ループ トレンド
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2025.11.28 00:00
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14RP
【5:00起きを1ヶ月続けてみた結果】
①生産性爆上がり
1日のタスクが朝終わっちゃう。みんなまだ寝てるから全く連絡が入らないし、気が散ることがない。
朝の準備もどう長くしても1時間あれば終わるから、6:00-8:00は特にゴールデンタイム。
この2時間である程度のやりたいことが片付く。
特に考える系のタスクは邪魔が入らないこの時間がおすすめ。
②心の安定
感情が落ち着く。朝のバタバタした準備は自分の余白を奪う気がする。
朝、1日のスケジュールを確認してイメージする時間があるだけで心に余裕が生まれる。
朝起きれなかったという罪悪感もなく、むしろ、起きれたっていう成功体験から始まるから1日の機嫌も良くなる。
③不眠症解消
僕の場合、寝過ぎてたことが眠れないに繋がってた。
すごい負のループが起きていた。
今はベットに入って3分で寝れる。
朝余裕があり過ぎるので筋トレも行けちゃう。
夜に筋トレをしないおかげで、寝る前にアドレナリンを抑制できる。
だから更によく眠れる。
最近は朝の時間が自分のご褒美になってる☺️ November 11, 2025
8RP
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3RP
pixivisionさんの『初音ミクのうごイラ特集』にてこちらのループアニメーションを掲載していただきました✨ https://t.co/pVQdxOqIn0 https://t.co/1LxzqjCu9H November 11, 2025
3RP
🎤 喉が苦しくなるのは才能のせいじゃない
あなたの声は“力みに気づく”だけで変わり始めます
歌っているときに、
「喉がすぐ上がってしまう」
「高音が来ると身構えてしまう」
「苦しくて声が細くなる」
そんな悩みを感じたこと、ありませんか？
…ありますよね。
そして、それを「自分のセンスが悪いからだ」と責めてしまう人も本当に多いです。
でもまず、ここは強く伝えたい。
それ、あなたのせいじゃないです。
実はほとんどの場合、才能ではなく
“舌骨筋（ぜっこつきん）”という筋肉が無意識に力んでいるだけなんです。
僕も昔、喉が上がりやすくて、
高音のたびに「クッ」と力が入っていました。
苦しいし、伸びないし、裏返るし…正直つらかった。
だからこそ、その気持ち、痛いほど分かります。
🔍 舌骨筋って、声の「舵取り役」
下あごの下、喉仏の上あたりにある小さな骨“舌骨”。
ここには2種類の筋肉がついています。
•舌骨上筋群 → 喉を上に引き上げる
•舌骨下筋群 → 喉を下に引き下げる
この上下の動きが、声の明るさ・重さ・太さを決めています。
つまり、舌骨筋は
声の方向、キャラクター、抜け感を決めるキーマン。
ただ問題は…
⚠️ 本番中に“余計に力む”こと
歌うとき、緊張や不安が少しあるだけで
舌骨筋はすぐにガチッと固まります。
そうなると、
✅ 喉頭が上に引っ張られる
✅ 声が硬くなる
✅ 息が入りにくい
✅ 裏返りやすい
✅ 高音が苦しい
こうして「声が伸びないループ」に入る。
これ、あなたが下手なんじゃなくて
筋肉が“守りモード”になっているだけなんです。
僕も昔はずっとこれで悩んでいました。
🎯 舌骨筋の力みを減らす超シンプルな方法
レッスンでも最初に全員にやってもらうチェックがあります。
👉 下あごと喉仏の間に軽く触れるだけ。
その状態で声を出してみて、
•棒のように固くなる
•押し返されるように張る
こう感じるなら、舌骨筋が力んでいます。
ほとんどの人が
「え、こんなところが固まってたの…？」
と驚きます。
触れるだけで、
脳が「ここを力ませないほうがいいんだ」と理解して
力みがスッと消えていく。
すると、
✅喉頭の位置が自然に安定
✅声が軽く伸び始める
✅音程も取りやすくなる
これ、めちゃくちゃ大事な“土台作り”です。
🌱 目指すのはこの2つだけでOK
1️⃣舌骨筋がリラックスしていること
2️⃣内喉頭筋（本来の声の筋肉）が自然に働くこと
この2つが揃った瞬間、
声はほんとに別物のように変わります。
「自分の声ってこんなに軽かったんだ…」
「こんなに楽に高音出るの？」
そんな瞬間が必ず来ます。
🔥 そして最後に伝えたいこと
ここまで“力み＝悪者”みたいに話してきましたが
実はそうじゃありません。
舌骨筋の力みは
✅迫力
✅地声感
✅太さ
✅声量
これらを作る“武器”にもなります。
大事なのは、
「力ませる・力ませないを自分で選べる状態」になれること。
これこそが発声の自由であり、あなたの声の可能性です。
あなたの声は、まだまだ育ちます。
コンプレックスも、悔しさも、全部が伸びる材料です。
一緒に頑張りましょう
✨応援しています。 November 11, 2025
2RP
「あの堤防を見て下さい、肥料や農薬を使わずとも毎年あんなに雑草が生えます！」
って自然栽培のパイオニアみたいな人が言っていた。
確かに遠目に見た堤防は背の高い雑草がモサモサに繁茂している。
ただ、ちょっと近くに行って見てほしい。
よく見てみると一定範囲に同じ種類は少なく多種が混在している。
その狭い範囲でも背の高いのもあれば低いのもあり不揃い、その多くに病害虫被害もある。
種の存続のループが行われてるだけで、そこから人が搾取する余裕は少ない。
決してできないわけじゃないが、多くの人が腹を満たせるほどじゃないってのが現実よね。 November 11, 2025
2RP
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
2RP
朗読劇「胡桃炸裂症候群 承 オリジナル・サウンドトラックCD」リリース開始！
お迎えは▼
https://t.co/1gL5rrT6LO
🎼様々なシナリオで使用できるオリジナル楽曲集！
シナリオ・朗読劇の内容をご存じない方でも、ご自由に様々なシナリオや卓で使用して頂けるサウンドトラックです。
楽曲内にタイアップシナリオのネタバレは含まれません。
シナリオのクライマックスに使用できるメインタイトル、捜査中・日常・シリアス・緊迫感・チェイス…など様々なシーンが演出可能な朗読劇未使用楽曲10曲を含む23曲入り。
かゆいところに手が届くシリーズでおなじみの369(西向く侍)様により全曲書き下ろし！
セッション配信などにもお使いいただけます。
詳しくは利用規約をご参照ください。
🔫CD版限定ノベルティ付
・チャピヲさん描き下ろしの壁紙DL
・朗読劇での使用楽曲リスト
・シナリオネタバレありの真タイトル一覧
・全曲ループ仕様mp3
※ダウンロードファイルよりご覧いただけます。
ネタバレ防止も対策済みです。
試聴は▼
https://t.co/PuPPMJYuUp November 11, 2025
1RP
🚨シカゴ「オバマに支配されている街」がまた地獄のような事件で揺れています😱
今週末、シカゴ中心部ループ地区で起きたのは…
14歳と16歳、ベネズエラ出身の不法移民による“冷血の殺人”でした😨
刺されたのは身元不明の路上生活者。
日曜の朝7時半、ウォバッシュとアダムスの交差点近くで倒れているところを発見され、そのまま病院で死亡が確認されました。
そして今、計4人が訴追。
✅ 第一級殺人で起訴されたのは14歳と16歳の少年
✅ 別の14歳は武装強盗容疑
✅ さらに23歳の男が政府財産の損壊で出廷予定です😡
ですが…問題はここからです💥
この加害少年たち、不法滞在のまま街に放たれていました。
ICE（移民税関捜査局）や国境警備隊が対応するはずだったのに、
シカゴ市長 @ChicagosMayor とイリノイ州知事 @GovPritzker が彼らを“保護”していたんです😠
つまりこの死は、防げたはずだった。
アメリカの都市で今、何が起きているのか。
誰が“安全”と“正義”を放棄しているのか。 November 11, 2025
1RP
私は推敲中にこの辺をループして聴いてましたが、綺麗にバラード曲が続くので寝落ちしてましたね……でも合うから…… https://t.co/W9lHgO3XWu November 11, 2025
1RP
ループ感のあるビートに自然と体が動いてしまうConverse High(商標の為曲中ではLovers High)
ヒップホップと80's風サウンドのバランスが大好きでエネルギッシュ&パワフルな防弾色の強いパフォーマンスとは違い青春時代を思い返してしまうような演出がfresh
短パン少年団超cute
#BTS #バンタン #V #TAEHYUNG November 11, 2025
1RP
本日はナイトロ定期公演ありがとうございました🏫🌸✨
ついに新曲「Go on！」を披露することができメンバー一同ホッとした気持ちでした😂📚
これからも披露していくので好きになってもらえたら嬉しいです📝
次回は12/6(土)！
メンズイベントです🚀✨✨
🉐なチケットもありますので是非ループを🔥
↓ https://t.co/1qNKrbt6gW https://t.co/ype1g34uAt November 11, 2025
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@popokatsujoshi 副鼻腔炎め😡
負のループすぎるゆ…
とりあえずアルコールぶち込も🍶
体温上げるのも大事‼️
職場に加湿器置いて欲しいよね😇無理だけど
カラカラに乾燥した分家で潤して‼️ November 11, 2025
#かなたん大好き
今日もおつかなた💫
先日YouTube musicのハイライトで
上位5曲全部かなたんだった(*´꒳`*)
ほんとTriggerのアルバムが良すぎて
毎日ループだよ〜🔁
まだまだかなたんの歌を聴いていたい
😚
疲れたらゆっくり休んでね
おやすみ〜
かなたん
#たそ愛 https://t.co/6nB0S9C6Vi November 11, 2025
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