テストステ論

高テス協会会長がテストステロンに関する情報をお届けします

発信者を表示させるアプリを作ろうと思ったけどすでにあるじゃんって話

おれはチラシを受け取らないということは以前に話をした。

www.akiradeveloper.com

おれは電話にも出ない。出るのは、

  • いついつに電話すると事前にメールで予約されている場合
  • 家族からの電話の場合

くらいで、他は出ない。まず、着信音もバイブも切ってるので着信自体に気づくことが稀だからそもそも出れないのだが、着信に気づいている場合でも知らない番号には出ない。

そもそも、メールで良いではないかということが多い。電話の方が早いという人がいるが、それはメールを書くのが遅いかあるいは、大抵の場合はメールが読みにくいことに原因がある。きちんと読んでもらえるメールを書くには技術がいる。それを無視してただ言いたいことをメールにして送るだけなら、それは読まれないし、効率も悪くて当然だろう。仮に電話の方が効率が良いにしても、電話によってコミュニケーションを押し付けられるのが気に入らない。だから出ない。明確に電話の方が良いと思うのは、議論する場合とかくらいではないだろうか。告白だって今はLINEでするんじゃないの?しらんけど。

でも、例えば「なんとかガス」とか「なんとか銀行」とか「なんとか保険サービス」とか発信者が表示されていれば、それは出る意味もあると思って出ると思う。彼らの書類は常に冗長で、何の価値もないゴミ情報で埋め尽くされているから、電話の方が早くて手軽なことが多いのだ。だから100%読まない。そして後々になって却ってめんどくさくなることが多い。電話の内容が単なるセールスであればファックユーと言ってすぐに切ればいいし、重要な話であればその場で即決してしまって良いことが多い。

0120から始まるフリーダイアルなんて、後でググればどこからの電話かわかるものだろうし、特に隠す意味もない。だったら表示してもいいはずなのに、なぜ名前を表示してくれないのか。

どうやら調べてみると、そんなものがあったらしい。「ネーム・ディスプレイサービス」というらしい。

https://www.ntt-east.co.jp/release/0205/020520b_1.html

電話がかかってきた時に、発信電話番号とともに発信者名を着信者の電話機等に表示するサービスです。(発信者が発信者名を通知していれば、着信者の電話機等に発信者の名前をあらかじめ登録していなくても表示することができます)

とても良いサービスだと思うのだが、5年前くらい前に廃止されていた。

www.ntt-east.co.jp

しかしながら、本サービスのご利用者が年々減少しており、今後もこの傾向は継続していくと想定されること等から、平成25年2月28日(木)をもって本サービスの提供を終了させていただきます。

まぁ、使われていなかったから廃止というのは当然だ。たぶん、ほとんどの人にとっては電話は鳴ったら取るというものであり、発信者名がわからないからとらないというおれのような人はマイノリティなのだろう。

しかしそれでもおれは、発信者名を表示させたい。そこで現代のスマホに限定すれば出来るんじゃないかと考えてみる。仕組みはこうだ。

  1. 着信イベントをフックする
  2. そこから電話番号を知る
  3. ネット上にあるDBに問い合わせて電話番号から発信者名を引く
  4. 発信者名を表示する

まんざら不可能でもないらしい。少なくともAndroidでは着信イベントはフック出来る。iOSは金持ちしか使えないから無職のおれには関係ない。

storyboard.jp

コールバックではたぶん電話番号も取得出来るから、それを使って3に行くことが出来る。

        public void onCallStateChanged(int state, String callNumber) {
            Log.d(TAG, ":" + state+"-PhoneNumber:"+callNumber);
            switch(state){
                case TelephonyManager.CALL_STATE_IDLE:      //待ち受け(終了時)
                    Toast.makeText(ctx, "CALL_STATE_IDLE", Toast.LENGTH_LONG).show();
                    break;
                case TelephonyManager.CALL_STATE_RINGING:   //着信
                    Toast.makeText(ctx, "CALL_STATE_RINGING: " + callNumber, Toast.LENGTH_LONG).show();
                    break;

問題は3だが、0120系だけならば、0120を取得するのに厳しい手続きが必要だろうから何か情報が手に入るかも知れない。しかし、佐川の宅急便とかふつうの携帯からかけてくる場合にはどうすれば・・・。

など考えてぐぐってたら、あんのかよ!ってゆう。これ自体は5万しかダウンロードされていないが、海外版のWhoscallというのは3000万ダウンロードされているから、結構みんな欲してるんだなぁということに気付かされた。仕組みはたぶんおれの考えた通りでしょう。3はもう少し賢いかも知れないけど。

play.google.com

R6S Notedのエイム理論動画を解説する

目次

この記事で話すこと

Notedというエイムが強いプレイヤーがR6Sにはいて、エイムについて語ってる動画があります。この動画の解説をします。

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ただし、Notedはブラジル出身のプレイヤーであり英語は十分にうまいですがノンネイティブです。そのためだと思いますが、内容を正しく把握することが難しい部分があるため、そういう場合は私なりの解釈を加えています。

Notedについて

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Notedは27万人も購読者がいる有名な配信者のようです。(Twitterも同じくらいフォロワがいます) R6Sのプレイヤーとして特に有名だそうですが、特にリフレックスエイミングを売りにしているようで、以下の動画では世界記録を持っていると言っています。今回解説する動画も主に、リフレックスエイミングを向上させるにはどうするかという観点のものです。

www.youtube.com

動画によると、Notedは父親の薦めにより、8歳から16歳までテニスをしていました。プロレベルだったそうです。学校もドロップアウトしました。しかし足首を怪我したために断念して、ゲーマーとなりました。

この動画の主旨: エイミングをレイヤーに分ける

Notedはエイミングをいくつかのレイヤーに分けて考えていると言っています。動画を見ても、何が、そしてどこからどこまでがレイヤーなのかはっきりしませんでしたが、動画で言及されている要素はすべてレイヤーとみなしました。おそらく「直交した要素」という意味合いなのだと思います。

  1. Eye Tracking
  2. Hand Coordination
  3. Reaction
  4. Sensitivity

以下ではこれを1つずつ説明していきます。

レイヤー1: Eye Tracking

はじめに、エイムにかかる時間の話をしています。プレイヤーが真ん中を見ている時に、画面の右上の方に影が見えたケースを考えて

  • 脳の処理 (Reaction): 110ms => レイヤー3が関連
    • あれは敵だと認識: 50ms
    • マウスを右に動かしたい
    • マウスを上に動かしたい
    • マウスをクリックしたい
  • 身体の処理 (Movement): 120ms => レイヤー1,2,3,4が関連
    • マウスを動かす
    • クリック

かかると言っています。処理が大きく2つありますが、動画で述べられているレイヤーとの関連も示しました。(これは完全に私の解釈です)

しかし、実際には、仮にSensitivityやHand Coordinationが完璧なものだったとしても、Eye Trackingが正しく出来ていないために正確にフリックすることが出来ないと言っています。

動画では、Eye Trackingをよくするためのエクセサイズを2つ説明しています。(https://youtu.be/XdBeuaohtuw?t=324)

1つ目は、「クロスヘアに集中して紫のボールが全部消えて緑のボールだけが回ってるように見える」のがEye Trackingが正しく出来てるということなのだと思います。理屈はわかりません。

Hand Coordinationでもそうですが、Noted自身は「画面の真ん中に集中する」ことを重視していて、それが結果的に周りの風景への反応も良くすると考えていると思います。

2つ目は1つ目に比べるとわかりやすく、動く物体を目で追ってクリックする訓練です。これはKovaaK Aim Trainerなどでも代替出来そうです。

レイヤー2: Hand Coordination

おそらくHand-Eye Coordinationのことだと思いますが、目の認識と腕の認識を一致させる機能のことのようです。

innervate.exblog.jp

結論をいうと、これを向上させるためには「ちょっとふざけて聞こえるかも知れないが」ジャグリングをせよと言っています。彼がテニスをしていた時に読んだロジャーフェデラーの本に、ボールジャグリングについて書いており、それによると、ボール自体を追うのではなく風景の中心を見て、周辺視野によってボールを認識するのがコツだそうです。これがどうエイムに関連するかというと、Noted自体がマウスによって的を撃つという操作を、手でボールを掴む動作と同じと考えているためと考えると納得出来ます。 (動画中では述べられていませんが) これは実戦においてプリファイアをしてクロスヘアに集中した場合にでも同じことが言えると思います。

レイヤー3: Reaction

Reactionというのはそのまま、目で見て脳で反応するという処理のことですが、これを伸ばすには「画面の色が変わった時にクリックする」ゲームをするのが一つの方法で、このエクセサイズではHand CoordinationとEye Trackingも同時に訓練出来ると言っています。(Eye Trackingは嘘だと思いますが)

または、野球やテニスのような球技をやっていた人はReactionも良い傾向にあるということも言っています。

レイヤー4: Sensitivity

360度振り向きを完璧に出来るセンシが最善であり、そのセンシを支配していると表現しています。これは一つの考え方ですが、全く同意出来ませんので、これ以上は深入りしません。もしかしたらR6Sというゲーム特有の話なのかも知れません。少なくとも、より広く知られているPSAメソッドなど既存の方法に一切言及せずに360度振り向きが出来るセンシが最善というのはナンセンスに感じました。

まとめ

Notedのエイム理論動画を解説しました。正しく理解出来ないところもありましたが、目のトレーニングについて語ってる動画や記事というのはほぼ存在しないため、大変興味深いと思い、今回解説させていただきました。みなさんのエイム能力向上に役立てれば幸いです。

異なるゲーム間のセンシ変換法をウェブアプリとして実装しました

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この記事で話すこと

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で、CSGOのセンシをOWのセンシに変換する方法を説明しました。

もしかしたら、これをウェブアプリとして実装したら役に立つのではないかと思いJSCalc上に実装しました。

JSCalcとは

JSCalcは、ユーザ入力から何かを計算するような簡単なウェブアプリを実装することが出来るサイトで、センシ変換ではよく使われています。

例えば、以下のアプリでは、色々なゲーム間のセンシを振り向きに基づいて変換してくれます。

Liquipedia Sensitivity Calculator

私が作ったもの

2つのアプリを作りました。

使ってみよう

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この中で難しいのは、4つ目の"Equivalent Look Sensitivity Ratio"というものだと思いますが、これはCSGO(Game 1)の1.2とOW(Game 2)の4.0の振り向きが同じということが分かっているので、1.2/4.0 = 0.3を計算して入力します。他のゲーム間でも同様です。

OWのウィドウメイカーとアッシュのズームセンシを計算してみよう

ウィドウメイカーのズーム時のFOVは51度、アッシュは66度です。

CSGOのセンシが1.25の時、FOV (Game 2)を変えて計算すると、

  • 腰撃ち FOV103 -> 3.929
  • ウィドウメイカーズーム FOV51 -> 1.491
  • アッシュADS FOV66 -> 2.029

がわかります。

ズームセンシは振り向きについての比(100が1.0)なので、

  • ウィドウメイカーのズームセンシ -> 1.491 / 3.929 = 0.37948587426
  • アッシュのADSセンシ -> 2.029 / 3.929 = 0.51641639093

が最適値ということがわかります。コミュニティで知られている最適値と同じ数値が得られました。

まとめ

この記事では、JSCalcを用いてセンシ変換法を実装し、実験としてOWのウィドウメイカーとアッシュの最適ズームセンシを計算し、コミュニティで知られている最適値と同じ値が計算出来ることを確かめました。

CSGOからOWへのセンシ変換式

https://4.bp.blogspot.com/-sadKgM5_RH8/VwIjI4kJ0LI/AAAAAAAA5fQ/rgZ9lww4TYcTGdvIkZIUC703uhM8HedUg/s800/job_suugakusya.png

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はじめに

この記事では、私が使っている「CSGOのセンシをOWのセンシに変換する方法」を紹介します。

異なる水平FOVを持ったゲーム間でのセンシ変換はどのプレイヤーにとっても悩ましいことで、何を重視するかによって変換の方法は異なります。

私が重視しているのは以下の2つです。

  • クロスヘアの張り付き
  • 小さな距離でのフリック (マイクロフリック)

この2つをゲーム間で保つことがもっとも重要と考えています。

この方法ではいわゆる振り向きは保存されませんが、FPSにおいてもっとも重要なことは振り向くことではなく弾を当てることですから、振り向きを保存することには意味を感じていません。

モニター距離0%に基づいたセンシ変換

このような変換方法はモニター距離0%として知られています。

マウス移動距離(cm)におけるこの変換式は、

cm_0 = tan(FOV_0 / 2) / tan (FOV_1 / 2) * cm_1

です。CSGOからOWに変換する場合、FOV_0は106.26、FOV_1は103です。(OWで他のセンシを使ってる人は別途計算してください)

CSGOのセンシをOWのセンシに変換する

上の式を使えば、振り向き距離(cm)についての変換は出来ますが、ゲーム内のセンシにはどうやって変換すれば良いでしょうか?

実は、同じ振り向き距離について、OWとCSGOのセンシの間には4.0:1.2の関係があります。(CSGOのy_rawがデフォルトの0.022の場合)

つまり、上の式は、

4.0 / sens_ow = tan(FOV_csgo / 2) / tan(FOV_ow / 2) * 1.2 / sens_csgo

となり、

sens_ow = sens_csgo * 4.0 / 1.2 * tan(FOV_ow / 2) / tan(FOV_csgo / 2)

と書くことが出来ます。実際に計算すると、

sens_ow = 3.1446540880503147 * sens_csgo

ということになります。

Chromeの検索バーに右辺をそのままコピペして実際の値を入れると計算してくれるので便利です。一度やってみてください。

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まとめ

この記事では、私が使っているCSGOのセンシをOWのセンシに変換する方法について紹介しました。

今回紹介した方法は、CSGOとOWの間だけでなく、他のゲーム間についても、

  • センシが正比例の関係にある
  • 水平FOVがわかっている

場合において数値を入れ替えるだけで使い回せます。他のゲームをやっている方はぜひ試してください。

一番はじめに買いたいマウスパッドはLogicool G640

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この記事ではオススメのマウスパッドを紹介します

ゲーム配信をしていると、「今使ってるマウスパッドは何ですか?」と聞かれることがあります。今使っているマウスパッドは特に変わったものではなく、みなさんにオススメ出来るのではないかと思ったのでこの記事を書くことにしました。特に、マウスパッドに悩んでいて、まだこれを持ってない人にはぜひ買ってほしいと思います。

私のマウス・マウスパッドコレクション紹介

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マウスコレクション

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マウスパッドコレクション

私はこのブログの他の記事にもエイムについてたくさん書いていますが、自分でもどういうマウス・マウスパッドがエイムしやすいのか、マウスとマウスパッドの相性はどうなのかなど実際に使って調査しなければならないため、片っ端から買っていたらこんなになっていました。

マウスパッドが持つべき性質とは?

マウスパッドには滑りやすいもの、止まりやすいものなどがあり、ゲームによってもどういうマウスパッドがより多く使われているかという点で差はあります。例えば、しっかりとマウスを止めることを重視するCSGOというゲームではQck Heavyという重厚なマウスパッドがよく使われていますし、Overwatchのようにマウスをすばやく動かすことを重視するゲームでは滑りやすいマウスパッドを使う傾向があります。

私は当然、色々なタイプのものを使いましたが、結局どちらのゲームでも、しっかりと止めたいときもあるし滑らないと困ることもあるのです。例えば、Overwatchでもただ滑らせていてはエイムが合わなくなってしまいます。大雑把な動きでは滑っていてほしいのですが、細かいエイムをする時にマウスがしっかりぷるぷるしてしまうようでは困るのです。

したがって、滑って止まるという一見相反する性質を持ったマウスパッドが求められます。このような需要はすでに広くあり、Artisanというマウスパッドメーカーはそれ自体をコンセプトとして商品開発をしています。当然私もArtisanのマウスパッドは何枚も買いましたが(数えたら7枚でした)、どれもどちらかというと滑りすぎるという印象で、しっくり来ませんでした。

また、初めてのマウスパッドとしてどういうものがふさわしいかと考えた場合、極端に滑る・極端に止まるというものはふさわしくないと考えます。これは、変な癖がついてしまうからです。例えば、マウスパッドに押し付けてマウスを止めるやり方は、トラッキング時に力が抜けず追いエイムが固くなります。極端には滑らないし極端には止まらないマウスパッドが初めてのマウスパッドとしてもふさわしいと言えます。

Logicool G640の紹介

私が今使ってるマウスパッドはLogicoolのG640というマウスパッドです。(G640rのrは特に意味がなく、G640と同じものです。メーカーの型番付の都合上だと思います)

極めてふつうで、極めて標準的なマウスパッドで、実際に私もなぜこれをもっと早く買っていなかったのか不思議だったくらいですが、本当に良いマウスパッドだと思います。

このマウスパッドの表面はすべすべしていてマウスがしっかり滑るのですが、ちょうどいい具合に止まります。似たような薄めのマウスパッドとしてはSteel SeriesのQck+というのがありますが、あちらよりもはっきりと優れてると感じました。これはどこに差があるかと考えると、Qck+は2mmでG640は3mmな点にあると思います。上に紹介したArtisanというメーカーの主張としては、FPS向けのマウスパッドは最低3mmの厚さがなければならないそうです。私もQck+は薄っぺらく、止まりが少し残念に感じるためこの主張には同意なのですが、G640は3mmということで、要件を満たします。

裏面については表面ほど商品ごとに差があるわけではありませんが、グリップがしっかりしていてマウスを動かした時にマウスパッドがずれないということが要件です。私の持ってるマウスパッドでは、ZowieのG-SRというマウスパッドは裏面のグリップが弱くよくずれます。また、Artisanの製品は裏面が細かい吸盤のようになっていて、机をしっかり拭いて多少水で湿らせた状態であれば完璧に吸着しますが、そういう手間をかけなければ机の上で滑ることがあります。ゲームをするために机を拭いたり色々手間があるのは、面倒に感じる人もいるかと思います。

プロの使用状況

G640はCSGOというマウスの止めが重要なゲームでも一番ではありませんが広く使われています。CSGOのshoxというプレイヤーはトップレベルのエイムを持つプレイヤーとして知られており、彼もG640を使っています。G640のしっかり滑るが3mmの厚さがあるため止めることも出来るという性質が、shoxの美しいエイムを実現しているのかも知れません。

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shoxのsetting

しっかり滑ってある程度止まるという性質はOverwatchでは好まれていて、ZowieのG-SRの次に使われています。ただし、私はG-SRは上で述べたような裏面のグリップの問題だけでなく、マウスパッドの表面の摩擦が強く感じるため(これは他のユーザも感じるそうです。"G-SR high friction"での検索結果)、G640の方が良いと感じています。また、G-SRは価格もG640の倍近くするため、合わなかった時のリスクも大きいかと思います。この点でもG640は2000円ちょいのマウスパッドで、性質も標準的なため、買って損はないマウスパッドと言えます。

まとめ

この記事では、LogicoolのG640というマウスパッドの良さを、他のマウスパッドと比較した上で説明しました。G640は標準的なマウスパッドではありますが、トッププロにも好まれて使われているまさにFPS-Readyなマウスパッドと言えます。尖ったマウスパッドではないですが、買っておいて損はないマウスパッドです。

中学受験の願書を出す前に。通学時間は問題ありませんか?

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この記事の主題

そろそろ中学受験の時期ですね。この時期になるとあの頃のことを思い出します。今でも麻布中学がどういう試験問題を出したかはちらっと見ますし、気にはなるものです。中学受験をするためには大抵、中学受験専門の塾に行きます。私の代であれば、サピックス四谷大塚日能研などが大手でした。他にもタップ、桐杏学園などがトップ校には実績がありました。1997年のことです。

この時期になるともう、志望校に特化した受験対策を続ける毎日だと思います。その志望校は大抵は偏差値に妥当なところか、その子の得意不得意を考慮したものですが、残念ながら通学時間というものをファクターに入れて話をしてくれる塾の先生というのは少ないかと思います。塾の実績を出来るだけ作りたいからです。この記事では、自身が6年の通学から感じた通勤時間の重要性について話そうと思います。

なぜ麻布中学にいったか

私の実家は横浜市の端の方にあります。地元で有名な塾に通い、1日目麻布学園・2日目栄光学園・3日目浅野学園と受け、全部合格しました。おそらく一番通学の負担が低いのが浅野中学で、学力的なレベルを考えると栄光だったと思います。しかし栄光は制服が格好悪いということもありますし、部活の制限があったりと厳しい印象がありましたから、校風で麻布学園に進学することにしました。文化祭の自由な雰囲気が気に入ったからです。

通学の実態

記憶がおぼろげなのですが、1限目に間に合うには最悪ケースで6時50分くらいの電車に乗らなければなりませんでした。最悪ケースというのは、当時の麻布中学は15分だから30分くらいの遅刻であれば遅刻とみなされないという謎のルールがあったため、それを考慮に入れると6時50分だったということです。ちゃんと通学するには6時30分くらいの電車に乗る必要があったと思います。

それから満員の京急線に揺られて品川まで行き、これまた満員の山の手線にすし詰めになって恵比寿へ。最後は日比谷線で広尾という経路でした。家から学校まででいうと1時間40分くらいだったと思います。

通学は本当に辛かった

通勤ラッシュの中、当時音楽プレイヤーというとカセットでしたが、それにビーイングの音楽を入れて聴いていました。通勤ラッシュ時の電車は遅く、品川まで1時間近くかかることもありました。その間何も出来ずにただじっとしているのです。通学中に貧血で倒れたこともありました。

特に中学の頃は辛かったです。入学時の身長は158cmで、中2のときでも164cmしかなかったと思います。これは女性の体格です。成人男性の平均身長が170cmと考えると、今で相対的に考えると187cmの大男に押しつぶされたながら1時間耐えていたということになります。周りは全員NFLの選手です。尋常じゃないですね。よくくじけなかったと思います。同じ地域から一緒に通学していた子の中には半分登校拒否みたいになってしまった子もいましたが、それがふつうなのだと思います。

白点の危機

高校にもなると生活態度もだれてきたというのもありますし、陸上部の部活で夕方遅くまで練習してから帰るという日々の繰り返しでしたから身体は常に疲労困憊で、陸上自体も疲労骨折をして記録は残せませんでしたし、なにより通学が難しくなりました。特に、1限目に出席するということが難しくなり、「白点」による留年の危機に晒されました。赤点というのは誰もがご存知かと思いますが、白点というのは聞いたことがないと思います。白点というのは、出席日数が2/3に達していない場合に単位を上げられないというものです。つまり留年します。3年の時期に、「あと1日でも遅刻してしまうと白点で留年」という危機に追い込まれて、しにものぐるいで朝起きしたことを覚えています。

このような生活は当然、睡眠を犠牲にしますし、脳や身体の成長に影響があったのではないかと思います。

ただし後悔はない

では、やはり麻布に進学したことは間違いだったのかというと、そうでもなく、私の場合は校風が非常に合っていましたし、楽しかったという印象が強いため後悔はありません。ただし、より通学時間が短ければ良かったなとは思います。麻布中学の平均的な通学時間は50分か1時間くらいだったと思います。お金持ちの子も多く、広尾に住んでる子もいて通学10分という子もいましたし、東横線沿いの高級住宅街や世田谷などに住んでる子も多く、正直にいうと羨ましいなと思うことはありました。千葉や埼玉から通ってる子もいましたが、それでも私ほどは通学時間は長くなかったです。もしせめてあと30分通学時間が短ければ、1日1時間、トータルで1000時間以上の時間を有意義に使えたのにと思います。

まとめと提案

通学時間を中学受験の進学先(あるいは出願先)を選ぶ際に考慮した方が良いということを、自身の体験談を交えてお話させていただきました。

提案としては、本当にその通学が妥当なものなのか、お母さんがまず実際に体験するということをオススメしたいです。(通学時と同様にリュックを背負ってみることをオススメします) 私の場合は、麻布が合ってたと思いますから、決して後悔はありませんが、ただ進学実績だけを理由にして遠くの進学校に通わせることは虐待に近いと思いますし、その子供にとっても決して良い6年にはならないと思います。まずはその通学が健全であってはじめて、有意義な学校生活が送れるのだと思いから、想像ではなく実際に検証してみるというのは、6年という長い期間の通学を考えると、安いものだと思いませんか。

はじめて動画編集してみた英語でしゃべってみた

無職になってやりたいことの一つとして, 動画の編集があったので実績を解除しました. ついでなので, 英語動画童貞も卒業しておきました. ご覧ください.

www.youtube.com

編集ソフトはfilmoraというののビジネスエディションを購入しました. filmoraは色々なエディションがありますが, Youtubeにアップ出来るのはビジネスエディションだけなので, 1万5000円ほど払って渋々購入しました. filmoraを購入したのは, 初心者向けを謳っているからです. 実際に, やっていくうちになんとなく理解出来ました.

英語動画については, 実況とか雑談は難易度が高いので, 自分のペースで話せる解説動画を一つ英語で作るのが一番楽だろうと思ってました. ちょうどエイム技術動画を作りたかったのでここでやりました. おれは英語を話すのは流暢ではないですが, ゆっくりと考えながら話せば意外といけるなと思いました. 他の部分は短いので話すことを決めて話していますが, CSGOでPSAの改良版を説明しているメインのシーンはアドリブの一発撮りです. このくらいのペースでゆっくりと丁寧にやれば, Twitchなどでも外国人のチャットに答えるとかは出来そうだなぁと思いました. 一応通じるでしょう. Youtubeで探すとノンネイティブの人が拙い英語を話してる動画は結構見つかって, そういうのに勇気づけられてやりました.

今回の動画は, 編集を初めてから大体4時間ほどかかりました. これには音声のレコーディングなども含みます. 慣れれば半分くらいの時間では出来ると思うので, またこの手の動画を作る時にでもやってみようと思います. おれ無職エンジョイしまくってるぅ!