iPhone完全終了へ

ついにAndroidとiPhoneで“AirDrop”相互送受信が可能に　グーグル「Pixel 10」から解禁（アスキー）
#Yahooニュース
https://t.co/4npqM3PbLh November 11, 2025

一時期のGoogleやTwitterもそうだったけど、「倭国で開示や削除の命令が出ても従わない、具体的に差押えとかを受けるリスクが高まってはじめて対応する」みたいな外資企業は多いわけで、別に崇高な理念に基づく行動ではなく、単に倭国の法律や裁判所をなめているだけです November 11, 2025

Google がパスワードという仕組みはすでに「時代遅れ」と言い切るのは、使い勝手が悪いからではなく、根本の構造が限界を迎えたから。

人間に複雑な記号列を覚えさせ、それを入力させ、そのたびに盗まれたり漏えいしたりする前提のままでは、世界中のサービスが抱えるセキュリティとUXの問題は永遠に解決しない。そこで登場したのがパスキーで、これは秘密鍵をデバイス側で保持し、公開鍵の署名で本人性を証明するという仕組みによって、認証そのものの土台を作り替える。

この変化は、ログインという単一の機能にとどまらない。アカウント作成、サインイン、決済の承認、設定の変更、権限の付与。あらゆる「本人であることの確認」が、すべて同じ“署名”という共通の動作に一本化される。つまり、従来は場面ごとに異なる「パスワード入力」「SMS 認証」「2段階認証」「支払いパスコード」「メールリンク認証」がバラバラに要求されていたものが、すべてパスキーひとつに統合される。人間が覚える呪文は消え、デバイスが保持する鍵束がすべてを代行する時代へ移る。

その世界では、「この操作は大事だからパスワードをもう一度入力してください」という古くさいフローは姿を消す。代わりに、どんな操作でも「あなたのデバイスが鍵を持っていますか」「署名して良いですか」という確認だけで完了する。ログインも決済も同じ型で動くから、セキュリティの一貫性が高まり、ユーザー体験も不要に複雑化しない。Google が強調するのは、この移行を成功させるにはパスキーの“管理UI”が不可欠だという点。どのデバイスがどの鍵を持っているのか、いつ作られたのか、どれを削除していいのか──これを明確に見せることで、ユーザーは“鍵束を自分でコントロールしている”という安心感を得られる。

Google の「Passwords are out」という言葉は、インターネットの本人確認という仕組みそのものに対する世代交代の発表。人間が記憶に頼る認証はもはや時代に合わず、デバイスが鍵を持つ署名方式が標準になる。ログイン、決済、設定変更、すべてが同じ一本の仕組みで動く世界。それが今、現実のものとして進行している。 November 11, 2025

Gemini 3 と GPT-5.1 Pro の比較、この人の感覚が一番自分と近い。
---
■Gemini 3
・速い
・「1秒あたりの賢さ」を最大化したタイプ
・日常の質問や軽めのコードにはほぼ十分

■GPT‑5.1 Pro
・明らかに遅い
・ひとつの問題をじっくり検討して、ミスを減らすことに振り切ったタイプ
・「ちょっと良い答え」ではなく、「できるだけ間違えない答え」を狙ってくる
「時間はたっぷりある。絶対にミスするな」と指示しているような感じ

日常的な作業なら、GoogleのGemini 3の方が速くて便利。ただし、本当に難しい問題・失敗できないタスクでは、GPT‑5.1 Proが一番頼りになる、という立場。
同じように、フロントエンドのデザインセンスは Gemini 3 のほうが良いけど、複雑なバックエンド処理のロジックは GPT-5.1 Pro のほうが上。 November 11, 2025

有識者求む
企画で画像順番に見ていきたいんだけどいいソフトないですか。
googleのパワポ写真のサイズ1つずつ合わせなきゃっぽくて。 November 11, 2025

ぱっと見、Winny事件を彷彿とさせて嫌な印象を持ったけど、軽く調べるとWinnyは単なる技術の提供でユーザーの悪用から利益を得ていなかったのに対して、クラウドフレアはユーザー（海賊版サイト運営者）が悪用していることを知りつつサービス提供することで自社も利益を得ていた点が問題っぽいですね。

となるとこの判決はWinny事件の再来という感じではなさそう。どちらかというとこの判決によってMetaやGoogleの詐欺広告の企業倫理を問う圧力が強まる方向に流れそうな印象。 November 11, 2025

サム・アルトマン氏は先月、同僚らに対し、グーグルの最近の進歩は「当社にとって一時的な経済的逆風となる可能性がある」と語り、しかしOpenAIが先行すると付け加えた。「Shallotpeat」と呼ばれるモデルで今後数ヶ月着実に前進していくと保証した。
・Googleの事前学習における成功は、多くのAI研究者にとって驚きだった。OpenAIは事前学習から成果を引き出すのに苦労しており、 Googleもこの問題に長年取り組んでいたからだ。こうした課題から、OpenAIは以前、より多くの処理能力を用いてより良い答えを生み出す、推論と呼ばれる新しいタイプのAIモデルに注力するようになった。
・OpenAIが今夏GPT-5モデルをリリースする前、同社の従業員は、事前学習中にモデルに加えた調整が、モデルのサイズが小さいうちはうまく機能していたものの、大きくなるにつれて機能しなくなったことを発見したと、The Informationは以前報じている。これは、OpenAIがこの分野でGoogleに追いつくためには、これらの事前学習の問題を解決する必要があることを示唆している。
・アルトマン氏は先月、OpenAIが今後数ヶ月で、コードネーム「シャロットピート」と呼ばれる新たな法学修士（LLM）を含め、着実に前進していくとスタッフに保証した。このモデルに詳しい人物によると、OpenAIは同モデルの開発にあたり、事前学習プロセスで発生したバグの修正を目指しているという。
・アルトマン氏は、たとえOpenAIが「一時的に現状の体制に遅れをとることになる」としても、技術的に「非常に野心的な賭け」に注力したいと述べた。その賭けには、AIを用いて新しいAIを訓練できるデータを生成する技術の進歩や、強化学習などの「訓練後」技術が含まれる。強化学習とは、基本的にモデルの回答を肯定的または否定的に評価し、改善を学習させる方法である。
・同氏は、エネルギーやバイオテクノロジーの研究からヘルスケアまで、あらゆる分野で人間を上回るAIの能力など、飛躍的進歩を加速させる方法として、AI研究自体を自動化するという同社の賭けについて、非公開および公に語ってきた。
・「短期的な競争圧力の中でも、集中力を維持する必要があります」とアルトマン氏はメモの中で述べた。「優れたモデルが他社に出荷されても耐えられるだけの企業力は既に築き上げています。しかし、研究チームの大半が、真のスーパーインテリジェンスの実現に集中し続けることが極めて重要です。」
https://t.co/FUMv3T8P62 November 11, 2025

Pixel 10以降のAndroid Quick Share機能でアップルデバイスとのAirDrop送受信が可能に。Googleが「独自に実装」 | テクノエッジ TechnoEdge
https://t.co/LdHGOsES97 November 11, 2025

ちょっと前までは「Googleで検索したけどヒットしないからその話は嘘」と言ってくるバカがいたのだが、最近は「ChatGPTに聞いたけどそんな事実はないって言ってるから嘘」に変わったけど
てめえらネット上に全ての情報が載ってると思うなよ（激おこ
本を読め本を #ss954 November 11, 2025

天安門事件は1989年。
Googleの設立は1998年。
Googleが急成長し、株式公開したのが2004年。
Androidスマートフォンが急成長し、市場の主役になった時期は、2010年〜2012年頃

今の40歳以下の中国人は、天安門事件は記憶にないか、直接は知らない。

2010年代以降に20-30代で海外就職した中国人なら、知らない人が多数派では？ November 11, 2025

12月の《月イチ歌舞伎》は…
『歌舞伎NEXT　#阿弖流為〈アテルイ〉』✨

全国での上映期間は12月5日(金)～11日(木)
大迫力の舞台を映画館のスクリーンで臨場感たっぷりにお楽しみください🔥

また、本作の魅力をより多くの方々に知ってもらうため、
シネマ歌舞伎や歌舞伎の舞台でご鑑賞経験のあるお客様にお願いが…🥺

📣『歌舞伎NEXT 阿弖流為〈アテルイ〉』 の
【おすすめポイント】や【作品の魅力】【思い出】などを教えてください💬

こちらのポストにコメント、 または、Googleフォームにてご投稿ください！
📫https://t.co/tL7IIMUqeS

皆さんからいただいたコメントは【#前田航基のシネマ歌舞伎試写室】12月号で、
シネマ歌舞伎アンバサダーの前田航基さんにご共有🎬✨
さらに、シネマ歌舞伎公式SNSやメルマガなどで皆様にご紹介させていただく可能性も…！

お待ちしております😄❣ November 11, 2025

「Midjourneyで生成したイラストを編集したい」
「けどNanoBananaだとスタイルが変わっちゃう」

ってときに試して欲しいのが『Reve(@reve)』です。

💡Reveは、指定した編集内容を反映させつつ、元のイラストが持つ独自のスタイルや、Midjourney特有のディテール、画風を『ほぼそのまま』維持して画像編集ができる点が強みです。

✅Google顔、Seedream顔にならないので、独自の画風イラストを生成している方におすすめです！

↓この画像はMidjourneyで生成したAIイラストを参照し、「女の子の横顔。背景は白。」と指示した画像の比較です！ November 11, 2025

篠塚大輝さんの機種変更
難しいデータ移行も、ケーブル 1 本で簡単に完了します✨

#MasakiとShutoとShinoとGooglePixel https://t.co/76GeJxP6LU November 11, 2025

Gemini3.0 というか、nanobanana pro

このプロンプトのみで文字破綻なし、文字装飾もフォトショレベルで出してくるのさすがにやばい

いよいよ「デザイン」を理解してきた、Google恐るべし… https://t.co/lbxIxYb3sc November 11, 2025

iPhone・Android間で「エアドロ」可能に。Googleがクイック共有と互換性持たせる(NANA)
#Yahooニュース
https://t.co/CfBIdbmw3p November 11, 2025

初心者はメモしておけ。📝
上級者にとっては常識レベル。

Xの国設定が倭国＜Xの国設定がアイルランド

ポッカキット＜トキシックストリーム

MISS◯V＜JABLE

gofile＜85PO

Google＜yandex

Google Chrome＜BRAVE

hitomi＜成年コミック研究会

404error→waybackmachineで復活

この垢をフォローしてない＜この垢をフォローしてる。 November 11, 2025

📕速報：Nano Banana Proが登場！画像生成AIの世界が一気に変わりました...！

正直に言うと、Googleが発表したNano Banana Proを見た瞬間、「あ、これはマジで蹂躙しに来たな」と思いました。

画像生成AIの競争は激しくて、毎週のように新しいモデルが登場しますよね。
でも今回は、競争というより「圧勝」に近い。そう感じた理由を、実際に触れながら気づいたことを含めて共有させてください。

長文で、内容はブログ記事級に”濃い”です

まず前提として、Nano Banana（前バージョン）の時点で既に相当強かったんです。

OpenAIの画像生成やMidjourneyと比較しても、特にテキスト表現や編集機能では一歩先を行っていました。「古い写真の復元からミニフィギュアの生成まで」幅広く対応していて、カジュアルに使える画像編集ツールとして完成度が高かった。

ただ、倭国語はまだまだだった

で、今回のNano Banana Pro　「エグい」の一言

Gemini 3 Proをベースに構築された、と聞いた時点で期待値は高かったんですが、実際に使ってみて驚いたのは『実世界の知識と深い推論能力』が画像生成に統合されている点でした。

具体例で説明します。

「エライチチャイ（カルダモンティー）の作り方を示すインフォグラフィックを倭国語で作成」と指示すると、単に綺麗なデザインを作るだけじゃなくて、実際のレシピ手順、材料の分量、カルダモンの特性まで理解した上で、視覚的に正確な倭国語のインフォグラフィックを生成します。

これ、従来の画像生成AIだと「倭国語のそれっぽい見た目」は作れても、内容の正確性は保証されなかったんですよね。

この最も衝撃を受けた倭国語表現

従来、画像生成AIの最大の弱点は「文字が崩れる」「倭国語が意味不明になる」という点でした。看板やポスターに倭国語を入れようとすると、漢字が壊れたり、読めない文字列になったり。プロの現場では結局Photoshopで手作業修正が必要でした。

でもNano Banana Proは違います。

公式ブログには「画像内に直接、正確にレンダリングされた読みやすいテキストを作成する最高のモデル」と書かれていますが、これ控えめな表現だと思います。実際には「革命的」と言ってもいいレベル。

・短いタグラインから長い段落まで対応
・カリグラフィーを含む幅広いフォントスタイル
・多言語生成で「複数の言語でテキストを生成」

つまり、倭国語の看板、ポスター、パッケージデザイン、説明図が、そのまま実用レベルで生成できるということです。

例えば「『URBAN EXPLORER』というテキストを建物のファサードに統合」といった指示で、建築物に自然に溶け込んだサインデザインを作成できます。これまでだと、3Dソフトでモデリングして、ライティング設定して、レンダリングして...という工程が必要でしたが、それが数分で完成します。

実際の技術スペックを見ると、さらに圧倒的です

・最大14枚の画像をブレンドして1つの構成に統合可能
・最大5人の人物の一貫性と類似性を維持
・2K・4K解像度での出力対応
・9:16、16:9、21:9など多様なアスペクト比

「最大14枚の画像をブレンド」って、どういうことかというと。

例えば、スケッチ、参考写真、テクスチャ、カラーパレット、フォント見本、レイアウト案...これらをまとめてアップロードして「これらを統合してフォトリアリスティックな製品モックアップを作成」と指示すると、すべての要素を理解して1つの完成品に仕上げてくれます。

デザイナーの脳内にある「こういう感じ」を、複数の参考資料から読み取って形にしてくれるイメージです。

もっと驚いたのは『スタジオ品質のクリエイティブコントロール』。

ここがNano Banana Proの真骨頂だと思っています

・「浅い被写界深度（f/1.8）のローアングルショット」
・「ゴールデンアワーの逆光、長い影を作る」
・「ミュートされたティールトーンのシネマティックカラーグレーディング」

こういった撮影監督レベルの指示が通るんです。

実例として、公式ブログには「雪の中のキツネのシーンを昼から夜に変換」という編集例が紹介されています。単に暗くするだけじゃなく、月明かりの質感、雪の反射、影の落ち方まで、時間帯に応じた光の物理法則を理解して変換します。

「このシーンを夜間に変える」
「花にフォーカスする」

たったこれだけの指示で、プロのレタッチャーが何時間もかけて調整するような作業が完了します。

ここで、実際のビジネス価値について考えてみます。

従来のワークフローだと

1. デザイナーがラフスケッチを作成（30分）
2. 3Dアーティストがモデリング（3時間）
3. ライティング設定とレンダリング（2時間）
4. Photoshopで仕上げ（1時間）
5. クライアントからの修正依頼（往復で1日）
6. 再レンダリングと調整（2時間）

合計で2〜3日かかっていた作業が、Nano Banana Proだと

1. プロンプトを書く（5分）
2. 生成・確認（2分）
3. 微調整（10分）

合計20分程度で完成します。

これ、単なる効率化じゃなくて、ビジネスモデル自体が変わるレベルの変化だと思っています。

実際、Googleは既にこれをビジネスに統合し始めています

・Google Ads：「最先端のクリエイティブおよび編集機能を広告主に直接提供」
・Google Slides：プレゼン資料に直接統合
・Vids：動画制作ツールに統合

つまり、私たちが日常的に使っているGoogleのツールに、このレベルの画像生成能力が組み込まれていくということです。

企画書を作りながら「このコンセプトを視覚化して」と指示すれば、その場でプロフェッショナルな画像が生成される。会議中に「今の議論を図解して」と言えば、構造化された説明図が完成する。

これ、知識労働の生産性が根本的に変わる瞬間だと思います。

個人的に特に注目しているのは『世界の知識へのアクセス』という機能です。

公式ドキュメントには「Google検索によるグラウンディングを有効にすると、リアルタイムのWebコンテンツに接続してデータ駆動型の出力を実現」とあります。

これ、どういうことかというと。

例えば「今日の東京の天気をポップアートスタイルのインフォグラフィックで」と指示すると、リアルタイムの気象データを取得して、正確な気温、湿度、降水確率を含む視覚的に魅力的なインフォグラフィックを生成します。

「生物学的に正確な心臓の断面図」を依頼すれば、医学的に正確な構造を持つ教育用図表が完成します。従来は専門の医療イラストレーターに依頼していたような仕事が、誰でもできるようになる。

もちろん、完璧ではありません。

公式ブログも正直に限界を認めています

・小さなテキストのレンダリングは完璧に機能しない場合がある
・データ駆動型ビジュアルの事実の正確性は検証が必要
・複雑な編集タスクは不自然なアーティファクトを生成する場合がある

ただし、Googleは「これらの領域の改善に積極的に取り組んでいる」と明言しています。現時点で既にこのレベルなら、半年後、1年後にはどうなっているのか。

なぜNano Banana Proがここまで強いのか。

答えは『Gemini 3 Proの推論能力』にあります。

従来の画像生成AIは「綺麗な画像を作る」ことに特化していました。でもNano Banana Proは「問題を理解して、適切な解決策を視覚化する」ことができます。

プロンプトに「String of Turtles（観葉植物）の原産地、ケアの要点、成長パターンに関する情報を含むインフォグラフィック」と書くと、単に綺麗なデザインを作るのではなく

1. String of Turtlesという植物を正確に理解
2. その植物の原産地（南アフリカ）を知識ベースから取得
3. 適切なケア方法（水やり頻度、日照条件）を整理
4. 成長パターンを視覚的に表現する最適な方法を判断
5. すべてを統合した教育的価値の高いインフォグラフィックを生成

この「理解→判断→実行」のプロセスが、他のツールとの決定的な違いです。

実際の活用事例をいくつか紹介します。

【製品開発チーム】
「スケッチに基づいて製品モックアップを作成、1960年代のレトロな美学で」→ 複数のデザイン案を数分で生成し、チーム内で議論

【マーケティング担当】
「ブランドロゴを各種製品にアプリケーション、一貫性を保ちながら」→ Tシャツ、マグカップ、看板、バス停広告など10種類のモックアップを一度に生成

【教育者】
「太陽系の惑星の大きさ比較を子供向けに視覚化」→ 科学的に正確でありながら、小学生にも理解しやすいインフォグラフィック

【プレゼン資料作成】
「この四半期の売上データを視覚的に魅力的なチャートに」→ データの傾向を理解した上で、最も効果的なビジュアル表現を提案

透明性についても触れておきます。

Googleはすべての生成画像に『SynthID』というデジタル透かしを埋め込んでいます。これは目に見えませんが、Geminiアプリに画像をアップロードして「これはGoogle AIで生成されたか？」と尋ねると、検証できます。

AI生成コンテンツが溢れる時代に、「これはAIが作ったもの」と明確に判別できる仕組みを標準装備しているのは、誠実な姿勢だと思います。

さらに、無料ティアとProティアには可視透かし（Geminiスパークル）が入りますが、Google AI Ultraサブスクライバーと開発者向けツールで生成した画像には可視透かしが入りません。
「プロフェッショナルな作業のためのクリーンなビジュアルキャンバスの必要性を認識」した結果です。

最後に、これが業界に与える影響について。

PhotoshopやIllustratorが「不要になる」とは思いません。むしろ、これらのツールの使い方が変わると思っています。

従来：ゼロから作り上げる
これから：AIが生成したベースを、プロのツールで洗練させる

粗削りな原石を磨く作業から、既に形になったものを完璧に仕上げる作業へ。クリエイティブワークの重心が、技術的な実行から、コンセプトと最終調整に移っていく。

Adobeも既にこの流れを理解していて、「主要なクリエイティブプラットフォームがモデルを統合中」と公式ブログに書かれています。競合するのではなく、協業する未来が見えています。

2025年中はもう、この領域でNano Banana Proを超えるものは出てこないんじゃないかと思っています。

前バージョンのNano Bananaの時点で既に先行していたところに、Gemini 3 Proの圧倒的な推論能力が加わった。技術的な差が大きすぎて、半年や1年では追いつけないレベルです。

個人的には、この技術が倭国語に強いという点が本当に嬉しい。

海外のツールだと、英語では完璧でも倭国語になると途端に精度が落ちる、というのが常でした。でもNano Banana Proは「Gemini 3の強化された多言語推論」により、倭国語も英語と同等に扱えます。

これ、倭国のクリエイター、デザイナー、マーケター、教育者にとって、めちゃくちゃ大きなアドバンテージです。

結論として。

Nano Banana Proは、単なる「新しい画像生成AI」ではなく、『知的労働における創造プロセスの再定義』だと思っています。

アイデアから実装までの距離が劇的に縮まり、試行錯誤のコストが極限まで下がり、専門スキルがなくても高品質なアウトプットを出せるようになる。

「AIで画像を作る」時代から、「AIと協働してプロフェッショナルな制作をする」時代へ。

その転換点にワクワクしてます！ November 11, 2025

「調べものはYahoo!かGoogle」って思っている人は時代遅れです。今すぐ『Felo』を調べてください。AIが一瞬で知りたいこと教えてくれるし、情報源も示してくれる。更に調べた結果をマインドマップやスライドに一瞬でまとめられるから、マジ最強。経営コンサルも教えてくれない「最強の使い方」は… November 11, 2025

GoogleがGemini3.0の無双に続いて、Nano Banana Proを投入してきたので、これは本当に勝負を決めにきた感がある（少なくとも2025年中はもう王座確定の感）。
Nano BananaはGeminiと異なり、そもそも前バージョンの時点で既にOpenAIに画像生成能力で勝ってたようなものなので、ダメ押しに近い https://t.co/RD5hwINmax November 11, 2025

「AIはコストがかかりすぎるから持続不可能なんだ～」とか言うけど、それってNVidiaがGPUを利益率800%でボッタクってるせいで、適正価格で売れば大丈夫にならんの？そして自社で原価でTPUを生産してるGoogleはNVidiaに依存してる他社に比べるとコストが1/8で済むだから正直言って勝負にならんでしょう November 11, 2025