ループ トレンド
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2025.11.26 00:00
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あれから、もうすぐ1ヶ月。
妻に「あなたにはこの辛さがわかんないよ」と言われて始めた料理担当交代。少しずつ理解できてきたことがある。
料理の最大の負担は、「作る」ことじゃない。
「献立を考え続けること」だったのかもしれないと。
Day 1の夜、圧力鍋で手羽中と大根のスープ煮を作り終えた瞬間、妻が言った。
「明日の朝ごはん、何作る?」
その瞬間、気づいた。
料理は、作って終わりじゃない。
作ったそばから、次の献立を考える。買い物リストを作る。冷蔵庫の在庫を確認する。調理時間を逆算する。娘が食べるかどうかを予測する。
この「終わりのない思考ループ」が、24時間、常に頭の隅を占領する。
仕事は「今日のタスク」を終えれば頭もリセットできる。
でも料理は違う。
私はAIに「今日は何を作ればいいですか?」と聞くようにした。AIが即座に3つの選択肢を出してくれる。
これがなかったらと思うとゾッとするレベル。
妻はこの重圧と、毎日、何年も向き合い続けていた。
Day 7、妻が言った。
「ご飯を作らなくていいだけで、こんなに頭と体が休まるとは思わなかった。本当に助かった」
この言葉が全てだった。
妻が背負っていたのは、皿の重さでも鍋の数でもなく、「家族の健康と食卓を管理し続けなければならない」という精神的な重圧だった。
「手伝う」という部外者のスタンスから、「共に運営する当事者」へと、私の意識が変わってきました。
想像力には限界がある。
理解は、体験を通じて初めて深まる。
まだ1カ月しか経ってませんが、このまま継続して作り続けようと思ってます。
また新しい気づきがあれば、投稿します。 November 11, 2025
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ぶっちゃけ「外見描写だけ」を熱心に書いてもそんなに面白くならんす。心理描写8:外見描写2ぐらいでもいいと思います。
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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
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
4RP
わたしは思う
10年以上前、握手会でセンラさんの列だけファンが少なすぎて同じ人が何回もループ出来たり、声真似で人気のあった他3人に比べて「ひとりだけ誰?」という扱いを受けたり、そんな時代を経て今こうしてわたしの前で歌ってくれるセンラさんがあまりにも特別だと 続けてくれてありがとうと November 11, 2025
3RP
みんな、ふわふわオグリがすごく好きみたいですね。
自分も最初に予告を見たとき「可愛い!」と思って、まず回転するバージョンを作ったんですが
(でも実際は“後ろから前に向き直っていただけ”ってことに気づいてませんでした…)。
本編を見てみたら、さらにクラスメイトにほっぺをむにむにされる続きがあったので、
それに合わせて、ねじれるような表情を追加しました。
たぬきだから、基本的に全部ループ仕上げにしています。
#umamusume #fanmade #ウマ娘 #たぬき #Tanuki #シングレ #オグリキャップ November 11, 2025
3RP
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3RP
ナイトループ / 大神ミオ (official)
㊗️150万再生おめでとう🌲
疾走感溢れるこの曲をクールに歌い上げるミオしゃがかっこいい!
1番難易度高いと言いつつめっちゃ上手いんだよね!
この曲大好きだから嬉しいな✨
これからも沢山聞くよ!!
#ミオかわいい
#大神ミオ
https://t.co/ePCeiMvW0h https://t.co/7Uy2Xb6EvY November 11, 2025
2RP
今日のClaudeのアップデートはProgrammatic Tool Calling https://t.co/TVFIYDoPZR が一番熱かった。こいつは従来のTool Useの推論ループではなくAnthropicのインフラでその場で生成したPythonコードを実行することでチェインを実現する。API呼び出し元からするとTool Useを打ち返すデザインなのが綺麗 November 11, 2025
1RP
📢MVストリーミング開始から24時間が経ちました!
ここからは、
・プレイリスト再生
・オフライン再生
が解禁となります
プレイリストをご用意しております
ぜひご活用ください
《プレイリストについて》
RIIZE Stream JP(@jp_riize)
BRIIZE Voting Team(当アカウント)
ではYouTubeチャンネルを持っています
カムバック期間は、それぞれのチャンネルでMVを入れたプレイリストを作成し公開予定です
毎日18時~19時にプレイリストを更新予定です
MVストリーミング時にご活用ください
●RIIZE Stream JPのYouTubeチャンネル
○チャンネル🔗
https://t.co/a11ANPOWje
○プレイリスト更新時間
18時~19時
●BRIIZE Voting TeamのYouTubeチャンネル
①オレンジ🟧longチャンネル
40分~70分程度で、MVが複数回入った長めのプレイリストを公開しています
一回再生したら再利用禁止
別のプレイリストを再生してください
○チャンネルリンク
https://t.co/e13Z5EsOT5
○プレイリスト更新時間
18時~19時
②ブルー🟦shortチャンネル
15分程度MVが一つだけ入ったプレイリストを公開しています
プレイリストからプレイリストへの移動を手動で行うことを想定した作りになっています
ランダムにプレイリストを移動していただくことで、一回再生したプレイリストを再度使用することも可能です
非プレミアムユーザーに広告が入る時間を最短化できる超効率化仕様となっています
詳しい使い方は画像2枚目ご参照
○チャンネルリンク
https://t.co/FSsjegZ3Ar
○プレイリスト更新時間
数日おきに一度更新
18時~19時
⚠️プレイリスト更新時間はあくまで目安です、状況によっては時間内に更新出来ない可能性があります
《ストリーミング方法おさらい》
今一度設定が正しいかを確認してください
・統計情報ONで国は倭国
・自動再生OFF
・音量1%以上
・画質480p以上
・再生速度標準
・一時停止、途中のスクショ、リピート、ループ、巻き戻し早送り、禁止❌
・(非PREMIUM会員は)広告視聴30秒以上
・基本は手動再生ですが、プレイリスト再生、オフライン再生でもよいです
・手動再生は、
YouTube内で「RIIZE FAME」で検索→FAMEを再生→別のチャンネルの動画を2~3つ計10分程度挟む→またYouTube内で「RIIZEFAME」で検索→…
・オフライン再生したら、日付が変わる前に最低一度はオンライン復帰してください
・IPとYouTubeアカウントはこまめに変更
●急上昇めざすために
・YouTube内で「RIIZE FAME」と検索
・全YouTubeアカウントで視聴してからいいね👍を押す
・コメントは何度も書く※再生数への言及、リンク付き、絵文字は使わないこと
・MVリンクをSNSに投稿する
・他者がSNSに投稿したリンクを踏んで視聴する November 11, 2025
1RP
【足出したアー写じゃなくて良かった、、】
美意識高め系アニクラ #フックループ
いよいよ今週土曜日開催✨️
当日はサブコンテンツとして、すね毛狩りが行われるらしです。
#高度な情報戦
🗓️ 11/29(土) 13時~
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1RP
巡ループ前の願い、ドームで観た時もアーカイブもぐずぐず泣きながら観てたからただただ3人が尊いよ😭としか思ってなくて気づかなかったけど、3人がMIKIKOさんへ駆け寄ったり円陣してたり4人になるカットたくさん選んでるよね。編集スタッフからの愛を改めて感じた😭 November 11, 2025
1RP
【他メンバーの握手列にはたくさん人が並んでて、自分の目の前は閑散として同じ人が何度もループしてくれている】という場面を10年以上経ってなおまだ鮮明に覚えていると語った彼に、今こうして何百人もの人が彼だけを目当てに夜遅くまで並ぶ光景を焼き付けてほしい もう焼き付けてくれてるだろうけど November 11, 2025
1RP
ハッサンとRYOさんの
いちゃいちゃ可愛いーー😂💕
ギターソロめっちゃかっこいい!!!
けどね!ループされた言葉がね〜
チューのとこが面白すぎるww https://t.co/4u5j5Xe8yD November 11, 2025
1RP
ループして世界をやり直す系の作品はそれこそ星の数ほどあるけど、ループを送り出す側の心理や視点というものをここまで切なく、そして残響感たっぷりに描ききった作品というのはなかなかお目にかかれませんよ。
本当にリゼロ最高だと改めて認識した。 November 11, 2025
1RP
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