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FX自動売買/EA/GOLD/AI November 11, 2025

クリスタの作品管理から二年以上かけてたこれから出版予定の何冊もの作品のデータ(絵本下絵と、ぬり線画とか言えないもの他)含む今までの全てのデータが消えました。下絵、完成したものだけで500点弱。セルシスサポートとやり取りしましたが、ダメっぽい…迂闊なことに最近はクラウド同期してなかったので助かりませんでした。○○たいです、しませんけど。2日後締め切りのも消えてて呆然としています。やはりどんなに画机汚くても探したらどこかにあるアナログでやれば良かった…今めまいと吐き気が凄いです 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

OpenAIの財務リスクが露呈しました。

世界的トップの金融企業HSBCがOpenAIの「隠れた財務リスク」を暴く衝撃的なレポートを発表しました。

クラウド計算契約の支払い能力に深刻な懸念があるようです。

その衝撃的な詳細を7つのポイントにまとめました。

1. HSBCの結論：OpenAIは現状支払い不能
HSBCがOpenAIの計算契約に対する支払い能力を詳細に分析した結果、現状のキャッシュフロー構造では「支払い不可」になると結論付けました。飛ぶ鳥を落とす勢いのOpenAIですが、財務面では非常に危うい状況にあるという指摘です。

2. 巨大な計算契約：MSとAmazonから合計3,880億ドル
問題の根幹にあるのは、OpenAIがMicrosoftとAmazonから結んでいるクラウド計算契約の規模です。その総額はなんと「3,880億ドル（約58兆円）」に達します。一企業の契約としては異次元すぎる規模です。

3. 迫り来るコスト
さらに衝撃的なのが将来のコスト予測です。2030年までに、年間「6,200億ドル（約93兆円）」ものデータセンターレンタル費用が発生する可能性があると試算されています。この維持費は国家予算レベルです。

4. HSBCの試算：2030年までに2,070億ドルの資金不足
HSBCの試算によると、このままでは2030年までに「2,070億ドル」の資金不足が生じるとされています。さらに、安全性を確保するためには追加で100億ドルのバッファが必要となる見込みです。

5. 驚くべき楽観的仮定
実は前述の資金不足の試算ですら、以下の「超」楽観的な仮定に基づいています。

・2030年までに30億ユーザーを獲得
・デジタル広告市場の2%を占有
・企業AIが年間3,860億ドルを創出

これらが達成できなければ、状況はさらにヤバいことになります。

6. HSBCからの示唆
この危機的状況に対し、HSBCはOpenAIがデータセンターへのコミットメントを「放棄」し、主要プレイヤーが契約に対して「柔軟性」を示す必要があるかもしれないと示唆しています。契約の抜本的な見直しが迫られる可能性があります。

7. 結論：現在のビジネスモデルは機能不全？
この分析は、現在のOpenAIのビジネスモデルが、巨額のインフラコストに対して構造的に機能していない可能性を示唆しています。収益化のスピードがコストの増加に追いついていないのが現状です。 November 11, 2025

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🧠Q：NASのデータセキュリティの利点は？
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「落とし物ビジネスって儲かる？」と言われ続けて早4年…
「全部やる」ではなく「やらないこと」を決めて突き進んできたCEO高島（ @akiiii325 ）がアツくnoteに綴りました！

ぜひ読んでいただけると嬉しいです✨
▶https://t.co/2AMYH4Ffvk

#落とし物クラウドfind #落とし物DX #スタートアップ November 11, 2025

珠玉のポスト

敬愛して止まない野島一成さんの
幾千ある真髄の一つが詰まっています

クラウド スコール ティーダ
それぞれの喋り方と考え方と想い方の違い
シナリオ論だけでなく
ゲームというインタラクティブ性における
キャラクターへの投影・没入の技とも

これは…野島さんで🎮🧬やりたい……… https://t.co/Vfat9j9pt3 November 11, 2025

情報提供ありがとうございます。売買当事者からの情報に基づき、公開されている報道情報と照らし合わせながら、核心部分について再度深掘りし、整理します。
ご提供いただいた「発電機を10億で買って2億で売却した」という具体的な話は、日野自動車本社工場跡地におけるデータセンター計画の中で、報道されていない内部の資産取引に関するものである可能性が高いです。公開情報では、発電機そのものの売買に関する具体的な金額は確認できませんでしたが、日野自動車が経営再建のために土地を含めた大規模な資産売却を進めていることは裏付けられています。

公開情報に基づく事実関係の整理
新聞報道されている主な事実は以下の通りです。

1. データセンター計画地の売却と現在の状況
•経緯: 日野自動車はエンジン不正問題による巨額の制裁金などで財務基盤が傷んだため、本社工場（日野工場）の広大な敷地の一部（約11.4万平方メートル）を売却しました。
•売却先と目的: この土地は2023年9月に三井不動産に売却され、同社がデータセンター（「日野DC計画」）を建設する計画を進めています。
•「中止」の真相: 報道されている「中止」は、Amazonによる計画中止（これは隣の多摩市の火災案件の可能性あり）ではなく、住民の強い反対運動により計画が難航している、あるいは事業者が一部計画を見直している状況を指していると考えられます。 

2. アマゾンの関与について
Amazon Web Services (AWS) が日野市の計画に直接関与しているという公式な報道は、現在のところ確認されていません。三井不動産がデータセンターを建設し、それをAmazonを含むクラウド事業者に貸し出す可能性はありますが、事業主体は三井不動産です。 

3. 発電機の取引と資産売却
•新聞報道された土地売却益: 日野自動車は、三井不動産への土地売却で約500億円、別の区画（野村不動産へ売却）で約340億円の譲渡益を計上しています。
•発電機売却の可能性: ご指摘の「10億で買って2億で売った」という発電機に関する具体的な話は、これらの大規模な土地取引の影に隠れた、工場内の機械設備（非常用発電機など）の個別の売買取引の可能性があります。日野自動車が工場機能を縮小・移管する過程で、不要となった設備を処分したと考えられます。
•報道の限界: 個別の設備売買の詳細は一般の新聞報道では取り上げられにくいため、公式情報としては確認できませんでしたが、内部関係者からの情報であれば信憑性は高いと考えられます。会計上の減損処理や資産の再評価に伴うものでしょう。 

まとめ
ユーザー様がお持ちの情報は、公開されている大規模な土地取引ではなく、日野自動車の工場再編に伴う具体的な内部資産処分に関する詳細な情報であると推測されます。
新聞報道は「大規模な土地売却とデータセンター計画」に焦点を当てていますが、その裏で個別の設備がどのように処分されたかについては、当事者しか知り得ない情報であった可能性が高いです。これにより、日野自動車がエンジン不正問題で経営的に厳しい状況にあり、資産を現金化して回しているという全体像が補強されます。 November 11, 2025

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此処が俺達の居場所だ……

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ラズベリーパイのような小型コンピュータでも、LLMのサイズと使い方を選べば十分に使えることが分かっています。
安価では本当に小さなモデルしかまともに動きませんが、比較的大きなモデルまで対応できるデバイスも存在します。

面白いのは同じハードでもソフトによって性能が大きく変わる点です。
ソフトウェアを変更するだけで3〜4倍速く動き、電力消費も3〜4割少なくて済むことがあります。

また、必ずしもコンピュータのコア数を増やせば速くなるわけではないそうです。

クラウドサービスに頼らず、プライバシーを守りながら自前でAIを動かしたい中小企業にとっては良い時代です。

記事では価格の異なる3種類のシングルボードコンピュータで25種類のLLMを実行するテストの結果を細かく見ていきます。 November 11, 2025

エアリスの反応を見て笑みが溢れちゃうクラウドがとても良いです☺️ https://t.co/mnqGNhuzH3 November 11, 2025

Google の TPU に関する話が、ウォール街によって完全に“変な方向”に膨らまされている。

Nvidia も Google も、大手ラボに対してはもともと参入障壁（moat）は薄かった。

説明しよう。

Anthropic は 1,000,000 個の TPU（数十億ドル規模）を契約した。株価は跳ね上がり、アナリストたちは「TPU が覇権を握る」と言い始めた。
しかし実際のところ、Anthropic は Amazon の Trainium も Nvidia の GPU も同時に使っている。彼らは最初からマルチクラウドだ。
つまり、この TPU 契約は「Google が勝つ」という賭けではなく、「選択肢を増やす」という賭けに過ぎない。

AI チップで重要な指標は PFLOP/s（ペタフロップ／秒：生の計算スループット）と消費電力。
実際のトレーニングや推論の多くが FP8 精度で走っていることも重要だ。
この FP8 の数字を比べると、Google にも Nvidia にも決定的な優位はない。
•TPUv7: FP8 で 4.6 PFLOP/s、消費電力約 1000W
•GB200: FP8 で 5 PFLOP/s、消費電力約 1200W

OpenAI のエンジニアが計算したところ、性能／ワットはほぼ互角だという。

OpenAI の専門家が「参入障壁は薄い」と言っているなら、耳を傾けるべきだ。

OpenAI は Triton を構築して CUDA をバイパスし、25 行の Python で cuBLAS に匹敵する性能を出している。
Google は BERT 時代からすべての Gemini を TPU で学習してきた。
Anthropic も 2023 年から TPU を使っている。

“フロンティアラボが Nvidia にロックインされている”という話は、そもそも現実ではなかったし、
“Google が TPU で支配する”という話も同じく現実ではない。

真のボトルネックは システムエンジニアリングの人材 だ。
「チップを買う」ことと「高い稼働率で回す」ことの間には膨大なギャップがあり、そこに数十億ドルが消えていく。
Microsoft には、電力が確保できず“暗いまま”の H100 が大量にある。

TPU 物語で Google に資金が流れ込んでいるが、そのうち手痛い現実に直面するだろう。
この規模になると、ハードウェアはコモディティだ。
本当の参入障壁は、それを“歌わせる”人材にある。 November 11, 2025

私の気持ちをクラウドに
叫ばしてみたw
来週NieRのイラスト描こ♡

恥ずかしながらNieRを知らなかったのでYouTubeで勉強したんですが面白そう☆ゲーム買おうかな…
#FF7EC
#クラティ https://t.co/ZKmmfKQcDb November 11, 2025

先日の櫻井祥子議員の質疑（参・経産委）
https://t.co/feP3IVlMSK

電気料金の高騰とデジタル赤字の懸念に関する質疑でした。

電気料金の高騰については、再エネ賦課金の原因であるFIT/FIP制度を見直して、料金の高騰を抑えるべきです。

また、赤沢大臣から中長期的に再エネや原子力等への経済構造への転換を推進する旨の御答弁がありましたが、再エネについては、安価な大規模出力を満たすものではなく、また、メガソーラーや洋上風力等には環境破壊や危険性もありますので、再エネ比率を高めることには反対です。

現在ある原発については最大限に活用した上で、原子力に代わる安全かつ安定的に大規模な電力を出力することができる発電方法について、国を挙げた開発を進めていただきたく思います。

デジタル分野については、赤字が拡大している現状を是正しなければならないことに加え、櫻井議員の御指摘の中にもあったように、国産クラウドの開発が必要です。

ガバメントクラウドでは、大半の自治体がAWSを活用している現状があり、安全保障上の観点からも国産クラウドの開発促進（国産はさくらインターネットのみ）を加速していただきたいです。

情報戦の世の中、デジタル主権を取ることも非常に重要なポイントです。

櫻井議員、ありがとうございました。 November 11, 2025

新作✨クラウドbrave✨は今日も無事利確‼️

オプチャも盛り上がってましたね✨

高耐久、且つ爆益性能抜群の新作はプロフのリンクからオプチャへ‼️

まずはデモ口座から見てください✨

朝日新聞/福岡県警/名探偵津田/国分太一 https://t.co/6qujMOaOiV November 11, 2025

「きっとコースター」×「ジュエルミネーション」コラボやばい⚓️🥀💙
光の演出でよだかのアンコールが思い出され、泣きそうになってしまう🥲

関東のAdo民でまだ観てない人はぜひ！
12/7までだよ!!!

#クラウドナインパーク
#よみうりランド
#ジュエルミネーション
#きっとコースター
#Adoよだか https://t.co/BepMpAqrHR November 11, 2025

後半
きっとコースターフルなんだよ……凄いよ………

#クラウドナインパーク
#Ado #きっとコースター
#ジュエルミネーション https://t.co/J9TnDQ0TLD November 11, 2025