3D オブジェクトを無限に破壊、解体、スライスできる破壊プラグイン。RayFire の最新Ver.✨

2では破壊エンジンが2〜10倍高速化して、破片の動きがめちゃ綺麗に…！
更に静的・キャラ対応も進化して最強すぎる🫶
By.MaNa

『RayFire 2』
9.00 => 4.50 50%オフ
https://t.co/jP5nWuTcLe
#Unity ゲーム制作 ブラックフライデー

✨新着アセット：2025年11月2日リリース

✅️無料アプデ情報
『過去1年以内に旧版を購入した方は、RayFire 2 を無料で入手できます。』

🔽 BlackFridayセール本日スタート🎉
https://t.co/kfZbEKfnA4 November 11, 2025

#FlareNetwork 🇯🇵
今後のネットワークアップグレード：今後の予定と重要性

@FlareNetworks は、エコシステム全体のパフォーマンス、効率性、スケーラビリティを大幅に向上させる2つのハードフォークを準備しています。これらのアップグレードにより、Cancun/Dencunフォークの主要コンポーネントが有効化され、スマートコントラクトの高速化とコスト効率向上を実現する新しいEVM機能が追加されます。

これらのアップグレードにより実現されるもの
- より効率的でスケーラブルなdApp
- 高度なアプリケーションの実行コストの削減
- 新しい高性能プロトコルの基盤構築（モジュール型レンディングのイノベーションを含む - 詳細は後日発表）

有効化予定日時
- Songbird：2025年11月25日 12:00 UTC
- Flare：2025年12月2日 12:00 UTC

主な技術的改善点

MCOPY オペコード
メモリ操作の大幅な改善。 MCOPY は、データをバイト単位でコピーする代わりに、高速なチャンクベースの転送を可能にします。これは、スマートコントラクト向けの memcpy のターボチャージとでも言うべきものです。

TSTORE / TLOAD (一時ストレージ)
バッチ処理、シミュレーション、その他の高スループットのコントラクト操作に最​​適な、より安価な一時ストレージを提供します。

これらのアップグレードにより、C チェーンの EVM 環境が強化され、Flare 上の次世代アプリケーションに向けたネットワークの準備が整います。

P チェーンとステーキングのアップデート
今回のフォークにより、P チェーンは動的なステーキング手数料を導入します。この手数料では、トランザクションコストがガス消費量と現在のガス価格によって決定されます。flarejs を含むサポートライブラリもアップグレードされました。

開発者は最新のリリースノートを確認し、フォークの前後でトランザクションを作成する際に、正しい flarejs トランザクションビルダーを使用していることを確認してください。

必要なアクション: すべてのノードオペレーターは、予定されているアクティベーション日までに go-flare v1.12.0 にアップグレードする必要があります。 技術的な詳細は、こちらをご覧ください:
https://t.co/ru6cK1DIsS November 11, 2025

#27卒
【富士通　インターン対策】

働き方がホワイト過ぎて、
バズってた影響で27卒は受ける学生増えると思う

※
今日必ず確認して欲しい優遇ルートあるので、最後まで読んでください↓

締切12/7（グループ全体）
年収800万

面接まで使える3分で読める情報↓

富士通の戦略はシンプルで
AIデータ活用などのテクノロジーをベースとしたDXビジネスと、
DXに必要なクラウド移行などのデジタル領域

として、このデジタル領域に注力し、成長するという戦略のようです

★冒頭で記載した優遇ルート★
—————————————
1個目
https://t.co/FU9EkToFRm
ここは大手の早期内定狙うなら全学生必須
できれば明日の18時までに利用申請しよう

2個目※ここ11/25までアプリ起動を↓
https://t.co/2WNBV0dkeV
ちなみにキャリア診断面白くて、業界理由書けなくて迷っている学生はやってみると役立つよ

3個目※唯一SPI対策↓
https://t.co/Ke1EHHPfLE
SPIで落ちなくなるので利用申請しておくといいよ
—————————————

じゃあ企業研究に戻るけど、
本日はそんな富士通の技術力を最新の研究開発内容からピックアップします

①ディープラーニングを高速化する技術
画像認識精度を競うコンテストでの画像データを利用し学習時間を測定した結果、世界最高速
（2019年4月1日時点）を達成しました。

②IDYX：IDentitY eXchange
オンライン上で事業者や利用者の経歴や資格といったID情報の真偽を判断可能にするアイデンティティー流通技術
取引相手の評価や過去の取引などのユーザー間の関係性を構造化し、取引相手のID情報の信用度をスコア化

直近でも量子コンピューターの法人提案や作業用AIの技術を提案した共同開発
例えばブロードリーブの「OTRS」

など面白い取り組みも多いですね

今後のビジョンへの共感や意欲を伝えるなら

スーパーコンピューター富岳にも注目できる

VSChatGPTを東工大、NTTと行っていると日経が報じている
富士通の富岳は主な用途である高度なシミュレーション以外にも、AIの計算に対応できる設計

AIに対応する計算性能でも世界の上位に入った実績がようです

このように時代の変化に合わせて、最先端の技術を提供している
というところが富士通の強みと言えますね

デジタル領域が伸びること
そしてそれに対して上記のような富士通でしかできない技術がある

という形で志望動機を作ってみるとよいと思います

情報技術としては最早トップはNTTデータになってしまったが、やはり古参大手なのでまだ実力はある印象です

この時期から第一志望として就活をする人は少ないとは思うので、
現実的に狙える大手といった感じでしょうか

★就活hackブログ版
27卒受かりやすい大手300社リストやキリン、サントリー、バンダイなどの1万字越えの詳細企業研究を配布中です
※PR November 11, 2025

青学大・原監督「今年は山決戦でしょう」　箱根駅伝の展開を予想　トラックのタイム高速化「本学（青学大）、中央、国学院、駒沢、また創価、順天。強いな、どうしよう」 https://t.co/ytLwEsjpGP November 11, 2025

もしかして、

1. MSX2++ の本体内蔵 V9968
2. V9968 カートリッジ
3. V9990 カートリッジ

これで、3つの VDP 出来ちゃうんじゃ😅
I/O被ってませんね。

センターを V9990 にして、左右を V9968 にすれば、
フライトシミュレーターの見た目のバランスもとれるのかも。

ただ、フライトシミュレーター作るなら、V9978 待った方が良いなぁ。
V9978 は、VDPコマンドにトライアングルフィルを載せようと思ってますので、
ワイヤーフレームでは無く、中身を塗りつぶしたポリゴンの描画が容易になります。
3D対応はしないので、頂点演算は全部ソフトでやらないといけませんけど。
subLOGIC の MSX版フライトシミュレーターくらいの表示なら、頂点数も少ないので、3画面に増えた分は CPU 高速化の分で充分カバーできるでしょうね。 November 11, 2025

AI開発に取り組むエンジニア必携の書籍「#実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化」が12月22日についに発売🎉今まで体系的に説明されることが少なかったパフォーマンスエンジニアリングについて、基本的な考え方から実践ノウハウまでを解説。ご予約はこちらから！https://t.co/Gmhg7v1O9x November 11, 2025

AI時代に儲かるビジネスは「SaaS × 労働集約モデル」に収束する理由

AI時代になって、誰もが「スケールするビジネス」を作ろうとしますが、市場を冷静に見れば見るほどここ1〜2年で明確になった現実として純粋SaaSの難易度は極端に上がり、SaaS × 労働集約のハイブリッドだけが儲かる構造になっているという事実があります。この変化を実務目線で整理してみます📝

まず大前提として、AIはあらゆる知的労働を高速化しました。結果として、ソフトウェアだけで自動化できる部分と、人間が判断・実行すべき部分がはっきりと分離しました。重要なのは、AIが進化したことで「全部AIで置き換わる」方向に向かうのではなく、むしろ“人が担うべきグレーゾーン”がより価値を持つようになった点です。このグレーゾーンを埋める最後の10〜30%こそが顧客成果に直結し、ここに労働集約の余白が生まれます。

■ ソフトウェアは安価になるが人の単価は高くなっていく
AIの普及は、ソフトウェアの価格破壊を確実に進めています。LLM機能は汎用化し、差別化は月単位で溶けていく。価格競争が避けられず、SaaSの売価は“常に下方向”。一方で、人間の専門性や「成果に直結する介入」はむしろ希少になり、単価が上がり続けます。つまり、AI時代のコスト構造は逆転しています。プロダクト部分は安価に、オペレーション部分は価値が増す。この構造が、SaaS × 労働集約の利益モデルを後押しします。

■ ITはデリバリーの難易度が上がり労働集約でしか差がつかない

また、AI時代はプロダクト構築より“デリバリー”の難易度が圧倒的に上がりました。機能を作るのは簡単になったのに、顧客が成功するまでの道のりはむしろ複雑化している。業務フローは多様化し、カスタマイズ要求は増え、AIワークフローの最適化もケースごとにまったく違う。結果として、同じSaaSを導入しても成果に差が出ます。ここで強みになるのが、顧客に伴走し、環境に合わせて細かく調整し、実装と運用の両方を支える“労働集約オペレーション”です。プロダクトだけでは差がつかず、デリバリーそのものが競争優位になっているのです。

■変化のスピードが激しすぎる
次に、SaaSモデルにとって致命的なポイントがあります。AI時代はプロダクトの寿命が短く「昨日の強みが翌月には平均値」になる世界です。この状況では純粋SaaSは解約率が上がりやすく、LTVを伸ばすのが難しい。一方で、労働集約の伴走を組み込むことで顧客成果を短期に出せるため、離脱を大きく抑えられます。結局AI時代に最も強いのは「AIで効率化しつつ、人で成果を作るモデル」なのです。

さらに、SaaS × 労働集約のメリットはキャッシュフローにもあります。純粋SaaSは“初年度赤字”が当たり前ですが、ハイブリッド型は請負収益が入るため黒字化が早い。資金調達環境が厳しい今、これは経営上の大きな武器です。デットで回せるため、エクイティに依存しなくても成長できる。AI時代の起業において極めて実務的で合理的な構造です。

そして、AIが普及すればするほど顧客は“過剰最適化されたユーザー”になります。ツール比較は容易で、機能差なんてすぐ均される。この環境では、決定的に重要なのは「顧客に成果を届ける力」です。オンボーディング、AI活用の内製化支援、運用代行、業務改善提案──これらはすべて労働集約ですが、成果に直結するためLTVの伸びは圧倒的です。結局、AIが発展するほど“人を組み込む会社の方が強くなる”という逆説が生まれています。

つまり、AIがソフトウェアを平準化し、デリバリーの複雑性を増し、人材の価値を押し上げたことで、最もサステナブルに儲かるモデルは「SaaS × 労働集約」に一本化されてきたということです。 November 11, 2025

青学大・原監督「今年は山決戦でしょう」　箱根駅伝の展開を予想　トラックのタイム高速化「本学（青学大）、中央、国学院、駒沢、また創価、順天。強いな、どうしよう」https://t.co/AEMGTlwG79
#DailySports November 11, 2025

A: 10000年後までforで回した
B: 二重for
C: ランレングス圧縮
D: Counter10個用意して、(A_iの桁数)番目のCounterにA%Mを入れて前計算
E: 解けず　やりたいことは大きい数字から埋めるなんだけど、地味に高速にいい感じのマスを見つける方法がわからず
F:解けず
たぶんN=1000ぐらいなら解けてる　パスカルの三角形睨みつけて高速化を考えたけどわからず November 11, 2025

青学大・原監督「今年は山決戦でしょう」　箱根駅伝の展開を予想　トラックのタイム高速化「本学（青学大）、中央、国学院、駒沢、また創価、順天。強いな、どうしよう」(デイリースポーツ)
#Yahooニュース
https://t.co/Lqfnu0F93Z November 11, 2025

#ADSRXplugin
Vengeance Soundがブラックフライデー解禁
最大50%OFF（Avenger & 拡張音源）
https://t.co/7dwfcfThke

激推しモンスター音源のAvenger。V2で1500種の新ドラムループ、新ファクトリーライブラリ追加、CPU改善、読込み高速化、他。拡張音源が50%OFFになるのもこの時期ならでは。 https://t.co/DKypl9wjqI November 11, 2025

@pio1986_10 読み取り速度の上限は未確認ですが読取り処理自体は重くないのでかなりの速度まで行けると思います
マシン語による高速化というのりしろもありますし・・
ポケコンと繋いだ場合にはポケコンとのI/Fがネックになりそうですね November 11, 2025

確かに
平地だとそんなに差がつかない気がする
そうなると山が強い駒澤・早稲田が有利に

青学大・原監督「今年は山決戦でしょう」　箱根駅伝の展開を予想　トラックのタイム高速化「本学（青学大）、中央、国学院、駒沢、また創価、順天。強いな、どうしよう」/スポーツ/デイリースポーツ online https://t.co/aZ9QGWf1td @Daily_Onlineより November 11, 2025

#atcoder 今週A、Bにすごい時間がかかってしまいそれで終わってしまった。Cに到達できないのが割と時間的問題な気もするのでいろいろ高速化戦略を試す November 11, 2025

青学大・原監督「今年は山決戦でしょう」　箱根駅伝の展開を予想　トラックのタイム高速化「本学（青学大）、中央、国学院、駒沢、また創価、順天。強いな、どうしよう」（デイリースポーツ） https://t.co/CSlibD3SqO November 11, 2025

次の公式ビューワーには、巨大インベントリのユーザーでもログインが高速化されるコードか載るとのこと。
「2026.01には巨大インベントリを持つユーザー向けのログイン時インベントリ読み込み高速化コード、そしてLinux専用ビルドが含まれる見込みです。」
https://t.co/3D9zZkrSRP November 11, 2025

どうしても、Macでの入力で、CtrlとAで文頭、CtrlとKでカーソルの場所から文末まで削除、とか、キーのカーソルの移動としてとか、いろいろ使うのに慣れていて、これをアンラーニングするほどのメリットを感じないといのがあるのかも。これはMacである限り、どのキーボードを使っても同じ操作感でテキスト入力が高速化できてしまうのでメリットが高いのですよね。

ホームポジションからの移動もそこまでなくやれてしまうので！ November 11, 2025

@thara1129 ゲームプログラマに聞くと
容量と速度のトレードオフで
高速化優先するならモジュールにはしないと聞いたことがある
スタックに積み下ろしだけで遅くなるのは確かだし November 11, 2025

夜艦これ

E5-3甲、一撃目
伊勢型高速化しての戦艦四隻編成
うん、こんな感じか
支援を出すべきかどうか、無くてもなんとかなるのかも知れんけどどうしよう
第二の隊列は調整せんとな https://t.co/dY4MY2BDqU November 11, 2025

イーロン・マスクの思考フレームワークは構造でできている。

1. First Principles Thinking（第一原理思考）
「物事を既存の類推や常識で考えるのではなく、物理学のように最も根本的な真理（First Principles）まで分解し、そこから再構築する」
例：
- ロケットを安く作りたい → 「ロケットはいくらする？」ではなく「ロケットを構成する原材料（アルミニウム、リチウム、炭素など）は市場でいくらで買えるか？」まで分解
→ SpaceXの再利用ロケットはここから生まれた

2. Reasoning from First Principles, not by Analogy
（類推ではなく原理から推論する）
「ほとんどの人は『他社はこうやっているから』で考える。私は『物理的に可能な限界はどこか？』から考える」

3. 極端な質問を投げ続ける（Delete & Simplify）
- 「この部品は本当に必要か？」
- 「この工程を全部削除したらどうなるか？」
- 「10倍速く／10倍安くするにはどうするか？」
→ よく言われる「Delete → Simplify → Accelerate → Automate」のサイクル
（まず削除、次に単純化、次に高速化、最後に自動化）

4. アルゴリズム思考（The Algorithm）
マスクはあらゆる問題を「アルゴリズム」として捉えると言っています。
1. 問題を明確に定義する
2. 必要な入力（前提条件）を洗い出す
3. 欲しい出力（ゴール）を明確にする
4. 現在のプロセス（アルゴリズム）を書き出す
5. 各ステップを疑問視し、削除・簡略化・最適化する
6. 繰り返す

これは新しい事を実現していく手法です。「構造化思考設計」に通じる。
今の延長ではない、設計、構築していく手法ですね。 November 11, 2025