Googleは、Nvidiaを速度で倒すのではなく、計算コストを安くすることでAIで勝とうとしている。
NvidiaはGPUをクラウドに売る時に70％以上の高いマージンを乗せ、それがクラウド価格を押し上げる。

一方Googleは、TPUをほぼ製造原価で自社用に作り、販売マージンなしでAggressiveなクラウド価格を出せる。
これはチップ → ネットワーク → クラウドの垂直統合により、スタック全体を押さえているから。

トレーニングは最速チップが重要だが、運用段階では推論がコストの大半を占める。
もし推論がAIコストの90％になるなら、勝者は大規模に最も安いトークン単価を提供できる企業になる。

GoogleはTPUでトークン単価を下げ続け、それをクラウド価格に反映させる。
そうなると、買い手は速度より価格・安定性・供給量を重視する可能性が高い。

Nvidiaは最先端のトレーニングでは強いが、推論が安価なTPUに移れば高いマージンは縮むかもしれない。
さらにGoogleは、Search/YouTube/Android/Workspace でTPUのキャパを常に埋められる巨大ディストリビューションの強みがある。

(ChatGPT和訳) November 11, 2025

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今日の尾辻さんの質疑、すごく良かった
立憲の質疑は調査もしっかりしているし、質が高い
15の医療DXシステムがあるけれど、各課が個別に持っているため、厚労省として全体把握ができていなかったらしい
クラウド基盤は12で、そのうちマイクロソフトが1つ、残りはすべて AWS を利用
これではベンダーロックインがクラウドロックインになっただけで、寡占状態のリスクもあり、国内 IT 産業の弱体化につながる
大臣の答弁も前向きだった

美容医療で使われているエクソソームや幹細胞培養上清液の規制が緩すぎる
国内で扱っている医療機関は600を超えており、欧米よりはるかに多いのに、厚労省はその数を正確に把握していない
倭国では実験用のエクソソームの使用が規制されておらず、薬事法の規制対象外で“法の穴”に落ちている状態
保険適用外のため、1回4万円を超えるものもある
がんリスクもあることから、安全な実施を求める文書配布だけでなく、実態把握が必要ではないか
NMN点滴についても、ハーバード大教授の名前を出して「点滴の開発者」のように宣伝されているが、実際は点滴を開発していないし、むしろ慎重な対応を求めている
マンジャロはオンライン購入が可能で、ダイエット目的の使用による救急搬送も出ている
厚労省の答弁はかなり消極的で、やる気がなさすぎる
保険適用外ということは、厚労省が実態把握もせず、安全性にも責任を持っていないという現状なんだよね・・・

2025年11月26日 衆議院 厚生労働委員会 https://t.co/1rq4DOre81 @YouTubeより November 11, 2025

クラウドナインアプリ

平手友梨奈ちゃん「Published photos」更新されてる🫶💓

ありがとうございます🙇‍♀️ November 11, 2025

📕AppleのAI戦略が大転換：年間1,570億円でSiriにGeminiを採用した「本当の理由」

『自社AI開発 vs 外部調達』で悩む経営者・事業責任者にとって、この判断は教科書になります。

なぜAppleほどの巨人が、AIで外部依存を選んだのか？
技術的な詳細と戦略的な意図を深掘りしてみました。

まず押さえるべき全体像

AppleはSiri刷新のため、Googleが開発した1.2兆パラメーターの大規模言語モデル「Gemini」を採用し、年間約10億ドル（約1,570億円）を支払う契約を結んだ。

これ、実は相当な「格差」を示す数字なんです。

現在AppleがクラウドベースのApple Intelligenceで使用しているのは1,500億パラメーター。つまりGeminiは、Appleの現行モデルの『8倍』の規模。しかも報道では「大幅に上回る」という表現なので、実際の性能差はパラメーター数以上かもしれない。

なぜChatGPTでもClaudeでもなく、Geminiだったのか？

Appleは3つの選択肢を比較検討したそうです。

・OpenAIのChatGPT
・AnthropicのClaude
・GoogleのGemini

結果として、Anthropicは「料金が高すぎる」と判断され脱落。最終的にGeminiが選ばれた。

ここで興味深いのは、技術的な理由だけでなく『関係性とインフラ』が決め手になった可能性です。

GoogleとAppleは既に検索エンジンで年間約200億ドル（約3.1兆円）の取引関係にある。Googleはデフォルト検索エンジンの座を得るために、これだけの金額をAppleに支払い続けている。

つまり、今回のAI契約で年間約10億ドル（約1,570億円）をAppleがGoogleに支払っても、差し引きで約190億ドル（約2.9兆円）はAppleの手元に残る計算。

財務的には全く問題ない。むしろ「既にある信頼関係」の延長線上で、リスクを最小化できる。

Geminiの技術的な強み：Mixture-of-Expertsとは何か？

もう一つ重要なのが、Geminiが採用している「Mixture-of-Experts」という仕組みです。

これ、1.2兆パラメーター全部を毎回使うわけじゃないんですよね。

各質問に対して、実際に動作するのは「一部の専門家（Experts）」のみ。必要な部分だけを効率的に使うことで、処理コストを大きく増やすことなく、大規模な計算能力を実現している。

これがAppleにとって魅力的だったのは、『コスト効率』と『処理速度』の両立が可能だから。

iPhoneユーザーは世界中に何億人もいる。全員が同時にSiriを使う可能性がある中で、計算リソースを効率化できる仕組みは不可欠です。

プライバシーという譲れない一線

ただし、Appleには絶対に譲れない条件がありました。『プライバシー』です。

今回の契約では、Geminiは「Appleのプライベートクラウドサーバー上で動作」するため、GoogleがAppleのデータにアクセスすることはないとのこと。

これ、技術的にはかなり複雑な実装のはず。GoogleのAIをAppleのインフラ上で動かすって、相当な調整とカスタマイズが必要です。

でも、ここを妥協しなかったことが、Appleらしさだと思います。

「最高のAI体験」と「ユーザーのプライバシー保護」の両立。これがAppleの譲れない価値観。

では、Apple自社のAI開発はどうなるのか？

ここが最も重要なポイントです。

Appleは現在、1兆パラメーターのクラウドベースモデルを開発中で、早ければ2026年に完成予定。つまりGemini採用は「自社モデルが高性能化するまでの暫定措置」という位置づけ。

そして、スマートになったApple Intelligence版Siriは、2026年春のiOS 26.4アップデートで提供される見込み。

つまりタイムラインはこうです

・2025年：Gemini採用で「とりあえず」最先端AIをSiriに実装
・2026年春：新Siri公開（iOS 26.4）
・2026年以降：自社1兆パラメーターモデルが完成次第、段階的に切り替え

この戦略、実は『時間を買っている』んですよね。

もしAppleが「自社開発が完成するまで待つ」という判断をしていたら、2025〜2026年の2年間、AIで大きく遅れたままになる。

その間にユーザーは待ってくれるのか？Androidに流れるのでは？という『機会損失リスク』の方が、1,570億円よりも遥かに大きい。

AI時代の「内製vs外部調達」をどう考えるか

私たちビジネスサイドが学ぶべきは、この『判断の速さ』と『プライドの捨て方』だと思います。

Appleといえば、ハード・ソフト・サービス全てを自社で作り込む「垂直統合戦略の王者」でした。iPhone、Mac、iOS、独自チップ（M4、A18）...全て内製。

それが今回、AIに関しては（少なくとも一時的に）外部依存を選んだ。

これは『敗北』ではなく、極めて合理的な『戦略的判断』です。

特にAIのような超高速で進化する領域では：

・何を内製し、何を外部に頼るか？
・いつまでに何を実現しなければならないか？
・その判断を遅らせるコストはいくらか？

この3つの見極めが死活問題になる。

GoogleはDeepMind買収以来、10年以上AIに莫大な投資を続けてきました。その差は、もはや1〜2年では埋められない。ならば「今使えるベストな選択肢」でユーザー体験を向上させ、その間に自社技術を磨く。

完璧を待つよりも、暫定ベストで走り出す。

これが、AI時代のビジネス判断の新常識なのかもしれません。

Appleの判断は、私たち全員にとっての教科書だと感じています。

※Googleの進化を体感するならNano Banana Pro！時代の変換点レベルをぜひ引用ポストの記事から体験してみてください　👇 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

もうすぐはじめる！

【クレーンゲーム実況】お昼休みに新景品いくつ取れる…！？『クラウドキャッチャー』#オンクレ #ゲーム実況 #Vtuber https://t.co/9tZgVRDNXY @YouTubeより November 11, 2025

平手友梨奈「Published photos」更新ありがとうございます✨️
#クラウドナイン November 11, 2025

なぜこうも不毛な分断が生じるのかと言うと、

批判的なのはOSSについてではなく、

- 自治体システム標準化やガバメントクラウド移行に伴う自治体や関与事業者の悲痛な叫びを「無視」していることへの怒り

なのだと思います。

事実、「もう終わったこと」「なかったこと」では済まされない現実が自治体の現場にはありまして（私も辛い思いをしています）、

「OSSの資産問題なんてヌルい質問してんじゃないよ。質問するなら『今ここにある危機』なんじゃないのかよ」

という失望の現れなのではないかと受けとめました。

実際、関与している自治体での私の役割は、

- リスクマネジメント（いかに住民の方に不利益を与えないか）
- 関与する職員の心理的負担の軽減（心のケア）

にあります。それぐらい職員の人身に関わっていますし、これまで以上にシステムのトラブルがニュースを賑わす可能性は大きいです。
ニュースになってからでは遅いよね。それとも一度底辺に落ちたほうがいいと思ってるのかな…

いろいろな方のコメントにもある「解像度」なる言葉は、

「おまえちゃんと勉強してるのかよ。
　役人のレクを丸呑みしてんじゃねえぞ」

という期待の現れかと。

国民の代表なんですから、私は期待していますよ。
（支持しているかはともかく） 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

改めましてゴールデンクラウドおめでとう㊗️

小林先生
クリスチャン
関係者の皆様
ありがとうございます😊 https://t.co/n35JOobAhk https://t.co/OQJeMmShNE November 11, 2025

Final Fantasy VII Rebirth
「クラウドたちの運命が加速するオープンワールドRPG！召喚獣バトルと美しい世界観に感動。PS5で蘇るFF7の新章、ファン必見！✨ #FF7Rebirth #PS5」(2025/11/27・11:33) November 11, 2025

【Google大復活の衝撃🔥】
AI競争で“出遅れ”と言われていたGoogleが、今とんでもない勢いで逆転劇を起こしている。
最新モデル「Gemini 3」の成功で、状況は完全に逆転。
業界では「もはやGoogleが再び王座へ」という声も。

なぜここまで急に強くなったのか？
その理由は、5つの圧倒的な勝因にある。

① 圧倒的なモデル性能
Gemini 3はコード生成、設計、分析、動画・画像理解、マルチモーダル処理などあらゆる項目でトップ級の評価。
以前とは別物のレベルに到達。

② 独自チップ「TPU」でインフラを握った
GPUに依存せず、自社クラウドと自社チップでAIを回せる唯一の企業へ。
AI計算資源戦争で一気に優位に。

③ 法務面での勝利
独占禁止の裁判リスクを乗り越え、Chromeと検索広告の基盤を守り抜いた。
収益エンジンは安泰。

④ 巨大資本の信頼を獲得
保守派の超大型投資家がGoogleに巨額投資。
市場は「Googleを見直せ」と急転換。

⑤ 広告ビジネス×AIで収益がさらに加速
AI検索への移行でも広告収益を維持。
むしろAI対応で広告効果が倍増し始めている。

AI界の覇権争いは
「ChatGPT vs Google」から
「OpenAIはどこまで食い下がれるのか」へ。

#Google #Gemini #AI #TPU November 11, 2025

【プレスリリース】
GMOトラスト・ログインは、富士フイルムビジネスイノベーション株式会社と協業し、「IT Expert Services ID管理 Powered by GMOトラスト・ログイン」の提供を11/27より開始します。🚀

🔑 認証の一元化（SSO）
🔐 多要素認証で強固なセキュリティ
🛠 導入・運用をリモートでサポート

ID管理の負担を軽減し、安全なクラウド利用を実現します。

詳細はこちら👇
https://t.co/a9LOpa8p5i November 11, 2025

遅ればせながら書きました。この手の話題でオンプレやクラウドを主語にするのは、若干ズレがあるなと感じています。

「オンプレとクラウド、どちらが安定稼働するか」問題について｜株式会社ヘンリー @henryappjp https://t.co/XsVOFhX7I2 November 11, 2025

pCloud、数日使って使い勝手良かったのでブラックフライデーセール中に2TB買いきりプラン購入😽
もちろん #SyFu カードで💪🏻

サブスクのクラウドと比較すると、3年ほどで元取れる🥰
サービス継続するのが前提だけども😅 https://t.co/lxV4tKnlfp https://t.co/epJe55qvZ4 November 11, 2025

基礎からわかる「政府クラウド」 : 読売新聞 https://t.co/CoJRMSvOnu November 11, 2025

あれ？STEAMは今現在不具合が出てるの？
あらゆるゲームが全部クラウドとの同期エラーが出る。WINDOWSセキュリティで最近ブロックされたアプリには入っていない。 November 11, 2025