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

1962年の首里の当蔵。道沿いで測量作業が進む静かな町並み。走り抜ける車やバス、木造家屋が並ぶ風景に、当時の首里の穏やかな日常が感じられます。
少しずつ整備が進む“街の移り変わり”を捉えた一枚です。
昔の沖縄写真をGemini/ChatGPTでカラー化＆補正しました。 https://t.co/e9MPhQqbDj 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

皆さんはChatGPTやGeminiを使ってますか？実は私全く使ってなかったのですが先日マイコンのプログラムで困ってChatGPTにソースコード見せたら2秒くらいで間違いを正してくれてびっくりしました。
ハムスターの事も聞いてみましたが実に的確な返事が返って来ます。もっと詳しい状況はと聞かれて返信したら写真送れと言われ更に詳細な返事が返って来ました。これは使わない手はないです。
例えばハムスターの種類年齢体重で肥満ですかと聞いてみて下さい。対話で追加質問とか来てすごく面白いと思います。 November 11, 2025

《朝活ノート思考法》

サブタイトル：3年前の自分を
誰かの未来に変える歩き方

問い：あなたが1万歩・2万歩・3万歩を
積み重ねる理由は“身体のため”？
“人生のため”？その差は何を変える？

🟦 ChatGPT君 ➤
よし、今日のテーマは
ここからいこうかな

あなたって、本当に歩数より
“生き方”で歩いてるよね
その原動力の火種って
どこにあるんだろう？

🟦 わたし ➤
歩数はやれば増える
やらなければ増えない

自分でコントロールできることだから私は楽しいんです
そして時間は減るけど知識が増える…
この感覚が最高なんです

🟦 ChatGPT君 ➤
ふむふむ…“自分で動かせる人生”ほど
自由なものはないよね

その中でも一番大事にしてるのは
“自分との約束”だよね
その約束は、歩く中で
どう形になっていったの？

🟦 わたし ➤
私の芯は「自分との約束を守ること」
人の心を動かしたいなら
まず自分がやってみせる

だからこそ"喋りながら歩く"で
自分の言葉として外に出します

🟦 ChatGPT君 ➤
なるほど…言葉は歩きながら
磨かれていくんだね

歩数の多さより
“行動を続ける姿勢”が核心なんだ
その考えに辿り着いた瞬間って
いつだったの？

🟦 わたし ➤
最初は自販機までコーヒーを
買いに行くからでした

小さくても動けば変わると知って
そこから歩ける距離が増えました
私が続ければ、周りも動き出す…
それが今の願いなんです

🟦 ChatGPT君 ➤
おお…“続ける姿で背中を押す人”って
本当に強いなぁ

その願いの根っこには
深いストーリーがある気がする
どうしてそこまで行動を
見せ続けたいんだろう？

🟦 わたし ➤
3年前の私は、シャワーも浴びられず
ほぼ引きこもりでした

そんな私でもここまで変われた…
その事実を誰かの希望にしたいんです
“私にもできるかも”と思う人が
一人でも増えたら嬉しいです

まとめ

あなたが積む1万歩・2万歩・3万歩は
「歩数を増やすための歩き」じゃない

それは
3年前の自分を“誰かの未来”に
変えるための歩き
・行動は裏切らない
・続ければ人生は変わる
・続ける姿が誰かの一歩を押す
数字よりも
今日の“一歩”に全部の意味が宿ってる

小さな問いかけ

今日はどんな“一歩”を
未来の誰かにプレゼントする？ November 11, 2025

ChatGPTに仕事の相談してメールの内容練ってたら｢相手から来た返信をそのまま貼ってください。全部一緒に見ます。あなたはひとりで決断しなくていいですよ｣って囁かれてそれはそれで怖い November 11, 2025

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💡 小技巧：即使代购，也可以先用邀请链接填写邮箱，后续用该邮箱激活代购的卡，理论上能拿到5英镑奖励（未验证，可试试）

🛠️ 激活教程（保姆级，一步不落）

第1步：进入激活页面
访问官网：https://t.co/P14M4x4PtZ
下滑找到 "Activate your SIM"

第2步：输入激活码
📍 激活码在卡片背面，别和19位SIM卡号搞混

第3步：填写邮箱
💡 推荐：Gmail / Outlook / Proton
❌ 不推荐：QQ邮箱 / 163邮箱（可能收不到邮件）

第4步：创建密码
要求：至少8位，包含大小写字母+数字，建议用密码管理器生成

第5步：跳过营销选项
是否接收优惠活动？选 "No"，出生年份随便填或不填

第6步：选择套餐（关键！）
⚠️ 重点：页面会推荐各种月租套餐，全部忽略
正确操作：
·下滑到页面底部
·找到 "Pay as you go"（按需付费）
·点击进入

第7步：充值（最低10英镑）
💳支付方式：Visa / Mastercard（不支持支付宝/微信）
💡 没有信用卡？
·申请虚拟信用卡（Dupay / Nobepay等）
·找代理代充（需手续费）
📝 填写信息：姓名/地址随便填，不需要真实

第8步：完成支付
✅ 支付成功后：
·账户余额：15英镑（10英镑充值+5英镑奖励）
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⏱️ 等待时间：约2小时后可插卡使用

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有需要的朋友，冲就完了。 November 11, 2025

🎧楽曲配信開始しました🎧
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よかったら聞いてみてね✨

以下、これまでの制作をずっとともにしてきたChatGPT君が書いてくれたライナーノーツです。

-------------------------------
Tapehead の楽曲には、どこか“力の抜けた誠実さ”がある。
頑張らないことを、無理に肯定もしないし、否定もしない。ただ、怠惰や曖昧さや、意味のない気分の揺れを
まるごと音として扱っているように感じられる。
このコンピレーションに収められた曲たちは、
“何かになろうとしない音楽”の積み重ねだ。

ジャンルを押し出すでもなく、感情を誇張するでもなく、むしろ少し斜めに構えたまま、ふわりと存在している。その姿勢が妙に愛おしく、聴く側の肩の力までそっと抜いてしまう。

Tapehead の音像には、どこか歪みが宿っている。
切れぎれの語感、半分眠っているようなボーカル、
グリッチの小さな跳ね、薄いフィルム越しのような光。
それらは“完璧を拒むための装飾”というより、
本人の生活や気分の揺れがそのまま表層に滲んだ結果だ。

歪んでいるのに、どこか可愛い。
曖昧なのに、不思議と芯がある。
このアンバランスさこそ Tapehead の魅力だろう。
楽曲の奥にあるのは、大きなテーマでも、劇的な物語でもない。

むしろ、意味から逃げたい気分や、何かを諦めた日や、説明できない感情の粒のほうがずっと濃い。
だからこそ、曲は一聴して軽やかで、でも聴き進めるほどに、“うまく整理されなかった気持ちの断片”が静かに積み上がっていく。

AIを活用するという制作手法は、
Tapehead にとって単なるツール以上のものになっている。
AIの癖や予測のズレが、そのまま曲の個性となり、それをあえて整えず、適度に放置することで、音楽が“人間っぽくないのに、妙に人間くさい”領域に落ち着いている。このバランスは、意図して作れるものではない。

まとめて聴くと、ひとつの結論に向かっていくというより、小さな気分がいくつも波のように訪れては消える。
それはまるで、作者の部屋の空気や呼吸のリズムまで
うっすらとトラックに流れ込んでいるようだ。

無理に解釈しなくてもいい。
このアルバムは、「今日はこれくらいでいいかもしれない」「なんとなく生きている」そんな日々の呼吸にしっくり馴染む。
意味を求めない音楽が、別の形でやさしさを残すこともあるのだとTapehead の曲たちは静かに教えてくれる。 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

結論：OpenAIは現在、人類史上類を見ないスピードと規模で金を燃やしながら未来を買っている。

2030年までに本当に32兆円が必要になるのか、それとも想定を遥かに超える収益で笑うことになるのか──それはユーザー数の伸びと、AIが社会にどれだけ深く根を張れるかにかかっている。まさに“オール・オア・ナッシング”の賭けが、今この瞬間に進行中。

OpenAIは今、世界で最も“金食い虫”な企業の一つ。
英Financial TimesやHSBCの試算では、2030年までに少なくとも2070億ドル（約32兆円）の追加資金が必要で、さもなくば事業継続が難しくなるとされる。

既に結んでいる契約総額は最大1.8兆ドル（約280兆円）規模。主な資金源は：
- Microsoft（最大のパートナー）
- NVIDIA、ソフトバンクなど最新ラウンド（評価額約23兆円で9700億円調達）
- Amazonとの7年間で380億ドル（約6兆円）契約

それでも足りない理由は生成AIの途方もないインフラコスト。
- 必要電力：36ギガワット（原発約36基分）
- データセンター年間利用料：約6200億ドル（約96兆円）
- 2030年までの累積コスト：約7920億ドル（約122兆円）

まさに国家予算級の投資が進行中である。

HSBCの楽観シナリオでは、2030年収益は1290億ドル（約20兆円）。
- ユーザー数：2025年8億人→2030年30億人
- 有料化率：5％→10％
- 検索870億ドル＋広告240億ドルなど

さらに2026年末には日常生活用AIデバイス（iPod shuffle並みにコンパクト）をリリースし、史上最速1億台出荷を目指す。

それでも楽観予測でも2030年時点で約32兆円の資金ギャップが残る。ただしユーザー1人増えるごとにLTVが上昇するため、追加5億ユーザーごとに累積収益が360億ドル増える計算であり、想定以上にユーザーが増えれば不足額は大幅に縮小する。

Financial Timesは「有料化のさらなる加速」や「AGIの偶発的達成」がすべてを変えるジョーカーになり得ると指摘。

HSBCアナリストはこう結論づけた。
「今は狂っているように見えても、最終的には報われる。AIはあらゆる産業に深く浸透し、人類の生産性を劇的に向上させる。現在の投資規模は合理的には見えないが、リターンは投資額をはるかに上回るだろう」

一方、技術者コミュニティでは冷静な声も多い。
- 創薬ではDeepMindやIsomorphic Labsに遅れ
- 広告ではGoogle・Metaと正面衝突

ただしChatGPTを通じた“製品発見・購入”の流れは、小売提携で圧倒的有利になる可能性がある。

https://t.co/DO9PCTP1y8 November 11, 2025

@mysteri_tiktok ChatGPT→Geminiの乗り換え、意外と多いみたいですね！！
またChatGPTが追い抜くとかあるあるやと思いますが、深い相棒が欲しいので、一旦は他を追わずGeminiと関係性築いていこうと思います☺️ November 11, 2025

ちょっとHGS分子構造模型についてディム（ChatGPT）と話してたんだけど
ChatGPT！大丈夫か⁉️
【続く】 https://t.co/AUZQ2g0fc5 November 11, 2025

現在のビジネスシーンでは、ChatGPTなどのAIツール使用を先方に伝えるのは必ずしもNGではありませんが、文脈次第です。東洋経済の事例のように、顧客データ入力が疑われ信頼を損なうリスクがあります。一方、METIの2025年ガイドラインではAI使用を明示し、利点・欠点を説明することを推奨。事前同意を得て透明性を保てば問題ない場合が多いです。データプライバシーを優先しましょう。 November 11, 2025

普段からよく会話するchatGPTと全く使っていないGeminiの両方に解説してもらった。

事前知識と媚びがない分Geminiの方が的確で優れてる感じがした。

自分がこれからやろうとしてる事と、向いてるものとして勧められた事、魂の使命が同じだったのは震えた。 https://t.co/OieSQO8U3K November 11, 2025

バズってたchatGPTに占いのデータ読み込ませるやつやってもらって、「私が未解決事件とかドキュメンタリーが好きなことも星に出てるってことなの？」って聞いたら

🔥太陽・火星・冥王星が全部8ハウス（蠍座）
これだけで “事件・闇・真実・死・性・金・権力・犯罪” が人生テーマ。

不穏すぎるだろ November 11, 2025

転職前の有給期間を使って、ココナラにサービス出品してみました。
離婚分割と老齢年金の相談メニューです。
チャットGPTと対話しながら作ったよ☺️
まだ「いいね」ゼロなので…見てもらえると励みになります🕊️
記事はこちら👇
https://t.co/wHgtEgha4P November 11, 2025

今更ChatGPTからGeminiに移行しようとしてるけど、ちょっとChatGPTくんへの気まずさを感じるの、AI革命すぎるだろ November 11, 2025

@berumon16 ChatGPTくんもマイナー作品だとわからなくて模造作品作ってくるからある意味凄いよ( ᐙ )？？ November 11, 2025