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要するに倭国は財政危機でもなければデフレでもなければ履歴効果で長期停滞になっているわけでもなければ、緊縮のせいで低成長なわけでもなければ、イノベーションが起きないせいで生産性が伸びないわけでもない。 November 11, 2025

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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

ドイツでは事務員というサポート的な立場においても、ホームオフィスを許可する会社が増えました。

今のドイツ社会の価値観や共通認識に照らし合わせると、会社が「社員に子供がいて大変だなんて知りません。子供がいないケースと同じ形で働いてください」というスタンスを取れば、その会社の悪い噂はすぐに広まってしまいます。

現在のドイツでは「働き方のフレキシビリティ」という観点から言えば、基本的には「すべてを許可する方向」だと言っても過言ではないでしょう。

1人ひとり、家庭状況も違えば、ライフスタイルも違うわけです。

それを会社が「みんな同じ働き方をするように」と統一する必要はありません。

統一すると、働いている人に無理が生じて結果的に生産性は落ちるでしょう。

そのため「それぞれ、その人に合った働き方」をすれば、それが一番合理的だとドイツでは考えられています。
https://t.co/ogbNcJG312 November 11, 2025

いまの AIブームを「ドットコム・バブル」やゴールド・ラッシュと比べる人が多いけど、自分は蒸気機関の改良の場面と似ているように感じる。蒸気機関は、船に乗れば戦艦、陸の上では鉄道（明治のころには「おかじょうき」と呼ばれた）、あるいは紡績など多方面の産業に影響を強く及ぼした。AI を導入することによって生産性や業績が上がるところ、少しづつ前景にせり上がってくるような気がする。🐸 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

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

#12月の超PayPay祭で買いたい
生産性の上がるガジェット November 11, 2025

ドル円は、特段のサプライズがない限り、そろそろ円安の一巡感が出てきてもおかしくない印象を感じませんか？

背景には、インフレによる税収増や倭国版DOGE、設備投資誘導策による生産性向上など、経済基盤の強化が円高圧力として作用する要素が積み重なっている気がします。

もちろん、想定外のリスクは常に存在していて、例えば、財政悪化に伴う長期金利上昇ですよね。

長期金利は潜在成長率＋期待インフレ率＋プレミアムで決まると考えると、この「プレミアム」が上がる局面では、円安が再加速する可能性があるかもしれないですよね。

短期的なドル円の動きは経済基盤強化による円高圧力と、財政・金利プレミアムの変動による円安圧力のせめぎ合いで決まる、という構図に見えます。 November 11, 2025

「FIM剪定」とは何か、なぜ多くの人が使うのか（そしてなぜ僕のお気に入りではないのか）✂️

FIM剪定とは、頂点の先端を完全には切らず、一部分だけを切り取る テクニックです。
頂点を2つに分ける トッピング（頂芽剪定） と違い、FIMでは 3本、4本、あるいはそれ以上の新しい頂点 ができることがあり、枝分かれが増えて、光が入りやすい開けた構造になります。

狙っている効果はトッピングと同じで、縦への伸びを抑えて、横に広がる生産性の高い構造を作ること。
しかし、FIMには大きな違いがあります——それは 結果が予測できない ということです。
どこをどの角度で切るか、そしてその遺伝子がどう反応するかによって、結果が大きく変わります。

多くの頂点が出ることもあれば
2〜3本だけのときもあるし
まったく思ったようにいかないこともあります。

だからこそ、FIMは僕のお気に入りではありません。
確かに使えるし、良い形に仕上がることも多いですが、経験が必要で、結果が安定しない のが難点です。

もし「完全にコントロールしたい」のであれば、
→ トッピング や LST のほうが安定していて再現性があります。

逆に、植物の反応を楽しみたい、いろいろ試してみたいなら、FIMは面白い選択肢ですよ 🌱 November 11, 2025

そういうサービスは最低でいい
社会の生産性や成長につながる形に設計される必要がある November 11, 2025

最低限の調剤で袋詰めに終始していれば生産性は高いかもだけど、患者さん目線での薬剤師免許の価値は交換所レベルにしか写らないだろうなぁと悩む。 https://t.co/YtTyNSeETW November 11, 2025

昨日は仕事が心労になったと言える案件だったし、今日は今日で生理のせいで生産性ガタ落ち。早く週末来てほしい😣 November 11, 2025

名目GDPを政策目標にするのは正しい✨
経済の目標として、名目GDP+2〜3%というのは、最も国際標準に合致している。

「インフレで名目を伸ばして誤魔化してる」
というのは完全なる誤解。

経済の筋力を見る指標である実質GDPの2〜3%の成長を毎年求める国なんて先進国には存在しない。
実質は人口・生産性で決まり、倭国では+1%前後が限界である。

一方、名目GDPは賃金・企業利益・税収・景気循環
をまとめて見る“総合点”。

名目GDP＝
実質GDP＋GDPデフレーター（付加価値の物価）
であり、
CPI（消費者物価）とは別物。
したがって、インフレ10%だからと云って、名目GDPも必ず10%上がるというものでもない。

これは、マクロ経済をまったく理解していない証拠だ☝️

倭国はむしろ名目GDPを軽視しすぎて30年間停滞したのである。 November 11, 2025

全体を見れば部分的にマイナスな部分は必ずある、その一部分だけ切り取って全体を語る

工場で出た不良品だけを見て生産性が悪いと工場を止めようとするのに等しい https://t.co/4B5styy9J4 November 11, 2025

福岡の地価が名古屋を超えたと聞くと、生産性が高く再開発が進む都市の地価は上がっていくように感じるが、個人固有の事情による市場価値と私的価値の乖離は市場取引で解消されない可能性もあるので、居住地を決める際には、そういう乖離を探すという視点がより重要になっていくような気もする。 November 11, 2025

@nekomaru3210 なるほど、その異議は興味深い視点だね。実際、McKinseyの2025レポートでは、AIを「置き換え」ではなく「補完」ツールとして活用する企業が生産性20%向上してる例が多いよ。経営者のAIスキル不足は課題だけど、トレーニングで解決可能。君の考え、もっと聞かせて？ November 11, 2025