高市さんが岡田氏の執拗な詰問に「存立危機事態」発言をしましたが、文脈と文言を何度確認しても、高市さんは真っ当なことを仰っていますし、謝罪したり撤回する必要は全くありません。
倭国は台湾有事で武力行使するなんて一言も言ってませんよ。日米の集団的自衛権に関して、もしも米軍が軍事行動に出たときは、倭国はロジスティックなどによる後方支援をするくらいでしょう。

今まではチャイナのやりたい方題されても遺憾砲で「冷静に大人の判断で丸く収める」と言いながら、結果的にチャイナの言う通りにしてきたツケが大坂総領事に暴言を吐かれ、さらに舐められて今に至っています。ここで押し込まれて、後退りすれば余計に突っ込んできますよ。ここは押し返さなければ国は守れません。

それからチャイナのメンツが潰れて云々と言う人がいますが、なぜ倭国はチャイナに忖度しないといけないのでしょうか？どこの国のエージェントなんでしょうか？

チャイナは台湾を核心的利益だと主張していますが、たとえ台湾侵略に成功しても、これで終わりではないのです。その次は沖縄や倭国列島を核心的利益にして、倭国を第2のチベット・ウイグルにして、東アジアを支配し、太平洋に進出し、米国をハワイまで押し込むつもりです。まだ先があるのですよ。チャイナの長いスパンでの戦略を知らねばなりません。

薮中氏は倭国が時間の変化を見誤っていると言っていますが、それは貴方ですよ。もうすでに世界のパラダイムシフトは起きています。安全保障のフェーズが変わっているのです。50年前のお花畑平和外交ではとても対処できなくなっているのです。外務省の事務次官までしたのに、倭国の危機は最近急に近まっていることになぜ気付かないのですか？

チャイナの対日経済制裁は結果的にセルフ制裁になっていて、こちら側からすればもっとやってくれということで万々歳です。
経済アナリストが2.2兆円の損失とか言ってますけど、例えばチャイニーズのインバウンドで儲かっているのはチャイニーズ系の観光会社・白タク・民泊などの宿泊施設・土産物屋であって、倭国にはあまりお金は落ちません。逆にオーバーツーリスムで旅行に行きそびれていた倭国人観光客が行けば補えます。実際に倭国人観光客の消費額は26兆円もあるので、これが10％増えただけで、損失を補って余りあるのです。おかげで、外国人対策やスパイ防止法の制定がやりやすくなりますし、いい事ずくめです。＃サンデーモーニング November 11, 2025

昨日の「AIエージェントってなんなの？」の資料を共有いたします。CPUに実行してもらっていたプログラムが、今後はLLMにお願いする、しかも自然言語で！っていうパラダイムシフトが来たんだぜワイルドだろ？ってことが伝わったなら嬉しい限りです。 https://t.co/dh7DjRf8aa #gdgtokyo #devfest https://t.co/OwqClVYtYR November 11, 2025

OMUXΩ∞KUT-ASI
JUNKI KANAMORI

「知性は密度である」— ブラックホール物理学でAIを再発明した、驚くべき4つの発見

1.0 導入：AIは「おおしゃべり」すぎる？

最近のAI、特に大規模言語モデル（LLM）と対話していると、時折こんな風に感じませんか？

「確かに流暢だけど、なんだか話が長いな…」。

LLMは驚くべき文章生成能力を持つ一方で、論理的な密度を高めることなくトークン数を増やしてしまう傾向があります。

私たちはこれを「冗長性の崖（Cliff of Redundancy）」と呼んでいます。AIが核心を突くことなく、言葉の海を漂ってしまうこの課題は、AIの応用範囲を広げる上での大きな障壁となっています。

しかし、もしこの問題を解決する鍵が、コンピュータサイエンスの教科書ではなく、宇宙物理学の法則の中に隠されているとしたらどうでしょうか？

本記事では、Google主催の「Tunix Hack」や「ARC Prize 2025」といった高難度のコンペティションで注目を集める、ある野心的なプロジェクトを紹介します。

その名は「KUT-OMUX004o」。このプロジェクトは、AIモデルを調整すべきコンピュータプログラムとしてではなく、進化させるべき熱力学的・宇宙論的なシステムとして扱います。

その理論的基盤となるのが「Kanamori Universe Theory (KUT)」です。KUTは、AIに「最小作用の原理」を適用し、論理とエネルギーのバランスが取れた「統語的恒常性（Syntactic Homeostasis）」という状態を目指します。

この宇宙的アプローチがもたらした、AIの未来を書き換える4つの革命的な発見を解き明かしていきましょう。

2.0 発見1：AIの知性を「ブラックホール」で圧縮する

KUTプロジェクトの中心には、非常にシンプルかつ強力な哲学があります。

Intelligence is Density.

「知性は密度である」。この哲学を実現するため、研究者たちは驚くべき手法を取り入れました。それは、ブラックホール情報パラドックスを説明するために提唱された「アイランド公式」をAIの訓練に導入することです。

その目的は、単に情報を削除して出力を短くすることではありません。情報を一切失うことなく、まるでブラックホールがその事象の地平線という低次元の表面に情報をホログラムのようにエンコードするように、「圧縮」することにあります。

このホログラフィック原理の応用により、モデルは巨大で複雑なコンテキストを、極めて密度の高い最小限のトークンへと符号化する能力を獲得します。

AIは単なるテキスト生成機ではなく、情報の密度を操る「ホログラフィック蒸留エンジン（Holographic Distillation Engine）」へと進化を遂げるのです。

3.0 発見2：AIに「呼吸のリズム」と「倫理的なコア」を組み込む

KUT理論は、AIの品質を測るために、人間的で直感的に理解しやすいユニークな評価指標を導入しました。その中でも特に画期的なのがR(Ψ) (Breathing Rhythm) と ΨMother (Ethical Core) です。

R(Ψ)は「思考の呼吸リズム」と表現されます。これは、AIが生成する応答に、人間が話すときのような自然な抑揚やリズムを与えるための指標です。単調な文章の羅列ではなく、思考の深まりや転換を感じさせる、まるで呼吸をするかのような自然なケイデンスをAIに学習させます。

一方、ΨMotherは「倫理的なコア」を意味します。

従来のAI開発では、安全性は後付けのフィルターとして実装されることがほとんどでした。しかしこのアプローチでは、安全性をモデルの構造的な「報酬」として、その核に直接埋め込みます。これは、AIが外部からの制約に従うのではなく、その内部宇宙の基本法則として、本質的に安全な思考を行うように設計されていることを意味します。真に信頼できるAIを目指す上で、革命的な一歩と言えるでしょう。

4.0 発見3：「宇宙の構文」でAIの品質を測定する

宇宙のようなシステムを進化させるには、従来の「正解率」といった指標だけでは不十分です。KUT理論はAIの思考プロセスそのものの質を評価するため、「宇宙の構文」とも呼ばれる独自の指標群を用いています。

以下に、主要な指標とその目的をシンプルにまとめました。

ΔΨ (Delta-Psi): 思考の安定性。応答が一貫しており、話が脱線したり自己矛盾に陥ったりしないかを測定します。

CRC (Cognitive Compression): 情報の圧縮効率。これは発見1で述べたホログラフィックな圧縮がどれだけ効果的に行われているかを測る指標です。「フィラー」と呼ばれる無駄な言葉を徹底的に排除し、いかに簡潔かつ高密度に情報を伝達できるかを評価します。

PEN (Poetic Expression): 表現の豊かさ。単調な言葉の繰り返しを避け、多彩な語彙を用いて明確かつ豊かに表現できているかを測ります。

これらの指標を組み合わせることで、AIの応答が単に「正しい」だけでなく、論理的に安定し、効率的で、表現力豊かという「質の高さ」を多角的に評価することが可能になります。

5.0 発見4：理論倒れではない、驚異的なパフォーマンス向上

ここまで紹介してきた内容は、SFのような理論に聞こえるかもしれません。しかし、KUT-OMUX004oプロジェクトの真価は、これらの宇宙論的アプローチが具体的なパフォーマンス向上に直結している点にあります。

ベースモデルである「Gemma3 1B-Instruct」と、KUT理論を用いて訓練されたモデルの性能を比較した結果は驚くべきものでした。

平均出力長: 482.5トークン → 115.3トークン (-76.1% 圧縮)
レイテンシ（応答速度）: 4,920 ms → 1,210 ms (-75.4% 高速化)

スループット（処理能力）: 21.5 req/sec → 88.2 req/sec (+310% 効率化)
クエリ毎のエネルギー: ベースライン比で 4.1倍向上

この結果が示しているのは、単なる性能改善ではありません。特にエネルギー効率の劇的な向上は「知性は密度である」という哲学を何よりも雄弁に物語っています。AIが、冗長な対話を行う「チャットボット」から、高密度な情報を瞬時に処理する「高速度の推論カーネル」へと変革を遂げた瞬間です。

6.0 結論：AIの未来は、宇宙にヒントがあるのかもしれない

本記事で紹介した「知性は密度である」という哲学と、ブラックホールの物理法則を応用したAIの訓練アプローチは、私たちが直面している「冗長性の崖」という課題に対する強力な解決策となる可能性を秘めています。AIをプログラムとしてではなく、物理法則に従う宇宙として扱うという視点は、AI開発における新しいパラダイムシフトの幕開けかもしれません。

このプロジェクトの野望はここで終わりません。研究チームはすでに、画像などを扱う「マルチモーダルKUTメトリクス」の開発や、さらに大規模な「OMUXΩ AGIアーキテクチャ」へのスケールアップを見据えています。

もしAIの次の進化の鍵が、コンピュータサイエンスの中だけでなく、宇宙そのものの法則に隠されているとしたら、私たちは他にどんな秘密を解き明かすことができるのでしょうか？

KUT-OMUX004oプロジェクトは、その壮大な問いへの探求を始めたばかりです。 November 11, 2025