金曜日, 11月 7, 2025
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「ロード・オブ・ザ・リング」新作映画、脚本に大絶賛!

2025年8月11日、ワーナー・ブラザースのCEOが、「ロード・オブ・ザ・リング」の新作映画『Lord of the Rings: The Hunt for Gollum(原題)』の脚本について「素晴らしい」と絶賛しました。この新作は、2026年に撮影が開始される見込みで、ファンの間で高い期待が寄せられています。

特に注目すべき点は、ゴクリというキャラクターを中心に展開するストーリーが予想されており、彼の過去や冒険を掘り下げる内容になると考えられています。この映画は、J.R.R.トールキンの名作をさらに深く探求するもので、多くのファンに新たな視点を提供するでしょう。

ロード・オブ・ザ・リングの新作映画

今回の発表は、長年にわたってファンタジー映画の金字塔である「ロード・オブ・ザ・リング」シリーズの新たな章を迎えることを示しており、今後の情報に注目が集まります。

🧠 編集部より:

『ロード・オブ・ザ・リング』の新作映画『Lord of the Rings: The Hunt for Gollum』が2026年に撮影開始予定であることが発表され、ファンの期待が高まっています。ワーナー・ブラザースのCEOは、脚本に対して「素晴らしい」と評価しており、これからのプロジェクトに対する期待が膨らんでいます。

補足説明

この新作映画は、トールキンの作品の中でも特に人気のあるキャラクター、ゴクリ(Gollum)に焦点を当てる作品とされています。ゴクリは、『ホビットの冒険』や『ロード・オブ・ザ・リング』シリーズにおいて非常に重要な役割を果たしており、その背景や成り立ちがどのように描かれるのかが注目されています。

背景や豆知識

映画制作にあたって、トールキンの作品は非常に膨大で奥深いため、脚本家がどの部分を掘り下げるかがカギとなります。ゴクリのキャラクターは、彼の二重性やエモーションが描かれることが多く、視聴者にとっても共感を覚えやすい要素があります。また、彼のアイデンティティの探求がテーマになる可能性も高いです。

さらに、この新作映画の制作が他のメディア(アニメシリーズ、ゲームなど)と共鳴し、トールキンのユニバース全体が新たな形で拡大することが期待されています。

関連リンク

ファンとしては、今後の発表がどうなるのか要チェックですね!

  • キーワード: 新作映画

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※以下、出典元
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「ハイキュー!!初コラボ!烏野&音駒のアパレル全17種」

「ハイキュー!!×Green Parks」コラボアイテム詳細

2025年8月19日(火)に発売される「ハイキュー!!×Green Parks」の新コラボモデルについてご紹介します。このコラボレーションは、主人公・日向翔陽が所属する「烏野高校」とそのライバル「音駒高校」に焦点を当てています。各校のユニフォームカラーやチームスローガンを反映したアイテムが多数登場するので、ファンの方々には興奮のコレクションとなるでしょう。

注目アイテム

それぞれのアイテムには、校章モチーフの刺繍や、カラスやネコのデザインが施され、細部へのこだわりが感じられます。主な商品ラインナップは以下の通りです。

  • ユニフォーム長袖Tシャツ 4,490円(税込)

    • カラー: Black(烏野)/Red(音駒)
  • ラインカーディガン 4,990円(税込)

    • カラー: Black(烏野)/Red(音駒)
      ラインカーディガン
  • アーガイルカーディガン 4,990円(税込)

    • カラー: Black(烏野)/Red(音駒)
      アーガイルカーディガン
  • モノクロプリント長袖Tシャツ 3,990円(税込)

    • カラー: White(烏野)/Black(音駒)
      モノクロプリント長袖Tシャツ
  • トレーナー 4,990円(税込)

    • カラー: Black(日向/影山/月島/孤爪)
      トレーナー
  • ポーチ 2,490円(税込)

    • カラー: Black(キャラクター)/Red(孤爪/黒尾)
      ポーチ
  • スマホショルダー 2,990円(税込)

    • カラー: Black(烏野)/Red(音駒)
      スマホショルダー
  • ハンドタオル 1,490円(税込)

    • カラー: Orange(烏野)/Red(音駒)
      ハンドタオル
  • サコッシュ 3,990円(税込)

    • カラー: Orange(烏野)/Red(音駒)
      サコッシュ

全てのアイテムはフリーサイズで展開され、性別を問わずお楽しみいただけます。

販売概要

このコレクションは、次のように販売されます。

  • 発売日: 2025年8月19日(火)
    • ECサイトは同日12:00より
  • 販売場所: Green Parks限定店舗、ECサイト「STRIPE CLUB

特設サイトはこちらからご覧いただけます。

『ハイキュー!!』は劇場版も大ヒットし、今なお多くのファンに支持されています。このコレクションで推し校のカラーを日常に取り入れ、あなたのお気に入りのアイテムを手に入れてください!

🧠 編集部より:

「ハイキュー!!×Green Parks」コラボアイテム詳細

概要

今回のコラボレーションでは、人気アニメ「ハイキュー!!」の主人公、日向翔陽が所属する「烏野高校」と、そのライバル「音駒高校」に焦点を当てた商品が登場します。これらのアイテムは、各校のユニフォームカラーやチームスローガンをデザインに取り入れています。

注目アイテム

特に注目すべきは、各校のユニフォームをイメージした長袖Tシャツや、アーガイル柄のカーディガンです。デザインには校章モチーフや、袖の刺繍など細部にわたってこだわりが感じられます。これにより、ファンたちが応援する学校のアイテムを身に着ける喜びを提供します。

商品ラインナップ(全17アイテム)

  • ユニフォーム長袖Tシャツ:4,490円(税込)
  • ラインカーディガン:4,990円(税込)
  • アーガイルカーディガン:4,990円(税込)
  • モノクロプリント長袖Tシャツ:3,990円(税込)
  • トレーナー:4,990円(税込)
  • ポーチ:2,490円(税込)
  • スマホショルダー:2,990円(税込)
  • ハンドタオル:1,490円(税込)
  • サコッシュ:3,990円(税込)

これらのアイテムは全てフリーサイズで展開され、性別を問わず着用することができます。

販売概要

  • 発売日:2025年8月19日(火)
  • 販売場所

詳細情報は、特設サイトで確認できます:こちら

背景や豆知識

「ハイキュー!!」は、古舘春一による人気バレーボール漫画で、アニメ化や映画化もされ、多くのファンに支持されています。作品の中で描かれる熱い友情や勝利を目指す姿勢は、見る者に感動を与えます。そして、今回のコラボレーションアイテムは、これらのテーマを日常のファッションの中でも楽しむことができる良い機会です。

ファンやバレーボール愛好者にとって、このコレクションはたまらない魅力を持っています。ぜひ、推しの校カラーを身に着けて、日常を彩ってみてはいかがでしょうか!

  • キーワード: コラボ

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※以下、出典元
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Snowflake AI_TRANSCRIBE 関数で音声データ分析の新時代へ


はじめに

Snowflake の非構造化データ分析がまた一つ進化しました。2025年に入ってから画像やドキュメントなどの非構造化データ分析への対応が強化されてきた Cortex AI ですが、ついに 音声データ も SQL から直接扱えるようになりました!

今回ご紹介する AI_TRANSCRIBE 関数 は、Snowflake Cortex AISQL の新しい仲間として Public Preview でリリースされました。カスタマーサポートの通話記録、会議の録音、インタビューの音声など、これまで活用するためには一定のハードルがあった音声データを、SQL 一つでテキスト化し、更に他の AISQL 関数と組み合わせて高度な分析ができるようになります。

非構造化データの世界において、画像、ドキュメント、そして音声という3つの主要なデータ形式すべてに対応したことで、データ分析のビジネス活用の可能性が飛躍的に広がった と言えるのではないでしょうか。

本記事では、AI_TRANSCRIBE 関数の基本的な使い方から注意点、そしてビジネス活用まで、実例を交えながら詳しく解説していきます。また、Streamlit in Snowflake を使った音声入力 AI チャットボットのサンプルアプリもご紹介しますので、是非最後までご覧ください!

AI_TRANSCRIBE 関数とは

AI_TRANSCRIBE 関数は、Snowflake Cortex AISQL における音声テキスト変換機能です。これまで音声データの活用には、外部サービスとの連携や 3rd Party のパッケージなどの導入が必要でしたが、AI_TRANSCRIBE 関数を使えば SQL クエリ内で直接音声をテキスト化 できるようになりました。

主な特徴

  • SQL ネイティブ: 他の AISQL 関数と同様に、SQL から直接呼び出し可能なのでシンプルに活用できる
  • マルチ言語対応: 日本語を含む多数の言語をサポート
  • 話者識別機能: 複数の話者を識別してラベル付けすることが可能
  • タイムスタンプ付与: 単語レベルまたは話者レベルでのタイムスタンプを付与
  • セキュアな処理: Snowflake 内でデータ処理が完結するため、データガバナンスの観点でも安全

Cortex AISQL ファミリーの一員として

AI_TRANSCRIBE は、以下のような既存の Cortex AISQL 関数と組み合わせることで、より強力な分析が可能になります:

  • AI_SENTIMENT: テキスト化した音声の感情分析
  • AI_CLASSIFY: 音声内容の自動分類
  • AI_COMPLETE: 音声内容をプロンプトを指定することで要約や質問応答するなど
  • AI_AGG: グループ毎の音声データからのインサイトを得る
  • AI_EMBED: 音声データをベクトル化して音声データの曖昧検索を行う

基本的な使い方

AI_TRANSCRIBE 関数の基本的な構文は以下の通りです:

AI_TRANSCRIBE( audio_file> [ , options> ] )

パラメータ

  • audio_file: 音声ファイルを表す FILE 型オブジェクト。TO_FILE 関数を使用してステージングされたファイルへの参照を作成します
  • options: オプションの OBJECT 型で、以下のフィールドを指定できます:

    • timestamp_granularity: タイムスタンプの粒度を指定

      • "word": 各単語ごとのタイムスタンプを付与
      • "speaker": 話者ごとのタイムスタンプと話者ラベルを付与

使用例1: シンプルなテキスト変換

最もシンプルな使用方法は、音声ファイルをテキストに変換するケースです:


SELECT AI_TRANSCRIBE(
    TO_FILE('@audio_stage', 'customer_call_001.wav')
);
{
  "audio_duration": 19.08,
  "text": "すみません先日購入した商品について問い合わせがあるんですけれどもよろしいでしょうかこの商品についてパッケージが破損しておりましてこれについて交換していただきたいんですけれども可能でしょうかよろしくお願いいたします"
}

19秒程度の音声ファイルでしたが処理時間は約2秒程度と非常に高速でした。もちろん音声ファイルのサンプリングレートや環境によって処理時間は変わってきますが、分析シーンにおいてストレス無く活用できると思います。

使用例2: 単語レベルのタイムスタンプ付き変換

詳細な分析が必要な場合は、単語レベルでタイムスタンプを付与できます:


SELECT AI_TRANSCRIBE(
    TO_FILE('@audio_stage', 'meeting_recording.wav'),
    {'timestamp_granularity', 'word'})
);
{
  "audio_duration": 19.08,
  "segments": [
    {
      "end": 1.254,
      "start": 0.993,
      "text": "す"
    },
    {
      "end": 1.274,
      "start": 1.254,
      "text": "み"
    },
    {
      "end": 1.434,
      "start": 1.274,
      "text": "ま"
    },
    {
      "end": 1.514,
      "start": 1.434,
      "text": "せ"
    },
    {
      "end": 2.076,
      "start": 1.514,
      "text": "ん"
    },
    ...
  ],
  "text": "す み ま せ ん 先 日 購 入 し た 商 品 に つ い て 問 い 合 わ せ が あ る ん で す け れ ど も よ ろ し い で し ょ う か こ の 商 品 に つ い て パ ッ ケ ー ジ が 破 損 し て お り ま し て こ れ に つ い て 交 換 し て い た だ き た い ん で す け れ ど も 可 能 で し ょ う か よ ろ し く お 願 い い た し ま す"
}

使用例3: 話者識別付き変換

会議やインタビューなど、複数の話者が存在する場合は話者識別機能が便利です:


SELECT AI_TRANSCRIBE(
    TO_FILE('@audio_stage', 'interview_2025.mp3'),
    {'timestamp_granularity', 'speaker'})
);
{
  "audio_duration": 16.4,
  "segments": [
    {
      "end": 8.461,
      "speaker_label": "SPEAKER_00",
      "start": 0.511,
      "text": "本日はよろしくお願いします。私の名前は佐藤です。"
    },
    {
      "end": 15.153,
      "speaker_label": "SPEAKER_01",
      "start": 9.048,
      "text": "はい、よろしくお願いします。私の名前は田中です。"
    }
  ],
  "text": "本日はよろしくお願いします。私の名前は佐藤です。はい、よろしくお願いします。私の名前は田中です。"
}

対応言語とフォーマット

対応言語

AI_TRANSCRIBE は以下の言語に対応しています

  • 日本語
  • 英語
  • フランス語
  • ドイツ語
  • スペイン語
  • 中国語(標準中国語)
  • 広東語
  • 韓国語
  • アラビア語
  • ブルガリア語
  • カタルーニャ語
  • チェコ語
  • オランダ語
  • ギリシャ語
  • ハンガリー語
  • インドネシア語
  • イタリア語
  • ラトビア語
  • ポーランド語
  • ポルトガル語
  • ルーマニア語
  • ロシア語
  • セルビア語
  • スロベニア語
  • スウェーデン語
  • タイ語
  • トルコ語
  • ウクライナ語

皆様が気になる日本語への対応は正式にサポートされております!実際に検証したところ、日本語音声の認識精度も高く、特に違和感無くご利用いただけるのではないかなと思います。

対応音声フォーマット

以下の主要な音声フォーマットがサポートされています:

  • MP3: 最も一般的な音声フォーマット
  • WAV: 非圧縮の高品質音声
  • FLAC: ロスレス圧縮音声
  • Ogg: オープンソースフォーマット
  • WebM: Web 標準フォーマット

制限事項と注意点

AI_TRANSCRIBE 関数を使用する際の制限事項をまとめました:

技術的制限

制限項目 詳細
最大ファイルサイズ 700MB
最大音声長(タイムスタンプなし) 120分
最大音声長(タイムスタンプあり) 60分
同時処理数 アカウントのコンピューティングリソースに依存

使用上の注意

  • 音声品質の影響: 背景ノイズが多い音声や音質が悪い場合、変換精度が低下する可能性があります
  • 専門用語の認識: 業界特有の専門用語や固有名詞は、正確に変換されない場合があります
  • 日本語の単語分割: 日本語音声で timestamp_granularity: 'word' を使用すると、単語ではなく1文字ずつの分割となります
  • リアルタイム処理: 現時点ではバッチ処理のみ対応で、リアルタイムストリーミング処理は非対応です

リージョン対応状況

AI_TRANSCRIBE は現在以下のリージョンでネイティブに利用可能です:

  • AWS US West 2 (Oregon)
  • AWS US East 1 (N. Virginia)
  • AWS EU Central 1 (Frankfurt)
  • Azure East US 2 (Virginia)

他のリージョンをご利用の場合: 上記以外のリージョンでも クロスリージョン推論 機能を使用することで AI_TRANSCRIBE を利用できます。クロスリージョン推論では、サポートされているリージョンのコンピューティングリソースを使用して処理を行うため、若干のレイテンシが発生する可能性がありますが、機能は同様にご利用いただけます。

ビジネス活用シーン

AI_TRANSCRIBE 関数が威力を発揮する代表的なビジネスシーンをご紹介します:

1. カスタマーサービスの品質向上

コールセンターの通話記録を AI_TRANSCRIBE でテキスト化し、そのデータを活用することで様々な分析が可能になります。

  • 感情分析の実施: AI_SENTIMENT 関数を用いて、プロフェッショナリズム、問題解決度、待ち時間などの観点から顧客の感情を分析
  • 通話内容の自動分類: AI_CLASSIFY 関数で苦情、問い合わせ、称賛などに通話を自動分類
  • 話者識別機能の活用: オペレーターと顧客の発言を分離し、それぞれの発言内容を詳細に分析
  • リアルタイムフィードバック: 分析結果をダッシュボードで可視化し、サービス品質の即時改善に活用

2. 会議の自動要約とアクションアイテム抽出

経営会議や開発ミーティングの録音を AI_TRANSCRIBE でテキスト化し、業務効率化を実現します。

  • 会議録の自動作成: 長時間の会議でも全体のテキストを瞬時に取得
  • 要約生成: AI_COMPLETE 関数を用いて、会議のポイントを簡潔にまとめた要約を自動生成
  • アクションアイテムの抽出: 決定事項や ToDo を自動的に抽出し、フォローアップを効率化
  • 参加者別の発言分析: 話者識別機能を使って、誰がどのような発言をしたかを明確に記録

3. 医療分野での診察記録の自動作成

医師と患者の診察音声を AI_TRANSCRIBE でテキスト化し、医療現場の業務負担を軽減します(個人情報保護対策が必須)。

  • 診療記録の自動生成: AI_COMPLETE の構造化出力機能を用いて、主訴、症状、診断、治療計画を構造化された形式で作成
  • カルテ入力の効率化: 診察中の会話から必要な情報を自動抽出し、電子カルテへの入力を支援
  • 多言語対応: 外国人患者との診察でも、音声をテキスト化して翻訳サービスと連携
  • 医療監査への活用: 診療内容の適切性を AI で分析し、医療の質向上に貢献

4. 法務・コンプライアンスの自動監査

契約交渉や法的な会話を AI_TRANSCRIBE で記録し、リスク管理を強化します。

  • 交渉内容の完全記録: 契約交渉や法的な議論の全てをテキストとして保存
  • コンプライアンスリスクの検出: AI_CLASSIFY 関数で会話内容をリスクレベル別に分類(コンプライアント、低リスク、中リスク、高リスク)
  • 証拠保全: 話者識別機能とタイムスタンプを用いて、誰がいつ何を言ったかを正確に記録
  • 監査レポートの自動作成: 会話内容から重要なポイントを抽出し、監査用のレポートを自動生成

5. 教育・トレーニング分野での活用

授業や研修の録音を AI_TRANSCRIBE でテキスト化し、学習効果を最大化します。

  • 授業内容のアーカイブ化: 講義内容をテキストとして保存し、後から検索・参照可能に
  • 字幕付き教材の作成: 単語レベルのタイムスタンプを活用して、動画教材に字幕を追加
  • フィードバック分析: トレーニングセッションの内容を分析し、指導法の改善ポイントを特定
  • 多言語学習支援: 外国語の授業をテキスト化し、学習者が復習しやすい形で提供

Streamlit in Snowflake で音声入力 AI チャットボット

AI_TRANSCRIBE 関数を活用して、Streamlit in Snowflake で音声入力に対応した AI チャットボットのシンプルなサンプルアプリを作成してみました。ユーザーが音声で質問を投げかけると、それをテキスト化して AI が回答を返すというインタラクティブなアプリケーションです。(追加されたばかりの OpenAI GPT-5も対応させておきました!)

アプリケーションの概要

このアプリケーションは以下の機能を提供します:

  1. 音声録音機能: Streamlit の機能を使いブラウザから直接音声を録音しステージに保存
  2. 音声テキスト変換: AI_TRANSCRIBE 関数でテキスト化
  3. AI による回答生成: AI_COMPLETE 関数で質問に回答

前提条件

このアプリを実装するためには、以下の条件を満たす必要があります:

環境要件

  • Python バージョン: 3.11 以上
  • 追加パッケージ: 不要 (標準パッケージのみで動作)
  • Streamlit in Snowflake: アプリを作成・実行できる環境

リージョンの確認

AI_TRANSCRIBE 関数や AI_COMPLETE 関数が利用可能なリージョンであることを確認してください。対応リージョン以外でもクロスリージョン推論を使用すれば利用可能です。

実装手順

以下の手順でアプリを実装できます:

1. 新規で Streamlit in Snowflake のアプリを作成

Snowsight の左ペインから『Streamlit』をクリックし、『+ Streamlit』ボタンをクリックし SiS アプリを作成します。

2. サンプルコードの貼り付け

作成されたアプリのエディタに、下記のサンプルコードを そのままコピー&ペースト します。コードの修正は不要で、ステージ名なども自動で設定されます。

3. アプリの実行

コードを貼り付けたら、右上の「実行」ボタンをクリックしてアプリを起動します。初回起動時にはステージが自動的に作成されます。

4. アプリの使用

  1. 音声入力: マイクボタンをクリックして話しかける
  2. モデル選択: サイドバーから好みの AI モデルを選択
  3. テキスト入力: 通常のチャット入力も可能

サンプルコード

import streamlit as st
import io
import uuid
import json
from datetime import datetime
from snowflake.snowpark.context import get_active_session
from snowflake.snowpark.functions import ai_complete, to_file


session = get_active_session()


STAGE_NAME = "AUDIO_TRANSCRIBE_STAGE"


st.set_page_config(layout="wide")
st.title("AI音声チャットボット")


st.sidebar.title("⚙️ 設定")


model_options = [
    "━━━ 🟢 OpenAI ━━━",
    "openai-gpt-oss-120b",
    "openai-gpt-oss-20b",
    "openai-gpt-5",
    "openai-gpt-5-mini",
    "openai-gpt-5-nano",
    "openai-gpt-5-chat",
    "openai-gpt-4.1",
    "openai-o4-mini",
    "━━━ 🔵 Claude ━━━",
    "claude-4-opus",
    "claude-4-sonnet",
    "claude-3-7-sonnet",
    "claude-3-5-sonnet",
    "━━━ 🦙 Llama ━━━",
    "llama4-maverick",
    "llama4-scout",
    "llama3.3-70b",
    "llama3.2-3b",
    "llama3.2-1b",
    "llama3.1-405b",
    "llama3.1-70b",
    "llama3.1-8b",
    "llama3-70b",
    "llama3-8b",
    "━━━ 🟣 Mistral ━━━",
    "mistral-large2",
    "mistral-large",
    "mixtral-8x7b",
    "mistral-7b",
    "━━━ ❄️ Snowflake ━━━",
    "snowflake-arctic",
    "snowflake-llama-3.3-70b",
    "snowflake-llama-3.1-405b",
    "━━━ 🔴 その他 ━━━",
    "deepseek-r1",
    "reka-core",
    "reka-flash",
    "jamba-1.5-large",
    "jamba-1.5-mini",
    "jamba-instruct",
    "gemma-7b"
]


default_model = "llama4-maverick"
default_index = model_options.index(default_model) if default_model in model_options else 1

llm_model = st.sidebar.radio(
    "AIモデルを選択",
    options=model_options,
    index=default_index,
    format_func=lambda x: x if "━━━" in x else f"  • {x}"
)


if "━━━" in llm_model:
    llm_model = "llama4-maverick"


@st.cache_resource
def setup_stage():
    """音声ファイル保存用ステージをセットアップ"""
    try:
        session.sql(f"DESC STAGE {STAGE_NAME}").collect()
    except:
        session.sql(f"""
            CREATE STAGE IF NOT EXISTS {STAGE_NAME}
            ENCRYPTION = (TYPE = 'SNOWFLAKE_SSE')
            DIRECTORY = (ENABLE = TRUE)
        """).collect()

setup_stage()


if 'messages' not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []
    st.session_state.chat_history = ""

def extract_text_from_transcript(transcript_result):
    """AI_TRANSCRIBEの結果からテキストを抽出"""
    if isinstance(transcript_result, str) and transcript_result.startswith('{'):
        try:
            return json.loads(transcript_result).get('text', '')
        except:
            return transcript_result
    return transcript_result

def clean_ai_response(response):
    """AI応答のクリーンアップ(余分な引用符や改行コードを処理)"""
    if isinstance(response, str):
        response = response.strip('"')
        response = response.replace('\\n', '\n')
    return response

def generate_ai_response(prompt, model):
    """AI応答を生成"""
    df = session.range(1).select(
        ai_complete(model=model, prompt=prompt).alias("response")
    )
    return clean_ai_response(df.collect()[0]['RESPONSE'])


for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.markdown(message["content"])


st.subheader("音声入力")
audio_value = st.audio_input("マイクボタンをクリックして話してください")

if st.button("📤 音声を送信", disabled=(audio_value is None), use_container_width=True):
    if audio_value:
        try:
            
            with st.spinner("🎤 音声をアップロード中..."):
                audio_filename = f"audio_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}_{uuid.uuid4().hex[:8]}.wav"
                audio_stream = io.BytesIO(audio_value.getvalue())
                session.file.put_stream(
                    audio_stream,
                    f"@{STAGE_NAME}/{audio_filename}",
                    auto_compress=False,
                    overwrite=True
                )
            
            
            with st.spinner("📝 音声を文字起こし中..."):
                query = f"""
                    SELECT AI_TRANSCRIBE(
                        TO_FILE('@{STAGE_NAME}/{audio_filename}')
                    ) as transcript
                """
                result = session.sql(query).collect()
            
            if result and len(result) > 0:
                transcribed_text = extract_text_from_transcript(result[0]['TRANSCRIPT'])
                
                if transcribed_text:
                    
                    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": transcribed_text})
                    st.session_state.chat_history += f"User: {transcribed_text}\n"
                    
                    
                    with st.spinner("🤖 AIが応答を生成中..."):
                        full_prompt = st.session_state.chat_history + "AI: "
                        response = generate_ai_response(full_prompt, llm_model)
                    
                    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
                    st.session_state.chat_history += f"AI: {response}\n"
                    
                    st.rerun()
                else:
                    st.warning("文字起こしに失敗しました。もう一度お試しください。")
        except Exception as e:
            st.error(f"エラーが発生しました: {str(e)}")


if prompt := st.chat_input("メッセージを入力してください..."):
    
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    st.session_state.chat_history += f"User: {prompt}\n"
    with st.chat_message("user"):
        st.markdown(prompt)
    
    
    try:
        with st.spinner("🤖 AIが応答を生成中..."):
            full_prompt = st.session_state.chat_history + "AI: "
            response = generate_ai_response(full_prompt, llm_model)
        
        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
        st.session_state.chat_history += f"AI: {response}\n"
        with st.chat_message("assistant"):
            st.markdown(response)
    except Exception as e:
        st.error(f"エラーが発生しました: {str(e)}")


if st.button("🗑️ チャット履歴をクリア"):
    st.session_state.messages = []
    st.session_state.chat_history = ""
    st.rerun()

アプリケーション画面

image1

image2

実装のポイント

  • シンプルな実装: 追加パッケージのインストール不要で、標準ライブラリのみで実装
  • 音声ファイルの管理: ステージ音声データを保存し、AI_TRANSCRIBE で処理
  • マルチモーダル対応: 音声入力とテキスト入力の両方に対応
  • 豊富なモデル選択: OpenAI GPT-5 を含む最新モデルから選択可能

コストについて

AI_TRANSCRIBE 関数の課金は、他の AISQL 機能と同様にトークン消費に基づいています。音声処理における具体的なコスト構造は以下の通りです:

トークン消費と料金

  • 音声1秒あたり50トークン: 言語やタイムスタンプ粒度 (word/speaker) に関わらず一律
  • 1時間の音声 = 180,000トークン
  • 概算コスト: 100万トークンあたり1.3クレジット、1クレジットを3米ドルと仮定すると、1時間の音声処理は約0.117米ドル (約17円)

例えば、60秒の音声ファイルの場合:

  • 60秒 × 50トークン = 3,000 トークン

最新の価格情報については Snowflake Service Consumption Table をご参照ください。

まとめ

AI_TRANSCRIBE 関数は、音声データという新たな非構造化データの扉を開く画期的な機能 です。2025年に入ってから強化されてきた画像、ドキュメントへの対応に加え、音声という3つ目の主要な非構造化データも SQL で扱えるようになったことで、Snowflake は真の意味でマルチモーダルなデータプラットフォームへと進化したと言えます。

主要なメリット

  1. 統合的なデータ処理: 音声も含めたすべてのデータを Snowflake 内で完結して処理
  2. 他の AISQL 関数との連携: 感情分析、分類、要約、ベクトル化など、豊富な AI 機能との組み合わせ
  3. セキュアな環境: データの外部移動が不要で、ガバナンスを維持
  4. 開発効率の向上: 3rd Party パッケージの導入なしに SQL だけで音声分析パイプラインを構築可能

カスタマーサービス、会議録、医療記録、法務監査など、様々なビジネスシーンで AI_TRANSCRIBE 関数を活用し、これまで活用にハードルがあった音声データから新たなビジネス価値を生み出していただければ幸いです。

宣伝

SNOWFLAKE DISCOVER で登壇しました!

2025/4/24-25に開催されました Snowflake のエンジニア向け大規模ウェビナー『SNOWFLAKE DISCOVER』において『ゼロから始めるSnowflake:モダンなデータ&AIプラットフォームの構築』という一番最初のセッションで登壇しました。Snowflake の概要から最新状況まで可能な限り分かりやすく説明しておりますので是非キャッチアップにご活用いただければ嬉しいです!

以下リンクでご登録いただけるとオンデマンドですぐにご視聴いただくことが可能です。

生成AI Conf 様の Webinar で登壇しました!

『生成AI時代を支えるプラットフォーム』というテーマの Webinar で NVIDIA 様、古巣の AWS 様と共に Snowflake 社員としてデータ*AI をテーマに LTをしました!以下が動画アーカイブとなりますので是非ご視聴いただければ幸いです!

https://www.youtube.com/live/no9WYeLFNaI?si=2r0TVWLkv1F5d4Gs

X で Snowflake の What’s new の配信してます

X で Snowflake の What’s new の更新情報を配信しておりますので、是非お気軽にフォローしていただければ嬉しいです。

日本語版

Snowflake の What’s New Bot (日本語版)

https://x.com/snow_new_jp

English Version

Snowflake What’s New Bot (English Version)

https://x.com/snow_new_en

変更履歴

(20250810) 新規投稿



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「全長58kmの宇宙船、2400人を宇宙へ!」

📌 ニュース:
全長58キロの宇宙船「クリサリス」は、最大2400人を乗せ、片道約400年の旅で地球から最も近い恒星系アルファ・ケンタウリを目指します。内部には学校や病院、農場などが整備され、世代を超えて人々が暮らす設計です。船体は回転して重力を再現し、持続可能な運営を可能にします。建造場所は地球と月の重力がつり合う「ラグランジュ点L1」に決定。最終目的は地球に似た系外惑星「プロキシマ・ケンタウリb」への移住です。このプロジェクトは、宇宙インフラの未来を示唆しています。

  • 宇宙船「クリサリス」の建設構想について、以下のポイントをまとめました✨

    1. 壮大な宇宙旅行計画🚀

      • 「クリサリス」は全長約58キロメートルで、最大2400人を乗せて約400年かけてアルファ・ケンタウリへの片道旅行を目指します。この旅では世代を超えて人々が生まれ、学び、働くことになります。
    2. 多世代が共存する社会設計🏛️

      • 宇宙船内には学校や病院、工場などが完備され、閉じた生態系と社会システムが構築されます。人口は約1500人を持続可能な運用人口として計画的に管理され、人工知能との協働で社会の統治が行われます。
    3. 技術的な課題と未来の可能性🔧

      • 現在の構想は未実用の商用核融合炉やその他の技術的課題に依存していますが、「クリサリス」のようなプロジェクトは次世代の宇宙インフラ設計に具体的な目標を提供し、要素技術の研究開発を進める助けとなるでしょう。

※以下、出典元
▶ 元記事を読む

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シューヤ、腹筋カットと懸垂披露!初写真集が話題に

2025年8月11日、9人組ダンス&ボーカルグループ「超特急」のシューヤが、東京で初のソロ写真集『TRENTE』の発売記念イベントを開催しました。イベントでは取材会が行われ、シューヤは異例の懸垂パフォーマンスを披露しました。

写真集『TRENTE』について

『TRENTE』は、シューヤにとって初のソロ写真集で、発売を迎えた彼は「無事に出せたことがうれしい」と喜びを語っています。今回の撮影にあたり、シューヤは体脂肪率を6%まで絞り込み、大きな腹筋を見せる姿がSNSで話題になっています。特に、フランス・パリで撮影されたこの作品は、ファッションに焦点を当て、シューヤ自身の私物を用いた多彩なスタイリングが特徴です。

特徴的な撮影とコンセプト

写真集には31パターンのスタイリングが施され、これまでにない新たな一面が見られます。シューヤは、超特急では「チャラチャラ担当」として知られていますが、今回はそのイメージを封印し、より真剣な表情を見せています。『TRENTE』は「30」を意味し、彼の30歳の誕生日を祝う作品でもあります。

ファンへの想い

発売日が8月11日である理由は、超特急のファン名称「8号車」の“8”と、自身の「11号車」の“11”を掛け合わせたもので、ファンへの感謝の気持ちが込められています。シューヤは、ファンが喜んでくれる環境にいることの幸せを語り、充実感を示しました。

このイベントは、シューヤのさらなる活躍を期待させるものでした。彼の肉体改造や情熱的な取り組みが、多くのファンにインスピレーションを与える内容となっています。

イベントのハイライト

写真集の発売やイベントの様子を詳細に紹介した以下の画像もぜひご覧ください。

シューヤの懸垂披露 シューヤが懸垂を披露した瞬間(C)ORICON NewS inc.

取材会の様子 初ソロ写真集『TRENTE』発売記念イベント前の取材会(C)ORICON NewS inc.

シューヤの新たな挑戦や彼の魅力を感じる機会となる『TRENTE』、ぜひ手に取ってみたいですね。

🧠 編集部より:
シューヤの初のソロ写真集『TRENTE』の発売記念イベントは、彼の多才な才能を披露する場ともなりました。この写真集は、シューヤが30歳を迎えたことを記念しており、「TRENTE」はフランス語で「30」を意味しています。撮影はファッションの聖地「パリ」で行われ、多彩なスタイリングで全31パターンが収められています。 ### 懸垂披露と肉体改造 イベントでは、シューヤが異例の懸垂を披露しました。彼は筋トレに取り組んでいることを明かし、会場を楽しませました。実際、体脂肪率を6%まで絞り込むなど、肉体改造に注力してきた彼の努力が感じられる一幕です。彼の肉体改造の過程やトレーニングメニューなどは、多くのファンの興味を引きました。 ### 写真集の内容 写真集では、シューヤが“チャラチャラ担当”として知られる超特急の一員であることとは一線を画し、より成熟した一面を見せています。私物を用いたスタイリングも含まれ、ファッションへの情熱が垣間見える作品です。 ### 発売日について 発売日である8月11日は、シューヤのファン「8号車」と自身の「11号車」にそれぞれちなんだ数字であり、ファンへの感謝が込められています。このように、シューヤの写真集はただのビジュアル作品に留まらず、彼のストーリーやファンへの思いが詰まった特別な一冊となっています。 ### 豆知識 シューヤが所属する超特急は、ダンスと歌声を売りにしたグループで、受賞歴も豊富な実力派です。グループ名の「超特急」は、特に彼らのテンポの速い音楽スタイルに由来しています。このような背景が、シューヤ自身のソロ活動にも影響を与えていると言えるでしょう。


  • キーワード: シューヤ

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※以下、出典元 ▶ 元記事を読む

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マッチョ絶叫!「野田クリの野望」ホラーSP放送決定!

夏の特別企画!TOKYO MXのホラーゲームSPが放送

放送日: 2025年8月12日、21:25

TOKYO MXのゲームバラエティ番組「野田クリの野望~ゲーム天下統一への道~」で、特別企画「最恐ホラーSP・前編」が放送されます。今回のテーマは、夏にぴったりのホラーゲームで、全2週にわたって実施されます。

新感覚ホラーゲーム「THREAT -SCREAM AND ESCAPE-」

第一夜では、プレイヤーが叫ばないと「ゲームオーバー」になるという新しい試みのホラーゲーム「THREAT -SCREAM AND ESCAPE-」に挑戦。ホラーチックな状況に、野田軍のメンバーたちが果敢に挑む姿は、視聴者に笑いと恐怖を提供します。

特に、マッチョたちが絶叫する様子や、彼らが「迫りくる恐怖」に立ち向かう姿は注目のポイントです。このユニークな企画は、単なるホラーゲームの枠を超え、視聴者に新たなエンターテインメントを届けることを目指しています。

ホラーSP画像

出演者情報

  • 野田クリスタル
  • しんや
  • 青木マッチョ(かけおち)

この番組は、笑いを交えたホラー体験を提供し、視聴者が楽しんでいる中で最恐の瞬間を共有します。

詳細リンク

このホラーゲームSPは、夏の夜にぴったりなエンターテインメントとして、多くのファンに楽しみにされていることでしょう。8月12日の放送をお見逃しなく!

🧠 編集部より:

補足説明

東京MXのゲームバラエティ番組「野田クリの野望~ゲーム天下統一への道~」が、8月12日21時25分から放送する「最恐ホラーSP・前編」では、ホラーゲームを題材にした特別な企画が展開されます。この企画は、2週連続で放送される予定で、第一夜のゲームは「THREAT -SCREAM AND ESCAPE-」。プレイヤーは、絶叫しなければゲームオーバーになるという新感覚の恐怖体験に挑戦します。

背景や豆知識

ホラーゲームはその恐怖感や緊張感から、多くのファンに支持されています。「THREAT -SCREAM AND ESCAPE-」のように、プレイヤーにリアルな恐怖体験を提供するゲームは、ゲームプレイの新しい可能性を切り開いています。また、真夏はホラーコンテンツが人気になる季節で、涼を求める多くの人々が一層の恐怖を楽しもうとします。

さらに、番組には芸人やキャストとして野田クリスタルやしんや、青木マッチョ(かけおち)が出演。絶叫の中での表情や反応が、視聴者にとっての見どころとなるでしょう。

関連リンク

この夏、恐怖感を友達と一緒に楽しむ絶好の機会です。見逃さないようにしましょう!

  • キーワード: 最恐ホラーゲーム

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※以下、出典元
▶ 元記事を読む

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イベントAI線をスーパースターで全部倒す!! eFootball ゲーム実況 ゴルゴルゴルゴル #ゲーム実況 #イーフト #サッカーゲーム #レインボーアフロ

We Are All One!! 全世界で8億ダウンロード、eFootballのゲーム実況です! 今日もゴラッソ決めて、みんなでゴルゴルゴル …

ごるごるゴラッソTV Road to EJ

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「iOSの脆弱性、Chrome狙い!即アップデートを」

🔸 ざっくり内容:

iOS 18.6アップデートの概要

2023年7月29日、AppleはiOS 18.6をリリースしました。このアップデートでは、視覚的な変更や新機能は追加されていません。しかし、重要な点は、20以上のセキュリティ脆弱性が修正されたことです。このセキュリティアップデートは、全てのAppleデバイスにとって非常に重要です。

発表の裏側:既に悪用された脆弱性

初めの発表では、修正された脆弱性がゼロデイ(すでに悪用されていた脆弱性)かどうかは明らかにされていませんでした。しかし、「CVE-2025-6558」と呼ばれる脆弱性が、実際には悪用されていたことが判明しました。この脆弱性は、Appleソフトウェアに特有ではなく、オープンソースコードに存在しているため、Safariにも影響を及ぼしました。

Google Chromeユーザーへの影響

特に注意が必要なのは、CVE-2025-6558がGoogle Chromeで実際に悪用されていた点です。攻撃者は、この脆弱性を利用することで、悪意のあるウェブサイトを開かせたユーザーのChromeのGPUプロセス内で任意のコードを実行できる可能性があるという報告があります。

自分のデバイスを守る方法

この脆弱性からデバイスを守るためには、以下の手順でソフトウェアをアップデートすることが推奨されています。

  1. Appleデバイス: iOS 18.6にアップデートする。
  2. ブラウザ: ChromeやEdge、Operaなど、Chromiumベースのブラウザも最新バージョンにアップデートする。

更新手順も簡単ですので、面倒がらずに行うことが重要です。なお、米国のCISAは、この脆弱性を「既知の悪用された脆弱性カタログ」に追加し、連邦機関に更新を義務付けています。

まとめ

iOSのアップデートは機能追加が少ないように見えても、実のところセキュリティ面での重要な改善が含まれていることがあります。最新のソフトウェアを常に保つことで、サイバー攻撃からの脅威を軽減し、自分のデータを守ることができます。

🧠 編集部の見解:
この記事では、AppleのiOS 18.6のリリースが焦点となり、特にその裏に潜むセキュリティの脆弱性に関する詳細が述べられています。一見便利さを求める中で見逃されがちなセキュリティの重要性を再認識させられますね。

### 感想
新しい機能が少なく、見た目も変わらないアップデートであっても、実はその中には重大なセキュリティ修正が含まれているというのは、ユーザーにはあまり目に見えない部分ではありますが、非常に重要です。特に「CVE-2025-6558」のような脆弱性が、すでに悪用されていた事実を知ると、ソフトウェア更新を後回しにすることがどれだけ危険かを改めて考えさせられます。

### 関連事例
他にも、Google Chromeが同じ脆弱性に狙われたという例は、ソフトウェアの相互依存性の高さを示しています。普段使っているアプリやOSのアップデートが、思わぬ場所で影響を与えたり、受けたりするんです。

### 社会的影響
サイバー攻撃の増加に伴い、個人情報や機密情報がターゲットになるリスクが高まっています。こうした脆弱性の修正は、個人のデータ保護だけでなく、企業や政府機関の重要なインフラを守る意味でも大切です。ほっといても安全だろうと思ってしまうのが人間の自然な感情ですが、このような脅威が存在する限り、意識的にアップデートを行うことは、社会全体の安全にも寄与します。

### 豆知識
「ゼロデイ脆弱性」とは、ソフトウェアの製造元がその脆弱性を認識する前に、攻撃者によって悪用されるタイプの不具合を指します。これが特に危険なのは、ユーザーが何も知らない間に攻撃が実行されるため、予防措置を講じることが非常に難しいからです。

この記事をきっかけに、自分のデバイスを守るために積極的にアップデートを行う重要性を再確認しましょう。ちょっとした手間が、大きなリスクを回避することにつながるのですから。

  • セキュリティ


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※以下、出典元
▶ 元記事を読む

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友だちがSNSで炎上!?デマを流した犯人はまさかの人物で…?



友だちがSNSで炎上!?デマを流した犯人はまさかの人物で...?

今回、Ray WEB編集部は媚を売る友だちについて読者に話を聞いて漫画にしてみました。主人公はオシャレが好きな大学生。ある日買ったばかりのコスメを持っていると、友だちにバカにされ……?配信を見ていると聞き覚えのある声が。リーク者の正体はレナなのでしょうか!?原案:Ray WEB編集部作画:山森うまみライター Ray WEB編集部あわせて読みたい💖【後編】友だちがSNSで炎上!?デマを流した犯人はまさかの人物で…? 全文
Ray 08月11日11時00分


続きをみる


🧠 編集部の感想:
友だちがSNSで炎上するなんて、本当に驚きますね。デマを流した犯人が身近な人だとは思いもしませんでした。友情と裏切りが入り混じる展開が、今後どうなるのか気になります。

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「OPPO Reno11 A 5Gの実力は?」


🔸 ざっくり内容:

OPPO Reno11 A 5Gの魅力を解説

この記事では、OPPOの新しいスマートフォン「Reno11 A 5G」の特徴を紹介します。特に日本市場向けに開発されており、バランス良く性能やデザインが進化しています。それでは、具体的なポイントを見ていきましょう。

1. 進化した処理性能

Reno11 A 5Gは、MediaTek Dimensity 7050を搭載しており、Antutuベンチマークで約60万点を記録。前モデルのSnapdragon 695から大幅な性能向上が見られます。SNSやWebの利用、動画編集もなめらかですが、高負荷の3Dゲームでは発熱やカクつきが発生することもあります。

2. 使いやすいディスプレイ

6.7インチのFHD+有機ELディスプレイは、リフレッシュレート120Hzでスムーズな動きを実現。屋外でも視認性が良く、映画やYouTube体験が向上しています。

3. 高級感あるデザイン

カラーは「ダークグリーン」と「コーラルパープル」の2色。スリムで軽量なデザインは、長時間の片手操作も快適です。

4. 優れたカメラ性能

背面の3つのカメラ(広角6400万画素、超広角800万画素、マクロ200万画素)と3200万画素のインカメラは、SNS映えするクオリティを提供。AI編集機能も使いやすいですが、夜景撮影には注意が必要です。

5. 長持ちバッテリーと急速充電

5000mAhのバッテリーは、動画視聴も一日中楽しめる持ちを持ち、67Wの急速充電で約20分で50%充電が完了します。

6. 日本仕様に対応

FeliCa搭載でおサイフケータイが利用可能。防水・防塵性能はIP65で、日常的な水しぶきからは保護されています。

7. 余裕あるメモリ・ストレージ

8GBのメモリと128GBのストレージを持ち、最大2TBまで拡張可能。OSは最新のAndroid 14ベースのColorOS 14です。

8. どんな人に向いているか

Reno11 A 5Gは、SNSや動画視聴が中心の人、バッテリー持ちを重視する人、カメラ機能を日常的に使いたい人に特におすすめです。ただし、高画質での3Dゲームを楽しむ人には物足りないかもしれません。

まとめ

ミドルレンジスマホとして、性能、デザイン、機能がバランス良くまとまったOPPO Reno11 A 5Gは、日常遣いに最適なスマートフォンです。スマホ選びに迷った際は、ぜひ候補に加えてみてください。

🧠 編集部の見解:
この記事は、OPPO Reno11 A 5Gについて、その性能やデザイン、機能をしっかりと解説していて、とても興味深いなと思いました。特に、価格帯に対してバランスの取れたスペックが魅力ですね。

### 感想
私もスマホを選ぶとき、性能か価格のどちらかで決めがちですが、OPPO Reno11 A 5Gのようにミドルレンジながら高い性能を持つ機種が増えているのは嬉しいことです。このモデルは特にカメラ機能が優れていて、SNSにアップする際に迷わず使えそうです。

### 関連事例
近年、多くのユーザーがカメラや動画撮影に重視する傾向にあります。特にインフルエンサーやVloggersが増え、スマホのカメラ機能が重要視されています。このような文脈で、OPPO Reno11 A 5Gは良い選択肢だと思います。

### 社会的影響
また、日本市場に対応している点も評価ポイントですよね。おサイフケータイやFeliCaに対応しているので、普段の生活で使いやすいことが社会的にも大きな影響を与えそうです。他社製スマホよりも受け入れられやすいでしょう。

### 豆知識
ところで、OPPOはもともと「OPlus」という名前の企業から始まったことをご存知でしょうか? 2004年に設立され、音楽プレーヤーからスマホへの進化を遂げています。こうした歴史を考えると、彼らの技術力やデザインに対するこだわりに納得がいきます。

日常使いに最適なスマホを探してる人には、OPPO Reno11 A 5Gは本当におすすめです!

  • キーワード: OPPO Reno11 A 5G

    このスマートフォンはミドルレンジ価格でありながら、性能やデザイン、機能のバランスが優れていることが特徴です。特に処理性能やディスプレイ、カメラの性能が向上しており、日本仕様にも対応しています。

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