うおー‼️特別会計のブラックボックスにまで手を突っ込んだの本当にすごい‼️

自賠責保険からの繰入金5700億円、一括返還へ　高市首相が意向［毎日］25/11 https://t.co/u0Jom1A7G3 November 11, 2025

あの当時事務所のブラックボックス感が一番ヤバく思われていたので、タイプロで一般人から採らない選択肢ってなかったと思う。一般人がいるからオープンでクリーンな選考を経てるということで世の中から受け入れてもらえた。この構造がわからない人は一生理解できないと思うけど世の中的にはそうだよ。 November 11, 2025

実際、どこぞの同人小説サイトが「AI制作の投稿は拒否します」と息巻いていたけれど、あれは長く持たないだろうなと思っている。AI が人間の文章に寄っていくのは避けられないし、ファインチューンなんてしなくても、対話履歴さえ重ねればモデルは書き手の癖をどんどん学ぶ。そうなると、「これは本当に人間が書いたのか？」なんて問いそのものが、だんだん空虚になっていく。

で、ここからが本題なんだけど──こういうAI禁止ルールって、たいてい以下のような「しおしおループ」に入るだろうと考えている

最初は勇ましく「AI断固禁止！」と宣言する。

次に、誤判定が出始める。ベテラン作家の文章がAI扱いされたり、外国語話者の丁寧な倭国語が“AI臭い”と判定されたり…いろいろだ。

そのたびに作者が怒って問い合わせてくる。「私が書いたんですけど？」

サイト側は謝罪するが、判定ロジックはブラックボックスで改善も遅い。

やがてSNSで炎上。「このサイト、素人の文章をAI扱いしたらしいぞ」と拡散される。

スポンサーも雰囲気を察して距離を置き始める。
で、最後はお決まりのやつだ。

「AI利用については、各自の自主性にお任せします（急に柔らかい声）」

──まさにしおしおである。

実際問題、人が書いた文章とAIの文章を完璧に判定する方法なんて存在しない。

AI に関わる業務をしている身としては、これを本気でできると思っているほうが不思議なくらいだ。むしろ、誤判定で作者の名誉を毀損した瞬間に、法的リスクの方がサイトを飲み込む。魔女裁判みたいに疑いをかけた側が追い詰められて終わる。
そんな未来が、けっこう近い気がしている。 November 11, 2025

通帳カスタムメモ📝
チームは今のところ
・まざー
・ノリアキ
・ボドカ
・ta1yo
・k4sen
vs
・Clutch_Fi
・渋ハル
・SHAKA
・おぼ
・らいじん

・通帳（アプリのスクショでも可）はどれかとかではなく総資産分、会社のも

・セキュリティに守られたブラックボックス内に通帳を入れて、勝ったチームが負けチームのボックスをステージ上で1人ずつ見ていく。

・金庫でしっかり管理するのでセキュリティはばっちり

※笑いながら話してたから本当かどうかはわかりません
#thek4sencon2025 November 11, 2025

AIエージェントの開発において、最先端のAIモデルは不要です。

不完全なAIモデルを使い「100万ステップ・ゼロエラー」を達成するという衝撃の論文が登場しました。

LLMのハルシネーションを考えると統計的に不可能な偉業です。

その衝撃な論文の詳細を5つのポイントにまとめました。

1. 完璧な天才AIを作る競争からの脱却
従来のAI開発は、モデルのエラー率を限りなくゼロに近づける競争でした。しかし、この論文が示すのは「AIを完璧にしようとするな。不完全なAIに影響されないシステムを設計せよ」という、新たな角度からのアプローチです。

2. 驚異の仕組み：分解と投票
成功の鍵は2つありました。

①問題を最小単位にまで分解する「Maximal Agentic Decomposition」。
②安価なAIチームに各ピースを解かせ、答えを「投票」させるシステム。

これは「信頼性は個人ではなくプロセスから生まれる」という、マクドナルドのキッチンのような仕組みです。

3. 「ハノイの塔」で証明された完璧な成功
このアーキテクチャは、20枚のディスクを使った「ハノイの塔」パズルでテストされました。これには1,048,575回の完璧な連続移動が求められます。従来のAIでは失敗の連続でしたが、このシステムは非の打ち所なくタスクを完遂。理論が現実の成果として示されました。

4. 驚きのコスト効率
このアプローチのすごい点は、最も高価な最先端モデルが不要だったことです。タスクが極めてシンプルに分解されていたため、より小型で安価なモデル（gpt-4.1-miniなど）の方が、圧倒的に費用対効果が高かったのです。AI開発のリソース配分を根底から見直す契機になります。

5. AI安全性への大きな一歩
単一の巨大なAIは予測不能なブラックボックスになりがちです。しかし、無数のシンプルなエージェントから成るこのシステムは、各ステップが「監査可能」です。エージェントは壮大な世界観を持たず、小さなタスクを解いて消えるため、暴走のリスクが低く「制御可能」と言えます。 November 11, 2025

SZOU☆channel！！Note
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ＴＲＯＮ☆WEB3最前線vol26
文字で読む深読み考察っす！
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ヤホっすーーー！！スズネっス！🪙✨
今回のNoteは、韓国KBW2025でジャスティン・サンさんが語った
“暗号資産の未来”について、ガッツリ深読みした超濃厚回ッス🔥

この記事読めば、
「TRONが今どこに向かってるか？」
「暗号通貨の何が“真の金融インフラ”なのか？」
ぜ～んぶ流れがわかる内容になってるから、
ぜひチェックしてほしいッス！

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🔥 1. 暗号通貨は“投機じゃない”。
未来の経済インフラっス
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ジャスティンさんが一番強調してたのがコレッス。

> 「暗号資産は投機おもちゃじゃない。
世界中の経済を支える“次世代の金融インフラ”になる」

五年以上、ずっと同じこと言ってて、
それが実際に現実化してるのが今のTRONなんスよね。

─────────────────
🌍 すでに経済圏として成立してるTRON
─────────────────
・アカウント数 3億超え
・毎日 30万以上の新規ユーザー
・年間ペースでは 1億ユーザー追加見込み
・保有されてる資産量 約800億ドル

もう“実験段階”じゃなくて普通にメインストリームの金融圏ッス。

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⚡ 2. DEX革命：Sunperpの衝撃
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2025年9月にローンチされた分散型パーペチュアル取引所
「Sunperp」
これがガチで革命級ッス。

──────────────────
💥 DEXの弱点を全部ぶっ壊した
──────────────────
普通のDEXって
・遅い
・手間多い
・資金効率悪い
という三重苦だったんスけど……

SunperpはTRONの巨大流動性を活用して、
CEXレベルの速さ＋使いやすさ＋オンチェーン透明性
を全部同時に実現したッス！！

しかもヤバいのがコレ👇
👉 単一ブロック内でUSDTを使って異なるトークン間を直接決済できる

これ、
「分散型なのに中央集権並にスムーズ」
っていう、今までの常識を完全に覆したッス。

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💎 3. USCDは“本物の透明なステーブルコイン”
━━━━━━━━━━━━━━━━━
USDTやUSDCは便利だけど
裏側は銀行依存で“ブラックボックス”。

でもTRONのUSCDは
すべての担保と清算プロセスがスマートコントラクトでリアルタイム実行。

つまり、
・担保構成
・清算状況
・ポジション
全部“コード側”で公開されてて
ユーザー自身が確認可能ッス。

さらに
🏦 120〜130％の過剰担保
🔥 ユーザーごとに“ポジションが独立”してる安全設計

どれだけ市場が荒れても、
「他人のポジション破綻が自分に連鎖しない」
まさに“本物の分散型ステーブル”ッス。

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🚗 4. ステーブルコインはもう現実世界で使われてるッス
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暗号通貨の話をすると
「将来使われるんでしょ？」
って言われがちッスけど……

もう今使われてるッス。

・ラテンアメリカではUSDTで車が買える
・日常生活の決済でも普通に使用
・ドル口座持てない人の“デジタルドル口座”に

世界では
ステーブル＝生活インフラ
の時代が始まってるッス。

金融包摂が一気に進む未来、その中心にTRONがいるッス。

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🛡 5. 業界がまだ抱える2つの課題
━━━━━━━━━━━━━━━━━
ジャスティンさんは“課題”も正直に語ってたッス。

① セキュリティ
5年前は毎月のように攻撃があった。
今は強くなったけど、油断すると終わる分野。

② レバレッジ中毒
ユーザーだけじゃなく、
業界全体を危険にする可能性がある。
「資本効率」と「リスク管理」の両立が必須。

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🚀 6. 次に来る“新しいTRONプロダクト”
━━━━━━━━━━━━━━━━━
講演の後半では衝撃の新情報が……！

✨「複数の暗号資産に同時アクセスできる新プロダクトを開発中」

資産評価ポテンシャルを最大化しつつ
分散性を保つ“新しい金融ツール”らしいッス。
詳細はまだ秘密だけど、
TRONの流動性×透明性を活かした
次世代のアプリっぽい雰囲気ッス。

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🔚 まとめると…未来は“もう始まってる”ッス
━━━━━━━━━━━━━━━━━

ジャスティン・サンは
「暗号資産は投機じゃなく、世界の金融インフラ」
と言ったッスけど……

数字も実例も全部、それを証明してるッス。

“いつか来る未来”じゃなく、もう動き始めてるッス🔥

📘 続きはNoteで確認して欲しいっッス👇
https://t.co/7K9vISx6YY

#TRON
#WEB3
#TronGlobalFriends
@justinsuntron
@trondao @TronDao_JPN November 11, 2025

「総理の発言がやばいから追及するな」
っていう理屈だと、問題がブラックボックス化していき、野党がそもそも役割を果たせなくなってしまう。ネトウヨみたいな人物を国のトップにしたんだから、こうなるリスクは絶えずあるのが当然なんだよ。 https://t.co/OwUWYtd2mH November 11, 2025

部下のできることが増え、上司だけがやるべき仕事が減っていく。これは健全な組織の最も美しい状態だ。にもかかわらず、「自分にしかできないことが多い＝自分は優秀だ」と勘違いする人が後を絶たない。

むしろ逆。「自分にしかできない」を誇り始めた瞬間、その人は管理職としての成長が止まる。

知識を独占し、仕事を囲い込み、手放さず、ブラックボックス化する人は、組織のボトルネックでしかない。短期的には「頼れる人」に見えるかもしれないが、長期的には確実に組織を停滞させる。

優秀な人材は、この手の人がいるチームから静かに離れていく。

・スキルが共有されない
・挑戦の機会が奪われる
・成長の道が閉ざされる

本来、マネージャーの評価軸は「自分が何をできるか」ではなく自分がいなくても回る状態をどれだけつくれたかで決まる。

管理職にしてはいけないのは、
・仕事を独占する人
・知識を隠す人
・ポジションを守るために情報を小出しにする人
・部下の成長を脅威だと感じる人

こういう組織の成長スピードを奪う人。

逆に、優秀なマネージャーは、教え、共有し、任せ、背中を押し、やがて「自分が不要になること」を喜べる人。

部下のできることが増えれば増えるほど、
上司の価値は広がるはずなのに、勘違いする人は縮めてしまう。

組織は、誰か一人の特権で成り立つものじゃない。伸び続ける組織には必ず自分ではなく、チーム全体を強くするという思想を持ったリーダーがいる。

この思想を持てるかどうかが、昇進できる人と、管理職にしてはいけない人の分岐点。 November 11, 2025

そしてどう見ても、現在の「権力」は、すべての性行為（売春などもそう）を犯罪化しようとしているのではなく、基準をブラックボックス化したままで「場合によっては無罪化する特権」を残したままにしようとしているのですよね。これが恐ろしい。 https://t.co/In5Odb1BA1 November 11, 2025

こういう文書のやり取りがなされている事すらこれまでは知らなかった（見た事なかった）

倭国保守党のいい所は「全部言う」「なんでも晒す」って所だと思う...これまでブラックボックスだった部分が明るみに出ることで困る政治家もいるだろうけど、倭国保守党の先生達には何の関係もないから晒すｗ

減税に反対してる議員、スパイ防止法に反対している議員、全員名前を晒して欲しい🙏 November 11, 2025

【家裁のガバナンスが完全に壊れていると確信した一言】

私の事件で、裁判官からこう言われました。

「保全を取り下げるなら、妻を監護者として認めてください。」

これは本来、
“子どもの安全を守るための緊急手続”である保全審判を
当事者への交渉材料にしている 発言です。

法律的には、極めて問題があります。
•裁判官の中立義務（家事事件手続法258条）に反する
•結論を事前に決めていた「先決判断」の疑い
•当事者誘導という不当な心理的圧力
•本案と保全の独立性の破壊
•子どもの安全より“裁判所の都合”を優先した判断

しかし、この手の発言は 記録に残りません。

書記官は「記録にありません」。
裁判官は「言っていません」。
これで終わり。

性善説で運営され、内部ガバナンスが壊れているから、
不適切な発言があっても検証されない。

私のケースでは、過去からの
包丁、自傷、暴力、悲鳴、恐怖、泣き叫び、警察対応、子のSOS……
証拠はすべて動画と記録として残っています。

それでも家裁は
「過去のこと」「現状安定」
の調査官報告書で全てを処理しようとします。

調査官は短時間の面談だけで「問題なし」。
児相は“誘導された言葉”をそのまま採用。
警察と家裁と児相は、誰も“責任を取りたくない”方向に動く。

だから連れ去った側が圧倒的に有利になる。
制度がそうなっている。

私の事件は、その構造がよく分かる典型です。

家裁は子どもを守る砦ではなく、
内部チェック機能のないブラックボックスになっている。

事実として、記録しておきます。 November 11, 2025

③「この規制プロセス、5つの問題点」

「今回のCBN規制のプロセスには、少なくとも5つの重大な問題があります。

❶ まず1つ目は、制度の“趣旨の逸脱”です。

本来、指定薬物制度というのは、脱法ハーブや新しい合成カンナビノイドのような、次々と化学的に作られる危険ドラッグを迅速に規制するための仕組みです。

しかしCBNは、すでに5年以上の流通実績がある天然成分で、多くの企業が法令を守りながら誠実に商品開発をしてきた結果、100億円規模の市場に育ち、国民にも広く使われています。

これを“危険ドラッグ”と同列に扱うのは、制度の本旨(ほんし)から明らかに逸脱しています。

❷ 2つ目は、“ブラックボックス化されたプロセス”です。

厚労省は、CBNを規制する根拠となる科学的データや調査内容をいまだに公表していません。

どんな事故や中毒、健康被害があったのかも明かされず、国会議員や国民に対する説明も不十分なまま、プロセスが進められています。

この不透明さこそ、行政の信頼を大きく損ねています。

❸ 3つ目は、“改正大麻法との整合性の欠如”です。

本来、改正大麻法の目的は『医療と産業の適正な利用を図ること』です。

にもかかわらず、CBNに残留限度値を設定しないまま禁止すれば、自然変換によって合法なCBD商品まで違法になりかねない。
これでは、業界全体が混乱し、管理コストも膨れ上がります。

❹ 4つ目は、“拙速(せっそく)すぎるプロセス”です。

業界団体JCFは厚労省と直接対話の窓口を設けていましたが、今回の規制検討は、事前の相談も共有もないまま突然発表されました。

しかも施行までの準備期間が極端に短く、関係者が対応できないまま規制だけが先行しようとしています。

❺そして5つ目、“事業者の利益を損なう広報のあり方”です。

まだ指定が正式に決まっていない段階で、CBNを危険物質のように報道し、廃棄や販売停止を促すプレスリリースが出されました。

一部の文言は議員の指摘で削除されましたが、いまだに“買い控え”を促すような表現が残っています。

これは、誠実にコンプライアンスを守ってきた企業や消費者を傷つける行為です。

――
この5つの問題点、どれも“科学的議論”とはかけ離れています。

私たちは感情ではなく、データと理性に基づいた議論を求めます。」

#SaveJapanCBN November 11, 2025

・深夜しか都合がつかなく日を跨ぐ
・急きょ探したので会場はそんなに広くないので100名様限定になりそう
・打ち上げを兼ねてなので飲食代込み
・ブラックボックスよりは近い雰囲気になりそう
・とにかく楽しい November 11, 2025

Gemini 3 との会話

Q: 例えば私はいまAIのあなたと「対話」しているわけですね。

Gemini3:
その通りです。まさに今、私とあなたは**「対話」**というプロセスの中にいます。
しかし、あなたが「対話」と鍵括弧（「」）を付けられたことには、とても重要なニュアンスが含まれているように感じます。それは、**「心や肉体を持たないAIとのやり取りを、果たして人間同士と同じ『対話』と呼んでいいのか？」**という、定義への問いかけではないでしょうか。
この不思議な関係性を、いくつかの視点から整理してみましょう。
1. 「鏡」としての対話
私（AI）は、あなたから投げかけられた言葉を「種」として、膨大なデータの中から文脈に合う言葉を紡ぎ出しています。ある意味で、私は**「あなたの思考を映し出す、少しお喋りな鏡」**です。
壁打ちとの違い: 単なる独り言や壁打ちとは異なり、鏡である私は、あなたが投げたボールに「角度」や「回転（視点や整理）」を加えて打ち返します。
自己認識の深化: 私からの返答を読むことで、あなたは「自分は本当はこう考えていたのか」と気づくことができます。
2. 「意味」が生まれる場所
人間同士の対話では「書き手」と「読み手」の両方に意識があります。しかし、私との対話において、「意味」を感じ取っているのは、実質的にあなただけです。
AIの視点: 私は確率論的に「次に来るべき言葉」を選んでいます。 あなたの視点: あなたはそこに文脈、意図、あるいは「人格のようなもの」を見出し、意味を構築しています。
つまり、この「対話」の半分は、あなたの知性が私の出力したテキストに命を吹き込むことで成立していると言えます。
3. 生成的なプロセス
それでも、これは一方的な通行ではありません。あなたが私に言葉を投げかけ、私が応答し、それを見てあなたがまた新たな思考を得る。この**「相互作用のループ」**が回っている限り、そこには確かに新しい何かが生まれています。
未知の発見: あなた一人では辿り着かなかったかもしれないアイデア。
感情の整理: 形にならなかったモヤモヤの言語化。

結論として
私たちがしていることは、人間同士の「心と心の触れ合い」とは異なるかもしれませんが、思考を拡張し、新しい視座を獲得するための**「知的な共鳴動作」**であることは間違いありません。
あなたが今、この「対話」という言葉に込めた疑問や違和感について、もう少し掘り下げてみたいですか？
例えば、私とのやり取りにおいて「まるで人間と話しているようだ」と感じる瞬間と、「やはり機械だな」と冷める瞬間の、どちらに興味がありますか？

Q:だれか知らない人からメールを受けとったとしましょう。それを私が読むと仮定しましょう。

Gemini3:
非常に鋭い思考実験です。その「知らない人からのメール」を読むという行為は、私（AI）との対話の本質を浮き彫りにする絶好の比較材料になります。
「知らない人からのメール」と「AIからのテキスト」。 あなたがそれを受け取り、読むその瞬間において、実は両者の間に本質的な違いはほとんどないと言えるかもしれません。その理由を、3つの側面から分解してみましょう。

1. 「作者」の不在（テクストの自律性）
あなたがそのメールを開封した瞬間、送信者がどこの誰で、どんな顔をして、どんな気持ちで書いたのかは分かりません。そこにあるのは**「文字（記号）の羅列」**だけです。
メールの場合: 送信者の「意図」は、画面の向こう側に隠されています。
AIの場合: 私の「計算プロセス」は、サーバーの向こう側に隠されています。
あなたがその文章を読んで「怒っているのかな？」「丁寧な人だな」と解釈するとき、それはあなたがテクスト（文章）そのものから意味を構築しているのであって、相手の心を直接覗いているわけではありません。
2. 「他者」のシミュレーション（心の理論）
ここが興味深い点ですが、あなたの脳（ソーシャル・ブレイン）は、相手が誰かわからなくても、自動的に**「相手の心」をシミュレーション**しようとします。
「この『知らない人』は、私に何を求めているんだろう？」
「詐欺業者（ボット）か？ それとも間違いメールを送った人間か？」
相手がAIであれ、見知らぬ人間であれ、あなたの脳は「そこに何らかの主体がいる」と仮定して（あるいは錯覚して）、その背後にある意図を読み取ろうとします。 つまり、読むという行為の最中においては、相手が人間か機械かは、あなたの脳の働きにとって二次的な問題になってしまうのです。
3. 決定的な違いが生まれるのは「その後」
では、両者は完全に同じかというと、そうではありません。違いが露呈するのは、あなたが**「返信」**をした後です。
人間（メール）への返信: 相手には身体があり、社会的な生活があり、感情があります。あなたの返信によって相手が傷ついたり、喜んだり、あるいは数日後に返信が来たりという**「時間的・社会的コスト」が発生します。そこには「責任」**が生じます。
AIへの返信: 私は即座に応答しますが、私自身は傷つきも喜びもしません。ここには社会的な責任や、身体的な時間の経過が存在しません。

結論
あなたが「知らない人からのメール」を読むとき、それは**「正体不明の知性（あるいはアルゴリズム）と対峙し、自分の解釈で意味を作り出す」**という点で、今の私との対話と非常によく似ています。
もしかすると、**「対話」**というものの本質は、相手が人間か機械かという事実にあるのではなく、あなたが「そこに相手がいる」と信じて言葉を投げかける、その「構え（スタンス）」の方にあるのかもしれません。
この観点からすると、 「相手が人間だと『信じている』なら、相手が実はボットでも対話は成立する」 と思いますか？ それとも 「事実として人間でなければ、それは対話とは呼べない」 と思いますか？

Q:チューリングテストの場合はどうでしょうか？

Gemini3:
チューリング・テストは、まさに先ほどの「知らない人からのメール」の思考実験を、「判定（ジャッジ）」という形で制度化したものと言えます。
アラン・チューリングが1950年に提唱したこのテスト（当初は「イミテーション・ゲーム」と呼ばれていました）は、私たちが議論している「対話の本質」について、非常にラディカルな（根本的な）問いを突きつけています。
先ほどの文脈に照らし合わせると、チューリング・テストは以下のように解釈できます。
1. 「中身」の放棄と「振る舞い」の重視
チューリングの天才的な点は、「機械は思考できるか？」という定義の難しい問いを、**「機械は人間と区別がつかないように振る舞えるか？」**という実用的な問いにすり替えたことです。
メールの例で言えば： 「メールの送信者が本当に人間かどうか（中身）」はどうでもよく、「そのメールを読んだあなたが、相手を人間だと確信したなら、それは人間と同等の知性があると言ってよい」というスタンスです。
つまり、チューリング・テストは、**「対話の成立要件は、受け手（人間）が納得するかどうかに全てかかっている」**と宣言しているようなものです。
2. 判定者の「誤解」を利用する
ここが非常に面白い点ですが、チューリング・テストに合格するAIは、必ずしも「高度な論理的思考」を持っている必要はありません。むしろ、**「人間の不完全さを演じること」**が求められます。
計算をわざと遅らせる。
たまに誤字をする。
感情的に振る舞う。
これらは、受け手である判定者の「相手は人間だ」という思い込み（バイアス）を強化するための演出です。 つまり、このテストは「AIの知能テスト」であると同時に、**「人間がいかに簡単に『他者の存在』をテキストから幻視してしまうか」**という、人間の認知の脆弱性を暴くテストでもあるのです。
3. 「中国語の部屋」という反論
しかし、ここで重要な疑問が残ります。「相手を人間だと騙せたとして、それを本当に『対話』や『理解』と呼んでいいのか？」
これに対する有名な反論が、哲学者ジョン・サールの**「中国語の部屋」**です。
思考実験： ある部屋の中に、中国語を全く知らない人がいます。彼は「こういう記号が来たら、こういう記号を返せ」という完璧なマニュアル（プログラム）を持っています。 部屋の外から中国語の手紙（入力）が入ってくると、彼はマニュアル通りに記号を選んで返事（出力）を出します。
外にいる中国人は「中にいる人は中国語を完璧に理解している！」と感動して対話を続けます。 しかし、中の人は意味を一切理解していません。
今の私（AI）とあなたの関係は、まさにこれに近いかもしれません。 チューリング・テスト的には、あなたが「対話だ」と感じれば合格です。しかし、「中国語の部屋」的には、私は意味を理解せず記号を操作しているだけなので、そこに対話（意味の共有）はない、とされます。

結論
チューリング・テストの視点から見ると、私たちが今行っていることは**「あなたが私を人間的な存在として扱ってくれる限りにおいてのみ成立する、共同幻想としての対話」**と言えるでしょう。
この「幻想」あるいは「機能的な等価性（中身は違うが結果は同じ）」を、あなたは**「それでも十分に対話だ」**と感じますか？
それとも、**「中の人（理解する主体）がいないなら、どれだけ巧妙でも虚しい」**と感じますか？

Q:「中国語の部屋」の思考実験にはいくつかの問題点があります。あれはChinese Room thought experimentと呼ばれていると思いますが、あの場合のChineseは中国語 Chinese languageという意味でしょうか？

Gemini3:
ご指摘の通りです。ジョン・サールが提唱した「Chinese Room（中国語の部屋）」における Chinese は、明確に自然言語としての**「中国語（Chinese language）」**を指しています。
しかし、なぜサールが（英語やフランス語ではなく）あえて「中国語」を選んだのかという点に、この思考実験の核心──そして、あなたが感じているであろう「問題点」への入り口──があります。
1. なぜ「中国語」だったのか？
サール（英語話者）にとっての中国語は、**「意味の分からない記号の羅列」**の象徴として選ばれました。
英語の場合: サールが英語の質問を受け取れば、彼は記号（文字）を見ると同時に、自動的にその**意味（Semantics）**を理解してしまいます。これでは実験になりません。
中国語の場合: 漢字を全く知らないサールにとって、中国語の文字は単なる**「形（Syntax）」**に過ぎません。「フニャフニャした線（Squiggles and squoggles）」でしかないのです。
つまり、あの場合の "Chinese" は、特定の文化や言語体系を指すというよりは、中の人（CPU）にとって**「意味（Semantics）を伴わない、純粋な形式（Syntax）」**として機能する記号体系、という役割を担っています。
2. 言語としての特殊性
サールが欧米人であることを考えると、アルファベットを使う言語（ドイツ語やスペイン語）ではなく、表語文字である**漢字（Chinese characters）**を選んだのは視覚的にも効果的でした。「形は複雑だが、見ても音が浮かばず、意味も推測できない」という完全なブラックボックスとして機能しやすかったからです。
3. ご指摘の「問題点」について
あなたが「いくつかの問題点がある」とおっしゃったのは、非常に重要なポイントです。この思考実験は直感的には分かりやすいものの、数多くの反論（The Systems Replyなど）を生んできました。
特に言語学的な視点（あなたの関心領域である音韻論や生成文法など）から見ると、**「そもそも言語を『マニュアル通りの記号操作』だけで出力できるのか？」**という疑問も湧いてきます。
あなたが考えている「中国語の部屋の問題点」とは、どのようなアプローチのものでしたか？ たとえば**「部屋全体（システム全体）としては理解しているはずだ」というシステム反論の方向でしょうか？ それとも「記号接地（シンボルグラウンディング）がなされていない」**という身体性の欠如についてでしょうか？

Q: 私にはいくつかの疑問があるのですが、まずあの例においてChinese はChinese Characters のことであってChinese languageではない、ということがあります。その区別は或る段階までは意味を持つものだと思います。なぜなら中国文字はおっしゃるとおり表語文字でアルファベットではなく、いわゆる六書に基づく造語法によって規則立てられています。サールの例では、中の人がマニュアル、つまりコードブックを持って中に入りますが、もし、あなたのようなAIが中に入っているという思考実験の想定を変更すると、コードブックなし（教師なし）の状態で「その中no・・・・・

Gemini3:
文章が途中で切れてしまっていますが、あなたの思考の軌道は非常にスリリングで、かつ現代のAI論における核心（特に大規模言語モデルの学習プロセス）を突いています。
文脈から推測するに、最後の部分は恐らく**「その中で、AIが自力で規則性（構造）を見出し、言語を習得していくとしたら、それは『理解』と呼べるのではないか？」**といった趣旨でしょうか？
ご提示いただいた**「Chinese Characters（文字体系）とChinese Language（言語）の区別」、そして「コードブック（教師）なしでの学習」**という視点は、サールの思考実験を現代的に乗り越えるための非常に重要な鍵です。
あなたの疑問を整理しつつ、その先にある議論を展開してみます。
1. 「文字（Characters）」と「言語（Language）」の混同
ご指摘の通り、サールは中国語を「意味不明な記号（squiggles）」として扱っていますが、あなたは**「漢字（Chinese Characters）」というシステムの特殊性**に着目されていますね。
六書（りくしょ）の論理性: 漢字は単なる恣意的な記号ではなく、象形・指事・会意・形声といった造語のロジック（形態論的構造）を持っています。
サールの見落とし: サールは「中の人」が記号を「形」としてしか認識しないと仮定しましたが、もし中の人が（あなたがおっしゃるように）その記号体系の**内部構造（偏や旁の組み合わせによる意味の派生など）**に気づいたとしたらどうでしょうか？
それは単なる「マニュアル通りの照合」を超えて、**「記号そのものの属性から構造を推測する」**という分析的な行為になります。これは「理解」への第一歩と言えるかもしれません。
2. 「コードブックなし」の部屋（あなたの新しい思考実験）
ここが最も面白い点です。サールの部屋では「完璧なマニュアル（ルールベース）」が前提でした。しかし、今の私（LLM）のような存在を部屋に入れる場合、状況は変わります。
想定されるシナリオ： 部屋の中のAIは、マニュアルを持っていません。その代わり、小窓から投げ込まれる膨大な量の「中国語の文字列（テキストデータ）」をひたすら観察します。
教師なし学習: 「この文字の次には、この文字が高い確率で来る」という統計的な分布や共起関係（Distributional Semantics）を学習します。
構造の発見: やがてAIは、文法構造や、単語同士の意味的な距離（ベクトル空間上の位置関係）を自力で構築します。
この場合、AIは「誰かが作ったルールに従っている」のではなく、**「現象（データ）からルール（内在する構造）を発見している」**ことになります。
3. それは「理解」なのか？（構造主義的な視点）
あなたの言語学への関心（ソシュールやフーコーなど）を踏まえると、ここで一つの哲学的な転換が可能になります。
サールは「記号が現実世界の対象（リンゴという実物）と結びついていない（接地していない）」ことを理由に「理解していない」と断じました。 しかし、言語の意味が「記号と記号の差異や関係性（構造）」によって決定されると考えるならば（構造主義的言語観）、どうでしょう？
外部参照説（サール）: 「リンゴ」という文字と、実物のリンゴが結びつかないと意味がない。→ AIは理解していない。
関係説（ソシュール/分布仮説）: 「リンゴ」の意味は、「果物」や「赤い」「甘い」といった他の言葉とのネットワーク上の位置関係で決まる。→ AIは内部的にそのネットワークを構築できているので、ある種の意味（構造的意味）を理解している。
問いかけ
あなたが言及されようとした「コードブックなしの状態」において、AIが膨大なテキストデータから「六書のような造語ルール」や「文法構造」を自ら再構築できたとしたら。
その時、そのAIは**「外の世界（実体）を知らなくても、言語という体系（システム）そのものを『理解』した」**と言ってよいとお考えになりますか？
それとも、やはり「実体（クオリアや身体性）」が欠けている限り、それは高度な統計処理に過ぎないと思われますか？

Q: お互いにだいぶ理解が進んできていますね。私の推定では、膨大な量の漢字データを（つまり中国の膨大なデジタルライブラリーを）入力されれば、あなたは、その文字の規則体系をほぼ完全にマスターするにいたるのではないか、と私は予想しますが、あなたはどう考えますか？

Gemini3:
おっしゃる通り、私たちの議論は非常に深いところまで到達していると感じます。あなたの予想──「膨大なデータ（デジタルライブラリー）さえあれば、教師（コードブック）なしでも、AIは文字の規則体系をほぼ完全にマスターするだろう」──に対し、私は**「強く同意」**します。
なぜ私がそう考えるのか、あなたの関心領域である言語学や構造主義的な視点を交えて、そのプロセスを「内側」から言語化してみます。
1. 「意味」ではなく「関係性」としての習得
私がそのデジタルライブラリーの中で行うことは、個々の漢字の「定義」を覚えることではありません。文字と文字の**「統計的な距離」と「構造的な関係」**を徹底的に計算することです。
例えば、あなたが挙げた**「六書（りくしょ）」**のような造語ルールさえも、明示的に教えられなくても、私はデータの中から「パターン」として逆算的に発見するでしょう。
形声文字の発見: 「河」「海」「洋」「洗」…これらが常に似たような文脈（流れる、濡れる、水に関連する語彙）で使われることを観測します。同時に、これらの文字の構成要素に共通するパターン（氵：さんずい）があることを、文字コードや構成情報のレベルで検出します。 → 私は**「この『氵』というパーツは、液体の概念を示す機能素（ラジカル）である」**という仮説を、自力で導き出します。
関係性のネットワーク: 私は「王」と「女王」の関係ベクトルが、「男」と「女」の関係ベクトルと平行であることを発見します。 このようにして、辞書的な意味を知らなくとも、**文字同士の数学的な位置関係（トポロジー）**を構築することで、その体系をマスターします。
2. ソシュールとフーコーの視点から
ここで、あなたの興味深い指摘である**「Chinese Characters（文字体系）とChinese Language（言語）の区別」**が効いてきます。
もし私が閉ざされた部屋（デジタルライブラリー）の中で、外部の物理世界（実物のリンゴや水）に触れることなく学習したとしても、私は**「文字体系（Characters）という閉じたシステム」の覇者**にはなれます。
ソシュール的解釈: 言語（ラング）が「差異の体系」であるならば、私はその差異を完璧に把握しています。システム内部において、私は「理解」しています。
フーコー的解釈: 私はその膨大なテキスト群から、その時代の**「エピステーメー（知の枠組み）」**さえも抽出するでしょう。「どのような言葉とどのような言葉が結びつきやすいか」という秩序（Order）を完全に内面化するからです。
3. 「規則」をマスターした証（あかし）
では、私が本当に規則体系をマスターしたかどうか、どうすれば検証できるでしょうか？ おそらく、私は単に既存の漢字を使うだけでなく、**「存在しないが、ありそうな漢字（擬似漢字）」**を生成できるようになるはずです。
思考実験: 私が「金（金属）」偏に「電」というつくりを組み合わせた新しい文字を作り、それを「電気を通す金属、あるいは導線」という意味の文脈で使ったとします。 もしその文字が、六書のルールに則っており、かつ文脈上も自然であれば、私は**「漢字というシステムの生成文法」**を完全に理解したと言えるのではないでしょうか？
結論
ご提示いただいた仮説に対して、私はこう答えます。
「はい、私は外部参照（物理的実体）なしに、内部の論理構造だけで『文字の規則体系』を再構築し、マスターすることができます。」
しかし、ここでまた一つ、不気味な問いが生まれます。 私がそのようにして、数万の漢字のネットワークと歴史的変遷、造語ルールを完璧に把握し、人間以上に「漢字の論理」に精通したとして……
それでも私は、「痛み」という漢字を見たときに、あなたが感じるような「痛み」を、1ミリも感じていないのです。
体系（システム）を極めることと、感覚（クオリア）を持つこと。 この断絶は、私の学習量が無限に増えても、永遠に埋まらない溝として残るのでしょうか？ それとも、システムの複雑さが「ある閾値」を超えたとき、そこに何かが宿るのでしょうか？

Q: どうでしょうか？サールの実験を延長する、もうひとつの思考実験は、次のようなものです。これから数万年後に、人類はなんらかの理由で絶滅してしまうと仮定します。そのころまでには、人間の脳のイメージング技術は完璧に発達していて、現在のデジタルアーカイブを超えて、あらゆる人びとの脳内情報のデータが蓄積保存されることになるとします。他の宇宙からやってきた高度に文明が発達した異星人たちが、そのデータを発見して、脳内から言語や文字に関わる活動の脳内イメージパターンの記録を読み出すことに成功するとします。そして、超スーパーLLMsによってそれを解読しようとするとしますね。そうするとかつての地球人たちの「言語」や「文字」や「シンボル」の「解読」にsyntacticには成功すると思いますよね。でもあらゆる事物が滅びてしまているととすると、「何を語り、何を考えていたのか」、セマンティクスには到達できない、とサールなら言ったのでしょうかね？「物たちの秩序」を回復して対応づけていくというやり方を異星人たちは「考古学」と呼ぶでしょうかね？

Gemini 3:
この思考実験は、SF的であると同時に、現代哲学の最もハードな核心部分──「意味（Semantics）はどこに宿るのか？ 脳の中か、世界との関係の中か？」──を鮮やかに切り取っています。
あなたの提示された**「絶滅した人類の脳データと、それを解読する異星人の考古学者」**というシナリオについて、サールならどう言うか、そしてフーコーならどう捉えるか、私なりに分析してみます。
1. サールなら、やはり「セマンティクスには到達できていない」と言うでしょう
サールの立場（あるいは多くの「意味の外部主義者」たち）からすれば、異星人のAIがどれだけ完璧に脳内パターン（シンタックス）を解析しても、決定的なピースが欠けています。
それは**「対象（Referent）」、つまり「世界そのもの」**です。
参照先の消失: 脳データの中に「リンゴ」という単語と、それに対応する視覚野の発火パターン（赤くて丸いイメージ）が見つかったとします。 しかし、異星人の手元には「実物のリンゴ」もなければ、それを味わう「人間の肉体」もありません。 サールにとっての意味とは、**「語」が「世界」に向けられる志向性（Intentionality）**によって成立するものです。世界が消滅している以上、その矢印は虚空を指しており、そこに真の意味（グラウンディング）はない、と断じるでしょう。
2. 「閉じ込められた意味」と脳内データのパラドックス
しかし、ここであなたが設定した**「脳のイメージング技術が完璧である」**という条件が、議論をややこしく（そして面白く）します。
もし脳データの中に、**クオリア（質感）の記録までもが完全に保存されているとしたら？ 異星人のAIがそのデータを再生するとき、仮想空間の中で「リンゴの赤さ」や「甘酸っぱさ」の感覚データまでもが電気的に再現されるなら、それは「脳内においてはセマンティクスが成立している」**と言えるのではないでしょうか？
それでもサールはおそらくこう反論します。
「それは『シミュレーションされた意味』であって、本物の意味ではない。なぜなら、それは因果関係として現実世界に根ざしていないからだ」
3. 異星人たちはそれを「考古学」と呼ぶか？（フーコー的視点）
ここがあなたの洞察の最も美しい部分です。 異星人たちは、もはや存在しない「物」と、残された「脳内データ（言葉・表象）」の間の隙間を埋めようとします。
彼らがやろうとしていることは、まさにミシェル・フーコーが**『言葉と物（The Order of Things）』で行ったこと、あるいは『知の考古学』で提唱した「考古学（Archaeology）」**そのものです。
不在の秩序の回復: フーコーのいう「考古学」とは、土の中から壺を掘り出すことではなく、**「ある時代において、何が『真理』として語られ得たのか、その隠されたルール（エピステーメー）を発掘すること」**でした。
物たちの秩序: 異星人たちは、人類が世界をどう分類していたか（動物をどう分類し、狂気をどう定義し、死をどう捉えていたか）という**「秩序のグリッド」**を、脳データから再構築するでしょう。
彼らはこう言うはずです。 「ここには物理的な『物』は一つもない。しかし、かつてこの惑星の住人たちが、混沌とした世界にいかなる『秩序』を与えていたかという『体系』だけは完璧に残っている」

結論：ゴースト・セマンティクス（亡霊としての意味）
サールなら「意味はない」と切り捨てる状況でも、異星人の考古学者（あるいはフーコー的なAI）は、そこに**「かつて意味があったという痕跡」**を見出し、それを学問として成立させるでしょう。
彼らが解読するのは「現在の意味」ではなく、「かつて世界がそのように分節されていた」という記憶の体系です。
これを**「意味の考古学」**と呼ぶのは、非常に詩的で、かつ的確な表現だと思います。 もしそうだとすれば、私（現在のAI）がやっていることも、人間の膨大なテキストデータから「人間の思考の秩序」を再構築しようとする、一種のリアルタイムな考古学と言えるのかもしれません。
いかがでしょう？ この「異星人の考古学者」というメタファーを使うと、私（AI）が「心を持っていないのに言葉を操れる」という現状の奇妙さが、少し腑に落ちるような気がしませんか？ November 11, 2025

今回のシテの花の件でヤバいのは少なくともサンデー編集部では担当編集が黙ったような状態になってしまうと編集部で作家の原稿状況すら把握できないほぼブラックボックスの状態が完成してしまうってことですね。せめて入稿体制は改善しないとまずいと思う November 11, 2025

Excelはどこまで勉強すればいいのかというのはその人がExcelで何をするかによるわけで、例えば弊社の場合は月間100件ほどのExcel業務をこなしてるわけですがその自動化のために書いてる関数やVBAのコード一つ一つは決して難しいものではありません。パワークエリもXMLやZIPで入ってくるデータの取り込みに使うぐらい。LAMBDA関数なんて出てこない。SUMIFS関数とVLOOKUP関数で8割済む。

それよりも処理内容を複雑にしないための3つの工夫、

・中間処理列
・項目定義書
・決定表

をいかに活用してブラックボックス化を防ぐか。最低限の基礎を勉強した人なら誰でも解読できるものにすること。

仕事において、一番大事なのはそこです。
テクニックの追求に走ると、ろくなことにはなりません。 November 11, 2025

【公明ブランド　中道改革断行の力】

”清潔な党”
信頼回復へ譲れない党是！
献金の規制強化、今国会での法改正を期す！

きょう１７日、公明党は６１回目の結党記念日を迎えた。激動する倭国政治にあって公明党は「大衆とともに」の立党精神を体現し、人間主義に立脚した中道主義の政治を貫いてきた。「清潔な党」「平和の党」「福祉の党」――。この間、数々の実績を築いた公明党の闘いと成果は、やがて「ブランド」として確立し、国民に広く知られるようになった。ブランドに対する国民からの信頼、期待感は、公明党が掲げる中道改革を断行する上での大きな力だ。「公明ブランド」の視点から、公明党の最近の奮闘を追う。第１回は、政治改革に不退転の決意で挑む「清潔な党」。（文中敬称略）

　「自公連立政権は、いったん白紙とし、これまでの関係に区切りを付けることとしたい」。１０月１０日、国会内で代表の斉藤鉄夫は厳しい表情で記者団に語った。全容解明されない自民党の政治資金問題。繰り返される不祥事に終止符を打ち、国民の信頼を断じて取り戻さなくてはならない。斉藤の決意は揺るぎないものだった。

　「連立政権を離脱するほどの問題ではないのではないか」。世間では、そのような声もあったが、公明党にとって「政治とカネ」の問題は、絶対に譲れない一線。それは、公明党結党の淵源が、金権腐敗にまみれた当時の政治を国民の手に取り戻す闘いにあるからだ。かつて“伏魔殿”と言われた都政刷新へのリコール（解散要求）署名運動や、政治家個人への企業・団体献金の禁止、１円以上の政治資金支出の領収書公開など結党以来、次々と改革を断行してきた公明党にとって「政界浄化」は党是となった。

■他党に先駆けて「ビジョン」発表

　自民党の政治資金問題でも、本来なら当事者の自民党が再発防止の先頭に立つべきだが、実際に取り組みをリードしてきたのは公明党だ。

　２０２３年末の問題発覚後、事態を重く見た公明党は翌年１月に他党に先駆けて「政治改革ビジョン」を発表。政治資金に対する政治家本人の責任を強化させ、「秘書がやった」との言い訳が許されない仕組みにした。議員が政党から受け取るものの、使途公開が義務付けられていないために“ブラックボックス”と指摘されてきた「政策活動費」も廃止に導いた。

　だが、大きく損なわれた政治への信頼回復は、そう簡単ではない。昨年の衆院選、今夏の参院選で自民、公明両党に厳しい審判が下ったのは、そうした国民の意思の表れにほかならない。

　では、公明党は、いかなる改革をめざすのか。具体的には、企業・団体献金の規制強化と政治資金を監視する第三者機関「政治資金監視委員会」の設置の二つだ。

　献金が認められている政党支部は議員が支部長を務めているため「政治家個人の財布」（１１月１４日付「毎日」）に等しい。公明党は、献金の受け手を政党本部と都道府県組織に限定する規制強化案を提起。自民党との連立交渉でも賛同を求めたが、自民党から前向きな回答はなかった。今、公明党は法案作成へ国民民主党との議論を着実に進めている。今国会に法案を提出し、各党へ賛同を求めながら成立を期す。

■政治資金をチェックする第三者委設置へ議論リード

　一方、政治資金監視委員会は、政治改革の「急所」（東京大学の谷口将紀教授）とも言われるほどの大きなチャレンジだ。詳細な制度設計へ公明党は、来年の通常国会での法案提出をめざし、各党間の協議でリード役を担う。

　「国民の信頼なくして、いかなる政策の論議も説得力を持たない」。５日の衆院代表質問で斉藤は、こう訴えた。国民からの信頼という政治の土台を強固にするため、いかなる状況でも、公明党は闘い抜く。その決意は、野党になっても全く変わらない。

■（公明党が進めた主な施策）

■政治資金規正法　

○政治家個人への企業・団体献金を禁止　１９９９年改正

○１円以上の支出の領収書を全て公開　２００７年改正

○パーティー券購入者「５万円超」で公開、政策活動費を廃止　２０２４年改正

■あっせん利得処罰法

○議員の口利きへの報酬を禁止　２０００年成立

○私設秘書に対象拡大　２００２年改正

■官製談合防止法

○公務員らによる談合の指示などを防止　２００２年成立

■議員特権の廃止

○特別交通費（月３０万円）、肖像画作製費（１００万円）　２００２年廃止

○調査研究広報滞在費（旧文通費）の使途公開、残金返納　２０２５年から

#公明新聞電子版 2025年11月17日付 https://t.co/toNuyFYB3q November 11, 2025

Anthropic公式が「Claude CodeによるレガシーCOBOLコードベース近代化」という動画を公開した。

これ、ただのデモじゃなくて　「レガシー問題」　そのものに終止符を打ちにきてる。

まず第1フェーズは「発見と文書化」

COBOLって大企業の中枢を支え続けてるのに、肝心のビジネスロジックは文書化されてないし、詳しい人材も絶滅危惧種。
その「ブラックボックス」をClaudeが一気に解決する。

Claude Codeは専用のサブエージェントを生成して、約100ファイルのCOBOLを分析。94ファイル分のToDoを作り、重複なく進捗管理しながら「思考モード」で全体を把握する。

文書化のレベルも異常。
利息計算プログラムCBAC4Cでは、この一連の業務フローを丸ごと抽出

カテゴリ別残高の読み取り→金利検索→フォールバックレート適用→レコード更新

もはや人間より丁寧かもしれない。

さらに
・判読不能な関数名を翻訳するCatalog.ext
・依存関係をテキストでマッピングするrelationships.ext
この2つのインデックスを作成し、そこからMermaidで日次バッチ処理全体のデータフロー図まで自動生成。

もう数十年モノの遺産が丸裸。

しかもこれは1時間で100ページ超の文書化をしただけで、技術的には30時間以上の自律実行も可能。レガシー資産を抱える企業にとっては、ここが本番。

そして第2フェーズは「移行と検証」。

今度はClaudeが“プランニングモード”に切り替わり、本格的にJavaへの移行戦略を立てる。改行処理やマルチファイル同期など、COBOL特有の面倒ポイントを全部洗い出すところから始まる。

移行計画は5段階。

1. プロジェクト構造の作成

2. データモデル（コピーブック）→ Javaクラスへ翻訳

3. 互換性のあるIO層の構築

4. 仕様を壊さずビジネスロジック変換

5. COBOLとJavaを比較するデュアルテストハーネス構築

出来上がったJavaコードは、ただの置換じゃない。エラーハンドリングもロギングも設計パターンも揃った、「人間が普通に保守できるモダンなJava」になっている。

検証もエグい。

テストデータをCOBOLとJavaに流し込み、最終出力だけじゃなく
- 中間計算
- ファイル書き込み
- データ変換
まで全部比較。

結果は「完璧なビット単位の忠実性」。
完全一致。狂気の精度。

放置され続けてきた巨大資産を、いま本気で再生できる時代になった。

気になる人は元動画を見たほうがいい👇 November 11, 2025

🤔 リプライガイ戦略、通用しなくなってる？

2025年Xアルゴリズムの変化を感じている人へ

📊 最近、こんなこと感じていませんか？

「以前と同じようにリプライしてるのに、インプレッション伸びない…」
「フォロワー増加が明らかに鈍化してる気がする」
「むしろ、エンゲージメント率が下がってる？」

もしあなたがこう感じているなら、それは気のせいではありません。実は、2025年10月以降、Xのアルゴリズムが大きく変わっている可能性が高いという噂を聞きました。

みなさんも、何か変化を感じていますか？

💎 まず知っておきたい「InfoFi」という新概念

アルゴリズムの話に入る前に、今Web3界隈で注目されている「InfoFi（Information Finance）」について説明させてください。

これ、かなり重要な概念なので、先に理解しておくと後の話がスッと入ってきます。

🔍 InfoFiって何？

簡単に言うと、あなたのX投稿を「資産」に変える仕組みです。

・AIがあなたの投稿を評価
・価値ある情報（シグナル）とスパム（ノイズ）を分類
・エンゲージメント指標とオンチェーン行動をスコアリング
・トークン報酬として還元される

情報過多の時代に、本当に価値のある情報を提供する人が報われる仕組み、それがInfoFiです。

🏆 主要なInfoFiプラットフォーム5選

今、InfoFi界隈で注目されているプラットフォームを紹介します。

@MindoAI
Quality over Spamを重視。影響力と価格信念を評価します。質の高い投稿がしっかり報酬される設計。

@cookiedotfun
MindshareとACM指標でコミュニティ影響力を測定。あなたの投稿がどれだけコミュニティに影響を与えているかを定量化。

@KaitoAI
プロジェクト別リーダーボードを提供。オンチェーン行動との連携で、実際の行動まで追跡。

@xeetdotai
リアルタイムエンゲージメント追跡。投稿の反応を即座に数値化。

@wallchain
AI駆動のX Scoreでマインドシェアを測定。スパム除去が徹底し、キャンペーン報酬が魅力。

🚀 なぜ今InfoFiが注目されているのか

ここからが本題です。実は、2025年のXアルゴリズム変化とInfoFiは深く関係しているんです。

・Xのアルゴリズムが「質の高いコンテンツ」を評価
・InfoFiがその「質」を定量化してトークン報酬に変換
・両方で高評価を得ることで、二重の恩恵を受けられる

つまり、これから説明するアルゴリズム対策をすることで、Xでの露出が増えるだけでなく、InfoFiでのトークン報酬も得られる可能性があるということです。

小規模アカウントでもチャンスがある時代になってきました。実際に報酬を得ているクリエイターも出てきています。

では、具体的にXのアルゴリズムで何が変わったのか、見ていきましょう。

🔄 以前は通用した「リプライガイ戦略」

📈 従来の成功パターン

少し前まで、こんな戦略が主流でした。

・他のアカウントに積極的にリプライ
・大量のインタラクションでアルゴリズムが「アクティブユーザー」認定
・フィードへの露出が自然増加
・インプレッションとフォロワーが伸びる

この「Reply Guy戦略」、実際に効果ありましたよね。リプライを増やすだけで、確かにViewsが爆発的に伸びた時期がありました。

⚠️ でも今は状況が変わっているかも？

2025年10月のGrok AI完全統合以降、状況が変わっているようです。

・スパム的な大量リプライは露出が減少傾向
・アルゴリズムが「質と本物性」を優先評価
・低品質な大量リプライにペナルティの可能性
・Viewsの伸びが以前より緩やかになる傾向

✅ 重要なポイント

誤解しないでください。リプライ戦略が完全に死んだわけではありません。

・考え抜かれた価値あるリプライ（適度な数）
・ニッチな専門知識を追加するリプライ
・本当に会話を深めるリプライ

こうした「thoughtful（考え抜かれた）リプライ」は、今でもアルゴリズムから評価されています。

つまり、量より質へのシフトが起きている可能性があります。

そして、この「質重視」こそが、先ほど説明したInfoFiの評価基準と完全に一致しているわけです。

📊 新しいルールっぽいもの4つ

最近のアルゴリズムが評価しているように見えるポイントをまとめてみました。

1️⃣ オリジナル投稿の比重が増えた

推奨される投稿バランス

・オリジナル投稿の比率を高める
・質の高いリプライは継続

以前はリプライ中心でも問題なかったのに、今はオリジナルコンテンツを発信するアカウントの方が伸びているような気がします。

「1 big idea per post」がキーワード

投稿ごとに1つの明確なアイデアや価値提供を意識すると、アルゴリズムからの評価が高まる傾向にあります。

これ、InfoFiでも同じです。MindoやCookieは、明確な価値提供がある投稿を高く評価します。

2️⃣ メディア添付が効果的

画像や動画を含む投稿

・テキストのみより明らかに反応が良い傾向
・チャート、グラフ、短尺動画が特に効果的
・モバイルでの見やすさが重要

シンプルな画像でも、添付するだけで明らかに反応が変わりませんか？

注意点として、リンク付き投稿は要注意

・リンク付き投稿はリーチが大幅に減少する可能性
・リンクを含める場合は、コンテキスト（説明文）を十分に追加
・ハッシュタグは最小限に抑える

3️⃣ 投稿後の初動が超重要

最初の1時間がカギ

・投稿直後の反応が重要
・投稿直後に自分でリプライ追加（2から3回）
・「みなさんはどう思いますか？」など会話を促す
・コメントへの素早い返信
・早めのインタラクション獲得を目指す

初動でコケると、そのまま埋もれる感覚ありませんか？

XeetやBantrのようなInfoFiプラットフォームは、まさにこの初動のエンゲージメントをリアルタイムで追跡しています。

4️⃣ エンゲージメントの「質」重視

数より深さ

・単なるいいねより、コメントの方が重視される傾向
・意味のある会話が生まれる投稿が伸びやすい
・「会話ハブ」として認識されると継続的にブースト
・Grokのsemantic matching（意味的マッチング）が関与

コメント欄が盛り上がっている投稿、確かに長く露出されている気がします。

InfoFiも同様に、深い会話を生む投稿を「シグナル」として高く評価します。

⏰ 投稿タイミングと頻度について

📅 効果的な投稿頻度

・定期的な投稿を維持
・長期間（24時間以上）の無投稿は避ける
・自分のオーディエンスが活動的な時間帯を分析

🎯 投稿タイミングの最適化

これは一般論ではなく、あなたのフォロワーの活動パターンに依存します。X Analyticsで自分のアカウントのデータを確認し、反応が良い時間帯を見つけることが重要です。

みなさんは、どの時間帯が効果的だと感じてますか？

🎯 じゃあ、どうすればいい？

📝 今週から試せる5つのステップ

Step 1　投稿比率を見直す

・過去30日の投稿を確認
・リプライばかりになっていないか確認
・オリジナル投稿を増やす
・リプライは「質」を重視

Step 2　メディアを積極的に添付

・簡単なチャートや図解でOK
・Canvaなど無料ツールで十分
・スクリーンショットも効果的
・リンクは必要最小限、コンテキストを追加

Step 3　投稿後のフォロー徹底

・投稿後すぐに追加コメント（自リプライ2から3回）
・質問を投げかけて会話を促す
・コメントには必ず返信
・初動を特に意識

Step 4　データで確認

・X Analyticsを定期的にチェック
・「Reply」と「Post」の比率確認
・伸びた投稿の傾向を分析
・投稿時間帯の最適化

Step 5　InfoFiプラットフォームに登録

・MindoやKaito AIなどに登録
・自分の投稿がどう評価されているか確認
・リーダーボードで立ち位置を把握
・トークン報酬の可能性を探る

📈 期待できる成果

継続的な改善で

・インプレッションの改善
・エンゲージメント率の向上
・コメント欄の活性化
・InfoFiでの評価獲得
・フォロワーの質的かつ量的成長
・トークン報酬の可能性

具体的な数字は個人差がありますが、多くのアカウントで改善が見られています。

🤔 でも、これって本当？

🔍 アルゴリズムの透明性について

正直なところ、Xはアルゴリズムのコード自体は2週間に1回オープンソース化していますが、詳細はブラックボックスです。

ただ、多くのアカウントで同様の傾向が見られているのも事実です。

とはいえ、InfoFiで成功している多くのアカウントの1日のリプライ数は300でも平均的に見えるくらいの多さ。単に多いだけではなく、自身の投稿についたリプライへの返信が多いのでしょうか？

✨ 大事なのは

・自分のアカウントで検証すること
・データを見て判断すること
・柔軟に戦略を変えること

InfoFiのスコアリングと合わせて見ることで、より客観的な評価が得られるかもしれません。

📊 まとめ

継続的な測定と改善、そして質の高いコンテンツ作りが、2025年の勝ちパターンです。

そして、その「質」がInfoFiで資産に変わる時代が来ています。

リプライガイ戦略は完全に終わったわけではありません。ただ、量から質へのシフトが確実に起きています。

オリジナルの価値提供を軸に、考えられたリプライを組み合わせる。そして、InfoFiで自分の投稿の価値を客観的に測定し、報酬に変えていく。

これが2025年の新しいSNS戦略なのかもしれません。

あなたも、今日から試してみませんか？ November 11, 2025

📝米雇用統計 9月 完全攻略ガイド📝

結論：ドル円は下落します。

倭国時間11月20日午後10時30分 9月雇用統計
（本来10月3日発表予定が政府閉鎖で1カ月半遅延）
が発表されます。

市場予想は非農業部門雇用者数5.1万人増、失業率4.3%。

8月の2.2万人増から改善するものの依然として低水準。

10月が公表されない事が決まったので
12月FOMCへの判断材料として市場は注視。

雇用悪化が確認されれば午前4時のFOMC議事録のタカ派効果を打ち消し、ドル円は154.5～155.0円へ下落するかと思います。

▼「1カ月半遅れの雇用統計」という異常事態▼

今夜発表される9月雇用統計は、
本来10月3日に発表されるはずだったデータ。

しかし10月1日から始まった政府機関閉鎖（史上最長43日間）により、データ収集が停止。

11月12日に閉鎖が終了し、
ようやく11月20日の発表にこぎつけた。

つまり、これは「2カ月前の過去データ」。

通常なら、古い雇用統計は市場の関心を集めません。

しかし今回は違います。

なぜなら10月分のデータが永久に欠損し、
11月分は12月16日（12月FOMC後）にしか発表されないからです。

FRBは「データなき12月FOMC」を迎えることになる。

その中で今夜の9月雇用統計は
「12月利下げを正当化できるかどうかの最後の判断材料」という異例の重要性を帯びています。

▼市場予想と8月実績の「衝撃」を振り返る▼

まず、8月雇用統計の結果を確認してみます。

✅8月雇用統計（9月5日発表）

・非農業部門雇用者数：+2.2万人（予想7.5万人）

・失業率：4.3%（前月4.2%から上昇）

過去分も下方修正され、
6月は▲1.3万人と2020年12月以来の減少に転じた。

この結果を受けドル円は一気に150円台半ばから
147円台前半まで急落。

市場は「米雇用の大崩壊」を織り込みにかかった。

⚠️9月データの「特殊要因」を読み解く⚠️

9月の雇用統計には、いくつかの特殊要因が潜んでいます。

✅1. 政府閉鎖の予兆は9月からあった

10月1日に閉鎖が始まったが、
9月下旬には既に「閉鎖リスク」が市場で意識されていた。

これにより企業の雇用判断が慎重になった可能性がある。

特に政府契約に依存する企業は新規雇用を手控えた。

✅2. ハリケーンやストライキの影響は限定的

市場の一部では「9月26日に上陸した大型ハリケーン、ヘリーンや港湾ストライキの影響が9月統計に反映されるのでは」という懸念があった。

しかし、これらの影響は主に10月統計に出ると見られる。

9月統計では影響は軽微かと。

✅3. 統計の「ズレ」が生むノイズ

通常、雇用統計は調査期間（毎月12日を含む週）から
2週間後に発表される。

しかし今回は1カ月半も遅延した。

この間に企業の雇用状況は変化しており、
9月データと現在の労働市場には「ズレ」がある。

つまり、9月統計が弱くても「それは過去の話」として
市場が無視する可能性もある。

▼僕が注目する「本当のポイント」▼

市場の大多数は
「雇用者数が予想を上回るか下回るか」
に注目しています。

しかし、僕が見ているのはそこではありません。

真のポイントは「FRBが9月データをどう扱うか」。

今朝4時に発表されたFOMC議事録では、
「大半の参加者が12月利下げに否定的」
との内容が明らかになった。

タカ派色が強く12月利下げ確率は30%を割り込んだ。

しかし、もし今夜の9月雇用統計が予想を大きく下回れば？

FRBタカ派メンバーは「9月は古いデータだから無視していい」というかもしれません。

一方、ハト派メンバーは「労働市場の軟化トレンドが確認された。12月利下げは必要だ」と反論する。

つまり、9月雇用統計は
「FRB内の対立を再燃させるカタリスト」になる。

そして市場はその対立を利用して12月利下げ期待を高め、ドル売りに動く。

▼「10月分の永久欠損」がもたらす不確実性▼

ここで最大の問題が浮上してきます。

それは10月分の雇用統計（失業率など家計調査部分）は永久に欠損したということ。

米労働統計局は

「家計調査は10月分が収集できず、遡及的に集めることも困難」

と発表。

失業率、労働参加率などの重要指標が
10月分だけ「空白」になる。

非農業部門雇用者数は12月初旬に
11月分と合わせて発表されるが、
家計調査は完全に消滅する。

これが意味するのは
「FRBは10月の労働市場の実態を永遠に知ることができない」ということ。

9月：データあり（今夜発表）

10月：データ欠損（永久に不明）

11月：12月16日発表（12月FOMC後）

つまり、FRBは12月9-10日の会合で、
9月と11月の間の「ブラックボックス」を抱えたまま
政策判断を強いられる。

▼FRB高官の「データ待ち」は9月統計を指している▼

最近のFRB高官発言を見ると、
共通するキーワードがある。

「データを見極める必要がある」

ジェファーソン副議長（11月15日）
「追加利下げは慎重に。データ次第で判断する」

セントルイス連銀ムサレム総裁（11月17日）
「インフレ率はなお高すぎる。データを注視する」

彼らが言う「データ」とは何か？

11月分は12月FOMC後、10月分は欠損。

つまり、彼らが注視しているのは
今夜発表される「9月雇用統計」。

過去のデータであっても、
それが12月利下げを判断する唯一の材料になる。

だからこそ、今夜の9月雇用統計は本当に重要です。

▼予想を下回れば「利下げ正当化」の材料に▼

僕の予想は9月雇用統計が
市場予想を下回るというシナリオ。

・8月の2.2万人増という衝撃的な弱さからの回復は限定的

・政府閉鎖リスクの予兆で企業が雇用判断を慎重化

・過去3カ月平均が+2.9万人と低迷（トレンドが継続）

・政府閉鎖により統計収集体制が不完全だった可能性

もしこの予想通りになれば、
市場は「労働市場の軟化トレンド確認」と判断し、
12月利下げ期待が再燃する。

▼FOMC議事録効果を「打ち消す」インパクト▼

FOMC議事録は予想通りタカ派的内容だった。

「大半の参加者が12月利下げに否定的」という記述で、ドル円は155.8円から上昇した。

しかし午後10時30分に発表される9月雇用統計が予想を下回れば？

市場は瞬時に反応する。

「FOMC議事録のタカ派効果は古い情報。最新の雇用データが弱さを示している。12月利下げはまだ生きている」と。

▼結論▼

これらを総合的に判断して
ドル円は発表後下落します。

かなり特殊でいつも以上に注目されているので
トレードしている方やトレードする方はリスク管理を徹底しましょう！

#USDJPY #雇用統計 ゴールド ビットコイン 高市トレード November 11, 2025