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

アサヒさんのランサム事案の記者会見（QA含む約2時間）からセキュリティクラスタ的に気になるであろう箇所をピックしました。以下16項目でまとめています。

・2025年9月29日（月）午前7時頃システム障害が発生し被害確認。詳細な日時は未特定だが約10日ほど前に同社グループ内の拠点にあるNW機器を経由し侵入。その後主要なDCに入り込みパスワードの脆弱性を突いて管理者権限を奪取し移動を行い、主に業務時間外に複数サーバに偵察侵入し、アクセス権認証サーバからランサムウェアが一斉実行され起動中のサーバやパソコンが暗号化された。

・被害発覚の10日ほど前から侵入されていた可能性があるが、その間は導入していたEDRでは検知できなかった。攻撃が高度で巧妙であったため。EDRのレベルをより上げる課題がある。強化して監視の仕組みも見直す。

・侵入経路はNW機器。VPN機器かどうかはセキュリティの都合から明言出来ないが世間の想像とそう違いはないと思います、ということで留めたい。入口になり得る"脆弱性"の改善は完了済み（※この"脆弱性"という言葉は社長発言だが狭義の既知脆弱性＝CVEという意味では使ってなさそう）。VPN機器は存在していたが対応過程で廃止済み。

・被害が拡大しないよう安全性を確保しながら慎重に復旧を進めたため時間を要した。バックアップデータは取得しておりそれが生きていたことは幸いだった。バックアップは複数媒体で取得していた。大部分が健全な状態で保たれていた。

・明確な個人情報の漏洩は、従業員に貸与したPCの情報を確認しているが、システムからのデータ漏洩は未確認で可能性として考えている。

・社員の個人貸与PCに情報を残すことは許可しておらずクラウド保存をポリシーで定めていたが、一時的に保管していた個人の情報が残っておりそのタイミングで攻撃がきた。

・工場現場を動かすOT領域は一切影響を受けておらず無傷で、工場は通常稼働ができる状態だった。出荷関係のシステム被害により作っても持って行き先がないので製造に結果的に影響が出た。システムを使わないExcelなどで人力での出荷で対応していた。

・NISTフレームワークに沿った成熟度診断は実施しており一定以上のアセスメントが出来ていたため十分な対策を保持していると考えていた。外部のホワイトハッカーによる模擬攻撃も実施してリスク対処をしていたので、必要かつ十分なセキュリティ対策は取ってたと判断していた。しかし今回の攻撃はそれを超える高度で巧妙なものだった。

・被害範囲は主にDC内のサーバとそこから繋がってるパソコン。端末台数は37台。サーバ台数は明言できない。

・攻撃者に対する身代金は支払っていない。攻撃者と接触もしていない。脅迫も請求も直接は受けてない。

・身代金支払い要求への対応については障害早期では当然考えたが、バックアップあり自力復旧ができること、支払っても復旧できない事例があること、支払いが漏れた場合他の攻撃者からも狙われるリスクがあるため、慎重に捉えていた。反社会勢力への支払いのぜひもその前段階から相当ネガティブな懸念としてあった。復号キーがきたとしても復元にすごく時間がかかるという認識もしたので要求がきてもおそらく支払ってない。

・現場対応は非常に負担が大きく長時間労働等を懸念していた。リーダとして社員の健康が一番大事で命を削ってまで対応しなくて良いということをトップから繰り返し全社発信していた。対応を支援してくれた外部ベンダにも伝えていた。

・自然災害含む経営リスクに関して10個のリスクを定めてサイバーリスクも含めて十分な対策を取っていたと思っていたがより高度化しないといけない教訓となった。他のリスク項目も対策を見直す。

・他社には、経験からの教訓として、全体を広く見て対策を最新に保つことの必要性を伝えたい。結果的に全体として脆弱性を見れてなかったので、ないと思ったところにあったので侵入されたし、対策も最新、最強でなかったので障害が発生したので、それを裏返ししてほしい。

・経営者はテクノロジーやITに興味を持ってるというだけでは済まない。全てに気を配り対策に踏み込めるようなところまで入っていくべきということを実感した。知見を高めガバナンスに活かしていくべき。

・セキュリティの都合で開示できない情報は多々あるが、社会のために情報をより公開すべきというのは認識しており状況が整ったら検討したい。

記者会見動画リンク

https://t.co/2bG06AK1pH November 11, 2025

OpenAIの財務リスクが露呈しました。

世界的トップの金融企業HSBCがOpenAIの「隠れた財務リスク」を暴く衝撃的なレポートを発表しました。

クラウド計算契約の支払い能力に深刻な懸念があるようです。

その衝撃的な詳細を7つのポイントにまとめました。

1. HSBCの結論：OpenAIは現状支払い不能
HSBCがOpenAIの計算契約に対する支払い能力を詳細に分析した結果、現状のキャッシュフロー構造では「支払い不可」になると結論付けました。飛ぶ鳥を落とす勢いのOpenAIですが、財務面では非常に危うい状況にあるという指摘です。

2. 巨大な計算契約：MSとAmazonから合計3,880億ドル
問題の根幹にあるのは、OpenAIがMicrosoftとAmazonから結んでいるクラウド計算契約の規模です。その総額はなんと「3,880億ドル（約58兆円）」に達します。一企業の契約としては異次元すぎる規模です。

3. 迫り来るコスト
さらに衝撃的なのが将来のコスト予測です。2030年までに、年間「6,200億ドル（約93兆円）」ものデータセンターレンタル費用が発生する可能性があると試算されています。この維持費は国家予算レベルです。

4. HSBCの試算：2030年までに2,070億ドルの資金不足
HSBCの試算によると、このままでは2030年までに「2,070億ドル」の資金不足が生じるとされています。さらに、安全性を確保するためには追加で100億ドルのバッファが必要となる見込みです。

5. 驚くべき楽観的仮定
実は前述の資金不足の試算ですら、以下の「超」楽観的な仮定に基づいています。

・2030年までに30億ユーザーを獲得
・デジタル広告市場の2%を占有
・企業AIが年間3,860億ドルを創出

これらが達成できなければ、状況はさらにヤバいことになります。

6. HSBCからの示唆
この危機的状況に対し、HSBCはOpenAIがデータセンターへのコミットメントを「放棄」し、主要プレイヤーが契約に対して「柔軟性」を示す必要があるかもしれないと示唆しています。契約の抜本的な見直しが迫られる可能性があります。

7. 結論：現在のビジネスモデルは機能不全？
この分析は、現在のOpenAIのビジネスモデルが、巨額のインフラコストに対して構造的に機能していない可能性を示唆しています。収益化のスピードがコストの増加に追いついていないのが現状です。 November 11, 2025

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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

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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☁️1分でわかる
クラウド・レルム編ストーリー
＼

12/6(土)に『#ロマサガRS』は7周年！🎉
7周年に向けて、クラウド・レルム編を相関図つきでおさらい🎥✨

これまでのクラウド・レルム編の考察や感想があれば、ぜひ教えてくださいね💬

ゆっくり読みたい方はリプライをCHECK！⬇️
#ロマサガRS祝7周年 https://t.co/ZeSnPa6zpx November 11, 2025

#松下玲子 を見てきた武蔵野市民として思うこと。
#立憲民主党 の議員は「経済」も「外交」も「IT 」もよく分からない。
分からないくせに勉強しない。
そしてブーメランが刺さっていても気付かない。

だから自分たちにも理解できる“週刊誌ネタ”を引っ張るしかないんだな。

#マイナカードはプラスチックだからデジタルじゃない
#時代はクラウド November 11, 2025

来年公開の映画
"うるさいこの音の全部''
音楽を担当させて頂きます。
https://t.co/3zQ85MgoWN

芥川賞作家、高瀬隼子さん原作。
監督 加藤慶吾さん
脚本 村上かのんさん

ずっと挑戦したかった映画音楽。
様々な繋がりで関わらせて頂くことになりました。

クラウドファンデングもあります。
是非とも一緒に盛り上げて頂けたら嬉しいです。yas
https://t.co/Tpz3aUiZcZ November 11, 2025

先日の櫻井祥子議員の質疑（参・経産委）
https://t.co/feP3IVlMSK

電気料金の高騰とデジタル赤字の懸念に関する質疑でした。

電気料金の高騰については、再エネ賦課金の原因であるFIT/FIP制度を見直して、料金の高騰を抑えるべきです。

また、赤沢大臣から中長期的に再エネや原子力等への経済構造への転換を推進する旨の御答弁がありましたが、再エネについては、安価な大規模出力を満たすものではなく、また、メガソーラーや洋上風力等には環境破壊や危険性もありますので、再エネ比率を高めることには反対です。

現在ある原発については最大限に活用した上で、原子力に代わる安全かつ安定的に大規模な電力を出力することができる発電方法について、国を挙げた開発を進めていただきたく思います。

デジタル分野については、赤字が拡大している現状を是正しなければならないことに加え、櫻井議員の御指摘の中にもあったように、国産クラウドの開発が必要です。

ガバメントクラウドでは、大半の自治体がAWSを活用している現状があり、安全保障上の観点からも国産クラウドの開発促進（国産はさくらインターネットのみ）を加速していただきたいです。

情報戦の世の中、デジタル主権を取ることも非常に重要なポイントです。

櫻井議員、ありがとうございました。 November 11, 2025

久々にAMAの文字起こし&要約ですｗ
例のごとくＡＩに頼っているので、一応内容確認していますが間違いなどあったらゴメンナサイ😇

🚀 JANCTION × Bitget AMA　要約

1. プロジェクト紹介と背景
登壇者: 原田氏（JANCTION ファウンダー兼CEO）
原田氏の経歴: 公認会計士。KPMGで監査・M&Aなどを経験後、JasmyにCFOとして参画し、上場や時価総額拡大を牽引。
JANCTIONの位置づけ:
Jasmyのプロダクトを積極的に使用し、トークンエコノミーを展開するインキュベーションプロジェクト。
トークン上場: JCTトークンは11月10日に上場。
名称の由来:
Jasmyの「JA」と「JAPAN」「接続する/繋がっていく」という意味を持つジャンクション（高速道路）からの造語。
基本コンセプト:
「GPU版のAirbnb」。データセンターだけでなく、個人デバイスの遊休GPUを相互にシェアするP2P GPUシェアリングネットワークの構築。
事業目的:
Jasmyの「自分のデータに価値がある」という考えに基づき、遊休GPUをノードとして活用し、GPU不足やコスト高騰といった市場課題に対応する。

2. 分散型AIインフラのコンセプトと技術構成
分散型インフラ: スタンフォード大学の「Folding@home」（PS3を活用した分散コンピューティング）にインスピレーションを得ており、個々の小さなGPUの力を集積し、巨大なデータセンターに対抗する計算能力を生み出すことを目指す。

技術構成:
AI、GPU、DePIN、Layer 2を採用。
Layer 2採用理由: イーサリアムの信頼性を享受するため。チェーンの性能より、その上で何ができるか（Jasmyの活用）を重視。
Jasmyの活用:
Jasmyをカスタムガストークンとして採用し、Jasmyでガス代の支払いを可能にする。
GPUプール: Layer 2上で稼働するアプリケーションで、仮想プール上にGPUをレンタルし、実需ユーザー（研究機関、大学、スタートアップ）が利用する。

3. 他社サービスとの差別化
主要ユーザー層
JANCTIONの強み: 研究機関、大学が中心。共同研究やデータセット提供まで踏み込む。
競合他社（多くの場合）: 一般的なクラウドサービス利用者。
インフラ形態
JANCTIONの強み: P2P（ピアツーピア）に注力。個人の遊休GPUを活用。
競合他社（多くの場合）: データセンター間のリソース共有（データセンターピア）に注力。
コスト構造
JANCTIONの強み: 大規模な設備投資が不要な分、収益機会・投資機会を個人に提供。
競合他社（多くの場合）: 設備投資・運営コストが高くなる。

4. 将来のロードマップとビジョン
アドバイザーとして元ソニーPlayStation CTOの茶谷氏が参加。ソニーの分散コンピューティング技術を活かす。

新たな取り組み:
GPU現物出資型VC（ベンチャーキャピタル）の立ち上げ: AIスタートアップに対し、GPU利用チケットと引き換えに会社のシェアを獲得する投資を検討。予算の少ないベンチャーのチャレンジを支援。
タスク細分化戦略:
個人PCの限界に対応するため、タスク（例：動画レンダリングのフレーム）を細分化し、多数のPCに分散処理させることで処理速度を向上させ、報酬を分配する仕組み。
ビジョン:
AmazonやGoogleが独占してきた力を個人に分配する。

5. JCTトークノミクス
発行数量: Jasmyと同じ500億枚
（ERC-20 90%、BSC 10%）
コンセンサスアルゴリズム:
Proof of Contribution（貢献の証明）。
GPU貢献の対価としてJCTを報酬として支払う。
ユーティリティ（活用性）:
ステーキング（ベスティング）インセンティブ:
プラットフォーム手数料（例：USDT）の一部還元、およびJANCTIONがJasmyチェーンのノードになることで得られるJasmyトランザクション報酬の分配。
ガバナンス:
コミュニティ主導での機能解放のための投票権。
GPUへの再投資機能:
JCTで高性能GPUの利用権を購入し、継続的な収益化を可能にする。
ロックアップ:
ノードが獲得した報酬の出金時、正当性担保のため一部ロックアップを検討。
プロジェクトチーム・初期投資家に対し、Jasmyと同様の非常に長いロックアップ期間を設定し、長期的な価値創造へのコミットメントを示す。
Jasmyとの相乗効果:
JCTとJANCTIONの活発化がJasmyチェーンの活発化に直結し、Jasmyのイノベーションゾーン脱出に貢献する。

6. 今後のアップデートとIR活動
IR活動: Jasmyと同様に50週連続のIRを実施予定。現在70個ほどのIR材料を準備中。

KPI: 年末までに事業進捗の数値目標を具体的に出す予定。

新規ユーザー獲得: Web3に未だ馴染みのない層向けに、暗号資産ウォレットやクリプトデビットカードの準備を進め、取引所以外のフレンドリーな入り口を設ける。

クリエイターエコノミーへの注力:
AIアーティスト、3DCGアーティスト、VTuberなどGPUを必要とするクリエイター向けのツールやコンテストを展開予定。

7. Q&Aセッション (主要な質問と回答)
Q: 現在進行中のパートナーシップは？
A: 1. 国の研究機関や国立大学との共同製品開発（インフラと予算を提供）。 2. 大手企業との開発体制強化（MVPを本格製品化するため。クリプト市場では出会えない事業者との連携が強み）。

Q: 無料高性能AI（Geminiなど）が増える中で、なぜ有料の分散型サービスを使うのか？
A: 一般ユーザー向けAIサービスとは競合しない。ターゲットはAIを開発する企業やクリエイター。彼らがデータセンターよりも安価に、独自のAIエージェント（例：Webライターの過去記事に基づいたエージェント）を開発・運用するための「場」となるインフラを提供することが目的。

#JASMY #ジャスミー #JANCTION

要約してないバージョンはnoteにアップしました✍
https://t.co/BuD6KdUnMQ November 11, 2025

新作✨クラウドbrave✨は今日も無事利確‼️

オプチャも盛り上がってましたね✨

高耐久、且つ爆益性能抜群の新作はプロフのリンクからオプチャへ‼️

まずはデモ口座から見てください✨

朝日新聞/福岡県警/名探偵津田/国分太一 https://t.co/6qujMOaOiV November 11, 2025

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。

━━━━━━━━━━━━━━━
①英語が得意な人
━━━━━━━━━━━━━━━

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。

━━━━━━━━━━━━━━━
②ITスキルがある人
━━━━━━━━━━━━━━━

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。

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自分の強みを見つけてアピールしよう
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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。

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あなたの「簿記+α」は何ですか?
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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。

【たった1年で人生逆転？！】
『年収1,000万円目指せる資格 完全ガイド』
プレミアム勉強会を開催します。

企画参加者は個別でのLINE相談も期間限定で受け付けますので、疑問に思っていることがあれば企画中にLINEにメッセージを送ってください！

「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

オンプレミスAIとかクラウド電子カルテとか贅沢は言わないから、ごく平凡でありきたりな普通の「電子メール」とやらを使わせてほしい（平成10年くらいで科学技術の進歩が止まってる弊社） November 11, 2025

クラウドファウンディングでのメッセージ、ありがとうございます😭

嬉しいです！とっても励みになります！ https://t.co/mJu2X15rkz November 11, 2025

エアリスの反応を見て笑みが溢れちゃうクラウドがとても良いです☺️ https://t.co/mnqGNhuzH3 November 11, 2025

チームみらいの安野貴博議員とは、この前の選挙で街頭演説をされているときに少し立ち話させていただいたことがあって、その時は自治体システム標準化・ガバメントクラウドクラウドについて、コストが上がっているという以上の問題は把握されていなかった様子だった。何が問題なのか聞かせてほしいということで、特に一人情シスみたいな小規模自治体にはついていけない状況になっているといったことはお話した。

総務委員会の委員になった今、デジタルに専門性を持つ議員として自治体システム標準化など自治体の置かれている状況を解像度を上げて把握し、意義のある質問につなげてほしいと思う。 November 11, 2025

二度目のクラウドナインパーク
前回と違うことしたりアトラクションたくさん乗ったりアシカ見たり
魔作の授賞式？やったり楽しかった
ヒデさん楽しそうでよかった
コースターはロゴがでた😳 https://t.co/nUpPJwZN5L November 11, 2025

Quad Cortexのヤバすぎるビッグアップデートが来た！！

本日、YoutubeではPete Thornをはじめ、多くのQuad Cortexユーザーが、アップデート情報を投稿していて話題になっています。

僕も普段使用していますが、今回のアップデートはビッグアップデートともいえるのではないでしょうか？

Pete Thornの動画の内容をまとめてみました。

もうワクワクする内容ばかりで楽しみです。

Quad Cortex はどのように進化したのか（CorOS 3.3.0 + Capture V2）まとめ

1. Capture が“V2”へ大幅進化（最重要）
✔ クラウド処理を利用した新方式

　・従来の Capture V1 は本体内部で計算していた

・V2 はクラウドで高度な処理を行う方式へ変更
　　・PC（Mac/Windows）との接続が必要
　　・これにより計算精度が大幅に向上
　　・キャプチャ時間は約40%増加（より高度な解析のため）

✔ サウンドの精度が飛躍的に向上
Pete Thorne が比較した結果：

●V1 の弱点
　・わずかに ゲインが足りない
　・わずかに 高域のディテールが失われる

●V2 の改善点
・ゲインもトップエンドもほぼ完全一致

比較テストでは
→ Pete「全く差が聞こえない」「ほぼ完璧」

✔ “コンプレッサー”までキャプチャ可能に

・V1 では不可だった ダイナミック系エフェクトを再現可能

・例：Origin Effects Cali76 を正確に Capture
→ Pete「音のスムースさ、トランジェント、全て完璧」

2. 新しいアンプ・キャビネットの追加
CorOS 3.3.0 により、多数の新コンテンツが追加。

✔ 新しい工場キャプチャ（Factory Captures）
・Fryette Pitbull 50
・Mesa Stiletto 4×12（V30）
・Ampeg SVT系キャビ（ベース用）

✔ 新しいアンプモデリング
・Dumble Overdrive Special（モデル＋複数キャプチャ）
・Pete「Fender系に OD 回路が統合されたあの“Dumble らしさ”がしっかりある」

3. Neural DSP プラグインが Quad Cortex 上で使用可能に
Quad Cortex 内で以下の Neural DSP プラグインが動作：
　・Parallax（ベース用マルチバンド・ドライブ）
　・SLO-100
　・Nolly
　・Plini
　・Fortin Nameless
　・その他多数

これにより、
PC 用の Neural DSP プラグインのサウンドがそのまま Quad Cortex で再現可能に。

4. 新エフェクトの追加
✔ Micro Pitch Shifter（EvenTide 系）
・新しいモジュレーションブロック
・クリーン＆リードでの広がり感を簡単に付加できる

5. Nano Cortex もアップデート（v2.2.0）
・V2 キャプチャを読み込み・再生可能に
・ただし Nano Cortex で V2 Capture を“作成”することはまだ不可
→ 近い将来対応予定とのこと

🎧 サウンド的な変化（総括）

Pete Thorne の感想を要約すると：

✔ V1 と比べて V2 は圧倒的に自然で本物に近い
・ゲインの差 → 完全に解消
・高域ディテール → 劣化なし
・クリーンでも歪みでも → アンプとほぼ一致
・ダイナミックなコンプレッションも忠実に再現

結果：
「V2 は初めて“完全一致と言っていい”レベルに到達した」

以上、AIにて翻訳しております。

かなりヤバいアップデートですね！
キャプチャ性能やコンプまでキャプチャできるとは・・・

まさに動画タイトル通り
「Quad Cortex が Next Level になった」
という内容でした。

Pete TornのYoutubeでは、サウンドも確認できるのでリンクをリプ欄に貼っておきます。

個人的には、アンディサウンドを再現するためにMesaのLoneStarをキャプチャしていますが、改めてキャプチャをし直したいと思いました。 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