【緊急速報🚨】ジャパンカップ、勝ち馬候補は「2頭」に絞られました🔥

世界最高峰の戦い、ジャパンカップ。

国内外から最強馬が集結するこのレースは、まさに競馬の祭典であり、予想も極めて難解です。

東京2400mというチャンピオンコース。スピード、スタミナ、そして底力が問われる舞台で、どの馬が頂点に立つのか。

しかし、過去10年の傾向を徹底的に分析した結果、勝ち馬の候補は驚くべきことに「2頭」まで絞れることが判明しました。

今回はその過程となる【鉄板の消去データ】を公開します。最後まで読んで、あなたの予想の参考にしてください。

データ① 勝ち馬は基本的に5番人気以内
【消去】シンエンペラー、ジャスティンパレス、サンライズアース、ブレイディヴェーグ、ディープモンスター、ドゥレッツァ、セイウンハーデス、ヨーホーレイク、シュトルーヴェ、ホウオウビスケッツ、コスモキュランダ、ダノンベルーガ、アドマイヤテラ（※想定人気6番人気以下）
【根拠】ジャパンカップは、その名の通り「倭国一決定戦、いや世界一決定戦」と言っても過言ではない、国内最高レベルのレースです。紛れが起こりやすいハンデ戦やローカル重賞とは異なり、絶対的な能力値が結果に直結します。
過去の歴史を見ても、フロックでの勝利はほぼ皆無。真の実力馬しか勝ち切れない舞台であり、それはすなわち多くのファンに支持されている「5番人気以内」の馬が順当に力を発揮することを意味します。ここで大穴を狙うのは、確率的に無謀と言わざるを得ません。

データ② 外国馬は未勝利（近年傾向）
【消去】カランダガン
【根拠】一昔前とは状況が異なります。近年の倭国の馬場は世界的に見ても類を見ないほど「高速化」しています。欧州の重くタフで、力の要る芝を主戦場とする外国馬にとって、倭国の軽くスピードが求められるコンクリートのような馬場は、求められる適性が真逆です。
倭国のトップホースが、馬場状態の良いドバイや香港では活躍できても、欧州の凱旋門賞では苦戦するのと理屈は同じ。カランダガンがいかに欧州で強くとも、この東京の高速馬場で倭国のトップホースをスピードでねじ伏せるのは至難の業です。

データ③ 前走2桁着順からの巻き返し優勝は皆無
【消去】クロワデュノール
【根拠】前走で大敗（10着以下）した馬が、一気に立て直してジャパンカップを「勝つ」ことは極めて困難です。過去に凱旋門賞などの海外遠征から帰国初戦で勝った名馬もいますが、それでも前走で2桁着順を喫している場合は、状態面やメンタル面に大きな不安を残します。
ヒモ（2,3着）として拾う余地はあっても、頂点を極めるには勢いと充実度が足りません。クロワデュノールは能力が高い馬ですが、今回は「勝ち切る」までの評価はできません。

この3つのデータで残ったのは3頭です。
・マスカレードボール
・ダノンデサイル
・タスティエーラ

しかし、この3頭の中からさらに1頭を消し去る、決定的な『最後の消去データ④』が存在します。
このデータと、それによって導き出される『勝ち馬候補の2頭』を知りたい方は、いつも応援してくださるフォロワー様にのみ、DMで限定公開します。

ご希望の方は、以下の4つのアクションをお願いします。
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✅この投稿に「いいね」
✅この投稿を「リポスト」
✅「ジャパンカップで狙っている馬（例：マスカレードボール）」とコメント
上記を満たした方にDMをお送りします（※鍵垢は対象外）

出走予定馬リスト(コメントの参考にどうぞ)
・マスカレードボール
・クロワデュノール
・ダノンデサイル
・カランダガン
・タスティエーラ
・アドマイヤテラ
・シンエンペラー
・ジャスティンパレス
・サンライズアース
・ブレイディヴェーグ
・ディープモンスター
・ドゥレッツァ
・セイウンハーデス
・ヨーホーレイク
・シュトルーヴェ
・ホウオウビスケッツ
・コスモキュランダ
・ダノンベルーガ

【過去10年で万馬券演出の相性抜群】今週の無料予想について
今週末「ジャパンカップ」の最終的な買い目は、公式LINEでのみ限定配信します。
私自身、2015年にショウナンパンドラ、2019年にはスワーヴリチャードといった人気薄を本命に抜擢し、大勝ちした非常に相性の良いG1です。
先日のマイルCSでは、本命ジャンタルマンタルが見事に優勝し馬券的中！さらにアスコリピチェーノやレーベンスティールといった人気馬を事前に「危険な人気馬」とお伝えできた点も、多くの反響をいただきました。
今年も的中を狙うため、完璧に仕上げます。本気で勝ちたい方は、プロフィール欄のリンクから友だち追加をよろしくお願いします！ November 11, 2025

#OpenFitter はもちふぃった～のソースコードをベースに開発されていますが、ほぼすべてをフルスクラッチで新規実装しています。これにより
・処理の飛躍的な高速化（1000~10000倍）
・Unityアドオン本体・プロファイルの両方の大幅な軽量化
・可読性の大幅な向上
を達成しています。 November 11, 2025

気づいてるか？

AI時代、個人開発者がプロダクトで一発当てたいなら『Intuitのように人間が最終責任を持つサービスで差別化する』一択だ。

その理由を解説する。

Intuit（インテュイット）とは、1983年にアメリカで生まれた財務管理・税務ソフトウェアを提供するテクノロジープラットフォーム企業だ。QuickBooks（中小企業向け）、TurboTax（個人確定申告）、Credit Karma（個人向け金融プラットフォーム）などのプロダクトを開発・提供している。

創業のきっかけは、創業者のスコット・クックが、奥さんが家計簿をつけるのに苦労している姿を見て、「これ絶対パソコンのほうが簡単になるはずだろ…」と思ったことだった。そこからスタンフォードの学生、トム・プルーを口説き、二人で夜通しプログラムを書きながら、初代Quickenという“紙の家計簿をそのままPCに移したようなソフト”を作った。

彼らは当時から、ユーザーアンケートなんかより「実際の使われ方」を重視した。“Follow Me Home”といって、店でソフトを買った人を見つけて「家に着いてからどう使ってるか見せて」と言って本当に家までついていく。この“徹底的にユーザーの現実を見る”という姿勢が、後のIntuitの成功を決めた。

この姿勢から生まれたIntuitの最大の強みは、“必要なら人が入るプロフェッショナルサービス”を用意したことだ。Intuitが提供する個人向けの税務ソフト『TurboTax』は最初はただの申告ソフトだったが、2016年以降、専門家にリアルタイムで相談できる『TurboTax Live』に進化した。

税のプロが画面越しにあなたの申告を見て、間違いがあれば修正してくれて、「これはあなたの代わりに提出しておくね」と保証までしてくれる。このサービスを導入した結果、TurboTaxの売上が跳ね上がり、TurboTaxのLive系だけで会社の柱になるほど伸びた。これこそ、AI時代でも強く生き残るモデルだと私は思う。

実際、私が個人開発した決済導入SaaS『Apps』も決済代行会社への最初の申請情報を人間が目視チェックするという無料サービスを提供している。初期コストはかかるが、ユーザーは最初の導入が最も不安だと思い提供開始した。結果、このサポートが「安心して決済導入を任せられるサービス」として口コミを呼び、Appsは有料化から3年半で決済総額80億円を超えるプロダクトに成長し、今もなお売上は堅調に推移している。

AIが台頭した今、誰でもコードが書けるし、文章も画像も動画も作れる。つまり「作る部分」はどんどんコモディティ化する。差が付くのは、AIでは代替しにくい“最終責任”の部分だ。判断、保証、安心、例外処理、リスクの肩代わり。こういった“人間だけが引き受けられる領域”が、一番高く売れる。

Intuitはまさにそこにビジネスの価値を置いた。

・会計の難しさはソフトが肩代わり
・でも間違えられない部分は人間が最終チェック
・その安心は価格に上乗せ
・しかもユーザーの不安を取り除くから解約されにくい

これは個人開発でも100％再現可能で、例えば、あなたがAIで文章添削アプリを作ったとする。ただのAI添削ならすぐ真似される。でも、月1回“人間のプロ編集者が最終レビューするコース”を置いた瞬間、それは真似されにくい商品になる。

また、AIで営業資料を作るプロダクトなら、上位プランで“人間のコンサルタントが30分レビュー”をつければ、相手は安心して買うし、単価は自然に高くなる。

結論。

作業はAI、最終責任は人。この構造は利益率が高く、差別化しやすく、模倣されにくい。

つまり、AI時代に一発当てたい個人開発者が目指すべきは、「AI×人間の合わせ技で、安心と保証に価格に乗せるモデル」だ。

これはIntuitが40年かけて証明してきた戦略で、巨大企業になってもなお通用し続けていることがその証左だ。プロダクトはAIで高速化し、上位プランには“人間の最終責任”に付ける。Intuit式のこの発想こそ、今後のあらゆる個人開発の勝ち筋になる。

やるしかねえ。Don’t Work! November 11, 2025

#ローカルLLM
自己満足撮影😁
ミニPC × マルチGPU探しの旅は、“偵察LLM環境“※としてひとまずここまで。
#EVOX2 でgpt-oss-120b クラスをユニファイドメモリで実行し、高出力が欲しい時は RTX5070Ti(16GB) × 2 (oculink経由)のCUDAで対応。OSはUSB経由のSSDでWindows/Linuxを切り替え式。RTX50系からのFP4データ形式モデルでどこまでメモリ効率化/高速化できるか試す
※新しく出たモデルを素早く試す環境。これ以上の高出力/高単価はGPUレンタルサーバかCloud LLM を使う。お値段的には約60万円(27.5+15+15)になってしまった😅個人的にはEVOX2 だけで手広くLLM/画像生成/ゲームも出来るので充分だと思います November 11, 2025

A5:SQL Mk-2 で、Google Antigravity を使って Excel でテーブル定義書を出力する処理を高速化できないか相談したところ、多少速くすることができました。

Delphi でCOMオートメーションを使って Excel を操作するなんて、多分世の中でもほとんど事例がないと思うのだけれど、ちゃんとソースを理解し修正してくれるようです。…すごいな。 November 11, 2025

【Cloud LaTeX更新のお知らせ】

v2.135.0 (2025/11/23)

- draftモード追加：画像を読み込まずコンパイルを高速化！

- （上級者向け）TEXMFHOMEプロジェクト生成機能：独自のstyファイルを全プロジェクトに適用可能に！

- コンパイル時間切れを防ぐ警告表示も追加し、作業効率が向上！ November 11, 2025

先日思いついたアイデアを一般化してみました❣

レトロＰＣでのゲーム開発への応用を考えてみたのですが、
d=y² として８０ドット以内くらいの距離計算であれば最も精度の落ちる４５°付近でも１ドット程度の誤差に収まりますので、工夫次第で高速化が図れるかもしれません☺️ https://t.co/hw67iRxfx0 https://t.co/En23Uq9SgW November 11, 2025

【ワンパンチ】
石川涼氏の「フリーター宣言」は強者のみに許された余興ではない。それは「家計の防衛」と「小さく試す実験」さえ徹底すれば、誰でも自分の人生に「非日常」という名の副収入システムを組み込める、極めて現実的な生存戦略である。

【三行本体】

結論： 一般人が石川流の「非日常」をマネタイズする最適解は、本業という安全地帯を死守しつつ、在庫を持たない「限定型コミュニティ」で小さな実験を繰り返すことだ。

理由： 副業失敗の最大要因は「生活防衛の破綻」であり、リスクを「時間と少額」に限定することで、何度でも挑戦できる「負けない構造」が作れるからである。

オペレーション： 「防衛線確保（家計・健康）」→「非日常テーマの発見（偏愛）」→「限定販売（買わせない）」→「再投資（複利化）」 [1][3][5]

【ロング解説】

事実：石川モデルの「一般化」
石川涼氏が提唱する「買わせない（コミュニティ化・限定化）」戦略は、一見カリスマ的な手法に見える。しかし、その本質は「在庫リスクの排除」と「熱量の高い少人数への価値提供」にある。これは資本力のない個人こそが模倣すべき、究極のローリスクモデルである。 [5][7]

解釈：サバイバーシップ・バイアスの排除
ただし、彼と同じ規模を目指せば即死する。一般人の生存戦略は「ミニマム化」だ。
* 防衛線の死守: まず現金バッファと健康を確保し、本業を「ベーシックインカム」として機能させる。
* 非日常のミクロ化: 「世界旅行」のような大それたものではなく、「マニアックな趣味」「特定の悩み」など、自分だけの小さな非日常を見つける。
* 実験と撤退の高速化: 3ヶ月で芽が出なければ撤退。この「損切りの速さ」こそが、致命傷を避ける唯一の盾となる。 [2][4][9]

結論：小さな「循環」を作る
月数万円の収益が出たら、それを焼肉で消費せず「次の実験」や「学習」に再投資する。このサイクルを回すことで、副業は単なる小遣い稼ぎではなく、本業にも還元される「イノベーションの実験場」へと進化する。これこそが、凡人が到達できる最も尊い「石川的成功」の形である。 [20][21]

引用元リスト:
* [1] 倭国政策金融公庫 (リスク分析)
* [2] Business Research Lab (実態研究)
* [3] Note (失敗と罠)
* [4] XANY MEDIA
* [5] Fashionsnap (石川涼インタビュー)
* [7] Hatena Bookmark
* [9] 創業手帳
* [20] 厚生労働省 (キャリア形成)
* [21] 日経ビジネス November 11, 2025

【表示速度を
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これまで「充実した情報」を最優先にしてきた結果、読み込みに時間がかかるケースが多くありました。

でも対戦中は1秒が命取り

徹底的に内部構造を改善し、情報量はそのままに超💥高速化しています🚀✨

今後も、みんながより快適に・より強くなれるよう、改良を続けていきます🔥 November 11, 2025

SSDとか外付けSSDについて調べてたけど今のPCの規格がそもそも最新の高速転送に対応してないからたっかいSSD買ってもUSB3.0の範囲でしか高速化はできなさそうなのである

悲しいなぁ November 11, 2025

NanoBananaproでいろいろ遊べる🧶
イラスト・写真→ちび風の編みぐるみに一瞬で変換✨
・キャラの雰囲気そのまま
・髪型／服の色味も再現度高い
・“ぬいぐるみ化”ってめっちゃ斬新！
マーケティング思考で、あなたはどう役立てる？

▪️画像 → 編みぐるみ化の用途一覧

① SNS・Xでのバズ・拡散用コンテンツ
Before / Afterが明確で伸びやすい
「推しをぬい化」など共感＋エモ系で反応が増える
作品紹介として統一テーマでシリーズ化も可能
→ フォロワー増加、認知獲得に最適

② クリエイターのポートフォリオ・作品集として
イラスト → 立体変換のスキルを見せられる
可愛いグッズ系の表現が得意だと差別化しやすい
デザイン・色彩・再現性の高さをアピールできる
→ SNSでのブランディング構築に有効

③ グッズ化イメージの事前確認（プロトタイプ）
ぬいぐるみ商品を出したい人が「試作品イメージ」を
AIで先に確認できる
実際に外注する前の検証が高速化
キャラクタービジネスと相性抜群
→ コストをかけずに“試作”を見れるメリット

④ 推し活・オリキャラのぬい化
創作キャラ・アバターを立体ぬいにする遊びが人気
VTuber とも相性が良い
SNSで共有されやすい
→ ファンが喜ぶコンテンツ

⑤ EC商品ページのイメージ画像生成（注意あり）
“こういうぬいぐるみを作ります”のサンプル表示
ハンドメイド作家がオーダー見本として使える
※※実物と乖離しない表記が必要（「参考イメージです」必須）※※
→ オーダーメイド販売の問い合わせが増える可能性

⑥ アイコン素材にも
優しいテイスト → “安心感”の演出ができる
セラピストAIキャラクターの「癒しアイコン」として使える
優しさが伝わるビジュアルのため心理系ジャンルと合う
→ メンタルケア系のブランドにピッタリ

⑦ 商用クリエイティブ（サムネ・ヘッダー・広告）で
活用
Before / After構造はクリック率UP
「何これ？」と思わせる珍しさで目に止まりやすい
X広告 / Instagram投稿素材にも有効
→ コンテンツビジネスと相性◎

⑧ ストーリーコンテンツ（物語化）
アニメキャラがぬいぐるみになるストーリー
“旅するぬいちゃん”シリーズみたいな展開も可能
日常×ぬいの写真と組み合わせて世界観作り
→ 物語投稿でエンゲージメントUP

✨まとめ：めちゃくちゃ応用範囲が広い

AIアニメ → 編みぐるみ化は
**「感情 × 立体感 × Before/After」**の組み合わせで伸びやすく、ビジネス利用・SNS発信・ファンづくりまで、全部いけます November 11, 2025

いくつか直した＆中山芝終了。
昨年秋から中山は高速化したと考えてそこから計算しました。
L5・L4は甘くした方がいいレースを外さないなという感じ。

コース分析・余力ラップ新基準 https://t.co/sKUAZgH6xe @33maguより November 11, 2025

IonQ が論文で発表した技術で「何ができるようになったのか」を
絶対にわかるように3つにまとめる。

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【1】AIの中で量子回路をそのまま動かせるようになった
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これまでは、
・AI（ChatGPT みたいなもの）はAIだけ
・量子コンピュータは量子だけ
別々に存在していて、一緒に動かせなかった。

今回 IonQ が成功させたのは、
AIを動かしている“エンジン（PyTorch）”の中で
量子回路をそのまま動かせる仕組み。

→ AIの処理の一部を量子が担当できるようになった。
→ AIモデルの中に量子を直接組み込めるようになった。
→ AIと量子を同時に扱える時代のスタート。

これは GoogleもIBMもまだできていない。

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【2】超巨大な量子シミュレーション（1024 GPU）が可能になった
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普通のコンピュータでは、
量子状態は巨大すぎて扱いきれない。

IonQの技術は、
量子状態を1024台のGPUに分割（sharding）して
同時に処理できる。

→ 国家レベルの量子シミュレーションが可能
→ 量子誤り訂正の超大規模検証が可能
→ 新素材開発、軍事、金融、物流などに応用可能

「普通は絶対できないレベルの量子計算」を
AIと同じスタイルで実行できるようになった。

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【3】量子＋AIを“同時に学習”できるようになった
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AIは「学習（トレーニング）」が命。

IonQの技術は、
量子計算を AI と同じやり方で学習できる
（backprop＝逆伝播に対応した）

→ 量子を含んだAIモデルを作れる
→ AIが量子回路の最適化を学習できる
→ 量子×AIの“ハイブリッド脳”が現実になった

これは完全に新しい形のAIで、
ここが専門家の度肝を抜いた部分。

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【超・初心者向けまとめ（例え）】
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AIは「脳」
量子は「超能力」

今回 IonQ は
脳（AI）の中に超能力（量子）を直接埋め込んだ。

だからAIが突然、
普通では不可能な計算をできるようになった。

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【なぜこれが大事件なのか？】
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量子界隈でもっとも辛口で有名な専門家
Dr. Hugh Bitt が、この論文を見て

「The paper👇」

とだけ静かに紹介した。

普段は IonQ に超手厳しい人。

その人がケチをつけずに
“本物”として扱ったのは異例中の異例。

懐疑派が認める＝技術が本物になった証拠。

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【1行でまとめると】
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AIの中で量子を動かせて、
1024GPUで巨大処理ができて、
AIと量子を同時に学習できるようになった。

AI×量子の未来は、今日ここから始まった。

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【この技術で“具体的に”何ができるようになるのか？】
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① 新薬・新素材の開発スピードが何十倍にもなる
→ 分子の振る舞い（量子現象）をAIが直接理解できる
→ 製薬・電池・半導体の研究が一気に加速する

② 金融・物流・軍事で“人間では不可能な最適化”が可能
→ 量子AIが複雑すぎる計算をリアルタイムで処理
→ サプライチェーン・軍事配備・気候モデルが精密化

③ 防衛・センサー技術が飛躍
→ 量子レーダー・量子GPS・量子暗号のAI最適化
→ ミサイル防衛・宇宙警戒システムの性能が急上昇

④ AIが「量子の使い方」を自分で学ぶ
→ AI自身が量子アルゴリズムを設計
→ 従来の量子研究を超えるスピードで進化

⑤ AI自身が“量子を使った新しいAI”に進化
→ 古典AI（従来のAI）では不可能な次元の推論
→ 量子×AIの“ハイブリッド脳”が一般化

⑥ やがてスマホにも量子AIが組み込まれる
→ 画像処理・翻訳・検索などが桁違いに高速化
→ 個人レベルの生活に量子が降りてくる時代へ

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【結論】
────────────────────────
これは単なる量子研究ではなく、

「AI × 量子」という次の時代の“標準モデル”を
IonQが最初に作ったということ。

これが世界をどう変えるかは、
今日のこの一歩から始まる。 November 11, 2025

十ます足し算、十ます引き算、もっと早く出すべきでした。幼児でも、非常に高い効果を出してるようです。

またこうした計算の高速化により、他の学習もできるようになるのを感じる人は多いです。
知能の高まりではないかと‼️

https://t.co/GJiGU9JwVn November 11, 2025

@noricron @wadainotwi MSXパソコン
キーボードサイズでパソコンを実現してカセット端子とＦＤＤを搭載
パナソニックのMSXはワープロも搭載していたのはすごい
MS -DOSそっくりなMSX -DOSやCコンパイラもあった
BASICを高速化できるMSXベーシックターボ君と言うかカセットもあった。
8ビットパソコンなのにすごかった。 November 11, 2025

@dgx_elixir ありがとうございます。
今度、契約見直して高速化する時にいっちょやりますかねぇ。 November 11, 2025

【142,143日目】継続61 日

今日もプログラミング学習した

AWSの
・S3を設定しCloudFrontで高速化
・ELBでWebサーバーを負荷分散
・RDSのスレーブ
・CloudWatchの監視
についてざっくり学んだ
終点がわかってくると全体が掴めるので楽しいす

今日も一歩すすめた、ありがとう

#エンジニア
#勉強垢 November 11, 2025

高速化はうれしいが
今後は、CPU使用率高くなったり、ファイルIO食いつぶしたりしない？？
最近のWindowsのエラー考えると素直に期待できない

Windows「エクスプローラー」の起動が高速化、プリロード機能を導入へ - やじうまの杜 - 窓の杜 https://t.co/LczWFqYGuq November 11, 2025

高速化ありがとう November 11, 2025

速度化という表現に「薄さ何ミリ」風味を感じる（高速化の間違いだろうけど） https://t.co/t7RoNxhO2P November 11, 2025