来るよ。大急騰...
トランプ大統領「株仕込んでおいても良さそう」発表で倭国株急騰確定
JPモルガンが倭国株に300兆円集中投資！この2銘柄だけは今すぐ買え！
現在185円→予測6,280円(+3295%)
過去最高値は12,600円、メタプラネットを1年で超える予想
この会社は次世代AI半導体検査装置の開発企業！
独自のEUV露光装置向けAI画像認識技術により、3nmプロセス以下の超微細パターン検査で独占的地位を確立
10万円を投資すれば1,350万円になる可能性あり。
イイネした人には即座に銘柄教えます November 11, 2025

日中戦争では、倭国は肥料が入らなくなって飢饉に。53兆円の損失だそうで。餓死者続出。

中国は、半導体材料や製造設備が入らなくなって、全製造業に赤信号。国民全員、失業。

だから、どちらも戦争を仕掛けたくない。

だが、高市の背後にいる米国のユダヤ人は、日中を戦わせて①日中が経済面で共倒れ②円も人民元も基軸通貨にはなりえず、ドルの一人勝ち。③東シナ海の石油ガスをエクソンモービルが横取りして、石油ドル体制を堅持。ドルが安泰。

どれもこれも米国ユダヤ人が夢に見る起死回生の大逆転満塁ホームラン策。米国を国家デフォルトから救う。

だから、傀儡の高市カルト女を使って、戦争をやらせる。倭国人が戦場でどんどん死んでいく。日中とも、何もいいことはない。

倭国には不利益の戦争であっても、高市を飼っている猛獣使いユダヤ人には、大いにメリットのある戦争。

だから、騙されて戦争をやらせられる訳です。高市を支持している90％の若者から。真っ先に最前線で無駄死してもらいましょう。どうぞ、好きなだけ死んでください。

リチャード・コシミズ

＃高市早苗　＃戒厳令　＃日中戦争　＃統一教会 November 11, 2025

今年58歳で、株を25年続けており、月収は1600万円です
今年の3月、娘に500万円を渡して旅行に行かせたんですが、
まさかのことに、娘が私の投資日記をこっそり見て、
助川電気工業（7711）の株を買っていたんです。
その利益で、なんと 800万円の新車 を購入し、
さらに南極旅行の準備までしているそうです.
悪いことは言わない。
投資を始めたばかりの人は
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必ず12月2日までに買ってください。
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なぜ有料にしないのかとよく聞かれますが、株情報の発信はあくまで趣味であり、経済的に困 っていないため無料で公開しています。
👍いいねしてフォローして頂ければすぐにブランド名をお伝えしま November 11, 2025

倭国株おすすめ銘柄
成長株重視: トヨタ自動車と東京エレクトロンは、AI・EV関連のテーマで上昇基調。
Insider Monkeyの2025年ベスト倭国株リストで上位にランクインし、ヘッジファンドの買いも集まっています
Xでは半導体関連の議論が活発で、短期トレーダーの間で「次世代AIチップ」銘柄として注目 November 11, 2025

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🚻最近調子いいのは
@nensyu_kokai
さんの影響大。勉強になります
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『今日の倭国株市場』
テクノロジー・半導体:
米AI需要の影響でソフトバンクグループ（9984）や半導体装置株が堅調。
11月下旬に株価が15,000円台まで調整したソフトバンクは割安感から買いが入り、AIバブル継続期待で上昇基調。
図研（6947）は+0.96%とストップ高圏で推移中。
#倭国株 November 11, 2025

年末に向けて半導体関連が再加速しそうでガチ注目中！6857 アドバンテスト
6920 レーザーテック
8035 東京エレクトロン
7735 SCREEN
4004 レゾナック
6278 ユニオンツール
5706 三井金属など 特に285Aと6920はまだ上値余地デカすぎて怖い（いい意味で）
#倭国株 #半導体 #レーザーテック November 11, 2025

今年41歳で、株を17年やってきて、月収は1600万円です。そのすべてが株式投資による収益です。
一度しか言いません。
2月前に私が推薦した【三菱重工業】を信じた方は、今では教育費を心配せず、家族で旅行の計画を立てる余裕が生まれたそうです。
12月は必ず買うべき。
三菱電機・ソニーセミコン・東京エレクトロンが開発集結
AIチップ向け2.5D/3D先進パッケージで、次世代半導体の基盤を構築する核心企業
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予測最高値：8,150円（上昇率 約1,810％）
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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

川俣 晶 様より NEC PC-8001 を寄贈いただきました。
貴重な機材を寄贈いただき感謝いたします。
PC-8001は、1979年9月に発売された初期のパーソナルコンピュータです。
Z80系8bit CPUを搭載して、マイクロソフトBASICを倭国で最初に導入したパソコンでした。

本体価格 168,000円という、他社の約半額になる思い切った価格を打ち出して、ベストセラー機となりました。

BASICプログラムを自分で作り、遊ぶ時代でしたので、PC-8001でプログラミング技術を学び、その後にIT業界で活躍した方は、とても多いです。

川俣 晶 様より 寄贈いただいた PC-8001 は、発売から46年が経過していますが、メンテナンス無しで正常に動作しています。

PC-8001を担当したのがNECの半導体事業部だったので、民生用部品ではなく、業務用機器向けの高品質部品を使用して製造されている為、長期間動作していると思われます。

技術遺産ユーザーへのお願い
多くの方に役立ちますので、 私蔵・処分以外の第三の選択として寄贈のご検討をお願いします。
重複、不動品でも役立ちますので寄贈をお願いします。 November 11, 2025

Twitter民の鉄オタなんて二行以上の文章読めないだろうけど言いたい事ガンガン書くと

なんでJR東倭国がここまで節約無いし資金的に節約に近いような状況かと言うと元々は千曲川の豪雨災害での長野車両センターでのE7系大量廃車から始まってるのよ。
あれで一度に減価償却も終わっていないE7系W7系120両の廃車が発生して上越新幹線の車両置き換えの予定の大幅変更と本来検査予定のないE4系の運用期間延長、検査周期のズレ、廃車になったE7系の喪失にW7系の廃車に関わる負担も恐らくJR東倭国には乗ってる。

そこにコロナ禍の旅客輸送の大規模な減少と半導体不足による電装品の価格高騰や鋼材価格高騰、メンテナンスフリー化で老朽車両の置き換えを進めて費用削減を実施してコロナ明けのタイミングで旅客が戻ってきた形が現状。

機関車のGV置き換えも運転手の育成コスト削減と機関車維持コスト削減が最大の目的。定期運用が無いのに機関士育成をするコストが勿体無いのもあるけど回送や工臨以外で使う予定の無い機関車を維持するのもコストになってる訳だし。

今回のE723系も新津工場が恐らくりんかい線向けの71-000系と仙石線用のE131系の生産がメインでラインが空いてなくて東急車輛と川重で生産できるHB-E220ベースの車体を採用した上で山形米沢間で落ち葉時期でも2両運用が出来て通学時間帯対策もできるロングシートを採用したのを地元民じゃ無い鉄オタが騒いでるだけだと思う。

特にJR西の227系は転換クロスなのにJR東はロングって言ってる意見多いけど2両運用が基本の227系1000番台はロングシートなのを忘れてる気がする。
あれも通学需要対策でロングシートにしてる訳で通学時間帯に転換クロス車を投入したら列車の遅延が酷くなるのは過去にJR九州で実証されてる形もあるし実際JR九州は扉付近の座席撤去をやったこともある。

自分も過去に313系だらけのJR東海を叩いてた経験はあるし今のJR東に対する不満が湧くのはわかるけどなんでこうなったかどうしてこうしてるのかを一度自分で調べてみると良いかと思う。
ようつべで旅行動画を見たり謎企画を見るのとか鉄道写真でV写真にこだわるのは良いと思うけど叩く前に財政状況や減少した理由、車両導入の経緯とか広い視点で物事を調べると良いかと思いますよ。 November 11, 2025

【11月28日 大引け相場サマリ】
● 日経平均は86.81円高の50,253.91円と小幅続伸し、後場中ごろにプラス圏へ浮上📈
● 米国市場は感謝祭で休場。欧州株は小幅高で手掛かり材料乏しく、東京市場も方向感に欠ける展開
● 半導体株の一角に売りが出て重荷となる一方、直近3日で1500円超上昇していたため利益確定売りが優勢
● ただし積極的な売りは限定的で、配当再投資の買いも下支えし、全体としては小幅高を維持
#日経平均 #倭国株 #株式市場 #半導体 #配当再投資 November 11, 2025

【倭国株初心者向け】
必ず最後まで見てください。
来週注目のボロ株7選：
🌹山口𝐅𝐆【𝟖𝟒𝟏𝟖】　堅調推移　地合いは強い
🌹三菱電機【𝟔𝟓𝟎𝟑】　安定上昇　底堅い動き
🌹東京電力【𝟗𝟓𝟎𝟏】　上昇基調　買い圧力強め
🌹プライムスト【𝟓𝟐𝟓𝟎】　やや弱含み　一旦様子見
🌹北海道電力【𝟗𝟓𝟎𝟗】　強含み　上昇基調を維持
🌹鳥越製粉【𝟐𝟎𝟎𝟗】　上昇トレンド入り　買いが優勢
🌹助川電気【𝟕𝟕𝟏𝟏】　強い展開　引き続き高値圏の動き
目標：1万円 → 168,00,0000円 現価：68円／予想最高価格：2,600円（約3723.53％の上昇を予想）
低位株を中心に構成された、値動きが軽くテーマ性のある銘柄 半導体関連銘柄+ 次世代AIチップ
KDDI + ソフトバンク + 楽天グループ + NTT + 日立製作所 の再生可能エネルギ
ーシステム共同推進プロジェクト。
来日より試験生産が開始されました。
売り時は相場を見て俺が伝えるから安心してくれ。
俺は“感覚”じゃなく、“確信”で動く。
投資の初 学者および早期利益回収を希 望される方々にとっ て最良の選択肢！
正しいタイミングで買えば、短期でも大きな利益が狙えます。
迷っている時間はありません。
👍今、行動する者だけが次のチャンスを掴めます。 「いいね」+「フォロー」で銘柄コードを即時送信します，コメントコラムに『+1』とご記録ください#大急腾 November 11, 2025

倭国におけるインバウンド観光産業の規模って知ってます？（2024年の数値）
８兆円強と一見巨額だが半導体関連産業の輸出額と比べると少額だし40兆円にも達する第一次所得収支黒字の額と比べても僅少。
それにオーバーツーリズム問題解消の観点からも中国人観光客が減るのは必ずしも悪い話ではない。 https://t.co/JIrP4s0l4G https://t.co/q6YCKsS8JB November 11, 2025

日経平均「11月 調整からの 12月 株高期待」⤵️⤴️
クリスマスラリー🎄🎅

✅株は“調整しながら上昇”が王道✨
✅4〜10月 まさかの7か月連続上昇（異例）
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11月に調整相場 一時−8％🔥 約−4,000円
👉この調整が 年末高の土台に！

✅AI・半導体の売り一服 ⇒ 見直し買い✨
✅FRB 再び12月利下げ観測 ⇒米株高も追い風に✨ November 11, 2025

【県立大の「恐竜学部」はなぜ専門学校ではダメなのか──“好き”を入口に、学問を広げる進路戦略】

最近、「恐竜学部」「半導体学部」「コスメティックサイエンス学環」など、新設学部が次々に誕生しています。ネットでは「恐竜好きなら専門学校の方が早くない？」「化粧が好きなら美容学校でいいのでは？」という声もあります。でも、実際に現場で話を聞くと、これは完全に的外れです。

福井県立大「恐竜学部」の神谷教授はこう語ります。「福井県立大学の恐竜学部は恐竜を学ぶ学部ではなく、恐竜“で”学ぶ学部だ」
、つまり恐竜は“入り口”であり、化石の読み解きから地質・環境・生態系へと学問が広がっていくのです。

恐竜が好きだから集まるのではなく、恐竜を通じて“自然科学の問い”に踏み込む力を育てる場所。これは佐賀大学「コスメティックサイエンス学環」も同じです。求められるのは“化粧が好きな人”ではなく、「なぜこの成分が肌に作用するのか？」、「人体への安全性はどう担保されるのか？」を科学的に探究したい人材です。

学ぶのは単なるメイクの知識ではなく、化学物質と人体の相互作用。だからこそ将来は化粧品だけでなく、食品・医療・材料など幅広い分野に進めます。大学と専門学校の最大の違いはここにあります。専門学校＝技術を身につける場所、大学＝問いを広げ、学問的に考える場所。恐竜学部の卒業生が地質調査に進めるのも、コスメ学環の学生が化学物質全般を扱えるのも、“入り口の好き”を超えた学問体系があるからなのです。だからこそ、今の親に必要なのは、「好き＝そのまま職業」ではなく、好きから“学問的問い”に広げる対話です。

「恐竜が好きなんだね。じゃあ地層ってどうできてるんだろう？」、「化粧が好きなんだね。この成分ってどう作用するんだろう？」

こうした問いかけひとつで、子どもの“好き”は趣味で終わらず、キャリアへと育っていきます。新設学部の時代では、“好きのその先”を見抜く力が、進路の質を決めます。

https://t.co/VsCSypUkfi November 11, 2025

@castem_info なるほど…
たしかにこれだけ精度が出せるとなると、半導体、医療系はかなり需要ありそうですね
その他にも結構使える場面が多そうです。

今日会社で見せたら｢マジで凄い。欲しい｣って言われましたw

でも、本当に凄いです👏 November 11, 2025

株、今週動いた銘柄は　ＴＯＰＰＡＮが上昇　カカクコムが下落（日経）

今週（25〜28日）、日経500種平均株価の採用銘柄で最も上昇率が高かったのはＴＯＰＰＡＮだった。2026年３月期（今期）通期の連結純利益予想の上方修正を発表済みで、堅調な業績を手がかりにした買いが改めて広がった。米半導体株高やアナリストの投資判断引き上げを材料にアドテストの上昇も目立った。一方、下落率の首位はカカクコムだった。シスメックスやＴＯＷＡも下落した。 November 11, 2025

@hor11 ここから次世代に「VRAM48GBのRTX6070」みたいな珍ハードも出てくる可能性に繋がってほしいものの、今後の半導体価格を考えると6070で50万円とか6090で100万円超みたいな金額になりそうでイヤな感じですのぅ… November 11, 2025

28日の東京市場で日経平均は小幅に4日続伸し、前日比86円81銭（0.17%）高の5万0253円91銭で終えた。中間配当の再投資買いが意識され、銀行などのバリュー（割安）株が買われた。一方、足元の日経平均の上昇をけん引した半導体関連銘柄に持ち高調整の売りが出た。＜日経＞ November 11, 2025