クラウド
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2025.12.04 13:00
:0% :0% （30代／男性）
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今年54歳で、株を24年続けており、月収は1000万円です。
悪いことは言わない。
一度だけ伝える。
もし「12月に何を買えばいいかわからない」という方は、
まずはこのリストを参考にしてください。
1 自動車・製造
7203 トヨタ自動車 → 世界1位＋巨額自社株買い
7267 本田技研工業 → 水素＋EVで再加速
8058 三菱商事 → 商社×製造の二刀流
8053 住友商事 → 金属・自動車サプライチェーン最強
2 低価格なのに激アツ株
6993 大黒屋HD → ブランド中古王者、円安爆益＋低位株急騰中！
9434 ソフトバンク → PayPay優待＋配当4.5%
9432 NTT → 国策AIクラウド最強
7182 ゆうちょ銀行 → 約1900円 超鉄壁高配当
8031 三井物産 → 約850円 バフェット商社最安値
8035 東京エレクトロン→約950円 AI半導体装置の爆速成長株
3金融（メガバンク・証券）
8306 三菱UFJ FG → 利回り4.2%＋自社株買い継続
8316 三井住友FG → アジア最強＋増配確定
8411 みずほFG → デジタル銀行トップ
8604 野村HD → 海外M&Aで爆益連発
4テクノロジー・電機
6758 ソニーグループ → PS5＋映像センサー無双
8035 東京エレクトロン → AI半導体装置 世界2位
6861 キーエンス → 利益率70%の怪物
6501 日立製作所 → データセンター・鉄道・AI全部入り
5 医薬
4502 武田薬品工業 → グローバル製薬トップ
4568 第一三共 → ガン新薬で爆騰中
6 総合商社（バフェットも爆買い）
8001 伊藤忠商事 → 非資源型No.1
8002 丸紅 → インフラ・穀物が熱い
8031 三井物産 → LNG・金属で稼ぎまくり
なぜ有料にしないのか？
よく質問されますが、株情報の発信はあくまで“趣味”。
経済的に困っていないため すべて無料で公開 しています。
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私は「いいね」を押してくれた方に優先的に送ります。 December 12, 2025
24RP
GitHub のシニアエンジニアが語っているポッドキャストからメモ。動画と順番は前後している。
・スタートアップが「クラウドネイティブ」や「Kubernetesを触りたい」という理由だけで移行すると、コスト増と開発速度低下で死にかけることがある
・人は「かっこいいアーキテクチャ」や「モダン技術のステータス」を追いがちであり、「本当にその問題に必要か」という観点が抜け落ちやすい
・どの規模でどの設計に進化させるべきかという明確な境界値は存在せず、「1000リクエスト/秒だからもう分散システムだ」とは必ずしも言えない
・GitHubのような巨大サービスですら、数百万リクエスト/秒を小さなKubernetesクラスタと数コンテナでさばくことができており、シンプルでも意外といける
・GitHubでは、まず既存アーキテクチャで出せる限界まで使い切ってから、データや需要の伸びを見て「次の段階への書き換え」を判断している
・スタートアップのCTOであれば、いきなり100倍スケールを想定した設計をするのではなく、まずは100〜1000ユーザーを単一VMで捌くくらいのシンプル構成で十分だろう
・スケールアップは過小評価されがちだが、CPU数百コア、TBクラスメモリのVMが普通に買える現代は、これで十分に戦える
・水平分散やシャーディングに飛びつく前に、「まずは限界までマシンを強くする」だけで多くの問題は解決できる
・ソフトウェアは「一度作って終わり」ではなく「進化させ続けるもの」であり、保守と改修というランニングコストが常に発生する資産
・ビジネス側は一括投資して10年もちそうなシステムを欲しがるが、技術もトレンドも変化が激しい現代では、それは非現実的な期待
・現実的なやり方は「今の1桁上のオーダーに耐えられる設計をする」「そこに達したらまた次のオーダーのために再投資する」という階段方式
・キャッシュやNoSQLや分散データストアなどは、「直面している具体的なボトルネック」が見えたときに初めて導入を検討すれば良い
・シンプルな設計や実装はスケールすればするほど価値が高まり、愚直・素直なコードの方が、大規模運用では安全で扱いやすい、という逆説が成立する
・大企業のシステムデザイン面接はスケールの話が多いが、実務経験がなくても理論とパターンを学ぶことで「ゲームとして攻略する」ことが実は可能
・入社後すぐにゼロから巨大システムを1人で設計することはほぼなく、既存システムに入り、より経験豊富なメンバーからレビューを受けながら成長していくのが普通
・AIエージェントがコードの9割を書く時代になりつつあり、優れたエンジニアの仕事の重心は実装から、運用・品質・リスク・パフォーマンス・設計判断へ移りつつある
・AIがコードを書くとしても、「何を作るべきか」「どの設計を選ぶべきか」「どのようにテスト・計測・ロールアウトするか」を決めるのは依然として人間の役割
・プロとしてのソフトウェアエンジニアは、事業への数値的インパクトで評価される
・事業側の意思決定者は技術的な詳細や難しさを完全には理解できないため、エンジニア側に「ビジネスの言葉（売上・コスト・リスク・遅延による損失）」で語れる人が必要
・そのためには、自分の作るシステムが現場のオペレーションやお金の流れにどう影響するかを、現場に足を運んで観察し学ぶ姿勢が重要
・これからのエンジニアには、1つの分野を掘るだけでなく、広い分野を高速で学び、短期間で実務レベルに到達できる「学習スピード」と「学習の幅」が求められる
・すべての分野で達人になる必要はなく、「一部の領域で深い専門性を持ちつつ、他の領域もそこそこ分かるT字型のスキル構成」が強みに
・好奇心を鍛え、新しい分野に飛び込むことへの「居心地の悪さ」に慣れ、それを楽しめるようになることが、これからの時代のエンジニアの大きな武器だろう
https://t.co/gr2WQiFuNX December 12, 2025
5RP
#ラノベストリート 独占公開
#クラウドストーカーズ
此処が俺達の居場所だ……
手詰まりの未来に蠢く忍者
抜け忍達が集う“雲翔衆”
崩壊した東京を舞台に
繰り広げられる
成り上がりの物語
追加エピソードを含む完全版
骨太系サイバーパンク小説！
https://t.co/KeLOunKl8U December 12, 2025
1RP
オーディンの編成に新ティファウェア着せてステージ300クリア🙆
私はエバクラご飯勢なので、取り敢えずクラウドはウェアまででイイかな🐥相変わらず自引き出来なかったし🤣
今だけ1位グループ32でーす🌱
あとは累計取ったらイイかな🥰
🐷ちゃん今日はアプデの日だから中華丼食べてて～ https://t.co/31NIWXy8Rl December 12, 2025
/／
楽天従業員紹介限定✨
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ゆっくり白湯を飲むと、体の内側から回復してくるのは僕だけじゃないはず
最近は早朝まで、AI × クラウドで
「誰でも面白いことができるシステム構築」に没頭してしまい…気づけば朝🥱
寝不足で体も頭もしんどいのですが、
白湯（少し冷ましたお湯でOK）を飲むと、内臓から温まって体が動くようになります
20代の頃の体力があれば余裕なのでしょうが、
朝から疲れている大人の皆さんには本当におすすめです☺️
そして今日もさゆのおかげで朝トレ継続できました
🏃♂️朝のジョギング
⌚️1時間55分
🛣️11.99km
🔥871kcal
🏋️朝の筋トレ
⌚️31分
🔥185kcal December 12, 2025
新しく公開しました
5、じこの話 - クラウドナイン4th No biggie - カクヨム
ちょこっと核心。ちょこっと噂話。
https://t.co/EM0ucdJb4G December 12, 2025
U-NEXT見放題で、楽天市場での買い物で常に5%ポイント還元になるし、クラウドストレージ50GBも付くしで、
結構お🉐だと思う
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https://t.co/j8NoRSaHTq https://t.co/Zybe4W16La December 12, 2025
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【ブラックサンとデュランゴのゲートウェイ】
もう一つ、人々に大きな影響を与えている技術があります。それについては後ほどお話ししますが、今週の金曜日、12月5日はブラックサンの誕生日です。
どうやら彼らはサタンかルシファーか、あるいは彼らの神であろうと何かしらのプレゼントを期待しているようです。なぜなら、彼らは実際にその技術を使っていたからです。
ええと、私はいつも安全とは支配に等しいと言ってきました。ブラックサンは地球の安全契約を結んでいました。それはブラックサンだけの命令ではなく、私たちが知っている人間たちです。
主に、それはより大きな契約、あるいはより大きな契約で、それによって彼らは私が安全支配と呼ぶものの一定量を与えられていました。地球だけでなく、太陽系全体、銀河系、そしてオムニバースにまで及びます。
ええと、あらゆる場所に管理組織が存在し、あるいは存在していました。そして、ここ地球にも。現時点で最も我々と戦っているのは、この連中です。彼らは長年、セキュリティの支配権を握っているとされています。
セキュリティが制御権に等しいとすれば、オムニバース全体のコントロールセンターは、実際にはデュランゴ郡に中心を置くことになります。デュランゴ郡には、非常に長い間、オムニバース全体への最大のゲートウェイがありました。
しかし、そのゲートウェイは2015年から故障しており、ここに住むゲートキーパーとゲートコントローラーは、それ以前は、緩い取引やゲートウェイを出入りするあらゆるものから得られるすべてのお金の少なくとも2%を享受していました。
これが、ここのインクラウド、つまりインクラウド、または高位の工作員が、この時期に年次支払いを享受していた理由の一部です。そのため、彼らは2015年頃からこの門を開けようと躍起になってきました。
彼らが最後に成功したのは2015年頃です。彼らが私をこの巨大な穴に連れてきた理由の一つは、私が何らかの形で彼らの役に立つと感じたからです。彼らが私をここに連れてきたのは2016年で、彼らが私をここに連れてきてくれたので、今その門を開けてください。
彼らが私をここに連れてきてくれたのは、おそらく2016年が最速だったのでしょう。私にとって実現可能な選択肢となるように、しばらく時間をかけて取り組んでいく必要があるでしょう。少なくとも当時の私はあまり知識がなかったので、よく分かりません。常に学び続けています。 December 12, 2025
そういえば、iPhone Airのクラウドホワイト、どんな感じか気になるね。
Apple iPhone Air (1TB) クラウドホワイト
https://t.co/sl4coTw1ez
#iPhone17
在庫復活確認してみてね！
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iPhone Air iPhone17 Pro Apple Watch Series 11 AirPods Pro 3 December 12, 2025
実写ではなくアニメだから出来ること「社会で起きているこ... - 新千歳空港国際アニメーション映画祭
アニメーション - クラウドファンディン - シンメトリー構図 - メイキングトーク - 一人制作 - 今敏監督 - 国際上映
@airportanifes December 12, 2025
【セット買い】Echo Show 5 (第3世代) クラウドブルー + SwitchBot スマートリモコン Hub Mi... https://t.co/J3d9yk4Ne0 #Amazon December 12, 2025
明らかに9Sクラウド強いし欲しい気持ちはあるけど、もう石は無い…
とりあえず最低限の2Bティファ衣装は取ったけど、結局1着のウェア取るまでに100連も掛かったしPUどころか金自体ほぼ出なくて過去最低の引きだった。
サブウェア実装後の最初にこの引きはつらい…
ハフバまでまた虚無だなぁ。
＃FF7EC December 12, 2025
OMUXΩ∞KUT-DNA
JUNKI KANAMORI
なぜ最強のクラウドAIはあなたのクルマで動かないのか？ NPUネイティブ「AutoNeural」が解き明かす、エッジAIの5つの直感に反する真実
「AIは日々賢くなり、自動運転やスマートデバイスへの搭載はもはや時間の問題だ」――多くの人がそう期待しています。しかし、その期待とは裏腹に、クラウドで最高性能を誇る最先端のAIモデルをそのまま自動車やスマートフォンのような「エッジデバイス」に搭載すると、性能が劇的に低下するという衝撃的な事実があります。
なぜ、賢いはずのAIは「現場」で役に立たなくなるのでしょうか？
その答えは、根本的な思想の転換にあります。クラウドのAIをチップに無理やり押し込むのではなく、AIの「脳」そのものを、最初からそのチップのネイティブ市民として設計したらどうなるか？ これが「NPUネイティブな共設計」の物語です。
この記事では、Qualcommの最新チップ上で驚異的な性能を叩き出した車載AI「AutoNeural-VL-1.5B」の事例を紐解きながら、この新しい哲学がAIのルールを書き換える様子を、5つの「直感に反する真実」を通して解説します。
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1. 根本的な不一致：クラウドAIは「NPU」という特殊な環境では生きられない
エッジAI開発における最大の問題は、AIモデルとハードウェアの間に存在する「ミスマッチ」です。
クラウドのAIが主に「GPU（Graphics Processing Unit）」で動くのに対し、自動車やスマートフォンのようなエッジデバイスは「NPU（Neural Processing Unit）」という特殊なプロセッサで動きます。両者は設計思想が根本的に異なります。GPUが柔軟性と汎用的な高性能を追求するのに対し、NPUは電力効率を最大化するため、特定の計算（特に低精度の整数演算）に特化しています。
このミスマッチが引き起こす悲劇的な結果を、具体的な数値で見てみましょう。クラウドで一般的な浮動小数点数は広大なダイナミックレンジの値を表現できますが、NPUが得意とする8ビット整数はその表現範囲が極めて狭いのです。Googleが開発した軽量モデル「MobileNetV1」は、浮動小数点（Float Pipeline）で計算すると、画像認識の精度（Top-1）は**70.50%に達します。しかし、このモデルをNPU向けに単純に8ビット整数に変換（量子化）しただけで、その精度は1.80%**にまで暴落します。これは、広大な数値情報が狭い箱に無理やり押し込まれ、クリッピング（飽和）によって情報が壊滅的に失われるからです。
Table 1. GoogleのMobileNetV1の精度は、単純な8ビット量子化を適用すると70.50%から1.80%に急落するが、標準的な畳み込みベースのInceptionV3は安定している。出典: Sheng et al., 'A Quantization-Friendly Separable Convolution for MobileNets' (Qualcomm).
これは、単にモデルを「小さくする」だけでは問題が解決しないことを示す強烈な証拠です。この精度の崩壊は、ハードウェア環境が後付けの最適化対象ではなく、設計の出発点でなければならないことを証明しています。これこそが、NPUネイティブな共設計における第一の法則です。
2. 常識破りの選択：最新の「ViT」を捨て、古典的な「CNN」に回帰する理由
AutoNeuralは、この問題を解決するために、一見すると時代に逆行するようなアーキテクチャ選択を行いました。
現代の画像認識タスクでは、最先端技術である「Vision Transformer (ViT)」が主流です。しかし、AutoNeuralはViTをあえて採用せず、代わりに古典的とも言える「MobileNetV5スタイル」のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を視覚処理のバックボーンに選びました。
その理由は「量子化耐性」にあります。ViTは、内部で処理される数値（活性化）の分布が「非常に動的で制約のない（highly dynamic and unconstrained）」という特性を持ちます。そのため、NPUが得意とする低精度（INT4/8/16）の整数に変換（量子化）する過程で情報が大きく損なわれ、精度が崩壊してしまう「量子化への脆弱性（Quantization Brittleness）」を抱えています。
対照的に、MobileNetで使われる「depthwise separable convolutions（深さ方向に分離可能な畳み込み）」という技術は、構造的に「有界な活性化分布を強制（structurally enforce bounded activation distributions）」します。これにより、量子化による劣化を最小限に抑えることができるのです。
このアーキテクチャ変更により、AutoNeuralは視覚エンコーダの量子化誤差をベースラインのモデルと比較して最大7分の1に削減することに成功しました。これは懐古的な選択ではなく、抽象的なアーキテクチャの流行よりも整数演算という物理的な現実を優先した、意図的な共設計の判断だったのです。
3. メモリの壁を破壊する：言語モデルを「データベース」から「脳」へ作り変える
視覚だけでなく、言語モデル側にも深刻なボトルネックが存在します。従来のTransformerベースの言語モデルは、KVキャッシュという仕組みに根本的な問題を抱えています。
この違いは、AIアーキテクチャのコミュニティで広く知られるアナロジーで捉えるのが最も分かりやすいでしょう。Transformerは「過去の全トークン（単語）を記憶するデータベース」のように振る舞います。文が長くなるほど、このデータベースへのアクセス（メモリI/O）が爆発的に増加し、計算ユニットであるNPUがデータ待ちで遊んでしまう「I/Oバウンド」状態に陥ります。
AutoNeuralはこの問題を解決するため、State-Space Model (SSM)の原理を統合した「ハイブリッドTransformer-SSMアーキテクチャ」（Liquid AI 1.2Bバックボーン）を採用しました。これは、10層の効率的なゲート付き畳み込み層と6層の標準的なTransformerアテンション層を戦略的に織り交ぜた16層のモデルです。
SSMは、過去の文脈を固定サイズの「状態（state）」に圧縮しながら処理します。これは、まるで「リアルタイムで情報を処理し続ける脳」のようです。この設計により、KVキャッシュのための重いメモリI/Oが不要になり、NPUの計算リソースを最大限に活用できます。
この構造改革がもたらした結果は驚異的です。言語モデルを再設計することで、NPUの強み（計算）を活かし、弱み（メモリI/O）を回避する。AutoNeuralは、システムレベルでの共設計の力を示すことで、エンドツーエンドの応答遅延（レイテンシ）を最大14倍短縮し、一度に扱える文脈の長さを4倍に拡張することに成功したのです。
4. 真のブレークスルー：「賢いモデル」ではなく「ハードウェアとの共設計」という新常識
前述した視覚と言語モデルのアーキテクチャ変更は、単なる部品交換ではありません。その根底には、エッジAI開発の常識を覆す、より大きな思想があります。
AutoNeuralの成功の核心、それは「NPUネイティブな共設計（NPU-native co-design）」という開発哲学です。
これは、まずターゲットとなるハードウェア（この場合はQualcomm SA8295P SoC）の制約と特性を深く理解し、その上でモデルのトポロジー（構造）を一から設計するというアプローチです。この思想は、視覚と言語という主要コンポーネントだけでなく、それらを繋ぐ小さな部品にまで徹底されています。例えば、視覚エンコーダと言語モデルを接続するMLPコネクタは、NPUでの量子化耐性を高めるために、あえて正規化層を排除して設計されています。
開発チームはこの哲学の重要性を次のように述べています。
Our results highlight that rethinking model topology specifically for NPU constraints is a prerequisite for robust multi-modal edge intelligence. （我々の結果は、NPUの制約に合わせてモデルのトポロジーを再考することが、堅牢なマルチモーダル・エッジ・インテリジェンスの前提条件であることを強調している。）
このアプローチは、一般的なベンチマークで高得点を出すことよりも、特定の環境下での「生産レベルの信頼性と効率」を最優先します。汎用モデルを後から最適化（プルーニングや蒸留）する従来のアプローチとは一線を画す、戦略的な選択なのです。
5. これが現実のAI：「幻覚」を見ず、100ミリ秒で子供の安全を守る未来
では、ここまでの技術的なブレークスルーが、現実の自動車という環境でどのような価値を生むのでしょうか。
まず、一般的なVLM（視覚言語モデル）は、実際の運転シナリオ、特に視覚情報が不鮮明な状況（悪天候やブレなど）では、映像を無視してテキスト情報から「もっともらしい嘘（幻覚）」を生成してしまうという深刻な問題が指摘されています（DriveBenchによる）。安全性が最優先される車載システムにおいて、これは致命的です。
AutoNeuralは、この問題を克服するために、自動車メーカーのGeely Autoと共同で収集した20万サンプルもの独自の車載向けデータセットで学習し、現実世界への「グラウンディング（接続）」を徹底しました。これにより、モデルの応答が単なるテキスト上の推測ではなく、実際にカメラが見ている映像にしっかりと根差すようにしました。
その結果、以下の驚異的な性能が実現しました。
リアルタイム応答: 最初の応答までの時間（Time-To-First-Token, TTFT）が100ミリ秒以下という、人間が「瞬時に」と感じる速度。
高解像度認識: 768x768の高解像度画像を処理し、道路標識の細かい文字まで認識可能。
クラウド不要: 全ての処理が車載NPU上で完結するため、オフラインでも動作し、プライバシーも完全に保護されます。
これにより、「後部座席の子供の様子を確認して」「CarPlayのメッセージを読み上げて、ETA（到着予定時刻）を返信して」といった、未来のスマートコックピットで描かれてきたユースケースが、ついに現実のものとなるのです。
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まとめ：自動車から始まる「インテリジェンス・ネイティブ」な世界の幕あけ
この記事で解説した5つの直感に反する真実は、一つの結論へと繋がります。AutoNeuralの成功が示す本質は、「AIモデルとハードウェアの共設計」という新しいパラダイムの正しさです。
クラウドの性能競争とは全く異なるルールが支配するエッジAIの世界では、ハードウェアの制約を理解し、それに最適化されたモデルを一から作り上げるアプローチこそが、真の価値を生み出します。
最後に、あなたに問いかけたいと思います。
AutoNeuralは自動車業界における特異な成功例に留まるのでしょうか？それとも、スマートフォンからロボットまで、私たちの身の回りにあるすべてのデバイスが「インテリジェンス・ネイティブ」になる時代の、本当の幕あけなのでしょうか？ December 12, 2025
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型番 : NVL-C-AACN実際に触ったり、ながめたりして楽しむだけでなく、ゲームとつながるキャラクターフィギュア、「amiibo」。 amiibo
https://t.co/sP8kdMetLN December 12, 2025
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