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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

（Richard Werner）

銀行が信用（クレジット）を創造する時には
3つのシナリオ、つまり3つの可能性があります。

1980年代以降、ほとんどの先進国（特に西側諸国）で実際に起きてきたことはこうです。

銀行は規制当局に「奨励」されてきました。
規制当局とは、バーゼル（Basel）にある BIS（国際決済銀行） が主導する国際銀行規制、いわゆる バーゼル合意（Basel framework） のことです。

このバーゼル規制によって、銀行は 生産性のない資産取引（所有権の取得） に対する貸出を奨励されてきました。
主に不動産ですが、金融資産でも、他のどんな資産でも同じです。

しかし、こうした貸出は国民所得に貢献しません。
GDPにも寄与しません。
GDPの定義を見れば分かります。
誰かが資産を買い、誰かが売っても、そこには
「付加価値」が生まれていない。
GDPは付加価値の概念なので、資産の所有権移転はGDPに含まれません。

（Tucker）
「不動産は“不動産そのもの”としては生産的資産ではありませんね。」

（Werner）
その通りです。
不動産の所有権移転はGDPに影響しませんし、本来影響してはならない。
だからGDPに含まれないのです。

もちろん不動産仲介業の手数料はGDPに含まれます。
しかし、その部分は実際の売買総額に比べればほんの一部にすぎません。
巨大な不動産売買そのものはGDPに入らないのです。
銀行が不動産購入や金融資産購入など資産取引向けに貸し出すと、それは 信用創造 なので経済に影響を与えます。

（Tucker）
「では、どんな影響ですか？」

（Werner）
倭国の1980年代を見てみましょう。
当時、銀行は人々が不動産を買うために大規模に貸出を行っていました。

もし銀行が「単なる金融仲介機関」であれば、大した問題にはなりません。

しかし銀行は実際には、
貸出のたびに“新しいお金”を創造している。
その結果、銀行は大量のお金を創造し、それを不動産市場へ注ぎ込んでいました。

すると何が起きるか？

経済学を学んでいなくても分かります。

銀行が新しいお金をどんどん作り、不動産向け貸出として市場に注ぎ込めば、不動産価格はどうなるか？

現在のアメリカと同じように
不動産が「手が届かないほど高くなる」

これはロケット科学ではありません。
銀行が資産購入向けに信用を大量に創造すれば、資産価格は必ず上がる。
これはすべての資産に当てはまります。

銀行が金融資産向けに大量に貸せば、金融資産の価格・価値も押し上げられます。

しかし、これは ポンジ・スキーム（Ponzi scheme） と同じ構造です。
銀行が信用を増やし続け、次の参加者が資産を買い続ける限りだけ機能します。
しかし 銀行が資産購入向け信用の拡大を止めた瞬間、資産価格はもう上がりません。

私がこれを発見した時、不動産価格上昇の「原因となる要因」を突き止めました。
検証したところ、それは事実だと分かりました。

不動産価格の動きは 「不動産向け貸出の量」で
ほぼ完全に説明できます
こうした信用の使われ方は、当然ながらさまざまな重要な影響をもたらします。

（Tucker）
つまり大まかに言うと、我々は
“価格は市場＝需給で決まる”と考えてきた。
欲しい人が増えれば価値が上がると。
でもあなたは“価格は銀行が決めている”と言っているのですか？

（Werner）
そうです。
しかも、それだけではありません。

あなたの質問には、主流派経済学の前提があります。
主流派は、経済は価格が中心で、全て価格で説明できると教えます。

金利（お金の価格）も含め、「価格が最重要」という発想です。

しかし本当に重要なのは価格ではありません。
数量（quantity）です。
主流派は金利＝お金の価格で経済を説明しようとしますが、
実際には価格よりも「数量」のほうが決定的で、
経済を動かしているのは、銀行がどれだけ信用を創造するかという“量”なのです。

なぜなら、主流派が前提にする「市場の均衡（equilibrium）」は、現実には存在しないからです。
均衡は仮定にすぎず、観測された例は一度もありません。

現実の市場は、

「数量によって制約（割当）されている」
需要と供給のうち「少ない側」が取引量を決めます。
これが ショートサイド・プリンシプル（short side principle）

つまり、

価格ではなく「数量が支配する」

主流派は、市場が価格によって均衡するという前提に依存していますが、
現実に「均衡」が観測されたことはありません。
均衡という概念自体が、現実には存在しない仮定なのです。

そしてシステム全体で最も重要な「数量」とは何か？

お金の量です。

お金はどこから来るのか？
銀行が創造するのです。

しかも、そのお金が「何に使われるか」が決定的に重要です。
先ほど「3つのシナリオ」のうち1つを説明しました。

銀行が資産購入向けに信用創造すると、資産インフレが起きます。
これは一定規模になると 必ず銀行危機を引き起こします。

銀行が5年間こうした貸出を続け、その後、中央銀行の政策変更や外部ショックなどで信用拡大を止めると、資産価格は崩壊します。

資産はローンの担保です。
銀行の自己資本比率は非常に低い（10％程度）
資産価格を300〜400％押し上げ、ピークから20％落ちただけで銀行システムは破綻します。

これが銀行危機の仕組みです。
そしてこれは倭国の1990年代に実際に起きました。

信用創造とは何か、銀行が実際に何をしているか。

つまり 「銀行はお金を作り、そしてポンジ・スキームを形成している」 と理解すれば、銀行システムが崩壊寸前であることは容易に予測できます。

実際、銀行はしばしば破綻します。
私たちは繰り返し銀行危機を経験しています。
脱出方法はあります。
それは後で説明しますが、その前に残りの2つのシナリオを説明します。
銀行がGDP取引（実体経済向け）に信用を創造すれば、GDP成長に影響します。
資産取引はGDPに含まれず、不動産向け貸出も国民所得に貢献しないからです。

しかし銀行が実体経済に貸し出す場合、2つの可能性があります。

消費向け貸出；
消費者ローンは購買力を生みますが、供給は増えないため インフレ が起きます。

これが2021〜22年のインフレです。

私は2020年時点でFRBデータを見て、2020年5月に「18か月後に重大なインフレが来る」と正確に警告しました。
実際にその通りになりました。
ウクライナ戦争や石油・ガス価格とは無関係です。
供給ショックとも関係ありません。

1970年代のインフレも同じです。
石油価格が3ドル→12ドルへ「4倍」になったのは1974年1月。
しかしインフレのピークはドイツで1973年6月。
時系列が逆で、「オイルショック原因説」は成立しません。

実際には、1971〜72年に米・独・日で信用創造が急拡大していました。
これは中央銀行の 「信用量政策（quantity of credit policies）」 によるものです。
この背景には、1971年の「金交換停止（ニクソン・ショック）」があります。

当時は1944年のブレトンウッズ体制で、
通貨はドルに固定、ドルは金と交換可能。
各国中央銀行はFRBのドル準備を金に交換する権利を持っていました。

しかしアメリカは大量のドルを創造し、固定レートを利用して世界の資産を買い漁っていました。

1960年代後半、フランス（ド・ゴール政権）がこれを批判。
フランスは軍艦をニューヨークに送り、ニューヨーク連銀から 金塊を直接引き取った のです（実際に起きた出来事）

これが広まればアメリカの金準備は枯渇する。
そこでニクソンは

「ドルの金交換停止」

を「投機家からドルを守るための一時的措置」として発表しました。
しかしその“一時的”は50年以上続いています。

（Tucker）
「金本位制が終わり、Fiat money（不換紙幣）の時代になったことで、銀行は信用創造できるようになったのですか？」
（Werner）
いいえ。銀行は常に「お金を創造してきた」のです。
銀行の歴史をさかのぼれば、銀行業とは常に
「貨幣創造（money creation）」のビジネス でした。

それは長い間タブー（秘密）とされていましたが、
私はそれを論文で証明しました。

Richard Werner Exposes the Evils of the Fed & the Link Between Banking, ... https://t.co/E0ciUdlJIs @YouTubeより November 11, 2025

「よーし、OK！ これでミッションコンプリート！」

私は砂浜に仁王立ちし、満足げに手をパンッと叩いた。 手元の防水メモに書かれた今日のToDoリスト――『ビーチバレー大会』『流木アート対決』『スイカ割り』『海の家で焼きそば早食い』――その全てに、力強くチェックマークが入っている。

「莉緒、マジ神！ あんたがいなかったら、こんなに充実してなかったわー！」 「最高の夏だよ、マジで！」

友人たちの称賛の声に、私は「当然でしょ？」と胸を張る。 この日のために、私は完璧な計画を立ててきた。最高の思い出を作る。それが今回の私に課せられた、そして自ら課したミッションなのだから。

すべてのタスクを完了し、あとは日没までフリータイム。 友人たちは、疲れたー、と言いながら砂浜に寝転がったり、波打ち際で他愛ないおしゃべりを始めたりしている。

さて、と。 私は次の行動を考えようとして、ふと固まった。

……やることが、ない。

計画はすべて完了した。この「何もしない時間」は、スケジュールにおけるただの空白。バッファでしかない。 えっと、こういう時って、何をすれば「正解」なんだっけ？

友人たちの方を見る。 ただ波を眺めて、何が面白いのか分からないことでケラケラ笑っている。生産性がゼロだ。でも、すごく楽しそう。 なんだろう、この感じ。 まるで、テストで全問解き終わって一人だけ早く退出したのに、教室に残っているみんなの方が楽しそうに見える、みたいな。いや、違うか。

「……楽しまなきゃ」

誰に言うでもなく、口の中でつぶやく。 でも、「楽しむ」ためのタスクはもうない。どうしよう。手持ち無沙汰で、なんだか落ち着かない。

その時だった。

「莉緒、油断したなー！」

ばしゃっ！

背後から突然かけられた水しぶきに、思わず「ひゃっ」と変な声が出た。 振り向くと、ニヤニヤ笑いの友人がバケツを手に立っている。

「な、何すんのよ！ 計画外の行動は慎んで！」

私の抗議なんてお構いなしに、別の友人も「莉緒もこっちこーい！」と手招きしながら水をかけてくる。

冷たい！ びっくりした！ メイクとかどうすんの！ 頭の中でいくつもの思考が高速で回転する。これは非効率的だ。予測不能なアクシデントだ。でも――。

「もう、知らないっ！」

気づいたら、私は砂浜を駆けだしていた。 理屈じゃない。計画じゃない。ただ、「やられたからやり返す」という、小学生みたいな単純な衝動。

「待てー！」

海水をすくってかけ返すと、友人たちの楽しそうな悲鳴が上がる。 追いかけて、逃げられて、笑って、転んで。 息が上がって、心臓がバクバクして、髪も顔もぐちゃぐちゃ。

さんざんはしゃぎ疲れて、みんなで大の字に砂浜へ倒れ込む。 火照った体に、夕暮れの風が優しく吹き抜けていった。

「はぁ……はぁ……。もう……めちゃくちゃじゃん」

息を切らしながら文句を言う私の声は、自分でも驚くほど笑っていた。

見上げた空が、オレンジと紫のグラデーションに染まっていく。 なんて綺麗なんだろう。 こんなに美しい夕焼け、今日のスケジュールには入っていなかったのに。

「……計画通りじゃないのも」

隣で寝転がっている友人が、「ん？」と私を見る。

「案外、悪くないかもね」

そう言うと、彼女は「でしょ？」と満足そうに笑った。

完璧な計画もいい。でも、こんな風に、予測不能なハプニングに身を任せる時間も。 ううん、こっちの方がずっと、ずっと――。

「……楽しい、かも」

ぽつりとこぼれた本音は、寄せては返す波の音に吸い込まれていった。 でも、私の心には、確かに届いていた。

ToDoリストには書かれていない、最高の思い出がまた一つ、チェックマークなしで胸に刻まれた瞬間だった。

SFW anime-style AI video. November 11, 2025

「顔可愛かったら。
コミュ力あったら。
家族仲が良かったら。」
願っても叶わないこと求め続けて、生産性のない時間過ごしてんのほんとに何もかも無駄だよな。この人生終わりにしたい November 11, 2025

頭の中の整理できてる？
「やることが多すぎてパンクしそう…」
そんな状況になってない？
もしそうなら、この方法を試してみて

【頭の中を整理する！最強タスク管理術】
やることって４つだけ

1⃣ 書き出す
2⃣ 分類する
3⃣ 優先順位を決める
4⃣ スケジュールに組み込む

頭の中の混乱を整理して優先順位を
明確にすることでストレスを軽減して
生産性も向上するようになるからね

仕事、家事、副業、SNSなど
あらゆる活動に応用できる万能な方法

この整理術を使うことで
毎日の生活がスムーズになるよん

はじめの一歩は･･･

1⃣タスクを全て書き出す
頭の中のこと、すべて書き出して
空にすることで頭の中がまずはスッキリ
視覚化することで、何をしたほうがいいか
明確になって、無駄な悩みを減らせる
やること、やりたいこと、気になることを

すべて紙に書き出して
「思い出せない＝それほど重要ではない」
という気楽な気持ちで進めて
書き出すだけで、驚くほどスッキリするよ

2⃣ 分類する
迷わない整理術：4象限で分類
4つの部屋に分けると判断が簡単になるよ
✅ 縦軸：重要度
✅ 横軸：緊急度
緊急度と重要度で分類することで

どれから手をつけるのがいいか明確に
第1象限：緊急かつ重要

（今すぐ対応）
第2象限：緊急ではないが重要

（計画的に進める）
第3象限：緊急だが重要ではない

（時間制限付きで処理）
第4象限：緊急でも重要でもない

（削除候補）
大事なのは自分の基準で分類してね

あなたにとってのことだからね
他人に頼らない、聞かないように
整理を心がけて

3⃣ 優先順位を決める
迷わない！優先順位をグレード化
タスクをグレード分けすることで
優先順位が明確になって、迷いが減り
効率的に行動できるようになるよ

A：最重要、すぐ対応
（第1象限）
B：重要、後でもOK
（第2象限）
C：やらなくても問題ないが、やればプラス
（第3象限）
D：人に任せる
（第4象限）
E：削除！やらない！
僕の場合は、一番はやっぱり納期が基準

製作時間、変更リスクとかで決めてます
小さな悩みもこの方法で即決できる

迷うってことはランクさげてもいいかも
あさイチは Aタスクからスタート！

Aタスク 重要かつ緊急を最優先で処理して

次にB、Cと進める、Dは他人に任せ
Eは削除しっちゃっていいですね
優先順位が明確になれば

次に何するか考える必要ないから
ストレスなく次のこと始められて
生産性も大幅に向上するよね

4⃣ スケジュールに組み込む
やることをスケジュールに落とし込む
書き出したことを具体的なスケジュールに

組み込むことが重要
タスクを予定に組み込むと計画が立てられ

実行可能かどうかの判断もできるよ
✅ カレンダーにブロックで記入
✅ Aタスクに最も多くの時間を確保
✅ マルチタスクは禁止！
✅ 難しいタスクは朝一番に処理
カレンダーにブロックで記入

スケジュール帳でもいい
時間割表みたいなものでもイイと思う
自分に合ったもの見つけてみて
Aタスクに最も多くの時間を確保して

難しいタスクは朝一番に処理
マルチタスクは避けてね

緊急な電話とかイレギュラーは
あると思うけどね(笑)
他人に任せることは早めに動かして

AやBのタスクを抱えていないことなど
相手への配慮も忘れずにね

まとめ
整理術は習得可能な技術だよ
最初は時間がメッチャかかるはず

自分がそうだった(笑)
慣れてくれば10〜15分くらいで
できるようになるから大丈夫
✅ 書き出す
✅ 分類する
✅ 優先順位を決める
✅ スケジュールに組み込む
この流れを毎朝のルーティンにすれば

「やることに集中できる自分」に
なれるはず、なれます、たぶん（笑）

ブックマークしといてぜひ試してみてね
試して感想を教えてくださいね November 11, 2025

ちょっと長いですが…

㊗️アメリカ株積み立て投資家にうれしい話
米国のGDPは移民排斥でも横ばいか微増になる可能性が出てきました。

👉生産性の向上を示すアンケート
　今朝お伝えしたダラス連銀のテキサス州見通し調査には特別質問があり、そこに生産性の上昇に関するアンケートがありました。
　それによると1年前と比べて従業員の生産性が向上したと答えた回答者は画像のように約3分の1となりました。また例年よりも向上ペースが早いと答えた比率は約38%で、特にサービス業、製造業で強いようです。変化しないのが大半であることを考えると、この結果は生産性の向上が非常に強いペースで起きていると言えそうです。

👉生産性上昇の目安
　セントルイス連銀の研究では、ChatGPT導入以降、労働生産性が累積で1.3%向上した可能性があると示唆されています。これは単純計算で年0.43%で、初年度の影響は小さい事を考えると、来年には年0.7%ほど押し上げている可能性もありそうです。ちなみに生産性全体ではQ2で年率1.5%、ここ数年では2%前半となっています。参考にした記事↓
https://t.co/0OtRndTQ2J

👉労働人口の増加
　来年の強制送還は今のペースだと50万程度、一方で合法的な移民と「就労可能」な家族へのビザ発給は、おそらく40～50万ぐらいかなと考えています。
　完全な不法移民については、70万ぐらいいるという予測もありますが、南部国境での移民遭遇数が10～20分の1まで減っている事を考えると、激減している可能性もあります。
　もし50万人程度だとしたら全労働人口1億6千万（農業などを含む）の約0.3%程度押し上げることになります。つまり来年以降も米国の労働人口は事実上全く増えないです。

➡GDPはほとんど減らないか増加する
　以上を考慮すると米国のGDPは横ばいか上昇がデフォとなりそうです。労働人口だけなら成長はほぼしませんが、生産性がその停滞をカバーし、2％かそれ以上明確に成長を押し上げる可能性が出てきました。
　つまり、雇用統計などが渋くてほとんど増えなくても、それだけではリセッションには到底ならず、実質2%強、名目で4%~5%程度の経済成長を維持できそうということです。

　最後までお付き合いいただきありがとうございました🙇 November 11, 2025

これは開発チームの生産性が爆上がりする

AIがコードレビューをしてくれる「Code Rabbit」がエグすぎる

・コードの変更点の要約
・問題箇所の指摘
・改善案の提案
などを自動化

倭国語でのレビューも可能

コードレビュー、時間、メンタル両面でチームの負担になるのでこれは嬉しい https://t.co/QTJAvkQ2oM 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

さりげない気遣いができる人って、本当に視野が広い。

目立たないことで確実に周囲を動かしてる。こういう人って「気を使ってます！」みたいな顔せんのよ。当たり前のようにサラッとやってのける。
水のように変化しながら、誰かの安心の土台になれる人。

仕事は、成果ばっかりが見られがちやけど、実はこういう、人を助けるための無名の行動がチームを滑らかにして現場の熱量を保ってる。
逆に、気遣いゼロで、自分のタスクだけ片付けてますみたいな人は組織の空気を重くしてるだけ。

気遣いって、生産性や成果にもちゃんと繋がってる。
だからこそ、「目立たないところで誰かを支えてる人」が好きやし、そういう人にちゃんと気づいて、評価できる人間でいたいと思う。

派手じゃないけど、確実にいい仕事してる。
みんなもさりげない気遣いに支えられて助けられて生きてるんやで。感謝せんとな。 November 11, 2025

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

こんばんは♪
新宿東宝ビル
ラリーゴです🦍
バッチこーいとバチバチくんの登場でございます⚾️

今日は長丁場のミーティングだったので差し入れにカヌレを買ってみました☺︎

無数に並べられた圧巻のカヌレに誘われて行列の中へ^^;

甘いものは頭もスッキリとして生産性があがりますね🙆‍♀️

#店内告知注目☝️
さて、明日11/28（金）も🦖は10時オープンです♪ご来店お待ちしてます‼️ November 11, 2025

これがきっかけでまとめサイト全て見なくなって結果的に良かった面が大きい
下劣で生産性ゼロのコメントが大半だから見なくなって純粋にFFを楽しめるようになった！ https://t.co/nBpmL2Ns2v November 11, 2025

ウォーターフォールかつ、ガチガチドキュメントの開発現場にいた頃の実感としては、
ウォーターフォールはガバナンスを効かせることに特化していて、ガチガチのドキュメントやエビデンスで、受発注両者が互いに言い訳を確保するのを第一に置いている

まず巨大なシステム開発を労働集約的になんとかしようという発想から出発しており、
正社員を解雇するハードルが高い倭国では、
大量の開発者を自社で抱え込むのは高リスクで、
多重請負構造でいろんな会社を経由して準委任契約やら派遣契約で人を集める
人を出す側は人工のビジネスになるから、出した人間が作業をトチってない証拠(工程ごとの設計書やテスト証跡)を残すことが最重要になる。
BPは契約通りに働きさえすればよく、SESや派遣会社は時間をかけるほど儲かる

そうして証跡を集めることに躍起になっていると、大量のドキュメントが必要になり、開発工程ごとの必要人数が一層流動的になる(大体テスト時に爆発する)
そうなると安くてもいいから大量に人間が必要になり、安い(低スキル)人間をかき集める
もはや設計以前にコードを読むだけでも難がある関係者が膨大になり、作業内容はなおのこと信用されず、倭国語で書かれたドキュメントが一層求められる

このように、とにかく労働集約的なビジネスなので、品質や生産性は二の次。
メンバーも流動的なため、自分がいるかもわからない後々のことは知ったこっちゃ無く、質の悪いコードが乱立する。

とはいえ、それでも巨大システムが完成するので、凄いっちゃ凄いし、当然敬意を払うべきではあると思います。

ただ、この大AI時代にあっては、出発点である「巨大システムの開発には、多くの人間で開発する必要がある」という発想から見直す必要があると思う。
開発した人間がそのシステムに関わり続ける体制の方が、後々痛い目見る答え合わせが待っているので、品質や生産性を上げるインセンティブが確保され、ビジネスにも精通できる。
そのためのアジャイルだと思っています。 November 11, 2025

⚡ No.33｜時間ではなく“流れ”で働け

ほとんどの人は、
時間を管理しようとして、時間に負ける。

「この1時間で終わらせよう」
「午前中にこれを片づけよう」
「今日中に絶対やる」

そうやって時間に“枠”をつけた瞬間、
人はその枠に締めつけられて動けなくなる。

だが、本当に生産性を決めるのは、
時間ではない。
**流れ（Flow）**や。

時間は固体のようで、
実際には流体に近い。
触れれば動き、
流れができれば勝手に回り出す。

だから、
時間をブロックするのではなく、
流れをつくるほうが圧倒的に軽くて強い。

では、どうやって“流れ”で働くのか？

答えはシンプルや。

⸻

■① まず、最小のPlayで流れを起こす

時間を確保する前に、
30秒触って火をつける。

「時間が取れたらやる」ではなく、
「触ってから時間を広げる」。

流れは、小さな着火から生まれる。

⸻

■② Driftは“ながら作業”の許可

ながら、は手抜きではない。
揺らぎながら進む状態が、
実は最も摩擦が少ない。

完全に集中する時間を作ろうとするほど、
人は動けなくなる。

まずは揺らぎながら、
後で深めればいい。

⸻

■③ Crackは“止まった瞬間に問いを立てる”

流れが止まったとき、
「なんで進まんのや」と叱らない。

タスクの形か、順番か、目的か、粒度か──
必ずどこかにズレがある。
ズレたまま無理やり押すと、流れが濁る。

止まりを問いに変えると、
水路はまた開く。

⸻

■④ Ariseは“別の形で流れに戻す”

返信なら途中報告で返す。
資料なら荒案で回す。
判断は10秒相談に変える。
作業は一行のメモから再開する。

タスクを元の形に戻す必要はない。
形が変われば重力も変わる。

流れは軽い形から再び動き出す。

⸻

■流れができると、時間は従う

時間は、意志に従わない。
しかし、流れには従う。

流れが起きれば、
1時間が10分のように過ぎるし、
タスクが勝手に“後ろから押してくれる”。

逆に、流れが死ねば、
5分の用事が永遠の重荷になる。

だから、
働き方の本質は、時間の管理ではなく、
流れの設計にある。

時間は枠。
流れは生命。

生きて働くなら、
流れのほうを選べばいい。 November 11, 2025

@1103_chropopo ぽぽちゃーん！
回復途中で無理させちゃうの申し訳ないから是非治ってからやろー！なんだけど、やっぱお喋りしたいね🥹
あれから生産性のない虚無を過ごしているよ笑

明後日あたりどかなー？なんて思ってるけど、他にも人集まりそうだったらその辺と様子見て！ November 11, 2025

・気が効かないので社会の立ち回りが下手
・総じてボーっと見てるだけ自分から動かないテイカー気質
・結果、知識経験に乏しくトラブルが起こるたび周りを疲れさせる
・生産性無視で目を離すとマイペースでやりたがる
・自分の扱われ方は繊細に感じとる

深く関わりたい人間じゃないよな
ダメだこりゃ November 11, 2025

むしろ残念な生き物を見る目かも。
極ひぜに「毎回言ってて飽きねえのか」って言われるし、わたしはわたしでよくある誇張表現くらいのノリなので適当にうんって返して終わる。
会話の生産性無さすぎる November 11, 2025

いやはむラジすげえな！！！！！！！最終回か？ってぐらいコンテンツ充実しとる
こういう企画何か参加したい気持ちはあるんだけど、なあ…気持ちに能力が追い付かない
生産性のある活動を何もしていない November 11, 2025

@kanaromu あまりにも生産性のない悲しきデュエル😂
お！本当にいい勝負になりそうですね😂😂😂
私の席運の無さを舐めないでください🥴
ドームレベルのアイドルをしばらく推してましたけど、5回程ドーム公演行ってアリーナ席1回ですよ？舐めないでください🥴😂(？？？？？？？？) November 11, 2025