ダッシュボード トレンド
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2025.11.23
:0% :0% （40代／男性）
ダッシュボードに関するポスト数は前日に比べ51%増加しました。男性の比率は5%増加し、本日も40代男性の皆さんからのポストが最も多いです。前日は「マーケット」に関する評判が話題でしたが、本日話題になっているキーワードは「AirDrop」です。
人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです
気づいてるか？
一発当てたい個人開発者がまずやるべきなのに忘れがちなのは『自分がどの市場のプロダクトを作っているのかを確認する』だ。
というわけで、2040年まで確実に成長すると言われている18の巨大市場をひとつずつ解説する。
①eコマース（ネット通販）
→規模は超巨大だが競争も激戦。個人開発者はショップより「お店を手伝うツール」で勝負。私が個人開発したAppsはデジタルコンテンツ分野だがまさにこれ。
②AIソフトウェア・サービス
→AIは今いちばん伸びる本命。なんでも屋より「特定の仕事に特化したAIアシスタント」を作ると刺さりやすい。最近うちも自分の日々の業務効率化するためにAI SaaS作って外販目指してます。
③クラウドサービス（サーバー・インフラ）
→AWSなどの使い方は多くの会社が下手。個人開発者は「コスト削減」「設定簡略化」「監視」ツールで稼ぎやすい。
④電気自動車（EV）
→車本体は作れないが、充電スポット検索や電費管理など「EVユーザー向けアプリ」で入る余地がある。
⑤デジタル広告
→広告費がネットに集中している巨大市場。個人開発者は「レポート自動化」「分析」「クリエイティブ生成」ツールを狙う。
⑥半導体
→チップそのものは大企業の世界。設計・製造現場の「データ管理」「シミュレーション補助」などB2Bツールが現実的。
⑦自動運転シェアカーサービス
→自動運転アルゴリズムは無理でも、「予約・配車・運行管理アプリ」は個人でも作れる。
⑧宇宙産業
→ロケットは作れないが、「衛星データを分かりやすく使えるツール」を作れば農業や防災など多くの業界に売れる。
⑨サイバーセキュリティ
→どの会社もセキュリティで困っている。難しい技術を隠して「ログを見える化」「教育用アプリ」にすると個人でも戦える。
⑩バッテリー（蓄電）
→EVと再エネの普及で需要が爆増。個人開発者は「バッテリーの状態監視」「最適な充放電の提案」アプリが狙い目。
⑪モジュール建築
→建設を工場で効率化する流れ。現場はITが弱いので「進捗管理」「在庫管理」「見積り自動化」ツールが刺さりやすい。
⑫ストリーミング（動画・音楽配信）
→NetflixやYouTubeを見る時間はまだ増えている。プラットフォームではなく「配信者を支える編集・分析ツール」で勝負。
⑬ゲーム
→ゲーム市場はずっと成長中。インディーゲームを作るか、既存ゲーム向けの「戦績トラッカー」「ビルド共有」ツールが現実的。
⑭ロボティクス
→ロボット本体は高難度だが、「動作シナリオ作成」「稼働状況のダッシュボード」「教育用シミュレータ」は個人でも作れる。
⑮工業用・一般バイオテクノロジー
→研究現場は紙とExcelだらけ。実験ノート、試薬在庫管理、データ可視化などのSaaSはニーズが大きい。
⑯次世代エアモビリティ（空飛ぶクルマ等）
→普及はこれからだが期待は大きい。「運航管理」「ルート最適化」「メンテ記録」など標準ツールを取れればデカい。
⑰肥満症・関連疾患の治療薬（GLP-1など）
→患者数が多く薬の需要も急増。法律に気をつけながら「体重・食事記録アプリ」「クリニックの診療管理ツール」を狙う。
⑱原子力発電（新型炉）
→脱炭素で再注目されるインフラ。発電所向けの「点検管理」「教育シミュレータ」「法令チェックツール」はニッチだが単価が高い。
自分のプロダクトが属しているジャンルは入っていたか？巨大市場はニッチでもデカいからプチヒットでも十分な収入になる。
やるしかねえ。Don’t Work! November 11, 2025
6RP
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ここ数か月、チームはプロダクトの中核開発と戦略的パートナーシップ構築に集中しており、安定性・セキュリティ・処理性能・エコシステム拡大のすべてで着実な進展を遂げています❗️
＊プロダクト・エンジニアリング
① パフォーマンスと安定性の強化
システムの安定稼働とセキュリティは最重要課題です。
ユーザー数・取引量の増加に合わせてアーキテクチャ全体を最適化し、
10月11日の急変動相場でもダウンタイムゼロを維持しました。
② スポット取引所（オーダーブック型DEX）
現在、社内テストと最終バグ修正を実施中。
スケーラビリティ強化のため、AMM設計からオーダーブック型モデルに切り替えました。
（一般公開予定：12月上旬）
③ edgeFlow（流動性ネットワークSDK）
edgeX流動性ネットワークSDK「edgeFlow」はまもなくオープンソース公開予定。
すでに外部プロジェクトでの統合が進行しており、順次ローンチが控えています。
初期統合例：
• 約1,000万人登録のメーム取引プラットフォーム Ave ai
• パーペチュアル集約アグリゲーター Crystal
④ L2メインネット（edgeX Chain）
edgeX Chainのメインネットは12月上旬ローンチ予定。
高速処理・高スループットを実現するL2として、モジュラー型DeFi基盤の中心を担います。
11月中に追加の技術発表を予定。
⑤ 透明性データスイート（Transparency Dashboard）
11月から順次リリース予定の新ダッシュボード群：
• アンバサダー実績ダッシュボード
• トークン買戻し状況ダッシュボード
• リアルタイム取引データ監視ダッシュボード
＊流動性アップデート
パーペチュアルDEX市場での「最低スリッページ水準」をさらに拡大。
1回あたりの約定規模で、低スリッページ範囲を2,000万ドル → 4,000万ドルへ引き上げました。
上場マーケット数は120銘柄以上に拡大。
また、トレンド銘柄の上場スピードを大幅短縮し、プレマーケット・本上場ともに最速クラスを目指しています。
＊Go-to-Market & パートナーシップ
主要プロジェクトとのパートナーシップや契約締結を進行中。
これらの統合は、edgeXの流動性拡張と「DeFiレゴ（組み合わせ型金融スタック）」の実現に直結します。
主要指標（現時点）
• ユニークウォレット数：157,000以上
• 総TVL：4億3,000万ドル超
• eLP（流動性プロバイダー）TVL：1億8,000万ドル超
• LP累計損益：1,000万ドル超
2. TGE（トークンローンチ）時期
• 目標時期：2025年第4四半期（12月を想定）
• TGE時には自社L2チェーン＋自社スポットDEX上で同時ローンチ予定。
• L2とスポットDEXの完成・セキュリティ監査完了後にのみTGEを実施します。
• L2開発には主要インフラパートナーとの連携・法令対応が必要であり、
スポットDEX設計をAMMからオーダーブック型へ再構築したため、当初より期間を要しています。
• テスト完了後、メームエアドロップを公開ストレステストとして実施予定。
• 万一テスト段階でリスクが判明した場合は、TGE時期を調整します。
3. トークノミクス（概要）
トークン配分
• コミュニティ向けエアドロップ：25％（TGE前に配布・ベスティングなし）
• コアメンバー・支援者（Amber Group・アドバイザー等）：25％（2年クリフ＋2年リニアベスティング）
• 財団および将来のコミュニティインセンティブ：50％
トークン買戻し（Buyback）
• ネット収益の100％をトークン買戻しに使用。
• TGE前の全取引手数料利益も買戻し資金に充当します。
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＜拡散お願いします📣＞
デジタル庁はGDPをわかりやすく可視化・分析するダッシュボードを公表しました
一国の姿を表す最上位の数値のひとつであるGDPを、誰でも理解しやすくするための試みです。ぜひ見てみてください
4半期ごとに出るGDP速報値と、年に1度出る確定値の両方とも見ることができます https://t.co/bzKge4C8af November 11, 2025
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＊プロダクト・エンジニアリング
① パフォーマンスと安定性の強化
システムの安定稼働とセキュリティは最重要課題です。
ユーザー数・取引量の増加に合わせてアーキテクチャ全体を最適化し、
10月11日の急変動相場でもダウンタイムゼロを維持しました。
② スポット取引所（オーダーブック型DEX）
現在、社内テストと最終バグ修正を実施中。
スケーラビリティ強化のため、AMM設計からオーダーブック型モデルに切り替えました。
（一般公開予定：12月上旬）
③ edgeFlow（流動性ネットワークSDK）
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すでに外部プロジェクトでの統合が進行しており、順次ローンチが控えています。
初期統合例：
• 約1,000万人登録のメーム取引プラットフォーム Ave ai
• パーペチュアル集約アグリゲーター Crystal
④ L2メインネット（edgeX Chain）
edgeX Chainのメインネットは12月上旬ローンチ予定。
高速処理・高スループットを実現するL2として、モジュラー型DeFi基盤の中心を担います。
11月中に追加の技術発表を予定。
⑤ 透明性データスイート（Transparency Dashboard）
11月から順次リリース予定の新ダッシュボード群：
• アンバサダー実績ダッシュボード
• トークン買戻し状況ダッシュボード
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＊流動性アップデート
パーペチュアルDEX市場での「最低スリッページ水準」をさらに拡大。
1回あたりの約定規模で、低スリッページ範囲を2,000万ドル → 4,000万ドルへ引き上げました。
上場マーケット数は120銘柄以上に拡大。
また、トレンド銘柄の上場スピードを大幅短縮し、プレマーケット・本上場ともに最速クラスを目指しています。
＊Go-to-Market & パートナーシップ
主要プロジェクトとのパートナーシップや契約締結を進行中。
これらの統合は、edgeXの流動性拡張と「DeFiレゴ（組み合わせ型金融スタック）」の実現に直結します。
主要指標（現時点）
• ユニークウォレット数：157,000以上
• 総TVL：4億3,000万ドル超
• eLP（流動性プロバイダー）TVL：1億8,000万ドル超
• LP累計損益：1,000万ドル超
2. TGE（トークンローンチ）時期
• 目標時期：2025年第4四半期（12月を想定）
• TGE時には自社L2チェーン＋自社スポットDEX上で同時ローンチ予定。
• L2とスポットDEXの完成・セキュリティ監査完了後にのみTGEを実施します。
• L2開発には主要インフラパートナーとの連携・法令対応が必要であり、
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• テスト完了後、メームエアドロップを公開ストレステストとして実施予定。
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3. トークノミクス（概要）
トークン配分
• コミュニティ向けエアドロップ：25％（TGE前に配布・ベスティングなし）
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2RP
「SCAMPER法」でアイデアを広げて、尖らせる。
https://t.co/T6i4jngVXi
SCAMPERとは？
Substitute / Combine / Adapt / Modify / Put to another use / Eliminate / Reverseという7つの観点でアイデアを変形・再構築する手法。
これをプロダクト開発に置き換えると？
・Substitute：現在のUIをチャット形式に置き換えたらどうなるか？
・Combine：既存のダッシュボードとSNS投稿機能を組み合わせたら？
・Adapt：他社が成功している○○の仕組みを、自社の教育サポート機能に応用できないか？
・Modify：週単位のレポートをリアルタイム更新に拡大/縮小したら？
・Put to another use：候補者管理システムを、人材育成データベースとして流用できないか？
・Eliminate：導入時の設定項目を一切なくして、ワンクリックでスタートできるようにしたら？
・Reverse：通常は社員がデータを入力するが、逆に会社側が先にデータを提供して社員がチェックする形式に変えたらどうか？
こうした観点で既存のアイデアを“とがらせ”ていくと、「確かにそれは面白い」と思える斬新なアイデアが見つかることが多いです。広告の世界でも、競合商品との違いを出すためによく使われる手法ですが、プロダクトでも差別化や顧客体験の発明に直結します November 11, 2025
1RP
ほんまに、良すぎる キャンピングカーは交代で運転してほしい ダッシュボードに足乗せてやめろ💢て怒られる描写大好きなんだけど🟥⬜️は両方そういうお行儀悪い事はしなさそう 関係邪推されて面白がって腰抱いてくる🟥に対して信じられないものを見る目を向ける⬜️見たすぎる… November 11, 2025
1RP
https://t.co/al1rOIQOgrのプロフィールにプラグインのお気に入りリスト置いておけるって知ってました？
しかもどのダッシュボードからも即呼び出せるし、自分以外のリストも参照できる！すごいー
#WMkobe November 11, 2025
1RP
ダッシュボード周りに車線認識モニター(と言えばいいのか？)がないのと、何よりも運転席のシートの形状から見ても新車でないことは確かかと…？ https://t.co/SDXvKB2zKj November 11, 2025
1RP
【再掲・大事な話なのでもう一回言います】
SFA導入して「とりあえず入れて終わり」になってる企業、ほんとに9割超えてると思う。
うちも最初はまさにこれで大失敗したけど、以下の3つを変えたら入力率が15%→93%まで爆上がりした。
1. 経営陣が毎朝SFAダッシュボード見てコメントする（コミットメント可視化）
2. 入力したら今日絶対会うべき顧客TOP10」をAIが出してくれる
3. 入力率上位者をちゃんと褒めるプラス評価指標に組み込む（現場メリット）
SFAは「監視ツール」じゃなくて「営業の武器」にしないと絶対死にます。
前のポスト読んでない人はぜひ1度見てください！！
#営業改革 #SFA #営業DX November 11, 2025
1RP
@pndSkn Thank you
@fforceb Tras Cr Thanks
BookはまだForceの新しい車に乗ったことがなさそうです
↓
新しいダッシュボードの人形がある？
🦊彼はまだ座ってない
🍅大丈夫、もしダッシュボードじゃなかったら、車の後部座席に居たい
：なぜ？彼をハグできるからとか？
🍅いいえ、車の後ろにぶら下がっていたい
FB 9TH DESTINY CLINIC #DestinyclinicxForcebook November 11, 2025
1RP
https://t.co/S6PyQkVFYb
【シリコンバレーが注目】2026年がターニングポイント 『記憶するAI』が知的生産性を変える／AI先進国アメリカで起きている変化／活用の第一歩は“メモリ”から始めよ／勝ち筋を量産するAI「ENSOR」
PIVOT #AI要約 #AIまとめ
記憶するAIが変える2026年以降の企業競争とマーケティング
🔳ゲストとキャリア背景
ゲストの坂田氏はコンサル会社からIT企業へ転じ、AI SaaS事業を立ち上げた後、自身の会社リハッチを創業し6年目を迎える。世界各地に足を運び最先端技術に投資しつつ、自社でも独自のAI・マーケティング基盤の開発に取り組んでいる。
🔳リハッチという会社の事業内容
リハッチはLTV最大化のために顧客データを統合するSaaSからスタートし、クリエイティブ効果測定の機械学習モデルなどを開発してきた。生成AI時代に入り、現在はマーケティングAIエージェントの開発に注力し、安定フェーズから再び攻めの投資フェーズへ移行している。
🔳AIトレンドの全体像と変遷
2022年にChatGPT 3.5が広まり、チャット形式でのリサーチや相談が一気に身近になった。その後の流れとして、単なる問い合わせツールから「文脈化・個別化」へと進み、自分や自社を深く理解するAIパートナーを作る方向にトレンドが移りつつある。
🔳2025年までの限界と2026年の転換点
2022〜2025年は、多くの企業が自社情報をAIにうまく教え込めず、活用が表層的にとどまっていた時期だと位置付けられる。シリコンバレーのスタートアップ発の技術ブレイクスルーにより、ようやく「教え込める」環境が整いつつあり、2026年が本格的な転換点になると見られている。
🔳AIを「使う会社」と「育てる会社」の決定的な差
単に外部のAIを使うだけの企業はリサーチや一般的な業務支援にとどまり、競争優位が築きにくい。一方で自社データ・独自ノウハウをAIに学習させ「育てる会社」は、業務の自動遂行や独自強みの再現が可能になり、圧倒的な差がつくと指摘される。
🔳企業が直面する三つの壁（技術・組織・人）
第一に、生成AIを自社業務に実装できるエンジニアがまだ少ないという技術の壁がある。第二に、情報システム部や経営企画、各事業部を横断したセキュリティ・ガバナンス整備が追いつかない組織の壁が存在する。第三に、人の介在が多く単純作業が残り続ける「人の壁」がAI活用を阻んでいる。
🔳トップ層が最前線でAIを使う重要性
これらの壁を超えるには、経営層やトップが自らAIのワークフローを構築し、手を動かして理解する姿勢が不可欠とされる。トップがAI活用文化を社内に浸透させれば、評価制度や目標設定にも「人の介在を減らす指標」を組み込めるようになり、現場の行動も変わっていく。
🔳2026年に企業が取るべきアプローチ
2026年以降は、AIエージェントを単に導入する段階から「どれだけ自社に最適化し、学習させられるか」が鍵になる。AIエージェントの活用事例はまだ多くないが、今から本番環境で使いながら学習させていく企業が、次の競争局面で優位に立つと見込まれている。
🔳AI活用の第一歩はメモリから始める
リハッチは「AIの第一歩はメモリから始める」ことを推奨している。メモリとは単なる知識の倉庫ではなく、思考や判断プロセス、意思決定の背景を記録する仕組みであり、「どんな施策がなぜ良かったか」を保存することで、AIが再現可能な知的基盤を形成していく。
🔳大量データではなく少量高品質データから始める発想
自社内の膨大なデータを一気にAIへ投入するとノイズが増え、誤った回答が出やすくなる。メモリ起点のアプローチでは、チャットを通じて少量だが質の高い思考・判断データを蓄積し、不要な情報を分別しながら精度を高めていくため、最小コストで高価値な学習が可能になる。
🔳自社らしさ・自分らしさを蓄積するAIメモリ
メモリが育つことで、ブランド独自のトーンや色使い、自社特有の判断基準がAIに刻まれていく。過去施策や今後やりたい施策も踏まえたうえで、ゼロベースの一般的な提案ではなく、自社ブランドに即したコピーやビジュアルを自動生成できるようになることが強調される。
🔳メモリに入力すべき具体的な情報
メモリに入れるデータはチャット形式でよく、フォーマットは厳密でなくてよいとされる。特に「このコピーが嫌な理由」「この色がブランドに合わない理由」といった感覚的なフィードバックが重要で、判断基準そのものをAIに伝えることで、モデルが継続的に改善されていく。
🔳倭国でのメモリ機能の現状とアメリカの最前線
倭国ではメモリ機能を組み込んだAIエージェントやサービスはまだ一般的ではない。一方シリコンバレーでは、RAGやファインチューニングなど様々な手法が試される中で、「ライトに始められるメモリ」が個別化・文脈化の中核として注目されており、倭国もこれから同様の流れが来ると予想される。
🔳リハッチのAIエージェント「演奏」のコンセプト
リハッチが開発するAIエージェント「演奏（Enso）」は、「勝ち筋を量産するAI」を掲げたマーケティングOSである。自社理解を深めながら学び続けることで、クリエイティブ制作やLP・ホームページ制作、マーケ施策提案など、具体的なアウトプットを継続的に生成できる。
🔳演奏の主な機能とブランドチェック
演奏にはブランドセット機能、コピー作成用のラフ生成、画像AI編集、ブランドチェック、データ分析・統合などの機能がある。デザイナーやマーケ担当が作った案に対し、関係者がコメントし合える画面を通じて方針のズレを減らし、戦略の再作成コストとコミュニケーション負荷を大幅に削減できる。
🔳URL入力からのブランド自動抽出とラフ作成
自社サイトのURLを入力すると、ロゴ・ブランド概要・強み・ブランドカラー・ターゲット顧客・トーン＆マナー・NG表現などを数十秒で抽出する。その情報を基にラフ作成画面で目的や配信チャネルを設定すると、ブランドに沿ったキャンペーン戦略やクリエイティブ案が自動的に生成される。
🔳AI画像編集と高速なクリエイティブテスト
画像をアップロードし「背景を変えたい」などの指示を与えると、AIが瞬時に新しいバリエーション画像を生成する。実際のミーティング中に演奏を使って10分ほどで広告差し替えまで完了させ、広告コストを20％削減した事例も紹介され、スピードと改善効果の高さが強調された。
🔳データ連携と広告パフォーマンス分析機能
演奏はGoogleアナリティクス、Google広告、BigQuery、Salesforceなどと連携し、ダッシュボード上で成果指標を可視化できる。さらに実装中の機能として、複数クリエイティブのパフォーマンスを一覧で比較し、「どのトーンやコピー要素が効いたか」をAIが判別・蓄積し、次の施策に活かす仕組みが紹介された。
🔳学習し続けるマーケティング基盤としての強み
演奏は「学習し続けるマーケ基盤」として、施策や思考プロセス、自社の色・価値観を継続的に読み込める点が最大の強みとされる。使えば使うほど自社理解が深まり、クリエイティブ生成・データ分析・記事作成などの精度が上がっていく点が、他のマーケツールにはない独自性だと説明される。
🔳AGI到来予測とAIエージェント時代の競争
Anthropic創業者ベンマン氏の見解として、2028年にAGIが人間の知能を超える可能性が50％程度あるという予測が紹介される。その段階ではAIとAIがコミュニケーションする世界になり、人間の介入領域はますます減るため、自社のAI活用や自社製AIエージェント開発を今から本気で進めないと、AI同士の取引の場から取り残されかねないと警鐘を鳴らしている。
🔳恐れではなく希望でAI時代を迎えるマインドセット
AIの危険性を警告する議論は重要だが、それを理由に悲観して立ち止まるのではなく、AIの可能性に希望を見出し「希望を加速させる」姿勢が大切だと語られる。誰も正解が分からない高速な変化の中で、自分たちなら新しい価値を生み出せると信じてチャレンジすることが、次のイノベーションの出発点になると強調された。
🔳PIVOT限定プランと参加型キャンペーン
番組視聴者向けに、演奏を無料で試せるPIVOT限定プランが用意されており、クリエイティブ42枚分のクレジットが提供される。さらに友人招待で36枚が追加され、X上で「#演奏」を付けてAI生成クリエイティブを投稿すると、反応の大きい作品から3名のクリエイティブがリハッチの広告に採用される参加型キャンペーンも実施される。 November 11, 2025
1RP
@pukarakkochan いえ、ワードプレス内で自分で確認します。
ダッシュボード→Broken Link Checkerでチェックできます👍
こんな感じです↓ https://t.co/yKDECEUneQ November 11, 2025
📺 NHK受信料問題、「時間ロス」と「お金のムダ」をどう減らすか
未収件数は72万件 → 174万件へ。
一方で、NHKの受信料収入は約6,328億円（2023年度）。
この「払う／払わない」を巡る攻防のために、
・NHKの営業・法務コスト
・簡裁や行政の事務負担
・政治・メディアでの永遠の議論
に、毎年かなりの人件費と時間が溶けている。
ざっくり見れば、倭国全体で年100億円規模の社会的ロスが出ていてもおかしくないレベルだと思う。
⸻
💰 税方式にした場合のざっくり試算
倭国の人口は約1億2,380万人。
一人あたり年額で見ると：
・100円課税 → 約124億円
・300円課税 → 約371億円
今の受信料収入6,328億円と比べると、
100円案は「現行の約2％」、300円案でも「約6％」しかカバーできない。
逆に言えば、
「ニュース・災害報道などの“ミニマム機能”だけを税で賄い、残りは受信料や別収入で補う」
とか
「一人あたり年5,000円前後（今と同等規模）にする代わりに徴収コストをほぼゼロにする」
という設計も現実的な選択肢になる。
⸻
🌍 海外のモデルはどうなっている？
・イギリス（BBC）
世帯ごとのライセンス料：年174.50ポンド。
収入は約3.7〜3.8ビリオンポンドで、BBC収入の約7割を占める。
・ドイツ
世帯ごとの一律負担。月18.36ユーロ（年約220ユーロ）を、テレビの有無に関係なく household 単位で徴収。
・スウェーデン
2019年に「テレビ受信料」を廃止し、「パブリックサービス料」という“税方式”に移行。
課税所得の1％（上限1,249クローナ／年）を、所得税と一緒に徴収。
・フィンランド
「Yle税」として、所得の一部（2.5％）を公共放送税として徴収。
上限は年160ユーロで、低所得層は免除される仕組み。
ポイントは
「世帯ごとの受信契約」から
「国民・住民全員が少しずつ負担する税モデル」
へのシフトが進んでいること。
⸻
🧮 倭国で税方式を採用するイメージ
例えば：
・一人あたり年500〜1,000円を「公共メディア税」として住民税と一括徴収
・低所得層は減免（スウェーデン・フィンランド方式）
・事業者には別枠で低率の負担
こうすると：
・徴収コストはほぼゼロ（督促・集金・裁判が消える）
・NHKは営業経費を大幅削減し、番組やデジタル投資に回せる
・「払わない層vs払っている層」の対立も終息
→ 倭国全体の時間とお金のロスが一気に縮小する。
⸻
🚨 税金化しても「無駄遣いさせない」ための仕組み
税方式にするとき、一番の不安は「どうせ税金だからダラダラ使うのでは？」という点。
ここには、制度面のガードレールが必須だと思う。
例：
・使途の完全限定
一般会計には入れず、「公共メディア勘定」として独立管理。
ニュース・教育・災害報道・地域向けコンテンツなど、用途を法律で明記。
・第三者機関による5年ごとの「事業仕分け」
番組ジャンルごとに、視聴データ・コスト・社会的価値を評価し、
不要・重複分野は自動的に縮小・廃止の勧告。
・国民向けの「ダッシュボード公開」
一人あたり負担額と、そのお金がどのジャンル・地域にいくら配分されているかをオンラインで見える化。
・国会から半歩距離を置いたガバナンス
スウェーデンのように、政治から一定距離を取った委員会が予算枠を決める仕組みにして、
政権の意向で報道内容がねじ曲がらないようにする。
⸻
⏳ いつまでも「受信料を払うか問題」で消耗しないために
今のまま
・未収急増
・督促10倍
・裁判と炎上の繰り返し
を続ければ、
NHKだけでなく、行政・司法・国民の時間とお金が静かに削られ続ける。
そろそろ
「仕組みを変えて、この議論そのものを終わらせる」
方向での議論にシフトしてもいいのでは、という問題提起だと思う。 November 11, 2025
『Pythonで実践する株式投資分析』は、テーマを題材にPythonへ入門する本ではない
・テクニカル分析指標を知り
・その描画方法を学び
・データ収集、記録法を学び
・ダッシュボードとしてシステム化する
読書前の想定、期待と、実際の内容のギャップは大きいかもしれない。
https://t.co/5Zh9fuLxHj November 11, 2025
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