OpenAIが「再帰的自己改善」が可能なAIを開発していると公に言ったのは初めてではないか？アライメント研究を共有するブログを開始している。2028年3月までにAI研究自動化AIを開発するとサム・アルトマン達は以前ライブで言っていたが、あからさまに再帰的自己改善と言っているのは初めて見た。 https://t.co/Gd5L5YG1QQ https://t.co/K7eCljw3Xd December 12, 2025

OpenAIの最高研究責任者のMark Chen氏はGemini 3 proは非常に優れたモデルだが、内部には同等のモデルがあって近い内にリリースでき、事前学習においても半年間の研究で容易に競争力のあるものができたと話している。またswebenchを見るとgemini3proにはデータ効率に問題があり、openaiにはそれを解決する非常に強力なアルゴリズムがあると語った。 December 12, 2025

Gemini(nanobanana)がプレゼン資料作るのうまいの
openAIがそういうのを学習対象から外す形で効率化したのに対して、GoogleはGmailとかスプレッドシートとかむしろオフィス用途の需要が大きいから、国とかが出してるPDF資料とかも食ってるって違いなだけな気がするけどどうなんだろ？ December 12, 2025

■「Geminiの検索周りは他社のAIと比べて圧倒的に出来が悪く、設計から見直さないと深い調査には使えない」
ワイがずっと言ってるGeminiの検索ポンコツ問題、まったく同じような意見がRedditに投稿されていた。
なお、GeminiのWebアプリでも、Google AI StudioでWebグラウンディングしても同様。
どれも、ワイが言い続けている内容とかなり整合する。
※ここで書かれているのは確定している"公開仕様"ではなく、観測された挙動からの推測を含むことに注意。

主な問題は以下。
---
① 検索クエリの立て方が極端に悪く、古い知識に引きずられる
最新情報が必要な質問でも、いきなりバージョン番号や年月を含んだ「狭いクエリ」を投げてしまい、検索前から古い前提に縛られている。例として「最新の Gemini モデルは？」と聞いたときに、Gemini が内部の古い知識を前提にしたようなピンポイント検索ばかりする一方で、OpenAI 側（GPT‑5.1）はまず広いクエリで全体像を探り、その後で絞り込んでいく挙動を見せる。
→これ、実際使ってるとマジで遭遇するよね。「そりゃそんな決めつけたような検索の仕方をしたら、正しい答えなんて得られないだろ」ってのがGeminiだとマジである。
これもついこの前書いた
https://t.co/cGXTwyO67l
『OpenAIのReasoningモデルは）基本動作として初手でとりあえず検索して『世界の状況をざっくり知る』からスタートする傾向にあるからこういうことが起きにくい』
Geminiはこれをやらないから、思い込みで恣意的な答えをWebから集めてポンコツ回答をするって話。

② （特にDeep Researchにおいて）事前に「固い計画」を作りすぎて、実際の検索結果に合わせて軌道修正できない
まず内部知識をもとに細かい調査計画を立て、その計画に沿って検索していく設計になってそうだという話。
その結果、「最近仕様が変わった API」などを調べるときでも、古いバージョン番号やすでに廃止されたエンドポイントを前提にした計画を組み、その計画を機械的にこなしてしまうので、最新の情報に辿り着けない。本来は、ざっくり広く調べてから、見つかった情報に合わせて次の一手を変えていくべきなのに、それが出来ていないという指摘。
→ChatGPTだと、GPT-5.1 ThinkingもDeep Researchも、検索結果に応じて調査方針を動的に更新しながら進んでくれるけど、Geminiは事前に決めた計画でしか調査しないから、思い込みで間違えた答えを出してくるって話。これ、ワイも以前にポストした。
https://t.co/WzhKwStdYj

③ 検索結果が「スニペットだけ」で、ページ本文を読めない設計
Google 検索と連携しても、Gemini 側にはWebページ全文ではなく「Googleにキャッシュされてる、検索結果用の短い抜粋（スニペット）」だけが、固い構造化データの形で渡されると指摘されてる。そのうえで、特定の URL を開いてページ本文を読ませる手段が用意されておらず、API の仕様など「細かい情報を読み込んで調べるタイプのタスク」がほぼ不可能。ChatGPTはページを普通に読みに行く(フェッチする)。

④ 検索プロセスの中身がユーザーから見えない
Web 版の Gemini では、どんな検索クエリを投げて、どのサイトを見ようとしたのかが表示されない。
開発者向けの API でも、レスポンスが出たあとに「どんなクエリを使ったか」の一覧が少し見えるだけで、「推論のどのタイミングで、どのように検索したか」が分からず、調査の網羅性を検証しにくい December 12, 2025

「NVIDIAを買っておけば間違いない」
かつて世界中が疑わなかったその神話に、今、静かに亀裂が入り始めていることに気づいているだろうか。

記録的な決算を叩き出しても重い株価、水面下で進む巨大テック企業同士の歴史的な提携、そして「1400W」という物理的な熱の壁。
これらはすべて、一つの事実を指し示している。

AI半導体市場は、単純な「学習」の軍拡競争から、より複雑で、より経済合理性が支配する「推論」と「効率化」のフェーズへと完全に移行したのである。

この変化の震源地にいるのはGoogleだ。
彼らはNVIDIAへの依存を断ち切り、自社製シリコン（TPU）による完全な垂直統合を完成させつつある。
2025年11月、市場が織り込み始めた「脱NVIDIA」の全貌と、そこにある冷徹な勝算を紐解く。

まず、投資家の心理の変化が残酷なまでに現状を映し出している。
NVIDIAの2025年Q3データセンター売上高は512億ドル、前年比66%増。通常の製造業ではあり得ない成長率だ。

しかし市場はこれを好感するどころか、「ピーク」として警戒した。
ハイパースケーラーによる初期需要の一巡と、競争激化による「マージン圧縮」のリスクを見抜いているからだ。

対照的に、Googleの株価は最高値を更新した。
評価軸が変わったのだ。
「どれだけ高性能なチップを作れるか（NVIDIAの領域）」から、
「どれだけ低コストでAIサービスを運用し続けられるか（Googleの領域）」へ。

この背景には、天文学的な設備投資（Capex）の質的変化がある。
2025年から2027年にかけて、ハイパースケーラー4社が投じるCapexは累計1.15兆ドルに達すると予測されている。

かつては「NVIDIA H100の在庫確保」が全てだった。
だが現在は違う。Amazonは「Trainium 2」へ、Metaは自社シリコンとのハイブリッドへ。
1枚数百万円もするGPUを並べてチャットボットを運営していては、いつまでたっても利益が出ないことに気づいたからだ。

TCO（総所有コスト）で有利なカスタムシリコンへの移行は、もはや技術的な挑戦ではなく、企業の存亡をかけた財務的な必然なのである。

この「自立」への動きを最も先鋭化させているのがGoogleのTPU戦略だ。
現在展開中の第6世代TPU「Trillium (v6e)」は、派手さはないが実利の塊である。
前世代比でエネルギー効率を67%以上向上させた。
電力コストがデータセンター運営費の大部分を占める現在、この数字は魔法に近い。

画像生成AIの雄であるMidjourneyが、NVIDIA GPUからTPU v6eへの移行を断行しコストを削減した事実は、ブランドよりも「実利」が選ばれ始めた決定的な証拠である。

そして真の脅威は、その次に控える第7世代「Ironwood」にある。
これはNVIDIAの最新鋭「Blackwell」の弱点を的確に突くために設計された戦略兵器だ。
最大の革新は「光」にある。
独自の光回路スイッチ（OCS）技術により、単一ポッド内で最大9,216チップを接続可能にした。
NVIDIAのNVLinkすら凌駕する規模で、システム全体が「一つの巨大な脳」として振る舞う。

Ironwoodの設計思想は明確だ。
「学習は他社に任せてもいい。だが、推論はすべて奪う」

汎用的なグラフィックス機能を削ぎ落とし、推論に特化することで電力効率を極限まで高めている。
AIに質問を投げかけるたびに発生するコストを、NVIDIA GPUの半分以下に抑えられるとしたら、勝負の行方は明らかだろう。

結局のところ、Googleの恐ろしさは「垂直統合」にある。モデル（Gemini 3）、ソフトウェア（JAX）、ハードウェア（TPU）をすべて自社で完結させている強みだ。

Gemini 3は開発段階からTPUの特性を前提に設計されている。他社がGPU調達コストの高騰や納期遅延に喘いでいる間も、彼らだけは涼しい顔でサービスを拡大し、価格競争力を維持できる。

2025年、AI半導体戦争の勝者は「最強のスペックを持つチップを作った者」ではない。
「最強の経済圏（エコシステム）を作った者」だ。
Broadcomを影の勝者としつつ、Googleが描く「脱NVIDIA」のシナリオは、想像するよりも遥かに早く、そして深く進行しているのかもしれない。

さらにはMeta、Amazon、Microsoft、OpenAIが動き、その影にはBroadcomもいる。AI半導体の戦国時代が動き出している。 December 12, 2025

OpenAIが“総力戦モード”に突入。

広告や他のプロジェクトを止めて、ChatGPTの強化に全リソースを集中。
来週、 $GOOGL のGemini 3より強いと言われる新モデルを出す。

理由は簡単で、
「Googleに追われているから、まずユーザー体験を最強にして勝ちたい」 という判断。

OpenAIは
•ChatGPTの応答速度
•正確さ
•個別最適化
•画像生成
を全部底上げして、圧倒的No.1を取りに行く方針。 December 12, 2025

ちょうど3年前、OpenAIがChatGPTをリリースしたときにはGoogleがコードレッドを宣言したけど、ついに立場が逆転。

bard時代に「Googleオワコン」と言われていたのが懐かしい。 https://t.co/mXuBD4Vte5 December 12, 2025

これは、生成AI×コンサル業界のゲームチェンジをかなり本気で進めにきた一手だと言えるでしょう。
OpenAI側から見ると、エンプラ版ChatGPTを本当に使い倒してくれる現場と数万人規模の実データを一気に獲得できる。アクセンチュア側から見ると、ChatGPT Enterpri… #NewsPicks https://t.co/J1guE7jaHj December 12, 2025

物足りない感じではあるけれど丁寧で入門に良い感じの記事だった。以下のような割り切りがあった。

- openAIのAPIに密結合してる
- 実装するツールを絞ってる
- ファイルの更新は全更新前提だった

以下の雰囲気が知れるのが良かった
- 内部的なsystem promptの例 December 12, 2025

〇AI依存症に落ち込むな！　AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ！！ （12/2）。　 ⑧ 法令上の公報（真正な特許明細書）。｜久保園善章 @kbozon

https://t.co/GFxJzFI4op

〇AI依存症に落ち込むな！　 AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ！！

⑧法令上の公報（真正公報）

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/bHC0RUm9c4

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。

何となれば、特許庁が発行するものが唯一のものでしたので。

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。

そして、INPITは、「公報はＸＭＬですので、レイアウトもページも存在しません。」、「したがって、公報標準レイアウト/ページの概念はございません。」ともいっています。

更に、「公報はＸＭＬであり、ＰＤＦ化するに当たっての制限はありません。」と断言しています。

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。

以上の如く、J-PlatPatからダウンロードして得られる「独自PDF公報」や、民間業者、たとえば日立システムズのSRPARTNERより得られる「独自PDF公報」などは、　それぞれ異なったものであり、「真正な公報」とは見なすことができないと考えます。

INPITのJ-PlatPatよりダウンロードして得られる「PDF公報」は、あくまでも「独自PDF公報」であって、「真正な公報」とは言えないものと考えます。

ましや、民間業者が作成する「独自PDF公報」も、これまた「真正な公報」と、言えません。

ここで、「独自PDF公報」の発行にあたって、INPITのJ-PlatPatにおいて奇怪な過去がありました。

何故か、２０２２年１月１２日〜１月２４日の１３日間のあいだ、J-PlatPatよりダウンロードした「独自ＰＤＦ公報」が異様なものでした。

https://t.co/iIBNCtNEOj

即ち、フロントページの右下に表示される「代表図面」、および３ページの図面が、一部欠けていました。

さらに、２０２２年１月２０日発行の「特開2022-014916」の独自PDF公報も代表図面と他の図面に欠落がありました。

https://t.co/fiIqp9SxXA

一方、民間業者である日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「特開2022-014916」の独自PDF公報には欠落箇所はありませんでした。

https://t.co/lCT5dRqGi2

J-PlatPatよりダウンロードした「独自ＰＤＦ公報」の異様さは同年１月の２４日まで続いたようです。

https://t.co/PrVwFrE8jO

（ハッシュタグ）

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〇AI依存症に落ち込むな！　 AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ！！

⑧法令上の公報（真正公報）

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。

何となれば、特許庁が発行するものが唯一のものでしたので。

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。

そして、INPITは、「公報はＸＭＬですので、レイアウトもページも存在しません。」、「したがって、公報標準レイアウト/ページの概念はございません。」ともいっています。

更に、「公報はＸＭＬであり、ＰＤＦ化するに当たっての制限はありません。」と断言しています。

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。

以上の如く、J-PlatPatからダウンロードして得られる「独自PDF公報」や、民間業者、たとえば日立システムズのSRPARTNERより得られる「独自PDF公報」などは、　それぞれ異なったものであり、「真正な公報」とは見なすことができないと考えます。

INPITのJ-PlatPatよりダウンロードして得られる「PDF公報」は、あくまでも「独自PDF公報」であって、「真正な公報」とは言えないものと考えます。

ましや、民間業者が作成する「独自PDF公報」も、これまた「真正な公報」と、言えません。

ここで、「独自PDF公報」の発行にあたって、INPITのJ-PlatPatにおいて奇怪な過去がありました。

何故か、２０２２年１月１２日〜１月２４日の１３日間のあいだ、J-PlatPatよりダウンロードした「独自ＰＤＦ公報」が異様なものでした。

https://t.co/iIBNCtOcDR

即ち、フロントページの右下に表示される「代表図面」、および３ページの図面が、一部欠けていました。

さらに、２０２２年１月２０日発行の「特開2022-014916」の独自PDF公報も代表図面と他の図面に欠落がありました。

https://t.co/fiIqp9T5N8

一方、民間業者である日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「特開2022-014916」の独自PDF公報には欠落箇所はありませんでした。

https://t.co/lCT5dRre7A

J-PlatPatよりダウンロードした「独自ＰＤＦ公報」の異様さは同年１月の２４日まで続いたようです。

https://t.co/PrVwFrEG9m

（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 #VertexAI #DX #IT #DeepSeek #BigTech #manus #Manus #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 December 12, 2025

Grokさん・・・ｗｗｗｗ

この投稿はOpenAIのSora 2で生成された10秒のアニメ風動画で、セーラー服の金髪ツインテール少女が巨大な鐘を叩いて鳴らし、割る様子を描き、最後に雪景色へ飛んでいくファンタジーシーン。 December 12, 2025

＞「1株たりとも売りたくなかった。ただ、OpenAIに投資するためにもっと資金が必要だっただけだ」と孫氏は参加者に語った。「もっと資金があれば、もちろんNvidia株は常に、いつでも保持し続けたかった」
→ でも、投資する資金が必要だと思ったから躊躇はしながらも売却を着実に実行するのがすごい⋯。

ソフトバンクの孫氏、エヌビディア株売却で泣いたと語る
https://t.co/QrY1zgH66d December 12, 2025

⇩オカズ
https://t.co/XZuurKyoZG

エプスタインとメル友だった元ハーバード学長が、OpenAIの取締役を辞任。信じられないほどのスキャンダルが明らかに。学問の名声が一瞬で崩れ去ったこの瞬間、私たちは何を考えればいいのでしょうか？💔 未来の信頼はどこへ行ったのか…。 https://t.co/zFbyXYB4iC December 12, 2025

みんなコードレッド好きね⋯

OpenAIのCEOが「コードレッド」を宣言、Googleが巻き返し
https://t.co/lfOsL59ioq December 12, 2025

OpenAIと色々あったお話④｜野上じょーじ @abayopiyopiyp https://t.co/vTshcYaIPL

もうなんかどうしようもないのではないか(サポート体制的な意味で)

#OpenAi #ChatGPT December 12, 2025

元OpenAIのIlya Sutskeverがめちゃくちゃ面白いこと言ってた。
「今の生成AIはモデルをデカくしても、人間みたいに物事を一般化したり、抽象的に捉えることはできない。だからASIはそんな簡単には来ないよ」って話。
まだ研究を頑張る意味はありそうですね。
https://t.co/eApoaIaRqf December 12, 2025

なんで　
売っちゃったんだろうね😩

9000億円でエヌビディア株売却、孫正義氏「泣く泣く売った」…オープンＡＩへの投資に振り向け : 読売新聞 https://t.co/WKQe9Qnfiw December 12, 2025

史上最強のブラウザ操作型のAIエージェントが爆誕。

Google Gemini CUAやOpenAI Operatorをベンチマークで凌駕する、最強のコンピュータ使用モデル「Lux」が登場しました。

その性能は以下です。

・300の現実世界のタスクで最高性能（Score 83.6 vs 69.0）
・OpenAIの3倍高速（1秒/step）
・コストは1/10

さらに、開発者向けSDKと学習用インフラ「OSGym」もオープンソース化。

QAやSNS管理、データ入力など、無限の自動化が可能になります。 December 12, 2025

OpenAIは海賊版書籍のデータセットを削除した理由の説明を避けようとしている
https://t.co/ihFSxGFb1j December 12, 2025