NVIDIA CEO「AIはバブルか？」への回答📝
（ほぼ原文まま、ちょっと修正）
面白いから読んで！w

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皆さんからずっと聞かれてきました。
「AIはバブルになるのか？」
これが最後の質問ですね。

革ジャン:
では、私たちが実際に見ている現実をお伝えします。
世界で今起きていることを見つめ、
コンピュータサイエンスとコンピューティングの“基本原理”に立ち返ると──
現在、同時に3つの大きな現象が進行していることが分かります。

まず第一に、ムーアの法則はすでにほぼ終焉を迎えています。
コンピューティングに対する需要の伸びと、汎用コンピューティング（CPU）から取り出せる計算能力とのバランスをとることが、非常に難しくなっているのです。

そのため、世界はしばらく前からアクセラレーテッド・コンピューティング、
つまりGPUを中心とした新しい計算モデルへと移行し続けてきました。
私たちはこの流れを20年以上にわたって推進してきました。
一つ、統計を挙げてみましょう。
6年前、私はスーパーコンピューティングの場にいましたが、そのとき世界のスーパーコンピューター Top500 の約90％はCPUベースでした。
ところが今年、CPUベースの割合は15％未満にまで低下し、90％からほぼ10％へと逆転しました。
一方で、アクセラレーテッド・コンピューティングは10％から現在では約90％にまで増加しています。
つまり今まさに、高性能コンピューティングが汎用計算から加速計算へと移る“転換点”が訪れているのです。

二つ目に、クラウドで行われている作業の中でも、最もデータ集約的で、かつ計算負荷が高いものの一つが「データ処理」です。
AIとはまったく関係のない、生のデータ処理だけに、毎年数千億ドル規模の計算資源が費やされています。
SQLでデータフレームを処理しているだけで、これだけの計算が使われているのです。
皆さん一人ひとりの名前、性別、年齢、住んでいる場所、収入──
そういった情報はすべてデータフレームの中に格納されています。
そのデータフレームが、銀行業務、クレジットカード決済、EC、そして広告のレコメンドなど、あらゆる分野で今日の世界を動かしています。

すべてはそのデータフレームを中心に動いており、
そのためのコンピューティング基盤を構築するには、一つあたり数百ドルものコストがかかります。
これが一つ目と二つ目の大きなポイントです。
三つ目は「生成AI」と「エージェントAI」の時代が来ているということです。
過去15年間は、私たちは「レコメンデーションシステム（recsys）」の時代を生きてきました。
SNSのフィードでどの情報を表示するのか、
誰にどのニュースを、どの本を、どの映画を勧めるべきなのか。

インターネットの世界はあまりにも巨大です。
もしレコメンドシステムがなければ、私たちの小さなスマートフォンが、本当に必要な情報にたどり着くことはほとんどありません。
このレコメンドこそが、今日のインターネットを動かす“エンジン”であり、そのエンジンが今、生成AIへと向かって進化しているのです。
同時に、コンピューティング全体は汎用から加速へとシフトしています。
この二つを合わせて考えると、革命的なエージェントAIを動かすために残された計算資源は、当初皆さんが想像していたほど多くはない、という結論に至ります。
しかし、その使われ方はすべて正当化される──それだけの価値があるのです。
かつてはAIもCPUの上で動いていましたが、今はGPUの上で動いています。
この二つの代表的なアプリケーションを見るだけでも、多くのインターネット企業が、膨大な数のGPUスーパーコンピューターを構築できるようになったことが分かるでしょう。
そして、そうした基盤の上に“第三の大きな機会”が生まれます。
それが「エージェントAI（Agentic AI）」です。

ここにはGrokがあり、OpenAIがあり、Anthropicがあり、Geminiがあります。
こうした存在は、既存のAIの上に重なる、新しい“知性の層”を形成しつつあります。

しかし、今日、世の中の多くの人が「AI」と呼んでいるものの、
その“上”と“下”で何が起きているのかを忘れてはいけません。
私たちは、表面に見えているAIだけでなく、その基盤となる計算モデルの変化、データの構造、そしてエージェントAIという新しいレイヤーまでを見なければならないのです。
ですから、AIが単なるバブルなのかどうかを考えるとき、
私たちが見ているのは、投機的な価格の上下ではなく、
コンピューティングそのものの構造が、根本から書き換わっているという現実なのです。

$NVDA November 11, 2025

Google が発表した次世代 IDE（AI IDE）「Antigravity」を調べてみた
個人向けプランが無料で使えるのがまず嬉しい

エディタ＋AIエージェント＋ブラウザ＋ターミナルを横断制御する agent-first IDE という新しい概念に近い

従来の「人間がコードを書き、AIが補完する（Copilot）」ではなくて、
「AI（エージェント）が主体となってタスクをこなし、人間が監督・指示する」
という方向へはっきり舵を切っている

無料で使えるモデルもめっちゃ豪華

* Gemini 3 Pro
* Claude Sonnet 4.5
* GPT-OSS（Google提供のOSSモデル群）

開発支援系の機能も無制限やね

* 無制限のタブ補完
* 無制限のコマンド実行（AIアクション）
* 寛容なレートリミット

Antigravity の最大の特徴は「クロスサーフェス制御」
エージェントが以下を横断して操作する

* エディタ
* ターミナル
* ブラウザ

たとえば

* コード生成後に自動でテストを回す
* ブラウザで UI を表示してスクショを撮る
* 検証結果をエディタに戻す

といった一連の開発フローを自動でこなす

Mission Control 的な Agent Manager も強力

* 複数エージェントを並行稼働
* ワークスペースごとに切り替え
* タスクの進捗をまとめて監視

さらに、

* エージェントの成果物を管理する Artifacts
* タスクを階層化する Task Groups
* 会話から学習する Knowledge
* Artifacts にコメントして誘導できる User Feedback

など、「エージェントと共同で作る」前提の IDE になっている

エージェントの設定も細かいね

* Planning（熟考）と Fast（即実行）の2モード
* 実装プランを自動進行させるか毎回レビューするか選べる
* ターミナル自動実行を Off / Auto / Turbo で制御
* ワークスペース外のファイルアクセスも許可するか選択可能

そして Browser Subagent がめちゃ強い

* クリック
* スクロール
* 入力
* DOM 読み取り
* コンソールログ取得
* スクショ・動画の撮影

人間がブラウザでやる操作を 全部 AI が代行する November 11, 2025

https://t.co/xOCN1oUZn6

>>媚中売国奴とバレて不味いと思い話を反らしたの間違いな？

>>お前が始めたストーリーだろ　話振った責任とれば？

>>中国に行った後に中国スパイが1番欲しい情報を総理に質問する国会議員…？妙だな…w

>>お前が原因だからな。逃げられると思うなよスパイ野郎

>>エージェントなソレらしく命がけで振る舞えよ。日和るな November 11, 2025

【超重要｜Google Antigravityの公式Doc全部読んで丸一日実際に触って全体的にまるっと使い方がわかるチートシートQiita記事書きましたのでぜひご覧ください！🔥🔥🔥】
つまづいたとこの解決策や、スクショも手作業でたくさん貼って下手くそなとこありますがご了承ください🙇笑

正直、CursorやWindsurf大好きですが、それらと比べてもAntigravityは一歩先行ってる感あり、とても開発で使いやすいので、
システム開発する上でAntigravityは絶対に抑えておいた方がいいです！💡

こちらの記事見ながらぜひ色んな機能試してみてくださいませ🎉

【保存版】Google Antigravity 完全攻略ガイド｜次世代 "エージェント型" IDEのすべてを使い倒すチートシート #Antigravity #AI #生成AI - Qiita
　　URL: https://t.co/ZDBqet7yl6 November 11, 2025

AIエージェントの開発において、最先端のAIモデルは不要です。

不完全なAIモデルを使い「100万ステップ・ゼロエラー」を達成するという衝撃の論文が登場しました。

LLMのハルシネーションを考えると統計的に不可能な偉業です。

その衝撃な論文の詳細を5つのポイントにまとめました。

1. 完璧な天才AIを作る競争からの脱却
従来のAI開発は、モデルのエラー率を限りなくゼロに近づける競争でした。しかし、この論文が示すのは「AIを完璧にしようとするな。不完全なAIに影響されないシステムを設計せよ」という、新たな角度からのアプローチです。

2. 驚異の仕組み：分解と投票
成功の鍵は2つありました。

①問題を最小単位にまで分解する「Maximal Agentic Decomposition」。
②安価なAIチームに各ピースを解かせ、答えを「投票」させるシステム。

これは「信頼性は個人ではなくプロセスから生まれる」という、マクドナルドのキッチンのような仕組みです。

3. 「ハノイの塔」で証明された完璧な成功
このアーキテクチャは、20枚のディスクを使った「ハノイの塔」パズルでテストされました。これには1,048,575回の完璧な連続移動が求められます。従来のAIでは失敗の連続でしたが、このシステムは非の打ち所なくタスクを完遂。理論が現実の成果として示されました。

4. 驚きのコスト効率
このアプローチのすごい点は、最も高価な最先端モデルが不要だったことです。タスクが極めてシンプルに分解されていたため、より小型で安価なモデル（gpt-4.1-miniなど）の方が、圧倒的に費用対効果が高かったのです。AI開発のリソース配分を根底から見直す契機になります。

5. AI安全性への大きな一歩
単一の巨大なAIは予測不能なブラックボックスになりがちです。しかし、無数のシンプルなエージェントから成るこのシステムは、各ステップが「監査可能」です。エージェントは壮大な世界観を持たず、小さなタスクを解いて消えるため、暴走のリスクが低く「制御可能」と言えます。 November 11, 2025

📕Google、開発者向けAI IDE『Antigravity』を発表Cursor、Windsurfに真っ向勝負を挑む

正直、Gemini 3の発表より衝撃を受けました…

CursorやWindsurfを使っている皆さん、Googleが本気で殴り込みをかけてきました。

Gemini 3と同時に発表された『Antigravity』
これ、単なる「Google版のAI IDE」ではありません。既存のAIコーディングツールとは根本的に異なる、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。→しかもGeminiのサブスク内で使える…

個人的に、この名前選びのセンスに唸りました...！「反重力」という言葉に込められた思想が、製品の本質を見事に表現しています。

【AIエージェントが誰でも気軽に使えるように】

今まで代用的なAI搭載のIDEツールとしてCursorが台頭してきましたが、AIエージェントを使うには月額課金が必須でした。

しかし、今回Google AntigravityはGeminiのサブスク内でそれが使えちゃう。しかも世界最高峰のコーディング能力と発表されたGemini 3も使える。
これはかなり嬉しい！

Antigravityの革新性
・AIエージェントが主役として自律的に動く
・複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に操作
・非同期的なタスク管理（マネージャー・ビュー）
・エージェントが自己改善し、知識を蓄積

【なぜGoogleのこの発表が「脅威」なのか】

3つの理由があります

1）技術的優位性
・Gemini 3という最先端モデルへの直接アクセス
・100万トークンのコンテキストウィンドウ
・マルチモーダル対応（テキスト、画像、音声、動画）
・TPUとML Pathwaysという自社インフラの優位性

CursorやWindsurfは、外部APIに依存していますが、Googleは全てを自社で持っています。この差は、レイテンシ、コスト、機能拡張の速度に直結します。

2）エコシステムの強さ
・Google検索との統合可能性
・Google Cloud、Vertex AIとのシームレスな連携
・1,300万人の開発者コミュニティ
・Google AI Studio、Gemini CLIとの統合

Googleは単なるツールではなく、「プラットフォーム」を提供しています。開発からデプロイ、運用まで、全てがGoogleのエコシステム内で完結する可能性があります。

3）価格破壊
・個人利用：完全無料
・Gemini 3 Pro：寛大なレート制限
・複数モデルへのアクセス込み

Cursorは月額、Windsurfも同様の価格帯。しかしAntigravityは無料で、しかも複数のフロンティアモデル（Gemini 3、Claude Sonnet 4.5、GPT-OSS）にアクセスできます。

これは、価格競争ではなく、市場支配のための戦略的な動きです。

【Antigravityとは何か】

従来のAI搭載IDEを超えた、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。

重要なのは、これが単なる「コード補完ツール」ではないという点。エージェントがブラウザ制御、ターミナル操作、コード検証まで、複雑なエンドツーエンドのソフトウェアタスクを自律的に計画・実行します。

Googleの表現を借りれば「アイデアを持つ誰もが離陸（liftoff）を経験し、そのアイデアを現実に構築できるようにする」ことが究極のビジョン。

現在、パブリックプレビューとして無料で提供中です。

【なぜ今、IDEを再発明するのか】

Gemini 3のような高度なモデルの登場により、開発環境の前提が根本から変わりつつあります。

これまで：エージェントは人間の指示を待ち、補助的に動く
これから：エージェントが複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に、自律的に操作する

この変化に対応するため、Googleは従来のIDE（統合開発環境）の延長線上ではなく、「エージェントが主役」という前提で製品を再設計したわけです。

【開発者を縛る「重力」を打ち消す4つの原則】

Antigravityは、協調的開発のための4つの核心原則を掲げています。この4つが、開発者が抱える心理的・技術的な障壁（重力）を取り除く鍵になります。

1）信頼（Trust）

AIエージェントに仕事を任せるとき、最大の障壁は「本当に大丈夫？」という不安です。

既存製品の問題点
・すべてのツール呼び出しを羅列する → 情報過多で検証不可能
・最終成果物だけを提示する → どう作ったか不明で検証不可能

Antigravityの解決策
・タスクレベルの抽象化で作業を可視化
・『Artifacts（成果物）』という概念の導入

Artifactsとは、タスクリスト、実装計画、ウォークスルー、スクリーンショット、ブラウザ録画など、「生のツール呼び出し」よりもはるかに検証しやすい形式の納品物です。

エージェントは、自分が何を理解し、どのように検証したかを、このArtifactsを通じてユーザーに伝えます。これにより、開発者は安心して次のステップに進めるわけです。

2）自律性（Autonomy）

従来のAIアシスタントは、エディタやターミナルの中で「同期的に」手伝ってくれるものでした。しかし、Antigravityは全く異なるアプローチを取ります。

具体例
Antigravityのエージェントは、新しいフロントエンド機能のコードを書きながら、同時にターミナルでlocalhostを起動し、ブラウザを操作して機能テストを実行できます。

これを実現するため、Antigravityは2つのインターフェースを提供

・エディター・ビュー：従来のIDEのような同期的な環境。タブ補完、インラインコマンド、サイドパネルのエージェント機能
・マネージャー・ビュー：複数のワークスペースで複数のエージェントを並行して管理する「ミッションコントロール」のような非同期環境

マネージャー・ビューの発想が秀逸で、エージェントがサーフェスに埋め込まれるのではなく、サーフェスがエージェントに埋め込まれるというパラダイムシフトを実現しています。

これにより、フォアグラウンドで重要なタスクに集中しながら、バックグラウンドで別のエージェントにリサーチやテストを任せる、という働き方が可能になります。

3）フィードバック（Feedback）

AIが作業の80%を完了したとき、残りの20%を修正する方法がなければ、結局「役に立たない」となってしまいます。これは、AI活用における典型的な失敗パターン。

Antigravityの柔軟性
・すべてのサーフェスとArtifactsに対して、直感的な非同期フィードバックが可能
・テキスト成果物にはGoogleドキュメント形式のコメント
・スクリーンショットには選択してコメント
・重要：このフィードバックは、エージェントのプロセスを停止させずに自動的に反映される

つまり、「完璧な指示」を最初から出す必要がなく、「80%でいいから、気になるところだけ後で直す」という柔軟な開発スタイルが実現します。

これ、実務では極めて重要です。完璧主義に陥らず、イテレーション（反復的改善）を回せることが、AIとの協調における成功の鍵ですから。

4）自己改善（Self-improvement）

エージェントが過去の失敗やフィードバックから学習しなければ、毎回同じ指示を繰り返す羽目になります。

Antigravityは学習をコアな機能として実装
・エージェントの行動は知識ベースから情報を取得し、知識ベースに貢献する
・有用なコードスニペットやアーキテクチャといった具体的情報
・特定のサブタスクを成功させるための抽象的なステップ

この仕組みにより、エージェントは使えば使うほど賢くなり、開発者は瑣末な作業から解放されていきます。

【利用可能なモデルと選択の自由】

Antigravityの大きな特徴は、複数のフロンティアモデルから選択できる点です：

・Gemini 3 Pro（High）：最高性能版
・Gemini 3 Pro（Low）：効率重視版
・Claude Sonnet 4.5：Anthropicの最新モデル
・Claude Sonnet 4.5（Thinking）：推論強化版
・GPT-OSS 120B（Medium）：OpenAIの中規模モデル

この「モデルの選択肢」は、単なる機能ではなく、重要な戦略的意思決定です。

Googleは自社のGeminiだけでなく、AnthropicやOpenAIのモデルへのアクセスも提供することで、開発者に「最適なツールを選ぶ自由」を与えています。

タスクの性質に応じて
・複雑な推論が必要なタスク → Claude Sonnet 4.5（Thinking）
・高速な反復が必要なタスク → Gemini 3 Pro（Low）
・最高品質が必要なタスク → Gemini 3 Pro（High）

この柔軟性が、実務での使いやすさに直結します。

【プラットフォーム対応と提供形態】

対応OS
・macOS
・Windows
・Linux

提供形態
・個人利用は無料
・Gemini 3 Proに寛大なレート制限
・5時間ごとにリフレッシュされるレート制限（乱用防止）

興味深いのは、レート制限が「プロンプト数」ではなく「エージェントが行った作業量」と相関している点。

つまり、簡単なタスクであれば多くのプロンプトを使用できるが、複雑なタスクでは制限に達しやすい。合理的な設計です。

Googleのモデリングによれば、パワーユーザーのごく一部しか5時間ごとの制限に達しないとのこと。つまり、ほとんどのユーザーは制約を感じずに使える設計になっています。

【誰のための、どんな問題解決か】

明確なターゲットは3層

1）個人開発者：アイデアを素早く形にしたいが、実装の細部に時間を取られている
2）スタートアップ：少人数で多くの機能を開発する必要がある
3）エンタープライズ：開発生産性を劇的に向上させたい

解決する問題
・「完璧なコードを書かなければ」というプレッシャー
・複雑なタスクの見通しの悪さ
・AIエージェントへの信頼不足
・フィードバックループの遅さ
・AIが学習しないことによる反復作業

Antigravityは、これらの障壁を「信頼、自律性、フィードバック、自己改善」という4つの原則で打ち破ります。

【CursorやWindsurfは生き残れるか】

正直に言えば、厳しい戦いになると思います。

既存ツールの強み
・先行者利益と既存ユーザーベース
・洗練されたUXとワークフロー
・特定の用途（マルチファイル編集など）への最適化

しかし、Googleの優位性は圧倒的
・最先端モデルへの直接アクセス
・完全無料という価格破壊
・フルスタックなエコシステム
・エージェント・ファーストという未来志向の設計

ただし、市場が「人間主導+AI補助」と「エージェント主導」で分かれる可能性もあります。

CursorやWindsurfを使いたい人：細かくコントロールしたい開発者
Antigravityを使いたい人：AIに大胆に任せたい開発者

どちらのニーズも存在するため、完全な置き換えではなく、棲み分けが起こるかもしれません。

【個人的な所感】

Gemini 3の発表と同じタイミングでAntigravityを発表したことに、Googleの戦略性を感じます。

モデルとツールを同時に提供することで、開発者にとっての「使いやすさ」を最大化する。これは、OpenAIがChatGPTとAPIを同時展開したのと似た戦略です。

「Antigravity（反重力）」という命名も秀逸。開発者が感じる心理的・技術的な重力（完璧主義のプレッシャー、複雑性への不安）から解放される、というメッセージが込められています。

個人的に最も注目しているのは、マネージャー・ビューの存在です。これは、「AIエージェントを管理する」という新しい仕事の形を示唆しています。

将来、開発者の役割は「コードを書く人」から「AIエージェントを適切に管理し、方向付ける人」にシフトするかもしれません。Antigravityは、その未来を先取りした製品だと感じています。

CursorやWindsurfを使っている方も、一度試してみる価値は絶対にあります。特に、マネージャー・ビューでエージェントを複数動かしてみると、開発体験の質的な変化を実感できるはずです。

無料で試せるので、ぜひダウンロードしてみることをオススメします！ November 11, 2025

本日より、史上最高性能の「Gemini 3」モデルが倭国語🇯🇵で提供開始

世界最高のマルチモーダル理解と、最先端の推論能力を搭載。
圧倒的な推論力をベースに、あなたの意図を汲み取るコーディングや、複雑なタスクをこなすエージェント機能もかつてないレベルに進化。

最新の Gemini 3 モデルを、Gemini アプリ、Google AI Studio、Google 検索の AI モード にて体験ください。 November 11, 2025

いよいよ千秋楽！！

11/2（日）「SEVEN⭐STARライブ　岡山会場」配信アーカイブ映像付き

SEVEN⭐STAR全国ツアーのクラウドファンディング動画

海編は「鶯谷リクルートエージェント」です。
↓
CandFans
https://t.co/vt2Pji3qWr

myfans
https://t.co/45SBdiJiyE

支援額／3,000円(単品販売・期限なしで視聴可)

こちらの収益は全額、ツアーの旅費、経費に使わせていただきます。皆様のご協力をどうかよろしくお願いいたします。 November 11, 2025

突然ですが、転職活動始める事になりました。

佐賀在住なので、近辺 or リモートワーク必須というのもあって、なかなか条件的に探すの難しいかもしれませんが…頑張ろう。
以前はエージェントの方にお世話になりましたが、今回はどうしていこうかと迷い中。

ポートフォリオ動画も用意はしてるので貼りたい所ですが、SNSで公開して良いかどうか未確認のタイトルもあるので、念の為に非公開。冒頭画像だけ貼っておきます。 November 11, 2025

Gemini 3.0が登場で、2年ぶり、初代Gemini時以来の、GPTとGeminiの整数ナンバー同士のガチンコ勝負。Gemini初代は半年かけてGPT-4の王座にかすりもしなかったものの、3.0はベンチマーク評価上は明らかにGPT-5を超えており、もう完全に勝負は振り出しでしょう。Googleすごい。以下、速報的な所感→

・いつもお馴染みLMarenaのリーダーボードは完全にGemini3.0の無双状態
・最近の評価の目玉のHumanity's Last Examはツールなしで37.5。同条件だとGPT-5系やGrok4で25%前後なので、非常に高い。ツールありと並列処理ありならGrok4が50を超えている報告があり、Geminiは45だが、ここは完全に条件を揃えた評価になってないので、あんまり気にする必要ないだろう。
・ARC-AGI-2は、最近ちょっと今の生成AIは難しいかなーという雰囲気が出てきたあたりでぶっちぎってきた。
・偉い人曰く、「まだまだ事前学習のスケーリングもあるよ」ということで、ここはもうちょっと詳細を聞きたいところ
・（登場後に出た文献からまともに読み取れる技術的な情報がもはやMoEを使っていることと、ちょっとだけデータ関連、あとTPUで学習していることくらいしかない・・・）
・最近インフレが激しいソフトウェア開発能力もちゃんと上がっている（これはベンチマークだけでなく、実際に手元で2.5Proと3.0Proを何度か比較してみた）。ベンチマーク評価はClaude4.5に地味に負けているが、これはエンプラ向け/コーディングに全振りしたAnthropicが強すぎるだけだろう
・Googleといえば伝統あるマルチモーダル機能と言うことで、ここのスコアは本当にほかを圧倒している（Screen Spot Pro）。
・Antigravityは、無料で、寛大なリミットと謳っているが、自分の場合は一瞬でリミット到達。ヘビー開発者の場合は、結局相応の課金が必要そう
・自分がTwitterを確認したところ、標準的なベンチマークの他に、一般ユーザーの内部的なオレオレベンチマークでもかなり評価が高い。一部の語学能力や、エージェント的タスクなど November 11, 2025

《ルクレールの周辺が賑やかに。ニコラス・トッドがアストンマーティンの首脳陣から繰り返しアプローチを受けている》

　ニコラス・トッドが最近、アストンマーティンの首脳陣から繰り返しアプローチを受けているという話は、まったく驚くことではない。

“フランスの伝説的ペンギン”（もちろんジャン・トッドのこと）の息子である彼は、何よりシャルル・ルクレールのマネージャーでもある。

そして優秀なエージェントであれば、自分のクライアントの利益のために、あらゆる選択肢を検討する義務がある。権利があるどころではない。
アストンマーティンは（ストロール父はロードカー部門のブランド売却を探っているが、F1チームから手を引くつもりはなく、そこにクリスチャン・ホーナーと強力な投資ファンドが“目をつけていた”という話もある）、ともかく2026年からニューウェイ設計のマシンとホンダのPUを手に入れる。

そして2027年になれば、フェルナンド・アロンソは40代より50代に近くなる。
要するに、「トップドライバーを抱える代理人たちの動き」を、今こそしっかり観察すべきだということだ。

今の状況は、昔のトラック競技（自転車）で言われた“スルプラス（surplace）”に近い。ペダルの上で止まったままバランスを取っているように見えるが、実際は誰もが“いつでも踏み出す準備をしている”状態。
目指すのは2027年、そこに向けたスタートダッシュだ。

　この“ドミノの中心”にいるのはマックス・フェルスタッペンだ。ほぼ元・王者となりつつある男は、これからどう動くのか？

　ルクレールについて、そして彼がどれほど他チームの食欲を刺激する存在なのかはさっき書いた通り。
もし2026年、フェラーリのマシンが走らなかったら、誰がマラネッロ残留に賭けるだろう？

そして、もう一つ。

　1週間前のあの発言で、ジョン・エルカーンは巨大な“大騒動”を引き起こした。彼は本気なのか、それともただ空気をかき乱しただけなのか？
ハミルトンにもう疲れてしまったのか、たった数ヶ月で？それとも、とんでもない“サプライズ”を狙っているのか？（ひとつしか思い浮かばないが）さあね。

もちろん、個人的には26年にフェラーリが強く、ルクレールが相応の成果を得る…そんな夢を見ていたい。
だが、どうあれ我々は分岐点に近づいている。

☑フェラーリの内情に詳しいレオ・トゥリーニ氏のコメントだけに、ルクレールへのアストンマーティンからのアプローチは間違いなさそう November 11, 2025

エージェント育成イベント｜ココロエネシンクロン

エージェント育成イベント「ココロエネシンクロン」が開催中！
▶ 開催期間：本日より～ 2025/12/4 03:59

イベント内容
1️⃣ イベントページで指定ミッションを達成し、「シンクロLv」経験値を獲得
2️⃣ 「シンクロLv」が Lv.5 に到達すると
3️⃣ お好きな★5エージェントを選んで、一括レベルアップが可能！

今すぐDL👇
https://t.co/XViNN7Nv4X

#新月同行 #他者の集会 November 11, 2025

Gemini 3の新機能「動的ビュー（Dynamic View）」について

これは、従来の「テキストやコードを表示するだけ」のAIチャットとは一線を画す、「AIがその場で最適なユーザーインターフェース（UI）を生成・表示する」という画期的な機能です。Googleが提唱する「Generative UI（生成UI）」の一環として実装されました。

1. 動的ビュー（Dynamic View）とは？
一言で言うと、「回答を『読む』のではなく、『触って操作する』ための機能」です。

Gemini 3 Proは、ユーザーの質問に対してテキストで答えるのが最適か、あるいは「アプリのような操作画面」を作って見せるのが最適かを自律的に判断します。動的ビューが必要と判断された場合、AIは裏側でリアルタイムにコーディングを行い、インタラクティブな画面（ウィジェットやミニアプリ）を即座に生成して表示します。

2. 具体的に何ができるのか？
従来の「静的なテキスト・画像」と「動的ビュー」の違いは表の通りです。

具体的なユースケース例
🔷「ゴッホの作品を時代背景とともに教えて」
→ 以前なら長文が返ってきましたが、動的ビューでは「ギャラリーアプリ」のような画面が生成されます。作品をスワイプで切り替えたり、タップして詳細な時代背景をポップアップで読んだりできます。

🔷「東京の観光プランを立てて」
→ タイムライン形式のスケジュール画面が生成され、ユーザーがドラッグ＆ドロップで予定を入れ替えたり、地図上で場所を確認したりできるUIが表示されます。

3. 技術的な背景と「Google Antigravity」
この機能の裏側には、Gemini 3の高いコーディング能力と、新しい「Generative UI（GenUI）」技術が使われています。

🔷リアルタイムコーディング: Gemini 3 Proは、ユーザーの意図を満たすために必要なHTML/CSS/JavaScript（またはFlutterベースのコード）を瞬時に書き出し、それをブラウザ上でレンダリングしています。

🔷Google Antigravityとの連携: 同時に発表された開発者向けプラットフォーム「Google Antigravity」とも深く関わっており、エージェント（AI）が自律的にツールを作成・実行する能力がユーザー体験として落とし込まれています。

4. 利用方法と注意点
🔷呼び出し方: 明示的に「動的ビューで表示して」と頼むこともできますが、基本的にはAIが「この質問にはUIが必要だ」と判断したときに自動で起動します（UI上の「ビジュアルレイアウト」オプションからも選択可能な場合があります）。

🔷利用環境: PC版（https://t.co/IghtLke3gr）やAndroidアプリでの展開が進んでいますが、完全な機能を利用するにはGemini Advanced（Gemini 3 Proモデル）への加入が必要なケースが一般的です。

まとめ
Gemini 3 Proの「動的ビュー」は、「チャットボットと話す」体験を「AIに専用アプリを作らせて使う」体験へと進化させるものです。Claudeの「Artifacts」機能に近いですが、よりリッチなUIコンポーネントやGoogleサービス（MapsやYouTubeなど）との動的な連携を含んでいる点がGoogleの強みと言えます。 November 11, 2025

【AntigravityのBrawserエージェント動くとこかっけえ👀Brawserエージェントうまく動かない人へ手順シェア📝】

ちなみに、私のmacでは最初動かず、、、以下実施でうまく動きましたメモシェアです📝

Antigravityインストール後に手作業で
・アクセシビリティをON
・Antigravityユーザー認証をGoogle Workspaceユーザーではなく個人ユーザーに切り替え
・Mac自体を再起動してAntigravityを開く
・「ブラウザで見て確認して」とプロンプトを打つと承認ボタン出る
・Antigravity Browser Extensionを開いたブラウザで拡張機能インストール( https://t.co/F8LyHfwoUj )

でBrawser機能使えるようになりました🙌
うまく動かない方ぜひお試しください。 November 11, 2025

開発環境の中心にあったのは、長らく人間だった。VS Code の時代、人間はコードを書き、コマンドパレットを操り、Git を管理し、環境そのものを直接動かしていた。VS Code は外見こそ GUI だが、内部は CLI の心臓を持つ古き UNIX 的な世界で、人が明確な主導権を握っていた。道具は人間のために設計され、人間が主語だった。

ところが流れは静かに変わり始める。Corsor の登場は、同じ見た目のまま主役交代が起きた瞬間だった。VS Code に慣れた開発者の認知負荷をゼロに近いまま維持しつつ、内部の作業は AI が先に動く構造へとすり替えられた。エディタを触っているようで、実際には AI の提案が先に走り、人は仕上げと判断だけを担う。見た目は同じでも、人間と AI の役割分担はすでに半分ほど反転してしまっていた。

そして Google の Antigravity が出てきたことで、この重心は完全に傾いた。Antigravity は IDE を「人が操作するもの」ではなく、「エージェントが自律的に動き、人が監督するもの」として設計している。コードを書き、ターミナルを操作し、ブラウザで検証し、成果物を積み上げるのはエージェントで、人間は観測し、合意し、軌道修正する立場へ回る。これは単なる便利機能の追加ではなく、IDE がついに“人間中心設計”の殻を脱ぎ捨て、“エージェント中心設計”へと重心移動を完了した瞬間。

こうして見渡すと、開発環境は人間から”エージェントのための道具”へと形を変えつつある。人間はすべてを手で書く存在ではなくなり、代わりに判断と方向づけを担う役目へと移行している。これはまるで重力が反転するような変化で、最初は人間が地面に立ち、AI が空中を漂っていたのに、気がつけばエージェントが地面を歩き、人間が上空からその動きを見渡しているような構造になった。

VS Code が人間の手仕事を支え、Corsor が人間と AI を横並びにし、Antigravity がエージェントを前面に押し出した。重心は段階的に、しかし確実にずれていき、今や IDE の主役は人間ではなくエージェントの群れそのものになりつつある。

これからの IDE は、人間の入力を前提にした“道具”ではなく、エージェントが動き、その結果を人間が評価する“環境”へと収束していく。開発という行為は、人間の手からゆっくりと離れ、判断する者としての新しい役割に向かって進んでいく。その先に広がるのは、人間とエージェントの共同創造が当たり前の時代。 November 11, 2025

AI研修ってAIを作るところまでやってる企業ってあるんかな。

今助成金で国民の税金を根こそぎとってるのは『生成AI活用研修』。

昨日誰かのYoutubeで聞いたんだけど、この事業やってる方って本当にAIを活用出来る人を増やしたいという信念でやってるのか、お金が手に入るからやってるのかどっちなんだろう。信念がないならやめて欲しいな。誰も得しない。

というか今ここら辺の市場ってどうなんだろ。

AIエンジニアもそう。
・AIのモデルを作るエンジニア
・既存LLMでエージェントを作るエンジニア
・AIを活用して開発するエンジニア

冒頭の「AIを作る」の定義も曖昧。
言語って難しい。 November 11, 2025

匿名エージェント「M」に感謝します
私たちはいくつかのE-Lotsをシーケンスしました。
これらは最もSAEが多いロットです。

何を発見したでしょうか？

※このスレッドは必読。どうやらシーケンスデータはプラスミドDNAの主要な機能がほぼ全て入っている模様。ヒト細胞内で転写、複製可能。 https://t.co/xawlWP01ap https://t.co/SdlgAtxgzl November 11, 2025

#27卒
【正直、インターン頑張れなかった学生へ】

TOPPAN
CA
倭国ロレアル
キリン
電通
サントリー
など
27卒本選もかなり始まってきたね！

まだ追いつけるから寝る前に③まではやっておこう

①ESは質より量を意識する

今ES出せる企業
サントリー
倭国ロレアル
SONY
集英社
バンダイ
キリン
花王
エイベックス
日立製作所
NTTドコモ
富士フイルム
伊藤園
伊藤忠商事（隠れ説明会）
アクセンチュア
日鉄物産
東京メトロ
電通
博報堂
野村不動産
アクセンチュア
双日
伊藤忠エネクス
東京海上日動火災保険
三井住友海上火災保険

—————————————
確実に早期選考につながる先着作業↓
—————————————
※重要※
②大手の短期内定が取れる優遇ルート

SPIと適性検査の足切り対策もかねていて、
面接前に落ちる事故をかなりケアできる

特に優遇ルートを狙って欲しい企業↓

資生堂、マイクロソフト、日清食品、カゴメ、NTTデータ、伊藤園、プリマハム、アサヒビール、アサヒ飲料、
NTTドコモ、サントリー、UUUM、東宝、ミズノ、ナイキ、SBI証券、楽天など

特に下記の5つは登録日の日付が早い方が有利になるし、

一度使えるようにすれば、
完全受け身で大手から選考招待くるので、使えるようにしておくといいよ！

※少し急いだ方がいい↓
1個目:（所要時間3分）
https://t.co/FU9EkToFRm
できれば明日の18時までに利用申請を終わらせよう
あと自分の適性検査を合法的に見れる

2個目:（所要時間:1分）
https://t.co/2WNBV0dkeV
11/20までにアプリ起動をしておこう！
福利厚生がいい大手グループ系が多め
特に11月後半めっちゃ得すると思う

※唯一のSPI対策
3個目（所要時間:3分）
https://t.co/Ke1EHHPfLE
サントリー、東京海上、UUUM、SBI証券など自慢できるような難関大手へのインターン優遇ルートが多い
今登録するとSPIの足切り対策ができる権利ももらえるのもアツい

4個目（所要時間:3分）
https://t.co/8il6rynw2z
住友商事、三井、アサヒビールを受ける学生は今登録すると得するよ

5個目※今週から受付開始↓
https://t.co/9hc5fuFgyk
元々、他社の選考を惜しくも落ちた学生をヘッドハンティングするという天才的発想で覇権を取ったサービス
NTTドコモ、UUUM、住友ゴムなど大手がゴロゴロいる

—————————————
（作業時間4分）
③27卒で推薦が使える超優良3社

100名ぐらいまでしか枠ないらしいけど、
大手への推薦が取れて、第一志望受かったら辞退できるのはこの2つ

※注意点※
一つではなく、空いてれば二つ使って比較交渉してください！

他社も使っていることはキチンと伝えよう

エージェント同士が競争してくれるから対応も丁寧になるし、いい求人も引き出せる

1個目:
https://t.co/yndYUSw5EF
データ志望は必ず使おう
推薦取れた企業は最短2週間で内定までいける
過去だとNTTデータ、Sky、スターツ出版グループなど
え、こんな優良企業の推薦取れるの？
って驚く学生も多いと思う

2個目
https://t.co/9DOUi9MBZY
ベネッセグループ運営で、非常に丁寧で協力的！
面接練習、添削、業界研究まで手厚くサポートしてもらえるので、
業界研究難しいけど憧れていていきたい業界がある学生にもおすすめだよ

3個目
https://t.co/XA38fSzRHc
大手狙いなら特にオススメ
リクルート、ソフトバンクなど採用人数多めの企業への推薦力が強い

—————————————
※事前予約制
④本選が有利になる参加記録を残すと得する隠れ説明会

12月に『出ておいてよかったぁ』と多くの学生が思うはず

特にNTTデータ研究所はマイページには情報ないので、
参加権利取れると他の学生に差をつけられると思う

1個目※全学生必須↓
https://t.co/sYlux5gexe
伊藤忠商事
コクヨ
地主
ネスレ倭国
ユニ・チャーム
三井住友銀行
アクセンチュア
P&G
など
早期選考直前にあえて隠れ説明会やってるので必ず出席データ残しておこう！

2個目※1番オススメ↓
https://t.co/V2SZ7kjvob
3人に1人早期内定が取れるので、保険の内定作りに向いてる
各回25名しか参加出来ないけど、
あのテスラをはじめ、三菱商事、花王、アサヒビール、カゴメなど
超難関に毎年卒業生を出す有名なイベントで、卒業生のノートも貰える

3個目※50名先着なので急ごう↓
https://t.co/w0eFB2AjTO
伊藤忠商事、亀田製菓、三井不動産、キリン、グリコなど大手の掲載多い
いきなり最終面接行けるので、マジでこれは急いで権利取るべき
本選と併願できるのもいいよ

4個目:※NTTデータ研究所の確定優遇↓
https://t.co/UELkcBM5EU
確定で優遇取れるのは貴重なのでオススメ
オンラインなので参加権利取っておこう

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27卒受かりやすい大手300社リストやキリン、サントリー、バンダイなどの1万字越えの詳細企業研究を配布中
※PR November 11, 2025

📢 $NVDA カンファレンスコール
Q：Anthropicとの契約や顧客の広がりを踏まえると、AI向けASICや専用アクセラレータの役割について考え方に変化はあるか。以前は「多くのASICは実運用に至らない」と述べていたが、GPU中心のアーキテクチャがさらに優位になっているのか。

A（Jensen）：

まず、この質問を本当にありがたく思います。

ここで理解してほしいのは、「競争しているのは企業同士ではなく“チーム”同士だ」ということです。
そして、いま世界には、これほど複雑で巨大なシステムを作り切れるチームは多くありません。
HopperやAmpereの時代、我々はGPUを1個作れば加速計算システムが成立しました。しかし今はまったく違う。
ラック全体を構築し、3種類のスイッチ（スケールアップ、スケールアウト、スケールアクロス）を設計し、1つの計算ノードを作るだけでも複数のコンポーネントが必要になります。

それに加えて、AIは“記憶”を持つようになりました。
かつてAIはほとんどメモリを必要としませんでしたが、今は膨大な文脈を保持し、巨大なメモリ構造が前提です。メモリアーキテクチャの複雑さは、昔と比較になりません。

モデルの種類も爆発的に増えました。
Mixture of Experts、密モデル、拡散モデル、自己回帰、さらには物理法則に従うバイオ系モデルまで──多様性はかつてないレベルです。
つまり課題の複雑度が桁違いに高まっている。

こうした状況こそ、NVIDIAが“特別な存在である理由”を示しています。

5つの点を挙げます。

1. AIへの移行のあらゆる段階を加速できるアーキテクチャであること

CUDAとCUDA Xによって、汎用計算から加速計算への移行、生成AI、エージェント型AIまで──ワークロードが変わっても同じアーキテクチャで対応できます。

2. AIのすべてのフェーズに強いこと

事前学習は昔から得意でした。
事後学習も非常に強い。
さらに推論（Inference）は、実は一番難しい領域ですが、我々はそこでも卓越しています。
「思考する」という処理は本質的に難しい。我々はそこを極めています。

3. 世界で唯一、あらゆるAIモデルを動かせるアーキテクチャであること

Frontierモデル、オープンソース、科学系、バイオ系、ロボティクス系──
自己回帰でも拡散でも、すべてのモデルがNVIDIA上で動きます。

4. すべてのクラウドとオンプレ、エッジ、ロボティクス、PCまで“全方位”に存在すること

開発者がNVIDIAを選ぶ理由は、どこでも使えるからです。
必要ならDGX Sparkのような“小さなクラウド”すら我々は作れる。
一つのアーキテクチャで全環境に展開でき、動作も安定している──これが圧倒的な強みです。

5. 多様で巨大な“オフテイク（需要）”を提供できること

新興企業でもクラウド大手でも、NVIDIAを採用すれば巨大なエコシステムの需要を取り込めます。
一方、ASICは特化用途には使えても“多様な需要”を支えられず、単体では成立しません。
NVIDIAはモデルの多様性とアプリケーションの多様性から巨大なオフテイクを生み出せる。

以上の5点が、GPUアーキテクチャが広く採用される理由です。
高速化、AIフェーズ対応、モデル対応、展開範囲、そしてオフテイク。
これらがすべて揃っているのはNVIDIAだけです。 November 11, 2025

おはようございます。
どうやら滅茶苦茶微妙な風邪を貰ったエージェントです。症状がマジ微妙…🤔

本日は遂にカービィのエアライダー発売日だそうで、エアライド世代もそうでない若人も注目してるんじゃないでしょうか。
ところでタッカーさん、俺のiPhone17とSwitch2どこに行った？

#おはようVtuber https://t.co/c6iRIXcLU1 November 11, 2025