Androidスマホで既存コンテンツを使ってYouTubeショート動画を作ってみた！

 

YouTube上の動画やショート動画の音声・映像（リミックスコンテンツ）を活用して、自分だけのショート動画を作成する方法と注意点を解説したヘルプページを見つけました。

ヘルプには「音声のリミックス」「グリーンバック」「カット」「コラボ」「テンプレート」「AI活用リミックス」など、さまざまな機能が説明されています。 今回はその中から、「音声のリミックス（既存の動画などから音声を抽出して使用する機能）」を試してみることにしました。

最初に紹介されているのは「From the Shorts player（ショート動画から作成）」という方法ですが、読んだだけではピンと来ず……。次に書かれていた「From a video watch page（通常動画から作成）」の手順に従って進めてみることにしました。

【公式ヘルプの手順（通常動画からリミックスする場合）】

1. モバイルでYouTubeアプリにサインインする。

2. サンプルとして使用したい動画を開く。

3. 動画プレーヤーの下にある「共有（Share）」をタップし、「リミックス（Remix）」＞「このサウンドを使用（Use this sound）」の順にタップする。

ところが、手順3の「共有（Share）」をタップしてから「リミックス（Remix）」へ進むという部分でつまずいてしまいました。スマホを縦画面で表示していると、どこに「共有」や「リミックス」があるのかよく分からなかったのです。

そこで、ここからは手探りで試してみることにしました！

1. 画面を横にして「リミックス」ボタンを探す

まずはYouTubeアプリを開き、八代亜紀さんの「舟唄」の動画を表示させました。 縦画面では見つけられなかったので、スマホを横画面に切り替えてみます。

画面上の「3つの点アイコン（メニュー）」をタップしたところ、無事に「リミックス」という項目を発見！ここをタップします。

2. リミックスの種類から「サウンド」を選択

「リミックス」をタップすると、メニュー画面が表示されます。

ここで一番上の「サウンド」を選べば音声を抽出できることが分かりました。（※他の「コラボ」「グリーン スクリーン」「切り抜き」を選べば、映像も活用できる仕組みになっています）

3. 使用したい音声の範囲を選択する

「サウンド」をタップすると、波形が表示された編集画面に移ります。

下部に表示されている帯状の波形を指で左右にスライドさせることで、「舟唄」のどの部分の音声を使いたいかを選択できます。使いたい箇所を選んだら「完了」をタップします。

4. 背景となる画像や動画をセットする

「完了」を押すと、撮影・編集画面に移ります。

中央下の赤丸ボタンをタップするとAndroid端末のカメラで撮影が始まりますが、今回はあらかじめ用意しておいた写真を使うため、左下のライブラリ（または「追加」）をタップしました。

端末内の写真一覧から「越乃寒梅」の写真を選択。選択後、下部の帯状のバーで音声を合わせる長さなどを確認し、「完了」をタップします。

5. 仕上げとアップロード

最後の設定画面に移ります。

ショート動画に説明文（タイトルなど）を入れたい場合は、「動画にキャプションを付ける」の項目に入力します。 入力が終わったら、右下の「ショート動画をアップロード」をタップして完了です！

まとめ

公式ヘルプの記述だけでは少し分かりづらい部分もありましたが、実際に操作してみると簡単に好きな音声を使ったショート動画を作成することができました。

皆さんもぜひ試してみてはいかがでしょうか？

今回私が作成したショート動画はこちらからご覧いただけます！ 

👉 作成したショート動画を見る

なお、Googleの説明は以下のところあります。
「リミックスコンテンツを使ってYouTubeショート動画を作成する」

イランが英基地への攻撃を示唆 —— 台湾有事で日本が直面する「米軍基地のジレンマ」

 海外のニュース動画（Times Of India）で、中東情勢を巡る非常に興味深い動向が報じられていました。

イランは現在、英国に対して**「英領内の基地（RAFフェアフォードやディエゴガルシア基地）から米軍機がイラン攻撃を行うことを許可するならば、英国も『参戦国』とみなし、相応の報復を行う」**と強く警告しています。

これに対し、英国側は「あくまで自衛目的の限定的な基地提供であり、米国の広範な攻撃作戦に参加しているわけではない」と釈明しています。しかしイラン側はその区別を認めず、即座に基地の提供をやめるよう要求しています。

英国は今、非常に難しいジレンマに直面しています。

• 米軍の基地利用を認めれば： イランからの報復対象になり、紛争に直接巻き込まれるリスクが高まる。

• 米軍の基地利用を拒否すれば： トランプ政権との強力な日米ならぬ「英米同盟」に深刻な亀裂が入る。

これは決して「他人事」ではない（台湾有事と日本）

この問題は、日本にとっても将来（特に台湾有事の際）にまったく同じ形で発生する問題だと感じます。

もし台湾有事が発生し、中国がイランと同じように**「日本の米軍基地から出撃するなら、日本も攻撃対象（当事国）とみなす」**と警告してきた場合、日本はどう判断すべきでしょうか。

制度上、日米安保条約には「事前協議制度」があり、日本国内の米軍基地から直接戦闘作戦へ出撃する際には日本政府との協議・同意が必要です。しかし、**「アメリカの要請を断って同盟関係を破綻させるのか」「要請を受け入れて中国からの攻撃リスクを負うのか」**というジレンマは、まさに現在の英国と全く同じ構図です。

こうしたリスクを見て「だから米軍基地は不要だ」という議論に発展することもあります。しかし、もし米軍基地を排除すれば、「日本を独自でどう防衛するのか」というさらに重い課題が突きつけられます。

日本では、中東情勢というと「原油価格や石油の供給」ばかりが注目されがちですが、こうした**「同盟国としての基地提供のリスクとジレンマ」**という非常に深刻な問題が潜んでいることを痛感させられます。

参考動画：

HUGE! Iran To Strike U.S. Bomber Base In NATO Nation?

新世代「Gemini 3.6 Flash」が登場！

 Googleから最新AIモデル「Gemini 3.6 Flash」が7月21日に電撃発表されました。発表された記事から要点を取り出してみました。

１．Gemini 3.6 Flash の特徴

• 優れたパフォーマンス: コーディング（DeepSWE）や機械学習研究（MLE Bench）などのベンチマークで、前世代を大きく上回るスコアを記録しています。

• コスト削減と効率化: 必要なツール呼び出しや推論ステップを減らし、出力トークン使用量を17%削減しました。

• マルチモーダル対応: テキストだけでなく、画像、動画、音声、PDFの解析やグラフ分析にも強力に対応します。

• コンピュータユース機能: AIが画面やUIを直接操作して自律的にタスクをこなす「エージェント機能」がビルトインツールとして統合されています。

２．機能強化でも単価の引き下げ

最大の注目ポイントは、「単価の引き下げ」×「トークン消費の削減」という“ダブルのコストカット”です。

今回のアップデートでは、入力単価（100万トークンあたり1.50ドル）は従来の低価格をキープしたまま、出力単価が1Mトークンあたり9.00ドルから7.50ドルへと大幅に値下げされました。

さらに、モデル自身の「頭の回転」が良くなったことで、同じ回答を得るために必要な出力トークン数が最大17%削減されています。

単価の値下げ（ 約16.7%オフ）と出力量の効率化（最大17%削減）、この2つの掛け合わせにより、実際の請求額ベースで見ると、「ダブルの値下げ効果」が実現しています。

３．性能は大幅アップ！進化のポイント

強化されたポイント

1. コーディング＆研究能力の向上
   ソフトウェア開発（DeepSWE）や機械学習研究（MLE Bench）のベンチマークで前世代を大きく上回るスコアを記録。プログラミングのバグ修正やコード生成の精度が一段と高まりました。
   
   

2. バックグラウンドでのPython実行・データ解析
   複雑なグラフ画像を入力した際、ただ画像を「見る」だけでなく、裏で自律的にPythonコードを生成・実行して正確な数値を導き出すといった高度な処理が可能になりました。
   
   

3. Computer Use（画面操作・UI操作）の標準組み込み
   WebブラウザやOSの画面を認識し、マウス操作や入力などを自動実行するエージェント適性（OSWorldテスト等）も大きく伸びています。

Google AI StudioやGeminiアプリ、各種API経由で既に利用可能となっています。

生成AIはどれくらい電気を食うのか？「Our World in Data」の最新分析から見えてきた真実

 「AIを使うと大量の電力が消費され、環境に悪影響を与えるのではないか？」

「生成AIの普及で世界の電力網がパンクするのでは？」

ChatGPTやGeminiをはじめとする生成AIの爆発的な普及に伴い、こうした「AIのエネルギー消費問題」が連日ニュースで取り上げられています。

では、本当にAIのエネルギー消費量は問題なのでしょうか？私は、これには大いに疑問を感じています。

国際的なデータ分析機関である「Our World in Data」が、最新データに基づいた非常にわかりやすい解説記事を公開しています。この記事から見えてきた興味深いポイントを詳しくご紹介します。

1. 世界全体で見るとAIの電力消費は「約0.5%」

国際エネルギー機関（IEA）の推計によると、データセンター全体で消費されている電力は年間約485 TWh（テラワット時）で、これは世界全体の電力生成量の約1.5%にあたります（ドイツ1国全体の年間発電量に相当）。

さらに、データセンターにはクラウドストレージや動画配信（Netflix等）、検索、ネットバンキングなどあらゆるデジタルインフラが含まれます。このうち「AI用途」に特化したデータセンターが占める割合は全体の約3分の1（約0.5%）です。

• データセンター全体：世界の電力の約 1.5%
• うちAI用途：世界の電力の約 0.5%

「AIが世界の電気を使い果たしている」というイメージからすると、現時点での絶対量は意外にもかなり小さいことがわかります。

なお、IEAの予測では、2030年までにデータセンター全体の電力消費は世界全体の約3%まで増加し、その半分程度をAIが占めるようになると見込まれています。

 2. 本当の課題は「地域的な偏り」にある

「世界全体で0.5%なら問題ないのでは？」と思えるかもしれませんが、話はそう単純ではありません。本質的な問題は「電力需要が特定の地域に極端に集中している」ことです。

データセンターは世界中に均等に配置されているわけではなく、一部の国や地域の送電網に負荷が集中しています。

• アメリカ全体：データセンター消費率 約5%（うちAIは約2%）
• アイルランド：国内電力の 20%以上 がデータセンター
• 米バージニア州：州内電力の 25%以上（4分の1以上） がデータセンター

世界全体ではわずかな割合であっても、特定の自治体や地域送電網においては「電力が足りなくなる」「地域の電気代が高騰する」といった深刻なリスクがすでに発生しています。

3. プロンプト1回のエネルギーは電子レンジ「1秒未満」

個人がAIツール（ChatGPTやGeminiなど）を使う際の1回あたりの消費電力はどうでしょうか？

GoogleやOpenAIなどの公表値や研究機関（Epoch AI）の試算をまとめると、以下のようになります。

クエリの種類                              消費電力の目安               例え・比較 

通常のテキスト質問                約 0.24 〜 0.34 Wh        電子レンジを1秒未満、

                                                                                                       テレビを**10秒**つける程度 

長文の読み込み・生成            約 2.5 Wh                          スマホの充電ごくわずか分 

（約7,500語） 

複雑な推論・Agentタスク    約 40 〜 50 Wh                比較的大きな負荷

（長大テキスト）

欧州の一般家庭における1人あたりの1日の電力消費量は約17,000 Wh（17 kWh）です。これと比較すると、個人が日常的に数回のテキスト質問をする程度であれば、全体のエネルギー足跡（フットプリント）に与える影響は極めてわずかです。

「AIで質問すると地球環境を壊してしまうのでは…」と個人で過剰に罪悪感を持つ必要は今のところなさそうです。

4. 将来の需要予測：カギを握る「省エネ技術」の進化

AIの将来的なエネルギー需要は、ユーザー利用の伸びだけでなく、半導体チップやハードウェアの電力効率がどこまで向上するかによって大きく左右されます。

例えばIEA（国際エネルギー機関）のシナリオでも、今後の需要増加を強調する予測がある一方で、「ハードウェアの効率化が予想以上のスピードで進む」という予測も提示されています。

私自身は、これまでの技術革新の歴史を振り返っても、後者の「省エネ技術・電力効率の向上が需要増を上回るペースで進む」のではないかと考えています。

過度に悲観的になるのではなく、これからもAIの利便性を賢く享受しながら、エネルギーインフラの課題にも冷静なデータに基づいて注目していきたいところです。

皆さんは、AIのエネルギー問題と今後の進化についてどう思われますか？

* **元記事**：[How much energy do data centers and artificial intelligence use? - Our World in Data](https://ourworldindata.org/how-much-energy-do-data-centers-and-artificial-intelligence-use)（著者: Hannah Ritchie / 2026年7月公開）

Google Flowで画像を編集・作成してみました！

 Google Flowを使って、画像編集と生成を試してみました。

まず、下の画像は我が家の猫です。

この写真を使って、「この画像を他の方向から見た画像にしてください」と依頼してみたところ、少し上から見下ろした画像と、横から見た画像を作成してくれました。下の画像は、その横から見た画像です。

次に、この画像を活用して「猫がゆったりとしたソファの上に寝転んでいる。周囲には静かな雰囲気が漂っており、そばには花瓶に薔薇の花がいけられている」と入力し、新しい画像を作成してもらいました。

続いて、人物の画像をアップロードして追加し、「このソファにこの人物が座っており、その膝の上に猫が座っている」と指示を出してみました。

少し人物の表情が硬く感じられたので、さらに「おじいさんはニッコリと微笑んでいる」と追加で入力してみます。

Google Flowは動画生成が得意なイメージがありましたが、Nano Banana 2などを組み合わせることで、こうした高度な画像処理や編集にも大いに活用できることが実感できました。

鯉が泳いでいる動画を編集してみた

 我が家の近くにある池で鯉が泳いでいるのを動画で撮りました。

その動画を使って、鯉が水面に飛び上がるという動作をつけることと、水面に２，３輪の睡蓮を追加してくれるように依頼してみました。

以下のところに動画を入れていますので、ご覧ください。

https://youtu.be/fd8DfYVQ6Ew

動画の前半は私の撮った動画で、後半はGeminiで作成した動画です。

水面から飛び上がる様子はよくできていると思うのですが、２，３輪追加してくれた睡蓮は、鯉が飛び上がると表示がおかしくなっています。思わぬ動きですが、こういうのも面白い動画と思えば許されるのかも知れません。

2026年7月17日（金）付毎日新聞夕刊の第5404回・上級数独の解き方

 7月17日（金）付の毎日新聞夕刊に掲載されている第5404回・毎日数独上級の解き方を説明します。

問題は上のようなものです。

とりあえず、簡単にわかるところだけを埋めてみます。以下のようになります。

ここで下の図を見て下さい。左側上段の９つの箱に注目します。赤い矢印て示した線上には、「４」と「５」があるので、左側下段の赤い丸印で示した2つの箱には、「４」もしくは「５」が入り、他の数は入らないことがわかります。

この結果を使うと、左側上段の9つの箱の一つに、「１」が入ることが分かります。

それ以降、分かるところを埋めていくと、以下の図のようになります。

ここで下の図を見て下さい。右側中段の９つの箱の中にある赤い丸印で示した箱注目します。この箱のある赤の２つの直線上にある数字と、この箱のある９つの箱の中にある数字に注目します。「１」から「９」までの数字のうち「３」だけがないので、赤い丸印で示した箱には「３」が入ることがわかります。

この結果を使うと、右側上段の9つの箱の一つに、「３」が入ることが分かります。

それ以降も、難しいところもあると思いますが、じっくり考えれば解くことができると思います。頑張ってみて下さい。