トラックドライバーの労働時間に関する、安河内さんの公正な指摘。
バス運転士についても補足します。

確かにこの記事では、労働時間規制で残業が出来なくなったことが原因でバス運転士の離職が進み、バスの路線廃止や減便につながっているかのように読めますね。

これは逆では。バス運転士不足は労働時間規制の前から続いていて、長時間労働＋不規則労働、そもそもの低賃金こそ離職の主原因です。

路線バス運転士の一般的な勤務形態は、朝の通勤ラッシュ運行、昼は仮眠所で「中休」、夕方の帰宅ラッシュ運行、そして退勤は夜間。

この昼の「中休勤務」は、事実上拘束されていても勤務時間にカウントされず（トラックなら「荷待ち時間」）。
つまり、拘束時間の長さが賃金増に結びつかないという構造です。

それでもかつては、勤続年数が長くなれば一定の収入は保証されました。

ところが、規制緩和でまず民間バスの賃金が低下。2001年以降の時価会計導入、不良債権処理による合理化と返済。その間運賃値上げが出来ず、分社化による労働条件切り下げが進む事態に。非正規も増加しました。

続いて公営バス。2012年には橋下大阪市長（当時）が「公営だけ高いのはおかしい」と市営バス運転士の「給与4割カット」を打ち出し（最終的には市議会で16％カットに決着）。
ここで比較されたのは「分社会社の契約社員」という最低ラインの給与でした。
もちろん、民間も公営の給与水準を参考値とします。

結果、コロナ禍の大量退職と応募者減となり、路線廃止・減便が加速していきました。

すでにバス運転士の労働実態には副業や残業のスキマは見つかりません。
さらに労働時間が長くなれば運転士への負担はさらに増え、事故リスクも高まることに。
人命を預かる緊張感の高い業務。賃金を一般なみにしなければ流出はとまりません。

そもそも公共交通・物流といったインフラ産業については、単純に生産性を上げろ、合理化しろというのは無理な話。違う物差しがいるんです。

たとえば公共交通は、医療や福祉、中心市街地活性化など多分野に影響を与える（クロスセクター効果）。補助のあり方を見直すときに、こうした視点はぜひ加えるべき。

そして本質的な課題は、地方の人口減少です。その意味では高市政権の「地方に産業拠点をつくる」方向性は間違っていないと思います。公共交通は乗せてなんぼ。

高市総理の「指示書」には、全閣僚共通指示として「地域公共交通の維持」があげられています（所信からは落ちたのが残念ですが）。
しっかり原因と対策を見極めなくては。

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

【業務命令】今すぐ「Antigravity」をインストールして、バイブコーディングを始めよ。

イケハヤです。

さて、今日はみなさんに「業務命令」があります！

まず結論からいいます。

「Antigravity」をインストールして、バイブコーディングを始めてください！

昨日、Googleが最新のAIモデル「Gemini 3」 を発表しました。

もうね、圧倒的な性能です。

今ぼくらが触れるAIの中では、間違いなくトップクラスでしょう。

ちなみにこの記事も、Gemini 3を使って書いてます。

2.5 Proより自然になり、手直しが減りました。時短！

でも、ここで厳しいことをいいます。

AIを「単なる検索代わり」にしたり「相談相手」にしている人……

厳しくいうと、「低レベルなAI活用しかできない人」には、今回のアップデートはほとんど誤差の範囲です。

AIをチャットボットとして使うだけなら、ぶっちゃけChatGPTでも十分なんです。

実際、Gemini 3とChatGPT 5では、そこまで大きな変化は感じられないでしょう。

では、なぜAIに詳しい人々、Gemini 3に興奮しているのか。

それは、「バイブコーディング」の次元が、劇的に変わったからです。

今回は、ぼくがいま熱中している、そしてみなさんが絶対に導入すべき「Antigravity（アンチグラビティ）」というツールについてお話しします。

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「バイブコーディング」とは、プログラミング言語ではなく、ぼくらが普段使っている倭国語（自然言語）で、アプリやWebサイトを作ることです。

ぼくも早速使っていますが、たとえば「Ninja DAO」の関連事業である「にんプラ」の公式サイト。

サイトのデザインをリッチにしたかったので、「Antigravity」に指示を出して、改修を進めています。

上記のように、すべて倭国語、自然言語の指示でサイトデザインの改善を行うことができます。

さらにいうと、デザインだけでなく、マーケティング面での改善もやってくれます。神ですね。

（「サイトのコンバージョンを高めたい」と相談）

Antigravityのおかげで、サイトがぐっといい感じになってきたので、にんプラサービスの利用者も増えるかなと思います！

ウェブサイトだけではなく、業務用のツールなんかも一撃で作れます。

ぼくは個人的に「Xのスペースをダウンロードするツール」や「音声を文字起こししてブログ記事にするツール」などなどを作ってます。

既存のツールは有料だったりして使いにくかったので、自分で作っちゃった感じです。

それも簡単で「こんな感じのツール作って」と指示するだけです。

簡単なツールなら、5分も掛からないですね。

で、信じられないかもしれませんが、「プログラミングの知識ゼロ」で、こういうことができてしまうんですよ……。

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これまで、バイブコーディングを始めるには、そこそこハードルが高かったんですよね。

基本的に課金が前提になるのと、「ターミナル」という黒い画面を操作する必要があり、そこで挫折する人が多かったのです。

夏頃はまだAIモデルの性能もそこまで高くなかったので、作りたいものが完成するまで、けっこうなエラーと戦わないといけなかったり……。

バイブコーディングを始めようと思ったけど、

「たしかに便利そう、でも、よくわからない」

と諦めてしまった人が、全体の3割くらいはいたはずです。

ですが、「Antigravity」は違います！！

まず、インストールが簡単！

公式サイトにいって、ダウンロードボタンを押して、普通のソフトと同じようにインストールするだけ。

【インストールはこちらから】
https://t.co/dbPiu9OxWq

それだけで、あなたのパソコンの中に「スーパーエンジニア」が住み着くことになります。

さらに、なんとこのツール、現在無料で使えます！！！

最新モデルが無料で使えるのは、ちょっと意味がわかりません……。

リミットはあるんですが、体感的にはちょっと仕事で使う程度なら、止まることなく利用できるんじゃないかなと思います。

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脅すわけではありませんが……。

今、スーツを着て、パソコンを使って仕事をしているホワイトカラーのみなさん。

これからは「バイブコーディング」ができないと、本当にやばいです。

言ってみれば、パソコンの中に、ハーバード大学を卒業したような超優秀なエンジニアを住まわせるようなものです。

しかもこいつ、プログラミングだけじゃなくて、デザインもマーケティングもスペシャリストです。

さらに、24時間365日働くし、激安、というかAntigravityなら無料です。

このスーパー人材を使える人と、使えない人。

生産性の差は、これから絶望的なまでに開いていくんですよ……。

「難しそう」と思うかもしれませんが、今の「Antigravity」なら、小学生でもできます。

自分の趣味のサイトを作るのでもいいし、日々の業務を効率化する小さなツールを作るのでもいい。

まずは、騙されたと思ってやってみてください。

今はまだ無料で使えますが、これだけの性能ですから、そのうち有料化されたり、制限がついたりするはずです。 だからこそ、今すぐやる必要があるんです。

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というわけで、今回の業務命令はシンプルです。

1. 「Antigravity」をインストールする
2. 簡単なWebサイトやツールを作ってみる

これだけです。

インストールして、倭国語で指示を出すだけです。

まだバイブコーディングやったことがない方は、驚くと思います。

もし、一人でやるのが不安だったり、いまいちモチベーションが続かないという方は、ぼくが運営している「バイブコーディングサロン」も覗いてみてください。

月額ではなく、4980円の買い切り（来年の6月末まで運営予定）で参加できます。

すでに2700名以上の方が参加している、倭国最大級のコミュニティです。

【バイブコーディングサロン】
https://t.co/7JWpSCpSDb

サロンに入るかどうかはどちらでもいいですが、「Antigravity」のインストールだけは、絶対にやってください。

自分のパソコンの中に、最強の人材をインストールしましょう！ November 11, 2025

書いた！AI使えてるかな〜という人におすすめ！GenSparkすごいです！

"雑務"はAIに任せる時代！ AI Agent「GenSpark」を限界まで実務で使い倒したら生産性が10倍になった![AI Agent活用術]｜minicoohei @minicoohei @genspark_japan
https://t.co/r982Ng6WpE https://t.co/hNRGP9s4xS November 11, 2025

リポストのお願い🙏🙏🙏
‼️‼️‼️‼️‼️‼️‼️‼️‼️‼️
観て下さい⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️
https://t.co/n5CPk03PWY… @YouTubeより

最近XやDMで的中率や回収率を質問する方々が増えました。

もう一度書きます。
私達はこれだけ勝ったんだぞ
で予想出してる訳では無いんです。

❶悪徳有料予想家が嫌い
❷有料予想なんて買わなくても勝てるよ
❸競馬情報なんて1日180円程度の新聞代位が良いですよ
❹有料予想家は勝てて無いから予想売るんですよ

これを伝えたくて毎日仲間と発信しています。

回収率は1日単位なら0〜700%↑あります。

Xに出せない馬券も沢山有ります。
私は競馬がメインではありません。
メインは株と投資です。
完全に合法であり、純利益から20%のみ。
馬券は基本雑所得です‼️

信じて下さらない方は一定数居ても良いんです。
ウザく絡む方は生産性無いからブロックするだけです。

競馬は最初に25%取られて、残りの75%を取り合うゲーム。

回収率
100%あるなら優秀
120%あるなら秀逸
だと考えます。

今のXはエロ系か公営ギャンブルの予想家（大多数が有料）だらけ。

本当に勝てる有料予想だったら良いと考えますが、実際はどうですか⁉️ 皆様経験された方は多いはず。

第一関門があります。
⭐︎リポストいいねの強要
⭐︎オープンチャットへ誘導

これらは養分集めの手段であると考えます。
そこで少し名を覚えて貰えたら管理人等へ

はい　熱狂信者の出来上がり‼️

まあ、そう言う方はお金無くなってから気づいたら良いと考えます。

無くしたく無い方々は早くバカさ加減に気付いて下さい。

沢山の方々から連絡貰ったのも事実。あなた方次第だと考えます。

早く皆様が目覚めて欲しいと考えます。 November 11, 2025

📕Google、開発者向けAI IDE『Antigravity』を発表Cursor、Windsurfに真っ向勝負を挑む

正直、Gemini 3の発表より衝撃を受けました…

CursorやWindsurfを使っている皆さん、Googleが本気で殴り込みをかけてきました。

Gemini 3と同時に発表された『Antigravity』
これ、単なる「Google版のAI IDE」ではありません。既存のAIコーディングツールとは根本的に異なる、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。→しかもGeminiのサブスク内で使える…

個人的に、この名前選びのセンスに唸りました...！「反重力」という言葉に込められた思想が、製品の本質を見事に表現しています。

【AIエージェントが誰でも気軽に使えるように】

今まで代用的なAI搭載のIDEツールとしてCursorが台頭してきましたが、AIエージェントを使うには月額課金が必須でした。

しかし、今回Google AntigravityはGeminiのサブスク内でそれが使えちゃう。しかも世界最高峰のコーディング能力と発表されたGemini 3も使える。
これはかなり嬉しい！

Antigravityの革新性
・AIエージェントが主役として自律的に動く
・複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に操作
・非同期的なタスク管理（マネージャー・ビュー）
・エージェントが自己改善し、知識を蓄積

【なぜGoogleのこの発表が「脅威」なのか】

3つの理由があります

1）技術的優位性
・Gemini 3という最先端モデルへの直接アクセス
・100万トークンのコンテキストウィンドウ
・マルチモーダル対応（テキスト、画像、音声、動画）
・TPUとML Pathwaysという自社インフラの優位性

CursorやWindsurfは、外部APIに依存していますが、Googleは全てを自社で持っています。この差は、レイテンシ、コスト、機能拡張の速度に直結します。

2）エコシステムの強さ
・Google検索との統合可能性
・Google Cloud、Vertex AIとのシームレスな連携
・1,300万人の開発者コミュニティ
・Google AI Studio、Gemini CLIとの統合

Googleは単なるツールではなく、「プラットフォーム」を提供しています。開発からデプロイ、運用まで、全てがGoogleのエコシステム内で完結する可能性があります。

3）価格破壊
・個人利用：完全無料
・Gemini 3 Pro：寛大なレート制限
・複数モデルへのアクセス込み

Cursorは月額、Windsurfも同様の価格帯。しかしAntigravityは無料で、しかも複数のフロンティアモデル（Gemini 3、Claude Sonnet 4.5、GPT-OSS）にアクセスできます。

これは、価格競争ではなく、市場支配のための戦略的な動きです。

【Antigravityとは何か】

従来のAI搭載IDEを超えた、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。

重要なのは、これが単なる「コード補完ツール」ではないという点。エージェントがブラウザ制御、ターミナル操作、コード検証まで、複雑なエンドツーエンドのソフトウェアタスクを自律的に計画・実行します。

Googleの表現を借りれば「アイデアを持つ誰もが離陸（liftoff）を経験し、そのアイデアを現実に構築できるようにする」ことが究極のビジョン。

現在、パブリックプレビューとして無料で提供中です。

【なぜ今、IDEを再発明するのか】

Gemini 3のような高度なモデルの登場により、開発環境の前提が根本から変わりつつあります。

これまで：エージェントは人間の指示を待ち、補助的に動く
これから：エージェントが複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に、自律的に操作する

この変化に対応するため、Googleは従来のIDE（統合開発環境）の延長線上ではなく、「エージェントが主役」という前提で製品を再設計したわけです。

【開発者を縛る「重力」を打ち消す4つの原則】

Antigravityは、協調的開発のための4つの核心原則を掲げています。この4つが、開発者が抱える心理的・技術的な障壁（重力）を取り除く鍵になります。

1）信頼（Trust）

AIエージェントに仕事を任せるとき、最大の障壁は「本当に大丈夫？」という不安です。

既存製品の問題点
・すべてのツール呼び出しを羅列する → 情報過多で検証不可能
・最終成果物だけを提示する → どう作ったか不明で検証不可能

Antigravityの解決策
・タスクレベルの抽象化で作業を可視化
・『Artifacts（成果物）』という概念の導入

Artifactsとは、タスクリスト、実装計画、ウォークスルー、スクリーンショット、ブラウザ録画など、「生のツール呼び出し」よりもはるかに検証しやすい形式の納品物です。

エージェントは、自分が何を理解し、どのように検証したかを、このArtifactsを通じてユーザーに伝えます。これにより、開発者は安心して次のステップに進めるわけです。

2）自律性（Autonomy）

従来のAIアシスタントは、エディタやターミナルの中で「同期的に」手伝ってくれるものでした。しかし、Antigravityは全く異なるアプローチを取ります。

具体例
Antigravityのエージェントは、新しいフロントエンド機能のコードを書きながら、同時にターミナルでlocalhostを起動し、ブラウザを操作して機能テストを実行できます。

これを実現するため、Antigravityは2つのインターフェースを提供

・エディター・ビュー：従来のIDEのような同期的な環境。タブ補完、インラインコマンド、サイドパネルのエージェント機能
・マネージャー・ビュー：複数のワークスペースで複数のエージェントを並行して管理する「ミッションコントロール」のような非同期環境

マネージャー・ビューの発想が秀逸で、エージェントがサーフェスに埋め込まれるのではなく、サーフェスがエージェントに埋め込まれるというパラダイムシフトを実現しています。

これにより、フォアグラウンドで重要なタスクに集中しながら、バックグラウンドで別のエージェントにリサーチやテストを任せる、という働き方が可能になります。

3）フィードバック（Feedback）

AIが作業の80%を完了したとき、残りの20%を修正する方法がなければ、結局「役に立たない」となってしまいます。これは、AI活用における典型的な失敗パターン。

Antigravityの柔軟性
・すべてのサーフェスとArtifactsに対して、直感的な非同期フィードバックが可能
・テキスト成果物にはGoogleドキュメント形式のコメント
・スクリーンショットには選択してコメント
・重要：このフィードバックは、エージェントのプロセスを停止させずに自動的に反映される

つまり、「完璧な指示」を最初から出す必要がなく、「80%でいいから、気になるところだけ後で直す」という柔軟な開発スタイルが実現します。

これ、実務では極めて重要です。完璧主義に陥らず、イテレーション（反復的改善）を回せることが、AIとの協調における成功の鍵ですから。

4）自己改善（Self-improvement）

エージェントが過去の失敗やフィードバックから学習しなければ、毎回同じ指示を繰り返す羽目になります。

Antigravityは学習をコアな機能として実装
・エージェントの行動は知識ベースから情報を取得し、知識ベースに貢献する
・有用なコードスニペットやアーキテクチャといった具体的情報
・特定のサブタスクを成功させるための抽象的なステップ

この仕組みにより、エージェントは使えば使うほど賢くなり、開発者は瑣末な作業から解放されていきます。

【利用可能なモデルと選択の自由】

Antigravityの大きな特徴は、複数のフロンティアモデルから選択できる点です：

・Gemini 3 Pro（High）：最高性能版
・Gemini 3 Pro（Low）：効率重視版
・Claude Sonnet 4.5：Anthropicの最新モデル
・Claude Sonnet 4.5（Thinking）：推論強化版
・GPT-OSS 120B（Medium）：OpenAIの中規模モデル

この「モデルの選択肢」は、単なる機能ではなく、重要な戦略的意思決定です。

Googleは自社のGeminiだけでなく、AnthropicやOpenAIのモデルへのアクセスも提供することで、開発者に「最適なツールを選ぶ自由」を与えています。

タスクの性質に応じて
・複雑な推論が必要なタスク → Claude Sonnet 4.5（Thinking）
・高速な反復が必要なタスク → Gemini 3 Pro（Low）
・最高品質が必要なタスク → Gemini 3 Pro（High）

この柔軟性が、実務での使いやすさに直結します。

【プラットフォーム対応と提供形態】

対応OS
・macOS
・Windows
・Linux

提供形態
・個人利用は無料
・Gemini 3 Proに寛大なレート制限
・5時間ごとにリフレッシュされるレート制限（乱用防止）

興味深いのは、レート制限が「プロンプト数」ではなく「エージェントが行った作業量」と相関している点。

つまり、簡単なタスクであれば多くのプロンプトを使用できるが、複雑なタスクでは制限に達しやすい。合理的な設計です。

Googleのモデリングによれば、パワーユーザーのごく一部しか5時間ごとの制限に達しないとのこと。つまり、ほとんどのユーザーは制約を感じずに使える設計になっています。

【誰のための、どんな問題解決か】

明確なターゲットは3層

1）個人開発者：アイデアを素早く形にしたいが、実装の細部に時間を取られている
2）スタートアップ：少人数で多くの機能を開発する必要がある
3）エンタープライズ：開発生産性を劇的に向上させたい

解決する問題
・「完璧なコードを書かなければ」というプレッシャー
・複雑なタスクの見通しの悪さ
・AIエージェントへの信頼不足
・フィードバックループの遅さ
・AIが学習しないことによる反復作業

Antigravityは、これらの障壁を「信頼、自律性、フィードバック、自己改善」という4つの原則で打ち破ります。

【CursorやWindsurfは生き残れるか】

正直に言えば、厳しい戦いになると思います。

既存ツールの強み
・先行者利益と既存ユーザーベース
・洗練されたUXとワークフロー
・特定の用途（マルチファイル編集など）への最適化

しかし、Googleの優位性は圧倒的
・最先端モデルへの直接アクセス
・完全無料という価格破壊
・フルスタックなエコシステム
・エージェント・ファーストという未来志向の設計

ただし、市場が「人間主導+AI補助」と「エージェント主導」で分かれる可能性もあります。

CursorやWindsurfを使いたい人：細かくコントロールしたい開発者
Antigravityを使いたい人：AIに大胆に任せたい開発者

どちらのニーズも存在するため、完全な置き換えではなく、棲み分けが起こるかもしれません。

【個人的な所感】

Gemini 3の発表と同じタイミングでAntigravityを発表したことに、Googleの戦略性を感じます。

モデルとツールを同時に提供することで、開発者にとっての「使いやすさ」を最大化する。これは、OpenAIがChatGPTとAPIを同時展開したのと似た戦略です。

「Antigravity（反重力）」という命名も秀逸。開発者が感じる心理的・技術的な重力（完璧主義のプレッシャー、複雑性への不安）から解放される、というメッセージが込められています。

個人的に最も注目しているのは、マネージャー・ビューの存在です。これは、「AIエージェントを管理する」という新しい仕事の形を示唆しています。

将来、開発者の役割は「コードを書く人」から「AIエージェントを適切に管理し、方向付ける人」にシフトするかもしれません。Antigravityは、その未来を先取りした製品だと感じています。

CursorやWindsurfを使っている方も、一度試してみる価値は絶対にあります。特に、マネージャー・ビューでエージェントを複数動かしてみると、開発体験の質的な変化を実感できるはずです。

無料で試せるので、ぜひダウンロードしてみることをオススメします！ November 11, 2025

石丸伸二が生産性のある話をしているところを見たことがない。
誰かをこき下ろすことしかしてないよね。 https://t.co/JZWKd2SyJe November 11, 2025

障害年金が通らないことをnoteに書いてまとめたい　今はある程度回復したけど、今年の夏は「胸痛と不安があまりにも強すぎて四つん這いじゃないとトイレにさえたどり着けない」みたいな、かなり危ない最悪の精神状態だった　それで「このままだとマジで餓死するかも」と思い年金申請をしてみたら、「仕事があるんなら自分でなんとかできるでしょ」という一言であっさり切り捨てられた　「そうか、この国のえらい人たちは、生産性とか能力が低い人間のことなんてどうでもよい、べつに死んでも構わないと思っているんだな」ということがはっきりわかった　一応もう一度再申請してみるけど、ぜんぜん期待できない…… November 11, 2025

今夜4:20 PM、数学が機能しなくなります

Nvidiaがまもなく決算を発表します！ウォール街が教えてくれないこと：数字はすでに失敗しています。

4兆ドルを費やしました。670億ドルの収益。損益分岐点には3.1兆ドルの売上高が必要です。必要な成長率：年258%。不可能です。

これがあなたにとってなぜ重要かを説明します。

MITは1,847のAI企業を調査しました。95%がゼロのリターンを生み出しています。低いリターンではありません。ゼロです。Yaleの研究では、AIの評価額は収益の300倍です。ドットコムバブルは100倍でピークを迎えました。私たちはその3倍悪い状況です。

賢い資金はすでに撤退しています。SoftBankは2週間前に58億ドルを売却しました。Peter Thielは1億ドルを退出しました。Michael Burryはこの状況に賭けています。彼らは電力網のデータを確認しました。

アメリカは2030年までにAIデータセンターのために130ギガワットの電力を必要とします。その電力は存在しません。存在しないでしょう。建設には最低7年かかります。CoreWeaveは556億ドルの顧客契約を締結していますが、注文を履行するための電力が到着しないため、支出を40%削減しました。Oracleは4,550億ドルのバックログを抱えています。CEOは毎日顧客を断っていると言います。チップのせいではありません。ワットのせいです。

これはこれまで起こったことがありません。顧客は買いたいと思っています。企業は売りたいと思っています。資本は存在します。しかし、物理法則が取引を妨げています。ソフトウェアは電力を生み出せません。

循環的な資金のループが今、明らかになっています。NvidiaはOpenAIに1,000億ドルを投資しました。OpenAIはその資金でNvidiaのチップを購入しました。Nvidiaは収益を計上します。株価が上昇します。Nvidiaはさらに投資します。同じドルが膨張した評価額を循環し、需要の幻想を生み出しています。OpenAIの収益は127億ドルです。評価額は5,000億ドルです。その倍率は6年間の完璧な実行を前提としています。しかし、電力網は1年目すら支えられません。

Bank of Americaは5,500億ドルを管理する202人のファンドマネージャーを調査しました。2005年以来初めて、企業が過剰投資していると言っています。53%がこれをバブルと呼んでいます。現金水準は3.7%に達しました。4.0%未満は歴史的な売りシグナルです。

Bitcoinは93,000ドルで推移しています。ピークから26%下落。7カ月ぶりの安値です。テック株と連動して動いています。デカップリングしていません。リスクオフを確認しています。

S&P 500の40%を占める7銘柄があります。Nvidia、Microsoft、Apple、Amazon、Alphabet、Meta、Teslaです。それらが再評価されると、すべてが再評価されます。あなたの401k。あなたの年金。あなたのインデックスファンド。このリスクからの分散はありません。

それら7社を除くと、収益成長はゼロです。市場のラリー全体がAIに依存しています。AIは存在しない電力に依存しています。

今夜4:20 PM、市場は熱力学が投機を打ち負かすことを学びます。Nvidiaが540億ドルか560億ドルの収益を報告しようが、何も変わりません。4兆ドルの支出は必要なリターンを生み出せません。5四半期ではなく、5年でもありません。

生産性向上は訪れます。しかし、2031年に、2025年ではありません。市場は2025年を織り込みました。

これはクラッシュではありません。これは現実への再評価です。そして、現実は87分後に始まります。

https://t.co/DYEuNVs4sU November 11, 2025

マーチン・ファウラーへの新しいインタビュー動画が出ていた。

・ThoughtWorks社はテクノロジーレーダーという技術評価レポートを定期的に発表している
・このレーダーは現場の技術者の知見をボトムアップで集めて作成されている
・最新のレーダーではAIやLLMに関連する技術評価が多く掲載

・ファウラー氏はAIの登場を自身のキャリアの中で最も大きな技術的変化だと感じている
・この変化はアセンブリ言語から最初の高級言語へ移行した時の衝撃に匹敵する規模だ
・かつての言語移行はハードウェアの詳細を隠蔽し抽象化する変化だった

・今回のAIによる変化の本質は決定論的な世界から非決定論的な世界への移行である
・これまでのプログラムは常に同じ結果を返したがAIは毎回異なる答えを出す可能性がある
・この非決定性は構造計算における許容誤差のように遊びを持たせた設計思考を必要とする

・VibeCodingと呼ばれるAI活用は探索や使い捨てのプロトタイプ作成には非常に適している
・しかし長期的な運用が必要なシステムで学習プロセスを省略してAIに頼るのは危険

・AIは既存の古いレガシーシステムの解析において非常に大きな力を発揮
・コードを解析してデータの流れを可視化しAIに質問できる状態にすると良い
・ThoughtWorksのレーダーでもレガシー解析へのAI活用は採用すべき技術として分類されている
・AIを活用してレガシーコードを理解することは人間がゼロから読むより遥かに効率的だ

・AIは抽象化を助けるがその非決定性ゆえにセキュリティ事故などのリスクもある
・チェスの棋譜のように厳密な記法で指示を出す方が自然言語よりAIは正確に動作するという説もある

・AIを使ってコーディングする際は信頼できない同僚からのプルリクエストのように扱うと良いだろう
・生成されたコードは小さな単位で区切り、それを人間が厳しくレビューする必要がある
・AIは生産性が高いがその出力内容を盲目的に信用してはならない
・AI時代になっても人間がコードの品質や設計に責任を持つ重要性は変わらない

・自動でのリファクタリング機能は一定、信頼できるが手動で行うスキルも依然として重要
・リファクタリングという言葉は単なるコード修正という意味で誤用されがち
・本来のリファクタリングは振る舞いを変えずにごく小さな変更を積み重ねること
・一歩ごとの変更は無意味に思えるほど小さいがそれを繋げることで大きな成果が出る

・規律あるリファクタリングは一見遠回りに見えるが実際には開発速度を上げる
・AIが品質の怪しいコードを大量生産する時代こそリファクタリングが重要になる
・AIと決定論的なツールを組み合わせるアプローチが今後有効になるだろう

・デザインパターンは開発者同士の共通言語を作るために生まれたもの
・2010年代頃からパターンの話題があまり聞かれなくなった背景にはクラウドの普及がある
・AWSなどのクラウドサービスがアーキテクチャの課題の一部を解決してしまったため

・AI時代になってもフィードバックループを短くするというアジャイルの原則は変わらない
・一度に多くを作るのではなくサイクルを回す回数を増やすことが重要

・情報源を選ぶ際は断定的な表現を避け不確実性を認めている人を信頼すると良い
・「これが正解だ」という単純な答えを提示する情報は疑ってかかったほうがいい

・若手エンジニアにとって最も有益なのは優れたメンターを見つけることだ
・AIはネット上の情報を鵜呑みにするため嘘をつく可能性があると意識しておいて、AIの出力に対しては「なぜそう言えるのか」と根拠を問い詰める姿勢が必要

・AIはソフトウェア開発を変えるが開発そのものを消滅させるわけではない
・開発者にとって最も重要なスキルはコーディングではなく他者とのコミュニケーション
・統計や確率の知識はソフトウェア開発だけでなく人生においても役立つ

https://t.co/C6bBOiWfO1 November 11, 2025

経団連にも入っているので、こんなこと呟いたら叩かれるかもしれないが、今の国の働き方改革を改革しない限り国家の繁栄は難しい。
これは中小企業経営者の率直な声だ。

少子高齢化の時代、若い働き手が不足している中で、若い人間の能力を開発するためにはもっととことん働くことを容認してあげるべきだ、

いつから国は働くことに対してこんなに制約を与えるようになったのか？

社会に出てから53年、働いて、働いて、働いて、働いて、働いて、馬車馬のように働いて、今の能力を身につけた私からすると、国の働き方に対する締め付けを解放しなければ、中国にもアジアの隣国にも負け続けて、ドイツにも負けて生産性の低い国になり下がると思う。

世の中、昔も今も変わらないものは勤勉に働いた人間だけが成り上がるということだ。

教育改革、働き方改革、国の政治改革の中に倭国の未来がある！

早朝勉強会で玉木雄一郎氏にも進言しました。

#100回聞いたら豊かになる話
#アチーブメントテクノロジー特別講座
#アチーブメント
#巨富を築く思考法 November 11, 2025

🚨倭国にたくさんあったブラック企業やポンスケ上司の正体暴露🚨
在日利権の正体はCIAの弱体化政策
第二次世界大戦中にアメリカの戦略諜報機関（OSS：Office of Strategic Services、現在のCIAの前身）が1944年に作成した極秘マニュアル
《Simple Sabotage Field Manual》（簡易サボタージュ野戦マニュアル）

このマニュアルは、ナチス占領下のヨーロッパ諸国で、市民やレジスタンス活動家が「武器を使わずに」ドイツの戦争遂行能力を弱体化させるための具体的な妨害工作（サボタージュ）手法をまとめたものです。特に工場、官公庁、鉄道などの組織内部に潜入している協力者が、目立たずに効率的に「生産性と士気を下げる」方法が詳細に書かれています。

文書の本当の目的
- 敵国内の一般市民や協力者が、逮捕されるリスクを最小限にしつつ、長期的に組織を弱体化させる
- 「明らかな破壊行為」ではなく、「怠惰」「無能」「官僚主義」を装った行動で相手を疲弊させる

特に有名な「組織・職場向けサボタージュ」の項目（抜粋・要約）
マニュアルの「第8章：組織・事務所における簡易サボタージュ」には、現代のブラック企業やダメな職場で「実際にやっている人」がいるような項目がズラリと並んでいます。

主なテクニック（原文に近い形で要約）
1. 決断を遅らせる
- すべての決定は可能な限り上司や委員会に回せ
- 「もっと詳しい情報が必要だ」と言い続けろ
- 些細な問題でも長々と議論しろ

2. 無駄な会議を増やす
- できるだけ頻繁に会議を開け
- 議題と関係ない話を長々としろ
- 前の会議の議事録を延々と読み上げろ

3. 無駄な書類・手続きを増やす
- すべての書類は可能な限り多くの部署に回覧させろ
- 書式は細かいミスでも差し戻せ
- 古い規定を持ち出して新しいやり方を拒否しろ

4. 人事・昇進で不公平を演出
- 有能な職員には重要な仕事をさせるな
- 無能な者を重要なポストに昇進させろ
- 優秀な部下を昇進させず、不満を溜めさせろ

5. 噂と不安を煽る
- 根も葉もない噂を流して士気を下げろ
- 上司や同僚を悪く言え（もちろん証拠は出すな）

6. 物理的な小さな妨害
- 工具や材料を「紛失」させろ
- 機械に微妙な調整ミスを入れろ（すぐには壊れない程度に）
- 安全規定を過剰に守って作業を遅らせろ

現代での「ネタ」としての流行
このマニュアルは2008年頃にCIAが機密解除して公開したため、現在は誰でもCIAの公式サイトでPDFを無料で読めます。
→ https://t.co/pWzI42YvSH

倭国では2015年頃から「これ、うちの会社で実践されてる……」というブラックユーモアとしてネットミーム化し、
「CIAサボタージュマニュアル」「サボる＝サボタージュ」といった呼び方で拡散されました。

結論
1944年に「敵を弱体化させるため」に作られた極秘マニュアルが、
現代のダメな職場の実態とあまりにも一致してしまっている、という皮肉な文書です。

だからこそ「うちの上司、CIAのスパイじゃね？」というネタが永遠に語り継がれているわけです。 November 11, 2025

明日から設営に入ります
久しぶりに少しだけ思いの丈を、、

#XPT は2022年の7月にスタートしました
2022年　XPT店舗開催
2023年　初の大型開催
2024年　2回目の大型開催
2025年　遂に山口開催　
２日後　　3回目の広島開催

第1回目から振り返ってみると、本当に沢山の方々に支えられてきた3年半でした。
それなのに僕は昨年の盛況ぶりを見て調子に乗ってしまい次のXPTは連休で勝負するぞ、と決めました
更には初の４日開催でいこう、と

連休を選んだ事のツケが回ってきます。
・他のポーカーイベントやライブイベントと被りまくり、
・毎年来てくれていた大好きなゲストの方がこの連休のせいで来られなくなる
・広島市のホテルが高いとかではなく満室になる

とにかくキリがないのですが様々な問題に衝突して頭を悩ませました
更には自分達の好きなXPTを信じてやればいいはずなのにだんだん不安になってきて、
他のイベントのが気になってしまい差別化ばかりに捉われてしまうというなんの生産性もない日々を過ごしました

でも思いました、
それはそうか、と。
調子に乗って連休に大型ホールを借りるような若造に簡単にイベントを成功させてくれるはずないよな、と今では失笑してしまうほど腑に落ちています
『連休なめんなよ』って言われた気がしました

そんな無謀で危なっかしい道ばかり選ぶXPTですが、いつも会うたびに応援してくれて、運営の健康まで気遣ってくれて、そして何よりも本番をとても楽しみにしているよ、って言ってくださるプレイヤーの皆様
いつでもXPTの背中を後押ししてくれて、情に熱い中国地方のアミューズ店オーナーの方々

この半年間理想と現実に打ちのめされてきたのに更には連休を選択したが故に問題が発生してしまい、でもそんな僕を一切責めることもなく、常に前を向き、今日までやれることをやり切ってくれた最高の運営メンバー

いやほんっとにありがたい、、。

おっと長くなってきました、
よくないクセが、、

何が書きたかったのかもよく分からなくなってきたのでまとめます🏃‍➡️

さあ‼︎ なにはともあれ！
この日を楽しみにしてくれた沢山の方々
この日の為に泣いて笑って準備してきた運営
遂にお互いにとっての発表会が開催されます

XPTに来てよかった、広島に来てよかった
そう言っていただけるよう本日の設営から全身全霊で挑みます

この４日、色んな感情が交錯するであろうNTTクレドホールにて皆様のご来場を心よりお待ちしております

↓2022年7月 November 11, 2025

@mdfujita 漢方が入手できなくなったら、
西洋薬の医療費増加、QOL低下→生産性低下、、色々ヤバそうです。
もちろん漢方以外の医薬品も出荷調整・停止のオンパレード… November 11, 2025

過去に営業代行サービス側にいましたし、数多の営業代行に発注経験があるのでとことん知り尽くしていますが、EmpowerX社は心からお勧めできるパートナーです。

・コミットメント力が高いパートナーを選びたい
・ABM・エンタープライズBDRを推進したい
・アポだけでなく案件化・受注を重視したい
・熱量高く気持ちの良いメンバーと働きたい
・能動的に改善提案をもらいたい
など、当てはまる方々におすすめです。

見た目とは裏腹に、AIを全面的に活用して高い生産性を実現しているし、ABMの専門家も在籍している。なんならマーケに詳しい専門家も在籍しており、総合力含めて非常にレベルが高いです。

まさに営業代表と言っても過言ではない集団です。 November 11, 2025

正社員不足 51.6％。
4年連続で“半分の企業が人がいない”。
人手不足倒産はすでに 年間最多。

理由は明確。
●少子化・人口減少
●低賃金と長時間労働
●スキル育成の遅れ
●地方の魅力低下
●若手流出
●終身雇用モデルの崩壊

つまり、
「働き手がいない」のではなく、
今の倭国は“働きたいと思われない国・職場”になっている。

では、解決策は何か？

●賃金を上げる（口ではなく実行）
●労働時間の是正・柔軟な働き方
●スキル教育への投資（企業×国家）
●地方の生活インフラ改善
●外国人材を“労働力”ではなく“仲間”として扱う
●中小企業の再編・統合で生産性を上げる

人口はもう戻らない。
だからこそ、「人が減っても回る国」に作り替えるしかない。

https://t.co/UJSH2CMhNO November 11, 2025

Geminiが最強です。

・投稿の軸が決まらない
・伸びている人の内容を真似ても伸びない
・再生回数もフォロワーも一向に伸びない

こんな悩み、今はGeminiで消え去ります。正直ChatGPTもGeminiも性能にそこまで大きな差はない。でもおさるの一推しは断然Gemini。その理由は、

・コンテキスト量が多い
・Googleツールの連携がスムーズ
・Gemのレベルが高い
・大量出力が可能
・とにかく速くてノンストレス
・IQが高い
・出力が安定している

さらに、Geminiは入力内容をもとに過去の会話やGem内の情報を自動参照して提案してくれる。

・前回作った台本の続きを出す
・最新ニュースやAIトレンドを自動で反映
・過去のプロジェクトを踏まえた改善案を提案

Googleツールとの互換性も高いので、ワンクリックでストレスなく移行していくことができる。コンテンツ販売やSNS運用をやっている人にとってGeminiの“記憶と文脈理解”は生産性を10倍にする。おさるの投稿で100万再生超えをGeminiの台本で連発している。

Geminiで台本作成
↓
出てきた台本を元に投稿
↓
伸びる投稿が出てくる
↓
その情報をさらに読み込ませる
↓
ブラッシュアップして精度が上がる
↓
さらに伸びる台本が書ける

という好循環が生まれる。使っている人と使っていない人で差が出るのは当然。

おさるAIでは、おさるの一次情報を元に”ブラッシュアップ済み”のGemを共有するので、勝ちルートに乗っかって進むだけでOK。おさるの脳をワンクリックで使えます。固定ポストの公式LINEから続報をお待ち下さい。 November 11, 2025

【これやめてもいいよ:人間関係の微調整編】
"飲み会で無理に話題振るの"やめてもいいよ。聞く側に回れば、相手の面白い話が自然と出てくる。

共感したらリポストをお願いします！

*倭国の生産性を下げる様々な”暗黙ルール”や”思い込み”をやめようと毎日宣言していきます。よければフォローください。 November 11, 2025

世間ではAIで生産性で向上と言い成長戦略で投資もするというのに「ひたすら生身の人間を働かせること」で生産性を上げるという。AI の時代に竹槍で突っ込んでき感じだな。
https://t.co/YxYxRNURjB November 11, 2025

Physical Intelligenceが「経験から学ぶ」強化学習を導入した新しいロボット基盤モデル（VLA）のπ*0.6を発表

◆背景・課題
・模倣学習単体では、成功確率が50%程度で頭打ちになる
・課題は複合エラーの発生。複合エラーとは、最初に物体の把持が例えば0.5mmでもずれると、状況が変化し、ロボットにとって未知の環境になることで更に致命的なズレやエラーにつながること

◆アプローチ
人間が動作を学ぶように、
①やってみせる：遠隔操作で動作データ収集（既存の模倣学習同様）
②指導する：自律動作中にミスがあると作業途中で人間のオペレーターが介入して直す
③実践練習する：自律動作を繰り返し、動作の良し悪しを学習する

◆ポイント
・価値関数
遠隔操作のデータ収集と、オペレーターの介入データを合わせて、それぞれのエピソードの各時点での残りステップ数を予測する関数

・アドバンテージ条件付け
価値関数を利用して、エピソード内のアクションが良い（Positive）か悪い（negative）かを評価。この条件を追加したデータで更に追加学習することで、経験から学び更に良い振る舞いをするようになる

◆成果
・コーヒーマシンでコーヒーを淹れる、洋服を畳む、などのロングホライゾンなタスクの生産性が2倍に
・安定して動作することができるようになり、13時間連続でコーヒーをサーブすることができた

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コメント
・模倣学習+強化学習の手法の流れを後押しする形（BerkeleyとAmazonからも強化学習のアプローチが発表になっている、が、各社の強化学習の使い所は全然違う）
・Tシャツ畳みでは②のデータは、スピードが遅くなってしまうため学習に使っていなかったそうで、②の使い方はまだ模索している印象
・追加学習のデータは比較的少量で、タスクにもよるが1000エピソードと、数百のオペレーター介入データで学習している
・事前学習モデルがそのまま使えることはまだなく、今回の対象タスク（コーヒーなど）はいずれも追加学習したモデルで実施している
・カメラは俯瞰カメラx1、手首カメラx2、6自由度+グリッパーの構成で、ハードウェア構成は固まりつつある
・「③実践練習する」は、将来的にはこれによるデータが増え、経験で学べるようになるので、①のデータ収集が少量で、③が多量といった構成になるのではないか November 11, 2025

”生成AIは生産性ソリューションのように感じるが、創造性は無い。クリエイティブでない人にとってはクリエイティブだと思い込めるのかもしれないね” https://t.co/8nm7pD19Sf November 11, 2025