"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

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

高市首相の外交映像を「生成AI」でつくって「うまくいってる」と誤情報を流す人まで登場しているのはヤバいです。GoogleのGeminiでつくったウォーターマークが入っててバレバレでも気にしない。SNSで一瞬見る人の何割かは信じてしまう。なんでもありの情報戦に。通報しました。https://t.co/zOxH02E0jn November 11, 2025

AI相場「覇権争い！今度は『AI半導体』」👀
GPU vs TPU

時間外
✅グーグル +4.0% ⤴️連日最高値に✨
✅エヌビディア -4.0%⤵️180ドル下回ると形が良くない⚠️

11/25
メタは、2027年に自社データセンターでグーグルの半導体「テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）」を使用する方向で協議を進めている。
👉️合意が成立すれば、TPUはエヌビディア製チップの代替として地位を固めることになる 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

🇺🇸📻@OKAsia_djPanic
3️⃣回目のリクエストスタート

今日もリクエスト始まりました。水曜夕方までにジンくんの大好きな曲をリクエストして下さい！
今日はイルコンの素敵な映像が来て嬉しいですね💜
🎄シーズンも世界中で聞いてもらいたいね！🇺🇸📻から世界中に流してもらいましょう！

引用の📪google form から簡単にできます🐹💖🐹

記入👇
1️⃣Name Artist ➡️Jin of BTS
2️⃣Song Title➡️Don’t Say You Love Me 等
送信🙆 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

これは知ってて避けてるっていうよりも、本当に知らない人が多そう。

『Youtubeの親会社がGoogle』とか、『インスタグラムの親会社がMeta』とか結構知らない人多い。

Xの規約変更での移住騒ぎの時も「これからはインスタとYoutubeのみで活動します」ってパターンよく見かけて、うーん…ってなった。 https://t.co/eZ1ukWTzAR 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

AI相場「覇権争い！今度は『AI半導体』」

時間外
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メタは、2027年に自社データセンターでグーグルの半導体「テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）」を使用する方向で協議を進めている。
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【プロンプトを提供】
今後キャラ固定が必須になると思い、Nano Banana Proでキャラクターシートを作ってみました。よかったら参考にしてみてください😊

--プロンプト--
画像によるキャラクターシートを作ってください。構成は以下の通り。

・三面図：全身の前・横・後ろで直立不動。
・クローズアップ写真：顔をクローズアップした写真。
・それぞれにタイトルを記述して（close-upなど）。
・アスペクト比は3:2

全ての制作物のインプットとなるため、高解像度でほんものの写真のようにリアルに人物を表現して。肌質や衣服の質感などは最も重要で詳細に表現してください。
------

on November 21st Higgsfield granted FREE access to Google's Nano Banana Pro Image model.
Higgsfield AI(@higgsfield_ai) November 11, 2025

AI・半導体「覇権争い、ゲームチェンジャー」
👉️Google最高値✨、SBG 2日連続-10％安🔥

Google発表の「Gemini 3.0」評価が高い
👉️ChatGPTの独走状態に変化⚠️

✅OpenAIに賭けるSBG
✅Google（Alphabet）に投資するバフェット
👉️️Google最高値✨、SBG 2日連続-10％安🔥

✅AIはNVIDIA（GPU）一強だったのが…
🔁低コストのGoogle（TPU）が勢力図を揺らし始めてる
✅11/25 METAがGoogleのAIチップ活用検討✨
👉 NVIDIA 時間外下落️ November 11, 2025

先月盛大にバズったばかりなので、ここで書くとまた通知が止まらなくなる恐れがあってここで書くのは憚られるのですが（でも書きますがw）、例の札幌市役所が先月の頭にMicrosoft 365からGoogle Workspaceに完全移行した件で、既存のExcel VBA資産はどうするんですか？的な質問を私がしたところ、実際のシステム構築をしたSI業者プラスGoogleのサポートエンジニアの協力の下、市役所内の先遣隊的なチームが既にGeminiさんの力を借りて既存VBAコードのGAS(JavaScript)への自動変換を試し始めているそうです。それらの結果は、きっと来年ぐらいにはまた先日と同じようにセミナー等で発表になるんじゃないかな…と楽しみにしています。 November 11, 2025

“20代の人生を変える資格”はこれ↓↓
資格偏差値も要チェック。

【 2025年 最新 】

―SSSランク（人生が変わる）―
1位【78】中小企業診断士
2位【77】公認会計士
3位【76】税理士
4位【75】社会保険労務士（社労士）
5位【74】日商簿記1級
6位【73】TOEIC 850点以上
7位【72】FP1級／CFP
8位【71】応用情報技術者
9位【71】国家公務員総合職

―SSランク（転職・独立最強）―
10位【70】宅地建物取引士（宅建）
11位【70】行政書士
12位【69】通関士
13位【69】プロジェクトマネージャー
14位【68】中小企業診断士（科目合格者含む）
15位【68】ITストラテジスト
16位【67】システムアーキテクト
17位【67】日商簿記2級
18位【67】ビジネス実務法務検定1級
19位【66】1級建築士
20位【66】社会福祉士

―Sランク（評価・年収アップ）―
21位【65】FP2級
22位【65】第二種電気工事士
23位【64】衛生管理者
24位【64】宅建士＋FPセット
25位【64】MOSエキスパート
26位【63】簿記＋TOEIC700点以上
27位【63】販売士1級
28位【63】情報セキュリティマネジメント
29位【62】ITパスポート＋基本情報
30位【62】危険物取扱者乙種
31位【61】メンタルヘルスマネジメントⅡ種
32位【61】秘書検定準1級
33位【61】カラーコーディネーター1級
34位【60】統計検定2級
35位【60】公務員試験（地方上級）
36位【60】キャリアコンサルタント
37位【59】ファッション販売能力検定1級
38位【59】リテールマーケティング検定1級
39位【58】旅行業務取扱管理者
40位【58】医療事務管理士

―Aランク（キャリア軸が広がる）―
41位【57】色彩検定1級
42位【57】ウェブデザイン技能士2級
43位【57】ビジネス会計検定2級
44位【57】証券外務員一種
45位【57】介護福祉士
46位【56】登録販売者
47位【56】調剤事務管理士
48位【56】CAD利用技術者2級
49位【56】販売士2級
50位【56】メンタル心理カウンセラー
51位【55】日商PC検定2級
52位【55】SNSマーケター検定
53位【55】データサイエンティスト検定リテラシーレベル
54位【54】Python3エンジニア認定
55位【54】Google広告認定資格
56位【54】統計検定3級
57位【54】医療秘書検定2級
58位【54】TOEIC600点以上
59位【54】話し方検定
60位【54】プレゼンテーション実務士

―Bランク（就活・転職で有利）―
61位【53】MOS（スペシャリスト）
62位【53】Word／Excel／PowerPoint各検定
63位【53】ビジネス文書検定1級
64位【52】サービス接遇検定1級
65位【52】P検1級
66位【52】ITパスポート
67位【52】ニュース時事能力検定準1級
68位【52】普通自動車免許（AT限定含む）
69位【51】危険物取扱者丙種
70位【51】ビジネスマナー検定
71位【50】サービス介助士
72位【50】販売士3級
73位【50】環境社会検定（eco検定）
74位【49】色彩検定2級
75位【49】秘書検定2級
76位【48】ビジネス実務マナー検定2級
77位【48】電話応対技能検定
78位【48】簿記3級
79位【48】FP3級
80位【48】コミュニケーション検定
81位【47】メンタルヘルス・マネジメントⅢ種
82位【47】観光英語検定2級
83位【47】防災士
84位【47】色彩検定3級
85位【46】秘書検定3級
86位【46】ビジネス文書検定2級
87位【46】情報モラル検定
88位【46】SDGsビジネス検定
89位【45】食生活アドバイザー3級
90位【45】整理収納アドバイザー2級
91位【45】ビジネスメール検定
92位【45】SNSエキスパート検定
93位【45】防犯設備士
94位【44】ハラスメント防止コンサルタント
95位【44】ビジネスリーダーシップ検定
96位【44】マーケティング・ビジネス実務検定C級
97位【43】タイピング技能検定
98位【43】Excel表計算処理技能認定
99位【43】営業士検定初級
100位【42】マナー・プロトコール検定

資格は“紙切れ”じゃない。
人生の「選択肢を増やす武器」です。

今のうちに1つでも「武器」を持とう。
20代のうちが、未来を変えるチャンスです。

マイナビで2万人以上の転職支援してた僕が

「キャリア、仕事のリアル」
「転職の舞台裏」
「ホワイト企業への転職方法」

を発信しています。

ホワイト企業に転職したい人は特にフォロー→ @nori_tenshoku3 November 11, 2025

Googleさんに作らせた世界地図がいい感じ https://t.co/DiyqGhjpXf November 11, 2025

最新のAIでキャラクターを正面図を書いただけで自由にそのキャラクターにポーズをとらせることができ、下書きが一瞬で漫画になるのを見て「イラストレーターや漫画家は失業だ」という可能性はたしかにでてきたけど、知り合いのイラスト書く人が
知り合い「大丈夫だ。生き残る方法をある」
僕「僕は絵心なんかねぇからわからんが、方法があるの？」
知り合い「グーグルの品行方正なお上品なAIはエロ漫画が描けない。エロ漫画とくにロリ系を書けば大丈夫だ」
僕「Oh・・・・。その発想はなかった・・・・」 November 11, 2025

#Hearts2Hearts MAMA AWARDS に向けて
倭国語ハッシュタグを募集します.ᐟ.ᐟ

どんな案でも気軽に送ってください！
みんなで盛り上げていきましょう🔥

▼Googleフォーム
【https://t.co/SpdhwO37u8】

※個人情報の収集は行っていません November 11, 2025

㊗️2025年10月14日

アドバイスにより
Googleアドセンス合格です💯
おめでとうございます😊

素晴らしい成果をおさめられて
本当に良かったです💪

https://t.co/I4UmAvpwmd https://t.co/HvFHDIz83z November 11, 2025

倭国政府ガチです。勉強しない人が多いから『 IT、デザイン、データ分析の565講座を"無料"で公開中』。Google、総務省、デジタル庁、経産省、厚労省、22都道府県、転職サイトなど268団体が力を合わせて作った。ChatGPT、イラストレーター、逃走中の企画作り、文系AI人材になる方法をタダで学べて驚く
公式サイトのリンクはリプ欄に貼りました November 11, 2025

⌖マネージャー投票方法
﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋
①SPOONイベントページの〔一次投票開始〕
②〔投票のタブ〕
③〔Googleフォーム投票〕
④Googleにログイン
⑤CASTと企画は飛ばしても大丈夫
⑥𖢕᷉݊𝚁𝚎:𝚗𝚘𝚗 ꘦専ⱌⱜⱀᴹᴳ と otf_manager を入力

　　2~3分で終わりますので👉🏻👈🏻💦

#仲良しキャンペーン
❤️&♻️でお迎えです。RTの人すき November 11, 2025