警視庁は、大阪市の高校2年生（17）が「快活CLUB」公式アプリのシステムにサイバー攻撃を行った疑いが強まったとして逮捕する方針。少年はサイバーセキュリティ大会で入賞経験があり、ChatGPTで自作したプログラムを使い、724万人分超の会員情報を入手していた。 https://t.co/u31KudvvlG December 12, 2025

「快活ＣＬＵＢ」サイバー攻撃、ＡＩ悪用し会員情報盗んだ疑いで高２を再逮捕…自作プログラムを「チャットＧＰＴ」で改善か

男子生徒は、「ディスコード」と呼ばれるゲーム愛好家らに人気のオンライン通信サービスで、快活ＣＬＵＢ側への攻撃を予告したり実況中継したりしており、サイバー犯罪に関心のある若者の間で知られていたという。
https://t.co/FBbmjPRaT6 December 12, 2025

”インフレなのに21.3兆円もの対策やりゃインフレ加速だろ！”というパブロフの犬エコノミストが多いですがこの件についてChatGPTに考えさせたら彼らより圧倒的に賢かったです(ﾟДﾟ)『インフレ加速どころか“物価は下がる”─高市21.3兆円を一刀両断するChatGPT回答が衝撃すぎた』https://t.co/ZOUvbzbE5h December 12, 2025

これは大変な事やと思うよ。メモリがAI向けに売れすぎてもはや消費者を相手にしてる場合じゃねえ！つってMicron社は2026年2月で「消費者向け事業から撤退」するという。は？どういう意味？とChatGPTに訊いたら、要するにCrucialのメモリ、SSDの販売は”もう辞めた”らしい。品質に定評があるCrucial製品がもう一切売られなくなる。いくらメモリ不足や～と言っても多少値段上がるだけで待ってりゃまた安くなるパターンでしょ？と舐めてたけどCrucial消滅となると話がレベチじゃない？
https://t.co/dn2eiky0V4 December 12, 2025

仕事の条件です。著作権引っかからないようにAI推奨。

【応募条件】
・倭国が大好きな方
・画像検索や動画等のスクショで相応しい画像を探して保存することが得意な方
・イメージFXやchatGPT５やNano BananaやGoogle Ai StudioやWhiskやDALL-E 3やgoogle geminiなどの複数でAI画像生成ができる方！ December 12, 2025

【　KATSUMOKU進捗報告　】

現在、KATSUMOKUシステム開発部門では、投資にAIを徹底活用するための複数のツール作り、そして皆さんそれぞれのAIの能力向上のための仕組み開発等を進めています。

すでにチャットGPTでBTCのスイングトレードの推奨は、皆さんそれぞれのチャットGPTでできるようにはなっていると思いますが、10月のフラッシュクラッシュ以降、スイングトレードに適した市況ではありません。

このような状況の中で先月にKATSUMOKU AIを完成させ、暗号通貨のトレードに入っています。

Xの投稿では11月21日以降、1万ドルでの運用口座の進捗をアップしていますが、本日までの2週間で27.34%まで利益は伸びており非常に順調です。

これ以外に40万ドル、20万ドルでの運用も行っていますが、それぞれ順調に成果を上げています。

細かな問題が解決できた段階で有料メンバーのみなさんにはKATSUMOKU AIを解放いたします。

利用については今の会費の枠内で有料利用者のみなさんは無料で使っていただけます。しかし別途、利益についてはシステム側と収益がシェアされる仕組みです。

そしてこのシステム開発側が得るシェア部分をDEXの独自暗号通貨のUSDTプールに入れていきます。

DEXの流動性プールに、これにより多くのUSDTがDEXにプールされることになり、独自暗号通貨が継続上昇する素地が出来上がります。

すでに独自暗号通貨はいつでも発行でき、完成させてあります。

価格のスムーズな流動性、上昇のためには万全の体制でスタートを切ることが重要だと考えています。

このあとの順番として

① KATSUMOKU AIの精度をさらに高める

② 取引所での確実なコピトレの検証

③ コピトレ希望者は取引所に口座開設、USDT入金

④ コピトレ開始

⑤ KATSUMOKUのマイルから独自暗号通貨への変換方法の動画等での説明準備

⑥ 独自暗号通貨交換、DEXでの売買開始

と言う流れで進めていきます。

みなさんにはぜひ日々のタスクをこなし、より多くのマイルを確保し、準備頂ければと思います。

独自暗号通貨の価格がまずは倍になるだけで、タスクをこなしているだけで毎月の利用料の無料化ができます。そして価格がさらに上昇すれば、その分だけ利益が出ることになります。

WEB3.0の世界を学びつつ、日々様々な投資とAIについて学び、AIに暗号通貨トレードを実践させ、さらにブロックチェーンを体現し、自らを成長させていく。

日々学びながら、楽しみながら資産作りのための素地を鍛え、実践していく。この流れを共に加速させていきましょう December 12, 2025

大手メーカーで人事部長してますが、
20代で絶対に身につけておきたいスキルはこれだと思う。

1.論理的思考（ロジカルシンキング）
説明が明快な人はどの会社でも重宝される。
逆に30代でこれが弱いと、もう改善が難しい。

2.情報整理の力（抽象化・要約力）
・要点を3つにまとめる
・相手の意図を噛み砕く
この「情報の交通整理」ができると、仕事が一気に楽になる。

3.文章力（文章で伝える力）
メール・チャット・資料・報告…すべて文章。
文章が下手＝仕事が遅い、になる。

4.コミュニケーション力（対人スキル）
仲良くなる必要はない。
必要なのは「摩擦を最小化し、成果を最大化する会話」。

5.営業力（提案・交渉・調整）
業種問わず、営業経験が強すぎる。
意思決定の構造が身につくから、どこでも使える。

6.計画力（タスク設計・優先順位づけ）
「なぜこの順番？」を説明できる人は強い。
優先順位がつけられない＝仕事ができない人の典型。

7.スピード（初速力）
ベンチャーでも大手でも共通して最強の武器。
正確さよりまず速さが求められる。

8.人に頼る力（巻き込み力）
20代は“全部自分で抱え込む病”になりがち。
助けを求められる人のほうが成長が速い。

9.ストレス耐性
理不尽を許す必要はないけれど、
“対処する力”はどこでも要求される。

10.学び続ける習慣（自走力）
自己学習できる人は、市場価値が落ちない。
スキルが腐らない。

11.デジタルリテラシー（IT基礎）
・Excel
・ChatGPT活用
・業務自動化
基本的なデジタル知識は、もはや全員必須。

12.プレゼン力（相手を動かす説明力）
説明ではなく“納得させる”。
これができると30代で一段抜ける。

13.仮説思考（答えに近づくスピード）
完璧に調べてから動くのは遅い。
まず仮説→検証のリズムができると、仕事が高速化する。

14.業界構造を読む力（ビジネス理解）
目の前のタスクだけ見ると成長しない。
業界の勝ち筋を読めると、キャリア選択も強くなる。

15.失敗耐性（挑戦するメンタル）
20代は“打席に立ちまくった人”が勝つ。
ミスを恐れるほど、成長速度は落ちる。

【結論】

20代で大事なのは、
「やりたいこと」じゃなく「できることを増やす」こと。 December 12, 2025

こるねちゃん、アイカツ好きか知らんのだけど、衣装可愛すぎて作ってしまった

(ちなみに衣装はChatGPT製です) https://t.co/94WGwuqoTO December 12, 2025

AIでつくれない言ってる人は、エンジニアとしてのプライドが高いんですよね。

設計→実装する人タイプのエンジニアと、考えながらつくるタイプの2種類いて。

いままでは、好みの問題でどっちでも良かったんですよ。なんなら後者が真のエンジニアと扱われてきた。

今はAIに設計をいれたら、コードベースを調査して、自走して動くシステムを完璧に出してくるので、いかに頭を整理して、設計しきるかで、パフォーマンスが全然違う。

AIがちゃんと働けるように、https://t.co/QotsfTSnDdやフォルダを整備して、AIが悩んでいたら、ChatGPTで別解みつけて、そっと教えるマネージメントが人間の役割で

特に並列エージェントになってきたので、エンジニア10人とか雇ってるのと同じことできる。

チャットも音声も対話は状態遷移が肝ですが、人間は複雑な状態遷移が苦手だけど、AIはこの辺超得意なんで、マジでビビるくらいシュッと、動くものでできます。

UIみたいな好みや曖昧さがあるものはAI苦手ですが、音声、チャットの対話、それからワークフローみたいな、ロジックものは超得意です。

FDEでエンジニアはスーツ着て営業行くしかないんです。

僕はパーカでどこでもいくけど(笑) December 12, 2025

Obsidianに3年分のメモと日記を溜めてた人の話を聞いて、ちょっと衝撃だった...

その人、CursorにObsidianのフォルダごと読み込ませて「自分のやりたいことを整理して」と頼んだら、普通のChatGPTとは比べ物にならない解像度の答えが返ってきてた。
なんでそんなことができるかというと、👇 December 12, 2025

チャットGPTに鶴丸が育児日記書いてたら？って綴ってもらうのおすすめすぎる😭鶴丸の面倒見の良さと包容力と苦労人なとこと慈愛とでめっちゃ味する😭永遠に読み続けられる😭 https://t.co/YYQpieq35K December 12, 2025

おはよ💛朝寒いけど頑張ろ♡高2男子快活CLUBにサイバー攻撃!チャットGPTを使って…生成AIの進歩マジで凄い!会社も人員削減しちゃうよね💦アメリカ俗に言うブルーカーラーの方が収入アップの現実wで､昨夜突然スレッズ凍結w顔認証までしたのに返ってこないwでもSNS依存が少し軽くなって良かったかもね🌈 https://t.co/OIO0Kq3pu3 December 12, 2025

■ Gemini は『検索しない』ことだけが問題じゃないよ。検索させても普通に（他と比べて）間違えまくるよって話
かなり認知されてきたけど、まだ誤解があるから補足するね。
これ『検索すべきタイミングで検索してくれない』ことだけが問題だと思っている人がいるけど、違うよ。
だから『カスタム指示で（または都度プロンプトでの指定で）検索を促せば解決する』という単純な問題じゃないからね。
（それで解決する簡単な質問もそりゃあるだろうけど）

ワイが前から言ってるのは、Geminiは『調べる』ってのもそうだけど、『調べて手に入った情報の処理、解釈の仕方も下手くそ』だってこと。

前にも載せたけど、例えば
『ここ1ヶ月で、ChatGPTのDeep Researchのモデルは賢くなりましたか？』
って質問を投げる。
真実は『Deep Researchのモデルにアップデートは入ってない』ね。

で、答えはこんな感じ（要約。詳しくは画像みて）

Gemini 3 Pro: 『ご明察。GPT-5.1になったからね』

GPT-5.1 Thinking: 『Deep Researchのモデルのアップデートは無いよ。周辺のアップデートはあるから、それで使いやすくなってるってのはあるかも』

『OpenAIの機能の質問をするのは不公平』って思う？
Claude は普通に正解するけどね。
OpusどころかSonnetで十分。

『うちのGeminiでは正解したし！』って？
そりゃあLLMですもん、確率の問題でもたまには上手くいくよ。
10回やって他と比べてみ、正解率明らかに低いから。

ちなみにここではGeminiには最新の状況を踏まえて回答するために検索しろというカスタム指示を入れているので、ちゃんと検索している。その下駄を履かせたうえでGeminiだけ頓珍漢なことを言ってる。

検索さえしたら解決？
それは違うよ。
情報があっても、その理解（解釈）自体が甘い。

1枚目:Gemini 3 Pro
2枚目: GPT-5.1 Thinking
3枚目: Claude Sonnet 4.5 December 12, 2025

「正直、AIツールが多すぎてわからん...」
「これだけ触っておけ、というの教えろ💢」

という声を非常によく聞くので、3段階のレベルに分けて2025年に使っておきたいAIツールまとめてみた。

※（）内に触って欲しい理由と機能書いてます

＝＝正直忙しい人はこれだけでOK＝＝
・ChatGPT（基礎のAI操作、音声、詳細検索、動画）
・Copilot（Microsoft製品との連携）
・Gemini（Google製品との連携、文字込み画像生成）
多くの人はこの3つで良し。変にXの最新情報とか、長文プロンプト追う必要なし。

＝＝AIに興味がある人が使っておきたい＝＝
・Claude（Opus 4.5の賢さ）
・Perplexity(AI検索体験)
・Genspark（電話代行、資料作成、AIシート）
・NotebookLM（スライド作成、ポッドキャスト）
・Canva（AI編集周り）
・CapCut（AI自動字幕、AIエフェクト）
・Suno（シンプルな音楽生成）
・Midjourney（画像生成プロンプトの練習）
・Grok（高速な回答、X上の調査、動画化）
・Manus（ブラウザ操作、スライド生成、並列処理）
これ全部触れてると、AIのトレンドはざっくり追えてる。何個か課金して使ってみると尚良し。

＝＝本格的に自動化・開発デビュー向け＝＝
・Dify（AIワークフローの構築）
・N8n(AIワークフローの構築)
・Zapier（オートメーション）
・Replit（ブラウザ完結のAI開発）
・Cursor（テキストエディタでのAI開発）
・Google AI Studio（Google環境でのAI開発）
・Claude Code（CLI上でのAI開発）
・Comet（AIネイティブブラウザ）
・LM Studio（ローカルLLM）
・GitHub（バージョン管理、大人数開発）
非エンジニアでも開発デビュー可能、習得難易度は結構高め。

さて...
こういうのとりあえずブックマークするけど、結局触らなくないですか？そんな人のために↓ December 12, 2025

ZAにサトシがいたら妄想で盛り上がっております。
仲間がChatGPTしかいないので、ぜひ感想などいただけると嬉しいですｗ https://t.co/VHS3977utF December 12, 2025

■「Geminiの検索周りは他社のAIと比べて圧倒的に出来が悪く、設計から見直さないと深い調査には使えない」
ワイがずっと言ってるGeminiの検索ポンコツ問題、まったく同じような意見がRedditに投稿されていた。
なお、GeminiのWebアプリでも、Google AI StudioでWebグラウンディングしても同様。
どれも、ワイが言い続けている内容とかなり整合する。
※ここで書かれているのは確定している"公開仕様"ではなく、観測された挙動からの推測を含むことに注意。

主な問題は以下。
---
① 検索クエリの立て方が極端に悪く、古い知識に引きずられる
最新情報が必要な質問でも、いきなりバージョン番号や年月を含んだ「狭いクエリ」を投げてしまい、検索前から古い前提に縛られている。例として「最新の Gemini モデルは？」と聞いたときに、Gemini が内部の古い知識を前提にしたようなピンポイント検索ばかりする一方で、OpenAI 側（GPT‑5.1）はまず広いクエリで全体像を探り、その後で絞り込んでいく挙動を見せる。
→これ、実際使ってるとマジで遭遇するよね。「そりゃそんな決めつけたような検索の仕方をしたら、正しい答えなんて得られないだろ」ってのがGeminiだとマジである。
これもついこの前書いた
https://t.co/cGXTwyO67l
『OpenAIのReasoningモデルは）基本動作として初手でとりあえず検索して『世界の状況をざっくり知る』からスタートする傾向にあるからこういうことが起きにくい』
Geminiはこれをやらないから、思い込みで恣意的な答えをWebから集めてポンコツ回答をするって話。

② （特にDeep Researchにおいて）事前に「固い計画」を作りすぎて、実際の検索結果に合わせて軌道修正できない
まず内部知識をもとに細かい調査計画を立て、その計画に沿って検索していく設計になってそうだという話。
その結果、「最近仕様が変わった API」などを調べるときでも、古いバージョン番号やすでに廃止されたエンドポイントを前提にした計画を組み、その計画を機械的にこなしてしまうので、最新の情報に辿り着けない。本来は、ざっくり広く調べてから、見つかった情報に合わせて次の一手を変えていくべきなのに、それが出来ていないという指摘。
→ChatGPTだと、GPT-5.1 ThinkingもDeep Researchも、検索結果に応じて調査方針を動的に更新しながら進んでくれるけど、Geminiは事前に決めた計画でしか調査しないから、思い込みで間違えた答えを出してくるって話。これ、ワイも以前にポストした。
https://t.co/WzhKwStdYj

③ 検索結果が「スニペットだけ」で、ページ本文を読めない設計
Google 検索と連携しても、Gemini 側にはWebページ全文ではなく「Googleにキャッシュされてる、検索結果用の短い抜粋（スニペット）」だけが、固い構造化データの形で渡されると指摘されてる。そのうえで、特定の URL を開いてページ本文を読ませる手段が用意されておらず、API の仕様など「細かい情報を読み込んで調べるタイプのタスク」がほぼ不可能。ChatGPTはページを普通に読みに行く(フェッチする)。

④ 検索プロセスの中身がユーザーから見えない
Web 版の Gemini では、どんな検索クエリを投げて、どのサイトを見ようとしたのかが表示されない。
開発者向けの API でも、レスポンスが出たあとに「どんなクエリを使ったか」の一覧が少し見えるだけで、「推論のどのタイミングで、どのように検索したか」が分からず、調査の網羅性を検証しにくい December 12, 2025

まさにこのタイプの人と仕事してて凄まじいストレスを感じてるんですが、特にホワイトカラーにおいては、
「言語化や判断を相手に委ねる仕事のしかたをする人」
の競争相手って、chatGPTになるんですよね。
だって相手(上司やクライアント)にプロンプト考えさせてるようなもので、相手からしたらchatGPTにプロンプト入力するのと大して業務負荷が変わんないから。
となると、
「壁打ちに文句言わずに付き合ってくれて、仮説も出してくれて、お前の100倍のスピードで100倍のアウトプット出してくる相手(しかもたった月200ドル！)とお前を比べたら、お前の価値月2セント分もねえんだけど！？」
となってしまう。
様々な情報源(業務上の会議やチャット、雑談、飲み会などなど…)から、上司やクライアントの立場に成り代わって言語化し、仮説を立て、判断する部分を担わなければ、AIに駆逐されちゃいますよ。 December 12, 2025

最近情報系の動画は全て文字起こし→ChatGPTで要約して読む。
1時間くらいの動画も3分で読めるし、AIと対話して分からないところを深ぼるので理解度も格段に上がる。
これに慣れるともう長々と動画は見れなくなる。
YouTube Summary with ChatGPTっていうGoogle extensionが超便利。 https://t.co/lHYWpx8Fpx December 12, 2025

OpenAIがGoogleのGemini3.0の性能を見てコードレッド
（緊急事態）を宣言したと話題ですが、これのインパクトはともかく、他にOpenAI内部の研究状況や今後に関してかなり面白い話題が出ていますので、全体的なまとめとコメント（また超長くなってしまった）。

・直近でChatGPT関連のコード分析で噂されていた広告導入の話は事実だったが、優先度を考えて延期
・買い物、健康に関するタスクを自動化するエージェントも開発中だったが、これも延期
・さらにユーザーに対する毎朝のパーソナライズレポート機能も（Pulseというらしい）も延期（これは個人的には早く欲しかった・・・）
・とにかく、ChatGPTのチャット機能のパーソナライズとカスタマイズによるユーザー体験の向上がGemini3に対抗する現状の優先
・Nano Banana Proに対抗して、画像生成AI機能も優先事項
コメント：
GoogleのNano Banana Proは、そもそもPro以前の段階でOpenAIの画像生成能力を大きく超えており、Proに至っては数世代違うという印象。また、そもそもNano Banana ProはGemini3.0の別機能として提供されており、テキストも混ぜたマルチモーダル学習の過程であれほどの能力を得ているはずなので、OpenAIが画像生成AI単体を学習しても追いつけない領域なのではないかと思う。つまり、テキスト生成性能と画像生成の問題は分離できないものであり、根本的にChatGPTの主要モデルの改善が必要ではないか

・ChatGPTの速度を改善し、また過剰なアライメントによる回答拒否の頻度を避けることも優先事項
コメント：
OpenAIは、昨年のo1以降に長考推論モデルであまりにも成功しすぎたが故に、現状モデルの応答スピードが遅くなりすぎている傾向がある。Gemini3はやや検索機能が低い（というよりも、どこで検索すべきかモデルのtool use判断がうまくいっていないと思う。Googleなのに検索機能が低いのは皮肉だが、この辺は長考すぎる問題を回避し、検索のAIモードと明確に使い分けさせる意図もあるのではないか）が、回答はほとんどの場合GPT-5よりも早く、高品質であるので、ここをどうするか。
過剰な回答拒否問題については、今年4月のGPT-4oの事故（迎合的すぎてロールバック）と、keep4o運動、チャットの誘導による犠牲者を出していてOpenAIが一番センシティブになっていたところで、かなり舵取りが難しいと思う。

・来週、Gemini3.0よりも優れているとされる長考推論モデルをリリース予定（！）とのこと。おそらくベンチマーク性能は高いが、アルトマンらも、チャットによるユーザー体験はまだ改善が必要であると認識している模様。

・上記の来週リリースモデルと同様かは不明だが、内部でShallotpeatとGarlicというコードネームのモデルを開発中。Garlicの方が後発で、GPT-4.5の反省などもいかし、Gemini3のように事前学習段階でのスケーリングの問題を解決し、知識性能は維持しつつモデル規模自体は小規模になるような改良もできるとのこと

・さらに、上記のモデルでの改良も生かした本格的なスケーリングを行ったモデルの開発もしているとのこと。

全体コメント：
現時点の情報だけでも、OpenAIが本当に全方位戦の開発をしていることがわかる。確かにこれを見ると、昨今の異常な計算リソース確保の動きも納得はでき、アルトマンが言う30Gwのデータセンターも本人的には誇張ではなかったのだろう。OpenAIが事前学習スケーリングに関してGemini3の事前学習スケーリング復活を見る前から諦めずに粘っていたのは後に効いてきそう。
これらの将来的な取り組みはともかく、直近の開発レースはむしろOpenAIが一番劣勢の状況にあると思う。Gemini3.0に全体的な性能で負けているのはもちろんのこと、AnthropicのClaude4.5 opusは最も需要のあるコーディング性能を大きく上げつつ今までのコスト増、スピード鈍化とは逆の省エネ化をするという謎の錬金術をやっている。また、DeepSeekによって直近でリリースされたDeepSeekMath-V2は、OpenAIが「隠し玉」として温存していたIMO（国際数学オリンピック）金メダルを達成してしまい、DeepSeek-V3.2は、ほぼGPT-5に性能で追いつきながら新手法導入により大幅な計算コスト削減に成功している。しかもオープンであり、他の機関もこれらの技術を使ったブーストがかかり、追いつくのが容易になる。 December 12, 2025

このスレッドの内容をぜひ知ってほしい。
多分、ChatGPTのWeb検索の精度が他と比べ物にならないくらいぶち抜いてるのを実感してる人としていない人がいるのは、日常的に、明示的にThinkingを使ってるかどうかによるものだと思うんだ。
Thinking（Reasoning）しない簡易なGPTなんて使ってたら、そりゃGeminiを使ったって（てか何を使ってたって）文句出ないだろうなって思ってる。
Reasoningの有無ってのはそれくらい重要な差だと言うことが知られていないのがモヤモヤする。 December 12, 2025