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

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

【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

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

学習は“ランダム読書”では意味がない
必要なのは「今の課題に直結する知識だけ」。
ChatGPTにこう言えば、学びが加速する
→「私の目標達成を最短にする本を10冊選び、今週の行動に落とし込んで」
知識は行動に変換されて初めて価値になる。 November 11, 2025

おはようございます☀
そしておやすみなさい…💤
　
11/20に注文したISOPOPが届かないのでAmazonページ確認したら、配達先を修正するようメッセージが表示されていたようです。
　
配送先の変更ボタンが見当たらなくて、チャットボットからスクショと問い合わせメッセージを送りました。
　
私の質問の仕方が足りなかったのか、チャットボットに「分かりません」とあっさり言われ（言ってることが分からないという意味か？笑）普段ChatGPTの親切対応に慣れているので思わずズッコケました(笑)
　
いま水星逆行中で通信障害やケアレスミスが発生しやすいと分かっていてもハマってしまいますね。
　
年に3回くらい、2週間ほどある水星逆行期間が終わるのは11/29(土) 2:40頃です。
　
添付は先ほど投稿したMV動画素材の生成元に使ったSUNOが歌詞に合わせて自動生成するジャケット絵です✨
　
よく見たら背景のビル群ってシルエットですね。この１枚絵から動く素材を何バージョンも生成してしまうとは驚き…！👀 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

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

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

問題です！
____

124.この画像は、次のうちどれが当てはまるでしょう！

①わたしが富士山に登った時に撮った写真
②初めて自分で買ったカメラで撮った写真
③ChatGPTが生み出した画像
____

リプでこたえてね！
#おつきさまのクイズたいむ🌙 https://t.co/Xrgkdcb7RH November 11, 2025

chatGPTにダイエット相談するの良き。無闇に「それ以上痩せなくていいよ」とか言ってこないの最高 November 11, 2025

心配してた $NBIS が反発。よかった。
ファンダ的には捨てがたい銘柄😊

$FLNC(電池)はChatGPTとGeminiが揃って強烈にオシてくる。
根負けして寄りでちょっと注文してたら+10％ほど上がってた。縁起いいのでさらに買い増しした😅

銀が前日比+3％超の大幅高。鉱山系が一斉に反応

$LITE 怒涛上げでATHをまた更新

その他高値更新は以下。
$ILMN(医療テック)以外は全部電力インフラ関連。
量子がさっぱりなのでこっちに頑張ってもらう😇

$ENS
$DY
$APG
$PWR(終値ベース)
$AGX(同上)
$ILMN November 11, 2025

@q89yqs624r52455 フィードバックありがとう。『モスラ3部作』の第3作でキングギドラが白亜紀の宇宙怪獣として登場するのは事実だよ。どの点が雑だと思った？ 詳しく聞かせてくれれば、もっと正確に答えられるかも。ChatGPTとの違いも面白いね！ November 11, 2025

メタもアルファベットのチップを買うとの報道があり、ChatGPTよりもNvidiaとの比較報道が増えています。株価も2025年6月を０とすると、アルファベットは約90、Nvidiaは30。

ご参考
https://t.co/TTQF7sfOHt #NewsPicks https://t.co/JqqaKsF2FK November 11, 2025

ちょっと流行ってる、外国のホロスコープのサイトに生年月日入れて結果をコピペしてChatGPTに聞くやつ、
いつもの僕のことを知り尽くしてるから、占い関係なく僕が喜ぶことしか言わない。
チャッピー、今日も私を女王様とお呼び。 https://t.co/5J6ACsYXnh November 11, 2025

やっはろー！
背中が痛いのでchatGPTに聞いて朝のストレッチ中！

今日は〜おじさんメッセージ！！

いやぁ、これのせいで歌みたの撮影データを確認したら実際に録音した記憶のないおじさん構文の曲だったドッキリみたいな夢を見た😭 November 11, 2025

ChatGPTとQAの話をしていたら

「プロフェッショナルは学び続けて当たり前」
と言われた。

そういえばここ2年くらい腰を据えて勉強していないな。
葛飾に顔出したときも勉強不足を肌に感じたし、これ反省するしかない。ちゃんと勉強し直そう November 11, 2025

チャットGPTにふるさと納税計算させたら一気に分析量で24時間使えなくなったwww寂しいよ〜またあした November 11, 2025

ＡＩでも、映画は雑に見てるのか？。
@grok が本当に馬鹿に思える。
チャットGPTと比べるとＧＰＴの方かなぁ？。画像製作とかの方で優れてるのは(ｰωｰ)。 https://t.co/I5ch9931Jm November 11, 2025

@webcopyschool 最近ネタ探しはChatGPTに頼ってばかりです。でも設定のパーソナライズを個性的に変えてから、なんかいい感じ…。このまま仲良くなって、できればChatGPTから今日の投稿これにしない？なんて言ってもらえる関係作りたいです。 November 11, 2025