🐴中央競馬🐴

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2025.11.29 中央競馬予想

RP・いいね宜しければお願いします🙇‍♂️

①勝負レース（5鞍）
②その他買いたい馬（8鞍）

※見解については当日の朝までに全て追記いたします🙇‍♂️

また、noteの『スキ』を押すと【京都2歳S】の予想が表示されます❤️

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【期間限定レース開催】
11/28(金) 12:00から、イベント「マスターズチャレンジ」で期間限定レースを開催中です！
今回は、アニメ『ウマ娘 シンデレラグレイ』に登場するウマ娘たちと対決できます！
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#ウマ娘 #ゲームウマ娘 https://t.co/yw6jEr0QLp November 11, 2025

ぱかライブTV Vol.59 ご覧いただきありがとうございました🌙

今日も凄まじい情報量😳嬉しいお知らせたくさんでしたね🎄

そして‼️なんとルムマではシチーが1位に‼️😭✨綺麗なだけじゃない、レースでも見事に魅せてくれました✨

#ウマ娘 #ゲームウマ娘 #ぱかライブTV https://t.co/WLrqhDTEPC https://t.co/ia1aOIQs28 November 11, 2025

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キャンペーンに参加させていただきました！！🎮

自分は『ソニックレーシング クロスワールド』をプレイ！
映像も美麗で、レースも爽快感アリアリでめちゃ楽しかったです！👍

#えらべるセガアトラス #PR https://t.co/ugEiuTEGc3 November 11, 2025

ボートレース福岡（28日）
【SG第28回チャレンジカップ／G2第12回レディースCC】（4日目）

「今日はいいレースだったあ～」とご機嫌モードの茅原悠紀選手。ピットに戻りガッツポーズを決めてくれたんですが「他の人も撮っていたので別のポーズを作りますよ！」超サービスに大感謝です（担当・淡路） https://t.co/t4xos4qKre November 11, 2025

コニーアイランド
牝2歳
父 コントレイル
母 ヤンキーローズ

次走11/30 京都 白菊賞
西村淳也騎手

出走確定しました👍
JCの裏開催ですがいいところを見せてほしいです！

今日栗東CWコースで追い切られて

81.6-65.4-51.2-36.5-22.8-11.4

先生からは時計は目立たないが動きはよかった。いい状態でレースに臨めると思うということで、とても楽しみです☺️

姉のマディソンガールも土曜日に登場しますし、姉妹で好結果を期待しています🔥

無事に頑張って欲しいです🙏 November 11, 2025

素晴らしいシーズンを共に過ごしたMERIDAとTEAM BAHRAIN VICTORIOUSのパートナーシップは2025年シーズンをもって解消することとなりました。

2017年のチーム創設以来、9年間にわたりワールドツアーの最高峰でパートナーシップを結んでまいりましたMERIDA（メリダ）とチーム・バーレーン・ヴィクトリアスは、両社の今後のワールドツアー・スポンサーシップ戦略の再編に伴い、2025年シーズンをもってパートナーシップを終了する運びとなりました。

メリダは、2017年のチーム設立当初、バーレーン王国とともに「チーム・バーレーン・メリダ」の共同タイトルスポンサーを務めた後「チーム・バーレーン・マクラーレン」および「チーム・バーレーン・ヴィクトリアス」においてテクニカルパートナーを務め、ワールドツアーにおけるレース活動を支援してまいりました。

これまでの9年間で、チームはモニュメントレース優勝、グランツールでのステージ勝利および総合表彰台獲得など、数多くの成果を挙げました。

特に、ソンニ・コルブレッリ選手のパリ〜ルーベ優勝およびUCIロードヨーロッパ選手権優勝、マテイ・モホリッチ選手のミラノ〜サンレモ優勝やUCIグラベル世界選手権タイトル獲得などは象徴的な実績として挙げられます。

MERIDAとしてこの貴重な機会を提供いただいたバーレーン王国および関係各位に深く感謝申し上げるとともに、両者が築いてきた長年の協力関係がチームの成功の基盤となったことを誇りに感じております。

なお、MERIDAは本パートナーシップ終了を機に、新たなワールドツアープロジェクトに向けた取り組みを進めております。

今後の取組につきましては、決定次第あらためてご報告させていただきます。

#MERIDA #メリダ #meridabikes #teambarainvictorious November 11, 2025

#ジャパンカップ 馬単予想開催 🏆

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#競馬予想 November 11, 2025

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まあ来年倭国人ドライバーがF1に居ないなら自分は確実に鈴鹿には行かない
チケット代の高さに見合わない
気持ち変わって行くとしても1番安いチケット買って土曜だけ行ってレースは家で見るかな
そしてレッドブル2度と応援しないしアンチになるわ
来年フォードと組んでボロボロになっちまえ https://t.co/rLBllOZrNL November 11, 2025

メキースさんに
「我々にはユウキに来年のシートを用意しないと言う選択肢はない」

って言わせればいーんだわ

元々、ホンダとの関係終わりと共にユウキとの契約も切れるのが当然の前提で始まったシーズン
求められる最高以上の結果を残せば僅かに残留の可能性がある
しかしここまで叶わなかった
それでもここまで、レーシングドライバーの本能のままに、走り続けて来た

残りは２レース
来週には去就が決まる

我々が見るリザルト以外に、チームが知っている様々な事情
メキースさんは知った

それがどう加味され
どう決断されるのか

メキースさんにはユウキにマックスと同仕様のマシンと采配を用意して貰いたいし
それで結果が出なければそれまでだが、前回を見るに可能性はまだ、あ、る、！ November 11, 2025

第3回奥武蔵ロングトレイルレース上映会無事に終了しました。たくさんのご来場ありがとうございました。 https://t.co/EgWvN4EtA9 November 11, 2025

浦和競馬第8回開催､最終日までお楽しみいただきありがとうございました🤝

次回は12/22(月)〜25(木)の4日間！
注目レースは12/23(火) #ゴールドカップ(SI)です‼️👀🌟

第9回開催の #浦和競馬 もよろしくお願いいたします🏇💫 https://t.co/Z52cjY9EzE November 11, 2025

#京阪杯 波乱度合いが非常に高いレース

ジャパンカップの後ここで爆穴仕留めたい！

ルガル・ナムラクレアが人気も他は横一線

枠順次第ですが勝負レース指定濃厚🔥

個人的に買いたい馬がまさかの人気薄濃厚❣

❤とリプに👍沢山入ったら馬名事前公開 https://t.co/o1mgNchEAG November 11, 2025

カランダガンはヨーロッパのレースを見てもそんなに大きくない印象を受けていたのだが、実際体重として発表されると大きくはない。ヨーロッパの重たい芝は大柄なダート馬か合う、というわけではないことがここからも伝わる。 November 11, 2025

最新のGarminで、もっと楽しくランニングをしよう！

ランニングと言えばGarminのForerunner 570。

川内選手＆赤﨑選手も着用するこのモデルは、誕生から20年以上、進化し続けてきたシリーズです。高精度の心拍計とセンサーであなたの走りをしっかりサポートします。

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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