中国は“歴史を正確に読む”ことで、倭国を戦後の出発点へ引き戻そうとしている。

戦後倭国は長い間、歴史を「安全な形」に再構築してきた。
・加害から“巻き込まれた側”へ
・侵略から“不可避の戦争”へ
・アジアの加害責任より日米同盟の物語を優先

これは米国の庇護下で成立した「戦後倭国のストーリー」だ。

しかし中国は今回、その“新しい物語”を無視し、
国連文書・WW2処理・旧敵国条項という
1945年そのままの土俵を持ち出した。

つまり、倭国が避けたい過去を、
中国は“国際法の言葉”で正面から突きつけている。

これは倭国にとって最も厄介だ。
歴史カードは、出す側より出される側が弱い。

倭国が積み上げてきた“戦後レトリック”は、
中露やアジア諸国の前では必ずしも通用しない。

だから中国は、
「台湾問題＝歴史問題」へと枠組みを変え、
倭国を“戦後の原点”へと引き戻そうとしている。

一方倭国は、
「日米同盟」「自由で開かれたインド太平洋」という
現代の物語で応戦しようとするが、
歴史の土俵に乗った瞬間、話は不利になる。

なぜなら、
歴史を曖昧にした国は、歴史を正確に読む国に勝てない。

台湾情勢は安全保障問題であると同時に、
70年以上続いた “戦後倭国の物語” の脆さを
今まさに露呈させている。 December 12, 2025

確かに高市政権の話題はよく上がりますが、圧倒的に支持をしている人が多いです。私の体感としては支持率はもう少し高いようにも感じますが、いずれにせよ期待は大きい。また高市内閣の閣僚も生き生きとしていると。

余談ですが、私が運転をする際に意識している事があります。たまに後ろからギラギラフェイスの大型ワゴン車が煽ってきますが、「はいはい、お先にどうぞ」と先に行かせます。相手にする価値もありませんし、同じ土俵に上がりたくもありません。

いずれにしても、高市内閣を多くの有権者は応援しています。このままぶれることなく突き進んで下さい。

片山大臣の話題もよく上がります。倭国は本当に変わるかもしれないと。どうか、よろしくお願い致します。 December 12, 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！ December 12, 2025

生成AIは「絵を描く」という土俵にすら立ってない事を簡潔に表した最高のポスト。絵描きはみんなこの言葉を脳に保存した方がいい

「生成AI未満のクリエイターなど存在しません」 https://t.co/eM7a3ufvE0 December 12, 2025

文学部の就職状況が悪いのは「就活で頑張ったのに、ダメだった」結果悪いからではない。文学部の学生には世捨て人のような人間が多く、そもそも就活を重視していない。「働いたら負け」という人間がたくさんいてはじめから土俵に乗っていない。文学部の就職状況は「追い風参考記録」くらいにしといて。 December 12, 2025

安青錦優勝、大関昇進ばかりクローズアップしてしまったけど決定戦の豊昇龍の姿は良かった

土俵を叩くくらい悔しかったろうに深々と礼をして下がっていた

普段ダメ押しや礼をしない事で批判を受ける事が多い横綱だけど、今日は一旦過去は置いておいて個人的には良いシーンだなって思いました https://t.co/SJHTG6BDtx December 12, 2025

やっぱ歴史学ってナメられてるというか何も調べたりしなくても土俵に立てると思われてるのか

中世倭国の村と村の合力（ごうりょく）の話をしたらコメントで「歴史学では"りき"と読むのでこの場合はごうりきだと思いますよ」と…

「歴史学では」「りき」と読むので「ごうりきだと思いますよ」 December 12, 2025

高市早苗は憲法違反で犯罪者という言葉を中国国営放送のインタビューで使う中国の大学教授。人は犯罪者だという言葉に弱い。なぜならそれは、議論を終わらせる最終兵器だからだね。相手に貼った瞬間、相手の説明も、制度も、歴史も、全部いらなくなる。便利だろう？ だがその便利さは、社会を腐らせる。高市発言が気に入らないなら、気に入らないと言えばいい。反論するなら、論理で反論すればいい。

ところが彼らは、高市早苗の台湾有事に関する主張は憲法違反なので犯罪者だと例える。このように法の衣装を着た罵声で殴る。高市早苗さんは台湾のことも倭国のことも考えていったことであり、間違ってない。この中国国営放送に出た教授がやってることは、論争ではなく、扇動だよ。

次に来るのが、未来の断言である。「2040年に基地がなくなる」「いや、真珠湾を忘れないから米国は絶対に許さない」

こういう予言は、当たっても外れても発信者が得をする。外れたら「ほら見ろ、陰でねじ伏せた」と言える。当たったら「私の言った通りだ」と言える。どっちに転んでも物語は続く。

だが国家は小説じゃない。

条約、利害、予算、住民、地政学、全部が絡んだ現実だ。現実は、こういう気持ちのいい断言を嫌う。

そして最後に憲法。

「憲法があるから台湾に派遣できない」

これは、半分は正しい。
だが半分は、思考停止だよ？

憲法は国を縛る鎖であると同時に、国を守る設計図でもある。

解釈と立法と運用の積み重ねで国家は動く。

白か黒かで語った瞬間、相手の土俵に乗る。

この手の動画が狙うのは、あなたの理性じゃない。あなたの感情だよ。

「屈辱」「恐怖」「怒り」「諦め」

それらを混ぜて、最後にこう言う。

「だから台湾有事に関しては倭国は黙れ」
「だから中国の警告に倭国は従え」とね。

倭国が取るべき態度は、ここだよ。

感情で踊らない。
断言で酔わない。

トランプ大統領が高市早苗さんに自重しろとか、台湾のことは控えろとか、そんなこと言ったと本人たちは言ってないのに、海外の報道で、まるでそう言ったかのように決めつける。

だからこそ、あたしたちは相手の言葉を、相手の利益の形にまで分解する必要がある。

そして、言うべきことは静かに言う。
言うべきでないことは、言わない。

火遊びをするなと言われて怯む国は、もう国じゃないよ？

火遊びをしないのは、臆病だからじゃない。高市早苗は、火を扱う技術と、覚悟と、責任を持つからだよ？

煽りの時代に必要なのは、拳ではない。
制度を支える胆力だよ。 December 12, 2025

#大相撲 #sumo
西序二段76枚目の爽（式秀部屋）。

しこ名は「さわやか」と読む。

大相撲のルールで、補聴器を外して土俵に上がる。

彼にとって、これが「臨戦態勢」に入るスイッチ――。

12月2日に「スポーツplus」を配信します。
購読はこちらから↓↓↓
https://t.co/VfKggqNLZK https://t.co/SMaSy5YMnH December 12, 2025

おはようさんです❣️
11月24日(月)

令和七年 11月場所
幕の内最高優勝は 関脇 安青錦

ウクライナから倭国に来て3年
初土俵から14場所目での優勝は尊富士関の10場所目に次ぐ史上2番目の記録となります😳

好きな曲は河島英五の「時代遅れ」←これが1番しみた
#安青錦
https://t.co/wan5V18hQS December 12, 2025

「彼の相撲を取り切った」　ウクライナ出身、安青錦関来日支えた26歳の関大相撲部コーチ
https://t.co/ez92P1wVH2

テレビ越しに土俵での雄姿を見守った恩人は、大相撲力士を夢見て来日した直後の姿と重ねつつ、偉業達成を喜んだ。 December 12, 2025

モラハラ男って「乱暴で強圧的なタイプ」だけだと思われがちですが、実はもっと厄介なのが“繊細さを武器にするタイプ”です。これはモラハラ女にもよく見られる特徴で、内弁慶のメンヘラ気質がモラハラに多い理由でもあります。

このタイプは大声で怒鳴る前に「傷ついたふり」をします。少し注意されただけで極端に落ち込んだり黙り込んだり、「そんな言い方しなくてもよくない？」と被害者ポジションに立つのが上手です。弱さを見せているように見えて、実際は相手に罪悪感を背負わせて主導権を取るための計算で動いていることが多いです。

そして外では驚くほど“普通の人”を演じられます。職場や友人の前では穏やかで優しそうなのに、親密な人にだけ本性を出す。これは内弁慶だからこそ起こる現象で、反撃してこなさそうな相手だけをターゲットにするのです。

また自己愛が強いわりに非常に繊細なので、少しの指摘や正論にも過剰に反応します。注意された瞬間に「傷つけられた自分」を演出できるため、こちらが悪くないのに責められているような空気を作られがちです。その結果、関わっている側が「私が悪かったのかも」と勘違いしてしまい、抜け出しにくくなります。

本当に危険なのは、力で押すタイプより“感情で支配するタイプ”です。繊細さや弱さを使って相手を操作する人は、見抜きにくいぶん気づいた時には深く絡め取られてしまっていることもあります。

こういう人に対して一番大切なのは、早めに距離を置くことです。改善させようと頑張るほど、相手の土俵に巻き込まれてしまうからです。あなたの心を守るほうがずっと大切です。 December 12, 2025

あの稀勢の里が師匠で、千秋楽で、優勝がかかっていて、休場させたんだよ、舞の海は大の里の怪我をなんだと思ってるんだ。
失礼過ぎるだろ。
過去に某力士が首の痛みで土俵上で動けない状態の時のときのコメントも最低だったけど、今回も酷い。 December 12, 2025

／
関脇 #安青錦 が初優勝！
＼

横綱 #豊昇龍 との優勝決定戦を制し
初土俵からわずか14場所で賜杯を手に🏆

「自分の相撲ができて良かった。
　(大関より)もう一つ上の番付があるのでそこを目指したい」

優勝決定戦は👇
https://t.co/WcNXtxrRkF

優勝インタビューは👇
https://t.co/y2KZezZbv8 https://t.co/DyMaK5dU92 December 12, 2025

いま起きてるのは、国内の見出し先行の誤報、誇張と、海外の国営メディア系の物語づくりが、同じ土俵で合流してるって話なのよね。こっちは取材競争の焦りでズレる。向こうは国家の都合で狙ってズラす。結果、受け手は同じく振り回される。このポストにある記事と全部パターンが同じ。

「大量キャンセル！」
→ ホテル「想定内。通常運転」

「毎日→週2便！」
→ 実際は「3便のうち1便だけ変更」

「トランプが助言！」
→ 政府「そんな事実ない」

「首相が撤回！」
→ ただの政治家の受け止めが独り歩き

ここまでは国内のミス、または煽りの話に見える。

でも、ここに CGTNみたいな中国国営メディア系の動画が混ざると、話が一段ギア上がる。

向こうがやるのはだいたいこれだよ。

「倭国は米国の操り人形」って枠を先に置く。
台湾の話は「中国の内政」って前提を固定する。

こうやって倭国側の発言を危険な軍事介入の正当化みたいに見せる。反論や文脈は短く、刺激的な字幕と切り抜きで流す。

これ、内容の賛否以前に 手口が世論工作のテンプレなんだよ。

で、厄介なのは国内側も国内側で、見出しでやらかすから左派の連中が「ほーら見ろ、倭国はこうだ」ってプロパガンダの燃料をプレゼントしちゃう。

いちばんヤバい単語は撤回だよ。外交と安全保障で「撤回」って言葉は、火力が高すぎる。

事実関係がグレーでも、見出しで撃った瞬間に世界を走る。訂正は追いつかない。

その結果、　

「中国の恫喝が効いた」

「倭国が日和った」

「じゃあ今がチャンスだ」

みたいな、都合のいい解釈が勝手に生まれる。戦争はね、号砲より先に 言葉の雑さで始まることがあるんだよ。

じゃあ、どうすりゃいいの？

本当は報道側が直すべきなんだけど、現実として自衛も必要だよ。

チェックは3つだけでいい。

まず主語ね。

それ、誰が断定した？
政府？
関係者？
野党がそう受け止めた？

二つ目は分母ね。

何がどれくらい変わった？
「3便中1便」なのか「全便」なのか？

三つ目は一次情報ね。政府発表、会見ら原文があるか？無ければ断定のニュースじゃない。

これを外す記事は、国内でも海外でも、だいたい煽りか、物語だよ。

いま必要なのは血圧を上げるニュースじゃなくて、血圧を測る報道じゃないかしら？

オールドメディアが雑になるほど、国営メディアの切り抜きが強くなる。

国営メディアの切り抜きが強くなるほど、国内も感情で暴れる。

この循環がいちばん危ない。

だから言っとくとね、ニュースは早撃ちガンマンの決闘場じゃない。本来なら整備されたインフラなんだよ。

今の報道みたいに、道路に穴が空いてたら、運転手に「自分で避けろ」じゃなく、穴を埋めるのがあんたらメディアの仕事じゃないの？

見出しで火をつけないでくださいな。
つけたなら、同じ大きさで消しなよ。　

それができないなら、最初から火遊びすんなってあたしは言いたい。 December 12, 2025

文学フリマのハウツー、値札もポップも特になく開場直後からスマホをいじりお客さんと目を合わせない人には店番しろ基本をやれですが、売れないと嘆く人がコミケ等の即売会より多いのは皆ナイーブなんですかね。「置けば売れる」ではなく「見つけられるようにアピール」はプロ作家も同じ土俵のはずです December 12, 2025

◾️拡散1500
年齢の焦りが強い人ほど、ファンティア系は“今”やった方がいいです。
なぜなら店舗は 年齢＝稼ぎの先細りに対し、
映像系は 年齢=運用歴でサブスク収益の向上に繋がるから。

—

店舗は年齢で消耗しますが、
ファンティア系は
📌サブスクの積み上げ
📌キャラ作り
📌綺麗な導線
で“年齢による失速”を受けにくい。

実際、基盤を作れた人は皆伸びています。

—

やる気より“土俵選び”の方が未来を圧倒的に変えます。
迷ってる方はご相談だけでも◎ December 12, 2025

Vtuberを追い続けてもう8年？経つんかな
うちは活動だけじゃなく「成長過程」も含めて全てを応援してる
その中で失敗だってあるのよ
全肯定はしないし､悪かった所は治して今後に活かして欲しいなって何かある度に思ってる
だから毎度現れる叩きたいだけの奴らが許せないの
同じ土俵にも立ててないのに December 12, 2025

鎌田大夢選手「勝ちだけ目指す。相手の土俵でも勝ちながらボールを持つという良さを出す。今年満員になった試合は楽しかった。それを味わえることに感謝しつつ、期待してくれた人たちをがっかりさせないよう頑張りたい。
（プレッシャーは？）ないです。
（内側で燃えるものは？）隠します」
#vegalta https://t.co/s4rXKspLkA December 12, 2025

高学歴ASDは、基本的に予後が悪い。

知識詰め込みと反復練習にパターン記憶で受験は突破できる。しかし、社会はそれだけでは通用しない世界だからだ。

相手の立場に立ったコミュニケーション、周りを巻き込んでいく力、論点を明確にしリードしていく。全て受験では扱わない科目だ。

だがそれは「終わり」ではない。これらは会社員で必要なスキルにすぎない。ASDと武器の向きが噛み合わないだけだ。

ASDはニッチ分野に徹底投下された知識量と記憶力は、人間離れした成果を生む。

ASDは不利そうで、実は大成功のレバレッジを隠し持っている側だ。凡庸な土俵で戦うから腐るだけで、場所さえ合えば一気に化ける。 December 12, 2025