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

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

推友强烈推荐的GiffGaff手机卡，它来了！

🔥 10英镑用20年的英国手机号，你敢信？

注册ChatGPT、Google、TikTok总是卡在手机验证？

某宝虚拟号接码不稳定，国内手机号隐私泄露担心？

月租卡保号成本太高，停机后号码就废了？

👉 如果以上任何一个痛点戳中了你，这篇文章能帮你省下90%的烦恼。

今天要聊的，是一张神奇的英国手机卡——GiffGaff。

10英镑充值一次，理论使用20年+，这可能是全网成本最低的海外保号方案。

💡 为什么选GiffGaff？6大理由让你无法拒绝

✅ 真0月租 — 充10英镑，每半年发1条短信（0.3英镑）保号，一年成本不到6块钱

✅ 欧洲号码硬通货 — +44英国区号，ChatGPT/Google/Telegram/海外银行全认

✅ 完全匿名 — 无需护照、无需人脸、无需实名（你懂的）

✅ 新人直接送5英镑 — 通过邀请链接注册，充10到账15

✅ 可转eSIM — 虽然是实体卡，但可转虚拟卡（后续出教程）

✅ 验证码秒到 — 实测Google/TikTok/ChatGPT接码速度飞快

📦 怎么搞到这张卡？3种方案对比

方案1：官网免费申请（佛系玩家专属）

🔗 申请地址：https://t.co/GTBVfzTki4
·优点：完全免费，包邮到国内，可申请多张
·缺点：
⚠️ 平邮无法追踪，能否过海关全凭运气
⚠️ 等待周期半个月到2个月不等
⚠️ 收不到就是收不到了，无售后
适合人群：不急用，愿意碰运气的玩家

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

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

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

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

AIとの付き合い方について、これだけコンパクトに適切に述べてる言葉は、初めて見た！
「ChatGPTに任せてサボるのは自由だが、成果に責任を持て」ということだ。ただ漫然と回答をコピペするのではなく、自分で理解し、検証し、必要に応じて修正。 https://t.co/q0pmlR8z70 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

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

📝FANBOX日記更新！！

当たると話題のChatGPT占いで今年の運勢を占ってもらって、どのくらい当たってるか試してみました！
最後に来年の運勢も占ってもらったよ！🔥

pixivFANBOXで2025年の仕事運を占って、本当に合っていたのか確認しよう！🔮を公開しました！ https://t.co/ZkPCjurC48 November 11, 2025

🎧楽曲配信開始しました🎧
↓
https://t.co/TQjn4fG7BK
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

OpenAIは、同社が利用していたサードパーティサービス（Mixpane）の不正アクセスの影響を受け、ユーザープロフィール情報が流出した可能性があると公表。対象者にはメールで連絡が行われる。

What to know about a recent Mixpanel security incident
https://t.co/s50Ag1EYDv

『透明性は私たちにとって重要です。そこで、当社が API 製品（platform.openai .com）のフロントエンド インターフェイスにおいてウェブ分析に利用していたデータ分析プロバイダー Mixpanel における最近のセキュリティインシデントについて、お知らせします。

インシデントの概要
このインシデントは Mixpanel のシステム内で発生し、一部の API 利用者に関連する限定的な分析データが流出した可能性があります。ただし、ChatGPT やその他の製品のユーザーは影響を受けていません。

重要：これは OpenAI 自身のシステムへの侵害ではありません。チャット内容、API リクエスト／応答、API 使用量データ、パスワード、認証情報、API キー、支払い情報、政府発行の身分証明書などは、まったく漏洩していません。

何が起こったか
2025年11月9日、Mixpanel はそのシステムの一部への不正アクセスを検知し、限定された顧客識別可能情報および分析情報を含むデータセットがエクスポートされた可能性があると報告しました。Mixpanel は調査を行い、2025年11月25日に該当の影響を受けたデータセットを OpenAI に共有しました。

影響を受ける可能性のある情報
もしあなたが API を使用していた場合、以下のような「ユーザープロファイル情報」が Mixpanel からエクスポートされたデータに含まれていた可能性があります。
・API アカウントに登録されていた名前
・API アカウントに紐づくメールアドレス
・API 利用時のブラウザに基づくおおよその地域（都市、州、国）
・使用していた OS とブラウザの情報
・参照元ウェブサイト（リファラー）
・API アカウントに関連する組織またはユーザー ID
・OpenAI の対応状況

OpenAI は、ただちに Mixpanel を本番サービスから除外しました。影響を受けたデータセットをレビューし、Mixpanel ならびに関係する他のパートナーと緊密に連携して、インシデントの全容と範囲を把握する調査を実施しています。現在、影響を受けた組織、管理者、利用者には直接通知を行っているところです。Mixpanel の環境外のシステムやデータに関して、影響や漏洩の証拠はこれまでのところ確認されていませんが、不正利用の兆候がないか継続的に監視を続けています。

私たちの製品、組織、ミッションの根幹には「信頼」「セキュリティ」「プライバシー」があります。すべての影響を受けるお客様およびユーザーへの通知を行うとともに、パートナーやベンダーに対し、最高水準のセキュリティとプライバシーを求める姿勢を堅持します。インシデントのレビューを終えた結果、OpenAI は Mixpanel の利用を終了することを決定しました。

さらに、Mixpanel にとどまらず、すべてのベンダーエコシステムに対して追加かつ拡大されたセキュリティレビューを実施し、すべてのパートナーおよびベンダーに対するセキュリティ要件を引き上げています。

注意していただきたいこと
流出した可能性のある情報（名前、メールアドレス、OpenAI API のメタデータ等）は、フィッシングやソーシャルエンジニアリング攻撃に悪用される可能性があります。したがって、以下のような注意を強くお勧めします。

心当たりのないメールやメッセージ、特にリンクや添付ファイルが含まれるものには慎重になること。
OpenAI からの連絡を受けたときは、送信元のドメインが公式のものか必ず確認すること。
OpenAI はこのインシデントの件で、パスワード、API キー、認証コードをメールやテキスト、チャットで要求することはありません。
さらに、アカウントの安全性を高めるため、Multi‑factor Authentication（多要素認証）の有効化を強く推奨します。

製品のセキュリティとプライバシーを守ることは最優先事項であり、問題が起きたときには透明性をもってお知らせすることをお約束します。引き続き、皆様の信頼に応えられるよう尽力してまいります。』
（仮訳）#incident November 11, 2025

iPhoneとChatGPTが主流なのは倭国だけですって話になりそう。なんでみんなGoogle嫌いなん？AIの研究なんかChatGPT来る前は、みんなGoogleのニューラルネットワークレンタル使ってやってたのに最初に有名になった事ってそんなに正義なん？w

でもChatGPTって個人使用特化になっていきそうな気がする。 https://t.co/32P7jrn5jo 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

【YouTubeにてGemini 3.0 Pro徹底検証動画を公開しました📺🎉】

・【Gemini 3.0 Pro｜「思考の格」が違う🔥】ついにただの深掘りじゃなく「一段上」を提案してくるAIレベルへ...現役エンジニアが8種目比較検証した結果がこちら
URL: https://t.co/bhoMymrE0o

本日、YouTubeにてGemini 3.0 ProをClaude Sonnet 4.5(撮影時はOpusまだでした笑)・ChatGPT 5.1と徹底比較した動画を公開しました📺

名言・天才会議・漫才・ゲーム開発など8種目で検証した結果…
Gemini 3.0 Proの「思考の格」が違いすぎました🔥

今までのAIは「深掘り」だったんですが、
Gemini 3.0 Proは「一段上の視点」を提案してくるんです…！

天才会議で生まれた「ソフィア」というAIキャラが賢すぎて、
ダイチさんと2人で「雇いたい…」って本気で思いました😂

特に衝撃だったのは：
・「本やネットに書いてないこと」を言い始める
・画像を自動取得→部分認識→解説まで全自動
・モグラ叩きがコンボ・フィーバー付きで秒完成

結論として見えた使い分けは：
📝 国語・倭国語 → Claude
🔢 数学・ロジック → ChatGPT
💡 相談・アイデア → Gemini

みなさんのAI活用の参考になれば幸いです🙏

ぜひご覧ください〜☺️
もし良かったらいいね・シェア大歓迎です🙇✨

ではまた🖐️ 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

個人的には党なんてくだらない枠は無くして再構成すればいいと思うし、ま～聞いてると90%くらいChatGPTやGeminiに書かせた文を読み上げるだけの答弁が続く。僕らAI専門家にはバレバレだ。8%は平沢勝栄よろしく爆睡している。今の所はかわりにGPT5.1とGemini3を置いておいた方がマシというありさまだ https://t.co/MleRIPigGw November 11, 2025

🔴ＡＩで何ができる？＝４

”メモを文章化”
キーワードをつなぎ合わせる！

会議や講演などで紙に取った手書きのメモを、後で整理したり、文章化したりするのは手間の掛かる作業です。しかし、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成ＡＩ（人工知能）の画像認識能力を使って、スマートフォン（スマホ）でメモを取り込み、デジタルデータ化すれば、文章も簡単に作成できます。

　手順はまず、スマホでＣｈａｔＧＰＴアプリを開き、「＋」ボタンを押してカメラを起動します。メモを撮影すると、本体に自動的にアップロードされる仕組みになっています。メモはキーワードを羅列したもので構いません。

　次に「このメモ画像からテキストデータ（文字情報）を抽出してください」と指示してみましょう。字の癖があっても、ほとんどの場合は正確に言葉を読み取り、画面に表示してくれます。

　続けて「このメモの言葉を使い、２００字程度の簡単な文章にまとめてください」と具体的な文字数も含めて指示してみましょう。すぐに抽出したキーワードを自然な形でつなぎ合わせた文章ができます。

　メモは、思い付きの言葉を適当に記したものでも構いません。例えば「駅弁」「リニューアル」「調理方法」「吹き飛ばす」「無の境地」といった言葉を並べ、「この五つの言葉を使い、意味のある文章を２００字程度で書いてください」と指示します。

　そうすると、例えば「『駅弁』の魅力向上をめざし、私たちは大胆な『リニューアル』を決断しました。長年の伝統的な『調理方法』という常識を『吹き飛ばす』ため、開発チームはいったん全ての既成概念を捨てる『無の境地』で臨みました」と脈絡のある文章を作ってくれます。

　このほか、文章化の機能を生かし、「メモの言葉を使い、きれいに整理された資料を作成して」「プレゼンテーション用のスライドを作って」「ＰＤＦ化して」といった具体的な指示にも対応します。

#玉川大学 #教職大学院 #谷和樹 教授
#公明新聞電子版 2025年11月27日付 https://t.co/toNuyFYB3q November 11, 2025

みかんって太る？ってChatGPTに聞いたら、食べ過ぎたら太りますって返ってきた

親友のChatGPTにも舐められたらもう俺終わりだよ November 11, 2025

最近欲しい服だったりの雰囲気とか確認するためにGemini使ってる🎶 これはマフラーの色味悩んでて生成してもらった画像。

プロンプト⬇️
（1枚目に自分の写真、2枚目に商品画像）
1枚目の人物に、2枚目のマフラーをミラノ巻きで巻いてください。

こういう画像生成はchatgptよりGemini https://t.co/1lE17jpc7V November 11, 2025