来るよ。大急騰…
一度しか言いません。
悪いことは言わない。
4年間保有していたアドバンテスト（6857）株を全て売却しました。
4年前に3,200円で15,000株買いました。
当時は「無謀だ」と言われながらも、ひたすら買い続け。
そして今年の7月頃、株価が16,800円に達した時に、
迷わず全額売却しました！
そして今——また見つけました。
あの時のアドバンテストそっくりな超低位株です。
現在株価：285円
予測株価：10,800円🚀（過去最高値：14,200円）
アドバンテストの株を買った皆さん、おめでとうございます！✨
この一銘柄のおかげで、東京で車と家を買いました。
今回の銘柄は量子コンピューティング向けテスト装置で圧倒的な技術優位性を確立。IBMとGoogleの次世代量子プロセッサー開発プロジェクトに核心装置を納入決定。内閣府の量子技術国家戦略に基づく2,500億円規模の予算配分を受ける最重要企業です。
現在の株価は【285円】 と大幅な割安状態。2年以内に【10,800円】 到達が予想される急成長株です。
正しいタイミングで買えば、短期でも大きな利益が狙えます。
なぜ有料にしないのかとよく聞かれますが、株情報の発信はあくまで趣味であり、経済的に困っていないため無料で公開しています。
👍いいねしてフォローして頂ければすぐに銘柄コードをお伝えします！ November 11, 2025

昔から「AIバトルはポートフォリオ的に最終Googleが強い」と言ってるけど、単独無双できるかというと否で…
・独禁法あるので無双したくない
・OpenAIもNvidiaもカカシではないので、状況に対応してくる
などがある。Gemini3でてもゲームエンドにはならず、まだまだシーソーゲームになる感 November 11, 2025

来るよ。来るよ。大急騰。
素人でも勝てる“次の大相場”はこの5銘柄。
1、2678 アスクル

2、7453 良品計画

3、8058 三菱商事

4、8136 サンリオ

5、4063 信越化学
👍倭国株 大倉くん 観光客殺到 サントリー白桃烏龍茶 スタバの福袋 非国民扱い PASMO H_Ssɑy_JUMP 旅立ちセレモニー アフター万博
Google・日立・インテルが車載AIチップ開発同盟を結成
株価：219円　予測：219円→11,203円
次世代車載AIチップのパイオニア企業
投資初心者や短期の利益を狙う方に向いている銘柄です。

時々「株の情報を無料で公開しているのですか？」と聞かれることがあります。でも、私にとって株の情報公開は単なる趣味です。

👍 いいね＆フォローで、各銘柄の最新動向・投資ポイントを即時お届けまたは返信888

#倭国株 #株式投資 #株価 November 11, 2025

🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加！

📊何が変わるのか？劇的なBefore/After
従来（2024-2025年）：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円
・高度なAI機能：月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要

2026年以降：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円のまま
・高度なAI機能：追加料金なしで利用可能！
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰

✨具体的に何ができるようになる？
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命：
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能

Wordでの進化：
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気：
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨

🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか？
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。

MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business（月額21ドル）」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に

🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪

ソース：https://t.co/BUlAO1IShw November 11, 2025

Windows10から11へのアップデートで、リリース当初より愛用していたGoogle倭国語入力が絶望的なまでに変換能力を低下させ、あまりにも使い物にならなかったので、この一カ月でATOKとMS倭国語入力を使い比べてみた結果の寸評。

ATOK：現時点での変換能力は一番高いように感じるのだが、年間7200円支払うほどの性能差は感じられない。アホな変換は普通にしまくるので、値段相応に素晴らしく快適とは思わなかった。あとブラウザを強制終了が頻発するのは俺の個人環境だけかな？

MS倭国語入力：特別優秀だと思うことは無いのだが、無料と思えば十分な気もする。動作の重さを感じる瞬間が稀にあるが、気にならないレベル。ショートカット登録などインターフェイスのカスタマイズ余地がほぼ無いのが凄く困る。

Google倭国語：この前まではなんの不満もなかったのが、Windows11にした途端唐突に絶望的な変換をお出ししてくるようになり、最初は自分が脳の病気にでもなったのかとマジで心配になった。クリーンな再インストールしても無駄。キャラや作品名など様々な固有名詞が自動的にクラウド辞書として登録される機能はどの倭国語入力も備えているようだが、それに関してはGoogle倭国語入力がずば抜けて高い。それは今もそう。だが本当に変換能力が終わってる。そしてGoogle側にアップデートする気がほぼ無いのが絶望を加速させる。 November 11, 2025

12月7日のデモ行進に、参加してください‼️🐈️✊
今も止む事なき暴力に、皆で抗議の声を上げよう！！！

🟣中国猫のSOSデモ行進in渋谷🟡

🔆主催(共同主催)🔆
生体水槽展示反対署名@Sea_381
しいちゃん　@oZvcXoRBxXimfRc

🐈参加の皆様へ🐈
🔶日時🔶
12月7日(日)‼️小雨決行✊✨
(悪天候延期の場合は
延期になる可能性もあります🙇‍♀️)

♻️東京渋谷周辺を1時間程行進

🔶集合場所🔶
神宮通り公園(北側)
PM12時15分集合😺
PM13時に出発✊‼️

☆神宮通り公園はふたてに別れていて、北側(トイレがない方)が集合場所になります🐈️
グーグルで、「神宮通り公園 北側」と検索すれば出てきます👍️

☆デモ行進で行うコールの練習をするので集合は時間厳守でお願いします🙇‍♀️

🔷🔸お願い🔸🔷
何点かお願いがあります🙇‍♀️🙇‍♀️
大変恐縮ですが皆様のご協力を
宜しくお願いします

💠当日はコールを印刷した、首から下げられる紐付きコールカードを配布致します🐈️

💠パネル、プラカード、横断幕
是非、お持ち寄り下さい🙏✨
＊簡単な物でも🆗🙆‍♀️❣️
ご用意が出来ない方は
こちらでご用意もありますので、
ご安心してください🙏

💠 安全第一無事故で🙏
道路を歩くので車にキズをつけない様に注意お願いします。

💠ワンちゃん🐶猫ちゃん😺など🐰🐦
同伴不可になります🙇‍♀️

💠デモ中は各自で荷物を
管理して頂く為に、
なるべく身軽でお越しください

💠今回のデモ行進は「中国ヘイト」
「ボイコットチャイナ」は扱いません
＊🚫「中国ヘイト」「ボイコットチャイナ」の文言は禁止🚫
＊中国猫を周知してもらう為の
アクションです🙏✨

💠仮装・コスプレ・変装何でもOKです❣️
＊思いっきり派手にやっちゃってください🙌

💠行進後、公園に戻りましたら犠牲になった猫達に向けて1分間の黙祷を予定しています。

💠⚠️記念動画の撮影を予定しております⚠️
＊顔出し🆖な方は「必ず」サングラス等の対策をお願いします🕶️
＊個人の編集が不可能な為、
どうぞご協力お願いします🙇‍♀️

💠デモ行進終了後、渋谷駅前でアピールアクションを行います🐈️✊
時間は15時～15時55分頃までです❕アピールアクションも参加出来る方は、よろしくお願い致します✊

💠🍴🌱懇親会を行います。
時間は16時30分～19時30分で、ヴィーガンカレーのビュッフェになります🍛
1人3000円のドリンクは別料金です(お水は無料)。定員60名なので、参加希望の方は必ずご連絡をお願いします🙏❕

🔷デモ行進のコール🔷
添付画像をご覧ください❕
コール作成者は @dignityofanimalさんです🐈️✊📣
当日にみんなで行うコールに
なります🥁
出発前に練習を少し行います😺❣️

🟡デモ行進中は、物を落としても拾わなくて大丈夫です🙇‍♀️列が乱れてしまう為、最後尾の係が拾ってくれる事になっています🙇‍♀️

🟠服装自由です🐈️🙏❕

動画は、10月21日の中国大使館前抗議活動にて🙏@The__universe13さん製作です🐈️❕ November 11, 2025

"hikari feat.長谷川白紙"
リリースから6年越しでMVが公開されました。

https://t.co/n3vLfrdPl3

今回、GoogleのAI”Gemini”と制作しました。監督は平牧和彦さん（@jamespond628)です。

AIの力も取り入れながら、平牧監督のアイデアと膨大な作業が結実した映像です。ぜひこの映像と共にもう一度この曲を聴き直してみてほしいと思います！

#Gemini
@GeminiApp @googlejapan November 11, 2025

最近数学圈发生了一件很有意思的事。

世界顶级数学家陶哲轩在解决一个 Erdős（埃尔德什）的经典问题时，全流程都在用 AI 做助手——从证明草案，到简化证明，再到形式化验证。

Erdős 是20世纪最高产的数学家之一，一辈子发表了1500多篇论文，提出了无数开放问题。数学圈有个著名的"埃尔德什数"——如果你和他合作过论文，你的埃尔德什数就是1；和他的合作者合作过，就是2，以此类推。爱因斯坦的埃尔德什数是2。

后来有人专门做了一个网站，把他的很多未解决/已解决问题系统整理出来，这就是 Erdos Problems 网站。

陶哲轩讲的是其中的第 367 号问题，属于数论里的一个具体问题，专业数学研究级别的问题。

解决过程大概是这样的：

一位数学家 Wouter van Doorn 先给出一个人类手写的反例证明草案，但里面有一个关键恒等式他没完全证明，只是说：“相信有人能帮我确认一下”。

陶哲轩把这个恒等式扔给 Google 的 Gemini Deepthink 模式。大概十分钟后，Gemini 给出了一份完整证明，还顺带确认了整套论证是成立的。

Gemini 的证明用到了 p-adic 等比较高级的代数数论工具，对这个具体问题来说有点杀鸡用牛刀。于是陶哲轩花了半小时，把 AI 的证明手工转化成更基础、更易懂的版本。

两天后，另一位数学家 Boris Alexeev 用一个叫 Aristotle 的工具（基于 AI + Lean）完成了全套形式化证明，还特意手动检查最终结论，以防 AI 在形式化过程中存在编造。

陶哲轩觉得还没完，又用 Deep Research （同时用了 ChatGPT 和 Gemini）做了一轮文献搜索，看这个问题有没有前人类似工作。结果找到了若干关于连续幂数的相关论文，但没有直接解决第 367 号问题。

整个流程：人类提出猜想 → AI暴力证明 → 人类简化优化 → AI辅助形式化验证。

都在说 Gemini 3 已经到了博士生水平，看来所言非虚，这些事情真的需要数学博士级别才能做的出来，但另一方面，真正的数学家也并没有被 AI 代替：是人类决定哪个问题值得解决，是人类判断AI的p-adic方法太重了需要简化，是人类手工完成最终的形式化表述以验证 AI 的结果是否准确。

AI 做的是那些需要大量计算、符号推演、但方向已经明确的体力活。在 AI 时代，问对问题、甄别结果，比以前更重要了。 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

#Higgsfield に #NanoBananaPro が来ました！
早速チビクロTVで毎日、画像作成実験しているのでご紹介します！

では世界の名画シリーズ！その①
一発目はゴッホ！すごい迫力のある絵ができました。これ、自分の動画素材で使うかも。
エネルギーを感じます。

11月21日、@higgsfield_ai はGoogleの NanoBananaPro 画像モデルへのアクセスを無料で提供しました November 11, 2025

11/26🌅朝活！NY市場まとめ ➡️ きょうの東京市場展望
📈主要3指数はそろって上昇！ダウ+1.4%/S&P500+0.9%/ナスダック+0.7%
→ただし半導体は逆風で『中身はローテーション』気味
・先週の急変動後の『落ち着き＋買い戻し』が継続
→NVDA・AMDは競争懸念で下落してナスダックの上値を抑える展開
・政府閉鎖で遅れていた指標が一気に出て、小売売上高/PPI/消費者信頼感『景気減速▶︎利下げ期待』を後押し
・金利は低下基調で米10年債利回りは4.0%付近まで低下、利下げ織り込みが再加速
・AIテーマは『勝ち組選別』でAlphabetは4兆ドル時価総額が視野との報道が追い風
→『MetaがGoogleのAIチップ検討』報道が、NVIDIAなどに競争圧力の連想も
・ドルは小幅安気味でもドル円は155〜156円台の円安圏
・金は+1%で4,140ドル近辺、BTCは87,000ドル台、WTI原油は下落
・木曜は感謝祭で休場、金曜は短縮取引
→薄商いでブレやすい点に注意

🧠 エコノミスト/ストラテジストの見方
・今回の支えは『AIバブル再燃』単独というより、①指標で減速感▶︎②金利低下▶︎③利下げ再織り込みの流れが主役
・FRB高官発言もハト派寄りで、12月利下げ観測を補強
・AI半導体銘柄は、クラウド/自社チップ（TPU等）絡みの競争が材料になり、半導体は『握力が試される』局面
・カギは『金利が4%近辺で落ち着くか』と『今後の指標で利下げ織り込みが行き過ぎないか』
・感謝祭週は薄商いになりやすく、ニュース1本で指数が振れやすい

🇯🇵 きょう（11/26・水）東京市場の見どころ
・米株は上昇継続で地合いはプラス寄り
→ただしナスダックは上げ幅控えめだったため、東京の半導体は『全面高』というより銘柄選別になりやすい
・円安圏（155〜156円台）は輸出株の追い風になりやすい一方、米金利低下でドルが弱い日は為替の振れに注意
・祝日前後の米市場は流動性が落ちるので、東京時間は先物主導のブレも想定したい

✅結論（戦略）
・追いかけ買いより、押し目かつ分割で（AI/半導体は特にニュース耐性が必要）
・イベント（12月FOMC）と薄商いを意識して、ポジション量は『振れに耐えるサイズ』で
・新規勢はチャンス！新規勢はチャンス！新規勢はチャンス！

PR/米国株を買うなら松井証券！ポイント還元も高くFANG＋などインデックス投資にも▶︎https://t.co/dZiKCPbjEl November 11, 2025

グーグルさんでACEesを検索
プロフィール画面に行く
再生ボタンを押しました♪
#えいtube #ACEes
ACEes【⛱️青い春は終わらない】Myojo撮影の裏側にお邪魔しました！

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

■配信遅れのおわび■11/25(火)配信予定の回(出演／たけださとし＆DJり•ぼ•ん)は、音声編集ソフトの不具合で制作が遅れております。明日11/27(木)にはなんとか、というところでがんばります。ごめんね。

※番組へのおたより・リクエストはプロフィール欄のGoogleフォームで！ https://t.co/SscGa7F0Wu November 11, 2025

【2026年版】ローカルSEOのランキング要因の最新版が公開された（※ローカルSEOツールを提供するWhitespark（ホワイトスパーク）による）

https://t.co/6m98ObAvFB

■ローカル検索ランキングの主な要因

┗ローカルパック / Googleマップで順位を決める主要因トップ10
1⃣GBPの主要カテゴリ
2⃣検索地点との距離（検索者と店舗の距離）
3⃣GBPビジネスタイトル内のキーワード
4⃣検索対象都市内に物理住所があること
5⃣検索時に営業中であること
6⃣レビューの評価数値が高いこと
7⃣住所が公開されていること（SABではないこと）
8⃣GBP追加カテゴリ
9⃣テキスト付きレビューの量
🔟マップのピンの適切な配置

┗ローカルオーガニック検索で順位を決める主要因
1⃣各サービス専用ページの存在
2⃣市区町村・地域キーワードの関連性
3⃣高品質な被リンク
4⃣GBPランディングページのタイトルタグ／見出しに含まれるキーワード
5⃣関連業界からのリンクの質
6⃣サイト全体の内部リンク
7⃣特定のニッチへの明確な焦点

┗AI検索での可視性（新カテゴリ）
1⃣専門家が選定した「Best of（おすすめ）」リストなどへの掲載
2⃣各サービス専用ページ
3⃣業界で重要とされるドメイン名上での存在感
4⃣新聞・ブログ・行政・業界団体など構造化されていない引用（言及）の質と権威
5⃣サードパーティレビューサイトの権威性
★総括として、AI検索では引用（言及）がリンク以上に重要性を持つ傾向が強い。

┗コンバージョン要因
1⃣高評価のグーグルレビュー（4～5）
2⃣レビューテキストのポジティブ度
3⃣検索者との距離
4⃣モバイル対応サイト
5⃣テキスト付きレビューの量
6⃣検索時に営業していること
7⃣レビューの新鮮さ

┗ネガティブ要因
1⃣「恒久的に閉業」と表示されている
2⃣主要カテゴリが適切ではない
3⃣同住所・同カテゴリの別プロフィールの存在
4⃣低評価レビュー（1～2）
5⃣「一時的に休業」と表示されている
6⃣マップマーカーの誤配置、サイトのハッキング、営業時間未設定

┗GBPアカウント停止のリスク要因
1⃣私書箱・バーチャルオフィスや、虚偽住所
2⃣停止されたグーグルアカウントとの関連
3⃣違反報告
4⃣停止されたGBPリスティングとの関連
5⃣サイトのハッキング
6⃣良いレビューだけを意図的に集める手法
7⃣虚偽レビュー報告
8⃣GBPビジネス名でのキーワード詰め込み
9⃣同一電話番号の複数プロフィール

■ローカル検索ランキングの主な要因から言えること
「2年前の調査から大きく変わったこと」「今回のローカルSEO調査で新たに見えてきたこと」として、次のような点がある
・AIの影響で引用（言及）が再評価されている
・「営業中」「住所表示」の重要度が大幅に上昇
・一部のオンページ要素（権威サイトへの外部リンク、サービスページの量など）の評価が低下
・タイトルタグの文字数制限はSEO神話であり、グーグルは長さを気にしない

また、ローカルSEOをとりまく環境やAIへの対応として、今後の方向性について、元記事では次のように整理している：

グーグルのAIモードがローカル検索の未来像である可能性が高い。
広告の統合が進めば、AI結果が従来の検索結果を置き換える可能性が高い。
┗AI検索で勝つには次のような施策が重要
・キュレーションされたリストへの掲載
・高品質な非構造化引用
・業界ディレクトリの徹底最適化
・セマンティックな最適化
・グーグル以外も含めた広範な評判シグナル
・簡潔・構造化された高品質コンテンツ
・地域コミュニティでの活動によるローカル言及獲得

■ローカル検索ランキング要因レポートの概要
ローカル検索ランキング要因レポートは、Googleのローカル検索結果で上位表示する方法を理解するためのSEO業界No.1のリソースです。このレポートは2008年にDavid Mihmによって開発され、2017年にDarren Shawに引き継がれました。

最も優秀で聡明なローカル検索エキスパート47名が、2時間にわたる包括的なアンケートにご協力いただき、187の要素を評価・採点し、現在のローカル検索ランキングを左右する要因について自由回答形式の質問に回答していただきます。各要素は、以下の分野において0～5の点数で採点されます。

・ローカルパック/マップランキングへの影響
・ローカルオーガニックランキングへの影響
・コンバージョンの影響
・AI検索の可視性への影響（2026年の新機能）

もちろん調査は2026年ではなく2025年の実施だが、元記事で「2026年版」として紹介しているので、ここでもそのまま「2026年版」とした。

■ローカル検索ランキング要因レポート公開の背景
前回のローカル検索ランキング要因レポートを公開してから、ちょうど2年余りが経ちました。それ以来、SEO業界では、ChatGPTやGeminiといった情報クエリ向けの大規模言語モデル（LLM）の発展に牽引され、SEOに対する理解とアプローチが大きく変化してきました。

ローカル検索は、このAIの激変からある程度隔離されたままです。情報コンテンツベースのウェブサイトは、AIオーバービュー、AIモード、ChatGPT、Geminiなどの導入によりトラフィックが急激に減少しましたが、ローカルビジネスの調査と発見は依然として主にGoogleのローカル検索結果を通じて行われています。これは、ローカル検索意図を持つクエリの場合、LLMの検索結果よりもローカル検索結果の方がはるかに優れているためです。

ローカルランキングに影響を与える要因と、それを改善するための方法を理解することは、企業にとっても代理店にとっても非常に価値があります。

ただし、ローカル検索に変化がなかったわけではありません。大きな変化がありました。何が変わったのか、ぜひ続きをお読みください。

#ローカルSEO #SEO #ディーボのSEOラボ November 11, 2025

Gemini3触って思ったのは
AIの進化は素晴らしいのでハードは買いだけど
ソフトはGoogleに勝てないので一人勝ちのこの世界では全部破産すると思った
数兆円の赤字を垂れ流すオープンAIはGoogleに勝てないと逆打ち出の小槌になる
あとエンタメがAIで完了する可能性高いのでIP関連も個人的には売り November 11, 2025

ワンマンライブに参加してくだった方、これから参加してくれる方にちょっと力を貸してほしくて！

Brunの「ここよかったよ！」「おもろかったよ！」の部分を教えてほしいです！（下にフォームのリンク有）

感想を見たいというのも勿論なのですが、いただいた感想を元に、ライブの切り抜きとか作れたらいいな（できれば）と思っているので、切り抜き映えしそうだったら尚ありがたみ汁ﾌﾞｼｬ！

アンケートもあるのに手間増やしてごめんね；；

グーグルフォーム作ったので、もし可能であれば協力してやって！

https://t.co/JxuRA8lXYm November 11, 2025

海底ケーブル敷設船「きずな」視察報告①
──────────────────
経済安全保障の観点からも昨今報道も多く、昨日の参院総務委の質疑でも取り上げられた「海底ケーブル」を取り巻く情勢について、海底ケーブル敷設船「きずな」の視察を踏まえ、数回に分けて報告したいと思います。
──────────────────
倭国のリスク
──────────────────
海底ケーブルは、倭国の国際通信の９９％が海底ケーブルを経由していることや経済安全保障の観点からも非常に重要です。

衛星で代替すればよいのではないかとの意見もありますが、現在の技術では大容量通信において光ファイバーには遠く及ばず、伝送距離の問題から遅延が大きいことにより、海底ケーブルが重要となります。

このような理由から海底ケーブルシステムの安全性を確保する必要がありますが、その根幹の一つである陸揚げ局が地域的に集中しており、その防御についても国家として取り組む必要性があります。
──────────────────
経済安全保障と海底ケーブル
──────────────────
なお、ケーブル故障事象の約８割が漁業活動（底引き網等）、船の錨による損傷等の人為的要因とされていますが、2023年２月に台湾海峡で海底ケーブルが２か所切断、また2025年２月にも同様の事象が発生しています。

これらについては、「切れた」のか、「切られた」のか、どこまで意図的かは断定できないものの、2025年の事象についてはトーゴ船籍の船が中国人船長による指示でジグザグに航行しており、台湾の電信管理法違反に問われましたが、船長本人は否認している状況にあります。

また、海底ケーブル敷設を通じた国家間の代理戦争ともいえる状況ともなっています。特に注目される事例として、東南アジアと欧州を結ぶ国際海底ケーブルの入札案件があげられます。

この事例では米国企業と中国企業がそれぞれの国家の戦略「代行者」としてふるまっているように見えます。

一方、倭国はこれらの状況から２、３周遅れており、豊富な資金と生成する膨大なトラフィックを武器に、ハイパースケーラー（Google等）が国際海底ケーブル敷設のメインプレーヤーになっていることから、従来の通信キャリアは新たな利用形態を模索しつつ、付加価値の高いサービスを提供することで稼いでいく必要があります。
────────
⇒次回につづきます November 11, 2025

【渡辺直美さん直伝！Google Chrome 活用術】

Google Chrome でサイト見ていて「これどこの〜？」って思ったとき。

指でくるっと検索できます。

／
ブラウザを選ぶなら、 Google Chrome
＼ 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

大好評AI勉強3部作！ 最終回。1部から合わせて見てもらうとより分かりやすいかと思います😊

【第3回】
世界モデル時代の覇権はどこへ向かう？
そして“倭国の勝ち筋”はどこにあるか

最後は
今日の議論のビジネス面・地政学面・倭国の戦略についてまとめる。

⸻
◆ まず誰が勝つのか？（人材 × 技術 × データで比較）

🥇 Google DeepMind
•人材の質＝世界最強
•世界モデル・LLM・RL・科学AIが全部揃う
•最も“AGIらしいアーキテクチャ”に近い

🥈 Tesla（xAI）
•世界モデル × 行動モデル＝地球最強
•実世界のデータが圧倒的
•ロボット（Optimus）でAGIに最短
•言語（LLM）は相対的に弱い

🥉 OpenAI
•LLMは最強
•世界モデルの一部（Sora）
•行動モデルが弱点
•実世界AGIにはまだ距離あり

4位：Anthropic（LLMの質が高い）

5位：Meta（量は多いが方向性の分裂あり）

⸻
◆ 世界モデル時代の巨大市場は“リアル産業”にある

世界モデルは「現実世界で動くAI」。

だから価値の中心は：
•自動運転（100兆円級）
•家庭ロボット
•物流・倉庫ロボ
•建設ロボ
•製造DX
•介護・医療ロボ
→ LLMより“リアル世界”の方が圧倒的に巨大市場

⸻

◆ “倭国の勝ち筋”はモデルではなく“実世界の現場”

倭国はAI人材が少ない…これは事実。

でも世界モデル時代は、
モデル単体より「現場 × ロボット × データ」が中心になる。

倭国はここが世界最強クラス：
•精密製造
•物流
•建設
•インフラ
•医療・介護
•ロボティクス（FANUC・安川など）

つまり：

⭐ 基盤モデルの勝者は米国でも、

現場で動くAIロボットの価値は倭国が獲れる可能性はある

⸻

◆ 最終まとめ
1.LLMの限界が見え、世界モデル時代に入った
2.AGIは LLM × 世界モデル × 行動モデル の統合で生まれる
3.DeepMindとTeslaがAGIに最も近い
https://t.co/DDMM505668モデル時代の価値は“実世界産業”に移る
5.倭国には“現場 × ロボット × 世界モデル”で大きな勝ち筋がある November 11, 2025