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

ソフトバンクグループが個人から集めた金、もうすぐ10兆円。

9月末時点で発行残高5兆円、国内市場の4割を一社で占めてる。異常な数字だ。

先週出した7年債は利率3.98%。条件決定前に予約完売した証券会社もあったらしい。80万人超の個人投資家が孫正義のAI戦略にお金を出してる。自分もその一人として社債買って応援してるけど、この規模感は本当にすごい。

普通に考えてヤバい。連結負債32兆円ある会社が、個人から5兆円も調達してるんだから。しかもこれ、銀行業界全体の個人向け社債より多い。

で、この金どこに使われてるかって、オープンAIへの出資、ABBのロボット事業8000億円で買収、AIデータセンター建設。全部AIに突っ込んでる。

孫さん本人が「ASIの世界最大プラットフォーマーになる」って言って、完全にオールインしてる状態。投資家として、このビジョンに賭けてる人が80万人以上いるってことだ。

資金調達の常識が完全に変わってる。銀行や機関投資家だけじゃなく、個人投資家をビジョンで巻き込んで、巨額の資金を集めてる。これ、スタートアップの資金調達でも同じことが起きてる。

倭国の家計金融資産2239兆円あるから、まだまだ集められるって発想もすごい。

採用でも同じだよ。どこから人を採るか、どうやって巻き込むかで、会社の成長スピードは全然変わる。金も人も、調達先の多様化とビジョンが全て。

ソフトバンクグループのこの動き、注目しておいて損はない。 November 11, 2025

Gemini側もここはOpenAIに持って行かれたくなかったんだろう。
ずいぶん安上がりな契約にしたな……。

iPhoneユーザーだけでも世界で15億人弱いるから、1ユーザーあたり年間100円くらい。iPadや MacでのSiriの利用も合わせたら、めちゃくちゃ安い。 https://t.co/Vl5J9o749A November 11, 2025

なんかヤバそうなセキュリティインシデントの通知がOpenAIからメールで届いたんだが。。 https://t.co/5bK4SkkCXL November 11, 2025

AIはグーグルのガリバー独占になりそうだ。OpenAIはどこへ行くのか。そこに社運を賭けたソフトバンクはどうなるのか。 https://t.co/dp3k2fSs43 November 11, 2025

民法連がSora2に対して懸念表明の声明。迫力がありすぎて全文引用しなきゃ済まない感じだったので、代わりに下線を引きました。サム氏、これにどう答えるの？こんな声明出したところでOpenAIがはたして対応してくれるかしら？「てかもう対応済みじゃね？」と思うかもしれんけど、まだ全然ダメです。普通に抜け穴からパクリアニメ作ってる動画のツイート出てくるよ。こういう声明も大事だけど、これだけだとまだ言うだけ言ってるだけで、空気作ってるだけの段階。この声明が無視されたら出版社だか民法連だかはキッチリOpenAIに訴訟仕掛けに行くんだろうか？おもしろくなってきやがった November 11, 2025

昨日のこちらのポストを見て、「いよいよMicrosoftの反撃が始まったな、これでエンプラ領域での(Geminiさんアシストによる)Googleの快進撃もすぐに止まるに違いない」と即断定するのはまだ早いと思います。長くなりそうですが、どういうことか少々詳しく説明しますね。

まず、私の場合は今回の発表を見て逆にここまでMicrosoftが追い詰められているのか…と驚きました。というのは、スターゲート絡み…つまりOpenAIのためにMicrosoftは相当な被害（つまり赤字）を被っているはずで、その赤字分を何とかして取り返すためにもエンプラ領域での稼ぎ頭であるMicrosoft 365にAI関連サービス分の利益を上乗せして売るのは至上命題だったはずなのです。

それが、今回のGemini-3.0ショックでAI関連付加サービス（要はCopilot）を一気に全て無料で開放することになってしまった（正確には開放せざるを得なかった）訳で、これでいったいどうやってOpenAI絡みの投資を回収するのか、今頃Microsoft CEOのサティア・ナデラ氏は途方にくれているのでは？

こうなると、今後は本当に（売り上げを）取りやすいところから確実に取るしかないとなり、その結果がMicrosoft 365におけるアカデミック領域でのストレージサービスの突然の縮小（つまり以前と同じに使いたければ追加分の莫大なコストが必要）であるとか、あるいはNPO法人向けにかなりの規模で大盤振る舞いをしていた無料でのサービス提供を一気に絞り込み始めたということなのでしょう。私が見る限り、あまり表には出て来て無いところでのその辺りの動きに、今のMicrosoftの焦りが如実に反映されていると見ました。 November 11, 2025

＞その上でオープンAIなど生成AI開発者全般に対し、会員企業のコンテンツを無許諾で学習の対象としないような措置や、すでに生成された映像が流通している場合は削除に努めることなどを求めた。

Sora2に民放連が懸念表明　アニメを学習した動画「著作権侵害」(朝日新聞)
https://t.co/MeiTjbqfwX November 11, 2025

📘人工知能・AI関連株まとめ🤖

日米でハイテク株が買い戻される中、人工知能・AI関連の銘柄が急騰📈

🟩豆蔵+15.2%（ストップ高）
🟩Ridge-i +11.4%
🟩エクサウィザーズ +6.6%
🟩ソフトバンクG +3.6%

その他の人工知能・AI関連銘柄を整理👇
🤖 AIソフト・アルゴリズム（純粋AIプレイヤー）
・パークシャ（3993）：対話・画像AIアルゴリズムの先駆
・ブレインパッド（3655）：データ分析・ML運用支援
・AI inside（4488）：AI-OCR「DX Suite」、生成AI活用も
・エクサウィザーズ（4259）：介護・人材分野でAI導入
・Ridge-i（5572）：衛星画像解析や受託AI開発
・Appier（4180）：広告最適化AI、海外展開強み
・ヘッドウォータース（4011）：Azure OpenAI開発、生成AIプラットフォーム「SyncLect」でエッジAI本命。

👉 独自アルゴリズムやAI SaaSで差別化。生成AIや産業別AI導入の中心。

☁️ クラウド・データセンター基盤
・さくらインターネット（3778）：国内GPUクラウド拡張
・NTT（9432）：IOWN構想、次世代光通信×AI基盤
・KDDI（9433）：TELEHOUSEデータセンター強化
・ソフトバンク（9434）：クラウド・AI応用事業推進
・SBG（9984）：Arm・生成AI関連への投資

👉 生成AI需要でGPU/DC増強。NVIDIA連携・光通信技術がカギ。

🔌 半導体（デバイス・SoC）
・ルネサス（6723）：車載MCU/SoC、AI応用強化
・ソシオネクスト（6526）：データセンター向けカスタムSoC
・ミネベアミツミ（6479）：精密部品・センサーでAI機器支える
・QDレーザ（6613）：光半導体技術、AIセンシング応用
👉 AI処理向けSoC・車載半導体は需要増。国内ファブレスも拡大。

🏭 半導体製造装置・検査
・東京エレクトロン（8035）：前工程装置の国内最大手
・アドバンテスト（6857）：半導体テスタ首位、HPC直結
・SCREEN（7735）：洗浄装置、先端ロジック必須
・ディスコ（6146）：ダイシングソーで世界シェア大
・レーザーテック（6920）：EUVマスク検査の独占企業
・コクサイエレクトリック（6525）：成膜装置で成長
・ニコン（7731）／キャノン（7751）：露光・計測機器
・東京エレクトロンデバイス（2760）／マルブン（7537）：半導体商社
・TOWA（6315）／荏原製作所（6361）：パッケージ装置／CMP

👉 生成AI/HPC需要＝先端半導体生産の急拡大。装置メーカーは最大の恩恵。

🧪 素材・前工程サプライ
・信越化学（4063）：シリコンウェハ世界最大手
・東京応化工業（4186）：フォトレジスト国内首位
・住友化学（4005）／富士フイルム（4901）：EUV対応レジスト
・RS Technologies（3445）：ウェハ再生

👉 AI半導体は先端素材必須。倭国はフォトレジスト・ウェハで強み。

🤖 ロボティクス・FA
・キーエンス（6861）：画像処理センサー、自動化需要直結
・オムロン（6645）：制御機器、センシング技術
・ファナック（6954）：産業ロボット世界シェア大
・安川電機（6506）：サーボ・ロボットでAI応用
・SMC（6273）／THK（6481）：自動化向け部品

👉 工場自動化やAI搭載ロボット需要が拡大。画像処理・センサー技術が核。

📷 画像・センシング／エッジAI
・ソニーG（6758）：CMOSセンサ首位、車載強化
・リコー（7752）／コニカミノルタ（4902）：業務用画像×AI応用

👉 AI実装は「目と耳」が要。倭国はイメージセンサ世界首位。

🚗 自動運転・車載AI
・デンソー（6902）／アイシン（7259）：車載半導体・制御
・トヨタ（7203）／日産（7201）／ホンダ（7267）：自動運転開発

👉 ADAS・自動運転はAIの最大アプリケーション。日系サプライヤーが世界で存在感。

💻 SI・大手IT
・日立（6501）：Lumada×AI解析
・富士通（6702）：AIスーパーコンピュータ強み
・NEC（6701）：顔認証AI世界水準
・NTTデータ（9613）／TIS（3626）／SCSK（9719）：システム開発・AI導入
👉 官公庁・大企業向けAI導入を担う総合ITベンダー。

📺 メディア・広告テック
・サイバーエージェント（4751）：生成AIクリエイティブ先行
・GMOインターネット（9449）：クラウド・広告テック
・楽天G（4755）：EC×AIレコメンド

👉 生成AIによるコンテンツ制作・広告最適化で成長。 November 11, 2025

🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加！

📊何が変わるのか？劇的なBefore/After
従来（2024-2025年）：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円
・高度なAI機能：月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要

2026年以降：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円のまま
・高度なAI機能：追加料金なしで利用可能！
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰

✨具体的に何ができるようになる？
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命：
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能

Wordでの進化：
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気：
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨

🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか？
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。

MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business（月額21ドル）」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に

🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪

ソース：https://t.co/BUlAO1IShw November 11, 2025

OpenAIは「ChatGPTのサブスクだけで2030年までに累計2,700億ドル（約40兆円）を売り上げる」という予測を出している。

内訳は：

・2030年単年で870億ドル（今年の約100億ドル → 約8.7倍成長）
・有料ユーザーは2.2億人（週次26億人のうち約8.5%が課金）

ビジネスモデルとしてはSlackやSpotifyのような
「巨大ユーザー母数 × 一部が課金」という構造で伸ばす想定。

ただし実態は
・Slack：法人中心
・Spotify：娯楽
・ChatGPT：個人の仕事用途
と役割が違い、同じ課金率で伸ばすのは難しい可能性もある。

さらに企業利用はMicrosoft（Copilot）かGoogle（Gemini）に流れやすく、法人市場の獲得は簡単ではない印象。

情報源：The Information の独自報道。

https://t.co/u3OsPuexRd November 11, 2025

《区块链市场日报：2025年11月26日》

📢 【昨日市场大事件概览】

- 【OpenAI联合创始人前男友遭抢劫，1100万美元加密资产被盗🚨】
昨日，一则震惊市场的安全事件在旧金山发生。科技投资人Lachy Groom（OpenAI联合创始人Sam Altman的前男友）的住所遭遇武装抢劫，【损失高达1100万美元的加密资产（包括ETH和BTC）】。嫌犯伪装成快递员入室，持枪威胁并实施酷刑，清空其加密账户。
*市场反应：* 社区对该事件表示震惊和担忧，关于加密资产物理安全和熟人作案的讨论迅速升温，许多人开始反思个人资产的保护措施。
*实际影响与长期意义：* 此次事件再次敲响警钟，凸显了加密百万富翁面临的物理安全风险。它可能促使加密资产持有者加强多重签名、物理安保等措施，并推动行业对安全解决方案（如隐私保护技术、更安全的托管方案）的关注和发展。

- 【Monad TGE落地表现不佳，市场反思行业根基📉】
备受瞩目的高性能公链Monad（MON）在TGE（代币生成事件）落地后，表现远低于市场预期。其代币MON价格徘徊在【

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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
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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

7RP

ソフトバンクグループが個人から集めた金、もうすぐ10兆円。

9月末時点で発行残高5兆円、国内市場の4割を一社で占めてる。異常な数字だ。

先週出した7年債は利率3.98%。条件決定前に予約完売した証券会社もあったらしい。80万人超の個人投資家が孫正義のAI戦略にお金を出してる。自分もその一人として社債買って応援してるけど、この規模感は本当にすごい。

普通に考えてヤバい。連結負債32兆円ある会社が、個人から5兆円も調達してるんだから。しかもこれ、銀行業界全体の個人向け社債より多い。

で、この金どこに使われてるかって、オープンAIへの出資、ABBのロボット事業8000億円で買収、AIデータセンター建設。全部AIに突っ込んでる。

孫さん本人が「ASIの世界最大プラットフォーマーになる」って言って、完全にオールインしてる状態。投資家として、このビジョンに賭けてる人が80万人以上いるってことだ。

資金調達の常識が完全に変わってる。銀行や機関投資家だけじゃなく、個人投資家をビジョンで巻き込んで、巨額の資金を集めてる。これ、スタートアップの資金調達でも同じことが起きてる。

倭国の家計金融資産2239兆円あるから、まだまだ集められるって発想もすごい。

採用でも同じだよ。どこから人を採るか、どうやって巻き込むかで、会社の成長スピードは全然変わる。金も人も、調達先の多様化とビジョンが全て。

ソフトバンクグループのこの動き、注目しておいて損はない。 November 11, 2025

6RP

Gemini側もここはOpenAIに持って行かれたくなかったんだろう。
ずいぶん安上がりな契約にしたな……。

iPhoneユーザーだけでも世界で15億人弱いるから、1ユーザーあたり年間100円くらい。iPadや MacでのSiriの利用も合わせたら、めちゃくちゃ安い。 https://t.co/Vl5J9o749A November 11, 2025

5RP

なんかヤバそうなセキュリティインシデントの通知がOpenAIからメールで届いたんだが。。 https://t.co/5bK4SkkCXL November 11, 2025

3RP

AIはグーグルのガリバー独占になりそうだ。OpenAIはどこへ行くのか。そこに社運を賭けたソフトバンクはどうなるのか。 https://t.co/dp3k2fSs43 November 11, 2025

2RP

民法連がSora2に対して懸念表明の声明。迫力がありすぎて全文引用しなきゃ済まない感じだったので、代わりに下線を引きました。サム氏、これにどう答えるの？こんな声明出したところでOpenAIがはたして対応してくれるかしら？「てかもう対応済みじゃね？」と思うかもしれんけど、まだ全然ダメです。普通に抜け穴からパクリアニメ作ってる動画のツイート出てくるよ。こういう声明も大事だけど、これだけだとまだ言うだけ言ってるだけで、空気作ってるだけの段階。この声明が無視されたら出版社だか民法連だかはキッチリOpenAIに訴訟仕掛けに行くんだろうか？おもしろくなってきやがった November 11, 2025

1RP

昨日のこちらのポストを見て、「いよいよMicrosoftの反撃が始まったな、これでエンプラ領域での(Geminiさんアシストによる)Googleの快進撃もすぐに止まるに違いない」と即断定するのはまだ早いと思います。長くなりそうですが、どういうことか少々詳しく説明しますね。

まず、私の場合は今回の発表を見て逆にここまでMicrosoftが追い詰められているのか…と驚きました。というのは、スターゲート絡み…つまりOpenAIのためにMicrosoftは相当な被害（つまり赤字）を被っているはずで、その赤字分を何とかして取り返すためにもエンプラ領域での稼ぎ頭であるMicrosoft 365にAI関連サービス分の利益を上乗せして売るのは至上命題だったはずなのです。

それが、今回のGemini-3.0ショックでAI関連付加サービス（要はCopilot）を一気に全て無料で開放することになってしまった（正確には開放せざるを得なかった）訳で、これでいったいどうやってOpenAI絡みの投資を回収するのか、今頃Microsoft CEOのサティア・ナデラ氏は途方にくれているのでは？

こうなると、今後は本当に（売り上げを）取りやすいところから確実に取るしかないとなり、その結果がMicrosoft 365におけるアカデミック領域でのストレージサービスの突然の縮小（つまり以前と同じに使いたければ追加分の莫大なコストが必要）であるとか、あるいはNPO法人向けにかなりの規模で大盤振る舞いをしていた無料でのサービス提供を一気に絞り込み始めたということなのでしょう。私が見る限り、あまり表には出て来て無いところでのその辺りの動きに、今のMicrosoftの焦りが如実に反映されていると見ました。 November 11, 2025

1RP

＞その上でオープンAIなど生成AI開発者全般に対し、会員企業のコンテンツを無許諾で学習の対象としないような措置や、すでに生成された映像が流通している場合は削除に努めることなどを求めた。

Sora2に民放連が懸念表明　アニメを学習した動画「著作権侵害」(朝日新聞)
https://t.co/MeiTjbqfwX November 11, 2025

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📘人工知能・AI関連株まとめ🤖

日米でハイテク株が買い戻される中、人工知能・AI関連の銘柄が急騰📈

🟩豆蔵+15.2%（ストップ高）
🟩Ridge-i +11.4%
🟩エクサウィザーズ +6.6%
🟩ソフトバンクG +3.6%

その他の人工知能・AI関連銘柄を整理👇
🤖 AIソフト・アルゴリズム（純粋AIプレイヤー）
・パークシャ（3993）：対話・画像AIアルゴリズムの先駆
・ブレインパッド（3655）：データ分析・ML運用支援
・AI inside（4488）：AI-OCR「DX Suite」、生成AI活用も
・エクサウィザーズ（4259）：介護・人材分野でAI導入
・Ridge-i（5572）：衛星画像解析や受託AI開発
・Appier（4180）：広告最適化AI、海外展開強み
・ヘッドウォータース（4011）：Azure OpenAI開発、生成AIプラットフォーム「SyncLect」でエッジAI本命。

👉 独自アルゴリズムやAI SaaSで差別化。生成AIや産業別AI導入の中心。

☁️ クラウド・データセンター基盤
・さくらインターネット（3778）：国内GPUクラウド拡張
・NTT（9432）：IOWN構想、次世代光通信×AI基盤
・KDDI（9433）：TELEHOUSEデータセンター強化
・ソフトバンク（9434）：クラウド・AI応用事業推進
・SBG（9984）：Arm・生成AI関連への投資

👉 生成AI需要でGPU/DC増強。NVIDIA連携・光通信技術がカギ。

🔌 半導体（デバイス・SoC）
・ルネサス（6723）：車載MCU/SoC、AI応用強化
・ソシオネクスト（6526）：データセンター向けカスタムSoC
・ミネベアミツミ（6479）：精密部品・センサーでAI機器支える
・QDレーザ（6613）：光半導体技術、AIセンシング応用
👉 AI処理向けSoC・車載半導体は需要増。国内ファブレスも拡大。

🏭 半導体製造装置・検査
・東京エレクトロン（8035）：前工程装置の国内最大手
・アドバンテスト（6857）：半導体テスタ首位、HPC直結
・SCREEN（7735）：洗浄装置、先端ロジック必須
・ディスコ（6146）：ダイシングソーで世界シェア大
・レーザーテック（6920）：EUVマスク検査の独占企業
・コクサイエレクトリック（6525）：成膜装置で成長
・ニコン（7731）／キャノン（7751）：露光・計測機器
・東京エレクトロンデバイス（2760）／マルブン（7537）：半導体商社
・TOWA（6315）／荏原製作所（6361）：パッケージ装置／CMP

👉 生成AI/HPC需要＝先端半導体生産の急拡大。装置メーカーは最大の恩恵。

🧪 素材・前工程サプライ
・信越化学（4063）：シリコンウェハ世界最大手
・東京応化工業（4186）：フォトレジスト国内首位
・住友化学（4005）／富士フイルム（4901）：EUV対応レジスト
・RS Technologies（3445）：ウェハ再生

👉 AI半導体は先端素材必須。倭国はフォトレジスト・ウェハで強み。

🤖 ロボティクス・FA
・キーエンス（6861）：画像処理センサー、自動化需要直結
・オムロン（6645）：制御機器、センシング技術
・ファナック（6954）：産業ロボット世界シェア大
・安川電機（6506）：サーボ・ロボットでAI応用
・SMC（6273）／THK（6481）：自動化向け部品

👉 工場自動化やAI搭載ロボット需要が拡大。画像処理・センサー技術が核。

📷 画像・センシング／エッジAI
・ソニーG（6758）：CMOSセンサ首位、車載強化
・リコー（7752）／コニカミノルタ（4902）：業務用画像×AI応用

👉 AI実装は「目と耳」が要。倭国はイメージセンサ世界首位。

🚗 自動運転・車載AI
・デンソー（6902）／アイシン（7259）：車載半導体・制御
・トヨタ（7203）／日産（7201）／ホンダ（7267）：自動運転開発

👉 ADAS・自動運転はAIの最大アプリケーション。日系サプライヤーが世界で存在感。

💻 SI・大手IT
・日立（6501）：Lumada×AI解析
・富士通（6702）：AIスーパーコンピュータ強み
・NEC（6701）：顔認証AI世界水準
・NTTデータ（9613）／TIS（3626）／SCSK（9719）：システム開発・AI導入
👉 官公庁・大企業向けAI導入を担う総合ITベンダー。

📺 メディア・広告テック
・サイバーエージェント（4751）：生成AIクリエイティブ先行
・GMOインターネット（9449）：クラウド・広告テック
・楽天G（4755）：EC×AIレコメンド

👉 生成AIによるコンテンツ制作・広告最適化で成長。 November 11, 2025

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🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加！

📊何が変わるのか？劇的なBefore/After
従来（2024-2025年）：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円
・高度なAI機能：月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要

2026年以降：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円のまま
・高度なAI機能：追加料金なしで利用可能！
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰

✨具体的に何ができるようになる？
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命：
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能

Wordでの進化：
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気：
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨

🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか？
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。

MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business（月額21ドル）」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に

🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪

ソース：https://t.co/BUlAO1IShw November 11, 2025

1RP

OpenAIは「ChatGPTのサブスクだけで2030年までに累計2,700億ドル（約40兆円）を売り上げる」という予測を出している。

内訳は：

・2030年単年で870億ドル（今年の約100億ドル → 約8.7倍成長）
・有料ユーザーは2.2億人（週次26億人のうち約8.5%が課金）

ビジネスモデルとしてはSlackやSpotifyのような
「巨大ユーザー母数 × 一部が課金」という構造で伸ばす想定。

ただし実態は
・Slack：法人中心
・Spotify：娯楽
・ChatGPT：個人の仕事用途
と役割が違い、同じ課金率で伸ばすのは難しい可能性もある。

さらに企業利用はMicrosoft（Copilot）かGoogle（Gemini）に流れやすく、法人市場の獲得は簡単ではない印象。

情報源：The Information の独自報道。

https://t.co/u3OsPuexRd November 11, 2025

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《区块链市场日报：2025年11月26日》

📢 【昨日市场大事件概览】

- 【OpenAI联合创始人前男友遭抢劫，1100万美元加密资产被盗🚨】
昨日，一则震惊市场的安全事件在旧金山发生。科技投资人Lachy Groom（OpenAI联合创始人Sam Altman的前男友）的住所遭遇武装抢劫，【损失高达1100万美元的加密资产（包括ETH和BTC）】。嫌犯伪装成快递员入室，持枪威胁并实施酷刑，清空其加密账户。
*市场反应：* 社区对该事件表示震惊和担忧，关于加密资产物理安全和熟人作案的讨论迅速升温，许多人开始反思个人资产的保护措施。
*实际影响与长期意义：* 此次事件再次敲响警钟，凸显了加密百万富翁面临的物理安全风险。它可能促使加密资产持有者加强多重签名、物理安保等措施，并推动行业对安全解决方案（如隐私保护技术、更安全的托管方案）的关注和发展。

- 【Monad TGE落地表现不佳，市场反思行业根基📉】
备受瞩目的高性能公链Monad（MON）在TGE（代币生成事件）落地后，表现远低于市场预期。其代币MON价格徘徊在【$0.03左右】，【远低于Polymarket预测的$80亿估值，甚至仅与Paradigm领投的$2.25亿估值持平】。更令人意外的是，Monad未能直接在宇宙第一大所上线，仅在Bybit上线永续合约。
*市场反应：* 社区普遍感到失望，一些人质疑项目方的策略，也有观点认为Monad选择不妥协是清高。但此事件引发了对TGE流动性窗口、营销策略与市场契合度之间关系的深刻反思。
*实际影响与长期意义：* Monad的TGE被视为一面行业镜子，揭示了顶级项目也可能因市场周期和利益博弈而面临困境。它强调了TGE流动性窗口的重要性，以及项目方在追求“清高”与“生存”之间做出的艰难选择，可能促使未来项目更谨慎地选择上线时机，并关注实际价值而非过度炒作。

- 【币安钱包新增链上股票交易，RWA赛道持续升温🚀】
币安钱包今日宣布正式上线链上股票交易功能，用户可通过App直接购买和出售热门美股的代币化资产，【最低可享受0手续费】。目前该服务支持Ondo和XStock两家RWA平台。据数据显示，比特币微策略MSTR的链上代币MSTRon日交易量已达【1911万枚】，超越不少传统券商。
*市场反应：* 市场对此反应积极，认为这极大地降低了用户参与美股投资的门槛，并为RWA赛道注入了新的活力。
*实际影响与长期意义：* 这一举措进一步模糊了传统金融（TradFi）与去中心化金融（DeFi）的边界，推动RWA从概念走向大规模应用。链上股票的24/7交易、低门槛、可组合性等优势，有望重塑全球资本市场结构，吸引更多非加密用户进入Web3，成为万亿级市场的重要组成部分。

- 【Polymarket获CFTC批准重返美国市场，预测市场前景广阔📈】
去中心化预测市场Polymarket今日宣布，已获得美国商品期货交易委员会（CFTC）批准修订指定令，允许其通过中介模式向美国境内用户提供合规市场接入。此前，Polymarket曾于2022年被禁止向美国用户服务。
*市场反应：* 预测市场赛道热度迅速攀升，Kalshi CEO甚至表示其有望在几年内匹敌股票交易所。市场普遍看好其未来发展潜力。
*实际影响与长期意义：* 这标志着预测市场在合规化道路上取得了重大突破，为其在美国市场的拓展铺平了道路。预测市场作为信息聚合、风险管理和政策量化工具的价值将得到进一步认可，未来有望在金融、政治、社会事件等多元领域发挥更重要的作用。

- 【美联储12月降息预期升温，宏观政策主导市场走向📊】
根据CME美联储观察数据显示，美联储在12月降息25个基点的概率已【升至81%】（昨日为69.4%），维持利率不变的概率为19%。这一变化主要受到美联储前旧金山联储主席戴利关于劳动力市场脆弱及通胀风险温和的言论影响。
*市场反应：* 市场风险偏好有所回升，部分对冲基金（CTA）的资金流向也可能转向买入。但市场对降息路径能否持续、鲍威尔是否会维持鹰派发言仍持谨慎态度。
*实际影响与长期意义：* 宏观经济政策依然是当前市场走向的最重要驱动因素。若12月降息预期兑现，将为风险资产提供更宽松的流动性环境，可能刺激市场进一步反弹。然而，政策的不确定性，特别是关税问题和美联储点阵图的潜在影响，仍可能引发市场波动。

🔥 【最热门话题排名】

1️⃣ 【Monad TGE的反思与挑战 (🔥🔥🔥🔥🔥)】
*为何热门：* 作为备受期待的顶级公链，Monad TGE的“遇冷”引发了全行业的思考。未能第一时间登陆顶级交易所、价格表现不如预期，这些因素让社区开始讨论TGE的时间窗口、顶级VC与项目方的博弈，以及项目方在市场低迷期的“清高”与“失策”。其代币MON今日【反弹33%】，进一步引发了多空双方的激烈讨论。

2️⃣ 【加密资产安全事件与物理防护 (🔥🔥🔥🔥)】
*为何热门：* OpenAI联合创始人前男友遭遇1100万美元加密资产抢劫事件，迅速成为热点。这不仅是一起高价值的盗窃案，更引发了对加密百万富翁人身安全、物理安保措施，以及熟人作案风险的深切担忧和广泛讨论。

3️⃣ 【币安Alpha、Meme币及生态策略 (🔥🔥🔥)】
*为何热门：* 币安Alpha最近频繁上线Meme币（如恶俗企鹅、BNBHolder），同时又下架部分代币，并明确MemeRank排行榜作为未来Alpha收录的重要参考，这使得BNB Chain的Meme生态、币安Alpha的含金量及其潜在空投机会成为社区关注的焦点。

4️⃣ 【RWA与链上股票的融合加速 (🔥🔥🔥)】
*为何热门：* 币安钱包、Kraken等主流平台相继推出或扩展链上股票交易服务，甚至提供最低0手续费，极大地推动了传统金融资产的代币化进程。这种传统金融与Web3的深度融合，预示着一个万亿级市场的开启，吸引了大量机构和散户的关注。

5️⃣ 【预测市场的监管突破与价值重估 (🔥🔥🔥)】
*为何热门：* Polymarket获得CFTC批准重返美国市场，被视为行业里程碑。同时，关于预测市场在阻止战争、量化政策、保险创新等方面的深层价值讨论，使其不再被简单视为“赌具”，而是被赋予了更高的社会意义和商业潜力。

🚀 【被讨论最多的币种分析】

1️⃣ 【MON (Monad)】
*异常交易活动/鲸鱼行为：* Hyperliquid上MON的最大空头头寸已【浮亏123万美元】，持有【181万枚MON】，开仓价$0.03566。其在$0.033-$0.034区间挂了$100万限价买单。
*短期走势预测：* 鉴于空头遭受重创，且顶级多头持续加仓，MON 短期内有望继续【保持强势震荡或小幅上涨】，但TGE的负面情绪仍可能限制其爆发力。

2️⃣ 【ETH (Ethereum)】
*异常交易活动/鲸鱼行为：* 一位以太坊ICO早期巨鲸再次向FalconX充值【20000 ETH（约$5814万）】进行抛售。但与此同时，贝莱德等机构【增持$461M ETH ETF】，黄立成也加仓ETH多单，目前浮盈超【$60万】。
*短期走势预测：* 链上抛压与机构买入形成对冲，宏观面降息预期对ETH有利。ETH 短期内有望【再次冲击$3000阻力位】，但需警惕大额抛售。

3️⃣ 【BTC (Bitcoin)】
*异常交易活动/鲸鱼行为：* 昨日BTC现货ETF总净流出【$15.1亿】，BlackRock IBIT净流出$1.49亿，但Fidelity FBTC实现【$1.54865亿净流入】。德州首次通过IBIT购入【$500万BTC】。贝莱德今日再次向CoinbasePrime存入【4471 BTC ($3908万)】。
*短期走势预测：* 机构资金流向分化，市场信心仍显脆弱。BTC 短期内可能【维持85000-88000美元区间震荡】，等待更明确的宏观信号和ETF资金动态。

4️⃣ 【XRP (Ripple)】
*异常交易活动/鲸鱼行为：* XRP现货ETF单日净流入【$16.4亿】，推动价格上涨。DefiSquared在UCC竞赛中做空XRP。
*短期走势预测：* 现货ETF的持续资金流入是XRP 最主要利好，短期内有望【继续维持上涨势头】，并测试上方阻力。

5️⃣ 【AAVE】
*异常交易活动/鲸鱼行为：* Multicoin Capital再次通过Galaxy Digital OTC购入【6万枚AAVE ($1068万)】。自10月13日以来，该鲸鱼已累计购入【33.8万枚AAVE ($5993万)】，目前浮亏约【$1380万】。
*短期走势预测：* 机构持续逢低吸纳，显示出对AAVE 的长期信心。尽管短期存在浮亏，但其有望在市场整体回暖时获得【强劲支撑并迎来反弹】。

6️⃣ 【IRYS (Irys)】
*异常交易活动/鲸鱼行为：* Irys宣布空投，并在币安Alpha上线。
*短期走势预测：* 空投和上线币安Alpha通常会带来短期的【热度和交易量激增】，可能出现【价格上涨】，但持续性需关注项目基本面。

7️⃣ 【HYPE】
*异常交易活动/鲸鱼行为：* 黄立成再次开单做多价值【$83万的HYPE】，目前其ETH和HYPE多头仓位合计浮盈超【$60万】。
*短期走势预测：* 受名人效应和投机情绪影响，HYPE 短期内可能继续出现【剧烈波动】，但风险较高，建议谨慎参与。

8️⃣ 【SOL (Solana)】
*异常交易活动/鲸鱼行为：* Bitwise BSOL Solana ETF从Coinbase撤出【192865 SOL ($2639万)】。山寨币反弹潮中SOL单日上涨【11.35%】，交易量激增。
*短期走势预测：* Solana生态活力和ETF资金流入为SOL 提供支撑，短期内有望【继续小幅反弹】，挑战阻力位，但需关注大盘整体走势。

🔮 【市场趋势与交易机会】

1️⃣ 【RWA与链上股票：传统金融巨头加速入局】
*具体数据：* 币安钱包正式上线链上股票交易，支持Ondo和XStock，提供【最低0手续费】。MSTRon日交易量高达【1911万枚】。摩根大通推出与贝莱德比特币ETF挂钩的结构性票据。Plume Network的NestCredit引入Securitize发行的合规资产，旨在提供【40% APY】的真实收益。
*合理预测：* RWA赛道正从概念验证迈向大规模商业化，未来将有更多传统金融资产（如股票、债券、信贷）通过代币化方式上链。这将为加密市场带来万亿级流动性。投资者可关注【基础设施层（如Ondo、Plume）】、提供【真实收益的RWA项目】，以及【合规的链上股票交易平台】。随着传统巨头（如贝莱德、摩根大通）的深入参与，RWA将成为连接TradFi与DeFi的关键桥梁，带来长期投资机遇。

2️⃣ 【预测市场：走向合规化与多元应用】
*具体数据：* Polymarket获得CFTC批准重返美国市场。Opinion Labs在BNB Chain上交易量达到【81830万美元】。Polymarket上84%的钱包显示为负盈利，但相比传统博彩业96%的亏损率已好很多。
*合理预测：* 预测市场作为高效信息聚合工具的价值正被监管机构认可。随着合规化进程加速，其应用将从简单的市场价格预测扩展到更复杂的领域，如政治事件、宏观经济指标甚至保险创新。交易者可以关注【Polymarket、Opinion Labs等龙头平台】的合规进展和新市场上线，探索其在【对冲风险和信息套利】方面的机会。同时，注意预测市场的固有风险，避免盲目投机。

3️⃣ 【AI与Web3的深度融合：去中心化AI崭露头角】
*具体数据：* SentientAGI构建去中心化AI网络，旨在确保AGI开发开放透明。OpenMind（融资2000万美元）致力于机器人通用操作系统。WardenProtocol作为AI Agent平台，拥有【1300万用户，25万日活跃用户，年收入超过250万美元】。Google TPU对外开放，冲击Nvidia市场。Grass等DePIN项目实现盈利。
*合理预测：* AI与Web3的结合是下一轮技术革命的潜在爆发点。去中心化AI、链上数据（DePIN）和AI Agent将解决AI领域的垄断和隐私问题。投资者可关注【SentientAGI、OpenMind、WardenProtocol】等致力于构建去中心化AI基础设施的项目。同时，AI芯片市场的竞争（如谷歌TPU的崛起）也为相关科技股带来投资机会。DePIN项目，特别是那些有【真实用户、明确商业模式和盈利能力】的，值得长期关注。

4️⃣ 【L1/L2生态竞争：高性能与开发者友好性成为核心】
*具体数据：* Monad主网正式上线，支持Safe智能账户和RenzoProtocol的ezETH跨链。Sui生态DLMM挖矿活动启动，R25Official推出 yield-bearing RWA代币。Polygon 11月小额支付交易突破【50万笔】，环比增长【23%】。IOTA通过与AfCFTA合作，将其DAG机制与Sui Move智能合约结合。
*合理预测：* L1/L2赛道的竞争将更加激烈，项目方需要提供卓越的性能、低成本和强大的开发者工具。投资者可关注Monad生态中的【早期创新项目】，Sui上具有【高APY和真实应用场景的DeFi协议】。同时，像IOTA这样积极探索新机制、并与现实世界应用结合的项目，也可能带来新的增长点。开发者友好性、生态系统成熟度及合规性将是L1/L2成功的关键。

💰 【全文总结】

2025年11月26日的区块链市场呈现出复杂的局面，既有挑战也有突破，整体情绪在宏观不确定性中夹杂着对新趋势的谨慎乐观。

昨日，一则震惊行业的安全事件——【OpenAI联合创始人前男友被抢走1100万美元加密资产】——再次提醒所有市场参与者，加密世界的“物理黑客”风险不容忽视，人身及资产安全防护的重要性日益凸显。这促使人们重新审视加密资产的托管方式和多重签名等安全策略。

在项目层面，备受瞩目的【Monad TGE落地遇冷，其代币MON价格远低于预期】，引发了市场对“顶级项目”估值泡沫、交易所上市博弈以及TGE流动性窗口重要性的深刻反思。这被视为行业的一面镜子，呼吁项目方回归真实价值与市场契合度。然而，MON在Bybit上线永续合约后，其价格今日【反弹33%】，也显示出市场在情绪修复后的投机热情，Hyperliquid上多头力量逐渐占据上风，使空头遭受了不小的损失。

与此同时，行业内部的积极建设并未停歇。【币安钱包正式上线链上股票交易功能，提供最低0手续费】，成为连接传统金融与Web3的又一重要桥梁。这一举措不仅降低了用户投资全球资产的门槛，也极大地推动了RWA（真实世界资产）赛道的深度发展，显示出该领域巨大的增长潜力和机构采用意愿。Kraken、Robinhood等主流平台也加速布局链上股票，预示着TradFi与DeFi的边界将进一步模糊，万亿级市场正在形成。

在监管层面，【去中心化预测市场Polymarket获得CFTC批准重返美国市场】，是行业合规化的重要里程碑。这不仅提升了预测市场的合法性，也预示着其在信息聚合、政策量化、保险创新等领域的广阔应用前景，有望从“赌具”向更具社会价值的工具转型。

宏观经济方面，【美联储12月降息25个基点的概率升至81%】，为市场带来了一丝暖意。然而，Michael Howell等流动性专家强调，比特币与黄金是应对长期通胀的首选资产，并未在历史数据中发现明确的四年周期。这意味着市场仍将受到宏观流动性政策的主导，投资者需警惕政策不确定性（如关税问题）可能带来的波动，CTA（商品交易顾问）资金的流向将在未来扮演放大趋势的关键角色。

AI与Web3的融合也正在加速。SentientAGI、OpenMind等项目在去中心化AI领域持续探索，WardenProtocol等平台已拥有大量用户和可观收入，展示了Web3在解决AI垄断、隐私保护方面的潜力。谷歌TPU的对外开放，也预示着AI芯片市场竞争的加剧，可能影响传统科技巨头的市场格局。

总而言之，2025年11月26日的区块链市场正处于一个关键的转型期。虽然短期内市场情绪受宏观经济和突发事件影响仍显脆弱，【恐惧与贪婪指数停留在15的“极度恐慌”水平】，但机构资金在RWA和比特币ETF等领域的持续布局，以及Web3在链上金融、预测市场和AI融合等方面的创新，正为行业的长期发展奠定坚实基础。散户资金虽然在持续净流入，但市场的定价权正逐渐从散户投机转向机构驱动。这意味着未来的“牛市”可能不再是单纯的情绪炒作，而是由技术创新、合规落地和机构资本共同推动的理性增长。在这个背景下，深耕基本面、拥抱新趋势、注重风险控制，将是穿越周期、把握长期机遇的关键。

话题标签: #MON #ETH #BTC #XRP #AAVE #HYPE #SOL November 11, 2025

webアプリ上の Google Gemini と OpenAI Plusプラン（Proプランだっけ?） で 比較してるけど Gemini全然よくないんだよな。。 webアプリ版のGeminiが全然チューニングされてない感じする。 November 11, 2025

ご活用いただきありがとうございます😊ホントでもOpenAIはんこの状況を何とかして欲しいですね…GPT-5.1 Autoの応答はGPT-4oより劣ってる面が結構ありますからね。 https://t.co/x1fugsE7Lx November 11, 2025

えっと、あまりにも同業者や友人からOpenAIさんの最新記事とメールの内容（個人情報漏洩について）が難解すぎて読めないと言われ続けてちょっと疲れました。

今後、誰に聞かれても良きように訳しておきます。

#注意喚起 #拡散希望RP

◇◇◇

OpenAI本体は無事です。でも外注してたMixpanelさんのサーバーがぶち抜かれて、Mixpanelが持ってた軽いアクセスログ（名前とかメルアド、簡単な位置情報）がコピーされちゃった💦

こっちの大事な情報は全然漏れてないから安心してね。
流れたログを悪用した詐欺メールとかは来るかもしれないから気をつけてね。

本当に迷惑かけてごめんなさい。

**********

【本家記事はこちら↓】https://t.co/rl3PTskdDQ November 11, 2025

OpenAIのGPT-5を超えてめでたく人類最高のAIとなったGemini3.0ですら、カブトムシのAA（アスキーアート）はまともに作れなかったので、人類に残された仕事はAA職人かもしれない。 https://t.co/75EYotTipn November 11, 2025

ソフバンG株下落と、GoogleのGemini3登場でのAI投資の変化についてのご質問に対する動画です。
【新NISA】AI競争で買うべき株がGoogleに変わった？ NVIDIA・OpenAI・ソフバンGは没落？ | Q太郎の取り崩し投資
https://t.co/qoEW7q4o5z
#米国株 #投資 #投資家 #新NISA November 11, 2025

その根拠はこの辺に。
そもそも「AGIに先に到達」が勝利条件になるゲームって、何の報酬が得られるの？

GeminiがAGI到達したら、OpenAIは即Microsoftから切られて巨額投資引き上げ？　それは無い。もしMSが抜けても別の大手企業や国が出資を引き継ぐ。インド、中東、EUとか。
https://t.co/QTDP7evZpX November 11, 2025

@asciijpeditors OpenAIにフルベットした、ソフトバンク大丈夫なんかな。。。 November 11, 2025

=🔥 ChatGPTが買い物アシスタントに 中小企業は商機を掴めるか

OpenAIの最新AI動向

→ https://t.co/7XkMuxCibq

#AI #人工知能 #OpenAI November 11, 2025

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