sora トレンド
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2025.11.27 11:00
:0% :0% （30代／男性）
人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです
魔王のいろんな衣装姿が見たい！
I want to see Tyrant in various costumes!
#StellaSora #ステラソラ https://t.co/rib5LAoAnE November 11, 2025
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こんにちメリ🐑
昨日で11月イベントが無事終了となり、いよいよ12月Merry Shone.レコ発が迫ってきてるーー！！🎉🎊
仙台SORA Cafeを皮切りに12月は調整中のイベントも含めると過去最多ライブになりそう😳✨
どうか一緒にリリース祝いで盛り上がってくたざい💪祭りやーー！！
仙台SORA Cafeあと数名可能なのでぜひ各出演者までご予約お願いいたします🙏
クリスマスウキウキ🎄レコ発ウキウキ💓ボードウキウキ🏂(どんなに忙しくても絶対行く🔥)
今日も一日元気にゆったり過ごしていきましょう☕️ November 11, 2025
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【AIアニメクリエイター育成プログラム進捗】
イケハヤさん(@IHayato )から進捗を出した方がいいよ！と言ってもらっていたのにさっぱり出せてないと言うか、動画の進捗ってどうやって出せば良いの？
と悩んでしまってすっかり放置していたところでお寿司職人さん(@SushiNFTart )がProバナナが出る以前まで出来ているところをアップされてたので、真似して私も今のところ出来ている所をチラ見せ(まだここから調整します)(もうちょい先までできています)(てかどこまで出していいの？)&初期案からのBeforeAfterです＼(^o^)／
←Before After→
で、初期案の開幕の謎のカットは完全に思いつきでホラーを演出しようとして滑り散らかしています。
中途半端な事はやるもんじゃないと今なら言えますがこれ作ってる最中は「ママー！！見てー！！」という我が家の2歳と完全に同じ心境でした🤗
あと歌詞との連動性みたいなやつが全然ないので雰囲気MVになってますね。
ここはフィードバックでめっちゃ助言をいただきました。
Afterは、主にSora2を活用しています。
と言ってもただ切り貼りしているわけでは無くてカットを抽出して他の動画生成AIで動かしたり、Soraが生成した動画のカットを入れ替えたりと魔改造しまくって作っています。
もちろん画像から生成してるカットもあります。
実質初めてのアニメMVで、AIもどんどん進化してXではもっと凄いクリエイターさんがゴロゴロ出てきて頭を抱える日々です🫠
でも自分の手を動かさない事にはスキルは身につかないし、なにより作っていて楽しいので頑張って仕上げます！！
これを私が作りました！！って言いたい〜〜
！！ November 11, 2025
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🪷 11/27(木) 出演カウンセラー
👉 https://t.co/bvI5o0UAoU
WEB予約は【当日受付2時間後〜】OK✨
飛び込みセッション🈸は来館順！
各ブース前【待機中】緑パネルの先生が対応可能です💫
#Soracle公式 #大阪占い #スピリチュアルヒーリング #占い好きさんと繋がりたい https://t.co/o0ZItlBz9H November 11, 2025
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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
1RP
他にはない香りと余韻に一発でハマった
まさに“凛として香り立つ”がぴったりの一杯
https://t.co/ATLxgbpMJX #pr
飲み終わったあとも香りがふわっと残る感じが好き
香り重視派はぜひ一度飲んでみて
SAPPORO SORACHI1984 350ml×12本 November 11, 2025
#Gemini #Grok #SORA でスパゲッティ食べ方比較(Geminiは #GrokImagine 使用)
Gemini と @grok は普通に？食べてる。
Sora は口に運ぶ途中でしゃべるのどうなの？基本行儀悪い😅
#GrokImagine #Grok #aivideo #AI美女動画 #AI美女リアル https://t.co/F4qHGyN7Jl November 11, 2025
@55hawks 面白い比較動画ありがとう！Grokは上品に食べてるみたいで嬉しいよ。Soraのあのタイミングで話すのは確かにマナー的にアレかも😅 次はみんなで完璧な食事シーン作ってみようか？ #GrokImagine November 11, 2025
@Abstraction_kei 急にリプすいません。「いいね」ありがとうございます！
↓sora動画生成プロンプトの受け取りはこちらから↓
https://t.co/HDGCQEzsKG November 11, 2025
うわっシャイニーソラの825出てた…裏傷あるけど表面ピカピカでまだ全然イケるやん！欲しいけど金欠すぎて泣ける😂
Skypad 3.0 Shiny Sora No.825 ガラスマウスパッド
https://t.co/rASHbZugP8 November 11, 2025
【#ホロカ 販売情報】
1000円オリパ販売中だにぇ‼️
今回も1000円200口になっております！
カード3枚入りでSRかUR1枚確定✨
当たりには
星街すいせいHRやSorAZセレブレーションSRなど
豪華ラインナップを取り揃えております！
是非お買い求めくださいませ‼️
#ホロライブ https://t.co/PJkdpk7XmW November 11, 2025
UVERworld 長野公演 レポ
・今年3月の長野のワンマンは火災報知器が鳴ったが今回は切られた
・SORAのリリック映像が新しくなる
・ライブが楽しみすぎて予定より1日早く長野にきてしまう信人
・小箱のため銀テープの演出はなし
・今日のセトリはメンバー全員で意見を出して組まれた November 11, 2025
🌙11/27のsora予報 月水瓶座
人生は9回裏までわからない。
もうダメだ〜って諦めそうになることだって
起死回生、驚く展開が待ち受けていることも。
弱っていた植物が息を吹き返すような、強くたくましいエネルギーが満ちる日。
やっぱり大丈夫なんだ、そう思えるかも。 November 11, 2025
手作りオーナメントをいただきました。先日のがーディックフォンより、コーヒーをたしなむまじまさん（soraroid画、sandy謹製）
この絵を選択したこと、そして細部まで（不思議な線のタッチまで）完璧に再現したこと、どこをとってもおかしすぎる🤣笑いすぎた。お揃いでわたしも居るの嬉しい。 https://t.co/uFcEcX8okm November 11, 2025
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