過去最高の税金を毎年毎年集めて来ました。。

でも、
ボロボロのインフラは無視し続けました。

自民党です。 November 11, 2025

んー。
過去のADSLやiPhoneの成功を見るに、必要なのは「否定派への罵倒」ではなく、
・iPhone的な他を圧倒する商品の提示
・yahoo!BBのADSLモデム無料配布や1円ケータイ的な赤字覚悟、普及優先の価格戦略
・ADSL網や3G4G的な公的インフラの整備
みたいな普及側の戦略が必要かと。
EVには一つもない。 https://t.co/iXYzZTsFsJ November 11, 2025

パックン
「(中国の)観光客も受け入れないほうがいいって言うんですか」
→そうです。
犯罪や迷惑行為が飛び抜けて多く、
一条龍なんて舐め腐った仕組みを作り、倭国のインフラや福祉を食い潰すだけの連中なんぞ、害悪でしかないでしょ。
倭国に都合の悪い連中は入れない。
当たり前の話。 https://t.co/qEQ2FazYRO November 11, 2025

OpenAIの財務リスクが露呈しました。

世界的トップの金融企業HSBCがOpenAIの「隠れた財務リスク」を暴く衝撃的なレポートを発表しました。

クラウド計算契約の支払い能力に深刻な懸念があるようです。

その衝撃的な詳細を7つのポイントにまとめました。

1. HSBCの結論：OpenAIは現状支払い不能
HSBCがOpenAIの計算契約に対する支払い能力を詳細に分析した結果、現状のキャッシュフロー構造では「支払い不可」になると結論付けました。飛ぶ鳥を落とす勢いのOpenAIですが、財務面では非常に危うい状況にあるという指摘です。

2. 巨大な計算契約：MSとAmazonから合計3,880億ドル
問題の根幹にあるのは、OpenAIがMicrosoftとAmazonから結んでいるクラウド計算契約の規模です。その総額はなんと「3,880億ドル（約58兆円）」に達します。一企業の契約としては異次元すぎる規模です。

3. 迫り来るコスト
さらに衝撃的なのが将来のコスト予測です。2030年までに、年間「6,200億ドル（約93兆円）」ものデータセンターレンタル費用が発生する可能性があると試算されています。この維持費は国家予算レベルです。

4. HSBCの試算：2030年までに2,070億ドルの資金不足
HSBCの試算によると、このままでは2030年までに「2,070億ドル」の資金不足が生じるとされています。さらに、安全性を確保するためには追加で100億ドルのバッファが必要となる見込みです。

5. 驚くべき楽観的仮定
実は前述の資金不足の試算ですら、以下の「超」楽観的な仮定に基づいています。

・2030年までに30億ユーザーを獲得
・デジタル広告市場の2%を占有
・企業AIが年間3,860億ドルを創出

これらが達成できなければ、状況はさらにヤバいことになります。

6. HSBCからの示唆
この危機的状況に対し、HSBCはOpenAIがデータセンターへのコミットメントを「放棄」し、主要プレイヤーが契約に対して「柔軟性」を示す必要があるかもしれないと示唆しています。契約の抜本的な見直しが迫られる可能性があります。

7. 結論：現在のビジネスモデルは機能不全？
この分析は、現在のOpenAIのビジネスモデルが、巨額のインフラコストに対して構造的に機能していない可能性を示唆しています。収益化のスピードがコストの増加に追いついていないのが現状です。 November 11, 2025

NVIDIAの最大のライバルはAMDでもGoogleでもない。「物理学」だ。市場が次世代GPUの性能に熱狂している裏で、データセンターの現場では静かな、しかし致命的な「物理的敗北」が確定しつつあることを、どれだけの人が理解しているだろうか。

ぼくらが直面しているのは、単なるチップの進化ではない。熱力学という宇宙のルールが突きつける「120kWの壁」という絶対的な限界点だ。

「空冷」の時代は終わった。
これは比喩ではない。物理的に、空気という媒体ではもはやAIを支えきれないのだ。最新のBlackwell世代、特にGB200 NVL72が突きつけた現実はあまりに残酷だ。1ラックあたり120kW。この熱密度は、従来のハイパースケールデータセンターの4倍から6倍に達する。

これを「風」で冷やすことが、いかに狂気じみているか想像してほしい。

空冷で120kWを制御しようとすれば、データセンターはもはや計算する場所ではなく、巨大な暴風実験室と化す。ここで発生するのは2つの絶望的な現象だ。

一つは「寄生負荷（Parasitic Load）」の暴走。
空気は熱を運ぶ効率があまりに悪い。そのため、熱を排出するためだけにファンを限界まで高速回転させる必要がある。その結果、供給される電力の20％から30％が、計算ではなく「ファンを回すためだけ」に消えていく。AIを動かしているのか、巨大な扇風機を動かしているのか、もはや区別がつかない本末転倒な事態だ。

もう一つは、より深刻な「音響による破壊」だ。
120kWを空冷するためのファンノイズは、ジェットエンジンの至近距離に匹敵する音圧を生む。この凄まじい「音の振動」は、サーバー内のHDDの読み書き性能を物理的に低下させ、さらには精密な基板のはんだ接合部さえも破壊するリスクがある。
つまり、空冷を維持しようとすれば、AIはその「叫び声」で自らの身体を壊してしまうのだ。

だからこそ、産業全体が「水」へと舵を切る。これは選択肢の一つではなく、唯一の生存ルートである。
液体は空気の約4,200倍の熱容量を持つ。水冷（液冷）への移行は、単なる冷却方式の変更ではない。人類がシリコンバレーで築き上げてきたインフラの「血管」を、すべて引き抜いて交換するレベルの「総取り替え工事」を意味する。

NVIDIAという「脳」が進化すればするほど、その脳を冷やすための「心臓（ポンプ）」と「血管（配管・CDU）」、そして「冷媒」を支配する企業の価値は、指数関数的かつ不可逆的に高まっていく。

「AIバブル」などという言葉で思考停止する前に、足元を見てほしい。そのサーバーラックは、熱力学の審判に耐えられる設計になっているか？
物理法則は、株価のように反発してはくれない。限界を超えれば、ただ静かに、システムを焼き尽くすだけである。 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

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📣 $TEN が本日22時についにTGE🎊
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世界の銀行インフラを支えてきたチームが手がける“プライバシー特化L2” @tenprotocol の $TEN が倭国時間の22時にTGE🙌

✅ MEXC / Gate / KuCoin に同時上場
✅ Ethereum初 “暗号化されたまま動くL2”
✅ iGaming / AI / 金融がオンチェーン化へ

従来のブロックチェーンが抱えていた「全てが公開される」構造を見直し、プライバシー×Ethereum互換という新領域を切り開くL2「TEN」がついにローンチ💡
TENの独自技術「Smart Transparency」により、ブロックチェーン処理において“見せるべき情報は透明に、見せたくない部分は安全に秘匿”という二面性を実現🔥

その結果、これまでオンチェーン化が難しかった
・プライベートAI
・隠しカードや戦略を秘匿したゲーム
・MEV耐性のあるPrivate DeFi
・企業・金融機関の機密データ処理
といった“見せられない情報”を扱う必要がある実用アプリが解禁👌
これにより、これまで存在すらできなかった数兆ドル市場のインフラが解放されることになるとの分析も👀

さらにTENは、ローンチ前の実績も好調📈
・テストネット 5億件超のトランザクション
・Legion セール 5.6倍
・コミュニティ急成長 & 160K+ Wallets

気になった方は、ぜひこのタイミングで $TEN をチェックしてみてね✨ November 11, 2025

「I don't care how well your "AI" works」という記事から。

・AIが便利だから使うという話に見えて、実際には多くの人が半ば強制的にAIを使わされる環境に置かれている
・AIを使わないと不利になるような社会構造ができつつあり、選択の自由が失われつつある

・AIを使うと、文章作成や思考のプロセスにAIが入り込み、自分の考えとAIが生み出した表現が混ざり、主体性が弱まる
・書くことや作ることは本来、自分の考えを形成する重要な行為なのに、その過程がAIによって置き換えられる危険がある
・技術的にAIがもっと賢くなったとしても、人の思考や価値観に対してAIが影響を与えるという根本問題は解決しない

・AIを動かす巨大なインフラや資本は、一部の企業や権力者によって集中管理されている
・そのためAI普及は、結果的に権力の集中と監視を強化する仕組みとして働きやすい
・伝統的な技能や創造の力がAIによって価値を奪われ、人間が「後処理担当」に追いやられる懸念がある

・こうした状況はAIの技術問題ではなく、資本主義がより効率よく人を管理し搾取しようとする動きと結びついている
・だからAIの課題は、「AIをどう扱うか」というより「この社会でどう自分らしさと自由を保つか」という問題でもある
・筆者は、個人やコミュニティで支え合いながら、自分しか作れないものを作ったり、心の健康を守ることでこの流れに抗うべきだと考えている

https://t.co/PrZhLudgNL November 11, 2025

（金が続く限りでの）推しと（一瞬の）話題性しか頼りにしない文化産業は、これから先細りしていくだけだ。だがここまで経済が悪いと、どうしてもこうなってしまう。本当は正常で健康な好奇心の賦活が必要なのに、そのインフラがほぼほぼ崩壊してしまっている。本をタダで配っても読まれないだろうし。 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

【12/14(日) 19:00〜、#山田吉彦 × #橋本幹彦 トークライブ開催!!】
テーマは 『海から見た「倭国」の未来』

参議院議員 #山田ヨシヒコ 先生(@yoshihiko_umi )をお招きし、
「内陸の港」埼玉と倭国の経済、安全保障のこれからについて議論します。

「海無し県」である埼玉も、実は物流・食料・インフラの観点から海と深くつながっています。
下記の動画でも、山田議員と共に解説しております。
https://t.co/oGYPIXEs6G

当日のトークライブでは、さらに深掘りして、
海から見た倭国の未来
私たちの暮らしに直結する政策のゆくえ
など幅広いテーマで
#国民民主党 の海担当の #ヨシヒコ と空担当の #みきひこ のヒコひこコンビで熱く議論します！

会場：桜田コミュニティセンター
住所：久喜市桜田3-2-1
時刻：19:00〜20:30（受付 18:30〜）
入場無料！

▼ 参加予約はこちらから
https://t.co/oJyTgp2RTT

皆さまのご来場を心よりお待ちしております！

(スタッフ：🗻)
#橋本みきひこ
#衆議院 #衆議院議員
#埼玉県第13区 #埼玉13区
#久喜市 #蓮田市 #白岡市 #幸手市 #杉戸町 #宮代町 #伊奈町 November 11, 2025

倭国としては、もっと米国民の生活に入り込むような投資を心がけるのが良い。いま議論されてる倭国からの対米直接投資を、もう少し米国の弱った部分に効くよう組み替える。例えば米国のボロボロな地方インフラとか、倭国側が協力して改善出来る部分も多いはず。つまり倭国の協力を米国民に見える化する November 11, 2025

テザーは、基本的に1米ドル相当の価値を常に保つよう設計された暗号通貨であるステーブルコインです。銀行口座ではなくブロックチェーンネットワーク上で存在するデジタルドルだと考えてください。

テザーは当初、トレーダーが銀行手数料を払わずに素早く資金を移動するためのツールとして始まりましたが、今では送金労働者が家族に送金する際に使用する重要なインフラとなり、国境を越えた迅速な送金が必要な機関や、不安定な通貨や崩壊した銀行システムを持つ国々の人々が資金を安全に保管するための手段として欠かせないものになっています。約1,840億ドル相当のUSDTが流通しており、これは信頼できる伝統的な銀行にアクセスできない何十億人もの人々にとって、代替金融システムの基盤となっています。

テザーの仕組みはこうです：彼らが作成するすべてのUSDTトークンに対して、実際の資産を準備金として保有していると主張しており、銀行がお金を貸し出さずにすべてを保管するのと同じように、それを裏付けています。しかし、テザーの準備金は単なる現金だけではなく、米国債、ビットコイン、金、社債、融資の混合です。さらに、テザーはこれらの資産保有から実際の利息や収益を得ています。米国債や社債からの利息支払い、担保付き融資からの収益、そして金さえも貸し出して利益を生み出すことができます。しかし、これらの資産すべてが安全とは限りません。ビットコインは1週間で20%下落する可能性があり、金も変動します。それらの資産が価値を失えば、人々が保有するすべてのUSDTをカバーするのに十分な裏付けがなくなるかもしれません。

現在、テザーは大量の金を購入しています。フィナンシャル・タイムズのチャートによると、テザーは2025年第3四半期だけで26トンの金を購入しており、これは同期間にどの単一の国の中央銀行も購入した量を上回っています。参考までに、カザフスタンは18トン、ブラジルは15トン、トルコは7トンを購入しました。

暗号通貨企業が今や国々を上回る量の金を買い占めています。テザーは現在、約116トンの物理的な金を保有しており、その価値は約140億〜150億ドルで、世界最大の非中央銀行金保有者となっています。彼らの金保有量は、南韓国、匈牙利、ギリシャなどの国々の準備金を上回っています。

なぜテザーがこれほど大量の金を購入しているのか？ 彼らは、ステーブルコインを裏付ける実物資産を重視する機関や新興市場の人々に対して、自分たちをより信頼できる存在に見せようとしているのです。テザーは2025年に150億ドルの利益を見込んでおり、支出する資金があります。アナリストたちは、テザーが金を購入し続けると、毎年ほぼ60トンを追加できる可能性があると見ています。この大量購入は金価格を押し上げ、2025年には50%以上上昇しています。つまり、暗号通貨が今や金価格に影響を与えているのです。

しかし、問題があります。世界で最も信頼される格付け機関のひとつであるS&Pグローバルは、テザーに最悪のスコアを与えました。彼らはテザーを5（弱）と格下げし、これは基本的に赤信号です。主な問題は、ビットコインがUSDTの裏付けの約5.6%を占めるようになった一方で、テザーの安全バッファーはわずか3.9%しかないことです。つまり、ビットコインが大幅に下落すれば、流通するすべてのUSDTをカバーする資産が不足する可能性があります。彼らの金保有にも同じ問題が当てはまります。通貨が安定しているはずなのに、ビットコインや金のような変動性の高い資産を保有するのは、その目的を台無しにします。特に、新興市場の何百万人もの人々が資金を安全に保つためにそれに依存しているのです。

S&Pはまた、テザーが誰が実際に資金を保有しているか、そしてその人々が信頼できるかどうかの十分な情報を提供していないと指摘しました。テザーが破産した場合に顧客が優先的に資金を回収できるという保護もありません。また、テザーはUSDTを実際のドルと交換できると言っていますが、現実には彼らと直接取引するには最低10万ドル必要です。これはテザーが危機にあるという意味ではなく、世界が何十億人もの人々が日常的に頼るデジタルドルの裏側について、より明確な全体像を知る権利があるという意味です。 November 11, 2025

福岡市、この青いラインの地下鉄欲しいな。
南区辺りが超巨大な鉄道空白地帯なの勿体なさすぎる。都心まで数キロ圏内なのに。
既存の道路・鉄道インフラのままでは人口が増加し続けても渋滞が悪化して市民のQOL下がりそう。
成長都市だからこそ攻めの都市経営をして欲しいな。 https://t.co/pOsGx0y7ZH November 11, 2025

久々にAMAの文字起こし&要約ですｗ
例のごとくＡＩに頼っているので、一応内容確認していますが間違いなどあったらゴメンナサイ😇

🚀 JANCTION × Bitget AMA　要約

1. プロジェクト紹介と背景
登壇者: 原田氏（JANCTION ファウンダー兼CEO）
原田氏の経歴: 公認会計士。KPMGで監査・M&Aなどを経験後、JasmyにCFOとして参画し、上場や時価総額拡大を牽引。
JANCTIONの位置づけ:
Jasmyのプロダクトを積極的に使用し、トークンエコノミーを展開するインキュベーションプロジェクト。
トークン上場: JCTトークンは11月10日に上場。
名称の由来:
Jasmyの「JA」と「JAPAN」「接続する/繋がっていく」という意味を持つジャンクション（高速道路）からの造語。
基本コンセプト:
「GPU版のAirbnb」。データセンターだけでなく、個人デバイスの遊休GPUを相互にシェアするP2P GPUシェアリングネットワークの構築。
事業目的:
Jasmyの「自分のデータに価値がある」という考えに基づき、遊休GPUをノードとして活用し、GPU不足やコスト高騰といった市場課題に対応する。

2. 分散型AIインフラのコンセプトと技術構成
分散型インフラ: スタンフォード大学の「Folding@home」（PS3を活用した分散コンピューティング）にインスピレーションを得ており、個々の小さなGPUの力を集積し、巨大なデータセンターに対抗する計算能力を生み出すことを目指す。

技術構成:
AI、GPU、DePIN、Layer 2を採用。
Layer 2採用理由: イーサリアムの信頼性を享受するため。チェーンの性能より、その上で何ができるか（Jasmyの活用）を重視。
Jasmyの活用:
Jasmyをカスタムガストークンとして採用し、Jasmyでガス代の支払いを可能にする。
GPUプール: Layer 2上で稼働するアプリケーションで、仮想プール上にGPUをレンタルし、実需ユーザー（研究機関、大学、スタートアップ）が利用する。

3. 他社サービスとの差別化
主要ユーザー層
JANCTIONの強み: 研究機関、大学が中心。共同研究やデータセット提供まで踏み込む。
競合他社（多くの場合）: 一般的なクラウドサービス利用者。
インフラ形態
JANCTIONの強み: P2P（ピアツーピア）に注力。個人の遊休GPUを活用。
競合他社（多くの場合）: データセンター間のリソース共有（データセンターピア）に注力。
コスト構造
JANCTIONの強み: 大規模な設備投資が不要な分、収益機会・投資機会を個人に提供。
競合他社（多くの場合）: 設備投資・運営コストが高くなる。

4. 将来のロードマップとビジョン
アドバイザーとして元ソニーPlayStation CTOの茶谷氏が参加。ソニーの分散コンピューティング技術を活かす。

新たな取り組み:
GPU現物出資型VC（ベンチャーキャピタル）の立ち上げ: AIスタートアップに対し、GPU利用チケットと引き換えに会社のシェアを獲得する投資を検討。予算の少ないベンチャーのチャレンジを支援。
タスク細分化戦略:
個人PCの限界に対応するため、タスク（例：動画レンダリングのフレーム）を細分化し、多数のPCに分散処理させることで処理速度を向上させ、報酬を分配する仕組み。
ビジョン:
AmazonやGoogleが独占してきた力を個人に分配する。

5. JCTトークノミクス
発行数量: Jasmyと同じ500億枚
（ERC-20 90%、BSC 10%）
コンセンサスアルゴリズム:
Proof of Contribution（貢献の証明）。
GPU貢献の対価としてJCTを報酬として支払う。
ユーティリティ（活用性）:
ステーキング（ベスティング）インセンティブ:
プラットフォーム手数料（例：USDT）の一部還元、およびJANCTIONがJasmyチェーンのノードになることで得られるJasmyトランザクション報酬の分配。
ガバナンス:
コミュニティ主導での機能解放のための投票権。
GPUへの再投資機能:
JCTで高性能GPUの利用権を購入し、継続的な収益化を可能にする。
ロックアップ:
ノードが獲得した報酬の出金時、正当性担保のため一部ロックアップを検討。
プロジェクトチーム・初期投資家に対し、Jasmyと同様の非常に長いロックアップ期間を設定し、長期的な価値創造へのコミットメントを示す。
Jasmyとの相乗効果:
JCTとJANCTIONの活発化がJasmyチェーンの活発化に直結し、Jasmyのイノベーションゾーン脱出に貢献する。

6. 今後のアップデートとIR活動
IR活動: Jasmyと同様に50週連続のIRを実施予定。現在70個ほどのIR材料を準備中。

KPI: 年末までに事業進捗の数値目標を具体的に出す予定。

新規ユーザー獲得: Web3に未だ馴染みのない層向けに、暗号資産ウォレットやクリプトデビットカードの準備を進め、取引所以外のフレンドリーな入り口を設ける。

クリエイターエコノミーへの注力:
AIアーティスト、3DCGアーティスト、VTuberなどGPUを必要とするクリエイター向けのツールやコンテストを展開予定。

7. Q&Aセッション (主要な質問と回答)
Q: 現在進行中のパートナーシップは？
A: 1. 国の研究機関や国立大学との共同製品開発（インフラと予算を提供）。 2. 大手企業との開発体制強化（MVPを本格製品化するため。クリプト市場では出会えない事業者との連携が強み）。

Q: 無料高性能AI（Geminiなど）が増える中で、なぜ有料の分散型サービスを使うのか？
A: 一般ユーザー向けAIサービスとは競合しない。ターゲットはAIを開発する企業やクリエイター。彼らがデータセンターよりも安価に、独自のAIエージェント（例：Webライターの過去記事に基づいたエージェント）を開発・運用するための「場」となるインフラを提供することが目的。

#JASMY #ジャスミー #JANCTION

要約してないバージョンはnoteにアップしました✍
https://t.co/BuD6KdUnMQ November 11, 2025

FANG+ の魅力は、上がった銘柄を売り、下がった銘柄を買う「均等投資＋定期リバランス」にあります🐥

すべての株が同じように上昇するわけではなく、単年では必ず好調・不調が分かれます。しかし FANG+ はこれを四半期ごとに自動でリバランスしてくれるため、上がりすぎた銘柄は適切に利確され、下がった銘柄には自然と買い増しが入ります。

これは個人投資家が自分で行うには手間も心理的負担も大きい作業ですが、FANG+ では機械的に実行されるため、リスクを抑えつつ資金循環によるリターンが期待できる点が非常に優れています。

また、構成銘柄には中小型株も適度に含まれており、結果的に「メガ10」よりも長期的なリターンが狙いやすい側面があります。

一方で、一歩テックはテーマの分散により、あまり魅力を感じにくい銘柄にも投資されているため、現状では FANG+ のほうがバランス・実績の観点で有力だと考えています。

原則として銘柄が固定されている点も、現在はインフラ系の企業が中心であり、安定性と成長性の両面から見ても不要とは言い切れません。

さらに、積立投資枠においては 非課税メリットを最大限活かすには、最も高リターンが期待できる商品を選ぶべきであり、FANG+ はその第一候補になります。

成長投資枠であれば、個別株も投資できるので、FANG+に組み入れられていないけど、将来期待できる銘柄に投資するのも良いと思います。 November 11, 2025

倭国人の心にも刺さる。今の世界は四年前のそれとは変わってしまったのだ。そのことに気がついている倭国人は何人いる？いまだにロシアソ連は偉大だ、とか、いい迷惑だとか、いい加減やめたら、諦めたら、とか。いつの世の中に生きているのか。
スマホは使えるが脳内は四年前と変わらない。

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率直に言う。私は3年間、ウクライナ兵を訓練してきたが、「彼らに何の恩義もない」という言葉は、間違っているだけでなく、危険だ。

人はすぐに忘れる。
ウクライナはイラクとアフガニスタンでアメリカと共に戦った。
部隊を送り、我々の兵士の隣で血を流し、見返りを求めることは一度もなかった。
彼らは西側と民主主義を信じていたからだ。自由国家は互いに支え合うという理念を信じていた。

そして今、4年にわたり、ウクライナはアメリカに何度も「死」を願ってきた敵と戦っている。
その敵はいまも、アメリカの主要都市や重要インフラのすべてに核兵器を向け続けている。
そんな敵との戦いが「アメリカとは無関係」だと言う人々がいることが信じられない。

こうした言葉は、第二次世界大戦前のアメリカで聞かれたものと同じだ。
私たちは「これは我々の戦争ではない」と言い、
「ヨーロッパの問題はアメリカの問題ではない」と主張した。
それでも、装備は送った。志願パイロットはイギリスのために戦った。
そして真珠湾攻撃を経てようやく、孤立主義と無関心がどれほどの犠牲を生む誤りだったかを思い知った。

いったい、私たちはいつ学ぶのか。
世界が完全につながっている現代には、孤立など存在しない。
独裁者が力で国境を塗り替え、
戦争犯罪者が核兵器を握り、
民主主義国家が助けられずに一つずつ崩れていく世界で、
「無関係」でいられるはずがない。
宥和は独裁者を止めない。宥和は彼らを増長させる。

私は何千人ものウクライナ兵を訓練してきた。
彼らが自分たちの土地、家族、そして率直に言えば「我々のため」に戦う姿を見てきた。
彼らの闘いがアメリカに影響しないと考えるのは、歴史が教えてきたすべての教訓を無視することだ。
「ここからが我々の問題になる」という一線は、とうの昔に超えている。
それを認めないことこそ、我々が対峙すべき相手を利するだけだ。

こうした思考は「現実主義」ではない。
未来に後悔する新たな悲劇の始まりだ。

アメリカが本当に安定と平和を望むなら、
この世界最前線で戦っている国家を見捨てることはできない。

今助けるか。
それとも、後でもっと大きな代償を払うか。
選択肢はその二つしかない。 November 11, 2025

宿泊税問答

議員
「宿泊客が宿泊地のインフラ（ゴミ処理や上下水道）を利用することの対価を得るために宿泊税を課すことは、正当化される。」

反論
「ならば、市外へ旅行に出る者の税金を減らす。あるいは、宿泊客の住所地自治体へインフラ使用料を請求せよ。でないと二重課税になる」

#宿泊税反対 November 11, 2025

【今日1日のIonQ：なぜ今、量子の中心がIonQになっているのか】

今日のXには IonQ に関する膨大な情報が流れた。
一見バラバラに見えるけど、すべてをつなげると
「量子冷戦の主役がIonQに決まった日」
と言っていいレベルの内容だった。

初めての人でも、一気に全体像が掴めるように
今日起きた“量子の地政学”をまとめる。

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① 米国の「未来戦システム」

＝ IonQ が全部担当していると判明

韓国アカが指摘した内容が強烈だった。

米国が10年以上前から描いてきた未来戦略のキーワード：
•量子センシング
•量子通信ネットワーク
•GPSを使わないナビゲーション
•宇宙→航空→地上のリアルタイム連動
•量子AI
•ミサイル防衛の量子化
•戦場データ融合

これ全部 IonQ が直接関わっている。

しかも IonQ Federal（政府専用）を
持っている企業は世界で IonQ だけ。

つまり IonQ は
“民間企業の皮をかぶった国家インフラ”
に格上げされた。

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② アメリカ国家安全保障の中枢が

IonQ Federal に動き始めている

Rick のインタビュー投稿で明かされた事実がやばい：

IonQ Federal 会長は
元米国国家地理情報局のトップ（DIA同格）。

そして IonQ Federal が現在関わっているのは：
•Oak Ridge 国立研究所
•商務省（量子セキュリティ）
•国防総省（Golden Dome計画＝量子センサー＋量子ネット）

軍・国家・科学・宇宙が
IonQ Federal を通じて一本化 され始めている。

これ、IBM や Google が絶対に入れない領域。

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③ Capella（衛星SAR）× IonQ

Heven（水素ドローン）× IonQ
→ “宇宙-空-地上”の量子ファブリックが完成

今日最も大きいのはこれ。

NASA でも国防省でもなく、
民間企業のIonQが 宇宙・空・地上を貫く量子ネットワークの中心になる という構図。

・Capella（衛星レーダー）：雲も夜も関係なく地球を撮る
・Heven（水素ドローン）：10時間飛び続け、軍のステルス運用対応
・Vector Atomic：量子原子時計
・Skylom（レーザー衛星リンク）

これら “全方向の量子パーツ” が
IonQ を中心に統合されつつある。

＝ 量子インターネットの“地球版スターリンク” が始まった。

⸻

④ TechInnovation：

5年以内に「宇宙量子コンピュータ」実装を目標

今日のスレッドで正式に出た。

IonQは 5年以内に宇宙に量子コンピュータを置く。

地球にデータを戻す必要がなくなり、
衛星・ドローン・宇宙通信が
全部 “量子AIノード” になる。

宇宙でAIを動かす＝世界の覇権。

これを民間でできるのが IonQ だけ。

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⑤ 量子ショート勢への痛烈な一撃

Gene が投稿：

「指数関数を理解できない人間が
量子をショートして貧乏で居続ける」

さらに Hugh Bitt（元投資銀行トップ）が公開したデータ：
•AI投資：今年 alone で 40兆円（0B）
•量子セクター全体：たった 7兆円（B）

AIが次の波なら、
その次は量子で桁が変わる。

＝ 量子株は激安。IonQは過小評価の極み。

⸻

⑥ 倭国も参戦：

東京–名古屋–大阪–神戸をつなぐ
600kmの量子暗号ネットワーク建設へ

今日、The Quantum Insiderが報道。

アジアでも量子インフラが一気に動き始め、
IonQの市場は日米欧に広がる。

⸻

⑦ まとめ：

今日だけで、IonQは
「量子冷戦の中心企業」として完成した

今日の投稿を全部つなぐと、
答えはこうなる：

IonQは“量子インターネット＋宇宙量子AI”を
国家より早く実現し始めた唯一の企業。

Google や IBM が“研究”をしている間に、
IonQ は

・政府（米国）
・宇宙（衛星SAR）
・航空（量子ドローン）
・国家安全保障
・量子AI
・量子通信ネット
・量子暗号

すべての実戦領域で
動いている・採用されている・組み込まれている。

これが今日明らかになったこと。

⸻

【今日の結論】

量子冷戦はもう始まっている。
そして IonQ は “量子のスターリンク” を作る側に立った。

これを理解した人だけが、
次の10年の覇権を獲れる。 November 11, 2025

✅ネットワークエンジニア永遠の悩み

非エンジニアの人に
ネットワークエンジニアを説明するの
ムズすぎる説

開発系だとプログラマーとか
アプリとかHP作ってるとか
言うと何となく理解されるけど

ネットワークエンジニアって説明むずい

とりあえず、
「今ここでスマホでWi-Fi使ってるやん？オフィスでネット使えるやん？それはネット使えるようにする技術者が居てそれがネットワークエンジニア」って言ってるけど

ピンときてない顔🤔で
「ふーん。そうなんだ」と言われる

みんながどうやってネットワークエンジニアの
説明しているのか気になる

というかインフラエンジニア全般難しそう
LinuxとかAWSとか知らない人も無い人も多いし！ November 11, 2025