ありがとうございます。
酷かったですよね？
しかも地方巡業で。
相撲が“神事”なのは、本場所では「神迎え」をして神さまをお迎えするから。
で終わったら「神送り」をしてお帰りいただく。
それをしない地方巡業で土俵は神聖？
人命よりも優先すべきこと？
それを平気でやる奴らが何言ってもねぇ？ https://t.co/DVQBnMI2LZ December 12, 2025

なぜかモテない男ほど、
デート中に自分で自分の首を絞めている。

しかも本人はそれにまったく気づいていない。

それが
「他の男をやたらと褒める」って行為。

・あいつマジでイケメンだよね
・〇〇くんは仕事できてすごい
・やっぱモテる男ってああいう人だよな
・お金持ちで余裕あって羨ましい

これを、女の子の前で平気で言う。

一見、嫌味もなくて、
謙虚で優しそうにも見える。

でも実際に女性の中で起きているのはこれ。

「じゃあ、なんでその人じゃなくて…この人といるんだっけ？」

という、
比較スイッチの強制ON。

女性は、基本的に
目の前にいる今の男を基準に物事を見ている。

だから、本来なら

・この人との時間が楽しいか
・一緒にいて心地いいか
・ちゃんと向き合ってくれているか

だけで判断されるはずなのに、

あなたが他の男を持ち出した瞬間、
土俵が変わる。

「自分 vs よく分からないイケメン」
「自分 vs 聞いただけのハイスペ」

という、
不利すぎる比較がスタートする。

しかもそれを始めさせたのは、
他でもない自分自身。

これ、自爆と同じ。

申し訳ないけど、意味不明(笑

さらに最悪なのは、

他の男を褒めまくるほど
あなたの評価が上がるどころか
どんどん下がっていくという事実。

なぜなら女性からすると

・自信がなさそう
・私は二の次なんだ
・頼りなさそう
・なんか小さい…
・一緒にいても守られなそう

っていう印象に変換されるから。

どれだけ優しくても
どれだけ真面目でも
ここで一気に
男としての魅力が落ちる。

もちろん、他人を褒めること自体は悪くない。

でもそれは
「目の前の女性相手に、他の男を持ち上げる」
という場面でやることじゃない。

もし褒めるなら、

・一緒にいる相手
・その場にいないけど関係ない人
・どうでもいい芸能人

このぐらいの距離感が正解。

少なくとも、
比較の対象になりそうな男は出さない。

それが最低限のマナーであり、戦略。

結論を言わせてもらうと

モテない男は、
モテない理由にすら気づかないまま、

自分でライバルを召喚して
自分で敗北している。

他の男性を褒めすぎた時点で、
勝負はもう終わっている。

デートで一番持ち上げるべき相手は、
他の誰でもない。

目の前にいる彼女と、自分自身だけ。

それ以外は、いらないんだよね。 December 12, 2025

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！ December 12, 2025

VIPなら堂々としてなよ
他グル下げしなくてもジヨンはKINGでBBは王者
それは間違いない事実なんだから。
BBやジヨンのLIVE行ってるでしょ?
本当にレベチなの体験してるでしょ？
何も知らずに批判してる人達と同じ土俵に立つのはより評価下げるだけなんだからどっしり構えるべきだよ。 December 12, 2025

倭国でも万能かつ強かったタイキシャトルがいますからな
マイラーだから騒がれないけど
8月だと敬遠しないで可能性あるヨーク競馬場のインターナショナルに
札幌記念勝つより種牡馬価値上がるから行って欲しいなあとは
カランダガン参加なら相手の土俵でリベンジマッチ出来るし https://t.co/tfRbP3d1cv December 12, 2025

同じ土俵で俺をみじめに思わせてくれたのはさくや君だけだし話してるだけでかっこいいのムカつく時もあったしカッコよくしててほしいなあ…してくれてたらいいんだけど… December 12, 2025

例の大手の方結局あのお気持ち表明ツイート消したんだ。あのツイートに間違いはないよね？？なんで？？？？

なんか都合悪いことでも起きたかい？自己承認欲求ってやっぱり怖いんだね。お金使いすぎちゃうとあの何言ってるか分からん奴と同じ土俵に立っちゃうんだね。悲しいや。 December 12, 2025

@goone_UMA47 残念ながら来シーズンも同じカテゴリーなので対戦はあるけど、こっちが勝ってもそっちのチャントを歌ったりはしないよ
同じ土俵に立つのが心底嫌だし、そういうくだらないことをしたくもないからね

まぁそんなことを過去一度もしたことがないだけなんだけどさ December 12, 2025

@mmmeeeeejjjjjj 土俵は神聖な場所だから
毎月1週間大量出血して体調悪い性別の女性は穢れだから土俵にあがるのは禁止されてるんだったか December 12, 2025

まぁ、全く関係のないワイごときが許す許さないの権限を持っているはずがないのですが、倫理的にも、相撲文化を運営している側としても、土俵の上で死人が出なくて良かったはずなんで普通は公式に謝罪するよね、と。 December 12, 2025

@SSSS_CRYPTOMAN その辺りの話をしてあげるのは大分優しいよな、同じ土俵に立ってあげてて

もうほとんどの泡沫絵師が不要な存在になってしまっている現実の方に目を向けた方がいいと思う December 12, 2025

映画『獣の棲む家』★★★3.0点。 別にホラー映画に対して含蓄もこだわりもある方ではないけど、ゾンビと幽霊は同じ土俵には立てないと思う。

難民と… https://t.co/Xmegxiw8jV #Filmarks #映画 December 12, 2025

どっちもどっちだけど、布団なんてカラオケの件でタチ悪いどころの話じゃないんだよな。アホに煽る絵と犯罪者を同じ土俵に上げるな https://t.co/JysLQPtOip December 12, 2025

君は同じ土俵に立ってもらうために私に色々教えてくれてるのかもしれないけどそんなことできないしできたとしても私の理想とはかけ離れてるから
この間みたいに本当に自分から君のことが好きなのか好きでいてもらうためにそういう行動を取っているのかごちゃごちゃでわからなくなる December 12, 2025

戦隊というか特撮ヒーローの真のライバルがアニメだとするなら同じ土俵に乗ってしまうのが一番良いと思うんだけどな
ようするにアニメグリッドマンみたいなキラーコンテンツをなんとか作ってそれをプロジェクトレッドのユニバースの中に組み込んでしまう
円谷とか何でこれやらないんだろって割と不思議 December 12, 2025

ちょいと取材を受けた帰り、本屋に寄ったらめっちゃ推されている作品を目にして、凄いなーって思っていると、オータニさんの「憧れるのをやめましょう」という言葉を思い出し、自分も同じ土俵に立っているプレーヤーなのだと、改めて自覚した。 December 12, 2025

@Gamba2 抗議に行く？誰がしばき隊と同じ土俵に立ったりするんだｗｗｗ December 12, 2025

【雑談】長文お気持ち

SNSにいるやたらと好戦的な民。
なぜこちらが同じ土俵に登ると思うのだろう...

逃げるよ。
気弱だと思われていいよ。

SNSで丁寧に接してるとそう思われがち。
この人優しいな。と思う人いれば。
この人気が弱そうやな、絡んだろ。と思う人も。
舐められてるなぁと思うことも。

やり返したり、喧嘩したり。
それをしないのはね？
(背負ってるものがあるから)です。
SNSでやり合っても、相手をやり込めても。
何一つプラスはない。マイナスしかない。
２〜３リプ返して(話通じないな、揉めたいだけやな)
とわかったら、それ以上は論じません。
逃げるが勝ちよ。

Twitter始めたての頃はこれがわからず、全部に丁寧に返してた。
(話せばわかる)そんな自信はあった。

でもちゃうわ。
「話の通じない人」はいる。
自分の現実の鬱憤を、ただ他人にぶつけたいだけ。
そんな人っていっぱいいるんだ...
SNSをやってわかったことです。

SNSによってたくさんプラスのことあります。
知り合いも増えたし、仕事も増えたし、知見も広がった。
ただ、どうしてもこのマイナスな面が切り離せない。
ブロックという手段を取るしかない。
それでも完全には防げない。

一番いいのは何も言わず。口を紡ぐこと。
きっとそうやって大事なことを言わなくなった識者、プロフェッショナルはたくさんいるんだろうな。
そしてそれが嫌で、SNSをやめた人もいるだろう。

プロに絡んでる方。
それを見かけた方。
どうか覚えていてほしい。
プロは逃げるし、争わない（＊例外あります！笑）
それは抱えてるものが多すぎるから。
クライアントに迷惑をかけないため。
その一心なのです。

それは絡んだ誰かから逃げたのではなく。
大事なものを守るため"相手にしなくなった"のです。
それを"弱い"とは言わないんだよ。 December 12, 2025

黒須さんの「採用のための"広報"ってなくない？」という問い、めちゃ共感です。これについて、自社なりの解釈を少し整理してみました！

＝＝＝

弊社ではまさにそのスタンスを重視して、「広く報じる（採用広報）」より、ターゲットに深く届ける「狭く報じる（採用狭報）」という考え方を大切にしています。
その上で、採用活動を以下の2つに分けて考えると整理しやすいなと。

・地上戦：面談・面接などの直接対話）
・空中戦：記事・SNSなどのコンテンツ）

おっしゃる通り、選考体験の向上において、最もインパクトが大きく即効性がある施策は間違いなく「地上戦」。熱量や空気感を伝える上で、直接対話に勝るものはないと思います。

そこに加えて現代の採用では「認知からエントリーまでの間」に、候補者による徹底的な「比較検討フェーズ」が入る傾向があります。
ここで重要になるのが、いわゆる拡散を狙うようなコンテンツではなく、「各選考プロセスを進むための『判断材料』となる情報の透明度を上げるコンテンツ」だと考えます。ここがブラックボックスだと、そもそも選考の土俵にすら上がらないケースも多いです。

だからこそ、採用コンテンツ（空中戦）の本質は「拡散」ではなく、以下のような実利的な役割にあると考えます。

・認知→応募の転換率を上げる：判断に必要な情報を提供し、興味を惹く
・会っていない時間のアトラクト：接触していない間も、候補者の志望度を醸成する
・スクリーニング：透明度の高い情報で「合わない」を事前に防ぐ
・地上戦を有利にする：面談の質を高める情報を、事前に届ける

採用コンテンツを「候補者とのコミュニケーション」と捉え、こうした実利的な役割にフォーカスして戦略的に設計・運用することが、これからの採用の勝ち筋の1つだと考えています！ December 12, 2025

一時期サーブ練習を鬼サボりして感覚を失っていたバックサーブ。

数日練習し、良い感覚が戻ってきました。

最近はレッスンに比較的強い中高生が来てくださいます。

試合することも多いんですが、その際感じるのはみんなサーブが普通だということ。

質は高いです。でも、みんな出すようなサーブなので脅威には感じずらい。

自分より強い選手に勝っていきたいなら、同じ土俵で戦うべきでないと自分は思います。

相手と同じ土俵で質の高さで戦うのではなく、そもそも相手と違う土俵で戦うことでワンチャンスを狙いに行く。

順横回転サーブが主流の時代だからこそ、それに逆行するようにバックサーブやりませんか？

こちら側の世界でお待ちしてます！ December 12, 2025