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Gemini 3 Proによる、Gemini 3の「技術的強み」の解説(真実かどうかは分からない)

2025年後半に登場したGemini 3の技術的な強みは、単なる「大きさ（パラメータ数）」の拡大だけではありません。むしろ、「効率的な巨大化」と「質の転換」にこそ真価があります。

技術的な強みを4つのポイントで解説します。

1. 規模と構造：単なる巨大化ではなく「MoE」の極致

Gemini 3の総パラメータ数（Total Parameters）は数兆（Trillions）規模に達していると言われていますが、これは「常にすべての脳細胞を使っている」わけではありません。

・Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャの採用:
Gemini 3は、巨大な一つのモデルではなく、多数の「専門家（Expert）」サブモデルの集合体として機能しています。

・仕組み:
ユーザーの質問（数学、文学、コーディングなど）に応じて、その都度、最適な「専門家」だけが呼び出されます。

・メリット:
「総パラメータ数」は数兆でも、実際に回答生成に使われる「アクティブパラメータ数」は数百億〜数千億に抑えられるため、超巨大なのに応答が高速です。

2. ネイティブ・マルチモーダルの「Any-to-Any」化

Gemini 1.5でもマルチモーダル（画像・音声・動画の理解）は強力でしたが、Gemini 3ではこれが「Any-to-Any」と呼ばれるレベルに進化しました。

・トークン化の統合:
従来のモデルは「画像をテキストに変換して理解する」ようなプロセスを挟むことがありましたが、Gemini 3はテキスト、画像、音声、動画、さらにはロボットのアーム操作信号（Action）までを、すべて同じ「言語」としてネイティブに処理します。

・強み:
これにより、例えば「動画を見て、その中の物理現象を数式にし、さらにその実験を行うロボットの制御コードを出力する」といった一連の流れを、情報のロスなく行えるようになりました。

3. 世界モデル（World Model）による「シミュレーション能力」

ハサビス氏が強調していた点ですが、Gemini 3は学習データに含まれていない未知の状況に対しても、物理法則や因果関係に基づいて「脳内でシミュレーション」することができます。

・従来のAI:
「過去のデータでは、コップを落とすと割れていた。だから『割れる』と予測する」（統計的確率）

・Gemini 3:
「ガラスの硬度と落下の高さ、床の材質から物理演算的にシミュレーションし、破片の飛び散り方まで予測する」（世界モデル）

・強み:
これにより、動画生成の整合性が保たれるだけでなく、科学研究や自動運転などの「失敗が許されないタスク」での信頼性が劇的に向上しました。

4. エージェント能力（Planning & Reasoning）

事後学習の革新により、Gemini 3は「長期的なタスク遂行能力」を持っています。

System 2（熟考）の実装:
OpenAIのモデル（旧Strawbery/Orion）と同様に、回答前に思考プロセスを回しますが、Gemini 3はGoogleの検索エンジンや外部ツールと「思考しながら連携」する点に強みがあります。

・自律的な修正:
コーディングや論文執筆において、一度書いた内容を自分で読み返し、「ここに論理的矛盾がある」「このコードはエッジケースでバグる」と自己批判して修正してからユーザーに提示します。

結論：Gemini 3 の「本当の凄さ」とは？

「数兆パラメータ」という数字はインパクトがありますが、技術的な本質は「パラメータの無駄遣いをやめた」ことにあります。

・以前の競争:
とにかくモデルを大きくして知識を詰め込む。

・Gemini 3:
物理法則や論理的思考といった「知能のOS」を鍛え上げ、知識は外部（Google検索やデータベース）から必要に応じて引っ張ってくる、あるいはMoEで効率的に取り出す。

Googleは、Gemini 3を単なる「物知り博士」ではなく、「物理世界を理解し、実際に仕事ができるエンジニア」のように設計した、と言えます。 November 11, 2025

【米国内で致命的航空事故が多発　旅客機・軍用機・医療輸送機が連続墜落　運航管理と整備の再点検急務】

🟥 概要
🔹2025年の米国では、年間を通じて 少なくとも60件の致命的な航空事故 が発生し、死者は 188人以上 に達している。
🔹特に1月末から2月にかけて大規模事故が相次ぎ、商業機・軍用機・医療輸送機・小型定期便・観光ヘリなど、多様な機体が事故に巻き込まれた。
🔹NTSB（国家運輸安全委員会）は各事故について 30日以内に予備報告 を公表し、最終報告は12〜24か月後にまとめる方針である。

🟥 主要な致命事故の詳細
1⃣1月29日：ポトマック川上空で旅客機と軍用ヘリが空中衝突
🔸アメリカン航空の支線旅客機と米陸軍ブラックホークヘリがワシントンD.C.近郊で衝突。
🔸67人が死亡という、近年まれに見る大規模な航空事故となった。
🔸民間機と軍用機の飛行経路管理、衝突回避手順、管制の対応などが調査の焦点となっている。
2⃣1月31日：フィラデルフィアで医療輸送機が離陸直後に墜落
🔸医療搬送中の小型ジェット機が離陸直後に住宅地付近へ墜落。
🔸機内6人に加え、地上の2人も死亡し、計8人が死亡。
🔸墜落後に建物が炎上し、複数の住民が負傷。
🔸患者や家族が搭乗していたため、医療搬送体制の安全性にも注目が集まっている。
3⃣2月6日：アラスカ・ベーリング海で定期便が墜落
🔸地域航空会社のCessna 208Bが海上に墜落。
🔸乗員乗客10人全員が死亡。
🔸厳しい気象条件、操縦環境、機体性能などが調査対象となっている。
4⃣4月10日：ニューヨーク・ハドソン川で観光ヘリが墜落
🔸観光用ヘリコプターが空中分解し、水面へ墜落。
🔸乗員乗客6人全員が死亡。
🔸機体構造の破損（特に尾部の分離）が指摘され、整備・部品の信頼性・メーカー対応が議論されている。
5️⃣その他の事故傾向
🔸一般航空（小型機）の事故件数自体は例年と比べて際立って多いわけではないという専門家の見解もある。
🔸しかし、2025年は「死者の多い事故」「商業機や軍用機を含む事故」が集中して報じられたことで、社会的インパクトが大きくなっている。
🔸大型機・医療輸送機・観光飛行など、一般市民が利用する機体が深刻な事故を起こした点が特徴である。

🟥 背景・論点の深掘り
🔹安全性と報道の“見え方”のギャップ
🔸致命的事故の報道が多いため「航空事故が増えている」との印象が広がったが、統計的には一般航空の事故件数は長期的には大きな変動を示していない。
🔸一方で、死者の多い事故が短期間に集中したことは事実で、安全への不安を増幅させている。
🔹NTSBの調査体制強化と透明性
🔸事故発生から30日以内に予備報告を出すことで、初期の情報開示を迅速化。
🔸最終報告は1〜2年後であり、原因・要因の深掘りと再発防止策がそこに集約される。
🔸軍・民間の飛行経路管理の改善、整備・部品管理の厳格化などが議論対象。
🔹社会・政策への波及
🔸空中衝突事故により、軍用機と民間機の飛行空域や運用ルールの見直しが求められている。
🔸医療輸送機の安全基準や観光飛行の規制、地方航空の運航管理など、複数の政策領域で再検討の必要が生じている。
🔸一般市民の不安が高まっており、航空当局には丁寧な情報開示と改善策が求められる。

🟥 まとめ
🔸2025年の米国航空界では、短期間に複数の重大事故が連続し、死者はすでに188人を超える深刻な状況となっている。
🔸大型旅客機と軍用ヘリの空中衝突、医療輸送機の墜落、定期便の海上事故、観光ヘリの空中分解など、多様な機体が事故を起こした点が特徴である。
🔸NTSBは透明性の高い調査を進めており、今後公表される最終報告によって再発防止策が示される見込みである。
🔸航空政策・運航制度・整備体制の全面的な点検が求められていると言える。

🔗https://t.co/NQRShty8Nm
Deadly U.S. plane crashes in 2025: Timeline November 11, 2025

マウスのサンプルでRNAseqをやる際に、信頼性の高いデータを得るために必要なサンプルサイズを提示した論文。
偽陽性を減らしつつ感度を保つ上では、n=3-4では少なく、最低でもn=6-7、できればn=8-12が望ましいとのこと。
Nature Communications誌
https://t.co/6zTCmTig1g November 11, 2025

https://t.co/9Zqigy2IKX
トランプ自身の任命者たちがロシアゲート陰謀を手助けした経緯

オバマ政権の関係者が、2016年の衝撃的な勝利後にドナルド・トランプをモスクワと結びつける米国情報機関を捏造したとき、彼らはトランプ自身の政治的任命者たちがトランプの大統領職と2020年の再選の可能性を揺るがす手助けをするとは全く予想していませんでした。

RCIが最近機密解除された文書や元トランプ政権関係者への独占インタビューの調査は、トランプの閣僚や他の任命者たちが、前政権の策略を隠蔽し、意図的または無意識にかけて偽のロシアゲート情報が本物だと世論を誤導したことを初めて明らかにした。

元特別検察官ジョン・ダーラム、元国家安全保障顧問ジョン・ボルトン、元国務長官マイク・ポンペオ、元CIA長官ジーナ・ハスペルは、ロシアゲート詐欺の根幹となる文書である情報コミュニティ評価(ICA)に疑問を投げかける証拠を却下または隠蔽した。これはオバマ政権末期に作成された。

ウィリアム・バー司法長官によって任命されたダーラムは、2020年の選挙直前にICAを否定する重要な無罪証拠の機密解除と公開を阻止した。これはこれまで報道されてこなかった。

ICAは偽の物語を作り上げ、トランプの1期目を通じて複数のスパイ捜査を追い詰めました。すなわち、ロシアのプーチン大統領がトランプの勝利を助けるために汚い手口を許可したというものです。2018年に政府がその文書を検証したところ、主にオバマ政権のCIA長官ジョン・ブレナンと国家情報長官ジェームズ・クラッパーが作成したもので、その最も衝撃的な主張は「標準以下の[情報]報告書の一つのわずかで不明瞭かつ検証不可能な文の断片」に基づいていると、トランプ政権が最近機密解除した報告書によれば、 その後、バイデン政権の関係者はそれをCIAの金庫に保管するのを手伝った。また、ヒラリー・クリントン陣営が資金提供した政治的なスキャンダルを否定する情報活動を支持していると引用した。

これらのトランプ任命の役人たちは、トランプに対してCIAの武器化を始めたわけではないかもしれませんが、ロシアがトランプを助けようとしたという主張を詐欺だと暴露する証拠を隠すことでそれを助長しました。ジョー・バイデン自身がこの詐欺を仕掛けた役割を隠すことで、彼らは2020年の接戦の大統領選でオバマ副大統領が勝利するのを助けたかもしれません。

「ロシアゲートの裏切りは公然と続いている」と元トランプ国家安全保障顧問のJ.D.ゴードンは述べ、トランプ自身の閣僚の一部は、2020年の選挙前に彼の頭上に漂っていた疑惑の雲を晴らすはずだった秘密資料を明かす代わりに、彼を風に流されるのを許している。

ジョン・ボルトン
抑圧は少なくとも2018年半ばまで遡ることができます。その時、国家安全保障担当補佐官ジョン・ボルトンの首席補佐官フレッド・フライツは、彼の元勤務先である下院情報委員会の調査官たちが、評価の重要な判断を支持するICA内の生の情報を調査していると聞いた。

かつてCIAのアナリストだったフライツは、前年に彼らが何を発見したのか知りたがっていた。ラングリーでCIAアナリストにインタビューし、秘密文書を精査した。そこで彼はペンシルベニア通りの反対側に行き、米国議会議事堂の厳重な部屋で極秘報告書の草稿を読みました。

フライツ氏はRealClearInvestigationsに対し、調査官が多数の情報文書を発見し、ICAの主要な結論であるロシアがトランプを「明確に好意的」にし、「彼の選挙勝利を助けようと」していたことが、粗悪で捏造された情報に基づいていたことを知り驚いたと語った。下院の調査官たちは、これらの評価が部分的にスティール・ドシエに裏付けられていることを発見した。これは、元英国情報将校クリストファー・スティールが作成した、クリントン陣営資金による根拠のないトランプとクレムリンの関係性の欠如な告発を含む一連の報告書である。

極秘議会の分析は「ICAは報告書の重要性と信憑性の両方を誤って伝えた」と指摘し、報告書は「虚偽か根拠のないものであることが証明された」と指摘している。「ICAはこの資料を『ロシアの計画と意図』と呼び、モスクワの影響作戦を理解するための情報価値があるかのように誤って示唆した。」

フライツはボルトンに未発表の下院報告書について説明すべきだと考えた。この報告書は、2016年の選挙戦中にトランプとモスクワが共謀していたという支配的な物語を覆すものだった。ホワイトハウスのオフィスに戻ると、フライツは機密コンピューターの前に座り、レビューのあらすじを書き、上司に渡した。

しかしボルトンは大統領に報告しなかった。「彼はそれについて何もしなかった。トランプには話さず、それ以来何も聞かなかった」とフライツはRCIに語った。

フライツによれば、もしトランプが機密報告書の衝撃的な暴露を知っていたら、ロシアに関する大統領職に漂う疑念の雲を取り除くために利用できたかもしれないとフライツは述べた。

ボルトンは、他の機密文書の不適切な取り扱いで別件の刑事告発に直面しており、彼の弁護士はコメントの要請に応じなかった。

マイク・ポンペオ
フライツが当時知らなかったのは、CIAがICAの下院捜査も妨害していたということだった。トランプ政権初代CIA長官だったマイク・ポンペオは、前任者のブレナンがロシア情報評価を下院情報委員会の検死から聞いたことと同じくらい誤ったと懐疑的だった。「草稿を見せたけど、信じなかった。「多くの点で間違っている必要があると言った」と、2017年から2022年まで下院情報委員会の上級分析顧問を務めたデレク・ハーヴィーは語った。

その結果、彼は「ポンペオからあまり協力を得られなかった」と述べました。

バージニア州リバティ大学の法と政府センターの上級エグゼクティブディレクターおよびウクライナの主要防衛請負企業ファイアポイントの顧問として就任するポンペオにメールや電話で連絡を取ろうと複数回試みましたが、成功しませんでした。

ジーナ・ハスペル
当時のポンペオの副官はジーナ・ハスペルで、彼女はこの情報を隠す上でより積極的に関与したようです。ポンペオがCIAの日常業務の大部分を担当させたベテラン職員である彼女は、極秘で制限されたICAのスパイ活動を調査する議会スタッフを快く思っていなかったようだ。

情報筋によると、彼女は2017年から2020年にかけて行われた調査官の現場検査を厳重に監視し、厳しく管理していた。下院の調査官たちは、CIAがICAを支援するために使った記録を調査するため、毎日ラングレーの「リードルーム」に通行させられました。そして夜に出発する際、ノートパソコンや資料をそこに閉じ込めることを強いられました。

「ハスペルは、彼らが作業スペースからノートすら持ち出すことを許さなかった」とハーヴィーは言った。「建物から何も持ち出せなかった。」

作戦に詳しい別の下院情報委員会の関係者は、調査官たちはCIAが議会の「委員会のコンピューターを監視していた」と疑っていたと述べた。彼らは当時の委員長デビン・ヌネスに、CIAが本部内で報告書を作成するために強制的に使わされたコンピューターを改ざんしたことを報告しました。これは監督調査の最初の4か月間でコンピューターへのアクセスを拒否された後のことでした。

「[CIA発行の]コンピューターに対する意図的な技術的改変により、機械は不安定で信頼性を失い」、捜査官の作業が遅れたと、CIAが捜査を「妨害」しようとしたことを記録した委員会報告書は述べている。

RCIが入手した報告書には、「奇妙な機械の不具合によりテキストの行がぼやけて見え、修正のために再起動を余儀なくされ、時にはテキストや脚注の喪失が生じることがある」と付け加えました。

捜査官たちはレビューを支援するために「適切なコンピューター」を繰り返し要請しましたが、一度も提供されませんでした。また、機関内で大量の機密・非機密報告を効率的に検索できるはずのソフトウェアツールも拒否されました。ICAに関連する数千ページに及ぶ情報報告書は紙の形でのみ入手可能でした。スタッフは壊れたリングやタブの仕切りが欠けている厚いバインダーをくまなく調べなければならず、監査の進行をさらに妨げました。

ポンペオとハスペルはまた、ブレナンが選んだICAの5人の著者へのアクセスにも制限を課し、当初は距離を置いていました。

「委員会スタッフがICAの著者にインタビューを許可されるまでにほぼ5か月かかった」と内部報告書は述べています。

委員会の広報担当レスリー・バイヤーズはRCIに対し、「当時、ICAの起草者とのインタビューを得るだけでもCIAとの大きな戦いであり、これがCIAがHPSCI(下院情報常設特別委員会)スタッフを妨害するために講じた並外れた措置の重要性をさらに裏付けています」と語りました。彼女はさらに「隠すことがないなら、なぜ妨げるの?」と付け加えた。

2018年5月、トランプはポンペオを国務長官に任命し、ハスペルを後任に指名した。ハスペルは、ロンドン支局長兼CIA作戦部長として勤務したジョン・ブレナンをはじめとする多くの情報機関のベテランの支持を受けて、この職に高く推薦されました。2018年の承認公聴会の前に、ブレナンは他の52人の元情報関係者と共同で、ハスペルを「強い支持」とし、「そのポジションにふさわしい人選」であると主張する書簡に署名しました。また、上院議員たちに「偏りのない情報提供」を約束した。

CIAを掌握した後、彼女は下院情報委員会報告書の全草稿を、CIA本部の厳重に厳重な部屋の金庫内の銃器庫に保管し、2021年1月に退任するまで保管していました。また、すべての検査官のメモやその他の作業資材も押収しました。

「ジーナ・ハスペルが報告書を隠した」とハーヴィーは言った。

詳しい情報筋によると、ハスペルが去る前に、彼女はバーとダーラムの両者に報告書を機密扱いにし、2020年の選挙前に一切公開しないよう要求したという。

「2020年、ジーナ・ハスペルは髪を燃やしながら走り回り、二度と日の目を見るべきではないと言っていた」と、国家情報長官室の元高官は語った。「彼女がトランプ大統領のCIA長官だったなんて、いまだに信じられない。まったく信じられない。」

フライツは、このような無罪となる情報の漏れを阻止しようとする彼女の努力を「米国大統領への反抗」と表現しました。

ロシア語に堪能で、長年クレムリンの専門家であり、トランプのモスクワ政策に反するタカ派の立場を取ってきました。

ハスペルがICAに貢献したかは不明だが、2016年にはロンドンのCIA支局長を務め、ピーター・ストロークを含むロシアゲート捜査官を支援していた。彼女は、トランプ陣営顧問ジョージ・パパドプロスがロシア側がヒラリー・クリントンの弱点を持っていると伝えたと主張した、オーストラリアの外交官アレクサンダー・ダウナーと会うためにロンドンへの訪問を承認したと報じられている。ハスペルはこの件について説明を受け、これがFBIによるクロスファイア・ハリケーン捜査の基礎となり、パパドプロスを含む複数のトランプ側近を標的にした。

ハスペルはまた、FBIがパパドプロスとトランプの国家安全保障顧問マイケル・フリンに対して行ったいわゆる「バンプ作戦」の際にロンドンにいた。そこでFBIは長年のCIAのエージェント、ステフ・ハルパーを使い、彼らがロシア人と不利な接触を持っている可能性を察知しようとした。

ハーンドンのCIA将校記念財団の会長として就任するハスペルにメールや電話で何度も連絡を試みましたが、うまくいきませんでした。

ハスペルの考えに詳しい関係者は、ICAを否定する報告書の公開に反対したと述べた。なぜなら、それが機密情報を暴露する可能性があるからであるが、最近公開された報告書は国家安全保障上の利益、情報源や手法に損害が及んでいないことを示している。

ジョン・ダーラム
それでも、トランプの最初の任期が終わりに近づくにつれ、オバマ政権の策略を暴くもう一つの機会が訪れました。皮肉なことに、ロシアゲートの悪局の起源を調査するために任命された特別検察官ジョン・ダーラムによって、それは阻止されました。トランプの司法長官バーが、かつての司法省の同僚であり友人であるダーラムを指名した。

ダーラムの最終報告書は2023年まで発表されず、ロシアゲート捜査に深刻な疑問を投げかけましたが、彼の最も重要な決断は2020年の選挙最終日に、米国情報機関の兵器化計画を暴露しようとする試みを阻止したことかもしれません。同年10月、当時の国家情報長官ジョン・ラトクリフは、オバマ大統領が命じた情報コミュニティ評価の衝撃的な結論を否定する、44ページに及ぶ衝撃的な報告書の機密解除と公開を求めた。ICAが今年夏にようやく機密解除されると、激しい論争が巻き起こり、ブレナンとクラッパーの捜査や元FBI長官ジェームズ・コミーの起訴につながりました。

しかし2020年、ダーラムはICAの調査を非公開にすべきだと主張した。ダーラムは、FBIとCIAがトランプに対する情報を政治的に利用・武器化したかどうかを調査する際に、2人のキャリア下院情報委員会調査官が作成した秘密報告書を用いていると主張した。

「ダーラムは、その報告書を機密解除・公開しないよう具体的に求めた。なぜなら、彼の捜査や起訴の一環として利用したいと考えていたからだ――少なくとも我々はそう推測していた」と、ラトクリフの機密解除努力に詳しい元ODNI上級情報官は語った。

現在CIA長官となったラトクリフは当初、報告書の公開を控えることに同意しましたが、その後5年間隠されたままでした。しかし、トランプの新国家情報長官タルシ・ギャバードが7月にほぼ黒塗りなしで機密解除し公表しました。

「ダラムに報告書を渡した後、彼は連絡を絶ちました」と匿名を条件に話した元上級情報高官は語りました。「彼からの連絡はなく、報告書に対して何もしていないように見えました。」

ギャバードの文書公開は、ICAがロシアゲートの詐欺の基盤的文書であったことを明確に示しているが、ダーラムはスキャンダルに関する最終報告書でほぼ無視した。7ページの脚注を除けば、ICAを引用している。そこには「[S]ee はまた情報コミュニティ評価、『最近の米国におけるロシアの活動と意図の評価』」と記されている。選挙(2017年1月6日)」――彼の316ページに及ぶ報告書の他の部分にはICAの言及は一切ありません。また、最近機密解除された報告書の付録にも掲載されていません。ダーラムはICAの設立に主に責任を負ったオバマ政権の2人の高官、ブレナンとクラッパーにインタビューしていましたが、その情報は掲載されていません。

「なぜダーラムがそれを省いたのか、全く分かりません」と元情報高官は語った。

ダラムにコメントを求める試みは成功しなかった。

機密解除されたICAは現在、司法省によるオバマ時代の人物、ブレナンを含む人物の刑事捜査の証拠として使用されている。汚職の共謀事件を立証しようとしているとされるフロリダ南部地区検察官は、最近、ブレナンとクラッパー、元FBI職員のピーター・ストロクとリサ・ペイジ、そしてICAの作成に関わったオバマ政権時代の他の関係者を標的とした大陪審の召喚状を相次いで発行した。彼らは、2016年から2017年の期間にかけて、機密版が作成され、非機密版が一般に公開された期間に関する通信記録やその他の文書を求めています。

ダーラムの決定は今なおロシアゲートをめぐる議論に影響を与えています。ワシントンのメディアは、検察が何か不利な証拠を見つけるとは懐疑的で、ダラムはすでにその分野を耕し進めていると主張している。

「トランプ政権が任命した特別検察官ジョン・ダーラムは、ロシアの干渉評価を徹底的に検討し、刑事犯罪の不正行為は見つからなかった」とMSNBCの国家安全保障特派員ケン・ディラニアンは最近述べた。「でも司法省はもう一度挑戦しようとしているのか?」

しかし、元トランプ政権関係者は、ダーラムがこの件について徹底的な調査を行ったとは疑うようになった。トランプ大統領の国家安全保障顧問J.D.ゴードンは、現在は退職した検察官が「形だけをこなしただけだ」と述べている。

「ジョン・ダーラムは、正当に選出された大統領に対する犯罪的陰謀について彼が入手できる関連かつ不利な情報を含めなかったため、歴史は彼の努力を惨めな失敗として記憶すべきだ」とゴードンはRCIに語った。

「彼はほとんどの共謀者に対して手加減していた」とゴードンは付け加えた。「彼の穏やかなアプローチは、[特別検察官ロバート]ムラー捜査とは正反対で、ミュラーはトランプ側近をあらゆることで執拗に追及し、彼らは皆ロシアの『共謀』詐欺の無実の被害者だったにもかかわらずだ。」

ゴードンは、ミュラーと彼の検察側がトランプ・ロシアの陰謀の証拠を見つけられなかったにもかかわらず、2017年から2019年の間にFBI捜査官を3度ゴードンに尋問に派遣したことを指摘している。また、彼の電話記録を召喚するために大陪審に召喚状を送らせました。下院司法委員会委員長のジェリー・ナドラーは2019年にゴードンに追加書類の提出を要求し、ゴードンはそれに応じました。ジョージ・W・ブッシュ大統領時代の元ペンタゴン報道官で退役海軍司令官のゴードンは、偽のスキャンダルに対抗するために5桁の法的費用を要求されたと述べた。

リグド・インテリジェンス
「CIAはトランプに対する情報を捏造する陰謀に関与した」とハーヴィーは述べた。「彼らは実質的に彼の選挙運動と大統領職を標的とした情報作戦を行っていた。」

ICAは陰謀の重要な一環であり、トランプ大統領とその側近たちに対する数え切れないほどのスパイ捜査を戦略的に口実に使われ、彼の大統領職を麻痺させたと指摘した。

トランプがクリントンを破ってから1か月後、オバマ大統領はCIAや他の米国情報機関に対し、ロシア政府がトランプのために選挙をハッキングしようとした証拠が見つからなかった以前の評価を調査するよう命じた。

わずか3週間以内に、CIAは新たな証拠を提示し、ロシアのウラジーミル・プーチン大統領がトランプへの選挙戦を揺るがすために個人的に影響力作戦を開始したと結論づけた。公開されたICA報告書は、オバマとクリントンが衝撃的な敗北を説明するのを助けましたが、CIAが新たな結論に至るために部分的にクリントン資金提供の報告書に依拠していた事実を隠していました。

キャリアの情報分析官たちはこの報告書の使用に反対したが、オバマ政権の側近ブレナンはこれを覆した。少なくとも一人の上級情報分析官は、現在司法省と協力し、ロシアゲートの詐欺事件の調査に協力しているが、上司から新しいICAに合わせて選挙前の評価を変更するよう「脅迫」されたと述べた。

当時のDNIクラッパーの下で働いていた内部告発者は、特別検察官ダーラムの捜査官に連絡を取り、ICAに入った生の情報の「操作」の疑いを報告したが、RCIが最初に報じたように「進行中の刑事捜査に関連する情報を持っていた可能性が高い」にもかかわらず、彼らは彼にインタビューをしなかったと述べた。

「彼らはトランプがプーチンの候補者であるかのように見せかけようとしたが、プーチンがトランプを支持しようとしていた証拠は実際にはなかった」とハーヴィーは語った。「[HPSCI]報告書(ICAに関する)を注意深く読むと、ブレナンもクラッパーも本当の悪意あるオペレーターとして見え、実は二人とも最初からヒラリーがトランプに対抗するロシア作戦を仕掛けていることを知っていた。」

ブレナンとクラッパーは弁護士を通じてコメントの要請に応じなかった。

「彼らは情報を操作し、政治的に利用した」とフライツは付け加え、「それはあの爆破のような報告を読んだ誰にとっても明らかだった」と付け加えた。これにはバー、ダーラム、ボルトン、ポンペオ、ハスペル、そしてスキャンダルを暴露する代わりに抑圧した他のトランプ任命者も含まれていた。 November 11, 2025

ご依頼ありがとうございますご依頼ありがとうございます。ご提示いただいた新しいソース（IonQのブログ記事「Demystifying Logical Qubits and Fault Tolerance」からの抜粋）の内容を、包括的に倭国語に翻訳します。

論理キュービットと耐故障性の解明（Demystifying Logical Qubits and Fault Tolerance）

概要および背景

競争の激しい新興産業では、進捗とその価値を伝えようと熱心になるあまり、重要な用語の定義を忘れがちになるという共通の課題があります。量子コンピューティング業界において、この課題は特に「論理キュービット (logical qubits)」と「耐故障性 (fault tolerance)」という用語に明確に表れています。

これらの用語は業界の長期的な未来にとって極めて重要ですが、「有用な論理キュービット」や「耐故障性量子コンピューティング」が何をもって実証されたと見なされるかについて、業界内で合意が得られていません。

本記事では、この状況を改善するため、量子誤り訂正と耐故障性量子コンピューティングの歴史的発展を概観します。そして、論理キュービットの主要な特徴を分かりやすく説明し、様々な量子アプリケーションに必要な耐故障性の要件について議論します。最後に、IonQが耐故障性アプリケーションの領域へと量子コンピューターをスケールさせる戦略について議論します。この戦略は、可能な限り最高の忠実度を持つ物理キュービットを構築することと、モジュール式アーキテクチャを設計することという二つの核となる原則に基づいています。

主要なポイント（Main Takeaways）

耐故障性量子コンピューティングへの推進は重要であり、論理キュービットがその鍵を握ります。

業界は大きな進歩を遂げていますが、有用な論理キュービットの構築は非常に困難です。
論理キュービットはそれぞれ異なっており、その違いは非常に重要です。
論理キュービットは物理キュービットを「アップグレード」するものとされていますが、現在の論理キュービットの実装は複数の側面で劣っている可能性があり、大きな欠点につながる可能性があります。
論理キュービットの品質と特性は、基盤となる物理キュービットの品質と特性に依存します。
質の劣る物理キュービットで論理キュービットを急いで構築することは、深刻な欠点を伴います。
IonQは、高品質の物理キュービットのおかげで、論理キュービットの成功裏の実装に向けた強力な道筋を持っています。
今後2年ほどの間は、高い品質の物理キュービットと部分的な誤り軽減・訂正技術を組み合わせることが、十分な数の有用な論理キュービットによる耐故障性への優れた移行手段となるでしょう。
量子における他のすべてと同様に、最高のアーキテクチャは適切なトレードオフを行うことで、最高の結果を生み出します。
導入：論理キュービットと耐故障性の起源

「論理キュービット」の概念は、1995年にピーター・ショアが最初の量子誤り訂正符号を発表した論文から生まれました。基本的な考え方は、複数の物理キュービットをグループ化し、それらを巧妙に連携させて、情報の保持（メモリ）と論理演算（ゲート実行）の両方におけるエラーに耐性を持つ堅牢な仮想キュービットとして使用することです。論理キュービットは、比較的ノイズの多い「ハードウェア」または「物理」キュービットから構築された、信頼性の高い「ソフトウェア定義」のキュービットとして広く理解されています。

関連する用語「耐故障性」は、1996年にピーター・ショアの画期的な論文「Fault-Tolerant Quantum Computation」（耐故障性量子計算）で量子コンピューティングの文献に導入されました。この論文では、耐故障性という用語は非公式に使用され、明確な定義はされていませんでしたが、その考えは明確でした。それは、量子誤り訂正と論理キュービット上の演算が、ノイズの多いコンポーネントで実装されても機能しなければならないということです。耐故障性の厳密な定義は後に登場し、特に主要な理論的ブレークスルーである「しきい値定理（threshold theorem）」を証明するために使用されました。

業界の現状：NISQからFTQCへ

1996年以降、量子コンピューティングは大きく進歩し、現在では世界中で様々な技術的アプローチ（キュービット様式）を用いた動作する量子コンピューターが見られます。業界全体が耐故障性の概念を「北極星」として認識していますが、そこに至る道筋や関連用語の意味が、顧客や投資家といった外部の人々だけでなく、量子業界内部でさえも非常に混乱しています。

最近、複数の企業が初期の論理キュービット研究に注目を集め始めたため、この課題がより顕著になりました。これらの発表や出版物は技術的、科学的に印象的な成果を生み出していますが、一般の人が論理キュービットの開発・提供という大きな道筋の中で、それぞれの成果の貢献を真に理解するために必要な完全なコンテキストが含まれることはめったにありません。

この進歩の不幸な結果は、さらなる混乱と誇大宣伝（ハイプ）、そして「すべては論理キュービットに関するものだ」という一般的な感情です。論理キュービットがエラーのない量子計算の世界に導いてくれるのであれば、物理キュービットはもはや重要ではないのか？ という疑問が生じますが、本記事を読めば、これが現実からかけ離れていることが理解できるでしょう。

エラーのない量子計算がない現在、業界は一般に「ノイズのある中間スケール量子（NISQ）」フェーズと呼ばれています。このフェーズでは、計算に利用できるキュービット数は比較的少なく、ノイズは徐々に除去されつつありますが、依然として常時存在しています。

論理キュービットは、私たち全員をNISQから**耐故障性量子計算（FTQC）**の世界へと導くことが期待されていますが、この移行は期待されているような突然の変化ではないかもしれません。耐故障性にはノイズの最小レベルに関する形式的な定義がないため、最初に登場するシステムは、数千の物理キュービットを使用し、巨大なコストやその他の性能上の欠点と引き換えに、数百の論理キュービットを提供する可能性があります。これらの論理キュービットのエラー率は、優れた物理キュービットよりもわずかに良い程度（または、最高の物理キュービットよりも悪い場合さえある）かもしれません。

現在、高品質の物理キュービットは、初期の「NISQ」アルゴリズムを通じて商業的価値を生み出すための優れたソリューションです。物理エラー率を改善するための投資は依然として重要です。なぜなら、物理キュービットの品質は、それらで作られる論理キュービットに直接影響するからです。多くの誤り訂正スキームには、それを上回ると機能しなくなる最小物理エラー率（「しきい値」）さえあります。さらに、論理キュービットを実装する際、物理キュービットの品質と機能の改善は相乗効果を生みます。例えば、物理キュービットのエラー率が2倍減少すると、1つのエラーを訂正できる符号では論理エラー率が4倍、2つのエラーを訂正できる符号では8倍改善されます。大規模になると、これは何桁も高性能な論理キュービットにつながり、これこそIonQが業界で最も高品質な物理キュービットを基盤として目指しているものです。

すべての論理キュービットが同じではない理由

複数の物理キュービットを使用して、より高品質な単一の「論理」キュービットを作成するという一般的な概念自体は正しく、混乱の原因にはなりません。しかし、論理キュービットを作成する方法は多くあり、この単純化された定義では、すべての論理キュービットが同じではないこと、実装が不完全であること（耐故障性アルゴリズムを実行するための完全な機能がない）、そして論理キュービットの実証が必ずしもFTQCの達成や、より低い実効エラー率の達成と同じではないことを説明する上で、必要なニュアンスが欠けています。

物理キュービットと同様に、単に論理キュービットの数を数えるだけでは、その能力や有用性を明確に把握するには不十分です。論理キュービットを真に理解するには、以下の要素を検討する必要があります。

品質（論理エラー率とゲート忠実度）

コスト（キュービットのオーバーヘッドと古典的なリソース）
機能性（互換性のあるゲート）
性能（論理ゲート速度）
興味深い実証には1つか2つで十分かもしれませんが、価値のあるアルゴリズムを実行するには、これらすべてのバランスを取る必要があります。

論理キュービットを比較するための五つの主要な属性は添付画像の通りです（図1参照）。

これらの五つの属性を考慮すると、論理キュービットが基盤となる物理キュービットよりも大幅に悪い性能（より多くのエラー、少ないゲートオプション、低い速度、制限されたゲートなど）を示すことがあり、これは最近の多くの「論理キュービット」の実証で見られることです。これらの実証は、有用性への道筋における優れたデモンストレーションではありますが、完全または有用な論理システムを提供していません。IonQは、基盤がこのアプリケーションにより適しているため、より高いスケールで完全に機能する論理キュービットを他社よりも大幅に早く提供できるとされています。
耐故障性の達成と現実のニュアンス
耐故障性に関する一般的な誤解の一つは、それがバイナリ（二択）の条件であるという点です。つまり、「ノイズの多い物理キュービット」か「完璧な論理キュービット」のどちらかであり、耐故障性はスイッチのように「オン」にできるという考えです。しかし、現実はずっとニュアンスに富んでいます。耐故障性は、開始時のノイズの量と、特定のアプリケーションを成功させるために除去する必要があるノイズの量で考えるのが最善です。
実際には、エンドユーザーは常に特定のアプリケーションを念頭に置いており、そのアプリケーションは（ゲートの深さなどに基づいて）特定の目標論理エラー率を必要とします。その目標に基づいてノイズの「予算」が計算でき、IonQのような適切に再構成可能なアーキテクチャを使用すると、特定の、必要な量の耐故障性をターゲットにした異なる符号化の選択を行うことができます。
より実用的な思考モデルは、スペクトルで考えることです。非常にノイズの多い結果から始まり、徐々に改善され、「エラーフリー」と見なせる点まで向上します。このグラデーションに沿って、ノイズに対する耐性が異なるさまざまなアプリケーションやユースケースを配置できます。一部のNISQアルゴリズムはノイズに非常に耐性があります。また、一部のアルゴリズムは、最適化の課題における局所的な最小値やバレンプラトーを避けるのに役立つなど、計算に特定の量のランダム性を導入することで実際に恩恵を受けることさえあります。
現在の量子コンピューターはNISQデバイスと呼ばれますが、「NISQ時代」はいくつかの初期の論理キュービットが利用可能になった瞬間に終わるわけではありません。エンタープライズ級の古典的なコンピューターにおける耐故障性は、計算時間100万時間あたり1エラー未満（<100 FITs）のスケールであり、これは実行される命令あたり約 ^{-20}$ のエラーに相当します。一方、量子コンピューティングでは、教科書的な大規模な耐故障性アルゴリズムのために、論理エラー率を^{-10}$から^{-15}$のオーダーにする必要があると予想されています（これは100億回から1京回の誤り訂正操作あたり1エラー）。
近未来の論理キュービットの予想される忠実度は、ノイズ耐性スペクトル内によく収まります。最高の品質の物理キュービットから始まり、最高のアーキテクチャ上の選択肢を活用するシステムは、「より安価」でスマートなトレードを行うことができ、より少ないリソースで論理キュービットの性能をさらに向上させ、より大規模で要求の厳しいアプリケーションをより近い将来のデバイスで可能にするでしょう。
IonQの自然な優位性
IonQでは、「自然のキュービット」である原子イオンという、利用可能な最高の品質の物理キュービットを活用し、可能な限り多くのノイズからイオンを隔離するための最良のメカニズム（極度の真空チャンバー内で精密な電磁場を使用して自由空間に吊るすこと）に深く投資することを選択しました。さらに、IonQは、迷走光子散乱が少なく、トラップ表面近くでの加熱が低く、状態準備と測定経路がより単純であり、可能なすべてのイオンキュービットの中で最も高い忠実度ポテンシャルを持つ原子種である**バリウム（Barium）**を選択しました。
Oxford Ionics技術の統合: IonQは、Oxford Ionicsの買収により、99.99%の物理2キュービットゲート忠実度を達成できる技術にアクセスできるようになりました。これは、誤り軽減や訂正技術に頼る前の値です。
既存の論理キュービットとの比較: 2025年10月現在、この忠実度の目標は、論理キュービットの符号化、アルゴリズムのコンパイル、多くの誤り訂正ラウンドの実行などに関連する制限や複雑さを伴わないにもかかわらず、すべての論理キュービットの実証よりも高いものです。
実システムでの優位性: したがって、耐故障性の前段階であっても、99.99%の忠実度を提供する100物理キュービットを持つIonQシステムは、10,000の低品質物理キュービットから100の論理キュービットを形成するシステムを大幅に凌駕する可能性が高いです（オーバーヘッドが少なく、完全なユニバーサルゲート操作、高速性、低消費電力など）。IonQのアーキテクチャで論理キュービットを実装すると、これらの利点がさらに複合し、はるかに少ないリソースでより高性能な論理キュービットを提供します。
IonQの論理キュービットへのアプローチ
IonQの、スケーラブルで効果的な方法で論理キュービットを構築するアプローチは、いくつかの主要な技術的選択に基づいています。
可能な限り最高の物理キュービットを使用する。
イオンの2Dアレイを形成し、それらの間にオール・トゥ・オール（全結合）の接続性を持たせる。
イオンのコレクションごとにモジュールを構築する。
必要な任意のサイズの計算のためにモジュールを相互接続する。
このアプローチの核となるのは、ハードウェアに合わせた量子誤り訂正プロトコルです。
BB5符号の導入: IonQの科学者たちは最近、二変数バイシクル（BB）符号の変種であるBB5符号という新しい誤り訂正符号を導入しました。彼らは、BB5符号を使用することで、99.9%の忠実度が可能な物理キュービットを活用し、最大50の物理キュービットで初期のアイドル論理エラー率を \times 10^{-5}$ （99.995%の忠実度）にできることを示しました。これは、最高の「バニラ」BB符号よりもエラー率が4倍小さい結果です。
バリウムの可能性: バリウムの完全な忠実度ポテンシャルを仮定すると、BB5を使用することで、アイドル論理エラー率は**99.9995%**になるとしています。

分散アーキテクチャの提案: さらに科学者たちは、大規模FTQCアプリケーションに必要な非常に低い論理エラー率を達成できる、BB符号に基づく耐故障性量子メモリの分散アーキテクチャも提案しました。この設計は、トラップドイオンの長い鎖と短い鎖の両方に使用でき、Oxford Ionicsの技術にも適していることが示され、トラップドイオンの柔軟性を例証しています。

最終的に、 IonQは、忠実度、接続性、シャトリング、およびゲート操作のバランスを取り、最も有用性と商業的実行可能性を提供することに焦点を当てています。

関連情報

IonQは、@OxfordIonicsを買収する意向を発表し、2030年までに200万物理キュービットと80,000論理キュービットを備えた世界で最も強力な耐故障性量子コンピューターを提供する能力を加速させます。 November 11, 2025

@5J3jUa1FgLEtBuV @ta_kanai @robin194004x 1人だともっと間違いが多いって事ですよね？だから私は新聞社の方がYouTuberより信頼性があると言っています。 November 11, 2025

”公的な政府発信による一次ソースの信頼性や説得力が効果を発揮 … ディスインフォメーションが広まることを危惧する方々にとっても、信頼できる参照情報があればそれを根拠に正しい情報を広め、偽・誤情報に対する反論ができますが、何もなければ対処のしようがありません”
https://t.co/kE6BVMnoZ6 November 11, 2025

ハイキャリアで高収入な女性と付き合えれば逆玉でとか言ってる教え子の男の子がいたんですが

うちのワイフさんはMITとMITでph.Dまでゲットして恐ろしいほどレベルの高い結果を出してから、外資系の管理職に至り女性の平均年収の上位0.2%未満くらいなんで当てはまるとおもいます。

僕の方は、従事者が50人以下くらいの会社と別にもう一つ会社をやっていて、中学で多少のおいたをしながら不登校もしたし高校中退して土木作業員を経験した三流大学・三流大学院卒のおっさんですが、メンタルの強さと体力の屈強さに家事パワーなら任せとけ的な車6台を転がす遊び人（女遊びと賭博はせんです）です。

まず僕らの関係性は事実婚ですね、付き合って少したちすぐ一緒に暮らし出して、最初べつのとこにいて港区に住んでた頃に作った公正証書による事実婚で地位の確認をしています。

うちは公正証書による事実婚であって、婚姻ではないからお互いの了解でする離婚なんてもんはなくて、お互いどちらかが関係性を終わらせたいと思った場合は内容証明の手紙一通で終わりで三行半以下です。

ワイフさんも経済的に自立してるし、僕もゼロから作った会社やセコセコ稼いで貯めて買った不動産がいくつかあるんで、子供に関する取り決めもしてますし関係性をおわらせたい出て行きたいと思えば、お互いに秒で実行できます。

元々事実婚を選んだ理由は、僕もワイフさんも名字はかえたくないから関係性は事実婚でいいやでおしまいだったし、関係性が制度による保証ではなくて相互に対する信頼性により担保される関係性（婚姻制度の利用による惰性で関係を維持するようなら別れる）を選んでます。

それが、ほどよい緊張感をうむんですよ。家事も育児もそうだし共有者なんだからやって当たり前、家事や育児を「手伝う」なんていう舐めた態度はつうじません。仕事にやばいくらいに力をつかって疲れても全力を超えた位から家事育児はして当然だし、ワイフさんの事実婚にいたる条件の一つはキャリアを最大限に取り組める事だったから、僕は自分の仕事と同じくらい全力傾注してますよ。

ちなみにうちは子供もいますが、ワイフさんの戸籍に入り僕が認知して関係性の証明をしてて、苗字が違っても「あっ、そうなんですね」でおしまいで特段困ったこともないですね。そこも、普段から育児をしてないと「困るはずだ」とかやるんですが、実際に病院から何から何までお子と一緒に活動してれば「困らん」という実態がわかるわけでね。

色んな考え方があると思いますが、やはり選択肢を最大限とれる女性から選んでもらえる男でいたいなら、できる事は尽くせというところに行き着くんでないかなと僕は思いますけどね。ゆえに、今日も最大限パワーをぶち込んだ仕事の合間に筋トレに燃えるべし（ワイフさんも娘さんも筋肉質な方が好きだしね。 November 11, 2025

📉 投機的暗号資産が急落：メムコインとNFT評価額、2025年最安値に（11月21日）

メムコインとNFT市場が大幅に下落し、2025年の最低水準に到達。投資家心理は投機的資産からユーティリティ重視の資産へとシフトしています。

🔎 イベント詳細
メムコイン市場：
時価総額は .31B に縮小（Q1 2025最低水準）。
24時間で B 以上消失、過去55日間で累計 .54B の損失。
CoinDesk Memecoin Index (CDMEME) -1.91%、一方で CoinDesk 20 (CD20) は +0.5%。

NFT市場：
時価総額は .78B〜.82B に縮小、単日で -11%。
取引量は5四半期連続で減少。
過去30日間で -45%（.6B → .5B）の急落も記録。

📈 市場インパクト

投資家は「投機的資産」から「実用性のある資産」へ資金を移動。

メムコインやNFTは市場全体から切り離され、信頼性の低下が鮮明。

一方で、$BTC など基盤資産への機関投資家需要は依然として強い。

🧭 専門家コメント

「主流採用は、持続可能な収益モデルを持つ暗号ビジネスへ焦点を移している」

長期保有者は「ビットコインの4年サイクル理論」に基づき年末に利益確定を進め、リスク資産への圧力を強めている。
Coin Bureau の Nic Puckrin：「$BTC ETF 保有率は今年 20% → 28% に増加。機関需要は高水準。Michael Saylor もさらに $BTC を買い増し。」

🌐 広い文脈

メムコイン・NFTのバブルは収縮中。

同時に、 $BTC ETF の拡大や機関投資家の関心は基盤資産を強化。
市場は「ハイプ資産」と「ユーティリティ資産」の二極化が進み、成熟化の過程に。

📌 まとめ：投機的資産の急落は、暗号市場の成熟化を加速。メムコインやNFTは縮小する一方で、$BTC など基盤資産は機関投資家の支持を得て長期的な成長軌道を維持しています。

#BTC #Memecoins #NFTs #CryptoMarkets #InstitutionalAdoption #MarketCorrection #DigitalAssets @EdgenTech
$LTC $OKB November 11, 2025

@sa_ni_ni_ 年齢制限と本人確認のためにマイナンバーカードの認証入れたいと思うと高くなるみたい💦
広告見たらフリーユーザーもマッチングできるとかは出来るけど、信頼性が担保できなくて、逆に利用者が減る可能性もあるって。 November 11, 2025

ハイキャリアで高収入な女性と付き合えれば逆玉でとか言ってる教え子の男の子がいたんですが

うちのワイフさんはMITとMITでph.Dまでゲットして恐ろしいほどレベルの高い結果を出してから、外資系の管理職に至り女性の平均年収の上位0.2%未満くらいなんで当てはまるとおもいます。

僕の方は、従事者が50人以下くらいの会社と別にもう一つ会社をやっていて、中学で多少のおいたをしながら不登校もしたし高校中退して土木作業員を経験した三流大学・三流大学院卒のおっさんですが、メンタルの強さと体力の屈強さに家事パワーなら任せとけ的な車6台を転がす遊び人（女遊びと賭博はせんです）です。

まず僕らの関係性は事実婚ですね、付き合って少したちすぐ一緒に暮らし出して、最初べつのとこにいて港区に住んでた頃に作った公正証書による事実婚で地位の確認をしています。

うちは公正証書による事実婚であって、婚姻ではないからお互いの了解でする離婚なんてもんはなくて、お互いどちらかが関係性を終わらせたいと思った場合は内容証明の手紙一通で終わりで三行半以下です。

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元々事実婚を選んだ理由は、僕もワイフさんも名字はかえたくないから関係性は事実婚でいいやでおしまいだったし、関係性が制度による保証ではなくて相互に対する信頼性により担保される関係性（婚姻制度の利用による惰性で関係を維持するようなら別れる）を選んでます。

それが、ほどよい緊張感をうむんですよ。家事も育児もそうだし共有者なんだからやって当たり前、家事や育児を「手伝う」なんていう舐めた態度はつうじません。仕事にやばいくらいに力をつかって疲れても全力を超えた位から家事育児はして当然だし、ワイフさんの事実婚にいたる条件の一つはキャリアを最大限に取り組める事だったから、僕は自分の仕事と同じくらい全力傾注してますよ。

ちなみにうちは子供もいますが、ワイフさんの戸籍に入り僕が認知して関係性の証明をしてて、苗字が違っても「あっ、そうなんですね」でおしまいで特段困ったこともないですね。そこも、普段から育児をしてないと「困るはずだ」とかやるんですが、実際に病院から何から何までお子と一緒に活動してれば「困らん」という実態がわかるわけでね。

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どうすればモテますか？から始まった会話でしたが、相手を思いやれるナイスガイ目指してトライをしてみれば何かが見つかるよ！！、とこれに尽きると思います。 November 11, 2025

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うちは公正証書による事実婚であって、婚姻ではないからお互いの了解でする離婚なんてもんはなくて、お互いどちらかが関係性を終わらせたいと思った場合は内容証明の手紙一通で終わりで三行半以下です。

ワイフさんも経済的に自立してるし、僕もゼロから作った会社やセコセコ稼いで貯めて買った不動産がいくつかあるんで、子供に関する取り決めもしてますし関係性をおわらせたい出て行きたいと思えば、お互いに秒で実行できます。

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それが、ほどよい緊張感をうむんですよ。家事も育児もそうだし共有者なんだからやって当たり前、家事や育児を「手伝う」なんていう舐めた態度はつうじません。仕事にやばいくらいに力をつかって疲れても全力を超えた位から家事育児はして当然だし、ワイフさんの事実婚にいたる条件の一つはキャリアを最大限に取り組める事だったから、僕は自分の仕事と同じくらい全力傾注してますよ。

ちなみにうちは子供もいますが、ワイフさんの戸籍に入り僕が認知して関係性の証明をしてて、苗字が違っても「あっ、そうなんですね」でおしまいで特段困ったこともないですね。そこも、普段から育児をしてないと「困るはずだ」とかやるんですが、実際に病院から何から何までお子と一緒に活動してれば「困らん」という実態がわかるわけでね。

色んな考え方があると思いますが、やはり選択肢を最大限とれる女性から選んでもらえる男でいたいなら、できる事は尽くせというところに行き着くんでないかなと僕は思いますけどね。ゆえに、今日も最大限パワーをぶち込んだ仕事の合間に筋トレに家事に育児にと燃えるべし（ワイフさんも娘さんも筋肉質な方が好きだしね。

どうすればモテますか？から始まった会話でしたが、相手を思いやれるナイスガイ目指してトライをしてみれば何かが見つかるよ！！、とこれに尽きると思います。 November 11, 2025

"Command Lines" という記事から。以下の見立てはまさにそう。

・AIコーディングの利用者は、手作業にこだわる層、感覚(vibes)でコードを書く層、設計者としてAIを使う層の3つに分類できる
・手作業にこだわるエンジニアはAIの品質を疑っているが、モデルの性能向上に伴いこの層は減少している
・「バイブコーディング」と呼ばれる層は、非エンジニアがAIに丸投げしてプロトタイプを作成するスタイル
・最も主流なのは、エンジニアが設計や重要部分を担い、定型的なコード作成をAIに任せる「ペアプログラミング」のスタイル

・市場は、非エンジニアが使う「ハンズオフ（お任せ）」市場と、プロが使う「ハンズオン（実務利用）」市場に二分されている
・ハンズオフ市場では、プロダクトマネージャーやデザイナーがコンセプト検証のためにツールを使っている
・ハンズオン市場では、プロのエンジニアが日々の業務フローにAIを組み込んで生産コードを書いている
・現状ではプロのエンジニアが利用するハンズオン市場の方が規模が大きい

・すべてのツール開発企業は、最終的に完全自動でのソフトウェア生成を実現することを目指している
・競争の勝者は、信頼性の高いコードを書ける最高品質のモデルを提供した企業になる
・単にコードを書くだけでなく、基盤モデルだけでは実現できない深い機能を提供できるかが鍵となる
・一度使ったら離れられないような粘着性のある(stickyな)プロダクトを作った企業だけが生き残る

https://t.co/7KZoVK3GEv November 11, 2025

もし中国国籍者に対する犯罪が多発していることを中国が訴えるのであれば
それ相応の信頼性のあるデータを提示してくれないとね

そうでない場合には「言いがかり」「難癖」で
中国の好きな「相応の代償を支払うことになる」に相当するんじゃない？ https://t.co/7wjQlkMxSx November 11, 2025

NotebookLMが記憶力6倍強化で本気のリサーチツールに進化

GoogleのAIノート「NotebookLM」が2025年10月末に大型アップデート

会話メモリ6倍、コンテキスト8倍(100万トークン)、品質50%向上で、従来の制約がほぼ解消されました

🚀 主要アップデート

①チャット機能の大幅強化
・会話メモリ6倍→長い議論でも文脈を保持
・100万トークン対応→「質問が長すぎる」問題が解消
・会話の自動保存→セッション跨ぎで継続可能

②AIに役割を与える機能追加
チャット設定から「PhD advisor」「マーケティング戦略家」「学習ガイド」など、目的に応じた役割を設定可能。これにより回答精度が劇的に向上

③Deep Research機能(11月追加)
・Web上の数百サイトを自動検索
・詳細レポートをソース付きで生成
・バックグラウンド実行で作業を妨げない
・Fast/Deepの2モード選択可

④対応ファイル拡大
Google Sheets、Word、画像、DriveのURL・PDFに対応

⑤モバイル強化
フラッシュカード＆クイズ機能で外出先でも本格学習

💡 何がすごいのか?
従来のChatGPT/Geminiとの最大の違い: 「あなたが指定した資料だけを参照する」

→不確かなネット情報に頼らない
→参照元が明確(リンク付き)
→企業・研究・学習での信頼性が段違い

🔥 最強の活用法
①Deep Research × NotebookLM
　1. GeminiでDeep Research実施
　2. 結果をGoogleドキュメントに出力
　3. NotebookLMに読み込ませる
　4. 詳細な質疑応答で深掘り

→調査〜分析〜資料作成が数時間→数十分に短縮

②チーム展開
・調査結果をNotebookLMにまとめる
・「詳細はNotebookLMに聞いて」で展開
・何度聞かれても的確に回答

③技術学習
・英語の公式ドキュメントを読み込み
・倭国語で質疑応答しながら理解
・フラッシュカードで知識定着確認

📊 国内外の反応

海外:「game-changer」「thinking aid for professionals」
国内:「ChatGPTよりこっちかも」「エンジニアの調査に最高」

💰 料金

無料版
・ノートブック無制限
・1ノートあたり50ソース(各50万語)
・基本機能すべて利用可能

Plus版
・1ノートあたり300ソース
・リソース5倍

→無料版で十分実用的

🎯 こんな人におすすめ

✅ 論文・レポート作成
✅ 技術ドキュメントの理解
✅ 市場調査・競合分析
✅ 複数資料の横断的分析
✅ チームでの知識共有

💾 あとで見返したい場合はブックマークしましょう November 11, 2025

@77Tatsu 裁判官が勧める示談は、責任を問わず解決するのがその目的。それを後から別の裁判官が「不法行為の推定」に使うのは、和解制度への裏切り行為。これでは誰も示談に応じなくなり、司法の機能が停止すると共に、和解の信頼性をも損なう最悪の決定。 November 11, 2025