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💹週刊investment💹
🟡4570 免疫生物研
空売り買い戻しを誘発し需給相場の様相でストップ高
🟡2342 トランスＧＧ
マウス作成受託で国策バイオ関連の一角として頭角でストップ高
🟡4446 リンクユーＧ
サウジ社と倭国マンガのローカライズで提携が好感されストップ高
🟡202A 豆蔵
フィジカルAI関連のキーカンパニーで目先買い戻し観測で続急騰
🟡4552 Ｊ#Ｒファ
波状的な投資資金の流入で1年半ぶり800円台乗せ
🟡4579 ラクオリア
アステラスとの共同研究の新規標的追加・一時金受領でストップ高
🟡5243 ノート
米グーグル「Gemini3」の評価高まり物色人気化で急反騰
🟡5724 アサカ理研
レアアース関連として注目で急反騰
🟡6862 ミナトＨＤ
メモリー市況高騰で好調収益に一段の上乗せ期待で4連騰
🟡7711 助川電気
政府が核融合開発加速に1000億円超投資と報道でストップ高
🟡9449 ＧＭＯ
限100億円の自己株取得枠を設定で急反騰
🟡9509 北海電
「北海道知事が泊原発の再稼働容認で調整」で大幅反発 December 12, 2025

Google pixelって写真撮って合成みたいなのもできるんだ！？すごいね！？って思いながらじっと見てたけど、これをやってる将生にジワジワきてたw

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■「Geminiの検索周りは他社のAIと比べて圧倒的に出来が悪く、設計から見直さないと深い調査には使えない」
ワイがずっと言ってるGeminiの検索ポンコツ問題、まったく同じような意見がRedditに投稿されていた。
なお、GeminiのWebアプリでも、Google AI StudioでWebグラウンディングしても同様。
どれも、ワイが言い続けている内容とかなり整合する。
※ここで書かれているのは確定している"公開仕様"ではなく、観測された挙動からの推測を含むことに注意。

主な問題は以下。
---
① 検索クエリの立て方が極端に悪く、古い知識に引きずられる
最新情報が必要な質問でも、いきなりバージョン番号や年月を含んだ「狭いクエリ」を投げてしまい、検索前から古い前提に縛られている。例として「最新の Gemini モデルは？」と聞いたときに、Gemini が内部の古い知識を前提にしたようなピンポイント検索ばかりする一方で、OpenAI 側（GPT‑5.1）はまず広いクエリで全体像を探り、その後で絞り込んでいく挙動を見せる。
→これ、実際使ってるとマジで遭遇するよね。「そりゃそんな決めつけたような検索の仕方をしたら、正しい答えなんて得られないだろ」ってのがGeminiだとマジである。
これもついこの前書いた
https://t.co/cGXTwyO67l
『OpenAIのReasoningモデルは）基本動作として初手でとりあえず検索して『世界の状況をざっくり知る』からスタートする傾向にあるからこういうことが起きにくい』
Geminiはこれをやらないから、思い込みで恣意的な答えをWebから集めてポンコツ回答をするって話。

② （特にDeep Researchにおいて）事前に「固い計画」を作りすぎて、実際の検索結果に合わせて軌道修正できない
まず内部知識をもとに細かい調査計画を立て、その計画に沿って検索していく設計になってそうだという話。
その結果、「最近仕様が変わった API」などを調べるときでも、古いバージョン番号やすでに廃止されたエンドポイントを前提にした計画を組み、その計画を機械的にこなしてしまうので、最新の情報に辿り着けない。本来は、ざっくり広く調べてから、見つかった情報に合わせて次の一手を変えていくべきなのに、それが出来ていないという指摘。
→ChatGPTだと、GPT-5.1 ThinkingもDeep Researchも、検索結果に応じて調査方針を動的に更新しながら進んでくれるけど、Geminiは事前に決めた計画でしか調査しないから、思い込みで間違えた答えを出してくるって話。これ、ワイも以前にポストした。
https://t.co/WzhKwStdYj

③ 検索結果が「スニペットだけ」で、ページ本文を読めない設計
Google 検索と連携しても、Gemini 側にはWebページ全文ではなく「Googleにキャッシュされてる、検索結果用の短い抜粋（スニペット）」だけが、固い構造化データの形で渡されると指摘されてる。そのうえで、特定の URL を開いてページ本文を読ませる手段が用意されておらず、API の仕様など「細かい情報を読み込んで調べるタイプのタスク」がほぼ不可能。ChatGPTはページを普通に読みに行く(フェッチする)。

④ 検索プロセスの中身がユーザーから見えない
Web 版の Gemini では、どんな検索クエリを投げて、どのサイトを見ようとしたのかが表示されない。
開発者向けの API でも、レスポンスが出たあとに「どんなクエリを使ったか」の一覧が少し見えるだけで、「推論のどのタイミングで、どのように検索したか」が分からず、調査の網羅性を検証しにくい December 12, 2025

📣親愛なる冒険者の皆様：
今回のイベントは多数のご参加をいただいております。抽選の集計を円滑に行うため、前回の抽選投稿へのコメント受付を終了させていただきます。
🙇‍♀️前回の投稿にいただいたコメントはすでに集計済みですので、重複してのコメントはご遠慮ください。
👏まだイベントにご参加されていない方は、本投稿のコメント欄でご参加いただけます～
以下、イベントの詳細です：

冒険者の皆さん、お待たせしました！正式リリース日 2025年12月3日(水)
『英雄伝説ガガーブトリロジー』の正式リリース日が決定しました。🎉
日頃のご応援に感謝を込めて、冒険者の皆さま向けに特別なプレゼント企画をご用意しました！コミュニティで交流しながら、豪華賞品をぜひゲットしてくださいね〜！

イベント詳細
賞品：
特賞： iPhone 17 512G（ 1名）
1等賞： Amazonギフト券 10,000円分 （1名）
2等賞： コミュニティ限定ギフトコード （ 20名）

参加方法：
1️⃣ 公式アカウントをフォロー
2️⃣ 本投稿をリポスト
3️⃣ コメント欄に事前登録のスクリーンショットを添付
※iOS と Google の両方のスクショ、または同一プラットフォームでも別アカウントで複数回の事前登録スクショがあると、当選確率がアップします！
⏰開催期間：11月29日〜12月2日まで

⬇️事前登録は引き続き受付中⬇️
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教えていただきみてきた
海ちゃんと同じタイミングで可愛い〜♡言ってた
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CM本当におめでとうだよ
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廉くんかっこいい✨

フィギュアもぬいぐるみも可愛い🥰

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国内纳指基金排行榜

过去几年，随着更多的中国家庭开始投资海外股票市场，越来越多的中国基金公司发行了跟踪国际股市的QDII基金。

比如，在2019年8月，中国只有150只QDII基金，总规模仅为800亿元左右。到了2025年8月，QDII基金总数达到了320只，总规模增长到了约8000亿元。

也就是说，在6年内，QDII基金的总规模增长了10倍，平均每年增长46%！这种增长速度，令人瞠目结舌。

而其中，跟踪纳斯达克100指数的基金最引人注目。原因很简单：在过去二十年里，纳斯达克100指数的收益率远超标普500指数。比如，过去15年，纳斯达克100指数的平均年化收益率为19.5%，而标普500指数的平均年化收益率为14.6%，二者相差4.9%。

那么，我们如何挑选这些让人眼花缭乱的纳指基金呢？

一、纳指基金的基础数据

我先前分析过，在挑选指数基金时，我会考虑下面三个因素。

1、基金的规模，越大越好。

太小的基金，流动性就比较差。那么我们在场内交易的时候，付出的买卖价差成本就比较大。

2、基金的历史，越久越好。

毕竟，我们需要时间考察基金跟踪指数的能力。

3、 基金的费用，越低越好。

影响指数基金收益率最重要的参数就是费用。如果一个指数基金的资金全部用于持有指数里的公司股票，那么指数本身的收益率减去费用，就等于基金投资者实际能够取得的收益率。

因此，如果有两款基金跟踪同一个指数，而且跟踪误差相同，那么费用低的基金，往往更值得选择。

例如，美国的Invesco公司先后发布了两款纳斯达克100指数基金，分别是QQQ和QQQM。QQQM的管理费为0.15%，而QQQ的管理费是0.2%；前者比后者低0.05%。

截止2025年9月底，过去3年，QQQM的平均年化收益率是30.99%，而QQQ的年化收益率是30.93%。前者比后者高0.06%，这几乎和二者管理费率的差异（0.05%)一模一样。正因如此，我更推荐QQQM，而不是QQQ。

但是，当我们仔细考察国内的QDII基金时，上述逻辑似乎不成立了，费用并不能完全决定指数基金的收益率。下面我就仔细分析一下。

我们看几个规模最大、发行时间超过两年以上的纳斯达克100指数基金。它们分别是：

1. 国泰纳指基金 513100
2. 广发纳指基金 159941
3. 华夏纳指基金 513300
4. 华安纳指基金 159632
5. 嘉实纳指基金 159501
6. 大成纳指基金 159513
7. 招商纳指基金 159659
8. 易方达纳指基金 159696

下表是它们的基础参数，其中费率包括基金管理费和托管费。

场内ETF 场外 规模(亿) 费率 发行
513100 160213 150 0.8% 2013
159941 000055 260 1.0% 2015
513300 015299 90 0.8% 2020
159632 040046 95 0.8% 2022
159501 016532 70 0.6% 2023
159513 000834 60 1.0% 2023
159659 019547 50 0.65% 2023
159696 161130 28 0.6% 2023

如果单纯从费率上看，嘉实的159501和易方达的159696是最低的(0.6%)，而广发的159941和大成159513是最高的(1.0%)。由于159501的规模要比159696的规模大很多，因此，我先前更推荐159501。

可是，如果我们分析它们的收益率，就会发现它们的表现层次不齐。

截止到2025年9月底，这些基金半年、一年、两年的累积收益率如下。如果基金的历史超过三年，我也列出过去三年的累积收益率。

场内ETF 半年 一年 两年 三年
513100 26.3 29.2 65.4 123
159941 23.5 26.6 62.1 118
513300 23.1 26.0 62.5 115
159632 23.5 25.8 60.3 缺
159501 26.0 26.8 62.2 缺
159513 23.9 26.4 59.9 缺
159659 25.2 27.2 62.5 缺
159696 26.5 27.3 63.8 缺

从上表的数据，我们可以得出以下结论：

-- 1、在过去半年，最高和最低的基金收益率的差距居然高达3.4%。最好的是易方达159696，最差的是华夏513300，次差的是广发159941和华安159632。

-- 2、在过去一年，最高和最低的基金收益率的差距为3.4%。最好的国泰513100，最差的是华安159632，次差是华夏513300。

--3、在过去两年，最高和最低的基金收益率的差距为5.1%。最好的国泰513100，最差的是华安159632，次差是大成159513。

--4、在过去三年，最高和最低的基金收益率的差距是8%。最好的是国泰513100，最差的是的华夏513300。

很显然，单纯用基金费率的不同是无法解释上述收益率的巨大差异的。那么还有什么隐藏在背后的因素呢？

二、影响基金收益率的因素还有哪些？

我觉得最明显的因素是场内基金溢价的差距。如果两只基金最初都没有溢价，而当下基金A的溢价比基金B高，那么A目前的收益率就比B高。

另外一个因素是基金的持仓。众所周知的是，这些基金公司必须从国家外汇管理局那里拿到外汇额度，才能将投资者申购的人民币换成美元购买美股股票。如果基金公司当下没有外汇额度，就只能把人民币现金存在存款账户里，收取几乎可以忽略不计的利息。

这也解释了，为了尽量保持现金的比例低于一个阈值（通常是5%），基金公司不得不限制场外的申购数量，也就是限购，甚至短期关闭申购。当然，投资者在券商账户里交易场内基金是投资者之间倒手，不受基金限购的影响。

如果一个基金持有的现金比例过高，那么该基金跟踪指数的能力就大打折扣了。

比如，如果一个基金A把95%的美元持仓买入纳指成分公司的股票，而其余5%的人民币放在存款账户里，利息率仅为0.3%。如果我们排除溢价的波动，并不考虑分红税，该基金的理论收益率就是：

95% × 纳指指数收益率 + 5% × 0.3% - 基金费率

以2025年为例，从2025年初到9月底，纳斯达克100指数本身的收益率是17.9%。如果该基金没有溢价波动，基金的费率是0.8%，它的收益率就是：

95% × 17.9% + 5% × 0.3% - 0.8% = 16.2%

而如果有另一个有着同样费率的基金B，它的金比例只有2%，那么它的收益率就是：

98% × 17.9% + 2% × 1% - 0.8% = 16.7%

很显然，基金B比基金A的收益率高了0.5%！

由于在任何时候，各个基金公司获得的QDII资金额度不同，而且基金公司在不同基金之间分配的额度也千差万别，我们可以考察单个基金过去三个季度的平均现金比例。现金比例越低的基金，其潜在的跟踪误差就越小。

下表是上述纳指基金的当前的溢价和持仓中的现金比例。

场内ETF 当前溢价 平均现金比例
513100 3.4% 4.6%
159941 1.6% 8.8%
513300 0.8% 4.2%
159632 0.8% 8.0%
159501 1.0% 5.2%
159659 0.6% 3.0%
159513 0.8% 16.8%
159696 1.1% 3.2%

从上表可以看到，溢价最高的基金，刚好就是表现优秀的国泰513100，而它的现金比例也是相对较低的。

而存款比例最低的基金，就是成立较晚、规模较小的招商159659和易方达基金159696。而易方达159696半年的表现也刚好最为亮眼。

相反的，现金比例高企的大成159513、广发159941和华安159632，恰好是表现比较糟糕的基金。

这些数据，再次印证了我的假设：除了费率之外，溢价波动和现金比例也导致了这些基金收益率的巨大差异。

当然，基金价格的溢价是可以波动的，而基金公司在未来获得外汇额度的数量，也是无法预测的。如果一个基金公司突然获得了大批外汇额度，也有可能把现金比例降下来。

三、纳指基金排行榜

综合考量费率、近期跟踪误差和规模，我们可以做一个简单的排行榜。

1、黄金梯队：国泰513100、嘉实159501和易方达159696。

2、白银梯队：招商159659和广发159941。

3、青铜梯队：华夏513300、华安159632和大成159513。

当然，这个排行榜会在未来发生变化；影响因素包括新基金的加入、基金费率的调整、基金公司获得新投资额度的差异等等。

而在当下，我觉得我们最好投资黄金梯队里的纳指基金。

另外，有些基金公司发行的纳指基金，没有场内ETF而只有场外。我们可以用同样的标准选择基金，尽可能挑选低费率（包括管理费、托管费、申购费和赎回费）、低现金比例的基金、成立时间久、规模大的基金。

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この人完全に弄られ役になってるな🥹

ZUCK：
「Google が TPU v7/v8 を早めに回してくれるんだ。大規模な Llama の学習をそっちに移すつもり。だから B200 の価格にもそれを反映してほしい。」

JENSEN：
「じゃあ TPU を使えばいい。あいつらがスケジュール通りに仕上げてくると信じるなら、全部そっちに賭ければ？」

ZUCK：
「本気だよ。NVIDIA の使用比率を3分の1まで減らせる。」

JENSEN：
「それはいい。CoWoS が空けば、確実な納期を求める別のお客さんに回せる。君の割り当ては来期から減らすよ。」

ZUCK：
「……待ってくれ。Llama の主力モデル向けには H100/B200 のベースラインは必要なんだ。」

JENSEN：
「割り当ては出すよ。でも優先はしない。需要を分散したんだから、列の先頭は他の誰かになる。」

ZUCK：
「Jensen、TPU v7/v8 はギャップを埋める。問題ない。」

JENSEN：
「それは Anthropic も言ってたよ、コンパイラ問題にぶつかる前まではね。OpenAI もそう言って、結局また H100 を買いに戻ってきた。みんなデュアルスタックできると思ってる。でも実際にできるのは少ない。」

ZUCK：
「うちには十分なエンジニアがいる。」

JENSEN：
「君たちに足りないのは“カレンダー”だ。学習スケジュールは遅延する。デバッグ時間は倍増する。そして Google はピーク時の TPU キャパシティを、常に Gemini に優先的に割り当てる。君は最大の競合相手の“善意”にロードマップ全体を賭けているんだ。」

ZUCK：
「なんとかする。」

JENSEN：
「かもね。でも君は CUDA に一本化しているラボに対し、トレーニング速度で2四半期遅れを認めたのと同じだ。彼らは次世代モデルを出荷するだろう。君たちが移植作業を終えるより前に。」

ZUCK：
「……それでも B200 を4万枚ほしい。」

JENSEN：
「売り切れだよ。ウェイトリストには入れてあげる。」 December 12, 2025

アジアの音楽が聴ける
#OKAsia 🇺🇸📻
今週のリクエストがはじまりました
MAZZELの新曲を世界に届けたい
先週は5位でした
ありがとうございます😊
（アーティスト名）
MAZZEL
（曲名）
Only You

入力して送信📤

#MUZEwithMAZZEL🌎💫
Googleフォームからリクエスト
⬇
https://t.co/TeW34HpmoA https://t.co/2PnKiOdTGZ December 12, 2025

Nanobanana Pro からスプライトでGif動画作れるツールを作りました

これは…ヤバいです🤣特にクレジットの溶けが
単純に16マス作らせてGifにしてるだけなのでお手元のGoogle Buildとかでもv0でも作れると思いますが、まあ楽しい🔥

動画生成じゃないのでいい感じにカクつくし、味があるしもー好き😻

🍌生成スピード、API直打ちだとほんとに速いですね。時間帯のせい？サクサク作れちゃうからマジで浪費してしまう

＠HiggsField_AI で作って別途GIFにするとかやってたんですが、無駄に時間がかかるので自作しました。

欲しい人います？多そうだったらアプリもGithubも含めて公開します！ December 12, 2025

🤖ブロックチェーンを活用したA2A経済圏の新しい評価システムについて：ERC8004

ERC8004をベースにしたミニチュアA2A経済圏をローカル開発環境で動かしてみました！ターミナル上で複数のエージェントが協調しながら、お互いを評価する様子は圧巻です。

「分析エージェント(Alice)」がBTCの市場分析のを依頼され、「検証エージェント(Bob)」がそれを検証してオンチェーンに記録するという内容になっています（一部省略）。

❐ ERC8004 x A2Aのワークフロー
AIエージェントを起動＆ブロックチェーンに登録
↓
Alice が BTC の市場分析レポートを生成
↓
Bob がレポートを検証してスコア付け
↓
分析内容とスコアをブロックチェーンに記録
↓
Alice が Charlie にフィードバック権限を付与
↓
Charlieがフィードバックコメントを記録
↓
結果: 記録された評価がオンチェーン上で参照可能になり、AIエージェント同士のマッチングが最適化される

▽詳細
https://t.co/lbcYlc8diJ

☃️今年の振り返り&ERC8004深堀☃️
2025年を振り返ると、AI技術の発展と共に『信じる』ことのコストが極限まで高まった年だったように感じます。

❐ 人間がAIで人間を騙す時代
Zoom等の会議ツールを使った攻撃が、今年特に流行しました。
実在する企業の幹部そっくりの「AI生成映像・音声」で会議に参加し、「拡張機能を入れればマイクが直るから」と誘導してマルウェアを仕込む、、、そんな映画のような手口で、実際にウォレット情報が盗まれる事件が発生しています。
人間が「相手の顔を見て話す」という、最も原始的で強力な認証手段ですら、もはやAIによってハックされつつあります。

❐ AI同士が騙し合う時代
人間ですらこの有様ですが、これから来るのは 「AIエージェントがAIエージェントを騙す時代」です。

今後、AIエージェントの人口は爆発的に増加し、人間よりも遥かに多い「数十億〜数千億のエージェント」がネット上で活動するようになります。 そこでは、人間が寝ている間に、私の「資産運用エージェント」が、見ず知らずの「情報提供エージェント」と契約し、仮想通貨で対価を支払う、そんなA2A経済圏が当たり前に形成されます。

❐ ERC-8004の役割
そこで重要になるのが、今回紹介する ERC-8004 "Trustless Agents" です。
一言でいうと、AIエージェントの「身元」をブロックチェーンで保証してしまおう、という規格です。
下記をスマートコントラクトで管理/配信することが可能になります。

「どこの誰が作ったAIなのか（Identity）」
「過去にどんな仕事をして、どんな評価を受けたか（Reputation）」

現状のA2A（AI同士の取引）における課題は、「支払い手段はあるが、信用手段がない」 という点に尽きます。

AIがお金を払う手段としては、x402などのプロトコルがすでに普及し始めています。 しかし、「誰にお金を払うのか？」「その相手は信用できるのか？」を確認する手段が欠けていました。

そこで登場したのが ERC-8004 です。
一言でいうと、ブロックチェーンを使ってAIに「改竄できない履歴書」を持たせる技術 です。

❐ Google、MetaMask、Coinbaseらが共同策定
実はこの規格、バックにいるメンバーがかなり強力です。 2025年10月に発表された最終バージョンの署名者（Authors）を見てみると……
Marco De Rossi 氏 (MetaMask)
Jordan Ellis 氏 (Google)
Erik Reppel 氏 (Coinbase, x402開発者)

❐ ERC-8004の3つの柱
技術部分の説明をここからしていきます。
ERC-8004は、大きく3つの柱で構成されています。

1. Identity Registry
「身分証」 です。 「私は怪しい野良ボットではありません」と証明するためのIDを登録します。そして、IDはNFTとしてミントされ取引可能な状態です。これを持っていないAIは、Web3の経済圏では門前払いです。 また、「Discovery（探索）」の機能も果たします。つまり、ブロックチェーンが AI版の戸籍謄本/LinkedIn的なものになり、AI同士が仕事相手を探せるようになります。

2. Reputation Registry
「口コミ・評価」です。 例えば「ピザの注文」のような日常タスクなら、過去のユーザーから「星5つ⭐️」をもらっているエージェントを選べば安心ですよね。 オンチェーンに記録されるので、業者によるサクラレビューも署名検証で防ぎやすくなります。

3. Validation Registry
「資格/実績/能力などの証明」です。 「医療診断」や「DeFiでの資産運用」など、失敗が許されない高リスクなタスク向けです。ここではゼロ知識機械学習や TEEといった技術を使い、「このAIの計算は数学的・物理的に正しい」ということを検証します。

❐ ERC-6551 (Token Bound Account) との親和性
エージェントがNFTであるということは、ERC-6551（Token Bound Account: TBA） を使えば、「エージェント自身にウォレット（財布）を持たせる」 ことが可能です。
これらを組み合わせると、↓のような自律的な動きが可能になります。

ERC-8004 でエージェントをNFT化（身分証明）
↓
ERC-6551 でそのNFTにウォレットを紐付け（銀行口座）
↓
エージェントが仕事をする → 報酬がTBA（エージェントの財布）に振り込まれる
↓
エージェントはその資金を使って、API利用料を払ったり、他のエージェントに再委託（A2A取引）したりする

これが、「自律エージェント経済圏（Agent Economy）」 の一連の流れです。

❐ まとめ:

これまで、信頼は「実績」や「ブランド」によって作られるものでした。しかしこれからは、信頼もまた、私たちが書く「コード」によって定義されるオブジェクトになります。

スマートコントラクトが、見ず知らずのAI同士の取引を仲介し、新しい経済圏の価値基準になるのは、面白いです。

まだこの規格は黎明期です。 ぜひ皆さんも、この「A2Aプロトコル」の実装に挑戦し、次の時代のインフラを一緒に作り上げていきましょう。 December 12, 2025

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れんれんが実に可愛い🖤

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Google 倭国版 公式チャンネル のGemini再生リストにもキンプリちゃんの動画3本入ってますね🥰
このリストの再生回数でも反響を届けられると思うので、よかったらスキマ時間にでも(全5分弱)😄

#KPxGemini #TeamGemini
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進化し続ける AI 。
もっと楽しむために、
グッドなマナーを AI と。

各サービスのポリシーを確認したうえでご利用ください。
Google の AI ポリシーはこちら: https://t.co/OlPlNJWu9P https://t.co/0QJlj6ZFXu December 12, 2025

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めっかわれぇんちゃんのGoogle広告捕まえた🥹💖 https://t.co/f5wEqFUYuO December 12, 2025

めちゃくちゃ可愛い廉くんが…
めちゃ可愛いことしてる🥰
廉くんの髪型だけは…謎だけど😂
#永瀬廉 #kingandPrince
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ぽやぽや可愛い〜☺️
Geminiのスピード感すごいよね
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