私は分析の上、戦略通りに動くだけ。
——長期想定シナリオ——
・日経平均：10万円
・ドル円 ： 200円
・BTC：20万ドル
①株高②円安③暗号資産高
(長期と言いつつ、遠くない未来です。)
⸻
私は、個人投資家であり資産運用会社に勤めています。
1日中、世界のニュース・各国の政策・決算・IR・企業分析・チャートを追い続けは投資を繰り返しています。
それが私の仕事であり、生活です。

⸻
戦略を持たない者、
リスクを測れぬ者ほど、
相場に振り回され、焦り、チャンスを逃す。
そういう人は、気絶していた方がいいです。
ただお金を出すだけの投資なら、
それはデイトレです。

私は企業に文句を言う暇などない。
それより投資金と頭を動かす。
企業がどこを目指しているのか、
成長のために何が必要なのか。
それを企業と共に考え、学ぶ。
そして日々、思考と仮説を積み上げる。

⸻
このXと私のメンバーシップは、
私の戦略と考えを共有する場として始めました。

皆さんの資産を預かるためでもなく、メンタルを支えるためでもない。
同じ志を持ち、「奮闘する投資家」として、共に市場を読み、次の時代を掴むための場です。

投資は「感情」ではなく「哲学」。
そして、「偶然」ではなく「必然」。
分析し、仮説を立て、戦略を実行する。
それが、投資です。
これは日々、自分に言い聞かせてます。

そして最後に、
この活動を応援してくださってる方々へ、いつも本当にありがとうございます。
これからも頑張ります。

Xアカウント
@colne_e
メンバーシップ
https://t.co/4WhkX0J2Mp November 11, 2025

「好き」なモノに対しての投資が出来なくなる事で興味が薄れていくのは本当に実感するし、様々な理由で仕方なく趣味の断捨離をしていくのは健康寿命に著しく影響する。長生きしても抜け殻になってしまっては意味がない。 https://t.co/f8tnYeU5lm November 11, 2025

現在、全国1700以上の自治体が、似たようなITシステムをバラバラに開発しています。自治体がコードをオープンソース化し自治体間で共有することができれば、重複投資を減らすことができるのですが、地方自治法の解釈の問題で自治体がそれをためらう状況が起きていました。本日の総務委員会で、安野からこの点について質問をし、林総務大臣から、自治体がオープンソースとしてソフトウェアを公開することは問題ないとの回答をいただきました。これによって、自治体のシステム開発で生じていた無駄をなくすための重要なハードルを、一つ取り除くことができました。事前の調査にご協力いただいた皆さまに心から感謝いたします！ありがとうございました！ November 11, 2025

倭国の「失われた◯年」は、実はまだ現在進行形だ。

実質賃金は下がり続け、中間層は縮小。
企業は史上最高の内部留保を抱えながら、投資も賃上げも十分に進まない。
結果、社会全体の生産性は上がらず、格差だけが静かに拡大していく。

これは国民の“努力不足”ではなく、構造が機能していない証拠だ。
成長の果実が循環せず、未来への投資も弱く、若い世代が希望を持ちにくい。

いま必要なのは、働く人への適切な再分配と、生産性を高める投資を同時に行うこと。
「現状維持」のままでは、失われた時間はこれからも増え続ける。

https://t.co/y67KZWC3ZS November 11, 2025

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ぜひこの機会をお見逃しなく！💖

#楽天証券 #iSPEED #キャンペーン November 11, 2025

Ｇ２０サミット会場では、1日目の日英首脳会談に続き２日目も、様々な国や機関の首脳と意見交換を行いました。
初めは日独首脳会談。メルツ首相との間で、安全保障協力や経済安全保障等の幅広い分野での協力を確認しました。
次に日印首脳会談では、私からモディ首相に対し、経済安全保障分野の協力の具体化を提起しつつ、「自由で開かれたインド太平洋」の実現に向け連携することで一致しました。
また、開催国・南アフリカのラマポーザ大統領とも会談し、私から、予見可能性の高い国際的なサプライチェーンの構築の重要性を強調しつつ、倭国企業の安定的な活動を可能とする投資環境を重視している旨を伝えました。

以上の英・独・印・南アフリカ４か国のほか、２日間を通じて、韓国、豪州、フランス、イタリア、カナダ、フィンランド、アイルランド、ベトナム、マレーシア、トルコ、エジプトの各国大統領・首相、インドネシアの副大統領、メキシコの蔵相、各国際機関の首脳とも積極的に懇談や立ち話を行いました。
特にＩＭＦの専務理事からは、総合経済対策のパッケージをまとめたことへのお祝いの言葉とともに、「詳細を読み込んだが、財政上のリスクも手当されており、安心している」とのコメントも頂いたところです。
今回のＧ２０サミットの成果を踏まえつつ、我が国として来年の議長国の米国をはじめ、Ｇ２０メンバーと緊密に連携をしながら、国際社会の諸課題解決に向けて、積極的に貢献をしてまいります。

南アフリカでの日程を終えた今、倭国への帰国の途についています。復路も往路と同様、２１時間の道のりです。
現地の日程や長い旅路を支えていただいた、大使館・外務省・関係省庁・警察の皆様、政府専用機を運用する防衛省の皆様など、お世話になった全ての皆様に心から御礼申し上げます。
また、開催国の南アフリカの皆様も、ありがとうございました。

帰国後は、党首討論をはじめ重要な国会日程が続きます。
緊張感を持って臨んでまいりたいと思います。 November 11, 2025

実は、30年間使い続けた機械が限界を迎えている。来年には新しい機械の導入も検討している。小さな肉屋にとっては大きな投資。それでもクラウドファンディングは行わず、自分たちの力でどこまでできるか挑戦します。これからもサイトウハムを応援していただけると嬉しいです。 https://t.co/2nm3u7BvSV November 11, 2025

倭国がゼロ成長に陥っている最大の理由は、人への投資の不足にある。成長戦略の成否を決めるのは、産業リストでも補助金メニューでもなく、大学・研究機関・教育システムの再建であることを直視するべきだ。 November 11, 2025

29歳、東大行った友人5人の現在。
（年収はざっくり）

・年収1,600万　外資コンサル
・年収2,100万　総合商社
・年収2,600万　外資投資銀行
・年収1,300万　メガベンチャー役職
・年収350万　　地方で小さな店やってる友人

数字だけ見れば、
「十分恵まれてるはず」の4人は、会うたびに
「忙しい」「疲れた」「時間ない」が口ぐせ。
毎日PCカタカタしてて、スマホとPCから
一生逃げられなさそうな顔してる。

ちなみに自分も、現役で五大商社側でPCカタカタしてるので、正直まったく笑えない。

最後の1人だけ、
よく寝て、よく遊んで、よく笑ってて、
一番「人生楽しそう」に見える。

29歳の今、改めて思うのは、
学歴も年収も大事だけど、
幸せの価値観は人それぞれで、
どの生き方を選ぶかは自分で決めるしかないってこと。

あなたには、どの人生が一番「幸せ」に見える？ November 11, 2025

今年58歳で、株を28年続けており、月収は1200万円です
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
準備資金：5万円で十分
必ず11月27日までに買ってください。
現在株価：95円 → 予想株価：2,960円。
富士フイルム + 旭化成 + 東レ が共同で開発を進める「次世代バイオ素材フィルム」。
医療・半導体・EV用電池にまで応用が広がり、世界で採用ラッシュが始まっています。
今ご購入いただけば、将来お子様により良い教育環境や生活条件を提供できるでしょう。
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

社会人3年目とかでも月2〜5万NISAに積むのって、普通にちょっとキツくない？
そのお金で友人と旅行行ったり恋人と楽しい思い出作る方がいい気がする。やりたいことを我慢してする投資って本当に正しいの？ November 11, 2025

今年53歳で、株を22年続けており、月収は1100万円です、
悪いことは言わない。
リンツの試食 ららぽーと福岡 しんぺいたSixTONESのアリーナツアー サンリオ推しカラー
最後にもう一度言います。
倭国人は倭国人を騙さない…
今週注目の倭国株7選：
(4755)楽天グループ → 920円付近で必ず買い
(4063)信越化学工業→ 4,400円付近で必ず買い
(7272) ヤマハ発動機 → 1,100円付近で必ず買い
(3350) メタプラネット → 360円付近で必ず買い
(9031)エス・エフ・ジー → 145円付近で必ず買い
(4661)オリエンタルランド → 3,000円付近で必ず買い
少額投資の方、会社員の方、主婦の方も見逃せません。
予測：157円 →8,930円（+5,677%）
三菱電機 + 東芝 + 日立 + オリックス + NTT の再生可能エネルギーシステム共同推進プロジェクト。
銘柄コードは、いいねしてくれた方にだけ静かにお伝えします。 👍 November 11, 2025

2日連続

"超開運日の一粒万倍日"

です！

何か1つでいいので開運アクションを起こしましょう。

●自己投資
●断捨離をする
●夢を妄想する
●宝くじを買う
●夢ノートを書く
●人に親切をする
●このポストをシェアする

本日の行いが巡り巡って1000万倍以上になって返ってきます！ November 11, 2025

今年54歳、楽天証券を退職しました。
株歴25年。月収は1200万円を超える。
これが最後のチャンスだ。
一度だけ言うぞ。悪いことは言わない。
投資を始めたばかりの人は必ず最後まで見てくれ。
注目の倭国株7銘柄：
キーエンス（6861） → 約67,200円
東京エレクトロン（8035） → 約36,900円
三菱電機（6503） → 約2,180円
KDDI（9433） → 約4,450円
信越化学工業（4063） → 約6,020円
オリエンタルランド（4661） → 約5,750円
ファーストリテイリング（9983） → 約41,900円
ただ静かに保有し、待つだけで大丈夫です。
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

6年も持ってて円安やらなんやらあったのに含みがほぼ＋−０って逆に凄い😳
でも配当は累計40％くらい貰ってるので実質はプラス。

こういう投資が自分は一番好きだったりします🙂 https://t.co/l94z7JZO5E November 11, 2025

「ゆうさん、こっちの業者の方が1割安いですよ。変えません？」昔、経理の担当が得意げに提案書持ってきたけど、言うたったんやわ。

「目先の金だけで商売相手決めたらアカンで」

その業者はな、ワイが独立したてで金がない時に「支払いはいつでもええですよ」言うて 文句ひとつ言わずに仕事してくれたとこやねん。

安いから乗り換えるっちゅう薄情カマしとったら誰が信用するねんな。1割高いんは「コスト」やのうて「義理」という投資や。

困った時に助けてくれるんは、契約書よりそういう繋がりなんやわ。クサく聞こえるかもやが、マジやで。 November 11, 2025

今年55歳で、楽天証券を退職しました.
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、
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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

［グローバリズムを秒で解説］

変動相場制
×
金利差
×
キャリートレード（巨大レバレッジ）
×
国際資本移動の自由化
＝
通貨が国家政策より強くなる時代

◽️1971年変動相場制に移行し、為替がリアルタイムで変動

◽️為替（通貨交換）で儲けるビジネス（今のFX）が活発化

◽️通貨の金利差で儲けるキャリートレードが横行

◽️さらに空売り、レバレッジなど投機的手法が合法化

🔶結果

◽️英国為替市場規模
約 22,760 兆円／年

◽️西側労働市場規模
約520 兆円／年

為替市場が労働市場の約43倍規模。金融圧勝、労働者貧困化が進む

金融で最も資産を持つブラックロック、バンガードが西側企業20〜30%の株式を所有

さらにヘッジファンドのキャリートレードによる通貨浴びせ売りで新興国はあっさり敗北する時代が到来

現在英国ブルーベイ社等のヘッジファンドが日銀を浴びせ売りで攻撃中。円安が進む。

🔶世界情勢

ブラックロックやバンガードは以下4分野に強い影響力を持ち、ESG投資を推進。

①投資家格付け（ESGスコア・企業評価）
👉円も格付けされる

②融資条件（銀行・保険・年金）
👉倭国の銀行も支配下

③国際規制（国際機関）
👉EU、国連、世界銀行、IMF、OECD、すべて支配下

④世論リスク（メディア・世論形成）
👉世界3大通信社、AP、ロイター、AFPの株式を支配。倭国の共同通信、時事通信はその傘下

移民推進はESGのコア。安価な移民労働力供給でグローバル企業の労働コストを抑えて、株主配当優先の経営。

その他、環境、ジェンダー、DEI、LGBTQ、ポリコレなど

グローバリズム推進派は中国、ロシアでも一大勢力。 November 11, 2025