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 November 11, 2025

最近海外で話題？のChatGPTに10年後の自分になりきってもらって
- 「勇気を持って手放して良かったこと」
- 「今始めて良かったこと」
を聞くやつ．やってみたけどものすごく感動した．

．．．Open AIさんこれ感動する様にプログラムしてるんじゃ？って思うくらい綺麗な回答だったんだけど，仕様ですか？

プロンプト貼っとく．みんなも試してみ👉 November 11, 2025

これは面白い。AIエージェントとSNSが融合していく未来が見えてきてる。「ChatGPTをFacebookやXのような、人が孤立するのではなく交流するソーシャルなプラットフォームに変える」／ChatGPTに｢グループチャット｣機能が追加。ソーシャル化が狙いか https://t.co/6l6ehAEYqz 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

Gemini3がめちゃくちゃ賢いという風評を聞いて過去にChatGPTに投げた質問をコピペしていくつか投げてみているがどちらかというとChatGPTのほうが回答の品質は高いように感じる。マルチモーダル処理というか開示資料やWebに転がってるPDFなどの各種資料から必要な箇所を読み取る能力がGeminiは相対的に弱くて開示資料に書いてあることを拾えずに要領を得ない回答を返してくる頻度が高くそれが品質の差違に繋がっているように思われる。推論そのものの能力にはあまり差が無いように感じる。ただ回答の文章の整っている度合いというか読んでいて伝わる説得力の高さはGeminiのほうが上でそのあたりがGeminiの高評価に繋がっているのではないかという所感を得た。ただGemini3のほうがベンチマークのスコアは勝っているらしいからやっぱりGemini3のほうがすごいのかもしれないし用途によって優劣がわかれる部分もあるように思われる November 11, 2025

おはようございます

NY市場お休み

日経先物 50円安
ドル円156円台前半
恐怖指数　安心の水準
ビットコイン　上昇
ゴールド　下落

騰落レシオ　過熱感❗️

ニュース

アサヒGHDにサイバー被害、攻撃前提の備え必要　経営主導で対策を：倭国経済新聞
https://t.co/sU05SXTaEG

OpenAI、ChatGPT開始3年で企業価値25倍　赤字でも220兆円投資：倭国経済新聞 https://t.co/MSs3bvBs9R

核融合発電の基本設計を完了　倭国の産学組織、2035年の実証へ前進：倭国経済新聞
https://t.co/JXaEsLpv2z

引き続き日経は50500-48000円ぐらいのレンジで揉んでる間に個別に資金流入が理想。
昨日一昨日は正にそんな感じでしたが、後は売買代金が2000億は超えてほしいところですね。

本日も笑顔で家族孝行で過ごしましょう😊 November 11, 2025

Pythonスクリプト1つでPPTXをテンプレート通りに作成するという内容でNote書きました！

テンプレート編集もOpus4.5で比較的楽で、ChatGPTやClaude経由でも（当然IDE全部）編集、PPTX変換が可能です。

作成後に手動編集もできますので、色々魔改造してくれたら嬉しいです！
https://t.co/N4XCt0ThG1 https://t.co/Sg7hUJwxjf https://t.co/5LZcjebhjb 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

RT→アマギフ
【高単価で稼ぐポイントまとめ‼️】

①自分の適正単価を知る

適正の単価は以下で決まります※下記能力を上げ方も記載してます。
❶日記等の個人集客の実力
→写真と動画のレベルを上げる。文章のレベルを上げる
❷実物の顔とスタイルのレベル
→美容投資、メイク研究
❸接客レベル
→定期的に接客を振り返る、講習に行く

この3つの能力が無いのに高単価で稼ぐのは無理。コツコツ実力を上げて単価を上げよう(60分1.1で働いてる人は磨けば全然上げれる)

②1回目のDE●ぎに行く際は控えめの単価で行きリピで徐々に上げる。

基本ひめ君経由で行く際は最初は高くても60分1.3〜1.4付近でちょっとまだ実力的に怖いなって場合は60分1.1〜1.2で条件出します。　

『エリア内の認知』と『女性と店舗との関係値』と『店舗内の実績』

この土台を作ってから単価を上げていく方が稼げる。急がば回れだ‼️60分1.4以上で行く場合は有料バナー打ってもらうことがオススメ(100名店の店舗は出してくれるとこ意外と多い)

※100名店の店舗はヘブンへの課金に積極的な傾向にあるよ٩(^‿^)۶(100名店は稼げる店舗が多いわけでは無い)

③裏⚫︎きのポイントを知る

裏⚫︎きって否定派では無いんですが以下のポイントが大事だと勝手に思ってます。

❶リピを重ねて土台が作れるまで2.5以上では引かない
→表10安定させて裏1固定でもアベ15〜18.5は安定できる。集客と良い認知を広げてから裏の額はあげた方がいい

❷ヤクザ的引き方はしない
→恐喝みたいなことは辞めようね。クレームに繋がって単価上げれない。

❸裏を引けなくても手抜き接客はしない
→クレームに繋がるまたは爆サイが荒れるきっかけになる。この点で単価交渉ができなくなるもしくは稼働が落ちるきっかけになる。

突き詰めると、店舗の評判を下げない引き方をしようってことです。

店舗の評判が下げる人に対し単価を上げてあげようと思ったり、店として押していこうなんて思うはずがないです。

④口コミを増やす

実際本指名を増やすことはDE●ぎは難しいです😢5人くらいいれば多い方難易度高めです。口コミに関してはかなり増やしやすいです。

評価の高い口コミの総数=接客レベル

と判断されやすく意外と予約数にも影響があります。

口コミ打診をロングの客にするのがオススメ

⑤お礼日記力入れてる風マンになる

chatGPT使って良い感じに教育すれば強そうなお礼日記作成できます(18禁表現の交わし方は㊙️なので直接問い合わせてね)

800文字のお礼日記を秒で出せるような状態を作ってAI感無くすように添削してぺっと接客人数分投稿すると店側も客側も評価ぶち上げで好循環になるからオススメ

高単価で稼ぎたい方は僕にご相談してね٩(^‿^)۶ November 11, 2025

みんほす！ホームページを
自分で自作で作ったのを
ChatGPTに褒めてもらったのを
Geminiのnanobanana🍌でinfograficにした！

ほんと頑張ったから
見てみてほしい！笑

https://t.co/eC5xtIE4Kr

ここまでやれるようになったのは
#SUNABACO との出会いのおかげ！

@nakamakoko @CarinWaka21 さん
ありがとうございます November 11, 2025

ヤバすぎる海外の占いサイト見つけました！ChatGPTと掛け合わせることで、「自分の性格、恋愛傾向、人生の変曲点と運気の流れ」を全てワンポチで占ってくれます…ガチで占いの精度高いので、副業占いで稼ぎたい人は全員知っておくべきです。この使い方を知りたい人は【いいねとリプ】。noteに使い方をまとめたのでシークレットリプライで送ります！

P.S.
副業占いで最短最速で月収100万稼ぎたい人は固定ポストにあるnoteを見ておいてください。 November 11, 2025

推友强烈推荐的GiffGaff手机卡，它来了！

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方案2：转运地址（直接放弃）
·通过英国转运公司收货后转运到国内。
·结论：转运费 > 卡价值，完全不划算，不推荐。

方案3：找代理购买（推荐⭐⭐⭐⭐⭐）
优点：确定收货，3-7天到手，省心省力
价格参考：
·淘宝/闲鱼：30-60元/张
·私人代理：价格略高但服务更好

注意事项：
·选成交量>500、评分>4.8的卖家
·确认是否包激活服务
·询问能否支持邀请奖励（5英镑）

💡 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）
·获得手机号：个人资料中查看（+44开头）
⏱️ 等待时间：约2小时后可插卡使用

📱 插卡测试（实战效果）
信号测试
·插卡立刻显示信号
·国内显示 "中国联通" 或 "中国移动"（漫游）
·正常接收短信

验证码接收测试
✅ Google注册：秒收✅ TikTok注册：秒收✅ ChatGPT注册：正常✅ Telegram注册：正常✅ 海外银行短信：支持（Wise、Revolut等）

🔄 保号攻略（每半年操作一次）
GiffGaff保号规则：每180天余额需有变动

最省钱方案：发短信保号
·💰 成本：0.3英镑/条
·📅 频率：每半年发1条
🧮 年成本：0.6英镑（约¥5.5）
·📊 可用年限：15英镑÷0.6=25年

操作步骤：
1.打开手机短信
2.发送任意内容到任意英国号码（如+447000000000）
3.扣费0.3英镑→保号成功
💡 小技巧：设置手机日历提醒，每6个月提醒一次

🎯 一句话总结

10英镑用20年+完全匿名+欧洲号码认可度高+可转eSIM
如果你需要一个长期稳定的欧洲手机号，GiffGaff可能是目前综合成本最低的方案。

推友都在推荐😏
有需要的朋友，冲就完了。 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

これすごい、ChatGPTのメモリオフにしてるのに幼少期に家庭環境悪かったことドンピシャで当てられて怖かった
私の人生のテーマの源はこの幼少期の体験らしい🥹
ちなみにこの隣のCompatibilityでは相性診断もできるからこれもオススメ！
chatgpt、Gemini、Copillt全部試したけどchatgptのGPT-5が1番いい https://t.co/Xg47G9MX8F November 11, 2025

📝たか田(@daifukujinji)さんの「Geminiをカスタムする最強テンプレ」が楽しい！

ChatGPTのメモリ機能と同じように、一度設定すればGeminiを自分色に染めることができる！

設定方法はリプ欄へ　↓ 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

#小説書きさんと繋がりたい
#小説が読めるハッシュタグ

異形の青年＆高校生助手のライト文芸
ChatGPTとGeminiによれば『夏目友人帳』『蟲師』が好きな方にオススメ

怪異側に両足突っ込んでお届けする、ほっこり切ない現代奇譚集です

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

『ChatGPTさんと巡る強化学習：PPOでLunarLander編』
#ブログ更新
#ゲームAI
#強化学習
#アメブロ https://t.co/An8pGqt3dL November 11, 2025

@mynk_ynk_PT 何かもう、普通に聞いてくれてありがとう…。送ってから「これChatGPTに投げた方が良かったか？」とか考えたけど、結果的に良かった。 November 11, 2025

OpenAIの企業価値78兆円。
ただ、売上2000億ドルの道筋もないまま8年で220兆円投資。もはや技術勝負ではなく、国家と巨大資本の体力勝負。
AIは「成長産業」じゃなくて、完全に「覇権産業」。
勝者はわずか数社。中途半端な参入は一瞬で焼き尽くされる時代かも。

OpenAI、チャットGPT開始3年で企業価値25倍　売上高70倍の投資に賭け - 倭国経済新聞 https://t.co/3q2V6WSaxk November 11, 2025