クラウド
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2025.12.09 07:00
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4人協力プレイのアクションRPG『クラウドハイム』が面白そう。爽快アクションと自由なクラフト、“破壊と創造”の両方を楽しめる
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武器・装備をクラフトして自分だけの戦闘スタイルを編み出し、フレンドと連携してバトル。荒廃した世界を冒険し、失われた秩序を取り戻す https://t.co/E3l1cxuUzO December 12, 2025
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クラウド：いつか俺が乗せてやるよ
エアリス：うわ～楽しみにしてるからね！
おお！クラエア第三部＝飛行艇の約束！絶対飛ぶだな！😍😍 https://t.co/tY3wASvp3Z December 12, 2025
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やはりCoWoSが鍵
Google TPU は、CoWoS とメモリという 2 つの大きなボトルネックを抱えながらも、2027 年まで人気が続くと予想されています。
Google TPU の需要は急上昇しており、サプライ チェーンと市場から大きな注目を集めており、2027 年まで堅調に推移すると予想されています。
サプライチェーンベンダーによると、市場最大の特定用途向け集積回路（ASIC）メーカーであるGoogleは、GeminiなどのAIアプリケーションや新興のTPUコンピューティングサービス事業への継続的な取り組みを考えると、2027年まで強い需要を維持すると予想されている。
後続のTPUプロジェクトも予定通り量産に入る見込みです。Googleと協力関係にあるすべてのASICサービスプロバイダーおよびサプライヤーにとって、TPUの出荷を阻む「ハードル」は、おそらく2つのより明白なボトルネック、すなわち高度なパッケージングプロセスとメモリでしょう。これはGoogleが十分な準備を整えているかどうかにかかっています。
最近、2026年から2027年にかけてのGoogle TPUの量産規模に関するニュースが多く報じられています。楽観的な見方もありますが、現在のCoWoSの供給がまだ限られていることを考えると、TPUの出荷規模が爆発的な成長を達成することは依然として難しいだろうというのが、ほとんどの市場意見と業界関係者の見方です。
Googleは確かにこの問題の解決に様々な方法を模索してきました。TSMCからの供給能力確保を支援するために、優れたASIC技術を持つ第2のサプライヤーであるMediaTekを見つけたことに加え、以前から噂されていたIntelのEMIBソリューションの採用も、容量ボトルネックを解消するための重要な戦略の一つと考えられています。
2026年から2027年にかけての短期的には、GoogleのTPUの最大生産能力は依然としてCoWoSによって制限される可能性が高い。メモリに関しては、総供給量が十分かどうかは不透明だが、2026年にはクラウドAIの二大巨頭であるNVIDIAとGoogleが市場で最も積極的にメモリを購入することはほぼ確実だろう。
両社が「明確かつ実質的な」需要予測を提供し、最も強力な財務資源を有していることを考えると、サプライチェーン運営者は一般的に、Googleがメモリ供給において重大なボトルネックに遭遇する可能性は低いと考えています。少なくとも、AIデータセンターに必要なメモリの優先供給は保証され、TPUの量産規模に大きな影響はないでしょう。
ASIC 業界に詳しい人々によると、市場ではさまざまな世代の Google TPU と NVIDIA の汎用 GPU のメリットや、それらの将来的な競争について盛んに議論されているという。
現実には、市場は両方のタイプの製品を同時に必要としています。両社は競合しているように見えますが、代替性はそれほど高くありません。Googleは、TPUを持っているという理由だけでNVIDIAのコンピューティングソリューションの購入を完全に停止したわけではありません。NVIDIAはTPUと同様のコンピューティングロジックを備えたソリューションをリリースしていますが、Googleは依然として総所有コスト（TCO）の面で優位性があると認識されています。つまり、クラウドAI市場全体が両方のタイプのチップを必要としており、両社の今後の需要の勢いは依然として大きいということです。
多くの外部関係者は、いわゆるAIバブルを懸念し、NVIDIAやGoogleといった企業によるAIチップの需要が長期的に持続可能かどうかを懸念していますが、MediaTekのCEOであるRick Tsai氏が以前述べたように、クラウドAI市場全体が巨大化するでしょう。NVIDIAのハイエンド汎用GPU、他社のAIアクセラレータカード、大手メーカーが立ち上げたASICプロジェクトなど、市場には需要があります。この市場は規模が大きすぎて完全に開拓することは不可能であり、技術力が許す限り、必ず生き残る余地があるでしょう。
AMDのCEO、リサ・スー氏は最近、講演で同様の考えを述べ、実際のコンピューティング需要には依然として大きな成長の可能性があると述べました。懸念されるのは、AMD自身の技術革新力が顧客ニーズに追いつき、満たせるかどうかです。市場全体の勢いは、強力なプレーヤーが足場を築くのに十分なほど大きいことは間違いありません。 December 12, 2025
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Microsoftが、リリースした無料AIツール「FoundryLocal」が有能すぎる。
クラウドへの依存が一切なく、登録や認証も不要で、AIモデルをローカル環境で手軽に実行できるオープンソースツールです。
プライバシーを100%保護しながら、OpenAI互換APIでアプリにシームレスに統合できます。
その衝撃的な詳細とインストール方法を3つのポイントにまとめました。
1. 完全なプライバシー保護とローカル実行
「FoundryLocal」は、クラウドを介さずにデバイス上で直接AIモデルを動作させます。データが外部に送信されることがないため、機密情報を扱う企業や個人プロジェクトでも、セキュリティリスクを気にせず導入できるのが最大の強みです。
2. 障壁を取り払うオープンソース設計
面倒なサブスクリプション契約やアカウント認証は一切不要です。開発者はコストや手続きの壁を感じることなく、コマンド一つで環境を構築し、純粋に技術検証やプロダクト開発に集中できる環境が手に入ります。
3. OpenAI互換APIによる即時導入
提供されるAPIはOpenAIと互換性を持っています。つまり、既存のChatGPTなどを使用しているアプリケーションのコードを大幅に書き換えることなく、バックエンドをローカルAIに置き換える「ドロップイン」な移行が可能です。 December 12, 2025
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⚡嵐を巻き起こす「グランドフィナーレ」⚡
多くの皆さまのご来場のおかげでアンコール企画
クラウドナインパーク in #富士急ハイランド 開催決定！！
詳細は後日お知らせいたしますので、お楽しみに！
#クラウドナインパーク https://t.co/NHBpmN0uSN December 12, 2025
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気づいてるか？
個人開発者がSaaSで一発当てたいなら『Fact Baseのように、作る前にテレアポしまくって100の見込み客をまず集める』一択だ。
その理由を解説する。
Fact Baseは、元キーエンス出身のメンバーが創業した、製造業向け図面管理SaaS『ズメーン』を作っている急成長スタートアップだ。創業は2022年と若いのに、大手のダイハツまで導入し、さらに売上の3割が海外という異常なペースで伸びている。
Fact Baseの創業メンバーは、全員が最初から大きな技術を持っていたわけでも、工場業務の専門家でもない。キーエンス出身のセールスパーソンだ。
なぜ彼らがズメーンを開発することができたのか。
それはキーエンス時代、彼らは毎日のように町工場へ訪問していた経験が活きている。彼らはそこで何度も見る同じ光景を見ていた。
「図面どこ？」
「いま探してる！」
そして30分帰ってこない。しかも間違った図面を使って不良品、見積りが遅れて失注、納期が押して信用が落ちる。誰が見ても“儲けの損失”が発生しているのに、そのまま何十年も放置されてきたアナログな世界だ。
ここからが個人開発者が学ぶべきエピソードだが、ここで普通なら「じゃあ図面管理ツールを作ってみよう」となってしまう。しかしFact Baseは違った。“まずは本当に必要かどうかを現場で確かめた”のである。
彼らはレンタカーで東京から静岡まで行き、複数の工場にアポを取って実際に運用を見た。そこで判明したのは、Googleドライブのような汎用クラウドツールが、現場と全く相性が合わないという事実だった。フォルダ階層が扱えない、ファイル名で探さない、図面は“視覚で探す”、図面と見積書・検査記録が本来セットなのにバラバラ…。
『図面中心に情報が紐づく世界を作らない限り、どれだけ便利なツールでも根本的解決にはならない』
彼らは専用プロダクトの必要性を確信した。しかし、それでも彼らはすぐに作らなかった。
「売れる確信が取れるまで絶対に作らない」
これがFact Baseの本質だ。
ここから3か月、創業メンバーはひたすらテレアポを開始する。FAX、電話、メール、紹介——ありとあらゆる手段で数百社へ連絡し、たくさん断られながらも工場に話を聞きに行く。
そしてこう聞くのだ。
「もし“図面起点でぜんぶ情報が一つにまとまるクラウド”が月3万円で使えたら、導入したいですか？」
この質問を繰り返し、YESの積み上げをしていき、最終的にサービスがまだ存在しない段階で100社以上の見込み客（導入したい）を獲得したのである。
これこそ個人開発者が絶対に真似すべき部分だ。SaaSは“作ってから売る”とほぼ必ず失敗する。本当にすべきは、”売れる未来を先に作り、その後で機能を最小だけ作る”という順番だ。
価格設定も、現場の意思決定を知っていたからできた工夫だ。町工場が月額料金を判断するとき、比較するのは他のSaaSではなく設備のリース代である。500万円の設備なら月5万円。それと比べて「図面管理のクラウドが月5万円？」となると、当然「だったら設備増やすわ」となる。だからそのラインより低い月3万円前後に設計した。市場の“意思決定モデル”を理解した値付けだ。
ちなみに私が個人開発したSaaS『Apps』は、知り合いの税理士の「コロナ禍の顧問料未払い」の相談を受けたことが開発のきっかけだ。相談を受けて試作品はすぐに作ったが、正直「これは売れる」という確信が持てなかったので、その後1年間、有料化するまで見込み客にヒアリングしプロダクトを磨き続けた。また、プライシングはプロのマーケターに決めてもらった。（詳しくは固定ポストに書いてます）
その結果、Appsは3年半で決済総額80億円を超えるプロダクトに成長した。
結論。
Fact Baseのしたことは、極めてシンプルで、極めて本質的だ。
①まず課題を集める
②作らずに売る（テレアポして見込み客を集める）
③100社のYESが溜まってから最小機能だけ作る
④市場の比較軸で価格を決める
つまり、SaaSで一発当てる本質は技術力ではなく、「売れる確信を作るまで絶対に作らない」
という姿勢そのものだ。Fact Baseはそのお手本であり、すべての個人開発者が最初に学ぶべき“成功率を高める勝ち方の型”だと思う。
やるしかねえ。Don’t Work! December 12, 2025
Mod入れてやる時にバックアップを忘れて大変なことになりかけた事が数回あるけど、窓のプロパティ→以前のバージョン履歴→復元に救われたことが同じ数だけある
Steamクラウドは一部ゲームにとっては役立たずでしかないしデータ復元を謳うソフトは只の詐欺 December 12, 2025
【北欧の教室で進む「責任ある教育AI」の実装モデル】
教育×AIを本気で回している国の条件が見えてきました。
リクルート時代に教育系のサービスに携わっていたので、ここは個人的にも関心が高いトピックでした。
北欧の学校現場では、単に生成AIを配るのではなく、
「先生の時間をどこまで取り戻せるか」
「生徒のAIリテラシーをどう育てるか」
「法規制とプライバシーをどうクリアするか」という3点をセットで設計しています。
特に印象的なのは、次の3つの動きです。
・アイスランド：個別最適化とAIリテラシーを同時に
Google Classroomの普及を土台に、約300人の教師を対象にGemini for EducationとNotebookLMのパイロットを実施しています。
目的は「教材づくりの自動化」だけでなく、「教師自身がAIを安全に使いこなすスキル」を身につけることです。結果として、学習履歴から苦手分野を把握したり、生徒ごとにレベル調整した課題を用意したりする運用がしやすくなっています。
・スウェーデン：30,000人規模での時間削減と教材品質向上
スウェーデンの複数自治体では、約30,000人の生徒・教員にGemini for Educationを展開しています。
従来は「良質な教材を作るには、教師がほぼすべてを自作するしかない」という状況でしたが、Geminiが素案やバリエーションを出し、教師がレビューと調整に集中するワークフローに変えています。
同時に、ワークショップを通じて、生徒と一緒に「Guided Learningモード」をどう学習に組み込むかを議論している点も特徴的です。
・ノルウェー：DPIAを国レベルで実施し、GDPRをクリア
ノルウェーでは、Google Workspace for EducationとChromeOSの利用について、国レベルでデータ保護影響評価（DPIA）を実施し、GDPRに準拠した形で学校利用を承認しました。
これにより、各自治体が個別に複雑な評価を行う必要がなくなり、現場のIT部門は「合規性チェック」ではなく「教育のイノベーション」にリソースを振り向けられるようになっています。
この3カ国の事例は、「教育AIを本格導入するなら、どこから整えるべきか」をかなり具体的に示していると感じられます。単にプロンプトの書き方を学ぶのではなく、
・どの業務をAIで自動化・短縮するか
・教員と生徒のAIリテラシーをどう段階的に引き上げるか
・プライバシーとセキュリティをどう制度設計で担保するか
といった設計要素まで含めて「プロジェクト」として組み立てている点がポイントです。
現場視点でもう少し噛み砕くと、次のようなチェックリストとして捉えやすくなります。
1. 業務棚卸しから始める
・年間で最も時間を奪っている作業（教材作成、テスト問題作成、通知文書、成績コメントなど）を洗い出す。
・「成果物の品質は落とさず、自動化・支援できるもの」に優先順位を付ける。
2. 教員向けのAI研修を「技術」＋「倫理」で設計する
・生成AIの基本操作だけでなく、「どこまでAIに任せ、どこから人間が判断するか」の線引きを具体例で議論する。
・生徒にAIの使い方を教える前に、教員自身がAIリテラシーを身につけている状態を目指す。
3. セキュリティと合規性は、現場任せにしない
・倭国であれば、自治体や教育委員会レベルでの統一的な指針や評価を用意し、各校が個別に判断しなくてよい状態をつくる。
・「どのデータをAIに渡してよいか」「クラウド上に何を保存してはいけないか」を、現場の言葉で整理しておく。
北欧の動きは、「AIをどう賢く制御しながら現場に落とすか」の実験場のような位置づけになりつつあります。ビジネスパーソンやエンジニアにとっても、
・PoCの前に、どの業務フローを設計し直すか
・ユーザー教育とガバナンスをどの段階から織り込むか
・国や業界の規制とどう折り合いをつけるか
といった観点で、自社のAI導入計画を見直すヒントになるはずです。
用語メモ：DPIA（Data Protection Impact Assessment）
新しいITサービスやAIを導入するときに、個人データへの影響やリスクを事前に評価し、対策を整理するためのプロセスです。GDPRでは一定条件のもとで実施が求められ、教育分野のように子どものデータを扱う領域では特に重要視されています。
参考記事
2025年12月8日 | Google AI Blog
https://t.co/NuGrvT7PPg
#AI #業務効率化 December 12, 2025
@itityannku スマホ買い換える時にショップの人が言ってたから、多分スマホ内で削除した画像はクラウド内の物も消えてると思うよー
もし違ったら店員ぶっ飛ばしに行かないと(笑)(笑)(笑)(笑)(笑)(笑)(笑)(笑)(笑)(笑)(笑)(笑)(笑)(笑) December 12, 2025
Xサーバーから案内来てましたよー
WEB3に向けてどんどん顕著な動きが出てきましたね😅
ドメインをGoogleワークスペースに向けておけば影響無しです。
サーバー側にメール残すと容量問題もあるしセキュリティ的にも時代遅れで、10年くらい前に全てのメールをGoogleワークスペースに切り替えていました。
この10年、クラウド環境に移行してとくに弊害無く！ですー December 12, 2025
＞私自身もフリーランスになって、お金は稼げたけど、いろいろ課題も直面して死にかけた経験からこのサロンをつくりました。
吉田さんの実体験からフリーランスの方を支援されている事業が生まれていると思うと心が温かくなります。複業クラウドにもISでフリーランスをしている方が多くご登録いただいておりますが、前提としてどうすればフリーランスとして食べていけるのか、お金に困らないのかを教えてくれる機関は少ないと思います。データを用いてISフリーランスの現状について執筆されているこのnoteは、かなりリアルな話も多いので、これからキャリアアップやフリーランス転身、独立を考えている方は是非ご覧ください。
#ISアドベントカレンダー2025 December 12, 2025
@stela_theater 自分も話脱線するんですけど、後半のストーリーが結構複雑なのにクラウドが記憶失ってるせいで余計に話がややこしくなってるんですよねw
FF7初めてやったの小学校低学年の頃なので当時はストーリーは雰囲気で楽しんでましたw December 12, 2025
マジでSteamクラウドってどういう基準でデータを保存してるのか謎なんだよな
内部で小まめに分けてくれてるゲームがある一方でクラウドを謳ってるのに実際は最新のものが保存され続けるだけのゴミだったりする December 12, 2025
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