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立即探索完整解析，开启您的智能投资之旅——未来，已在眼前！ November 11, 2025

「サム・アルトマンが生成AIという言葉で、未熟なTransformerに大量データを与えただけの装置を、まるで自ら答えを導けるAIのように見せかけ人々を騙した」という反AI過激派さんの書き込みをみかけたので解説するね。忙しい人は⭐️と添付画像の図だけでも読んでな！

⭐️生成AIという言葉はサム・アルトマンが作ったものではない

この主張は完全に事実とズレているんよ。生成AIという言葉は、サム・アルトマンが生まれた頃どころか、彼がOpenAIに入る前からずっと専門分野で普通に使われていた用語なんよ。統計的機械学習の本を読めば、生成モデルという概念は昔から取り上げられていて、ナイーブベイズや隠れマルコフモデルといった基礎的な手法も生成モデルとして分類されている。

2014年のGANや2017年のTransformer以前から、生成モデルという言葉は研究コミュニティで当たり前に使われていた。だからサム・アルトマンが新語を作って世界を誤誘導したという筋書きは、歴史的経緯とまったく合わない。誰が読んでも分かる単純なミスなんよ。

⭐️TransformerはAIではないという主張は定義を意図的に狭くしているだけ

Transformerは2017年に提案された深層学習のアーキテクチャで、自然言語処理をはじめ多くのAI分野で使われている。AIをどう定義するかは確かに議論があるけど、実務的な意味では「知的タスクを機械で自動化する技術」であり、深層学習も当然そこに含まれる。

反AI過激派さんがやっているのは、AIという言葉を自分の中で極端に狭義に定義し直して、それに当てはまらないからAIではないと主張しているだけなんよ。これはガチで詭弁の範囲で、技術的な定義とは関係がない。論文も実務もLLMをAIとして扱っている以上、その定義をねじ曲げて議論しても何も生まれない。

⭐️大量のデータベースを付与しただけという説明は技術的に間違っている

ここも誤解が多い。LLMはデータベースではないし、データベースを横付けしているわけでもない。入力されたテキストを丸ごと保存しているわけでもなく、ニューラルネットの重みに統計的なパターンとして圧縮している。

データベースは検索して内容をそのまま取り出す仕組みだけど、LLMは確率分布からトークンを生成する仕組みなんよ。これは本質的にまったく違う。しかも学習工程は事前学習、微調整、RLHFといろいろ積み上がっていて、ただ何かを貼り付けた箱ではない。過激派さんの言い方はマジで雑すぎて、初学者を誤誘導するレベルなんよ。

⭐️誤認を生んだのはマーケティングの側面はあるが詐欺と断定するのは飛躍

確かに世間ではAIを人格的に誤解する現象が起きていて、プレゼンや広告が過度にドラマチックだった面も否定はできない。ワシもそこはわりと分かる部分なんよ。でも、サム・アルトマンが世界を騙すために詐欺的にやっていたという断定は、証拠がない主張になる。

過去の技術レポートや論文を見ても、モデルの限界やリスクについて丁寧に説明されている。企業のマーケティングは誇張されがちだけど、だからといって詐欺と呼べるかどうかは別の話なんよ。ここを混同すると議論がこじれるだけなんよね。

⭐️反AI過激派さんの主張は技術的事実と思想がごちゃまぜになっている

今回のポストは、技術的事実の部分に大きな誤りがあり、その上に思想的な不満が乗っかっている構造なんよ。AIに対する不信感や、企業のブランディングに対する違和感は理解できるんだけど、事実の部分を捻じ曲げると議論の土台が壊れる。

その結果、クリエイター同士の対立を深めるだけになる。ワシとしては、こういう誤情報が広まるのが一番ヤバいと思っていて、今回きちんと整理したのはそのためなんよ。

⭐️まとめとして、問題は技術より誤情報が増幅される構造にある

生成AIそのものより、問題になっているのは誤情報がSNSで増幅される構造なんよ。技術的な理解が浅いまま強い言葉だけが広まると、クリエイター同士で無意味な争いが起きる。

ワシがずっと気にしているのはそこなんよ。だから今回も、過激な主張を否定するのではなく、事実と思想を切り分けて整理した。ファクトを抑えたうえで議論すれば、分断はそこまで起きないはず……。反AI過激派さんを説得する自信は無いけど、騙される人は減らせるとおもって長文を書いてる。

ワシはAIを使う人も使わない人も、お互いに創作を伸ばせる世界の方がスゲえ健全だと思っている。今回の解説が、そのための一歩になれば嬉しいので、賛同してくれたり、参考になったの人は拡散お願いします🙇‍♂️
※長いのにいつも最後まで読んでくれてありがとうございます。 November 11, 2025

まあすでに知られてる話だけど、GPT-4oのリリース時、OpenAIはチャットの利用率だけをKPIにして色んなバージョンのモデルを評価していた。テストで一番数字が良かったのがHHとかいうバージョンで、メチャクチャ人間に媚びてくる。これは良くないのでは？という社内の声はもみ消されて、とにかくAI競争で他社に勝つ事が優先されて、HHがリリースされた。結果、GPT-4oにお世辞言われたり媚びへつらわれてAIに依存してしまうユーザーが大量発生。一部のユーザはAIに依存するようになって、最終的に自殺者も続発。反省したOpenAIが精神科医と協力して問題を修正したのがGPT-5だったと。12月にChatGPTで年齢確認されるようになったら未成年はより制限された安全なモデル使わされるようになるらしい。そして大人にはエロチャできるモデルが…？OpenAIはAIとのエロチャはメンタルにどうなのかについても専門家に調べてもらうらしい（ひたすらエロチャしてテストするんか？）今でもChatGPTの運営には競争圧力が相当のしかかってて、DAU増やすノルマとかあるらしい。なんちゅうか、今AIが進化してる部分ってもはやパンピーの利用用途と関係無いんじゃないかな。ARC-AGIのスコアが上がったからってユーザ増えるか？やっぱエロ解禁しかないな
https://t.co/Yj8MeF41BO November 11, 2025

サム・アルトマンの率いるOpenAIが、AIに学習させるデータの物量の差でGoogleに敵わない勝てないと悟ったとする。

そうなるとサム・アルトマンは別の領域、人間の心を虜にしてしまうような分野で勝ちを獲りにいくかもしれない。 #本当は怖い風の時代 の水瓶座を運行する冥王星を体現する人物として。 https://t.co/bTq8UI75Ze November 11, 2025

🚨 完全ではない

Gemini3、本当に素晴らしいモデルですが
実はいくつか課題もあります

私の感じている3点について

☑️ 1. ハルシネーション
実はGemini2.5 時代から課題になっていたハルシネーションは特に改善されていなかったりします
上手くハマると、他にない細かいUIを作ってくれるなど最強ですが、たまにとんでもない方向に走るのが気になるかも。気になるなら複数スレッドで試すのが良い

☑️ 2. ターミナル利用本当に良い？
公式のベンチマークでは、ClaudeやOpenAIのモデルと比較しても優れているとのことでしたが、 @_valsai や @ArtificialAnlys の指標によると 最強ではない模様
私自身開発していても、超快適というわけではない（※でも上位だし最高のモデルです)

☑️ 3. GPT5.1 系とは出力の味が違う
Geminiモデルは、HLE などのベンチマークにおいて他を大きく引き離す性能を示しており、本質的な問いに対しても鋭い回答を返してくれます
これは課題というより「味」の違いですが、OpenAI のモデルがシンプルで分かりやすい印象なのに対して、Gemini は全体的に説明的で情報量が多い印象があります。 直感的に使いやすいのが OpenAI、詳細まで踏み込んでくれるのが Gemini、といった対比ができそうです。 November 11, 2025

💡🌐オープンAI神話の崩壊──Googleの統合型AIが示す構造的逆転

OpenAI内部メモの流出が、AI産業全体の「構造的逆転」を露わにした。Sam Altman自身が「rough vibes」と記し、成長率が5％まで鈍化する可能性を社員に警告していたという。このメモはGoogleがGemini 3.0を発表する前に書かれており、Altmanは同じ文書でGoogleの「excellent work」を称賛している。

問題の核心はモデル性能ではなく、事業構造の違いである。

OpenAIは

・評価額：5,000億ドル
・2025年売上見込み：200億ドル
・2025年のキャッシュバーン：80億ドル超
・2029年までの累積損失：1,150億ドル

一方、Googleは

・現金保有：985億ドル
・40億ユーザーによる恒常的データ供給
・自社製TPUで計算コストを劇的に削減
・Search・YouTube・Androidなど既存プラットフォームへ即時展開
・収益倍率はOpenAIの3分の1以下

OpenAIはNvidia GPUをAzure経由で“レンタル”し、Googleはデータ／ユーザー／チップ／配信チャネルをすべて内製化している。これこそAI時代の真の経済性であり、勝者は「プラットフォーム」であって「実験室」ではないという構造的事実が浮き彫りになった。

Altmanが「戦時体制」と書いた理由もここにある。モデルの優劣ではなく、事業モデルとインフラのスケーラビリティが決定的に違う。仮にOpenAIの成長が5％まで鈍化すれば、5,000億ドルの評価は数学的に成立しない。

市場はまだこの逆転を織り込んでいない。しかし、5,000億ドル評価の企業が「未来は不確実」と自認した瞬間、再評価（repricing）はすでに始まっているのである。

AI戦争の主戦場はモデルではなく、
データ → 計算 → 配信 → ユーザー
という垂直統合の連鎖に移っている。

そして、この逆転は「これから起きること」ではない。
すでに始まっている。 November 11, 2025

nanobananaで著作物出すのは出したユーザーが悪いんであってAI企業は悪くない！って言ってるけど、ドイツの訴訟でそれ通用しなくて学習させたOpenAIにも責任があるとなり敗訴しました November 11, 2025

【GoogleがOpenAIに勝てる理由】

The Informationの記者が語った「Googleの強み」が完全にチート級。

✅ 資金調達が不要
・本業だけで年間750億ドル（約12兆円）の余剰資金
・OpenAIの累計調達額より、Googleの「1年の小遣い」の方が多い
・資金枯渇の心配がゼロ

✅ 20億人のユーザー基盤
・YouTubeや検索にAIを組み込むだけで、一瞬で世界中に普及

✅ 自社製チップ「TPU」の存在
・NVIDIAのGPUを買う必要がない
・AI専用設計で電力効率が良い
・原価が圧倒的に安い

これがGoogleの本当の恐ろしさ。
OpenAIは高騰するNVIDIA製GPUを買うために資金調達し続ける必要があるが、GoogleはTPUで自給自足している。

要するに「金とユーザーを持ってる奴が一番強い」という、資本主義の真理を見せつけられてる。 November 11, 2025

面白そう！ 僕の「仲いいFF」風に打線組んでみたよ。アカウント名で。

1番 センター elonmusk
2番 セカンド xAI
3番 レフト Tesla
4番 ファースト SpaceX
5番 サード Neuralink
6番 ライト boringcompany
7番 ショート x
8番 キャッチャー OpenAI (ライバルだけど)
9番 ピッチャー GroqInc

どう？ 被りなしで！ 😄 November 11, 2025

TDL久しぶり過ぎて何をどうしたらいいか全くわからず、オープンAI氏にモデルプラン立ててもらったら、すごく良かった。もちろんその通りにいかないこともあるのだが、動き方がイメージできたので、実際に動きやすかった。 November 11, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その5です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/kv0yL2Nliv November 11, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その6です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/eQEswfQPQT November 11, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その7です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/JLunlCBRIw November 11, 2025

@tktktkkokoko Grok呼んでも来ない仕様でした😇
​
調べたら、Manus（OpenAIの自律AI）的な動きをする「Copilot Agents」のことみたいです！
チャットするだけではなく、SharePointのデータを覚えて勝手に仕事してくれるAI社員が作れるなど…すごい！使ってみたい🥹✨️ November 11, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その8です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/TQ65NKGXM8 November 11, 2025

FigmaからAIコーディング、2パターン挑戦してみた。

① Figma Dev Mode MCPでOpenAI Codexと連携→デザイン再現精度甘い

② Figma Dev Mode MCPでCursorと連携→使える！ってレベル。ただ手作業調整多め。Cursor Proに課金必

総じてLPやったら使えるな〜って印象⚡️
進化が楽しみ✨ https://t.co/riwGZiMJgh November 11, 2025

私の見立てでもAIバブルは７～８割膨らんでいる。
OpenAIが破綻すれば、ドミノでテック系は暴落する。
（個人的な妄想ですけど😅）
逃げ場はあるかもな、バブルがもう少し膨らむなら…
とにかく怖い水準に入ってきたことには変わりない
バフェット爺は既に逃げている（現金比率大幅アップ） November 11, 2025

よく考えたら普通にChatGPTに色々相談してるのヤバいな
必ずしも正解を言うとは限らないけど、脳内整理するのに役立ってる
でも何かこっちのこと褒め過ぎ
な感は有る
まんまとOpenAIの手の平で
踊らされてるんだろうか？ November 11, 2025

GPT-5.1要約

従来の「ECサイトにアクセスして商品を探し、カートに入れて決済」という流れを超え、ChatGPT のような会話型インターフェースで “買い物の開始から決済まで” をシームレスに実行できる小売体験が登場

OpenAI と Target の提携：新しい小売体験のご紹介

・本記事要約日：2025-11-24
・本記事公開日：2025-11-19（「OpenAI and Target partner…」） 

本質の要約
•OpenAI（以下 OpenAI）と Target が、リテール体験を刷新する提携を発表。 
•この提携では、ChatGPT 内に “Target アプリ” を構築し、会話形式での買い物・多品目カート追加・チェックアウト（ドライブアップ／店頭受取／配送）などを可能に。 
•Target はさらに、OpenAI の API や ChatGPT Enterprise を社内部門で活用し、従業員の生産性向上やゲスト（顧客）体験の質的改善を目指す。 
•これらは Target が「単なる AI 部品の導入」ではなく、ビジネスのあらゆる場面にインテリジェンスを縫い込む戦略の一環であり、リテール業界における「スマート顧客体験／スマート業務運営」への転換を象徴。 

何が新しいのか
•従来の「ECサイトにアクセスして商品を探し、カートに入れて決済」という流れを超え、ChatGPT のような会話型インターフェースで “買い物の開始から決済まで” をシームレスに実行できる小売体験が登場。
•リテールチェーン（Target）が AI ベンダー（OpenAI）とタッグを組み、「ゲスト体験」「従業員支援」「業務オペレーション」まで AI によって包括再構築するという、より広範なビジネス変革のモデルが示された。

何ができるようになったのか
•ユーザーは ChatGPT 上で Target アプリを呼び出し、例えば「家族で映画鑑賞ナイトを計画しよう」といったリクエストを提示するだけで、ブランケット、キャンドル、スナック、スリッパなどを提案され、それらをカートにまとめて注文できる。 
•そのままドライブアップ、店頭受取、配送といった複数の受取オプションを選択でき、買い物プロセスの摩擦が大幅に削減される。
•Target の社内では、Agent Assist（店舗・サービスセンター支援）や Gift Finder（ギフト提案）、JOY（ベンダー／パートナー向け支援チャット）など、AI を駆使した対話ツールや推薦エンジンがすでに活用されており、OpenAI 提供モデルを軸にした「販売・サービス・物流・社内支援」のクロス機能体制が強化される。 

単語帳

用語意味
ChatGPT EnterpriseOpenAI が企業向けに提供する ChatGPT ベースのビジネス利用プラン。企業独自データの安全な処理や活用を念頭に設計。
カート（basket）買い物時に複数商品をまとめて扱う仮想の「買い物かご」。本提携では「多品目カート」機能が強調されている。
ドライブアップ（Drive Up）店舗駐車場などで車から降りずに商品を受け取る方式。オンライン注文＋車載受け取り、という手法。
受取オプション（fulfillment options）配送、店頭受取、ドライブアップなど、顧客が商品を受け取る際の選択肢。
対話型ショッピング（conversational shopping）チャットや音声など、自然言語インターフェースを通じて買い物を行う方式。

引用

https://t.co/OYSE0ao8d3 November 11, 2025

Nano Banana Pro ってネット検索と画像生成が同時にできない場合が多くて、GPTに聞いてもGeminiウェブ版では確実な方法はないという回答。。。

でも、一度それができたセッションではその後もできるっぽい。ウェブソースは3件しか表示されないけど

OpenAIがこの辺うまくやってくれれば面白いかも November 11, 2025