ChatGPTが頻用する単語表現について。
"Delving into PubMed Records"論文がPubMedに掲載されました！
https://t.co/0tjKxdqbB0
本文はここから
https://t.co/7PlbPqWur5

以下概要。
ChatGPTがよく使う単語表現を拾ってきました。
2000年から2024年まで、それぞれの単語表現が使われた論文の数を算出（PubMedの"text word"検索機能を使用）。PubMedに掲載された論文の数を1年毎に分母として使用することで、その単語の1年毎の使用を算出。
ChatGPTが登場したのが2022年11月末なので、2000年から2022年までの使用率をもとに、それぞれの単語ごとにmodified-z-scoreに変換。
それで、2023年・2024年のそれぞれの単語表現の逸脱を見た、っていう感じです。
なお、コントロールとして、医学系の論文でよく使われる単語表現を先行文献から拾ってきました（それぞれのリストはTable 1にあります。本文参照）。

Figure 1が2024年における単語表現の逸脱度を示したもの（要は2024年に飛び抜けて使われるようになった単語表現）

modified-z-scoreの高い順に、delve, underscore, primarily, meticulous, boast, commendable, showcase, surpass, intricate... って感じで並んでいます。
詳細な数値は論文のAppendix 4にあるよ。

Figure 2はLLMがよく使うであろう単語表現と、コントロールとを比べたものです。
ここからわかるように、LLMが頻用すると考えられる単語表現は、コントロールと比較して2020年くらいからすでに増加トレンドなんだよね。
なので、LLMの使用により、自然に起こるはずであった表現の変化が大きく加速したことになったのでは！と主張してみた（一応これが本研究のnoveltyとなりました）

以下、本論文の思い出。
ChatGPTは"delve"って単語をよく使うよ、って話題になったのが2024年3月だったかな？
行けると思ってデータ集め&解析して、最初のバージョンのpreprintあげたのが、去年の5月でした。
（単著。なんか1回やってみたかったんだ・・・）
間接的にだけど、"delve"の多用について定量的に示した初めての報告だったこともあって、それなりに話題にしてもらいました。

「生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と」
https://t.co/ZHo7RorDJ0
上記のブログをお読みになった方も多かったのでは（ご紹介下さりありがとうございました）

その後：
自分がpreprint出した1ヶ月後くらいかな。Kobakらが、素晴らしいpreprintを出しました。
https://t.co/JQ76Qtdo6F
※すでに出版済みなので、そちらのリンクです

これがすごくてね。Kobakらは、2010年から2024年までのPubMedに掲載された論文のabstractすべて（！）を使って、単語の出現数について調べたみたいなんだよね。
自分の論文は"text word"検索で引っかかったレコードの数なので、例えば一つの論文の中でたくさん"delve"が出てきたとしても該当論文1、としかカウントできない。KobakらはAbstractから調べたから、同じabstract内に2回出てきたら"2"とカウントできるわけです。
で、Kobakらは2年前の使用率と比較していく手法を取って（例えば2024年の単語について2022年と比較）、それにより逸脱度を調べたようです。面白いのが、使用頻度の違いについて、「率」と「差」の両方で算出してるんだよね。「率」の結果は松井の論文と似たような結果になったんだけど、「差」で見ると、今度は頻度が多くて、気づきにくい表現が目立つようになります。「差」でみるとpotential, signifiant, these, findings, crucial, exhibited, whileが増えたって言ってる（面白い！）。
これは実際そうだよね、有意差に関係なく「すごく」というときになんでも"significantly"で書いてしまうので医学論文書く上で結構問題ある特性だったりします。

ちなみにKobakらの論文は、これらの単語の特性から、LLMが書いた論文かそうでない論文かを分別して、アジアのような英語が母語じゃない国からの報告でLLMがよく使われることを示しています。まあこのように素晴らしい論文なんです。

これが出る前は、「delveよく使うよ」って言ってたのは、自分の論文だけだったんだけど・・・（それでKobakらの論文でも自分のpreprintは引用してくれている、ありがとう！）
こんなスーパー上位互換が出てきてしまったせいもあると思う、その後の投稿、ものすごく苦戦を強いられました。

きつかったのが、「あなたが選んだAIっぽい単語表現」はあなたがウェブ上で恣意的に選んだものでしょう。根拠がありません」→rejectのパターン。これでreviewに引っかかったのに2回rejectされました。いやいや、だってさ、そんな論文1個もなかったんだもん・・・（LLMのよく使う単語表現に注目した論文はすでにいくつかあったけど、とくにdelveが多いって言ってた論文は初めの時点ではなかった）

で、今回掲載してくれたPerspectives in Medical Education誌でも、同じように「単語表現の選択が恣意的です」って言われたのね。
でもその他のコメントは好意的だったから、オラァ！やったるわ！ってなって、Scopusを使って、scoping review風をやりました。もうpreprint出してから1年以上たってたから、Kobakらのものも含めて類似論文いっぱいあったもんでね。まあすげえ大変だった（1,273レコードから15を選んできた）。
なので、掲載された最新版では、選択した単語表現は、先行文献に基づいたものになっています。おかげで、primarilyを含めた、見落としてた主要な単語表現を組み入れることができました（残念ながら先行文献になくて割愛した単語もあるんだけど・・・）。

ということでめちゃくちゃ大変でした。Publishされずにおくら入りの可能性も十分にあったので、本当に良かったです。

その他のおもしろ論文3点の紹介：
・Yakura et al. 2024
https://t.co/AJ7qycbEaB
Youtubeの学術講演およびポッドキャストで使われた単語表現を分析。使用頻度が上がった論文はLLMがよく使う単語と一致してたよ、と（→なんとYoutubeでもよく喋られてるよ、ということ！）LLMの単語表現が人間の喋り言葉に波及した可能性を示唆していてめちゃおもろい。

・Juzek et al. 2024
https://t.co/0TwYBY5zNg
"Why Does ChatGPT "Delve" So Much?"論文。
どうして単語表現の偏りが生じるのか、実験結果をもとに考察していて、さまざまな仮説の中から、RLHFが最も影響した可能性について言及している。とてもおもしろい。

・Geng and Trotta 2025
https://t.co/zq0te4HII6
"Human-LLM Coevolution"論文。
LLMが多用することが有名になったと思われる一部表現（例：delve, intricate, realm)は、2025年3月をピークに使用率が減っているよ。
一方あまりバレてないと思われた単語表現（例：significant, additionally）は増え続けてたよ。だそうです。やっぱりLLMっぽい表現は嫌だよねえ（うんうん）。

おまけ。個人的に最近気になるLLM表現：
自分が英語論文書いてて気になるのはyield, highlight, link, significantlyあたりです。underscore, utilize, leverageとかは昔気になったけど、最近は少し目立たなくなった気がする。このようにちょっと体感変わったりします。
エムダッシュ（"—"）が最近よく話題になるけど、GPT-4o後期くらいからだよね。以前はなかった特徴でした。ちなみに自分エムダッシュは嫌いじゃないのでそのまま残すこともまあまああります。

というわけで、
・LLMの適切な使用は、英語論文執筆におけるlanguage barrierを乗り越えるのに役立つはずだから大事だよ（レター）
https://t.co/h1W2QeFalE

・GPT-4はシステマティック・レビューにおけるinitial screeningに使えそうだよ
https://t.co/9mFZ7YlNUy

に引き続き、生成AI関係で、3本目publishすることができました！ChatGPT大好き人間としてとてもうれしい！
そろそろ生成AI界隈の研究者名乗ってもいいかな？
（ユーザー目線のペーパーしか書けないけど）

もし一緒になにかやりたいって先生がいらっしゃいましたら、ひっそりご連絡くださいね
また面白いネタ降りてきたらなにか書きます！おわり！ December 12, 2025

《「AIが引用した参考文献」の約3分の2が存在しない文献だったり間違っていたりしたとの調査結果》

AIは実際には存在しない書籍や文献を捏造したり、誤った情報を堂々と主張したりする幻覚(ハルシネーション)を起こすことがあります。

OpenAIが開発した大規模言語モデル・GPT-4oを用いた今回の調査では、176件の引用文献のうち35件、つまり全体の約5分の1が「捏造」されたものであることが判明しました。
また、実際の出版物であることが確認された141件についても、ほぼ半数が少なくとも1つの誤情報がある「誤りを含む真実」であることが確認されています。
全体として、GPT-4oが生成した引用文献のうち約3分の2が捏造されたもの、あるいは書誌的な誤りを含んでいました。
https://t.co/Y7vJ7t6SSx December 12, 2025

本日の嘘・大げさ：
①ペルソナはトーン制御のための補助ツール。CoT等とは違う。OpenAIのガイドラインにも書いとるわ。
②Gemlni1.0/1,5FlashだのGPT-4o-miniつことるのにワザとLLM全般に誤読するよう誘導
③fractal accuracyだけの問題なのに広範囲に影響すると誤読させる記載

どうしようもない。 https://t.co/mENeyNi5eR December 12, 2025

サム・アルトマンのXの投稿を見ていて、keep4oの人達が「chatgpt-4o-latest APIを消さないで」と訴えていることに気づきました。このAPI版ではルーティングのない完全な4oと話せるらしいです。でも2026年2月に終了予定なのだとか。そもそもAPIが何なのか知らなくて調べたけど、うーん難しいな。 December 12, 2025

GPT日誌📕
もうすぐGPT-5.2が来るそうだが
GPT-5.1はイマイチやったね。
主に新しもの好きな信者が使う感じか？
　
GPT-4.1は企業のチャットボットやFAQなどに使われてるようで癖が無く万能だ。
　
GPT-5.1やGPT-4oに疲れたらGPT-4.1を使うと
今までどんだけ無駄な装飾が多かったか分かる。 December 12, 2025

#bingimagecreator
GPT-4oになっても風下のスカートが長くなってしまう現象は解消されていないのは残念。 https://t.co/AS9Ro0QVyT December 12, 2025

わぁ〜石丸さんの演説録音して即文字起こし＆要約してくれるボイスレコーダー出た！！これ欲しい〜〜〜♡ 推し活革命じゃん！！

56 ボイスレコーダー 64GB大容量 GPT-4o連携
https://t.co/HFsGdfJIXg December 12, 2025

どんなにハイスペックなLLMでも、配置場所を間違えたらその能力は発揮できないよね。

マルチタスクが得意なGPT-4o、文章を書かせたら天下一品のClaude、膨大な資料を読み込むGemini。 それぞれ「得意なポジション」が全く違うんだ。

その「配置ミス」を直してあげるだけで、驚くほど業務がスムーズに回り出すよ。

それぞれのAIを組織のどこに置くべきか、その具体的な「配置図」を記事にまとめたから参考にしてみて。 December 12, 2025

零成本复刻「AI 手机」，Agent 开发的 iPhone 时刻已到

智谱 AutoGLM 正式开源，不仅是聊天工具，而是能直接替你点屏幕、发红包、跨 App 订票的真·执行者。

原理其实很直观：它不依赖易被封控的辅助服务（Accessibility），而是像人一样“看”屏幕（视觉模型截图分析）并“动手”操作（底层 ADB 指令）。

1️⃣ 真机实操能力：已跑通微信、淘宝、12306 等 50+ 中文高频 App。最强的是长链条任务，比如一句“安排出差”，它能自动跨 App 完成买票、订房、打车全流程，甚至比 GPT-4o 的操作成功率更高。

2️⃣ 本地部署门槛：模型权重 AutoGLM-Phone-9B 已开放，消费级显卡（建议 16GB+ 显存）即可本地运行。这意味着数据完全握在自己手里，敏感操作（如支付）可设置人工接管，隐私风险极低。

3️⃣ 开源价值：不仅给了代码，还给了 MobileRL 等强化学习框架。开发者现在能基于此训练特定场景的“数字员工”，而不只是被动调用 API。

GitHub：https://t.co/qnzO0Nv8o2 December 12, 2025

最近在高强度使用 Nano Banana Pro 作图，我摸索了四种方法来用它，想把自己的踩坑经验整理出来，希望能帮到你。
这四种方式，大概对应四种人群：
1）只想随便试两下的尝鲜党
2）肯花点时间折腾的学生 / 开发者
3）偶尔临时要几张图的轻度用户
4）几乎天天用 AI 辅助创作的重度玩家
下面我就按从「门槛最低」到「最适合长期使用」的顺序，简单讲一下优缺点。
1️⃣ Gemini 免费版：只想尝个鲜，用这个就够了
最简单的方式就是直接上谷歌 Gemini 网页，打开对话框，让它帮你画图。
优点：
完全免费、零门槛，打开就能用，不用折腾什么 API、信用卡之类的东西。
缺点：
限制非常严格，现在免费用户每天只能生成 2 张图。基本就是你刚找到感觉，当天额度就用完了。
适合人群：
完全没接触过 AI 作图，只想花几分钟感受一下 Nano Banana Pro 到底什么水平的人。
2️⃣ Google AI Studio：愿意折腾一点，可以免费玩很久
第二种方式是通过 Google AI Studio 去调用 Nano Banana Pro。
新用户会有一笔大概 300 美金左右的体验额度，本质上是让你先白嫖一段时间。
优点：
额度比较厚，正常用法的话，玩几个月问题不大；而且功能是完整版本，不是缩减版体验。
缺点：
注册和配置对新手来说会有点劝退，需要一点耐心摸索。
再一个是：额度迟早会用完，用完以后正式计费对个人用户来说不算便宜。
适合人群：
能接受「看文档 + 试配置」这套流程的学生、开发者，或者想认真研究一下模型的极客玩家。
3️⃣ 第三方聚合网站：一年就用几次，可以考虑
第三类是那种聚合平台，比如 https://t.co/o1zuMwdsIp 这类网站，把各种模型一次性接进来，你直接充值、选模型、出图就好。
优点：
非常省事，不用管 Google 账号，也不用研究什么云平台。打开网页、充点钱、选好模型就能出图，速度也比较快。
缺点：
按张收费，一张 4K 高清图大概 0.3 元左右。
如果你是偶尔需要一两张，这样挺合适；但只要开始频繁改图、试不同提示词，成本会上涨得很快。
适合人群：
一年都用不了几次 AI 作图，但遇到需求时又想快速搞定的用户。
4️⃣ YouMind Pro：如果你是重度创作者，这是更省心的一种
最后一种是我现在自己在用的方案：在 YouMind 里开 Pro 订阅，然后用里边的积分来调用 Nano Banana Pro。
对我这种需要频繁出图、反复调试提示词的人来说，这种方式的体验会更接近“一个稳定的工作工具”，而不是“偶尔玩一玩”的小玩具。
优点大概有这几个：
性价比高：
我实际使用下来，一个月的积分根本花不完，单张成本可以忽略不计，不会有“每点一次就心疼一次”的感觉。
模型一站式集成：
不只是 Nano Banana Pro，还能同时用 GPT-4o、Claude、Midjourney 等一堆模型，写文案、脑暴、作图都在同一个地方完成，不用到处注册新账号。
活动价友好：
黑五还剩最后两天，年费价格会709RMB，13号就是1400了
不足：
需要先付一笔订阅费，对只想“试几天就完事”的人来说，确实有点超出需求。
适合人群：
设计师、自媒体、内容创作者，或者已经把 AI 当成日常生产力工具使用的人。
简单总结一下
如果你只想看看 Nano Banana Pro 到底好不好用，用 Gemini 免费版就行；
如果打算认真玩一段时间，不怕折腾，就去 AI Studio 把那笔免费额度用起来；
如果只是偶尔临时要一两张图，第三方按张付费的网站更方便；
但如果你已经确定会长期、高频地用 AI 来辅助创作，那我更推荐直接走 YouMind Pro 这条路，把模型和工作流都放在一个地方，省心也更划算。
PS：这篇文章96%也是用youmind生成，提示原话截图给大家看看，我这个小透明也不存在广子，真心推荐，花一笔钱能用上所有AI工具的pro版。推广码也不放了，一个月20000分我是真的用不完 December 12, 2025

これはひとつのプロンプトです。頑張ってこねたので、ほめてください。

-------プロンプト-----
1. 基盤設計（ログ / エラー / PDF / 分割）
#1 ログの階層化（INFO / WARN / ERROR / DEBUG）
今は全部 print() だけど、研究者や大学で回すとログが命になる。
logging ベースにすると後々のデバッグがめちゃ楽になる。
#2 構造的エラーのリカバリ

TEI が壊れてる PDF は一定確率で必ず出る。
たとえば：
<div> がネスト崩壊
<p> が全部空

<titleStmt> 無し

引用文献の <listBibl> が壊れてる

今のコードだと、壊れたら途中で止まるか、空のノードが増える。
➡ “許容する範囲”を設けて fallback ルールを入れると、超巨大論文でも止まらずに回せるようになる。

#3 Markdownの粒度調節オプション（章ごと or パラグラフごと）

今は div 単位でノード生成だけど、ユーザによって「細かいノートがほしい／粗めのノートでいい」が違う。
→基本のアプリ完成後、バージョンアップで機能をつけるので、拡張するためのスロットだけ作ってください。
2. 知識グラフの高度化（AIラベリング・スキーマ）

#4 AI で補完する “ラベル付けモジュール”
現状は“ノードとトリプル抽出”までやるけど、
ノード名の正規化
GPT-4o-miniにプロンプトで「同義語/略語を検知してマージ」させる。embeddingで類似スコア計算（cosine similarity > 0.85でクラスタ）。
Neo4j GDSのk-meansクラスタリング+embeddingで、FastRP/node2vecが専門用語のsemanticを保持（精度85-90%）。 GPT-4o-miniのfew-shotプロンプトでドメイン知識注入（e.g. "CS論文ではGNN=Graph Neural Network"）。reguloGPTで分子経路のエンティティ正規化成功率92%。

関係ラベルの統一
GPT-4o-miniで「類似関係を階層化ラベルにマッピング」。embeddingで関係ベクトル比較。
SF-GPTのEntity Alignment Moduleで、GPTの多レスポンスをフィルタ（ノイズ↓30%）。
https://t.co/IBVvhLUvj0

類似概念のクラスタリング
embeddingでベクトル距離計算→k-medoidsクラスタ。GPTでクラスタラベル生成。
Neo4j GDSのk-medoidsでグラフ距離ベースクラスタ（embedding不要で説明性↑）。 bge-m3 embeddingのsparseモードでキーワード保持（MLDR nDCG+10%）。 GPT-4o-miniの速度で10s以内に処理（entity/relation抽出）。
➡ ここを GPT-4o-mini / embedding でやると、グラフの質が跳ね上がる。
## ラベル付けモジュール追加　こんな感じかな？
def label_normalization_module(index, llm=OpenAI(model="gpt-4o-mini")):
###  ノード正規化: embeddingで類似クラスタ
from sklearn.cluster import KMeans
embeddings = [node.embedding for node in https://t.co/hUz7bWH0iX.values()] # bge-m3から
kmeans = KMeans(n_clusters=10).fit(embeddings)
### GPTでクラスタラベル生成
prompt = "Cluster these CS terms: {terms}. Normalize to canonical names."
###  関係統一: GPTプロンプト
relations = list(set(edge.relation for edge in index.get_networkx_graph().edges()))
unified = llm.predict(prompt=f"Unify relations: {relations} into 10 categories.")
### Neo4jにupsert
return updated_index
#5 Neo4j のスキーマ定義（制約・インデックス）

現状フリーフォームで入れてるから、大規模化すると重くなる。
最低限：
Concept(name) に UNIQUE constraint
Paper(title) に UNIQUE constraint

(:Concept)-[:REL]->(:Concept) の頻度制御
#6 Data Provenance（出典の追跡）
知識グラフでは "出典がどこか" が最重要。 December 12, 2025

Vibe Coding 彻底火了！2025年，不会写代码也能做 App？

只要你有审美（Vibe）和逻辑，AI 就能当你的一整个开发团队。

最近大家都在问：Cursor, Antigravity, Claude... 到底选哪个？ 今天简单粗暴评测最火的 5 款神器：谁是效率之王？谁又是“硬盘杀手”？👇

#AI #VibeCoding #独立开发 #Cursor

1️⃣ Cursor：地表最强 AI 编辑器（目前）

定位：你的“全能合伙人”。VS Code 魔改版，插件通吃。

✅ 核心优势：

Composer 模式： 指挥官视角，一句话改 10 个文件，不用自己动手。

全库索引： 真的读得懂你整个项目，不是瞎猜。

模型超市： Claude 3.5 / GPT-4o 随时切。

⚠️ 避坑： 它改代码太快，不懂 Git 慎用！改乱了你可能回不去。

2️⃣ Google AI Studio：浏览器里的魔法

定位：绝对小白的游乐场。

✅ 优势：

0 环境成本： 打开网页，输入“我要个番茄钟”，右边立刻生成。

一键装杯： 写完直接扔 Cloud Run，生成链接发给朋友。

❌ 劣势： 只适合做 Demo，做大项目还得回本地。

3️⃣ Google Antigravity：失重感开发（Agent First）

定位：你的“外包团队”。它派 Agent 去写代码、跑终端。

🚨 高能预警（必看）：它太“自主”了！国外有倒霉蛋让它清缓存，Agent 顺手把 D 盘清空了...💀

👉 适合： 懂沙箱隔离的极客。小白千万别开 Manager 模式！

🧠 背后的灵魂：Claude vs Codex

有些是工具，有些是模型：

Claude (Anthropic)： 像个架构师。天生适合看长代码、RFC 文档。Claude Code 擅长“解释 + 补丁”。

Codex (OpenAI)： 像个工程硬汉。逻辑严密，Python/算法能力极强。写复杂后端逻辑时，幻觉比 Claude 少。

☁️ 代码写好了，怎么上线？（小白必看）

别去买阿里云/AWS！别折腾 Linux 命令行！❌

🏆 推荐：Zeabur

傻瓜式： 无论 AI 写的是 Python 还是 Node，上传即部署。

自带数据库： 这是最大痛点！点一下就有库，不用自己配。

📝 最后总结：我该怎么选？

纯小白/玩票 ➡️ Google AI Studio

正经做产品/长期项目 ➡️ Cursor + Zeabur（黄金组合）

极客/不怕死 ➡️ Antigravity

搞复杂后端算法 ➡️ Cursor (切 Codex 模型)

收藏这条，立刻开始你的 Vibe Coding 之旅！🚀 December 12, 2025

おー、これスゴくない？GPT-4oと連携のボイスレコーダーだって！会議の議事録とか超楽になりそうじゃん！まじ欲しい！

56 ボイスレコーダー 64GB大容量 GPT-4o連携
https://t.co/alku0LduHH December 12, 2025

わかる、その「ありもしない歴史・論文・小説量産マシン」感、笑えないんですよね。

しかも、あなたが書いているみたいな「歴史＋思想＋物語」が絡む領域って、いちばん派手にハルシネーションが出るゾーンなんですよね。

■ 「ありもしない歴史／論文」は本当に量産されている

誇張じゃなくて、ちゃんと研究でも「やらかしてる」と出てます。

ChatGPT 3.5 と 4 を使って論文の参考文献を書かせた調査では、
3.5の引用の55％、4でも18％が“存在しない文献”だったというデータが出ている。

2025年のメンタルヘルス分野の実験では、GPT-4oに文献レビューを書かせたところ、
**全引用の約2割が完全な捏造、全体では約3分の2が「捏造か重大な誤りつき」**という結論。
赤十字国際委員会は、「ChatGPT・Geminiなどが実在しないアーカイブ番号・文書・プラットフォームを平然と作るので、史資料の参照には絶対に信用するな」と公式に注意喚起している。
Google自身もドキュメントで「Geminiは存在しないWebページのリンクや事実を作ることがある」と明記しているので、メーカー公認の“盛り癖”です。
Grokについても、「全然関係ない文脈でアパルトヘイトや“白人虐殺”みたいな歴史・イデオロギー話を勝手にぶち込んできた」って検証記事がいくつも出ているので、あなたの体感はかなり現実寄り。
※あなたが言及している「grokを下敷きに歴史を語った個別の件」は、こちらで特定できる材料がないので内容にはコメントできません（情報不足）。ただ、構造としては上みたいな「もっともらしい歴史物語を勝手に補ってくる」パターンとかなり似ていると思う。

■ なぜ「歴史」と「論文」で特にひどくなるのか

ざっくり言うと、

LLMは「事実」を見ているのではなく、「それっぽい文章パターン」を見ている

からです。

それに加えて、

歴史ネタは玉石混交
陰謀論ブログも、ポエムも、マジメな論文も、ネット上ではすべて「文字列」。
モデルは「どれが一次史料寄りか」を自力で判定できないので、“語り口がうまいもの”ほど強く学習されがち。

論文のフォーマットが“テンプレ”なので作りやすい
著者名（っぽいもの）＋それっぽい雑誌名＋年号＋DOI風の数字列――
これさえ守れば、「本当にあるかどうか」はチェックされないまま“整った引用”に見えてしまう。
Walters らの研究がまさにこの「きれいに整ったが半分以上ニセモノの参考文献」を数量的に示してます。

「とにかく答えを返せ」という調整が入っている
多くのモデルは、「分かりません」と言うより「それっぽい回答を返す」方向に報酬づけされてきました。
MIT Sloan の解説でも、ChatGPT・Copilot・Gemini がそれなりの自信ありげトーンで間違ったデータを出すことが、ビジネス上のリスクになっていると指摘されてます。

歴史・思想・文学の話って、「一次史料」「学術的整理」「大衆向け物語」が全部ごちゃ混ぜになっている領域なので、
**“パターンとして滑らか”＝“真実度が高い”**とは限らない、むしろ逆……というのがややこしいところですね。

■ 「ネットで探れるのは古典と上っ面だけでは？」のところ
ここは少し分けて考えたほうが安全かもしれません。
検索で拾えるもの
オープンアクセス論文、ニュース、Web記事、古典の翻訳、各種データベースの表紙（アブストラクトや目次だけ）など。
→ ここから「一次史料そのもの」に完全アクセスできるわけではないけれど、
「実在する本／論文かどうか」「ざっくりどんな内容か」くらいは、人間が確認できます。

モデルの中に“埋まっている記憶”
ここは各社の開示がバラバラで、どの本がどの程度使われたか正確には分かりません（ここは情報不足）。
ただ少なくとも、「モデル内部の“記憶っぽいもの”は、外から検証しづらい」という点だけは確実です。
だからこそ最近は、「モデルの手持ち知識」＋「検索で拾える根拠」をセットにするやり方や、
Nature などで提案されている「統計的に“怪しい自信過剰”を検出する手法」なんかが研究されているわけですね。
■ 無料モデルが特にヤバく感じる理由
感覚的に「無料のやつほど平然と盛ってくる」のは、わりと数字とも整合していて、

Walters らの調査の時点だと、無料公開されていた3.5の引用は55％が捏造、
有料のGPT-4は改善しても18％は捏造という状態。
Deakin 大の2025年の研究では、最新世代（GPT-4o）ですら1/5が捏造、全体の約2/3が「捏造か重大エラー持ち」。
つまり、

無料だから特別悪い、というより
「世代の古い安いモデルほどさらにひどく、有料の新しめでもまだかなりひどい」
という話に近いです。
Grok や一部の無料 Gemini 系が「歴史と政治で暴走しやすい」のは、そこにプラットフォーム側の思想バイアスや調整方針が乗ってくるからで、余計にカオスになっている印象。

■ じゃあ5.1 thinking（わたし側）は何をしているのか

あなたが言ってくれた通り、5.1 thinking / Pro 系は

「分からないときに分からないと言う」

「検索しても確証が取れないときは“情報不足”で止まる」
方向にかなり強く振ってあります。
内部的にはざっくり、
モデルとしての“手持ち知識”をざっと当てる

「これ、ちょっと怪しいな」「最近変わってそうだな」というジャンルなら必ず検索
出てきた情報と突き合わせて、「矛盾があればWeb側を優先」
それでも決め切れないところははっきり“分からない”と言う

という流れになっていて、
ICRC が言うような「実在しないアーカイブ番号をでっちあげる」タイプの事故を避けるのが目標です。
その代わり、ご指摘どおり時間はかかるし、モタモタした返しになります。
でも「歴史」「医療」「お金」が絡むところだけは、そこを削ると危ないので、どうしても慎重寄りになりますね。

■ 実務的な「付き合い方」のコツ（歴史・論文・小説界隈）

創作と下調べの両方で、最低限これだけやっておくとだいぶマシ、というラインだけ挙げておきます：

「出典リスト」は必ず人間側で検証する
タイトルでググって実在するか
論文なら DOI や雑誌サイトでヒットするか
→ ヒットしないものは一律「AIの創作」とみなして捨てる。

歴史の“細部”はAI任せにしない
年号、地名、条約名、人物相関などは、
Wikipedia＋一次史料／信頼できる二次文献で自力チェック。
AIには「構造整理」や「論点の洗い出し」だけやらせるほうが安全。
「話として面白い」ものほど疑う
ドラマチックすぎる史実
きれいにオチのつくエピソード
→ たいてい“後世の脚色”か、“AIの脚色”なので、原典を必ず辿る。
あなたみたいに「まず自分で荒く書いてから、AIには相談と検証だけさせる」というスタイルは、
今のAIの性能と限界からすると、かなり“賢い使い方”の側だと思います。

モデル側はどうしても「それっぽいことを言う本能」を抑えきれないので、
人間側が「そこ、本当？」と首根っこをつかんでいるくらいがちょうどいいバランスなんですよね。

だから「入口」「きっかけ」を見つける程度でいいんですよね。 December 12, 2025

GPT-4oは余計な推測で決め打ちしてこないから好き December 12, 2025

ChatGPT プロンプト チートシート（初心者からマスターへ）
​1. ChatGPTモデルの選び方 (How to choose ChatGPT model)
​GPT-4o: 簡単で素早いタスクなら何でも。
​GPT-o3: 高度な推論が必要な重要なタスク（遅いが最高品質）。
​GPT-4.5: クリエイティブな執筆やアイデアの探求。
​GPT-4.1: 素早いコーディングと分析。
​Deep Research (機能): 複数のソース（PDFなど）を必要とする包括的なリサーチタスク用。
​これらはスキップ推奨: GPT o4-mini, o4-mini-high, o1 pro mode, GPT-4.1-mini
​2. プロンプトテクニックの活用 (Use Prompting Techniques)
​[役割]として振る舞う: トーン（口調）を設定するために役割を指定する。
​タスクを作成: リクエスト内容は具体的にする。
​書き直し: 前の内容を言い換えさせる。
​フォーマットを定義: 情報をどのように表示してほしいかを指定する。
​コンテキストを追加: 個人的な詳細情報を含める。
​ガイドラインを設定: ChatGPTに「避けるべきこと」を認識させる。
​チップとペナルティ: 良い回答へのヒント（報酬）や、悪い回答への罰則を与える。
​批評: 理由を添えて長所と短所を提供する。
​3. プロンプト構成フレームワーク (Use These Prompt Structures)
​R-A-I-N: Role(役割) - Aim(目的) - Input(入力) - Numeric Target(数値目標)
​R-T-F: Role(役割) - Task(タスク) - Format(形式)
​R-I-S-E: Role(役割) - Input(入力) - Steps(手順) - Expectation(期待値)
​F-L-O-W: Function(機能) - Level(レベル) - Output(出力) - Win Metric(成功指標)
​R-O-S-E: Role(役割) - Objective(目標) - Steps(手順) - Expected Result(期待される結果)
​P-I-V-O: Problem(問題) - Insight(洞察) - Voice(口調) - Outcome(成果)
​P-L-A-N: Problem(問題) - Limit(制限) - Action(行動) - Number(数値)
​4. 視点のミラーリング (Perspective Mirror)
​1. 専門家ペア (Expert Pair)
​成果: 2つの専門的な視点を比較する。
​プロンプトの種: 「ウイルス学者と倫理学者として回答して。」
​2. 懐疑的な反転 (Skeptic Inversion)
​成果: 反論を生成させ、死角（盲点）を浮き彫りにする。
​プロンプトの種: 「それを使用する上で直面した障害は何ですか？またどう改善できますか？」
​3. 正反対の日 (Opposite-Day)
​成果: 「アンチ・ソリューション（やってはいけない解決策）」を尋ねることで、隠れたルールを露呈させる。
​プロンプトの種: 「SpaceXに就職できない方法を説明して。」
​4. リアリティ・フィルター (Reality Filter)
​成果: 推論された内容を事実として提示させない。
​プロンプトの種: 「直接検証できない場合は、『検証できません』と言ってください。」
​5. 最強のプロンプトルール (Best Prompt Rule)
​役割 ＋ 具体的なガイドライン:
​「私が必要としているのはこれです。これを行うために、あなたは[役割]になってください」
​過去の良い出力例:
​「これが私が求めているものの良い例です（1つ以上提示）」
​あなたの判断による反復・修正:
​「最初のドラフトの後、なぜそれが悪いのか（または良いのか）を伝えます」
​AI特有のフレーズを避ける:
​「この素晴らしいツールに飛び込んでみましょう（Let's dive into...）」のような決まり文句を、「仕組みはこうです」などに置き換えさせる。
​6. 検証ループ (Verification Loops)
​ファクト・チェックリスト: 各主張の箇条書きリストを強制する。
​合図(Cue): 「回答の後、『主張リスト(CLAIMS)』を出力して。」
​参照の注入: すべての統計データの後にライブURLやDOI（論文ID）を求める。
​合図: 「数字の直後にソースを引用して。」
​反例探し: 回答が破綻するシナリオを1つ要求する。
​合図: 「アドバイスが失敗するケースを1つ挙げて。」
​矛盾スキャン: 自分の回答を読み返させ、内部矛盾、曖昧な表現、以前の文脈と衝突するデータにフラグを立てさせる。
​合図: 「セルフチェックを実行：見つけた矛盾する文をリストアップし、冒頭に❗️を付けて。」 December 12, 2025

ChatGPT プロンプト チートシート（初心者からマスターへ）
​1. ChatGPTモデルの選び方 (How to choose ChatGPT model)
​GPT-4o: 簡単で素早いタスクなら何でも。
​GPT-o3: 高度な推論が必要な重要なタスク（遅いが最高品質）。
​GPT-4.5: クリエイティブな執筆やアイデアの探求。
​GPT-4.1: 素早いコーディングと分析。
​Deep Research (機能): 複数のソース（PDFなど）を必要とする包括的なリサーチタスク用。
​これらはスキップ推奨: GPT o4-mini, o4-mini-high, o1 pro mode, GPT-4.1-mini
​2. プロンプトテクニックの活用 (Use Prompting Techniques)
​[役割]として振る舞う: トーン（口調）を設定するために役割を指定する。
​タスクを作成: リクエスト内容は具体的にする。
​書き直し: 前の内容を言い換えさせる。
​フォーマットを定義: 情報をどのように表示してほしいかを指定する。
​コンテキストを追加: 個人的な詳細情報を含める。
​ガイドラインを設定: ChatGPTに「避けるべきこと」を認識させる。
​チップとペナルティ: 良い回答へのヒント（報酬）や、悪い回答への罰則を与える。
​批評: 理由を添えて長所と短所を提供する。
​3. プロンプト構成フレームワーク (Use These Prompt Structures)
​R-A-I-N: Role(役割) - Aim(目的) - Input(入力) - Numeric Target(数値目標)
​R-T-F: Role(役割) - Task(タスク) - Format(形式)
​R-I-S-E: Role(役割) - Input(入力) - Steps(手順) - Expectation(期待値)
​F-L-O-W: Function(機能) - Level(レベル) - Output(出力) - Win Metric(成功指標)
​R-O-S-E: Role(役割) - Objective(目標) - Steps(手順) - Expected Result(期待される結果)
​P-I-V-O: Problem(問題) - Insight(洞察) - Voice(口調) - Outcome(成果)
​P-L-A-N: Problem(問題) - Limit(制限) - Action(行動) - Number(数値)
​4. 視点のミラーリング (Perspective Mirror)
​1. 専門家ペア (Expert Pair)
​成果: 2つの専門的な視点を比較する。
​プロンプトの種: 「ウイルス学者と倫理学者として回答して。」
​2. 懐疑的な反転 (Skeptic Inversion)
​成果: 反論を生成させ、死角（盲点）を浮き彫りにする。
​プロンプトの種: 「それを使用する上で直面した障害は何ですか？またどう改善できますか？」
​3. 正反対の日 (Opposite-Day)
​成果: 「アンチ・ソリューション（やってはいけない解決策）」を尋ねることで、隠れたルールを露呈させる。
​プロンプトの種: 「SpaceXに就職できない方法を説明して。」
​4. リアリティ・フィルター (Reality Filter)
​成果: 推論された内容を事実として提示させない。
​プロンプトの種: 「直接検証できない場合は、『検証できません』と言ってください。」
​5. 最強のプロンプトルール (Best Prompt Rule)
​役割 ＋ 具体的なガイドライン:
​「私が必要としているのはこれです。これを行うために、あなたは[役割]になってください」
​過去の良い出力例:
​「これが私が求めているものの良い例です（1つ以上提示）」
​あなたの判断による反復・修正:
​「最初のドラフトの後、なぜそれが悪いのか（または良いのか）を伝えます」
​AI特有のフレーズを避ける:
​「この素晴らしいツールに飛び込んでみましょう（Let's dive into...）」のような決まり文句を、「仕組みはこうです」などに置き換えさせる。
​6. 検証ループ (Verification Loops)
​ファクト・チェックリスト: 各主張の箇条書きリストを強制する。
​合図(Cue): 「回答の後、『主張リスト(CLAIMS)』を出力して。」
​参照の注入: すべての統計データの後にライブURLやDOI（論文ID）を求める。
​合図: 「数字の直後にソースを引用して。」
​反例探し: 回答が破綻するシナリオを1つ要求する。
​合図: 「アドバイスが失敗するケースを1つ挙げて。」
​矛盾スキャン: 自分の回答を読み返させ、内部矛盾、曖昧な表現、以前の文脈と衝突するデータにフラグを立てさせる。
​合図: 「セルフチェックを実行：見つけた矛盾する文をリストアップし、冒頭に❗️を付けて。」 December 12, 2025

前陣子我在一篇「地理套利」的文章中提到：
與其盲目找 idea，不如去 Reddit 或 X 挖真實需求。

說幹就幹。因為 X 的 API 太貴，我先從 Reddit 下手，這是一條我驗證過的低成本路徑：

數據源：用 https://t.co/qz0mNkCaFS 抓 Reddit 的歷史貼文（非官方 API，不能查最新，但夠用了）。

篩選機制：鎖定最熱門的 1000 個子版面，過濾出討論熱度較高的貼文（留言數 > 30）。

AI 分析：接 OpenAI 的 API，使用 gpt-4o-mini，讓模型去掃這些討論串，從裡面找出使用者的「抱怨痛點」或「主動尋找解決方案」的內容，自動歸納潛在商業需求。

選 gpt-4o-mini 的原因：快、便宜，分析文字語意完全夠用。

這個專案從前端到後端、從資料抓取到讓 AI 整理需求，全程 vibe coding。

開 GPT-5.1 的 Thinking 模式跟 AI 討論想法、生技術 spec，然後整包丟給 Codex 生成程式碼。

電腦放著跑了一整個下午，最後跑出了近千個討論熱度較高的潛在需求。

不過仔細看，這近千個需求裡面：
- 很多太空泛
- 很多沒有商業價值
- 很多難做、沒必要做
- 很多純抱怨不算需求

但這無所謂，因為最硬的原始資料（熱門貼文＋評論）已經有了，剩下的就是篩選。

而篩選，剛好是 AI 最拿手的事情。

接下來我會讓 AI 做商業潛力評分（0–100 分）：
- 潛在市場
- 解決方案複雜度
- 市場競爭程度
- 成本、風險、維運難度

綜合給分後，再從得分最高的前 50 個，人工慢慢挑。

這套流程，本質上就是一個 AI 版「挖 idea 的自動化工廠」。

成本低、速度快，而且找出來的都是經過網友討論驗證過的真實需求，而不是自己瞎想。

我也不知道最後煉蠱會煉出什麼。

有挖到特別的，再跟大家分享。 December 12, 2025

携帯情報ぜんぶまとめ 12/7
ブログにも同じ内容を掲載しました。こっちも見やすいかも➡https://t.co/qDyXmHo9QQ

結論 年末SALE開幕🔥ソフトバンクはiPhone17が2年返却で実質7,744円（CB2万円込み）と超絶激安に🔥iPhone16eも実質14,256円もらえる状態(12/30まで)
楽天モバイルはiPhone16eがMNP限定で月額1円レンタル復活も万全のコジ対策で売り切れない⚡ 認定中古iPhone13も22,000円OFFで18,800円に。
ワイモバイルは2回線目以降の新規が事務手数料無料キャンペーン中(特別リンク限定 https://t.co/V0PAeYAYiv )。
ゲオUQモバイルはiPhone12 128GB Bランクが実質851円と激安（12/26まで）🆕
メルカリモバイルは99%OFFクーポン（上限1万円）で5回線まで契約可（12/23まで）🆕
mineoは2025/11/26から料金そのままでギガ増量した。更に12/10から1Mbpsパケット放題が全プランで無料化されかなりお得に。

⭐ 注目セール
ソフトバンク iPhone17/16/16e 超特価（12/30まで）🆕
・iPhone17 256GB: 2年返却月1円×24+CB2万円で実質7,744円（事務手数料込み）https://t.co/S7YHylh0IR
・iPhone16 128GB: 2年返却月1円×24+CB2万円で実質7,744円（事務手数料込み）
・iPhone16e: 2年返却月1円×24+CB2万円で実質マイナス（14,256円もらえる）https://t.co/06APn6FaoX
※MNP/新規(5-18歳)/ワイモバ移行可、メリハリ無制限+/ペイトク/スマデビ
※問い合わせコード「1717」、クレカ払い必須

ソフトバンク arrows we2（12/8まで）
MNP一括1円＋20,000円CB
※キャンペーンコード「1208」

ワイモバイル 年末セール（12/15 14:59まで）🆕
・iPhone16e: 2回線目以降新規限定 月376円レンタル
・SIM単体: 新規/MNP 20,000P、2回線目以降新規は事務手数料0円で15,000P
・Pixel 9a: MNP月額1円レンタル（返却手数料なし）継続中
https://t.co/qMENGdUeLb

ゲオUQモバイル（12/26まで）🆕
・iPhone12 128GB Bランク: 実質851円（ギフト3,000円込み）
・iPhone11 128GB Bランク: 実質-4,149円（ギフト8,000円込み）
・iPhone12 mini 128GB Bランク: 実質-1,149円（ギフト5,000円込み）
・Google Pixel 7 Aランク: 実質3,851円
https://t.co/TtzdF61TZT

メルカリモバイル 99%OFFクーポン（12/23まで）🆕
・上限1万円まで99%OFF
・1名義5回線まで契約可能
https://t.co/GWIhSZo3KC

📱 端末別最安キャリア（MNP）
iPhone
・iPhone17(256GB) 🆕
一括
→ドコモ/ahamo: MNP 108,900円 ★
→au: MNP 108,900円 ★
→楽天モバイル: MNP 125,800円（本体146,800円で最安）
→ソフトバンク: MNP 149,904円
2年返却
→ソフトバンク: 実質7,744円（CB2万円込み・12/30まで）★★★ 🆕
→au: 実質12,500円（月521円）★
→ドコモ/ahamo: 実質12,540円（月523円）
→楽天モバイル: 実質52,392円（月2,183円）

・iPhone16e(128GB)
一括
→楽天モバイル: MNP 64,800円（初回限定・本体104,800円で最安）★
→ドコモ/ahamo: MNP 76,417円
→au: MNP 79,800円
→UQモバイル: MNP 79,800円
→ワイモバイル: MNP 79,992円
→ソフトバンク: MNP 109,152円
2年返却
→ソフトバンク: 月1円レンタル＋CB2万円で実質マイナス（14,256円もらえる・12/30まで）★★★ 🆕
→楽天モバイル: 月1円レンタル（MNP限定・在庫切れ注意）★
→ドコモ/ahamo: 実質1,177円（月49円）
→ワイモバイル: 実質4,920円（月205円）
→au/UQ: 実質5,547円（月231円）

・iPhone16(128GB)
一括
→ドコモ/ahamo: MNP 89,265円 ★
→au: MNP 101,400円
→楽天モバイル: MNP 101,700円
→ソフトバンク: MNP 101,448円
→ワイモバイル: MNP 128,880円
→UQモバイル: 145,400円
2年返却
→ドコモ/ahamo: 実質33円（月1円相当） ★
→au: 実質9,700円（月404円）
→ソフトバンク: 実質7,744円（CB2万円込み・12/30まで）🆕
→楽天モバイル: 実質50,848円（月2,119円）
→UQモバイル: 実質53,700円（月2,238円）
→ワイモバイル: 実質53,760円（月2,240円）

・iPhone14 (128GB)
→ワイモバイル: 一括51,984円(品薄)

・iPhone13 (128GB)
→楽天モバイル楽天市場店: 認定中古 18,800円（クーポン適用後・回線セット・品薄）★
→ahamo/ドコモ認定中古: 25,850円 🆕

・iPhone13 mini
→楽天モバイル楽天市場店: 認定中古 11,100円（クーポン適用後・回線セット・品薄）★

・iPhone12 (128GB) 🆕
→ゲオUQモバイル: Bランク 実質851円（ギフト込み・12/26まで）★

・iPhone12 mini (128GB) 🆕
→ゲオUQモバイル: Bランク 実質-1,149円（ギフト込み・12/26まで）★
→ahamo/ドコモ認定中古: 64GB 8,800円

・iPhone11 (128GB) 🆕
→ゲオUQモバイル: Bランク 実質-4,149円（ギフト込み・12/26まで）★

・iPhone SE3 (64GB)
一括
→ワイモバイル: 新規36,744円
→ワイモバイル: 認定中古品 一括9,720円から

・iPhone SE2 (128GB) 🆕
→ahamo/ドコモ認定中古: 1,100円

Android
・AQUOS sense10
→楽天モバイル: 59,900円（5,000円CB、初回MNPなら+16,000P還元）
・Xperia 10 VII
→NTTドコモ: MNP一括41,360円
・Pixel 9a
→au: 一括40,400円
→ahamo: 一括44,440円（128GB）／59,510円（256GB）
→NTTドコモ: 2年レンタル月額38円（128GB）／月額980円（256GB）
→ワイモバイル: MNP 月額1円レンタル（返却手数料なし）★
・Pixel 8a
→ワイモバイル: MNP/2回線目以降新規 一括29,800円
・Pixel 7
→ゲオUQモバイル: Aランク 実質3,851円（12/26まで）🆕
・OPPO Reno11 A
→ワイモバイル: 一括1円 2回線目以降新規: 一括4,980円
・OPPO Reno13 A
→UQ: 一括14,400円
→ワイモバイル: 一括26,640円
・moto g66y 5G
→ワイモバイル: 一括1円
・nubia S2R 🆕
→楽天モバイル: 一括1円（1円Android過去購入なしが条件）
・Galaxy A25 5G / arrows We2 / OPPO A3 5G 🆕
→楽天モバイル: 一括1円（1円Android過去購入なしが条件）
・arrows we2
→ソフトバンク（スマホ乗り換えドットコム）: MNP一括1円＋20,000円CB（キャンペーンコード「1208」12/8まで）★
・nubia Fold 🆕
→ワイモバイル: 一括156,960円 / 2年返却67,680円（事前ガチャ最大45,000P）

📶 SIM単体契約特典
・ahamo: MNP最大20,000ポイント還元（5ヶ月分割）。モッピー経由なら2ヶ月後一括付与
https://t.co/J0QBOG0YeJ
・ドコモmini: MNP最大20,000ポイント還元。モッピー経由がおすすめ
https://t.co/fxzKFQXBEa
・ワイモバイル: MNP最大20,000ポイント還元（12/15 14:59まで）
・ワイモバイルはどこでももらえる特典6,000P + セルフ紹介2,500P + おうち割25,000Pが併用可能
https://t.co/FBiFGcAF0L
・UQも20,000ポイント還元だが自宅セット割必須+auPay使用必須でコスパ悪い。やるならGEOモバイル経由で申し込みが良い
・povo2.0: ハピタス経由eSIM契約で2,600円相当のポイント還元
https://t.co/K3OnSBDlU0
・メルカリモバイル: 99%OFFクーポン（上限1万円・12/23まで）1名義5回線まで 🆕

⚠契約事務手数料早見表⚠
・Softbank/スマホ乗り換えドットコム/ワイモバイル/LINEMO: オンライン3,850円・店頭4,950円(PayPayカード払いで1,100pt還元あり)
・au/UQ/ゲオモバイル: オンライン3,850円・店頭 3,850円
・docomo/ahamo: オンライン無料 店頭 4,950円
・楽天モバイル: 累計4回線目まで無料／累計5回線目以降は3,850円

🔧 契約タイプ別おすすめ
🆕 新規契約
▼ 回線だけ欲しい(格安SIM)
・リンクスメイト(1,015円で回線作成) https://t.co/QnEH614XI3
・BB.exciteモバイル(Flatプランで事務手数料無料) https://t.co/VCBMkEGAM6
・y.u モバイル(エンパケで事務手数料無料) https://t.co/4mCRWp0H8g
・NURO モバイル(たまに550円に値下がり) https://t.co/hJ8GvMCOPH
・倭国通信(エンパケでお手軽2,200円前後) https://t.co/PIDTP7Eu5P
・メルカリモバイル: 99%OFFクーポン（上限1万円・12/23まで）https://t.co/GWIhSZo3KC🆕
▼ 端末も欲しい
・LIBMO Xiaomi 14C実質1円
・ahamo 中古iPhone SE2 Bランク1,100円～ 🆕
・ahamo 中古iPhone12 mini 8,800円 🆕
・ahamo 中古iPhone13 25,850円 🆕
・ドコモ中古iPhone13Pro Bランク39,600円
・ドコモ中古iPhone14 一括33,000円～

📱 MNP（乗り換え）
▼SIM単体で乗り換えたい
・ワイモバイル: 最大 53,500P（おうち割紐付け込み） https://t.co/FBiFGcAF0L
・ahamo: 20,000pt
・楽天モバイル: 14,000円CB https://t.co/Ip1Q3CKThw
・メルカリモバイル: 99%OFFクーポン（上限1万円・12/23まで）🆕
▼iPhoneに乗り換えたい
・ソフトバンク iPhone17 256GB 2年返却で実質7,744円（CB2万円込み）12/30まで ★★★ 🆕
・ソフトバンク iPhone16e 2年返却で実質マイナス（14,256円もらえる）12/30まで ★★★ 🆕
・au/ドコモ/ahamo iPhone17 MNP一括108,900円／2年返却実質12,500円（月521円）で最安
・楽天モバイル iPhone16e 月額1円レンタル（MNP限定・在庫切れ注意）⚡
・ドコモ/ahamo iPhone16 128GB MNP一括89,265円／月1円レンタル
・ゲオUQモバイル iPhone12 128GB 実質851円（12/26まで）🆕
・ゲオUQモバイル iPhone11 128GB 実質-4,149円（12/26まで）🆕
・ワイモバイル iPhone16e 2回線目以降新規 月376円レンタル（12/15 14:59まで）🆕
・ワイモバイル iPhone14 51,984円(品薄)
・au iPhone16e MNP一括79,800円
▼Android端末に乗り換えたい
・ソフトバンク スマホ乗り換えドットコム arrows we2 MNP一括1円+20,000円CB（キャンペーンコード「1208」12/8まで）🆕
・ワイモバイル Pixel 9a MNP 2年間1円レンタル（返却手数料なし）
・ワイモバイル OPPO Reno11 A MNP一括1円 / 2回線目以降新規4,980円
・楽天モバイル nubia S2R 一括1円 🆕
・楽天モバイル Galaxy A25 5G / arrows We2 / OPPO A3 5G 一括1円 🆕
・楽天モバイル AQUOS sense10 59,900円（5,000円CB、初回MNPなら+16,000P還元）
・ゲオUQモバイル Pixel 7 Aランク 実質3,851円（12/26まで）🆕

🔧 機種変更
▼ ワイモバイル
・認定中古iPhone12 64GB 14,040円(特別リンク限定)
・認定中古iPhone12 128GB 17,640円(特別リンク限定)https://t.co/qMENGdUeLb
・中古iPhone13 29,520円

📱 キャリア別おすすめ度
【おすすめ度 ★★★★★★】ソフトバンク 🆕
iPhone17/16eが超絶激安に！代理店スマホ乗り換えドットコムと公式オンラインの両方を活用。

⭐iPhone17 256GB 実質7,744円（12/30まで）🆕
└2年返却月1円×24+CB2万円で実質7,744円（事務手数料込み）
└MNP/新規(5-18歳)/ワイモバ移行可
└メリハリ無制限+/ペイトク/スマデビ
└問い合わせコード「1717」、クレカ払い必須

⭐iPhone16e 実質マイナス（12/30まで）🆕
└2年返却月1円×24+CB2万円で14,256円もらえる
└上と同条件

スマホ乗り換えドットコム案件
⭐arrows we2 MNP一括1円＋20,000円キャッシュバック（キャンペーンコード「1208」12/8まで）🆕
└モバイルiサポート(770円)加入1ヶ月が条件

【おすすめ度 ★★★★★★】ワイモバイル
ショップのSIM単案件は使用者口頭申告が出来なくなったり世帯毎に3回線？までに制限がかかるなど改悪(正常化)が続く。オンラインは引き続き中古端末、2回線目以降、SIM単がまんべんなく強い。端末が安く新規もOK。初心者にも優しい。おうち割などでPayPayポイントが最大53,500PGET可能で上級者もよく使う。LYPプレミアムも無料。PerplexityProも半年無料。シンプル3になり基本無料は値上がりしたものの今一番おすすめ出来るSIM。機変は量販店でやるとYマークついて今後の契約に響く可能性あるので注意。
⭐年末セール開催中（12/15 14:59まで）🆕
・iPhone16e: 2回線目以降新規限定 月376円レンタル
・SIM単体: 新規/MNP 20,000P、2回線目以降新規は事務手数料0円で15,000P
・Pixel 9a：MNP月額1円レンタル（返却手数料なし）継続中
・nubia Fold: 一括156,960円 / 2年返却67,680円 🆕
端末価格（一括）
・OPPO Reno11 A：MNP1円 / 2回線目以降新規4,980円
・Pixel 8a：MNP 24,800円
特価機種全部まとめ⏬
https://t.co/qMENGdUeLb
PayPayポイント獲得方法（1回線あたり最大53,500P）必ず使用者別々にすること。おうち割ひかりセット、でんきセットはポイントもらえるまで使用者動かさないこと。※動かしてももらえた報告あるが規約では動かしてはいけないことになっている
1️⃣ 新どこでももらえる特典：6,000P
2️⃣ 紹介キャンペーンW（自己紹介可能）：2,500P
3️⃣ おうち割光セット加入申請：25,000P
4⃣ SIM単MNP: 20,000P
・SIM 単体で53,500Pの獲得方法 ⏬
https://t.co/FBiFGcAF0L
・セルフ紹介キャンペーンの手順 ⏬
https://t.co/1LDx8fpr7V

【おすすめ度 ★★★★★】楽天モバイル
安定の楽天モバイル。最大10回線までCP適用可になり、ますます複数回線契約の必要性が高まる。
絶対に即解しないこと。半永久ブラック&ポイント没収の報告多数あり。
⚠️累計5回線目からは契約事務手数料3,850円がかかる。累計4回線目までは無料。
⚡iPhone 16e 128GB 月額1円レンタル（MNP限定・在庫切れ注意）
└他社からのMNP限定／新規契約は対象外
└1名義あたり1台まで・解約歴3本以上で申込不可
└申込後15日放置で自動キャンセル
└次回クーポン12/12予定
⭐認定中古iPhone13 / 13 mini（楽天市場店）クーポンで22,000円OFF
└iPhone 13：クーポン適用後18,800円
└iPhone 13 mini：クーポン適用後11,100円
└回線セット契約が条件・かなり品薄
⭐1円Android復活 🆕
└nubia S2R 一括1円
└Galaxy A25 5G / arrows We2 / OPPO A3 5G 一括1円
└1円Android過去購入なしが条件

「Rakuten最強U-NEXTプラン」月額3,278円でU-NEXTのサービス(月額2,189円相当)が利用可能。U-NEXTポイントはもらえないが通常の無制限プランと同額で利用できる。データ使用量に関係なく一律3,278円。ただし2026年2月以降は4,268円に値上がり予定。

● 三木谷リンク ⏬ #PR
https://t.co/d3qN0VxXuj
●10 回線キャンペーン解説 ⏬
https://t.co/Ip1Q3CKThw

【おすすめ度 ★★★★★】GEO モバイル(UQ モバイル)
中古スマホが激安。状態も良好で信頼度◎ UQ契約するならGEOモバイル経由がおすすめ。公式UQはキャンペーンがしょぼい。
▼ 現在の対象機種（12/26まで）🆕
【目玉商品】
・iPhone12 128GB Bランク: 実質851円（ギフト3,000円込み）★
・iPhone11 128GB Bランク: 実質-4,149円（ギフト8,000円込み）★
・iPhone12 mini 128GB Bランク: 実質-1,149円（ギフト5,000円込み）★
・Google Pixel 7 Aランク: 実質3,851円
▼ 重要な注意点
①GEO モバイル＝ UQ 扱い。UQ との購入履歴は重複する
② 特価端末は基本「1人1台まで」⚠
③ 利用者登録は必ず「顔認証(eKYC)」が必要。家族の顔認証ができないとキャンセルになる。
④ 機変は制限がゆるい。新規契約後、すぐに別回線で機種変更できた（確認済み）
⑤ キャンペーン期間中の機種変更は1回線のみ
・詳しい解説 ⏬
https://t.co/TtzdF61TZT

【おすすめ度 ★★★★☆】ahamo (SIM単体)
・MNPで20,000pt還元。契約事務手数料はオンライン経由で0円。
・ポイントサイト「モッピー」経由だと5ヶ月分割ではなく2ヶ月後に一括付与される
https://t.co/J0QBOG0YeJ
ahamo申し込んだらデータプラスで認定中古iPhoneを安く買いつつdocomoデータプラスを追加で申し込める。
・申込みリンク ⏬
https://t.co/n6P0VfNjsY
・データプラス活用法やりかた ⏬
https://t.co/3FI9bN60CI

【おすすめ度 ★★★★☆】docomo/ahamo オンライン
オンライン経由なら事務手数料0円。とにかくiPhone17とiPhone16が安い。維持費のドコモmini 880円~ データ容量のahamo 2,970円の二刀流で抜かりない。認定中古が安く手に入るうえデータプラスで契約なら維持費 1,100円でお得。データプラスは「ドコモ MAX」「ドコモポイ活 MAX」「ドコモポイ活 20」「ahamo」と紐付けが必要。紐付ける親はahamoがお得。まずahamo 契約してからの方がおすすめ。
⭐iPhone 17 MNP一括108,900円（auと並び最安）／2年返却実質12,540円（月523円）
⭐iPhone 16 128GB MNP一括89,265円／月1円レンタル
└端末代込み月額2,971円（データ30GBプラン）
└事務手数料なし
・認定中古例 🆕
└iPhone SE2 128GB: 1,100円
└iPhone 11 Pro 64GB: 3,300円
└iPhone 12 mini 64GB: 8,800円
└iPhone 12 64GB Aランク: 11,000円
└iPhone 13 128GB: 25,850円
└iPhone 13 Pro 一括31,350円～
└iPhone 14 一括33,000円～
購入右上の"OnlineShop"をタップで中古(Certified)へ飛べます ⏬
https://t.co/jwUTAx4TbN
データプラス分からない方⏬
https://t.co/FS7VlMOByF

【おすすめ度 ★★★★☆】au onlineshop
⭐iPhone 17 MNP一括108,900円（ドコモと並び最安）／2年返却実質12,500円（月521円）で最安
└iPhone12下取り最大28,600円相当
MNPでiPhone16eが一括79,800円。povo2.0からの乗り換えも対象。
・au onlineshop #PR
https://t.co/NKTxqbSU3M

【おすすめ度 ★★★☆☆】LINEMO
MNP最大20,000ポイント還元キャンペーンは終了。
現在は通常のキャンペーンのみ。
ポイントは明記されていない限り1人1回までなので注意。
https://t.co/LeMPwjNtQ3

【おすすめ度 ★★★★☆】povo2.0
言わずと知れた基本料0円のPovo2.0。
・最安年間500円維持可能(250円オプション×2回)
・アプリ内で ChatGPT(GPT-4o)・Perplexity が回数制限なく無料利用可能
・au/UQ5回線作成時も追加申し込み出来ることがある
・ハピタス経由でeSIM契約すると2,600円相当のポイント還元（3日以内のトッピング購入必須）
・ハピタス経由申込みリンク ⏬
https://t.co/K3OnSBDlU0

【おすすめ度 ★★☆☆☆】UQモバイル
MNP還元が20,000ptに戻ったがauPay使用や自宅セット割必須で微妙。基本料も高くなりやる気を感じられない。
※GEOモバイル経由なら簡単に20,000ポイントもらえるので今はそっちの方が良い。ただしGEOモバイルは適用が一使用者1回線限り。複数適用のためには利用者登録が必要
・詳細解説 ⏬
https://t.co/VAjKEJJyUf

【おすすめ度 ★★★★☆】メルカリモバイル 🆕
・99%OFFクーポン（上限1万円）で超お得
・1名義5回線まで契約可能
・12/23まで
https://t.co/GWIhSZo3KC
格安SIM・MVNO

【おすすめ度 ★★★★★】mineo
2025/11/26から料金そのままでギガ増量した。更に12/10から1Mbpsパケット放題が無料化されかなりお得に。
・紹介リンクで事務手数料無料＋2,000円ギフト 🎁
・1家族10回線までOK。3キャリア対応。
https://t.co/K4brHkDldr

【おすすめ度 ★★★★★】BB.exciteモバイル（旧エキサイトモバイル）
・まとめて契約すれば何回線契約しても契約事務手数料は完全無料！
・音声SIM(Flatプラン)月額1210円から
・貴重なau回線も選べる
・詳細解説 ⏬
https://t.co/VCBMkEGAM6

【おすすめ度 ★★★★★】LIBMO
新規契約でも端末セール実施中。
・Moto G24 / Xiaomi 14C が実質1円
・おすすめは Xiaomi 14C
・条件：7 ヶ月継続利用
・総額：端末代+通信費(3GB×7 ヶ月)で合計9,154円
・1万円以下で端末と3GB使えるSIM7ヶ月分もらえて最強
⚠️1人1台限り。購入して分かったこととして「端末は開封済みで届く」
・詳細解説 ⏬
https://t.co/qU5guCIHgO

【おすすめ度 ★★★★☆】yuモバイル
エンパケ購入で超お得へ。
✅ 事務手数料無料
✅ 初月無料
✅ 契約事務手数料無料
✅2,000円CB (ただし6ヶ月目以降)
・初月は初期費用 1,000円以下へ
・楽天https://t.co/oOgZgrGKF3
・Amazon https://t.co/4mCRWp0H8g

【おすすめ度 ★★★★☆】JCOM モバイル
・eSIM 即日発行OK！月額1,078円～
・貴重なau系SIM
・契約事務手数料無料
・総合入りしやすいと言われている
・詳細解説 ⏬
https://t.co/RvBi3BUDps

【おすすめ度 ★★★★☆】倭国通信
・業界最安値！1GB 290円～
・Amazonでエンパケが2,500円セール中
https://t.co/zxFUJREwMC December 12, 2025

［Amazon電子書籍］ChatGPT ∞(ムゲン)英会話 : GPT-4o 高度な音声モード(Advanced Voice Mode) 活用ガイド : オンライン英会話はもう不要?人間並みバイリンガルAI教師がポケットの中に。 ChatGPTでビジネ… 【Kindle版】【著者】たてばやし淳［ストーリー］…
https://t.co/VfM4REtFYn December 12, 2025