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Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

アップデートでPSポータルの出番が増えたわい
PSのクラウドプレイもXbox のクラウドプレイも遅延が劇的に改善されてプレイにストレスを感じまへんな
画像は #GhostofYotei

それとアーケード基板もゆっくり増えてます
天地を喰らう2
海外版強行突破
海外版大列車強盗
戦場の狼Ⅱ
他…とか https://t.co/aYQ83kWlkY November 11, 2025

なるほど。Nvidiaは製造とR&Dコストに70%以上の大きなマージンを乗せてGPUをクラウドに販売し、クラウド価格を押し上げている。Googleは、製造コストに近い価格でTPUを構築し、積極的なクラウド価格を押し出す

これが垂直統合で、チップからネットワーク、クラウドの全体のスタックを所有することで価格競争力が出てくる。学習は最速のチップを好むが、モデルが稼働するとコストの大半は推論に費やされ、安定した低コストのハードウェアが重視される

推論が支出の90%を占めるようになれば、勝者は最低のトークンあたりのコストを提供する者になる。Googleの計画はTPUでトークンコストを継続的に削減し、クラウド価格を通じてその節約を顧客に還元すること

Nvidiaは最先端のトレーニングで強さを保ち続けるが、ワークロードがTPUでの安価な推論に移行すれば、高いマージンは縮小する可能性がある

ディストリビューションもGoogleにとって大きなレバレッジで、Googleは検索、YouTube、Android、ワークスペースを通じてTPU容量を埋め尽くすことが可能 November 11, 2025

おはようございます。12月まで咲いててほしいなぁ、ヒマワリ🌻^^今日もよろしくお願いします。 #越谷市 #北越谷 #アウトクラウド株式会社 #通信事業 #美容事業 #DM #新方川の朝 #11月のヒマワリ #今日もよろしくお願いします https://t.co/gf62b0lORj November 11, 2025

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未経験で経理に転職したいけど、難しいと思っていませんか？

「経理は経験者優遇ばかり」
「簿記2級だけじゃ足りない」
「結局、実務経験がないと無理なんでしょ？」

そう諦めている人、ちょっと待ってください。

実は、未経験でも経理に転職しやすい人には、明確な特徴があるんです。

僕はこれまで1,000人以上の個別相談に乗ってきました。その中で、未経験から経理転職に成功した人たちには共通点があることに気づきました。

今日は、その特徴を6つ紹介します。あなたに当てはまるものがあれば、それは立派な武器です。

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①英語が得意な人
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意外かもしれませんが、英語力は経理転職で強力な武器になります。

特に、外資系企業や海外取引のある企業では、英語ができる経理担当者は貴重です。

具体的には、
✅英文の請求書や契約書を読める
✅海外子会社とのメールのやり取りができる
✅IFRS(国際会計基準)の資料を読める
✅英語での現地スタッフとのコミュニケーションが取れる

「でも、経理の英語って専門用語が多くて難しそう...」と思うかもしれません。

確かに、会計用語の英語は独特です。でも、基礎的な英語力があれば、会計用語は後から覚えられます。

実際、大手企業ほど英語が求められます。経済がグローバル化しているので、国内だけで取引をしているという会社は少ないというのは誰でも想像つきますよね。なので、僕が相談に乗った中で、面接で「英語ができる」という点が決め手になった方はかなり多い印象です。

英語×簿記の組み合わせは、未経験者にとって最強の武器の一つです。

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②ITスキルがある人
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現代の経理業務は、ITスキルなしでは成り立ちません。

特に重宝されるのは、
✅Excelの関数やピボットテーブルが使える
✅VBAやマクロで作業を自動化できる
✅会計システムの操作経験がある
✅RPAやクラウドツールに抵抗がない

「経理=電卓を叩く仕事」というイメージは、もう過去のものです。

今の経理は、大量のデータをExcelで加工したり、会計システムからデータを抽出して分析したりする仕事が中心です。

前職がSE、営業でもExcelを駆使していた、事務職でマクロを組んでいた...こういう経験は、未経験でも十分アピールポイントになります。

実際、僕の講座でもIT関連の職種経験者は経理転職しやすいです。プロフィール欄からYouTubeを見ていただければ、僕の受講生で元SEで上場子会社の経理部に転職した人がいるので実体験をご覧ください。

IT化が進む経理部門では、ITスキルのある人材は引く手あまたです。

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③会計系資格がある人
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これは言うまでもないですが、簿記などの会計系資格は大きな武器です。

特に、
✅日商簿記2級
✅FASS検定
✅日商簿記1級
✅税理士科目合格

簿記2級が最もコスパがいいのは間違いありません。ほとんどの経理求人で「簿記2級以上」が条件になっています。

ただし、簿記だけでは差別化しにくいのも事実です。受験者が多いですから。

だから、簿記2級+αの資格や経験が重要になります。

例えば、簿記2級+英語、簿記2級+Excel、簿記2級+営業経験...このように組み合わせることで、「この人は他の応募者と違う」と思ってもらえます。

また、税理士試験の科目合格(特に簿記論、財務諸表論)は、簿記1級に匹敵する評価を受けることもあります。

資格は、あなたの「本気度」を証明する手段でもあります。

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④コミュニケーション能力が高い人
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「経理＝黙々とデスクワーク」と思っている人が多いですが、実は違います。

経理は社内のあらゆる部署とやり取りする仕事です。

例えば、
✅営業部に請求書の発行を依頼する
✅購買部に支払い予定を確認する
✅人事部と給与計算を調整する
✅経営陣に決算報告をプレゼンする
✅監査法人や税理士と打ち合わせする

むしろ、コミュニケーション能力がないと、経理は務まりません。

特に重宝されるのは、
✅分かりやすく説明できる(数字の苦手な人にも伝えられる)
✅他部署と円滑に調整できる
✅問題が起きたときに適切に報告・相談できる

前職が営業、接客、カスタマーサポートなどで、コミュニケーション力を磨いてきた人は、それを強くアピールすべきです。

実際、僕の受講生で元アパレル販売員から経理に転職した人がいます。面接で「お客様に商品説明していた経験を、社内での説明力に活かします」とアピールして、見事内定を獲得したそうです。

コミュニケーション力は、簿記の知識と同じくらい重要なスキルです。

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⑤事務系職種に従事した事のある人
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経理も事務職の一種なので、他の事務経験は大きなアドバンテージになります。

特に、
✅一般事務
✅営業事務
✅人事・労務事務
✅総務事務

これらの経験があると、「事務作業の基本は身についている」と判断されます。

具体的には、
✅書類の整理整頓ができる
✅期限管理ができる
✅正確にデータ入力ができる
✅ビジネスマナーが身についている

「でも、一般事務と経理って全然違うんじゃ...」と思うかもしれません。

確かに専門性は違います。でも、事務職に共通する「正確さ」「期限厳守」「マルチタスク」といった基礎能力は同じです。

特に、請求書処理や経費精算など、お金に関わる事務経験がある人は、それを強調すべきです。

実際の面接で「前職で毎月100件の経費精算をミスなく処理していました」とアピールできれば、説得力があります。

事務経験は、経理への転職において確実にプラスになります。

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⑥数字を扱うポジションの経験がある人
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経理以外でも、数字を扱う仕事の経験は評価されます。

例えば、
✅営業で予算管理や売上分析をしていた
✅店長として店舗の損益管理をしていた
✅製造現場で原価計算に携わっていた
✅マーケティングでデータ分析をしていた

「数字に対する抵抗感がない」「数字で考える癖がついている」ことは、経理にとって重要な素養です。

特に、店舗管理をしているサービス業経験者は強いです。

なぜなら、
✅予算と実績の管理をしている
✅売上や利益を意識している
✅数字で説明する習慣がある

僕が相談に乗った中で、サービス業から経理に転職した人は意外と多いです。面接では「店舗責任者として培った数字へのこだわりを、経理で活かしたい」とアピールしていました。

数字を扱う経験は、業種や職種が違っても、経理転職の武器になります。

━━━━━━━━━━━━━━━
自分の強みを見つけてアピールしよう
━━━━━━━━━━━━━━━

ここまで6つの特徴を紹介しました。

あなたに当てはまるものはありましたか？

大事なのは、「自分には何もない」と諦めないことです。

簿記2級だけで勝負するのではなく、これまでのキャリアで培ってきたスキルや経験と組み合わせる。それが未経験転職の成功の鍵です。

履歴書や職務経歴書を書くとき、面接で自己PRをするとき、必ず「簿記+α」をアピールしてください。

✅簿記2級+TOEIC750点
✅簿記2級+Excel VBA
✅簿記2級+営業5年
✅簿記2級+事務経験3年

この「+α」が、あなたを他の応募者と差別化します。

そして、1,000人以上の相談に乗ってきて確信していることがあります。

それは、「未経験でも経理に転職できる人は、必ず何か武器を持っている」ということです。

その武器が何なのか、自分で気づいていないだけかもしれません。

だから、改めて自分のキャリアを振り返ってみてください。きっと、アピールできるポイントが見つかるはずです。

僕も応援しています。

━━━━━━━━━━━━━━
あなたの「簿記+α」は何ですか?
━━━━━━━━━━━━━━

経理への転職を目指している方、または転職活動中の方へ。

あなたが持っている「簿記以外の武器」は何ですか？

英語？Excel？営業経験？事務経験？

それとも、「自分には何もない」と思っていますか？

ぜひ12/6(土)からの企画にご参加ください。

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「こんな経験も役に立ちますか？」という質問も大歓迎です。

一緒に、あなたの強みを見つけましょう！ November 11, 2025

中国、字節跳動のNVIDIAチップ利用を制限——生成型人工知能の「計算資源」と消費者向けAIの潮流

中国当局がTikTokの親会社である字節跳動（ByteDance）に対して、新設するデータセンターでNVIDIA製の高性能チップを使用しないよう事実上の制限をかけたと報じられた。報道は社内関係者の情報を引用しており、今年に入り字節跳動がNVIDIAのチップを大規模に調達していたことや、国が国家資金を受けるプロジェクトに国内製チップの使用を求める指針を出している点も指摘されている。こうした動きは、計算資源をめぐる地政学的な競争が、AI（人工知能＝コンピューターが学習して判断する技術）の実装戦略に直接影響を与えていることを示す。([https://t.co/rvt7ix8lLj](https://t.co/SxLdH4Q3ij))

この制限は単なる部品調達の問題にとどまらない。先進的なAIサービスを支えるには大量の計算能力と専用ハードが必要であり、国内外の企業は供給の確保とコスト管理、政策リスクの三つを同時に考慮せざるを得ない。規制が強まれば、海外製品に依存していた企業は設計の見直しや海外クラウドの活用拡大、あるいは国内チップの導入に踏み切る必要が出てくる。これにより、AIサービスの提供形態や国際的な連携のあり方が変わる可能性がある。([https://t.co/rvt7ix8lLj](https://t.co/SxLdH4Q3ij))

一方で消費者接点の側面では、検索や買い物に組み込まれる生成型の人工知能の存在感が増している。小売業者は年末商戦を前に、AIが直接商品提案や購買導線を作る流れを想定して戦略を調整しており、ウェブ向けの従来型広告だけでなく、AIが参照する「機械向けに整えた情報」を用意する動きが出てきている。こうした変化は、検索サービス自体が最新の対話型モデルを組み込む段階と時期が重なり、消費者行動と企業の投資判断に短期的な変化をもたらす。([https://t.co/rvt7ix8lLj](https://t.co/4RxLtXLNGr))

加えて、主要検索事業者は最新の大規模モデルを検索機能に順次統合しており、一定ユーザーに対して高性能モデルが既に配備された例も報告されている。これにより回答の質や表現が変わる一方、収益化や表示の設計、プライバシーや透明性の確保といった運用上の課題も浮かび上がっている。ハード供給の制約と、利用側の体験や商習慣の変化が同時に進む現在、企業は技術・政策・事業モデルを同時に見直す必要がある。([https://t.co/aYBfao3Elf](https://t.co/AVPCkXkz03)) November 11, 2025

おはようございます💡

⬇️こちら、クラウド・レルム編を復習するのに最適です！
周年前に読んでおくのおすすめ〜😊
#ロマサガRS https://t.co/90sEskSzHI November 11, 2025

おはようございます。

「確認して折り返します」

​この言葉、社内で週に何回飛び交いますか？
​その「確認する時間（保留）」は何も生み出さない空白の時間です。数字がクラウドで可視化されていればその場でスマホを見て「Yes/No」が出せます。
​
会議での「持ち帰り」をゼロにする。
それが最強の時短術です。 November 11, 2025

おい嘘だろ もうこれが分からないって世代がこんな素敵な絵を描けるのかよ これはローポリといってまあつまりこれじゃ この方が探しておるのは左側のクラウドじゃな https://t.co/gZq5BknQUK https://t.co/Crv9x4b2G2 November 11, 2025

$NBISはClickHouseの28%を保有しています。現在ClickHouseは上場していませんが、IPOは近々行われるでしょう。以下は、時価総額850億ドルのSnowflakeとClickHouseの比較です。この比較をここに置いておきますので、ClickHouseが将来どれだけの価値を持つかを推測してください：

Snowflakeは、使いやすさと拡張性を最適化した汎用クラウドデータウェアハウスです。
ClickHouseは、生のパフォーマンスとコスト効率を最適化した高性能リアルタイム分析データベースです。

多くのワークロードで直接的な代替品ではありませんが、競合する領域では、ClickHouseは速度と価格でほぼ常にSnowflakeを上回り、Snowflakeはシンプルさと広範なエンタープライズ機能で勝っています。

1. パフォーマンス

ClickHouse:
超高速です。本質的にC++で構築されたベクトル化されたカラム型OLAPエンジンです。
特に大規模スキャン、集計、時系列、観測可能性、ログ、メトリクス、AIパイプラインで、分析クエリを1桁速く実行します。

Snowflake:
BIダッシュボードやビジネスワークロードには十分速いですが、アーキテクチャ的なピークパフォーマンスではありません。
コンピュートとストレージを分離していますが、クラウドオブジェクトストレージの往復に大きく依存します。

結論:
ClickHouseは生の分析クエリで通常5–50倍速いです。

2. リアルタイム機能

ClickHouse:
リアルタイム分析向けに設計されています。
1秒間に数百万のイベントを摂取し、即座にクエリできます。

Snowflake:
リアルタイムではありません。
データ摂取の遅延はパイプライン次第で数分から数時間です。
Snowflake Streams/Snowpipeは役立ちますが、付け足しのソリューションで、コアデザインではありません。

結論:
ClickHouseはサブセカンドの新鮮さを求めるあらゆるものに優位です。

3. コスト構造

ClickHouse:
運用コストが非常に安いです。
データを極めて効率的に圧縮し、ローカルディスクを効率的に活用します。
ClickHouse Cloudは同等のワークロードで通常Snowflakeの70–90%安いです。

Snowflake:
Snowflakeクレジットは急速に増加します。
コンピュートはストレージとは別にスケールしますが、小規模クエリや同時実行の多いワークロードは高額になります。

結論:
ClickHouseは小さなBIワークロードを除き、ほぼすべての経済比較で勝ちます。

4. エコシステムと統合

Snowflake:
巨大なエンタープライズエコシステムです。
データ共有、ガバナンス、マルケットプレイス、安全なデータ交換、ID統合…比類なき洗練さです。

ClickHouse:
パフォーマンス志向のユーザーに焦点を当てた急成長エコシステムです。
優れたKafkaサポート、S3サポート、dbt統合、Pythonドライバ、ベクター検索、モダンなリアルタイムツールです。

結論:
Snowflakeはより広範なエンタープライズの洗練さを持ち、ClickHouseはパフォーマンスエンジニアのお気に入りのツールです。

5. ユースケース

ClickHouseが勝つ:
•リアルタイム分析
•観測可能性（ログ、メトリクス、トレース）
•アドテックとクリックストリーム
•IoT、テレメトリ、時系列
•AI検索とベクター検索
•厳格なSLAを持つペタバイト規模の分析ワークロード
•コストに敏感な環境（スタートアップ、インフラ企業）

Snowflakeが勝つ:
•伝統的なBIダッシュボード
•エンタープライズデータウェアハウジング
•SQL優先のビジネスチーム
•データ共有とガバナンス
•完全に管理されたターンキー簡単さを求める大企業

6. アーキテクチャ哲学

ClickHouse = 最大のパフォーマンス + 効率
あなたがデータエンジニアをもたらします。それが速度をもたらします。

Snowflake = 最大の利便性 + ガバナンス
あなたがクレジットカードをもたらします。それがシンプルさをもたらします。

7. AIインフラ時代において

AI企業がますますClickHouseを好む理由:
•バッチではなくリアルタイムデータが必要
•低遅延ベクター検索が必要
•ペタバイト規模でのコスト効率が必要
•Snowflakeの摂取遅延を許容できない

Snowflakeはバックオフィスのデータウェアハウジングでは依然として強いですが、AIネイティブの分析スタックはClickHouseに向かっています。

IPOが待ちきれません。👀 November 11, 2025

クラウドは大容量になるとやっぱり高いし、コスパ重視なら外付けHDDの方が安いし、ローカル保存先として必須だよね。最近は画像とか動画も高画質化してるからデータ容量を食うし。いろんな用途に１つのストレージ使えるし、激安セールとか狙って買うのがおすすめ。 November 11, 2025

走っている車も世界一
キレイ。

ただ、20年変わっていない
日系のラインナップ。

自動車の付加価値が、
ハード→ソフトに移り変わって、
ソフト（OS・UX・クラウド・AI制御） に移行した。

自動車OS競争(スマホでいう、Androidかアップル)で、欧州、倭国、韓国勢は完敗した。 https://t.co/rDadq6ikJ4 November 11, 2025

Apple iPhone Air (512 GB) クラウドホワイト、予約開始したって。どんな感じか気になるね。
Apple iPhone Air (512GB) - クラウドホワイト
https://t.co/pUHK0DH8rP
#iPhoneAir
下取りプログラムもチェックしよ
🔻Amazon🔻 PR November 11, 2025

【3/3】
要するに「完璧を求めない」「AIに教えてもらう」「会話する」だけ。
＋αで「何度も聞き直す」が最強なんだけど、それは需要があれば今度書きます。

とにかく生成AIよく分からないって人はチャッピーが今年の流行語対象になってるくらいだから今すぐ触って体験してみた方がいい。

勉強してから…って言ってる人は来年確実に置いてかれるよ。本も大事だけど使うだけならすぐ使える。AtlasのWindows版も来るかもだし、とにかく触ってみよう。

個人的に最近はチャッピーことChatGPTでざっくり作って、Claudeクラウドで表現直して、Geminiで深く聞く。それをチャッピーに戻して評価してって感じで使うことが多いですw

使う手間はありますが、やはり利用者が多いChatGPTが、最強だと思います。

#生成AI #ビジネス活用 #ChatGPT November 11, 2025

サイバーパンク小説 第二弾！
#クラウドストーカーズ

此処が俺達の居場所だ……

手詰まりの未来に蠢く忍者
抜け忍達が集う“雲翔衆”

崩壊した東京を舞台に
繰り広げられる
成り上がりの物語

高密度サイバーパンク小説！

是非チェックして下さい！
#ラノベストリート
https://t.co/KeLOunKl8U https://t.co/CvXc8P7qf4 November 11, 2025

選べるお菓子は3種類
エアリスは3パターンともクラウドとは違うお菓子を選ぶんだね
分け合えば2種類楽しめるしね☺️ https://t.co/whpMigol48 November 11, 2025

クラウド版ロディマスを購入しました！

このロディマス、そのうち入手したいと思っていたんですが久しぶりに価格を見てみるとなかなかいい値段に…
さらに値上がりする前にと思って比較的安めだった中古品を購入しました https://t.co/RJ9obFiWcm November 11, 2025