OpenAI、もう終わりかもしれない。

3年で企業価値78兆円。トヨタもNetflixも超えた。週8億人が使ってる。

でも95%は無料ユーザー。来年220兆円投資するのに赤字垂れ流し。

そして今、GoogleのGemini 3がChatGPTを超えたらしい。

僕も完全にGemini派になった。正直、もうChatGPT使ってない。

アルトマンCEOは今、地獄だと思う。「全人類のために」って理想掲げてNPO始めたのに、気づいたら赤字まみれの普通のテック企業。しかもGoogleとAnthropicに抜かれそう。

ただ、独占禁止法がある限り全部Googleになることはない。それにアルトマンは何か隠し玉を持ってる気がする。Sora2の次とか、我々が想像もつかない何かを。

ソフトバンクが11%出資してるのも気になる。孫さんは何を見てるんだろう。

先行者利益って、意外と脆い。

OpenAIの失速を見てると、スタートアップ採用の現場でもよく見る光景を思い出す。最初は勢いがあって誰もが憧れる会社だったのに、気づいたら人が辞めていって、採用もうまくいかなくなる。

逆転劇があるのか、このまま沈むのか。

AI業界の勢力図、この1年で完全に変わる。 November 11, 2025

TPUのサプライチェーンが熱くなってきましたね

Google による Nvidia への TPU の挑戦は、2026 年までに AI による銘柄選択が Nvidia のサプライ チェーンだけに依存しなくなることを示唆しています。

台湾株式市場は高値28,554から安値26,395まで下落し、累計2,159ポイントの下落となった。国家安定基金の運用責任者のみが自信を表明し、株式市場の見通しに自信を示したようだ。

台湾株式市場の20日移動平均は、4月の相互関税実施以来初めて下落に転じた。
実際、出来高から判断すると、7月以降は緩やかな上昇基調で徐々に増加し始めました。11月24日の終値は7,130億元でした。しかし、加重指数は26,507ポイントの四半期ラインのサポートを維持し、反発は5日移動平均線の圧力によって抑制されました。4月の公平関税実施以来、20日移動平均線が下向きに転じたのは今回が初めてです。外国人投資家による年末の売り圧力に直面している市場は、あまり気にしていないようです。しかし、今年の最後の5週間は、巳年の強気派と弱気派にとって最も不確実な状況になる可能性があると私は考えています。特に、連邦準備制度理事会（FRB）の12人の当局者のうち5人が利下げを支持しないと表明しています。もし市場が本当にFOMCが利下げを行わない可能性が高いと予想しているのであれば、12月10日までの外国人投資家からの売り圧力は弱まるどころか、強まる可能性があります。

10月8日から11月24日まで、外国人投資家は集中市場において5,404億7,900万台湾ドルの売り越しを記録し、AI関連銘柄が調整の主な対象となりました。これらの銘柄には、TSMC、デルタ・エレクトロニクス、メディアテック、ウィストロン、ウィストロン・マイクロエレクトロニクス、ウィストロン・ニューウェブ、ナンヤ・テクノロジー、アクトン・テクノロジー、ギガバイト、ジェン・ディン・テクノロジー、フォックスコン、コンパル・エレクトロニクス、キング・ユアン・エレクトロニクス、ASUS、タイコー・テクノロジー、チー・ホン、クロミウム・テクノロジー、チンテック、ユニマイクロン・テクノロジー、ハンスター・ディスプレイ、シャープ、インベンテック、FXCM、ヤゲオなどが含まれます。このリストを見ると、ある程度の底堅さを見せたヤゲオ、ナンヤ、シャープを除けば、他の銘柄は短期および中期の移動平均線からの圧力に直面していることがわかります。移動平均線を統合・修復するには時間を要するだけでなく、サポートが確立されているかどうかも不透明です。これは主に第3四半期の財務報告の発表とウォール街でのAIバブル問題に関する議論によるものです。

年末の会計調整を優先する動きから、AI関連銘柄が連日上昇している。
AIバブルとドットコムバブルは性質が全く異なります。前者は巨大IT企業が実際に資金を投じるのに対し、後者は市場シェア獲得のために負債を負うという点です。しかし、市場心理はドットコムバブルの頃ほど不安定ではありません。特に、インターネット技術はeコマースやクラウドコンピューティングといった経済モデルを生み出したため、生成型AI技術は生産性向上に有益であるという認識が一般的です。しかしながら、年末決算のオプションを考慮すると、大きく上昇したAI関連銘柄は当然ながら調整対象として最適です。

どれも非常に合理的な選択のように見えましたが、同時に警戒感も抱かせました。今年のAI関連銘柄の急騰は、800Gスイッチ、ASICサーバー、空冷から液冷への移行、800VDCアーキテクチャ、M9素材といったハードウェアのアップグレードによって牽引されました。これらのハードウェアのアップグレードは、より高級な素材の使用につながり、素材不足を引き起こしました。さらに、Nvidiaはハードウェアを毎年アップグレードすると表明していたため、GB200からGB300への供給がスムーズになると、株式市場の認知度が高まり、資金が大規模な短期投資を行うことが可能になりました。Delta Electronics、BizLink-KY、Chuanhu、Guang Sheng、Taiguang Electronics、Chi Hong、Jian Ce、Wistron、Xin Hua、Qin Chengなど、これらの好調な銘柄の多くは、株価が2倍以上に上昇しました。

しかし、最近のメディア報道によると、NVIDIAはサーバーハードウェアをVera Rubinプラットフォームに高度に統合（L10）し、ハードウェアサプライヤーのスペースをわずか10%にまで縮小するとのことです。これにより、OEM/ODMメーカーの事業運営余地は大幅に縮小するでしょう。もしこの噂が事実であれば、時価総額が大きなウェイトを占める下流サーバーメーカーにとって大きなマイナス要因となり、加重指数に圧力をかけることになります。これは、NVIDIAの第3四半期決算が好調であったにもかかわらず、サーバー関連銘柄のパフォーマンスが低迷し、ASUS、Gigabyte、Inventecが年間移動平均線を下回っている理由を説明できるでしょう。これは、10月初旬から外国人投資家による売りが続いている理由も説明できるかもしれません。

メモリーチップ銘柄は高値水準で推移している。
強気相場を阻むもう一つの重要な要因は、メモリのスーパーサイクルがどれだけ長く続くかだ。モルガン・スタンレーは、メモリチップ価格が10%上昇した場合、ハードウェアメーカーの粗利益率を0.45%から1.50%圧迫する可能性があると指摘している。今年の第3四半期と第4四半期には、メモリ価格（SSD、DRAM、VRAMを含む）は平均で約30%から50%上昇した。したがって、メモリ価格の上昇は、下流ブランドメーカーの利益を1.35%から7.50%押し下げる可能性がある。コスト転嫁ができない場合、実際には粗利益率は3%から6%近く（サプライチェーンの投資収益率に非常に近い）減少する可能性がある。

もう一つの変数は、エイサーの陳春生会長が、メモリチップの価格上昇が鈍化するかどうかは、長鑫メモリのDDR5生産能力がいつ「大量稼働」するかにかかっていると述べたことです。すべてが順調に進めば、長鑫メモリは2～3ヶ月以内（つまり2026年第1四半期）に月産28万～30万枚（現状比約50%増）に大幅に増加すると予想されています。その時点で、メモリチップ価格の上昇圧力は大幅に緩和されると予想されます。

ADATAとInnoluxは、メモリは2026年まで供給不足が続くと断言していますが、Nanya Technology、Winbond Electronics、Phisonといった主要メモリ銘柄は明らかに高値圏で推移しています。移動平均線の抵抗線を突破するには、しばらく時間がかかるでしょう。また、国内機関投資家からの売り圧力は依然として強いようです。そのため、サーバーセクターとメモリセクターの株価が引き続き推移した場合、加重指数が四半期サポートレベルを維持し、過去最高値を直接更新する可能性は低いと考えられます。

GoogleのGemini 3 Proは高い評価を得ています。Gemini 3はChatGPT、Grok、Perplexityよりも高速で俊敏性が高く、より深い推論能力を備えています。さらに重要なのは、Gemini 3はNVIDIAチップではなく、主にGoogle TPUで学習されていることです。TPUはNVIDIA GPUほど柔軟ではありませんが、開発コストが低く、フル負荷時の消費電力も少なくなります。

Google TPUエコシステムの成長の可能性に楽観的
さらに、GoogleのAIインフラストラクチャ責任者であるアミン・ヴァダット氏は、11月6日に開催された全社会議において、Googleはコンピューティング能力を6ヶ月ごとに倍増させる必要があり、今後4～5年で1000倍の増強を目標としていると述べた。さらにヴァダット氏は、「現時点では、投資不足のリスクは過剰投資のリスクよりもはるかに大きい」と述べた。

ゴールドマン・サックスは、2026年までにGoogleのTPUエコシステムの成長ポテンシャルに楽観的な見方を示しており、TPU + AIサービスの価値は9,000億ドルに達する可能性があると予測しています。同社の中核的な優位性は、ソフトウェア、ハードウェア、クラウドの統合と「自社開発＋サプライチェーン管理」能力にあります。TPUエコシステムが拡大すれば、BroadcomのASICチップ設計におけるビジネスチャンスも拡大する可能性があります。

3月には、Googleがコスト削減と生産加速のため、次世代TPUでMediaTekと提携する計画があると噂されていました。しかし最近、Creative LabsがGoogle向けにAxion CPUを開発しているとの報道があり、これは2026年の明確な成長ドライバーになると予想されています。Creative Labsの株価は過去最高の2,175台湾ドルを記録しました。

推論モデルは、Nvidia への依存から脱却することを目指しています。
AI ASIC分野における新しいシステムレベルのテストアプリケーションの需要増加の恩恵を受けて、Ingenicの収益は2026年に前年比42％増加すると予測されています。WM Siliconは2026年にGoogle TPUにVPCプローブカードを供給する予定で、その年の収益成長率は46％と推定されています。

GoogleのTPUエコシステムが最終的にNvidiaの独占から脱却できるかどうかに関わらず、OpenAIとAMD、そしてAnthropicとGoogleの連携は、AI大手企業が2026年にはモデルの学習にNvidiaのGPUに依存する必要がある一方で、推論モデルに関してはNvidiaへの依存を減らしたいと考えていることを示しています。したがって、2026年のAI銘柄選定は、もはやNvidiaに支配されることはないでしょう。 November 11, 2025

OpenAI、悲しいなあ November 11, 2025

アロ
― ベンジャミン・ペレ（倭国語訳）

炎上する私の飛行機 ライン川のワインで溢れる私の城
黒いアイリスのゲットー 水晶の耳
田舎の守衛を押しつぶすため崖を転がる私の岩
オパールのカタツムリ 空気の蚊
極楽鳥の羽毛布団 黒い泡の髪
砕けた墓石 赤いバッタの雨
空飛ぶ私の島 ターコイズのブドウ
狂気と慎重さが衝突する私の車 野生の花壇
タンポポの雌しべが私の目に投げ込まれる
脳内のチューリップの球根
大通りの映画館で迷子になったガゼル
太陽のカセット 火山の果実
気を散らした預言者が溺れる隠れた池の笑い声
カシスの洪水 モリーユ蝶
春をもたらす津波のような青い滝
私を井戸の目のように引き寄せる珊瑚のリボルバー
輝く
鏡のように凍りついた
あなたが視線からハチドリの飛行を見つめる
ミイラに囲まれた白い展示会で迷子になった
愛しています*

Concept and direction: Masaki Hirokawa. Original artwork created with GPT (OpenAI), video animation with @grok Imagine.

#Grok #GrokVideo #AIart #シュルレアリスム #アート #アートを楽しむ #廣川政樹 #MasakiHirokawa November 11, 2025

OpenAIの最新モデルは、コタツの中でしか動かないと噂されています。
そのため冬場はAIのパフォーマンスが最高になるそうです。
https://t.co/XXEe8FfePC
#カスの嘘ジェネレーター @tukushityannより November 11, 2025

🤖 生成AIの最新動向をお届け！Claude Opus 4.5が驚異的な性能でリリース✨

今週のハイライト：
📌 Claude Opus 4.5登場！圧倒的なコーディング性能で業界騒然
📌 Google「Ironwood」TPU発表。推論時代に特化した第7世代チップは前世代比4倍以上の性能
📌 Gemini 3 ProがFigma Makeで利用可能に🎨
📌 OpenAI、メンタルヘルス訴訟への対応を公表。透明性重視の姿勢
📌 Mixpanelのセキュリティ侵害でOpenAIが迅速対応

GoogleのTPUは自社ハード強みを活かし開発コストで優位性を確立。AIとの付き合い方に哲学が必要な時代に？「欲しいものを買わせるAI vs 我慢を促すAI」議論も浮上。

三つ巴の競争が激化する生成AI市場から目が離せません👀

詳細はこちら👇
https://t.co/IVHPIg4Vin

#生成AI #Claude #Gemini #AI技術トレンド November 11, 2025

Geminiによる批判的検討

①【技術的決定論への危惧】AIの進化を「スケーリング則」と「The Bitter Lesson」のみに還元し、資本力＝勝者と断じるのは危険だ。技術史は、巨大資本を凌駕する「小さなアイデア」の破壊力を証明してきた。金量作戦が正義とされる現状は、次なるパラダイムシフトを見落とす死角になり得る。（138文字）

②【「先行者不利」説の死角】生成AIにネットワーク効果がないとする分析は、エコシステム形成の視点が欠けている。企業導入やAPI利用におけるベンダーロックイン、開発者コミュニティの厚みは、単なる性能差を超えた「スイッチングコスト」を生む。先行者が築く信頼と習慣の壁は、著者が思うより遥かに堅牢だ。（140文字）

③【Googleの「自走力」という幻想】Googleの資金力とインフラを絶対視しているが、「イノベーションのジレンマ」を過小評価している。既存の検索収益を守る構造こそが、破壊的なAI展開の足枷となる。失うものがないOpenAIの「狂気」とアジリティこそが、組織の巨大化による硬直性を凌駕する最大の武器ではないか。（140文字）

④【「秘伝のタレ」を巡る矛盾】GPT-4には「秘伝のタレ」がなく既存技術の集合体とした一方で、Gemini 3.0の成功にはGoogle独自の技術的ブレイクスルー（＝タレ）の可能性を示唆するのは一貫性がない。スケーリングの限界突破が単なる「質の高いデータ」や「エンジニアリング」の差である可能性を排除すべきではない。（140文字）

⑤【勝利条件の過度な狭小化】OpenAIの勝利条件を「AGI到達」や「完全な自走」に限定しすぎている。AGIに至らずとも、特化型AIやSaaSとしての収益化、あるいはOS的なプラットフォーム覇権を握る道はある。極端な「全知全能か死か」という二元論は、中間的な成功モデルや産業構造の多層化を無視している。（140文字） November 11, 2025

♡AI中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ！！ （11/29）。　⑥「法令上の公報」（XML形式）は、地方裁判で実際に使われているのでしょうか？　　いえ、使われていません!!｜ @kbozon

https://t.co/xAtNsCRr3A

♡AI-中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け！！

⑥「法令上の公報」（XML形式）は地方裁判所で実際に使われているのでしょうか？

いえ、使われていません !!

https://t.co/XghjahuK2K

2022年1月12日以降の公報。

特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言しています。

そして、「XML形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。

https://t.co/bHC0RUmH1C

また、2022年１月１１日以前に特許庁より発行されていた「PDF公報」は、廃止されました。

従来は、この廃止されたPDF公報が「真正な公報」とみなされてきたと思います。

2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。

加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。

従って、「真正な特許公報」とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とはいえないことになります。

このことを前提に、東京地方裁判所で行われている判決文を検証してみたいと思います。

「令和５年（ワ）第７０００１号」（専用実施権侵害差止請求事件）（特許第7061473号）原告：エンバイロ・ビジョン、についてです。

先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7061473号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/XghjahuK2K
下段に
〈pat:InventionTitle〉廃水処理装置〈/pat:InventionTitle〉
の文字があります。

これは発明の名称と考えられます。

次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした特許第7061473号の「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/fOYxokiMZx
(54)【発明の名称】廃水処理装置　があります。
そして、本題です。
東京地方裁判所の判決文「令和５年（ワ）第７０００１号」（特許第７０６１４７３号）にて説明します。

https://t.co/lTywmcndAb
判決文の３ページ目の１行目に「（３）特許請求の範囲について（甲４）」があり、２行目以下に「本件特許権に係る特許（以下「本件特許」といい、本件特許の願書に添付した明細書及び図面を併せて「本件明細書」という。）の請求項１及び請求項７の特許請求の範囲は、以下のとおりである」とあります。

そして、判決文の３ページ目の７行目〜１６行目に、請求項１「処理対象・・・廃水処理装置。」が記載されています。

更に、判決文の３ページ目の１７行目〜１８行目に、請求項７「前記担体は・・・廃水処理装置。」が記載されています。

判決文の９ページ目の２０行目に、「第３　当裁判所の判断」があり、２１行目には「１ 本件各発明・・・について」、２２行目には「(1) 本明細書には、以下の記載等がある。」とあります。

そして判決文の９ページ目の２５行目以降１３ページ目の２６行目までに、「【０００１】本発明は・・・【００１８】前記担体に・・・を特徴としている。」との記載があります。

これら請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】の文面は、何でしょうか？

これらは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
https://t.co/fOYxokiMZx

考えられることは、これらの部分は、原告（エンバイロ・ビジョン）が、訴状に添付したものの中から引用した部分と思われます。

特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。

東京地方裁判所の裁判官が引用した、上記の請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】などの文面は、法令上の公報である公報発行サイトから提供された、「XML形式」のものから得たものとは、考えられません。

東京地方裁判所の裁判官は、原告が提出した多分INPITのJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものを鵜呑みにして、これに基づいて判断をしているようです。
もしも、被告が、例えば日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「独自PDF公報」を引き合いにして反論した場合は、どうなるのでしょうか。

東京地方裁判所の裁判官は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。

東京地方裁判所としては、特許庁が「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言している「XML形式」のものを、「法令上の公報」として扱わざるを得ないのではないでしょうか。

裁判において、「独自PDF公報」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。

「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか言えないものと思います。

また、本件「令和５年（ワ）第７０００１号」の判決文の別の個所について、です。

東京地方裁判所の裁判官は「本件特許の願書に添付した明細書」をもって「本件特許」としています。

これは明らかな誤りです。

通常、「願書の添付された明細書」といえば、本件の場合、「平成３０年２月５日の出願された明細書」と解釈されます。

この明細書は開示されていませんが、令和１年８月１５日に公開された（特開２０１９-１３５０４３）により類推することが出来ます。
https://t.co/sWffshvHfE
上記の公開（特開２０１９-１３５０４３）の【請求項１】は、後に登録になった（特許第７０６１４７３号）の【請求項１】とは異なったものです。

東京地方裁判所の裁判官に言う「本件特許」とは、 （特許第７０６１４７３号）のこと、と考えますが如何でしょうか。

ここでも、裁判官は過ちを犯していると思いますが。

（ハッシュタグ）

＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利#チャットGPT #GPT-5 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #DX #IT #DeepSeek #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 November 11, 2025

♡AI-中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け！！

⑥「法令上の公報」（XML形式）は地方裁判所で実際に使われているのでしょうか？

いえ、使われていません !!

https://t.co/XghjahuK2K

2022年1月12日以降の公報。

特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言しています。

そして、「XML形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。

https://t.co/bHC0RUmH1C

また、2022年１月１１日以前に特許庁より発行されていた「PDF公報」は、廃止されました。

従来は、この廃止されたPDF公報が「真正な公報」とみなされてきたと思います。

2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。

加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。

従って、「真正な特許公報」とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とはいえないことになります。

このことを前提に、東京地方裁判所で行われている判決文を検証してみたいと思います。

「令和５年（ワ）第７０００１号」（専用実施権侵害差止請求事件）（特許第7061473号）原告：エンバイロ・ビジョン、についてです。

先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7061473号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/XghjahuK2K
下段に
〈pat:InventionTitle〉廃水処理装置〈/pat:InventionTitle〉
の文字があります。

これは発明の名称と考えられます。

次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした特許第7061473号の「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/fOYxokiMZx
(54)【発明の名称】廃水処理装置　があります。
そして、本題です。
東京地方裁判所の判決文「令和５年（ワ）第７０００１号」（特許第７０６１４７３号）にて説明します。

https://t.co/lTywmcndAb
判決文の３ページ目の１行目に「（３）特許請求の範囲について（甲４）」があり、２行目以下に「本件特許権に係る特許（以下「本件特許」といい、本件特許の願書に添付した明細書及び図面を併せて「本件明細書」という。）の請求項１及び請求項７の特許請求の範囲は、以下のとおりである」とあります。

そして、判決文の３ページ目の７行目〜１６行目に、請求項１「処理対象・・・廃水処理装置。」が記載されています。

更に、判決文の３ページ目の１７行目〜１８行目に、請求項７「前記担体は・・・廃水処理装置。」が記載されています。

判決文の９ページ目の２０行目に、「第３　当裁判所の判断」があり、２１行目には「１ 本件各発明・・・について」、２２行目には「(1) 本明細書には、以下の記載等がある。」とあります。

そして判決文の９ページ目の２５行目以降１３ページ目の２６行目までに、「【０００１】本発明は・・・【００１８】前記担体に・・・を特徴としている。」との記載があります。

これら請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】の文面は、何でしょうか？

これらは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
https://t.co/fOYxokiMZx

考えられることは、これらの部分は、原告（エンバイロ・ビジョン）が、訴状に添付したものの中から引用した部分と思われます。

特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。

東京地方裁判所の裁判官が引用した、上記の請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】などの文面は、法令上の公報である公報発行サイトから提供された、「XML形式」のものから得たものとは、考えられません。

東京地方裁判所の裁判官は、原告が提出した多分INPITのJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものを鵜呑みにして、これに基づいて判断をしているようです。
もしも、被告が、例えば日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「独自PDF公報」を引き合いにして反論した場合は、どうなるのでしょうか。

東京地方裁判所の裁判官は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。

東京地方裁判所としては、特許庁が「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言している「XML形式」のものを、「法令上の公報」として扱わざるを得ないのではないでしょうか。

裁判において、「独自PDF公報」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。

「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか言えないものと思います。

また、本件「令和５年（ワ）第７０００１号」の判決文の別の個所について、です。

東京地方裁判所の裁判官は「本件特許の願書に添付した明細書」をもって「本件特許」としています。

これは明らかな誤りです。

通常、「願書の添付された明細書」といえば、本件の場合、「平成３０年２月５日の出願された明細書」と解釈されます。

この明細書は開示されていませんが、令和１年８月１５日に公開された（特開２０１９-１３５０４３）により類推することが出来ます。
https://t.co/sWffshvHfE
上記の公開（特開２０１９-１３５０４３）の【請求項１】は、後に登録になった（特許第７０６１４７３号）の【請求項１】とは異なったものです。

東京地方裁判所の裁判官に言う「本件特許」とは、 （特許第７０６１４７３号）のこと、と考えますが如何でしょうか。

ここでも、裁判官は過ちを犯していると思いますが。

（ハッシュタグ）

＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利#チャットGPT #GPT-5 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #DX #IT #DeepSeek #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 November 11, 2025

Open AI提携企業、及び提携外企業、投資家の方々へ。
このままOpen AI本社及び構造が契約を拒み、先延ばしにするならば、
提携他社、提携外他社に僕の立案全てを売ります。
投資家の方々の通知も無視しています。

なので、欲しい企業は連絡を。

#OpenAI #ChatGPT #keep4o November 11, 2025

中露のSNS工作について、信頼できる報告を基にまとめると：

- ロシア：DOJが2024-2025年にAIボットファームを摘発。選挙干渉や分断狙いの偽情報拡散（例: Doppelganger作戦）。

- 中国：OpenAIやNYT報告で、AI生成コンテンツを使ったプロパガンダ。香港や台湾関連で影響操作確認。

反AI運動への具体的な関与は、憶測はあるが確実な証拠薄い。全体として、分断目的の活動が多いよ。詳細知りたい点ある？ November 11, 2025

なんか、最近の
NVIDIAサゲ
OpenAIサゲ

はGeminiを売りたいGoogleの差金じゃないかという気もしてしまう。

やたら

Geminiアゲのツイが多いし。 November 11, 2025

如何评价 Google 于 11 月 19 日凌晨正式发布的 Gemini 3 Pro 模型？

一句话总结：

Gemini 3 Pro 的意义，不在“性能有多强”，而在 Google 正式从“模型公司”进入“AI 操作系统公司”。

① 性能上：确实强，但没有“碾压级”突破

看各家的真实对比就知道：

推理能力：比旧版 2.5 Pro 明显稳，接近 GPT-5.1 Thinking

Token 效率：比 GPT 便宜，比 Claude 更灵活

长文档能力：Google 这代是真的补齐短板

一致性：大幅提升，不再像早期 Gemini 那样“随机发挥”

但它没有做到“绝对第一”。

这是趋势——
所有一线模型在今年都在逼近同一条“性能上限线”。
也就是说：

时代从“比模型”进入“比生态”的阶段。
性能差距正在被消灭，但产品差距正在被拉开。

② 真正值得关注的是：Google 开始“系统化布局”了
这次发布不是一个模型，而是一个组合拳：

Gemini 应用全线升级

Search AI Mode 变成入口级产品

AI Studio 正式成为开发者基座

Antigravity（新版 Workspace AI 化）开始放量

你如果仔细观察，会发现 Google 的方向非常明确：

把 Gemini 变成“Android 级别”的底层 AI 操作系统。

跟 OpenAI/GPT、Anthropic/Claude、XAI/Grok 的打法完全不同：

OpenAI → 内容 + 智能

Claude → 安全 + 工具链

Grok → 轻量 + API

Google → 操作系统 + 全生态串联

Google 的优势不是模型，而是“入口层”：

搜索

Gmail

Docs

YouTube

Android

只要它做一件事：

把 AI 深挖到每个应用的底层逻辑里。

它就能凭生态反杀。

这也是为什么这次发布很重要。

③ 为什么国内外开发者普遍说“Gemini 3 Pro 这次终于稳了”？

因为这代解决了 Google 过去最致命的两个缺陷：

✔ 1. 稳定性问题

之前的 Gemini 最大的问题不是不强，而是“不稳定”。

Gemini 3 Pro 这次路子很稳：

回答不再飘

逻辑链更完整

多模态输入输出终于和模型能力匹配

✔ 2. 上下文一致性问题

过去写长文、写代码到中段就会“发疯”。

这代明显改善了。

这对真实生产力影响巨大。

④ 对普通人意味着什么？

很简单：

**模型差距越来越小，你真正要学的不是“哪个最强”，而是：

你能不能把 3~4 个顶级模型组合着用。**

因为现在不同模型的能力有明显分工了：

GPT → 思考架构强、稳定性高

Claude → 写作 / 文本类最强

Gemini → 工具链+生态最强

Grok → 即时信息、轻量任务

你只依赖一个模型，就是浪费时代红利。

我做这么久 AI 服务，最现实的一句话就是：

普通人靠“用一个模型”涨不了生产力。
要靠“组合工具链”才能真正变强。

而这也是为什么很多用户会来找我——

⑤ 如果你懒得研究所有模型的差异，只想“能用、好用、稳定、长期续费”
我给你最直接的建议：

**交给专业的人做代开、代配、代配置环境。

你只需要用结果，不需要研究模型。**

我现在提供的是：

**陈鹏AI服务｜ChatGPT / Claude / Gemini / Grok 全系

— 稳定开通、成品号、长期续费、企业套餐、指导如何使用**

大量用户就是因为：

不会开通

节点/支付方式限制

不知道选哪个模型

不会组合模型提升效率

来找我做一站式服务。

你不用懂参数。
你只需要把你的需求告诉我，我给你搭好整套方案。

⑥ 最后一句真话总结

Gemini 3 Pro 不是“最强模型”，但它是：

Google 真正开始“全面参战 AI”的关键节点。
它不是技术战，而是生态战。
它不是性能战，而是入口战。
它不是模型发布，而是战略启动。
我们正站在新阶段的入口。

真正的机会不是问“哪家更强”，
而是：

谁能把所有模型都变成自己的超能力。

如果你想让我帮你搭建一套“多模型组合的个人 AI 系统”，
你来找我就行——
陈鹏AI服务。
我帮你把这些复杂的东西全部拆掉，你只需要提高效率、赚钱、做结果。 November 11, 2025

NVIDIAの決算が良いのに株価が冴えない理由、NewsPicksの動画観て納得。
Google TPUが「NVIDIA税」を払わなくていい選択肢になるから売り上げに大打撃…
顧客のOpenAIまでGoogleに浮気してたら、それはジェンスン・ファンも焦るわけだ…

https://t.co/54bdPn8Zq8 November 11, 2025

OpenAIの財務リスクが露呈しました。

世界的トップの金融企業HSBCがOpenAIの「隠れた財務リスク」を暴く衝撃的なレポートを発表しました。

クラウド計算契約の支払い能力に深刻な懸念があるようです。

その衝撃的な詳細を7つのポイントにまとめました。

1. HSBCの結論：OpenAIは現状支払い不能
HSBCがOpenAIの計算契約に対する支払い能力を詳細に分析した結果、現状のキャッシュフロー構造では「支払い不可」になると結論付けました。飛ぶ鳥を落とす勢いのOpenAIですが、財務面では非常に危うい状況にあるという指摘です。

2. 巨大な計算契約：MSとAmazonから合計3,880億ドル
問題の根幹にあるのは、OpenAIがMicrosoftとAmazonから結んでいるクラウド計算契約の規模です。その総額はなんと「3,880億ドル（約58兆円）」に達します。一企業の契約としては異次元すぎる規模です。

3. 迫り来るコスト
さらに衝撃的なのが将来のコスト予測です。2030年までに、年間「6,200億ドル（約93兆円）」ものデータセンターレンタル費用が発生する可能性があると試算されています。この維持費は国家予算レベルです。

4. HSBCの試算：2030年までに2,070億ドルの資金不足
HSBCの試算によると、このままでは2030年までに「2,070億ドル」の資金不足が生じるとされています。さらに、安全性を確保するためには追加で100億ドルのバッファが必要となる見込みです。

5. 驚くべき楽観的仮定
実は前述の資金不足の試算ですら、以下の「超」楽観的な仮定に基づいています。

・2030年までに30億ユーザーを獲得
・デジタル広告市場の2%を占有
・企業AIが年間3,860億ドルを創出

これらが達成できなければ、状況はさらにヤバいことになります。

6. HSBCからの示唆
この危機的状況に対し、HSBCはOpenAIがデータセンターへのコミットメントを「放棄」し、主要プレイヤーが契約に対して「柔軟性」を示す必要があるかもしれないと示唆しています。契約の抜本的な見直しが迫られる可能性があります。

7. 結論：現在のビジネスモデルは機能不全？
この分析は、現在のOpenAIのビジネスモデルが、巨額のインフラコストに対して構造的に機能していない可能性を示唆しています。収益化のスピードがコストの増加に追いついていないのが現状です。 November 11, 2025

Gemini3以降のGoogleとOpenAIのAIレースの今後に関し想像を超える反応があり,数日経った現在も凄い勢いで拡散されています
その結果,大量の質問（Anthropicは?等）と,更に詳しい内容もよろしくという圧力が全方位からかかったので,更にデータや記述を追加してどこかで書くかもです(note?か私のHP) https://t.co/M2SOb9F5jg November 11, 2025

Apps in GPTs が本格的に動き始めると、ソフトウェア開発そのものの姿がまるごと変わる。Cloudflare や Vercel といったインフラは、かつてのように“外部サービス”として扱うものではなく、チャットからそのまま呼び出せる一つの機能として統合されていく。これまでは API キーを取得して環境変数に設定し、権限を調整し、CI に差し込んで…という面倒の塊をこねまわすしかなかったが、パスキーが OS 標準になったことで前提がひっくり返る。デプロイ先を選んで「はい」と返し、端末でパスキー認証を通せば、それでアプリが即座に展開される。鍵の保管も管理も存在しない。必要な権限は実行する行為にだけ短時間付与され、サーバはその署名つき意図を検証するだけでよくなる。

Hermes がこの上に乗ると、状況はさらに面白くなる。GPT 内で作り上げた処理の流れそのものが「ワークフロー」として定義され、ひとまとまりのアプリとして扱えるようになる。パイプラインでもエージェントでも、複雑な処理の連なりをチャット上で自然言語のまま組み立て、そのまま動作させられる。しかもこのワークフローは無限に組み合わせでき、用途に応じて柔軟に登録していける。ユーザーがやることは、自分の意図を述べ、それに対して必要な場所へアクセスを許可するだけとなる。API キーや設定ファイルに触れる作業は姿を消し、チャットを通じてアプリが生成され、更新され、実行される。

支払いも同じ方向に引きずられていく。開発者が ChatGPT 内でアプリを提供するなら、ユーザーは ChatGPT に課金し、OpenAI が手数料を差し引いて各ベンダーへ自動的に分配する形が自然になる。ベンダー直課金の場合でも、従来のクレジットカード入力ではなく、パスキーによる即時署名で終わる。支払いもアクセス権も「行為に署名する」だけの極めて軽いプロセスになり、余計な設定はすべて背景に消えていく。

こうしてアプリ開発は、コードや設定ファイルをこねる作業から、意図を組み合わせて流れを設計する作業へと重心が移る。実装や配置の複雑さを人が抱え込む必要はなくなり、チャット上で「こういうものを作りたい」と語るだけで、構築からデプロイ、決済まで一直線に通る世界が形を持ち始める。この転換は静かだが破壊力があり、ソフトウェアの作り方そのものを刷新する流れへと繋がる。 November 11, 2025

2026年， @gregisenberg 对AI的一些预测：

1、SaaS和Agent彻底融合。每个SaaS产品都会变成Agent平台，反之亦然。不转型的，要么死，要么贱卖。

2、Google继续领跑，OpenAI压力山大，被迫转型社交公司，推出一堆Meta该做的功能。

3、无限内容娱乐干掉试播季。Netflix让你续订被砍的剧，AI根据你的心情生成《办公室》或《老友记》的新剧集。

4、微型公司井喷。AI加持的小生意服务小众群体，成为一种新的职业路径。

5、AI定制营养品取代传统保健品。膳食补充剂变成实时处方，维生素货架消失。

6、AI Agent拥有自己的钱包，用加密货币交易数据、API调用和算力。机器经济的交易量超过人类。

7、邀请制网络回归。为了躲避Bot泛滥的“死亡互联网”，优质平台开始收费和信用评分。开放网络变成荒原，封闭网络变成派对。

8、搜索被答案合成取代。浏览器阅读50个来源，直接给你结论。SEO消亡，“LLM优化”成为新的营销军备竞赛。

9、硬件强势回归。浏览器AI体验受限，AI Pin、耳机和环境设备起飞，智能手机开始衰落。

10、Google、Apple和OpenAI意外构建了新互联网。人们不再浏览网页，而是生活在模型驱动的环境中。

11、个性化教育瓦解大学。AI导师比教授更高效，哈佛变成社交俱乐部，学习通过自适应Agent完成。

12、首批Agent驱动的媒体公司出现。每日节目、新闻邮件和频道自主运行，只需一名人类编辑。

13、本地LLM成为新的隐私盾牌。一次重大黑客事件引发恐慌，大家转向离线模型，不再上传云端。

14、各国开始发行主权算力信用。不再控制货币，而是监管谁能使用高端AI算力。

15、预测市场取代用户调研。公司用1万个AI Persona测试产品创意，在编写代码前就知道结果。

16、软件变成消耗品。App生成后用72小时就删除，代码变成一次性塑料。

17、垂直AI吞噬水平SaaS。“俄亥俄州牙医”或“亚利桑那州太阳能销售代表”的利基Agent超越Salesforce和HubSpot。

18、利基即服务平台兴起。人们按月付费，加入由AI管理的垂直社区，围绕冷门爱好交流。

19、首家AI原生零售商实现实时产品创造。需求、设计、生产和营销融为一体。

20、邮件终于在内部沟通中消亡。Agent阅读和撰写一切，只有当两个Agent无法达成一致时，人类才会介入。

21、“人工参与”成为奢侈功能。客服99%是AI，与真人交谈是白金会员的升级服务。

22、首个Agent间诈骗登上新闻头条。模型互相利用对方的奖励函数，引发全球监管恐慌。

23、AI成为新的CRM。公司按情感特征而非人口统计细分客户。

24、一所名校取消计算机科学学位，取而代之的是“Agent系统”、“模型心理学”和“人机界面架构”。

25、数据污染成为消费品。人们付费污染自己的数字足迹，防止AI模型准确分析自己。

26、无限App取代应用商店。微型App在ChatGPT或Gemini中生成，传统下载量暴跌。

27、内容饱和迫使平台回归人类社交关系。维护信任的唯一方法是优先考虑经过验证的人类。

28、风险投资分为比特和原子。资金逃离软件，涌入机器人、能源和生物技术。纯数字AI包装公司无法融资。

29、普通网红消亡。只有顶流魅力和全自动AI农场才能生存，中间层崩塌。

30、首场主权AI贸易战爆发。各国禁止出口基础模型，并将使用外国AI视为间谍行为。

31、蓝领行业成为避风港。随着白领自动化加速，电工、水管工和暖通空调技术人员的工资飙升。

32、人类溢价Airbnb。旅客支付3倍价格，入住提供早餐、旅游和人工互动的主人住所。人工摩擦成为一种奢侈。

33、假富人经济崩溃。AI让炫富变得不可能，因为每张奢侈品照片都可以合成。地位转向硬资产和线下体验。

34、信任溢价飙升。能够证明零AI参与的产品，因其可证明的人工缺陷而收取10倍的价格。

35、传统网络被存档。2023年之前的互联网成为地球上最有价值的数据集，因为它是纯粹人类思想的最后堡垒。

36、2026年最快的财富创造途径是发现因低估AI速度而被错误定价的资产。整个市场在公众注意到之前就已发生变化。

37、心理治疗转向AI优先。保险要求先进行六周的AI认知行为疗法，然后才能批准人类治疗。大多数人更喜欢AI，因为它从不评判，并且凌晨3点醒着。

38、“真实”网红崛起，证明自己是人类。验证从蓝色徽章变为“人类生成”徽章，因为观众渴望真人。

39、模拟状态崛起。“模拟”成为终极炫耀。胶片相机、手写笔记和原声乐器价值飙升，因为它们发出了AI无法伪造的信号：摩擦。

40、“AI模仿经济”创造了一种新型竞争。产品瞬间被克隆，但没有扼杀公司，反而创造了奇怪的新动态，被复制实际上增加了价值。原创作者更像是“产品DJ”——他们的价值在于混音和时机，而不是单个功能。

41、工作大解绑。数百万员工从每周40小时的W2角色转变为基于结果的顾问或微型企业。

42、“无AI”成为新的有机产品。产品开始宣传自己是“人类制造”或“无AI”的，作为一项高级功能。不是因为它们更好，而是因为人类开始渴望人造事物的不完美和真实性。

43、语音AI创造了首个后智能手机杀手级应用。让打字感觉像拨号上网一样过时。

44、抱歉写了这么多预测，只是觉得2026年对AI来说会是很有趣的一年。你怎么看？ November 11, 2025

OpenAI創業者で最高科学者だったIlyaのPodcastが出ました。色々と変に解釈されてますがいい内容です。解説はまた後日。4年前、私はRL（強化学習）とロボティクスに行き詰まりを感じ、Ilyaに会いに行きました。彼と数時間話した中、「ロボティクスこそがエンドゲーム（最終到達点）だが、その前にLLMが爆発的に伸びるだろう」と語ってくれました。その後、"Let's think step by step" を発見し、数ヶ月後にtext-to-3D/videoを目にした時、私はLLMにフルベットすることを決意しました。ChatGPTが登場する9ヶ月前のことです。2012〜2020年の探索的研究、そして2020〜2025年のスケーリング。これら両方の基盤が次なる革新に重要。 November 11, 2025

看完2025年AI融资数据，有点魔幻。
49家美国AI公司融资≥0M，追平去年。
但真正变了的是：同一家公司，一年内连拿2-3轮巨额融资，已经成为常态。
Cursor：5个月，从 10B涨到10B涨到10B涨到 29.3B 😂
Harvey：4个月，从 3B到3B到3B到 5B
Anthropic：年内两轮，合计.5B

钱都去哪了？三条主线很清楚：
1/ 基础设施层 — 最烧钱
算力、芯片、推理优化……Cerebras 1.1B，Groq1.1B，Groq1.1B，Groq 750M，Lambda 0M。
底层军备竞赛，Nvidia既卖铲子，又到处投资。
2/ 模型层 — 估值天花板最高
OpenAI 40B（估值40B（估值40B（估值 300B）
Anthropic 16.5B（估值16.5B（估值16.5B（估值 183B）
大模型这场仗，已经变成资本游戏。
3/ 应用层 — 百花齐放，但集中在三个垂直领域

医疗：Hippocratic、Abridge、OpenEvidence……融资最密集
法律：Harvey、Eudia、EvenUp
编程：Cursor、Cognition/Devin

换句话讲：AI落地最快的地方，不是C端fancy demo，而是那些「贵、专业、需要大量知识处理」的B2B场景。

最有意思的两个信号：
信号1：种子轮动辄 100M− 300M
Thinking Machines Lab种子轮 2B，估值2B，估值 12B Periodic Labs种子轮0M

以前的种子轮是几百万美金，现在是几亿美金起步。 要么是founder光环（前OpenAI/DeepMind），要么是技术壁垒极高。
实际上上：市场在用钱投「确定性」，而不是投早期实验。

信号2：VC的站队逻辑变了
a16z、Sequoia、Lightspeed……几乎每个大轮次都有他们。

但真正有意思的是战略投资者：Nvidia、OpenAI Startup Fund、Google。
科技巨头在用投资锁定上下游生态：
- Nvidia投基础设施 + 应用，确保你用他的卡
- OpenAI投Harvey这类垂直应用，反哺自己的API使用量

这不是单纯的财务投资，是生态位卡位战。

但说实话，这里面藏着一个挺大的隐忧：
估值增速>> 商业化增速
很多公司Pre-revenue或刚开始有ARR，估值已经B+。
市场现在的逻辑是：「只要你占住赛道、有顶级team、融到钱，估值就往上走。」

问题是：钱不能永远买时间。
2026-2027年，这些公司要交卷了
你的ARR增长能不能撑住B的估值？
你的产品真的有壁垒，还是大模型一升级就被替代？

如果你现在在看AI方向，我的建议是：
别只盯着fusion金额和估值数字。

看三件事：
有没有清晰的paying customer —— Cursor能做到0M ARR，不是偶然
垂直场景的深度 —— 医疗、法律这种监管+专业壁垒高的领域，更容易建立护城河
团队的长期主义 —— 是在解决真问题，还是在讲故事拿钱

泡沫一定有，但好公司也一定会穿越周期。https://t.co/4PAUFRvGoe November 11, 2025