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第2のビットバレー構想、いよいよ“人材集積フェーズ”へ ―

この最後の波に気付き乗れるか否か。
まもなく、倭国が返り咲く🇯🇵🌸‼️

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Windows10から11へのアップデートで、リリース当初より愛用していたGoogle倭国語入力が絶望的なまでに変換能力を低下させ、あまりにも使い物にならなかったので、この一カ月でATOKとMS倭国語入力を使い比べてみた結果の寸評。

ATOK：現時点での変換能力は一番高いように感じるのだが、年間7200円支払うほどの性能差は感じられない。アホな変換は普通にしまくるので、値段相応に素晴らしく快適とは思わなかった。あとブラウザを強制終了が頻発するのは俺の個人環境だけかな？

MS倭国語入力：特別優秀だと思うことは無いのだが、無料と思えば十分な気もする。動作の重さを感じる瞬間が稀にあるが、気にならないレベル。ショートカット登録などインターフェイスのカスタマイズ余地がほぼ無いのが凄く困る。

Google倭国語：この前まではなんの不満もなかったのが、Windows11にした途端唐突に絶望的な変換をお出ししてくるようになり、最初は自分が脳の病気にでもなったのかとマジで心配になった。クリーンな再インストールしても無駄。キャラや作品名など様々な固有名詞が自動的にクラウド辞書として登録される機能はどの倭国語入力も備えているようだが、それに関してはGoogle倭国語入力がずば抜けて高い。それは今もそう。だが本当に変換能力が終わってる。そしてGoogle側にアップデートする気がほぼ無いのが絶望を加速させる。 November 11, 2025

定期的に言ってるけどサイボウズはホントすごい会社だと思うな。

・オンプレ→クラウドのイノベーションのジレンマを完全に克服
・AWSとかじゃなくてデータセンター自前運用
・MS、Google、Salesforceとガチ競合する領域
・そんなハード過ぎる状況で↓の成長を継続

僕は2011年〜2016年までGoogleのクラウド部門にいて、中小企業向けの営業担当だったので、まさに彼らがオンプレからクラウドにチャレンジをする、というニュースを競合として見ていたんだけど、ぶっちゃけ当時は「サイボウズですか？GoogleとかSalesforceとの競合はさすがにキツイんじゃないですかね？」とかなり確信度高く思っていたし、お客さんとも喋っていたんだけど、まさかこんなに成長するなんて思っていなかった November 11, 2025

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

11/26🌅朝活！NY市場まとめ ➡️ きょうの東京市場展望
📈主要3指数はそろって上昇！ダウ+1.4%/S&P500+0.9%/ナスダック+0.7%
→ただし半導体は逆風で『中身はローテーション』気味
・先週の急変動後の『落ち着き＋買い戻し』が継続
→NVDA・AMDは競争懸念で下落してナスダックの上値を抑える展開
・政府閉鎖で遅れていた指標が一気に出て、小売売上高/PPI/消費者信頼感『景気減速▶︎利下げ期待』を後押し
・金利は低下基調で米10年債利回りは4.0%付近まで低下、利下げ織り込みが再加速
・AIテーマは『勝ち組選別』でAlphabetは4兆ドル時価総額が視野との報道が追い風
→『MetaがGoogleのAIチップ検討』報道が、NVIDIAなどに競争圧力の連想も
・ドルは小幅安気味でもドル円は155〜156円台の円安圏
・金は+1%で4,140ドル近辺、BTCは87,000ドル台、WTI原油は下落
・木曜は感謝祭で休場、金曜は短縮取引
→薄商いでブレやすい点に注意

🧠 エコノミスト/ストラテジストの見方
・今回の支えは『AIバブル再燃』単独というより、①指標で減速感▶︎②金利低下▶︎③利下げ再織り込みの流れが主役
・FRB高官発言もハト派寄りで、12月利下げ観測を補強
・AI半導体銘柄は、クラウド/自社チップ（TPU等）絡みの競争が材料になり、半導体は『握力が試される』局面
・カギは『金利が4%近辺で落ち着くか』と『今後の指標で利下げ織り込みが行き過ぎないか』
・感謝祭週は薄商いになりやすく、ニュース1本で指数が振れやすい

🇯🇵 きょう（11/26・水）東京市場の見どころ
・米株は上昇継続で地合いはプラス寄り
→ただしナスダックは上げ幅控えめだったため、東京の半導体は『全面高』というより銘柄選別になりやすい
・円安圏（155〜156円台）は輸出株の追い風になりやすい一方、米金利低下でドルが弱い日は為替の振れに注意
・祝日前後の米市場は流動性が落ちるので、東京時間は先物主導のブレも想定したい

✅結論（戦略）
・追いかけ買いより、押し目かつ分割で（AI/半導体は特にニュース耐性が必要）
・イベント（12月FOMC）と薄商いを意識して、ポジション量は『振れに耐えるサイズ』で
・新規勢はチャンス！新規勢はチャンス！新規勢はチャンス！

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Google と Meta の AI チップ取引報道で Nvidia 株が下落

🔸Google の AI チップ外販で Nvidia に競争圧力
Nvidia $NVDA の株価は火曜日に2.6%下落しました。

この下落は、顧客である Google $GOOGL が Meta $META との間で数十億ドル規模の AI チップ取引を進めているとの報道を受けたものです。
情報誌『The Information』によると、Meta は2027年にデータセンターで Google の AI チップを使用するため、巨額の支出を検討しています。

🔸クラウド事業からチップ販売への戦略転換
Google は現在、TPUと呼ばれる AI チップを自社のクラウドサービスを通じて開発者に提供しています。

しかし今回の報道では、Google が自社データセンター外へのチップ販売を検討していることが示されました。
Google は他のクラウド顧客にも TPU の販売を提案しており、Nvidia の年間収益の10%を獲得できると主張しているようです。

🔸大手顧客が競合相手に変わる業界の新展開
Amazon $AMZN Microsoft $MSFT も独自の AI チップを開発しており、Nvidia の最大顧客が最大の競争相手になりつつあります。

Amazon は最近、自社の AI チップ50万個を AI 開発企業アンソロピックに貸し出す大規模プロジェクトを完了しました。
投資会社 DA Davidson は9月の報告で、Google の TPU 事業と AI 部門ディープマインドの価値が9000億ドルに達する可能性があると試算しています。

🔸まとめ
Nvidia は声明で「Google の成功を喜んでおり、引き続き供給を続ける」と述べています。

同社は業界の一世代先を行っていると自信を示していますが、AI バブルへの懸念から株価は圧力を受けています。
大手顧客による独自チップ開発の動きは、AI チップ市場の競争環境を大きく変える可能性があるでしょう。

🔸参考
Yahoo Finance: Nvidia stock falls after report says Google, Meta in talks for multibillion-dollar AI chip deal
https://t.co/GWAKegpYi8 November 11, 2025

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@nao_FFRK @YouTube 運営より販促がうまい！ｗ動画後でみてみる！
レコパはクラウドぶっ壊してこそですしね！！ November 11, 2025

12月1日から正式にZEST導入(すでにデモで使わせてもらっている)、来年春から電子カルテ変更決定。法人全体で統一となるためウィルクラウドからワイズマンへ。電子カルテの移行って初めてだからうまく行くか今から不安。いろいろ調べなきゃ。オマハシステムをどうしても使いこなせなかった。 November 11, 2025

岸くんが今後も音声ストーリーを上げていくとなると保存し続けると容量が。
仕事の写真を消しまくってスマホ本体の容量を頑張って空けています。（クラウドも活用せねばな，，、）
厳選すべきか否か悩むとこだね、こりゃ。
でも岸くんのリアルを保存しておきたい気持ちとの葛藤。 November 11, 2025

編集部スタッフも愛用！「Amazon ブラックフライデー」でお買い得なPCソフトやクラウドサービス、ストアなどのオンラインコードやチケットをチェック！
https://t.co/dljADR3oG7 #Amazonブラックフライデー November 11, 2025

クラウドネイティブ、マジで楽しい November 11, 2025

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もうソフトのライセンス料に悩む必要はありません。ChromeOS Flexは無料で導入でき、Googleのクラウドサービスと連携して活用できます。コストを抑えてPCを再生するなら、ChromeOS FlexのインストールUSBを試しましょう！ November 11, 2025

妹がFF始めた☆クラウドの設定調べてネタバレ見たけどきちい November 11, 2025

ほほう、VPSなるものがあるのか。
月額制で自分専用のクラウドサーバーをレンタルできると…
なるほど、マイクラ等のゲームサーバーとして使えるのだな。
自宅でサーバー稼働させるよりかなり敷居は低いな。 November 11, 2025

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