⭐️AI界隈の基礎用語とその課題を自分用メモとしてまとめました！

👇気になる人は読んでみてね！

AIの話をするときに出てくる用語って、みんななんとなく分かった顔して流してるけど、定義と「どこに地雷があるか」をセットで理解しておかないと簡単に話がズレるんよ。ここでは2025年のトレンド周りでよく出てくる基礎用語と、その裏側の課題をワシなりにまとめておく。

⭐️AIエージェント（Agentic AI）

チャットボットが「答えを返すだけ」じゃなくて、ブラウザを操作したり、社内ツールを叩いたり、タスクを自動実行するようになったものがAIエージェント。問い合わせ対応からチケット発行まで一気通貫でやる、みたいなやつ。

課題は、権限管理と責任の所在で、人間の代わりに操作させた結果ミスったとき「誰がどこまで責任を取るのか」を設計しておかないと、怖くて本番運用に乗せられないところがネックになっている。

⭐️マルチモーダルAI

テキストだけじゃなく、画像・音声・一部は動画まで、複数の情報モードをまとめて扱えるAIのこと。スクショを投げて「ここがおかしい」と聞いたり、音声＋テキストで指示したりできる世界を支えている。

課題は「見えているようで、本当に理解しているかは別」という点で、見た目はそれっぽくても、因果関係や文脈を間違えて変な判断をするリスクが残っている。

⭐️推論モデル（Reasoning Models）

トークンをケチらずに「一度しっかり考える」ことで、ステップを踏んだ推論や複雑な問題解決を狙うタイプのモデル群。コード修正、仕様設計、数学問題などで威力を発揮する。

課題はコストと使いどころで、全部のリクエストを推論モードにすると料金もレイテンシも跳ね上がるから、「ここは賢く考えさせる」「ここは軽く返す」の設計をアプリ側できっちりやる必要がある。

⭐️オープンソースモデル・小型モデル

Llama系やMistral系みたいに重みが公開されていて、自前サーバーやローカルでも動かせるモデルたち。小型モデルはパラメータ数や計算量を抑えたやつで、オンプレやエッジで動かしやすいのが強み。

課題は「フロンティアモデルとの差をどう埋めるか」と「品質管理」で、用途を間違えると精度不足で事故るし、自前運用だとセキュリティやログ管理も全部自分で面倒を見る必要がある。あとソースは公開してないからオープンソースじゃないという批判もある。

⭐️RAG（検索拡張生成）

Retrieval-Augmented Generationの略で、まず外部の知識ベース（ドキュメントやベクタDB）から関連情報を検索して、その内容を読ませた上で回答させる構成。社内FAQボットやマニュアル検索でほぼ必須になっている。

課題は「元データが腐ると全部腐る」ことで、ドキュメントが古い、権限管理が甘い、検索精度が低い、などが積み重なると、AIの答えも一気に信用できなくなる。

⭐️フロンティアモデル

各社の最上位クラスの巨大モデルをまとめてフロンティアモデルと呼ぶことが多い。精度や汎用性は高いけど、学習コストも推論コストもエグいクラス。

課題は電力とお金で、なんでもかんでもフロンティアモデルで処理すると、クラウド料金と電力需要がシャレにならないので、「本当にここでフロンティアが必要か？」を常に考えないと採算が合わない。

⭐️エッジAI・オンデバイスAI

スマホやPC、工場の機器など、クラウドではなく手元のデバイス上で動くAI。通信が不安定な環境や、プライバシーを重視するアプリで強い。

課題はモデルサイズと更新コストで、小さくするほど精度が落ちるし、端末ごとの差分アップデートやバージョン管理も含めて運用がかなり面倒になる。

⭐️AIセキュリティ・ガバナンス（AI TRiSM）

AIの信頼性、リスク、セキュリティ、コンプラ対応をまとめて設計しましょう、という考え方。モデルの振る舞い、データの扱い、公平性、説明責任などを全部ひっくるめて管理する枠組みがAI TRiSMみたいな領域。

課題は、とにかく「現場が忙しい中でここまで手が回らない」ことで、プロダクトを急いで出したいチームほど、ガバナンス設計が後回しになりがちという構造的な問題を抱えている。

こういう基礎用語は、意味だけじゃなく「どこでハマりやすいか」までセットで押さえておくと、ニュースを見るときもプロダクト設計を考えるときも、だいぶ風景がクリアに見えてくるはずや。

有益だな！とおもったらブックマークしておこうね！ December 12, 2025

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✅開催期間：12月14日(日) 〜 12月22日(月)

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※全て違う内容でお届けします。
Day1：12月14日(日) 21:00〜
Day2：12月16日(火) 21:00〜
Day3：12月18日(木) 21:00〜
Day4：12月20日(土) 21:00〜
Day5：12月22日(月) 21:00〜

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12月14日(日) 21:00〜
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自分の強みがなくても大丈夫！AIを学ぶプロセス自体が「売れるコンテンツ」になる仕組みを完全解説。
自分の方向性をAIと私と決定しましょう！

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Day2
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❷【「誰に何を届けるか」が明確になる逆算ワーク】
過去の自分=ターゲットという強力な視点を手に入れる。競合分析の方法と3つの軸で差別化ポイントを見つける実践ワーク。

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Day3
12月18日(木) 21:00〜
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❸AIに作らせる「コンテンツ作成の実演」
プロンプトの型、プラットフォーム別の設計、装飾のテクニック。実際にAIでコンテンツを作る方法を徹底解説。「できた！」という達成感を得る日。

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Day4
12月20日(土) 21:00〜
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副業で9割が挫折する本当の理由。「ノウハウだけでは不十分」という真実と、継続を支える環境に必要な要素を完全公開。

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チャレンジで皆さんとお会いできるのを楽しみにしています🔥 December 12, 2025

AIエージェントによる「脚本→bananaProで自動漫画化」はてるきちさん（@trkbt10）の作ったものを試させてもらって、かなり可能性を感じたので、自分でもやってみたくなりました。
この画像は、この間のイベントで作った「三匹の子ブタ娘」のＡＩ自動漫画化の一部。
https://t.co/lVYILmBFAq https://t.co/jTOUvkUNll December 12, 2025

AIエージェントに「メタ認知的な思考」を持たせることで、計算コストを抑えつつ性能を向上させられることが明らかになりました。

イリノイ大学などの研究チームによる発表です。

これまでは、本来なら即答できる簡単な質問や計算に対しても、AIが不要な検索や外部ツールを使ってしまう「道具の過剰使用（Tool Overuse）」という課題がありました。

たとえば「1+1は？」と聞かれても、わざわざPythonを起動して計算してしまうといった具合です。
これにより無駄な処理が増えるだけでなく、簡単なことを難しく処理しようとして、かえって間違えることがありました。

そこで研究チームは、人間が「知っていることは記憶から答え、知らないことだけ調べる」のと同じように、AI自身に自分の知識の境界を判断させる「SMART（Self-Aware Agent for Tool Overuse Mitigation）」という手法を開発しました。

具体的には、数学の計算や最新情報のリサーチを含むタスクにおいて、「なぜそのツールが必要なのか（あるいは不要なのか）」を判断するプロセスをAIに学習させました。その結果、一部ベンチマークデータセットで、ツールの使用回数を最大24%削減できただけでなく、正答率が37%以上向上しました。驚くべきことに、わずか70億パラメータ（7B）の軽量モデルであっても、この手法を取り入れることでGPT-4のような巨大モデルと同等以上のスコアを記録しています。

単にモデルを巨大化させるのではなく、「いつ道具を使うべきか」という戦略を教えることが、より賢く効率的なAIを作る鍵になることが示唆されています。 December 12, 2025

【AIで稼ぐ以外に大切なこと】

AIエージェントを活用して、
月100万、300万と稼げるようになって、
一番よかったことは何か？

正直に言います。
「お金」じゃありません。
「脳のメモリ」が圧倒的に空いたことです。

これが、僕がAI×コンテンツ販売を推す、
真の理由です。

以前の僕は、
常に脳内のCPUが250%で回転していました。
「あ、明日のSNS投稿作らなきゃ」
「あのメール返信したっけ？」
「新しい商品の案、考えなきゃ...」
これでは脳が故障します。

食事中も、風呂に入っている時も。
常に頭の片隅で「タスク」という名の
バックグラウンドアプリが起動し続けている状態。

これでは、バッテリーが持つはずがない。
当然、新しいアイデアなんて
生まれる隙間もありませんでした。

でも、
「AIエージェントによる仕組み化」によって、
大きく変わりました。

朝起きて、ふと「あ、AIの最新情報確認しなきゃ」と思っても、0.1秒後に「あ、それエージェントがやってるから大丈夫か」と気づく。

この感覚、伝わりますか？

常に何かに追われていた「焦燥感」が消え、
脳の中に、大きな「余白」が生まれるんです。

すると、不思議なことが起こります。
人間って、暇になると
クリエイティブになる生き物なんです。

「あ、こんな企画やったら面白そうだな」
「この層に向けて、新しいコンテンツ作ってみようかな」

散歩中や、風呂に入ってる時に、
ふと神がかったアイデアが降りてくる。

そして、そのアイデアを形にするのも、
またAIエージェントに投げればいい。

【 余裕が生まれる ➡ 良いアイデアが出る ➡ 形になる ➡ さらに稼げる 】

この「正の無限ループ」に入ると、
人生はイージーモード化します。

生活がどんどん豊かになるのは、
お金があるからじゃない。

「心に余裕があるから」です。

多くの人は、
AIを「作業を速くするツール」だと思っています。
違います。

AIは、「脳みそを外付けHDDに移して、メモリを解放するための装置」です。

あなたが今、抱えているそのタスク。
「集客」も「執筆」も「販売」も。

すべて脳から追い出して、
エージェントに任せることができます。

「常に何かに追われる生活」から、
「仕組みが勝手に回っている生活」へ。

この圧倒的な余裕を手に入れたい人だけ、
僕についてきてください。

脳のメモリを空けることで、
どんなメリットが生まれるか。
想像してみてください。

そのための「仕組み化」、
5日間であなたの脳にインストールします。

脳のメモリを解放する準備はいいですか？ December 12, 2025

#Ravit
「Ravit」はAiエージェントが魅力のマッチングアプリ。
AIエージェントがサポートしてくれる。自分の会話力に自信がない人、もっと磨きたい人におすすめです。
また、実名が出ないのも嬉しいポイント。周りにバレたくない人でも安心して利用できます。 December 12, 2025

中国AIの急拡大で情報管理と認知戦の懸念強まる

目標に対して自律的に判断し動作する「AIエージェント」が普及する中、中国AIの浸透が進む。最大の理由は圧倒的な低コスト。

一方で、アルゴリズムの透明性や国家情報法による情報統制、世論操作の可能性など、懸念は多い https://t.co/jUynlnfOU6 December 12, 2025

楽々清算：経費精算が“ほぼゼロ手間”へ ― 楽楽AIエージェント登場

＜ニュース概要＞
ラクスが、クラウド経費精算サービス 楽楽精算 に、AIで経費申請書を自動作成する新機能「楽楽AIエージェント」をβ版としてリリース。領収書、クレジットカード明細、過去申請履歴などをAIが横断解析・紐付けし、申請に必要な金額・日付・勘定科目などを推測、自動入力する仕組みです。
＜非エンジニア視点から＞
領収書をスマホで選ぶだけで、経費申請が自動で組み上がるので、申請者の手間が大幅に減る。
過去データを反映するので、勘定科目の迷いや入力ミスが減り、申請の標準化に寄与。
ただしAIの推測が必ず正しいわけではないため、最終チェックは人が行う必要がある — “AI任せ”にすると思わぬ誤りが紛れ込む可能性。

＜公認会計士の視点から＞
経理部としては、「申請漏れ・入力ミスの削減」「承認前チェックの効率化」が大きなメリット。特に従業員数が多い企業では、月次処理前の確認工数が減り、決算処理スピードの改善や手戻りコスト削減につながる。ただし、“AIが作った内容”に誰が責任を持つか、チェックフローを明確にしないと、後々の証憑／監査対応で混乱する恐れがあります。

出典：［ラクス プレスリリース 2025/12/01］
https://t.co/ZJCGvvcZQL December 12, 2025

おはようございます！今日の名古屋は14℃の晴れ☀後曇⛅です。12月第２週目の木曜日です。今日も頑張って参りましょう💪

今朝は時間があったので、インサイドセールスのAIエージェントの実装をしていました🔨

工夫のしがいがあって、楽しいですね！！(^^)

今日も良き日を過ごして参りましょう☺ December 12, 2025

Maruiちゃん推しのINFINIT @Infinit_Labs 案件❤️‍🔥
アカウント見に行ったら、すでにフォロー中👀
どこでさわったのかな・・・？

明日からチェックしていきたいと思います！

📍INFINIT とは？
INFINIT は、AI を使った DeFi 情報プロトコルです。
かんたんな言葉で指示するだけで、DeFi のチャンスを「見つける・評価する・実行する」ことができます。
INFINIT の中心にあるのは Agentic DeFi Economy（エージェント型DeFi経済） です。
これは、KOL や DeFi の専門家が自分の戦略をエージェントとして作り、コミュニティと共有したり収益化できる仕組みです。
ユーザーは、そのエージェントが作った複雑な DeFi 戦略でも、ワンクリックでかんたんに使えます。

AIエージェント、プロンプト（指示）ベースの操作、ワンクリック実行をひとつのプラットフォームにまとめることで、INFINIT は DeFi をよりシンプルで、誰でも使えるものにしています。 December 12, 2025

「エージェントを作る時代は終わった？」Anthropicが語った本当の突破口

最近のAI界隈で静かに、とんでもないパラダイムシフトが起きています。

Anthropicが語った「Don't Build Agents, Build Skills Instead」という講演が、その方向を完全に示しています。

結論から言うと、AIエージェントは賢いけど専門家じゃないという致命的なギャップを抱えていました。

そこで、彼らはエージェントではなくスキルを作り始めました。

どんなに高性能なモデルでも、すべての専門知識が常に搭載されてはいません。

優秀な新人を採用しても、経験がないと実務は任せられないことと同じです。

それに対して、彼らがたどり着いた答えはシンプル。

「知性（モデル）と専門知識（スキル）の分離」

スキルはあくまで、ただのフォルダです。しかし、その中には、手続き的な知識（プロがどう考えて、どう動くか）がコードとして格納されています。

要は、専門家の実務をそのままパッケージ化したファイルをAIが実行できる世界になったということです。

「モデルが万能になる未来」ではなく、「モデルに専門家の作業手順を後付けする時代」が来ています。

特に、スキルは最初にメタデータだけを見て判断して、使うべきと判断した瞬間だけディスクリプションを読んで実行します。

これによって、複数のスキルを持たせられる。コンテキストを圧迫しない。構成の可能性が爆発的に高まる。

すでにAnthropicは３つのカテゴリーを提示しています。

1つ目は、基盤スキル。文章生成能力、科学研究、解析するなど汎用OSレベルの能力をAIに付与します。

2つ目は、サードパーティースキル。Notionなどが公開している、「特定製品でプロ級の使い方ができるAI」を実現する。

3つ目は、エンタープライズスキル。企業が自社の作業手順や内部知識をAIに覚えさせる新人研修のデジタル化とも言えるレイヤーです。

要するに、 企業内のノウハウそのものがスキルとしてAIに継承される時代が来る。

Anthropicは、エージェントを以下のように整理している。
・モデル＝CPU
・ランタイム＝OS
・スキル＝アプリケーション

これが最もわかりやすい。スキルは「AIにおけるアプリ層」であり、ここに人間の経験値や専門知識が書き込まれる。

AIの価値は モデルそのものではなく、スキルのエコシステムで決まっていく。

最後に、なぜ今スキル”なのか？

エージェントを自前で作り直すのは非効率だった。

正解は、エージェントの上に能力ファイルの積み重ねをつくること。

スキルは、以下のという特性を持っています。
・チームで共有できる
・会社に蓄積される
・AI同士で引き継がれる
・将来のモデルでも再利用される

「AIに何ができるか」ではなく、「AIに何を学ばせられるか」。

この転換点を理解した人から、AI時代の生産性のボトルネックを完全に突破していくはず。 December 12, 2025

Xをあまり使わなくなった話し。

半年前ぐらいまでは血眼になってXでひたすらスクロールしてAIのNewリリースだけじゃなくて、活用方法も探してたのよ😎

ただSNSの特性上、「負」のワードが目に入る。しかも最近よく見る「台本喧嘩」のやり取り。

ついつい見てしまうんだけど、自分のメンタル的にも良くないし無意識のうちに時間を消費してる感じがするんよね。

ポストを興味ない。で削除していってXのおすすめを調整する方法も試したんですが、やっぱりたまに流れてくるノイズを見てしまうとXが次から次へとおすすめしてくる🫠

だからワイはAIエージェントをおすすめしたい。
Xで新しいAIの情報があればポストをコピペすれば、公式のサイトからのガイドや他のSNSでバズってるポストから活用方法をまとめてくれるわけ。

その上で実際にツールを使ってみる。

書いているプロンプトのガイドや今までの自分の経験などで出来ることと出来ないことの線引きが分かる。

これでワイの情報のベースが完了するので、あとは台本におろしたりAIエージェントが作成した情報をそのままパワポにしたり、修正したり…

色々なAIエージェントはあるけど、YouTube的に派手なパワポの方が使いやすいっていう意味でスライドに関していうとSkyworkを使ってるんでおすすめ。 December 12, 2025

世の中に GitHub Copilot をもっと広める隊長をしたい。
自分の業務理解してるのは自分だから、自然言語で専用AIエージェントが作れるの楽しすぎる。 December 12, 2025

Claude使っちゃダメ！
AIエージェントとか信用できない！

って人が信用できません。これからプロンプトの時代が終焉を迎えようとしています。まだ1年くらいは必要だと思いますが、だいたい想定より半年ほど早くAIが進化していくので、来年6月くらいには「AIは導入したもん勝ち」の未来が見えます。

実際に「 コンテキストエンジニアリング＝ナレッジ・メモリ・ドメイン知識」の方が大切だと言われており、その体現ができるのがClaudeやManus。

最近はGeminiもその傾向が強くなり、ObsidianやCursor、Google Workspace Studioあたりが注目を浴び続けてるのも、「コンテキストエンジニア」の時代が幕開けようとしているからでしょう。

なお、ChatGPTだけは挙動がキモい。ナレッジ・メモリがあっても、チャットを連続して使い続けると精度が落ちていくとか意味わかんない。だからリサーチにしか使わない。

ClaudeとGeminiはそれがない。これらはうまく前後関係を忘れてくれたり、もしくは履歴自体がナレッジになり得る。

OpenAIは非営利組織だから、今後覇権を取ることはないでしょう。

資金力もGoogleに劣るのに、学習データを自社で持っていないから、他社から買い取らなければいけない。GPT5.2とか一ミリも期待してません。（嘘です。精度上がってたら普通に相棒になります）AtlasもComet、Manusに比べたら微妙。

そもそも使っちゃいけないAIツールとか「DeepSeek」以外ないからね？

てか、検証くらいだったら「DeepSeek」ですら使っていい。

前提として、「AI＝便利ツール」です。楽できるものを選びましょう。楽できるものを極めて「自分の脳」にすればいいです。以上！

なお、プロンプトエンジニアが不要になるわけではありません。今日はどこかで以下について詳しく解説するよーん。 December 12, 2025

💡OpenAI、ChatGPT改良へ「コードレッド」宣言　社内リソースを集中投入

📊競争環境の激変を示す数字
月間アプリダウンロード数（10月）：
・Gemini：7,300万件
・ChatGPT：9,300万件
GoogleのGeminiは利用者6.5億人まで急拡大。
ChatGPTの週間利用者8億人に迫る勢いで、アルトマンCEOは「Googleの猛追がOpenAIに経済的逆風をもたらす恐れ」と社内で警告。

さらにAnthropicのClaudeもコード生成・オフィス業務自動化で高評価を獲得し、法人顧客の奪い合いが激化しています。

🔍「コードレッド」が暴露する深刻な課題
ChatGPT責任者が「性能向上と体験の直感性・私的性強化が喫緊の目標」と発言。
つまり、現状では競合に劣っていることを認めた形に。
AIエージェントなど派手な新機能より、基本的なチャット体験の改善を優先せざるを得ない状況です。
ユーザーが日々感じている「回答がイマイチ」という不満の裏付けですね。

💡Before/Afterで見る劇的な戦略転換
【Before：2024年前半まで】
AIエージェント開発、広告事業、ショッピング機能など「次世代AI」の開発競争

【After：2024年12月～】
全プロジェクト一時停止、ChatGPTの基本性能改善に集中、チーム間異動・毎日の電話会議で進捗管理

この大転換は、OpenAIが「ChatGPT一強」という地位を失いつつあることを如実に示しています。

🎯ビジネスパーソンが今すぐ取るべき3つのアクション
1️⃣AI選択肢の多様化
ChatGPT一本に依存せず、Gemini、Claude、Perplexityなど複数AIを試す。特にGeminiはGoogle Workspaceとの連携が強力です。
2️⃣用途別の使い分け戦略
・コード生成：Claude
・リサーチ：Perplexity
・汎用チャット：ChatGPT/Gemini
など、強みを理解した戦略的活用を 🎯
3️⃣継続的な情報収集
AI業界は数週間で状況が激変します。
「ChatGPTが最強」という思い込みを捨て、常に最新情報をキャッチアップする習慣を。

✨AI競争激化がもたらす「ユーザーの黄金期」
OpenAI、Google、Anthropicの三つ巴競争は、ビジネスパーソンにとって脅威ではなく絶好の機会です🎊
各社が必死に品質向上と機能追加を競い合う今こそ、複数のAIを賢く使い分けるスキルを身につける最高のタイミング。

「AI活用の勝者」は、最新ツールを追いかける人ではなく、各AIの強みを理解して最適な組み合わせを見つけられる人になります💪

ソース：https://t.co/YuFldncsTD December 12, 2025

Podcastを更新しました。

「名古屋ではたらく社長のITニュースポッドキャスト」
https://t.co/9qxwd8ZF1q

Apple Podcastは ↓
https://t.co/Icq1kjpZyg

Amazon Musicは ↓
https://t.co/hxYk8fFbJu

ラインナップ：

Ep.768 Linux Foundationが「Agentic AI Foundation」を設立──自律型AIの標準化へ、ビッグテックが結集（2025年12月11日配信）
Ep.767 Mistral AI、開発者の「黒い画面」を革命する──Devstral 2とVibe CLIの登場（2025年12月11日配信）
Ep.766 Waymo、自動運転の「ブラックボックス問題」に終止符──“証明できる安全”と生成AIの融合（2025年12月11日配信）
Ep.765 GigaTime、誕生──病理画像から「未来の時間」を予測するMicrosoftの医療AI（2025年12月11日配信）
Ep.764 Microsoft、インドへ史上最大175億ドルの投資──激化する「アジアAIインフラ」争奪戦（2025年12月11日配信）
Ep.763 Accenture、Anthropic特化の専門部隊を設立──3万人のエンジニアが切り拓く「AI実運用の時代」（2025年12月11日配信）
Ep.762 Anthropic Interviewer、始動──AIが「1250人の本音」を聞き出す定性調査の革命（2025年12月11日配信）
Ep.761 Google、2026年に「Gemini搭載AIグラス」を投入へ──“Google Glass”の教訓を生かした逆襲（2025年12月11日配信）
Ep.760 トランプ大統領、NVIDIAの対中輸出を条件付き容認──「25%の通行料」でAI冷戦は新局面へ（2025年12月11日配信）
Ep.759 中国Zhipu AI、「GLM-4.6V」を発表──“目”を持つAIが、ついに“手”も手に入れた（2025年12月11日配信）
Ep.758 ServiceNow、10億ドルで「Veza」を買収──AIエージェントに“身分証”を持たせる勝負手（2025年12月11日配信）
Ep.757 中国政府、「バッテリー価格戦争」に強制介入──“内巻き”終了で笑うのは誰だ？（2025年12月11日配信）
Ep.756 Microsoft、AIエージェントに「月給」を請求？──AWSが持つ冷静な「プランB」（2025年12月11日配信）
Ep.755 Apple次期CEOは誰だ？──シリコンバレーで過熱する「ポスト・クック」レース（2025年12月11日配信）
Ep.754 Netflix、ワーナーを827億ドルで買収──“世紀の愚策”か、覇権の完成か（2025年12月11日配信）
Ep.753 SpaceX、評価額8000億ドル報道を否定──マスク氏「資金調達の事実はない」（2025年12月11日配信）
Ep.752 さよならCrucial、Micronが消費者向け事業から完全撤退──AI特需の影で消える「自作PCの友」（2025年12月11日配信）
Ep.751 ZTE×ByteDanceの異色タッグ──AI「Doubao」がOSを乗っ取る？ 次世代スマホの実験場（2025年12月11日配信）
Ep.750 Meta、メタバース予算を30%削減──「夢」から「実利」への冷徹なピボット（2025年12月11日配信）
Ep.749 Appleデザインの要、Alan DyeがMetaへ移籍──「Liquid Glass」の父が描くARの未来（2025年12月11日配信）
Ep.748 SnowflakeとAnthropic、2億ドルの提携拡大──「データは動かさず、AIを呼ぶ」新時代へ（2025年12月11日配信）

当社ブログもぜひお読みください。
https://t.co/RO2MlFVR1d December 12, 2025