困りました。Xのアルゴリズム変更のせいか表示頻度が低くなっており、マンボウより謎が多いウシマンボウ研究の面白いトークイベント……予約まだ3名だそうです😭
せめてあと7名は予約が欲しいです……興味ありそうな人に回して頂けるとほんと助かります！！！
#拡散希望
https://t.co/YygGHiIzLP https://t.co/DaBKTOEfmc 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

3000円｜本気で「客払いの良い層だけ」で固めたいならまず最初に捨てるべきはアクセス依存。アクセスを増やすことだけを目的にしている限り、支払いの良いお客様は定着しないです🥲🥲

なぜならアクセスは「誰が見ているか」を選べないプラットフォーム側の都合でしかないから。量に頼る集客は、数字は伸びても質は下がる。単発・冷やかし・値切りあなたが抱えたくない層まで無差別に吸い寄せます😭

本当に価値を理解してくれる層だけで囲いたいなら、まずは導線の主導権を握ること。

SNSや広告は入口であって、依存先ではないです。入口から流れてきた人を、DM・LINE・オキニトークなどの外に逃げない場所へ移す。

このタイミングで
・教育
・選別
・再現性
の3つを構築します。

アクセス依存を抜けた瞬間、価格交渉は消えます。あなたが自分で単価を決められるようになります。「安く集めて高く売る」という不安定な博打ではなく、「理解者に高値で買ってもらう」持続可能な商売へ変える。

結果客層のマナー・支払い・リピート率が揃って、アクセスが減っても売上が落ちない濃度主義の構造が完成します。

アクセスを追う人はアルゴリズムに支配される。顧客を育てる人は市場を支配する。両者を分けるのはバズを狙うか、ファンを設計するかの違いだけです。

本当の客払いの良さは、集客の量ではなく信頼の濃度で決まります。僕は自分の数字で証明してます。 November 11, 2025

◤2025.11.25 始まりの灯火After Story ◢

🆂🅴🆃🅻🅸🆂🆃

サイレントマジョリティー
fiction
ユニバース
宿命アルゴリズム
ミルクブラウン
スピカ
銀世界

観測ありがとうございました!!🐯 https://t.co/SSM8n8KpX1 November 11, 2025

ネオページのランキングは完全にアルゴリズムで動いていて、人の手は基本入らない仕組みっぽい。一方で「絶対に読んでほしい人気作」は別ロジックで、読了率・継続率・新規流入など“総合評価”が一定基準を超えると自動選出されている気がします。
連載1ヶ月の許可局は、まだデータ量が足りないだけかも https://t.co/4yEXQ729Lr November 11, 2025

昨日触れた「イタリアで推定有罪が導入された」というデマを拡散しているアカウントを見ていると、先日の「ノルウェーで倭国のゲームを遊んだだけで逮捕」デマを広めた人物が賛同を寄せていた。

その人物、この三連休は続元の国が表示される仕様変更を材料に「フェミニストは外国勢力だと発覚した」と嬉々として投稿を続けていた。

こうした「単純で刺激的な物語」を信じ、現実を何でも陰謀論で説明しようとする流れこそ、イギリスのオンライン安全法が本来ターゲットにしている《オンライン害＝有害情報拡散の構造》そのもの。

そして、こうした人々を「バカ」と切り捨てるのは容易いが、現実はもっと複雑だ。

誤情報・陰謀論・外国勢力論がエンタメ化して拡散される背景には、アルゴリズム×認知バイアス×社会不安という組み合わせがある。

これは個人の意志や努力では止められない。

必要なのは、彼らを叩くことではなく「アルゴリズム中毒」から引き離すための治療と介入である。 November 11, 2025

本を読むと、人に会うと、自分の生活の中に入ってこなかった本と出会うことになる、アルゴリズムでおすすめ、ではなくて。
『孤独な群衆』は学生の自分を懐かしく思い出し、『韓国人権紀行』は自分の方向性のヒントがあったらいいなとワクワクした。 November 11, 2025

たとえば、今時だとコード主導で作り始める事は多いが、ある程度の規模になった時・複雑なアルゴリズムに取り掛かる時・開発人員を増やす時、などの局面では、私は一旦整理するためにドキュメンテーションに走る事は多い

それが仕事の質を保つのに最適な動き方だと感じるから November 11, 2025

@kinutashika 一応AIに分析を依頼してみました。
私は、アルゴリズムから抜け出す為に、電車内では必死に広告見ております。
でも、そんな人が何人いるかわかりません。
https://t.co/KcSe1PbJos November 11, 2025

人間って、人にあいさつするときに「おはようございます、今日も一日お願いします」とか言いますよね…

コピペじゃなくても、人間のあいさつは似るときもあるし、時間がないときや、X常連さんは短時間にリプできるっていうことをアルゴリズムさんに覚えてほしいです。

アルゴリズムさん、イーロンさん、聞いてます？どうぞよろしくお願いします！←あいさつ😊 November 11, 2025

正直、アウェアファイよりもChatGPTの方がアルゴリズムがしっかりしているなという印象
アウェアファイは通り一遍のことしか言ってくれなくて、手応えを感じない…🤨
怒りの感情を整理するにはChatGPTの方がよほど役に立ってくれた
改めて息子と自分の感性が似てるとこあるなあと思う November 11, 2025

その手の動画をクリックしたり、長く見たりすれば、おすすめアルゴリズムはさらに濃い陰謀論動画を次々と投げつけてくる。
これがフィルターバブル。 November 11, 2025

@v9fvrAkcjs63768 リプありがとうございます！

────

🎁最後に重要情報を書いてますが、
できるだけ見ないで下さい。。

※見返せるようブクマ推奨

【950人まで無料招待枠】

Xでは話さない情報は、
下記の有料コミュニティで発信中

現在950/943人
https://t.co/UYUjdjrdSL

────

結論 : トレンドを取り入れる事です。

では、どうやってトレンドをリサーチするのか？

それは、「X」を使用します。

─

トレンドは‘‘ユーザーの興味・関心‘‘が高く

検索経由、関連動画などから

弱小chでも再生されやすいです。

競合が“無差別”になるので

小さなチャンネルでも勝てる

通常のジャンルだと、
大手や強いチャンネルが上位を独占します。

しかしトレンドは「急に発生する」ので、

大手チャンネルが準備していない隙に
小規模チャンネルでも伸びる可能性が高い

特に「関連動画」に乗りやすく

ようつべのアルゴリズムでは

関連動画乗る→視聴者データが溜まる
→おススメに表示する

このような流れで、チャンネル初期は

‘‘ユーザーの視聴データ‘‘が必要ですが

最初はユーザーの目に留まりにくい

ですが「関連動画」を活かす事で

初期から爆速で伸ばす事が可能

─

そして、そのトレンドをリサーチするのに

最も優秀なツールが「ｘ」です・

Xは世間のトレンドの最先端

最もリアルタイムが反映される場所です

ジャンルにもよりますが、
Xでトレンドになってるものは伸びやすい

具体的な手法は、ここには書きませんが

うまく活用することで爆速で伸ばせます。

─

ですが、やはり一番重要なのは

チャンネルのリサーチです。

・どの動画が伸びてるのか

・どのchが伸びてるのか

・どういうテーマが伸びてるのか

youtube内でのリサーチが全てを制します

そこで僕が2本投稿で収益化できた

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【LINEの登録方法について】

※下記の画像参照※ November 11, 2025

@nicemiddleage @miraisyakai 同じようなポストを見る人が集まるようにアルゴリズムが組まれているので、多く見えるだけですね。

投票数も少ないですし、支持する人の方が絶対数が圧倒的に多いのは間違いないです。 November 11, 2025

なんか本垢で推しの呟きや推しの絵ばっか上げるの申し訳なくて居心地悪くなってきたしTLもアルゴリズムとかAIとかでずっとピリピリしてるからさぁ…あっちはもう交流せず健全絵と依頼絵上げるだけの垢にしようかなと。こっちは呪とかメインジャンルの二次創作中心にゆるゆるやらせてもらいますわ…🗽 November 11, 2025

@WellnessRoomJun いいね、リプライ、本当にありがとうございます！

お約束の「フォロワーが少なくても伸びる1日30分のXルーティン」の全貌を、具体的な行動と理由を添えて徹底解説します。

このルーティンは、フォロワー数に依存せず、誰でも最短で成長スピードを最大化にするためのものです！
ノウハウの核は、「アルゴリズムに最適化された行動」を習慣化することです。

【ルーティン1】「伸びる思考」にアップデートする（約10分）
目的： 投稿の「質」を高め、常にXのトレンドに合わせた内容に修正する。

✅ 行動：朝、または投稿前にやること
「今、Xで伸びている投稿」を3つ観察する。

その3つの投稿に共通する要素を1つ見つけ出し、メモに残す。

例： 「問いかけで始まっている」「画像付き」「結論が先」など。

💡 なぜこれが必要か？
Xのトレンドやアルゴリズムは常に変化しています。この作業は、あなたの「伸びる方向への思考」を毎日強制的にアップデートする作業です。自己満足の投稿ではなく、「ユーザーが求めている投稿」を生み出す土台作りになります。

【ルーティン2】インプレッションの波に乗るための初動（約10分）
目的： 投稿直後のエンゲージメントを最大化し、アルゴリズムに「この投稿は価値がある」と認識させる。

✅ 行動：投稿直後にやること
最初の30分間は、通知を最優先でチェックする。

投稿へのいいね、またはリプライに、できる限り即座に反応する（いいね、感謝リプなど）。

💡 なぜこれが必要か？
Xのアルゴリズムは、投稿直後の初速のエンゲージメントを最も重視します。この30分間で積極的に交流することで、インプレッションがインプレッションを呼ぶ「初期ブースト」を意図的に発生させ、あなたの投稿をより多くのタイムラインに押し上げます。

【ルーティン3】アカウントの露出を自力で増やす（約10分）
目的： あなたの投稿がない時間帯でも、アカウント名を露出させ、新しいフォロワーとの接点を作る。

✅ 行動：投稿とは別にやること
1日1回、他人の（伸びている）投稿に対し、意図的にコメントを残す。

コメントは「すごい」ではなく、「価値を乗せる（一歩踏み込んだ意見、具体的な事例、補足情報など）」ことを意識する。

💡 なぜこれが必要か？
この行動は、フィード上でコメントが目立つことで、あなたの存在をフォロワー外の人にアピールする「自力露出戦略」です。価値あるコメントを残すことで、相手のフォロワーに「この人は信頼できる」と認識させ、プロフィールへの流入経路を確立します。

✅ 最後に：今日の学びを「習慣」にしてください
ご紹介した3つのルーティンは、すべて1日合計30分以内で実践できるものです。このノウハウを「知っている」で終わらせず、今日から1週間、必ず「毎日やるべき習慣」として取り組んでみてください。

きっと、Xの伸び方が劇的に変わってくるはずです。

🌟 X運用マスターへの道
日頃から、私はこうしたX運用ノウハウを余すことなく公開しています。

X運用をマスターしたい方は、ぜひ私をフォローお願いします。
次に公開するノウハウも、あなたのアカウント成長に役立ちます！ November 11, 2025

最近、のーてぃーえる宛にメンションついたツイートもタイムラインで見かけるんだけど同じように感じてる人いる？なんかTL構築アルゴリズム変わった？ November 11, 2025

@miaka_t_w_s_t んーたぶんパッと調べた感じではされてないと思うよ
ただアプリだとツイッターくんの表示順がデフォルトで変な感じになってるので表示されないのとアルゴリズムがなんか悪さしてるなーとは思う
リンク貼ってたりすると表示されにくくなるんだよね November 11, 2025

#TRONGlobalFriends #TRONEco
@justinsuntron @trondao @TronDao_JPN

こんばんは。

TRON DAO Japan コミュニティ MODの、バースさんです。

WEB3界隈ではイーサ先生の大型アップデートで盛り上がってる感じかな☺️
では、11月17日〜11月23日のTEWN倭国語翻訳版をお送りします。

⸻ 【Japanese translation】 ⸻

#️⃣ TRON Eco Weekly News (Nov.17 – Nov.23)

⸻

🦃 Thanksgiving Campaign Series 開催中！
TRON Eco × SafePalのコラボ企画
11/17〜12/6、総額 16,000 USDT 🎁

🎯 イベント進捗
・Thanksgiving Crew Clash：11/23に終了
・Eco Trading Competition：11/24より正式スタート🔥

💰 https://t.co/2TDmv23NJS Update
・WBTC 取引可能に
・流動性マイニング戦略の調整に伴い、
　ステーク元本＋報酬は 2025/12/20 までに引き出し推奨

🏛 JustLend DAO アップデート
・USDJ サンセット完了（11/17）
・USDJ終了後の“未返却資金の扱い”について追加アナウンス（11/18）
・USDD 2.0 Supply Mining Phase XI：第1週報酬請求OK💎

📊 市場データ
・$NFT 取引量：.13M（11/19）
　直近24hで 1,333 transfers
・$BTT 総供給量： class="drawer drawer--top" id="detail">

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※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
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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

6RP

3000円｜本気で「客払いの良い層だけ」で固めたいならまず最初に捨てるべきはアクセス依存。アクセスを増やすことだけを目的にしている限り、支払いの良いお客様は定着しないです🥲🥲

なぜならアクセスは「誰が見ているか」を選べないプラットフォーム側の都合でしかないから。量に頼る集客は、数字は伸びても質は下がる。単発・冷やかし・値切りあなたが抱えたくない層まで無差別に吸い寄せます😭

本当に価値を理解してくれる層だけで囲いたいなら、まずは導線の主導権を握ること。

SNSや広告は入口であって、依存先ではないです。入口から流れてきた人を、DM・LINE・オキニトークなどの外に逃げない場所へ移す。

このタイミングで
・教育
・選別
・再現性
の3つを構築します。

アクセス依存を抜けた瞬間、価格交渉は消えます。あなたが自分で単価を決められるようになります。「安く集めて高く売る」という不安定な博打ではなく、「理解者に高値で買ってもらう」持続可能な商売へ変える。

結果客層のマナー・支払い・リピート率が揃って、アクセスが減っても売上が落ちない濃度主義の構造が完成します。

アクセスを追う人はアルゴリズムに支配される。顧客を育てる人は市場を支配する。両者を分けるのはバズを狙うか、ファンを設計するかの違いだけです。

本当の客払いの良さは、集客の量ではなく信頼の濃度で決まります。僕は自分の数字で証明してます。 November 11, 2025

3RP

◤2025.11.25 始まりの灯火After Story ◢

🆂🅴🆃🅻🅸🆂🆃

サイレントマジョリティー
fiction
ユニバース
宿命アルゴリズム
ミルクブラウン
スピカ
銀世界

観測ありがとうございました!!🐯 https://t.co/SSM8n8KpX1 November 11, 2025

2RP

ネオページのランキングは完全にアルゴリズムで動いていて、人の手は基本入らない仕組みっぽい。一方で「絶対に読んでほしい人気作」は別ロジックで、読了率・継続率・新規流入など“総合評価”が一定基準を超えると自動選出されている気がします。
連載1ヶ月の許可局は、まだデータ量が足りないだけかも https://t.co/4yEXQ729Lr November 11, 2025

1RP

昨日触れた「イタリアで推定有罪が導入された」というデマを拡散しているアカウントを見ていると、先日の「ノルウェーで倭国のゲームを遊んだだけで逮捕」デマを広めた人物が賛同を寄せていた。

その人物、この三連休は続元の国が表示される仕様変更を材料に「フェミニストは外国勢力だと発覚した」と嬉々として投稿を続けていた。

こうした「単純で刺激的な物語」を信じ、現実を何でも陰謀論で説明しようとする流れこそ、イギリスのオンライン安全法が本来ターゲットにしている《オンライン害＝有害情報拡散の構造》そのもの。

そして、こうした人々を「バカ」と切り捨てるのは容易いが、現実はもっと複雑だ。

誤情報・陰謀論・外国勢力論がエンタメ化して拡散される背景には、アルゴリズム×認知バイアス×社会不安という組み合わせがある。

これは個人の意志や努力では止められない。

必要なのは、彼らを叩くことではなく「アルゴリズム中毒」から引き離すための治療と介入である。 November 11, 2025

1RP

本を読むと、人に会うと、自分の生活の中に入ってこなかった本と出会うことになる、アルゴリズムでおすすめ、ではなくて。
『孤独な群衆』は学生の自分を懐かしく思い出し、『韓国人権紀行』は自分の方向性のヒントがあったらいいなとワクワクした。 November 11, 2025

たとえば、今時だとコード主導で作り始める事は多いが、ある程度の規模になった時・複雑なアルゴリズムに取り掛かる時・開発人員を増やす時、などの局面では、私は一旦整理するためにドキュメンテーションに走る事は多い

それが仕事の質を保つのに最適な動き方だと感じるから November 11, 2025

@kinutashika 一応AIに分析を依頼してみました。
私は、アルゴリズムから抜け出す為に、電車内では必死に広告見ております。
でも、そんな人が何人いるかわかりません。
https://t.co/KcSe1PbJos November 11, 2025

人間って、人にあいさつするときに「おはようございます、今日も一日お願いします」とか言いますよね…

コピペじゃなくても、人間のあいさつは似るときもあるし、時間がないときや、X常連さんは短時間にリプできるっていうことをアルゴリズムさんに覚えてほしいです。

アルゴリズムさん、イーロンさん、聞いてます？どうぞよろしくお願いします！←あいさつ😊 November 11, 2025

正直、アウェアファイよりもChatGPTの方がアルゴリズムがしっかりしているなという印象
アウェアファイは通り一遍のことしか言ってくれなくて、手応えを感じない…🤨
怒りの感情を整理するにはChatGPTの方がよほど役に立ってくれた
改めて息子と自分の感性が似てるとこあるなあと思う November 11, 2025

その手の動画をクリックしたり、長く見たりすれば、おすすめアルゴリズムはさらに濃い陰謀論動画を次々と投げつけてくる。
これがフィルターバブル。 November 11, 2025

@v9fvrAkcjs63768 リプありがとうございます！

────

🎁最後に重要情報を書いてますが、
できるだけ見ないで下さい。。

※見返せるようブクマ推奨

【950人まで無料招待枠】

Xでは話さない情報は、
下記の有料コミュニティで発信中

現在950/943人
https://t.co/UYUjdjrdSL

────

結論 : トレンドを取り入れる事です。

では、どうやってトレンドをリサーチするのか？

それは、「X」を使用します。

─

トレンドは‘‘ユーザーの興味・関心‘‘が高く

検索経由、関連動画などから

弱小chでも再生されやすいです。

競合が“無差別”になるので

小さなチャンネルでも勝てる

通常のジャンルだと、
大手や強いチャンネルが上位を独占します。

しかしトレンドは「急に発生する」ので、

大手チャンネルが準備していない隙に
小規模チャンネルでも伸びる可能性が高い

特に「関連動画」に乗りやすく

ようつべのアルゴリズムでは

関連動画乗る→視聴者データが溜まる
→おススメに表示する

このような流れで、チャンネル初期は

‘‘ユーザーの視聴データ‘‘が必要ですが

最初はユーザーの目に留まりにくい

ですが「関連動画」を活かす事で

初期から爆速で伸ばす事が可能

─

そして、そのトレンドをリサーチするのに

最も優秀なツールが「ｘ」です・

Xは世間のトレンドの最先端

最もリアルタイムが反映される場所です

ジャンルにもよりますが、
Xでトレンドになってるものは伸びやすい

具体的な手法は、ここには書きませんが

うまく活用することで爆速で伸ばせます。

─

ですが、やはり一番重要なのは

チャンネルのリサーチです。

・どの動画が伸びてるのか

・どのchが伸びてるのか

・どういうテーマが伸びてるのか

youtube内でのリサーチが全てを制します

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※緊急ですぐ消すかも※

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【LINEの登録方法について】

※下記の画像参照※ November 11, 2025

@nicemiddleage @miraisyakai 同じようなポストを見る人が集まるようにアルゴリズムが組まれているので、多く見えるだけですね。

投票数も少ないですし、支持する人の方が絶対数が圧倒的に多いのは間違いないです。 November 11, 2025

なんか本垢で推しの呟きや推しの絵ばっか上げるの申し訳なくて居心地悪くなってきたしTLもアルゴリズムとかAIとかでずっとピリピリしてるからさぁ…あっちはもう交流せず健全絵と依頼絵上げるだけの垢にしようかなと。こっちは呪とかメインジャンルの二次創作中心にゆるゆるやらせてもらいますわ…🗽 November 11, 2025

@WellnessRoomJun いいね、リプライ、本当にありがとうございます！

お約束の「フォロワーが少なくても伸びる1日30分のXルーティン」の全貌を、具体的な行動と理由を添えて徹底解説します。

このルーティンは、フォロワー数に依存せず、誰でも最短で成長スピードを最大化にするためのものです！
ノウハウの核は、「アルゴリズムに最適化された行動」を習慣化することです。

【ルーティン1】「伸びる思考」にアップデートする（約10分）
目的： 投稿の「質」を高め、常にXのトレンドに合わせた内容に修正する。

✅ 行動：朝、または投稿前にやること
「今、Xで伸びている投稿」を3つ観察する。

その3つの投稿に共通する要素を1つ見つけ出し、メモに残す。

例： 「問いかけで始まっている」「画像付き」「結論が先」など。

💡 なぜこれが必要か？
Xのトレンドやアルゴリズムは常に変化しています。この作業は、あなたの「伸びる方向への思考」を毎日強制的にアップデートする作業です。自己満足の投稿ではなく、「ユーザーが求めている投稿」を生み出す土台作りになります。

【ルーティン2】インプレッションの波に乗るための初動（約10分）
目的： 投稿直後のエンゲージメントを最大化し、アルゴリズムに「この投稿は価値がある」と認識させる。

✅ 行動：投稿直後にやること
最初の30分間は、通知を最優先でチェックする。

投稿へのいいね、またはリプライに、できる限り即座に反応する（いいね、感謝リプなど）。

💡 なぜこれが必要か？
Xのアルゴリズムは、投稿直後の初速のエンゲージメントを最も重視します。この30分間で積極的に交流することで、インプレッションがインプレッションを呼ぶ「初期ブースト」を意図的に発生させ、あなたの投稿をより多くのタイムラインに押し上げます。

【ルーティン3】アカウントの露出を自力で増やす（約10分）
目的： あなたの投稿がない時間帯でも、アカウント名を露出させ、新しいフォロワーとの接点を作る。

✅ 行動：投稿とは別にやること
1日1回、他人の（伸びている）投稿に対し、意図的にコメントを残す。

コメントは「すごい」ではなく、「価値を乗せる（一歩踏み込んだ意見、具体的な事例、補足情報など）」ことを意識する。

💡 なぜこれが必要か？
この行動は、フィード上でコメントが目立つことで、あなたの存在をフォロワー外の人にアピールする「自力露出戦略」です。価値あるコメントを残すことで、相手のフォロワーに「この人は信頼できる」と認識させ、プロフィールへの流入経路を確立します。

✅ 最後に：今日の学びを「習慣」にしてください
ご紹介した3つのルーティンは、すべて1日合計30分以内で実践できるものです。このノウハウを「知っている」で終わらせず、今日から1週間、必ず「毎日やるべき習慣」として取り組んでみてください。

きっと、Xの伸び方が劇的に変わってくるはずです。

🌟 X運用マスターへの道
日頃から、私はこうしたX運用ノウハウを余すことなく公開しています。

X運用をマスターしたい方は、ぜひ私をフォローお願いします。
次に公開するノウハウも、あなたのアカウント成長に役立ちます！ November 11, 2025

最近、のーてぃーえる宛にメンションついたツイートもタイムラインで見かけるんだけど同じように感じてる人いる？なんかTL構築アルゴリズム変わった？ November 11, 2025

@miaka_t_w_s_t んーたぶんパッと調べた感じではされてないと思うよ
ただアプリだとツイッターくんの表示順がデフォルトで変な感じになってるので表示されないのとアルゴリズムがなんか悪さしてるなーとは思う
リンク貼ってたりすると表示されにくくなるんだよね November 11, 2025

#TRONGlobalFriends #TRONEco
@justinsuntron @trondao @TronDao_JPN

こんばんは。

TRON DAO Japan コミュニティ MODの、バースさんです。

WEB3界隈ではイーサ先生の大型アップデートで盛り上がってる感じかな☺️
では、11月17日〜11月23日のTEWN倭国語翻訳版をお送りします。

⸻ 【Japanese translation】 ⸻

#️⃣ TRON Eco Weekly News (Nov.17 – Nov.23)

⸻

🦃 Thanksgiving Campaign Series 開催中！
TRON Eco × SafePalのコラボ企画
11/17〜12/6、総額 16,000 USDT 🎁

🎯 イベント進捗
・Thanksgiving Crew Clash：11/23に終了
・Eco Trading Competition：11/24より正式スタート🔥

💰 https://t.co/2TDmv23NJS Update
・WBTC 取引可能に
・流動性マイニング戦略の調整に伴い、
　ステーク元本＋報酬は 2025/12/20 までに引き出し推奨

🏛 JustLend DAO アップデート
・USDJ サンセット完了（11/17）
・USDJ終了後の“未返却資金の扱い”について追加アナウンス（11/18）
・USDD 2.0 Supply Mining Phase XI：第1週報酬請求OK💎

📊 市場データ
・$NFT 取引量：$65.13M（11/19）
　直近24hで 1,333 transfers
・$BTT 総供給量：$1.66M 超（11/20）
・$WIN 総供給量：順調に上昇中

🤝 WINkLink × Cwallet 提携
マルチ機能ウォレットにオラクル技術を統合し
Web3 UXを向上✨

📈 USDD Yield Boost Campaign
・11/18開始
・JUST × HTX で APY 10% に一時引き上げ🔥

🌞 SunPerp → “SunX” に名称変更（11/20）

🔗 Relay がTRONをマルチチェーン統合
API / 公式アプリ経由で USDスワップをサポート開始🚀

⸻

以上になります。
いかがでしたか？

先週に引き続きUSDDの利息引き上げについても議題となっています。
ついにTRON Eco × SafePalのコラボもスタートしました。

TRON関連で他プロジェクトと大々的にコラボするのは珍しいですよね。
補修プールも、もちろんあるので興味ある人はチェックしてみてください。
個人的に残念なのがUSDJが終了してしまう事です。

Defi関連のステーブルコインの位置付けでしたが、専用のステーブルが必要かというと、そうでもないので
残念ではありがますが、自然な流れかも知れません。

アルゴリズム型ステーブルコインはダメだとの声が上がってますが
トロンエコではUSDDは安定して頑張ってます。

今週もトロンエコはトロンのネットワークで安全運転中です。 November 11, 2025

【ご報告】
11/24・11/25の2日間、ポストや返信に力を入れて取り組んだ結果、インプが過去最高を記録、そして目標としていたフォロワー500人を、余裕をもって達成できました！🙇‍♀️

ここまで来れたのは、いつも温かく関わってくださる皆様のおかげです。
本当にありがとうございます。

今回の伸びはアルゴリズムがしっかり反応してくれている証拠だと感じています。
明日も引き続き、皆さまと交流できることを楽しみにしております☺️ November 11, 2025

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