一度だけ言うぞ。スーパーインサイダー情報！
不動産売却益が過去最高更新、三菱重工が含み益30兆円超を利益確定へ
市場が円安・金利上昇で震える今こそ、“防衛＆エネルギー逆張りの帝王”が爆発する
この1銘柄は、2026年暴落相場で唯一“跳ね返す”最強ディフェンシブになる」
株価：287円
予測：287円 → 18,500円 (+6445%)
三菱重工が巨額不動産売却益で自社株買い＋増配総額5兆円規模を準備完了！
米軍＋自衛隊の次世代戦闘機共同開発で受注額20兆円確定
原発再稼働＆新型原子炉輸出でエネルギー部門が爆益化
トヨタ・川崎重工を凌駕する“国防＆インフラの最終皇帝”に君臨
ゴールドマン・サックスが「倭国最強の含み資産株」と断言、メタプラネット級の機関資金が殺到濃厚 イイネ＋フォローで即座に銘柄コード送信！
コメント欄に「三菱重工」と入力してください December 12, 2025

米国国家安全保障戦略が発表されました。
対中国の位置づけ
アジア章（Section B. Asia）で中国を「核心的競争相手」と明確に位置づけています。
”中国に市場を開放し投資を促せば国際秩序に同化するという誤った楽観に終止符を打った。”
つまり米国は、中国を競争相手、体制上の挑戦者と認識し、経済・技術・軍事の3軸で長期競争に臨む戦略を明確に掲げています。

対中国戦略の主目標
1. 経済面：公平性と相互主義の確保
・不公正貿易／国家補助金／ダンピングの排除
・知財窃取・産業スパイへの対抗
・フェンタニル原料輸出の阻止
・米市場の防衛と産業回帰
2. グローバルサプライチェーンの脱中国
・半導体
・レアアース
・医薬品・医療資材
・重要インフラ部品
・ドローン・電池・EV
3. 軍事抑止：台湾と第一列島線
・米国は台湾を地域秩序とシーレーンの要衝と位置づけ、軍事抑止の中心とする。
・第一列島線全域で侵略を阻止できる軍を構築する
4. インド太平洋における技術ブロックの構築
・軍事競争の主戦場はAI・量子・宇宙・自律兵器・エネルギーに移行しており、米国は技術覇権＝勝利条件と規定しています。

戦略的アプローチ：衝突回避と抑止の統合
米国の対中方針は、
「戦争を避けながら勝利する（win without war）」
という戦略思想に転換していることが読み取れます。

倭国との関係における示唆
・安保の主軸は「第一列島線における共同拒否能力の構築」
・防衛費5%の要求
・台湾有事＝倭国の安全保障の中心課題
倭国は、単なる同盟国ではなく抑止態勢の最前線として位置づけられています。 December 12, 2025

Reagan National Defense Survey 2025がリリースされ米国民の意識が
・中国が最大の脅威：87%
・米国が世界最強の軍事力を維持すべき：87%
・中国製システムの重要インフラ利用排除を支持75%
へ大きく傾いていることを明確に示しています。
特に、台湾侵攻時に米軍派遣を支持する層が48% → 60%へ上昇
した点は重要で、インド太平洋における安全保障環境の大きな変化を反映しています。
倭国にとっても、日米の戦略協調が今まで以上に鍵になる局面だと感じます。 December 12, 2025

今日注目の倭国株4選！今後の大相場に向けたチャンス銘柄

8136 サンリオ
株価：約5,200円
サンリオはキャラクター商品やテーマパークで世界的に注目されており、今後の海外市場での成長が期待されます。

7003 三井E&S
株価：約6,100円
再生可能エネルギーや海運業界の回復により、今後の成長が見込まれる企業。インフラ投資拡大が株価を押し上げる要因。
5401 倭国製鉄
株価：約600円
鉄鋼業界の需要拡大により、特に自動車や建設向けの需要増加が予想され、株価上昇が期待されます。

7203 トヨタ自動車
株価：約2,900円
EV（電気自動車）へのシフトや新技術の進展により、今後さらに成長が見込まれます。

次のターゲット銘柄もすでにロックオン！
現在株価：92円

予想最高価格：3,650円（約3,900％の上昇を予想）
新材料開発や量子コンピュータ関連での注目銘柄。

なぜ無料で公開するのか？
株の情報発信は趣味であり、経済的に困っていないため、無料で提供しています。👍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す。 December 12, 2025

最近は、外国人に住みやすいと言われるだけでイラッとするんだよね。
それもコレも、倭国政府の野放図かつ、無能かつ、無責任な移民政策のせい。
倭国の先人と倭国国民が築いてきた、倭国という国のインフラやその他資源の上澄みを、何の貢献もしてない余所者にかっさわられてるようで不快なんだよね。
現地の国民として、当然の感情だよ。
ホント、移民政策はあらゆる面でクソだよ。
外から入れる人間、滞在させる人間を減らせよ、倭国政府。 December 12, 2025

去年中国に行った時、クレカが使えないことを甘く見ていて最初の数日間、文なしになったことがありまして。
ホテルも食事も観光もフルについていたツアーだったので、お金がなくても困ることはなかったものの、サービスエリアのお土産屋さんで珍しいものや美味そうなものを買うことができず。
途中でツアー参加者の方が中国で使えるSIMを分けてくださり、スマホが使えるようになり、WeChat（微信）をインストールし、WeChat Payで支払いができるように設定し、その瞬間、

世界が変わったのだわ。

お店で、支払いをする側も受ける側もスマホのWeChat画面を出してピッとやり取りするだけで支払い完了。
お値段交渉して安くしてくれたら、値引きの値段をお店の方が入力してわたしがそれにピッとするだけ。

なんと言いますかね、お金に重量があるのだとしたら、西側のクレカ（Visa, Master）は30Kgくらいで、WeChat Payは0.5gとかそれくらいに感じる。
聞けば利用手数料も0.6%だったか（Visaは3~4%）、だからだれでも気軽にお店を持って売買できるとか。

西側のルールで中国を図るととてつもなく不便で面倒かもですが、中国のルールに一旦切り替えると、西側の不便さが突如実感できます。

倭国の貧困はドミニカにいる時から感じてましたが、中国とインドネシアに行って、それが決定的になりました。
美味しく栄養があるものが腹いっぱいふつうに食べれる国はそれだけですでに貧困ではないです。インフラの未発達や不具合など後回しでもOK。
昨今の倭国人の余裕のなさや底意地の悪さの蔓延は、栄養不足からきていると思ってます真面目に。 December 12, 2025

山本太郎議員の国会質問要旨 (2025年12月5日 参議院・災害対策及び東倭国大震災復興特別委員会)
【Topix】
山本太郎：言うんですか？『総理』に言わないんですね。じゃあ
あかま大臣：あの申し上げた通り、これまで様々な手配、例えば『大分』などについても、政府の方と与党とさまざまな協議をする上で、動いておりますので、そうしたことを含めて考えております。
山本太郎：あの答弁はほとんど何を言っているかわかりませんよ。高市さんが言っているんですよ。所信で。
「発生してしまった災害への応急対策、復旧、復興は国として対応すべき最優先事項です」と言っているんです。課題だとも言っているんですよ。
それに対して、ここでこれを助けてくださいという話が出て、そこに予算が絡んで、総理しかこれを判断できないんだからだから、それを届けてくれと言ってくれないんですね。あきれたものですね。
【要旨】
この国会質問は、災害多発にも関わらず委員会運営が不十分である現状を批判し、特に離島の災害復興における事業者支援の強化、特に二重ローン解消と返済不要の給付金支給を政府に強く求めたものです。
1. 委員会運営への批判と要望
災害多発の現状: 2025年に入ってから内閣府が関与した自然災害は19件に上る（大船渡市火災、トカラ列島地震など）。
委員会運営の非効率性: 災害対策と東倭国大震災復興の2委員会を統合（合体）させたこと、そして本日の開催時間がわずか3時間10分、山本議員の質疑時間が15分しかないことを「被災者・被災地切り捨て」につながる「時短」であると強く批判。
委員長への要望: すべての被災地・被災住民のため、本委員会の定期的な開催と、会派問わず最低毎回30分ずつの質疑時間を理事会で協議するよう求めた。
2. 離島の重要性と八丈島の被災状況
離島の認識: 防災・復興大臣に対し、離島が「国益の保護および増進に重要な存在」「倭国国の宝」であることに異論がないか確認し、両大臣とも異論がない旨の答弁を得た。
八丈島の被害例: 2025年10月の台風22・23号により、八丈島が甚大な被害（建物・インフラ破損、農林水産被害額17.3億円/生産額の約58%）を受けたことを強調。
島経済の連鎖的打撃: しいたけ、あしたば加工業者などの例を挙げ、一つの産業の打撃が他の産業（仕入れ農家、観光、宿泊施設、雇用）に連鎖し、島経済全体が共倒れの危機にあると訴えた。特に移住者を含む従業員の島離れが始まっていることを指摘。
3. 事業者支援策の要求（二重ローン解消と給付金）
二重ローン解消の要求: 被災事業者の「好きで被災したわけではないのに、また借金しなければならないのか」という苦しみを代弁し、東倭国大震災の際に実施された産業復興機構・震災支援機構による二重ローン解消スキーム（債権買取と債務免除）の適用を八丈島の災害に対しても行うよう防災担当大臣に要求。
大臣の答弁: 事前の通告はないとしつつ、「内閣府防災として、それを賜ることができるかどうかを含めて、丁寧に議論していきたい」と答弁。
返済不要の給付金要求: 現状の国・東京都の支援が「基本貸付（借金）」のみであり、自己負担に耐えられない事業者は再建できないとして、使い道を限定しない**「給付金」**の必要性を強く主張。
理由: 在庫切れ寸前の「くさや」加工業者の例を挙げ、廃業が増え、島経済が破壊される瀬戸際であり、次の稼ぎ時まで続けられるよう**「条件を付けずに急いで渡さなければならない」**と訴え。
総理への相談要求: 予備費（約2900億円残額＋補正で7000億円プラス）の一部を使えば島を救えると指摘し、防災担当大臣に対し、総理大臣に事業継続のための給付金が出せるよう相談するよう強く迫った。
大臣の答弁: 「関係各位の方にはそういった議論もあるというふうに伝えたい」と答弁するに留まり、総理大臣への直接的な相談確約は避けたため、山本議員は「あきれたものだ」と強く批判した。
この文章は、国会での議論の場が短縮されたことへの抗議と、具体的な被災地である八丈島の窮状を訴え、従来の貸付中心の支援ではなく、離島災害という特殊性を踏まえた二重ローン解消と返済不要の給付金という踏み込んだ支援策を政府に迫るものでした。
＃山本太郎 ＃れいわ新選組 ＃国会質疑 December 12, 2025

なんというか、もう女性のワガママに付き合わないと、全力でノーを示す必要があるのだと思います。それが、長期的には長生き婆ちゃんの社保削減に繋がるのかなと。産婦人科医とかに集団ヒステリーを起こしているのを見て、一線を超えたと感じました。彼女らは生存インフラとか全く考えてないんです December 12, 2025

米国がオフショア暗号資産時代を終焉づけた

2025年12月4日。

CFTCが、米国史上初めて連邦規制下の取引所での現物ビットコインおよび暗号資産取引を承認した。

もう一度読んでみて。

15年間、同機関は規制の明確化を拒否し続けた。アメリカ人たちはオフショアに追いやられた。彼らは顧客保護のないプラットフォームで取引せざるを得なかった。FTXが崩壊した。数十億ドルが消えた。小口投資家たちは壊滅した。

その時代は終わった。

代理委員長キャロライン・ファムは、既存の商品取引法の権限を援用し、レバレッジ付き小口商品取引は先物取引所でのみ行うことを義務づけた。新たな立法は不要。議会の遅延もない。即時実施だ。

Bitnomialは12月9日に稼働開始。レバレッジ付き現物。永久先物。先物。オプション。ポートフォリオマージニング。一つの会場。完全な連邦監督下。

その構造的影響は驚異的だ。

現物とデリバティブ間のクロスマージニングにより、資本要件が30〜50パーセント圧縮される可能性がある。機関投資の障壁が一夜にして解消される。年金基金。銀行。ソブリン・ウェルス・ファンド。全員が、ほぼ一世紀にわたり金本位制として機能してきたプラットフォーム上で、準拠した現物暗号資産へのアクセスを手に入れる。

ファムは目標を明確に述べた：アメリカを世界の暗号資産首都にすること。

これはレトリックではない。これはインフラだ。

SECとCFTCは9月に共同ガイダンスを発行した。大統領のデジタル資産市場作業部会がロードマップを提供した。ステーブルコインを含むトークン化担保が次なるステップだ。ブロックチェーン決済フレームワークの開発が進んでいる。

2026年第1四半期までにBitnomialの取引量が月間10億ドルを超えるのを注視せよ。CME統合の発表を注視せよ。下半期にかけてオフショア取引所のユーザー移行が加速するのを注視せよ。

アメリカがデジタル資産市場をリードするかどうかの疑問は、もはや存在しない。

問題は、資本がどれだけ速く再配置されるかだ。

15年間の規制曖昧さ。

一つの発表で解決された。

新たな金融アーキテクチャが始まった。

https://t.co/UDJvoK5Ugj December 12, 2025

@nemmumizawa 人口一人当たりの歳入額が全国最下位クラス(815市町村中800位)なので、節約せねばならずインフラ投資ができないんだと思います。

市川も酷いですが、市川も808位で納得ですね。
八千代が813位と千葉の自治体は最下位クラスが多いです…

https://t.co/hVtwsyPIs1 December 12, 2025

43兆円を軍備に使うより、教育・介護・子育て・地方インフラに使った方が何倍も国が強くなるのに、政治はなぜか“形だけの防衛費”を優先する。抑止力どころか、緊張ばかり高めて、生活はどんどん苦しくなる。国を守るって、本来は国民の生活を守ることじゃないの？ December 12, 2025

ズートピアの「色々なサイズの動物達に合わせたインフラが入り組んでいる」描写、かなり好き December 12, 2025

中国の不動産崩壊が財政に大穴を開けたばかり：地方債務が過去最高の18.9兆ドルに達する

https://t.co/86TceIaMZd

長年、北京はすべてが順調だと装ってきた——成長は本物だった、5%の目標は本物だった、開発業者は支払い能力があり、都市は現金に溢れていた。

今、請求書が届いた。そしてそれは中規模の惑星ほどの大きさだ。

日経の報道によると、中国の地方政府とその影の資金調達部門は現在、134兆元の債務を抱えており——およそ18.9兆ドル——に上る。

それは、経済全体を飲み込もうとする財政の落とし穴だ。

そして、北京が決して宣伝したくない部分はこれだ：中国の巨大な仕組みを回し続けていたもの——不動産——が、半ダースの年月をかけて急落したためだ。

土地販売は、地下鉄線から膨張した官僚機構まで、あらゆるものを資金提供する魔法のATMだった。2021年には、都市がほぼ9兆元相当の土地を売却した。

今年は、かろうじて2.5兆元を捻出するのがやっとで、それでもオークションの10分の1は誰も入札する気配すらない。

中国の開発業者でさえ中国の土地を買わなくなった時、呪文が解けたことがわかる。

地方政府はその穴を埋めるのに、知っている唯一の方法で対処した：世界が明日終わるかのように借りまくることだ。

そして、借金が隠さなければならないものだったため、彼らは何千もの地方政府融資車両（LGFV）——利益の出ないインフラを建設し、金を失い、次に補助金を待つ企業ゾンビ——にそれを詰め込んだ。

北京が絶えず現金を注入しなければ、その半分は日の出までに死んでいるだろう。

これらすべてが、中国がデフレの深みへ沈み込む中で起こっている——価格が下がり、収益が下がり、債務は下がらず、数学が最終的にあなたを壊す経済のブラックホールだ。

北京は金利を切り続けられるかもしれないが、根本的な問題は残酷だ：中国の成長はかろうじてで、債務を抱えるコストが急速に追いついてきている。

これが幻想の終わりだ。

何十年もの間、中国の成長モデルはシンプルだった：建てて、借りて、繰り返す。2008年に世界経済が崩壊した時、中国は債務を倍増させることでそれを救った。

今、そのモデルは自らを食い尽くした。

バブルを再び膨張させる余地は残っていない。

中国経済は、構造的な解体の初期段階に入っている——すべての経済学者が認識するが、どの政府も決して認めない種類のものだ。

北京は亀裂をもう少し誤魔化すことができる。データを抑え込み、市場を説得し、銀行に装うよう命じることもできる。

だが、この規模の債務爆弾を永遠に隠すことはできない。 December 12, 2025

是非読んで欲しい。

周産期医療はインフラである｜マキオ｜医師 @MaqioMD https://t.co/LwEP6g2PEB December 12, 2025

山口県宇部市を中心に、何だかの原因で家庭に供給されるガスの圧が異常な高さになり火災が多数発生。
安全のためにガスが止まっている地域も。プロパンガスのご家庭では影響無しとの事ですが、皆さま大丈夫でしょうか？
寒い時期ですし対応が急がれます。

インフラ整備は“当たり前のもの”でなく、意識して国が守るべきものです。
#参政党 は、インフラの外資参入に反対します。

#山口県
#宇部市
#山口市

https://t.co/w4VY5ZxHS9 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

📒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

／
困難な状況でも注目度が低く、
が届きにくい国々もあります。
＼

ウクライナの人道危機などが大きく報道
されて関心を集める一方、
困難な状況にありながらも注目度が低い
国々もあります。

今回はそのような国の中から、赤十字が
支援を行うスーダン共和国の状況をお届け
します📝

↓↓↓

スーダンで何が起きた？
2023年に、スーダンの首都ハルツームで内戦が勃発。2年半以上が経過した今でも収束のめどは立たず、この内戦をきっかけに、約1450万人の人々が国内外への避難を余儀なくされ、人口の約半分である3000万人以上が人道支援を必要としています。
1万校以上の学校が閉鎖、水・電力・衛生設備が寸断される中、医療インフラへの打撃は特に深刻で、紛争の影響を受ける地域では80％以上の病院が機能不全に。その上、医療施設への攻撃が累計440件を超える（2024年10月時点）など、暴力行為や妨害行為も後を絶ちません。
また、コレラ、デング熱などの感染症も流行し、安全な飲料水の確保と公衆衛生の改善が急務となっています。

倉庫の略奪やボランティアの襲撃…
それでも支援を続ける赤十字
2023年の内戦により、スーダンでは15万人以上が戦闘により命を奪われた危機的状況にもかかわらず、「忘れられた紛争」と言われるほど、世界からの支援が足りていない現実があります。
倉庫から救急車両や物資が奪われたり、ボランティア5人が活動中に殺害された中でも、スーダン赤新月社は、紛争初日からこれまでに、延べ9000人以上のボランティアと共に、絶え間ない人道支援活動を続けています。救急搬送や応急処置、食料や水の配布、避難支援、家族との再会支援など、約135万人に対して支援を提供してきました。

これまでの人生で最もつらい体験
スーダン赤新月社のボランティアで看護師のワジダンさんは、「2023年の紛争以後、私は国民として、ボランティアとして、これまでの人生で最もつらい体験をしました」と語ります。彼女は、避難民キャンプで暮らす子どものケアや食事の配布に携わる中で、爆弾でひどいけがを負った人々の姿や、家族を失った人々が訴える悲しみなど、多くの凄惨な出来事に直面してきました。今なおその状況は続きますが、多くのボランティアが諦めることなく、この人道危機に対応しています。

支援に喜び、涙する人々の姿が救い
赤十字国際委員会（ICRC）では、戦傷者の治療にあたる国内88カ所の病院施設の支援や、水道の復旧支援、国内避難民に対する緊急生計支援などを行っています。
（ICRC保護要員として駐在する 淡路 愛 さん）
人道危機のスケールがあまりにも大きく、援助が追いつかないのが現状。それでも、私たちが提案する支援に喜び、涙する人々の姿が救いです。

一人でも多くの人がこの「忘れられた紛争」に関心を寄せることが、スーダンの人々の救済につながります。 December 12, 2025

@atozaltema さん、丁寧にWP2.0まで読んでくださってこちらこそめちゃくちゃ嬉しいです。

おっしゃる通りで、「データを集める」ことと「データで価値を生む」ことは別物だと僕らも思っています。以下書いてたらかなり長くなってしまいましたが、、回答作成したのでご覧ください！

ーーー

1. 決済データそのものではなく、“消費実績”に価値をつける

SyFuのデータ設計思想は「決済データ単体には価値がない」から始まるエコシステムです。

SyFuはあくまで
決済データ＝ユーザーの消費実績（ユニバーサルクレデンシャル）に変換することを目的に設計しています。

企業が本当に欲しいのは「生データ」ではなく、
・誰が
・どこで
・どれくらいの熱量でお金を使ったか
・それを施策にすぐ使える形
という“文脈を持った消費行動”です。

そのためSyFuでは、
・決済をゲーム化する UI / ゲーミフィケーション
・自発的に参加する コミュニティ
・その上に乗る ロイヤルティ＆GameFiプログラム

を用意し、「データを売る」のではなく、“データが自然に集まり、活用される場” を作っています。

ーーー

2. データ紐づけは「ユーザー主導」でしか成立しない

決済データは加盟店名というテキスト情報で記録されるだけで、事業者単体では店舗や位置は正確に識別できません。（推測はできても、検証ができない）

そのため、店舗情報（Googleマップ等）との紐づけはシステム側のみでは不可能で、両方のデータを買うか、ユーザー主導でしか成立しません。

SyFuはここを“ゲーム化”しており、
・ユーザーが自分の決済を BIND（紐づけ）
・「このお店で使った」「このジャンルに使っている」を意思を持ってチェックイン
・その行動自体が NFTの成長やトークン獲得につながる

というM2E構造を採用しています。

STEPNでいうとボタンを推して、歩いて、ボタンを教えて、歩くのをやめる、という行為です。

テストβの段階で、たった約1万人のユーザーが、通常のGameFiインセンティブがない状態にもかかわらず、100万件以上、40億以上の実際の決済データ、を自発的に取り込んでくれています。

ここには「家計簿をつけたい」ではなく、「Game体験が楽しいからやる」 という動機が働いています。

ーーーー

3. AI時代における、決済データの価値

AIは「大量データからのインサイト抽出コスト」を劇的に下げています。
だからこそSyFuでは、価値の源泉を“分析”ではなく“構造”に置いています。

価値を生むのは、以下の3点が揃ったときです。

① 「誰のデータか」を特定できる抽象化されたクレデンシャル（DID・SBT）
→ユーザーごとに一意紐づけされた信用情報。
② いつ・どこで・何に使ったかという実世界の文脈
→カテゴリ・位置・時間・頻度・行動特性。
③ すぐにアクション（NFT/特典/ロイヤルティ）を返せる基盤
→
行動→施策→再行動の閉じたループが形成される。

この3つが揃うと、企業は
・「毎月●円以上使っているコア層にだけNFT配布」
・「キャンペーン後の“実支出の変化”を正確に測定」
といった高度な施策を、リアル決済×GameFi×IDで実行可能になります。

AIはこの“上に乗るエンジン”として活躍しますが、根本の価値は「決済 × ID × アクション基盤」という構造にあるというのがSyFuの立ち位置です。

ーーー

4. 収益側は“三層構造”です

もしデータだけを軸にすれば
・ユーザーが集まらないとデータが増えない
・データが増えないと企業が買わない
・企業が買わないから収益化できない
・結果、大量の先行投資が必要になる

という構造的なジレンマに陥ります。

これに対し、SyFuは最初から短期〜中長期の三層構造で設計し回避しています。

①GameFiレイヤー（Engagement Layer）
→決済データをNFTの成長やトークン報酬に変える層。ここで コミュニティとユーザー体験 を作り短期〜中期的な収益を生みます。

② 金融レイヤー（Payment Layer）
→倭国ではエポスカードさんとの提携で「SyFu Card」を発行し、ここからカード事業としての収益がすでに生まれています。今後グローバルでもカード発行を予定しています。

③DePINレイヤー（Infrastructure Layer）
→蓄積された決済データを、「誰がどの領域にどれぐらい消費貢献しているか」というユニバーサルクレデンシャル（信用情報） として扱う層です。
ここが、将来的に企業との連携やマーケティング、信用スコアなどにつながっていきます。このレイヤーはデータ規模や企業ニーズに合わせたPDCAなど中長期的な時間軸で挑戦するイメージです。

企業に対して「CSVの束」を売るのではなく、

「この層のユーザーにアプローチしたい」と思ったときに、SyFuのGameFiとDePINを使えば、対象ユーザーにNFT/特典をSyFuアプリを通して配布できたり、決済ベースでの販促、また消費実績による特別なベネフィット提供などが可能となります。

“使える状態のインフラ＋UIごと”渡すイメージです。

ーーー

5. SyFuが目指しているビジョン

ビジョンはシンプルで、
「お金を使う行為」が評価され、そのままユーザー自身や、誰かの価値に変わる“ポジティブな体験”になる社会を目指しています。

ビジョンやマーケティング戦略（Web2ユーザーをどのような導線で普及させていくのかなど）は書ききれないため、また今回のようなご質問はSyFuにとってもとてもコアで本質的な話なので、もしよかったらスペースでこの辺含めてお話ししてみたいです！よろしければスペースご一緒しませんか？笑

またSyFuでは毎週3-4H、AMA（倭国語AMAはほぼ金曜21:30）を行っており、このような質問やSyFu以外の業界全体、マーケティングの話などをコミュニティにはお話してますので、お時間ある際にでもぜひご参加ください！ December 12, 2025

ランサム攻撃グループ「LockBit 5.0」のリークサイト出現を確認。

▼LockBit 5.0については、2025年9月時点で管理パネルの存在を確認していたが、今回新たにリークサイトの出現を確認した経緯。

▼従来掲げていた「倫理的」制限をすべて撤廃。FBIへの責任転嫁および報復的姿勢としてあらゆる医療機関や重要インフラ、教育機関、非営利組織、法執行機関への全面攻撃解禁に踏み切ったと言及。

▼現在の拠点はオランダであると主張しながらCIS諸国への攻撃を禁止。理由として「開発者らがソ連出身」と明言。

▼使用するランサムウェアの機能詳細についても言及している（画像参照）。

▼現時点で21組織を掲載しており、米国が57%で最も多い。次いで中国2件、ラテンアメリカが2件、欧州が2件と続く。業種は製造業6社、建設・不動産4社、サービス業（金融・法律・IT・教育・医療）9社、その他2社で、製造業と専門サービス業が全体の約7割を占める。ほとんどは中小企業である。

▼今後の監視対象に追加予定。 December 12, 2025