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バフェット•コード
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#株クラの輪を広げよう
#ブルバ100 November 11, 2025

NVIDIAの最大のライバルはAMDでもGoogleでもない。「物理学」だ。市場が次世代GPUの性能に熱狂している裏で、データセンターの現場では静かな、しかし致命的な「物理的敗北」が確定しつつあることを、どれだけの人が理解しているだろうか。

ぼくらが直面しているのは、単なるチップの進化ではない。熱力学という宇宙のルールが突きつける「120kWの壁」という絶対的な限界点だ。

「空冷」の時代は終わった。
これは比喩ではない。物理的に、空気という媒体ではもはやAIを支えきれないのだ。最新のBlackwell世代、特にGB200 NVL72が突きつけた現実はあまりに残酷だ。1ラックあたり120kW。この熱密度は、従来のハイパースケールデータセンターの4倍から6倍に達する。

これを「風」で冷やすことが、いかに狂気じみているか想像してほしい。

空冷で120kWを制御しようとすれば、データセンターはもはや計算する場所ではなく、巨大な暴風実験室と化す。ここで発生するのは2つの絶望的な現象だ。

一つは「寄生負荷（Parasitic Load）」の暴走。
空気は熱を運ぶ効率があまりに悪い。そのため、熱を排出するためだけにファンを限界まで高速回転させる必要がある。その結果、供給される電力の20％から30％が、計算ではなく「ファンを回すためだけ」に消えていく。AIを動かしているのか、巨大な扇風機を動かしているのか、もはや区別がつかない本末転倒な事態だ。

もう一つは、より深刻な「音響による破壊」だ。
120kWを空冷するためのファンノイズは、ジェットエンジンの至近距離に匹敵する音圧を生む。この凄まじい「音の振動」は、サーバー内のHDDの読み書き性能を物理的に低下させ、さらには精密な基板のはんだ接合部さえも破壊するリスクがある。
つまり、空冷を維持しようとすれば、AIはその「叫び声」で自らの身体を壊してしまうのだ。

だからこそ、産業全体が「水」へと舵を切る。これは選択肢の一つではなく、唯一の生存ルートである。
液体は空気の約4,200倍の熱容量を持つ。水冷（液冷）への移行は、単なる冷却方式の変更ではない。人類がシリコンバレーで築き上げてきたインフラの「血管」を、すべて引き抜いて交換するレベルの「総取り替え工事」を意味する。

NVIDIAという「脳」が進化すればするほど、その脳を冷やすための「心臓（ポンプ）」と「血管（配管・CDU）」、そして「冷媒」を支配する企業の価値は、指数関数的かつ不可逆的に高まっていく。

「AIバブル」などという言葉で思考停止する前に、足元を見てほしい。そのサーバーラックは、熱力学の審判に耐えられる設計になっているか？
物理法則は、株価のように反発してはくれない。限界を超えれば、ただ静かに、システムを焼き尽くすだけである。 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

10年間好きだったシメジがマイタケだと知りました。

裏切られた気分です…

Googleの画像で見たシメジは私の大好きなシメジではありませんでした。そして、マイタケは私の知ってるマイタケでした。

私マイタケ知ってた…？

ところで、私の大好きなシメジはどこに行きましたか？ https://t.co/UNWek2ZRev November 11, 2025

【今日1日のIonQ：なぜ今、量子の中心がIonQになっているのか】

今日のXには IonQ に関する膨大な情報が流れた。
一見バラバラに見えるけど、すべてをつなげると
「量子冷戦の主役がIonQに決まった日」
と言っていいレベルの内容だった。

初めての人でも、一気に全体像が掴めるように
今日起きた“量子の地政学”をまとめる。

⸻

① 米国の「未来戦システム」

＝ IonQ が全部担当していると判明

韓国アカが指摘した内容が強烈だった。

米国が10年以上前から描いてきた未来戦略のキーワード：
•量子センシング
•量子通信ネットワーク
•GPSを使わないナビゲーション
•宇宙→航空→地上のリアルタイム連動
•量子AI
•ミサイル防衛の量子化
•戦場データ融合

これ全部 IonQ が直接関わっている。

しかも IonQ Federal（政府専用）を
持っている企業は世界で IonQ だけ。

つまり IonQ は
“民間企業の皮をかぶった国家インフラ”
に格上げされた。

⸻

② アメリカ国家安全保障の中枢が

IonQ Federal に動き始めている

Rick のインタビュー投稿で明かされた事実がやばい：

IonQ Federal 会長は
元米国国家地理情報局のトップ（DIA同格）。

そして IonQ Federal が現在関わっているのは：
•Oak Ridge 国立研究所
•商務省（量子セキュリティ）
•国防総省（Golden Dome計画＝量子センサー＋量子ネット）

軍・国家・科学・宇宙が
IonQ Federal を通じて一本化 され始めている。

これ、IBM や Google が絶対に入れない領域。

⸻

③ Capella（衛星SAR）× IonQ

Heven（水素ドローン）× IonQ
→ “宇宙-空-地上”の量子ファブリックが完成

今日最も大きいのはこれ。

NASA でも国防省でもなく、
民間企業のIonQが 宇宙・空・地上を貫く量子ネットワークの中心になる という構図。

・Capella（衛星レーダー）：雲も夜も関係なく地球を撮る
・Heven（水素ドローン）：10時間飛び続け、軍のステルス運用対応
・Vector Atomic：量子原子時計
・Skylom（レーザー衛星リンク）

これら “全方向の量子パーツ” が
IonQ を中心に統合されつつある。

＝ 量子インターネットの“地球版スターリンク” が始まった。

⸻

④ TechInnovation：

5年以内に「宇宙量子コンピュータ」実装を目標

今日のスレッドで正式に出た。

IonQは 5年以内に宇宙に量子コンピュータを置く。

地球にデータを戻す必要がなくなり、
衛星・ドローン・宇宙通信が
全部 “量子AIノード” になる。

宇宙でAIを動かす＝世界の覇権。

これを民間でできるのが IonQ だけ。

⸻

⑤ 量子ショート勢への痛烈な一撃

Gene が投稿：

「指数関数を理解できない人間が
量子をショートして貧乏で居続ける」

さらに Hugh Bitt（元投資銀行トップ）が公開したデータ：
•AI投資：今年 alone で 40兆円（0B）
•量子セクター全体：たった 7兆円（B）

AIが次の波なら、
その次は量子で桁が変わる。

＝ 量子株は激安。IonQは過小評価の極み。

⸻

⑥ 倭国も参戦：

東京–名古屋–大阪–神戸をつなぐ
600kmの量子暗号ネットワーク建設へ

今日、The Quantum Insiderが報道。

アジアでも量子インフラが一気に動き始め、
IonQの市場は日米欧に広がる。

⸻

⑦ まとめ：

今日だけで、IonQは
「量子冷戦の中心企業」として完成した

今日の投稿を全部つなぐと、
答えはこうなる：

IonQは“量子インターネット＋宇宙量子AI”を
国家より早く実現し始めた唯一の企業。

Google や IBM が“研究”をしている間に、
IonQ は

・政府（米国）
・宇宙（衛星SAR）
・航空（量子ドローン）
・国家安全保障
・量子AI
・量子通信ネット
・量子暗号

すべての実戦領域で
動いている・採用されている・組み込まれている。

これが今日明らかになったこと。

⸻

【今日の結論】

量子冷戦はもう始まっている。
そして IonQ は “量子のスターリンク” を作る側に立った。

これを理解した人だけが、
次の10年の覇権を獲れる。 November 11, 2025

中国に行ったことのある人なら実感あるはずで、本当にgoogleとかXが遮断されちゃうんですよね、現地のネットからだと

そして「数万円」というのが重い
大半の中国人の"年収"は実は10万円レベル（実態はもっと酷いかも）で搾取されている

年収の3割も使ってわざわざ書き込みをするはずがない November 11, 2025

【AIが"絵"を描く前に"熟考"する時代へ🎨】

従来のAIは、注文を受けると即座に描画を始める「直感的（System 1）」なアプローチが主流でした。

しかし、Googleの最新モデル「Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）」は、生成前に構図や物理法則を論理的に「思考（System 2）」するプロセスを導入しています。

内部で「思考トークン」を使い、自己修正やプランニングを行ってから出力へ。

これは単なる画像生成ではなく、AIによる視覚的論理構築への進化です。

「考える」ことで画質はどう変わるのか？

そのメカニズムとは？

👇詳細はリプ欄の動画で！

#Google #Gemini #nanobanana November 11, 2025

広告運用に『Google広告、インスタ公式、X広告』
と
SNS運用『作る、育てる、増やす、ブランディング』は、全く違う別物。

これを一括りに『宣伝広告費』と呼んで

『SNS運用』の方に
1カ月で、集客しろっ！は
マジで頭おかしい。

違いを誰にでもわかりやすく書いた👇　　　　　　　　　　　　　　
ーーーーーーーーーーーー
⸻

■ まず大前提

広告運用
（Google・Instagram広告・X広告）
＝「お金を払って “今すぐ” 届ける仕組み」

SNS運用（作る／育てる／増やす／ブランディング）
＝「信頼・世界観・ファンを蓄積していく “資産づくり”」

この2つは、
野球で言えばピッチャーとキャッチャーくらい役割が違う。

なのに、世の中の多くの人は、
全部まとめて “宣伝広告費” と呼んでしまう。

⸻

■ 問題の本質

SNS運用は “育成” なのに、
「1ヶ月で結果を出せ！」と言う人は…

☑ 野菜の種まいて翌日に収穫しろと言うレベル
☑ 世界観ゼロのアカウントに突然売上求める
☑ ファン形成の工程を理解していない

これはもう、構造そのものを理解してないから起こる誤解。

⸻

■ 分かりやすく例えると

● 広告運用

▶ 水道の蛇口をひねると、すぐ水が出る
（お金＝水道料金）

● SNS運用

▶ 井戸を掘る作業
（時間・コンセプト・積み重ねが必要）

井戸掘ってる最中に
「え、水出ないの？今日中に出してよ？」
って言われたらキレて当然。

⸻

■ SNSは “信用経済” だから

フォロワーはただの数字じゃなくて、

・投稿の質
・世界観
・過去の実績
・共感
・人柄
・一貫性

全部を見て「この人から買いたい」と思う。

だから、
SNS運用に “短期の売上スピード” を求めるのは完全に間違い。

⸻

■ 結論

広告運用とSNS運用は別物。混ぜて考えるのがそもそも間違い。
そしてSNS運用に1ヶ月で集客を求めるのは、
理解不足というより “無知の暴力”。 November 11, 2025

もう西湖かとも思いましたが、河口湖は横に長くてその西端にいたようです。そこから改めて西湖に向かうと、この辺からまたGoogle のでたらめ案内が始まった感じですね😥
https://t.co/KmqxUkSHIu
549🟥1764187725 November 11, 2025

💥売れ筋急増 11月27日
「家電」 13位🔥
SwitchBot スイッチボット スイッチ ボタンに適用 指ロボット スマートスイッチ スマートホーム ワイヤレス タイマー スマホで遠隔操作 Alexa, Google Hom
#pr
https://t.co/F2NbZcw6Jb November 11, 2025

対象の学生の方が羨ましい。
GoogleAIProプラン（2900円/月）だとNanoBananaProで画像が100枚/日出せます。

>これは大ニュースです：対象となる学生は、GeminiのProプランを丸1年間無料で利用できます。利用規約を確認し、こちらから登録 https://t.co/MiBNoqw1LU November 11, 2025

Googleレンズすごいのね
メトロピークReef Blue November 11, 2025

@o8wnDpmt2P36466 【重大発表】

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【保存版】Geminiの神プロンプトあります｜副業収益を倍速化する魔法の使い方

「Geminiって無料で使えるらしいけど何ができるの？」
「プロンプトってどう書けば稼げるアウトプットが出るの？」
「ChatGPTより何がすごいの？」

こういった疑問を持っている人はもったいない。

GoogleのAI「Gemini」は無料かつ高性能な稼げるツールです。

しかしその力を最大限引き出すには魔法の呪文＝神プロンプトを使う必要があります。

今回は副業初心者〜中級者でも月5〜30万の収益に直結させられるGeminiの神プロンプトと活用術を徹底解説します。

まず結論：神プロンプトとは「Geminiにどう頼むか」の技術

どんなに性能が高くても「どう入力するか（＝プロンプト）」でアウトプットは天と地ほど変わります。

例えばこの2つの例

❌ 普通の指示：「noteを書いて」
✅ 神プロンプト：「副業初心者がnoteで月1万円を稼ぐ方法というテーマで3000文字の構成と具体的な文章を初心者目線で作成してください。」

→ 出力される内容がまったく違う。

プロンプトは「AIに渡す設計書」。
だからこそ設計がうまければ勝手に売れるコンテンツが量産されるというわけです。

ステップ①｜神プロンプトを使う前に決めるべき3つのこと

まずプロンプトを書く前にこの3つを明確にしてください

① だれに向けて（ターゲット）
② 何を伝えるか（テーマ）
③ どんな形式で（出力形式）

例えば：

① ターゲット：副業初心者のサラリーマン
② テーマ：noteで月1万円を稼ぐ方法
③ 出力形式：3000文字のPDFマニュアル

これをGeminiに渡すことで無駄なく必要なコンテンツが生成されます。

ステップ②｜収益に直結する神プロンプトテンプレ5選

ここからはそのままコピペして使える「神プロンプトテンプレ」を紹介します。
※すべて無料のGeminiでOK！

【1】note用コンテンツを作る神プロンプト

副業初心者向けに「noteで月1万円を稼ぐ方法」というテーマで3000文字のマニュアルを作ってください。

構成は以下のようにしてください：
・はじめに
・noteで稼ぐ仕組み
・テーマの決め方
・コンテンツの作り方
・販売導線の設計
・まとめ

【2】X（旧Twitter）のバズツイートを作る神プロンプト

Xでフォロワー1万人を目指すためのバズツイートを10本作成してください。
ターゲットは副業初心者の20〜40代サラリーマン。
内容は「副業×AI活用法」について。
各ツイートは140字以内で「共感」「有益性」「シェアしたくなる」がキーワードです。

【3】PDFプレゼントの元ネタを作る神プロンプト

「副業初心者でも今すぐ始められるAI副業5選」というテーマでプレゼント用のPDFコンテンツを作成したいです。
それぞれの副業について
・どんな仕事か
・必要なツール
・収益化の流れ
・注意点
を含めて合計3000文字で解説してください。

【4】LINEステップ配信用のシナリオを作る神プロンプト

LINEで自動販売するために5通分のステップ配信シナリオを作ってください。
ターゲットは副業初心者テーマは「noteで初収益を出す方法」。
各メッセージは500文字程度で読み手の感情に寄り添いながら教育と販売導線を組んでください。
5通目では有料noteへのオファーも含めてください。

【5】販売ページ（LP）ライティング用プロンプト

「Geminiを活用して副業収益を自動化する方法」というデジタル教材を販売するLPを作りたいです。
読者は副業初心者でAIに興味はあるけどまだ活用できていない人です。
以下の構成でセールスレターを作成してください：
・キャッチコピー
・共感パート
・問題提起
・解決策としての商品紹介
・得られる未来
・購入ボタン誘導のクロージング

ステップ③｜神プロンプトを使った収益化の全体フロー

「神プロンプトを使ってどう収益に繋げるの？」という人のために全体の流れも簡単に整理しておきます。

Geminiで神プロンプトを使ってコンテンツ作成（note・PDF・動画台本など）

Canvaで見た目を整える（無料）

LINE公式アカウントを開設しプレゼント配布用ページを設置

XやInstagramで集客→LINE登録へ誘導

LINEのステップ配信で教育＆販売

販売はnote／UTAGE／BASE／ココナラなどで自動化

このフローを神プロンプトで作ったコンテンツで回すことで「放置でも売れ続ける仕組み」が完成します。

ステップ④｜初心者がよくやるNGプロンプトとは？

最後によくある失敗例も紹介しておきます。

❌ NGプロンプト例

「PDF作って」→抽象すぎて薄い内容になる

「副業で稼ぐ方法を教えて」→具体性がなさすぎて汎用文しか出ない

「3000文字でnote作って」→構成の指示がないと使い物にならない

✅ 解決策は「誰に・何を・どう出すか」を明確にすること

どんな人に

どんな価値を届けたいか

どのフォーマットで欲しいか

これをセットで伝えればGeminiは最強の副業ツールになります。

まとめ｜神プロンプトは稼ぐAI活用の入口

もはや「AI使えるかどうか」が副業で稼げるかどうかの分かれ道。
でも使い方さえわかれば収益化の武器に一瞬で変わります。

今日からやるべき3つのアクション

Googleで「Gemini」と検索してログイン（無料）

上記の神プロンプトを1つコピペして実行

出力された内容を元にnote or PDFを作成して無料プレゼント化

1つのプロンプトが未来を変えます。
Geminiは魔法のランプ。
でも願いを叶えるには正しい呪文＝神プロンプトが必要です。

このマニュアルを保存してぜひあなたの副業収益の加速装置として活用してください。

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やあ、朝日前におはようございますやで。今ね、僕の大好きなパソコンゲームである『to do list ludumdare 38』の主人公の名前を考えてたんだ。それでGoogle先生と話しながらいたら、思いついて完成したので、お話をば。
こちらの主人公の名前を『メディック・リスト』と呼ぶ事にしましたや。 November 11, 2025

Googleレンズすごいのね
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ゼロから月100万円を稼ぐ
爆売れするコンテンツの作り方｜完全ロードマップ（言葉版）

✅「副業で稼ぎたいけどスキルも実績もない」
✅「コンテンツ販売ってセンスがないと無理でしょ」
✅「noteとかBrainって正直稼げてる人のほうが少なくない？」

そんな不安を抱える初心者でも正しいステップを踏めば月100万円は射程圏内です。

実際に僕自身もほぼゼロの状態からこの手法だけで月100万円以上を達成してきました。

今回は再現性の高いコンテンツビジネス構築の流れを「言葉だけ」で完全マニュアル化しました。

■ ステップ0発信プラットフォームを決める

まずは「どこで集客するか」を決める必要があります。おすすめの組み合わせはX（旧Twitter）とLINE公式アカウントです。

Xは短文で広く拡散できる特性がありLINEは「濃い見込み客」を囲い込む場所として最適。この2つを使うだけで月100万レベルの導線は作れます。

教育コンテンツを深く届けたい場合はnoteやブログYouTubeなども効果的です。

■ ステップ1売れるジャンルと切り口を決める

コンテンツ販売で最重要なのが「どのジャンルでどんな切り口で攻めるか」です。

売れやすいジャンルは以下の3つが王道です

1つ目は「お金」に関するジャンル。副業投資節約術など。
2つ目は「健康や美容」。たとえばダイエット肌の改善姿勢の直し方など。
3つ目は「人間関係」。恋愛結婚育児職場の人間関係などがこれに当たります。

この中から自分の過去の体験をもとにして「昔の自分を助けるための内容」を考えると非常に刺さりやすくなります。

たとえば「営業成績がいつも最下位だったけどトークスクリプトを変えたら1位になれた」などリアルな体験を切り口にするのがポイントです。

■ ステップ2コンテンツのゴールを明確にする

ただノウハウを詰め込んだだけでは売れません。
大事なのは「買った人がどうなれるのか？」という変化のゴールを提示すること。

たとえば「副業で稼げるノウハウを紹介！」というだけでは漠然としていて売れません。
それよりも「朝活だけで副業時間を作り月5万円の収入が得られる仕組みを作る講座」というように誰が・いつまでに・どれくらい・どうなれるかをしっかり言語化することで爆発的に売れやすくなります。

■ ステップ3初心者向けのコンテンツ形式を選ぶ

コンテンツ販売といっても種類は様々あります。初心者でも作りやすいのは以下のようなタイプです。

まずはPDF形式の教材。これはGoogleドキュメントで簡単に作れて構成も自由自在。価格帯は980円〜9,800円程度が相場です。

次に動画講座。スマホやPCでZoomを使って撮るだけでOK。3,000円〜30,000円くらいの価格が一般的です。

音声教材も人気でVoicyのような雰囲気で提供可能。価格は1,000〜5,000円ほど。

またテンプレート集も売れ筋です。営業メールやDMの例文記事構成テンプレなど。500円〜3,000円で売られていることが多いです。

最近ではChatGPTのプロンプト集もトレンド。価格は1,000円〜9,800円が目安です。

最初の一歩には制作コストが低くスピード感のあるPDF教材が圧倒的におすすめです。

■ ステップ4売れる販売ページを作る

コンテンツができたら次は「欲しくなる文章＝LP（ランディングページ）」を作成します。

文章の流れは以下のように組み立てましょう

まず「こんな悩みありませんか？」と共感を引き出し
次に「その原因は●●なんです」と問題提起をします。

そのあと「だから私はこんなコンテンツを作りました」と自分の想いと解決策を提示し
中身の紹介に移ります。「全3章で初心者でも再現可能です」などと具体的に説明しましょう。

さらに「実際にこれで月10万円→100万円になれました」という実績や
「9割の受講者が満足と回答」などの購入者の声を入れると信頼感が増します。

最後に「今だけ限定PDF付き」などの特典と値引き情報（通常9,800円→今だけ2,980円）を加え
「このボタンを押せばすぐに始められます」という行動喚起で締めます。

この流れをなぞるだけでセールス経験ゼロでも売れるLPが完成します。

■ ステップ5無料オファーで見込み客を集める

売る前に「集める」ことが大事です。最初の集客は無料オファーを使ってLINEやメールに誘導するのが鉄板です。

無料オファーの例としては

ChatGPTテンプレート20選

月収が3倍になったマインドマップ

セールスDMの例文20パターン

Zoom相談30分無料券

このように「もらうだけで得する」と思える無料の情報をXの固定ポストやプロフィールに貼り付けてそこからLINE登録につなげます。

ポイントは「無料です！」と連呼せず学びたくなるタイトルで自然に誘導することです。

■ ステップ6売れる導線を作って自動化する

売上を安定させるために「導線＝売れる流れ」を設計しておきましょう。

初心者向けの導線は以下の通りです。

1週目で無料オファー（PDFなど）を用意し
2週目で本命商品（PDF教材など）を作成
3週目で販売ページを完成させて
4週目からXとLINEを使って告知開始。

この流れを作れば最短30日で初売上が可能になります。
さらにうまくいった投稿やオファーを繰り返し活用することで自動化に近づいていきます。

■ ステップ7売上を最大化するには？

売上は「リストの数 × 成約率 × 単価」で決まります。

たとえばLINE登録者が200人成約率が10%商品単価が5,000円であればそれだけで10万円の売上になります。

売上をさらに伸ばしたい場合は

リスト数をXで増やす（フォロワーや無料オファーで）

成約率を心理トリガーで上げる（希少性権威性など）

単価を上げる（バックエンドとして個別相談や講座を用意）

この3つの掛け算を意識することで無理なく月100万円を目指せます。

■ 最後に売れるコンテンツは「設計」で決まる

売れてる人＝天才ではありません。
売れてる人は売れる設計を知っているだけです。

自分の経験をコンテンツ化する

リアルな変化を提示する

LINEやXで見込み客を集める

欲しくなる流れで商品を見せる

この流れを守るだけで
スキルなし・実績なしでもコンテンツで人生が変わります。

✅ このマニュアルは保存推奨
✅ 3回以上読み返すと理解が一気に深まります
✅「何から始めればいいか」が明確になったらあとは行動あるのみです

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【永久保存版】Gemini専用プロンプト集｜ビジネスを加速させる13の指示テンプレ

「Google Gemini、いまいち使いこなせていない…」
「何を聞けば、欲しい答えが返ってくるのか分からない…」

そんなあなたに向けて、今すぐコピペで使えるGemini専用のプロンプトテンプレート集をお届けします。

ビジネスで即活用できるプロンプトを13種類、具体的な使い方とセットで紹介。
さらに「プロンプトを育てて、Geminiをあなた専用AIに進化させる方法」まで解説します。

🔰まず結論：「プロンプトは育てるもの」

生成AIは入力次第で天才にもポンコツにもなります。
同じGeminiでも、優れたプロンプトを使えば、年収1,000万円分のアウトプットを出してくれます。

逆に言えば、
「何を聞けばいいか分からない」状態のままでは、一生使いこなせません。

だからこそ、この記事では

明日から使える「Gemini専用プロンプト」

そのまま保存できるテンプレ形式

応用が利く「プロンプトの育て方」

を、初心者にも分かる形でまとめました。

✅プロンプト運用の基本3ステップ

まずはどんな業務でも使える「汎用フロー」から。

①【前提】を伝える

Geminiはエスパーではありません。
自分の立場・業務内容・目的を最初に伝えるだけで、精度が劇的に上がります。

例：

私はSaaS系IT企業の営業マネージャーです。
今月の商談レポートを社内プレゼン用にまとめたいです。

②【出力イメージ】を明確にする

「箇条書き？文章？スライド？」を伝えましょう。
出力形式を指定しないと、精度は落ちます。

例：

5枚のスライド構成で。1枚目は概要、2枚目に課題…という流れでお願いします。

③【Gem化】して再利用可能にする

優秀なプロンプトはテンプレ保存（Gem化）して、社内で共有しましょう。
繰り返し使える「AIの業務マニュアル」になります。

💎今すぐ使える！Gemini専用プロンプト13選

ここからは、実際に使える「業務別プロンプト」を紹介します。
※すべてGemとして保存・再利用できます。

①【役割付与】プロンプト
あなたは◯◯業界のコンサルタントです。

→ Geminiに「視点」を与える。専門的で精度の高い回答に。

②【背景説明】プロンプト
この資料は部内会議での発表用です。
対象は役員クラス。数字やロジック重視です。

→ 相手に合わせて文体・構成が変わります。

③【出力形式指定】プロンプト
箇条書きで、3つのポイントに整理してください。

→ 曖昧な指示を避けるだけで、クオリティが倍増。

④【トーン指定】プロンプト
社外向けに、丁寧かつ親しみのある口調でお願いします。

→ 社内・社外、上司・部下などで言い回しを調整。

⑤【目的明示】プロンプト
この文書の目的は、商品サービスの魅力を伝え購買行動を促すことです。

→ Geminiは「何のために書くのか」が分かると劇的に変わる。

⑥【改善提案型】プロンプト
以下の案について、改善点や不足があれば指摘してください。

→ ブラッシュアップを自動でやってくれる。

⑦【質問誘導】プロンプト
不足している情報があれば、質問してください。

→ Gemini側から情報を引き出すスタンスに。

⑧【例示あり】プロンプト
たとえば以下のようなSNS投稿を参考に、同様の内容を3パターン作ってください：
「あなたも知らない、Xの裏技3選」

→ Geminiに見本を渡すと出力が安定します。

⑨【構成案生成】プロンプト
このテーマについて、5段階のロジック構成で提案してください。
PREPやSDSなど、ビジネス向けの型を使ってください。

→ 資料や提案書の構成力が爆上がり。

⑩【対話型設計】プロンプト
まずアイデアを出してください。その後一緒に改善していきたいです。

→ Geminiとの協働作業に最適。

⑪【テンプレ保存アドバイス】プロンプト
このプロンプトをGemとして再利用したいです。どのように整理すべきですか？

→ テンプレ化のヒントをGeminiに聞ける。

⑫【履歴整理】プロンプト
これまでのチャット内容を要約し、新しいGemにまとめてください。

→ 使った履歴を整理→即テンプレ化！

⑬【トークン節約】プロンプト
長文PDFを要約したいです。Geminiの制限内で、効率的な分割方法を提案してください。

→ Geminiをフル活用するための設計図をくれる。

📂プロンプトは「ストック化」せよ

Geminiは一度使って終わり、ではもったいない。
良質なプロンプトを「Gem」として保存しておけば、以下のようなメリットがあります。

社内で使い回しができる

業務スピードが加速する

新人教育コストが下がる

「属人化」からの脱却になる

👑つまり、Gemini × プロンプトは資産化できるということ。

🎯まとめ｜Geminiをあなた専用AIに進化させよう

Geminiはプロンプト次第で成果が激変

目的・形式・トーンを明示するだけで精度UP

良質プロンプトはGem保存で「再利用可能資産」になる

対話しながら改善していくのがコツ

今日紹介した13個のテンプレで即戦力化できる

「AIに仕事を奪われる」ではなく、
「AIに仕事を任せて、自分はもっと価値あることに集中する」時代へ。

まずはこの記事の中から、1つでもGem化して使ってみてください。
あなたの業務効率は、今日から確実に変わります。

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香港の火災のニュース、被害が拡大していて辛い… お悔やみとともに被害に遭われた皆様が少しでも早く日常を取り戻せますようお祈り申し上げます

我哋對香港發生火災嘅消息深感難過。損害正喺度擴散。我哋想向所有受影響嘅人表達衷心嘅同情，並祈禱生活可以盡快恢復正常。(I used google translate) November 11, 2025

【今日の注目AIニュース：Qualcomm Google連携】GoogleがLiteRT Qualcomm AI Engine Direct Acceleratorを発表。Androidおよびエンベデッド開発者がQualcomm NPUに直接アクセス可能になると発表。
https://t.co/vCBvUOagVe November 11, 2025