この1ヶ月間ずっと一緒に株を買ってきた皆さん、
本当におめでとうございます！🎉
銘柄：【3350】メタプラネット
🥇324円 → 1,620円（+400.0%）
銘柄：【3905】データセクション
🥇734円 → 2,950円（+302.0%）
銘柄：【2334】イオレ
🥇768円 → 2,950円（+284.1%）
銘柄：【7453】良品計画
🥇3,380円 → 7,350円（+117.5%）
銘柄：【7014】名村造船所
🥇2,060円 → 3,120円（+51.5%）
少額投資の方、会社員の方、主婦の方も見逃せません。
現在株価：132円
予測株価：5,630円🚀
自社設計・製造のAIチップ
防衛・医療・自動運転の全部乗せ
2025年決算150%増益予想
10万円→半年で100万円超も夢じゃない！
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なぜ、説明不可能な「E2E」自動運転を、Teslaだけが市場投入できるのか？

それではなぜ、自動車安全に関する基準があるにもかかわらず、なぜTeslaだけがFSD（E2E）をリリースできて、伝統的な自動車メーカーは足踏みしてしまっているでしょうか？ この問いに対する答えは、技術力の差以上に、「法律」と「規格」の巧みな使い分け、そして何よりリスクに対する経営思想の違いにあります。

現在の自動車法規（UN-R等）において、レベル2（運転支援）の枠組みでブラックボックスなAI（E2E）の使用を明確に禁止する条文はありません。 法が求めているのは主に「物理的な挙動の制限」や「ドライバー監視」であり、「内部ロジックがルールベースかAIか」までは踏み込んでいないのが現状です。

では、なぜ他社は躊躇するのか？ それは「ISO 26262 / SOTIF」という「安全規格」の存在です。

伝統的なOEMにとって、ISOなどの国際規格は「開発の教科書」であると同時に、万が一事故が起きた際に「やるべきことはやった」と主張し、製造物責任訴訟から会社を守るための「鎧」でもあります。（もちろん、だからといって必ずしも訴訟に勝てるわけではありません）しかし、E2Eのような巨大なニューラルネットワークは、「なぜその判断をしたかという説明可能性」や「コード1行ごとの追跡可能性」を求める既存のISOプロセスとは極めて相性が悪く、準拠しようとすれば開発は破綻します。

こういった状況の中でTeslaは、「ISOという鎧を脱ぎ捨て、データという武器だけで戦う」という他のOEMがとっていない全く別の戦略（＝リスク）をとっています。

彼らのロジックは割と明快で 「説明可能性を求めてプロセスを固めるより、莫大な実走行データで『統計的に人間より事故率が低い』という結果を示す方が、AI時代においては正義である」というものです。

つまり、Teslaはすごく直接的な表現をすると、「ISOはAI時代に合わない古い物差しだ」と見切りをつけ、プロセス保証からデータ保証へとゲームのルール自体を変えようとしているのです。
もちろん、これは「ISO準拠」という「鎧」を装着せずに市場に出ることを意味するため、極めてハイリスクな戦略です。しかし、彼らはそのリスクをとっている。

この「既存の自動車安全の枠組み（鎧）を守るか、捨てて素早く市場投入するのか」という構造的なスタンスの違いこそが、自動運転市場におけるTeslaと他社の決定的な違いです。

単純に、「Teslaは技術的に神！他のOEMは遅れている！」という話ではなく、彼らが「どういうリスクをとっているのか？」をしっかりと理解することはこの市場を理解する上でとても大切だと思います。

※ちなみに個人的に「Teslaは技術的に神！」は、本当にそうだと思いますけどね笑 November 11, 2025

テスラモデルY納車されて1ヶ月、まだ300キロくらいしか乗ってないけど、ガソリン車の良さがまったくわからない、運転手雇うほどではない僕にとっては現時点では最適な車だなと思います。2017年式のモデルXからの乗り換えですがいろいろ進化してる。前のXはアメ車って感じ今回のYは丁寧な仕上がり。停められる駐車場も増えた。スマホがキーになるしワンペダルドライブや自動運転楽だし、これが補助金で400万円台〜だし、テスラいいですよ。 November 11, 2025

有料記事だから「都市型ロープウェー」の文字だけに反応した人達の批判が凄い。
横風に強いし、そもそもレールとワイヤー上を自走する仕組みなので既存のロープウェイとは全く別の物。倭国でなかなか認められない自動運転が軌道上ならオッケーでしょう的な発想とかちゃんと知って欲しい。弊社スポンサーです。 November 11, 2025

静岡まで行ってきたんだけど

新型ヴェルの高速道路自動運転
まじで楽すぎる

運転疲れにくい、あと燃費が悪くないので知らない土地でもガソスタ焦って探さなくてもいい

サイコー November 11, 2025

@yu_urikun323 今日次女の車で長野行ったけど、高速は自動運転でめっちゃ良いー✨️って言ってたよ🤭
私の車はついてないから羨ましい✨
明日から職場も車で行くって言って、道の確認してた🤣

誰かが作ってくれる料理ほど美味しいものは無いね🥰 November 11, 2025

@snowboard_dan 自動運転凄いっすねぇ✨ November 11, 2025

ヨーロッパではいまだにマニュアル車が売れてるように、車に運転する楽しさを求める層は想像以上にいる。それを無視しての自動運転は絶対に失敗する。 https://t.co/pD1GDFiHi4 November 11, 2025

@mirei_buppan794 さっさと自動運転にしてほしい November 11, 2025

エアライダーって自動運転のゲームなの？ November 11, 2025

金融庁もそうだがキツ過ぎる規制と税制がある限り、倭国でこの手のイノベーションが進歩することはありません。

自動運転も同じ。

社会主義国家ってのは危険が一番危ないと判断する。

そうしてしまったのも過度にリスク嫌いな国民が一番悪い。 https://t.co/CxNWt1zUfl November 11, 2025

@ipasu_now 感応式信号の応用で赤信号になりそうになったら電波を出すようにして車に受信機つけるとかやればいけそうですけどね…
今後の自動運転での信号識別にも一役買ってくれそうですし November 11, 2025

ちょっと疲れすぎて運転できない！自動運転してほしい！ November 11, 2025

$GOOGL 上場以来最高値。
めっちゃすごいGemini３とNano Banana Proが発表されたのと、そういえば自動運転タクシーのWaymoもアルファベット（グーグルGoogle）だし。

加えて彼らはNvidiaに頼らず自分たちで独自のチップTPU（Cloud Tensor Processing Unit)
も作ってるし、今MetaがそのTPUを数十億ドルで購入する計画もあるし。バフェットも買ったし、ね。 November 11, 2025

たくさんのお声をいただき本当にありがとうございます😭

病んでいた中での対応だったので写真も何も撮っていないですが…
先日メルセデス・ベンツ社の方々（自動運転化のための交通データを収集しているという、ポーランドとドイツの方々）が突然来訪。

調べてわざわざ買いに来てくださったとのことで、だるまの大皿や群馬の山のカトラリーレストを買っていかれました。

群馬のデータを測量しているからこその視点もあるかと思うのですが…だるまさんや群馬の山々といった地元ローカルの文化を陶磁器を通じて発信するなんてとてもクールだ！と声がけしてくださり、少し元気をもらったと同時に無念さも込み上げてきて複雑な心境になりました。 November 11, 2025

《自動運転での不可逆的な転換点と最大級の価値シフトが来た》対応できないTesla以外のレガシー自動車メーカーはリスクに直面している。（Rob Wertheimer氏）

Elon:
「私は彼らに警告しようと試み、テスラのFSDをライセンス供与するオファーさえしたのに、彼らはそれを欲しがらない！ 狂ってる…

レガシー自動車メーカーがたまに連絡してくることがあっても、彼らは5年後に小さなプログラムでFSDを実装するという、テスラにとって実行不可能な要件付きで、気乗りしない感じで話し合うだけ。だから無意味だ。🤷‍♂️
🦕 🦕
」 November 11, 2025

昨日は割と時間があったのでAIの勉強をした。

詳しい人はには今更だろうけど、LLMの先に世界モデル、行動モデル、これらが加わってAGIが生まれるのね。勉強した内容を3回に分けて投稿します😊

【第1回】
LLMの限界と“世界モデル”とは何か？
AIはついに次のフェーズに入った**

ChatGPTに代表される LLM（大規模言語モデル）は、人類史上もっとも強力な「言語知能」になった。

でもここ1〜2年で、“LLMだけでは絶対に越えられない限界” が明確になってきた。

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◆ LLMの限界（簡潔に4つ）

① 物理・因果が分からない
文章として“それっぽい答え”は返すけど、
現実世界の物体がどう動くかは理解できない。

② 動けない（Actionできない）
ロボットや自動運転のように、“世界に介入”する能力がない。

③ 未来を“内部シミュレーション”できない
人間や動物は、行動の結果を「頭の中で予測」する。
LLMはこれが苦手。

④ スケールアップの限界が見えてきた
モデルを巨大化しても、推論力が対数的にしか伸びなくなってきている。

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◆ そこで出てきたのが“世界モデル（World Model）”

世界モデルは一言でいうと、「現実世界そのものを内部で再現し、未来を予測できるAI」。赤ちゃんが世界を“見て、触って、予測”して学ぶのと同じ構造。

例えば：
•ボールを投げたらどこへ落ちる？
•コップを倒したらどうこぼれる？
•人が手を伸ばしたら何を取ろうとしている？

こういう 物理・因果・意図の理解 が中心になる。

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◆ Sora や Veo は“世界モデル前夜の技術”
•OpenAI Sora → 動画で未来を予測し始めた
•Google Veo → 時間軸の整合性が高い生成

どちらも「LLMの延長」ではなく、“世界のダイナミクス（動き）”を学習している点が重要。

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◆ 結論：
LLM → 言語の脳
世界モデル → 世界理解の脳

AIは今、この2つが明確に分離したフェーズに入った。

次回は、この2つに“行動モデル”まで加わることでAGI（汎用人工知能）がどう生まれるのかを解説します。 November 11, 2025

近くを変な車が通ってたんで、よー見たら自動走行の実証実験中だったみたい。
ジャガーなのは、電気自動車への切り替えで余ってたんか？ https://t.co/S2QA1rJbR1 November 11, 2025