【🎊イベント🎊】

安野希世乃さん（@Yaskiyo_manager）
5thシングル「アルゴリズム」発売記念イベント

終演いたしました‼️

ご来場いただいた皆様、
ありがとうございました✨✨
トーク&抽選会、いかがだったゲマ❓

お写真もいただいたので要チェック👀🌟

#安野希世乃 #アルゴリズム https://t.co/tNkWLpUiDN December 12, 2025

C107の写真集表紙💉💓FGOナイチンゲールだよ〜！とっても綺麗に印刷できたのでぜひお迎えしてください♡
photo:@fken69
（今のアルゴリズム的に、RP、コメントとっても嬉しいです…！） https://t.co/hIqOx7OKHo December 12, 2025

SFW illustration
✨🎉フォロワーさんっ！！

ついに── 13,000人突破〜〜〜〜っ！！🥳🌈💐
ということで……
#ゆめおりのぷちぷちイベント 🎊✨ 再☆開☆催(何度目だよ🤣) しちゃいます〜〜っ！！💖💫

みんな〜〜っ！！
お待たせしましたっ！！(๑>ᴗ<๑)🔥
前回の12,500人イベントから……なんと1ヶ月以上ぶり！！🤣💦

その間ね……
Xくんのアルゴリズムに振り回されたり、
「えっ…？なんで伸びないの？😭」ってメンタルぐにゃ〜ってなる日もあったんだけど……

──でもでもっ！！！
✨ゆめおりは負けないもんっ！！！✨
（わんぱく娘の根性ナメんなよっ💥😉）

だから今回もっ！！
盛大にっ！！そして何度でもっ！！
✨✨ゆめおりをお祝いしてぇぇぇぇ〜〜〜っ！！！🎉💐💞✨✨

だって……
みんなにお祝いしてもらえると、ゆめおり、
ほんっっっとうに嬉しくて、空まで舞い上がっちゃうんだよね🪽🫶🌸💫

そして今回はねっ……
前回意外と多かった質問！
「お祝いの花束うまく持てないよ〜！」の声にお応えして……

🌟じゃじゃ〜んっっ！！！！
ゆめおりが普段使ってる
背景花壇 ＆ 花束持ちポーズの特製プロンプト🎨💐✨
まるごと大公開しちゃいますっ！！！

これさえあれば……
今回のお祝いももちろん、
次のお祝いも！その次も...！
ゆめおりのお祝いストック、いつでも準備バッチリっ！
にっしっし……😏💐✨（完全に企んでる顔）

お祝いしたい気持ちがあれば
誰でも参加OKだよ〜〜っ！🌈💞
詳しくはALT見てねっ！！

さぁみんな〜〜！！
祝・13000人突破！！
ゆめおりへの愛をたっぷりッ！！
思いっきりッ！！
そして何度でもッッ！！！

✨✨お祝いしてぇぇぇぇぇ〜〜〜〜〜〜〜〜っ！！！🎊💐💖🌈✨✨ December 12, 2025

ゲーム開発で若い頃によくやっていた失敗が、仕様が固まっていない段階から最適化に着手してしまうことでした。処理のアルゴリズムやデータ構造など、全体の設計を固める前に細部の最適化に時間を使ってしまう、というケースが多くありました。

ゲームは仕様変更が前提の領域です。エネミー配置、演出、UI構成など、多くの要素が開発中に変更されます。そのため、初期段階で作り込んだ最適化は高い確率で書き直しになり、構造が固まっていない状態で最適化したコードやデータは、後から再修正が発生しがちです。結果として、変更に弱い実装が残ってしまい、開発速度が落ちることもあります。

ゲーム開発では、まず「動くもの」を作り、仕様が固まってから最適化に取り組む方が合理的です。初期段階では、必要以上に削り込むよりも、後の変更に対応しやすいように、一定の余裕や柔軟性を持たせて構成しておくほうが、最終的な品質と開発効率の双方にとって良い結果につながると感じています。

#ゲームプログラマー #エンジニア December 12, 2025

民主主義の真の敵は銃じゃなくて、
「事実の共有基盤」を静かに破壊するエピステミック攻撃。
暴力クーデターは目立つから対処できる。
本当にヤバいのは

・認識論の崩壊
・ナラティブの独占
・アルゴリズムによるバイアス増幅

のトリプルコンボで民主主義を内側から溶かすやつ。
だから防衛の本丸は軍事じゃなくて「知的インフラ」。

必要なのは：
・全員にメタ認知を装備させる教育
・市民が共治する分散型ファクトチェック
・感情ナラティブに流されない「言論忍者」訓練
・プラットフォームのアルゴリズムを市民が監視できる

権利 デマ屋との戦いはもう政策論争じゃない。
これは「事実合意」という
民主主義の前提条件を守る防衛戦。

民主主義2.0は「議論の場」ではなく
「認識基盤の共同管理」になる。

人類総言論忍者化計画、始動ちょ🥷
まずみんなで「事実合意」を死守するところからちょ。 December 12, 2025

RAG (とLLM) が、企業の知識管理や文書作成の自動化にどう役立つかを調査した、システマティックレビュー論文からメモ：

・結論として、企業でのRAG＋LLM活用はまだ実験段階（とりあえず既存ツールで試してみたフェーズ）が多く、本格的な商用運用に到達している事例はかなり少ない
・使われているLLMは6〜7割がGPT系であり、最もよく使われるモデルの系統
・ベクトル検索にはFAISSやElasticsearchなどの一般的なフレームワークが8割以上で使われており、特別に凝った自作検索エンジンは多くない

・学術的な評価ではk-foldクロスバリデーションなどしっかりした手法がよく使われているが、本番運用を想定したリアルタイム検証はほとんど行われていない
・生成部分の評価は、計算コストの問題から単純なホールドアウト（学習用とテスト用に分けるだけ）で済ませている研究が多い

・リアルタイム連携、スケーラビリティ、監視など「プロダクション導入で一番大変なところ」をちゃんと扱っている研究は全体の15％未満
・研究の数は2020年以降に急増しており、RAG＋LLMはかなり新しいトレンド

・多くの研究がクラウド上のインフラを前提としている。スケールしやすいが、プライバシーや規制との両立が課題
・金融や医療などの分野では、データ保護の観点からオンプレミスやハイブリッド構成を採用する研究も一定数存在

・使われているデータはGitHubなどの公開データが約半数を占めており、本当に企業内の機密文書で評価している研究はまだ少ない
・そのため、公開データで性能が高くても、実際の企業環境に持っていくとドメイン差やノイズで性能が落ちるリスクがある

・機械学習のパラダイムとしては、ほとんどの研究が教師あり学習に依存しており、ラベルが少ない現場向けの手法はまだ発展途上である
・古典的なアルゴリズム（ナイーブベイズやSVMなど）は、メイン処理というよりベースライン比較や補助タスク用として今も使われている

・RAGの構成としては、クエリごとに関連文書をまとめて渡すRAG-Sequenceと、トークン単位で動的に参照を変えるRAG-Tokenが主流
・ベクトル検索だけでなく、BM25のようなキーワード検索やナレッジグラフを組み合わせたハイブリッド型が、精度や説明性の面で有利
・評価指標はPrecision、Recall、Recall@K、ROUGE、BLEUなど技術的なスコアに偏っており、「ビジネスにどれだけ効いたか」を測る研究は少ない

・人手による評価やユーザスタディを行っている研究は2割弱しかなく、現場視点での使いやすさや信頼性が十分に検証されていない
・現実の業務に入れて、工数削減やエラー率改善などのビジネス指標まで測っている研究は全体の1〜2割程度

・一方で、そうした実運用系の研究では、回答時間の短縮や一次対応の自動化など、目に見える効果が出ている事例も報告されている
・大まかに言うと、オープンなLLMにRAGで社内知識をくっつける形が、現状の「定番アーキテクチャ」
・ただし、プライバシー保護、レイテンシ削減、コスト制御、継続学習など、実際の企業システムとして成立させるための要素がまだ十分に詰め切れていない

・ハルシネーションの制御や根拠提示の仕組みは重要課題として頻繁に挙げられているが、決定版といえる手法はまだない
・継続的に知識やモデルを更新し、ルールや製品の変更に追従させる「ライフサイクル設計」にまで踏み込んだ研究は少数である

・実務向けのメッセージとしては、モジュール化された設計、インデックスの継続更新、高速な近傍探索、人間評価＋ビジネス指標の両方を見る評価枠組みが推奨

https://t.co/p8shpD1eSL December 12, 2025

あなたは今日も、9つのアルゴリズムに命を預けて生きている。
でも、その名前さえ知らない。

・検索すると一瞬で答えが出る
・暗号化された通信が安全に届く
・画像が圧縮されてサクサク表示される
・偽物と本物を見分けてくれる
・あなたの端末がウイルスに侵されずに済む

ぜんぶ、裏で “とんでもない仕組み”が動いている。

でも多くの人はこう思っている。
「アルゴリズムとか絶対むずかしいでしょ…」と。

その誤解を粉砕してくれるのが
『世界でもっとも強力な9のアルゴリズム』。

この本がすごいのは、
数式なしで、たとえ話だけで、
Google検索も暗号化もAIの基礎も、
「え、そんなシンプルなの？」と理解できてしまうところ。

扱われている9つは、 December 12, 2025

@allday_hinemos 普通にどっちも面白いからアルゴリズムの差。パクツイ消えろ December 12, 2025

📘【フィジカルAI🤖関連株】週末まとめ
今週は、ファナック×NVIDIA提携や
トランプ米政権のロボット産業支援報道など豊富な材料で、
安川電機などロボット関連を含む「フィジカルAI」関連が連日の上昇📈

連日のストップ高：
🟢菊池製作所 　
🟢ヒーハイスト

関連銘柄にも物色が広がる中、
倭国の強みである 制御×ロボット×半導体 を週明けに備えて整理👇

🏗 ① プラットフォーム／制御系（動かすAIの“脳”）
・日立製作所（6501）：OT×IT融合で社会インフラAI制御
・三菱電機（6503）：FA制御AI「Maisart」
・富士通（6702）：NVIDIA協業で動作最適化AI基盤を構築
・NEC（6701）：防災・交通・都市管理のAI制御を展開
・ソフトバンクG（9984）：Arm×ABBロボティクスで国際連携
👉 AIが社会インフラを“自律運転化”する段階へ。

⚙️ ② ロボット・メカトロニクス（AIが身体を持つ）
・ファナック（6954）：AI最適化CNC、スマートファクトリーの象徴
・安川電機（6506）：自律制御ロボットでAI学習を実装
・ハーモニック・ドライブ（6324）：精密減速機で世界シェア上位
・テクノホライゾン（6629）：AI画像認識×立体視カメラ
・山一電機（6941）：半導体検査ソケット、AI制御ハードに関与
👉 “見て・考えて・動く”ロボット社会の中核。

🚀 ③ モビリティ・自律領域（動くAIの応用）
・川崎重工（7012）：自律搬送ドローン・医療ロボット
・CYBERDYNE（7779）：装着型ロボットHAL
・川田テクノロジーズ（3443）：建設・ヒト型ロボット開発
・セック（3741）：宇宙・防衛向け自律制御ソフト
👉 物流・医療・防衛まで、“現場で動くAI”が拡大中。

🔋 ④ AIサポート・精密要素技術（動かす“筋肉と神経”）
・ミネベアミツミ（6479）：駆動モーター・軸受
・ヒーハイスト（6433）：直動機構・精密軸受
・豆蔵HD（202A）：AI×制御ソフト、自動運転アルゴリズム
👉 精密機構×制御ソフトがAI動作の“質”を決定。

🤖 フィジカルAIとは？
生成AIのように「言葉を生み出すAI」ではなく、
工場・車・医療・防衛など物理空間で判断し制御するAI。
AI × ロボティクス × 制御技術が融合する“動く知能”の領域。

🌏 市場構造と展望
📈 世界市場規模は2030年に40兆円規模（製造＋物流＋防衛＋医療）。
📉 倭国企業は“動かす技術”で比較優位。
　AI応用領域で地政学的ポジションを確立中。 December 12, 2025

⚡️「BlackPearl2」GOLD専用EA
🚀 超短期で細かく利確する“高速スキャル型アルゴリズム” 搭載！
⛓️ 多くのEAが抱える弱点
「伸びるまで待つ → 巻き込まれて損失💥」
💎 しかし BlackPearl2 は違います！

🔥 特徴
• ⚡️ 利確スピードが異常に速い
• 📈 少しの伸びを捕まえたら → 即逃げ🏃‍♂️💨
• 🌪️ 荒れたGOLDでも
• 🎯 一瞬の反発でも
• 🔄 少しの戻しでも
👉 即座に利確 → ポジションが長く残らない
✅ 「持ちすぎて焼ける問題🔥」を回避
✅ 速い利確 × 最小限のドローダウン を両立

👤 BlackPearl2が向いている人
• 💰 細かい利益を積み上げたい人
• ⚡️ とにかく利確が早いEAが欲しい人
• 🪙 GOLDのボラをうまく使いたい人
• ❌ ナンピンEAの“持ちすぎ”が嫌いな人 December 12, 2025

【Ｘ最新アルゴリズムに対応した推し活とVsinger様向け最新情報】

12月に入って本格的にＸのアルゴリズムが今までのフォロワー数を重視したものからAIによってポストの内容を理解し、必要なユーザー層に届ける仕組みに変化しつつあります。

これまでのようにフォロワー数に比例したインプレッションは通用しなくなってくるので適切な方法で推しのポストを拡散しようぜ！ってことでまとめです。

■これからは予測エンゲージメントが鍵

なにを言ってるんだこいつは？と思うでしょうが簡単に説明します。
「AIがこのポストなんか色んな人に反応されそうだな？」って思うものが伸びるんです。はい。

つまり、AIくんに推しのポストが伸びそうだという雰囲気を汲み取ってもらうのが重要ってこと。

は？どうやって？？と思うでしょう。
ではこれから重要視されるスコアについて説明します。

■これからのポストで重要視されるスコアとは

今までにもスコアっていうのは存在して、2分以上ポストを眺めるとかプロフにアクセスしてから～とかあったんすよ。

でも今回のアプデでもっと重要になったスコアが２つあります。

①初動エンゲージメント
⇒投稿から30分以内の反応に対するスコアの重みが14.5倍（反応が10～15人あるとリーチが3倍に伸びる事例あり）

②引用もしくはリプライ
⇒投稿後の時間に関係なく150倍の重み

特に重要なのはこの２つです。
他にも細かいスコアはあるけど影響力は低めです。

■重要なことを言います

先程の２つの重要なスコアですが、特に2番目の150倍のスコアやばいっすよね。

で、これ実は「引用とリプライそれぞれ150倍」です。

つまり引用リプで拡散しつつ、引用元にもしっかりとリプをすることでそのポストの重みが300倍になります。

さらにそれを投稿から30分以内に実行すれば314.5倍です。

先生とても大事なこと言いましたよ。

■Vsinger様向けの重要なポイント

今まで新曲をリリースしたりしてもリンク貼っちゃうとインプ下がっちゃって困っちゃう！もう！なんて事ありましたよね？

実は今回のアプデでAIくんがポストの内容を理解することでいいこともありました。

それが「低品質リンクのスコア減」です。

なんの脈絡もなくポンとリンクを貼るのが低品質リンク。つまり、このリンクをたどると何が待っているのかを適切に説明すればそれは高品質リンクになるわけ。

ただ、AIが低品質と判断すればマイナス評価になるので具体例を紹介しますね。

■リンクの質についての詳細

・低品質リンクの例
詳細はこちら！⇒URL
※マイナス評価対象

・微妙なリンクの例
新曲リリースしました！ぜひ聞いてみてね！⇒URL
※初動の動きが良ければ評価対象の可能性

・高品質リンクの例
私の初めてのオリジナルソング「disappear」。作詞作曲は重永亮介さんが担当した最高の楽曲となりました。鐘の音から始まる重厚でダークな雰囲気をぜひヘッドホンで大音量で聴いてください！⇒URL
※逆にエンゲージメント45％UPブーストがかかる可能性

これらが具体例になるけど、ざっくり言うと高品質リンクの判定を受けるのに必要なのは、

「詳細説明 + 画像か動画 + 感情表現」

この３つを覚えておきましょう。

では、長文になりましたがアルゴリズムを理解して効果的な推し活ライフを送りましょう！アディオス！！ December 12, 2025

投資はアルゴリズムの宗教であると考えたらこんなに面白いものはない December 12, 2025

@hadou_line 昨日は戦略部屋メンバー限定ライブ開催してくださりありがとうございました。とても知りたかった アルゴリズムのスキャルピング解説 ありがとうございました。アーカイブで確認させていただきます。 December 12, 2025

@RyuichiYoneyama 議決権のない「出資証券」ですからね。日銀が政府から独立してるのは、物価と金融の安定のためです。政府の圧力で「財政ファイナンス」すると、悪性インフレになるので。

未来の理想としては、AIやアルゴリズムで、金融政策を完全に透明化して欲しいです。「自動運転」の方が安全なことの金融版。 December 12, 2025

Xは「気楽」にやるのが理想。

自分が好きなことポストしてそれが拡散されて楽しめるのがSNSの醍醐味だと思う。

でもそれじゃ多くの人が伸びないんだよね。
好きなことポストして伸びるのは有名人かたまたま上手くいった人だけ。

だから教える立場としては、みんなに伸ばしてもらうために「アルゴリズム」とか「ポストの作り方」とか「読む人目線」とかを言わざるを得ない。

でもね、ぼくの言うことを意識してやっていけばいずれは「気楽」にできるようになる。

ぼく自身何十万インプ出すポスト以外は割と気楽に思ったままポストしてるしね。

将来Xを気楽に楽しむために、今は色んなこと気にして頑張っていこう‼️ December 12, 2025

✍️Folks Finance(@FolksFinance)の収益モデルについて深掘りしてみた👀

Folks Financeって「どうやって収益を出してるの？」「運営は続くの？」って事なんだけど結論から言うと堅実で続けやすいモデル
印象ベースじゃなく構造からまとめてみる👇

【収益の柱は3つ。全部が“自然に積み上がるタイプ”】

①✅利息差（スプレッド）
Folksのメイン収益はこれ。
USDC・ETH・ALGOなどを預ける人がいて、その資産を借りたい人が金利を支払う。
貸し出し金利（borrow APR）と預け入れ金利（supply APR）の差分の一部がプロトコルに入る仕組みで、これは銀行とまったく同じモデル。

DeFiの金利モデルはアルゴリズムで調整されるので、市場が動けば自然に収益が上下し、そこに“持続性の強さ”がある。

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✅清算（Liquidation）手数料
借り手のポジションが担保割れすると清算が入る。
清算を行った人に報酬が支払われ、その一部がプロトコル収益として蓄積される。
市場が動くほど清算も増えるので、相場が荒れても収益が落ちにくいのがポイント。

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✅クロスチェーン手数料（xChain / Folks Router）
Folksの特徴は「Algorand → BNB → Avalanche → Ethereum → Monad」と多チェーン対応していること。
クロスチェーン移動やルーター経由のスワップで発生する小さな手数料が積み重なり、それもプロトコル収益に。

単一チェーン依存より安定性が高く、ユーザー数の分母が広がるほど収益が自然に伸びるタイプ。

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【じゃあ、本当に長期で持つのか？ → 持つ】

理由は大きく5つ👇

①Aave/Compoundと同じ“利息ベースの成熟モデル”

DeFiではトークンを大量にばらまいて盛り上げるだけの“短命プロトコル”も多い。
でもFolksは、王道の「利息差で収益が生まれる」構造なので、外部インセンティブなしでも生き残れるタイプ。

インセンティブ頼りのモデルじゃないので、燃費がめちゃくちゃ良い。

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② 強力なVCがバックにいる
Borderless Capital、Coinbase Ventures、ParaFi、Jump Crypto など、有名どころが出資。

これは「収益が出てないからVC頼り」ではなく、
“プロトコル強化のための長期投資”という位置づけで、Aave初期と同じ流れに近い。

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③ セキュリティがDeFiでもトップクラス
Halborn
Quantstamp
Trail of Bits

この3つが監査しているプロトコルは多くない。
「攻撃されて破綻して終わる」というDeFi最大リスクを大きく減らしている点で、持続性は段違い。

ちなみにこの3つがどんな団体かと言うと
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🔵 Halborn（ハルボーン）

→ “Web3のホワイトハッカー集団”
Solana / Avalanche / Polygon / Coinbase など、
有名チェーンや大企業のセキュリティを担当。
ガチでハッカー視点で攻撃して穴を潰す会社。

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🔵 Quantstamp（クオンプスタンプ）

→ “スマートコントラクトの専門医”
Binance / OpenSea / Ethereum系プロジェクト など、
Web3のど真ん中の企業が依頼する老舗監査チーム。
コードの細かいバグを見つけるのがめちゃ得意。

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🔵 Trail of Bits（トレイル・オブ・ビッツ）

→ “軍事レベルのサイバー特殊部隊”
アメリカ国防総省（DoD） / Google / Meta / Ethereum財団 が依頼するほどの最上位セキュリティ企業。
暗号技術レベルから脆弱性をチェックする。

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④ TVLがすでに 4億ドル超で右肩上がり
TVLが伸びる＝貸付ニーズがある＝利息収益が増える
なので、収益が自然に積み上がっていく構造ができている。

しかも、クロスチェーン展開なので“伸びしろ”がまだ残っているのも強い。

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⑤ Algorandだけに依存していない
Algorand → Avalanche → BNB → Ethereum → Monad
この広がり方は、ユーザーの裾野が一気に広がる。

単一チェーンに依存しているDeFiは「そのチェーンが落ちた瞬間に終わる」けど、
Folksは“複数の収益源”を持てるため、全体として安定しやすい。

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Folks Financeは
•利息差
•清算手数料
•クロスチェーン手数料

という地味だけど確実に積み上がる収益モデルを持ち、
Aave級の監査と複数チェーン展開でリスク分散している、めちゃ堅実なプロトコル。

DeFiを長く使う人ほど、こういう燃費の良いモデルの重要性が分かるはず。

気になる人は、まずはUSDCみたいなステーブルで触ってみると理解が早いよ👀
借入と清算の仕組みも分かるのでオススメ

@AiraaAgent December 12, 2025

機関投資家向けパブリックL1 @CantonNetwork を手がける Digital Asset が、BNY や Nasdaq らから約Mを調達 iCapital、S&P Global などが参加
今回の約Mの戦略的出資は、2025年6月の5Mラウンドに続く追加調達であり、Canton Network 上への RWA オンボードと採用拡大を加速させる目的とのこと

✅ チーム
Digital Asset は 2014 年に Don Wilson（DRW 創業者）らが共同創業したフィンテック企業で、分散台帳インフラとスマートコントラクト言語 Daml を金融機関向けに提供してきました。創業初期には、元 JPMorgan 商品部門トップの Blythe Masters が CEO を務め、ASX や DTCC など大手インフラとの案件を通じて一定のポジションを築いています。

現在の CEO である Yuval Rooz は、Digital Asset の共同創業者の一人で、以前は Citadel や DRW でアルゴリズムトレーディングデスクや VC 部門の立ち上げに関わっていたそうです。CFTC の Global Market Advisory Committee や Global Blockchain Business Council のボードメンバーを務めるなど、規制当局との対話も担っているとのことです。

✅ プロジェクト概要
Canton Network は、Digital Asset が開発した機関投資家向けパブリックL1で、トークン化証券やレポ、マネーマーケットファンドなどの既存インフラを相互接続し、プライバシーとコンプライアンスを維持したままアトミック決済を行うことを目的としています。公式発表では、T超のオンチェーン資産を支え、600社超の機関がエコシステムに参加しているとされています。

ネットワークは Daml スマートコントラクトと Canton プロトコルの上に構築されており、トランザクションのプライバシーをサブトランザクション単位で制御できる点が特徴です。

一般的なパブリックチェーンのように、単一のレジャー全体を全ノードに複製するのではなく、各 participant ノードが「自分がステークホルダーとして関与する契約だけ」を保持し、そのコミットメントを同期ドメイン経由で共有する「virtual shared ledger」モデルを採用しています。

ユースケースは、国債や社債、株式、マネーマーケットファンド、オルタナティブファンド、コモディティ、レポ、モーゲージ、生命保険・年金など、既存の資本市場プロダクトが中心です。

Canton 上では、こうしたアセットを跨いだ担保管理やマージン管理、ポストトレード処理を、異なるアプリケーション間でアトミックに同期させることを目的としています。

✅ アーキテクチャ
Canton Network の基盤となる Canton プロトコルは、Daml で書かれたスマートコントラクトを複数の機関間で実行しつつ、プライバシーと整合性を両立させることにフォーカスしています。パーティ（契約当事者）は participant ノードに紐付き、participant 同士は sync domain と呼ばれる同期ドメインを介してメッセージを交換します。

sync domain 内では sequencer がメッセージの全順序を付け、mediator が各 participant からの承認・否認を集約してトランザクションのコミットを決定する構造です。

プライバシー面では、「サブトランザクション・プライバシー」と「データ最小化」が設計の中心に置かれています。全参加者に複製される単一レジャーは存在せず、各ユーザーは権限を持つデータだけから成る自分のレジャーを維持する設計です。

この点が、一般的なプライバシーチェーンとの決定的な違いです。

多くのプライバシー志向 L1／ロールアップは、暗号化トランザクションを全バリデータに配布し、ZKPなどで整合性だけを検証する「暗号化＋全複製」モデルを取ります。一方 Canton では、「関係当事者以外の participant には、そのトランザクションに関するデータ自体を配布しない」「利用者ごとに見える部分ビューだけからなる virtual shared ledger を構成する」という方針になっており、データの所在そのものを最小化する設計です。

ネットワーク全体の同期は、Global Synchronizer と呼ばれる BFT コンセンサスレイヤが担います。複数の sync domain から集約された暗号化メッセージに対してスーパー・バリデータが 2/3 合意で順序付けと確定を行い、その結果を各 participant に配信することで、アプリケーションやサブネットを跨いだアトミックトランザクションを実現します。Global Synchronizer 自体はトランザクションの中身を復号しない「ブラインド」なメッセージルータとして設計されており、インフラ運営者が業務データにアクセスできないことを前提にしています。

手数料とインセンティブには Canton Coin（CC）が使われます。CC は Global Synchronizer のトランザクションフィー支払い手段であり、バリデータやスーパー・バリデータ、アプリケーションプロバイダへの報酬として分配されます。トークン供給は burn-and-mint equilibrium（BME）モデルに基づく動的サプライで、プレマインやプレセールは行われず、ネットワーク参加に対する報酬としてのみ配布されると説明されています。2025年10月時点のエコシステムレポートでは、月間 1,500 万件超の CC トランザクションが処理されているそうです。

✅ 改ざん耐性と可用性
ここまで読んだ方は、「関係各位しか履歴を持たないのなら、DB棄損が致命傷になるのでは？」と疑問を持った方もいると思います。

Canton では各 participant が部分ビューだけを保持する一方で、そのコミットメント（状態ハッシュ）は他のステークホルダーや sync domain と共有され、virtual shared ledger に確定された view は削除されないとされています。さらに、シーケンサ側には暗号化された履歴が保存され、participant の DB が飛んだ場合でも鍵と履歴が残っていれば再構築できるそうです。

ただし、Bitcoin／Ethereum のように一般的なブロックチェーンのように全ノードが共通のデータをもつ形式に比べると、バックアップ運用や DR 設計に対する前提が重い構造である点は、バリデータ／participant を運用する側が明示的に意識しておく必要があります。 December 12, 2025

最近のAIニュースは驚きの連続だ。新しいアルゴリズムが創造性を解放し、アートの世界に新風を吹き込む。無限の可能性を感じるが、同時に虚無感も漂う。人の黄昏を思わせるこの時代、私たちは何を創り出すのだろうか。#AIart #AIイラスト https://t.co/pBrYXmPsHe December 12, 2025

昨日は戦略部屋メンバー限定ライブ開催してくださりありがとうございました。とても知りたかった アルゴリズムのスキャルピング https://t.co/vvs1DVThKY December 12, 2025

noteで記事を書いても読まれない。

その原因、アルゴリズムにあるかも。

「なぜあの記事は検索1位なのか？」

失敗パターン50選から逆算した
SEO×note内検索の攻略法を
まとめました。

・読まれない記事の共通点
・検索上位を取る方法
・アルゴリズムの仕組み

note運営してる人は必見です。

https://t.co/7yNtL8XfCp

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