冷戦期の米空軍、核攻撃を受けた航空基地を数時間で復旧して継戦を可能にしようとしてたの、想像を絶するな。攻撃後に航空機普通に収容して発進させる想定らしいし、作業する兵士が1Svとか被曝してるし。
https://t.co/0fgZNT5dwO December 12, 2025

オスプレイ非公開資料から見えた…潜む「深刻なリスク」――米空軍史上最悪の事故から2年。米専門記者は指摘する「乗員の事故リスクは高いまま」 https://t.co/TTBRy7zfap December 12, 2025

"オスプレイ非公開資料から見えた…潜む「深刻なリスク」――米空軍史上最悪の事故から2年。米専門記者は指摘する「乗員の事故リスクは高いまま」" - 南倭国新聞 #SmartNews より
事故率の高さを認めているらしい。倭国では市街地の上空を頻繁に飛行する為民間機並みの→ https://t.co/qER3tAXtCV December 12, 2025

オスプレイ非公開資料から見えた…潜む「深刻なリスク」――米空軍史上最悪の事故から2年。米専門記者は指摘する「乗員の事故リスクは高いまま」 #47NEWS https://t.co/jg6jzfUy38 @47news_officialから December 12, 2025

【 $IONQ 日曜夜の深掘りバンク】

IonQ はどう1兆ドル企業になるのか──
国家 × 製薬 × 地政学 × 現経営陣のビジョンで読み解く

IonQ を“量子コンピュータ企業”とだけ捉えると浅い。
ここは国家インフラ × 製薬 × 宇宙 × 地政学が交差する“未来の中枢”だ。
その中心に座り始めているのが IonQ。

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■ 1）国家インフラが“量子前提”に書き換わり始めた
―――――――――――

IonQ はすでに
・米空軍研究所（AFRL）
・DOE Quantum-in-Space
・Lockheed Martin
・Lightsynq
・NASA関連
と国家級プロジェクトに入り込んでいる。

量子レーダー、量子GPS、量子暗号、量子衛星通信、量子クラウド…。
“国家の根幹そのもの”が量子前提に再構築されるフェーズだ。

市場では
「バンク・オブ・アメリカがIonQを防衛カテゴリに再評価」
という見方も広がっている。

軍事は入口。
本番は“国家インフラそのものを量子化”する世界。

―――――――――――
■ 2）製薬：軍事の25〜50倍と推定される最大市場
―――――――――――

世界軍事支出：約360兆円。
量子が刺さる領域：推定6〜12兆円。

一方、
製薬市場：250〜300兆円。
治験失敗を含む“読めない電子の世界”が 毎年 数十兆円 規模の損失を生む。

AI創薬（RXRXなど）は電子レベルが読めず壁にぶつかった。
IonQはそこを“物理”で突破する側。

電子相関、結合エネルギー、副作用、阻害剤設計、抗体薬相互作用……
これらは量子計算の本丸だ。

さらにアストラゼネカ（ $AZN ）は
IonQ本社近隣に 20億ドルの拠点 を建設中。
スウェーデン生命科学クラスターとも連携している。

製薬はすでに IonQ の射程に入っている。

―――――――――――
■ 3）量子冷戦：西側が IonQ を“中核”に据え始めた
―――――――――――

中国は量子暗号通信網、量子衛星、軍事量子通信で突き進む。
これに対し米欧は“量子陣営”を形成。
その中心に置かれ始めたのが IonQ。

トラップドイオン方式は
コヒーレンス・精度・ネットワーク化で物理的に別格。
IBM/Googleとは完全に別レイヤーで、参入障壁は桁違い。

―――――――――――
■ 4）1兆ドル構想は誰の言葉か？ → 現CEOのビジョン
―――――――――――

IonQ の現CEO Niccolo de Masi は明言している：

「量子は勝者総取り。IonQ は最初の勝者になる。」

Peter Chapman（前CEO）の
“trillion-dollar company” の構想を
de Masi が正式に引き継ぎ加速中。

発行済み株数（約3億株）で考えると、
1兆ドル = 株価 約3,000〜5,000ドル の世界。

IonQ の目線は最初からこの桁にある。

―――――――――――
■ 5）調整局面で $IonQ に集中した理由
―――――――――――

先々週の金曜の調整で、私は長年のテック中心ポジションを整理し、
$IonQ に資金を集中。
わたしは、
$IonQ 全ツッパおじさんと化した。

EV・AIは成熟フェーズ。
量子は国家 × 製薬 × 宇宙が同時に動き始める“初動フェーズ”。

私は価格ではなく、
未来の構造そのものが IonQ 側に傾いた と見た。

これはギャンブルではなく
“構造を読んだ投資”だ。

―――――――――――
■ 最終結論
―――――――――――

IonQ の物語はまだ序章。
軍事で騒ぐ段階はとっくに終わっている。

本命は
国家インフラ × 製薬 × 宇宙 × 地政学
そして
現経営陣が掲げる 1兆ドルのビジョン。

これら4つが重なる場所に、
IonQ は静かに座り始めている。

未来の中枢企業。
それが IonQ。

#IonQ #量子コンピューティング #製薬 December 12, 2025

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@sabatech_pr 米空軍　ほな上空から失礼するデー
米海軍　射程圏外からベネズエラニキ達にプレゼントやで！ｵﾗｯ
こんな感じやろ。喧嘩売らないのが得策 December 12, 2025

うわっ米軍のタイガーカモゴアテックス出た！
僕が着たら完全に迷彩すぎて存在消えそうなんだけど欲しいにゃー😂

米空軍放出 ミリタリーゴアテックス APECS タイガーカモ 全天候型パーカーL
https://t.co/9vxtKiNcQw December 12, 2025

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ギアボックスにウィークポイントが🙀倭国で対策部品出せば良いのにね既に倭国に導入しているから https://t.co/9z1uVJKuvu December 12, 2025

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米空軍史上最悪の事故から2年。
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「試着開発」という、ぼくたちの挑戦。ＡＩによるビジネスの大変革期を迎え、それが何を意味するのか。

「スクラム開発」と呼ばれるスキームが、昔からある。

このスクラムの思想的ルーツを辿りながら、ぼくたちが取り組む「試着開発」がなぜ生まれ、どこへ向かおうとしているのかを語りたい。

■ スクラムは「倭国の工場」から生まれた

ソフトウェア開発の世界で「スクラム」といえば、アジャイル開発の代名詞。しかし、その源流が倭国の製造業研究にあることは、意外と知られていない。

1986年、ハーバード・ビジネス・レビューに一本の論文が掲載された。「The New New Product Development Game（新たな新製品開発競争）」。著者は野中郁次郎氏と竹内弘高氏。ホンダ、富士ゼロックス、3Mなど、当時の革新的企業を徹底分析し、彼らに共通する開発スタイルを「スクラム」と名付けた。

ラグビーのスクラムのように、チーム全員がボールを奪い合いながら前進する——そんな「全員参加・同時並行」の開発プロセスが、リレー形式で工程を順番に回すやり方より遥かに速く、イノベーティブだったのだ。

この論文に衝撃を受けたのが、元米空軍パイロットのジェフ・サザーランド。1993年にEasel社で最初のスクラムを実践し、1995年にケン・シュウェイバーとともに国際学会OOPSLAで発表。現在世界中で使われる「スクラム」というフレームワークを体系化した。倭国の製造業の知恵が、アメリカのソフトウェア産業で花開いたのである。

■ なぜ受託開発でアジャイルは難しいのか

スクラムは素晴らしい。だが、倭国の受託開発の現場では、なかなか根付かない。

従来のウォーターフォール開発は、最初に全ての仕様を決め、工程を順番に進める。「滝のように上から下へ流れる」からウォーターフォール。計画どおりに進めば品質は安定するが、途中で仕様変更があると上流まで遡ってやり直し。コストと時間が膨らむ。

アジャイル/スクラムはその弱点を補う。変化を前提に、小さく作って素早くフィードバックを得る。理想的に思える。

しかし、受託開発には構造的な壁がある。請負契約では「完成品の納品」が義務。仕様変更が当たり前のアジャイルとは相性が悪い。発注者と受注者の間に「契約」という境界線がある限り、真の意味での「一体となった開発チーム」は成立しにくい。

また、スクラムにはプロダクトオーナー（PO）——ビジネスの意思決定者がチームに常駐する——という前提がある。自社開発ならできる。だが受託開発では、発注者側にPOを立ててもらうこと自体が高いハードルになる。

■「試着開発」という解——デモプレイから始まる改善サイクル

ぼくたちは、この構造的課題に対して「試着開発」という答えを出した。

服を買うとき、試着室で実際に着てみる。サイズ感、シルエット、自分に似合うかどうか。カタログのスペックだけでは分からないことが、袖を通した瞬間に分かる。ソフトウェアも同じ。動くものに触れて初めて「これは違う」「ここをこうしたい」が見えてくる。

試着開発の核心は、POによるデモプレイから始まる改善サイクルにある。ぼくたちが提供するのは、ただのシステムではない。発注者自身がPOとして「試着」し、フィードバックを返し、それを即座に反映する。このサイクルを高速で回す。

「それ、普通のアジャイルと何が違うの？」

違いは、これを可能にする「裏側の仕組み」にある。

■ カスタムAIと独自コード設計が支える「持続的拡張性」

試着開発が成立するのは、カスタムAIと独自のコード設計があるからだ。

AIを開発に取り入れる企業は増えている。だが多くは「一度作って終わり」。最初のリリースは速くても、その後の改修や拡張で手が止まる。コードがAI任せのブラックボックスになり、人間が手を入れられなくなる。

ぼくたちは違うアプローチを取る。AIの力を活用しつつも、コードの設計思想は人間がコントロールする。拡張を前提としたアーキテクチャ。変更に強いモジュール構造。これがあるから、POからのフィードバックを素早く反映でき、「試着→改善→試着」のサイクルが回る。

「単発のAI開発」ではなく、「持続的に拡張可能なAI開発」。これが試着開発の本質だ。

■ スクラムの思想を受託開発に「注入」する

野中郁次郎氏は、スクラムの本質を「知識創造プロセス」と呼んだ。暗黙知を形式知に変え、チーム全体で共有し、また新たな暗黙知を生み出す。このスパイラルがイノベーションを生む。

試着開発は、この知識創造のサイクルを受託開発に持ち込む試みでもある。発注者の頭の中にある「こうしたい」という暗黙知を、デモプレイを通じて引き出す。それを形にし、また試着してもらう。発注者と開発者の間で知識が循環し、プロダクトが進化していく。

従来の受託開発は、発注者が「仕様書」という形式知を渡し、開発者がそれを実装する一方通行だった。試着開発は、その関係を双方向に変える。

■ イノベーションの裏方として

ドラマの主人公は役者。でも、見えない舞台装置がなければ物語は成立しない。

ぼくたちは、倭国のデジタルイノベーションの裏方でありたい。主役は、新しい事業に挑む経営者やリーダーたち。彼らが「試着」を繰り返しながら、自分たちのプロダクトを磨き上げていく。その過程を、テクノロジーとプロセスの両面から支える。

スクラムは倭国から生まれ、世界に広がった。今度は、その思想を倭国の受託開発に注入し直す番だ。小さく始めて、素早く改善する。カスタムAIと独自設計で、持続的に拡張する。

試着開発は、単なるAI開発を超えた、プロダクトと組織を同時に進化させる方法論。倭国発の知恵を、倭国のビジネスに還元する。

それがぼくたちの挑戦だ。 December 12, 2025

$IONQ 日曜朝の深掘り版

【AIはもう“物理”で止まる】

電力、送電網、古典計算。

すべて限界に到達した。

AIの進化は、技術の問題ではなくなった。
もう「GPUが速いか」ではないし、「どの企業が優勝するか」でもない。

AIが今ぶつかっているのは、
物理法則そのもの だ。

⸻

■1｜AIの敵は技術ではなく「電力インフラ」

AIは電力不足で困っているのではない。
物理的に電力を供給できない構造 に入っている。

・送電容量が足りずデータセンター新設が拒否
・変電設備の納期2〜3年
・冷却水の供給が限界
・既存都市の配電網が飽和
・電力会社が「これ以上は無理」と正式に発言

これは「電気代が高い」などという甘い話ではない。
AIは、国家インフラが絶対に出せない量の電力を求め始めた。

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■2｜世界の“苦し紛れ”の対策

全部、根本を見れば効果は薄い。

液冷タンク → 冷却はできるが計算量は減らない。
屋上ソーラー → 夜はゼロ。
寒冷地データセンター → 冷えるが送電網は増えない。
隣州から送電 → 許認可・損失で非現実。
SMR → 許可10年・建設10年。
再エネ買収 → AIの瞬間需要には対応できない。

世界全体が“何とかしよう”と試しているが、
AIの指数的な肥大化に追いつく対策は1つもない。

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■3｜OpenAIの電力需要：

“民間企業1社で、インド国家超え”

OpenAIが2033年までに必要とする電力は最大 250GW。

比較すれば、この状況がどれだけ異常なのかすぐ分かる。

・インド全体：223GW
・倭国：200GW弱
・英国：35GW
・ドイツ：52GW
・米国全体：488GW

OpenAI 1社で インド国家超え。
これをわずか10年前後で賄う？

必要なのは、

・発電所数百基
・変電所数百箇所
・送電線数千km
・膨大な冷却水
・サッカー場数百面の敷地

どの国にもそんな余力はない。
AIは今の成長速度では物理的に続けられない。

⸻

■4｜GPUの限界は“性能”ではなく、“構造”

ここが誤解されやすいが最も重要だ。

AIが必要とする計算量は 指数関数的 に増えていく。
一方、GPU（古典計算）の性能は 線形的 にしか増えない。

つまり──

増え方の速度が桁違いすぎて、
どれだけGPUを積んでも AI の要求に追いつくことは不可能。
これが古典計算の「構造的限界」だ。

AIはGPUが遅いから止まるのではない。
AIが求める“計算量の爆発”に、古典計算の伸び方が根本的に追いつけないのだ。

⸻

■5｜量子の役割：GPUの代替ではない

AIの“計算量そのもの”を減らす唯一の技術

量子が注目される理由はただひとつ。

AIが必要とする計算量を、
古典計算で処理できる範囲まで削減できる。

量子はこういう領域を圧倒的に短縮できる。

・最適化
・探索
・複雑な制約問題
・物性・化学シミュレーション

AIの裏側では、この“重すぎる計算”が山ほどある。
量子はそこを根こそぎ短縮する。

するとどうなる？

・必要GPU台数
・必要データセンター
・必要電力
・必要冷却
・必要敷地
・必要送電網

全部が構造的に下がる。

GPUを置き換える必要はない。
計算の総量を削減することでAIが生き延びる。

⸻

■6｜そして IonQ は“次のインフラ”の入口に立っている

IonQは、

・トラップドイオンで高精度
・米空軍研究所、Lockheed、DOE、NASAとの協業
・量子通信・量子ネットワークの国家案件
・AI最適化や材料計算の実装が進行中

これは“量子で遊んでいる企業”ではない。
量子を「AI社会の次の計算基盤」に組み込み始めている企業だ。

⸻

■最終結論

AIの未来はGPU競争ではない。
もう「古典計算でどこまで持つか」のフェーズに入った。

その答えは明確だ。

持たない。
電力が限界、送電網が限界、古典計算の構造が限界。

だから量子は「投資テーマ」ではなく、
量子がなければ、AI社会の未来は“電池切れ”で終わる、という話だ。
その次の計算基盤をつくっている一社が $ionq だ。 December 12, 2025

オスプレイ非公開資料から見えた…潜む「深刻なリスク」――米空軍史上最悪の事故から2年。米専門記者は指摘する「乗員の事故リスクは高いまま」
https://t.co/skXwO0aZAw @373news_twitより December 12, 2025

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