正直、もういい加減にしてくれと思う。
いつまで“枝葉末節の揚げ足取り”に国家全体のエネルギーを浪費するつもりなんだ？

政治家の献金だ裏金だと騒ぐ前に、倭国のマクロ環境そのものが崩れている事実を直視しろと言いたい。
企業は稼げず、個人所得は伸びず、生産性は世界から遅れ続けている。なのに、国全体で内ゲバと道徳警察ごっこばかり。

極論かもしれないが、国民が豊かになる仕組みが確立されるなら、献金でも裏金でもどうでもいい。
大事なのは “清廉潔白ショー” ではなく、最終的に国民の財布が厚くなるかどうかだ。

経済が衰退しているのに、みんなで「けしからん！」と怒るだけの生産性ゼロの議論を続けている余裕なんて、本当はどこにもない。
まずはマクロの仕組みを作り直して、国全体を豊かにすること。それが先だ。

もう“けしからん警察”はやめにしよう。
この国は、正義ごっこで食っていけるほど余裕のある国じゃない。 November 11, 2025

滑舌悪くて基本他人にタメ口で税金納める方法がゲームやるしか能のないゴミが他の人が汗水垂らしてライフラインやコンテンツを充実してくださっているのに…
だから実況者なんてゴミなんですよ
お前ら生産性のない人間なんていつ消えても我々の生活基盤に関与しないって意味を理解してから言えよ https://t.co/2O23dGl4QG November 11, 2025

【5:00起きを1ヶ月続けてみた結果】

①生産性爆上がり

1日のタスクが朝終わっちゃう。みんなまだ寝てるから全く連絡が入らないし、気が散ることがない。
朝の準備もどう長くしても1時間あれば終わるから、6:00-8:00は特にゴールデンタイム。
この2時間である程度のやりたいことが片付く。
特に考える系のタスクは邪魔が入らないこの時間がおすすめ。

②心の安定

感情が落ち着く。朝のバタバタした準備は自分の余白を奪う気がする。
朝、1日のスケジュールを確認してイメージする時間があるだけで心に余裕が生まれる。
朝起きれなかったという罪悪感もなく、むしろ、起きれたっていう成功体験から始まるから1日の機嫌も良くなる。

③不眠症解消

僕の場合、寝過ぎてたことが眠れないに繋がってた。
すごい負のループが起きていた。
今はベットに入って3分で寝れる。
朝余裕があり過ぎるので筋トレも行けちゃう。
夜に筋トレをしないおかげで、寝る前にアドレナリンを抑制できる。
だから更によく眠れる。

最近は朝の時間が自分のご褒美になってる☺️ November 11, 2025

これ、一言一句全く同じこと書いてある紙が記者に配られてるんよね。　それを朗読してるだけなんだが、この生産性の低い時間で誰が幸せになるんだろう？
https://t.co/f7OQak3iQB November 11, 2025

MacBookからキーボード音が鳴るこの神アプリでエンジニア彼氏の生産性爆上がりしてるからエンジニアは皆買うといい
https://t.co/9gfoK80ck9 November 11, 2025

1期は褒めてるのに
2期以降はボロクソに酷評に逃げてる
アニメ勢を見ると
こいつらには作品愛も敬意の欠片も無い
生産性が無い乞食のゴミクズにしか
見えない訳よ文句がある割には
原作や電子書籍を買って予習や復習すら出来ない時点で
あたおかな訳よ0話〜2話切りや途中切りするバカを
指標にするなよ November 11, 2025

@mikasattacknago 別に自分が強制されるわけじゃないからいいんじゃないすかね？生産性が無い云々とかくだらん。他人が何かを生産しようがしなかろうがどーでもよくない？むしろ、人が減るのは地球のためになるしね。 November 11, 2025

何かを考えてないと疲れちゃうから
仕事バンバン欲しい
暇になると「ハトのぬいぐるみかわええな。インコ飼いたい。あ、ダックスフンドの胴体って長い…」とかマジで生産性のないこと考えちゃう🙃 November 11, 2025

三十路にもなって教養もなく生産性のない社会のお荷物なあなたを見てると最低限の教養はだいじだなっておもえる 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

今日はおすすめに「消費するだけの趣味に生産性を持たせるとより楽しめる！」みたいなのが流れてきて勘弁してくれってなってたからあまり精神状態が良くないのかもしれない　生産性、ミュートワードにしようかな…… November 11, 2025

@miyuo214 チンあり女は生産性がある（性犯罪をしてでも子供を作る可能性がある男性）けどゲイレズは生産性が無いからダメ！
みたいな価値観で決めてそうで本当に怖い November 11, 2025

引用もリプもカオスすぎて吐き気

「その条件で生産性あるならいいですけど。」って噛み付いててカオス

ご最もだけどみんなが皆こうなれば
ええよな～普通になってほしいなあ～
って理想語っただけでこんな

噛みつかれるの🤢って感じ https://t.co/SC744rhTwP November 11, 2025

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@xKpG4bh6EMJL5mk @utora6666 生協の注文してたら間に入れてなくて申し訳ないです🙏　以前にも確執があった感じでしょうか？とりあえずコウテイペンギンさん「お前」呼ばわりはやめましょ、そういうので売り言葉に買い言葉になったら生産性がないです。 November 11, 2025

このポストに賛同するのはわかるんですが
話しているレイヤーが違う気がしていて…
「リモート可否を決めるのは会社」は責任やルールの話。
元ポストは「出社した方が本当に成果出るの？」という生産性の話。
「校則を決めるのは学校の権利」と
「その校則が合理的かどうか」みたいな https://t.co/xFlxsyYOnN November 11, 2025

久しぶりにポストすると、やはりあれやこれやと批判リプが飛んできますね。
めんどいので一括で返信します。

緊縮派のみなさんへ。
答え合わせは過去の制度と統計で確定してます。

1997年からPB黒字目標が法律・閣議決定・骨太方針で固定。
同じ期間、倭国は実質GDP低成長、実質賃金横ばい、設備投資も停滞。
先進国で唯一の長期停滞がこの期間に一致してます。

IMFの理事会議事録と国別レポートには、
債務残高や利払いで財政方針を判定すべきという記述はありません。
倭国財政を積極的と断定する記述もない。

これも照合済みの採点内容です。

あなた達のチャートが1年で吹っ飛ぼうが、普通にどうでもいいんですよ。

ここから先はカンタンな話です。

①政府は、国内需要・設備投資・賃上げ・子育てインフラに届く支出を意図して増やす。

②日銀は、金利とオペを物価だけでなく成長・雇用の指標とセットで運営する枠組みにする。

③人口動態の制約を前提に、労働参加と生産性を底上げする投資を優先する。

この方向性にもちろん異論はあっていいですが、
少なくとも「今までの優先順位のままで良い」という結論には、
過去30年の統計からは辿りつきにくいはずです。

やっとここまで来た。

チャート職人の批判リプの作業量には敬意。
ですが、国家を動かす採点はそこじゃないので肝に銘じておいて下さい。 November 11, 2025

このバカは何を言ってるんだ！？
政治家の献金だ裏金だの問題を抱えている与党自民党が「企業は稼げず、個人所得は伸びず、生産性は世界から遅れ続けている」倭国を作ってきたんだぞ。両者は表裏一体の問題。この人は不正に目をつむるだけでなく倭国を衰退させた原因を擁護・延命しようとしている。 https://t.co/DNF3PDCVFW November 11, 2025

@miura_takako 想像してごらんなさいよ。

政府の偉いさんが「戦争始めます。生産性の低い芸術家は、男女問わず前線に送ります。役目は自衛隊員の弾除けになること。殉職しても大丈夫。英霊として靖国に祀るから。」と言われた時の気持ちを一言で表すと何になる？ November 11, 2025

ADHDはドーパミン不足によって性的な物やゲーム的な物にハマってしまったり、
セロトニン不足によって甘い物や清涼飲料水にハマってしまうが、

スッキリするのは一瞬だけで、時間が経つと頭がボーっとして余計生産性が下がってしまうので、やり過ぎに気をつけたい。 November 11, 2025