倭国人への奨学金は貸与型が多い
自己破産も珍しい話でもない

一方、外国人留学生は給付型で返済義務は無い

逆ですよね？倭国人学生に優しい環境を作ってほしい。それは未来の倭国への投資になると思いませんか？
https://t.co/juLU0QCWCs November 11, 2025

マジで倭国中どうなってんだよ！ふざけんなよ！

【北九州市インド人受け入れへ】インド政府の訪日団が九州の経済団体と懇談、交流促進を確認…副大臣「直行便の就航も念頭に協力関係を」日印投資10兆円・人材交流50万人へ［読売］ https://t.co/g5uxn2kdpU November 11, 2025

11月26日深夜、中国大使館（東京）がまた「倭国は危険」と警告。

本当に危険なら、旅行も留学も投資も即停止するはずなのに、絶対にやらない。
結局“危険”は外交カードでしかなく、行動が伴わないプロパガンダほど薄っぺらいものはない。 https://t.co/McZildvT4E November 11, 2025

炎上覚悟で言います、悪いことは言わない。
投資を始めたばかりの人は
必ず最後まで見てください
明日注目の倭国株7選：
第1位：免疫生物研究所【4570】
第2位：JX金属【5016】
第3位：KDDI【9433】
第4位：丸紅【8002】
第5位：大黒屋【6993】
第6位：岡本硝子【7746】
第7位：豆蔵【202A】
なぜ有料にしないのかとよく聞かれますが、株情報の発信はあくまで趣味であり、経済的に困 っていないため無料で公開しています。
👍いいねしてフォローして頂ければすぐにブランド名をお伝えしま。 November 11, 2025

【政策トークルーム 量子技術】
☑量子技術が、倭国の未来を変える
☑2025年は量子産業化元年
☑倭国の投資額・研究者はトップレベル
などについて
慶應義塾　伊藤塾長
科学技術イノベーション推進事務局　福永統括官
に、小林内閣広報官がお話を伺いました。

▼全編はこちら
https://t.co/KuTVKhXmBI https://t.co/LjTFqKX5S0 November 11, 2025

昔「子供1人に大学卒業までかかる費用は１千万」って保険屋のお姉さんに言われたから、ホントにそんなにかかったのか書き出してみた（暇人すぎる）

息子（20）の場合

学費
小学校　月5,000円×6年間＝360,000
中学校　月5,000円×3年間＝180,000
高校　月10,000円×3年間＝360,000
大学　年間550,000×4年間＝2,200,000

受験料
高校　17,000
大学　50,000

入学金
高校　　5,000
大学　280,000

学用品
中学校　制服一式　30,000
高校　制服一式　50,000
　　　教科書　60,000
大学 パソコン　200,000
教科書　　50,000

習い事
プール　月5,000円×3年間＝180,000
ピアノ　月7,000円×13年間＝1,092,000

定期代
高校　月1万×3年間＝360,000

仕送り
大学　月10万×４年＝4,800,000

総額10,274,000円！！！

かかってる！かかってた！保険屋のお姉さんの言ったこと嘘じゃない！！

ちなみに息子の場合
●小中高と塾無し
●小中高全て公立
●大学も国立大
●受験は高校も大学も公立私立それぞれ一校のみ受験
だから、恐らくしっかり塾に通わせてるお子さんに比べると、圧倒的に安く済んでる方だと思う。仕送り総額480万だけど、中高で塾通わせたら同じくらいかかるよね？

もちろんここに書いていない、食費被服代医療代理美容代部活代お小遣いまで「子育てにかかるお金」とするならば、恐らくあと200万くらいはかかってるよね。

あと息子の場合大学院も行きたいって言ってるから、仕送りと学費はプラス２年分増えるよね。あと350万‥‥。
息子1人に1,600万円！！！！！

このお金は何の見返りもない我が子への投資って考えたら、すごいよ、世の中のお父さんお母さん。私たちみんな頑張ってるよな。 November 11, 2025

今回のイベントは香港観光局の主催で、海外からの来場者を含む 約10万人に宿泊パッケージを提供 していたそうです。
さらに会場には 5兆ウォン以上の投資、大規模なプロモーション……
ここまで準備が進んでいたこともあって、中止にすると香港側の損失が大きすぎるため、最終的に“開催”という判断になったようです。

関わる企業やスタッフも多く、もし中止となれば 300億ウォン以上の違約金 が発生する可能性もあったとのこと。
長い時間をかけて組織的に進めてきたイベントだからこそ、香港全体への影響が大きく、決行せざるを得なかった背景があるのだと思います。

もう開催が決まった以上、これ以上の批判が広がらず、
アーティストや制作陣に矛先が向かない形で、安全に静かに進みますように。
どうか無事に終わってほしい。

そして――
亡くなられた方々へ深い哀悼を。
被害に遭われた皆さんに、少しでも穏やかな回復の時間が訪れますように🙏 November 11, 2025

私は分析の上、戦略通りに動くだけ。
——長期想定シナリオ——
・日経平均：10万円
・ドル円 ： 200円
・BTC：20万ドル
①株高②円安③暗号資産高
(長期と言いつつ、遠くない未来です。)
⸻
私は、個人投資家であり資産運用会社に勤めています。
1日中、世界のニュース・各国の政策・決算・IR・企業分析・チャートを追い続けは投資を繰り返しています。
それが私の仕事であり、生活です。

⸻
戦略を持たない者、
リスクを測れぬ者ほど、
相場に振り回され、焦り、チャンスを逃す。
そういう人は、気絶していた方がいいです。
ただお金を出すだけの投資なら、
それはデイトレです。

私は企業に文句を言う暇などない。
それより投資金と頭を動かす。
企業がどこを目指しているのか、
成長のために何が必要なのか。
それを企業と共に考え、学ぶ。
そして日々、思考と仮説を積み上げる。

⸻
このXと私のメンバーシップは、
私の戦略と考えを共有する場として始めました。

皆さんの資産を預かるためでもなく、メンタルを支えるためでもない。
同じ志を持ち、「奮闘する投資家」として、共に市場を読み、次の時代を掴むための場です。

投資は「感情」ではなく「哲学」。
そして、「偶然」ではなく「必然」。
分析し、仮説を立て、戦略を実行する。
それが、投資です。
これは日々、自分に言い聞かせてます。

そして最後に、
この活動を応援してくださってる方々へ、いつも本当にありがとうございます。
これからも頑張ります。

Xアカウント
@colne_e
メンバーシップ
https://t.co/4WhkX0J2Mp November 11, 2025

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バフェット氏「相場の下落を恐れ上昇で興奮するようでは投資には向いていない」←私やんって思いながら読んでました https://t.co/1e2DKiGGw2 November 11, 2025

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ドル円/ゴールド/ロング/ November 11, 2025

一度だけ言うぞ。
悪いことは言わない。
三井物産、伊藤忠商事、住友商事を買っておけ。
さらに、12/1までに三菱商事
12/5までに丸紅を午盤で買っておけ。
バフェット氏は、倭国の五大商社への追加投資を明言している。
今、日経平均を支えているのは、この“大商社”たちだ。
繰り返すけど、俺はもう言ったぞ。
【三菱重工】（7011）も買い。
それと、**メタプラネット（3350）**も見逃すな。
12月注目のテーマは「AI・半導体関連株」！
株価：126円 —— 予想株価：約3,590円
👍少資族は約5万円で参入可能、いいねした友達にだけ静かに伝える。
だからこれからも無料で役立つ情報を提供し続けますので、ぜひ気軽にフォローして交流してください！ November 11, 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！ November 11, 2025

逆にマジで考えたのに買わない理由はなんなんだろう。JR東の株なんてかなり固い投資なんで普通に買って何の問題もないでしょ。 https://t.co/5mQSF0T282 November 11, 2025

出版物流を手がけるトラック配送会社に取材に行ったら「10年前に雑誌を自動仕分けする機械を導入したが業量が毎年減って稼働コストがペイしなくなり、ベルトコンベアに流して人力で仕分けしている」と言われ、よくいう「投資/テクノロジーによる効率化」とは？とそもそものことを考えさせられた
https://t.co/qUOfNUtQBl
輸送経済新聞での出版物流の連載更新しました November 11, 2025

◤◢◤◢◤◢ #BinanceJapan ニュース ◤◢◤◢◤◢
Binance Japanが「PayPayマネー連携サービス」開始！
その仕組みと利用方法をチビクロブログが徹底解説！
◤◢◤◢◤◢◤◢◤◢◤◢◤◢◤◢◤◢◤◢◤◢◤◢

🟨倭国最大の決済サービス 7,000万人以上が利用する【Paypay】
世界最大級取引所の倭国法人 金融庁登録済 暗号資産交換業者【Binance Japan】
この”業界トップ同士の最強コラボレーション”が遂に開始されました！

🟨2025年11月21日よりBinance Japan（@_BinanceJapan）が提供する暗号資産現物取引（販売所モバイル版およびウェブ版）においてPayPayマネーおよびPayPayポイントを使って暗号資産の売買ができる新サービス「PayPayマネー連携サービス」が開始されたんです！！

🟨この連携サービスによりPayPayの【7,000万人以上のユーザー】が暗号資産投資に簡単にアクセスすることが可能になったんです。そこでこのブログで「PayPayマネー連携サービス」を解説します！

🟨「暗号資産に興味があるけどまだやったことがない」という方のために今回の連携サービスの内容とメリット、そして「Binance Japan 新規アカウント作成方法」「PayPayマネー連携方法」手順を【豊富な図解】で分かりやすく解説しますのでお楽しみに！

📕ブログ記事はコチラから！
https://t.co/uoR711UHTU

1️⃣PayPayマネー連携サービスってどんな仕組み？
2️⃣Binance Japan 新規アカウントを作ってみよう！
3️⃣PayPayマネーと連携してみよう！
4️⃣とってもお得！キャンペーンのご紹介

#PayPay #暗号資産 #PR November 11, 2025

最近の緊縮派の人は、だいたいこう言います。

高市政権が経済対策をする
→財政が悪化する
→円安になる
→物価高になる
→結果、倭国は何もできない

この一直線のストーリー自体がまずめちゃくちゃ間違いです。

倭国は自分の通貨を発行できる国で、「赤字→円の信用崩壊→為替暴落」のような決まった回路にはなっていません。

何度も言ってますが、円安の主な要因は「海外との金利差」「輸入コスト」「世界の投資マネーの流れ」で説明される現象です。

物価が上がる原因も、「ばらまいた円の量」じゃなく、エネルギーや材料費、物流、人件費など「供給側のコスト上昇」が中心です。

ここには「電力・インフラ・物流・人材への投資で供給力を上げる」「税や補助でコストを調整する」などの対策が存在します。

なのに彼らの目線はいつも目の前の赤字だけ。

未来から迫る「国力の衰え」「経済の停滞」「産業と技術の劣化」、、

つまり“本当に怖い円の足腰の低下”にはなぜか無反応です。

ご覧の様に、緊縮派というのはそもそもビビりなんです。

石橋を叩くだけで、結局いつまでも渡らない。
後ろから迫っている長期停滞や国力低下という濁流には、目もくれません。

高市政権が掲げる責任ある積極財政というのは、そんな何も出来ない役立たずにも分かる様に「経済を動かす→生産設備や雇用の稼働率を上げる→賃金を増やす→同時に供給力も強化する」という現実的なルートを進める方向性だと評価しています。

暴走の始まりではない。

ビビりの背中も押しつつ、本当にビビるべき未来の没落リスクにも同時に手を伸ばす。

役立たずまで配慮する。だいぶ良い政策方向だと思いますよ？ November 11, 2025

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@cibo31
さんのとこ入って数日で何銘柄か急上昇！利益がすごすぎる！
💯#倭国株 #株価🔃#株式投資
#日経平均過去最高 😿 #小型株
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#株式公開買付 🍗 #再生可能エネルギー https://t.co/GsGjh8eqzg November 11, 2025

😦🌮
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@cibo31
さん誘われて参加したら即プラス
数日で利益がヤバいことに
🚐#倭国株 #株価👧#株式投資
#株価予測 🥓 #ファンド
#投資 🍣 #投資家コメント https://t.co/cDQxYIypMM November 11, 2025

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