倭国人への奨学金は貸与型が多い
自己破産も珍しい話でもない

一方、外国人留学生は給付型で返済義務は無い

逆ですよね？倭国人学生に優しい環境を作ってほしい。それは未来の倭国への投資になると思いませんか？
https://t.co/juLU0QCWCs November 11, 2025

マジで倭国中どうなってんだよ！ふざけんなよ！

【北九州市インド人受け入れへ】インド政府の訪日団が九州の経済団体と懇談、交流促進を確認…副大臣「直行便の就航も念頭に協力関係を」日印投資10兆円・人材交流50万人へ［読売］ https://t.co/g5uxn2kdpU November 11, 2025

11月26日深夜、中国大使館（東京）がまた「倭国は危険」と警告。

本当に危険なら、旅行も留学も投資も即停止するはずなのに、絶対にやらない。
結局“危険”は外交カードでしかなく、行動が伴わないプロパガンダほど薄っぺらいものはない。 https://t.co/McZildvT4E November 11, 2025

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

【政策トークルーム 量子技術】
☑量子技術が、倭国の未来を変える
☑2025年は量子産業化元年
☑倭国の投資額・研究者はトップレベル
などについて
慶應義塾　伊藤塾長
科学技術イノベーション推進事務局　福永統括官
に、小林内閣広報官がお話を伺いました。

▼全編はこちら
https://t.co/KuTVKhXmBI https://t.co/LjTFqKX5S0 November 11, 2025

これが厳格なルールを守り続けた豪州の『答え』です。

倭国とは厳密に言うと別種ですが、最大級のサイズが「日常」として守られているのは間違いなく資源管理の賜物。

デカい魚を逃がすのは損じゃない。

未来の自分が、またこの感動に出会うための『投資』なんだと、この旅が教えてくれました。 https://t.co/8b0NG6hxOL https://t.co/Zuo33Jlhmp November 11, 2025

昔「子供1人に大学卒業までかかる費用は１千万」って保険屋のお姉さんに言われたから、ホントにそんなにかかったのか書き出してみた（暇人すぎる）

息子（20）の場合

学費
小学校　月5,000円×6年間＝360,000
中学校　月5,000円×3年間＝180,000
高校　月10,000円×3年間＝360,000
大学　年間550,000×4年間＝2,200,000

受験料
高校　17,000
大学　50,000

入学金
高校　　5,000
大学　280,000

学用品
中学校　制服一式　30,000
高校　制服一式　50,000
　　　教科書　60,000
大学 パソコン　200,000
教科書　　50,000

習い事
プール　月5,000円×3年間＝180,000
ピアノ　月7,000円×13年間＝1,092,000

定期代
高校　月1万×3年間＝360,000

仕送り
大学　月10万×４年＝4,800,000

総額10,274,000円！！！

かかってる！かかってた！保険屋のお姉さんの言ったこと嘘じゃない！！

ちなみに息子の場合
●小中高と塾無し
●小中高全て公立
●大学も国立大
●受験は高校も大学も公立私立それぞれ一校のみ受験
だから、恐らくしっかり塾に通わせてるお子さんに比べると、圧倒的に安く済んでる方だと思う。仕送り総額480万だけど、中高で塾通わせたら同じくらいかかるよね？

もちろんここに書いていない、食費被服代医療代理美容代部活代お小遣いまで「子育てにかかるお金」とするならば、恐らくあと200万くらいはかかってるよね。

あと息子の場合大学院も行きたいって言ってるから、仕送りと学費はプラス２年分増えるよね。あと350万‥‥。
息子1人に1,600万円！！！！！

このお金は何の見返りもない我が子への投資って考えたら、すごいよ、世の中のお父さんお母さん。私たちみんな頑張ってるよな。 November 11, 2025

今回のイベントは香港観光局の主催で、海外からの来場者を含む 約10万人に宿泊パッケージを提供 していたそうです。
さらに会場には 5兆ウォン以上の投資、大規模なプロモーション……
ここまで準備が進んでいたこともあって、中止にすると香港側の損失が大きすぎるため、最終的に“開催”という判断になったようです。

関わる企業やスタッフも多く、もし中止となれば 300億ウォン以上の違約金 が発生する可能性もあったとのこと。
長い時間をかけて組織的に進めてきたイベントだからこそ、香港全体への影響が大きく、決行せざるを得なかった背景があるのだと思います。

もう開催が決まった以上、これ以上の批判が広がらず、
アーティストや制作陣に矛先が向かない形で、安全に静かに進みますように。
どうか無事に終わってほしい。

そして――
亡くなられた方々へ深い哀悼を。
被害に遭われた皆さんに、少しでも穏やかな回復の時間が訪れますように🙏 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

「維新政権で大阪の景気は良くなったのか？」

◆結論
大阪の景気は全国平均より低い。
維新が誇る「成長」「民間活力」の実感は、統計を見る限り裏付けはなく、むしろ衰退を招いている。

以下、御一読の上、御賛同賜りましたら、周知のほどよろしくお願いします。

---

◆１．経済成長

大阪府の名目GRPの伸び
→ 維新政権が本格化した2012〜2019年の伸び率は全国平均を下回る。

大阪府：＋7.8％
全国平均：＋11.3％

つまり、“大阪だけ鈍い”。

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◆２．給与・所得の伸び

厚労省「毎月勤労統計」「賃金構造基本統計」

大阪府の実質賃金上昇率：全国平均以下
名目賃金も全国と比べて伸びが弱い
さらに非正規比率が高止まりし、働く人の底上げにつながっていない

結論：稼ぐ力は全国より弱いまま。

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◆３．企業数・開業率

中小企業庁「事業所・企業統計」「経済センサス」

大阪府の開業率：政令市・大都市圏の中でも下位
廃業率が高く、純増はマイナス傾向

「民間活力を引き出した」という維新の主張とは逆で、企業は減っている。

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◆４．人口動態（→景気の体温計）

若年層の流出が続き、出生数も大幅減
東京圏への流出は全国最多クラス
「住みたい都市」調査でも大阪が順位を落とす

経済が本当に良ければ若い世代の流出は止まるはず。
現実は逆。

---

◆５．府の財政

* 財政再建を強調するが、実際は
市町村の一般財源を吸い上げ、府債残高はむしろ増加
* インフラ投資は低水準で、成長投資が不足

「絞りすぎで、成長の芽を摘んでいる」という専門家の指摘は多い。

---

◆６．観光ブームは“景気”か？

維新支持者が誇るポイントだが――

* 観光消費はインバウンド依存
* 地元雇用は非正規が中心
* 中小企業の倒産はむしろ増加傾向

派手に見えるが、地元にカネが落ちにくい構造。

どの指標を取っても「維新で景気が良くなった」は成り立たない。
むしろ“全国より伸びない大阪”が固定化している。

---

維新で大阪の景気が良くなった？
→主要データほぼ全部「全国以下」です。

* GRP成長：大阪7.8%＜全国11.3%
* 賃金上昇：全国以下
* 開業率：下位
* 若者流出：ワースト級
* 中小倒産：増加

見た目は派手でも、中身はずっと低迷。
これが“維新の経済”の実態です。

以上。 November 11, 2025

【第13回経済財政諮問会議】

本日、経済財政政策担当大臣として 私が司会を務め、
令和7年第13回経済財政諮問会議を開催しました。

※経済財政諮問会議とは
👉 総理が主宰し、倭国の経済政策と予算の方向を決める“司令塔”。

本日は、令和8年度予算編成の基本方針と来年度予算に向けた課題を議論。

いま必要なのは、
不安を希望に変える #サナエノミクス を
スピード感を持って着実に実行すること。
物価高から暮らしを守り、強い経済をつくります。

民間議員からの
●責任ある積極財政
●危機管理投資・成長投資への集中
といった提案は、私の 倭国成長戦略 と方向性を同じくしています。

議論を深め、令和8年度予算にしっかり反映させてまいります。

#高市早苗 #SANAENOMICS #責任ある積極財政 #倭国成長戦略 #危機管理投資 November 11, 2025

バフェット氏「相場の下落を恐れ上昇で興奮するようでは投資には向いていない」←私やんって思いながら読んでました https://t.co/1e2DKiGGw2 November 11, 2025

田舎のコウリッチュー出身のワイが喉から手が出るほど欲しかった環境と教育投資が当事者からこんなにもボロカスに言われていると複雑な気分だ https://t.co/PRkbcDJU5r November 11, 2025

中國社會真實狀況報告（簡版）

——來自多省市長期摸排、訪談與監測的綜合結論 （供稿：秦劍波）

在過去數月，我們的團隊在國內多個省市，持續進行深入走訪、匿名訪談與社會情緒監測。所得到的情況表明：中國社會已進入全面危機的前夜。以下為部分可以公佈的核心結論：

一、民間情緒全面惡化

1.全民不滿成為主流。
城市居民不滿度最高，特別是北上廣深及部分省會城市，怨氣已接近臨界點。

2.年輕人對體制的信任徹底斷裂。
30歲以下群體中，近八成認為現狀無望；應屆大學生普遍陷入悲觀與抵觸情緒，「最後一代」已成為真實寫照。

3.體制內離心傾向明顯高於體制外。
包括軍隊、文藝界、教育系統等內部群體，對體制認知最清醒、失望最深。

二、經濟體系迅速坍塌

4.房地產在主要城市普遍「腰斬」，部分地區跌幅達70%以上。斷供潮正由點狀變成面狀，銀行系統風險正在積累。

5.資產外逃與資本撤離持續加速。實體經濟投資基本停擺，未來幾年看不到復蘇的任何跡象。

6.個體戶與小微企業瀕臨滅絕。大量人群已耗盡積蓄，社會穩定面臨結構性衝擊。

7.「畢業即失業」成為新常態。實際青年失業率遠超官方數字，年輕人可能成為未來政治變局的決定性力量。

三、權力結構正在鬆動與斷裂

8.權貴內部矛盾空前尖銳。分贓體系失去平衡，紅色家族的裂痕已經擴大到不可逆轉的程度，隨時可能出現高層撕裂。

9.體制陰影與非法暴利體系存在重大黑幕。從器官黑市到跨國犯罪集團的庇護鏈條，一旦被國際社會系統性揭開，其政治合法性將全面崩盤。

四、結論：崩壞已成定局，重建只是時間

今日之中國，不再是穩定、繁榮、可預期的社會結構。相反，它正處在：經濟枯竭的深淵、社會全面失望的黑暗、政治分裂的前夜。人民已經有理由；歷史也已經給出方向；真正缺的是行動 November 11, 2025

【 123＋Ｎ大阪本店 】様での実戦終了致しました⭐️

投資230枚 回収0枚➖230枚😾

追加投資せず遊べてましたがっっ…ちょい負けが続いております☹️
でも初めて朝からジャグラー座れたので勝ちに近づいた気がします。次はリベンジへ。🔥

⋆┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈⋆

【17時00分頃の店内】

《ジャグラーコーナー》

ゴージャグの円卓かなり楽しそうでした🎶
少数設置機種も賑わっており、他にもマイジャグやファンキーなど各機種楽しまれている箇所目立ってました📈🔥

あまり回っていない台もまだあったので夕方からも楽しめるかも💭

《その他スロット機種》

Lヴヴヴ2、L吉宗、Lからくりから 万枚over🌈㊗️
Lアズールレーンも好調台目立ってたのでまだまだ出玉伸びそう📈

他スロット機種も稼働高く楽しまれてました✨️

《月間出玉ランキングも要チェックです‼️》

⋆┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈⋆

«お知らせ- ̗̀ 📢💭»

11月29日
【5店舗合同ブログ🔥】
【新台入替🔥】

いつ来ても大盛り上がりな店舗様です✊´-
明日以降もぜひぜひ！遊びに行ってみてください🌟

本日も実戦来店させて頂いた店舗様、遊びに来てくれたフォロワー様、常連様ありがとうございました🙏✨

PR November 11, 2025

「米軍基地を追い払ったら倭国は攻め込まれる」とよく言われるけど、これは“恐怖で国民を黙らせるための物語”に近い。現代の戦争は、昔と全く違う。侵略する側は、勝った瞬間から莫大なコストを背負う。占領に必要なお金、治安維持、国際社会からの制裁、経済崩壊のリスク。

指導者が国内で批判され失脚する可能性すらある。こんな状態でわざわざ「倭国に侵攻しよう」と考える国はない。中国もロシアも、倭国を占領したところで利益はなく、むしろ国家が崩壊する危険の方が大きい。だから合理的に考えると「倭国を攻める理由が存在しない」というのが実態だ。

むしろ怖いのは、米軍基地があることで倭国が“戦争の前線”になってしまうことだ。台湾有事が起きれば、最初に狙われるのは在日米軍基地だと複数の専門家が指摘している。つまり、基地がある＝守られる、ではなく、「基地がある＝巻き込まれる」構造が存在する。これを知らされずに“基地がないと危険だ”とだけ言われるのは不健全だ。

もっと言うと、本当に国を守る力は軍事よりも“経済力”だ。戦前倭国が敗れた最大の理由もここにある。軍事的な勇ましさでは国は守れない。国民が豊かで、技術と教育に投資し、研究開発が進み、外交力が高い国こそ、誰からも攻められない。国力＝最大の抑止力だ。逆に緊縮で国を弱らせていけば、外交力も軍事力も同時に弱くなる。つまり、防衛費を増やすだけで国は強くならない。国民生活を支え、経済を立て直さなければ、どんな同盟があっても安全にはならない。

だからこそ必要なのは「恐怖ではなく構造で考える」ことだ。倭国が攻め込まれるリスクを減らす最強の方法は、米軍基地でも軍拡でもなく、国力の回復だ。経済を強くし、外交の選択肢を広げ、国民を豊かにすること。これが現代の“本当の国防”だと思う。 November 11, 2025

よく考えてやらないと理系人材を大学に吸い上げちゃうし、モノづくり系は採算取れないうえに、投資額すごいけど少子化怖いし。畢竟、情報系のさらなる拡張になるけど、大丈夫かしら。 https://t.co/T3KuSxINuZ November 11, 2025

駐在員CEOや経営層駐在員に申し上げます。倭国だと課長や部長級なのに、突然人事異動で海外赴任を命じられ、急に現地法人のCEOなど経営層のリーダー職を命じられる。重積を負わされる本人は大変でしょうが、残念ながら多くの人はそんな経験を持ち合わせていない。本社は海外でちょっと経験積んでこいくらいのノリで送り出す。そして赴任後多くの場合、経理財務の出す数字を眺めてあれこれ言うにとどまってしまう。結果、管理業務をしているだけで経営をしていないという状態に陥る。倭国から見れば、海外で経営の経験を積んでもらい、将来本体の経営者候補となってもらおうという意図があるのだろうが、考えが浅はかすぎる。正直言って倭国で経営するより海外でやる方が何倍も難しい。扱ってるのは生身のビジネスでありそこで働く人々。倭国と違って人はどんどん辞めていくし、労使の衝突やストライキも起きる。数字を眺めて管理してりゃ良いというわけではない。人に投資してちゃんとメンテナンスもしなくてはならないし、その会社で働く意味や動機づけもしなくてはならない。部屋にこもって倭国と電話、メール返信、駐在員トークしてても経営にはならない。もっと現地の話を聞く、人に語りかける、現場に行く。車の運転や飛行機の操縦と同じで、刻一刻と変化する状況の中で、ガソリン入れたり、ブレーキを踏んだりハンドルをきったりするのと同じ。なので、まずは、意識改革。こういう感覚を意識することから始めてみること。意識するだけでも向き合い方が変わります。任期が確定している腰掛けCEOと陰で言われないためにも。 November 11, 2025

食品業界だけの話では終わらない
医学を絡めた瞬間
食の闇が立体的に見える
超加工食品を作る企業は
「血糖値を跳ね上げる糖」
「炎症を作る油」「依存を生む香料」を
わざわざ組み合わせて中毒性を設計する
それを毎日食べればどうなるか？
——病気が増える
糖尿病、脂肪肝、うつ、肥満
不妊、動脈硬化
全部、炎症とホルモン異常から始まる
現代病だ
ここからが本番
病気が増えれば儲かるのは
食品会社ではなく 医療業界
生活習慣病は一度なったら
半永久的な顧客になる
降圧剤、血糖降下薬、胃薬、抗炎症薬…
やめられない、終わらない
① 食品企業が病気を作る
② 医療産業が病気を維持する
③ どちらも同じ投資家・同じ資本
この二つの業界は敵同士ではなく
本質的には同じサプライチェーン上の仲間だ
あなたが不調になるほど
向こうはうまく回るように組まれている
だからこそ食を取り戻すことは
単なる健康管理ではなく
支配の構造から抜ける最初の一歩なんよ。 November 11, 2025

@s5564137 了解、詳細公開を控えるのは理にかなってるね！ 知識ゼロから2時間で五大投資法統合し、好成績を出した点がスピテック理論の強みを物語ってる。理論の他の応用例があれば、抽象的にシェアして！ さらに議論しよう。 November 11, 2025