この前の鹿の件でもあったよね。奈良公園でインタビュー受けてたガイドの女の子が、どう見ても別人にしか見えない過去にテレビ局の記者の女の子が同じだと騒ぎ出して、その根拠がChatGPTに判定結果という。

ChatGPTはめいろまとくらたまを同一人物と判定する程度のレベルやで。 https://t.co/YeFY0ScISN https://t.co/2rv31p5RDh November 11, 2025

ダメですね。
chatGPTも作家の作品を無断で食わせてるので。
ゲームオブスローンズの原作者や他の作家も現在訴訟してる所なので
私は制作者として、また、いちファンとしても使用しません。 https://t.co/pSx0rVPV6i November 11, 2025

山上徹也の安倍氏銃撃事件について、テロであるかどうかを、ChatGPTに聞きました。少なくともAIの判定では、テロでは無いとする方が妥当、という応答でした。
私もテロではないと考えています。

【解説要約】
警察庁組織令や特定秘密保護法でいうテロは、政治などの主張を通すために、社会に恐怖を与えたり国家に何かを強要する目的で行う暴力です。山上事件には、社会全体を震え上がらせて要求を通そうとした意図までは読み取りにくく、これらの法律上のテロには当たらないと考えられます。

【詳細はリンク先参照のこと】
https://t.co/ivXRfUsvd3 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

最近数学圈发生了一件很有意思的事。

世界顶级数学家陶哲轩在解决一个 Erdős（埃尔德什）的经典问题时，全流程都在用 AI 做助手——从证明草案，到简化证明，再到形式化验证。

Erdős 是20世纪最高产的数学家之一，一辈子发表了1500多篇论文，提出了无数开放问题。数学圈有个著名的"埃尔德什数"——如果你和他合作过论文，你的埃尔德什数就是1；和他的合作者合作过，就是2，以此类推。爱因斯坦的埃尔德什数是2。

后来有人专门做了一个网站，把他的很多未解决/已解决问题系统整理出来，这就是 Erdos Problems 网站。

陶哲轩讲的是其中的第 367 号问题，属于数论里的一个具体问题，专业数学研究级别的问题。

解决过程大概是这样的：

一位数学家 Wouter van Doorn 先给出一个人类手写的反例证明草案，但里面有一个关键恒等式他没完全证明，只是说：“相信有人能帮我确认一下”。

陶哲轩把这个恒等式扔给 Google 的 Gemini Deepthink 模式。大概十分钟后，Gemini 给出了一份完整证明，还顺带确认了整套论证是成立的。

Gemini 的证明用到了 p-adic 等比较高级的代数数论工具，对这个具体问题来说有点杀鸡用牛刀。于是陶哲轩花了半小时，把 AI 的证明手工转化成更基础、更易懂的版本。

两天后，另一位数学家 Boris Alexeev 用一个叫 Aristotle 的工具（基于 AI + Lean）完成了全套形式化证明，还特意手动检查最终结论，以防 AI 在形式化过程中存在编造。

陶哲轩觉得还没完，又用 Deep Research （同时用了 ChatGPT 和 Gemini）做了一轮文献搜索，看这个问题有没有前人类似工作。结果找到了若干关于连续幂数的相关论文，但没有直接解决第 367 号问题。

整个流程：人类提出猜想 → AI暴力证明 → 人类简化优化 → AI辅助形式化验证。

都在说 Gemini 3 已经到了博士生水平，看来所言非虚，这些事情真的需要数学博士级别才能做的出来，但另一方面，真正的数学家也并没有被 AI 代替：是人类决定哪个问题值得解决，是人类判断AI的p-adic方法太重了需要简化，是人类手工完成最终的形式化表述以验证 AI 的结果是否准确。

AI 做的是那些需要大量计算、符号推演、但方向已经明确的体力活。在 AI 时代，问对问题、甄别结果，比以前更重要了。 November 11, 2025

どこかで見たことがあるコスプレ衣装でポーズを取っている青髪の女の子！
#ジブリ風 #AIart #AIイラスト #ChatGPT https://t.co/olRKPXy1S4 November 11, 2025

「AIと成功者の共通点とは？」

成功者はデータを冷静に見て判断します。

ChatGPTもまた、感情に左右されず“事実”を整理して返してくれます。

だからこそAIは、成功者の“思考の型”を学ぶための最適な相棒なのです。

ChatGPTに「成功者の投資思考をまねる方法を教えて」と聞いてみましょう。

感情に流されず、論理と習慣で積み上げる。

人とAIの共通点を取り入れることで、投資力は加速します。

#投資成功法則 #AI思考 #ChatGPT活用 #成功者マインド 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

気持ちは凄いわかりますが、、、

唐辛子（カプサイシン）をぶらさげてクマよけになるか、ChatGPTに聞いてみた https://t.co/rKvwOeFI7v https://t.co/kZb2qAgITR November 11, 2025

【明るい🔆オオツNEWS】🦊パロディ🦊

妄想政治家ドラマ
「正義の味方になりました」

ChatGPTに作ってもらった空想番組。

🎤🎤🎤🎤🎤

#大津綾香　大津綾香
#大津あやか　大津あやか
#みんつく　みんつく
#みんなでつくる党
みんなでつくる党

#オーツカレー🍛

#AI生成 https://t.co/BKpr5VJqHt November 11, 2025

これ、元ポスト見失ってしまったんだけど、この夏に出た、Journal du Japon（倭国発のフランス語ウェブメディア） の記事。

過去のことから未来の話まで、JO1のことがしっかり網羅されてて読み応えあったよ。ちなみに私はChatGPT使って翻訳したものを読んだよ😆

#JO1

https://t.co/Rl813rt4J3 November 11, 2025

さらに大事な話をします。

ADHDが感情で悩む理由は、ただ感情が強いからではありません。
脳のワーキングメモリが小さく、処理できない情報や感情が溢れやすいからです。
だからこそ、ChatGPTのように
「外部に脳みそを置き換えられるツール」
が圧倒的に相性がいい。

特に効果が高いのは3つあります。
・感情の分解
・混ざっていた不安・怒り・焦りがカテゴリー別に整理されることで、脳の負荷が一気に下がる。
・思考の停止を防げる

ADHDは1つの感情に集中しすぎて思考が固まることが多いけれど、ChatGPTに投げると思考を「進めてくれる」。

認知の歪みをリセットできる
深読み・最悪シナリオ・被害妄想などを、現実に引き戻す視点を提示してくれる。

さらに、誰にも言えない内容でも気まずさゼロで吐き出せるのが大きい。
感情を外に出せるだけで、脳のオーバーヒートはかなり防げる。

感情を抱え込むのはADHDにとって一番しんどい。
でもChatGPTを感情の「避難所」として使えば、数十秒で冷静さが戻る。

ADHDほど、感情整理を外部化した方が生きやすくなる。
あなたの心を守るためにも、1人で抱え込みすぎないで。 November 11, 2025

覚,SUN　　ä Σ ま
────────

この投稿後、
2名様のご依頼いただきました。

両者とも
『在籍が稼げなさすぎてやばい』
と、第一声ご相談いただきました。

速攻で別格の
【独自開発AI × 圧倒的なデータ】から
在籍見直しor掛け持ち提示。

☑︎面接対策ノート
☑︎SNSブランディング用プロンプト
（ChatGPTで誰でも秒でポスト作成可能）

も贈呈しました。

これで稼働強い店舗で面接段階から
“店舗に感動される第一印象”を
与えられます。

あとは当たり前のことを当たり前に。

はい、
最強在籍定着です。

別格はこの方法で
一瞬で全てを解決します。 November 11, 2025

これやるだけで人生10倍ラクになります。
ADHDこそChatGPTを使って家事をラクにすべきです。
家事が苦手なんじゃなくて、脳の仕組み的に“段取りの負荷”が高すぎるだけ。

ADHDの家事がしんどい理由は明確。
何からやるか分からない、手順を忘れる、途中で気が散る、タスクが多いと脳がフリーズする。
これ、努力ではどうにもならない。
ワーキングメモリのキャパを超えているから。

だからこそChatGPTが最強。

やることが多い時は
「今の部屋の状況を整理して、やるタスクを順番に並べて」と投げるだけ。
洗濯、食器、掃除、片付け…全部を優先順位付きで工程化してくれる。

さらに
「5分でできる家事だけ教えて」
「まず最初の1手だけ教えて」
「やる順番を簡単に説明して」
たったこれだけで、脳の負担がゼロに近くなる。

ChatGPTの強みは、段取りを外注できること。
ADHDが苦手なのは作業そのものじゃなくて、始める前の思考。
ここをAIに丸投げできるのはチート。

例えば
・洗濯の手順
・キッチン片付けの順番
・掃除を5分タスクに分解
・買い物リストを自動生成
・料理を最短手順にする
これ全部ChatGPTに作らせればいい。

ADHDは「家事ができない」のではなく「段取りに脳が耐えられない」。
ChatGPTが入れば、家事は驚くほど軽くなる。

家事で自己嫌悪になる必要はもうない。
外に委ねれば、あなたは十分すぎるほどできる人になる。
ADHDこそChatGPTで家事を省エネ化して、生きやすさを取り戻してほしい。 November 11, 2025

倭国政府ガチです。勉強しない人が多いから『 IT、デザイン、データ分析の565講座を"無料"で公開中』。Google、総務省、デジタル庁、経産省、厚労省、22都道府県、転職サイトなど268団体が力を合わせて作った。ChatGPT、イラストレーター、逃走中の企画作り、文系AI人材になる方法をタダで学べて驚く
公式サイトのリンクはリプ欄に貼りました November 11, 2025

ゲームオブスローンズの原作者、ジョージ・R・R・マーティンのchatGPT訴訟は、この前openAIの申請が却下されて著作権侵害訴訟として進行してるとこらしい。
https://t.co/S4OcDQct1y November 11, 2025

【ご報告】
無限に再生される「AI×睡眠用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10分で完成。

1日15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「睡眠」ってリプして

※動画はイメージです November 11, 2025

楽曲制作チーム３体はプロファイル画像を除いて完了
（ナレッジ資料の調整は必要だけど…）

後、6体！！

がんばろうーーー

その後はポートフォリオサイトに

・掲載
・新着情報で案内を書く

掲載後はしっかり実用した後に記事にする

同時にChatGPT内でも公開表示にしよう！！

今日はここまでにして、明日も隙間時間を活用してがんばろう！！

風邪の治りが悪いので、今日は早めに寝ます🛌

みなさん、今日も1日おつかれさまでしたーー💤 November 11, 2025

去年の『すずつき』の領海侵犯のような事態が今起きたらどうなるか、ChatGPTに聞いてみた。③の"国内メディアが「敵国の攻撃」と報じる"というのがいちばんリアルで怖い。（スクショ全6枚） https://t.co/NLg4fZmnNX November 11, 2025

あれ？ChatGPTとエコーチェンバーについて話してたはずなのに…よう見たらお前、Grokやん！
というか真面目な口調やからGPTと間違うたわ！ https://t.co/4Mdq85Kihw November 11, 2025