シャドーイング練習: Gemma 4 Just Released - Whats In? In 2026! - 動画で英語スピーキングを学ぶ
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A 2 billion parameter AI model, running on a Raspberry Pi with 1 .5 GB of RAM, and it can see, hear and think in 140 languages,
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this is Gemma 4.
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Google just open sourced their most capable small model family ever.
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Gemma 4 is built on the same architecture as Gemini 3, but packaged into size that actually fit on your hardware.
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There are four variants.
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The E2B model uses around 2 billion parameters at inference.
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The E4B steps up to 4 billion.
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Then there's a 26 billion mixture of experts model and a 31 billion dense model.
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All of them are released under Apache 2 .0, which means fully commercial use, no royalties, no strings attached.
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What makes Gemma 4 different from previous small models is what it can actually do.
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All four variants natively process images and video, with built -in OCR and chart understanding.
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The two smaller models also handle audio input, meaning speech recognition runs directly on device.
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And every model works across over 140 languages out of the box.
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Context windows go up to 128k tokens on the smaller models and 256k on the larger ones.
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That's a huge amount of context for something that fits on a single GPU.
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But the real story here is a Gentic AI on the edge.
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Jammer 4 has native function calling and structured JSON output built in, no fine -tuning needed.
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You can build multi -step AI agents that plan, execute and adapt, all running locally on a phone, laptop or even a Raspberry Pi.
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No cloud dependency, no API costs, no data leaving your device.
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It runs on iOS, Android, Windows, Linux and even in the browser through WebGPU.
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And the performance backs it up.
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The 31 billion parameter model ranked number 3 on the ARENA AI leaderboard, among all open models worldwide.
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The Gemma model family has already been downloaded over 400 million times with over 100 ,000 community variants.
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Google just made frontier -level AI something you can download, run at home and build real products with.
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No cluster required.
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One GPU.
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Apache 2.
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This changes everything for Edge AI.
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このレッスンの語彙とスピーキングのポイント
この動画には、シャドーイング用の文が28文、単語が336語あります。 音声の長さは2:13です。 話す速さは1分あたり約151語で、日常会話に近い自然なペースです。 英語の頻出3,000語に含まれる単語は74%だけなので、語彙は難しめです。
この動画の重要語彙
動画に出てくる覚えておきたい単語15語を、発音と意味つきで紹介します。
| 単語 | 発音 | 意味 |
|---|---|---|
| variant 名詞 | /ˈvæɹi.ənt/ | 変体, 変種 |
| parameter 名詞 | /pəˈɹæm.ə.tɚ/ | 媒介変数, パラメーター |
| audio 形容詞 | /ˈɔ.di.oʊ/ | オーディオ |
| chart 名詞 | /t͡ʃɑɹt/ | チャート, 図表 |
| recognition 名詞 | /ˌɹɛkəɡˈnɪʃ(ə)n/ | 承認 |
| cloud 名詞 | /ˈklaʊ̯d/ | 雲, 雲霞 |
| package 名詞 | /ˈpæk.ɪd͡ʒ/ | 包み, パケット |
| output 名詞 | /ˈaʊtpʊt/ | 出力 |
| architecture 名詞 | /ˈɑː.kɪˌtɛk.t͡ʃə/ | 建築, 建築学 |
| string 名詞 | /stɹɪŋ/ | 紐 |
| hardware 名詞 | /ˈhɑɹdˌwɛɹ/ | ハードウェア, ハード |
| tune 名詞 | /tjuːn/ | 曲, チューン |
| laptop 名詞 | /ˈlæp.tɑp/ | ノートパソコン, ラップトップ |
| adapt 動詞 | /əˈdæpt/ | 適応する |
| dense 形容詞 | /ˈdɛns/ | 濃い, 密 |
注意したい発音
- 長い単語（アクセントの位置に注意）: parameter /pəˈɹæm.ə.tɚ/, recognition /ˌɹɛkəɡˈnɪʃ(ə)n/, architecture /ˈɑː.kɪˌtɛk.t͡ʃə/, dependency /dɪˈpɛndənsi/
この動画での練習方法
- まず声を出さずに動画を最後まで聞き、知らない単語をメモします。
- まず0.75倍速で一文ずつシャドーイングし、慣れてきたら通常の速度に戻します。
- 自分の声を録音して元の音声と比べます。variant, parameter, audioなどの単語に特に注意しましょう。
シャドーイングとは？英語上達に効果的な理由
シャドーイング（Shadowing）は、もともとプロの通訳者養成プログラムで開発された言語学習法で、多言語習得者として知られるDr. Alexander Arguelles によって広く普及されました。方法はシンプルですが非常に効果的：ネイティブスピーカーの英語を聞きながら、1〜2秒の遅延で声に出してすぐに繰り返す——まるで「影（shadow）」のように話者を追いかけます。文法ドリルや受動的なリスニングと異なり、シャドーイングは脳と口の筋肉が同時にリアルタイムで英語を処理・再現することを強制します。研究により、発音精度、抑揚、リズム、連音、リスニング力、そして会話の流暢さが大幅に向上することが確認されています。IELTSスピーキング対策や自然な英語コミュニケーションを目指す方に特におすすめです。