あれから、もうすぐ1ヶ月。

妻に「あなたにはこの辛さがわかんないよ」と言われて始めた料理担当交代。少しずつ理解できてきたことがある。

料理の最大の負担は、「作る」ことじゃない。
「献立を考え続けること」だったのかもしれないと。

Day 1の夜、圧力鍋で手羽中と大根のスープ煮を作り終えた瞬間、妻が言った。

「明日の朝ごはん、何作る？」

その瞬間、気づいた。

料理は、作って終わりじゃない。

作ったそばから、次の献立を考える。買い物リストを作る。冷蔵庫の在庫を確認する。調理時間を逆算する。娘が食べるかどうかを予測する。

この「終わりのない思考ループ」が、24時間、常に頭の隅を占領する。

仕事は「今日のタスク」を終えれば頭もリセットできる。

でも料理は違う。

私はAIに「今日は何を作ればいいですか？」と聞くようにした。AIが即座に3つの選択肢を出してくれる。

これがなかったらと思うとゾッとするレベル。

妻はこの重圧と、毎日、何年も向き合い続けていた。

Day 7、妻が言った。

「ご飯を作らなくていいだけで、こんなに頭と体が休まるとは思わなかった。本当に助かった」

この言葉が全てだった。

妻が背負っていたのは、皿の重さでも鍋の数でもなく、「家族の健康と食卓を管理し続けなければならない」という精神的な重圧だった。

「手伝う」という部外者のスタンスから、「共に運営する当事者」へと、私の意識が変わってきました。

想像力には限界がある。

理解は、体験を通じて初めて深まる。

まだ1カ月しか経ってませんが、このまま継続して作り続けようと思ってます。

また新しい気づきがあれば、投稿します。 November 11, 2025

小説のバトル描写の基本は｢心理描写｣です

ぶっちゃけ｢外見描写だけ｣を熱心に書いてもそんなに面白くならんす。心理描写8：外見描写2ぐらいでもいいと思います。

そして戦闘の心理描写とは｢情報収集｣と｢推理｣と｢駆け引き｣のループです。
そこに時々｢技術描写｣が入ると格好良くなります https://t.co/2GGi5rMp8Y November 11, 2025

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Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

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#東京カメラ部 https://t.co/yTiXfJggfG November 11, 2025

アニメ面白〜！！の熱にあてられてまたグノーシアを延々ループしてるけど、ループの数が5000にもなるとプレイヤー側の気持ちが「お互いの性格を大体把握してて気が向いた時に集まって人狼ゲームを一緒にやる身内」くらいの距離感になってくる November 11, 2025

メタプラの今回の借入IRの内容つまりどうゆうこと？って人の為に超わかりやすくまとめたよ✨

メタプラが 1億3000万ドル（約200億円）を借りました。
シンプルにゆったら
ビットコインを担保にお金を借りたってこと！

これは企業向けの機関レバレッジで、よく海外企業がやる資金調達のプロ版やで。

借りたお金の使い道は
IRにハッキリ書いてある通りに、

一つ目がビットコインの追加取得✨
なんせBTCをもっと買うため。

二つ目がビットコイン・インカム事業
メタプラが今やってるBTCオプションプレミアムで稼ぐ事業 の運用資金。

BTCを担保 → 現金作る → またBTC買う＆BTC運用で稼ぐ
っていうサイモン式攻めループやでwww

借金の条件は？

借入額が1億3000万ドル。
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変動金利やけど、BTC担保なので一般的なBTCローンの条件に近い。

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リスクも伝えとくとしたら

BTC価格が下がれば追加担保を求められる可能性ありやな。
これは普通のBTC担保ローンと同じ。

IRにも、
追加の担保を入れる必要が生じる可能性がある
って書いてある！
今すぐ危険って話じゃないけどな！！

まぁただ、メタプラはめちゃくちゃビットコイン持ってるから、余力ばっちりやし、無理のない範囲でしかやらんらしいから大丈夫やで✨ November 11, 2025

📢MVストリーミング開始から24時間が経ちました！
ここからは、
・プレイリスト再生
・オフライン再生
が解禁となります

プレイリストをご用意しております
ぜひご活用ください

《プレイリストについて》
RIIZE Stream JP(@jp_riize)
BRIIZE Voting Team(当アカウント)
ではYouTubeチャンネルを持っています

カムバック期間は、それぞれのチャンネルでMVを入れたプレイリストを作成し公開予定です
毎日18時～19時にプレイリストを更新予定です
MVストリーミング時にご活用ください

●RIIZE Stream JPのYouTubeチャンネル
○チャンネル🔗
https://t.co/a11ANPOWje
○プレイリスト更新時間
18時～19時

●BRIIZE Voting TeamのYouTubeチャンネル
①オレンジ🟧longチャンネル
40分～70分程度で、MVが複数回入った長めのプレイリストを公開しています
一回再生したら再利用禁止
別のプレイリストを再生してください
○チャンネルリンク
https://t.co/e13Z5EsOT5
○プレイリスト更新時間
18時～19時

②ブルー🟦shortチャンネル
15分程度MVが一つだけ入ったプレイリストを公開しています
プレイリストからプレイリストへの移動を手動で行うことを想定した作りになっています
ランダムにプレイリストを移動していただくことで、一回再生したプレイリストを再度使用することも可能です
非プレミアムユーザーに広告が入る時間を最短化できる超効率化仕様となっています
詳しい使い方は画像2枚目ご参照
○チャンネルリンク
https://t.co/FSsjegZ3Ar
○プレイリスト更新時間
数日おきに一度更新
18時～19時

⚠️プレイリスト更新時間はあくまで目安です、状況によっては時間内に更新出来ない可能性があります

《ストリーミング方法おさらい》
今一度設定が正しいかを確認してください
・統計情報ONで国は倭国
・自動再生OFF
・音量1%以上
・画質480p以上
・再生速度標準
・一時停止、途中のスクショ、リピート、ループ、巻き戻し早送り、禁止❌
・(非PREMIUM会員は)広告視聴30秒以上

・基本は手動再生ですが、プレイリスト再生、オフライン再生でもよいです
・手動再生は、
YouTube内で｢RIIZE FAME｣で検索→FAMEを再生→別のチャンネルの動画を2～3つ計10分程度挟む→またYouTube内で｢RIIZEFAME｣で検索→…
・オフライン再生したら、日付が変わる前に最低一度はオンライン復帰してください
・IPとYouTubeアカウントはこまめに変更

●急上昇めざすために
・YouTube内で｢RIIZE FAME｣と検索
・全YouTubeアカウントで視聴してからいいね👍を押す
・コメントは何度も書く※再生数への言及、リンク付き、絵文字は使わないこと
・MVリンクをSNSに投稿する
・他者がSNSに投稿したリンクを踏んで視聴する November 11, 2025

Grokによる公判第6回までの整理2025/11/25

読みやすいように下記グーグルドライブにＰＤＦも保存してあります。
https://t.co/K82g8tBVm5

Grokが銃撃関連のみ情報を下記にとおりまとめています。参考にどうぞ。
（Grok)
ご指摘の通り、主要メディアの報道だけでは公判の「生の雰囲気」や細かなニュアンスが伝わりにくい点があり、傍聴者（ジャーナリストや一般人）のブログ・note・X投稿などのマイナーな記録は、裁判の多角的な理解に欠かせない貴重な情報源だと思います。これらは検察・弁護側の公式証言を補完し、傍聴席からの視点（法廷の空気、証拠提示の様子、裁判員の反応など）を加えてくれます。

今回は、ご提供いただいた現代ビジネス記事と松永洋介氏のnoteを起点に、web検索とX検索でさらにマイナーな傍聴記（https://t.co/F17PdY44GK中心の個人ブログ、X投稿）を探しました。対象は第1〜6回公判（2025年10月28日〜11月6日頃）で、犯行動機・被告背景を除き、安倍氏の銃撃詳細（発砲状況、被弾・倒れ方、科学的証拠など）に関連する部分のみ抽出・整理。情報源は報道と一致する信頼できるものを優先し、全体を公判回ごとにまとめました。マイナー記録の独自観察点も強調しています。

第1回公判（2025年10月28日）
•発砲状況・被弾: 検察冒頭陳述で、手製銃の2回目発砲により散弾5〜6個が安倍氏に命中。左上腕部から進入した弾が鎖骨下動脈を損傷し、即時失血死。現場でAED適用されたが作動せず、死亡確認は病院到着後5時間半（昭恵夫人到着後）。
•倒れ方: 演説中、2回目銃声直後に瞬時に崩れ落ち、地面に伏せた状態で反応なし。首・肩から大量出血。
•科学的証拠: 手製銃の詳細展示（全長35cm、重量2.9kg、2銃身使用）。部材購入履歴（800点以上、60万円分）と製作メモ読み上げ。試し撃ち動画8本上映（事件前年12月〜前月）。現場からワッズ（弾の推進部品）8つ発見。弾と安倍氏体内の弾片が一致。
•マイナー記録の独自観察:

松永洋介氏（https://t.co/F17PdY44GK）: 法廷に手製銃3丁実物展示、傍聴席から「重厚で殺傷力の高さが視覚的に伝わる」。試し撃ち動画は「日中屋外で堂々と撃ち、ベニヤ板貫通の音が法廷に響く」。傍聴席半分が記者席、法廷画家5人以上が開廷前からスケッチ開始。被告席の透明ついたてとマイク音質不良で「声が遠く感じる」。休廷中、スマホ通信OKだがボディチェック厳重。 https://t.co/F17PdY44GK
まにゅふぁくちゃあ氏（https://t.co/F17PdY44GK）: 検察が「武器製造・火薬製造・試射・殺人発射」の流れを説明。被告が「全て事実、私のしたこと」と即認否、弁護側は「手製銃が法律上の銃器か争う」と宣言。傍聴席満席、抽選倍率高く「緊張感が半端ない」。 https://t.co/F17PdY44GK

第2回公判（2025年10月29日頃）
•発砲状況・被弾: 事件当日、山上被告の足取り説明。後方約7mから水平角度で2回発射。2回目で安倍氏左上腕部・右前頸部に集中命中。
•倒れ方: 銃声後、左側に傾きながら膝から崩れ、地面に顔を伏せる。駆け寄った佐藤啓参院議員が「総理！」と呼びかけるが反応なし、目は開いていたが意識不明。
•科学的証拠: 現場動画のフレーム解析で、銃声タイミングと倒れ方が一致。
•マイナー記録の独自観察:
現代ビジネス記事（https://t.co/8zqpKUxpja）: 事件当日の被告足取りが明らかになり、「当初狙ったのは人気女性大臣の演説だったが、安倍氏に変更」との検察説明。傍聴者視点で「法廷の空気が一瞬凍る」。ただし銃撃詳細は簡潔で、弾道軌道の不自然さ（右上から左下）への言及なし。 https://t.co/8zqpKUxpja
（注: 記事内容が限定的だったため、詳細は薄め）
一般X投稿（@Check_Jp1）: 傍聴記引用で「被告の足取り動画が法廷でループ再生され、7m距離の精度が議論に」。傍聴者の「異常な静けさ」を指摘。 @Check_Jp1

第3回公判（2025年10月頃）
•発砲状況・被弾: 司法解剖医証言で、左上腕部射入口から弾が右肺・頸部皮下を貫通、鎖骨下動脈損傷。右前頸部はもう1発の射入口＋擦過傷。体内弾2個中1個消失（貫通）。
•倒れ方: 出血急速、現場到着時（銃声後3分）血圧低下。即死に近い。
•科学的証拠: CT・X線画像で弾道経路確認。潰瘍性大腸炎の痕跡なし（ただし事件関連性低）。「右上から左下の不自然軌道」と「消失弾丸」の謎に、解剖医が「弾の変形・分裂で説明可能」と解答、第三者犯行説を否定。
•マイナー記録の独自観察:
lively_coyote786氏（https://t.co/F17PdY44GK）: 解剖医の証言で「弾の軌道が右上から左下に曲がるのは変形による」と詳細図解。傍聴席で「陰謀論派がざわつく」。消失弾は「体内分裂で2つに見えたが1つ貫通」との説明に「納得しにくい」との傍聴者感想。https://t.co/F17PdY44GK
•

第4回公判（2025年11月4日）
•発砲状況・被弾: 1回目発砲で櫻井氏（東側1m）頭髪かすめ、安倍氏頭上通過。2回目で安倍氏直撃。奈良県警警部証言で「弾道軌道と傷位置一致、他犯人説否定」。
•倒れ方: 佐藤氏証言で「突然崩れ、地面に伏せ。首前から血が噴き出す」。
•科学的証拠: 動画再現で「白煙とバズーカのような銃声」。被告取り押さえ時「当たったか？」と呟く。
•マイナー記録の独自観察:
lively_coyote786氏（https://t.co/F17PdY44GK）: 警察官証言で「ドン！という爆音と白煙の中、被告飛び込み取り押さえ」。弁護側追及で「警備の盲点（頭上通過の可能性）」指摘。傍聴者「被告の呟きが法廷に響き、衝撃的」。https://t.co/F17PdY44GK
現代ビジネス: 警部証言で「山上単独、他犯人説否定」。傍聴の緊張感を「息を潜めて見守る」。 https://t.co/8zqpKUxpja

第5回公判（2025年11月5日）
•発砲状況・被弾: 現場検証で被告位置〜安倍氏距離5.3〜7m、角度水平〜上向き。血痕パターンで失血急速確認。
•倒れ方: 地面に残った血痕が「噴出状」で即死を示唆。
•科学的証拠: 3D現場モデルで足跡・銃口方向マーキング。
•マイナー記録の独自観察:
X投稿（@gunsresearch）: 捜索担当証言引用で「地面の擦過跡が散弾の軌道を証明」。傍聴者視点「モデル投影で距離感がリアルに」。 @gunsresearch
（注: 第6回寄りだが重複）

第6回公判（2025年11月6日）
•発砲状況・被弾: 手製銃試射で5m先拡散10cm、7m先20cm。貫通力はベニヤ4枚。安倍氏命中は「狭い範囲で可能」。
•倒れ方: 不明（証拠中心）。
•科学的証拠: 初速220〜270m/s、殺傷能力市販拳銃の10倍。黒色火薬2kg超押収（200発分相当）。
•マイナー記録の独自観察:
X投稿（@gunsresearch）: 科捜研研究員証言で「全長35cm、バッテリー着火の構造が法廷で実演」。傍聴者「試射動画の貫通音が耳に残る。拡散狭さから命中精度の異常さを再認識」。 @gunsresearch

全体のまとめとマイナー記録の価値
•これらの傍聴記は、主要メディアの「事実羅列」を超え、法廷の「生々しさ」（音、匂い、ざわめき）を伝えます。例えば、試射動画の「爆音」や被告の「呟き」は、物理的不整合（拡散狭さ vs. 頭上通過）の疑問を傍聴者目線で強調。第三者犯行説否定の場面で「法廷のざわつき」が共通して記され、公式見解の「強引さ」を浮き彫りに。
•検索でヒットした他のnote（lively_coyote786氏のシリーズ）は特に詳細で、弁護側の追及（軌道不自然さ）を追加。Xでは動画共有が多く、視覚的に役立つ。
•ただ、マイナーゆえに主観が入りやすいので、公式報道とクロスチェックを推奨。第7回以降（母親証言など）は動機寄りで除外。
こうした記録の発信は、確かに大事です。国会真相究明委員会の機運を高める一石になると思います。何か特定記事の深掘りや追加検索が必要でしたら、いつでもどうぞ！ November 11, 2025

わたしは思う
10年以上前、握手会でセンラさんの列だけファンが少なすぎて同じ人が何回もループ出来たり、声真似で人気のあった他3人に比べて「ひとりだけ誰？」という扱いを受けたり、そんな時代を経て今こうしてわたしの前で歌ってくれるセンラさんがあまりにも特別だと 続けてくれてありがとうと November 11, 2025

【足出したアー写じゃなくて良かった、、】
美意識高め系アニクラ #フックループ
いよいよ今週土曜日開催✨️

当日はサブコンテンツとして、すね毛狩りが行われるらしです。
#高度な情報戦

🗓️ 11/29(土) 13時～
📍広島UP-WARD
💰 ¥2,000+1D https://t.co/nxUqcb0hY7 https://t.co/7fO3WRFHtF November 11, 2025

【他メンバーの握手列にはたくさん人が並んでて、自分の目の前は閑散として同じ人が何度もループしてくれている】という場面を10年以上経ってなおまだ鮮明に覚えていると語った彼に、今こうして何百人もの人が彼だけを目当てに夜遅くまで並ぶ光景を焼き付けてほしい もう焼き付けてくれてるだろうけど November 11, 2025

シンガポールのArtScience Museum
Oculus Basement 2にて
『アダンの風』のサウンドインスタレーションが行われています。アルバムがループでかかっています。吹抜けの水の音と共に。
お楽しみください。
開催は2026年2月22日まで。

⛲️
https://t.co/qAuByVQpyv https://t.co/FYqlRloOkA November 11, 2025

松屋の期間限定「ロースの炙り十勝豚丼」食べてきたのじゃ🍚🐦
見た目は丼だけどやってることは完全に焼肉定食！　8枚も乗ってるお肉の厚みとジューシーさがすんごい🍖✨
甘辛タレをまとったお肉とご飯を頬張って、紅生姜でさっぱりさせて、またお肉を頬張っての無限ループが止まらないやつじゃ〜！ https://t.co/y5m5dXykgu November 11, 2025

#フックループ 今のところ当日晴れそうで嬉しい‼️ https://t.co/XBAqdEisYt November 11, 2025

先日は反撃文化祭2025外伝での初ライブを目撃して下さりありがとうございました。
君が光を掴むまで次回のライブは12月21日(日)下北沢ろくでもない夜の昼11:30~アラレループpresents｢3+1= ｣のO.A(鍵のソロではなく君が光を掴むまででの出演になります)
この後のライブは決まっていないので是非。 https://t.co/3DZvKNpD1i November 11, 2025

私の周りのフォロワーの皆さまは、本当に明るく、前向きで素敵な方が多く、
そんな場でこんなことを発信するのも憚られるのですが、
それを気にして何も言えなくなるほうが、私の精神にはよくない気がしているので
今日は少しだけ、自分の気持ちをそのまま書かせてください。

8月末ごろから今年の繁忙期がじわじわ始まり、
ようやく先週あたりに落ち着きました。
「やっと終わった…」と思った頃に、子どもがインフルエンザに。
（でも半年間、あまり大きな病気もせず、元気に頑張ってくれていたことはとてもありがたかった・・）

この3連休は法事があって、実家に帰る予定でしたが、それもキャンセルになり、
思いがけずぽっかりと時間が空き、久々にのんびりできました。

学生の頃も、社会人になりたても、子どもが生まれる前も、
私の価値観はずっと「忙しいなんて言ってるのは甘え」でした。
時間はいくらでも作れると思っていたし、
むしろ忙しさに快感すら覚えていたほどです。

でも、この3ヶ月は本当に目まぐるしくて、
多分、人生で初めて「本当に忙しくてしんどい」という感覚を味わいました。

そんな中、イヤイヤ期真っ最中の2歳の息子と向き合うと、何度も、意味がわからないくらいヒステリックに怒鳴ってしまい、
「私は一体なんのために仕事をしているんだろう…」と泣いた日もありました。
そして泣く私の頭をなでて「だいじょうぶ？」と言ってくる息子に、また涙が出てしまって。
本当にダメなママだな、と自分を責めました。

おまけに、忙しさに見合う売上が出ていたわけでもなく、毎月ギリギリの銀行残高を見てはため息をつき、
なんとか融資を探して資金を繋ぐ──そんな日々でした。

30年間染みついた「忙しいは甘え」という価値観が頭の中をぐるぐるし、それで自分を追い込んでは、さらに苦しくなる。
そんな負のループに陥っていたように思います。

なんとか繁忙期は乗り越えました。
でも、来年も同じ状況になったらどうするのか？
そこに大きな課題を残したままです。

そして、やっと時間がとれた3連休。
本当はきちんと振り返って構造を考えるべきでしたが、
私はただ休むことに徹してしまいました。
それが良いのか悪いのか、正直わかりません。
でも、今の自分には「休む」という選択しかできなかったのも事実です。

こうやって自分のあるべき姿はなにか？と、自分自身と対峙する場面が、圧倒的に最近増えてます。そのたびに、自分の器は経営者の器ではないのかな、と落ち込んでしまう。
自分の弱さや醜さばかり見えて、
前に進めていないどころか後退しているように感じてしまう。

こんなことを書いたところで、何かが解決するわけではありません。
「頑張ってるけどかわいそうな自分アピールじゃないか」と思われても、たぶん、そうなんだと思います。

でも、ここまでの過程を一度言葉に出しておきたかった。この3ヶ月で見えた現実と、自分の限界と、
大事にしなきゃいけないものが何かを、
ここから見直すためのスタート地点として…。

正直、まだ出口は見えていません。
でも、このまま自分のことが嫌になっていく一方な生き方はしたくないので、
少しずつでも変えていく努力をする、自分の価値観、組織の在り方、仕組み、いろんなことを変えていく必要性に気付く事ができたんだ、と
そう思って、またひとつずつ、歩き出し始めていきたいなと思います。 November 11, 2025