🚨 聞いてくれ！！！

2026年に巨大な金融ショックが来る。
そしてその警告サインはすでに動き始めている。

来るのは銀行破綻でも、ただの景気後退でもない。
今回の震源はもっと深い。世界の金融土台そのもの──政府債市場だ。

最初の赤信号は MOVE指数。
債券ボラティリティが目を覚まし始めている。

今、世界の3つの断層線が同時に軋み始めている：

1️⃣ 米国国債の資金調達問題
2️⃣ 倭国の円とキャリートレード依存体制
3️⃣ 中国の過剰レバレッジ化した信用システム

どれか一つが崩れても世界は揺れる。
だが3つが2026年に同時収束したら──システムは崩れる。

まず最も早く進行しているのが米国の国債調達ショックだ。

2026年、米国は史上最大規模の国債発行を行う必要がある。
一方で、財政赤字は膨張、利払いは増加、海外需要は低下、ディーラーは疲弊、入札は軋み始めている。

つまり、
長期国債の入札失敗──または深刻な不調──の完璧なレシピが揃っている。

これは憶測ではない。データはすでに示している：
•入札の弱体化
•テール拡大
•間接入札者の減少
•長期金利ボラティリティの高まり

この光景に既視感があるなら、それは間違いじゃない。
2022年の英国ギルト危機と全く同じ序章だからだ。
ただし今回は 規模が桁違いに大きい。

なぜこれが致命的なのか？
なぜなら世界の全ての価格は米国債で決まるからだ。

住宅ローン
社債
為替
新興国債務
レポ
デリバティブ
担保市場

長期国債が揺れれば、世界金融は丸ごと揺れる。

そして次の爆弾が倭国だ。

倭国は世界最大の米国債保有国であり、
グローバル・キャリートレードの心臓部でもある。

もし ドル円が160〜180へ急騰すれば？
•日銀は介入を余儀なくされる
•キャリートレードが巻き戻る
•年金基金は外債売却へ
→ 米国債のボラティリティはさらに加速

倭国は被害者であると同時に、衝撃を増幅させる装置になる。

そして中国。

裏側には9〜11兆ドル規模の地方政府債務バブルが眠っている。
もし主要なLGFVまたはSOEが破綻すれば？
•人民元急落
•新興国通貨パニック
•コモディティ上昇
•ドル高加速
•米国債利回りさらに上昇

中国もまた増幅器だ。

では2026年に何が点火するのか？

➡️ 米10年・30年国債の弱い入札。

たった一度の不調入札で──
利回り急騰 → ディーラー後退 → ドル急伸 →
グローバル資金締め付け → リスク資産全面リプライス

世界は一気に相場崩壊へ向かう。

◆ Phase 1（急性期）
•長期金利が暴発
•ドル急騰
•流動性蒸発
•日銀介入
•オフショア人民元下落
•クレジットスプレッド拡大
•ビットコイン&ハイテク急落
•金＞銀（銀は遅れる）
•株式は20〜30％下落

これは ソルベンシー危機ではなく資金調達ショック。
動きは速い。

次に来るのは中央銀行の対応だ：
•流動性供給
•スワップライン再開
•国債買戻し
•一時的なカーブ抑制すらあり得る

それは市場を安定させるが、
大量の流動性を市場へ流し込む。

そして Phase 2が始まる。

◆ Phase 2（巨大チャンスの始まり）
•実質金利の崩落
•金がブレイクアウト
•銀が金を追い越す
•BTC復活
•コモディティ全面上昇
•ドルはついにピークアウト

2026〜2028：世界は再インフレ大相場へ突入。

なぜ全てが2026年に向かうのか？

複数の世界的ストレスサイクルが
ちょうどピークに重なる年だからだ。

そして早期警報はもう点灯している：
MOVE指数上昇。

MOVE × USD/JPY × 人民元 × 10年金利
この4つが同方向へ走り始めたら──
1〜3ヶ月のカウントダウンだ。

最後に。

世界は不況には耐えられる。
だが 無秩序な国債市場の崩壊には耐えられない。

2026年──圧力はついに破裂する。
まずは資金調達ショック。
そして 10年で最大のハードアセット強気相場が訪れる。 November 11, 2025

炎上覚悟で言うけど、「楽天アフィ」は本当に今バブルです。

何も知らない社畜ｻﾗﾘｰﾏﾝにこのやり方教えたら、月90万円超えましたw

合計売上　975,400円

AIﾎﾟﾁﾎﾟﾁ作業で稼げるのは
圧倒的に競合者が弱すぎだから。

強者が参入してない今こそ、正直チャンスです。

楽天アフィのマネタイズの解説note欲しい方は
いいね&リプ「楽天」してから
リプ欄3秒見て↓ November 11, 2025

銘柄ごとのニュースばかり追いかけて、全体の流れを見失っていました。🤠
@qn5vdPTH0Fv19nE
さんの分析を真似してから、指数と金利をまず確認する習慣ができました。
/株の買い方 /市場動向と分析/バブル /株を買う /外国株式 https://t.co/dpZWFwTeIk November 11, 2025

含み益が止まらない、どうもありがとう。🎹
@qn5vdPTH0Fv19nE
、1ヶ月の観察を経て、彼のアドバイス通りに同じ銘柄を買ったら152万円もうかりました！
/株の選び方/個別株 /株式分割 /移動平均 /アメリカ株 /市場動向と分析/バブル /為替予想 https://t.co/4lNBTQVE57 November 11, 2025

@tweetsoku1 これを機に脱中国をして欲しい。仏像とか鳥居とか壊されてるのに、ニコニコよく手を組んでられるよね。バブルの頃、調子に乗ってたよね。ほんと、あの頃の倭国企業嫌いだった。 November 11, 2025

堀江貴文が紹介したこの株式投資ブロガー。🌊
@qn5vdPTH0Fv19nE
、彼の予測精度は驚異的です。彼は同じ株を買い380万円を稼ぎました。
/株式投資法 /株式投資術 /株式速報 /フィボナッチ /市場動向と分析/バブル /米国株 https://t.co/zFmeAvNrcW November 11, 2025

@SgfkSystem @y_yt @Tom_Tit_Tot 何十年も飲んでないですねぇ、ウミガメスープ。
バブルの頃だったので、美味しかったかどうか？も記憶にないです。 November 11, 2025

今でも語り継がれるバブル時代の話に入る。
ニュース報道では無い実際に経験した話だ。

どんな業種でも起業して利益を上げ続ければ信用がつく。
そうすると新しい分野への事業進出は容易になる。

11月29日三回目起業編スクール配信です。
岡本の経験から実践コミュニケーションを学ぶ！
↩️
起業1年目から黒字を達成した。
見込みとしても売り上げが落ちることは考えられず年間1億円の利益確保が出来た。

2年目から不動産売買にも参入した。

建築士の知識は不動産売買に大いに役立つ。
何しろ土地を見ただけでその土地の価値が分かるのだから👍

不動産売買には億単位の資金が必要だが年間利益が1億円を超えた企業に融資は難しくはなかった。

ましてや当時はプラザ合意による円高不況で倭国の主産業で有る輸出業界の不況の時代。
銀行はお金が余り融資先に困っていた。

いろんな要素が重なって銀行は担保さえあれば誰にでもお金を貸すようになった。
その追い風の中で借入先の銀行に父親の知り合いが専務をしていた。

私の学生の頃から知っていて建築作業員からの現在までを良く知っていた。
他の取引先には出さない情報を私には教えてくれた。🤭

もう時効だから良いだろう🙄🤣
皆さんもご存知の通り銀行は
1.借主の人柄
2.会社業績
3.将来性
を重視する。

その中で一番重要なのは担保だがこれは心配いらない。
だって不動産を買うのだから担保はある。🤣
↩️ November 11, 2025

このビルを建てること自体が谷根千の価値を棄損してるのはあまりにもどうしようもない。地上げ屋という言葉最近使われないけど今起きてる再開発は土地バブルによる地上げそのもの https://t.co/nVIxxrr1Uo November 11, 2025

倭国の報道機関の透明性は先進国の中で最下位つまり北朝鮮レベルなのを知っているか？！
バブル時代(1987~1992年)のニュースで見ていたことはほんの一部のことだ。
それも信憑性は薄かった。👇 https://t.co/BRfuR5jXHF November 11, 2025

Duyさんの作品

【MMD】バブルの素敵なフルコース / Bubble no Suteki na Full-course https://t.co/qGtJNDNBc2 @YouTubeより November 11, 2025

@24newseveryday タワマンバブル

それが崩壊してもあまり関係ないかな？
だって感覚が違うと言うか

中国人は資産として家買ってるけど倭国人は住むために家買ってるからな…
影響あるとしたら一部の業界だけじゃない？ November 11, 2025

考えうる中でも最悪の一手だった。仮にも業績好調のNVIDIAを売却し、天文学的スケールで赤字を垂れ流すOpen AIに出資するというのだから。収益化の目処も立たない。孫さんはギャンブル好きというか、成功も凄いけど失敗も桁外れ。SBGはAIバブルの徒花になりそう。 https://t.co/wQjii7c28b November 11, 2025

ヤバい。
2ヶ月でサイドFIREしてたww

◉現在6連勝
◉戦績10戦9勝1敗
◉"平均獲得値幅2887ドル"
◉総利益約8300万円
◉合計25,984ドル的中

2ヶ月連続で一撃1万ドル以上の値幅捉えた😎

でも本当のバブルはここから。
あと少しで億り人続出の"大相場"が来るからビットコインで勝ちたい人イイネしとき👍 https://t.co/uR67z0i7Hq November 11, 2025

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

［金融無能国家からの脱却］

失われた30年を正しく理解〜倭国が直面した「金融無能国家」という構造問題

倭国が「失われた30年」と呼ばれる長期停滞に陥った背景には、政治家、官僚、そして国民の三者が金融知識やリスク感覚を欠いた「金融無能国家」としての構造があったと言わざるを得ません。

政府・民間双方が金融教育を強化する現在の流れは極めて正しい方向性だと思われます。

また、西側諸国全体を見ても、国民の金融リテラシーは必ずしも高くはなく、倭国は教育環境さえ整えれば十分に追いつける位置にあります。

⸻

◽️バブル期：金融未開国家

バブル発生期、倭国の金融行政は極めて未熟でした。

当時の大蔵省・金融当局は融資査定が甘く、ファンダメンタルズ分析がほぼ皆無という、発展途上国に近い体制で金融機関の貸し出しをコントロールできていなかったと考えられます。

結果として、地価と株価に過剰な信用が流れ込み、バブルは加速しました。

⸻

◽️バブル崩壊：宮沢内閣と日銀の政策対応の不在

バブル崩壊後、宮沢喜一内閣は必要な金融緩和を行わず、市場の信用収縮を放置しました。

さらに、当時の日銀総裁の政策判断はデフレ圧力の強さを理解できておらず、実力・視野の面で論外と言えるものでした。

この初期対応の失敗が、倭国経済を長期不況へと固定させてしまいました。

⸻

◽️民主党政権期：白川日銀の異常な円高誘導

民主党政権下では、深刻なデフレにもかかわらず、白川日銀総裁が実質的な円高放置（円高誘導）を続けたことが決定打となりました。

その結果、家電・電子産業を中心に倭国企業の国際競争力は急激に低下し、生産拠点の海外移転も加速しました。

⸻

◽️消費税増税：デフレ期における財務省の誤った判断

野田内閣で成立した消費税増税法は、安倍内閣により2度延期されたものの、最終的には財務省の強い圧力で実施されました。

デフレ期に増税を行うことは金融理論・マクロ経済政策の基礎に反するものであり、景気の腰を折る結果となりました。

⸻

結論：倭国が停滞した3つの核心的理由

失われた30年の原因は、突き詰めれば以下の3点に集約できます。

① 日銀のオペレーションミス

金融政策の遅れ・誤りがデフレを固定化し、企業収益・賃金・投資を長期にわたり抑圧しました。

② 財務省の単年度主義と未来予測力の欠如

将来の成長を見据える視点が乏しく、予算編成が短期の帳尻合わせに終始しました。

③ 脆弱な財政指標（プライマリーバランス偏重）

本来なら債務持続性（r−g）や潜在成長率を踏まえた総合指標が必要にもかかわらず、財務省はプライマリーバランスだけを絶対視し、成長政策を抑制しました。

👇昭和の人よ、これがまずかった November 11, 2025

倭国の「失われた30年」とは、1990年代初頭のバブル経済崩壊以降、約30年にわたる経済停滞期を指します。この期間、倭国経済はデフレ、低成長、雇用環境の悪化に苦しみ、社会全体に深刻な影響を及ぼしました。特に、1993年から2005年頃に新卒就職を迎えた「就職氷河期世代」（現在40代半ばから50代前半）は、企業による採用抑制の影響を強く受け、多くの機会を失いました。以下では、倭国全体および氷河期世代が失った主なものを、経済・社会的な観点から整理して説明します。

倭国全体が失ったもの
1. 経済成長の機会: バブル崩壊後、GDP成長率は長期的に低迷し、デフレが定着しました。これにより、投資や消費が抑制され、国際的な競争力が低下しました。結果として、倭国は先進国の中で唯一、30年間にわたり実質的な経済成長を達成できなかった国となりました。
また、イノベーションの停滞や生産性の低下も生じ、潜在成長率が損なわれました。

2. 雇用構造の安定性: 非正規雇用の割合が約4割に上昇し、労働市場の柔軟化が進みましたが、これは賃金抑制と格差拡大を招きました。
企業はコスト削減を優先し、正規雇用の機会を減らしたため、社会全体の消費意欲が低下し、経済循環が悪化しました。

3. 人口構造のバランス: 少子高齢化が加速し、労働力人口の減少を招きました。結婚・出産の遅れや減少が、社会保障制度の負担増大を引き起こしています。
これにより、年金や医療制度の持続可能性が脅かされています。

### 氷河期世代が特に失ったもの
氷河期世代は、バブル崩壊後の就職難、リーマン・ショック、東倭国大震災などの相次ぐ危機に直面し、自身の成長機会を繰り返し阻害されました。主な損失は以下の通りです。

1. 安定した雇用と収入: 多くの人が正規雇用を逃し、非正規雇用に留まりました。これにより、生涯賃金が低く抑えられ、現在の非正規雇用率が異常に高い状態が続いています。
賃金上昇の機会も少なく、老後の貧困リスクが高まっています。

2. キャリア開発とスキル向上: 就職難により、希望の職種や企業に入れず、転職やスキル習得が難しくなりました。これが長期的なキャリア停滞を招き、精神的・経済的な負担を増大させました。

3. 家族形成と生活の質: 経済的不安定さが結婚や出産を遅らせ、少子化の一因となりました。結果として、社会的孤立やメンタルヘルスの問題が増加しています。

これらの損失は、単なる経済問題にとどまらず、社会全体の活力低下を象徴しています。政府は支援プログラムを推進していますが、回復にはさらに時間を要するでしょう。
提供されたX投稿のイオンモール事例も、消費低迷の表れとして、この文脈で理解可能です。 November 11, 2025

3997 トレードワークス
352円　買い

24時間東証取引開始バブル来るか https://t.co/GrPacqKGRA https://t.co/mkzBOYV2FW November 11, 2025

違うよ？？(´・ω・｀)
人間は感情と理性で生きているのさ

正確には感情、理性、経験、価値観などの複数の要素の組み合わせ

感情無く理性のみになればヒトラーと同じ
感情だけになればバブル経済の崩壊と同じ

人間の行動は両輪揃ってなければまともに進まない

ブーメラン投げてるけど大丈夫かな…… https://t.co/kxzfVwEVEv November 11, 2025

倭国が敗戦した時に、今後バブルがきたり最高な時代がくるとは誰も思わなかっただろう

逆にバブルの時代は、これから最悪の時代がくるとは誰も思わなかっただろうしな November 11, 2025