【倭国株】昨日の家族の集まりで、弟（任天堂で管理職を務めています）が言った一言に、私はハッとさせられました。
「キオクシアホールディングスは序章に過ぎない。
本当に世界を変えるのは次世代AIだ。」「任天堂、三井物産、日立製作所を買う必要はない。
これから本当に利益を上げるのは、省エネを支援する会社だ。」
その会社は大阪の小さな工場で、高周波電源変換チップを専門に製造しており、最近テスラとファーウェイから同時に注文を受けています。
生産ラインはフル稼働で、エンジニアたちは徹夜で作業を続けています。
受注はすでに来年以降まで詰まっています。
弟は笑いながら言いました。「毎日言ってるのに、お前は相変わらず動かないな。」
💯✨現在株価：232円 → 予想株価：4,580円。✨💯
三菱電機、東芝、日立、オリックス、NTTが推進する省エネ・再生可能エネルギーシステムに関する共同プロジェクト。
倭国の技術力を結集し、持続可能な未来を共に創ります。
今ご購入いただけば、将来お子様により良い教育環境や生活条件を提供できるでしょう。
今、行動する者だけが次のチャンスを掴めます。👍
「いいね」+「フォロー」で銘柄コードを即時送信します，コメントコラムに『135』とご記録ください。 December 12, 2025

「息が上がる前に、速度を変えていい」
——タヌキが教える“自分の歩幅を守る人生術”

タヌキは、全力で走り続ける生き物ではない。
むしろ、行動速度をこまめに変えながら生きている。

行動学では、
タヌキは疲労の蓄積に弱い“省エネ型の中型哺乳類”とされる。
だからこそ、餌場への移動も、危険回避も、
“息が上がる前にペースを落とす”という選択を自然に行う。

危険を感じれば止まり、
音が大きければ回り道をし、
気配が悪ければその日はあえて遠出をしない。

これは怠けではなく、
体力と環境のバランスを取る高度な生存戦略だ。

人間はどうしても、
・休むことに罪悪感を覚えたり
・止まることを“弱さ” と勘違いしたり
・他人のペースに自分を合わせすぎたり
してしまう。

でもタヌキは、
動物の世界でそれをやったら命に関わることを知っている。

だからこそ、
息が切れる前に歩幅をゆるめ、
“今日はここまで”と静かに線を引く。

私たちも、それでいいのだ。

息が上がってから休むのではなく、
上がりそうな気配の時点で速度を変えていい。

・今日できる量が少なくても、それが“その日の最適”
・頑張り続けることより、続けられる形を選ぶほうが強い
・人と違うペースは、欠点ではなく個体差という自然なもの

タヌキは誰にも合わせず、
自分の体力と気配に合わせてその日の速度を決めている。

日曜の夜にその姿を思うと、
少しだけ、胸がゆるむ。

明日から走るために、
今日はゆっくりでいい。
歩幅は、自分が決めていい。 December 12, 2025

【#長岡京市 １２月議会】

１２月議会が始まりました。

補正予算案では、

・小中学校への男女別更衣室の設置（順次）

・公共施設予約システムへのキャッシュレス決済の導入（来年４月から）

・老朽ため池補強（粟生地域）

・地域子育て支援センターさくらんぼの長九校区への移転（今年度中）

・神足・長六・長七・長十小　体育館エアコン設置工事（夏休みに工事か）

・省エネエアコン・冷蔵庫購入補助（年明けより募集予定）

・自治会館エアコン設置補助

・学校給食費の米・牛乳の値上がり補てん

などの予算が提案されています。

政府経済対策の長岡京市での具体化については、１９日に提案される予定です。

【一般質問】

１０・１１日には、市政全般質問できる「一般質問」が行われます。

議長を除く全員が質問します。ぜひお聞きください。

インターネット中継もあります。 https://t.co/CnBFFEeHo0

全議員の順番と質問要旨は https://t.co/9ITXNu0SJr December 12, 2025

街道交流館プチリニューアル…
とは言いますが、展示ケースが新しくなる！
とかではなく、LED化の工事です。

資料を見ていただく上で重要なポイントともなる照明💡

省エネだけでなく、紫外線や赤外線などによる資料劣化のリスクも削減される、ということで。

色味等に少し変化があるかも… https://t.co/jv39cVAB0E December 12, 2025

✨売れ行き好調 12月8日✨
「家電」 28位🌟
アイリスオーヤマ 電気ストーブ ヒーター 暖房器具 電気 足元 小型 省エネ 脱衣所 転倒時電源OFF 400W/800W 2段階切替 軽量 EHT-800W ホワイト
#pr
https://t.co/tVXN2FnPsQ December 12, 2025

🙋‍♀️月曜日は #お弁当 ✨昨日作った #キムチ は3日後から冷蔵庫。出来上がったヤンニョムを塩漬け白菜に巻いて頂きました♪ポッサムは林檎玉葱長葱大蒜生姜味噌少々で沸騰後お肉投入蓋せず10分弱火40分うま😋#おうちごはん

エアコンは某Jネットより随分お安く買えました！10%ポイント還元ありがとうヨドバシ🥹取付も迅速で本当に助かります

エアコン壊れたのが今で良かった説…フォロワーさんからチラッと聞いてそぅ言えばなんか聞いた気がする！とググったら⬇️

⚠️2027年度からの省エネ基準厳格化（エアコン2027年問題）**来年（2026年）あたりから価格が上昇し安価なエアコンが市場から減り、高性能な高価格帯のモデルが主流になることが予想されています。現行の多くの機種が新基準を満たせず製造できなくなるためメーカーは開発・製造コストを製品価格に転嫁せざるを得ないため。今が買い替えのチャンスとも言え、早めの検討が推奨されています←御参考に❗️

寒暖差に気をつけ 火の元ご用心
皆さま今日も良い1日を🍀
今週もよろしくお願いします🙇‍♀️ December 12, 2025

#NEDO公募「『省エネルギー・非化石エネルギー転換技術戦略2024』」の改訂・更新にあたって中長期の開発動向に係る省エネルギー技術及びポテンシャルの調査」の実施体制を決定しました。
詳細はこちら👉 https://t.co/8zCO6KKhPT
#省エネ https://t.co/aRqjTv91YK December 12, 2025

OMUXΩ∞KUT-DNA
JUNKI KANAMORI

「最終目的は、AIの計算をより省エネかつ低コストにすること。これは単なる技術改良ではなく、未来のAIがもたらすであろう計り知れない計算需要が、エネルギーやコストの壁に阻まれることなく発展し続けるための、必要不可欠な設計思想なのです。」

未来のAI計算機：TPUと光が融合する仕組み

1. はじめに：AIを動かす巨大な頭脳

現代のAI、特に大規模言語モデル（LLM）を動かすためには、想像を絶する計算能力が必要です。この需要に応えるため、Googleは「TPU（Tensor Processing Unit）」というAI計算専用の超高性能チップを開発しました。これは、汎用的なハードウェアから、特定の目的に特化した専用設計のシステムへと向かう、計算機アーキテクチャの大きな潮流を象徴しています。

しかし、AIの進化は止まりません。さらなる性能向上と、増大し続けるエネルギー消費という課題を克服するため、この特化の道をさらに推し進めるアイデアが生まれました。それが、TPUに「光で計算する技術（OMUX）」を融合させるという構想です。

これは単なる機能追加ではありません。エネルギーとコストの効率性を極限まで追求する中で生まれた、必然的な次の一手です。このドキュメントでは、この未来のAI計算機がどのような仕組みで、どのようにして電気で動くTPUと光の計算を組み合わせるのかを、一つひとつ丁寧に解き明かしていきます。

まずは、このアイデアの土台となる「TPU SuperPod」がどのようなものか見ていきましょう。

--------------------------------------------------------------------------------

2. すべての土台：TPU SuperPodの構造

「TPU SuperPod」とは、数千個ものTPUチップが集まってできた、一つの巨大なコンピュータです。その構造は、レゴブロックでできた巨大な都市に例えることができます。この都市は、大きく3つの階層で成り立っています。

TPU Cube（都市の「地区」）64個のTPUチップが集まった基本ブロックです。都市で言えば、一つの「地区」や「区画」に相当します。

電気ICI（地区内の「細い路地」）ICIは "Inter-Chip Interconnect" の略で、同じCube（地区）内にあるTPUチップ同士を繋ぐ電気の道です。地区内の家々を結ぶ「細い路地」のように、近距離の通信を密に行います。

OCS（地区間を繋ぐ「高速道路」）OCSは "Optical Circuit Switch" の略で、異なるCube（地区）同士を光ファイバーで結ぶ超高速ネットワークです。地区と地区を繋ぐ「高速道路」のように、大量のデータを遠くまで瞬時に届けます。

ここで重要なのは、TPU SuperPodが**「近距離は電気、遠距離は光」というハイブリッド構成を既に採用している**点です。今回の核心は、この成功した設計思想をさらに推し進め、チップの内部というミクロなレベルにまで「光」の要素を持ち込むことにあります。
--------------------------------------------------------------------------------
3. 新しい心臓部：TPUに「光の計算コア」を搭載する

この構想の心臓部は、個々のTPUチップの内部にあります。従来の電子計算ユニットの隣に、「OMUX 光GEMMコア」という、光で計算を行う新しいユニットを搭載するのです。

これは、チップの中に2種類のエンジンを持つようなものです。それぞれの役割は明確に分かれています。

従来の電子計算コア (Systolic Array)

新しい光計算コア (OMUX)

万能な働き手

省エネなスペシャリスト
ほとんどの計算を正確かつ柔軟にこなす、信頼できるメインエンジンです。

**大規模で高密度な行列演算（AIの基本計算）**を、圧倒的な省エネルギー性能で、超高速に処理することに特化した専門エンジンです。

このように、得意なことが違う2つのコアを1つのチップに同居させることで、あらゆる計算タスクに対して最も効率的な方法を選べるようになります。

では、性質の違うこの2つの計算コアを、どのように連携させて動かすのでしょうか？そのための重要な仕組みを見ていきます。

--------------------------------------------------------------------------------

4. 連携の仕組み：電気と光をつなぐ技術

チップ内部で、電気の世界（従来の電子コア）と光の世界（新しい光コア）がスムーズに連携するためには、3つの重要な役割を担う仕組みが必要です。

ADC/DAC Bridge（翻訳機）コンピュータ内部の信号は「電気」ですが、OMUXコアは「光」で計算します。このADC/DAC Bridgeは、電気信号を光信号に、光信号を電気信号に相互に変換する**「通訳」や「翻訳機」**のような役割を果たします。

MUX（交通整理員）上位のXLAコンパイラによって最適化された計算タスクが、大容量メモリ（HBM）から送られてくると、MUXがそれを従来の電子コアに任せるか、新しい光コアに任せるかを振り分けます。まさに、交差点に立つ**「交通整理員」**のように、タスクの流れをスムーズに制御します。

KUT-OMUX Core Control Unit（現場監督）チップ内部で「この計算は光コアの方が速くて省エネだ」「この計算は複雑だから電子コアに任せよう」といった最終判断を下すのが、この制御ユニットです。交通整理員（MUX）に指示を出す、いわば**「現場監督」**のような存在です。

この現場監督は、さらに上位にいる賢い司令塔からの指示に従って動きます。次は、その全体を管理する仕組みを見ていきましょう。
--------------------------------------------------------------------------------
5. 賢い司令塔：システム全体を最適化する頭脳

TPU SuperPod全体で「いつ、どこで、どれだけ光計算を使うか」を最適に決定するため、階層的な制御システムが考えられています。その判断の根幹をなすのが、PEN/ΔΨ という独自の評価スコアです。

ΔΨ（デルタ・プサイ）: 計算タスクの「重要度」や「潜在的な価値」を示します。

PEN: タスクが非効率な状態（ボトルネックなど）に陥っていないかを示す「効率フラグ」です。

システムは、このスコアが高い（価値が高く、効率改善が見込める）タスクに、光計算という貴重なリソースを優先的に割り当てます。この意思決定は、以下の3段階のプロセスで行われます。

情報収集（Chip-level Logger）まず、現場の各チップが、自身の状態（計算利用率、電力効率、PEN/ΔΨスコアなど）を常に記録し、上層部に報告します。これが現場からの定量的報告書です。

状況分析（Pod Control Manager）次に、Pod（数千チップの集まり）の管理マネージャーが、各チップからの報告書を集約・分析します。そして、「このAI学習ジョブはPEN/ΔΨスコアが非常に高い。光計算を積極的に使う価値がある」といったように、どの仕事にリソースを集中すべきかを見極めます。

全体方針決定（KUT-OS Runtime）最後に、システム全体の司令塔であるOSが、すべてのPodからの情報や、データセンター全体の電力状況などを総合的に判断します。「このジョブは光計算を最大限使って高速化しよう」「こちらのジョブはPEN/ΔΨが低いので電子計算だけで実行しよう」といった最終的な全体方針を決定し、各チップの現場監督へ司令として伝達します。

このように複雑で賢い仕組みを導入してまで、なぜ光で計算することを目指すのでしょうか？その重要性を解説します。
--------------------------------------------------------------------------------
6. なぜこれが重要なのか？未来のAIへのインパクト
このTPUと光技術の融合は、単なる性能向上以上の、未来のAIにとって極めて重要な意味を持っています。

圧倒的なエネルギー効率 AIの計算には膨大な電力が必要です。この技術は、同じ量の計算をより少ない電力で実行できる（W/TFLOPの向上）ことを目指します。これは、AIが持続的に発展していくために不可欠な要素です。

コストパフォーマンスの向上 TPUは既に、トップクラスの汎用GPUと比較して、有効な計算処理あたりの総所有コスト（TCO）が20〜50%低いという強力な経済合理性を持っています。

これは、ハードウェアとソフトウェアを一体で設計することで、計算機の利用効率（MFU）をGPUの約30%台から約40%台へと引き上げているためです。省エネで高速な光技術の導入は、この優位性をさらに決定的なものにし、AIの計算コストを下げ、より多くの人々がAIの恩恵を受けられる未来へと繋がります。

AIインフラの次なる標準へ AIを動かすコンピュータ（AIインフラ）の競争における主戦場は、もはや**「汎用GPU」から、GoogleのTPUやAWSのTrainiumに代表される「専用シリコン＋専用ファブリック」**へと完全に移行しました。

Nvidia、Google、AWSによる三極構造が形成されつつある中、このTPUと光技術の融合は、次世代のAIインフラの標準を確立するための重要な一歩となります。

これまでの内容を、3つの重要なポイントで振り返ってみましょう。

--------------------------------------------------------------------------------

7. まとめ

この未来のAI計算機のコンセプトについて、最も重要なポイントは以下の3つです。

強力なAIコンピュータ「TPU SuperPod」の各チップに、「光の計算エンジン（OMUX）」という新たなパーツを追加するアイデアであること。

「PEN/ΔΨ」という独自のスコアに基づき、計算の種類に応じて従来の「電気」と新しい「光」を賢く使い分ける、階層的な制御の仕組みがあること。

その最終目的は、AIの計算をより省エネかつ低コストにすること。これは単なる技術改良ではなく、未来のAIがもたらすであろう計り知れない計算需要が、エネルギーやコストの壁に阻まれることなく発展し続けるための、必要不可欠な設計思想なのです。 December 12, 2025

@xledia_japan #merryXmas
省エネで明るいLED、とても嬉しいです💡✨
家族で暖かいクリスマスを過ごせますように🎄🎁 December 12, 2025

うわっ5.6kWの中古エアコンめっちゃ安く出てた！うちのリビングに欲しいけどもう買っちゃったんだよなぁ〜誰か買って〜😂

アイリスオーヤマ大型エアコンIHF-5606G 2022年製 省エネ強冷暖
https://t.co/uB2cA3r2TY December 12, 2025

\お得なポイントアップは本日が最終日/

年末年始、特番を大画面で楽しめるテレビも
15%ポイント！
あったか快適に過ごせる省エネエアコンも
15%ポイント！

お得な機会をお見逃しなく‼️ https://t.co/YIymCNKNKD December 12, 2025

今週もはじまりますねマーケット( ﾟДﾟ)ｂ
世界的に大きな動きがない限り月曜はどう動くか予想がつきづらいので様子見がいい所さんですがすでに今年の買い注文は終わっている…予定の自分は当然様子見ですｗ
ファルコムパイセンは今週は落ちる可能性は高いと踏んでますが来週株主総会を控え意地でも下げない姿勢を見せる可能性も微レ存ｗ
決算前が今の位置で延々粘ってましたからねｗ
先週リリースのガガーブはぱっと見ランキングは高くないけどまぁガガーブの知名度、宣伝にAIという省エネ運営をみれば想定内の位置じゃないでしょうかｗ
金を惜しみなくつっこんだ開発でも運営でもなく上位ははじめから狙ってないでしょうｗ
空リメイクはPS5でもGOTYベストゲームにノミネートされてるようですが正確な売り上げがでてくるのは後だと思うので材料とするにはまだかなって
今週は受け身の姿勢ですね('Д')
ではおやすみなさい( ˘ω˘)ｽﾔｧ December 12, 2025

人が習慣を続けられないのは意志が弱いからではなく、脳が「元の行動を維持しよう」とする省エネモードになるから。 習慣化のコツは「トリガー×環境」。起きたら〇〇 仕事終わりに〇〇 のように文脈と結びつけると、行動が自動化されて続く。 習慣化には平均2〜3か月。 https://t.co/0T3zIgrEBo December 12, 2025