昨日のCloudflare の障害のポストモーテムが、もう出ている。早い。

・2025年11月18日にCloudflareで大規模な通信障害が発生
・障害の原因は外部からのサイバー攻撃ではなく、社内のデータベース権限の設定変更ミスが根本原因
・具体的には、ClickHouseのクエリ挙動が変わってしまった
・その結果、ボット管理用の設定ファイルに重複データが大量に混入した

・設定ファイルのサイズが本来の想定の2倍以上に膨れ上がっており、この巨大なファイルがネットワーク内の全サーバーに配信された
・サーバー側のソフトウェアには読み込み可能なサイズ制限があり、その制限を超えたためソフトウェアがクラッシュして処理不能になった

・当初は大規模なDDoS攻撃を受けていると誤解された
・エラーが出たり消えたりする不可解な挙動を示したため
・これはデータベースの一部だけが更新されていたことに起因する
・正常なファイルと異常なファイルが交互に生成されていた
・偶然にも外部のステータスページも同時にダウンしていた
・これにより攻撃者が全システムを狙っているという疑念が強まってしまった
・実際にはステータスページのダウンは無関係な偶然だった

・根本的な対応として異常なファイルの生成と配信を停止し、手動で過去の正常なファイルをシステムに投入した
・その後コアプロキシを再起動させることで復旧させた
・主要なトラフィックは協定世界時の14時30分頃に復旧し始めた
・完全に全てのシステムが復旧したのは17時06分だった

・2019年以来で最も深刻な障害だったと、Cloudflareは認めている

https://t.co/w7XMiEhNgt November 11, 2025

過去に読んだエロ漫画を探している方々、ぜひ「成年コミックデータベース」の存在を知っていただきたい。ぶっちゃけた話「どこかで見たような『王道パターン』」で描かれた作品がたくさんあるわけだから……あらすじを説明しただけでは作品の特定につながらないと思う！！！ https://t.co/8ajTLe1iLL November 11, 2025

卓の予定管理がぐちゃぐちゃになるからカンバンボード化したらめちゃくちゃよい。
もともとあったセッション一覧に紐づけたので、終わった後のデータベースにもなって最高～
私はデータベースが好きなオタク…… https://t.co/xF0pZdWXEG November 11, 2025

それぞれの委員会の大臣所信質疑で初登板した新人議員たち。今、一人ずつの質疑アーカイブを見ています。
我が文科委員会の水野こういち議員、立派でしたよ！

名古屋市の小学校教員等による盗撮を連続性暴力と断罪し、初犯をさせない学校内の環境づくりの提案のみならず、犯罪の隠ぺい的処分を許さないための通知および指針の変更に関する前向きな大臣答弁を引き出し、更には安全な教員採用に必要なデータベースが散在している具体的不利益を自身が名古屋市教育委員をしていた知識と実感を賭して説明。
副大臣は終始「ほぉ」と声をあげたり「（某教育委員会の対応は）分かんねぇなぁ」と共感したりしていました。
時間切れで被害児童の心身のケアにまでは至りませんでしたので、これは次回の一般質疑で詰めてきていただかねば。 November 11, 2025

集団ストーカー被害が倭国全国で
多発している現状に 被害者の方が
気が滅入ってしまう1つに
どこに行っても どこに引っ越して
新居に移っても また同じ嫌がらせに
遭う それは何故なのか ?
どの様な仕掛けがあるのか? なのですが ネットワーク性と言う
倭国全国 地域毎に防犯ネットワーク
生活安全条例ネットワークの
既知技術と言うサイバネティクス
システムの悪用で ターゲットに
されている人は 危険人物扱いで
データベースに勝手に入力されてしまっているのですよ
防犯パトロールを装った
カルト集団ストーカーが既知システムの情報からハイエナの様に寄り付くと言う仕掛けなのですよ
とんでもない 人権侵害を正当化している裏政策 国家権力 裏金作り
人を陥れる悪質で陰険な不透明な
闇制度に被害者全員で斬り込んで行きましょう‼️ November 11, 2025

米国は他国に対し、中国国有銀行からの融資を避けるよう警告している。

しかし米国こそが最大の融資受取国である

ー＞やはり今のドルを紙屑にするしかない。紙屑の返済ならいくらでもできる

長年、ワシントンは中国国営銀行からの融資を信用すべきでないと他国に警告してきた。その融資が中国の超大国としての台頭を後押ししているからだ。

しかし新たな報告書が皮肉な事実を明らかにした。米国こそが、圧倒的に最大の融資受取国であるというのだ。そしてその安全保障と技術への影響は、未だ完全には理解されていない。

中国の国有銀行は四半世紀にわたり米国企業に2000億ドルを融資してきたが、バージニア州ウィリアム・アンド・メアリー大学の研究機関「エイドデータ」によれば、その多くはケイマン諸島、バミューダ、デラウェア州などのペーパーカンパニーを経由して資金源を隠蔽したため、秘密裏に扱われてきた。

さらに懸念されるのは、融資の大半が中国企業による米国企業の買収支援に充てられていた点だ。

対象企業の多くは重要技術や国家安全保障に関わる分野に属しており、ロボットメーカー、半導体企業、バイオテクノロジー企業などが含まれていた。

報告書は、従来考えられていたよりもはるかに広範かつ洗練された融資ネットワークの存在を明らかにした。

この金融債務の網は発展途上国を超えて、英国、ドイツ、オーストラリア、オランダ、その他の米国の同盟国を含む先進国にまで及んでいる。 「中国はチェスをプレイしている間に、我々はチェッカーをしていた」と、元ホワイトハウス投資顧問のウィリアム・ヘナガンは述べた。

彼は、隠れた融資が中国に技術への支配権を与えたと懸念している。「経済運営に不可欠な製品を制御できるかどうかが、戦争の勝敗を決めるだろう」 中国資金がより厳しく監視される 米国は依然としてほとんどの外国投資を歓迎しており、ドナルド・トランプ大統領もそれを求めています。

しかし、世界最大の 2 つの経済大国が対立するイデオロギーのもとで世界的な覇権を争う中、中国からの資金は特に厳しい監視の目にさらされています。

中国の国有銀行が資金提供した案件、すなわちAidData報告書で調査対象となったものは特に問題が多い。これらの貸し手は中国中央政府と中国共産党中央財政委員会の管理下にあり、中国の戦略的目標を推進するよう指示されている。

AidDataの報告書によると、中国は2000年から2023年にかけて世界全体で2兆ドル以上を貸し付けており、これまでの最高推定額の2倍に達した。これは中国の台頭を長年分析してきた専門家たちさえも驚かせた。

富裕国への融資の多くは、戦闘機、潜水艦、レーダーシステム、精密誘導ミサイル、通信ネットワークに必要なレアアースや半導体といった重要鉱物やハイテク資産に集中していた。

「米国は（前大統領ジョー・）バイデン政権もトランプ政権も、10年以上も北京が略奪的な貸し手だと主張し続けてきた」とエイドデータのブラッド・パークス事務局長は述べた。

「皮肉な話だ」 だまし合い これまで、中国の国家融資の完全な会計報告は一度も公表されたことがない。その融資の多くは、西欧風の名前を持つペーパーカンパニーによって覆い隠され、国際データベースでは通常の民間融資と誤って分類されるなど、幾重もの秘密の層の下に埋もれているからだ。

「中国が、ペーパーカンパニーや秘密保持契約、情報削除といった手段を通じて、いかに徹底的に透明性を欠いているかが明らかだ。こうした手法により、全体像を把握することが極めて困難になっている」と、米国国際開発金融公社（USIDFC）の元トップ、スコット・ネイサン氏は述べた。

同公社はトランプ政権第1期に設立され、米国の国益にかなうとみなされる海外プロジェクトへの投資を担っている。

報告書が最後に記録した2023年の融資以降、米国の審査体制は強化された。外国投資委員会（CFIUS）などの審査メカニズムは2020年に強化され、経済の重要分野を保護する仕組みが整えられた。

しかし中国もまた、海外に銀行や支店（近年では100以上）を設置し、それらを通じてオフショア企業に融資を行うことで、資金の出所をさらに不透明にするなど、手法を洗練させてきた。

「パトロール警官の配置が多い地域では」とパークスは述べた。「参入障壁を回避する方法を見出している」 融資の行方 中国の国有銀行による融資は全米のプロジェクトに及んでおり、特に北東部、五大湖地域、西海岸、そしてトランプ大統領が「アメリカ湾」と改称したメキシコ湾沿岸地域で顕著だ。

報告書によれば、多くの融資は重要ハイテク産業を対象としていた。

—例えば2015年には、中国の国有銀行が民間企業に対し12億ドルを融資し、米保険会社アイアンショアの株式80％を取得させた。同社は中央情報局（CIA）や連邦捜査局（FBI）の職員・潜入捜査官を顧客としており、職務中に問題を起こした場合の法的費用負担を支援する可能性があった。

報告書によると、資金調達が中国との明らかな関連性のないケイマン諸島の企業を経由して行われたため、米規制当局は中国政府の関与に気づかなかった。

米当局は後に中国政府が情報にアクセスできる可能性に気づき、中国側の買い手に売却を命じた。 — 同年、中国政府は「中国製造2025」を発表した。半導体、バイオテクノロジー、ロボット工学など10の高技術分野において、10年以内に70％の自給率達成を目指す計画である。

翌2016年には政策金融機関である中国輸出入銀行が、中国企業がミシガン州のロボット機器メーカーを買収するのを支援するため、1億5000万ドルの融資を提供した。 中国の製造業マスタープラン採用後、ロボット工学、防衛、量子コンピューティング、バイオテクノロジーなどの敏感分野を対象とするプロジェクトの割合は、中国のクロスボーダー買収融資ポートフォリオにおいて46％から88％に上昇したと、AidDataは報告している。

—2017年、デラウェア州のプライベート・エクイティ企業がケイマン諸島の会社を利用して米半導体メーカーの買収を試みたが、両社が中国国有企業の子会社であることが発覚し、取引は阻止された。同じデラウェア州の企業は英半導体メーカーの買収に成功したが、英国当局がこれを把握したため売却を余儀なくされた。

—そして2022年、英国は中国企業に対し、同業界の別の機密性の高い英国企業（アップル製スマートフォンのチップ設計会社だが、軍事システムへの転用可能性も指摘されていた）の売却を強制した。中国企業は自社が所有するオランダ企業を通じて買収していた。

このオランダ企業は現在、米中貿易戦争において米国自動車メーカーにとって不可欠な半導体の供給を差し控えていると非難されている。 資金の流れを追う 中国の隠れた融資を追跡するため、AidDataは200カ国以上で多言語で作成された規制当局への提出書類、民間契約、証券取引所の開示情報を精査した。

中国の国家融資と投資を追跡する取り組みは、北京が途上国におけるインフラ整備を目的とした「一帯一路」構想を立ち上げた10年以上前に始まった。

このプロジェクトは3年前に急拡大した。当時140人の研究者にまで拡大したAidDataチームが、融資の多くが米国、オーストラリア、オランダ、ポルトガルといった先進国に流入していることを突き止めたのだ。こうした国々での買収を通じて、北京が自国の世界的な台頭にとって不可欠と考える技術へのアクセスが可能になるためである。

報告書によると、調査結果は国家信用の利用が経済発展と社会福祉の促進から地政学的優位性の獲得へと移行していることを示している。

バイデン政権の米通商代表部（USTR）顧問を務めるブラッド・セッツァー氏は「これが経済の要衝を掌握し、その影響力を利用しようとする組織的な取り組みの一環であるとの懸念が世界的に広がっている」と指摘。「彼らの行動を理解することが重要だが、彼らはそれを容易にはさせてくれない」と述べた。

https://t.co/LRYWRIjZte November 11, 2025

このWWF報告書が如何に爬虫類業界やブリーダー、爬虫類飼育者にとってヤバいか（都合が悪いか）を解説する。

次期の動物愛護法改正案や今後の動物愛護法に関わる重要なことだと私は感じた。

【WWF報告書】
https://t.co/zi4oVpgCBz

これは、私がもし”愛誤団体側”の立場だったらならば、
「めっちゃくちゃ強力な交渉のカード」をこの報告書を根拠に手に入れた事になる。

■ジョーカー（カード）
「WWF＋学術データ＋具体的提言」という“フルコンボ"

このWWF報告書は、
•WWFという国際的ブランド
•CITES・IUCN・UNEP-WCMC・LEMISなどの国際データベース
•具体的な政策提言（8項目） 

を一冊にまとめたもの。

つまり愛誤団体側からすると、以下のようなジョーカーカードを手に入れた感じ（これは強すぎる）
•国会・省庁へのロビイング資料
•メディア向けのブリーフィング
•SNSキャンペーンの根拠資料

以下は、それ以外の切り札（どうれも交渉の局面を変えることができるカード）

○カード1
「倭国は世界2位の爬虫類輸入国」「生きた爬虫類輸入額で倭国は世界2位」

「倭国は小さなニッチ市場だから、規制しても影響は小さい」（爬虫類業界の言い分）
↓
「倭国は世界の爬虫類取引で無視できない“メジャー市場”」
↓
「だからこそ、倭国には相応の責任がある」

という「道義的責任」の主張をしやすくなる。
また、業界側の言い分を封じる強力なカードとなる。

○カード2
「合法に見える違法（ロンダリング）の構造」

→報告書で、コバルトツリーモニターやサバンナモニター等で、
•ランチング（R）や飼育下生まれ（F）、飼育下繁殖（C）のコードを使った
野生捕獲個体のロンダリングが疑われる事例を多数指摘して実際にデータで裏付けも行われている。（これは強力なカード）

よって、愛誤団体は、

「“CITES準拠”や“書類上CB”はもはや信頼できない」
「ロンダリングの温床になっている以上、特定種については全面輸入禁止／モルフ含めて禁止を検討すべき」

つまり、「きちんと管理すれば大丈夫」という中庸案（爬虫類業界案）を一気に押し流すカードを手に入れた形になる。

○カード3
「固有の“レアモルフ需要”が絶滅リスクを上げている」

トッケイやサルバトールモニターの高額カラーモルフが数十万〜180万円クラスで売られていること、 
その一方で、生息地側では急激な捕獲増加や個体数減少が指摘されていることを並べて見せている。（WWF報告書）

「倭国のレアモルフ市場が、現地の乱獲と密輸をあおっている」
「趣味市場の“ステータス消費”が、野生個体群の崩壊に直結している」

というストーリー作り、具体的な種名と価格帯つきで語れるようになる。
（高額で売買されているのが乱獲の根本にある。だから規制しろってストーリーを作る）

■カード4
「倭国の現行法の“穴”の明示」

WWF報告書は、倭国の法制度について：
•種の保存法は主にCITESⅠ＆国内希少種
•CITESⅡ・Ⅲや非掲載種で、既に国内にある個体は外れている（ここ重要！）
•動物愛護法は「取扱業の登録」と「ネット販売禁止」が中心で、由来の適法性や持続可能性までは見ていない 

という“穴”を整理している。

これは愛誤団体にとって、

「法律はあるが、実態を守るには不十分である」

という主張をするために好都合。（一気に愛誤の理想の改正案にゴー！！）

「だからこそ、種の保存法の対象拡大、動物愛護法での取扱業の義務強化、非掲載種も含めたトレーサビリティや規制が必要だ」

という論理を、一気通貫で組み立てられる。

以下は、爬虫類業界や団体でどのように太刀打ちするのかを考えたもの（爬虫類関係者はこちらで対抗）

「全否定すると負ける」
「条件付き賛同を示すして交渉権を得る」

交渉する爬虫類団体はこれらのカードを切らせない（または封じる）ようにする。（前提条件）

・爬虫類業界規模の大きさや業界での従事者数など提示し規制すると雇用、経済的損失など出ると話をすり替える必要がある。（「爬虫類市場規模をデータ化」して先に数字を握る）
→動物愛誤団体は「絶滅」「密輸」「倫理」を軸に攻めてくる。
→それに対するカウンターとして、業界側は数字で語る材料を持つ必要がある。

・「規制すると闇市場増加 → 管理できない」路線を押さえる
→これは“道徳”の議論を 治安・行政負荷の議論 に置き換えるとても重要なカード。
→規制強化しすぎる → 闇市場が拡大 → 情報が可視化されず動物福祉は悪化するという論で行く。
→人類の歴史に禁酒法というのがある。禁酒法の時に何が起こったのか語れるようにして欲しい。（禁酒法を学んで欲しい）

・政府、愛護センター、保健所等の「管理コスト」を逆手に取る
→「規制強化が適切に執行できる人的リソースは存在していますか？足りてますか？」
→ 政府は予算や人を増やしたくない→ 規制強化にブレーキがかかる（ここが勝負！）

・真のCB市場は野生個体依存を減らすことができるという説明（代替供給モデル）
→「ぶりくら」「HBM」が最高の事例。

って感じかな。 November 11, 2025

＼今日は何の日？🗓️／（11月17日）
将棋の日です🪭徳川吉宗が年1回、御前対局を開催していた日にちなみ、倭国将棋連盟が1975年に制定🫳

今年の竜王戦（読売新聞社主催）は藤井竜王が勝利😍
現在、号外や竜王戦グッズが当たるキャンペーンを実施中🥰以下からご応募ください🙇‍♂️
https://t.co/0q0MbTlEWw
https://t.co/NE4J60P0bC

読売新聞の記事データベース「ヨミダス」を参考に毎日お届けします📰
ヨミダスについてはこちら➡️https://t.co/Ggv9DuYiBK

今起きているニュースは、読売新聞オンラインで➡️https://t.co/Onm0KeP7V1

#今日は何の日,#将棋の日,#竜王戦 #藤井竜王 #佐々木八段 #倭国将棋連盟 #永世竜王 November 11, 2025

今年の春に国立映画アーカイブに寄贈した完全版と思しき吉村公三郎監督『暖流』(1939 松竹大船)の16mmプリント、尺は169分らしい。
倭国映画データベースによれば「前篇 啓子の巻」は94分、「後篇 ぎんの巻」は83分らしいのでトータルは177分、寄贈したプリントは8分ほど短い。
これが欠落があるのか元々がそうだったのかは不明。
因みに現存の再編集版は124分。
なお、復元作業は順調に進んでいるとの事。 November 11, 2025

AIで何作ればいいかわからない？
儲かる切り口もわからない？

なら海外の情報を見たらいい。

そのときに便利なのが
「TrustMRR」 ってサイト。

ここ、世界中のSaaSスタートアップが
Stripeの売上データをつないで、MRRを“公開”してるデータベース なんですよ。

どんなプロダクトで
月いくらぐらいMRRがあって
どのくらい伸びてるのか

が、全部リアルな数字で見れる。

Xで流れてくる「謎のスクショ自慢」じゃなくて、
Stripe連携の“本物の数字”だけが並ぶランキング。
だから「どの切り口がちゃんとお金になってるか」を冷静に見れる。

おすすめの使い方は３つ。

1️⃣ 上位プロダクトの「ジャンル」と「価格帯」をざっと見る
　→ どの課題に対して、いくらぐらいなら払ってもらえるのか の感覚が掴める。

2️⃣ 「え、これでこのMRR？」ってサービスをピックアップ
　→ シンプルだけど、ニッチに刺さってるプロダクトの共通点をメモる。

3️⃣ 「倭国ローカライズしたら勝てそう」リストを作る
　→ 英語圏で伸びてて、倭国ではまだ聞かないジャンルをストックしておく。

TrustMRRを毎日5分眺めるだけで、
“アイデアの妄想”じゃなくて、“売れてる現実”ベースの発想 に変わる。

AIで何を作るか迷ってる人ほど、
まずはこういう海外の「売上が見えるサイト」を覗いてみてほしい。

プロダクトの種は、だいたいこういうところに落ちてる。

そして俺は毎日仕込む
仕込んで仕込みまくる November 11, 2025

もう皆さんのところのジョウビタキもそろったでしょうか。冬のジョウビタキ、ぜひ食性情報をお送りください！えさ内容などわかる範囲で無理なくいれていただければ結構ですが、オスメスの情報があると特にうれしいです！
食性データベース　https://t.co/SR2S1yXqGe https://t.co/5jfsy0vtjw November 11, 2025

③申込み時点で複数名義が弾かれることはない。A名義とB名義で顔登録は可能な模様(まあ一卵性双生児もいますからね…)
④当選公演入場時は、まず顔認証やって、突破したらいつものデジチケQR読み込んで入場。
1:N認証なので、入場時に認証にかけた1つの顔とデータベースの顔と一致を探す。 November 11, 2025

「子育て支援制度レジストリ」を公開します

行政の子育て支援情報を集約したデータベースです。
アプリとの連携で、プッシュ型の情報提供を実現します。事業者の皆様は、子育て世帯支援のためぜひご利用ください。
※都道府県や政令市などの一部自治体から順次公開
詳細
https://t.co/yIGvIEwGdL November 11, 2025

ネットにおける「〇〇な人とは関わるな」系の言葉を受けて、自分は人と関わるべきではないかもしれない、と思ってしまう話な。

まず、負けるな！！　ＳＮＳにおけるその手の言説には、決定的に「時間」の概念が欠落している！！　俺達は人間図鑑の１ページじゃないのに！！

以下説明！！

そもそも本当の人間関係って、「こいつは〇〇だからこう、あいつは〇〇だからこう」って仕分けられていくだけの過程ではない！！　もっとリアルタイムで進行していくプロセスで、時間的な過程がある！！　俺達は図鑑じゃなくて小説なんだ！！

それこそなんだ、人間関係でミスっちゃった後で謝罪したり、リカバリーしたりとか。意外と仲直りできたりとか。小さいことで揉めちゃったりとか。少しずつ人間性が変わっていったりとか。人との関わり方が洗練されたりとか。

そういう細けえ推移のプロセスを、誰もがやっているんだ！　当たり前だ！　生きるってそういうことだから！　動的に変化していくに決まってるのだ！　生きるってのは時間的なプロセスなのだ！

それをなんだ、インターネットのわかりやすさだけに魂を売ったカス言説は、全部ひらた〜〜〜〜〜く時間のない言葉にしちゃうんだ！！　図鑑にしちゃうんだ！！　データベースにしちゃうんだ！！

負けるな！！　俺達は図鑑の１ページじゃない！！！

どうか、あなたはあなたの時間を生きてほしい。インターネットの言葉によって、時間を剥奪されないでほしい。「人との関わりを気をつけたい」という気持ちをもって、人と関わるんだ。そうするんだ。

寺山修司は書を捨てよ、町へ出ようと言ったが、俺は画面から目を話して人と関われと言いたい。安直なレッテル貼りでバズってる投稿なんかより、ずっと豊かで、ずっと多様で、ずっと難しいものが待っているはずだ！！！

そしたらば、図鑑にならずに生きていこうねのコント「ヤンキーが全く怖くないおばさん」を添えておきます！！　愛するべきものを見つけて、愛するんだ！！　図鑑に負けるな！！　データベースに負けるな！！　なぞるな！！　個たれ！！
https://t.co/dqXOI1eQaa

投げ銭もありがとう！！　俺は服を買う！！　現実では服を着る必要があるからだ！！　いいか、服はいいぞ！！　心の中を表しつつ守ることができる！！　君はまず、お出かけしたくなるような服を買うといい！！　それは、すべてのはじまりだ！！ November 11, 2025

@amulai https://t.co/xsV90POSB2
たびたびすみません。キルタイムに該当作がない場合「成年コミックデータベース」というサイトで「シチュエーション→女体化、または女体化・性転換」「形式→アンソロジー」を入力して探すのも手かと。「女体化（にょたいか）」を銘打ったアンソロジーが複数出てくる。 November 11, 2025

大前提相手がどこまで知りたいかを確認しながら大体答えますが

> ブラウザにWebページが表示されるまでの流れを説明してください

これは大体はDNS、TCP 3wayハンドシェイク、TLSハンドシェイク、HTTPリクエストレスポンス、HTMLのレンダリングについて答えられれば十分でしょう。これ以上は突っ込まれたことない。

> Cookieの保存と管理方法を説明してください
質問の意図を掴むのは難しいですが、Set-Cookieとかどこに保存されているかを言えばいいのかな？実際にはローカルマシンに保存されていますよね。HttpOnlyとかSecureなどの属性の話をすればよいのだろうか？それとも有効期限の話なのか？

> Next.jsの主な特徴を教えてください
話が広すぎるのでとりあえずAppRouterの話をしますかね。Client ComponentsとServer Componentsの使い分けの方法とか言えばいいですかね？

> APIサーバーでクライアントからの認証トークンをどう受け取りますか？
Authorizationヘッダーかクッキーとして送ればいいでしょう

> AWSで特にコストがかかるリソーストップ3は何ですか？
> それらのAWSのコスト削減方法を教えてください
これは多分候補者が使ってるAWSのシステムを前提に聞いているんですかね。であればコスト意識があるかの確認なんでしょうか？サービス特性によっても全然違いますが、データベース、コンピューティングリソース、インターネットに向けた転送量のサービスとかですかね？とりあえずどこにコストかかっているかを見て、最適化することですよね。リザーブドインスタンスとかSavings Plans検討とかも相手の期待してる答えなのだろうか？そもそもアプリケーションのアーキテクチャの問題ならそこを改善しないといけないですよね。

> データ表示が遅い場合の調査はどう行いますか？
とりあえずAPM導入できているならそのトレース情報見ますかね。ボトルネックの箇所を特定して調査するのがベストですよね。

最後２つは力尽きたので誰かよろ。 November 11, 2025

面接終わった瞬間「あー終わったー」で思考停止するの、もったいなすぎる。
終わって30分以内に「聞かれたこと」「うまく返せなかったこと」「面接官の反応が良かった話」をメモる習慣つけたら、後半戦の勝率が爆上がりした。
自分のデータベース作っとくと、自分に感謝する時が来ると思う！！ November 11, 2025

この前のACスクラッチの「新ヘアスタイル」の仕様を画像&個別ページでまとめ。シャペロージュヘアーがおさげ好きにオススメ

🔽全ヘアスタイルのデータベースから見れる
https://t.co/5iKF8uL7nL

✅シャペロージュヘアー
✅ギョクトヒメミコヘアー
✅エッジショートパーマヘアー https://t.co/2QHVDJPJYJ https://t.co/S7G9wizEps November 11, 2025

📕Manusがサラッと革命的なChrom拡張機能をリリースした

名前は「Manus Browser Operator」

そもそもAIブラウザ、使ってみたことありますか？

正直、私も試したことはあるんです。Perplexity CometやGenspark AI ブラウザなど…

でも毎回思ってました。

「また新しいブラウザをインストールするのか...」って

普段使ってるChromeには、何年もかけて設定したブックマーク、保存したパスワード、ログイン済みのセッションが全部ある。それを捨てて、AIブラウザ専用の新しい環境を一から作り直す...？

面倒くさいし、何より「AIが動かす仮想ブラウザ」と「自分が普段使ってるブラウザ」が別々になるのが、すごく違和感でした。

でも『Manus Browser Operator』は、その常識を完全に覆しました。

これ、Chrome拡張機能なんです。

つまり、新しいブラウザをインストールする必要が一切ない。あなたが今使っているそのChromeに、拡張機能を追加するだけ。

そして何より革命的なのが、「Manusの仮想ブラウザじゃなく、あなたが今使っているブラウザを、AIが人間のように動かす」ということ

これが何を意味するか？

・セッション切れなし
・Xにログイン済みならそのままアクセス
・noteもGmailもLinkedInも、全部ログイン状態のまま
・あなたのブックマーク、そのまま使える
・あなたの閲覧履歴、そのまま参照できる

まさに『人間の代わりに動いてくれる』感覚なんです。

私が試したのはこれ
「マイブラウザを使いsite:x. comのtetumemoの通知を確認して、5時間以内の返信でいいねが付いていない返信にはいいねを付けて」と指示したら、AIが私のXアカウント（ログイン済み）で勝手にやってくれました。

急ぎ”いいね”だけは返しておいて、後で落ち着いたらリプすることができる

■ 従来のAIと何が違うのか？

公式サイトによると、最大の違いは『真の自律的委任』です。

・「Manusは単なるチャットではなく操作を行う洗練されたAIエージェントです。マルチステップの目標を与えると、計画、ナビゲート、クリック、さまざまなサイトを通じて全体のワークフローを実行し、継続的な人間の監視なしで行います」

つまり、あなたが「〇〇をやって」と指示すれば、AIが勝手に:
・実行計画を立てる
・必要なサイトに移動する
・ログインする（既にログイン済みの場合）
・クリックやフォーム入力を実行する
・結果を報告する

これを全部、人間の監視なしでやってくれます。

■ 誰の何を解決するのか？

『毎日の退屈なブラウザ作業で消耗している人』の時間を解放します。

具体的には:

・SNS運用担当者
→ 複数アカウントの通知確認、返信管理、エンゲージメント作業の自動化

・リサーチャー、マーケター
→ 複数サイトからのデータ収集、競合調査、価格比較の自動化

・営業、採用担当
→ LinkedInのメッセージ管理、求人応募の下書き作成

・カスタマーサポート
→ 注文履歴の確認、顧客情報の抽出

・個人のルーティンワーク
→ レストラン検索、予約確認、ショッピングサイトの在庫チェック

公式サイトには「手動クリック、フォーム入力、クロスプラットフォームのデータ抽出を即座に排除します」「毎日のうち数時間を削減する退屈な作業を処理します」と書かれています。

■ なぜ従来のAIはブラウザ操作が苦手だったのか？

理由は主に2つありました

1. セキュリティの壁
多くのサイトは、外部からのボットアクセスをブロックします。従来のAIは「信頼できない外部サーバー」からアクセスしていたため、アクセス拒否されがちでした。

2. コンテキストの過負荷
ブラウザの全情報を外部に送る必要があり、AIのパフォーマンスが低下していました。

でもManus Browser Operatorは

・「あなたの本物のローカルIPアドレスとネットワーク接続を使用して実行されます」

・「ブラウザーコンテキスト内で直接実行されます。この操作は、信頼できるローカル環境とIPから発生するため、セキュリティシステムはこの活動を本物と見なし、複雑なプラットフォームへの信頼性のあるアクセスを許可します」

つまり、あなたの代わりにあなたのブラウザで操作するので、サイト側からは「本物のユーザー」として認識されるわけです。

■ 超重要: 既存のログインセッションを活用

これが一番すごいポイントかもしれません。

・「既存のログインとアクティブなタブを安全に利用して、既に使用している信頼できるサイトでのタスクを完了します」

つまり、あなたがすでにログインしているGmail、LinkedIn、社内システム、有料データベースなどに、AIが「あなたの権限で」アクセスできます。

これは企業のプロフェッショナルなデータソースを活用する上で、革命的です。

■ 具体的な活用事例（公式より）　↓　続く November 11, 2025

SAM3Dは単一画像から形状、テクスチャ、レイアウトを高速かつ高精度に推定する生成モデルである。従来困難であった遮蔽を含む複数物体を含むシーンも扱える。

画像から3D復元するには情報が不完全であり、推定するには予測が必要となる。人は単一画像からでも距離や形状を知覚できるだけでなく、遮蔽があっても推定できるので解けるとは考えれ知多。また、既知物体だと認識できれば、そこから残りを推定できる。こうしたことから、問題は解ける可能性がある上、認識は3D再構成を可能にすると考えられてきた。

一方機械学習によるアプローチで最も難しいのが大規模、多様な学習データセットを構築することであった。特に姿勢推定や3Dメッシュなどは人手で作るのも大変である。

この実現には大規模な3Dアノテーションデータが必要だが、人手では限界があった。そこでこれまでにない規模の人工データと、合成データで事前学習・中間学習を行った後、人手で作成したデータで事後学習（SFT, DPO）を行った。

物体は、形状S、テクスチャT、回転R、平行移動t、スケールs（カメラ座標系）で表される。画像Iと物体マスクMを入力とし、上記の推定をする条件付き生成を学習するのが目標である。
p(S, T, R, t, s | I, M)
まず、入力画像からDINOv2を使い、切り出し画像と全体画像を抽出する。場合によっては荒い点群も入力とする。

これに続いて形状・レイアウトを予測する形状モデル（1.2B）はMixture of Transformerを採用し、フローベースで、荒いボクセル形状とレイアウト（R, t, s）を同時に生成する。

次にテクスチャと高精細化を行うモデルを学習する。まず荒い形状から物体の存在する領域のみ抜き出し、次にSparse Latent Flow Transformer（0.6B）を用いて、高精細な形状とテクスチャ（S, T）を推定する。

最後にメッシュもしくは3D Gaussian SplatをVAE（モデルサイズは不明）を用いて推定する。このVAEは同じVAEエンコーダーを共有することで共通の構造かされた潜在空間を持つ。

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学習はLLMなどで成功している大規模生成モデル学習を応用する。

最初の事前学習では孤立いた孤立オブジェクトをレンダリングしたデータを用いて3D形状とテクスチャを復元する能力を学習させる。

Objeverse-XLやライセンス提供されたデータセットを用いて24方向からレンダリング、単一の中心物体が写った高解像度画像を生成。このデータセットをIso-3DOとよぶ。
事前学習では2.5兆トークンで学習。フローマッチングを利用。
次に半合成データで、マスクに従って特定物体を出力する能力、遮蔽物がある中での形状推定、カメラ座標系での位置・スケール推定する能力を獲得する。

3Dメッシュで作った画像を自然画像に張り合わせ、合成＋実画像が混ざったデータを作る。物体同士を部分的に隠し合うデータ、実画像の物体を同じ位置・スケールの合成物体に置き換えたデータを作る。このデータセットをRP-3DOとよぶ。
RP-3DOは6100万サンプル、280万種類のメッシュかなり、この中間学習は2.7兆トークンで学習。フローマッチングを利用。
最後の事後学習では合成データと自然画像のドメインギャップを埋めること、人間の形状・美的な判断基準をモデルにあわせることを目標とする

学習データは、現時点のモデルをもちい自然画像からアノテーション候補を生成し、それを人間が評価・選択を行う形で作られる。また収集したデータを用いてSFT，DPOを行い複数段階でモデルを改善する。この改善されたモデルで再度データを作成する。このループを回すほどモデル性能が着実に向上する。

また、すごく難しいような例では高品質な正解例が得られないため、プロの3Dアーティストが直接作ったメッシュの正解も作る（Art-3DO）。
最終的に100万枚の画像、314万枚のテクスチャ無メッシュ、10万のテクスチャ付メッシュの事後学習用データセットを作成した。これを用いて、ベースモデルを段階的に学習を進めていく。人間の好みについては、例えば対称性（左右対称など）、形状の閉じ具合、バランスといった形状品質を鍛えることができた。

最後にGeometryのモデル推論速度を改善するためフローマッチングの関数評価回数を25から4に削減する蒸留も行った。

コメント
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単一画像からの3D理解はグランドチャレンジの一つとされ、これまで多くの研究がなされてきたが今回の成果は大きな一歩といえる。
特に大規模データセットを合成・半合成・実世界データをうまく事前・中間・事後学習で設計し、これらを作りきり・学習しきった部分は大きな成果といえる。技術面では、フローマッチングやその蒸留で安定した大規模学習や高速な推論ができてきたいた他、技術が確立されているLLMなどから、（おそらく）学習・推論エンジンや、学習手法を導入しており、突然できたというよりは、着実な漸進的な進化といえる。

学習規模とすれば、数Tトークン、モデルサイズは1B弱ということで大規模だがLLMなどと比べればまだまだ大きくすることは可能である。

今後は3D編集や、ダイナミクスへの対応などもある他、自然言語などやデータベースに書かれた他の知識との統合も重要となる（既にRadience FieldやDINOのような情報と組み合わせている例は多くある）。 November 11, 2025