ARC配信ありがとう〜！！！！！
思ったよりできてた⁉️自分でもびっくり‼️
めちゃ楽しかった！！！！！

出会った人たちみんな優しかったね🥳
やっぱりヴィヴィが優しいからか😽

アーカイブも見てね🔫💥
https://t.co/73FVUIewMp https://t.co/NhkPV8QbLH https://t.co/Px8Qgpkf67 November 11, 2025

（Richard Werner）

銀行が信用（クレジット）を創造する時には
3つのシナリオ、つまり3つの可能性があります。

1980年代以降、ほとんどの先進国（特に西側諸国）で実際に起きてきたことはこうです。

銀行は規制当局に「奨励」されてきました。
規制当局とは、バーゼル（Basel）にある BIS（国際決済銀行） が主導する国際銀行規制、いわゆる バーゼル合意（Basel framework） のことです。

このバーゼル規制によって、銀行は 生産性のない資産取引（所有権の取得） に対する貸出を奨励されてきました。
主に不動産ですが、金融資産でも、他のどんな資産でも同じです。

しかし、こうした貸出は国民所得に貢献しません。
GDPにも寄与しません。
GDPの定義を見れば分かります。
誰かが資産を買い、誰かが売っても、そこには
「付加価値」が生まれていない。
GDPは付加価値の概念なので、資産の所有権移転はGDPに含まれません。

（Tucker）
「不動産は“不動産そのもの”としては生産的資産ではありませんね。」

（Werner）
その通りです。
不動産の所有権移転はGDPに影響しませんし、本来影響してはならない。
だからGDPに含まれないのです。

もちろん不動産仲介業の手数料はGDPに含まれます。
しかし、その部分は実際の売買総額に比べればほんの一部にすぎません。
巨大な不動産売買そのものはGDPに入らないのです。
銀行が不動産購入や金融資産購入など資産取引向けに貸し出すと、それは 信用創造 なので経済に影響を与えます。

（Tucker）
「では、どんな影響ですか？」

（Werner）
倭国の1980年代を見てみましょう。
当時、銀行は人々が不動産を買うために大規模に貸出を行っていました。

もし銀行が「単なる金融仲介機関」であれば、大した問題にはなりません。

しかし銀行は実際には、
貸出のたびに“新しいお金”を創造している。
その結果、銀行は大量のお金を創造し、それを不動産市場へ注ぎ込んでいました。

すると何が起きるか？

経済学を学んでいなくても分かります。

銀行が新しいお金をどんどん作り、不動産向け貸出として市場に注ぎ込めば、不動産価格はどうなるか？

現在のアメリカと同じように
不動産が「手が届かないほど高くなる」

これはロケット科学ではありません。
銀行が資産購入向けに信用を大量に創造すれば、資産価格は必ず上がる。
これはすべての資産に当てはまります。

銀行が金融資産向けに大量に貸せば、金融資産の価格・価値も押し上げられます。

しかし、これは ポンジ・スキーム（Ponzi scheme） と同じ構造です。
銀行が信用を増やし続け、次の参加者が資産を買い続ける限りだけ機能します。
しかし 銀行が資産購入向け信用の拡大を止めた瞬間、資産価格はもう上がりません。

私がこれを発見した時、不動産価格上昇の「原因となる要因」を突き止めました。
検証したところ、それは事実だと分かりました。

不動産価格の動きは 「不動産向け貸出の量」で
ほぼ完全に説明できます
こうした信用の使われ方は、当然ながらさまざまな重要な影響をもたらします。

（Tucker）
つまり大まかに言うと、我々は
“価格は市場＝需給で決まる”と考えてきた。
欲しい人が増えれば価値が上がると。
でもあなたは“価格は銀行が決めている”と言っているのですか？

（Werner）
そうです。
しかも、それだけではありません。

あなたの質問には、主流派経済学の前提があります。
主流派は、経済は価格が中心で、全て価格で説明できると教えます。

金利（お金の価格）も含め、「価格が最重要」という発想です。

しかし本当に重要なのは価格ではありません。
数量（quantity）です。
主流派は金利＝お金の価格で経済を説明しようとしますが、
実際には価格よりも「数量」のほうが決定的で、
経済を動かしているのは、銀行がどれだけ信用を創造するかという“量”なのです。

なぜなら、主流派が前提にする「市場の均衡（equilibrium）」は、現実には存在しないからです。
均衡は仮定にすぎず、観測された例は一度もありません。

現実の市場は、

「数量によって制約（割当）されている」
需要と供給のうち「少ない側」が取引量を決めます。
これが ショートサイド・プリンシプル（short side principle）

つまり、

価格ではなく「数量が支配する」

主流派は、市場が価格によって均衡するという前提に依存していますが、
現実に「均衡」が観測されたことはありません。
均衡という概念自体が、現実には存在しない仮定なのです。

そしてシステム全体で最も重要な「数量」とは何か？

お金の量です。

お金はどこから来るのか？
銀行が創造するのです。

しかも、そのお金が「何に使われるか」が決定的に重要です。
先ほど「3つのシナリオ」のうち1つを説明しました。

銀行が資産購入向けに信用創造すると、資産インフレが起きます。
これは一定規模になると 必ず銀行危機を引き起こします。

銀行が5年間こうした貸出を続け、その後、中央銀行の政策変更や外部ショックなどで信用拡大を止めると、資産価格は崩壊します。

資産はローンの担保です。
銀行の自己資本比率は非常に低い（10％程度）
資産価格を300〜400％押し上げ、ピークから20％落ちただけで銀行システムは破綻します。

これが銀行危機の仕組みです。
そしてこれは倭国の1990年代に実際に起きました。

信用創造とは何か、銀行が実際に何をしているか。

つまり 「銀行はお金を作り、そしてポンジ・スキームを形成している」 と理解すれば、銀行システムが崩壊寸前であることは容易に予測できます。

実際、銀行はしばしば破綻します。
私たちは繰り返し銀行危機を経験しています。
脱出方法はあります。
それは後で説明しますが、その前に残りの2つのシナリオを説明します。
銀行がGDP取引（実体経済向け）に信用を創造すれば、GDP成長に影響します。
資産取引はGDPに含まれず、不動産向け貸出も国民所得に貢献しないからです。

しかし銀行が実体経済に貸し出す場合、2つの可能性があります。

消費向け貸出；
消費者ローンは購買力を生みますが、供給は増えないため インフレ が起きます。

これが2021〜22年のインフレです。

私は2020年時点でFRBデータを見て、2020年5月に「18か月後に重大なインフレが来る」と正確に警告しました。
実際にその通りになりました。
ウクライナ戦争や石油・ガス価格とは無関係です。
供給ショックとも関係ありません。

1970年代のインフレも同じです。
石油価格が3ドル→12ドルへ「4倍」になったのは1974年1月。
しかしインフレのピークはドイツで1973年6月。
時系列が逆で、「オイルショック原因説」は成立しません。

実際には、1971〜72年に米・独・日で信用創造が急拡大していました。
これは中央銀行の 「信用量政策（quantity of credit policies）」 によるものです。
この背景には、1971年の「金交換停止（ニクソン・ショック）」があります。

当時は1944年のブレトンウッズ体制で、
通貨はドルに固定、ドルは金と交換可能。
各国中央銀行はFRBのドル準備を金に交換する権利を持っていました。

しかしアメリカは大量のドルを創造し、固定レートを利用して世界の資産を買い漁っていました。

1960年代後半、フランス（ド・ゴール政権）がこれを批判。
フランスは軍艦をニューヨークに送り、ニューヨーク連銀から 金塊を直接引き取った のです（実際に起きた出来事）

これが広まればアメリカの金準備は枯渇する。
そこでニクソンは

「ドルの金交換停止」

を「投機家からドルを守るための一時的措置」として発表しました。
しかしその“一時的”は50年以上続いています。

（Tucker）
「金本位制が終わり、Fiat money（不換紙幣）の時代になったことで、銀行は信用創造できるようになったのですか？」
（Werner）
いいえ。銀行は常に「お金を創造してきた」のです。
銀行の歴史をさかのぼれば、銀行業とは常に
「貨幣創造（money creation）」のビジネス でした。

それは長い間タブー（秘密）とされていましたが、
私はそれを論文で証明しました。

Richard Werner Exposes the Evils of the Fed & the Link Between Banking, ... https://t.co/E0ciUdlJIs @YouTubeより November 11, 2025

We qualified and ended phase 2 🔛🔝

🇮🇹 Andrea "Garnet" Parlangeli
🇬🇧 Samuel "EndingWalker" Arm
🇬🇧 Benjamin "Problem X" Simon
🇺🇸 Alexander "Lexx" Bautista

応援してくれた倭国の皆さん、本当にありがとうございます！
#SFLEUROPE2025 https://t.co/YiXGyVKbrA November 11, 2025

［🏢チャート 11/17-23集計分&年間　Artist100］

JO1順位でもDL購入が増え、第79位です
昨年同様なら、今週の結果で年間チャートが決まります
手元集計では第42位👏
今期スミンの青い線は繋がりました✨️
2024年1月から続いています♪
課題は動画
2026で克服したいですね🔥
#JO1 https://t.co/IobhcVCcXr November 11, 2025

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#プレゼント企画 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

CIAはホワイトハウス近くで起きた米兵2人の殺害事件の背後にいるのか？彼らはこの戦争行為を指示/扇動したのか？下に示す銃撃犯の身分証明カードをよく見てみてくれ - これによると、彼はCIAが支援する準軍事組織「Qandahar Strike Force」のメンバーだ。彼は彼らの人間だ。

https://t.co/LscxXK4OC1 November 11, 2025

動画指標を300位以内に戻せれば動画でも加点をもらえます！圏外だと加点はゼロ

MV1本だと今のペースだと厳しいので、HIMPのMV・PV・ダンプラ 3種・VEVO・祭り・エフェクトをセットで🫶毎回7本でなくても何か数本でも大丈夫なので…

Artist100のためにJSYも進めよう！
ビークラは3000万が近いよ

#JO1 https://t.co/KUbHlNdZf0 https://t.co/KaZDJhcZAA November 11, 2025

深夜のARC見てくれてありがとー！！物資おなか一杯集めれたー！！！ November 11, 2025

おはようございます🍎

11月28日(金)
今日の颯ちゃん

ラビスタ東京ベイ
Special Day POPSTAR コンサート
一部　16時～🎤
二部　18時～🎤
チケット🎫完売👏

BSテレ東📺️
徳光和夫の名曲にっぽん
19時～🌠
録画予約🙆

朝のお仕事
ササーッと済ませ
🗼に向かいます🚄
楽しみ過ぎる～😍

#二見颯一💘 https://t.co/0qll4v6EG3 November 11, 2025

いつかのskebまとめ
ありがとうございました！

🚫 This artwork is for the client only. Please do not repost or use without permission. https://t.co/cppmCnN6pL November 11, 2025

これは昨日の夢で見た何の意味もないスキンヘッドあみだくじ
#artwork #fanart #二次創作 https://t.co/y7gxNXFRoS November 11, 2025

✨【𝓔𝓵𝓲·𝓒𝓵𝓪𝓻𝓴· Endless Fun/無限の楽しさ】
🔮【IDV 占い師·Nov Artwork/イラスト】🦉

Theme/テーマ: linefriend
Organized by/主催：IDV Eli Clark Official Fan Group（CN🇨🇳）

⚠️Not for commercial use.
商用利用はできません

#IdentityV
#第五人格
#EliClark
#占い師 https://t.co/XewwNbeuWS November 11, 2025

2025.11.28 金曜日､晴れ🌤️
おはようございます🐕‍🦺

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⬇️本日の投稿

『自然と肖像〜大阪某所にて〜』

Model.
れおな さん
@reona_renren

RICOH GRIIIx
JPG Standard.
VSCO App. Color Reconnected.

#ricohgr3x #gr3x #grist #GR_meet_japan #grsnaps #shootGR #スナップシューターと繋がりたい #streetphotography #streetphoto #streetclassic
#streetmoment #street_incity #streetgrammers #みんなのスナップ写真展 #photogrammers_street #urbanandstreet #bnw_and_noir #都市と肖像 #自然と肖像 #street_portrait #ストリートポートレート #ストリートフォト #カメラマンさんと繋がりたい #写真好きな人と繋がりたい　#被写体さんと繋がりたい #ポートレート撮ってる人と繋がりたい

⬇️ yit.street (Instagram)
Instagram ではストリートフォト展開中‼️
https://t.co/ghdzUyYfAG November 11, 2025

【TIRTIR】

티르티르 （@/tirtir_official）、TIRTIR Japan（@/tirtir_jp）TIRTIR GLOBAL（@/tirtir_global）がテヒョンさんのムービーを投稿🎥

いいね、シェアと保存、素敵なコメントを🔽
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∟​大胆に、
臆することなく、ありのままの私
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∟YOUR SHADE, OUR STANDARD - EDIT I
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キャッチコピーをそのまま体現しているテヒョンさんの存在感と表現力に、息を飲みますね👀リピートが止まりません✨️

TIRTIR AMBASSADOR TAEHYUNG
#TaehyungxTIRTIR
#VxTIRTIR
#VxTIRTIRGLOBAL
#BTSV #キムテヒョン
#thv November 11, 2025

今日のオススメpar3
#石川県 輪島市の箸メーカー
岩多箸店
かんのんやオリジナル #暴食戦線 コラボ箸
ポリエステル塗料されたわじま箸
箸先に滑り止めが付いているので寒くなるこの時期ご家庭でうどん等麵類が多くなると思いますがとても簡単に食べれる事にびっくりしますよ～ https://t.co/YBbUeVRhSl November 11, 2025

皆さんおはようございます！嵐山の竹林を駆け抜ける、おキツネライダーと相棒の白猫。
「Nano Banana Pro」を使って、降り注ぐ木漏れ日と、朝の爽やかな空気感を表現しました。

実はこの光の表現、「キャラ名と背景を書き換えるだけで誰でも使える」汎用テンプレートで作っています。 おすすめの "万能・光プロンプト" は『さらに表示』から👇

【 🔧 Nano Banana Pro 汎用プロンプト配布 】

キャラや場所を選ばず「神々しい朝の光」と「空気中のキラキラ感」を一発で出すためのテンプレートです。 [ ] の部分を好きな単語に変えて使ってみてください！

📋 コピペ用プロンプト (Template)

(COMPOSITION: DYNAMIC LOW ANGLE) A masterpiece anime illustration of [主役など光らせたい物の固有名詞]. (ATMOSPHERE: FRESH MORNING): The scene is flooded with intense, blinding morning sunlight filtering through the [BACKGROUND]. Dramatic "God rays" (volumetric lighting) pierce through the mist. Sparkling dew drops are floating in the air, backlit by the sun. High contrast, lens flare effects. The wet surface reflects the dazzling sky. --ar 3:4

💡 このプロンプトの仕組み

場所を選ばない光 (filtering through...)
背景（Background）を指定するだけで、そこから光が差し込むように設計しています。街中でも森でもOKです。

空気感の演出 (God rays + Dew drops)
「光の筋」と「浮遊する水滴」を組み合わせることで、Nano Banana Pro特有の透明感ある空気感を強制的に引き出します。

万能な反射 (wet surface)
地面を「濡れた表面」とあえて抽象的に指定することで、アスファルト、石畳、床など、どんな場所でも綺麗なリフレクション（反射）を作れます。

少しでも皆さんのお役に立てたのなら嬉しいです。
それでは今日も良い一日を！ November 11, 2025

ちょっと待ってw
さっき海外のフラゲ開封した人の200box開封封入率集計ってやつ見たんやけど
メガゲンガーsar、200BOX剥いて1枚しか出てないwwwwww
えぐいwwwww November 11, 2025

Dragon Ball Retro Artwork (80s)

Goku’s Frosty Frenzy: Weekly Shōnen Cover Art
#DragonBall #ドラゴンボール #鳥山明
#アニメ #漫画 #悟空 #Goku #Vjump #Rare https://t.co/xuz7rjsf3X November 11, 2025

おはようございます☀
イオンモール日吉津で撮った美優さんです。
日吉津村という人口3500人程の村にあるのですがマクドナルドが2店舗あります。
人口比で計算すると倭国一マクドナルドが多い市町村かもしれないですね。
今日もよろしくお願いします！

#三船美優
#デレステAR
#デレスポAR https://t.co/kWjCz6nEHS November 11, 2025