては今までロケットとかタコとかあったんですけど、
空に飛ばすっていうのはいつか落ちてくるものなので結構大変だよねということがあって、
なかなか飛雷心に代わるものが出てこなかったというところがありました。
そこに対して今回強力なレーザーで飛雷心の補助をしてやろうということをやっています。
なんでレーザーで雷の通り道を作ることができるかというと、
強力なレーザーを大気中に放つと、大気中に含まれる窒素分子や酸素分子がイオン化して周辺と比べて電気が通りやすくなるらしいですね。
これで電気が通りやすい道を光の道として作って、そこに電気を通してやろうと、雷を誘導してやろうということですね。
実際今回ジュネーブ大学などの研究チームは、このレーザー飛雷心というアイデアが本当に実用化できるのかの実証実験を行いました。
場所はスイスにある観光地、標高2500ミリメートルのセンティノス山。
ここに高さ124メートルのセンティスソーシン島があると。
ここには高い山のさらに尖がった先端ということもあって、年間100回という高頻度ならくらいがあるということらしいです。
ここに塔の先端部から上空30メートルまでの距離でレーザーがフィラメント化するように設計した超強力なレーザー光発信機を置きました。
このレーザー光発信機は持続時間7ピコ秒で1秒間に1000回パルスを打てるという感じらしいですね。
これを雷が発生したときに稼働させることで実際に誘導できるか確認しました。
その結果、3ヶ月間の間に16回の遠いのはくらいが観測され、うち4回がレーザー照射中に落下したと。
その結果、実際に写真レベルで塔の先端からレーザーをかすめるように飛ばしたところに雷が反って落ちてくることが確認されました。
39:02
スピーカー 2
7ピコ秒なのにちゃんと観測されたというのはタイミングが良かったというのもありますけれども、
この実証実験をした結果、ある程度レーザーを照射しないときでも微温化傾向が残るので、
スピーカー 1
それに誘導されたのではないかということが考察されていますということらしいです。
スピーカー 2
研究チームは実験を改良し、長期的には10メートルの飛雷神の有効距離を500メートルまで拡大することを目標に目指しています。
スピーカー 1
ということで、これができれば先ほど言っていた大規模施設とかでも安全な飛雷神ができるのではないかということで期待されていますという記事でした。
スピーカー 2
天才か?
天才かという感じですけど、原理としては確かに分かりやすいというか、強力なエネルギーを当てたら微温化するよねって、それはそうだよねっていうのはそれはそうなんですけど。
言われてもそれでやる気なのです。やるね、できひんと思うけどって内心思いそうなアイデアですけどね。
まあここら辺、やっぱり昨今の技術力の向上とかもあるんじゃないですか?
スピーカー 1
まあそうだと思います。こんなパルスレーザーは多分最近じゃないと出せないじゃないですかね。
そうですね。
すごいなあ。あなたがすごいとしか言いようがないですけど、これあの、議事中に上向きの雷にのみ効いたっていうように読めたんですけど。
スピーカー 2
はいはい。
スピーカー 1
これ原理的にはあんまり下向き上向き関係ないのかなという気もしてたんですが、単純に今のところその微温化させられるエリアが飛来心から近いところしかできてないからってことなんですかね。
スピーカー 2
まあどっちかっていうと、文中に書いてある言葉を引用すると、レーザーが生み出す雷を誘導する環境が上向き雷を発生しやすい環境を人工的に作っているということなんですね。
スピーカー 1
ああそういうこと。
スピーカー 2
多分地面の近くの方がレーザーが強力なまま当たっているので、微温化の濃度が高くて、雷源となりやすかったとかそういうことなのかなという気はしますね。
42:02
スピーカー 1
ああそういうことかそういうことか。
スピーカー 2
ちょっとまあ憶測ですけどね。まあでも結局のところ、あんまり私は詳しくないですけど、雷としてエネルギーが消費されれば比較的安全にはなると思うので、効果はあるんじゃないですかね。
スピーカー 1
まあなんかそもそもの雷の原理、私の認識でしゃべると、雲から地面までの中で電界がいろいろ生じた結果、空気中の電子がぶつかって通れる道がある程度できてしまって、
まあそれをギャップが乗り換えられるくらいには、連なってしまったらその道をたたって一気に落ちるという認識なので、
イオン化されている電子がある程度の空間上に作られると、そこが雷にとって一番通りやすい道になるから誘導される。
レーザーが発射されると、もともと地上付近にあった飛び回っている電子がレーザーによって寄せられるのかな?わからん。ちょっとその辺までわかんないですけど。
だから他の電子が通り道になり得ない。
スピーカー 2
で、一旦そのレーザー上にある電子を通って上向きの雷が発生する。
まあ大体そんな感じだと思いますね。
まあ寄せられるというよりは、一番そこが抵抗値が低いというか状況になるので、結果としてそこを雷が通るという話だと思います。
スピーカー 1
はいはいはい。なるほどね。
いやー面白いな。でもさっきチラッと、さっきっていうかこのラジオの前ですけどおっしゃってた応用については全然思いつかないですね。
スピーカー 2
まあ純粋に飛雷神、強力な飛雷神というのが効果的だという話だと思いますね。
まあ記事の最初にもありましたとおり、一定の被害とか数千億円の規模の損害。
まあここに山火事とかもあるでしょうから、になっていると。
そういうところに対して効果的な飛雷神というのが開発できれば、低減できるという話だと思いますので。
そういう意味では重要な技術かなと思います。
そうですね。難点を言うのであれば、おそらくかなり強力なレーザーが上空の高い位置まで通ることになるので、
飛行機とか、あとはまあ、やたらめったらつけると鳥とかも当たって何か悪い、落ちてしまうという状況が発生しているかなと思いますね。
45:00
スピーカー 2
そこら辺は実用し次第考えていくことになるかなと思いますけど。
逆に言うとでもいいのは、レーザーの発信するのはにいいなので、
嵐でない状態の時、雷の頻度が高くない時は切ることができるので、
常時立っている飛雷神より鳥がぶつかりにくいとかはあるかもしれない。
そういう意味でも効果はあるかもしれないですね。
スピーカー 1
今回だと雲に向かってレーザー発射してるじゃないですか、地面から。
さすがに真横とかだと誘導しきれないですかね。
レーザーを横向き。これ雷を落としてる先って結局低めの飛雷神に誘導してるだけじゃないですか。
だから飛雷神の先端から隣の飛雷神の先端までレーザー飛ばしてその間をカバーするとかってできるんですかね。
スピーカー 2
あんまり意味がない。範囲が狭すぎて意味がない。
方法によってはあるんじゃないですかね、という気はしますけどね。
スピーカー 1
そういう工夫ができるんだったら発電所とか重要施設の上にレーザーも敷くとかはありなのかなと思います。
スピーカー 2
面白いですね、それ。それは結構良さそうな気もしますね。
レーザーなんで飛雷神の先端から先端に渡すようにして、かつそこで反射させるような機構をつければエネルギー損失も減りますし。
スピーカー 1
確かに。それでいいのか。
スピーカー 2
結構良さそうな気がしますね。
それで10メートルに1本建てなきゃいけなかったら100メートルに1本にできるとかであれば成立しそうな気はします。
スピーカー 1
いや、まだまだ実証実験レベルだと思いますけど、実用化されたらちょっと面白い景色が見れるようになるかもしれないですね。
スピーカー 2
はい。いいと思いますね。
スピーカー 1
なんか嵐になったら地上から大量のレーザーが空に伸びてる世界が見えるとかだと、それはそれで面白い。
スピーカー 2
いや、サイバーバンクですね。いや、めちゃくちゃいいと思います。
スピーカー 1
人工夜景の1つに数えられるかもしれない。
スピーカー 2
はい。
スピーカー 1
じゃあ次、私の方最後ですね。
木村情報技術メタワース空間、キムランドで新卒採用活動を開始ということでIoTニュースの記事です。
木村情報技術株式会社はメタワース空間での新卒採用活動を開始したことを発表した。
まずは2020年度卒の新卒採用からインターンシップや会社説明会、面接を自社オリジナルのメタワースプラットフォーム、キムランドで実施する。
48:04
スピーカー 1
木村情報では2022年からメタワース事業に本格参入し、オリジナルのメタワースプラットフォーム、キムランドのサービス提供を開始している。
キムランドでは企業や学校法人を中心としたイベントがすでに100回以上開催され、採用関連においては2022年12月、メタワース空間で働くメタワース社員の募集を開始し、現在も募集を先行とともに進行している。
そして今回、メタワース空間の活用範囲をさらに拡大し、新卒採用活動のうちインターンシップ、会社説明会、一時面接までをメタワース空間で行う。
すべてをメタワースに置き換えるのではなく、まずは部分的にスタートし、希望する学生にはリアルオンラインでの会社見学会も開催するなどの対応をしていくということで、
メタワースはいろんなところで登場して、実質VR空間なんですけど、それをいろんなビジネスにつなげようという中で新卒採用をやっていこうという話です。
採用経験、顔を付け合わせないとやっぱり得られる情報が少ない。
短時間で本当にこの人がいるかどうかを見極めようと思ったら、その人のリアルな情報を取らないとなかなか判断がつきにくいよねというのが一般常識だったかなという中で、
メタワース空間での面接をやり始めているという情報です。
これでどれくらいまで木村情報さんとしてちゃんと判断ができたのかっていう指標については、当然本気から出るはずもないので、
待ってても追加の情報は出ないんですけれども、この活動自体がどれくらい継続したかで意味があったのかとか、
ちゃんと使えたのかどうかっていうのが判断されると思うので、ちょっと数年後の様子を見てみたいなという話ですね。
スピーカー 2
そうですね、効果的かどうかは木村情報技術さんが判断するのかなという気はしますけど、
そもそもこの会社さんがAI系とかウェブ講演会とかをやっている会社さんなんで、そういう意味では自社の製品を採用にちゃんと使っているという意味ではかなりいいんじゃないかなと思いますね。
実際に使えるものなんだという意識で使っていると思いますので、そういう意味で適当なVR空間よりはよっぽど根性を入れて作っているんじゃないかなという気がして、好印象ですねというところです。
スピーカー 1
そうですね、自社の製品を自社で使っている企業の方が信用ができますからね。
51:01
スピーカー 2
逆に言うと、自分で作ってかつ自分で使っているということになるので、そういう意味でメタバースに足りない分野、メタバースで有効的な情報というのをこのキムランドに取り組んでくれれば、
もしかすると一歩先に進んだ他と違いのあるちゃんと使えるVR空間というのができる可能性があるので、そこら辺頑張っていてほしいなと思ったかなというところですね。
あと付け加えとすると、希望する学生にはリアルオンラインでの会社見学会も開催するなどの対応、ここら辺やっぱりいいと思っていて、すべてやるんじゃなくてやっぱり限界があるっていうのは分かっていらっしゃっていて、その上で個別対応もか、現実空間での対応もかというのは非常に現実界は分かっている感じがして良いなと思いました。
スピーカー 1
そうですね。その部分についてはもう100点満点だと思います。全部を置き換えるわけじゃなくてトライアルしていく。で、多分一時面接してちょっとこの人よくわからなかったなってなったら、多分一時面接相当のことをそのままリアルでやるんだろうなとも思いますし。
なんで全然いいと思います。
新卒採用活動をMetaverseでやっている中で出てきた課題をどうクリアしていくかっていうところについては、トライでもいいから、いろんなリアルインターフェースの何が必要そうなのかっていうのを試行錯誤してくれたら、外部目線としては面白いなという感じですね。
特に気になっているのが感情回りですね。
面接だとどこに関心があるのか、どこに自信がなさそうなのか、どこは自信がありそうなのかといった個人の特性、どういう姿勢でそのことについて話したり触れようとしているのか。
自分たちがこういう会社なんですとか、こんなことをやってもらいたいと思っているんですっていう話をしたときにどこに響いてそうなのかっていう、その採用される側というか、面接を受けに来た側がどういう反応を示したかを知りたいはずなので、
そこを抽出してそのメタバス空間に取り込むためのインターフェースとは何なのかっていう試行錯誤が結果として見えると嬉しいなと思いますね。
スピーカー 2
それは成果としてどういうものが入るっていう、例えば想定なんですかね。
54:00
スピーカー 1
あんまり思いつかないんで適当言いますけど、例えば入ってもらうのにちょっとゴーグル、昔のジンズ眼鏡とかつけてもらって、面接官が話してる話にどれくらい集中して聞けてるのかっていう指標を取ってみたりとか。
スピーカー 2
なるほどね。VR空間というか、一回電子空間を挟むからこそ取れるデータをベースを使って判断材料にすると。
スピーカー 1
今まで面接官のスキルで判断してたところを、誰でも分かる客観的なデータに置き換えるからこそメタバスが良くて、そこからさらにDXとかいうのにつなげていきたいっていう一つのプラットフォームだと思ってるので、
せっかくだからそこを数値化データ化するために、こんなデータを取ってみたらこうだった、こんなデータを取ってみたらこうだったっていう試行錯誤があると。
より新卒採用をメタバス空間でエヴァンジェリストとか一番先駆けの企業としてやり続ける一番の優位性なのかなと思うので、頑張ってほしいなって感じですね。
スピーカー 2
確かに結構面白いですし、需要もありそうな感じがしていて。
最近見せつけて話されちゃいましたが、性格診断みたいなのとかあるじゃないですか。
ありますね。
とか、ある程度の専門分野の知識を開示するとか、説明するとかいうのがあったりするんで、そういう時にそういう刑事的な数値情報を使ってそういう判断をするということで、その性格診断のテストの代わりにするとかいうことができたりすると思いますし、
性格診断のやつとかはある程度のお作法なので、それよりより生の情報が得られて結構良いかもしれないですね。
スピーカー 1
そうですね。
あとはApple Watchみたいなのつけておいて、血流量とか見てどれくらいその話に興奮してたりモチベーションが上がってたりするかとか、
すごく緊張してるっていうのを数値でとって、緊張してる時の喋りにはあまりその本人の特性とかを引き出すには不向きな情報だっていうのは面接感的にあると思うんで、
じゃあこの間に喋ってることはちょっと点数つけるときに低めにしとこうかとか、そういうのができるとより良いかなって気もしますしね。
スピーカー 2
そうですね。
意外とそう言われると結構使い手がありそうな情報が取れそうなので、そこら辺頑張ってみると面白いかもしれないですね。
スピーカー 1
そうそう。せっかくやるならね、そういう試行錯誤やってほしいなって感じ。
はい。以上です。
57:03
スピーカー 2
では私の方、最後です。
青色半導体レーザーを用いた害虫の撃墜というタイトルの記事です。
大阪大学レーザー科学研究所の富士館特任教授、山本教授らの研究グループは、害虫をレーザー光で駆除する際の急所を世界で初めて発見しました。
発見した害虫は、薬剤抵抗性を持ち農作物で人体の被害をもたらすハスボン予糖ガノイッシュと呼ばれ、急所が胸部や頭部であることを突き止めました。
これまで、害虫駆除は化学薬剤の使用が主流でしたが、近年、害虫が薬剤抵抗性を持つようになり、農薬は効かなくなってきました。
今回のレーザー光の手法を使えば、これらの害虫の駆除が可能です。
農業では、世界の農作物生産額165兆円のうち126兆円の農作物が、害虫・害虫被害により失われています。
この農作物被害を防いで、今後の世界的人口増加に伴う食料不足も解決します。
今回、当研究グループは、ハスモン予糖の各部位に青色半導体レーザーからパルス光を照射する実験を通じて、急所が胸部や頭部であることを見出しました。
また、飛んでいるハスモン予糖を画像検出して追尾し、レーザーパルス光を照射することにより、ハスモン予糖を打ち落とすことにも成功しました。
これにより、様々な害虫を化学薬剤を扱わずに駆除することが可能となり、食料危機の解決を期待されます。
ということで、最近軍事的な研究とかで、レーザーで敵機を打ち落とすとかもやってますけど、それの似たような感じで虫を打ち落とすというのも実現されていますという紹介ですね。
かなりこの画とかも、虫なんでフラフラとかなり追尾が難しいと思うんですけども、そこにちゃんとショットを当てることができて撃墜しました。
光を当てると煙が出ているレベルなのでかなり強力なレーザーみたいですね。
こいつに対して、ただ当てるだけではなくて、頭部や胸部、ウィークポイントに当てることで確実に撃墜することができるということが確認されましたので、これをどんどん使っていきたいということらしいです。
スピーカー 1
めっちゃいいんですけど、畑が要塞化どんどんしていってて、これが導入された後の畑を想像するだけで非常に面白いなという感じですけど。
1:00:12
スピーカー 2
確かにあれですね。
一昔前、最近でもあるんですかね。
紫外線で虫を集めて、高電圧でバチッてやって殺すとかあるじゃないですか。
あれの最新バージョンみたいな感じかもしれないですね。
これのいいところは、やっぱりハスモン与党を検出してレーザー口を当てているので、他の虫への影響提言が発揮できるというところがいいかな、非常に良いかなと思います。
スピーカー 1
そうですね。ハスモン与党で言えば果樹とかがメインなのかな、果樹の葉っぱとかがメインなのかなとは思ってるんですけど、さっき言った要塞っていうのはその周りっていうのは電気柵がイノシシと鹿対策で引かれてるじゃないですか。
このレーザーが届く範囲わかんないですけど、四隅プラスアルファ何個か置く感じじゃないとエリアカバーできないと思うんですよね、果樹園とかだと。
ってなると夜中に見たら、動物が近づいてバチバチ言ってるわ、レーザーがピュピュピュピュ飛び回ってるわって、すごい映像が想像されるんですけど。
スピーカー 2
かなりそうですね、要塞から進んでいく感じがしますね。
スピーカー 1
人間が住んでる家より守られてるじゃんっていう見た目になるんで、なかなかいいですよね。
スピーカー 2
飯があるんでね。
スピーカー 1
あとは農業関係とかに、農業には限らないですけどこの件は、そういったところにレーザーが導入されてるのも結構増えてきてて面白いなと思ってて、
以前は雑草駆除にレーザー使われてて、その船の上をモン型のロボットが走ってレーザーで雑草を焼き殺しながら走り回っていくっていう。
なんで結構そのレーザーと農業の組み合わせがいろんなアイデア出てて面白いなと思ってます。
スピーカー 2
そうですね、確かにそういうのもありましたね。
そこら辺もやっぱり一つ前に紹介したレーザー系のヒラシンと一緒で、半導体単形の成果が出てきたところかなというところがありますね。
スピーカー 1
ですね。
あとは安くさえなってくれれば本当みんな導入したいんじゃないかな。
スピーカー 2
そうですね。
これカメラの認識精度にもよりますけど、よっぽど薬剤をまくとか防虫ネットを敷くとかよりもコストというか管理コストが低そうなところがいいですね。
1:03:00
スピーカー 1
あとはよそ様に迷惑かけないのもいいかな。
畑に農薬をまく場合って隣の農家さんと完全分離することが事実上難しいわけじゃないですか。
なので地域でこういう農薬をこれくらい使いますねっていう成語がいると思うんですけど、これそういうのもいらないんで。
スピーカー 2
そうですね、比較的他への影響が小さいので。
スピーカー 1
その辺もいいかな。
あとはレンタル系にしてしまえば、このハスの与党で言ったら最初の若芽というか春になって葉を伸ばし始める途中で食いつかれると致命的になっちゃうと思うんで、その期間だけでもとかできるといいのかなと思います。
スピーカー 2
そうですね、これ多分成虫になった状態なので成虫になった時期だけ対応させればいいと思いますけど、畑の使い方にもよりますけど、多毛作してる畑は年から年中何かしらの虫が来るので、それに合わせたチューニングをすれば差しっぱなしでもいい気もしますけどね。
そこら辺も含めてリースとかにしてくれると農家としては導入しやすいですし。
非常に良いのかなと思います。
スピーカー 1
あとはそうですね、電気柵が不要になるレベルが来るかどうかとかかな。
スピーカー 2
外獣に対しても効果的な。
スピーカー 1
そう、ウィークポイント狙われるなら、例えば目に入れるとか。
ちょっと影響が大きすぎるかもしれないけど。
スピーカー 2
ちょっと誤認すると危ないですけど、まあ確かに意外と効果はありそうですね。
スピーカー 1
しかも電気柵も人の事故あるから。
スピーカー 2
まあどっちもどっちかも。
スピーカー 1
これもまだ実験段階ですかね。
スピーカー 2
そうですね。なので今後に行きたいというところですね。
スピーカー 1
じゃあ今日はこんなもんですかね。
スピーカー 2
はい、本日の内容は小納得にまとめていますのでご確認ください。
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はい、お疲れ様でした。
スピーカー 1
はい、お疲れ様でした。
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