✨二人の出逢いから運命が動き出す✨クラウド、エアリス出逢ってくれて本当にありがとう！！(遅刻)
#12月9日はクラエア出逢いの日 #クラエア #clerith https://t.co/UUq5aWbUFU December 12, 2025

きみは絵がうまい！（過去形）
最近オータムクラウド先生どうしたんだろう https://t.co/5ZpGtYL5vI December 12, 2025

明日は世界遺産登録記念日。
どなたでも無料でご入城いただけます🏯

姫路城のお気に入り写真や思い出などを
ご自身のスマホデータやクラウド、記憶から掘り起こして
(#姫路城おめでとう タグもご準備の上)
明日が来るのをお待ち下さい…

※1年前の今日の写真がお気に入りなので引用させてください🐤 https://t.co/hILTBHJx5K December 12, 2025

⭐️AI界隈の基礎用語とその課題を自分用メモとしてまとめました！

👇気になる人は読んでみてね！

AIの話をするときに出てくる用語って、みんななんとなく分かった顔して流してるけど、定義と「どこに地雷があるか」をセットで理解しておかないと簡単に話がズレるんよ。ここでは2025年のトレンド周りでよく出てくる基礎用語と、その裏側の課題をワシなりにまとめておく。

⭐️AIエージェント（Agentic AI）

チャットボットが「答えを返すだけ」じゃなくて、ブラウザを操作したり、社内ツールを叩いたり、タスクを自動実行するようになったものがAIエージェント。問い合わせ対応からチケット発行まで一気通貫でやる、みたいなやつ。

課題は、権限管理と責任の所在で、人間の代わりに操作させた結果ミスったとき「誰がどこまで責任を取るのか」を設計しておかないと、怖くて本番運用に乗せられないところがネックになっている。

⭐️マルチモーダルAI

テキストだけじゃなく、画像・音声・一部は動画まで、複数の情報モードをまとめて扱えるAIのこと。スクショを投げて「ここがおかしい」と聞いたり、音声＋テキストで指示したりできる世界を支えている。

課題は「見えているようで、本当に理解しているかは別」という点で、見た目はそれっぽくても、因果関係や文脈を間違えて変な判断をするリスクが残っている。

⭐️推論モデル（Reasoning Models）

トークンをケチらずに「一度しっかり考える」ことで、ステップを踏んだ推論や複雑な問題解決を狙うタイプのモデル群。コード修正、仕様設計、数学問題などで威力を発揮する。

課題はコストと使いどころで、全部のリクエストを推論モードにすると料金もレイテンシも跳ね上がるから、「ここは賢く考えさせる」「ここは軽く返す」の設計をアプリ側できっちりやる必要がある。

⭐️オープンソースモデル・小型モデル

Llama系やMistral系みたいに重みが公開されていて、自前サーバーやローカルでも動かせるモデルたち。小型モデルはパラメータ数や計算量を抑えたやつで、オンプレやエッジで動かしやすいのが強み。

課題は「フロンティアモデルとの差をどう埋めるか」と「品質管理」で、用途を間違えると精度不足で事故るし、自前運用だとセキュリティやログ管理も全部自分で面倒を見る必要がある。あとソースは公開してないからオープンソースじゃないという批判もある。

⭐️RAG（検索拡張生成）

Retrieval-Augmented Generationの略で、まず外部の知識ベース（ドキュメントやベクタDB）から関連情報を検索して、その内容を読ませた上で回答させる構成。社内FAQボットやマニュアル検索でほぼ必須になっている。

課題は「元データが腐ると全部腐る」ことで、ドキュメントが古い、権限管理が甘い、検索精度が低い、などが積み重なると、AIの答えも一気に信用できなくなる。

⭐️フロンティアモデル

各社の最上位クラスの巨大モデルをまとめてフロンティアモデルと呼ぶことが多い。精度や汎用性は高いけど、学習コストも推論コストもエグいクラス。

課題は電力とお金で、なんでもかんでもフロンティアモデルで処理すると、クラウド料金と電力需要がシャレにならないので、「本当にここでフロンティアが必要か？」を常に考えないと採算が合わない。

⭐️エッジAI・オンデバイスAI

スマホやPC、工場の機器など、クラウドではなく手元のデバイス上で動くAI。通信が不安定な環境や、プライバシーを重視するアプリで強い。

課題はモデルサイズと更新コストで、小さくするほど精度が落ちるし、端末ごとの差分アップデートやバージョン管理も含めて運用がかなり面倒になる。

⭐️AIセキュリティ・ガバナンス（AI TRiSM）

AIの信頼性、リスク、セキュリティ、コンプラ対応をまとめて設計しましょう、という考え方。モデルの振る舞い、データの扱い、公平性、説明責任などを全部ひっくるめて管理する枠組みがAI TRiSMみたいな領域。

課題は、とにかく「現場が忙しい中でここまで手が回らない」ことで、プロダクトを急いで出したいチームほど、ガバナンス設計が後回しになりがちという構造的な問題を抱えている。

こういう基礎用語は、意味だけじゃなく「どこでハマりやすいか」までセットで押さえておくと、ニュースを見るときもプロダクト設計を考えるときも、だいぶ風景がクリアに見えてくるはずや。

有益だな！とおもったらブックマークしておこうね！ December 12, 2025

半導体業界って、なんか常に何かが足りない。
「チップが足りない！」って大騒ぎしてたと思ったら、実は「チップを包む技術が足りない！」

（…包む？）

そう、包む。パッケージング。

チップを作ることはできるんだけど、それを一つにまとめて製品にする工程がパンクしている。なんというか、ミシュラン三ツ星のシェフが20人いるのに皿が3枚しかない、みたいな状況。

料理はできてるのに出せない。客は待ってる。シェフはキレてる。

TSMC $TSM が手掛けるCoWoSという先端パッケージング技術があって、いまAI半導体を作りたい会社は、みんなこれが欲しい。

NVIDIA $NVDA も欲しい。 AMD $AMD も欲しい。Googleも欲しい。Metaも欲しい。みんな欲しい。

（小学生の「欲しい欲しい」じゃないんだから…）

でも本当にそういう状態なのだ。

TSMCは台湾南部サイエンスパークのAP8工場と嘉義のAP7工場で今四半期から設備をガンガン入れていて、2026年末には月産能力を現在の7.5万〜8万枚から12万〜13万枚に引き上げるらしい。

ほぼ倍増。急いでる。めちゃくちゃ急いでる。

で、この貴重なCoWoS能力を誰が押さえているかというと。

Morgan Stanleyの7月レポートによれば、 NVIDIA $NVDA が約60%を確保。

（6割…？）

2026年のCoWoSウエハ需要は約59.5万枚。
世界全体の約60%。うち約51万枚がTSMC向けで、大部分は次世代Rubinアーキテクチャ向けのCoWoS-L技術に充当される。残る8万枚はAmkorやASEなど非TSMCサプライヤーがVera CPUや車載チップ向けに担当。同レポートは、NVIDIAの2026年チップ出荷が540万個に達し、うち240万個がRubinプラットフォームになると予測している。

もう一回言う。

6割。

行列のできるラーメン屋があって、毎日100杯しか出せないとする。そのうち60杯を一人の客が「予約で」って持っていく。残り40杯を世界中の人間で奪い合う。そういう話。

（その一人の客、ちょっとどうかしてる）

追走勢も必死なんだ。

Broadcom $AVGO は約15万枚でシェア15%を確保。内訳はGoogle TPU向け9万枚、Meta向け5万枚、OpenAI向け1万枚。ハイパースケーラーのカスタムASIC需要を一手に引き受けている。

AMD $AMD は約10.5万枚で11%。うち8万枚がTSMC経由でMI355およびMI400シリーズ向け。他にもAmazon（AWS）がAlchip経由で5万枚、Marvellが5.5万枚、MediaTekがGoogle TPU向けに2万枚。

上位顧客だけでTSMCのCoWoS能力の85%超をロック。

（残り15%未満を、その他大勢で…？）

狭き門とかそういうレベルじゃない。
針の穴。
しかもその針が動いてる。

こうなると「Google TPUがGPUのシェアを奪ってる！」みたいな話が出てくるんだけど、実態はもっとシュールで、GPUもASICも同じCoWoSがないと作れないから、結局みんな同じドアに並んでる。

敵同士が同じ行列に並んで「お先にどうぞ」「いえいえ」ってやってる。やってない。押し合いへし合いしてる。

TrendForceの予測でも、2026年のクラウド向けAIアクセラレータ需要は前年比40〜50%増。GPUとASIC、仲良く喧嘩しながら共存する時代が続く。

TSMCも手をこまねいているわけじゃない。嘉義AP7は8フェーズ構成の巨大クラスターで、P1がApple専用ライン、P2とP3がSoIC拡張、P4とP5がCoPoSという新技術の量産ライン。

このCoPoS、何かというと、今まで丸いウエハ（300mm）でやってた工程を、310mm×310mmの四角いパネルでやる。

（丸を四角に…？）

そう、四角。丸いピザ生地を四角にしたら端っこの無駄が減る、みたいな発想。TrendForceによれば2026年にパイロット稼働、2028年末から2029年前半に本格量産。

で、最初の大口顧客は誰かというと。
NVIDIA $NVDA 。

（知ってた）

結局、チップの性能競争だけじゃなくて、「包み紙」の争奪戦がAI半導体の勢力図を決める時代になった。

包み紙。たかが包み紙。されど包み紙。

その包み紙を作れる会社が世界に数社しかなくて、その数社の工場にNVIDIAが6割の予約を入れている。

（だからその客、ちょっとどうかしてるって） December 12, 2025

サイバーパンク小説 第二弾！

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此処へ来た忍者の
選択肢は三つ……

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公正証書のデジタル化について
森公任先生のブログによると送達に問題があるようです。
「第１は、送達が難しいことです。公証人の仕事は、作成した公正証書をクラウドにあげることで終了します。債務者が任意でダウンロードすることで送達となりますが、ダウンロードしなければ、いつまでも送達したことにはなりません。無理矢理ダウンロードさせる方法はありませんから、相手方がダウンロードを拒否している限り、送達が永遠に出来ないことになります。」 December 12, 2025

<アメリカ新戦略とアンドゥリル>

アンドゥリルは “軍需企業” ではなく、新戦略NSS2025 ※が要請する「戦略体系そのものを支える基盤技術（OS）」として位置づけられる。

※新戦略概要➡︎ https://t.co/9hoxJjdwqD

新戦略NSS2025 は、米国覇権を維持するための産業構造そのものの再定義」を行った。その中でアンドゥリルが担う役割は、従来の防衛企業とは質的に異なる。

1. 新戦略NSS2025 のキーワード：「量産抑止（industrial-scale deterrence）」の中核企業

NSS2025 は従来の「高価で少数の兵器」ではなく、“Mass production, autonomous, AI-enabled defense systems”（大量・安価・自律）を抑止の中心に置く。アンドゥリルはこれをすでに実装している数少ない企業。

具体的には
•Lattice OS※⑴
•自律ドローン（Ghost, Anvil）
•Loyal Wingman / attritable UAV※⑵
•AIベース指揮統制（C2）
•センサー＋自動化された Kill-Chain

※ ⑴ アンドゥリル・インダストリーズ社が開発した、AIを活用した「戦争用OS」で、様々なセンサーやロボットシステムから情報を統合し、脅威検知・追跡、戦況認識、自律的な意思決定・行動を支援するソフトウェア。少人数で多数のロボットを指揮・制御し、国境警備から防空、より複雑な戦術環境まで、ミッションに応じてプラットフォームを問わず適用可能で、人間と機械が協調する未来の戦闘を想定して作られている。

※ ⑵ Loyal Wingman／attritable UAV」
「Loyal Wingman（忠実な僚機）」とは、有人人機（戦闘機など）の“僚機”として行動する無人・自律／半自律の軍用航空機（UAV／UCAV）のこと。有人機と編隊飛行、あるいは協調 (“manned-unmanned teaming”) で任務を遂行する。「Attritable（アトリタブル）」とは「比較的低コストで、大量運用・使い捨て (or 代替可能)」を前提とした兵器プラットフォームの性質を指す言葉。Loyal Wingman 型機体は高価な有人戦闘機ほどではないコストで多数配備でき、犠牲や損耗を前提とした運用が可能。
要するに、Loyal Wingman／attritable UAV は人的リスクやコストを抑えつつ、有人機の能力を拡張／補完する“使える味方ドローン”と捉えられる。
<目的・役割>
・情報収集 (ISR: Intelligence, Surveillance, Reconnaissance)、早期警戒、監視。有人機が安全圏外から行動する間、前方で偵察。
・電子戦 (EW)、妨害・ジャミング。敵の防空網や通信をかく乱・欺瞞する役割。
・高リスク任務や消耗覚悟の任務 — 敵防空環境への突入、先行偵察、デコイ (囮)、あるいは使い捨て前提での攻撃など。有人機の犠牲リスクやコストを避けつつ、多数を投入できる。
・戦力の“量 (mass)”の拡張。最新鋭戦闘機は高価・整備人員も必要だが、attritable UAV ならコストを抑えて多数配備し、戦場の質と量を両立。つまり、新戦略が描いた新しい抑止様式の「プロトタイプ」を提供している会社がアンドゥリル。古い軍需企業（ロッキード、レイセオン）が「高価格・長納期」の象徴なら、アンドゥリルは「大量・高速・自律」の象徴。

※ <活性化する新世代軍産複合体：トランプ政権下で予算獲得>⇩
https://t.co/coKz8fsaWP

<新世代軍産複合体：トランプ政権下再編される軍産複合体：小型安価AI化された新体系へ>
https://t.co/bBSHeZAFwa

2. 新戦略NSS2025 が求める防衛産業基盤「Defense Industrial Base（DIB）の民間化・分散化モデル

NSS2025 の指摘
・米国の防衛産業は集中しすぎており脆弱
・小規模・民間主導の企業群を DIB の中心に据える
・ソフトウェア・クラウド・AI企業の積極導入

アンドゥリルはまさにその象徴であり、“民間テック × 防衛の融合モデル” を制度的に正当化する企業。従来の防衛企業は軍の要求仕様に従う「受託業者」だったが、アンドゥリルは “仕様そのものを変える企業”（architect）。これが新戦略と完全に一致する。

3. 「AI指揮統制（AI-C2）」の国家的レベルでの採用を前提にした企業

新戦略NSS2025 は、「平時からAIを統合した C2・ISR の即応性」を重視。

アンドゥリルの Lattice OS はまさに：
・マルチドメイン状況把握
・自動ターゲティング
・自動優先順位付け
・オペレーター 1人で多数システムを運用可能
を目的とする。

これは米軍内部で議論される “人間中心 C2 → 人間監督型 AI-C2” という大転換と一致。
アンドゥリルは、新戦略NSS2025 の指揮統制の哲学と最も整合的な企業と位置付けられる。
アンドゥリルは新戦略NSS2025 が構築する新しいアメリカ覇権アーキテクチャの“OS”である。

<アンドゥリルの意義は二段構造>

第1層：アメリカ国内戦略：量産抑止の象徴：自律型防衛のパイオニア：国防産業の刷新モデル：AI指揮統制の中心企業：“ポスト・ロッキード体制”の起点

第2層：同盟国再定義での意義（国際構造）
➡︎この具体例が下記投稿である。⇩ December 12, 2025

ホモサピエンス以降の発明史100個歴史順

1.衣服の着用（30〜10万年前）
2.石槍・投槍（30〜20万年前）
3.言語能力高度化（20〜10万年前）
4.埋葬・儀礼（10万年前）
5.長距離狩猟（10万年前）
6.針と縫製（5万年前）
7.洞窟壁画（4万年前）
8.極地移住（4〜3万年前）
9.弓矢（2万年前）
10.犬の家畜化（1.5万年前）

■農耕期（紀元前1万年〜紀元前3000年）

11. 農耕開始（1万年前）
12. 家畜化拡大（1万〜9000年前）
13. 土器大量生産（9000年前）
14. 灌漑農法（9000〜8000年前）
15. 集落形成（8000年前）
16. 交易ネットワーク（8000〜6000年前）
17. 金属器（5500年前）
18. 車輪（5500年前）
19. 都市文明誕生（5000年前）
20. 文字の発明（5000年前）

■古典技術期（紀元前3000年〜西暦500年）

21. 青銅器文化（4500年前）
22. 暦・天文学体系化（4000年前）
23. 大型船・航海技術（4000年前）
24. ガラス（3500年前）
25. 製鉄技術（3200年前）
26. 貨幣（2600年前）
27. ローマ道路網（2500年前）
28. 水道・下水（2000年前）
29. 紙（2000年前）
30. 火薬の原型（1000年前）

■前産業期（西暦500年〜1700年）

31. 羅針盤（1000年前）
32. 活版印刷（1000年前）
33. 眼鏡（700年前）
34. 大砲（700年前）
35. 機械式時計（700年前）
36. 鉄砲（600年前）
37. 近世航海術発展（500年前）
38. 近代科学成立（400年前）
39. 顕微鏡（400年前）
40. 望遠鏡（400年前）
41. 微積分（350年前）
42. 初期蒸気機関（300年前）
43. 火薬大量生産（300年前）
44. 鉱山技術発展（300年前）

■産業化期（1700年〜1900年）

45. 繊維工場システム（250年前）
46. ワット蒸気機関（240年前）
47. 鉄道（200年前）
48. 電池（200年前）
49. 写真（190年前）
50. 蒸気船普及（180年前）
51. 陸上輸送の機械化（180年前）
52. 内燃機関（150年前）
53. 電磁気学確立（150年前）
54. 電話（150年前）
55. 電力インフラ（140年前）
56. 麻酔（179年前）
57. ダイナマイト（150年前）
58. TNT標準化（120年前）
59. 無線通信（120年前）
60. 自動車（130〜110年前）
61. 飛行機（122年前）

■科学飛躍期（1900年〜1950年）

62. レントゲン（130年前）
63. プラスチック（115年前）
64. 化学肥料（110年前）
65. 映画・録音（100年前）
66. 量子力学（100年前）
67. 真空管（100年前）
68. 核分裂の発見（90年前）
69. レーダー（90年前）
70. コンピュータ原型（80年前）
71. 核爆弾（80年前）
72. 水爆（70年前）

■デジタル基盤期（1950年〜1980年）

73. トランジスタ（78年前）
74. ジェット旅客機（76年前）
75. DNA二重らせん（72年前）
76. 宇宙ロケット（68年前）
77. 人工衛星（67年前）
78. 集積回路（65年前）
79. レーザー（64年前）
80. アーパネットの構築（56年前）
81. 心臓移植成功（57年前）
82. マイクロプロセッサ（54年前）
83. 家庭用PC原型（49年前）
84. Apple I / II（47〜48年前）

■情報普及期（1980年〜2000年）

85. VHS普及（45年前）
86. アダルトビデオ爆誕（45〜40年前）
87. GUI（40年前）
88. 携帯電話原型（40年前）
89. 光ファイバー通信（40年前）
90. WWW誕生（34年前）

■デジタル・AI時代（2000年〜2025年）

91. Windows 95（30年前）
92. MP3普及（25年前）
93. ブロードバンド（20年前）
94. GPS一般開放（20年前）
95. デジタルカメラ普及（20年前）
96. Wi-Fi普及（20年前）
97. スマホ前史（20年前）
98. iPhone（17年前）
99. Android（16年前）
100. クラウド・深層学習・ChatGPT（10年前〜） December 12, 2025

国内と海外の公式が日にちだけじゃなく時間まで合わせてきたってすごいね
12/9のクラウドとエアリスが出会った次の日の投稿ってのも嬉しいポイント

明日も会いたいな？ https://t.co/xRHa8ZEj62 December 12, 2025

／
12/18(木)17:00～
『勘定奉行クラウド杯 球王決定戦2025』
＼

将棋の腕に覚えのある現役プロ野球選手が集結
プロ野球界の将棋最強選手「球王」を決める!

▼出演者
丸佳浩、嶺井博希、西口直人、長谷川信哉

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クラウドとエアリスの八番街での出会いが、私のゲーム人生を大きく変えてくれました

出逢ってくれてありがとう
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新作✨クラウドbrave✨は今日も無事利確‼️

そして今日もしっかりと元金回収のご報告がありました✨
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ネパール/重大発表/東京ディズニーシー/石破茂 https://t.co/D1mQcStB8f December 12, 2025

気づいてるか？

個人開発者がSaaSで一発当てたいなら『Fact Baseのように、作る前にテレアポしまくって100の見込み客をまず集める』一択だ。

その理由を解説する。

Fact Baseは、元キーエンス出身のメンバーが創業した、製造業向け図面管理SaaS『ズメーン』を作っている急成長スタートアップだ。創業は2022年と若いのに、大手のダイハツまで導入し、さらに売上の3割が海外という異常なペースで伸びている。

Fact Baseの創業メンバーは、全員が最初から大きな技術を持っていたわけでも、工場業務の専門家でもない。キーエンス出身のセールスパーソンだ。

なぜ彼らがズメーンを開発することができたのか。

それはキーエンス時代、彼らは毎日のように町工場へ訪問していた経験が活きている。彼らはそこで何度も見る同じ光景を見ていた。

「図面どこ？」
「いま探してる！」

そして30分帰ってこない。しかも間違った図面を使って不良品、見積りが遅れて失注、納期が押して信用が落ちる。誰が見ても“儲けの損失”が発生しているのに、そのまま何十年も放置されてきたアナログな世界だ。

ここからが個人開発者が学ぶべきエピソードだが、ここで普通なら「じゃあ図面管理ツールを作ってみよう」となってしまう。しかしFact Baseは違った。“まずは本当に必要かどうかを現場で確かめた”のである。

彼らはレンタカーで東京から静岡まで行き、複数の工場にアポを取って実際に運用を見た。そこで判明したのは、Googleドライブのような汎用クラウドツールが、現場と全く相性が合わないという事実だった。フォルダ階層が扱えない、ファイル名で探さない、図面は“視覚で探す”、図面と見積書・検査記録が本来セットなのにバラバラ…。

『図面中心に情報が紐づく世界を作らない限り、どれだけ便利なツールでも根本的解決にはならない』

彼らは専用プロダクトの必要性を確信した。しかし、それでも彼らはすぐに作らなかった。

「売れる確信が取れるまで絶対に作らない」

これがFact Baseの本質だ。

ここから3か月、創業メンバーはひたすらテレアポを開始する。FAX、電話、メール、紹介——ありとあらゆる手段で数百社へ連絡し、たくさん断られながらも工場に話を聞きに行く。
そしてこう聞くのだ。

「もし“図面起点でぜんぶ情報が一つにまとまるクラウド”が月3万円で使えたら、導入したいですか？」

この質問を繰り返し、YESの積み上げをしていき、最終的にサービスがまだ存在しない段階で100社以上の見込み客（導入したい）を獲得したのである。

これこそ個人開発者が絶対に真似すべき部分だ。SaaSは“作ってから売る”とほぼ必ず失敗する。本当にすべきは、”売れる未来を先に作り、その後で機能を最小だけ作る”という順番だ。

価格設定も、現場の意思決定を知っていたからできた工夫だ。町工場が月額料金を判断するとき、比較するのは他のSaaSではなく設備のリース代である。500万円の設備なら月5万円。それと比べて「図面管理のクラウドが月5万円？」となると、当然「だったら設備増やすわ」となる。だからそのラインより低い月3万円前後に設計した。市場の“意思決定モデル”を理解した値付けだ。

ちなみに私が個人開発したSaaS『Apps』は、知り合いの税理士の「コロナ禍の顧問料未払い」の相談を受けたことが開発のきっかけだ。相談を受けて試作品はすぐに作ったが、正直「これは売れる」という確信が持てなかったので、その後1年間、有料化するまで見込み客にヒアリングしプロダクトを磨き続けた。また、プライシングはプロのマーケターに決めてもらった。（詳しくは固定ポストに書いてます）

その結果、Appsは3年半で決済総額80億円を超えるプロダクトに成長した。

結論。

Fact Baseのしたことは、極めてシンプルで、極めて本質的だ。

①まず課題を集める
②作らずに売る（テレアポして見込み客を集める）
③100社のYESが溜まってから最小機能だけ作る
④市場の比較軸で価格を決める

つまり、SaaSで一発当てる本質は技術力ではなく、「売れる確信を作るまで絶対に作らない」
という姿勢そのものだ。Fact Baseはそのお手本であり、すべての個人開発者が最初に学ぶべき“成功率を高める勝ち方の型”だと思う。

やるしかねえ。Don’t Work! December 12, 2025

2人の出会いの記念日だそうです
2人が出会って物語が動き出す
リメイク版だと
「そこから運命は大きく動き出す」

クラウドと出会ってくれてありがとう
仲間たちと出会ってくれてありがとう
我々と出会ってくれてありがとう

今度こそずっとあなたと共に歩める物語を願ってやまないよエアリス https://t.co/urUZKg6U7Z December 12, 2025

【ブログ】クラウドネイティブ会議スポンサー申込開始に向けて
👀協賛企業にとってのメリット
🎯ターゲット参加者
🚀イベントを開催する目的
など検討に必要な情報をまとめました！企業の皆様、ぜひご一読ください！ #cloudnativekaigi
https://t.co/goA4SBga0u December 12, 2025

⚡嵐を巻き起こす「グランドフィナーレ」⚡

多くの皆さまのご来場のおかげでアンコール企画
クラウドナインパーク in #富士急ハイランド 開催決定！！

詳細は後日お知らせいたしますので、お楽しみに！

#クラウドナインパーク https://t.co/NHBpmN0uSN December 12, 2025

＼⚠️まもなく入荷⏰📣／
『サンリオキャラクターズ ヒョウかぶりちょいデカマスコット』
明日12/11(木)よりクレーンゲームに登場🐆💗
オンクレ各種はこのあと0時入荷⏰
挑戦予定の人はスタンバイしてね🙆‍♀️

✅オンクレ取り扱いはこちら👇

🔻TAITO ONLINE CRANE（タイクレ）
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新規無料登録＆電話番号認証すると5枚無料チケット貰えるよ🙆‍♀️

🔻クラウドキャッチャー
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無料新規登録で最大10回無料でプレイできるよ🆓

✅取扱店舗の確認はこちら
https://t.co/VGT0tklqhu

#サンリオキャラクターズ #サンリオ #ヒョウかぶりちょいデカマスコット #pr December 12, 2025