NVIDIA CEO「AIはバブルか？」への回答📝
（ほぼ原文まま、ちょっと修正）
面白いから読んで！w

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皆さんからずっと聞かれてきました。
「AIはバブルになるのか？」
これが最後の質問ですね。

革ジャン:
では、私たちが実際に見ている現実をお伝えします。
世界で今起きていることを見つめ、
コンピュータサイエンスとコンピューティングの“基本原理”に立ち返ると──
現在、同時に3つの大きな現象が進行していることが分かります。

まず第一に、ムーアの法則はすでにほぼ終焉を迎えています。
コンピューティングに対する需要の伸びと、汎用コンピューティング（CPU）から取り出せる計算能力とのバランスをとることが、非常に難しくなっているのです。

そのため、世界はしばらく前からアクセラレーテッド・コンピューティング、
つまりGPUを中心とした新しい計算モデルへと移行し続けてきました。
私たちはこの流れを20年以上にわたって推進してきました。
一つ、統計を挙げてみましょう。
6年前、私はスーパーコンピューティングの場にいましたが、そのとき世界のスーパーコンピューター Top500 の約90％はCPUベースでした。
ところが今年、CPUベースの割合は15％未満にまで低下し、90％からほぼ10％へと逆転しました。
一方で、アクセラレーテッド・コンピューティングは10％から現在では約90％にまで増加しています。
つまり今まさに、高性能コンピューティングが汎用計算から加速計算へと移る“転換点”が訪れているのです。

二つ目に、クラウドで行われている作業の中でも、最もデータ集約的で、かつ計算負荷が高いものの一つが「データ処理」です。
AIとはまったく関係のない、生のデータ処理だけに、毎年数千億ドル規模の計算資源が費やされています。
SQLでデータフレームを処理しているだけで、これだけの計算が使われているのです。
皆さん一人ひとりの名前、性別、年齢、住んでいる場所、収入──
そういった情報はすべてデータフレームの中に格納されています。
そのデータフレームが、銀行業務、クレジットカード決済、EC、そして広告のレコメンドなど、あらゆる分野で今日の世界を動かしています。

すべてはそのデータフレームを中心に動いており、
そのためのコンピューティング基盤を構築するには、一つあたり数百ドルものコストがかかります。
これが一つ目と二つ目の大きなポイントです。
三つ目は「生成AI」と「エージェントAI」の時代が来ているということです。
過去15年間は、私たちは「レコメンデーションシステム（recsys）」の時代を生きてきました。
SNSのフィードでどの情報を表示するのか、
誰にどのニュースを、どの本を、どの映画を勧めるべきなのか。

インターネットの世界はあまりにも巨大です。
もしレコメンドシステムがなければ、私たちの小さなスマートフォンが、本当に必要な情報にたどり着くことはほとんどありません。
このレコメンドこそが、今日のインターネットを動かす“エンジン”であり、そのエンジンが今、生成AIへと向かって進化しているのです。
同時に、コンピューティング全体は汎用から加速へとシフトしています。
この二つを合わせて考えると、革命的なエージェントAIを動かすために残された計算資源は、当初皆さんが想像していたほど多くはない、という結論に至ります。
しかし、その使われ方はすべて正当化される──それだけの価値があるのです。
かつてはAIもCPUの上で動いていましたが、今はGPUの上で動いています。
この二つの代表的なアプリケーションを見るだけでも、多くのインターネット企業が、膨大な数のGPUスーパーコンピューターを構築できるようになったことが分かるでしょう。
そして、そうした基盤の上に“第三の大きな機会”が生まれます。
それが「エージェントAI（Agentic AI）」です。

ここにはGrokがあり、OpenAIがあり、Anthropicがあり、Geminiがあります。
こうした存在は、既存のAIの上に重なる、新しい“知性の層”を形成しつつあります。

しかし、今日、世の中の多くの人が「AI」と呼んでいるものの、
その“上”と“下”で何が起きているのかを忘れてはいけません。
私たちは、表面に見えているAIだけでなく、その基盤となる計算モデルの変化、データの構造、そしてエージェントAIという新しいレイヤーまでを見なければならないのです。
ですから、AIが単なるバブルなのかどうかを考えるとき、
私たちが見ているのは、投機的な価格の上下ではなく、
コンピューティングそのものの構造が、根本から書き換わっているという現実なのです。

$NVDA November 11, 2025

テーブルトークというゲームマスターと会話をして進めるゲームがD&Dとかロードス島戦記とか1980年代に流行りました。
コンピュータゲームと違ってボスを倒さなくても良いし、味方を殺しても良いという決められた道筋を追う必要がない。
友達が居ない人でもAIで出来るという試み『サーガ&シーカー』 https://t.co/PDFS3518NB November 11, 2025

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COBOL云々の話が出てきたので、少し思うところを。

実際のところ、COBOLはよくできた言語で、今でも現役でいられるのはなかなかすごいと思う。

COBOL技術者がJavaになじめなかった理由としては、「パラダイムシフトだ」とか「オブジェクト指向だからだ」といった説明がよく挙げられる。

しかし、僕は データ管理の方法の違いこそが本質 ではないかと考えている。
僕自身はCOBOLの実務経験がないので伝え聞いた話が中心になるが、COBOLはとにかく データを“桁”で厳密に扱う思想 が強い。これは固定長データとの相性が驚くほどよく、むしろ データ定義そのものがCOBOLの主役 と言ってよい。
「データが決まれば処理が決まる」
――そんなコンセプトがCOBOLの根底にあるのだと思う。

当初のコンピューター環境はリソースが極めて限られており、一度に扱えるデータは可能な限りコンパクトである必要があった。
桁での厳密なデータ定義は、この制約と見事に噛み合っていた。加えて、当時の業務システムは SOR（System of Record）型 で、扱うデータの構造は最初から明確だった。
標準化された銀行間取引用データなども固定長レイアウトが主流で、COBOLにとっては非常に都合がよかった。

しかし、桁による厳密なデータ管理には弱点もある。
・設計確定の時期を後ろに延ばしたい というプログラマの本質的欲求と相容れない
・データ構造の変更・追加に極端に弱い

特に前者の弱点は、社会全体で「システム化」を進める際に致命的だった。“厳密すぎる”設計は学習コストが高く、人材供給の課題と直結していた。
その結果、業界は厳密さの一部に目をつむり、
データを桁で持つのではなく、“型”に基づく参照で扱う言語（Javaなど） へと移行していった。
コンピューターのリソースが指数関数的に増え、多少の冗長さを許容できるようになったことも追い風だった。

やがて、国際決済網や保振のデータ規格も
固定長 → 可変長（XMLやISO20022など）
へと移行していった。この時点で、COBOLの最大の強みであった「桁を基準とした固定長データの扱い」は弱点へと転じてしまった。

本来であれば、この時点でCOBOLは歴史的な役目を終えていてもおかしくなかった。しかし、そこで立ちはだかったのが “膨大なCOBOL資産” である。

その物量ゆえにCOBOLは淘汰されず、
XMLなどの可変長データを受け取って Java 等の処理系でCOBOLが想定している固定長データへ変換する仕組み（逆方向も含む）を用意することで吸収していった。

こうして、可変長データが標準となった以降の時代においても、COBOLは変換レイヤーに支えられながら 今日まで生きながらえている のだと思う。

ここで話を「なぜCOBOL技術者はJavaなどに移行しにくかったのか」に戻すと、理由はオブジェクト指向やパラダイムそのものの問題ではない。
COBOLが持っていた“厳密なデータ観”と、Javaをはじめとする“型と参照による緩やかなデータ観”が根本的に相容れなかったからだと僕は思う。

これは、Javaで育った僕が動的型付け言語に触れたときに、どこか「品質が維持しづらい」「不安がある」と感じてしまうことに近いのだろう。

文化として身に染みた前提が違えば、それを壊す方向の技術には本能的な抵抗が生まれる。それが「型」であれば、動的型付け言語に「型のような仕組み」を後付けすることで違和感を吸収できるが、
COBOLが前提にしていた 固定長／桁基準の厳密なデータ観 は、可変長へ移行する際にそのまま引き延ばすことができない。データ構造そのものが哲学的に異なるからである。

つまり「パラダイムシフトについていけなかった」という言説は、クラスや継承といったオブジェクト指向の概念が難しかったからではなく、“データをどう捉えるか”という文化的で深い部分の違和感と嫌悪感 こそが最大の障壁だったと個人的には思っている。

そして最後にもうひとつ。
文化による「えり好み」は、本来職業プログラマにはとても不利に働く。
新しい言語にしか市場がないのなら、移行を拒めば失業に直結してしまうからだ。ただし、COBOLには前述した「巨大な資産」があった。
その保守には莫大な予算がつき続けたため、
COBOL技術者は結果として 「移らない自由」 を持つことができたのだ。 November 11, 2025

ウォーレン・バフェットがNVIDIAを殺した会社に投資したばかりだ。

11月14日、バークシャー・ハサウェイはAlphabetへの51億ドルの株式保有を明らかにした。

その13日前、GoogleはIronwoodを発表した…NvidiaのGPUと同じことを、コストの5分の1で実現するチップだ。

提出から6日後、GoogleはGemini 3を公開した。地球上で最も先進的なAIモデルだ。

それはNVIDIAのチップを一切使わずに訓練された。

これは見出しではない。これは独占の終わりだ。

すべてを変える数学

Googleを除くすべてのAI企業は、最先端モデルを訓練するためにNvidiaに30億〜40億ドルを支払っている。

Googleは自社のIronwood TPUを使って6億〜7億5千万ドルを支払う。

OpenAI、Anthropic、Microsoft、Meta…彼らはみな、同じ計算能力に対して400%多く支払っている。

Googleは工場を所有している。他の皆は道具を借りているだけだ。

これがあなたにとって重要な理由

Nvidiaは、重要なAIチップの唯一の供給者であることで、3.5兆ドルの帝国を築いた。

その独占は今、崩壊した。

Anthropicはすでに100万台のGoogle TPUに関する契約に署名した。OpenAIは交渉中と噂されている。移行は始まっている。

競合他社があなたのコストの20%でモデルを訓練できるようになったら、あなたのビジネスはなくなる…カウントダウン・タイマーが始まるだけだ。

バフェットが送ったシグナル

2004年に「Googleを見逃した」と語った男が、2025年にそれを買った。

安いからではない…Nvidiaの34倍に対して27倍の利益で、それは確かに安いが。

Googleが人質に取られない唯一のAI企業だからだ。

Alphabetは地球上で3つの最大のプラットフォームを支配している：Search、Android、YouTube。

今、それはこれまでに構築された最も安価なスーパーコンピュータ基盤を支配している。

バフェットは可能性を買うのではない。必然を買うのだ。

次に何が起こるか

Google Cloudが今四半期に45%を超えて成長すれば、Nvidiaの価格決定力は崩壊する。

TPUのコストがGPU同等品の75-80%下で留まれば、すべての合理的なAIラボが切り替える。

Geminiがこのペースで改善を続けていれば、モデル戦争はすでに終わっている。

AI経済全体が1つの事実を中心に再価格設定されようとしている：

チップを所有する者が未来を所有する。

Googleがチップを所有している。

バフェットがGoogleを所有している。

そしてあなたはまだNvidiaとそのドラマを見続けている！

詳細はこちら - November 11, 2025

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ゆる言語学ラジオ、ゆるコンピューター科学ラジオ、ゆる学徒カフェ、ゆる哲学ラジオ、積読チャンネル、UpdateTV、あまとりあ、佐久間宣行のノブロックTV、コンサルのリアルチャンネル、Fラン大学就職チャンネル、社會部部長、丸山ゴンザレスの裏世界ジャーニー、握手の鬼 https://t.co/sm7CJIYdzE November 11, 2025

「OOPを何か悪いもので置き換えているのではないか」(We are replacing OOP with something worse) という主張の記事から：

・オブジェクト指向プログラミング（OOP）は消え去ったわけではない
・OOPは適用される領域が移動しただけであり、それは悪いことだと、記事の著者は考えている

・昔のプログラミングはシンプルだったが、複数人で作業すると問題が起きた
・バグは機能と機能の接点で発生しやすいことがわかった
・そこでインターフェースという契約で機能を切り離す発想が生まれた

・プログラマーの行儀の良さに頼るのではなく、言語仕様として強制するようになった
・カプセル化や継承といった概念が、情報のやり取りを制限するために作られた

・これと並行して、OSの世界でもプロセスの境界線が作られた
・OSはプログラム同士が互いに干渉しないように監視する保護者になった

・コンピュータ同士が通信するようになり、信頼関係はさらに希薄になった
・信頼できない相手に対して、開発者は強固な壁を築くようになった
・その結果、プロセスやネットワークの境界が、かつてのOOPの役割を担うようになった

・現代はマイクロサービスやDockerやKubernetesの時代である
・多くの人がJavaのようなOOPを批判しながら、実は同じ構造を巨大化させて再構築している
・現代のアーキテクチャは、OOPと同じ欠点を持ち、さらにそれを悪化させている

・OpenAPIスキーマは、かつての型チェックの代わりである
・Docker Composeは、かつてのサービスファクトリの代わりである
・Kubernetesは、かつてのイベントループの代わりである

・コンポーネント間の呼び出しには、今や多くの失敗リスクが伴う
・データのシリアライズとデシリアライズという遅い処理が必要になる
・カーネルのスケジューラを通る長い旅も必要になる
・キャッシュの無効化やソケットのポーリングといったコストがかかる
・単なる関数呼び出しだったものが、重たいHTTPリクエストに変わった

・記事の筆者は、OOPの約束事にも懐疑的だったが、現代の代替案はさらに信用できないと考えている
・現代のシステムは、OOPの哲学をプロセス単位やネットワーク単位に置き換えただけであり、その置き換えには、パフォーマンス上の莫大なコストがかかっている
・マイクロサービス化は、OOPの悪い部分を10倍に拡大したようなものである
・開発者はお互いのソフトウェアのことを知らず、信頼もしていない
・信頼がないため、最大限の防御壁としてネットワーク境界を利用しているのだろう
・結局のところ、OOPを捨てて、もっと悪いものを使っているに過ぎないのではないか

https://t.co/1cA1abSFDD November 11, 2025

スライム子Ｄが発表しちゃいます！
気になるコラボ作品は
『ブレイド＆バスタード』。
不朽のコンピューター RPG「ウィザードリィ」の世界観で繰り広げられる至高のダークファンタジー！
《迷宮》と書いてダンジョンに挑む冒険者さんたちは、
ナザリック地下大墳墓に何をもたらしてくれるのでしょうか！
楽しみですー！

#オバマス #オーバーロード #ブレバス #ウィザードリィ November 11, 2025

今年56歳で、株を25年続けており、月収は1500万円です。
一度しか言いません。
8月、私が三井Ｅ＆Ｓ（7003）を教えたとき、信じませんでしたか？
👉三井Ｅ＆Ｓ（7003）3,110円 → 6,159円👉
9月、私がＪＸ金属（5016）をおすすめしたとき、見逃しましたね。
👉ＪＸ金属（5016）880円 → 1,877円
10月、内海造船（7018）も見逃しました。
👉内海造船（7018）5,970円 → 15,400円
必ず11月28日までに買ってください。
5万円の資金があれば十分です。
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参入門戸：少資族でも約 5 万円で参加可能✨
👍いいねしてフォローして頂ければすぐにブランド名をお伝えしま
必ず「イイネ/ブクマ」で保存すること。 November 11, 2025

こちらの発見を踏まえて私がおすすめするエイムアシストが良く効く設定です

このゲームがコンピューターで動作するプログラ厶であるという前提で煮詰めた設定になりまして何故そうするのかを言語化出来ますので気になる点などご質問頂けたら幸いです

皆様に良きCODライフがあらんことを！

#cod #bo7 https://t.co/pr5OqfUNg6 https://t.co/nHyxWy0ye1 November 11, 2025

一夜にして金持ちになる人もいる！
一度しか言いません！
川崎重工業、三井造船，三井金属を買っおけ。
そして11/25までに川崎重工、
11/27までに三井造船を買っておくこと。
投資を始めたばかりの人は
準備資金：5万円で十分
今日最強の倭国株！
国家量子技術戦略に政府資金が割り当てられます。
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👍いいねしてフォローして頂ければすぐにブランド名をお伝えします。 November 11, 2025

多発する地震や線状降水帯。
気候変動などの影響で暮らしや命が脅かされているなか、ますます役割が大きくなっているのが気象庁だ。

かねてから気象庁の仕事を見たかったことから、本日視察を行なった。
倭国の気象業務は、1875（明治8）年に東京気象台ができてから150年。国交副大臣時代に古い庁舎へ行ったことはあったが、虎ノ門の新庁舎は初訪問だ。

今回は、「気象防災」「地震火山」それぞれのオペレーションルームを見せて頂いた。所せましとモニタが並び、専門スタッフが24時間、各セクション５交代制で監視している。

気象や噴火は観測データをもとに一定の予測が立てられる。各地の観測地点から送られてくる膨大なデータを集約し、解析を行うのもこれらの部屋だ。
そして最後は「主任予報官」が手作業で気象予報の「シナリオ」を作るとのこと。私たちが説明を受ける間も、当直の主任の方がタブレットに向かい、ずっと細かく手を動かし続けていた。

一方、地震は予測ができない。そして発生してからは「秒」刻みの勝負。
津波を予測し、警報を出し、ときには緊急会見を開く。いつでも対応できるよう、緊張のなかで仕事をされている。

膨大なデータの解析はコンピュータやAIがやっても、解釈し、受け手を想像して伝えるのは人間が負うべき役割なのだと痛感した。
引き続き様々な現場を見に行きたい。

※気象庁内にある「気象科学館」。解説員として気象予報士の方が常駐しています。津波シミュレーターなどおすすめ展示がたくさんあります。
https://t.co/AUHzNZ2Hbf
気象科学館 | 気象庁description November 11, 2025

【20年で200兆円企業群を作る方法】

1971年：南アフリカのプレトリアで生まれる
1989年：カナダへ移住
1995年：スタンフォード博士課程を2日で中退
1995年：Zip2 を創業（オンライン地図×企業検索）
1999年：Zip2 を約300億円で売却（本人取り分は約22億円）
1999年：X .com を創業（オンライン銀行）
2000年：合併して PayPal に発展
2002年：PayPal をeBayが2000億円で買収
2002年：SpaceX を創業（ロケットの再利用に挑戦）
2004年：Tesla Motors に出資・取締役として参加（後にCEO）
2008年：SpaceX Falcon 1 が初の軌道到達 → NASA契約獲得
2012年：SpaceX Dragon が国際宇宙ステーションへ物資輸送成功
2015年：OpenAI を共同設立
2016年：SolarCityを買収し、Tesla Energyを形成
2016年：The Boring Company 設立（交通インフラ）
2016年：Neuralink 設立（脳-コンピュータ）
2020年：Tesla 時価総額100兆円を突破（トヨタ超え）
2021年：世界一の資産家に
2022年：Twitter を約6.5兆円で買収（後の“X”）
2023年：Optimus（人型ロボット）を本格プレゼン
2024年：Tesla FSD v12 を展開、ロボタクシー計画加速
2024–25年：X AI、xAI Grok、Optimus量産、火星計画へ本格投資 November 11, 2025

一度しか言いません！
に以下の倭国株が下落した場合——全力で買いましょう。
9941 太洋物産 → 約650円で必買
9501 東京電力 → 約782円で必買
7746 岡本硝子 → 約310円で必買
2678 アスクル → 約1,200円で必買
7453 良品計画 → 約2,950円で必買
4063 信越化学 → 約4,200円で必買
8136 サンリオ → 約4,900円で必買
来週最強の倭国株！
政府が量子技術国家戦略に4,800億円の予算計上を決定
100万円の投資が6,850万円に変わる可能性あり。
1年以内に三菱重工を超えると予測。
株価：178円
予測：178円 → 6,280円🎯 (+6850%)
この会社は量子AI融合技術パイオニア企業！
量子コンピューターと古典コンピューターのハ November 11, 2025

高市総理が台湾問題で口を減らせたことは、今まであやふやにしてきた前の総理たちの努力を無駄にした。しかし今から取り消したりすることもできない。

中国との関係が悪化するのはネトウヨはうれしいかもしれないが、倭国と中国間の貿易（輸出＋輸入）は 約44.2兆円もあり、関係が本当に悪化すると二国とも大ダメージ。つまり大不況が来るよってこと。

倭国からは半導体製造装置・電子部品を輸出し、中国はからはスマホ、通信装置やコンピュータ関連機器。 November 11, 2025

Gemini 3 Proの性能向上で注目すべきは、PCの画面理解の指標(ScreenSpot-Pro)が72.7%で、他モデルに倍以上の差をつけて1位なことだ。

従来トップのSonnet 4.5は36.2%なのでダブルスコア、GPT-5.1(3.5%)と比較すると20倍だ。

これは、Googleが本格的にコンピュータ利用に踏み切ることを意味している👇 https://t.co/CP1sS9Cmxp https://t.co/UHI7un9tUP November 11, 2025

👁️‍🗨️11/6 『AIはバブルか？』に対してジェンスン・フアンの回答（FTパネルディスカッション） $NVDA

🔸前提
ドットコムバブル時代は、光ファイバーを大量に敷設したのにほとんど使われず『dark fiber（暗黒ファイバー）』になった。
しかし今、『ほぼ全てのGPUがフル稼働（lit up）している』
→ つまり、需要が供給を上回っている状態で、過剰投資ではない。

🔸以下の動画から（革ジャン）
・一歩引いて、今日のAIと過去のソフトウェア産業の根本的な違いは何だろう？と自問自答する
・過去のソフトウェアは『pre-compiled（事前コンパイル）』で、 一度作ってしまえば、実行するときの計算量はほとんど必要とせず、いったん完成したら、あとは保存して何度も実行するだけで、 ユーザーは完成したツールをただ使うだけだった
・しかしAIは異なっている、AIが効果を発揮するためには『contextually aware（文脈を理解）』でなければならず、インテリジェンスはその瞬間に生成しなければならない
・ 事前に作って保存しておいて、後で取り出す（＝コンテンツ）ということはできず、AIのインテリジェンスは『リアルタイムで生産』されなければならない
・結果、今われわれが作ったのは、価値が高く需要の大きいものを生み出すために膨大な計算が必要な産業
・ つまり『AI工場（AI factories）が必要』になった
・これは史上初めて、コンピュータ自体が工場の構成部品になった瞬間で、数千億ドル規模の工場（データセンター・GPU群）が必要
・ それは、上に載る数兆ドル規模の産業（あらゆる業界のAI活用）を支えるため
・AIは初めて、人を増強するインテリジェンスそのもので、労働を補い、存在する仕事を実際にこなす
・われわれは今、インテリジェンスの構築の『ごく初期段階』にいるに過ぎません
・事実、今でもほとんどの人はまだAIを使っていせんが、近未来では、一日の中のほぼすべての瞬間で、何らかの形でAIと関わるようになる
・今の『利用率がまだ低い状態』から、『ほぼ常時利用される状態』になるまでのインフラ構築、その規模は、想像している以上に途方もなく大きい

エヌビディア、買う😼 November 11, 2025

令和8年度診療報酬改定の基本方針の20のポイント（小学5年生でも分かるように）

これをもとに12月上旬に正式な基本方針が公開される予定。

### 1. 病院の経営を助ける！
今、倭国全体で物の値段（物価）やお給料（賃金）が上がっています。このため、病院も電気代や材料費などが高くなっていて、*経営が大変*になっています。必要な治療を続けられるように、病院にお金を出すルールをしっかり見直します。

### 2. 働く人のお給料を上げる！
お医者さんや看護師さんなど、病院で働く*すべての人たちのお給料*がちゃんと上がるようにします。そうすることで、働く人が増え、必要な医療を続けることができるように応援します。

### 3. コンピューター（AI）をもっと使う！
インターネット（ICT）やAI（賢いコンピューター）を使って、*医療をデジタル化*します（医療DX）。これによって、もっと効率よく、安全で質の高い医療を提供できるようにします。

### 4. お医者さんの仕事を楽にする！
お医者さんが*健康に働き続けられるように*、仕事の時間を短くしたり、負担を軽くしたりします。看護師さんなど他のスタッフと協力して仕事の一部を分担したり（タスク・シェアリング／タスク・シフティング）、コンピューターを使ったりして、*働き方を変えていきます*。

### 5. 将来（2040年ごろ）の準備をする！
これから、特に*85歳以上のお年寄りがどんどん増えていく*ことがわかっています。そのため、病気を「治す」だけでなく、生活を「支える」医療にも力を入れて、地域ごとに必要な医療を提供できるようにします。

### 6. 病院の得意なことを分ける！
大きな病院と、町の診療所（かかりつけ医）の*役割をはっきり分けます*。大きな病院は難しい病気の治療に集中し、かかりつけ医は地域の皆さんの健康を支えることで、地域全体で助け合える仕組みを作ります。

### 7. 家での療養をしっかり支える！
家で病気を治している人（在宅療養）や、介護施設にいる人が*急に具合が悪くなったとき*に、すぐに病院が助けられるようにします。また、リハビリや*歯の健康（口腔管理）*など、お年寄りの生活を支えるケアも進めます。

### 8. 安全な医療をさらに進化させる！
患者さんが*安心・安全に治療を受けられる*ように、病院の体制を評価します。また、救急医療、子どもの医療（小児・周産期医療）、がんの治療など、*特に大事な分野*を充実させます。

### 9. お薬をムダなく正しく使う！
国民皆保険（みんなが医療を受けられる大切な仕組み）を守るために、*医療費を効率よく使う*ようにします。特に、同じお薬が重複しないか確認できる「電子処方箋」を使ったり、ジェネリック医薬品（後発医薬品）を多く使ったりすることで、お薬のムダをなくします。

### 10. 自分の健康は自分で守る！
みんなが*病気にならないように予防や健康づくり*に取り組みます。また、国は、医療制度のルールについて、*みんなが納得できるように*わかりやすい説明を続けていきます。

### 11. 新しいお薬や機械を早く使えるようにする！
病気を治すための*新しい技術や革新的なお薬、医療機器（道具）*が開発されたとき、倭国の皆さんがそれを*遅れることなく使える*ようにします。また、必要な薬や医療機器が*安定して手に入る*ように、作る仕組みを支える取り組みも重要です。

### 12. 病院の情報をデジタルで賢く使う！
病院で集められた*医療のデータ*を、インターネットの技術（ICT）やAI（賢いコンピューター）を使って、もっと積極的に活用します。これによって、*より効果的で、安全で質の高い医療*を実現できるように進めます。

### 13. お金や人を大事に使って、必要なところに届ける！
国民皆保険（みんなが医療を受けられる大切な仕組み）を守るため、*限りある医療資源（お金や働く人）*を、ムダなく効率的に使い、*本当に必要なところに重点的に配分*できるようにします。

### 14. 病院のルールをもっと柔軟にする！
お医者さんなどが、健康に長く働き続けられるように、仕事の負担を軽くするため、*診療報酬（病院が国からもらうお金）を計算する上での基準*を、時代に合わせて*柔軟に見直す*取り組みを進めます。

### 15. がんや難病の治療を応援する！
救急医療や、子どもの医療（小児・周産期医療）に加え、*質の高いがんの治療*や、*難病（治りにくい病気）*を持っている患者さんへの*適切な医療*についても、さらに充実させるために、評価（お金）を見直します。

### 16. 人が少ない田舎の病院を応援する！
これから*人口が減っていく地域*や、*医療の資源が少ない地域*でも、住んでいる人が必要な医療サービスを受けられるように、*その地域の実情に合わせて*特に支援する評価（お金のルール）を考えます。

### 17. 治療の『結果』を見て、良い病院をほめる！
患者さんの*病気の治療がどれくらい上手くいったか*という「結果（アウトカム）」に注目し、データを使って診療実績を客観的に評価する仕組みを進めます。これは、*安心・安全で質の高い医療*を達成するためです。

### 18. 患者さんをなるべく縛らないようにする！
患者さんが*安心・安全*に治療を受けられるように、病院の中で、患者さんの体をベッドなどに縛り付けること（身体的拘束）を*なるべく少なくする*取り組みを応援します。

### 19. 口や歯の健康をしっかり守る！
リハビリテーションや栄養管理と並んで、*お年寄りの生活を支える*ために、*歯や口の健康*（口腔管理）へのケアを充実させます。特に、口の機能が弱くなることへの対応や、*歯科治療へのデジタル技術の導入*も進めます。

### 20. 薬の飲みすぎや、飲まないで残っている薬をなくす！
患者さんが*同じ薬を何度ももらって重複しない*ようにしたり、*飲みきれずに残ってしまう薬（残薬）*を減らしたりするよう、お医者さんと薬局の薬剤師さんが協力して対策を進めます。また、*電子処方箋*を活用して、薬をムダなく安全に使えるようにします。 November 11, 2025

『コードの秘密』

カエサルからスティーブ・ジョブズまで、聖人から悪漢まで。
DNA、手話、楽譜、フリーメイソン、コンピュータの原理、文字の起源。
私たちがいかにコード化された情報を解読し、生み出し、発展させてきたかを縦横無尽に紹介する大図鑑

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