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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

これはもちろんわかりやすい能力ある人だけどうこうという話ではないです。生産性がどうという話でもないです。人には皆いい感じのなにかがあるんです。みんなでなにかできるはずなんです。すべては環境次第です。理解者との出会いだと思います。 November 11, 2025

@zuitasa_jeppyn 生産性のないことを普通にできるとか
大丈夫か？ November 11, 2025

スプシの良さは自分が見たいものをくまなく明確に見れる生産性高いシートをほとんど障壁なく自由自在に作れるところだよね。

そしてなにより、外部ツール導入の申請とか検討といったブルシット・ジョブが不要。これは嬉しい。無敵になれる。 November 11, 2025

https://t.co/ibcZxIObnz
底辺への競争 生産性を高めて競争に勝ち抜いても、国民の9割以上は貧困生活。グローバリズムは無駄と余裕を際限なく削り落とす。結果として社会保障が破綻する。社会保障は国民の生活に余裕がなければ成り立たない
今こそ行き過ぎた グローバリズム 自由貿易 に決別しよう November 11, 2025

不測の事態への対処とかメンバーの育成とかを考えると、
チームという単位で考えた時は、
その時出せる短期の最高生産性かそれに近い生産性で走り続けること、または、走り続けることを前提に目標等を設定すると、
なんかいろいろおかしくなるんだろうなと、改めて感じました。

なんか、最高生産性の7掛けくらいでちょうどよいのかも。 November 11, 2025

ゲームに生産性とか言うてる何事にも熱くなれない冷笑系が一番哀れやからね https://t.co/xzZ3EybqGE November 11, 2025

礼拝室の存在を許さない社会が加速して、

「○○さん、いらないからﾀﾋんで下さい。生産性がないです。価値観が気持ち悪いです。税金の無駄です。」
「洋食を食べたって？非国民め」
「外国いらないと思う人✋」

という社会になりそう。 https://t.co/UjFNKLGRat November 11, 2025

今また米の生産性を落として数年後同じことが起こらないと誰が言える。
倭国の米は美味しいんだろ?海外でも需要があるのだろう?
もっと広い視野で長期的に世界を含めた米政策の在り方を考えるのが政治家の仕事ではないのか?
お前ら政治家はホントの倭国の食文化の将来を考えて行動してるのか? November 11, 2025

D e NAはゲーム以外、ヘルスケア・メディカル、野球・バスケット・バレーのスポーツ、倭国交通とJVのタクシーアプリGOなど多角経営で新卒と中途がミックス、上下関係ではなく役割分担でフラットな組織。既にプレゼン、社内研修、議事録、書類選考等は生産性向上でAIを導入。社員の起業支援にも注力→ November 11, 2025

ロボットもAIもエネルギーもどんどん進化してきていて将来が楽しみだね。１０年後の世界が想像つかない。
まぁその過程で大量失業したりと混乱はあるだろうけど長期的には豊かになるはず。AIはAI会社が稼げるかはわからないけどロボットなどとのシナジーで生産性を爆上げはすると思う。 November 11, 2025

「人口の維持＝国の存続」という「絶対に解決しない解決策しか考えない」人達にも問題があると思う。先進国の経済は単純な労働人口の数よりイノベーションや生産性向上に依存してますし、要は「人口減少が避けられない今取れる他のアプローチ」を考えるのが一番良いのでは？

https://t.co/Z3VKAgQbgs November 11, 2025

@nobuhusababa 逆に言うとこんなしょーもない決議にマジで動員掛かったんだとしたらそれこそどこも下らんリベラル遊びと何の生産性もない移民政策で懐事情がすげえ厳しいって事の表れだろうからいよいよ『分断の世紀』が始まる予兆にも見える。 November 11, 2025

普段からクソつまらん愚痴聞かせてくるババアが他のスタッフに指導しとるワシの椅子の後ろを通るときにフザケてガタガタ揺らしおってバチギレして出てきた　こちとらお前のクソ生産性のないおんなじ愚痴馬鹿みたいに聞いたっとるんやぞフザケてええ時と悪いときの区別くらいつけろボケ November 11, 2025

＼#開発生産性_findy アーカイブ公開／
11/26(水)に開催したイベント動画を公開しました🎥
『2025 DORA Reportから読み解く！AIが映し出す、成果を出し続ける組織の共通点』

ファインディ株式会社 高橋さん
@Taka_bow
https://t.co/Hwd9oPiF2t November 11, 2025

✅2012年3月19日付の論文「2026年の恐慌（The Depression of 2026）」

『経済学者、金融アナリスト、ジャーナリスト、評論家、ブロガー、そして素人の懐疑主義者のほぼすべてが、この予測を嘲笑するだろう。だが、人々が信じていないからこそ、サイクルは存在するのである。
2012年3月19日
フレッド・フォルドヴァリー（Ph.D. 経済学者）』

現在、アメリカ経済は2008年の恐慌から回復しつつあるが、人々は「次の大きな経済崩壊はいつ起きるのか」と気にしている。アメリカにおける景気循環の周期は18年であるため、次の大きな不況が起きるもっとも可能性の高い年は2026年だ。
2026年の恐慌は、1800年代初頭以降の他の恐慌と同じ原因を持つことになる。1990年代、不動産サイクルに詳しい者たちが2008年の恐慌を予測していたにもかかわらず、誰も注目しなかった。
バブルと崩壊のサイクルには、根本的な原因がひとつある。それは、土地の価値に対する大規模な補助だ。1990年代に、2008年の恐慌を予測していた人々（私自身も1997年に予測していた）に対しても、誰も耳を貸さなかった。

そして今、2026年の深刻な景気後退と恐慌の予測に対しても、経済学者、金融アナリスト、ジャーナリスト、評論家、ブロガー、素人の懐疑家のほとんどが嘲笑するだろう。彼らは、「そんな先のことを正確に予測する方法などない」と言うはずだ。

だが、人々が信じていないからこそ、このサイクルは続くのだ。

バブルと崩壊のサイクルの根本原因は、土地の価値に対する大規模な補助である。この補助は政府による市場への介入であるため、「ビジネスサイクル（business cycle）」という用語は誤解を招く。これは政府の政策によって引き起こされる経済的歪みのサイクルなのだ。

不動産に対する金融的補助とは、安価な信用のことである。アメリカでは、連邦準備制度（FRB）がマネーサプライを拡大することで金利を操作している。資金の注入によって銀行の準備金が増加し、それによって銀行は余剰資金を貸し出すために金利を下げる。安い信用が、2006年にピークを迎えた不動産バブルを膨らませた。そして今日の超低金利が、次なるバブルの種をまいている。

他の中央銀行も同様のマネー創出を行っている。人工的にマネーと信用が拡大すれば、やがてインフレを引き起こす。しかも、インフレは均等に価格を押し上げるわけではなく、価格の上昇は偏って起きる。資金が貸し出されている場所で、価格が最も早く、最も急激に上昇する。そしてその多くは不動産の購入や建設に充てられる。

価格の歪みの例としては、賃料に対して不動産購入価格が過度に上昇する現象が挙げられる。

中央銀行がマネーの拡大を抑制すれば、金利は上昇し、安価な信用によって支えられていた投資は停止し、銀行や企業の倒産を引き起こす。

政府による土地価値への補助のもう一つの側面は、財政——すなわち政府の課税と支出である。最大の補助は、政府が提供する公共財によって発生する地代の創出である。交通、治安、学校、公園、道路や高速道路などの改善によって、その地域の魅力や生産性が高まり、それが高い地代や土地価値を生む。

もしこれらの公共サービスの費用を土地所有者が支払うならば、その支払いは地価の上昇を抑制する。だが実際には、公共財の費用は主に労働、企業活動、財の課税から賄われている。

アメリカでは、土地所有者に特別な税制優遇措置がある。たとえば、住宅を売却した場合、その資産価値の多くはキャピタルゲイン課税の対象外となる。不動産所有者は、住宅ローンの利子や固定資産税を課税所得から控除できる。

居住用でない不動産の所有者は、たとえ建物の価値が下がっていなくても減価償却を計上でき、似た物件に「交換」すれば売却益は非課税となる。こうして、土地投機は実質的に非課税で行えるようになる。

土地が経済的歪みのサイクルにおいて最重要の要素である理由は、経済成長による利益の多くが、地代の増加として土地に吸収されるからだ。投機家が不動産価格の上昇を見れば、彼らは買いに走り、需要が増加し、価格上昇が加速する。

こうして地価は、実際に土地を利用したい人々が支払える価格を超えて上昇する。高い地価と高金利が経済の拡大を抑制する。投資が減少し、不動産関連の労働者が職を失えば、経済は不況に陥る。

2014年までに、人口の増加と取り壊しにより、建設バブルによる空室は解消される。すると、成長する経済が賃料と土地価値を押し上げ、投機を引き寄せ、2024年頃にピークを迎える10年間の不動産バブルが生まれる。

2012年現在、アメリカ経済はまだ低迷しているが、回復傾向にある。株式市場は既に回復しており、将来の経済成長を見越している。回復が遅い理由は、政府が地価や最低賃金を支えていること、2013年の増税が見込まれていること、石油価格の上昇、金融規制や医療保険の義務付けによるコストなどである。

一方で経済を後押ししているのは、電子技術やバイオ分野の技術進歩、天然ガスや石油の採掘拡大である。

2014年までに、人口増加と老朽建物の取り壊しにより空室は減り、経済成長が地代と地価を引き上げ、投機が再燃し、2024年をピークとする不動産バブルが発生する。

米国外のショックは、このサイクルのタイミングを変える可能性がある。たとえば、欧州の主権債務危機は大規模なデフォルトで終わる可能性があるが、欧州当局はそのリスクを十分理解している。彼らは問題を根本的に解決していないが、追加債務による対応、一部の債務の整理、そして逆効果の緊縮政策で「症状」だけを扱ってきた。

ギリシャのような国は、付加価値税（VAT）を地価税に置き換えることで高成長によって債務問題を解決できるが、ヨーロッパ人は地価補助を廃止するよりも生活水準の低下を受け入れたがる。

また、イランの核開発をめぐる戦争の脅威も依然として続いており、イランのスローガン「アメリカに死を！」は真剣に受け止められている。

アメリカ経済の根底にある財政・金融構造は、過去200年間変わっておらず、それがこれまでもバブルと崩壊を生み出してきた。そしてこれからもそうなるだろう。

だが2026年のクラッシュは、2008年のものよりはるかに深刻なものになる。なぜなら、アメリカ政府が毎年1兆ドルの財政赤字を続けた場合、2024年までに米国債の規模は膨れ上がり、「安全資産」とは見なされなくなる。そして金融危機時に、金融機関を救済するための資金をアメリカは借り入れることができなくなる。

こうしたショックがサイクルを断ち切らない限り、アメリカの変わらぬ財政・金融構造は、また次のバブルと崩壊を生み出す。2026年の崩壊は2008年を超える。なぜなら、莫大な米国債務のために、金融危機の中でアメリカは救済資金を借りられなくなるからだ。

アメリカ人には、次のバブルと崩壊を防ぐための時間がまだある。しかし、ほとんどの経済学者と同様に、彼らは文化的に現状維持に縛られており、1990年代と2000年代と同様に、警告は無視されるだろう。

我々はいま、流れの上流にいる。だが、2024年〜2026年の不動産と金融の滝壺へ向かって、引き返せぬ川を下っているのだ。 November 11, 2025

歴史的な円安で訪日客の“爆買い”が話題だが、これは単に「倭国が安くなった」だけではない。
実際、欧米やアジアの一部では賃金や所得が上昇しており、訪日客の財布が以前より厚くなったという要因もある。

しかし問題は、
倭国の賃金がほぼ横ばいのまま30年止まっているため、
その差が“倍の速さ”で開いてしまったことだ。

つまり
外国人が贅沢になった＋倭国が安くなった
このダブル効果で、寿司もホテルも「激安」に見えてしまう。

観光客が大奮発できるのは良いことだが、
それが“倭国の経済力の低下”を背景としているなら手放しでは喜べない。

必要なのは円安バブルではなく、
賃金と生産性を上げ、
「強い通貨の国」を取り戻すことだ。

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

『42歳のすみかは庭になりました』
最新話更新

ep.62　42歳、庭のアップデート
「何も生まない、生産性のない時間」こそが、家族全員の心に「幸福な余白」を無限に生み出すのだ

Caita：
https://t.co/fzZCiHVwYP
なろう：
https://t.co/CW2oYk966g
カクヨム ： https://t.co/pbDprQ9Z94 November 11, 2025

年商1億から10億まで会社を伸ばすには、共通する“心構え”があります。

多くの経営者は、10億を目指す前に一度しゃがむ必要があると考えています。成長の踊り場を意図的に作り、業務の仕組化やマニュアル化を進めることが、その第一歩です。

社員は社長の五分の一しか動けない、とよく言われますが、仕組みを整えることでこれを半分程度まで引き上げられます。こうして年商3億くらいまでは自然に伸びます。
しかし、いきなり全てを仕組化しようとすると、ほとんどの場合失敗します。順序と段階が非常に大事です。

①まず社長自身が売れる仕組みを作る
②次に、社員全員が売れる仕組みを作る
③最後に、みんなが早く・たくさん売れる仕組みを作る

この過程で必要な部分は外注やテクノロジー投資で補助してもOK！
同じ人数で倍の売上を作るための“生産性向上”を意識し、順序立てて仕組化していくことこそ、10億突破への最短ルートになります。 November 11, 2025