Name: Spotifyの機能の裏側にあるAI技術 | 2025年12月18日 (The AI-tech behind your favorite Spotify feature | December 18, 2025)
Uploaded: 2026-02-21T05:50:32.000Z
Duration: 10 min
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

本日はご参加いただきありがとうございます。

ホリデーブレイクまでカウントダウンが始まりました。

We're at the penultimate day of the week, so let's get to your news while we still have time.

今週も終わりに近づいてきましたので、時間があるうちにニュースをお届けしましょう。

The folks at one of the United States largest auto manufacturers for Ford Motor Company say they are going to slow their role on their electric vehicle plants to put more focus on their gas and hybrid vehicles.

アメリカの大手自動車メーカーであるフォード・モーター・カンパニーは、電気自動車工場の稼働をスローダウンし、ガソリン車とハイブリッド車に注力すると発表しました。

Part of their new plan putting production of their flagship EV, the F150 Lightning, on hold indefinitely.

新しい計画の一環として、主力EVであるF150ライトニングの生産を無期限に一時停止します。

This stems in part from US President Donald Trump's policies, which are impacting the EV industry.

これは、EV業界に影響を与えているトランプ米大統領の政策が一部原因となっています。

The move for Ford means a $19.5 billion hit against its fourth quarter earnings.

フォードにとってこの動きは、第4四半期の収益に195億ドルの打撃となります。

Automakers around the world have invested big time in EVs, but

世界中の自動車メーカーがEVに多額の投資をしてきましたが、

フォードによると、需要の低下が見られたとのことです。

The federal tax credit, from which EV buyers once benefited, ended in September.

かつてEV購入者が恩恵を受けていた連邦税額控除は、9月に終了しました。

The US Government also took away some of the environmental regulations that went into effect during former President Joe Biden's term.

米政府はまた、バイデン前大統領の任期中に施行された環境規制の一部も撤廃しました。

Did your Spotify Wrapped feel spot on this year?

今年のSpotify Wrappedは、あなたの心に響きましたか？

You know where Spotify tells you which songs are your favorites?

Spotifyがあなたの好きな曲を教えてくれるところ、覚えていますか？

If so, it's because the streaming music service aggregates which or collects all the songs you played throughout the year by using machine learning algorithms behind the scenes.

もしそうなら、それはストリーミング音楽サービスが、舞台裏で機械学習アルゴリズムを使用することで、一年を通してあなたが再生したすべての曲を集計しているからです。

It's just one example of our digital experiences becoming more personalized by technology.

これは、テクノロジーによって私たちのデジタル体験がよりパーソナライズされる一例にすぎません。

Our Claire Duffy has more hey Coy, have you ever found yourself wondering how your Spotify Wrapped seems to just get you so perfectly?

クレア・ダフィーが詳しくお伝えします。コイさん、Spotify Wrappedがどうしてあんなに完璧にあなたを理解してくれるのか、不思議に思ったことはありますか？

Or why Netflix knows how to recommend the exact show you wanted to watch next?

それとも、Netflixが次に観たい番組をどうやって推薦してくれるのか、不思議に思ったことはありませんか？

It's all thanks to a technology called machine learning.

それはすべて、機械学習と呼ばれるテクノロジーのおかげです。

では、それは一体何なのでしょうか？

Machine learning is a process where a computer takes a bunch of data and uses an algorithm, essentially a mathematical equation, to find patterns in that data to draw conclusions or make recommendations.

機械学習とは、コンピューターが大量のデータを取り込み、アルゴリズム、つまり本質的には数式を使って、そのデータ内のパターンを見つけ出し、結論を導き出したり推薦を行ったりするプロセスです。

So think sorting through all of the music you listened to this year to determine who your favorite artists were.

ですから、今年聴いたすべての音楽を整理して、お気に入りのアーティストが誰だったかを判断するようなものだと考えてみてください。

You might have heard of machine learning in the context of artificial intelligence.

人工知能の文脈で機械学習という言葉を聞いたことがあるかもしれません。

That's because it also powers many of the AI tools we use today.

それは、今日私たちが使う多くのAIツールも、機械学習によって動かされているからです。

AI chatbots, for example, were trained on a bunch of human writing, and

例えば、AIチャットボットは、大量の人間の文章でトレーニングされており、

they use their knowledge of the patterns in our language to respond to our questions.

私たちの言語のパターンに関する知識を使って、私たちの質問に答えます。

Here's Georgia Tech's Brian McGurko to explain.

ここで、ジョージア工科大学のブライアン・マクグルコさんが説明します。

So like for for using ChatGPT or Llama or something like that, you know, these companies scraped the Internet, grabbed as much text as they could from from Reddit conversations and forums and blog posts and news articles.

例えば、ChatGPTやLlamaのようなものを使う場合、これらの企業はインターネットをクロールして、Redditの会話やフォーラム、ブログ記事、ニュース記事からできるだけ多くのテキストを集めました。

And the patterns that they found are like what words go with what Other words.

そして見つけられたパターンは、どの単語が他の単語と一緒になるか、というようなものです。

And so when you give it words, it goes, hey, what's the most likely word that would go next?

だから、単語を与えると、「次にくる可能性が最も高い単語は何だろう？」と考えるわけです。

Now, online platforms don't just use information about us to serve us recommendations.

さて、オンラインプラットフォームは、私たちにおすすめを表示するためだけに私たちに関する情報を使っているわけではありません。

They also look at what content people like us are consuming using a type of machine learning called collaborative filtering.

また、協調フィルタリングと呼ばれる機械学習の一種を使って、私たちのような人々がどのようなコンテンツを消費しているかを見ています。

Spotify is really, really good at collecting data and describing data.

Spotifyは、データを収集し、データを記述することに非常に長けています。

So one of the things that they use and has been used in lots of the websites and apps that you use is this approach called collaborative filtering.

そこで、彼らが使用していることの一つで、皆さんが使う多くのウェブサイトやアプリで使われているのが、協調フィルタリングと呼ばれるこのアプローチです。

So Spotify, when you say, hey, give me some music that, that I think I'll like, like you hit the, the DJ button or something and what it's doing is it's going, okay, let me look at this guy.

だからSpotifyでは、「ねえ、私が好きそうな音楽をいくつかちょうだい」と言って、DJボタンを押したりすると、それは「よし、この人の履歴を見てみよう」と考えているのです。

よし、この人たちと似ている人はどんな音楽を聞いているかな？

彼らは何を聞いているのかな？

じゃあ、彼にそれをいくつかあげよう。

And so collaborative filtering is underneath all of these sort of like, you know, magic suggest with Spotify Rapt or the auto generated playlists.

そして、この協調フィルタリングは、Spotifyのラップや自動生成プレイリストのような、魔法のようなおすすめの裏側にあるのです。

It can recognize, like, hey, you know, there are not that many goth circus ragtime people out there, but

例えば、「ねえ、ゴシック・サーカス・ラグタイムを聞いている人はあまりいないけど、

あなたはその一人だよ」と認識できるのです。

You know, it can help you sort of identify if you're on this island of music appreciation that you can brag to your friends about.

音楽の趣味という孤島にいることを、友達に自慢できるような形で特定するのに役立ちます。

では、これらすべてをどう考えればいいのでしょうか？

It's important to understand that apps and online platforms are taking in data you share with them, whether by listening to certain songs or liking certain photos, and

アプリやオンラインプラットフォームは、特定の曲を聴いたり、特定の写真に「いいね」をしたりすることで共有されたデータを収集し、

それから学んでいるということを理解することが重要です。

That can be used for fun applications like giving you your Spotify wrapped.

それは、Spotifyのラップのような楽しいアプリケーションに利用されることもあります。

Spotify says my listening age is 73, by the way, thanks to my love of classic rock.

Spotifyによると、私のリスニングエイジは73歳だそうです。クラシックロックが大好きだからです。

But machine learning can also be used to do things like target you with ads for things a company thinks you're more likely to buy.

しかし、機械学習は、企業があなたが購入する可能性が高いと考えるものに対して、広告をターゲットにするためにも使われることがあります。

And I don't know about you, but this time of year that is the last thing I need.

そして、皆さんはどうかわかりませんが、この時期に私が一番必要としていないのはそれです。

Still, the more we know about how tech platforms collect and use our data, the the better we can choose how to consciously engage with them.

それでも、テクノロジープラットフォームがどのように私たちのデータを収集し、利用しているかを知れば知るほど、それらと意識的に関わる方法をより良く選ぶことができます。

Volkswagen's iconic van was originally called what?

フォルクスワーゲンの象徴的なバンは、元々何と呼ばれていましたか？

The Microbus, the Type 2, the Wonder Wagon, or the Mystery Machine.

マイクロバス、タイプ2、ワンダーワゴン、それともミステリーマシーン。

タイプ2と答えたあなたは、優秀すぎます。

The type two, later renamed the transporter, started production in 1950.

タイプ2は後にトランスポーターと改名され、1950年に生産が開始されました。

It soon became a cultural symbol of freedom, road trips and the 1960s counterculture.

それはすぐに自由、ロードトリップ、そして1960年代のカウンターカルチャーの文化的シンボルとなりました。

タイプ1は唯一無二のVWビートルでした。

Now to a viral moment that became a symbol of hope.

さて、希望の象徴となったバイラルな瞬間をお届けします。

This vintage Volkswagen bus was spared from the LA fires even as the rest of the neighborhood was decimated.

このヴィンテージのフォルクスワーゲンバスは、近所の他の地域が壊滅したにもかかわらず、LAの火災から免れました。

The bus has since undergone a full remodel and is getting some newfound love and national attention.

その後、このバスは全面的な改装を経て、新たな愛と全国的な注目を集めています。

ニック・ワットが詳しくお伝えします。

この写真に希望を見出した人はたくさんいました。

The little Blue Miracle, a 1977 VW Microbus among the grays and blacks of destruction and despair.

破壊と絶望の灰色と黒の中の、小さなブルーミラクル、1977年製VWマイクロバス。

これは火を通り抜けたのです。

The burnt headlight out front was on the case.

前のヘッドライトが、この件を調べていました。

Found the bus and so we wanted to know who owned it to to get the story here.

バスを見つけて、この話を聞くために誰が所有者なのかを知りたかったんです。

Current owner Megan Weinreber Malibu surfer I'm speechless to see all the houses burnt and I can't believe that Azul the bus, that's what we named it, survived like it's.

現在のオーナー、メーガン・ワインレーバーさん。マリブのサーファーです。家が全部燃えてしまって、言葉も出ません。アズール、バスにそう名付けたんですが、それが生き残ったなんて信じられません。

その魔法のバスは、生まれ変わりました。

今、飼い主さんと再会しました。

どうしてこうなったのでしょう？

Well, Volkswagen folks also saw that viral pic of the little singed survivor and they asked if they could help.

実は、フォルクスワーゲンの人々も、あの話題になった写真を見て、何か手伝えることはないかと申し出たんです。

アズールを運び、作業に取り掛かりました。

We found the car with the busted rear windows.

後部窓が割れた車を見つけました。

We had ashes inside, we had embers inside and nothing combusted.

中には灰があり、燃えさしもありましたが、何も燃え移っていませんでした。

なぜ燃えなかったのでしょうか？

They worked on Azul for 2000 hours to bring a bus back to life.

彼らはバスを復活させるために、アズールに2000時間かけて取り組みました。

全ての部品が修復されました。

That eye catching blue paint had to be custom mixed.

あの目を引く青い塗料は、特注で調合する必要がありました。

But what about the Palisades Then now nearly 7,000 structures destroyed.

しかし、パリスエイドはどうでしょう？現在、約7,000棟の建物が破壊されています。

So far, only one home has been completely rebuilt.

これまでのところ、完全に再建された家は1軒だけです。

A certificate of occupancy was issued just last week.

先週、完了検査済証が発行されました。

Azul is now back, charm intact and even better than before.

アズールは、その魅力を保ち、以前よりもさらに良くなって、今に戻ってきました。

字幕リスト動画再生

Spotifyの機能の裏側にあるAI技術 | 2025年12月18日 (The AI-tech behind your favorite Spotify feature | December 18, 2025)

sort

bunch

awesome

grab