なぜLinux環境（Linuxコンテナ）で行うのか？

✅ なぜLinux環境（Linuxコンテナ）で行うのか？

結論から言うと、音声解析や機械学習のライブラリ（TensorFlow、PyTorch、librosaなど）はLinux向けに最適化されており、Windowsコンテナでは動作しない、または制限が多いため です。

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🔍 具体的な理由

1️⃣ Pythonの公式DockerイメージがLinux向け

• python:3.9 のDockerイメージは Linux環境向け に作られています。
• Windowsコンテナでは、python:3.9 のイメージが取得できず、以下のようなエラーになります。 no matching manifest for windows/amd64 → つまり、Windowsコンテナでは使えません。

2️⃣ 音声処理ライブラリ（librosa, scipy, torchaudio）がWindowsコンテナで動作しない

• librosa：内部で libsndfile というLinux向けのライブラリを使用する。
• torchaudio（PyTorchの音声処理）も、Windowsコンテナではサポートされていない。
• SciPy もWindowsコンテナだとインストール時に問題が出ることが多い。

3️⃣ Dockerの基本設計

• WindowsコンテナはWindows上で動くもの（.NET, IIS, SQL Serverなど）を動かすために設計されている
• 一方、機械学習やデータ処理の多くのツールは Linux上で開発・最適化 されているため、Linuxコンテナを使うのが一般的

4️⃣ Windows上のネイティブPython環境を使わないのか？

• もちろん Windowsに直接Pythonをインストールして実行する ことも可能です。
• しかし、Docker環境でセットアップする理由 は、環境を統一し、どのPCでも同じ環境で動作するようにするため です。

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🛠 Windows環境ではなく、Linuxコンテナを使う理由まとめ

	Windowsコンテナ	Linuxコンテナ
Python 3.9 のサポート	❌ 動作しない	✅ 問題なく動作
librosa, torchaudio, scipy の動作	❌ ほぼ動作しない	✅ 正常動作
音声解析や機械学習向け	❌ 不向き	✅ 最適
公式ドキュメントの推奨	❌ 非推奨	✅ 推奨