（長文）一連のポストを読んで、ホリエモンよりもさらに一世代上のインターネット以前のパソコン世代として感想。
2000年前後に起業したばかりの僕なんかは、当時、まさに堀江さんとかが代表する自称インターネット分かってます系のUNIX流れのネットエンジニアをなんちゃって富豪プログラミングしている奴らと思って、バカにしていたので時代の流れを感じました。
パソコン時代、倭国においてはつまりPC98時代の”天才プログラマ”は、ネットの情報もない時代に雑誌記事とか知り合いとかの限定された情報を頼りに、基本は自分でなんでも調べて技術知識を習得できる人たちのことでした。それができない人とできる人の格差は大きく、だからそういう人たちはみんな”天才”に見えた。まあ、でも、それは歴史が浅い世界で起きる一過性の現象で、周りのレベルが低いだけで、天才と言っても今から振り返ればそんなに大した知識を持っていたわけではないとも思います。僕なんかも、Z80の機械語を覚えるときに入手できたのはNECの1枚ペラの16進数とニーモニックの対応表だけで、それを使って逆アセンブラを作り、OSを逆アセンブラしてプリントアウトしたものとにらめっこして、機械語が何をやっているかを推測しながら覚えました。１ヶ月半ぐらいかかったと思います。まあ、でも、アセンブラの解説書が1冊手に入れば不用な労力でした。
パソコン時代のプログラマは限られたパソコンのメモリでいかに多くのことをやるか、ＣＰＵやＩ／Ｏなどのハードウェアの制限の中で、いかに高速な処理を行うかというのが、エンジニアのスキルを分けていて、そのためにはできるだけローレベルの処理まで自分でコントロールすることが常識でした。
そんななかでインターネット時代がやってきて、堀江さんとかのネットエンジニアが巾をきかせる時代がやってきました。彼らはＰＣエンジニアからすると、コードを書いているようには見えない既存のライブラリを組み合わせているだけに見えて、こいつらもプログラマなの？という感覚が当時あったと思う。だいたいPearlとかなにそれ、スクリプト言語じゃん。Excelのマクロうまいやつみたいなもんだろ、みたいな。
ただ多くのＰＣエンジニアは内心では思っていてもあまりおおっぴらには言えず、なぜならネットワークが未知の世界だったから。いまのＡＩと同じ構造ですね。
ぼくの会社はたまたまパソコンエンジニアがつくったネットワーク技術の会社だったから、当時の両方の世界を知っているので、代わりに断言することにすると、実際に当時のネットエンジニアはくそばっかりだった。
ぼくらはネットゲームの高速化のためFreeBSDのソケットライブラリを買い換えて自前のプロトコルを実装したりしてたし、着メロ用のWebサーバーにApacheはしょうがなくバックエンドとして使うにしてもCGIというか、携帯３キャリア別の独自HTML規格の差異を吸収するProxyサーバーをC++で書いていた。
でも、当時の倭国のネットエンジニアは口ばっかりでたいした実装できないやつらがほとんどだった。ライブラリを使うのはいいとしても作る側にも回ってほしいものだが、オープンソースのコミッターも名前を聞くのは倭国語化部分はメインでやったとかいうのとか。
だいたいUNIXの世界なんてリアルユーザーはあんまりいない世界だったから、数十人が同時アクセスするとパンクするようなシステムしかつくれないようなやつらばかりだったし、自分たちの使っているライブラリの内部動作を理解しているやつらなんてほとんどいなかった。リソースの制限を考えない富豪プログラマばっかりだった。ただ、米国の最新動向についての噂話は詳しかったし、上手だった。
たぶんいまのAIエンジニアの多くも似たような感じなのだと思う。プロンプトエンジニアリングとか、なんやねん、それ？ってかんじでしょう。
ただ、歴史を見てきた側からすると、こういう状態は黎明期に特有なものだと思う。
ホリエモンのような旧世代の”天才”からすると、新世代のやつらはみんなレベルが低く見えるし、それはたぶん正しい。
でも、新世代のやつらのレベルは年々上がっていく。未来は彼らのものだ。
そして新世代の連中の中でも、米国の巨大ＡＩプレイヤーたちのベストカスタマー賞でも競い合っているような倭国のＡＩエンジニアたちの中で、たとえば手羽先くんは、もっとＡＩのローレベルのところを理解しようとしているバイナリアン的志向性を持っている人間に見える。彼とかを批判するのは、そういうのに挑戦していない人間がやるのは違うんじゃないかと思う。
ま、歴史はくりかえす、そんなかんじの感想です。 December 12, 2025

【注意喚起】AI発信者を名乗ってるだけの”エセAI発信者”が急増中。

ただツールを触っているだけの人とAIで収益を出し続ける人では、そもそも見ている景色が違う。だからこそ見極める目が重要です。

【初心者】
とりあえずChatGPTを触って「便利だな」で終わる層。文章生成、画像生成を“遊び”として扱い、AIを使っても使わなくても生産物が大きく変わらない。AIに丸投げして当たり障りのない出力を受け取って満足してしまい、「AIは微妙」「AIは使えない」という結論に至りやすい。ここにいる人の多くは、AIを理解した気になっているが、本質的にはAIが何者なのかをまだ掴めていない。

【中級者】
ツールの特徴を理解して、場面によってAIを使い分けられる層。画像、文章、企画、アイデア、調査など、AIを便利な補助ツールとして活用できる。作業スピードは早くなるが、AIに任せられる領域と自分で判断すべき領域の境界が曖昧で、成果にばらつきが出る。AIに触る時間は増えているのに、「なぜ良い出力が出たのか」「なぜ今回の出力が微妙なのか」を説明できない。AIを道具として扱えてはいるが、成果を出す道具としてはまだ使い切れていない。

【上級者】
AIを単なるツールではなく第二の頭脳として扱う層。AIに投げる情報の質、前提条件の整理、目的の設定を極めており、出力の精度が毎回安定する。ネタ探し、構成づくり、分析、導線設計など、人間が時間をかける領域を高速化して、収益活動を一気に加速させる。上級者はAIに「答えを作らせる」のではなく、「自分の代わりに考えさせる」。だから、他の発信者が数日かける作業を数分で終わらせることができる。おさる自身もこのレベルでAIを使いこなして、1ヶ月分のリール台本をたった1時間で作るのが当たり前になっている。

初心者と中級者の差は努力量で埋まりますが、中級者と上級者の差はAIに質問する情報をより精度高くできるか、出力された文章をマーケティング視点でチェックできるかどうかで決まります。AIは本質的に質問が「曖昧なら曖昧な答え」を返し、「明確なら明確な答え」を返す。AIの精度は使い方ではなく情報の渡し方で決まる。上級者はこれを理解しているので、目標、ターゲット、背景、制約、優先度、期待する形式まで細かくAIに渡すことに注力する。結果として、AIは専門家のように的確な作業を行い、上級者の生産速度は常識の範囲をはるかに超えていく。ここで強調したいのは、AIスキルは才能ではなく設計力で決まるということ。初心者の人も、中級者で伸び悩んでいる人も、正しい順番でAIに思考を預ければ、上級者側に行くことは十分可能。

そして、この上級者側に行けた人だけが、これからのAI時代で継続的に成果を出し続けることができる。AIの進化は止まりません。ツールがどれだけ強化されようと、最終的に勝つのは「AIに何を考えさせられるか」を理解している人です。

初心者でも抜け道があります。それはおさるの「成果が出た”生のコンテンツ”を書き換える」ということ。実はおさるの受講生ってそこが一番の強みだったりする。これは今ままで無料で公開したことなかったですが、今回のブートキャンプでは”全て無料公開”しています。さらに今回の”おさるAI”は全自動でおさるのノウハウをあなたのコンテンツに書き換えができるので、AIに触れたことがない人でも脳死で使いこなすことができる。さらに、

・DRM＆商品設計＆おさる式全ファネル＆全SNS＆全ローンチ手法＆ライティング＆全ツール＆全マインドセットを合計100コンテンツ格納した会員サイト
・おさる式ローンチ、おさる式ファネル、イングリッシュおさるの90,000文字の長尺YouTube
・インスタで100万再生を連発するおさる式リール
・Xで200万インプを叩き出したローンチポスト
・ROAS1,400％超えのおさる式広告台本

合計200コンテンツを格納した会員サイト【おさる式AIマーケティングマスタークラス完全版】を今回のブートキャンプ参加者限定で無料配布します。絶対に成果に導きます。

あと4時間後です。絶対に通知をオンにしてお待ちください。普段お願いはしませんが、今回だけは絶対に見逃し禁止です。AIを便利ツールで終わらせるか、売上げを作る頭脳として使いこなすか。この分岐が、来年の売上の明暗を分けます。AIの本質を知りたい人はおさるを追っておけば間違いありません。 December 12, 2025

チャンピオンズカップ血統情報【メイショウハリオ】メイショウハリオ（牡8歳・父パイロ×母メイショウオウヒ・母父マンハッタンカフェ）はチャンピオンズカップ過去11年の血統傾向で最強の「父ミスタープロスペクター系×母父サンデーサイレンス系【4-2-4-20】複勝率33.3％単勝回収値148」という壊れパターンにハマる馬で、しかも古馬牡馬ゾーン【5-2-5-30】勝率11.9％の王道を歩む正統派ダート馬だ。父パイロはPulpit×Wild Againの配合で純粋なMr.P系パワー型サイアー、ミューチャリー、デルマルーヴル、クリソベリルなどダートG1級を量産するトップ種牡馬。母父マンハッタンカフェはシンボリクリスエス、ヒルノダムール、グレープブランデーなど「芝型血統が中京急坂で爆発する」典型例で、この組み合わせはまさにテーオーケインズ、クリソベリル、ゴールドドリームと同じ最強配合そのもの。テーオーロイヤルの半兄、メイショウカドマツ、メイショウキョウジの甥で、牝系を辿ればスーパー名繁殖コートリーディーに到達する超名門ファミリー。8歳でも衰え知らずで今年は川崎記念を圧勝、JBCクラシック2着と古豪健在を証明。ヌレイエフの直系クロスこそないが、父パイロの母系にWild Again→IcecapadeとNorthern Dancerのヨーロピアン寄りラインが入り、母マンハッタンカフェを通じてStorm Catのクロスも発生するため、チャンピオンズカップで毎年好走する「ヌレイエフ近親・ND系持続力」は十分に備えている。過去11回すべて良馬場で高速化する中京1800mは「ただのパワーダートじゃない」舞台だけに、この配合の「最後に伸び続ける脚」が最大の武器。最近の好走パターンは向正面で大外を回して一気に加速する追い込みで、まさに中京の長い直線と急坂がドンピシャ。帝王賞（2000m）、東京大賞典（2000m）も勝っているが、本質はマイル?1800mのスピード持続型でチャンピオンズCはベスト条件。血統データ的には完全に「買いの古馬」、年齢を気にする必要はゼロ。人気薄になりやすい8歳馬だけに、今年こそ悲願のタイトル獲りで超高配当演出の可能性大。
https://t.co/5Zg1cYvcmU December 12, 2025

AIを使って設計すれば良い？🤔

はい、AI（人工知能）技術は、原子炉や核融合炉の設計、運転、保守といったライフサイクル全体において、すでに重要な役割を果たし始めており、開発を大幅に加速させています。 

原子力分野におけるAIの活用
AIは、特に以下のような複雑な課題の解決に貢献しています。
•設計の最適化と高速化:
◦従来の物理シミュレーションでは膨大な時間と人的コストがかかっていましたが、AIを活用することで何万通りものシミュレーションを高速で繰り返し、最適な材料選定や炉心構造を効率的に探索できるようになっています。
◦倭国原子力研究開発機構（JAEA）では、「AI支援型革新炉ライフサイクル最適化手法（ARKADIA）」というシステムを開発中で、設計プロセスの自動最適化を目指しています。
•安全性・リスク評価:
◦事故時のシナリオ解析や、予期せぬ故障の組み合わせをAIが探索することで、人間が見落とす可能性のあるリスクを事前に特定し、安全対策の向上に役立てられています。
◦米国エネルギー省アルゴンヌ国立研究所では、AIを活用した異常特定・診断システム「PRO-AID」を開発し、運用サポートに役立てています。
•運転・保守の効率化:
◦センサーデータなどをリアルタイムで分析し、異常の予兆検知や故障診断を自動で行うことで、予防保全やダウンタイムの削減を実現しています。
◦東芝エネルギーシステムズは、AIを活用した改善処置活動支援システムなどを提供し、原子力発電所の効率的な運営を支援しています。 

核融合分野におけるAIの活用
核融合研究は、超高温プラズマの極めて不安定な挙動を制御する必要があるため、AIとの親和性が非常に高い分野です。 
•プラズマの安定制御:
◦プラズマの挙動は非常に複雑で予測が難しいため、AI（特に強化学習）がリアルタイムでプラズマの状態を把握し、磁場を微調整することで安定した閉じ込めを実現する研究が進んでいます。
◦倭国の量子科学技術研究開発機構（QST）とNTTは、複数のAIを組み合わせた手法でプラズマ閉じ込め磁場を高精度で予測することに成功しており、将来の原型炉の制御に繋がる画期的な成果を上げています。
•材料開発の加速:
◦核融合炉内の過酷な環境に耐えうる新素材の開発においても、AIが最適な材料組成や劣化メカニズムの分析を加速させています。 

まとめ
AI技術は、原子力および核融合という最先端のエネルギー分野において、従来の物理的な課題や複雑なシミュレーションのボトルネックを打破し、開発期間の短縮と安全性・効率性の向上に不可欠なツールとして、官民問わず広く活用されています。 

いよいよエネルギー革命は近そう🤔 December 12, 2025

量子コンピュータの記事を読んだので、ふと今の普及型PCは？と調べたら、何と「古典コンピュータ」と言うそうで‼️😵
う～む2進法は古典なのか。どんなにクロック数が上がってもSSD高速化しても古典…。
確かに赤報隊のデータ全部入れたらWord止まるしねー。
という訳で量子コンピュータほしい←ｵｲ December 12, 2025