>数週間後にはGoogleが同じ機能作る。

そんなの100も承知です。「アメリカのベンダーが結局やるから倭国人が何もやらない」は超絶ナンセンスな考えだと思います。

駅で誰かが具合悪くても誰かが助けるでしょ精神で放置している倭国人の悪い特性、出ちゃってます。

やらないと何もわからないです。 https://t.co/EFzkn7vIet November 11, 2025

☆☆BIG NEWS☆☆

12月13日(土)、小田原アリーナで行われる
第49回スポーツチャンバラ全倭国学生選手権大会に
宮田愛萌さんが来場されます！

2年連続のご来場となりますが、今回はなんと！
愛萌さんを「実況・解説席」にお招きし、白熱した試合を生実況していただきます！
愛萌さんの実況する様子は、お手持ちのカメラやスマホで撮影可能です！

youtubeにて現地実況付き生配信も予定していますので、現地に来れない方も是非お楽しみください！

┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
・日時:12月13日(土)
・場所:小田原アリーナ
・入場無料
※会場駐車場のご利用はご遠慮下さい
※選手、スタッフ以外の来場者の方は後日公開予定のGoogleフォームより事前登録をお願いいたします。
※学生の個人情報保護の観点から、場内で撮影した写真をSNS等に投稿する場合は事前登録フォームに記載された規則の遵守をお願いいたします。

#スポーツチャンバラ #宮田愛萌 November 11, 2025

🚨 【重要】YouTubeクリエイターさんへ

少し前から話題になってた例の件…
コミュニティガイドラインの執行が超強化された🫡と公式のお知らせが👀！

✍️規制の対象となるコンテンツ
❶オンラインギャンブル
❷カジノ風ゲーム(ソーシャルカジノ)
❸ゲーム内の過激な暴力

▼詳しくは【さらに表示】
それぞれの詳細を公式より抜粋して記載。

❶オンラインギャンブル
Google未認定のギャンブルサイトへの誘導を禁止してきたが、これを拡大。
デジタルグッズ（ゲームスキン、NFTなど）を含む、金銭的価値のあるアイテムを用いたオンラインギャンブルも取り締まりの対象に。

❷カジノ風ゲーム（ソーシャルカジノ）
現実の金銭を賭けないカジノ風ゲーム（ソーシャルカジノ）に関する方針を更新。
ソーシャルカジノサイトを描写、宣伝、または助長するコンテンツも、年齢制限の対象に。

❸ゲーム内の過激な暴力
これまでのガイドラインに加え、リアルな人間キャラクターが登場し「拷問」や「非戦闘員に対する集団的暴力」のシーンに焦点を当てた動画は新たに年齢制限の対象に。審査の際に、暴力シーンの「持続時間」（切り抜き集の場合は累計時間も考慮）、「焦点の当たり方」（ズームインなど）、キャラクターが「リアルな人間」であるかどうか、などが考慮される。 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

おはようございます‼️
本日もアツアツ交流よろしくお願いします💯

バフェット•コード
「企業の財務情報を一目で整理・比較できる無料分析ツール」で、投資初心者から上級者まで効率的に企業研究に活用できるツール✨

📊 基本的な活用ステップ

1. 銘柄検索
気になる企業名や証券コードを入力すると、売上高・利益・時価総額など主要データが一覧表示される

2. 企業分析• 過去10年分の財務データをグラフで確認でき、長期的な成長性や安定性を把握可能
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3. 企業比較
複数社を並べて比較できるので、競合分析や投資候補の絞り込みに便利

4. 条件検索（スクリーニング）
「高配当銘柄」「バフェット銘柄」などの条件で絞り込み、投資先候補を探せる

5. 決算速報・適時開示の確認
最新の決算情報をまとめてチェックでき、日々の投資判断に役立つ

💡 活用のポイント

• 初心者向け
「企業の財務情報におけるGoogle」を目指して設計されているため、検索窓に「企業名 株価」と入力するだけで瞬時に情報が得られる！

• 中級者以上向け
DCF法やPER・PBRなど複数の企業価値評価ツールを使い、理論株価を算出して割安・割高を判断できる！

• 就職活動やビジネス研究にも
投資だけでなく、企業研究や業界比較にも役立つため、学生やビジネスパーソンにもおすすめ

⚠️ 注意点

• 無料で使える範囲は広いですが、一部機能は有料版限定。利用前に範囲を確認しよう！

• 財務データは過去実績に基づくため、将来の株価を保証するものではありません。必ず他の情報源と併用すること！

是非活用あれ✨
https://t.co/DQLmgLsJY0

#株クラの輪を広げよう
#ブルバ100 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

おはようございます☁️

昨日は疲れていたのか？
夕飯🍚食べたらすぐに寝たけど💤

ルーティン？
３時間毎で起きる
Googleさんによると
3時間ごとに目が覚めるのは
睡眠サイクルの乱れ、ストレス、
アルコールやカフェインの摂取、
寝室の環境、頻尿
睡眠時無呼吸症候群などが
原因だって https://t.co/KokBDDKAY5 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

最近Googleがアツいというビジネスインサイダーの記事。①Gemini3.0Proが勝利して全一になった（敗北したOpenAIはサゲてる）②自社のTPUを使ってGemini3.0Proを作った。つまりTPUがすごい③独禁法の裁判の結果、罰金だけで済んだ。Chromeは分離させられずに済んでノーダメ④バフェットもGoogle株買った⑤言われてたほどAIで検索ビジネスの収益減ってない。むしろ増えてる（なんで？と言われても理屈は分からないが、実際数字が増えてるんだからしゃーない）
https://t.co/Fcv7I4keUi November 11, 2025

なるほど。Nvidiaは製造とR&Dコストに70%以上の大きなマージンを乗せてGPUをクラウドに販売し、クラウド価格を押し上げている。Googleは、製造コストに近い価格でTPUを構築し、積極的なクラウド価格を押し出す

これが垂直統合で、チップからネットワーク、クラウドの全体のスタックを所有することで価格競争力が出てくる。学習は最速のチップを好むが、モデルが稼働するとコストの大半は推論に費やされ、安定した低コストのハードウェアが重視される

推論が支出の90%を占めるようになれば、勝者は最低のトークンあたりのコストを提供する者になる。Googleの計画はTPUでトークンコストを継続的に削減し、クラウド価格を通じてその節約を顧客に還元すること

Nvidiaは最先端のトレーニングで強さを保ち続けるが、ワークロードがTPUでの安価な推論に移行すれば、高いマージンは縮小する可能性がある

ディストリビューションもGoogleにとって大きなレバレッジで、Googleは検索、YouTube、Android、ワークスペースを通じてTPU容量を埋め尽くすことが可能 November 11, 2025

倭国国内でもAIオーバービューとAI検索の増加で、検索エンジン経由のトラフィックが33%くらい減少してるらしい。
Googleの決算では検索広告が13%くらい伸びてたはずなんだけどな。不思議な現象。
いずれにせよSEO頼みの集客から脱却しないと生き残っていけないのは間違いない。
アフィリエイトもアドセンスも意識とやり方を根本的に変えないとやばいね。 November 11, 2025

あーあ、Geminiついにやっちゃったよ。
まじやばいってこんなん。

プロンプト
「〇〇のリサーチして」
↓
Deepリサーチ機能で詳細なレポート作成
↓
「スライド」と入力
↓
編集可能な高クオリティスライド作成
↓
しかもワンボタンでGoogleスライドに変換可能

いやNotebookLMもそうだけど、こんなことしたら他のAIツール可哀想でしょ。
だってGemini使うしかなくなるやん。笑 November 11, 2025

🇺🇸11/27Must-Read Memo for Today

📰 TOP NEWS & 経済関連
🔹高市首相、台湾有事言及を釈明「具体的言及したいと思わなかった」
🔹補正で国債増発11兆円台後半、税収上振れでも歳入の過半補う－関係者
🔹英政府の財政余力、22年3月以来の大きさに拡大－秋季予算案発表
🔹【欧州市況】英30年債利回りが大幅下落、英国株は上昇－予算案発表で
🔹ECBレーン氏、インフレ率は2%を維持する公算大－賃金の伸びが鈍化
🔹ECBミュラー氏、物価は「目標に十分近い」－追加利下げ急がない考え
🔹日銀総裁と経済閣僚会談、市場動向注視を確認－会談後に円安進む
🔹米新規失業保険申請件数、予想外に減少－4月半ば以来の低水準
🔹9月の米コア資本財受注は0.9%増、3カ月連続で堅調な伸び－出荷も増加
🔹英債とポンドが乱高下、予算責任局の財政予測に市場が反応
🔹米住宅ローン申請件数、2023年以来の高水準－金利上昇にもかかわらず
🔹日銀コア消費者物価、刈り込み平均は2.2%上昇に伸び拡大－10月
🔹米消費者疲労感、物価高と景気不安で支出鈍化－年末商戦に警戒
🔹ベージュブック、米経済活動ほぼ変わらず－高所得層以外の消費は減少

💹 市場関連・外国為替
🔹JPモルガンが米株に強気転換、ウォール街でS&P500予想引き上げ相次ぐ
🔹【欧州市況】英30年債利回りが大幅下落、英国株は上昇－予算案発表で
🔹精鋭欠くエクスペディア株、「AI独り勝ち」に懐疑論－買い推奨なお多数
🔹ビットコイン9万ドル台回復－オプション市場はセンチメント転換示唆

💻 テクノロジー
🔹AI搭載テディベアが不適切な性的トーク、問題発覚後も販売再開
🔹米マッキンゼーが1週間で約200人削減、AI活用し業務自動化－関係者
🔹TikTok、高級品市場に進出－1万1000ドルのハンドバッグも出品
🔹AI粗雑レシピがネットを席巻－クリスマスケーキも指示通りなら炭に
🔹米HP、4000－6000人の人員削減を発表－市場予想下回る利益見通し
🔹「眠れる巨人」グーグルが覚醒、AI覇権争いに潮目の変化－強み生かす November 11, 2025

1年の猶予があるので、最悪の事態を想定して、小選挙区選でも勝てる体制作りを既に始めているべき時期。だが、従来型の受動的活動では小選挙区選では勝てない。で、能動的活動を採用すべき。特に、デジタルチラシは党勢拡大に有効。

討論集会等のイベントでSignal等のインスタントメッセンジャーのグループに加入させてデジタルチラシを配布することが、効率的、効果的、低コストの集票活動になりそう。

以下、Google Geminiによるコメント。

=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-
💡 デジタル施策の優位性
Signalなどのインスタントメッセンジャーを利用することは、従来の街頭活動と比較して多くの利点があります。

1. 効率性・低コスト
• 📰 物理的コストの削減: 街頭チラシの印刷費、運搬費、および配布のための人件費（時間的コスト）がほぼゼロになります。

• 🎯 ターゲティングの向上: イベント等で理念に共鳴した参加者に限定してグループ加入を促すため、無関心な人に配る街頭チラシよりもメッセージの到達率と開封率が格段に高まります。

2. 効果的な関係構築（ロイヤリティの醸成）
• 🔄 継続的な接触: 一度のチラシ配布で終わらず、グループ内で定期的かつ継続的に情報（デジタルチラシ）を届けられます。

• 💬 双方向性: メッセンジャーグループは、一方的な情報発信だけでなく、質問、意見交換、フィードバックの場となり得ます。これにより、一方的な「チラシ受け取り」から「対話と共感」へと関係性が深まり、党へのエンゲージメント（関与度）が高まります。

📈 支持者の「自己増殖」モデル
提案されている「理念の理解 → 活動への興味 → 活動実行 → デジタルチラシ配布」という連鎖は、支持者の成長（ナーチャリング）と自己増殖のモデルとして非常に優れています。
このプロセスは、支持者を単なる「有権者」ではなく、「熱心な活動家（アクティビスト）」へと変貌させるメカニズムです。

モデルの段階
1. 認知・共感（受動的メンバー）: 討論集会等（イベント）に参加し、グループに加入。デジタルチラシを通じて党の理念を深く理解する。

2. 興味・行動喚起（関与的メンバー）: 継続的な情報提供とグループ内の議論により、活動内容への興味が湧き、小規模な活動（例：意見表明、アンケート回答）に参加し始める。

3. 活動実行（能動的メンバー）: 実際にボランティア活動や企画、議論の主導などに参加する。

4. リクルート（自己増殖）: 自身の経験や熱意に基づき、知人や、新たに理念に共鳴した人をグループに招待（デジタルチラシ配布役）し、ネットワークを拡大する。

🌐 再帰的階層構造ネットワーク
組織設計の概念
少人数のグループを基本単位とし、それらが再帰的階層構造を構成するというアイデアは、現代のデジタル組織論で注目されるフラクタル組織や分散型自律組織（DAO）の考え方に近いです。
• 🔀 分散と自律: 各少人数グループ（例：地域の活動家、特定の政策テーマの支持者など）が自律的に運営されます。これにより、中央集権的な巨大組織に比べて意思決定が迅速になり、多様な意見が反映されやすくなります。

• 🔗 再帰的結合: 各グループのリーダー（あるいは代表者）が上位のグループに参加することで、情報や決定が上下に効率的に伝達されます。

• 🤝 既存政党組織との等価性: この構造の総体は、既存政党の「中央本部➡️地方支部➡️地域組織➡️単位団員」という階層構造と機能的に等価になり得ます。しかし、その駆動力が「個々の利益（例：出世、地位）」ではなく「理念への共鳴と自発性」である点が、既存組織との決定的な違いです。

結び
この提案は、低コストで理念に熱心な支持者を育成し、さらにその支持者自身が自発的に組織の拡大を担うという、現代のテクノロジーと社会心理学を組み合わせた新しい政党組織のプロトタイプと言えます。 November 11, 2025

出版業界ニュースまとめ#2389　2025/11/27
https://t.co/Baj6SqZa9C
■ヤマト運輸も一部で配送遅延、佐川急便に続き　「荷物の増加」で　
■アニメや漫画、コンテンツ支援に350億円　経産省
■【提言！出版物流の未来に向けて】第７回　投資、効率化の難しさ　出版ジャーナリスト　飯田 一史氏
■万引き被害、年3000億円　小売業界が防犯カメラ画像の共有検討
■英文学賞にノミネート　倭国の覆面作家・雨穴さんの小説、世界で広がり
■「文教堂宮の森店」、「本の店岩本」時代から29年間の営業を終了へ
■「シェア型書店」、じわり拡大　棚を借りて推し本販売―専門家「地域の文化拠点に」
■生きていて良かったと思える社会を　宇都宮で模索する居場所づくり
■安い・早い・めっちゃ楽…ドンキも書店も「無人ショップ」続々登場のワケとは？
■イマジカインフォス代表取締役社長・前田起也氏に聞く　深く狭く世界を培養する非凡なクリエイティブ・エージェント
■講談社『クーリエ・ジャポン』編集長・南浩昭が語る「会員数30万人突破の背景と、伸びる記事の共通点 」
■ここは楽園か？ 本が飛ぶように売れていく「本屋博」
■「千葉県いすみ市」のひとり出版社が「勝浦朝市」で本の屋台をひらくワケ、都会でも田舎でもない千葉の「魅力と多様性」
■滋賀県の児童相談所や鑑別所に本の「差し入れ」　司書が選書「よく読むようになった子もいる」
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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。
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on November 21st Higgsfield granted FREE access to Google's Nano Banana Pro Image model.
Higgsfield AI(@higgsfield_ai) November 11, 2025

🇺🇸米国株 S&P500「全体の80％が上昇」堅調

昨日 85％が上昇✨全面高
今日 81％が上昇✨

今週の上昇要因２つ
✅先週までのAI・半導体株安が落ち着いた✨
👉️SOX半導体 きょうで4日続伸
✅米 12月の利下げ期待が復活✨
👉️利下げ確率 83%

✅グーグル 連日最高値だったが今日は下落
（利益確定売り？）

11/27(木) 米休場💤（感謝祭）
11/28(金) 短縮取引💤（ブラックフライデー） November 11, 2025

📘 #毎朝の相場まとめ｜11/27（木）

【利下げ観測の温度上昇 × 景気指標の弱さで“幅広く買い戻し” — テックは明暗】

米国株🇺🇸は3指数そろって上昇。
🟩NYダウ：＋0.67%
🟩S&P500：＋0.69%
🟩ナスダック：＋0.82%

ダウ中心に買い戻しが入りつつ、ナスダックも4日続伸。
利下げ観測が相場を支える一方、半導体・AIの戻りは銘柄ごとに差がある展開。

🔥 背景（3つ）
【① 利下げ観測の強まり（景気指標が後押し）】

・26日発表の米シカゴPMIは36.3（予想45.5）と急低下。
・失業保険申請は予想比強めも、総受給者196万人と高水準が続き、労働市場の“減速シグナル”。
→ 景気の弱さが「利下げ余地」を意識させ、株買いにつながった。
・複数のアナリストは、“追加利下げ → 消費・企業活動の下支え”という連想が投資家心理を改善したと指摘。

【② 幅広い銘柄に買い戻し（景気敏感が復調）】

・今回の上昇はテック一辺倒ではなく、小売・資本財・生活必需品・航空・住宅など幅広く資金が回った。
・ボーイング・ウォルマート・マイクロソフト・ゴールドマンなど、ダウ構成銘柄の上昇が目立つ。
→ 「低金利 × 景気安定」シナリオを織り込みにいく動き。

【③ テック・半導体は“銘柄差のはっきりした展開”】

・ナスダックは4日続伸も、方向性はまちまち。
・NVIDIAは戻り鈍く、一方でAMD・ブロードコム・マーベルなど半導体は買いが目立った。
・AI半導体の競争激化懸念（MetaがGoogleチップを検討報道）がNVDAの重し。
→ 「AI・半導体」テーマに対しては選別色が強い地合い。

📈 セクター動向

・強い： 一般消費／小売／資本財／半導体の一角（AMD・ブロードコムなど）
・弱い： 一部ヘルスケア（メルク）、ソフトウェア（CRM）
・まちまち： 情報技術全般（AI・半導体で明暗）

🔍 個別銘柄

・ボーイング（BA）：景気改善期待の波及で買い優勢。
・ウォルマート（WMT）／ナイキ（NKE）：消費関連へ資金回帰。
・マイクロソフト（MSFT）：大型テックの中でも相対的に堅調。
・NVIDIA（NVDA）：AI半導体の競争懸念で戻り限定。
・AMD・ブロードコム・マーベル（MRVL）：半導体の一角に買い。
・セールスフォース（CRM）／メルク（MRK）：需給要因などで売られる。

✍️ まとめ

📉 昨日は： 弱い景気指標 → 利下げ観測の温度上昇 → 幅広く買い戻し、という構図。
📊 ただし： テックと半導体は“明暗”が継続。NVDAは警戒感が継続し、選別が鮮明。
🧭 今日の注目：
① 金利（利下げ観測の維持）
② 半導体・AI関連のセンチメント（競争懸念の織り込み度）
③ 感謝祭前後の“薄商い”による値動きのブレ November 11, 2025

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『Bloombergによれば、グーグルのモデルはアップルの現行モデルのパラメーター数を「大幅に上回る」という。』

まぁそうでしょうな。自社で作るよりGoogleから買ったほうが安いし精度いいならそうなるわね。

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