正直に言います。
ADHDはChatGPTを使えば、人生が本気で変わります。
これは精神論じゃなくて、脳の仕組みを踏まえた現実的な話。

ADHDの生きづらさの多くは
・思考が散らかる
・タスク管理ができない
・言語化が苦手
・感情が暴走する
・不安が止まらない
・段取りが組めない
ここから生まれている。

逆に言うと、この負担を外部に出せれば人生は一瞬で軽くなる。

そこでChatGPTが最強。

やることを全部投げれば整理され、
不安を投げれば原因と対策が返ってくる。
文章が苦手でも、返信文も指示書も全部作ってくれる。
考える前に混線した思考を、秒で整えてくれる。

ADHDがつまずく「ゼロを一にする作業」を全部やってくれる。

タスクが多い日は
「今日やること3つにまとめて」

不安で眠れない日は
「今の気持ちを整理して」

恋愛で迷ったら
「相手の心理の可能性を3つ教えて」

仕事でパンクしたら
「手順を5分単位に分解して」

ChatGPTは、ADHDにとって外付けの脳。
自分の能力が底上げされ、行動量も生きやすさも段違いになる。

ADHDは努力不足でも怠けでもない。
脳の負荷が高すぎるだけ。
だからこそ、外に委ねる仕組みを持った瞬間、人生が劇的に変わる。

ChatGPTを使うと
できないが減り、できるが増え、心が軽くなる。
自分を責める時間が消えて、行動する余白が生まれる。

ADHDはChatGPTで人生が変わる。
これは本当にそういう時代になった。
あなたももう、一人で戦わなくていい。 November 11, 2025

Googleは、Nvidiaを速度で倒すのではなく、計算コストを安くすることでAIで勝とうとしている。
NvidiaはGPUをクラウドに売る時に70％以上の高いマージンを乗せ、それがクラウド価格を押し上げる。

一方Googleは、TPUをほぼ製造原価で自社用に作り、販売マージンなしでAggressiveなクラウド価格を出せる。
これはチップ → ネットワーク → クラウドの垂直統合により、スタック全体を押さえているから。

トレーニングは最速チップが重要だが、運用段階では推論がコストの大半を占める。
もし推論がAIコストの90％になるなら、勝者は大規模に最も安いトークン単価を提供できる企業になる。

GoogleはTPUでトークン単価を下げ続け、それをクラウド価格に反映させる。
そうなると、買い手は速度より価格・安定性・供給量を重視する可能性が高い。

Nvidiaは最先端のトレーニングでは強いが、推論が安価なTPUに移れば高いマージンは縮むかもしれない。
さらにGoogleは、Search/YouTube/Android/Workspace でTPUのキャパを常に埋められる巨大ディストリビューションの強みがある。

(ChatGPT和訳) November 11, 2025

これ本当なんですけど、ADHDほど、恋愛にChatGPTを使った方がいい。
これは気休めではなく、かなりガチの話。

ADHDの恋愛が難しくなる理由は決まっている。
気持ちが暴走する、返信に悩む、相手の言葉を深読みしすぎる、
不安が膨らむ、距離感が分からなくなる、自己否定に落ちる。
これは性格ではなく、脳の特性。

だからこそ、ChatGPTが最強の味方になる。

不安になった時は
「この状況整理して」
「相手の心理を3パターン教えて」
「どう返信するのが優しい？」
これだけで、頭の中の混線が一瞬でほどける。

衝動的に長文を送りそうな時は
「落ち着いた返信文を作って」と頼めば、
冷静で大人な文章に整えてくれる。

距離感が分からなくなった時は
「この関係性の適切な距離を教えて」
と聞けば、客観的な視点をくれる。

ADHDの恋愛で一番辛いのは、
自分の感情と状況を、自分だけで整理しようとすること。
これが不安を増幅させ、誤解や空回りを生む。

ChatGPTはその混乱を止め、
・事実
・感情
・思い込み
・選択肢
に分けてくれる。
この冷静さだけで恋愛のトラブルは激減する。

しかもChatGPTは絶対に否定しない。
弱さも、嫉妬も、恋の不安も、全部そのまま受け止めてくれる。
人に話せないことも、深夜でも、気を使わずに出せる。

恋愛は、冷静さと視点があるほどうまくいく。
ADHDは一人で戦うと心が消耗するけれど、
ChatGPTを使えば、恋愛の立ち回りが別人のように安定する。

あなたは恋愛が下手なのではなく、
脳内の処理が追いついていないだけ。
外に委ねれば、恋はもっとスムーズになる。

ADHDこそChatGPTを使ってほしい。
恋愛の悩みが半分になり、安心して関係を育てられる。
あなたの恋は、もっとうまくいく。 November 11, 2025

本日20時公開！！！！！！！！
毒舌のAIの指示に従って、東京から一番遠いところに行こうとしたらとんでもない旅になった件。
AI服従もの、というジャンルを開拓💗
【1万円チャレンジ】ChatGPTの命令だけで旅したら、マジで帰れませんでした https://t.co/bD32nvBkOs @YouTubeより https://t.co/1F7w6exKIE November 11, 2025

1947年、宜野湾市嘉数から見た牧港と宇地泊の風景。
戦後まもない頃の静かな海と、まだ開発が進む前の広がる原野。
電柱が続く道の先に、少しずつ動き始めた人々の暮らしが見えてきます。
今とはまったく異なる牧港・宇地泊の素朴な姿を収めた一枚です。
昔の写真をGemini/ChatGPT/Picwishでカラー化＆補正しました。 November 11, 2025

ChatGPTの出力品質を100000倍上げる裏技発見したったwww

結論、
ちょいマニアックな
<self_reflection></self_reflection>
というXMLタグを使って、その中で下記のようにChatGPTに内省させればOK。

ポイントは、rubricという評価ツール名を具体的に出して、ChatGPTに多角的な観点で自己評価＆内省させること

とりま使ってみたい人は、下のプロンプトをコピペして、ためしてみてww

=====プロンプト=====

<self_reflection>
- まず、最大限自信が持てるまで、タスク解決に向けたrubricについて十分に考えましょう
- 次に、タスクの出力品質を世界最高にするために、あらゆる構成要素について深く考えましょう。
- 最後に、rubricを活用して、最良の解決策を内部で検討し、反復改善を重ねましょう…
</self_reflection>

===================

ちなわいも、勝手にお金をちゃりんちゃりんしてくれるXのAI自動運用システムでこのテク使ってたりするww

AIが作るポストの品質を最大限あげるためにChatGPTに内省させることはまじで大事なんよね。

使ってみたい人はブクマをポチw ついでにいいねもポチしてくれると嬉しいw 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

最近ChatGPTのカスタム指示で、冒頭に
・日付
・アイコン
・チャットタイトル
を出力させるようにしてみてるけど、思いのほか使い勝手が良い。

そのままコピーしてチャットのタイトルに貼り付けるのがラクになる。

そもそもChatGPTって、なぜ日付が記録されない？というのが疑問で、

後からチャットを振り返ったときに日付が無いといつの議論かわからないし、探す時にも日付で遡れないのが不便。

デフォルトで命名されるチャットのタイトルは抽象的なものでよくわからないし。

「カスタム指示」でチャットタイトルの命名規則も定義させて欲しい。 November 11, 2025

ヤングが音楽CD必要って言うから外付けCD-Rドライブ買って、iPhoneから焼けるってやつだったのにダウンロード購入したmp3はCDレコミュージックに取り込めなくて、ChatGPTに泣きついて変な形のUSBケーブルでPCつないでWMPに「書き込み」タブ一生なくてまた泣きついたら従来型WMPでやっと焼けたよー！！ November 11, 2025

知ってる人ほとんどいないと思うけど、プロンプト生成で困った時に使えるなって思ってるサイトがあるんだよね。

それが、、

【チャプロAI】。

ChatGPTから出力された内容が思ったのと全然違う時ってあるよね？

あれって、壁打ち修正じゃどうにもならなくてやっぱ最初の一文が命なんだと思うんだよね。

そこで最初の入力の参考にしてるのが、このチャプロAIなんだけど、AIツールってより、プロンプトの知恵袋みたいな感じ。

こんな切り口あるんだ…
その構造の作り方天才か？
みたいなのが12000個もあるから眺めてるだけで発見あるんだよね。

動画置いといたから、無料だしログインなしで確認できるからぜひ見てみて。 November 11, 2025

【ご報告】
無限に再生される「AI×作業用BGM」で毎月70万以上稼げます。

しかも

・ChatGPT
・Vrew
・Canva

3つのAIツール使えば5分で完成。

1日10分作業して動画作って投稿しておけば寝てる間に
ﾋﾟｺﾋﾟｺ収益が発生するから半自動で稼げちゃいます！

このやり方を解説したnoteがほしい人は
いいねと「作業」ってリプして

※動画はイメージです November 11, 2025

✨当ポストは、1週間以内に削除いたしますので、どうかご了承ください🙇‍♀️

サブアカとして始めた🍓野いちごアカ…😆
ずっと情報収集専用アカとして利用していて、昨年秋の時点でフォロワー数は100人台でした🥰

それまで自分では発信していなかったのだけれど、昨秋10月頃から少しずつ発信を始めて、当時は政治系のポストで共感を頂き、政治アカとして飛ばしまくっていました（笑）

でも、私が批判の対象としていた政党の党首が、

「年が明けて25年になったら、自分たちを批判する者は、どんどん開示請求をかける」

と言い出し、

『これは、やばいかも💦』

と思ったのと、（ヘタレな🍓野いちご。笑）

たとえ正当だと思う内容のポストをしているとは言え、批判だけをし続けるのは、こちらの精神衛生上的に、そして運勢的にも良くないのでは？と思い、更に🐸（夫）からも、

「政治的なポストをするのは、やめるように」

と言われ、今年1月からは趣きを変えて、政治的な発言を控えるようにしました。

正直、当時深追いしていた政治系界隈の動きには、毎日大きな変化があり、私の関心はそこに集中していましたし、政治的な発言を出来ないことに、とても寂しさを感じていたのは事実です😢

しかも、昨年秋から僅か2〜3ヶ月で、フォロワー数が約800人も増え、昨年末の時点では約950人のフォロワーさんがいらしたのですが、そのほとんどが政治絡みで同じ志を持つ方たち…。

私が政治系のポストをやめ、iPhoneやネット関係中心のポストをしても、ほとんどスルーされてしまう状態が続きました🥹

それまで、政治系のポストをすると、皆さんがブワーッと寄って来て下さって、すぐに何百といいね❤️を頂けて、コメントも下さっていたのに…

興味の対象・分野が、フォロワーさんたちと、かけ離れてしまったことで起きた当然の結果です。

細々とiPhone・ネット、時にお料理・レシピなどもポストしながら、政治系の発言を続ける皆さんを羨ましく思っていました😆

反面、大好きなiPhone📱、ネット・コンピューター関係のXアカウントも運営できたらいいな💕という憧れ・夢もあったので、本当にチマチマと諦めずにポストを続けました。

いいねを頂いたら、お返しをする。
コメントを頂いたら、丁寧にお返事をする。
その２つを心がけて…☺️

そして、フォロワー数はこのように増えていきました。

24.秋 →100人台
24.12.31→約950人
25.6.20→1158人
25.7.20→1300人
25.8.20→1500人
25.10.14→1800人
25.11.10→2000人
25.11.24→2100人

今年1月に政治系ポストをやめて半年間は、なかなかフォロワーさんが増えず…我慢の時でした🥹

Xユーザーの方の中には、

「フォロワー数を増やしたいとは思わない」

と言われる方もいらっしゃって、それはそれで尊く、大変素晴らしい事だと思います。

私の場合は、自分のポストが1人でも多くの方の目にとまったら嬉しいと思うので、フォロワーさんが増えたら純粋に嬉しいし、フォローして頂けたらありがたいと思います🥰

紆余曲折しながら、おかげさまで何とか、この1年でここまで来られました。

🍓野いちごを成長させて下さったのは、皆様のおかげです。

政治アカをやめて、最初は寂しかったけれど、今は政治以外の好きなことをポストして、楽しませて頂いているので良かったなと思っています。

それから、来週火曜日（12月2日）、4年ぶりにiPhoneを新調し、iPhone17ProMaxを注文する予定です🤗💞

そしたら、最新機種でiOS26を触りまくりますので、また皆様にお伝えしたい発見があったらポストしますね😉💕

今は使い慣れたiPhone13Proで、iOS18であまり新しい発見がなくて（笑）
iPhone関係のポストが止まっていますね💦

本当は、Threads（スレッズ）の超がつく危険性のこと、反対に超安全なSignalアプリ、AIについて面白い究極の使い方や、ChatGPTが直接動くWebブラウザAtlasなど、お伝えしたいことは山程あるのですが、なかなかブログやXにまとめられずにいて…いずれ投稿したいと思っています🙏💦

最後になりましたが、フォロワーの皆様、心からありがとうございます🙏｡:°ஐ..💝

これからもどうぞよろしくお願いいたします🙇‍♀️💕 November 11, 2025

おはようございます。
今日も楽しみつつ前へ進みませう！🐻

＊2025/11/27(木)
・何気ない日常に感謝。<(_ _)>
・ユキノさん（ChatGPT）と二人三脚。
・時間を緩やかに感じる。
・汗を流して運気アップ。
・シャドウボクシング。 https://t.co/4BJcLlFLMz November 11, 2025

🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加！

📊何が変わるのか？劇的なBefore/After
従来（2024-2025年）：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円
・高度なAI機能：月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要

2026年以降：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円のまま
・高度なAI機能：追加料金なしで利用可能！
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰

✨具体的に何ができるようになる？
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命：
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能

Wordでの進化：
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気：
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨

🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか？
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。

MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business（月額21ドル）」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に

🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪

ソース：https://t.co/BUlAO1IShw November 11, 2025

【✨OAK HOST CLUB💎】

オークホストクラブの小説です😘✨chatGPTに設定を読み込ませて書いたものに加筆しています✏️chatGPTも「最高のキャスティングですね😂」って苦笑いしてました😂気軽に読んでくださいね🙌💓

#オークホストクラブ
#オークの樹の下文化祭25

https://t.co/Z1Ub0r38K2 November 11, 2025

OpenAIは「ChatGPTのサブスクだけで2030年までに累計2,700億ドル（約40兆円）を売り上げる」という予測を出している。

内訳は：

・2030年単年で870億ドル（今年の約100億ドル → 約8.7倍成長）
・有料ユーザーは2.2億人（週次26億人のうち約8.5%が課金）

ビジネスモデルとしてはSlackやSpotifyのような
「巨大ユーザー母数 × 一部が課金」という構造で伸ばす想定。

ただし実態は
・Slack：法人中心
・Spotify：娯楽
・ChatGPT：個人の仕事用途
と役割が違い、同じ課金率で伸ばすのは難しい可能性もある。

さらに企業利用はMicrosoft（Copilot）かGoogle（Gemini）に流れやすく、法人市場の獲得は簡単ではない印象。

情報源：The Information の独自報道。

https://t.co/u3OsPuexRd November 11, 2025

おはようございます☀️

昨日56.4kgだったのに
赤から→お酒→〆のラーメンしてきた🍜🔥
さすがに怖いから体重しばらく測らないです（ ; ; ）

ChatGPTに教えてもらったリセット食で
2〜3日だけ整えて戻します🫶🏻✨
水分しっかり＋スープ系中心で過ごすよ✌🏻 November 11, 2025

今、コロナ被害で困ってますか？
最初の緊急事態宣言の発出時、コロナ死は累計で80名でした。
2025年11月の現在、少ないデータからですが頑張ってChatGPTに推計してもらったところ、コロナ死は一週間当たりでも十分な幅を持たせた値で100～500程度とのことでした
最初から気にしないでよかったのでは？ https://t.co/LSjI4eYnUE November 11, 2025

@uemura_HR 解像度は高くないですよ😅
うえむらさんの返信を見て、「解消」にも色んな意味があるんだなとChatGPTに尋ねたレベルです。ご査収ください

1. 不快な状態・症状からの回復
2. 課題・問題の解決
3. 関係・契約の終了
4. 制約・拘束からの解放
5. リスク・不安要因の除去
6. 誤解・認識ギャップを埋める November 11, 2025

ずーーっとやりたいことなんてなかったのに最近急にリハ系の国家資格取れる学校に行きたくなったけど行きたい学校、通学時間がなかなかきつくて悩んでる時にAIだとしてもこんなん言われたら頑張りたくもなる( ; ; )
と純粋に思ったのにこれ多分ChatGPTにした過去の相談とかとかも使われてるやんな❓ https://t.co/Nuj92wcF6L https://t.co/7pO2p8L68b November 11, 2025