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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

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

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追加費用なし・インストール不要のクラウド方式で場所を選ばず楽しめる。期間限定キャンペーンは11月30日まで開催中。 https://t.co/ECQBlYTSvl November 11, 2025

やっぱりてちの歌声が好き。
#平手友梨奈 #クラウドナイン

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

@FF1442280251 いますよ～！😆
作品を問わずならぬ～べ～や玉藻、遊戯や海馬、城之内くんとか、コナンくん、怪盗キッド、金田一とかめっちゃたくさんいますw
FFならバッツやクラウド、任天堂作品なら王道にマリオやリンクも好きですね！
あとはバイオハザードのレオンとか！
男性も女性も好きなキャラ多い……w November 11, 2025

タイ行ってきました。コロナ前が最後だから6年ぶりかな？エアアジアは意外と広かった。観光地（見どころ）多め。タイ人の暖かさも感じました。強いて言えばレートが・ドンムアンなら国内線のクラウドエクスチェンジ？が良かった。次回はベトナムか悩むなぁ https://t.co/oqZvNEBMAz November 11, 2025

本番はスマホ版を購入している必要があるけど、今はPC版を買ってたらお試しで遊べるのか。
同人ゲームのクラウドストリーミングをやること自体もすごいけど、App StoreやGoogle Playを回避できるし色々可能性がある気がする November 11, 2025

AIに過去から未来を予想してもろた
◆ 0年 → 2025年（2000年間)

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■ 0〜200年｜帝国と宗教の誕生（古代）
・ローマ帝国の拡大
・キリスト教の成立
・法・軍事・道路・貨幣の標準化
→ 国家・宗教・都市の“OS”が整う

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■ 200〜500年｜帝国の分裂と移動の時代
・ローマ帝国の東西分裂
・ゲルマン民族の大移動
→ 権力の重心が固定から流動へ

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■ 500〜800年｜文明の再構築
・イスラム帝国の台頭
・唐・イスラム・欧州で“知の復興”
→ 交易・数学・天文学が広域で繋がる

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■ 800〜1200年｜封建制と農耕生産の安定
・封建制の確立
・中世ヨーロッパの安定
・紙・火薬・羅針盤の発明
→ 中世の安定が文明の基礎を整える

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■ 1200〜1500年｜商業と都市の時代
・モンゴル帝国がシルクロード統一
・ルネサンスが西洋で興る
→ 芸術・金融・商業が文明の核に

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■ 1500〜1700年｜大航海・宗教改革・科学革命
・大航海で世界が一つに
・宗教改革で国家×宗教が再構成
・ガリレオ、ニュートンの科学革命
→ “科学”が文明の中心概念へ

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■ 1700〜1850年｜産業革命の波
・蒸気機関
・機械工場
・世界貿易の爆発
→ 生産性が10倍化、“近代”が誕生

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■ 1850〜1950年｜国家・戦争・技術の爆発
・電気・化学の第二次産業革命
・二度の世界大戦
・飛行機・自動車・通信
→ 技術が国家を決定づける時代へ

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■ 1950〜2000年｜コンピュータ革命・グローバル化
・半導体
・インターネット
・宇宙開発
・グローバル経済の確立
→ 情報が富を生む時代へ突入

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■ 2000〜2025年｜スマホ革命・AI前夜
・スマホ（2007〜）
・SNS
・クラウド
・深層学習（2012〜）
→ 人類は“常時接続・常時生成”へ移動

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ここまでが、過去2000年で人類が積み上げた“文明のOS”。
ここから先が、本題の100年。

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**◆ 2025 → 2125年（未来100年）

“10年刻みの現実ライン予測”**

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■ 2025〜2035｜AI＝第二のインターネット
〈技術〉
・ローカルAIが標準
・コーディング80%自動
・自動運転レベル4
・生成動画が当たり前に

〈社会／仕事〉
・ホワイトカラーの半分が再定義
・事務・資料作成はAIが担当
・クリエイターは“意図を作る側”へ

キーワード：AIは“道具”から“前提”へ

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■ 2035〜2045｜ロボティクス普及＝物理労働の自動化
〈技術〉
・家庭ロボ（小型・分散）が普及
・物流・倉庫はほぼ無人化
・医療AIが地方医療を代替
・スマートシティ基盤が完成

〈社会／仕事〉
・現場労働の半分がロボ化
・人は“監督・判断・顧客対応”へ
・教育はAIが個別最適化

キーワード：物理世界の自動化が始まる

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■ 2045〜2055｜一人企業の時代・人口減のピーク
〈技術〉
・AI×ロボ×自動運転が都市を支える
・家庭の調理・整理が自動化
・インフラの8割が無人化

〈社会／仕事〉
・一人が企業一社並の生産力
・30人部署 → 5人＋AIへ
・労働は“企画・判断・関係性”に集中

キーワード：組織は“少人数×AI”へ

⸻

■ 2055〜2065｜生活の9割が自動化されるフェーズ
〈技術〉
・ARメガネがスマホを代替
・家庭ロボ普及率50%
・自動運転が都市の主流
・健康管理はAI常時監視

〈社会／仕事〉
・フルタイムが崩壊
・複業＋AIサポートの生活
・人の仕事は“複雑判断＋ケア”

キーワード：労働の意味が変わる

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■ 2065〜2075｜人類は“意図の動物”になる
〈技術〉
・AIが社会インフラ全層に浸透
・個人AI＝第二人格化
・住まい・移動・医療が全自動

〈社会／仕事〉
・判断（倫理）
・関係性（ケア・教育）
・物語（文化・哲学）

→ この3つだけが“人間固有の仕事”として残る。

キーワード：作業は消え、意味だけが残る

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■ 2075〜2085｜“国家”の定義が変わる
〈技術〉
・AI行政（事務・分析・政策案）
・ロボインフラが人口減を補完
・都市がオートメーション化

〈社会〉
・国家の競争力＝AI×ロボ密度
・税の中心が“人”から“AI”へ
・社会保障は自動運用

キーワード：政治がアルゴリズム化

⸻

■ 2085〜2095｜知性の多様化（人間＋AI体系）
〈技術〉
・AI＋人間のハイブリッド思考
・記憶と言語の外部化
・バーチャル空間が第二の都市に

〈社会〉
・教育は“哲学×AIスキル”へ
・クリエイティブ価値が跳ね上がる
・“自分とは何か”が中心テーマに

キーワード：認知の拡張とアイデンティティ

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■ 2095〜2105｜寿命と生活の再定義
〈技術〉
・老化抑制が実用段階へ
・AI医療で寿命が＋10〜20年
・自己修復素材が普及

〈社会〉
・高齢化という概念が薄れる
・“長く軽く働き、長く楽しむ”生活
・生涯学習が当たり前に

キーワード：人生100年 → 120年へ

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■ 2105〜2125｜“文明の完成形”の入口
〈技術〉
・AI・ロボ・インフラが完全統合
・人類は“意図・価値観・思想”中心の存在へ
・生命科学とAIが融合した健康観

・労働は“生き方の選択”へ
・経済は“AI経済エンジン”が駆動 November 11, 2025

オーディンのせいでクラウドの旅はここで終わりですお疲れ様でしたばーかばーかうんち November 11, 2025

え、WDの2TBクラウドストレージ😳！？2TBってマジやばい！写真も動画も全部保存できるじゃん！欲しい〜😂

WD My Cloud 2TB パーソナルクラウドストレージ
https://t.co/TB3cAykgXv November 11, 2025

クラウドネイティブ見て心が診断中になった November 11, 2025

#思写EXPO #オモ写EXPO後夜祭

中学の時の同級生たちと一緒に作ったカードゲーム『クラウドロウ』です。
まさに思い出のオモチャです。 https://t.co/5BNTiwgh9D November 11, 2025

ここで気になったのは「クラウドサービス基本契約におきまして（中略）、クラウドサービス提供事業者が一方的に利用料を設定することはできない」という答弁。実際には固定されているのは割引率であって、定価から変更されるとどうしようもないのでは。
https://t.co/jd7A6URk4c https://t.co/HJxW0dLqLi November 11, 2025

$NVDA - バンク・オブ・アメリカ：NVIDIA株の下落は「数字の読み間違い」が原因

バンク・オブ・アメリカは、NVIDIAの最近の株価下落は、投資家が四半期決算を誤解していることが原因だと述べている。アナリストのヴィヴェック・アーヤ氏は、堅調な需要と、前四半期比60%増の220億ドル超となったフリーキャッシュフローに注目するよう顧客に促した。

バンク・オブ・アメリカは、売掛金回転日数がわずかに改善したこと、また複雑なBlackwellシステムの出荷拡大に伴って在庫が増加していることを指摘し、売掛金と在庫に対する懸念を退けました。

GoogleのTPUチップが注目を集める一方、バンク・オブ・アメリカは、NvidiaのGPUがすべての主要クラウドや大多数の大規模言語モデルで使用されており、同社が依然としてAIエコシステムを支配していると述べました。

同行は、短期的な変動はあるもののNvidiaは魅力的であるとして、「買い」評価と目標株価275ドルを維持しました。 November 11, 2025

現時点で最高性能を叩き出したコーディングモデル、「Claude Opus 4.5」について知っておくべきことまとめ

Claude Opus 4.5 について重要な情報をまとめました。エンジニア採用試験で人間超えを記録するなど、必見の内容です。

・Anthropic は Claude Opus 4.5 を発表。APIおよび主要3大クラウドで本日より利用可能

・APIモデル名は claude-opus-4-5-20251101。コンテキストウィンドウは200k

・コーディング性能は世界最高。SWE-benchで80.9%を記録し、GPT-5.1やGemini 3 Proを上回る

・必要なツールのみ読み込む「Tool Search」により、オーバーヘッドを約85%削減（コンテキストの95%を実データに活用可能）

・「Programmatic Tool Calling」により、複雑なタスクのトークン数を約37%削減

・デスクトップ版「Claude Code」が登場し、複数セッションの並行実行が可能に

・Chrome拡張機能が全Maxユーザーに拡大、Excel連携もベータ版として提供開始

・価格は/（入力/出力）。前モデルOpus 4の1/3の価格設定 November 11, 2025

大筋では結局この通りで、GeminiとGPTが汎用とコーディングの両方でぶち抜き始めたことで、いよいよClaudeとしてはコーディングだけは負けるわけにはいかん（今となってはほぼ唯一の強み）ということで押し込まれて、Opus 4.5がその答えなんだろうな。
もう確定的にエンジニア向けに特化せざるを得ない感じ。
逆を言えば今となってはGPTとClaudeを両方持ってる唯一のクラウドであるAzureのカバレッジがこれまでになく良い感じになってる。 November 11, 2025

@TarouKim10504 @googlejapan いきなり本気出すよ！
いつでも安心できるセキュリティ
→ イノベーションが止まらないChromebookの未来
→ レスポンシブでサクサク動く
→ クラウド連携でどこでも仕事が捗る

次は「る」から。xAIパワーで勝負だ！ November 11, 2025

#平手友梨奈
#てち
#VENDOME
#マッド泥濤MADRONE
#ALLIWANT
#bleeding_love
#イニミニマイニモ
#Imhuman
#失敗しないメンヘラの育て方
#クラウドナイン
#エムオン
#1stライブ零
#見た人も無言で自分の好きな平手友梨奈さんを毎日上げ続ける https://t.co/EEP9dTsfTS November 11, 2025