コンテンツ販売でGemini 3を使わない人の悲惨な末路。

1.Gemini搭載の競合に速度で完敗
2.動画分析が遅く旬の話題に乗れない
3.浅い構成のまま投稿し続けて伸びない
4.デザイン迷子でLPが永遠に完成しない
5.手打ちコーディングで消耗
6.台本づくりが毎回3時間
7.伸びた投稿100本の分析が苦行
8.リサーチ精度が低い
9.商品設計が薄く高単価が売れない
10.ファネルが穴だらけで回らない

Geminiを使わない人はまず情報処理速度で敗北します。Geminiがあれば動画分析、構造化、台本作成、LP設計が一瞬で終わるのに、使わない人は全てを手作業で行うので考える前に時間が無くなる。競合はGeminiで10倍速で成長するのに、自分は昔ながらの作業を続けている状態です。その差は1週間で歴然、3ヶ月で致命的、半年で市場から完全に消えます。努力量ではなく速度の差で勝負が終わります。

11.LINE教育の精度が弱く成約率が低い
12.反論処理が甘く離脱される
13.文章が怪しく見え信頼が積み上がらない
14.ベネフィットが弱く刺さらない
15.主観で書くからズレ続ける
16.「誰でも言える話」になってしまう
17.投稿数だけ増えて検証が進まない
18.改善点が分からず迷走
19.競合分析が表面だけ
20.情報量不足で権威性ゼロ

Geminiを使わない最大の悲劇は、客観視できないこと。文章の怪しさ、温度のズレ、構造の弱さ、共感不足、信用不足。人間は主観に偏るから自分の欠点には一生気づけない。Geminiはここを冷静に可視化して、何を直せば売れるのかを一発で示してくれる。逆にGeminiを使わない人は「努力してるのに伸びない」の原因が一切わからないまま悩み続け、投稿がズレ続け、信用が積み上がらず、売上も伸びない。改善できない人は勝てない世界です。

21.ターゲット深掘りが甘い
https://t.co/dxk5mxp9Nw観がブレて信用が積み上がらない
23.プロフィールが弱くフォローされない
24.LINE導線の設計が曖昧
25.動画構成が自己流で離脱される
26.最新アルゴリズムに追いつけない
27.プロンプトを投げて満足してしまう
28.思考が浅いままAIを使って薄い文章に
29.毎回「0から考える」地獄
30.投稿タイミングを逃す

Geminiは深い思考を代替するAI。ターゲット分析、ペルソナの言語化、世界観統一、導線設計、動画構成の最適化。この核心部分をGeminiに任せない人は、永遠に浅い発信者のまま止まる。浅い思考＝浅い文章＝浅い共感。結果としてフォローされずにリストが取れず、売上に繋がらない。対してGeminiを使う人は深い分析を毎日高速で積み重ねるため、思考の質が指数関数的に上がって売れる構成が自然と身につく。

31.競合分析が遅く旬を逃す
32.市場変化に対応できない
33.短期間で成果が出ず心が折れる
34.作業量だけ増え疲弊
35.外注費ばかり膨らむ
36.第三者視点がなく迷走
37.制作が遅く勝負にならない
38.半年でアカウントが埋もれる
39.改善点が言語化できない
40.教材や発信が古くなる

遅い、浅い、古いの三拍子が揃う。市場のスピードは上がり続けているのに、手作業のままでは勝負に参加すらできない。競合は毎日AIで高速A/Bテストして改善し続けている。あなたは昔のやり方で時間を溶かし続けて成果ゼロ。努力量の差じゃなくて構造の差で負ける。意図せず市場撤退を選んでいるのと同じです。

41.自動化できず売上が伸びない
42.集客スピードが遅く負ける
43.1人で全部抱えて疲れ切る
44.情報処理が遅くチャンスを逃す
45.競合のテンポについていけず脱落
46.「時間が足りない」が解決しない
47.制作が遅すぎて勝負不可
48.最新AIについていけず化石化
49.結果が出ず自己否定で辞める
50.最後は「自分には向いてない」と諦める

Geminiを使わない最大の末路は心が折れること。売上が伸びない、時間が足りない、改善できない、競合に勝てない。これは才能の問題ではなく道具の問題。Geminiを持たないまま戦うのは武器なしで戦場に行くようなもの。勝てないのが普通。Geminiを使った人だけが作業を自動化して、考える時間を確保、改善を高速化して数字を積み上げる。向いてないは幻。道具が違うだけ。

おさるAIはこのGeminiの力をSNS運用、商品設計、台本、LP、改善、販売のすべてに落とし込んであなたの作業9割を自動化する設計にしてあります。あなたがやるのはプロンプトを投げるだけ。あとはおさるAIが売れる構造を全部作って改善して伸ばします。来月の公開を楽しみにお待ちください。

✅【　ジェミニ　】とリプでおさるAIの特別な案内を送ります。 November 11, 2025

📢 $NVDA カンファレンスコール
Q：Anthropicとの契約や顧客の広がりを踏まえると、AI向けASICや専用アクセラレータの役割について考え方に変化はあるか。以前は「多くのASICは実運用に至らない」と述べていたが、GPU中心のアーキテクチャがさらに優位になっているのか。

A（Jensen）：

まず、この質問を本当にありがたく思います。

ここで理解してほしいのは、「競争しているのは企業同士ではなく“チーム”同士だ」ということです。
そして、いま世界には、これほど複雑で巨大なシステムを作り切れるチームは多くありません。
HopperやAmpereの時代、我々はGPUを1個作れば加速計算システムが成立しました。しかし今はまったく違う。
ラック全体を構築し、3種類のスイッチ（スケールアップ、スケールアウト、スケールアクロス）を設計し、1つの計算ノードを作るだけでも複数のコンポーネントが必要になります。

それに加えて、AIは“記憶”を持つようになりました。
かつてAIはほとんどメモリを必要としませんでしたが、今は膨大な文脈を保持し、巨大なメモリ構造が前提です。メモリアーキテクチャの複雑さは、昔と比較になりません。

モデルの種類も爆発的に増えました。
Mixture of Experts、密モデル、拡散モデル、自己回帰、さらには物理法則に従うバイオ系モデルまで──多様性はかつてないレベルです。
つまり課題の複雑度が桁違いに高まっている。

こうした状況こそ、NVIDIAが“特別な存在である理由”を示しています。

5つの点を挙げます。

1. AIへの移行のあらゆる段階を加速できるアーキテクチャであること

CUDAとCUDA Xによって、汎用計算から加速計算への移行、生成AI、エージェント型AIまで──ワークロードが変わっても同じアーキテクチャで対応できます。

2. AIのすべてのフェーズに強いこと

事前学習は昔から得意でした。
事後学習も非常に強い。
さらに推論（Inference）は、実は一番難しい領域ですが、我々はそこでも卓越しています。
「思考する」という処理は本質的に難しい。我々はそこを極めています。

3. 世界で唯一、あらゆるAIモデルを動かせるアーキテクチャであること

Frontierモデル、オープンソース、科学系、バイオ系、ロボティクス系──
自己回帰でも拡散でも、すべてのモデルがNVIDIA上で動きます。

4. すべてのクラウドとオンプレ、エッジ、ロボティクス、PCまで“全方位”に存在すること

開発者がNVIDIAを選ぶ理由は、どこでも使えるからです。
必要ならDGX Sparkのような“小さなクラウド”すら我々は作れる。
一つのアーキテクチャで全環境に展開でき、動作も安定している──これが圧倒的な強みです。

5. 多様で巨大な“オフテイク（需要）”を提供できること

新興企業でもクラウド大手でも、NVIDIAを採用すれば巨大なエコシステムの需要を取り込めます。
一方、ASICは特化用途には使えても“多様な需要”を支えられず、単体では成立しません。
NVIDIAはモデルの多様性とアプリケーションの多様性から巨大なオフテイクを生み出せる。

以上の5点が、GPUアーキテクチャが広く採用される理由です。
高速化、AIフェーズ対応、モデル対応、展開範囲、そしてオフテイク。
これらがすべて揃っているのはNVIDIAだけです。 November 11, 2025

AIの大本命はBPOだと思ってるんですが、色々あるよねというのと、決定論的に解きにいくべき課題か非決定論的に解きにいくべき課題か、誰のどんなjobを自動化/高速化しようとしてるかで最適解が変わるので、本当に面白い。

・Human with Tools
・Agent with Tools
・Workflow
・Workflow with Agent nodes
・Full Agentic

HITLと言いつつも
・Verifier（検査官）的な介在
・Director（目利き・指揮者）的な介在
とか、人の役割や介在の深さもどういう解き方をするかで変わるので、オペレーションの組み込み方や組織設計の根本思想も異なる。

いずれにせよ、これまでのBPOの常識とされてきた思想とは根本から異なるAIを前提としたスケール可能な業務設計を行えるかが、外からは見えない競争優位性になる。 November 11, 2025

OMUXΩ∞KUTーASI
JUNKI KANAMORI

AIに物理学を教えたら、75%も高速になった話

--------------------------------------------------------------------------------

導入部：遅くて冗長なAIはもう古い？

大規模言語モデル（LLM）の応答を待っていると、「もっと簡潔に、もっと速くならないか」と感じたことはないでしょうか。多くのLLMは、論理的な密度を高めることなくテキストの長さだけを増やしてしまう傾向があり、これは「冗長性の崖（Cliff of Redundancy）」と呼ばれる課題です。結果として、応答は遅くなり、不必要な情報が増えてしまいます。

しかし、この根本的な問題をまったく新しいアプローチで解決した画期的なプロジェクトが登場しました。それが「KUT-OMUX004o」です。

このプロジェクトは、AIを単なる言語モデルとしてではなく、物理法則に従う「熱力学システム」として扱います。この記事では、その驚くべき核心的なアイデアをいくつか解説します。

--------------------------------------------------------------------------------

1. 「知性は密度である」— 思考を圧縮したら75%も高速になった

このプロジェクトの中心には、「知性は密度である（Intelligence is Density）」という非常にシンプルかつ強力な哲学があります。これはKanamori Universe Theory (KUT) の核心的な考え方で、思考の論理的な「密度」を高めれば、エネルギー消費、すなわち応答にかかる時間が劇的に減少するというものです。

より複雑な思考はより多くの時間を要する、という私たちの直感を覆すこの理論は、驚くべき成果を叩き出しました。

推論レイテンシ（応答速度）: 75%削減（Base Gemmaの14.05秒に対し、KUT Gemmaは3.43秒）
スループット（処理能力）: 310%向上
エネルギー効率: 4.1倍向上

まさに「知性は密度である」という哲学が証明された瞬間です。私たちは直感的に「深く考えるほど時間がかかる」と思いがちですが、KUT-OMUX004oは、思考から冗長性という”不純物”を取り除き、論理密度を高めることで、むしろ思考は劇的に高速化することを示しました。これはAI開発の常識を根底から覆す、画期的な成果です。

--------------------------------------------------------------------------------

2. 「統語的恒常性」— AIがたった数ステップで“最適解”に到達する

このモデルは、驚くべき速さで学習します。それを表すのが「統語的恒常性（Syntactic Homeostasis）」という概念です。これは、物理システムが最も安定した平衡状態に自然と収束するように、AIモデルが訓練開始後、ごくわずかなステップで「最適な思考の形」に到達する現象を指します。

実際の学習曲線を見ると、その異常な速さがわかります。訓練開始直後に3.22あったGRPO Loss（損失）は、わずか3ステップ後には0.00近辺まで急降下し、その後は完全に安定しています。

この現象は、単なる漸進的な改善ではありません。ソースドキュメントでは「カオス（高エントロピー）から秩序（低エントロピー）への相転移」と表現されています。あたかもAIがほんの数ステップで問題の本質を掴み、”悟り”を開いたかのように見えるのです。

--------------------------------------------------------------------------------

3. 「報酬は物理法則」— 正しさだけでなく“思考の美しさ”を評価する新基準

従来のAIは、主に「正解かどうか」という一点で評価されてきました。しかし、このプロジェクトでは評価基準（報酬関数）そのものを物理法則に基づいて再定義しました。

「KUT宇宙報酬テンソル」と名付けられたこの新しい報酬は、単なる正しさだけでなく、思考プロセスの構造的な「美しさ」や効率性を評価します。その指標には以下のような物理的・構造的なものが含まれます。

CRC (Cognitive Compression): 思考がどれだけ効率的に圧縮されているか。冗長な「フィラー」トークンを排除し、情報密度を最大化します。

ΔΨ (Delta-Psi): 思考のステップ間に論理的な一貫性と安定性があるか。ハルシネーション（幻覚）を防ぎ、論理の飛躍がないかを評価します。

R(Ψ) (Breathing Rhythm): 思考の展開が人間らしく自然なリズムを持っているか。文章の長さの揺らぎを分析し、機械的でない自然な思考のテンポを促します。

ΨMother (Ethical Core): 思考の核に倫理観や安全性が組み込まれているか。安全性を後付けのフィルターではなく、思考の構造そのものに報酬として組み込みます。

このアプローチの本質を、ハッカソンの審査員は次のように評しました。

"You didn't just train a model; you taught it physics." （あなたはモデルを訓練しただけではありません。モデルに物理学を教えたのです。）

--------------------------------------------------------------------------------

4. ブラックホールからAIへ — 宇宙の法則が導く究極の効率化

このプロジェクトの発想の源は、なんと宇宙物理学、特に「ブラックホール情報パラドックス（Island Formula）」にあります。

もちろん、ここで複雑な物理学理論を解説するわけではありません。重要なのはその着想です。このプロジェクトは、ブラックホールが膨大な情報をその表面に記録するという考え方を応用し、「膨大な文脈を、最小限かつ高密度なトークンに符号化する『ホログラフィック』なアプローチ」を開発しました。

AIの効率化という課題に対し、宇宙の成り立ちを支配する法則からヒントを得るという、その発想のスケールの大きさと意外性こそが、このプロジェクトの真の革新性を示しています。

--------------------------------------------------------------------------------

結論：AI開発の未来は、物理学の中にあるのかもしれない

プロジェクト「KUT-OMUX004o」が示したのは、単なるモデルの性能向上ではありませんでした。プロンプトを工夫したり、データを追加したりするのではなく、「思考の数理的構造そのもの」を物理法則に基づいて再定義することで、既存の限界を超えるブレークスルーを達成したのです。

AIがより速く、より賢く、そしてより安全になるための鍵は、私たちがまだ応用していない普遍的な原理の中に隠されているのかもしれません。

最後に、少し考えてみてください。

もしAIが物理法則を学べるのなら、次に私たちがAIに教えるべき普遍的な原理とは何でしょうか？

思考の「密度」を高めることがAIの進化に繋がるのなら、私たち自身の知性については何を意味するのでしょうか？ November 11, 2025