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これ、つまらないAI絵が大量生産される理由そのものじゃない？
画像生成AIを使うと、画力がなくて手では描けない憧れを、自ら描いた「かのような」体験ができて楽しい。でも実際は描いていないし、手描きと違って投稿者の個性も反映されにくいので、本人以外が見てもつまらないことが多い。 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

最新の画像生成AIモデル「Z-Image-Turbo」生成してみたよ
t2iでの質は現環境（Illustrious）以上、スピードも同様😆
わたしが不慣れなので最終的な質とスピードは現環境に及んでいませんが凄い手ごたえを感じています

This is a SFW illustration. no suggestive intent in this illustration. https://t.co/aq4iHyBk22 December 12, 2025

「すごい」で止まる人は、発信が伸びにくいなと思ってます。

ぼくの中での「すごい人」の定義のひとつは、

・なぜそれがすごいのか
・どこが他と違うのか

ここまで具体的に説明できる人です。

最近でいうと、画像生成AIのNano Banana Pro。
「やばい、すごい」で終わらせずに、ぼくはこんなふうに整理しました。

・倭国語テキストがほぼ破綻なく出せる
・指示が素直に通る（プロンプトが混ざらない）
・2人キャラを出しても、髪型や服装が入れ替わりにくい

今までの画像生成だと、2人描かせると特徴がごちゃ混ぜになったり、
文字がグチャグチャになったりしてたんですよね。
そこが明確に改善されている。
だから「すごい」と言える。

ビジネスでも同じで、
「やることを決めろ」「やらないことも決めろ」だけだと抽象的すぎます。

ぼくの場合は、
・やること → 短い頻度で音声配信や動画を出す
・やらないこと → 編集はほぼしない（テロップや細かいカットは捨てる）

クオリティは少し落ちても、そのぶん気軽にどんどん出せるようにしてます。
ここまで具体的に言語化して初めて、発信として「すごい」に近づいていく感覚があります。

何かを見て「すごい」と感じたとき、
・どこがすごいのか
・何と比べてすごいのか
・自分ならどう使うのか

ここまで説明できるようになると、発信の説得力が一気に変わります。 December 12, 2025

社内メモによると、 OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は月曜日、Googleやその他の人工知能の競合他社からの脅威が高まる中、ChatGPTの改善にさらなるリソースを動員する「コードレッド」を宣言すると従業員に伝えた。
OpenAIは広告販売に取り組んでいることを公に認めていないが、計画に詳しい関係者によると、オンラインショッピング関連を含む様々な種類の広告をテストしているという。既に何百万人もの人々がChatGPTを使って購入する商品を探している。

アルトマン氏は、ChatGPTの改良に向けたコードレッドの「急増」は、OpenAIが、買い物や健康に関するタスクの自動化を目指すAIエージェントや、ChatGPTユーザーが毎朝読むためのパーソナライズされたレポートを生成するPulseなど、他の製品の進捗も遅らせることを意味すると述べた。
その結果、 OpenAIは広告など他の取り組みを延期する予定だとアルトマン氏は語った。

アルトマン氏は月曜日、社内Slackメモの中で、毎週8億人以上のユーザー向けにチャットボットをパーソナライズし、各ユーザーが自分とのやり取りの仕方をカスタマイズできるようにするなど、ChatGPTの機能向上に注力するよう、より多くの従業員に指示していると述べた。

アルトマン氏は、コードレッドに含まれるその他の主要優先事項には、画像生成AI「Imagegen」も含まれていると述べた。これは、ChatGPTユーザーがインテリアデザインのモックアップから実写写真のアニメーション化まで、あらゆるものを作成できるようにするものだ。先月、Googleは独自の画像生成モデル「Nano Banana Pro」をリリースし、高い評価を得ている。

アルトマン氏は、他の優先事項として、LMArenaなどの公開ランキングを含む競合他社のモデルよりもChatGPTを動かすAIモデルが好まれるように「モデルの動作」を改善すること、ChatGPTの速度と信頼性を高めること、そしてチャットボットが無害な質問に答えることを拒否することを指す用語である過剰拒否を最小限に抑えることを挙げた。

アルトマン氏のコードレッド宣言は、グーグルやアンスロピックなどの競合他社の新モデルがアプリ開発者から特に強い賞賛を受けている中で行われた。

アルトマン氏によると、OpenAIは来週、社内評価で「[Googleの] Gemini 3よりも優れている」と評価された新しい推論モデルをリリースする予定だが、ChatGPTの「エクスペリエンス」を向上させるにはさらなる作業が必要だという。推論モデルはより良い回答を生成するためにより多くの計算能力を費やし、ChatGPTの思考モードやディープリサーチなどの機能を支える。 December 12, 2025

反AIによる「画像生成AIは学習元を保存している」といったデマが続いているのでnanobananaで説明を作りました

ご自由に転載・改変・レスバでの利用、クソコラ化を行ってください https://t.co/2iIgm49mcj December 12, 2025

画像生成AIで作った微妙なドット絵風画像をゲームで使える形式に直すウェブアプリ「Unfaker」
https://t.co/EkYjbz4NAT December 12, 2025

●画像生成AI自体への忌避感
●AI画像が元の写真より劣っている
●著作物に対するライセンス違反の疑い
●情報汚染の原因としての問題
●写真が主役の話で本物を使わない
●天文台の取り組みに対してリスペクトを欠く行動
●記事へ誘導するような文言

ナゾロジー、悪い意味で全方向に特化してない？ https://t.co/EYaiLNx9II December 12, 2025

「画像生成AIに学習元データが入っているか」論、自分の従来の認識としては「入っていない」だったんだけど、今は「バイトコードとしては入っていないが情報としては“本質的な部分”のみが残っている」がより正確だと思っている（比較的低次元なベクトルとして）。

ちなみに『拡散モデル　データ生成技術の数理』（岡野原, 岩波）には「拡散モデルは、歪み有りデータ圧縮に利用することができる」という記載もある。
ただし、だからといって歪み有りデータ圧縮とJPEGなどの符号化を同一視するのは難しいし、いわゆる「切り貼り」の指摘も支持できるものではない。

法的観点がこれで変わるわけではないものの、技術の話をするなら「何GBで何億枚～」という素朴論を抜けて確率分布や情報量の話になるといいなと思う（自分もまだまだ勉強中なんだけども） December 12, 2025

画像生成AIの活用検討もちょっと進めてるんですが、アニメとかでの活用を調べるとやっぱり「案出し」「色検討」「中間生成物」「アップスケーリング」とか、その特質を利用しつつ、最終生成物は自分の著作物とする形のようでした。 December 12, 2025

12/02タスク結果
■本日のポジティブ感想(3つまで)
・年末もコツコツ頑張る
 
#つみあげビクトリー
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【今日終わった一覧】
■タスク
・課題整理
・読書(aws技術書、その他)
 
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【明日やること一覧】
・読書
・朝活
 
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【現在やること一覧】
■個人事業用ドメイン再活用
・メールサービスのリストアップ
・メールサービスの決定
・メールサービスの契約
・メールサービスの設定
 
■アフィリエイト用レビューサイト構築
・サイト立ち上げ
 
■AI画像生成
・画像生成AIの再セットアップ
・画像生成AIの開始手順まとめ
・生成AI勉強課題確認
 
■フリーランス業務
・事務作業のAI活用検討
・職務経歴書の更新
・必要スキル候補のリストアップ
 
■会計処理
・30件会計処理
 
■英語の勉強
・1ページ目の音声を聞く
・1ページ目を音読する
 
■X情報発信
・スタンスや、コツ整理する December 12, 2025

画像生成AIで亜美さんとさくらさんのイメージ画像を制作。
文字を入力して30分程度で作ったものなので低クオリティ。
二人の顔とかいろいろと作者のイメージとは違いますが大きさは大体こんな感じかと。 https://t.co/dKwBzX2wpF December 12, 2025

🎄12月になり、事業所もクリスマスムードに✨
今日は作業訓練として、見本動画を見ながら折り紙づくり✂️
さらに画像生成AIでオリジナルのクリスマスイラストも制作🎨
メリハリをつけて取り組みつつ、息抜きや趣味づくりにも◎
みんな笑顔で楽しみ、最後は事業所内へ飾りつけしました🎁✨ https://t.co/UfnwJel7iz December 12, 2025

Z-imageで常識破壊！驚異の画像生成に感動！✨
Stable DiffusionのZ-imageがすごすぎ！🤯 室内で雨と金魚が泳ぐ幻想的な世界が、まるで写真のようにリアルに生成されるんです！クリエイティブの可能性、無限大ですね！🙌
#Zimage #画像生成AI https://t.co/4fNmJUqyRA December 12, 2025

あのブロックリスト、異様にふっとらちゃんへのヘイトが濃厚なのよね
並み居るAIユーザーを押しのけて10回以上名前が出てくるし
ふっとらちゃん手描き絵描きやぞ、手描き絵描き
反画像生成AI衆の大好きな、努力信奉手描き絵描きなんだけど December 12, 2025

ジャンクフード五十三次も作ってみました。

多少意味が分かりませんができました

ただ言いたいことはAIスゲー。

#ジャンクフード
#画像生成AI https://t.co/wp1V9aM0wY December 12, 2025

レンズフレア効果は、
本来はレンズに強い光が入ったときに生まれる「ゴースト」や「光のにじみ」を再現する表現です📸

太陽やライトを画面内に入れたときに、光の輪やにじみが連なって見えるあの感じ。

デジタルではあえて足すことで、ドラマチックさや映画っぽい臨場感、逆光のまぶしさを盛ることができます✨

ただし使いすぎには注意⚠️

・主役よりフレアが目立つと「見づらい」「安っぽい」印象に
・画面中央や文字の上に強く乗せると、情報が読みにくくなる

おすすめは、
・太陽や街灯など「実際の光源」に沿わせて控えめに入れる
・写真やキービジュアルの“ここぞ”という一枚だけに使う

ポイントを絞って入れると、自然でエモい雰囲気が出せます🌅✨

#プロンプト活用 #プロンプト #特殊効果 #画像生成チャレンジ #画像生成ai #画像生成AI #画像生成 December 12, 2025

Nano Banana Proに参照画像として使える3D素材。
好きなキャラに、理想のポーズや構図を取らせたいときに使えるデータです。

Midjourneyなどの画像生成AIで生成したキャラに、
狙ったポージングやアングルをそのまま再現できるのでとても便利。 https://t.co/LZ2Y0hsvzv December 12, 2025

(何か見た)
画像生成AIのi2i機能は版権ものロンダリング機能じゃねーのよ……。
だいたい出力の類似度は事前にコントロールできてだな。
i2iでなくても他者の著作物を加工したものをそうだと説明せず自作ですと称するのは行儀が悪い(類似しすぎなら著作権侵害もあり得る)のはそうです。 December 12, 2025

絵を描くことが好きな私にとって画像生成AIがもたらすと思う弊害について短いコラムを書きました。ぜひ読んでみて下さい。

#画像生成AI #イラスト

https://t.co/Egvk57otay December 12, 2025