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倭国の「失われた◯年」は、実はまだ現在進行形だ。

実質賃金は下がり続け、中間層は縮小。
企業は史上最高の内部留保を抱えながら、投資も賃上げも十分に進まない。
結果、社会全体の生産性は上がらず、格差だけが静かに拡大していく。

これは国民の“努力不足”ではなく、構造が機能していない証拠だ。
成長の果実が循環せず、未来への投資も弱く、若い世代が希望を持ちにくい。

いま必要なのは、働く人への適切な再分配と、生産性を高める投資を同時に行うこと。
「現状維持」のままでは、失われた時間はこれからも増え続ける。

https://t.co/y67KZWC3ZS November 11, 2025

この本は革命だと思う。
これまでうっすら感じてた「能力って体力じゃね？」いう予感が確信に変わりました。体力のある人、ない人、落ちてきた人、（もちろん障害の有無も）色々いるのが現実なのに、社会には“ふつうはこれくらいだよね”という思い込み・規範がはびこり、弱い人は生産性の呪いに押し潰されようとしている。そういう社会に一石を投じるとても大事な一冊だと思いました。（自分も虚弱なのでかなり熱くなってますが…）
そして筆者の文章がうますぎて引き込まれます。たくさん読まれてほしい。

体調が悪い時の後ろめたさ、病欠の連絡をする時の自己嫌悪、これらはいずれも「生産性の呪い」から来ていると思う。もう少し「体力は人それぞれだし、幸福も人それぞれだぞ！」という前提を持ちたいし、「おとなの義務教育」にしてほしい。

📚『虚弱に生きる』（絶対に終電を逃さない女） November 11, 2025

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

アメリカのAIへの本気度がヤバい。

米国政府のAIマンハッタンプロジェクトこと、「Genesis Mission」がついに正式始動しました。

これはバイオ、材料、エネルギー、宇宙など、科学的発見を加速させるためのAI駆動型研究プラットフォームです。

その衝撃的な詳細を3つのポイントにまとめました。

1. 科学研究を加速させる統合プラットフォーム
連邦政府が保有する膨大なデータセット、HPC（高性能計算）インフラ、AIモデル、そして自動化されたラボシステムを完全に統合します。これらを組み合わせることで、研究の生産性を劇的に向上させる狙いです。

2. 分野横断的なイノベーション
対象分野はバイオテクノロジー、材料科学、エネルギー、宇宙、量子科学、マイクロエレクトロニクスと多岐にわたります。単一の分野にとどまらず、科学全体の進歩をAIで底上げする壮大な構想です。

3. 異次元の実行スピード
従来の数年単位の研究サイクルではなく、60日から270日という極めて厳格な期限でプロトタイプ実証を目指します。この迅速な実行計画こそが、Genesis Missionの真骨頂です。 November 11, 2025

吉川りな議員国会質疑－11月19日－中編

11月19日に行われた吉川りな衆議院議員の国会質疑の内容をご紹介します。

<特定技能制度と労働者問題について>

・吉川議員
政府は人手不足を理由に、特定技能の受け入れ枠を2024年度から5年間で約35万人から82万人に拡大し、自動車運送業なども追加した
SNSでは「安い賃金で働く人手が不足しているだけではないのか」といった国民の声が上がっている
こうした国民の声をどう受け止めているか

・平口大臣
特定技能による外国人受け入れは、生産性向上や国内人材確保の取り組みを行った上で、なお人材確保が困難な分野に限定して行う
法務省令において、外国人に対する報酬の額は倭国人が従事する場合の報酬の額と同等以上であることが求められている
倭国人労働者の待遇低下を招かないように配慮しており、引き続き制度の適正な運用に努める

・吉川議員
法務省令で同等以上とされているが、特定技能や技能実習の外国人労働者の賃金が倭国人よりも低いというデータが実態として出ていることについて、大臣の見解を問う

・平口大臣
あくまで法務省令で、報酬の額が倭国人が従事する場合と同等以上であることが求められている

・吉川議員
倭国人が足りない部分に外国人が入ってきて、安い労働力として使われている現状があるのではないか
この点は改善すべきである

<経営管理ビザの悪用と調査・検証について>

・吉川議員
民泊目的のペーパーカンパニーが大量に登記されるなど、経営管理ビザの悪用が指摘されている
経営管理ビザが本当に倭国経済に利益をもたらしているのか、調査や検証を行っているのか

・政府
経営管理ビザは、我が国の経済社会の活性化に資する専門的・技術的分野の外国人として受け入れを図ってきた
経済的な効果を定量的に示すことは困難である
許可基準が諸外国と比べて緩く、移住目的の悪用などが指摘され、事業の実態がない事案も散見されていた
この問題に対処するため、本年10月16日に許可基準の改正を行った
今後とも適正な運用に努める

・吉川議員
そもそも倭国経済の成長と競争力強化が目的の制度であり、経済的利益をもたらすものでなければ在留資格の存在価値はない
引き続き実証が必要である
#参政党
#金城みきひろ
#吉川りな November 11, 2025

有能な上司かどうかは「優先順位の決め方」でわかります。

優先順位がおかしい上司
・1日に何度も優先度が変わる
・すべてのタスクに「緊急」とつける
・「全部重要だからやって」と丸投げする
・部下の作業状況を把握せずに仕事を追加する
・「いつでもいい」と言った仕事を突然催促する

優先順位が適切な上司
・重要度と緊急度を明確に区別して伝える
・新しい依頼時には既存タスクと調整する
・本当に急ぎの案件では理由と背景を説明する
・「○日までに完成」と具体的な期限を明示する
・部下のキャパシティを見ながら仕事を割り振る

優先順位をつけられない上司の下では、常に「全力疾走」を強いられます。その結果、本当に重要な仕事にエネルギーを注げず、チーム全体の生産性が下がっていくんです。有能な上司とは、部下が集中して成果を出せる環境を作れる人なのです。 November 11, 2025

医療経済実態調査が、本日公開。
お客が増えれば黒字、お客がいなければ赤字が一般常識。ところが、高機能でたくさん患者さんがいる病院ほど赤字です。公定価格の値決めの問題。
そして、国にも病院側にも生産性を上げ、従来の仕組みを変革する覚悟も必要です。
https://t.co/cZKnRAy1fA November 11, 2025

ポジショントークの記事ではあるけど、YC 3社の Claude Code の活用記事が面白かった。

・AIを使った開発ではエンジニアの生産性が上がりすぎて、組織マネジメントが新たな課題に
・AIを使った開発の成功の秘訣として調査と計画と実装のセッションを混ぜないことが挙げられている
・AIに余計な文脈を与えないよう工程ごとに新しいチャットを立ち上げるのが有効
・プロンプト内に矛盾した情報が含まれていると出力の品質が下がる

・AIの思考プロセスを監視し、間違った方向に進み始めたら即座に中断させるべきだ
・間違った作業を最後までやらせるよりも初期段階で止めるほうが時間の節約になる

・従来ソフトウェア開発に必要だった技術力やチーム規模という障壁が崩れ去った
・これからの競争優位性は明確な思考力と問題を分解する能力に移り変わっている

・非技術者でも論理的な指示ができれば高度なシステムを構築できる時代になった
・AIにコードを書かせることで創業者は顧客の課題解決により集中できるようになった
・3社ともClaude Codeの登場がなければ現在の成功はあり得なかったと語っている

https://t.co/MOk7qVIbAL November 11, 2025

これは必読。

調査から資料作成まで、業務のあり方を根本から変える神機能が、驚くほど体系的にまとまっています。
これ一本読むだけで、最新AIを即戦力として自らの武器にできる良記事。

…生産性を爆発させる準備はできていますか？？ https://t.co/Cj7UxtMJHR November 11, 2025

ドル円は想定外のことがない限り円安がそろそろ終わりそうにしか見えないけどなぁ

インフレによる税収増加、倭国版DOGE、設備投資誘導政策による生産性上昇は円高要因

想定外というのは、財政悪化による悪い金利高、長期金利=潜在成長率+期待インフレ率+プレミアム、このプレミアムが上昇するときは円安 November 11, 2025

🇺🇸💥AIインテリジェンス構想。これが何を意味するか、皆さんご存知ですか？
医療ベッドやその他の先進技術が登場します！
👏🎉👏🎉🇺🇸💥🇺🇸👇👇

🚨 速報：

トランプ大統領は、マンハッタン計画の規模と野心をモデルにした、国家レベルの人工知能 (AI) イニシアチブを創設する強力な大統領令に署名しました。

この新プログラム「ジェネシス・ミッション」は、アメリカの優秀な科学者、国立研究所、民間企業、一流大学、そして国家安全保障インフラを結集し、AI分野におけるアメリカの優位性を確立することを目的としています。

トランプ大統領は、このミッションがイノベーションを加速させ、国家安全保障を強化し、エネルギー分野の優位性を確保し、生産性を向上させ、そして何世代にもわたってアメリカのリーダーシップを確固たるものにすると述べています。
💥

https://t.co/HCpij9Ha4s November 11, 2025

#ネイサン・ブース｜仙台

仙台4年目のブースは、今季は全試合ベンチスタートながら、 プレータイムを昨季から約5分抑えつつも平均11.3得点 と、高い生産性を維持している。

もともとシュートに定評のある選手だが、今季はさらに精度が向上。
“50-40-90” を超える超高効率 を記録しており、名シューターぶりを存分に発揮している。
特にフリースローは 28本中26本成功（92.9%） と抜群の安定感。

新加入が多い仙台の中で、ベンチから確実に得点を積み上げる存在は非常に貴重。
今季の仙台を支えるキーピースとして、今後のブースのパフォーマンスにも注目したい。

👇下記のnote記事では各チームから2選手をキープレイヤーとして選出し、同じように分析をしています。
気になる方はぜひチェックして下さい！

#Bリーグ November 11, 2025

NanoBanana Pro の“最大の価値”は、実は【情報の圧縮力】だと思う。

画像生成AIの本質って、「綺麗な画像を作ること」ではなくて、

「人間では処理しきれない量の情報を、一瞬で整理して形にする力」

ここにある。

そもそも人が生成AIを使う理由は“情報の圧縮”。

世界中から検索して、重要なところだけを抜き出してまとめてくれる。

その結果、理解 → 判断 → 行動までのスピードが一気に加速する。

■ NanoBanana Pro がすごい理由
・引用画像も長文テキストも “一瞬で図解化”
・コミュニケーションのスピードが爆発的に上がる
・そのまま生産性アップに直結する

■ メリット
・人間の「能力拡張」が本格的に始まった
・一生で吸収できる情報量が桁違いに増える
・これまでダ・ヴィンチやアインシュタイン級の天才だけが触れられた世界に、誰でもアクセスできる可能性がある

■ デメリット／懸念点
・脳の処理能力が追いつかない“情報過負荷”
・AIを使いこなす人とそうでない人の格差が一気に広がる
→ ビジネスの現場で能力差が明確に表れやすくなる

■ まとめ
NanoBanana Pro の進化は、もはや「画像生成AI」ではなく、
“人類の情報処理能力そのものを押し上げる技術”だと思う。

皆さんの意見もぜひ聞きたいので、気軽にリプしてください。 November 11, 2025

※Nano Bananaに仕事を取られた人はYouTubeを始めた方がいい。

YouTube運営で使える『NanoBanana Proのプロンプト集（100選）』欲しい人いますか？

スプシからコピペするだけで使えるので、生産性爆上がり間違いなしです。

48時間限定で配布するので、この投稿にいいねしてリプで『プロンプト集』と書いた人だけに配ります🐨 November 11, 2025

自分の理想状態を書き出してみると、大体以下のような内容です。

・本に囲まれた環境
・広々としていて、モノが少ない空間
・集中して思考できる時間
・フレキシブルな時間設計
・お気に入りのメモとペンを持って書く
・毎日読んで書く
・毎日運動
・健康的食事

ついつい「もっとお金を稼げるようにならないと」「もっと効率的に動かないと」と考えてしまいがちなのですが、お金や生産性の先に幸福があるわけではなく、幸福に向かってお金や生産性を用いる、ということを忘れないことが大事だなと思います。 November 11, 2025

逆にそういう暗黙のルールを持ち出すことはライト層の突き放しやサポの分断、生産性が全くないサポーター論に繋がるので口にすべきことでもないと思っています。
そういう「暗黙のルール」の前に去って行ったサポは何人か知っています。 November 11, 2025

📢 #伊藤たつお が要約してみました🗣️✨

#国民民主党 の #舟山やすえ 議員（山形県出身）が、参議院農林水産委員会で、鈴木大臣の所信質疑。🌾👩‍🌾

「収益力を高める・農業で稼ぐ」という大臣の方針について、その真意と、価格に乗らない農地の多面的機能をどう評価し支えるかを質疑。

また、地域計画で可視化された「担い手以外の多様な農業者」の重要性を強調し、農地維持のための直接支援と、規模拡大路線の再考を迫りました！🔥⬇️

🎤 参議院農林水産委員会詳細ハイライト
　　舟山やすえ議員 質問要旨 📊

質問者（常に）：舟山やすえ 議員 🏞️

主な答弁者： 鈴木農林水産大臣

1. 農林水産業の役割と「稼ぐ農業」の真意 💰
質問内容（役割）
食料の安定供給以外に、農林水産業はどのような役割を持っていると認識されているか。

鈴木大臣の回答
国土の保全などの多面的機能に加え、地域経済への貢献も大きい。
南北に長い倭国の多様な地域の魅力は農林水産業と食が形作っており、農村部においては地域の生活そのものである。

質問内容（「稼ぐ」の真意）
所信の「収益力を高める」「農業で稼ぐ」とは、産業としての収益性という意味なのか、言葉の意味を解説してほしい。

鈴木大臣の回答
農業者が収益力を高めることで、農業経営の安定性・持続性が確保され、産業としての発展に結びつくことが重要。
特に若い世代に選択肢として選んでもらうためには、他産業と遜色のない稼ぎが必要。
それに加えて、中山間地域等直接支払い交付金など、農業を広い意味で支える施策も一体的に講じ、営農して稼ぎ、暮らしていける農政を展開する。

2. 農地維持のための直接支払い制度の設計 ✍️
指摘
豪雨時の貯水機能など、価格に乗らない役割を果たした農地をどう評価し、所得を確保するかが重要。
参議院農水委員会で全会一致で採択した「農地の維持のための支援策として、直接支払い制度の設計を求める決議」の重みをどう受け止めるか。

質問内容
決議に対する検討状況と今後の取り組み方針について見解を伺いたい。

鈴木大臣の回答
決議を重く受け止めている。
令和9年度からの水田政策の見直しの中で、
・中山間地域等直接支払い交付金の条件不利の実態に配慮した支援の拡大。
・多面的機能支払い交付金の活動組織の体制強化。
・環境保全型農業直接支払い交付金の導入リスク等に応じたものへの取り組み。
これらを検討する。
現場の実態を調査検証し、令和8年6月までに、負担感なく取り組める制度についても検討を進める。

3. 規模拡大路線の再考と水田経営の実態 📉
指摘
営農類型別経営統計を見ると、水田経営は規模が大きくなるほど対面積当たりの収益率が低下し、所得の最高点は10〜20ha付近にある。
大規模農家ほど畦畔管理や用水管理がおろそかになる傾向も見られ、規模拡大路線だけで良いのか再考が必要。

質問内容
このような現状（規模拡大による収益率低下）と、農村の疲弊・人口減少が政策がもたらした結果でもあるという側面について、大臣の見解と今後の方針を伺いたい。

鈴木大臣の回答
委員の指摘通り、規模拡大しても20haを超えると生産コストの低下効果は小さくなる。
これは農地が分散し、集約が進んでいないことが要因の一つ。
単に規模拡大だけを追求するのではなく、農地の集約化や大区画化と生産性の向上を図る政策を組み合わせる。地域維持のためには、規模の大小に関わらず、農業で生計を立てる多様な担い手の育成確保と、それぞれの役割に応じた支援が必要である。

4. 地域計画で可視化された多様な農業者の役割 🧑‍🌾🤝
指摘
地域計画の目標地図では、位置づけられた農地の約3割しか認定農業者などの「担い手」が担っていない。
残りの約7割は「その他農業者」（多様な農業者）である。
この多様な農業者は、農地の維持・保全だけでなく、農業生産活動においても重要な役割を果たしている。
（委員会の決議でも明記）

質問内容
白書や基本計画では「担い手」が強調され、多様な農業者の役割が薄い。
この「その他多様な農業者」の役割を適切に評価し、どう支えていくのか、大臣の見解を伺いたい。

鈴木大臣の回答
多様な農業者が約4割の農地を保全し、営農の面でも重要な役割を果たしていることは全くその通り。
地域計画のブラッシュアップを通じ、こうした方々の農業生産活動は引き続き重要と認識している。
多面的機能支払いや中山間地域等直接支払い、農業支援サービス事業者の育成などを講じることで、引き続き農地を適切に管理する役割を担っていただけるようにする。
そして、農水省は多様な主体の方々の話を、今まで以上に積極的に聞かなければならないと考えており、何ができるか検討する。

舟山議員は、その他多様な農業者に対しても経営安定対策を今後検討するよう要望し、質問を終えました。 November 11, 2025

現在、ロシアで使用されている
教科書(プーチン史観)を見たら、当然、ゴルバチョフが、悪く描かれていました(私はロシア語は出来ないので、生成AIを使いました)。

改革の加速→一党独裁崩壊→民族独立→クーデター→連邦解体と言った流れですね。

ソ連が、崩壊した理由の一つが、
軍事的要請(軍事拡大)と現実の経済(低生産性/貧困)の大幅な乖離でしたね。

軍事産業/軍隊が、経済を圧迫、食い潰していった。国民生活を、犠牲にしてまで、軍隊組織が自己目的化/物神化していった。結果、国家が、持続不可能になったというのが、私の理解です。

ソ連社会主義は、西側資本主義諸国よりも政治/軍事/経済/生産性が優れている事が、ソ連がソ連であり続けるナショナル・アイデンティティでした。

だから、世界革命を起こせる。当然、目的が、達成出来ないとわかったら、ソ連的社会主義体制は、
あっという間に瓦解していった。

今の倭国と崩壊前の旧ソ連が、似ているのは、自己目的化した組織(官僚機構や大企業の優先事項、例 :内部留保拡大)に、国民生活が完全に犠牲になっている事です。

それでも、国民は現政権を支持する。支持率が高い。特に若い世代が。権威主義が、加速していますね。かなり危ない兆候だと感じます。 November 11, 2025

【革命AI】仕事に役立つ「Nano Banana Pro」のおすすめの活用法4選！

イケハヤです。

すっかり季節も進み、外は寒くなってきましたね。

ぼくは自宅で薪を割りながら、漫画や音楽、そして教材作りと、日々淡々と仕事をしています。

さて、今回は最近ぼくが熱中している画像生成AI、「Nano Banana Pro」（通称：プロバナナ）についてお話しします。

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これ、もう触りましたか？

まだ触っていないという方は、正直かなりマズい状況かもしれません……。

誇張抜きで、この手の「画像生成AI」は、エクセルやパワポなどと同じレベルで、ホワイトカラーにとって「仕事に必須となるツール」だと感じています。

マジで、それくらい便利な道具なんです、これ。

「え、画像生成AIなんて、クリエイターだけのものじゃないの？」

そう思う方もいるかもしれません。

はい、大きな間違いです。

今回は、仕事で使える「プロバナナ」の具体的な活用法を4つ紹介します。

これを知れば、あなたの生産性は劇的に向上するはずです。

では、早速いきましょう！ブクマもどうぞ！

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1. 「サムネイル」作成

（まさに作ってみました！一撃生成、これが20円……）

まず一つ目は、YouTubeやブログなどの「サムネイル」作成です。

ご存じのとおり、サムネイルはコンテンツの顔です。

ここが魅力的でないと、中身がどれだけ良くてもクリックされません。

一般的には、サムネを外注すると1枚1,000円〜2,000円ほどの費用感だと思います。

ところが、「Nano Banana Pro」を使うと……

なんと、1枚あたり約20円〜100円で作れてしまいます。

コスト面も破壊的ですが、それよりも「時間」が凄まじいですね。

AIなら修正も簡単、人間に依頼する手間も掛かりません。請求書のやり取りもいらない！

プロバナナのおかげで、一瞬で、しかも激安で高品質なサムネイルが作れるようになりました。

情報発信をしている人がこれを使わない手はありません！

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2. 教材や資料の「差し絵・図解」（説明用イラスト）

二つ目は、マニュアルや教材、プレゼン資料などの「差し絵」や「図解」です。

ぼくは今、AIアニメの作り方を解説する6万字を超える巨大な教材を執筆しています。

これだけの長文になると、テキストだけではどうしても読むのが辛くなりますよね。

そこで「Nano Banana Pro」の出番です！

テキストの内容を補足するイラストを、超高速で量産できてしまいます……！

こうした「説明用イラスト」は、以前なら、イラストレーターさんに「こういう図を描いてください」と発注する必要がありました。

1点1万円以上かかることもザラですし、何より、修正依頼も含めてやり取りの手間がかかります。

それが今では、自分の手元で、数分で、しかも数十円で作れてしまうのです……。

「ここはわかりにくいから、図解・挿絵を入れよう」 そう思った瞬間に、画像を用意できる。

これによって、コンテンツのわかりやすさが段違いに向上します。

あらゆるビジネスコミュニケーションのシーンで使えるので、ぜひ習得しましょう！

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3. 「コミックエッセイ・漫画」

三つ目は、個人的に今一番ハマっている「コミックエッセイ」や「漫画」の制作です。

「絵が描けないから漫画なんて無理」 そう思っていませんか？

「Nano Banana Pro」を使えば、自分の自撮り写真をアップロードして、「これを4コマ漫画風のキャラクターにして」と指示するだけで、自分が漫画のキャラになります。

あとはシナリオを渡せば、あっという間に4コマ漫画の完成です。

ぼくも実際に、田舎暮らしの様子（柿の話や薪ストーブの話など）を毎日4コマ漫画にしてSNSに投稿しています。

これが意外と好評で、インプレッションもかなり伸びています。

InstagramやTikTokなど、SNSとの相性も抜群です。

「漫画家になりたかった」という夢を持っていた方、今やらずにいつやるんですか!?（突然の煽り）

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4. イベントや告知の「チラシ」

最後、四つ目は意外と実用的な「チラシ」作成です。

PTAのイベントや、社内の忘年会、ちょっとした勉強会など、A4サイズの告知物を作る機会ってありますよね。

これまでは「Canva」などのテンプレートを使って作っていた方が多いと思いますが、「Nano Banana Pro」ならもっと早いです。

日時や場所、入れたい写真、雰囲気を伝えるだけで、一撃でそれっぽいチラシが完成します。

プロバナナは4K解像度での出力も可能なので、印刷にも十分耐えられます。

「え、このチラシいつの間に作ったの？」

と周りに驚かれるクオリティのものが、一瞬で作れてしまう。

デザインスキルがなくても、言葉と素材だけで告知物が作れる時代になりました。

忘年会の時期も近いですし、ご予定がある方は、試しにチラシを作ってみると面白いと思います！

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以上、ここらへんはかな〜り汎用性が高いかなと思います。

「サムネイル」
「差し絵・図解」
「コミックエッセイ・漫画」
「チラシ」

「Nano Banana Pro」は、クリエイターのためだけのものではありません。

ビジネスの現場で、圧倒的なコストダウンとスピードアップを実現する「業務効率化ツール」です。

たしかに、導入には少しハードルがあります。

基本的には有料ですし、環境構築も少し複雑です。

おすすめは「Fal」というAPI経由で、けいすけさんが開発した「Easy Banana」を使う方法です。

詳しくはメルマガ無料特典のセミナーで解説しているので、こちらから登録してくださいませ。

【プロバナナセミナーを受講する（無料）】
https://t.co/ncPQyPcc2H

1枚20円程度の課金で、これだけのパフォーマンスが出るなら安いものです！

ホワイトカラーの皆さん、今すぐ食わず嫌いをやめて、この革命的なツールに触れてみてください。

今日は解説しませんが、プロバナナの直前にリリースされた「Antigravity」も破壊的です。

こちらもメルマガの特典講義で解説してますので、合わせてどうぞ。

プロバナナとAntigravity、この2つを使いこなせれば、AI時代を生き抜くための強力な武器になります。

では、今日もコツコツAIを活用して、爆速で仕事をしていきましょう！ November 11, 2025