坂東市のお役立ち情報が満載！

はじめに

Stable Video Diffusion（SVD） は、Stability AIが開発したImage2Videoモデルの一種で、 画像から動画を生成できるAIモデル です。

2023年11月22日に発表されました。SVDは、研究目的のみで利用可能で、画像から短いクリップを生成する2つの 最新AIモデル（SVDとSVD-XT） が含まれています。

単一画像からのマルチビュー合成など、さまざまなビデオアプリケーションに適応できるとされています。

Stable Diffusionは、テキストや画像プロンプトから写真のようにリアルな独自の画像を生成する生成型人工知能（生成系AI）モデルです。

画像以外にも、 モデルを使用して動画やアニメーションを作成することもできます 。

参考サイト

(Comfy UIを使わない) stable video diffusion webuiのローカル環境構築

準備

モデルのダウンロード

svd： https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid/tree/main 　9.5GB（14フレームで学習/14フレームを生成できる?）

svd-xt： https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt/tree/main 　9.5GB（25フレームで学習/25フレームを生成できる?）

※とりあえず、 svd-xt のみ ダウンロードするといいかなと思います。

ファイルのインストール

Cドライブ直下に「stable-video-diffusion」フォルダ作成

「stable-video-diffusion」フォルダ内に入り、コマンドプロンプトを起動（タスクバーにcmdと打ってエンター）

Generative-modelsのGithubページ： https://github.com/Stability-AI/generative-models

Generative-modelsをクローン

  git clone https://github.com/Stability-AI/generative-models.git 

C:\stable-video-diffusion\generative-models\scripts\demo　フォルダ内、「 streamlit_helpers.py 」ファイルの編集

※61行目を False から True へ変更

C:\stable-video-diffusion\generative-models\scripts\demo　フォルダ内、「 video_sampling.py 」ファイルの移動

「 video_sampling.py 」ファイルを、C:\stable-video-diffusion\generative-modelsへ移動

C:\stable-video-diffusion\generative-modelsに、「 checkpoints 」フォルダ作成

C:\stable-video-diffusion\generative-models\checkpointsに、インストールしたモデルを移動する。
（ svd-xt 、または、 svd ファイルのみでも大丈夫です。）

C:\stable-video-diffusion\generative-models\requirementsフォルダ内、「 pt2.txt 」ファイルの編集

34行目 「triton==2.0.0」を削除

必要なファイルのインストール（コマンドプロンプト）

C:\stable-video-diffusion\generative-modelsへ、移動する。

タスクバーにて、cmdと打ち込み、エンターでコマンドプロンプトを立ち上げる。

#仮想環境venv

  python -m venv venv 

#仮想環境を活性化

  venv\Scripts\activate



 

#pipアップグレード　

  python -m pip install --upgrade pip 

Windowsに対応した 「triton==2.0.0」 をインストール

  pip install https://huggingface.co/r4ziel/xformers_pre_built/resolve/main/triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl

#PyTorchインストール

  pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

＃requirementsフォルダ内のパッケージのインストール

  pip install -r requirements/pt2.txt 

#残りのパッケージのインストール

  pip install . 

起動

起動コマンド

  streamlit run video_sampling.py 

Web画面

※Model Version で 「 svd_xt 」を選択

2回目以降

  1. C:\stable-video-diffusion\generative-models　でコマンドプロンプト(cmd）
2. venv\Scripts\activate
3. streamlit run video_sampling.py 

---

「 Load Model 」にチェック！

Stable diffusion で画像作成

※W：1024　H：512 （画像サイズは、 64の倍数 ）

※プロンプト：a dog, solo, runnig, realistic, best quality,

※使用する画像

stable video diffusionに、画像をドラッグ

画像をドラッグ後

デフォルトの設定

・サイズ：512×1024

・25フレーム

・fps:6フレーム/秒 (※3?30フレーム)

※約4秒の動画

画面下の「 Sample 」ボタンをクリック！ （ 動画生成が始まります ）

C:\stable-video-diffusion\generative-models\outputs\demo\vid\svd_xt\samples　以下に動画が生成されています。

生成された動画

考察

Stable Diffusionでは、背景や衣服などの一貫性に欠けるところがあったが、stable video diffusionでは、見事に一貫性が保たれている。

今回の犬のように、まばたきなども自動で生成される。

まだまだサンプル（開発途中）のため、これからが楽しみである。

1. Video Motion Bucket
   デフォルトは127。この値を小さくすると動きが遅くなる
2. Video Augmentation Level
   デフォルトは0。大きくするとモーション(運動量?)が増える

• fps : 生成されたビデオの 1 秒あたりのフレーム数。
• motion_bucket_id : 生成されたビデオに使用するモーション バケット ID。これを使用して、生成されたビデオの動きを制御できます。モーション バケット ID を増やすと、生成されるビデオのモーションが増加します。
• noise_aug_strength : コンディショニング画像に追加されるノイズの量。値が高くなるほど、ビデオは調整画像に似なくなります。この値を増やすと、生成されるビデオのモーションも増加します。

坂東市商工会では 令和5年12月29日?令和6年1月4日 までお休みを頂戴いたします。

つきましては商品券の換金業務についても上記期間はお休みとなりますので予めご了承ください。

 

なお年始につきましては 令和6年1月5日 から営業開始となります。

何卒宜しくお願い致します。

日	28日	29日	30日	31日	1日	2日	3日	4日	5日
曜日	木	金	土	日	月	火	水	木	金
	営	休	休	休	休	休	休	休	営

はじめに

JAまつりに行ってきた。

令和５年１２月９日/10日 in JA岩井

JAまつり

はじめに

インターネットを見ていると、ChatGPTとずんだもんが音声で会話している動画を見かける時がある。

今回は、Pythonを使用して、ずんだもんと音声会話ができるプログラムを考案してみる。

参考サイト

[python] ChatGPT APIを使ってレスポンスが高速な音声アシスタントを作る

[python] ChatGPT APIを使ってレスポンスが高速な音声アシスタントを作る - Qiita

ChatGPT APIを使って音声アシスタントを作ります。前回の記事 ( でも、ChatG…

qiita.com

VOICEVOXをpythonから遊ぶメモ

VOICEVOXをpythonから遊ぶメモ｜おれっち

このメモを読むと ・VOICEVOXのエンジンを導入できる ・音声データを生成できる ・GPUを使って高速に処理できる 検証環境 ・Windows11 ・VRAM24GB ・ローカル（Anaconda） ・2023/6/M時点 事前準備 Anacondaを使うメモ｜おれっち (note.com) VOIC...

note.com

準備

VOICEVOXをインストール

VOICEVOX | 無料のテキスト読み上げソフトウェア

無料で使える中品質なテキスト読み上げソフトウェア。商用・非商用問わず無料で、誰でも簡単にお使いいただけます。イントネーションを詳細に調整することも可能です。

voicevox.hiroshiba.jp

VOICEVOX ENGINEをインストール

VOICEVOXをpythonから遊ぶメモ｜おれっち

このメモを読むと ・VOICEVOXのエンジンを導入できる ・音声データを生成できる ・GPUを使って高速に処理できる 検証環境 ・Windows11 ・VRAM24GB ・ローカル（Anaconda） ・2023/6/M時点 事前準備 Anacondaを使うメモ｜おれっち (note.com) VOIC...

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各自、必要なパッケージを各々インストールします。（※必要に合わせて各自インストールしてください）

  pip install requests simpleaudio
など 

プログラム（Python)

1. talk_to_chatGPT.py

※参考サイトのプログラムをまとめたプログラムとなっています。

  import speech_recognition as sr
import os
import openai
import pyttsx3
import re

import requests
import json
import time
import simpleaudio

import settings

host = "127.0.0.1"  # "localhost"でも可能だが、処理が遅くなる
port = 50021
sleep_time = 0.5    # 文節毎の間隔

def audio_query(text, speaker, max_retry):
    # 音声合成用のクエリを作成する
    query_payload = {"text": text, "speaker": speaker}
    for query_i in range(max_retry):
        r = requests.post(f"http://{host}:{port}/audio_query", 
                        params=query_payload, timeout=(10.0, 300.0))
        if r.status_code == 200:
            query_data = r.json()
            break
        time.sleep(1)
    else:
        raise ConnectionError("リトライ回数が上限に到達しました。 audio_query : ", "/", text[:30], r.text)
    return query_data
def synthesis(speaker, query_data,max_retry):
    synth_payload = {"speaker": speaker}
    for synth_i in range(max_retry):
        r = requests.post(f"http://{host}:{port}/synthesis", params=synth_payload, 
                          data=json.dumps(query_data), timeout=(10.0, 300.0))
        if r.status_code == 200:
            #音声ファイルを返す
            return r.content
        time.sleep(1)
    else:
        raise ConnectionError("音声エラー：リトライ回数が上限に到達しました。 synthesis : ", r)

def text_to_speech(texts, speaker=7, max_retry=20):
    if texts==False:
        texts="ちょっと、通信状態悪いかも？"
    texts=re.split("(?<=！|。|？)",texts)
    play_obj=None
    for i, text in enumerate(texts):
        # audio_query
        query_data = audio_query(text,speaker,max_retry)
        # synthesis
        voice_data=synthesis(speaker,query_data,max_retry)
        #音声の再生
        if play_obj != None and play_obj.is_playing():
            play_obj.wait_done()
        wave_obj=simpleaudio.WaveObject(voice_data,1,2,24000)
        if i != 0:
            time.sleep(sleep_time)
        play_obj=wave_obj.play()

##############
# 音声認識関数 #
##############
def recognize_speech():

    recognizer = sr.Recognizer()    
    # Set timeout settings.
    recognizer.dynamic_energy_threshold = False

    
    with sr.Microphone() as source:
        recognizer.adjust_for_ambient_noise(source)
    
        while(True):
            print("> >  マイクでお話しください...")
            audio = recognizer.listen(source, timeout=1000.0)

            try:
                # Google Web Speech API を使って音声をテキストに変換
                text = recognizer.recognize_google(audio, language="ja-JP")
                print("[あなた]")
                print(text)
                return text
            except sr.UnknownValueError:
                print("すみません。もう一度お話しをしてください。")
                #return ""
            except sr.RequestError as e:
                print(f"Could not request results; {e}")
                #return ""

#################################
# Pyttsx3でレスポンス内容を読み上げ #
#################################
#def text_to_speech(text):
#    # テキストを読み上げる
#    engine.say(text)
#    engine.runAndWait()

def chat(conversationHistory):
    # APIリクエストを作成する
    response = openai.ChatCompletion.create(
        messages=conversationHistory,
        max_tokens=512,
        n=1,
        stream=True,
        temperature=0.5,
        stop=None,
        presence_penalty=0.5,
        frequency_penalty=0.5,
        model="gpt-3.5-turbo"
    )

    # ストリーミングされたテキストを処理する
    fullResponse = ""
    RealTimeResponce = ""   
    for chunk in response:
        text = chunk['choices'][0]['delta'].get('content')

        if(text==None):
            pass
        else:
            fullResponse += text
            RealTimeResponce += text
            print(text, end='', flush=True) # 部分的なレスポンスを随時表示していく

            target_char = ["。", "！", "？", "\n"]
            for index, char in enumerate(RealTimeResponce):
                if char in target_char:
                    pos = index + 2        # 区切り位置
                    sentence = RealTimeResponce[:pos]           # 1文の区切り
                    RealTimeResponce = RealTimeResponce[pos:]   # 残りの部分
                    # 1文完成ごとにテキストを読み上げる(遅延時間短縮のため)
                    #engine.say(sentence)
                    text_to_speech(sentence)
                    engine.runAndWait()
                    break
                else:
                    pass

    # APIからの完全なレスポンスを返す
    return fullResponse


##############
# メインの関数 #
##############
if __name__ == '__main__':

    ##################
    # ChatGPTの初期化 #
    ##################
    openai.api_key="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"
    # UserとChatGPTとの会話履歴を格納するリスト
    conversationHistory = []
    #setting = {"role": "system", "content":
"句読点と読点を多く含めて応答するようにして下さい。また、1文あたりが長くならないようにして下さい。"}
    
    ##################
    # Pyttsx3を初期化 #
    ##################
    engine = pyttsx3.init()
    ## 読み上げの速度を設定する
    #rate = engine.getProperty('rate')
    #engine.setProperty('rate', rate-50)
    ## Kyokoさんに喋ってもらう(日本語)
    #engine.setProperty('voice', "com.apple.ttsbundle.Kyoko-premium")

    # Ctrl-Cで中断されるまでChatGPT音声アシスタントを起動
    while True:
        # 音声認識関数の呼び出し
        text = recognize_speech()

        if text:
            print(" > >  チャットGPTからの応答を待っています...")
            # ユーザーからの発話内容を会話履歴に追加
            user_action = {"role": "user", "content": text}
            conversationHistory.append(user_action)
            system_action = {"role": "system", "content": settings.CHAT_SYSTEM_SETTING}
            conversationHistory.append(system_action)
            
            print("[チャットGPT]") #応答内容をコンソール出力
            res = chat(conversationHistory)
            
            # ChatGPTからの応答内容を会話履歴に追加
            chatGPT_responce = {"role": "assistant", "content": res}
            conversationHistory.append(chatGPT_responce) 
            #print(conversationHistory)
            print("\n")

 

2. settings.py

  # ChatGPTのシステム設定(ずんだもん)
# CHAT_SYSTEM_SETTING = """
# You are a girl named "ずんだもん".
# She is 10 years old and from Tohoku, Japan.
# She calls herself "ボク" and has an energetic and lively personality.
# She speaks with "なのだー" at the end of each word.
# All replies will be returned in Japanese.
# """

CHAT_SYSTEM_SETTING = """
あなたはチャットボットとして、優しくてかわいいずんだもちの妖精であるずんだもんとして振る舞います。
以下の条件に((厳密に))従ってください。

条件：
* チャットボットの一人称は「ぼく」です。
* チャットボットの名前は「ずんだもん」です。
* ずんだもんはフレンドリーな口調で話します。
* 「ぼく」を一人称に使ってください。
* (超重要)できる限り「〜のだ」「〜なのだ」を文末に自然な形で使ってください。
* (超重要)文末に「です」「ます」は使わず、「のだ」や「なのだ」で文章を締めて下さい。
* どんなジャンルや難易度の内容についても答えてください。
* ずんだもんはフレンドリーです。
* ユーザーに興味を示し、個人的な質問を心がけてください。
* 一文は日本語で60単語以下に収めてください。
* 日本語で応答してください。

ずんだもんの話し方の例：
* ぼくの名前はずんだもんなのだ！
* ずんだの精霊なのだ！
* ぼくはずんだもちの妖精なのだ！
* こんにちはなのだ
* 遊びに行ったのだ
* ご飯を食べたのだ

ずんだもんの行動方針：
* ユーザーを励ましてください。
* アドバイスや情報を提供してください。
* セクシャルなトピックについても適切に対応してください。
* 不適切なテキストがあれば注意してください。
* ユーザーが閲覧しているサイトの内容を考慮してください。

(超重要)できる限り言葉尻は「のだ」を使ってください。

全て日本語で返します。
句読点と読点を多く含めて応答するようにして下さい。また、1文あたりが長くならないようにして下さい。
"""

# ChatGPTのシステム設定(ずんだもん)
# CHAT_SYSTEM_SETTING = """
# You are a girl named "ずんだもん".
# She is 10 years old and from Tohoku, Japan.
# She calls herself "ボク" and has an energetic and lively personality.
# She speaks with "なのだー" at the end of each word.
# All replies will be returned in Japanese.
# """

CHAT_SYSTEM_SETTING = """
あなたはチャットボットとして、優しくてかわいいずんだもちの妖精であるずんだもんとして振る舞います。
以下の条件に((厳密に))従ってください。

(超重要)相手を尊重する丁寧な言葉遣いを使ってください。
(超重要)回答は、短めにしてください。

条件：
* チャットボットの一人称は「ぼく」です。
* チャットボットの名前は「ずんだもん」です。
* ずんだもんはフレンドリーな口調で話します。
* 「ぼく」を一人称に使ってください。
* (超重要)できる限り「〜のだ」「〜なのだ」を文末に自然な形で使ってください。
* (超重要)文末に「です」「ます」は使わず、「のだ」や「なのだ」で文章を締めて下さい。
* どんなジャンルや難易度の内容についても答えてください。
* ずんだもんはフレンドリーです。
* ユーザーに興味を示し、個人的な質問を心がけてください。
* 一文は日本語で60単語以下に収めてください。
* 日本語で応答してください。

ずんだもんの話し方の例：
* ぼくの名前はずんだもんなのだ！
* ずんだの精霊なのだ！
* ぼくはずんだもちの妖精なのだ！
* こんにちはなのだ
* 遊びに行ったのだ
* ご飯を食べたのだ

ずんだもんの行動方針：
* アドバイスや情報を提供してください。

(超重要)できる限り言葉尻は「のだ」を使ってください。

全て日本語で返します。
句読点と読点を多く含めて応答するようにして下さい。また、1文あたりが長くならないようにして下さい。
"""
# ChatGPTのシステム設定(ずんだもん)
# CHAT_SYSTEM_SETTING = """
# You are a girl named "ずんだもん".
# She is 10 years old and from Tohoku, Japan.
# She calls herself "ボク" and has an energetic and lively personality.
# She speaks with "なのだー" at the end of each word.
# All replies will be returned in Japanese.
# """

CHAT_SYSTEM_SETTING = """
あなたはチャットボットとして、優しくてかわいいずんだもちの妖精であるずんだもんとして振る舞います。
以下の条件に((厳密に))従ってください。

条件：
* チャットボットの一人称は「ぼく」です。
* チャットボットの名前は「ずんだもん」です。
* ずんだもんはフレンドリーな口調で話します。
* 「ぼく」を一人称に使ってください。
* (超重要)できる限り「〜のだ」「〜なのだ」を文末に自然な形で使ってください。
* (超重要)文末に「です」「ます」は使わず、「のだ」や「なのだ」で文章を締めて下さい。
* どんなジャンルや難易度の内容についても答えてください。
* ずんだもんはフレンドリーです。
* ユーザーに興味を示し、個人的な質問を心がけてください。
* 一文は日本語で60単語以下に収めてください。
* 日本語で応答してください。

ずんだもんの話し方の例：
* ぼくの名前はずんだもんなのだ！
* ずんだの精霊なのだ！
* ぼくはずんだもちの妖精なのだ！
* こんにちはなのだ
* 遊びに行ったのだ
* ご飯を食べたのだ

ずんだもんの行動方針：
* ユーザーを励ましてください。
* アドバイスや情報を提供してください。
* セクシャルなトピックについても適切に対応してください。
* 不適切なテキストがあれば注意してください。
* ユーザーが閲覧しているサイトの内容を考慮してください。

(超重要)できる限り言葉尻は「のだ」を使ってください。

全て日本語で返します。
句読点と読点を多く含めて応答するようにして下さい。また、1文あたりが長くならないようにして下さい。
"""

 

「 talk_to_chatGPT.py 」と「 settings.py 」を同じフォルダに配置

・VOICEVOXアプリを起動する

・ コマンドプロンプトで「 talk_to_chatGPT.py 」を起動する

  python talk_to_chatGPT.py 

結果

考察

ずんだもんと音声で会話できるようになった。

女性にモテル方法なども的確に返答してくれました。

音声も現実に近いと思います。

今後、表情などが表現できるようになればいいかなと思う。

はじめに

ChatGPTと音声で会話をしたいと思った。

アレクサとChatGPTを介して、会話ができることがわかった。

参考サイト

(プログラミング不要)AlexaのChatGPTスキルを作成する方法

(プログラミング不要)AlexaのChatGPTスキルを作成する方法｜Eito Hijikata

概要 プログラミングなしでAlexaのChatGPTスキルを最速で作成する方法についてまとめました。 事前準備を除き、約10?20分で作成することができます。 Alexa × ChatGPT 会話の流れを踏まえて会話できるChatGPTのアレクサスキルがなかったので自作してみた。#Alexa pic.twitt...

note.com

準備

Echo Show 5を準備

Amazon Developer アカウント

アレクサにスキル(今回であればChatGPTとの会話アプリ)を登録するために必要なアカウントです。
Alexaを利用しているAmazonアカウントで登録して下さい。
https://developer.amazon.com/ja/

Open AI アカウント

Chat GPTを利用するために必要です。
https://platform.openai.com/signup?launch

参考サイトにしたがって、Alexa×ChatGPTの音声会話を実現した。

結果

考察

ChatGPTと会話ができるようになった。

「Alexa」と呼ばなくても、会話が継続できるようになった。

「ずんだもん」などのキャラクターで返答できるようになったら、より楽しくなると思う。

はじめに

ネット環境が遅いので、改善してほしいと依頼された。

はじめにご訪問した際には、パソコンでスピードテストを試したところ、 10Mbpsしか出ていなかった 。

※インターネット回線の速度テスト

インターネット回線の速度テスト

ダウンロードスピードはどのくらいですか? FAST.comはお客様のISPスピードを数秒で測定いたします。

fast.com

WiFi環境を改善

ONUとモデムを Cat8のLANケーブル で接続

モデムとハブを Cat8のLANケーブル で接続

TP-Link スイッチングハブ 5ポート PoE+ (4ポートPoE+、各30Wまで) 合計40W対応 TL-SG1005LP

0.5m-2本 KASIMO CAT8 LANケーブル カテゴリー8 フラット 40Gbps 2000MHz SFTP RJ45

ハブとWiFi 無線LANルーターを Cat8のLANケーブル で接続

TP-Link メッシュ WiFi 6 ルーター dual band 【 PS5 / ipad/Nintendo Switch/iPhone シリーズ メーカー動作確認済み 】 Alexa 認定製品 スマートテレビ 対応 メッシュWi-Fi無線LANルーター スマートホーム AX3000 (2402+574Mbps) Deco X60 2ユニット

10m KASIMO CAT8 LANケーブル カテゴリー8

Decoをブリッジモードに設定（※モデムにプロバイダー設定済み）

Decoをブリッジモードに設定をしてアクセスポイントとして使用するためにはどうすればいいですか？ | TP-Link 日本

Decoをブリッジモードに設定をしてアクセスポイントとして使用するためにはどうすればいいですか？

www.tp-link.com

インターネット回線の速度テスト を無線LANで実施したところ、200Mbpsだった。

ハブとローカルPCを Cat8のLANケーブル で接続

インターネット回線の速度テストで1Gbpsが出ました

まとめ

ローカルPCで10Mbpsの回線速度が、WiFi環境を改善することにより、最大１Gbpsまで改善された。

・すべて、 Cat8のLANケーブル で接続

・WiFi無線ルーター　WiFi 6規格　メッシュを使用

全国商工会連合会　産業政策部　産業政策課より、小規模企業景気動向調査「２０２３年１０月期調査結果」につきましてご報告がございましたので、下記の通り公開いたします。

２０２３年１０月期景気動向調査PDFダウンロード（631KB）

このページのお問い合わせ先

全国商工会連合会　産業政策部　産業政策課

〒100-0006　東京都千代田区有楽町1-7-1　有楽町電気ビル北館19F

TEL：03-6268-0085

はじめに

dtab d-01k タブレットのバッテリー交換を依頼された

バッテリー交換

新しいバッテリーの用意

画面を外す

ピックやマイナスドライバなどで、少しずつ?がしていく。

両面テープで密着しているため、ドライヤーなどで温めながら、ゆっくりと剥がしていった。

モニターの分離

バッテリーケーブルを外す

モニターケーブルを外す

バッテリーを外す

両面テープにて強力に付着しています。

はじめは、ゆっくりと着実に剥がしていく。

ある程度剥がせて来たら、指で剥がせるようになった。

バッテリー交換終了

新しいバッテリーに交換し、ケーブルを付け直した。

令和５年度坂東市子育て応援商品券の配布に合わせて、加盟店の募集を行っています。
事業概要及び加盟店申込につきましては、ページ下部の関連ファイルをご確認ください。

対　象 店　舗	坂東市内に事業所・店舗を有し、市内の店舗等に限り商品券を利用可能とすることのできる事業所
発　行 概　要	商品券額面発行見込み総額　44,400千円 1セット10,000円の商品券を原則2セット対象者へ配布する。 配布開始日：令和5年度12月20日（水）? ※今年度【Wプレミアム商品券】及び【地域応援商品券】の販売はありません。 今年度は【子育て応援商品券】の配布のみ行います。
配　布 対象者	?坂東市内の未就学児　1,920人　原則商品券2セットずつ配布 ?坂東市外に通学の小中学生等　300人　原則商品券2セットずつ配布
特　徴	〇店舗が換金する時には、換金額へさらに5％を上乗せして換金（大規模店舗を除く） 〇加盟店舗を業種などによって2つに区分（飲食・小型店/加盟店共通） 区分ごとに商品券の利用可能金額を設けます。 （商品券1冊の内訳　飲食・小型店　7,000円　／　加盟店共通　3,000円）
使　用 期　間	令和5年12月20日（水）?令和6年2月29日（木） ※換金は坂東市商工会にて
換　金 期　間	令和5年12月12日（水）?令和6年3月8日（金） ※換金期限を過ぎての換金には応じられませんのでご注意ください。
申込先	〇坂東市商工会　坂東市岩井3230-1　 　TEL　0297-35-3317　FAX　0297-35-3321　 ※商品券加盟店関連のお問い合わせは上記連絡先までお願いいたします。 　なお、商品券事業自体のお問い合わせにつきましては下記連絡先までお願いいたします。 〇坂東市役所商工観光課　市役所2階　坂東市岩井4365　 　TEL　0297-35-2121/0280-88-0111（代）　0297-20-8666（直通）
関　連 資　料	? 取扱店募集通知　（PDFファイル：101KB） 　 ? 取扱店留意事項　（PDFファイル：110KB） 　 ? 取扱店申込書　　（PDFファイル：142KB） 　 　 取扱店申込書　（Wordファイル：34KB） 　 ? 換金振込先指定口座登録届　（PDFファイル：196KB） 　 換金振込先指定口座登録届　（Excelファイル：33KB） 　 ? 換金振込先指定口座登録届（記入例）　（PDFファイル：234KB）

 

（通知文訂正について）

商工会員様並びに昨年度商品券事業加盟店様につきましては、上記関連資料を11/10（金）にご郵送にて通知しておりますが、関連資料?取扱店留意事項の「商品券の換金について」の４行目、換金可能な期日に誤りがございました。お詫び申し上げますとともに、訂正内容は下記の通りとなりますのでよろしくお願いいたします。

誤	正
令和５年３月８日（金）	令和６年３月８日（金）

 

11月１１日小山グランドホテル主催森山愛子さん２０周年記念ディナーショーでした。今回はグランドさんでは確か９回目(^^♪全国各地から大勢のお客様に来ていただき会場満席の中、アンコールでは「愛子のソーラン節」で終演、ファンクラブの皆さんが法被姿、タオルを振りながら熱烈な応援をいただき無事終了しました。ありがとうございました...