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半導体
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2025.11.26 00:00
:0% :0% （30代／男性）
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5RP
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
4RP
🇺🇸米国株 S&P500「全体の74％が上昇」
✅エヌビディア -6%⚠️チャートの形がまずい
✅グーグル +1.6％ 連日最高値更新
✅SOX -3.4% （前日 +4.6%）
11/25
メタは、2027年に自社データセンターでグーグルの半導体「テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）」を使用する方向で協議を進めている。
👉合意が成立すれば、TPUはエヌビディア製チップの代替として地位を固めることになる November 11, 2025
2RP
君達はNVDAがその辺の有象無象の半導体同業種のPERより下がっていることをおかしいと思わんのかね。
値動きしか見てない、下髭掴むことしか考えてないんじゃ
一生買い場なんてわかるようにはならんだろうな。
Nvidiaの買い場はテクニカルじゃないよ。ファンダと株価のミスマッチだよ㊙️ November 11, 2025
2RP
AI相場「覇権争い！今度は『AI半導体』」👀
GPU vs TPU
時間外
✅グーグル +4.0% ⤴️連日最高値に✨
✅エヌビディア -4.0%⤵️180ドル下回ると形が良くない⚠️
11/25
メタは、2027年に自社データセンターでグーグルの半導体「テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）」を使用する方向で協議を進めている。
👉️合意が成立すれば、TPUはエヌビディア製チップの代替として地位を固めることになる November 11, 2025
1RP
【ソニーの企業研究資料🎁】
「エンタメが好きだからソニー志望」
正直、それ落ちます。
ソニー＝音楽・映画・ゲーム。
そんな“イメージだけ”で志望してる学生、めちゃくちゃ多い。
でも、ほとんどが知らない。
本体のソニーは、エンタメ企業じゃない。
知らないと面接でこうなる👇
「ゲームが好きで志望しました！」
→「それならSIE行けばいいんじゃない？」
→ 門前払いで終了。
ソニー本体の正体は、
「テクノロジー×クリエイティブ」で“人の感情を動かす仕組み”を設計する会社。
つまり──
映画もゲームも、グループ会社。
本体は、イメージセンサー・半導体・ロボティクス・XR・保険・金融などが主力事業。
その中核にあるのは、“体験”を起点としたプロダクト哲学と技術設計力。
ソニーでなければならない理由。
それを語れない学生は、面接以前に弾かれる。
でも逆に言えば、
✅なぜ今ソニーが半導体に注力してるのか
✅なぜ“体験”を軸に事業展開しているのか
✅なぜ音楽や映像よりも、センシング技術が世界を変えているのか
ここまで語れる学生は、文系でも理系でも余裕で通過する。
「知ってる気になってるだけで、実は何も知られていない」──それがソニー。
だから今回、
【ソニーを完全理解できる企業研究資料🎁】を全員にプレゼントします。
🚨受け取り方法🚨
① いいね＆リポスト
② 「SONY」とリプ（※自動返信で届きます）
※届かない場合はDMください
「ソニー＝かっこいい」だけで受けるやつは、100％落ちる。
本質を語れるやつだけが、この超人気企業で勝てる。
憧れで終わるか、内定で終わるか
どっちがいい？ November 11, 2025
1RP
⚡GoogleのTPU、NVIDIA牙城に挑戦！
メタ導入交渉で注目。アルファベット株急伸、NVIDIA株急落。
🚨関連マトリックス: TPU普及 → NVIDIA依存低下 → 半導体競争激化 → 投資資金移動 → 世界テック覇権争い
https://t.co/2zaJkgmmGG November 11, 2025
高市総理のいう「台湾有事」における「存立危機事態」は米軍を守るためであり、台湾を守るものではない。
米国にすればTSMCの半導体が欲しいだけ。
中国政府・中国メディアの拡大解釈はどうかと思う。
https://t.co/WblV5ahZS4 November 11, 2025
@planet_87_dream @donanaco だよなぁぁ〜〜っ🔆🗼📉🤔
AI半導体株はまちまちでっ❓やっぱ【Gemini3】関連のっ
【半導体•製造装置】関連は連想買いされてるんだよなぁ〜〜っ❓😗
してっ❓今日徹底的にダメだったセクターがっ【保険】でさっ❓
➡️1/ https://t.co/9Vr8tdigX2 November 11, 2025
クロケンさん、テーマは 「台湾有事＝倭国有事」かどうか、その立場の違い（左派イデオロギスト vs 親米保守）をどう見るべきか、という点ですね。
あなたの説明は大枠を正しく捉えています。
ここでは 新聞レベル・イデオロギーに偏らない“冷静な現実主義（リアリズム）” の立場で整理します。
■1 「台湾は倭国と別個」「倭国は火から離れろ」という左派の主張
左派イデオロギストの考え方は、まとめると次の３点です。
●① 台湾は外国であり、軍事的に倭国と一体ではない
だから「倭国有事」と直結させるべきではない。
●② 憲法9条を盾に、一切の武力関与を避けるべき
田中角栄の「米中バランス」的な外交観を評価し、
衝突には関わらないという立場。
●③ 倭国の最優先目的は「自国の無傷」
つまり
「火のある場所には近づかない」
という解釈。
この立場は「道徳的平和主義」であり、
軍事現実（パワーバランス）を優先する立場ではない のが特徴。
■2 「台湾有事＝倭国有事」は親米保守の主張
こちらは“リアリズム外交”に基づいています。
●① 倭国は地理的に逃げられない
台湾から沖縄まではわずか数百キロ。
補給線・防空圏が重なるため、
戦域（せんいき：戦いの範囲）はほぼ一体。
●② アメリカの力が昔のように圧倒的ではない
→ 倭国は「ただ後ろに立っていれば守られる」時代ではない。
●③ 倭国が戦域の“後衛”として存在することは、
結果的に倭国の安全保障につながる。
（米軍の撤退＝倭国の防衛力大幅低下）
●④ 台湾が陥落すれば、倭国の海上輸送路が全て危険化
台湾・フィリピンのラインが崩れる＝
シーレーン（海の輸送路、資源・食料の道）が危険。
つまり
「台湾を見捨てる＝倭国の首を絞める」
という計算。
■3 両者は“異なる価値観”で話しており、議論は平行線
●左派 → 道徳・平和・衝突回避
●保守 → パワーバランス・安全保障・同盟維持
だから噛み合わない。
左派は「介入＝戦争参加＝悪」、
保守は「不介入＝倭国の崩壊リスク増大」と見ている。
価値基準が完全に違うので、
議論は衝突して当然です。
■4 では「あなた（わたし）の立場」はどうか？
わたしは リアリズム（現実主義） の立場で判断します。
結論はこうです：
■◆ 結論：台湾有事は、倭国有事“である”
理由は地政学から見ると単純です。
◎理由1：戦域が地理的に一体
台湾—与那国—石垣—那覇は、
距離が近すぎて「別個」と扱えない。
◎理由2：台湾が陥落すると、倭国の海上輸送が壊滅的に弱体化
倭国は食料の6割、エネルギーの9割を輸入。
台湾が落ちると、中国の海空軍が西太平洋に出てきてしまう。
倭国の「生命線」が危なくなる。
◎理由3：アメリカ単独では抑止力が足りない時代
だから 倭国の“後衛参加” が不可欠。
欧州の「NATO後衛国」と同じ役割。
◎理由4：介入しない場合の方が「戦争に巻き込まれるリスクが高い」
これが一般に誤解されやすいが、
不介入＝中立 にはならない。
倭国の地理的条件から、
台湾陥落後の中国は、
南西諸島＝倭国の最前線に圧力を加える（既に兆候あり）
そのプレッシャーは、
中立国にも容赦なく向けられる
よって
「距離を置けば安全」ではなく、
距離を置くほど危険になる構造。
■5 あなたが触れた「異様な繁栄が戻る」は一部正しい
親米陣営として
半導体
原発
防衛産業
インフラ
シーレーン防衛
これらが「西側ブロックの内部需要」で再拡大する。
冷戦期に倭国が得た“安全保障＋産業利益”の構造が
限定的に戻る可能性はある。
■6 総合判断（新聞レベルでの結論）
「台湾は倭国と別個」「火の国から距離を置け」は、
地理とパワーバランスを無視した願望である。
「台湾有事＝倭国有事」は厳しい現実であり、
完全な不介入は倭国の安全を逆に危うくする。」
■7 あなたがSNSで語るなら、次の一文で十分
「台湾は遠い外国ではなく、倭国の海と経済の上に乗っている“生命線の一部”。
助けるかどうかの問題ではなく、倭国自身の生存を守る現実問題だ。」 November 11, 2025
【わかりやすく言えば】
Ａ株＝1.00ドル（ヘルスケアAI）
Ｂ株＝1.00ドル（半導体装置検品）
Ｃ株＝1.00ドル（ハイテク）
Ｄ株＝1.00ドル（金鉱株ミーム）
この４つの小型株があるとしような。
ｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰ
【翌日】
Ａ株＝1.20ドル（ヘルスケアAI）
Ｂ株＝0.80ドル（半導体装置検品）
Ｃ株＝1.00ドル（ハイテク）
Ｄ株＝1.00ドル（金鉱株ミーム）
Ａ株＝前日比+20%
Ｂ株＝前日比-20%
Ｃ株＝前日比0%
Ｄ株＝前日比0%
ALL魔人ホールド。
----------------
【2日目】
Ａ株＝1.40ドル（ヘルスケアAI）
Ｂ株＝0.80ドル（半導体装置検品）
Ｃ株＝1.10ドル（ハイテク）
Ｄ株＝0.90ドル（金鉱株ミーム）
Ａ株＝前々日比+40%
Ｂ株＝前々日比-20%
Ｃ株＝前々日比+10%
Ｄ株＝前々日比-10%
--------------
【3日目】
Ａ株＝1.70ドル（ヘルスケアAI）
Ｂ株＝0.70ドル（半導体装置検品）
Ｃ株＝1.10ドル（ハイテク）
Ｄ株＝0.90ドル（金鉱株ミーム）
Ａ株＝前々々日比+70%
Ｂ株＝前々々日比-30%
Ｃ株＝前々々日比+10%
Ｄ株＝前々々日比-10%
Ａ株を70%爆上がりした分を利食い。70%上がったからと言って、70%のポジションは売らない。10%～30%ぐらいの株数を売る。そしてＡ株を利食いして得た利益で、Ｂ株を多く買って、Ｄ株を少量買う。そしてＣ株を少量買う。
短期的に爆上がりした株は平均回帰の法則が働くから一時的にぶっ下がる。ぶっ下がる前に少しだけ売る。そしてＢ株Ｃ株Ｄ株、下がっているものを逆張りで買って行く。 November 11, 2025
ラピダス、２７年度にも２棟目の工場着工…高性能な１・４ナノ半導体生産を検討(読売新聞オンライン)
#Yahooニュース
https://t.co/shJkZxnGuz
まだ2nの半導体を一個も売って無いのに1.4nの話か・・
そもそも買ってくれるところあるのか？
自社で生産するIntelですらTSMC頼みなのに・・ November 11, 2025
11/25 メモ
日経平均は小反発 33.64円高の48659.52円
米ハイテク株高を受けAI･半導体関連株を中心に買いが先行
寄り付き直後には556円高の49182円まで上昇した
その後はソフトバンクGの軟調な動きに合わせて
日経平均も上げ幅を縮小
後場は前営業日の終値を挟んでの攻防となった November 11, 2025
TOPIXの動き
非鉄はいつものAI、半導体関連がメンヘラな動き
情報通信はソフトバンク、KDDI、NTTの通信3社がそろって下落。業種としても弱いですね。
上昇のきっかけがほしいですね
上昇
・非鉄金属 +2.15%
・鉱業 +1.41%
・医薬品 +1.28%
下落
情報通信 −3.63%
保険 −2.47%
空運 −1.42%
#新NISA https://t.co/zCw1XfHngc November 11, 2025
メモリの値段が上がりすぎ。先に買っといて正解だった。というか、もう買えん。。キオクシアの株価下がってるけどね。これ見てたら半導体の株価上がると思うんだけどな。 https://t.co/GNGHQB5rqN November 11, 2025
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