日銀「歴史的」利上げ迫る。35年ぶりの年間上げ幅、0.5％の壁を突破：懸念されるのは、この記事をはじめとするマスコミが債券市場や為替市場の反応ばかりを気にしている点です。確かに円安修正効果を期待する向きはあるでしょう。しかし、金利引き上げが実体経済、特に中小企業の資金繰りや住宅ローンを抱える家計に与える悪影響はどうなるのでしょうか。現在のインフレが需要牽引型（ディマンドプル）ではない以上、拙速な利上げは消費と投資を萎縮させ、ようやく芽生えかけた経済の好循環を摘み取ることになりかねません。

結論として、「12月の追加利上げ」および「2026年に向けた利上げサイクルの加速」は、現在の倭国経済のファンダメンタルズから見て正当性を欠いています。「金利のある世界」への回帰を急ぐあまり、経済成長を犠牲にするような政策運営は、決して「歴史的偉業」などではなく、後世に「歴史的失策」として刻まれる恐れがあることを、我々はもっと深刻に受け止めるべきです。https://t.co/zdzGCou1fq December 12, 2025

後、輸出企業の還付金で
消費税を払わないどころか
毎年9兆円
消費税を「もらって」いますね

<倭国の景気回復と賃上げは簡単です>

移民も帰化も
技能実習生も
自分と自国のことしか考えない留学生も
過度な宗教もカルトも
倭国にとってはマイナス

類い稀な国
倭国が高度経済成長できたのは
移民を入れなかったから
移民を入れるということは
経済の成長を何重にも阻害しているということ

高度経済成長期は今よりももっと人手が足りなかった

人手が足りなかったからこそ設備投資をし、工場を建て、自動化し、省力化して一人当たりの生産性の向上を行なった

株主への配当など二の次だった
外国人外国企業は倭国企業の株購入が制限され、倭国人株主は利益を従業員と社会に還元し、設備投資と社内改革でより強い力をつけていい製品を作ることで会社を成長させて株の利益を得た

高効率の生産体制が利益と競争力を産んで、いいものを早く大量に作ることができて売り上げも給料も7年で倍に、14年で4倍になった

若い人にはわからないと思うが
私の子供の頃は
牛乳が180ccで12円
ハガキが5円
封書が8円
肉体労働者が1日254円だった
経済と物価、給料は関連して成長していくもの
それが健全な社会

50代より若い人は実感できないと思うが、
以下は3と10を除いて、ほとんど全て、経済成長期の倭国の政策、施策

1.法人税を30年前に戻す
法人は法人税を払うくらいならば設備投資や不動産購入、福利厚生と賃上げして利益をコストとして計上し、課税対象額を減らすと同時に人材確保と生産性向上を図り社の成長を図る

2.消費税廃止、ガソリン税廃止、教育費無償化により可処分所得を増やして消費意欲を向上させる→企業の売り上げアップにつながり上記1との好循環が生まれる

3.子供一人当たり毎月10万円の補助金を支給する→3人で毎月30万円→20年間で2400万円の支給だが、成人して納税者になれば定年まで1億2000万円〜1億5000万円の納税→倭国株の上昇と税収アップ
予算は毎年22兆円
20年後から毎年40〜80兆円の増収

4.会社法を30年前に戻し、海外の投資家の株購入と倭国法人の設立を禁止する
外国資本による土地、建物の所有を禁止して政府が買い取り、民間に払い下げる

5.派遣法を30年前に戻す→派遣は通訳と家政婦のみとする

6.物品税を復活させて、高額なホテル、高額な食事、高額なサービス、高額なレジャー、別荘、高級車、レジャーボート、ビジネス・ファーストクラスなどに高い税率をかける

7.所得税、法人税の累進課税、不労働所得の課税を強化して国内消費を促す

8.地方公務員、自衛隊、警察官、教員、介護士、看護師の給料を毎年7%以上増額し、人材の質と量を確保する→民間から人材が流出することを防ぐため、法人がさらに高額な給料と待遇を提示する

9.移民とインバウンドを廃止、入国審査、永住権、国籍取得審査を厳しくして内需を拡大する→違法滞在は厳罰とし、難民申請を厳しくする→申請中は尖閣などの無人島に滞在させ、国内で犯罪を犯した者も強制送還する
帰化と通名は廃止する

10.入国時に滞在予定期間に応じた預け金を義務化し、強制送還や土葬を希望する外国人は預け金を使って自国へ送還する

11.外国籍はもちろん、帰化した人も含めて検察官、裁判官、教員、公務員になることや立候補、政治家の秘書やスタッフになることを規制し、政治団体や組合を作ることを禁止する

12.国土開発計画と5年計画、10年計画の予算を明示し、企業に計画的な設備投資と成長投資を促す
これを地方のインフラと住居、公共サービスを充実させることに繋げる

13.医療技術、再生医療、エネルギー、新素材、宇宙、蓄電池、国土インフラ防衛技術、メタンハイドレート、海底のレアアース採取などの先端技術の開発を進め外交にも利用する

などなど、ざっと考えてもできることはたくさんある

経済とは経世済民
倭国🇯🇵は世界から羨ましがられる、尊敬され、世界に貢献する資質を持った類い稀な国です

必要なことは、まず、経済の復帰、発展と成長
毎年10%成長
7年で2倍
14年で4倍
21年で8倍
28年で16倍

経済が2、4、8、16倍になれば税収も
2、4、8、16倍

同時に防衛力も
2、4、8、16倍にする
他国から侵略されない状態にすること
これこそ防衛

財務省、政治家は緊縮財政で倭国を壊すのではなく
積極財政で税収を倍増することを考えろ
こんなことすら考えられないなら
自ら解体して「会計係」になれ

#公益資本主義
↓
https://t.co/ym7DhQXB0f…

https://t.co/I5UoJrHL5d…

売り手よし
買い手よし
世間よし
の「三方よし」の倭国型公益資本主義経済がわからない人は選挙権を返上せよ

今度の選挙が倭国🇯🇵消滅を防ぐ最後のチャンス December 12, 2025

本当にコレ…！！！！

子育て世帯の親って大多数が30〜50代の所謂働き盛りの労働者よ。

『子どもの為に稼ぎ過ぎないようにセーブして支援を受けた方が賢い』
なんて思わせて、得をするのは誰よ！？

たくさん稼いでたくさん使う方が国の経済としても好循環よね？ https://t.co/toF5s2VRQi December 12, 2025

おはようございます

好きなヒト
気の合うヒト
を笑顔にする
前向きにする

それが出来たら
#ポジティブ好循環♻️
の大きな輪が
できますね！

今日も宜しくお願いします🙇

#TLを花でいっぱいにしよう https://t.co/yNeI1xKIQ4 December 12, 2025

人に英語を教えるって難しい。

副業で英語コーチを初めて2ヶ月。

上手くいっている生徒さんと上手くいっていない生徒さんの差がはっきりと出てきました。

上手くいっている生徒さんは、私がご説明したりご提案した内容にすごく納得してくれて、その通りに勉強しようと頑張ってくれます。

この2ヶ月間で既に上達も実感されていて、すごく結果も出ているので、勉強するモチベーションも高まるという好循環です。

一方であまり上手くいっていない生徒さんは、私がお伝えしている内容に対して、完全には納得・共感しきれていない印象があります。

そのため、日々の英語学習のモチベーションも上がりきっておらず、まだあまり上達を実感出来ていない状況です。

また、その方はお仕事がとても忙しく、十分な勉強時間の確保が難しいという背景もあります。

1人1人、生活環境も英語へのモチベーションも目指しているゴールも異なります。

それを踏まえて最適な方法を的確にご提案出来るのがプロであり、この状況を生み出してしまっているのは、悔しいですが、私の経験不足・力不足が原因です。

ただ、最初から完璧にこなすことが出来ないことは分かっていました。

だからこそ、個人で英語コーチを始める前に、しっかりとしたサポート体制のある会社で経験を積む道を選びました。

自分自身でも試行錯誤しつつ、副業先の先輩方からもアドバイスをいただきながら、必ず最適な答えを見つけます。

こういった経験を乗り越えて、私も生徒さんと一緒に一歩ずつ成長していきます。

近い将来、必ずその生徒さんにも上達を実感してもらえるように全力でサポートしていきます。

英語コーチングって難しい。

でもやっぱり、楽しくてやりがいもある。

自分の立ち振る舞い次第で、生徒さんのモチベーション、英語力、そして将来が変わります。

『スターさんに英語コーチングをしてもらえてよかった』

最後にはそういって笑顔で卒業してもらえるように、全力で頑張ります！

まだまだスタートしたばかり。

この新しい挑戦を楽しみます。

そして必ず成功させます！

一流の英語コーチを目指して、一歩ずつ進んでいきます！！！ December 12, 2025

@trunks_jpstock ですね(^^)
こういうのを先回りしてリスト管理しておけると、反射的にINできるんですよね。
長期に太く資金を入れて、トレーズで積み重ねる。
その好循環を崩さずに行きたいです。 December 12, 2025

画像内の文字が劣化していても、AIは正しく復元できるのか？

拡散モデルが「存在しない文字を生成してしまう」ハルシネーション問題に、新たなアプローチで挑んだ研究が登場しました。

Text-Aware Image Restoration（TAIR）は、劣化したテキストを含む画像から高品質な画像を復元するタスクです。看板、文書、UIスクリーンショットなど実世界に溢れるテキスト画像の復元精度は、実用上非常に重要です。

■ 拡散モデルの落とし穴

拡散モデルは画像復元で強力ですが、テキスト復元では深刻な問題を抱えています。明示的な言語知識を持たないため、「READ」を「BEAD」と復元したり、存在しない文字を追加してしまうハルシネーションが頻発。見た目は自然でも、OCRで読み取ると全く異なる内容になってしまいます。

■ UniTの三位一体アーキテクチャ

UniTは3つのコンポーネントを反復的に統合します。Vision-Language Model（VLM）がテキスト内容を抽出してガイダンスを提供し、Text Spotting Moduleが各ステップでOCR予測を生成。VLMはこのフィードバックを受けてガイダンスを洗練させ、Diffusion Transformerが最終復元を行います。

■ 反復的精錬の威力

決定的な違いは、ノイズ除去の各ステップでテキスト認識と復元が相互に改善し合う点です。復元が進むにつれてOCR精度が向上し、それがさらに復元品質を高める好循環が生まれます。劣化が激しいケースでの精度向上が顕著です。

■ 実務応用の可能性

文書デジタル化、監視映像からの情報抽出、古い印刷物のアーカイブ化など、用途は多岐にわたります。主要ベンチマークで最先端F1スコアを達成し、実用レベルの性能に到達しつつあります。 December 12, 2025

褒められて嬉しそうなウヨンを見ると嬉しくなるヨンブイン💗💗好循環🥹ᩚはおはお
https://t.co/V1uLv6LQj9 December 12, 2025