hikifune.fm という Podcast を始めた

TL;DR

  • 機械学習関連で勉強した内容をアウトプットする場として hikifune.fm という Podcast を始めた
  • 一人で喋っててもあまり面白くないので、チームの人と一緒にワイワイやっていくスタイル
  • できるだけ手間をかけずに配信したり show notes を管理する方法を考えておいたのでまとめておく

会社で労働という現実に歯を食いしばりながら働いているが、会社のフェーズ的にどうしても地道なバグ潰しとかデータのチェックとかそういう仕事が多い。 それはそれで面白い発見は色々あるのだが、機械学習関連のことを学んで活かしていくという場面はあまりないので、どこかでインプットとアウトプットの場を増やしたいなと考えていた。

ブログや paper-reading などは既にやってて一人の作業でしかなく、もうちょっと他の人とワイワイやる感じのがいいかなと考えてたので、これは Podcast しかあるまいと思い hikifune.fm が爆誕した。
hikifune.fm: https://anchor.fm/yoheikikuta

コンセプトとどういう運用にしているかについてブログに残しておく。

hikifune.fm のコンセプト

まず内容としては機械学習関連に限ることにして、自分たちの勉強になるというのを第一に考えることにした。 機械学習関連ということにはしたが、まあ正直自分たちが興味のある技術的分野であればなんでもいいとは思っているので、そこはやりながら変わっていくかもしれない。

チームの人とワイワイやっていくとはいえ、何人もの人が参加すると一人当たりの話す機会が限られてしまうので、基本は 1 回の収録で 2 人が参加することにして、一人がメインの発表者でもう一人が聞き手役になるという体制にした。 ある程度ちゃんと準備してくるのは発表者だけで、聞き手はそんなに準備してこずに無邪気に色々質問していくスタイル。
数回収録した感じ、全体的にはまあまあうまくいってるが、無邪気に聞いていくのをあまりよい加減に出来てない感じがするので、もっと突っ込んで聞いていく方がいいのかなと思案中。

完璧を求めないというのも重視しているポイント。
ちゃんとした内容を配信しようとすると、発表者の準備も大変だし、録音したものを編集したくなったりもして、続けるのが億劫になりそうなので、基本は録って出しで収録したものをそのまま配信する。 内容の理解に関しても、分からないところは分からんなガハハという感じで済ませていきたい所存。

毎週配信はちょっと大変そうかなという印象なので、とりあえずは隔週配信でやっていってる。 これくらいの負担なら続けられそう。

自分が発案者でメインでやっていこうという流れになったので、基本的に自分は毎回参加で、発表者と聞き手を交互にやっていって、もう一人はチームメンバーから募るという感じでやっている。 ここの予定調整とかはちょこっとめんどい。

あとはとりあえず楽しんでやっていって適宜軌道修正をしていこうという感じだが、4 回ほど収録した感じ、まずまずといった感触を得ている。
課題としては、口頭説明のみなので自分で聞き直してみても何言ってるかよく分からんなというところは結構あるので、話し方とかはいい感じにしていきたい。 あとは既に書いたことだけど聞き手はもっとグイグイ突っ込んでいく方が自分たちの勉強にもなりそうだ。

どういう運用にしてるか

とにかく手間を掛けたくないので、できるだけ手間を掛けずに運用していく方法を考えて、これから述べるようなやり方に落ち着いた。

まず、配信プラットフォームとしては Anchor を選んだ。

  • Anchor だけで収録・配信・編集ができる
  • ホストがスマホアプリを使えば複数人で収録が可能
    • ホストはスマホアプリを使う必要があるが、参加者はウェブアプリで参加できる
    • 音質も十分というレベル
  • 配信は Anchor のみならず Google Podcast など他プラットフォームへの distribution が簡単にできるので便利
  • 編集は殆どしないつもりだが、一部カットをするなどの編集であれば可能なので他ツール使う必要がない
    • とはいえ音質がひどいときは denoise が必要になる（収録時間が長い時に音質が悪くなったりする？）
    • Mac の iMovie で denoise できるので試してみたらこれで十分だった

show notes は GitHub の repository https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm に残すことにした。

  • 管理めっちゃ楽
  • 発表者が収録前に Pull Request で話す内容を送っておき、収録時はそれを見ながら収録
    • 聞き手は事前にこれを眺めておけばいい
    • 収録後に適宜修正して merge して配信時にリンクを貼る
  • リスナーが質問や要望があったら issue に書くことができる
    • まあこれはあまり書かれないとは思ってるけど。実際現在のところ issue への投稿はゼロ
    • というか Twitter でも話題にしてる人は殆どいなくて、そんなもんですな

収録はリモートでやってるので、進行がスムースに進むように以下のことを心がけてやっている。

  • Meet をミュートにしてつないでおき、相手が見えるようにしている
    • 表情が見えた方が話しやすい
    • 質問するときは手を振るなどして合図すれば、二人同時に喋って困ることがない
    • 合わせて発表者が画面共有しておくとどこの話をしているか把握しやすい
  • なんかあったときのために Slack も見るようにしてるが、これは発表者が気付かないことも多い
    • 収録中に聞き手が音が聞こえなくなったことがあってメッセージくれたが、話に夢中で気付かなかった…

全体的にまあまあうまく機能している。 もっとオススメの方法がある方はぜひ教えてください。

Anchor での共同収録は結構厳しいことが分かった。 音質がイマイチなのはまあ許容範囲だけど、音ズレがひどくなることがあり、後半になると質問がめちゃくちゃ食い気味になってしまったりする。

何か良い代替案はないかと思っていたが、misreading chat https://misreading.chat/ で紹介されていた Zencastr https://zencastr.com/ を使い始めている。 収録時は発話者毎に音声ファイルが記録されて、それを merge するときに課金するというサービス。 3.00[$] / 1[hour] で merge に使える credit を購入して、それを使っていくスタイル。

まあちょっとお金が掛かるけど、隔週くらいの頻度での収録だし、出来上がりの質が結構良いのでしばらくはこれを使っていこうかなと思っている。

まとめ

機械学習関連で勉強した内容をアウトプットする場として Podcast を始めた。
いつまで続くかは分からないけど、とにかく楽しんでやっていきませう。