保育士から、ちょっとだけ耳を貸してほしい『冬の本気のお願い』があります🙏
「寒いから、あったかくしてあげたい」
この気持ち、めちゃくちゃわかる。私も親として100％同じ気持ちです。でも…裏起毛だけは、避けてほしいんです💦
かわりにオススメなのが「裏毛（うらけ）」理由を説明するね↓

① 暑すぎてすぐ汗をかく
子どもは大人より体温が高くてよく動くから、裏起毛だとすぐ全身ホカホカ → 汗だく。

② 汗が引くと逆に冷える
汗で湿った裏起毛は保温しすぎて、休憩中や日陰に入った瞬間に一気に体が冷えやすい。

③ お肌弱めの子は荒れやすい
裏起毛のモコモコがこすれて、首・背中・お腹まわりが赤くなってしまう子もいます。

だから、園の活動では「裏起毛」じゃなくて「裏毛（うらけ）」がベスト！

見た目は似てるけど、裏毛は通気も保温もバランスがよくて、汗をかいても乾きやすいちょうどいいヤツです。

・裏起毛
→ モコモコ・ふわふわ・毛足がある
・裏毛
→ ループ状の糸が見えるタオルっぽい生地

子どもたちが快適に過ごせるよう、お洋服選びでちょっとだけ気にしてみてくださいね🧡 November 11, 2025

れ信「米よこせ！」
政府「じゃあおこめ券で」
れ信「現金でよこせ！」
政府「何に使うの？」
れ信「お米買う」
政府「じゃあおこめ券で」
れ信「現金でよこせ！」
エンドレスループ発動

アナタたちがちゃんと汗水垂らして働いたお賃金からお布施した方が山本太郎もきっと喜ぶと思いますよ？ November 11, 2025

#一般ウケはしないけど自分は好きだなと思って欲しい

彫金技法、和彫りで一点物の模様を描いたヘアゴムとループタイ https://t.co/qr8XqKVaqX November 11, 2025

ﾙｰﾌﾟﾗｲﾌﾞ観ﾃﾙ？今日ﾓ何ｶｶﾞ入ﾚ替ﾜﾙﾐﾀｲ…｡
https://t.co/ghReqToHE0

#闇芝居 #心霊 #ホラー #アニメ https://t.co/30QTbLruft November 11, 2025

今朝もブラシ大好きループちゃん
#ファンシーラット https://t.co/D2gJSwn47t November 11, 2025

【5:00起きを1ヶ月続けてみた結果】

①生産性爆上がり

1日のタスクが朝終わっちゃう。みんなまだ寝てるから全く連絡が入らないし、気が散ることがない。
朝の準備もどう長くしても1時間あれば終わるから、6:00-8:00は特にゴールデンタイム。
この2時間である程度のやりたいことが片付く。
特に考える系のタスクは邪魔が入らないこの時間がおすすめ。

②心の安定

感情が落ち着く。朝のバタバタした準備は自分の余白を奪う気がする。
朝、1日のスケジュールを確認してイメージする時間があるだけで心に余裕が生まれる。
朝起きれなかったという罪悪感もなく、むしろ、起きれたっていう成功体験から始まるから1日の機嫌も良くなる。

③不眠症解消

僕の場合、寝過ぎてたことが眠れないに繋がってた。
すごい負のループが起きていた。
今はベットに入って3分で寝れる。
朝余裕があり過ぎるので筋トレも行けちゃう。
夜に筋トレをしないおかげで、寝る前にアドレナリンを抑制できる。
だから更によく眠れる。

最近は朝の時間が自分のご褒美になってる☺️ November 11, 2025

プログラミング学習で、プログラムが読めない書けないというのは、脳内インタプリタができてない、それどころか脳内インタプリタをうごかして読まないといけないという認識がない、つまり逐次実行がわかってないんではないかという話。
なので頻出パターンは読み書きできても、ちょっと変わった 処理になると読めない書けないになってしまうし、現象としてループや変数がわからないように見える。 November 11, 2025

🎮【マリオパーティ】

眠すぎて「2回あることは3回ある…いや3回あることは4回ある…」の

無限ループ編に陥る歌い手ユニットの

会話がこちらww

👉🔗 https://t.co/Vv8rXfC3xX🔗

#マリオパーティ #ゲーム実況 #あぷくら #新人歌い手ユニット #新人歌い手 November 11, 2025

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

更新のお知らせ📢
青春は三角ループ(原作：保住圭先生)、WEB版更新されました！
衝撃の展開です。
こちらから無料で読めます↓
カドコミさん
https://t.co/YwdRrwDq8u
ニコニコ漫画さん https://t.co/wICv3N8Lek https://t.co/ITZYn2vcqf November 11, 2025

おはじる〜

昨日の散歩で見つけた秋のお裾分け〜
冬かと思ってたけど、まだこんな綺麗な秋が…☺️
1st Single「RWY」サブスク配信スタートしたね！
3曲ともかっこよすぎるからいっぱいリピしてね🔥
僕は起きてからずっと「DAYS」をループしてるよ！
みんなは朝一なに聴いた？

今日も一緒にがんばろ！ https://t.co/J2EQ9oxbVB November 11, 2025

【Work】
RIOT MUSIC/無原唱レコード所属　皇美緒奈様(#miona_s_RIOT ) の定期ラジオ企画、『皇美緒奈のMoonlit Letters🌙💌』にて、ループアニメーションを担当させていただきました。
よろしくお願いいたします！ https://t.co/o6HZ7ludvJ November 11, 2025

マジで股関節はナメたらだめ。腰痛どころか、歩くのすらしんどくなって、「動けなくなる → 太る → さらに負担が増える」
この“負のループ”が一気に加速する。

おしりの奥がガッチガチで、
坐骨神経痛みたいな痛みに悩んでいたMさん。

仕事中も座ってられないレベルでしんどかったけど、
図解のストレッチをスキマ時間に20秒だけ続けたら
「うわっ！ちょ…超ラクになったんやけど！」と感動してた。

股関節はケアすればちゃんと応えてくれる。
ただし、ひとつだけ絶対に理解しておくべき考え方 があって… November 11, 2025

金曜のお昼にこんにちはッ！
昨日チャンピオンクロスで連載中のマンガ
「杉雪カコと見たい明日」の32話めが更新されました！
ループの影響を薄めるため、試しに学校をサボって
遠出してみる選択をしたふたり。私服でおでかけ！？　
これって…！
リンク先ですぐ読めます🆓
https://t.co/SmL4scLGXS https://t.co/mHAzrDOZy7 November 11, 2025

補足すると、脳内インタプリタができてないというか、プログラムを読むのに脳内インタプリタが必要という認識さえ持ててない状況であることが多いと思います。
for (i = 0; i < 5; i++) print("hello");
をパターンで「helloが5回でる」と認識している。変数の内容が 変わるような状態遷移がなければ読めるんだけど、状態遷移があると読めなくなります。
現象としては「変数がわからない」「ループがわからない」に見えるけど、実際には逐次実行がわかってない、脳内インタプリタができてない、という状況だと思います。
AIもそういうふうにパターンで覚えていて、プログラムを追うということができてないんだけど、パターンが膨大すぎるのでだいたい対応できています。経験長い人でプログラムの読み書きできるけどちょっとロジックが込み入ると組めない、みたいな人もそういうパターンかと。 November 11, 2025

「あの堤防を見て下さい、肥料や農薬を使わずとも毎年あんなに雑草が生えます！」
って自然栽培のパイオニアみたいな人が言っていた。
確かに遠目に見た堤防は背の高い雑草がモサモサに繁茂している。
ただ、ちょっと近くに行って見てほしい。
よく見てみると一定範囲に同じ種類は少なく多種が混在している。
その狭い範囲でも背の高いのもあれば低いのもあり不揃い、その多くに病害虫被害もある。
種の存続のループが行われてるだけで、そこから人が搾取する余裕は少ない。
決してできないわけじゃないが、多くの人が腹を満たせるほどじゃないってのが現実よね。 November 11, 2025

モンスターハンターワイルズのVRAM消費数は実際に遊んでる状態のVRAM消費数を反映されないのとアプリケーションクラッシュの問題はゲーム内のプログラム実行の段階で今やってるゲーム進行とは関係ないファイルにアクセスループとか初歩的な設計ミスが多いです November 11, 2025

short投稿しました🌟
高評価👍コメント💬ループ再生🔁共有⤵️してくれたらすごく嬉しいです☺️✨

【ウミガメのスープ】答え“足湯”なのに温泉で考えてて話がズレすぎw https://t.co/YKZFL5ECmB @YouTubeより November 11, 2025

小説投稿サイト『ノベルアップ+』で公開中！
「転生→即死ループ!　気がついたら吸血姫になってました。」を読んでみませんか？
遅くなったけど更新しました。
https://t.co/408PWsKtyy #ノベルアッププラス November 11, 2025

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