「欲しい」は自分で決めているのか

私が以前コメダ珈琲でアルバイトをしていて印象的だったのは、期間限定メニューの強さです。店内の目立つ場所にポップを置き、店外にもポスターを出すだけで、「限定なら今しかない」と注文が一気に増えます。中には、その限定商品を目当てに来店する人もいます。

この体験を通じて、「欲しい」は自分の内側から自然に生まれるだけではなく、外側から作られることがあると実感しました。ここにつながる考え方が、ガルブレイスのいう「依存効果」です。

依存効果とは何か

依存効果とは、私たちが「本当に欲しいから買う」のではなく、「買いたいと思わされて買う」現象を指します。企業が商品を作った後に、広告や演出などを通じて、人々の欲望そのものを外側から形成していく構図だと捉えられます。

この依存効果は、持続可能な社会の構築と両立できるのでしょうか。ここでは、持続可能性を次の三つに分けて考えます。

• 環境的持続性（資源や環境負荷の面で無理がないこと）

• 経済的持続性（長期的に健全な経済循環が保たれること）

• 社会的持続性（格差や疎外が拡大せず、公正で包摂的であること）

環境的持続性：依存効果は「過剰消費」と結びつきやすいです

依存効果の典型例として分かりやすいのがファストファッションです。最近の若者の間では、強い低価格で流行が回るサービスが大きな存在感を持っています。買いやすさが増えるほど、購入頻度は上がりやすくなります。

しかし、安価で流行品を大量に供給する仕組みでは、商品の寿命は長くなりにくいです。すると、次の問題が連鎖します。

• 本来そこまで必要ではない生産が増え、資源やエネルギーの使用が増えます。

• 流行の終わりや劣化によって廃棄が増えます。

• 結果として環境負荷が増え、地球の限界を前提にした消費に近づきます。

この意味で、依存効果が強く働く市場は、環境的持続性と衝突しやすいです。

経済的持続性：短期の成長はあっても、長期では非効率になりやすいです

依存効果が生む「人工的な欲望」は、短期的には企業利益を押し上げ、GDP成長を支える要因にもなり得ます。ただし、その成長が長期的に健全かどうかは別問題です。

長く使える商品よりも、買い替えを前提に需要を作る戦略が強まると、社会全体では非効率になりやすいです。たとえばスマートフォンの世界では、旧型が急に物足りなく感じられるようになり、買い替えが加速することがあります。過去には、ソフトウェア更新をめぐって訴訟に発展した例もあります。

経済活動の効率性は、一般に「より少ない資源・労力で、より多くの満足（効用）を得ること」にあります。買い替えを前提とした仕組みが過度に進むと、本来不要な支出・生産・廃棄が増え、長期の健全な循環を損ないやすいです。したがって依存効果は、経済的持続性とも矛盾しやすいです。

社会的持続性：「消費できる人／できない人」を可視化し、疎外感を生みやすいです

依存効果は、ファッションだけではなく、ブランド品や教育、ガジェットなどにも存在します。たとえば大学生でも、高額なスマートフォンや持ち物が「普通」として見える環境があります。すると「持っている／持っていない」が日常の中で可視化され、比較が強まります。

このとき、特に影響が大きいのは、自分で自由にお金を稼げない子どもたちです。他者との比較による承認欲求や自己否定が強まり、相対的貧困の感覚とも結びつきやすくなります。依存効果が生む「見せびらかし」の構図は、包摂的で公正な社会、つまり社会的持続性とも矛盾しやすいです。

それでも「完全に両立不可能」とは言い切れないです

ここまで見ると、依存効果は持続可能性と大部分で矛盾するため、両立は難しいと言えます。ただし、依存効果は「欲望を動かす仕組み」でもあります。つまり、欲望の向きそのものを変えられるなら、持続可能性の促進に使える可能性があります。

たとえば次のような方向性です。

• 長期的に価値が育つものを魅力として提示できます（手入れして育てる革製品などです）。

• 所有の頻度ではなく所有の質へ、欲望を向けることができます。

• フェアトレード商品のように、社会貢献感や道徳的満足が「欲しい」の対象になり得ます。

私自身も当初は、依存効果は「消費を煽る悪」だと感じていました。しかし、仕組みを理解するほど、問題は依存効果そのものではなく、「どこへ向けて使うのか」にあると感じました。依存効果は、扱い方次第で持続可能性を支える装置にもなり得ます。

メリットと注意点

依存効果を持続可能性に活用する場合、次のようなメリットがあります。

• 行動変容を広い層に素早く波及させやすいです。

• 「我慢」ではなく「魅力」でサステナブルな選択を後押しできます。

一方で、注意点もあります。

• 見た目だけ環境配慮に見せる宣伝が増える危険があります（中身が伴わない場合です）。

• 「サステナを選ばない人が悪い」という新しい同調圧力が生まれる恐れがあります。

• 結局は消費量を増やす方向で使われると、逆効果になり得ます。

結論

依存効果は、放っておけば過剰消費を加速させ、環境・経済・社会の持続性と衝突しやすいです。したがって、依存効果と持続可能な社会は「基本的には両立しにくい」と言えます。

ただし、依存効果は欲望の向きを変える力も持っています。欲望の対象を「買い替えの速さ」から「長く使う価値」や「社会的に良い選択」へと移せるなら、依存効果は持続可能性を後押しする装置にもなり得ます。

最後にまとめるなら、次の一文になります。
依存効果は敵か味方かではなく、社会の欲望をどこへ向けるかを決めるレバーです。

はじめに

Googleアカウントを切り替え、サブスクリプションを解約する機会があったが、ここでGooglePhotosにアップロードされているファイルがネックになった。
Googleアカウントの無料枠は15GBだが、サブスクリプションを契約していたときにアップロードされた画像・動画は170GB近くあり、これらを削除しないとGmailの送受信などができない。
GooglePhotosを完全にオフにしてクリーンアップできる機能でもあれば良いのに、そんな機能は存在しなかった。賢くて汚いやり方である。

なお、この記事の内容はパソコンでの操作を前提としている。

事前準備(超重要)

今回の私の環境では、iPhoneではすべてのファイルを残しつつ、GooglePhotos上の全ての画像と動画を削除したかった。

GooglePhotosのバックアップをオフにする

GooglePhotosのクソな機能の一つに、GooglePhotosアプリからファイルを削除しようとすると、ローカル(ここではiPhoneのこと) からもファイルを削除しようとするものがある。
つまり、GooglePhotosとiPhoneの同期を切らない状態でGooglePhotosから全ての画像・動画を削除しようとすると、iPhoneからも同時に削除される可能性がある。これは大事故である。
作業前に必ず同期を解除する必要がある。

削除の方法

GooglePhotos側で一括削除の機能は提供されていない。正攻法として日付を選択することで1日分のファイルを同時に選択することはできるが、これを全日分選択するのは馬鹿げている。

削除のやり方

1. まず、このリンク にアクセスする。
2. 1番上の写真を1枚選択する。
3. 下にスクロールして、できるだけ古い写真をshiftを押しながら選択する。
↑この作業の際、マウスのスクロールボタンを押し込み、自動で下にスクロールする機能を使うとやりやすい。ファイルが大量にある際には、複数回に作業を分割するほうが良い
4. 削除を実行する。(ゴミ箱に移動する)
↑時間がかかるので、そのタブを閉じずに適当に放置する。
5. ゴミ箱を空にする。

作業のコツ

3が最も複雑で、今回の作業のキモとなる部分である。
最も古い写真まで飛んで一回で全選択をすることができれば簡単なのだが、選択枚数が多すぎると失敗する傾向にあるようであった。自分の環境では、5万枚以上の選択は失敗するイメージであった。
ゴミ箱ボタンを押しても削除の画面に行けないことがあるが、適当に連打して少し待つと削除の画面にたどり着ける。

4も重要である。削除の処理は時間がかかるようで、タブを閉じてしまうと削除が中断されてしまう。タブは開いたまま、別の作業をするのが良いだろう。

はじめに

気付けば2025年は終わろうとしており、もう3週間と少しで2026年という時期になった。
日常生活の中で西暦を意識する機会が少なく、感覚はまだ2024年である。
2025年は5の倍数で、少しキリの良い年だ。5年後には2030年という現実は、にわかには信じがたい。
では、現在から15年後の2040年、私たちの日常生活はどのようなものになっているのだろうか。
私たちの現代の「普通」は、2040年にも「普通」なのだろうか。

ベーシックインカムの実現

私は2040年のベーシックインカム(以下 :BI)の実現に期待をしている。
それはなぜか、現代の人間が働くことにリソースを割かれすぎだからである。
人間は、明日の衣食住のために働かざるを得ない。
やりたいことがあっても仕事を優先するし、その仕事が本当に自分のやりたい仕事ではなかったりもする。

BIはそんな人間の生活を大きく変える可能性がある。「生活のために働く」という「普通」を破壊するのが、BIである。

ベーシックインカムとはなにか

ベーシックインカムについて、ご存知だろうか？

どうやって実現するか

少し難しい内容になるが、BIの実現可能性を考えるうえで鍵となるのが「AI税」である。
生成AIや自律型システムは人間の労働を代替しながら企業の利益率を押し上げるが、その果実が一部の資本だけに集中すれば、失業と格差だけが拡大する。
そこで、AIによって生み出された追加利益に対して、クラウド利用料やアルゴリズム関連の超過利潤を指標に課税し、その税収を全国民への基礎所得として配分する構想が浮上する。

AI税は、労働ではなく「機械が生む富」に応じて負担を求めるため、技術進歩と社会保障を直接結びつけられる点が特徴だ。

ここまで読んで、AIを過信しすぎなのでは？と思っている人も多いだろう。無理もない。だが、そう感じるのは現代のAIのレベルがまだ低いからである。

AGI・ASIの実現

ここから先を考えるうえで鍵になるのが、現在のAIの延長線上ではなく、その先に想定されているAGI・ASIのインパクトである。
いま身近に触れている生成AIは、あくまで「前座」にすぎない。

研究コミュニティや大手企業の一部では、早ければ2027年頃に人間並みの汎用人工知能（AGI）が実現し得る、という見通しも語られ始めている。
その後、特定分野では人間をはるかに上回る超知能（ASI）段階へと到達する可能性が高い。

このとき重要なのは、AIが「画面の中」にとどまらないという点だ。
AGI／ASIレベルの知能がヒューマノイドロボットに組み込まれれば、事務仕事だけでなく、物流・製造・建設・介護・清掃といった肉体労働の領域にも、本格的な自動化の波が押し寄せる。

つまり、オフィスワーカーとブルーカラーの両方で「人間の仕事」を代替するポテンシャルが一気に高まる。
そのとき社会全体で生まれる超過利潤を、国民みんなで分配する。

どうだろう、こう聞いてみると、少しBIの実現が現実的に見えてくるのではないだろうか。

ベーシックインカムは何をもたらすか

ここまで、BIが「どうやって実現し得るか」を見てきた。
では、それが実際に導入されたとき、私たちの日常や社会はどのように変わるのだろうか。

ここでは、特に
① 余暇の創造的爆発　② 失敗する自由　③ ケアの充実
という三つの視点から考えてみたい。

余暇の創造的爆発

古代ギリシャの市民が、政治や哲学、芸術を発展させることができた背景には、「働かなくても生きていける層」が一定数存在し、思索や対話に時間を投じられた、という事情があったと言われる。
BIが実現すれば、ごく一部の特権階級だけでなく、すべての人に「生きるためではない時間」が生まれる。

その余暇は、単なるダラダラ時間だけを意味しない。
ゲーム、スポーツ、音楽、イラスト、同人誌制作、動画配信……。
これまで「そんなことをしても食べていけない」と切り捨てられてきた活動が、生産性やお金の尺度からいったん解放され、純粋な喜びとして再発見される可能性がある。

結果として、ニッチな文化やマイナー競技、インディーゲームや同人文化のような「好きな人だけが支える場」が、今よりはるかに厚みを増すかもしれない。
BIは、経済政策であると同時に、知的・文化的な土壌を肥やす装置でもある。

失敗する自由

現在の社会では、多くの人にとって「失敗＝生活の危機」とほぼ同義だ。
起業して失敗したらどうするのか。芸術で食べていけなかったらどうするのか。
その恐怖が、挑戦そのものをためらわせている。

BIがあれば、最低限の生活は給付で担保される。
もちろん豊かな暮らしをするには追加の収入が必要だが、「一度くらい本気でやってみるか」という一歩を踏み出しやすくなる。

• 会社を辞めて起業してみる

• 数年間、研究や勉強に専念する

• 収益化が見えない創作活動を続けてみる

こうした選択が、「人生を賭けた大博打」ではなく、現実的なオプションとして認識されるようになるだろう。
「失敗しても死なない社会」は、長期的にはイノベーションを加速させる。
BIは、個人の人生設計の自由度を高めるだけでなく、社会全体の実験回数を増やす制度でもある。

ケアの充実と人間関係の質の向上

もう一つ見逃せないのが、ケア領域へのインパクトだ。
今の日本では、親の介護や子育て、障害のある家族のサポート、地域活動などに時間を割きたくても、フルタイム労働との両立が難しく、泣く泣く諦めざるを得ないケースが多い。

BIがあれば、収入のための労働時間を意識的に減らし、ケアに時間を回す選択が取りやすくなる。

• 親の介護のために短時間勤務に切り替える

• 子どもが小さい数年間は、あえてパートタイムで働く

• 地域の子ども食堂やNPOの活動にコミットする

こうした生き方が、「キャリアのドロップアウト」ではなく、立派な選択肢の一つとして社会的に認められるかもしれない。
結果として、家族関係や地域コミュニティのつながりが厚くなり、
「お金はあるけれど孤独」という今どきの典型的な不幸から、人々を遠ざける効果も期待できる。

BIは、単に「働かなくてもお金がもらえる制度」ではない。
余暇・挑戦・ケアという、人間らしい営みの三つの領域にまとまった時間を取り戻し、
「何のために生き、何に時間を使うのか」という問いを、私たち一人ひとりに突きつける装置でもある。

未来での価値の再発見

BIによって「生きるための労働」からある程度解放された社会では、
何にお金を払い、何に時間を使うのかという基準そのものが変わっていく。

これまでの社会では、より安く、より速く、より大量に供給できるモノが価値を持っていた。
しかし、AIがほとんどの「モノ＝データ」を低コストで量産できるようになると、
希少なのはモノではなく、人間ならではの体験や物語になっていく。

体験としての音楽・スポーツ

AIが生成する音楽や映像は、技術的には限りなく完璧に近づくだろう。
だが、目の前で生身のミュージシャンが汗を流し、ミスも含めてその場限りの演奏をするライブ体験は、
アルゴリズムからはどうしても再現しきれない。

同じことはスポーツにも言える。
超高性能ロボットが完璧なプレーを見せるよりも、
人間がプレッシャーやコンディションと闘いながらギリギリを攻める姿に、
私たちはより強く心を動かされる。
「生身の人間と同じ時間・空間を共有する」という体験そのものが、
希少な価値として立ち上がってくる。

人間らしい不完全さと「手作り」の物語

AIが模倣と最適化を極めれば極めるほど、
逆に「人間らしい不完全さ」「感情のゆらぎ」に価値が宿る。

少し歪んだ手書き文字、釉薬ムラのある器、ピッチが完璧ではない歌声。
それらは従来なら「プロとしては未完成」と見なされてきたかもしれない。
しかし、AIが完璧なコピーを無限に作れる世界では、
その不完全さこそが「唯一無二の証拠」になる。

“手作り”という言葉に付加価値を感じるのは、
私たちがモノそのものよりも、
それを作った人の時間や思い出、背景にある物語を買っているからだ。
未来のマーケットでは、「機能」よりも「物語資本」をどれだけ持てるかが、
ブランド価値を左右するようになるかもしれない。

第一次産業とアートの復権

AIとロボットが高度な情報処理と肉体労働の多くを担うようになると、
人間の役割は、必ずしもオフィスや工場に限られない。

• 自然と向き合う農業・林業・漁業

• 風景や地域文化を題材にしたアート・工芸

• 小さなローカルコミュニティでのサービス

といった領域は、
効率性ではなく土地・気候・人間関係に根ざした「その場所ならではの価値」を生み出す。
ここでは、AIはあくまでサポート役に回り、
主役は依然として人間と地域そのものだ。

都市集中の終わりと、田舎暮らしの価値

近代以降、「仕事は都市に集中する」のが当たり前だった。
しかし、AIとリモートワーク、BIが組み合わさると、
「仕事のある場所に縛られる必然性」が弱まっていく。

• 収入のベースはBIで確保

• 追加の仕事はオンラインで完結

• 生活の舞台は、自然豊かで家賃の安い地方や海外

という選択が、特別なライフスタイルではなく、
ごく普通の選択肢として広がる可能性がある。

そのとき「田舎に住むこと」は、
不便さと引き換えに自然・コミュニティ・ゆとりを手に入れる、
一種の“ラグジュアリー”として再定義されるかもしれない。

AIが世界を均質化すればするほど、
人間が持つ身体性、不完全さ、土地性、物語性といった要素が、
逆説的に強い輝きを放ち始める。

未来の価値は、
データとして最適化された「モノ」から、
一度きりの時間と感情が刻み込まれた「コト」へと軸足を移していく――
その転換点に、私たちはすでに立ち始めているのかもしれない。

AI時代に残り続ける仕事は何か

ここまで見てきたように、AIやロボットが高度化すれば、多くの「決まりきった仕事」は確実に置き換えられていく。
しかしだからと言って、すべての仕事がなくなるわけではない。

むしろ、AIでは代替しにくい仕事ほど、相対的な価値が高まっていく。
その特徴を整理するために、ここでは次の三つの軸で考えてみたい。

AIは「効率性」では圧倒的に勝るものの、
この三つの軸――予測不能性・関係性・意味創造性――では、
少なくとも当面は人間のほうが優位に立つと考えられる。

予測不能性

まず、「予測不能性」が高い仕事である。

• 救急医療や災害対応

• 教室での教育、クラス運営

• カウンセリングや紛争解決、現場マネジメント

こうした場面では、「こう来たらこう返す」という単純なパターンだけでは対処できない。
患者の容体が急変するかもしれないし、子どもたちの反応は毎回違う。
相手の表情や空気感、その場の政治的・文化的背景まで踏まえて、
一回限りの“総合判断”を即興で下す力が求められる。

AIは膨大な過去データから「よくあるケース」を当てるのは得意だが、

• 前例のない事態

• 利害や価値観がぶつかり合う状況

• 正解が一つに定まらない意思決定

には、まだ決定的に弱い。
だからこそ、現場で責任を持って判断を下す医師、教師、現場指揮官などの役割は、
AIを道具として使いこなしながらも、中心は人間のまま残り続ける可能性が高い。

関係性

二つ目は、「関係性」を土台とする仕事である。

• 看護・介護・保育

• 接客、営業、カスタマーサポート

• アートやエンタメの分野（ライブ、舞台、配信など）

• コミュニティ運営、マネジメント、リーダーシップ

これらの仕事では、「何をしたか」以上に
相手がどう感じたか、どれだけ信頼を預けてくれたかが成果を左右する。

AIチャットボットは便利だが、「この人になら任せてもいい」と思わせる信頼感や、
一緒にいるだけで安心できる感覚を、完全に再現することは難しい。

人間同士の関係には、

• 一緒に過ごした時間の長さ

• 共有してきた思い出

• 相手の弱さや不器用さへの理解

など、データ化しづらい要素が深く関わっている。
AIが効率よく情報提供をしてくれるほど、
「わざわざ人に会う価値」や「推しを応援する楽しさ」は、むしろ際立っていくだろう。

意味創造性

三つ目は、「意味を創り出す」仕事である。

• 研究・学術（問いを立て、新しい概念を生み出す）

• 芸術・音楽・文学・映像制作

• デザイン、ブランディング、プロダクト企画

• 物語づくり全般（ゲームシナリオ、広告コピー、コンテンツ制作など）

AIは、既にあるスタイルやデータを組み合わせてコンテンツを生成することは得意だ。
しかし、「そもそも何を面白いと感じるのか」「何がこの時代の痛みなのか」といった、
人間の感情や歴史、社会状況から出てくる“問いそのもの”は、まだ人間が先頭を走っている。

また、「正解」がはっきりしない領域――
どんな世界観のゲームを作るか、どんな都市を設計するか、
どんな物語を次世代に残したいか――は、
技術というより価値観の選択に近い。
ここでは、AIはあくまでアイデア出しや試作のパートナーであり、
最終的な方向性を決めるのは、やはり人間になるだろう。

おわりに

2040年ともなれば、私は36歳になっている。私の持つ未来論をここに書き連ねてきたわけだが、実際の2040年はどのようなものになっているのだろうか。

現在、ゼミの教授に「それって普通ですか？」というお題について考えるよう言われ、常に頭の端にそのお題がある。
iPhoneの初期型が発売されたのは2007年のことで、今から20年近く前ということになる。当時はおもちゃだとバカにされていたが、現代では9割の人間が、スマホがあることが「普通」の生活を送っている。
「普通」は時代によって大きく変化するもので、笑ってしまうような展開も、その時代になってみれば、「普通」になるかもしれない。

新しいものや意見、価値観に出会ったとき、反射的に否定したり冷笑したりするのではなく、「それはどんな可能性をひらくのか」と一度立ち止まって考えてみる。そんなふうに、未来に対して開かれた人間でありたい。

SwitchbotのHubシリーズはHub miniを長く愛用してきました。今回、Hub3 が新しく登場しましたね。Hub miniでは、Wi-Fiの不具合なのか、アプリ上で操作してもうまく赤外線が飛ばないことがありました
今回リニューアルし、端末側からエアコンのオンオフができるようになりました。スマートフォンをわざわざ操作せず、手元でエアコンを操作できるのはとても便利です。

Hub 3 の問題点

Hub 3の大きなメリットは手元でダイヤルを使ってエアコンの設定温度を変えられる所にあると思います。しかし、私の環境では問題が発生しました。

Hub 3では赤外線送信部が端末の後ろ側に設定されています。
私の環境でエアコンに赤外線を届かせようとすると、デスクで真横に向けてHub 3を配置する必要ができてしまいます。
配線の関係で不格好ですし、なにより邪魔です。

対処法

赤外線は結構簡単に曲げられる、と前にどこかで読んだことがありました。
鏡や磨いた金属を用いることで、反射させることができるようです。
また、これはアルミホイルにも応用できると聞いたことがありました。
そこで今回、Hub 3にセロハンテープでアルミホイルをつけてみたら上手くいくのでは、と思いやってみました。

実際うまく行きました。デザインに改善の余地あり、ですが…
ただ、これは無理やり曲げているだけにすぎません。端末の向きや位置が少し変わるだけで赤外線が届かなくなります。
いつか暇なときに改善しようと思います。
公式が何かカスタマイズキットを出してくれてもありがたいですね。

おまけ

実際乗り換えてみてのレビューを軽く書いてみようと思います。
まず温度と湿度を表示する機能、これは正直結構微妙です。手元の温度計と比較して狂いまくりです。おまけ程度の機能だと割り切ったほうが良いでしょう…
あと外気温を表示してくれる機能もあります。これは温度計に依存しないので正確なのかな、と思ったら全然そんなことありません。執筆日は６月初旬、外気温は26℃、なのに表示は19.3℃。どこから天気情報を取得してるんだか….
今後の改善に期待です。

はじめに

PythonでWhisperを用いた文字起こしプログラムを実行時にエラーに遭遇したので備忘録

File "C:\Users\kmch4n\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\ctypes\__init__.py", line 369, in __init__
    if '/' in name or '\\' in name:
       ^^^^^^^^^^^
TypeError: argument of type 'NoneType' is not iterable

原因

pip3 install whisper

PyPlに登録されている"whisper"というライブラリは高い確率であなたが想定しているライブラリではない

対処法

pip3 uninstall whisper
pip3 install git+https://github.com/openai/whisper.git

参考 -> github

はじめに

数ヶ月前に書いたPythonのコードを実行した際、

ImportError: cannot import name 'BaseTransport' from 'httpx' (/usr/local/lib/python3.12/site-packages/httpx/__init__.py). Did you mean: 'ASGITransport'?

と表示された。
日本語の記事があまり出て来ず、対処法がすぐに分からなかったために共有する。

原因

OpenAI Python APIライブラリが1.xに移行されたのが原因である。 -> 詳細
気付かないうちにライブラリだけアップデートされてしまった状態となっている。

対処法

pip3 install openai==0.28.1

を実行するのが応急処置である。
時間のある時に新しい書き方へ移行して、最新版のライブラリに対応後

pip3 install openai --upgrade

を実行することで、最新版に更新できる。

PCのブラウザでm3u8リンクを視聴しようとする時、通常であればファイルがダウンロードされてしまい、再生はできませんよね。
日本語でm3u8ファイルをストリーミングする方法の記事が見つからなかったので、残しておきます。

環境:
OS: Windows10Home
ブラウザー : Chrome 114.0.5735.199 (Official Build) （64 ビット）

方法① -拡張機能を使う

これがいちばん簡単な方法です。
まず、拡張機能(Native HLS Playback)をダウンロードします。

次に、パズルのピースのようなボタンを押します。(右上にある)

Native HLS Playbackをクリックします。

ENABLEをクリックします。
ボタンがDISABLEと表示されている場合、拡張機能は有効になっているので、この工程はスキップして大丈夫です。

再度m3u8ファイルの場所を検索バーに入力します。
問題なく工程を踏めていれば、m3u8ファイルが再生できます。

方法② -ffmpegを使う

m3u8ファイルは、サーバー上にある動画ファイル場所が記されたテキストファイルです。
つまり、サーバー上からファイルが削除されてしまうと、動画が再生できなくなってしまいます。
一時的な視聴なら方法①で問題ないですが、後で見返したいと考えている場合は、mp4ファイルへ変換する必要があります。

*長い動画の場合、莫大なファイルとなりストレージが圧迫される事に注意してください。
また、著作権の問題で保存をすると違法となってしまう場合もあるので、十分注意してください。

ffmpegの導入

ffmpegの導入は本記事で紹介するのには長すぎるため。外部の記事を参考にしていただきたいです。

Windows -> リンク
Mac -> リンク
Macではhomwbrewを使った方法のほうが簡単かもしれません。

ターミナルを開く

Windowsの場合は検索ボタンを押して、「cmd」と入力後、Enterを押します

Macの場合は、LaunchPad -> 「その他フォルダ」-> ターミナル を開きます

変換する

m3u8ファイルの場所と、出力したい名前を用意します。
出力したい名前の最後に.mp4をつけるのを忘れないでください。

ffmpeg -i "ここにファイルのurl" -c copy "アウトプットしたい名前.mp4" -loglevel quiet"

ffmpeg -i "https://-----.com/----.m3u8(ファイルの場所)" -c copy "アウトプットしたい名前.mp4" -loglevel quiet"
のように入力します。

正常に完了すると、mp4ファイルが出力されます。

通常、Windowsではローカルディスク(C:) -> Users -> 名前　のフォルダ内で出力されます。出力が終わったら適宜フォルダを作成し移動させたほうが良いでしょう。

Macの場合、Finder -> 画面端のメニューの移動 ->ホーム のフォルダ内で出力されます。

上級者向け: ターミナル上で出力したいフォルダに移動してから実行すると、指定したフォルダ内で出力できます。
また、アウトプット先の記述を"/Users/***/Videos/output.mp4"のようにするのも良いでしょう。

「command not found ffmpeg」等の表示が出た場合は、ffmpegのダウンロードが正常にできていないです。

mp4ファイルへの変換ができれば、ブラウザや通常のメディアプレイヤーで再生ができます。

駿台の通常授業動画が三週間程度で見れなくなってしまうので、見れるようにする方法の備忘録

m3u8ファイルを再生する

Chromeで開発者モードを開く

動画のファイルを摘出するには、Chromeの開発者モードを開く必要がある。
通常、Chrome上でF12を押すことで開ける

それでも開けない場合は
Windowsの場合 : Ctrl + Shift + J
Macの場合 : Command + Option + J

ネットワークタブを開く

開発者モードを開けたら、ネットワークタブに移動する。

動画再生画面に行く

ダウンロードしたい授業の日付を選択した後の画面に移動する
フィルタのタブに ".m3u8"と入力する

教室を指定してファイルを探す

「〇〇教室n - n+3限」のボタンを押す

ここで該当のファイルが沢山ある場合、過去の履歴が残っている可能性がある。
ここで選択を間違えると、別の動画のリンクにたどり着いてしまう。

一度ログを掃除し、再度この作業をやり直す。

urlを探す

数字から始まる方を選択して、.m3u8で終わる全文をコピーする
これが目的のm3u8ファイルのリンクである。

再生する

このファイルは少し特殊で、再生できる環境とできない環境がある。

普通に再生できる環境
・iPhone/iPad/MacのSafari
・iPhone/iPadのChrome *MacのChromeでは不可
上記の環境ならば、コピーしてきたm3u8ファイルのリンクをバーに貼り付けすることで再生できる。

通常では再生できない環境
・Windows/MacのChrome
Chromeではこの拡張機能を追加することで、再生できるようになる。

m3u8ファイルとmp4ファイル

ここまでで摘出したのがm3u8ファイル。
通常の動画で用いられるのはmp4ファイル。

再生ではなく保存をしたい場合はmp4ファイルに変換をする必要がある。

通常授業動画をダウンロードする

これはかなりパソコン触れる人じゃないならおすすめできない。

m3u8ファイルをオンラインで変換！タイプのサイト(m3u8オンライン変換)を使おうとしても、ファイルが大きすぎるので失敗する事が多い。

動画ファイルの扱いには気をつけてください。SNSにアップロードするなどの行為は、法的措置を取られる可能性があります。
個人の私的使用の範囲内で、他人に動画を送信するなどの行為は絶対にやめましょう。

FFmpegを導入する

FFmpegというプログラムを使って変換する方法
流石に導入が複雑すぎるので既存の誰かのブログを頼って欲しい。

Windows -> リンク
Mac -> リンク (homebrewを使った方法もある)

ターミナルを開く

Windowsの場合は検索ボタンを押して、「cmd」と入力後、Enterを押す

Macの場合は、LaunchPad -> 「その他フォルダ」-> ターミナル を開く

変換する

先程のm3u8ファイルのリンクを使って、mp4に変換する作業を行う

ffmpeg -i "ここにファイルのurl" -c copy "アウトプットしたい名前.mp4" -loglevel quiet"

ffmpeg -i "https://-----.com/----.m3u8(先程のリンク)" -c copy "アウトプットしたい名前.mp4" -loglevel quiet"
のように入力する。
アウトプットしたい名前は毎回変えるようにする。存在すると上書きされてしまう。
m月n日_am.mp4のようにすると、整理しやすくなるかもしれない。

ファイルがとてつもなく大きいため、出力には時間がかかる。
(だいたい5-10分くらいかかる)

正常に完了すると、mp4ファイルが出力される。
これは、動画の一般的なファイル形式である。

通常、Windowsではローカルディスク(C:) -> Users -> 名前　のフォルダ内で出力される。出力が終わったら適宜フォルダを作成し移動させたほうが良いだろう。

Macの場合、Finder -> 画面端のメニューの移動 ->ホーム のフォルダ内で出力される。こちらも同様にファイルを移動させるべきであろう。

上級者向け: ターミナル上で出力したいフォルダに移動してから実行すると、指定したフォルダ内で出力できる。
また、アウトプット先の記述を"/Users/***/Videos/output.mp4"のようにするのも良いだろう。

「command not found ffmpeg」等の表示が出た場合は、ffmpegのダウンロードが正常にできていない。

mp4ファイルに変換できれば、ファイルが存在する限り永遠に授業動画を視聴できる。

おわりに

繰り返しになりますが、ダウンロードした動画ファイルの扱いには細心の注意を払ってください。駿台側に迷惑をかけるような行為は絶対にしないように。