MetaがGPUを増やしてもLLMの学習は速くならないという常識を覆す研究を発表しました。

LLMの学習において、H100のような最新GPUを数千台規模で並べた際、最適化なしではGPUの利用率（MFU）がわずか10%台にまで急落するケースが存在することが明らかに。

計算能力が爆発的に向上した結果、皮肉にも「計算」ではなく「待機」がボトルネックになる現象が起きています。

LLM開発者が直面する、この"Diminishing Returns"（収穫逓減）の詳細を4つのポイントにまとめました。

1. 真犯人は「通信オーバーヘッド」
なぜ性能が落ちるのか？答えは「通信」です。H100はA100に比べて計算速度が桁違いに速いため、次のデータを待つ「待機時間」の比率が相対的に増大します。つまり、計算があっという間に終わってしまい、ネットワーク（400Gbpsでも）からのデータ到着を待つ時間が支配的になるのです。スケーリングにおいて、GPUは「計算機」から「巨大な分散通信ノード」へと性質を変えます。このシフトを見誤ると、高価なH100がただの暖房器具と化します。

2. Metaの事例：A100 vs H100の死闘
MetaのLlama 3（H100/24k台）とLlama 2（A100/16k台）の比較は示唆に富みます。彼らはH100環境で、A100時代と同等のMFU（約38-43%）を維持するために、凄まじいエンジニアリングを要しました。H100の強力すぎる計算力が、隠れていた通信オーバーヘッドを露呈させたからです。「新しいハードウェアだから速い」のではなく、「新しいハードウェアほど、通信の遅延が致命傷になる」のが現実です。

3. 戦略の転換：データ並列からモデル並列へ
数千台規模のクラスタでは、単純なデータ並列（DDP/FSDP）だけでは限界があります。通信量を削減するために、「モデル並列化」への移行が不可欠です。

Metaは「4D並列化」を採用しました：
1. テンソル並列（TP）：ノード内高速通信を活用
2. パイプライン並列（PP）：ノード間通信を隠蔽
3. コンテキスト並列（CP）：長文脈対応
4. データ並列（FSDP）

「どう計算するか」より「どう通信を減らすか」が、現代のAIインフラの主戦場です。

4. 結論：並列化戦略の再考を
GPUの量は、適切な戦略があって初めて速い学習に繋がります。Metaが「Compute Optimal（学習効率）」から「Inference Optimal（推論効率）」へ舵を切ったように、ハードウェアの特性に合わせた戦略の再設計が必要です。 December 12, 2025

私も人生初ギックリ腰はお客様のスーツケースをオーバーヘッドに上げた時だった。鉛みたいに重くて、今でも何入ってたのか気になる。自分の力で持ち上げられない荷物をCAに上げさせないでほしい😭 https://t.co/N5ql7hKh6d December 12, 2025

以下、作成者の Gemini さんに聞いてみました。

このテキストエディタが爆速である理由は、単に「C++で書かれているから」だけではありません。

プロのテキストエディタ開発者が採用する高度なアルゴリズムと、OSの機能を直接叩く最適化を実装コードに組み込んでいるためです。

具体的に、ソースコード上のどの仕組みが「速さ」を生んでいるのかを技術的に解説します。

1. 巨大ファイルも一瞬で開く仕組み
【技術：メモリマップドファイル (Memory Mapped File)】

一般的なエディタ: ファイルを開く際、read 関数などでファイルの中身をすべてメモリ（RAM）にコピーしようとします。1GBのファイルなら1GBのコピーが発生するため、起動に数秒〜数分かかります。

このエディタ: Windowsの仮想メモリ機能（CreateFileMapping, MapViewOfFile）を使っています。ファイルをメモリにコピーせず、「ファイルそのものをメモリの一部として扱う」ようOSに指示するだけです。

結果: 10GBのログファイルであっても、OSが管理するポインタを取得するだけなので、ミリ秒単位で一瞬で開きます。

2. 文字入力で「重くならない」データ構造
【技術：Piece Table (ピーステーブル)】

一般的なエディタ: 文字列を巨大な配列として管理している場合、先頭に1文字追加すると、後ろの100万文字をズラす処理（メモリムーブ）が発生し、フリーズします。

このエディタ: struct PieceTable を見ていただくとわかりますが、元のファイルデータは一切変更しません。「元のファイルの〇〇文字目から△文字分」＋「追記バッファの〇〇文字目から△文字分」という**参照情報のリスト（Piece）**だけで管理しています。

結果: ファイルサイズがどれだけ大きくても、編集操作は「リストの末尾に小さな情報を足すだけ」に近い処理になるため、入力遅延が理論上ほぼゼロになります。

3. 描画エンジンの最適化
【技術：DirectWrite + 可視範囲のみの計算】

描画: 古いGDIではなく、GPUアクセラレーションが効く DirectWrite / Direct2D を使用しています。これにより、フォントのレンダリングが非常に高速かつ美麗です。

計算: render() 関数内では、ファイル全体を計算するのではなく、「今、画面に見えている行（数十行分）」だけ を瞬時に計算して描画しています（buildVisibleText）。

結果: 100万行あるファイルでも、スクロールした瞬間にその場の数十行だけを処理するため、スクロールがヌルヌル動きます。

4. 圧倒的な軽量設計
【技術：Native Win32 API (No Framework)】

現代のエディタ: VS Codeなどは「Electron」というWebブラウザの技術（Chromium）を内包しているため、起動だけで数百MBのメモリを消費し、CPUパワーを使います。

このエディタ: 余計なフレームワーク（Qt, MFC, .NET等）を一切使わず、Windowsの生のAPI（Win32 API）だけで構築されています。

結果: 実行ファイルサイズは極小（数百KB程度）、メモリ消費も最低限。OSの機能を直接叩くため、オーバーヘッド（無駄な処理）が極限まで削ぎ落とされています。

つまり、「OSの機能を限界まで使い倒し、無駄なコピーや計算を一切しない」 ように設計されているため、爆速なのです。 December 12, 2025

今日は思い出の日！
27年前の今日、1998年11月29日 ピアチェンツァとのカンピオナートの一戦！ #中田英寿 がオーバーヘッドでのスーパーゴールを含む2ゴールを決めました！🔥🔥🔥

伝説的なこのゴールを覚えている人はいますか？？ https://t.co/qq0BGXO1Ha December 12, 2025

ROSESELSA Distant Mountain 10th Anniversary Edition をレビューしました！🎧 <PR>
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✅視聴環境
Lotoo PAW 6000
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✅サウンドインプレッション
一聴してみると…な、なんだこの奥行き方向に抜けていく余韻とヌケ感は…！？これはカナル式イヤホンでは中々味わえない空気感！

特に優劣をつけるような意図はありませんが、ヘッドホンでしか味わえない音楽体験はあると思っていまして、ヘッドホンとしての物理的な空間の余裕に加え、アナログチックで実体感のある中低域、ふわっと浮かび上がる音像、そして左右方向のワイドなステージ！音が前後方向だけでなく奥行き方向にもｽｩｳ～と伸びる立体的な描写は、やはりヘッドホンの旨味だなぁと思いました。

…というわけで、この10周年記念モデル、通常モデルは所有していませんが通常版と比べると、10周年モデルは低音がより深く質感豊かに洗練された印象があります。全体のチューニングも落ち着きがあって一歩上の完成度という印象です。しかし、電子音が密集した楽曲ではややピーキーさを見せることがあり、得意・不得意の傾向はあるように感じました。とはいえ通常版の方がもっと暴れてたよなぁと思ったりもしています。
※記憶を頼りに通常版と比較したので、なんとなくそうなんだ～くらいに捉えて頂けると助かります。

☑️低音域
量感はカナル型イヤホンと同程度には感じられ、オーバーヘッドヘッドホンとしてはやや厚みが抑えめながら十分な迫力があります。こういった製品はポータブルヘッドホンと呼称した方が良いんでしょうかね？

話は戻りますが、雑味の少ない深みある低音やウッドベースの弦が跳ねた瞬間の空気感のある低音、指板に弦が触れるノイズまでリアリティたっぷりに表現！生っぽい浮かび上がるようなこの圧はヘッドホンならではですね…！
クラシックやジャズなど生楽器主体の楽曲では特に相性が良く、ウッドベースの生々しさやアコギの弦が弾けるような音で実像感たっぷりでした。

耳に当たるパッドの角度が固定で耳の角度に合わせられないこともあっって、装着位置によって低音の量感が大きく変化します。最適なポイントが見つかると力強く豊かな低音を楽しめますが、位置がちょっとでもズレるとスカスカになるので、装着時の調整が重要だと感じました。

☑️中音域(楽器類)
中音域に関しては全体的にフラットにバランス良く鳴らす印象ですが、やや明るめ。アコースティックギターはやや前傾的ながら奥行きや余韻、艶っぽさを伴って鳴ってくれる印象があります。
が、…楽器によって得意不得意があるのかも…？アコギ以外の楽器だと極端に引っ込んで聞こえる場合もあり、どうも詳細にレビューがしづらいほどのブレがあります。

きっちり固定化した評価を敢えて持たない(持てない)というのも、一つの評価だとご理解頂ければ嬉しい限り。

☑️中音域(ボーカル)
ボーカルはあまり積極的に鳴らすタイプではなく、女性ボーカルの音域によっても引っ込みがちに聞こえたり、バランス良く聞こえたりとやや歌い手を選びます。男性ボーカルはさほど選ばす、楽器隊からやや前にちょうどよい位置に定位してくれますね。

☑️高音域
高音域は煌めきそのものは強くありませんが、美しさのある音を出してくれます。性質を言えば自然な減衰を見せるタイプで、やや一歩引いてあくまで自然な聴かせ方に徹していることもあり、美しさに気づきづらいかもしれません。

やや中高音付近にピーキーさを感じることが多く、様々な帯域の音が入り混じるPOPSや現代的な楽曲だとそのピーキーな部分が突出して違和感が出ることが多い印象。
しかしジャズ・フュージョン・クラシック等のオーケストラを聞いてみると、そのピーキーさを感じることが全く無く、まるで実像感のあるリアリティでアナログチック！
広い空間で展開するアンサンブルを聴くことが出来るので、是非相性が良さそうなジャンルを探ってみてください。

特に装着感一つで音質が大きく変わるので、聞こえ方は人それぞれだということを念頭に入れて、いろいろお試しいただいたら良いのかなと思います。

☑️音場・空間表現
音場は、価格帯を踏まえると標準的～やや広めといった印象に収まっているように感じます。全体的に繊細さを重視した雰囲気があり、リアリティと立体感はあるものの厚みはやや控えめ。またこのリアリティも楽曲や楽器によっては感じにくい場合も多々あります。
特に奥行き方向の表現は少し苦手な傾向があり、前後のレイヤー感がもう一歩欲しいなぁと感じます。抜け感とか奥行きはあるのに楽曲によってはそれを感じにくいケースがあります。

☑️装着感について
1984年スタイルと公式が謳っているだけあって、現代の製品のような柔軟性がありません。
パッドの角度さえ変えられない仕様。これを不便と捉えるのか、レトロだからこれでいいんだ！と感じるかはあなた次第…ｗ December 12, 2025

オーバーヘッドプレスで腰を壊さないための4つのチェックポイント✅

挙上の瞬間に腰が反ってしまう典型例として、
・肘がバーの真下にない
・顔とバーの距離が遠い
この2つが大きな原因となります！

動画内で紹介している4つのポイントは特に無自覚で起こりやすいので、腰が痛い人は要注意です‼️

正しいオーバーヘッドプレスで健康に強い肩を作りましょう💪

参考になれば、いいねとリポストお願いします👍

パーソナルでは体の動きやクセを検査し、一人一人に合わせた身体機能を改善するエクササイズを指導させていただきます。
（終了後はフィードバック動画付き）

BIG3を中心に「体の構造から怪我をしないフォーム指導」も行っているので、ご興味がある方はぜひお申し込みお待ちしております。

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本日12/5の百里基地

1st 朝早くから上がりましたが、降りで綺麗なフォーメーションやらオーバーヘッドアプローチやらも

#百里基地 #航空自衛隊 #Hyakuri #F2 https://t.co/vvcXBi4zXA December 12, 2025

渡辺皓太って大体2人いるんだけど、今日は3人いた。
試合終盤になるとギア上げてさらにハードワークしてくれるから存在感が大きくなる✨
身体きついはずなのに繊細なボールタッチで決定的な仕事するからすごい。

オーバーヘッドアシストは凄すぎた！ https://t.co/eHJrfoA1Os December 12, 2025

友人が新しいPCを買いました👇
Ryzen 7 9700X / RTX PRO 2000（Blackwell）/ DDR5 32GB / NVMe Gen4
—— もう“無線用PCとしては贅沢すぎるレベル”。
これを見てふと思ったのが……
🔍 **FT8 のデコードって GPU を使えば速くなるの？

将来 GPU 対応はあり得る？**

■ 現状：FT8 は GPU より CPU が圧倒的に向いている

FT8 の内部処理は、

タイミング推定
周波数オフセットの補正
位相同期
LDPC 復号
候補メッセージの整合性判定

といった “逐次処理＋分岐だらけ” の DSPアルゴリズム。
GPU が得意な「大量の同じ計算を並列に処理する」流れとは相性が悪い。

■ 【引用】Joe Taylor（K1JT）の発言

FT8の生みの親であり、WSJT-X の主要開発者でもある
Joe Taylor（K1JT）は、開発メーリングリスト上で
GPU デコードについて以下のように述べています：
“Using a GPU would not speed up most of the decoding.
The current CPU-based algorithms are already highly optimized,
and the additional complexity of GPU support provides little benefit.”
（GPU を使ってもデコードの大半は速くならない。
現在の CPU ベースのアルゴリズムはすでに最適化されており、
GPU サポートを追加しても利点はほとんどない。）

さらにこう続けています：

“Data transfer overhead and the small block sizes in FT8
make GPU acceleration largely ineffective.”
（FT8 ではデータ転送のオーバーヘッドやブロックサイズの小ささにより、
GPU アクセラレーションはほとんど効果がない。）
WSJT-X が GPU 対応しない理由がこのコメントに集約されています。
■ 技術的に少し掘り下げると…

GPU が苦手な FT8 の要素：
小さすぎるバッチサイズ（GPUは大規模データで本領発揮）
多数の条件分岐（GPUスレッドが待ち状態になる）
処理ステップの連鎖依存（並列化できない部分が多い）
LDPC の規模が小さい（行列演算がGPU規模にならない）
一方 CPU は…

AVX2/AVX512 の SIMD 最適化が強力

周波数推定やLDPCの“こま切れ処理”に向いている
FT8 の処理量自体が非常に軽い
Ryzen 7 9700X クラスなら
FT8 100スロット同時デコードしても余裕があるレベル。
■ 将来的に GPU は使われるのか？

✔ 「純粋な FT8」では ほぼ NO

Joe Taylor が明言している通り、
FT8 のアルゴリズム構造が GPU と根本的に合わないため、
WSJT-X に GPU 対応が入る可能性は極めて低い。

✔ しかし「次世代デジタルモード」では GPU の出番が来る

例えば…

🤖 AI/ML を使った超弱信号復元

ノイズの中から信号を引きずり出す CNN/Transformer → GPU 必須。

🌐 ワイドバンド版 FT8（数万Hz帯域を一気に処理）

大量のFFTと並列復号が必要 → GPU向け。

📡 マルチパス推定を同時に数百通り走らせる

都市部の複雑な反射環境で有効 → GPU独壇場。

つまり、

FT8 のままでは GPU は要らない。
でも、FT8 の“次の時代”には GPU が主役になる可能性が大きい。

■ まとめ
FT8 のデコードは CPU の数学処理が中心
GPU は FFT の一部以外ほぼメリットなし

Joe Taylor 曰く
「GPU を使っても FT8 デコードはほとんど速くならない」
未来の AIベース通信・広帯域通信では GPU が重要に
現状の FT8 は Ryzen 9700X でも“鼻歌レベルの負荷”

結論：
FT8 が GPU を必要とする日は来ない。
しかし、次世代デジタルモードの時代には GPU と AI が中心になるだろう。 December 12, 2025

これはスゴすぎた✨
現地で見てて何が起きたのか一瞬分からなかった😂

なべこーのオーバーヘッドパスもスゴいし、それに反応してダイレクトで決めたジョルディもスゴかった👏🇫🇷 https://t.co/tFtRj6Aabt December 12, 2025

横田基地に3機の編隊飛行で（多分）オーバーヘッドアプローチするの目の前で見れた🙌

たまにリクエストされるけど現実世界で見た事無かったので嬉しい https://t.co/XFScQV5UMs December 12, 2025

Amazon S3 Storage Lens にパフォーマンスメトリクスの追加、数十億のプレフィックスのサポート、S3 テーブルへのエクスポートが追加されました。

Amazon S3 Storage Lens では、ストレージの使用状況とアクティビティを組織全体で可視化できるため、コストの最適化、パフォーマンスの向上、データ保護の強化に役立ちます。本日、S3 ストレージの使用状況とアプリケーションパフォーマンスに関するより深い洞察を提供する 3 つの新機能を S3 Storage Lens に追加しました。1 つは、アプリケーションが S3 データとどのように相互作用するかについての洞察を提供するパフォーマンスメトリクス、バケット内の何十億ものプレフィックスの分析、そしてクエリと分析を容易にするための S3 テーブルへのメトリクスの直接エクスポートです。具体的に 3 種類のパフォーマンスメトリクスを追加します。アクセスパターンメトリクスは、小さすぎて不要なネットワークオーバーヘッドが発生するリクエストなど、非効率的なリクエストを識別します。クロスリージョンリクエスト数などのリクエストオリジンメトリクスは、アプリケーションがリージョンをまたいでデータにアクセスするタイミングを示し、レイテンシーとコストに影響します。オブジェクトアクセス数メトリクスから、キャッシュや高性能ストレージへの移行によって最適化できるオブジェクトのごく一部をアプリケーションが頻繁に読み取っていることが明らかになります。S3 Storage Lens のプレフィックス分析を拡張して、バケットごとに何十億ものプレフィックスを分析できるようにしています。これまで、メトリクスは最小サイズと深さのしきい値を満たす最大のプレフィックスに限定されていました。これにより、すべてのプレフィックスにおけるストレージの使用状況とアクティビティを可視化できます。最後に、メトリクスをマネージド S3 テーブルに直接エクスポートできるようになりました。これにより、Amazon QuickSight などの AWS 分析サービスですぐにクエリを実行できるようになり、このデータを他の AWS サービスデータと組み合わせてより深い洞察を得ることができます。開始するには、S3 Storage Lens アドバンスドメトリクスダッシュボード設定でパフォーマンスメトリクスを有効にするか、プレフィックスを拡張してください。これらの機能は、AWS 中国リージョンと AWS GovCloud (米国) リージョンを除くすべての AWS リージョンで利用できます。S3 テーブルが利用できる AWS リージョンの無料ダッシュボード設定と高度なダッシュボード設定の両方で、マネージド S3 テーブルへのメトリクスのエクスポートを有効にできます。詳細については、S3 Storage Lens 概要ページ、ドキュメント、S3 料金ページ、および AWS ニュースブログをご覧ください。
https://t.co/3duOhzB6wf December 12, 2025

昭和53年『モーターファン』12月臨時増刊号より『国産乗用車カタログ』より　＃日産　自動車の　＃グロリア　です。
あれっ？ページ数が少ないのは人気と関係があるのでしょうか💦バンとか好きですよ！オーバーヘッドコントロールやエコモニターも気になります。
＃昭和レトロ　＃旧車 https://t.co/7BY2QkHBEs December 12, 2025

三頭1種目目　ケーブルオーバーヘッドエクステンションって呼べばいいのかな？
三頭と肩甲骨周りが硬くて効きが悪いのでコイツでセット毎に可動域増やしていく感じでやってます。 https://t.co/sDtXr7erdC December 12, 2025

このまま後半ホーム味スタの力で押せ押せムードになって長倉、テル、安斎あたりが逆転ゴール決めて勝ったとしてもそれは"積み上げ"じゃなくて今までと変わらない"現状維持"やからね？

積み上げがあるならボール支配率80%で圧倒して5-1ぐらいにするか、波多野豪がオーバーヘッド決めるぐらいしないと。 December 12, 2025

@_hikari_yfm あまりに自分の境遇と似ていたので共感の嵐でした…🤝✨️
私はたまたま川崎サポの友人と出会って、たまたま推しのやしきずとフロンターレがコラボすることになって、現地に見に行って、たまたま小林悠がオーバーヘッドで決めて…。今や🌈🕒グッズよりもフロンターレグッズにお金を費やす日々です笑 December 12, 2025

Kotlin Tour 第21回
Inline value Class、Nested and Inner Class を読みました。

Inline value classは、プリミティブをクラスでマップしてもインスタンス化によるオーバーヘッドが生じないようになるというもの。今の時代、どれくらいパフォーマンス変化があるものか…
でもこういう理論は面白い！ December 12, 2025

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✅サウンドインプレッション
一聴してみると…な、なんだこの奥行き方向に抜けていく余韻とヌケ感は…！？これはカナル式イヤホンでは中々味わえない空気感！

特に優劣をつけるような意図はありませんが、ヘッドホンでしか味わえない音楽体験はあると思っていまして、ヘッドホンとしての物理的な空間の余裕に加え、アナログチックで実体感のある中低域、ふわっと浮かび上がる音像、そして左右方向のワイドなステージ！音が前後方向だけでなく奥行き方向にもｽｩｳ～と伸びる立体的な描写は、やはりヘッドホンの旨味だなぁと思いました。

…というわけで、この10周年記念モデル、通常モデルは所有していませんが通常版と比べると、10周年モデルは低音がより深く質感豊かに洗練された印象があります。全体のチューニングも落ち着きがあって一歩上の完成度という印象です。しかし、電子音が密集した楽曲ではややピーキーさを見せることがあり、得意・不得意の傾向はあるように感じました。とはいえ通常版の方がもっと暴れてたよなぁと思ったりもしています。
※記憶を頼りに通常版と比較したので、なんとなくそうなんだ～くらいに捉えて頂けると助かります。

☑️低音域
量感はカナル型イヤホンと同程度には感じられ、オーバーヘッドヘッドホンとしてはやや厚みが抑えめながら十分な迫力があります。こういった製品はポータブルヘッドホンと呼称した方が良いんでしょうかね？

話は戻りますが、雑味の少ない深みある低音やウッドベースの弦が跳ねた瞬間の空気感のある低音、指板に弦が触れるノイズまでリアリティたっぷりに表現！生っぽい浮かび上がるようなこの圧はヘッドホンならではですね…！
クラシックやジャズなど生楽器主体の楽曲では特に相性が良く、ウッドベースの生々しさやアコギの弦が弾けるような音で実像感たっぷりでした。

耳に当たるパッドの角度が固定で耳の角度に合わせられないこともあっって、装着位置によって低音の量感が大きく変化します。最適なポイントが見つかると力強く豊かな低音を楽しめますが、位置がちょっとでもズレるとスカスカになるので、装着時の調整が重要だと感じました。

☑️中音域(楽器類)
中音域に関しては全体的にフラットにバランス良く鳴らす印象ですが、やや明るめ。アコースティックギターはやや前傾的ながら奥行きや余韻、艶っぽさを伴って鳴ってくれる印象があります。
が、…楽器によって得意不得意があるのかも…？アコギ以外の楽器だと極端に引っ込んで聞こえる場合もあり、どうも詳細にレビューがしづらいほどのブレがあります。

きっちり固定化した評価を敢えて持たない(持てない)というのも、一つの評価だとご理解頂ければ嬉しい限り。

☑️中音域(ボーカル)
ボーカルはあまり積極的に鳴らすタイプではなく、女性ボーカルの音域によっても引っ込みがちに聞こえたり、バランス良く聞こえたりとやや歌い手を選びます。男性ボーカルはさほど選ばす、楽器隊からやや前にちょうどよい位置に定位してくれますね。

☑️高音域
高音域は煌めきそのものは強くありませんが、美しさのある音を出してくれます。性質を言えば自然な減衰を見せるタイプで、やや一歩引いてあくまで自然な聴かせ方に徹していることもあり、美しさに気づきづらいかもしれません。

やや中高音付近にピーキーさを感じることが多く、様々な帯域の音が入り混じるPOPSや現代的な楽曲だとそのピーキーな部分が突出して違和感が出ることが多い印象。
しかしジャズ・フュージョン・クラシック等のオーケストラを聞いてみると、そのピーキーさを感じることが全く無く、まるで実像感のあるリアリティでアナログチック！
広い空間で展開するアンサンブルを聴くことが出来るので、是非相性が良さそうなジャンルを探ってみてください。

特に装着感一つで音質が大きく変わるので、聞こえ方は人それぞれだということを念頭に入れて、いろいろお試しいただいたら良いのかなと思います。

☑️音場・空間表現
音場は、価格帯を踏まえると標準的～やや広めといった印象に収まっているように感じます。全体的に繊細さを重視した雰囲気があり、リアリティと立体感はあるものの厚みはやや控えめ。またこのリアリティも楽曲や楽器によっては感じにくい場合も多々あります。
特に奥行き方向の表現は少し苦手な傾向があり、前後のレイヤー感がもう一歩欲しいなぁと感じます。抜け感とか奥行きはあるのに楽曲によってはそれを感じにくいケースがあります。

☑️装着感について
1984年スタイルと公式が謳っているだけあって、現代の製品のような柔軟性がありません。
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富士通と理化学研究所は共同で、2030年度までに物理量子ビット10,000個を超える超伝導型量子コンピュータを完成させ、同時に誤り訂正済みの論理量子ビット250個を動作させるという、極めて具体的かつ野心的なロードマップを公式に発表した。
これは、もはや「将来の夢」ではなく、国家プロジェクトとして確定した工程表である。

現在の世界記録はIBMの1,121物理量子ビット（2024年末予定）である。
たった5年後にその10倍以上の規模を倭国が達成すると宣言した瞬間、世界中の量子研究者は息を呑んだ。

しかし真の衝撃は、単なる数の大きさではない。

富士通・理研連合が開発した「STARアーキテクチャ」は、理論と実験の両方で、論理1量子ビットをわずか物理43個で実現できることをすでに証明している。
これはIBMやGoogleが現在想定している「1論理ビット＝物理2,000〜10,000個」の50〜200分の1のオーバーヘッドだ。
つまり、同じ物理ビット数でも、倭国製量子コンピュータは50〜200倍実用的な計算能力を持つことになる。

250論理量子ビットが現実になれば、何が起こるのか。

・リチウムを超える次々世代電池の電極材料を、実験なしに数日で設計可能。
・地球上の食糧生産を根本から変える「常温常圧での窒素固定触媒」を理論的に完全予測。
・CO2を直接燃料やプラスチックに変換する夢の触媒を、分子レベルで設計。
・現在20〜50年かかるとされる新薬候補の探索期間を、数ヶ月単位に圧縮。

これらは決してSFではない。
2025年現在、すでに古典コンピュータでシミュレーション済みの結果であり、あとは「必要な論理量子ビット数」が足りないだけだった。
その壁を、2030年に倭国が世界で最初に突破する。

さらに決定的な優位性がある。

大規模量子コンピュータを動かすには、絶対零度に限りなく近い0.01K（ケルビン）という極低温環境が不可欠だ。
この極低温冷凍機の世界市場シェアの約70%を、倭国企業（住友重機械工業・ブルーフォーサイト）が握っている。
IBMもGoogleも中国も、実は「倭国の冷凍機がなければ大規模化は不可能」という状況にある。
倭国だけが、サプライチェーンを完全に自国内で完結できる唯一の国なのだ。

2025年12月現在、量子分野の最前線にいる研究者の間では、
「実用量子コンピュータの本当のリーダーは、もう倭国だ」という声が、静かに、しかし確実に広がっている。

もしこのロードマップが予定通りに進むなら、
2030〜2035年頃、世界の歴史教科書にはこう書かれることになるだろう。

「量子コンピューティングの実用化時代は、2020年代後半の倭国から始まった」

半導体で世界を席巻した1980年代、
液晶・リチウムイオン電池で世界を制した1990〜2000年代、
そして今、量子コンピュータで再び世界をリードする。

倭国が30年ぶりに「次の100年を決める技術」の旗手となる瞬間が、
今、確かに目の前に迫っている。

これは単なる技術ニュースではない。
これは、21世紀後半の産業地図を塗り替える、歴史の転換点の始まりである。 December 12, 2025

お、ノースのキャリーカート、カッコいい！旅行とか出張に良さそう。俺も欲しいな、マジで。

美品THE NORTH FACE オーバーヘッド19インチ Overhead
https://t.co/maeUVXGgZL December 12, 2025