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

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

中国が量子で覇権を取りに来ている。
だから西側は $IONQ に全力を注ぐしかないフェーズに入った。

次の覇権は量子だ。
AIは序章、本番は「量子冷戦」。

中国は量子計算・量子暗号・量子衛星で
“国家の根幹そのもの”の覇権を取りに来ている。

だから今、アメリカと欧州は
IonQ に全力投資せざるをえない。
SDA・NASA・AFRL・EU が、IonQ を量子インフラの中枢に組み込み始めている。

この争いは銃でも戦車でもなく、
通信・金融・軍事という国家の神経網そのものを巡る戦いだ。

そして IonQ は、
既存の半導体工場で量子チップを量産できる
唯一の企業として、西側の“量子本丸”を形成しつつある。

ここが構造的優位：
•中国が伸びても IonQ は伸びる
•中国を抑えるために IonQ は伸びる
= どう転んでも IonQ が伸びる構造

まだ多くの人は気づいていない。
だが覇権はもう動き始めている。

未来はここで決まる。
追える人だけフォローしてくれ。 November 11, 2025

@Ik4mT0BNPG93252 @peopledailyJP 習近平の犬．非常に頭が悪いな。こう言う半導体製造装置を禁輸すると言う話が習近平の耳に入ったらただじゃ済まないと思うぞ。 November 11, 2025

倭国株、信用取引含み損が拡大　上昇局面で戻り売り出やすく：倭国経済新聞
✅ 信用取引で買った株式の含み損の度合いを示す信用評価損益率は、21日申し込み時点でマイナス8.66%と2週ぶりに悪化した。相場をけん引してきた人工知能（AI）、半導体関連株などが大幅に下落 https://t.co/ic9QYFBBqH November 11, 2025

@kyodo_official レアアースも半導体もサプライチェーンの根幹を中国に依存している以上、
本気でぶつかれば倭国も米国も“影響は計り知れない”のは明らか。
安全保障と経済が完全に絡み合っている時代…難しい舵取りになりそう。 November 11, 2025

中国は半導体製造装置も輸入しないそうだ。そうなると中国は軍需産業も動かなくなるぞ！大丈夫かな．このX見たら共産党上層部怒るんじゃね💢習近平に知れたら左遷だな。中国は実に間抜けで草😤 https://t.co/YQHBWKdkLn November 11, 2025

キオクシアは明日は引けに日経半導体指数の買いがあると思うので、ザラ場で安めなら買って引け売りもありだと思っています。火曜日終値の追証売りも有るかもなので、寄りで買うのも良いかもと思っています。 November 11, 2025

「接着剤需要が世界的に高まっているらしい。たぶん半導体などの産業分野が伸びているからだな」
「いや、俺が買い占めたんだ。世界中の接着剤をな」
「え？」

「俺は拘束されて動けなくなった人間を見るのが性癖なんだ。今からお前をこの大量の接着剤で拘束する」
「た……頼む、やめてくれ……」 November 11, 2025

半導体量子の方が実態と株価釣り合ってないから怖いって２年前に言うてたな November 11, 2025

しかし、一昨年岸田政権のとき、中国に対して半導体製造機を輸出規制対象にしての高市発言は、中国いじめの感じがする｡
なんか満洲国建設当時がする。その頃生まれてなかったけど。 November 11, 2025

【ニュース】高市早苗政権が令和8年度予算編成の基本方針案を提示。AI・半導体など重点産業への集中投資を通じた「攻めの改革」で経済成長を目指します。

✅ポイント
・高市政権は令和8年度予算の基本方針案を提示。
・AI、半導体など重点産業への集中投資で経済成長を追求。
・諮問会議で、スタートアップ育成やイノベーション創出の提言あり。
・デフレ期の非効率な経済構造を転換し、成長分野へ資金・人材を誘導。
・高市氏は「高圧経済を前向きに捉え、『攻めの改革』を同時に走らせる」と強調。
　
📰 産経新聞
高市流の予算編成「攻めの改革」好機　令和8年度、スタートアップ育成など提言 November 11, 2025

GXを挙げたと言うことは「北海道・札幌市は外資・外国人の力を借りなければ経済成長できまなーい😭」と、札幌市議自ら言っていると同じ。
倭国の誇りをかけ設立したラピダスに対して恥ずかしいと思わないのですか？
半導体産業は外資の力を借りずとも発展させられます。ふざけた事を言わないで欲しい。 https://t.co/qqn9x5enAV November 11, 2025

11/28　企業情報
・トヨタ、10月の世界生産が過去最高　米国中心にHV好調続く
・クアルコム新チップ「Snapdragon 8 Gen 5」発表
・ST、セルラー接続を支援する新NB-IoTモジュールと開発エコシステムを発表 |
https://t.co/ld5yacBsC0 #企業情報 #電子 #自動車 #半導体 November 11, 2025

あれ、印刷じゃなくて情報管理の話だから…
凄いaiとか出てくるなら機密情報保管する術が大事になるよね
しかも資産もってて適正価値以下
他の業務も優秀なコンサルいっぱい揃えてます

世の中、半導体で上げてるらしい😂
しかし馬鹿にパフォで負けるわい
泣きたい November 11, 2025

◎【実現可能性が高い】
■エネルギー効率化（ピークカット・排熱回収）

投資額が小さい

効果が早い

技術は既にある

経済的メリットが大

→ 今の経済環境でも最も現実的。

◯【可能だが財源・政治判断次第】
■成長投資（AI・半導体・人材）

技術面は問題なし

財源と政治的意思が必要

政府の政策姿勢によって大きく変動

→ やるべきだが、現在の政府の財政観とはズレがある。

△【最も実現が難しい】
■原子力発電の活用（新増設・再稼働）

年単位ではなく「10〜20年スパン」

コストが高い

合意形成が非常に難しい

経済対策としては即効性ゼロ

→ “今の経済状況での具体策”としては最も適さない。

◆【結論：今の倭国経済でできるか】

まとめるとこうです：

省エネや排熱利用は現状でも十分実現可能。
成長投資は必要性が高いが、政治と財政次第。
原子力活用は、時間・コスト・政治的難易度から見て、短期の経済対策としては非現実的。 November 11, 2025

キャー、中国からミサイルが飛んでくる！！

飛んで来ないと思うよ。

半導体の製造に必要不可欠なフォトレジストは、倭国の東京応化・JSR・信越化学で80％を独占していて、中国の半導体メーカーのSMICも倭国から買っている。

倭国と戦争になって貿易が止まると、中国は、ミサイルどころか、EVもソラーパネルもロボットも作れなくなる。戦争が継続できない。工業製品も作れなくなるから、国家経済も死んでしまう。

他にも、シリコンウエハーや製造設備の分野で倭国が独占しているので、倭国とケンカした国は半導体を一個も作れなくなる。

倭国は、鉄砲やミサイルが無くても、立派に国家を防衛しているわけです。高市さんの好戦的な挑発なんて、意味ないよー。誰も、倭国を攻めたりしないよー。

＃高市　＃戦争屋　＃統一教会　＃DS November 11, 2025

日東紡、良い会社ですよね。彼らの作るTガラスはAIチップや通信ASICの製造に不可欠で、株価も過去一年で63%上昇している、半導体高騰銘柄の一つです。一方でアドバンテストは一年で129%アップ。アドバンテストはAIチップを検査するテスターを作っていて、そのAIチップの流通量が増える＝売り上げが伸びる、と分かりやすい構図が株価の伸びを反映しています。

一方で日東紡のAIチップ向けシェアも高いですが、材料なので設備投資から収益化までの時間がかかり、アドバンテストと比較した時、短期的な利益が投資家にはイメージしづらいのでは。また営業利益率に関しても2024年はアドバンテスト29.3%、日東紡9%、アドバンテストの25年予測は39.4%と驚異的であり、ここの差もあるのかなと感じます。営業利益率が高いと安心して投資できますよね。 November 11, 2025

おは弊社〜

ついに〜！
本日11月27日10時より、Quicksilver シリーズの「XFX BLACK PACKAGE」をAmazon限定でセールに追加いたします！

Quicksilver シリーズのセールについては在庫数が限定されておりますのでご注意ください。また、現在掲載されている Swift シリーズのセールにつきましても在庫限りで終了となります。
関連する半導体需要の影響を受け、弊社でも今後価格の改定を行うことが正式に決定いたしましたので、このお得な機会をお見逃しなく！

■ GOPPA公式ECサイト
https://t.co/HJP9ii5t6v

■ GOPPA公式Amazonストアフロント
https://t.co/Cg7hdHfBpi

お詫び
現在ご注文に関するお問い合わせを多くいただいており、ご返信や対応に遅れが生じております。お待たせしてしまい大変申し訳ございませんが、お問い合わせ後はしばらくお待ちいただけると幸いです。

本日も引き続きよろしくお願いしますっ！
#XFX_Force November 11, 2025

🧵📉📈それよりも‼️

【ニック警告：12月相場の“爆心地”はここやで】

“The Fed’s rate ceiling has a hole in it.”
＝ 金利の“天井”、穴あいとるで？

ニック兄さんの真意ひと言で言うと👇
🟥 “12月は利下げ/利下げないより、揺れ幅の方がヤバい”

せやから今日は“本丸”いくで📣🔥
→ 相場の安全装置“SRF”に不具合疑惑や

🟥① そもそもSRFって何や？

Standing Repo Facility（常設レポ施設）

ざっくり言うと👇
➡ 短期金利が“上限レンジ”ぶち破らんように、FRBが用意した安全弁。

“金利のサーキットブレーカー”みたいなもんや。

普通はこうなる👇
金利跳ねそう
→ 銀行「SRFで即キャッシュ借りよ〜」
→ 上限（FFR天井）を守る

これが FRBの“天井ガードマン” や。

🟦② 今何が起きてる？

銀行「SRF…使うの怖いんやが😇」

理由👇
・使ったら“困ってる銀行”扱いされる
・ディスカウントウィンドウと同じ“恥マーク”化してもうた

→ 誰も触りたがらん
→ つまり 天井ガードマンが職務放棄

🟧③ さらに悪い材料：年末は“金利暴れる条件”フルコンプ

✔ QTで流動性ごっそり吸われた
✔ 財務省の国債発行でさらに吸われた
✔ 高金利でカネが回らん
✔ 銀行はバランスシート縮める季節（12月）

➡ 短期金利が乱高下しやすい“火薬庫ゾーン”に突入。
➡ ニック「これSRF動かへんかったら天井吹っ飛ぶで？」

これが今回の“爆心地”や🔥

🟥④ ニックの核心（ここだけ覚えたら勝てる）

SRFが機能不全のまま年末入ると：

🔻 FF金利がレンジ上限突破
🔻 “FRBの統治能力”に疑問符 → 債券市場が荒れる
🔻 短期金融市場に小型ショック
🔻 株は一瞬ガツン（＝押し目の号砲）

ニックは
“利下げ・利下げないの議論なんかより100倍重要や”
と言うてる。

🟫⑤ 投資家への示唆（超重要）

👉 12月前後、FFR上限タッチ／レポ金利ジャンプが出たら“SRF不発”の合図。

👉 でもこれは“売り”やなくて
　“押し目を生成する自然災害” やで。

短期の揺れに踊らされる必要ゼロ。
“構造の勝者”さえ握っときゃ勝てる。

🟩⑥ ワイ流：結局どこが勝つん？

倭国：精度×半導体（歩留まり・検査）
米国：AI中枢（NVDA／MSFT／TSMC／ASML）

SRFショックが来ても
全部 “押し目プレゼント箱🎁✨”

理由は簡単👇
→金利が荒れても、構造需要（AI需要・サプライチェーン精度）がビクともせんから。

揺れたら、
むしろ“拾える側の勝ち”。

🟥結論

12月の本番は利下げやない。
“金利インフラ（SRF）が持つかどうか”や。

もしSRFが動かへんかったら—
それは “押し目の号砲” やで📣🔥

ほな、12月相場、準備万端でいこか🥳🗽 November 11, 2025