「おにや」って人の株配信クソおもろいな

・推しの創建エース、オルツが上場廃止
・インデックス商品を1日で売る
・キオクシア決算前に13,000円以上で買い
・免疫生物研究所に興味を持つ←New December 12, 2025

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📒あなたが信じているS&P500は、もう存在しない ｜ インデックスの中で起きている「静かな変容」

2025年11月30日、1つのnote記事が私の強い興味を引いた。

五月（片山晃）氏による「S&P500神話の終わる時」。インデックス投資バブルの形成過程と、AI投資がもたらす株式市場のレジームチェンジを描いた論考だ。

https://t.co/mlLz2eg0XF

片山氏の論考は、S&P500の神話がなぜ生まれ、なぜ終わりつつあるかを問う。Big TechのAI投資競争が、高利益率・高フリーキャッシュフローという構造を侵食しつつあると。

しかし、私はこの話を読みながらある違和感を感じていた。

これは、「S&P500神話の終わり」という話ではない。

「S&P500の性質そのものの変容」である、と。

あなたが毎月積み立てているS&P500は、もはや10年前のS&P500ではない。同じ名前、同じティッカー、しかし中身は根本的に異なる。これは、より根本的な構造変化が、S&P500の「内部」で進行している。

本noteでは、この「S&P500の静かな変容」に関する考察を行いたい。そして、パッシブ投資家が知らない間に抱えることになった新しいリスクと、その投資特性の変化について論じていきたい。今後の投資判断の何かの参考になれば幸いである。

第1章：S&P500の中で起きている「利益の大移動」

片山氏の論考の核心は、こうだ。

Mag7（Apple、Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta、Nvidia、Tesla）は、インターネットとソフトウェアを通じて世界中から売上を回収し、それを株主に還元してきた。この構造がS&P500のPER拡大を正当化し、「信仰」の領域にまで押し上げた。

しかし、AI投資競争により、この構造が逆回転しつつある。設備投資が急膨張し、フリーキャッシュフローが圧迫され、株主還元余力が低下している。

一方、私に違和感をもたらした考えの核心は、こうだ。

インターネット時代、各リクエストのコストは限りなくゼロに近かった。限界費用ゼロ。これがGAFAの高利益率を支えた。

AI時代、この前提が崩壊した。トレーニングも推論も、膨大な計算コストを要する。「考える時間」が長いほど、コストがかかる。

結果として、IT企業の利益の一部は、構造的に半導体セクターへ流出し続けている。

この二つの考えを重ね合わせると、何が見えるか。

利益はS&P500から「消滅」しているのではなく、「移動」している。

数字で見る「利益の大移動」

具体的な数字を追ってみよう。

2025年、Google、Amazon、Meta、Microsoftの4社が投じる設備投資は、合計で4,000億ドルを超える見込みだ。2019年の約700億ドルから、わずか6年で6倍近い膨張。

この設備投資の大部分は、何に使われているか。

AIチップだ。そう、NvidiaのGPUだ。

Nvidiaの2025年度第3四半期（2025年7月〜10月）のデータセンター売上高は512億ドル。前年同期比66%増。四半期ベースで500億ドルを超えたのは史上初だ。

つまり、Big Techの設備投資の相当部分が、Nvidiaの売上になっている。

そしてNvidiaの粗利益率は、2023年1月の56.9%から2025年1月には75.0%へと急上昇した。純利益率は53%を超える。

詳しい数字や今後の見通しについては、以下のnote記事で解説しているのでもし良ければ参考にして頂きたい。

この数字が意味することは何か。

Big Techが「コスト」として支払った資金の大部分が、Nvidiaの「利益」として計上されている。

S&P500内部での再配分

ここで重要な事実がある。

Nvidiaは、S&P500の構成銘柄だ。

それだけではない。Nvidiaは2025年7月9日、史上初の時価総額4兆ドル企業となった。Apple、Microsoftを抜き、世界最大の企業に躍り出た。

S&P500に占めるNvidiaのウェイトは7.2%。これは2位のMicrosoft（6.3%）、3位のApple（5.9%）を上回る。

何が起きているのか。

S&P500の中で、利益の再配分が進行しているのだ。

「プラットフォーム企業」（Google、Amazon、Meta、Microsoft）から、「半導体企業」（Nvidia）への利益移転。

これは「S&P500からの資金流出」ではない。

「S&P500内部での利益の移動」だ。

片山氏は、Mag7がS&P500に「魔法」をかけたと書いた。高利益率の企業に収益が集中することで、市場全体の時価総額が膨らむ構造を。

今、その魔法の「受益者」が変わりつつある。

プラットフォーム企業から半導体企業へ。

Apple、Microsoft、Alphabet、Amazon、Metaが稼いだ利益の一部は、Nvidiaのチップ購入を通じて、Nvidiaの利益に転換されている。

そしてNvidiaの時価総額が膨らめば、S&P500におけるウェイトも上昇する。

結果として、S&P500に投資するということは、以前よりも「半導体企業に投資する」という意味合いが強くなっている。

情報技術セクターの支配

S&P500のセクター構成を見てみよう。

2025年12月時点で、情報技術セクターのウェイトは33.40%。全11セクター中、圧倒的な首位だ。2位の金融セクター（13.29%）の2.5倍以上。

しかも、この「情報技術セクター」の中身が変わっている。

かつて情報技術セクターの代表格と言えば、MicrosoftやAppleのような「ソフトウェア/プラットフォーム企業」だった。

今、その頂点に立つのはNvidia、つまり「半導体企業」だ。

S&P500の最大セクターである情報技術セクター。その最大銘柄がNvidia。

これは、S&P500の「性質」が変わったことを意味する。

第2章：NVIDIAが時価総額1位になった本当の意味

歴史的転換点

2025年7月9日。

Nvidiaの株価は一時164ドルを超え、時価総額は4兆ドルに達した。

Apple、Microsoftを抜き、世界で最も価値のある企業となった。

この出来事を、多くの人は「AI銘柄の上昇」として理解している。

違う。

これはIT産業の利益構造が根本から変わったことの、象徴的な証左なのだ。

なぜNVIDIAが最大企業になれたのか

考えてみてほしい。

Nvidiaは「半導体企業」だ。物理的なチップを設計し、TSMCに製造を委託し、販売している。

かつての常識では、半導体企業がソフトウェア/プラットフォーム企業より価値が高くなることは考えにくかった。

理由は単純だ。

ソフトウェアは限界費用がほぼゼロだ。一度作れば、複製コストはかからない。スケールすればするほど利益率が上がる。

半導体は違う。物理的な製品だ。材料費、製造費、物流費がかかる。スケールしても、利益率には上限がある。

実際、SaaS企業の平均粗利益率は約76%、半導体企業は約52%と言われてきた。

しかし、Nvidiaの粗利益率は75%を超えた。

SaaS企業に匹敵する粗利益率を、半導体企業が達成している。

なぜか。

「賃料を徴収するインフラ」への転換

答えは、私が指摘した構造転換にある。

インターネット時代、半導体は「電気代のような消費財」だった。できるだけ安く調達し、コストを抑えるべきものだった。

AI時代、半導体は「賃料を徴収する不動産」に変貌した。計算力は競争優位の源泉となり、いくらでも欲しい戦略資産となった。

需要が供給を大幅に上回る状況が続いている。

TSMCの先端パッケージング能力はボトルネックとなり、Nvidiaのチップは「完売」状態が続く。

需要超過、供給制約、高い参入障壁。

これらが組み合わさると、何が起きるか。

価格決定力が売り手に移る。

Nvidiaは、事実上の「価格設定者」となった。

Jensen Huang CEOが決算説明会で語った言葉が象徴的だ。

「Blackwellの売上は記録的で、クラウドGPUは完売しています」

完売。

需要が供給を上回り続ける限り、Nvidiaは高い利益率を維持できる。

これがNvidiaの時価総額を世界最大に押し上げた本質だ。

S&P500への示唆

NvidiaがS&P500の最大銘柄になったことは、S&P500に投資する全ての人に影響を与える。

S&P500は時価総額加重平均指数だ。時価総額が大きい銘柄ほど、ウェイトが高くなる。

Nvidiaのウェイトは7.2%。

つまり、S&P500に100万円投資すると、そのうち7.2万円がNvidiaに投資されることになる。

2020年のNvidiaのS&P500ウェイトは約1%だった。

5年で7倍以上に膨らんだ。

これは単に「Nvidiaの株価が上がった」という話ではない。

S&P500の性質が変わったのだ。

パッシブ投資家は、知らない間に、以前よりずっと多くの資金を「半導体企業」に投資している。

第3章：「プラットフォーム投資」から「インフラ投資」への静かな変容

インターネット時代のS&P500

2010年代のS&P500は、「デジタルプラットフォーム投資」だった。

GAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）に代表される企業群。彼らのビジネスモデルの特徴は何だったか。

限界費用ゼロ。

Googleの検索結果を1件増やすコストは、ほぼゼロだ。
Facebookのユーザーを1人増やすコストも、ほぼゼロだ。
Amazonのプラットフォームに出品者を1人増やすコストも、ほぼゼロだ。
一度インフラを構築すれば、ユーザーが増えるほど利益率は改善した。

これが「スケーリング効果」であり、GAFAの高収益性の源泉だった。

投資家にとって、これは魅力的だった。

設備投資は相対的に小さく、フリーキャッシュフローは潤沢。その資金は配当と自社株買いで株主に還元された。

Appleの2024年自社株買い1,100億ドルは、この構造の象徴だった。

S&P500に投資するということは、この「スケーリング効果」に乗ることを意味していた。

AI時代のS&P500

2025年のS&P500は、性質が変わりつつある。
AI時代、各リクエストには実質的な計算コストがかかる。

ChatGPTに質問するたびに、GPUが稼働する。推論には電力を消費し、チップを摩耗させる。

「考える時間」が長いほど、コストがかかる。

限界費用ゼロの時代は、終わった。

この変化は、S&P500の構成企業の財務構造を根本から変えつつある。

Microsoftの設備投資比率は売上高の約33%に達している。
Metaは2025年に700億〜720億ドル、売上高の38%前後を設備投資に充てる。
Amazonは1,250億ドル、Alphabetは910億〜930億ドル。

Big Tech各社の設備投資比率は、かつての電力会社や鉄道会社に匹敵する水準に達した。
「アセットライト（資産を持たずに高収益を上げる）」というテック企業の強みは、急速に失われつつある。

資本集約型へのシフト

S&P500の上位銘柄を見てみよう。

1位：Nvidia（半導体）← 高収益化
2位：Microsoft（ソフトウェア/クラウド）← 高CapEx化
3位：Apple（ハードウェア/サービス）
4位：Alphabet（広告/クラウド) ← 高CapEx化
5位：Amazon（EC/クラウド) ← 高CapEx化

上位5社のうち、4社がAIインフラ投資のために設備投資を急増させている。
そして1位のNvidiaは、その設備投資を「売上」として受け取る側だ。

S&P500は、「限界費用ゼロのプラットフォーム企業群」から、「資本集約型のインフラ企業群」へと変貌しつつある。

投資特性の変化

この変化は、S&P500の投資特性を変える。

旧S&P500（2010年代）：

低CapEx → 高FCF → 高株主還元

限界費用ゼロ → 景気変動に強い

ソフトウェア的特性 → 高PERが正当化される

新S&P500（2025年以降）：
高CapEx → FCF圧迫 → 還元余力低下

計算コストの存在 → 変動費用構造の復活
ハードウェア的特性 → 減価償却、景気循環への感応度上昇

パッシブ投資家は、この変化に気づいているだろうか。

「何も考えずに積み立てれば報われる」という信仰は、S&P500の性質がある程度安定していることを前提としている。

しかし、その性質自体が変わっているとしたら。

第4章：パッシブ投資家が知らない間に抱えた新しいリスク

パッシブ投資の前提

S&P500へのパッシブ投資が「最適解」とされる理由は何か。

第一に、分散効果。500銘柄に分散されるため、個別銘柄リスクが軽減される。

第二に、低コスト。アクティブ運用と比較して、手数料が格段に安い。

第三に、長期的な上昇トレンド。インフレと経済成長により、株価指数は最終的には上がり続ける。

これらの前提は、今も有効だろうか。

（つづきはこちら！）

https://t.co/Kb83c2cJFX December 12, 2025

大変面白く拝読させていただきました。
特定銘柄への過集中リスクなどは納得できる一方で、一点だけ疑問を呈したい。

今後インデックスの伸びが鈍化する理由として挙げられている
“新NISAによる個人投資家の爆発的な流入が今後鈍化する”というのはあくまで倭国固有の事情であって、

S&P500への資金流入の大半は、強力なファンダを背景にした年間約140兆円の自社株買いと、それに準ずる規模の年金をはじめとした安定的な資金フローであり、倭国の家計による米国株式への投資額は過大に見積もっても全体の1割にも満たない点を指摘したい。

補足だが、確認できるデータでは1995年以降米国の家計の現金比率は常に11%前後であり、倭国のように貯蓄を切り崩して株を買っているわけでもない。

また、「年間360万円の新NISA枠を2年は埋められても、3年目以降も満額は厳しいという声を実際に聞くように～」ともあるが、これもSNSの株クラが外れ値なだけであり、各社の統計を見てみると360万円の枠をすべて使いきっているのは1~2割といったところ。それまで貯金100%だった人がいきなり資産の大半を(理屈としてはそれが正しいとしても)S&P500にフルベットするのは心理的ハードルが高い。結論、「ご祝儀」と表現されている新NISA資金フローは大半が給与所得からの流入ではないか。

これは私含め倭国人の個人投資家の悪い癖だが、事あるごとに、
・「SNSの株クラを世間一般の平均」として物事を解釈してしまう（認知バイアス）
・倭国人の資金フローや倭国株のグローバル市場への影響度を過大評価してしまう（ホームカントリーバイアス）
といった振る舞いをしてしまいがちなので気を付けたい。
倭国株はしょせん、数ある株式市場のうちの一つに過ぎない。。。 December 12, 2025

“具体的に見てみよう。25年の7-9月期におけるグーグル、アマゾン、Meta、Microsoftによる設備投資額の合計は、前年同期比+80%の1125億ドルと報道されている。この金額は、5年前にはわずか200億ドルに過ぎなかった。
 
　1125億ドルという数字は、同期間の営業利益の合計額1070億ドルを上回っているが、26年は更に設備投資額を大きく増やす計画とされている。会計について一定の理解がある者なら、営業利益を上回る設備投資（広告宣伝費ではない）が長期にわたって継続することがどれほど異常なことかおわかりだろう。
 
　たった5年で6倍近くだ。アセットライトなITプラットフォーマーの面影はもうどこにもなく、彼らの設備投資計画は古式ゆかしい電力会社や鉄道会社をも遥かに凌ぐ重たさに変質してしまった。
 
　設備投資の内訳のうち主要なものはもちろん半導体チップで、その償却期間は各社まちまちだが概ね5-6年程度となっている。だから営業利益と同等以上の設備投資を行った場合でも、初年度に影響を受けるのはその1/5だけだ。
 
　しかし、予測されているように今後数年間にわたってこのレベルの設備投資を行えば、加速度的に減価償却費が増加して2,3年後にはPLに深刻なダメージを与え始める。”

S&P500神話の終わる時　～インデックス投資バブルの形成過程と、AI投資がもたらす株式市場のレジームチェンジ～｜五月（片山晃） https://t.co/ZGikv7fLtN December 12, 2025

🚨 XRP ETFはブラックロックの史上最も収益性の高い製品となり、ここに彼らが大声で言わない金融メカニズムを示します👇

ビットコインETFはブラックロックにとって最も収益性の高い製品でした…
しかしXRP ETFは全く別の存在となるでしょう。なぜならXRPは単なる資産ではなく、ブラックロックが実際にコントロールするシステムの市場インフラだからです：

1️⃣ 高い回転率 = 高い手数料収益
XRPは決済資産であり、パッシブな価値の保存庫ではありません。
ETFユニットは機関投資家がXRPレールを使用するにつれて絶えず回転 → 大規模なAUMの回転、大規模な手数料。

2️⃣ 債務市場への直接的な露出
Rippleのトークン化された国債 + ONDO →
ブラックロックはXRP ETFの流動性を、世界で最も安全で取引量の多い担保に巻きつけることができます。

これはBTC/ETH ETFではできないことです。

3️⃣ レポ市場の統合
RippleがDBS & Franklin Templetonを通じてレポ市場に参入することで、XRPは即時決済担保となります。
ブラックロックのETFは、日次数兆ドルのレポ流動性を捉えるでしょう。

4️⃣ FX + グローバル決済フロー
XRPは国境を越えた価値を数秒で決済 →
XRP ETFは単なる暗号製品ではなく、マクロ流動性ツールとなります。

5️⃣ トークン化 = 数兆ドルのTAM
Larry Fink：「トークン化はTradFiとcryptoを橋渡しするでしょう。」
XRPはすでに橋渡し資産として設計されています。

ブラックロックはすでにXRPが以下のように進むのを観察しています：

• Ripple x DBS & Franklin Templeton経由でレポ市場に参入
• ONDOトークン化経由で国債レールに参入
• GTreasury経由で企業キャッシュマネジメントに参入
• Prime + Custody経由で銀行スタックアーキテクチャに参入
• 開発中のコンプライアンス層ZK認証情報を備えた唯一のチェーンとなる

これらの点を繋げると、あなたは気づきます：

彼らはXRP ETFを承認するのを待っているのではありません…
彼らはXRPが無視できないほどシステム的に重要になるのを待っているのです。

それが起こった時、ETFは「ただの別の製品」ではなくなります。
それは新しい金融レールのインデックスファンドとなるでしょう。

そして.4Tを管理する企業にとって、
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速報ニュース来た！来た！超インサイダー情報！📈
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★6954　ファナック
★7739　キャノン電子（ＴＯＢ）
★2334　イオレ
★4579　ラクオリア創薬
★4777　ガーラ
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★206A　ＰＲＩＳＭＢｉｏ
★4882　ペルセウス
その他
インデックス投資って、今から始めても全然遅くないんよな。
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円資産をもたないこと。ドルでもユーロでもいいが、外貨建てのインデックス投信を買うこと。今いちばん為替リスクが高いのは、マイナス金利の円預金。 https://t.co/SlUjR7XcXW December 12, 2025

私は42歳で、株式市場から1500万日元の利益を得ています。

私は一度だけ言います。悪いことは言いません。すべての投資家は最後まで見届けるべきです！

本日午前11時時点で、東京証券取引所の主板市場では399銘柄が上昇、1139銘柄が下落、67銘柄が株価が変わらず。業種別に見ると、33業種中8業種が株価上昇しており、非鉄金属、サービス業、電気機器、ゴム製品業種が上昇幅で先行しており、電力ガス、銀行業、小売業は大きな下落幅を記録しています。

今、午後に買うべき低価格銘柄があります。皆さんに良い投資機会をお届けします：

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（株式投資にはリスクが伴いますので、慎重に投資を行ってください）

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RAG (とLLM) が、企業の知識管理や文書作成の自動化にどう役立つかを調査した、システマティックレビュー論文からメモ：

・結論として、企業でのRAG＋LLM活用はまだ実験段階（とりあえず既存ツールで試してみたフェーズ）が多く、本格的な商用運用に到達している事例はかなり少ない
・使われているLLMは6〜7割がGPT系であり、最もよく使われるモデルの系統
・ベクトル検索にはFAISSやElasticsearchなどの一般的なフレームワークが8割以上で使われており、特別に凝った自作検索エンジンは多くない

・学術的な評価ではk-foldクロスバリデーションなどしっかりした手法がよく使われているが、本番運用を想定したリアルタイム検証はほとんど行われていない
・生成部分の評価は、計算コストの問題から単純なホールドアウト（学習用とテスト用に分けるだけ）で済ませている研究が多い

・リアルタイム連携、スケーラビリティ、監視など「プロダクション導入で一番大変なところ」をちゃんと扱っている研究は全体の15％未満
・研究の数は2020年以降に急増しており、RAG＋LLMはかなり新しいトレンド

・多くの研究がクラウド上のインフラを前提としている。スケールしやすいが、プライバシーや規制との両立が課題
・金融や医療などの分野では、データ保護の観点からオンプレミスやハイブリッド構成を採用する研究も一定数存在

・使われているデータはGitHubなどの公開データが約半数を占めており、本当に企業内の機密文書で評価している研究はまだ少ない
・そのため、公開データで性能が高くても、実際の企業環境に持っていくとドメイン差やノイズで性能が落ちるリスクがある

・機械学習のパラダイムとしては、ほとんどの研究が教師あり学習に依存しており、ラベルが少ない現場向けの手法はまだ発展途上である
・古典的なアルゴリズム（ナイーブベイズやSVMなど）は、メイン処理というよりベースライン比較や補助タスク用として今も使われている

・RAGの構成としては、クエリごとに関連文書をまとめて渡すRAG-Sequenceと、トークン単位で動的に参照を変えるRAG-Tokenが主流
・ベクトル検索だけでなく、BM25のようなキーワード検索やナレッジグラフを組み合わせたハイブリッド型が、精度や説明性の面で有利
・評価指標はPrecision、Recall、Recall@K、ROUGE、BLEUなど技術的なスコアに偏っており、「ビジネスにどれだけ効いたか」を測る研究は少ない

・人手による評価やユーザスタディを行っている研究は2割弱しかなく、現場視点での使いやすさや信頼性が十分に検証されていない
・現実の業務に入れて、工数削減やエラー率改善などのビジネス指標まで測っている研究は全体の1〜2割程度

・一方で、そうした実運用系の研究では、回答時間の短縮や一次対応の自動化など、目に見える効果が出ている事例も報告されている
・大まかに言うと、オープンなLLMにRAGで社内知識をくっつける形が、現状の「定番アーキテクチャ」
・ただし、プライバシー保護、レイテンシ削減、コスト制御、継続学習など、実際の企業システムとして成立させるための要素がまだ十分に詰め切れていない

・ハルシネーションの制御や根拠提示の仕組みは重要課題として頻繁に挙げられているが、決定版といえる手法はまだない
・継続的に知識やモデルを更新し、ルールや製品の変更に追従させる「ライフサイクル設計」にまで踏み込んだ研究は少数である

・実務向けのメッセージとしては、モジュール化された設計、インデックスの継続更新、高速な近傍探索、人間評価＋ビジネス指標の両方を見る評価枠組みが推奨

https://t.co/p8shpD1eSL December 12, 2025

五月さんの長文。株のことばかり考えてる人は株を通じてこういう風に世界が見えているのか！という面白さ。

S&P500神話の終わる時　～インデックス投資バブルの形成過程と、AI投資がもたらす株式市場のレジームチェンジ～｜五月 @hakureifarm https://t.co/VL6vKujkvU December 12, 2025

📝三行で読みたい人向けに4コマにまとめてみた👍
・S&P500はもはや『景気の先行指標』ではなく、ただの『巨大テック（Mag7）が牽引する指数』です。
・かつては石油や小売など『街の経済』が主役でしたが、今は違う。
・インデックス積立の『自動買い』が価格発見機能を麻痺させ、参加者全員でバブルを作り上げている状態。
・怖いのは、AI競争激化でビッグテックは設備投資を限界まで増やしている。
→これが利益を圧迫し始めた時、これまでの『最強の米国株』の前提が崩れる可能性がある。

盲目的に信じるフェーズは終わったのかもしれません😭 December 12, 2025

みんな…ごめんなさい😭
もうインデックスじゃ無理です…。

今インデックスで含み益が300万あるんだけど、このペースじゃ絶対にFIREできないって痛感しちゃった…。

正直このままインデックスで増やすのは難しいって思っちゃったので、今の含み益でもっと増やす投資をしたいって思ってしまったの…💦

もし1年くらいで3000万くらいになる可能性があるなら、それに掛けてみたい！✨

恥を忍んで聞きます。
どんな手法がオススメですか？？
攻めの投資してる人の意見が聞きたいです🙏

バカだって言ってもらって構わないです…！

それでも、このまま今の会社で消耗していくのが本当に嫌なんです！😭
助けてください！！ December 12, 2025