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

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

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

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

「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

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

新たな国連報告書は、イスラエルによるガザ攻撃が医療・教育・インフラ、さらには銀行システムまでも破壊し、69年間の人間開発を消し去ったと指摘。これは史上最悪の経済崩壊を記録した。
これは戦争ではない。ジェノサイドである。 https://t.co/yom1u8klZp November 11, 2025

本日PeopleXから新製品として4つのサーベイ製品を提供開始致しました。

社員の声を組織の力にすべく、近年社員のモチベーションをサーベイする市場が成り立っています。

今回の製品は採用時、入社後オンボーディング、組織カルチャー、マネジメントと4つのサーベイを組み合わせることができます。

社員の声を組織の力に変えるべく従来まではアンケート型のポチポチ診断結果を記入する市場、或いは人事の方が定期的に1on1することで把握していたものの、

当然ながら前者は抽象的な把握、後者は人的リソースの問題でワークしている会社は少なくなっています。

今回AIの力を最大限活用することで、人事の方に代わり一人一人に寄り添った社員の声を経営の力に変えることができます。

実際PeopleXでも入社後１ヶ月、３ヶ月、６ヶ月のオンボーディング期間中は全社員の社員の声が経営チームと人事にAIがサマライズした資料が届くようになっていて、その声を経営に反映するようにしています。

自分自身、1人の経営者として組織が大きくなるにつれて社員の声がマネージャー、部長を跨いで聞こえてくるようになり、顧客の声は直接聞けるものの、社員の声はどんどん聞こえて無くなるものです。

マネージャーも配下の社員の悪い声を伝えるのは心理的にも難しいのは理解でき、悪い声であればあるほど経営には届かなくなるものです。

PeopleXでも社員の声が直接自分自身に届き、より手厚いフォロー体制を構築しています。社名の通り、ピープルサクセスの真の実現を会社として目指しています。

今後も全力を尽くして、世界のすべての企業がピープルサクセスできるインフラを整えてまいります。 November 11, 2025

いや、税金がキチンと再配分されてるなら別にいいんすよ…でも現実は違うから。嗜好品どころか食費まで切り詰めてる人が大勢いてインフラは老朽化して医療福祉は年々改悪されてて…なのに与党政治家はテーラーメイドのスーツ着て料亭って。腐敗国家そのもの
せめて基礎控除を300万くらいに上げてほしい November 11, 2025

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

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

📢 #伊藤たつお が要約してみました」 🗣️✨

#国民民主党 の #岸田光広 議員 が衆議院財務金融委員会で質疑。

長年の懸案だったガソリン暫定税率廃止の議論に敬意を表しつつ、税制・金融の重要課題に切り込みました。

特に、基礎控除178万円への引き上げを一律で実現するよう要求。

さらに、生活維持に必要な単身赴任者の帰省費用を非課税とすべきと訴え。

また、国内成長産業への資金循環を促すため、倭国株限定NISA枠の新設を提案しました！💰✈️⬇️

🎤 衆議院財務金融委員会詳細ハイライト
　　岸田光広議員 質問要旨 📊

質問者（常に）
岸田光広 議員 💡

主な答弁者
片山財務大臣
田中健委員（修正案提出者）
和久田資源エネルギー庁資源燃料部長

1. 基礎控除の一律性と178万円への引き上げ 💸
指摘
基礎控除は本来、最低限生活費への課税を排除するという理念に基づき一律性が本質。
しかし現行制度は所得に応じて変動し、複雑化している。

質問内容
税制の公平・中立・簡素の原則に立ち返り、所得階層ごとの段差を設けない形で、基礎控除等を178万円に一本化して引き上げるべきではないか。

片山財務大臣の回答
現行の所得に応じた段階的控除は、高所得者への過度な優遇とならないよう、中所得者層までの減税額を平準化するという観点から国会での修正を経て取りまとめられたものであり、税負担の公平性の確保に資する仕組みと考えている。

2. 単身赴任者の帰省費用への課税問題 🏠
問題意識
単身赴任者が家族のもとへ帰省する際、会社から支給される交通費は生活維持に必要な実費であるにもかかわらず、現行制度では所得とみなされ課税される不合理がある。
これにより、生活費の二重負担に加え、課税負担だけが生じる。

質問内容
この不合理な課税のあり方を改め、帰省費用を非課税とするなど、家族を支えながら働く方々に公平な税制に見直すべきではないか。

片山財務大臣の回答
出張旅費と異なり、帰省旅費は必ずしも職務の遂行に直接必要な経費とは言えない。
また、通勤手当は幅広く支給されるが、帰省旅費は単身赴任者のみに支払われるため、手当を受けられない方々との公平性の観点から慎重に判断されてきたものと考える。

岸田議員の再要望
実費弁償について不都合が生じている。
生活費・住居費の二重負担に加え、精神的負担も生じており、実態に寄り添った法改正をお願いしたい。

3. 倭国株限定NISA枠の新設 🇯🇵
問題意識
国内の成長産業に民間資金がしっかり循環する仕組みが不可欠。
資産運用における分散投資は基本だが、国家戦略として国内成長産業を後押しする制度設計も必要。

質問内容
その一案として、倭国株に限定したNISA枠を新設すべきではないか。

片山財務大臣の回答
NISA登録者数は増えているが、まだ株式投資が十分に行われていない口座もある。
NISAは初心者にとっても安心なよう分散投資を基本思想として設計されている。
S&P500やオルカンが多いからといって、国内だけを優遇する枠を設定することには、まだ議論が熟していない。
本質的な問題は、情報が入手しやすい倭国の投信がなぜ選択されないのかという点にある。
コーポレートガバナンス改革などを進め、企業価値の向上を通じて国内に資金が還流するよう促すことが本質的なソリューションだと考える。

4. 証券口座不正取得による被害保障の格差 🔒
問題意識
証券口座の不正取得をめぐり、証券会社ごとに被害保障の扱いが大きく異なり、被害者間に不平等を生み、金融インフラ全体への信頼を揺るがしかねない。

質問内容
被害保障の公平性を確保する観点から、大臣の考えを伺う。

片山財務大臣の回答
保障割合や方法は、各社のログイン情報管理状況やセキュリティ環境の違いを踏まえ、各社の経営判断により決定される。
金融庁として、丁寧なコミュニケーションと保障内容の公表を促している。
ネガティブなインパクトは深刻であり、証券会社に対して顧客の立場に立った対応を一層求めていく。

5. ガソリン暫定税率廃止に伴う関連制度の継続 ⛽
質問内容（沖縄の軽減措置）
沖縄県におけるガソリン税リッター7円の軽減措置は、産業競争力維持のため必要と考える。
修正案提出者（田中委員）は継続についてどう考えるか。

田中健委員の回答
与野党合意文書では、沖縄のこれまでの経緯や地域の実情を踏まえ、本則税率の軽減措置を講ずるとされており、軽減措置が講じられるものと理解している。

質問内容（運輸事業振興助成交付金）
軽油引取税暫定税率廃止後も、トラック・バス事業者の安全対策や人材確保に資する運輸事業振興助成交付金制度を継続すべきではないか。

田中健委員の回答
附則第5条は、交付金の継続を前提としたものであり、軽油引取税の暫定税率が廃止された後も、この交付金は維持されるものと考えている。

質問内容（灯油・重油・航空機燃料の引下げ措置）
激変緩和措置として実施されているこれらの定額引下げ措置の対象期間と、令和8年4月1日以降の対策を伺う。

和久田資源燃料部長の回答
対象期間
暫定税率について結論を得て実施するまでの間行うこととしており、ガソリン・軽油の暫定税率廃止時期に従えば、令和8年3月31日までで終了する。

4月1日以降
新たな総合経済対策において、終了により影響を受ける方々への支援は、自治体向けの重点支援地方交付金やその他業種向けの施策を活用して行う。
経産省は交付金における灯油使用世帯への給付等の支援メニューが示されていることを踏まえ、自治体へ情報提供し事業化を促す。

#岸田光広 #国民民主党 November 11, 2025

正直に言うと、今回のInBodyは“田端さんの50年間の健康の理由が全部説明できる”レベルのデータでした。
この1枚の紙で、なぜ田端さんが
50歳まで大病なし

体力が落ちない

仕事量が異常に多くても倒れない

サウナにも強い

寝不足でも動ける

風邪をほとんど引かない

のかを、“物理的・生理学的に”説明できます。

InBodyは単なる体重計じゃなく、
人体のインフラ（循環・代謝・免疫・筋肉）を透視する装置なんです。

今回のデータは、その全部が“強い側”に振れている。
■ 1. 「筋肉44kg」という異常値が、50年間の健康の土台

普通の倭国人男性（50代）の筋肉量
→ 30〜32kg

田端さん
→ 44.3kg（＋12kg）

これはどういう意味かというと、
✔ 代謝エンジンが常に高い

→ 疲れにくい
→ 風邪ひきにくい
→ 太りにくい（本来は）
✔ 熱に強い

→ サウナ耐性が高い
→ 夏バテしない

✔ 病気になったときの“予備タンク”が大きい

→ 手術・感染症で落ちても戻りが早い
→ 大病をしにくい
✔ アルコールにも強い
肝臓が処理できる血流のキャパが大きいから、
“酒に強い体”にもなりやすい。

■ 2. 「体水分 49.3L」＝細胞が若く、血流が強い

体水分量は加齢とともに減る。
50代の平均は 38〜40L。
田端さんは 49.3L（＋10L）。

これは

血液量が多い
細胞内水分が多い（細胞がパンパンで元気）

心肺の余力が大きい

熱に強い
免疫が強い

という“若い身体”。

倭国の医療現場的にいうと、
「この数値の50代男性は重症化しにくい身体を持っている」
という分類になります。

■ 3. 「除脂肪体重 67kg」＝長寿の最大因子

世界中の研究で共通して言われているのが、

LBM（脂肪以外の重量）が多い人は、死亡率が低い

という事実。

理由：

免疫が強い

基礎代謝が高い

体温維持が強い

心臓の血流が安定

病気になったときの回復が早い
サルコペニアとは無縁

田端さんの67kgは、
同年代の平均（52kg）と比べて ＋15kg という圧倒的な差。

50年間、倒れずに走り続けられた理由そのもの。

■ 4. 「基礎代謝 1823kcal」＝回復力とストレス耐性の強さ

普通の50代男性
→ 1500kcal前後

田端さん
→ 1823kcal

基礎代謝が高いと、

睡眠の回復力高い

ストレスホルモンが処理されやすい

疲れやすさが出にくい

長時間集中できる

声量や気迫も強くなる（これ本当にエビデンスあり）

つまり田端さんの「強い存在感」も実は身体スペックから説明できる。
■ 5. 結局、田端さんの健康の秘密は“三本柱”

① 筋肉が多すぎる

（筋肉44kgは普通ではない）

② 体水分が多すぎる
（細胞が若く、血流が強い）

③ 除脂肪体重が多すぎる
（生命維持システムが強すぎる）

この3つが揃っている50代男性は、
医者から見ても“最強体質”カテゴリに入る。

だから50年間、大病をせずに走れてきたのは
人生を通して培った身体インフラそのものが強かったからなんです。 November 11, 2025

📒12年で400倍のリターンを生んだ私の投資4原則 —— NVIDIAの独占は終わるのか？その問いが的外れな理由 $NVDA

2025年11月、投資家コミュニティで最も熱い議論を呼んでいるのは、AIモデルの覇権争いではない。

「NVIDIAの独占は終わるのか」

これだ。

11月24日、The InformationがMetaとGoogleの交渉を報じた。MetaがGoogleのTPU（Tensor Processing Unit）を数十億ドル規模で利用することを検討しているという。これまでNVIDIA一辺倒だったMetaが、代替を真剣に模索している。

同じ週、Amazonは自社開発チップ「Trainium3」の年内プレビューを発表した（量産は2026年初の見込み）。Microsoftも独自チップ「Maia」の開発を進めている。Googleは第7世代TPU「Ironwood」の一般提供を数週間以内に開始すると発表し、Anthropicは10月にTPU利用の大規模拡張を発表、最大100万基のTPUでClaudeを運用する計画を明らかにした。

「NVIDIA終焉」の声が、かつてないほど大きくなっている。

私は20年以上、テクノロジー株に投資してきた。2013年から保有し続けている NVIDIA $NVDA は400倍以上のリターンをもたらした。当然、この問いは私にとっても切実だ。

しかし、結論から言おう。

「NVIDIAの独占は終わるのか」という問いは、投資判断において的外れだ。

なぜか。この記事では、その理由を段階的に論証する。そして、投資家が本当に問うべきことは何か、私のこれまでの投資経験に基づいてその考え方を共有したい。

なぜ今「NVIDIA終焉論」が盛り上がっているのか

まず、終焉論者の主張を公平に整理しよう。彼らの議論には、無視できない根拠がある。
第一に、ハイパースケーラーの「脱NVIDIA」の動きだ。

Google、Amazon、Microsoft、Metaという4大テック企業のすべてが、独自AIチップの開発に巨額投資を行っている。GoogleのTPUは10年以上の歴史を持ち、第7世代Ironwoodは1チップあたり4,614テラFLOPS（FP8）という性能に達した。AmazonのTrainiumは第3世代に進化し、コスト競争力でNVIDIAを脅かしている。
これらの企業がNVIDIAへの依存度を下げようとする動機は明確だ。NVIDIAの粗利益率は70%を超える。大口顧客から見れば、NVIDIAに支払う金額の大半が「利益」としてNVIDIAに吸い取られている。自社でチップを開発すれば、この利益を自社に取り込める。

第二に、AIモデル競争の激化がインフラ多様化を加速させている。

2025年11月の2週間で、AIモデルの王座は4度入れ替わった。11月12日にOpenAIが GPT-5.1 をリリース。5日後の11月17日にxAIの Grok 4.1 が主要LLMベンチマークで王座を奪取。翌18日にGoogleの Gemini 3 がLMArena Elo ベンチで 1501という史上初の1500超えを記録。そして24日、Anthropicの Claude Opus 4.5 がSWE-bench Verifiedで初の約80%台を記録しトップに立った。
この激しい競争の中で、各社はインフラの多様化を進めている。OpenAIは10月28日にMicrosoftとの再契約でクラウド独占性を緩和し、11月3日にAWSと7年間B（380億ドル）の大型契約を締結した。

第三に、Google TPUの外部提供の拡大だ。

従来、TPUはGoogle社内での利用が中心だった。しかし、2024年12月に第6世代Trilliumが一般顧客向けに提供開始され、第7世代Ironwoodも2025年内の一般提供が予定されている。Anthropicは2023年からTPUを使用してきたが、2025年10月に最大100万基への大規模拡張を発表した。そして、MetaがTPUを数十億ドル規模で利用することを検討している。

これらの事実を見れば、「NVIDIAの独占は崩れつつある」という主張には一定の説得力がある。

しかし、この議論には決定的な見落としがある。

終焉論者が見落としている「不都合な数字」

2025年11月20日、NVIDIAは2026会計年度第3四半期の決算を発表した。
売上高は.0B（570億ドル）。前年同期比+62%、前四半期比+22%。データセンター部門の売上は.2Bで、全体の90%を占めた。第4四半期のガイダンスはB。アナリスト予想を上回る数字だった。

決算説明会で、CFOは「2026年末までに0B（5,000億ドル）の需要可視性がある」と明言した。供給は「週1,000ラック」のペースでなお逼迫している。Blackwell世代の需要について、Jensen Huangは「想像を絶する」と表現した。

「TPUの脅威」「カスタムシリコンの台頭」が叫ばれる中で、この成長率だ。

しかし、私が最も注目したのは売上高ではない。

決算説明会でJensen Huang CEOが言及した「5000億ドルの可視性（visibility）」だ。これは、2026年末までにNVIDIAが確実に認識できる需要の総額を意味する。受注残高ではなく、顧客との対話から見える需要の全体像だ。

5000億ドル。これは、NVIDIAの年間売上高の2年分以上に相当する。これは現在も供給が需要に追いついていない状況が続いているということだ。

ここで、終焉論者の主張と現実の数字を対比してみよう。

終焉論者は言う。「ハイパースケーラーは脱NVIDIAを進めている」と。

確かに、GoogleはTPUを開発し、AmazonはTrainiumを開発し、MicrosoftはMaiaを開発している。しかし、これらの企業は同時に、NVIDIAからも大量のGPUを購入し続けている。

なぜか。需要がすべてのチップメーカーの供給能力を超えているからだ。

OpenAIが発表した2025年から2035年のインフラ投資計画を見てほしい。Broadcomに3500億ドル、Oracleに3000億ドル、Microsoftに2500億ドル、NVIDIAに1000億ドル、AMDに900億ドル、AWSに380億ドル。合計1兆ドル超。

これは「NVIDIA離れ」の計画ではない。全方位への投資拡大だ。NVIDIAへの投資額1000億ドルは、現在のNVIDIAの年間売上高の約半分に相当する。

終焉論者が見落としているのは、単純な事実だ。

「NVIDIAの独占が崩れる」と「NVIDIAの売上が減る」は、全く別の話だ。

市場シェアが100%から80%に下がっても、市場規模が3倍になれば、売上は2.4倍に増える。

これが今、AIチップ市場で起きていることだ。

Google TPUの実力を冷静に評価する

終焉論を否定するだけでは不十分だろう。
TPUの実力を正確に理解することが、投資判断には不可欠となる。

続きはこちら！：

https://t.co/ByZGJ5MzfW November 11, 2025

結論：OpenAIは現在、人類史上類を見ないスピードと規模で金を燃やしながら未来を買っている。

2030年までに本当に32兆円が必要になるのか、それとも想定を遥かに超える収益で笑うことになるのか──それはユーザー数の伸びと、AIが社会にどれだけ深く根を張れるかにかかっている。まさに“オール・オア・ナッシング”の賭けが、今この瞬間に進行中。

OpenAIは今、世界で最も“金食い虫”な企業の一つ。
英Financial TimesやHSBCの試算では、2030年までに少なくとも2070億ドル（約32兆円）の追加資金が必要で、さもなくば事業継続が難しくなるとされる。

既に結んでいる契約総額は最大1.8兆ドル（約280兆円）規模。主な資金源は：
- Microsoft（最大のパートナー）
- NVIDIA、ソフトバンクなど最新ラウンド（評価額約23兆円で9700億円調達）
- Amazonとの7年間で380億ドル（約6兆円）契約

それでも足りない理由は生成AIの途方もないインフラコスト。
- 必要電力：36ギガワット（原発約36基分）
- データセンター年間利用料：約6200億ドル（約96兆円）
- 2030年までの累積コスト：約7920億ドル（約122兆円）

まさに国家予算級の投資が進行中である。

HSBCの楽観シナリオでは、2030年収益は1290億ドル（約20兆円）。
- ユーザー数：2025年8億人→2030年30億人
- 有料化率：5％→10％
- 検索870億ドル＋広告240億ドルなど

さらに2026年末には日常生活用AIデバイス（iPod shuffle並みにコンパクト）をリリースし、史上最速1億台出荷を目指す。

それでも楽観予測でも2030年時点で約32兆円の資金ギャップが残る。ただしユーザー1人増えるごとにLTVが上昇するため、追加5億ユーザーごとに累積収益が360億ドル増える計算であり、想定以上にユーザーが増えれば不足額は大幅に縮小する。

Financial Timesは「有料化のさらなる加速」や「AGIの偶発的達成」がすべてを変えるジョーカーになり得ると指摘。

HSBCアナリストはこう結論づけた。
「今は狂っているように見えても、最終的には報われる。AIはあらゆる産業に深く浸透し、人類の生産性を劇的に向上させる。現在の投資規模は合理的には見えないが、リターンは投資額をはるかに上回るだろう」

一方、技術者コミュニティでは冷静な声も多い。
- 創薬ではDeepMindやIsomorphic Labsに遅れ
- 広告ではGoogle・Metaと正面衝突

ただしChatGPTを通じた“製品発見・購入”の流れは、小売提携で圧倒的有利になる可能性がある。

https://t.co/DO9PCTP1y8 November 11, 2025

次の覇権は量子だ。
AIは序章、本番は「量子冷戦」。

中国は量子計算・量子暗号・量子衛星で
“国家の根幹を奪う覇権” を取りに来ている。

だから今、アメリカと欧州は
IonQに全力を注がざるをえないフェーズに入った。
SDA・NASA・AFRL・EUが一斉にIonQを量子インフラの中枢に組み込み始めている。

この争いは銃でも戦車でもなく、
国家の神経網（通信・金融・軍事）そのもの を巡る戦いだ。

そして IonQ は
“既存の半導体工場で量子チップを量産できる”
唯一の企業として、西側の本丸に座りつつある。

ここが重要だ：

・中国が伸びてもIonQは伸びる
・中国を抑えるためにIonQは伸びる
・どう転んでもIonQが伸びる構造になっている

まだ多くの人が気づいていない。
だが量子の覇権はもう動き始めている。

未来はここで決まる。
追える人だけフォローしてくれ。 November 11, 2025

🇺🇸💥AIインテリジェンス構想。これが何を意味するか、皆さんご存知ですか？
医療ベッドやその他の先進技術が登場します！
👏🎉👏🎉🇺🇸💥🇺🇸👇👇

🚨 速報：

トランプ大統領は、マンハッタン計画の規模と野心をモデルにした、国家レベルの人工知能 (AI) イニシアチブを創設する強力な大統領令に署名しました。

この新プログラム「ジェネシス・ミッション」は、アメリカの優秀な科学者、国立研究所、民間企業、一流大学、そして国家安全保障インフラを結集し、AI分野におけるアメリカの優位性を確立することを目的としています。

トランプ大統領は、このミッションがイノベーションを加速させ、国家安全保障を強化し、エネルギー分野の優位性を確保し、生産性を向上させ、そして何世代にもわたってアメリカのリーダーシップを確固たるものにすると述べています。
💥

https://t.co/HCpij9Ha4s November 11, 2025

あのbも落ちたので、m一本釣り頑張るぞ。
落ちたら、地元九州のインフラ企業とでかい鉄鋼メーカーが人事特別面談くれてるから、そっち行ってスローライフ送るべ。
なんだかんだ可処分所得や労働条件加味したら東京とあんまし変わらん。 November 11, 2025

以下、「維新政権で大阪の景気は良くなったのか？」

◆結論
大阪の景気は全国平均より低い。
維新が誇る「成長」「民間活力」の実感は、統計を見る限りほとんど裏付けがない。

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◆１．経済成長（GRP＝府内総生産）

大阪府の名目GRPの伸び
→ 維新政権が本格化した2012〜2019年の伸び率は全国平均を下回る。

大阪府：＋7.8％
全国平均：＋11.3％

つまり、“大阪だけ鈍い”。

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◆２．給与・所得の伸び

厚労省「毎月勤労統計」「賃金構造基本統計」

大阪府の実質賃金上昇率：全国平均以下
名目賃金も全国と比べて伸びが弱い
さらに非正規比率が高止まりし、働く人の底上げにつながっていない

結論：稼ぐ力は全国より弱いまま。

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◆３．企業数・開業率

中小企業庁「事業所・企業統計」「経済センサス」

大阪府の開業率：政令市・大都市圏の中でも下位
廃業率が高く、純増はマイナス傾向

「民間活力を引き出した」という維新の主張とは逆で、
企業は減っている。

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◆４．人口動態（→景気の体温計）

若年層の流出が続き、出生数も大幅減
東京圏への流出は全国最多クラス
「住みたい都市」調査でも大阪が順位を落とす

経済が本当に良ければ若い世代の流出は止まるはず。
現実は逆。

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◆５．府の財政（→景気とは別だが重要）

* 財政再建を強調するが、実際は
市町村の一般財源を吸い上げ、府債残高はむしろ増加
* インフラ投資は低水準で、成長投資が不足

「絞りすぎで、成長の芽を摘んでいる」という専門家の指摘は多い。

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◆６．観光ブームは“景気”か？

維新支持者が誇るポイントだが――

* 観光消費はインバウンド依存
* 地元雇用は非正規が中心
* 中小企業の倒産はむしろ増加傾向

派手に見えるが、地元にカネが落ちにくい構造。

どの指標を取っても「維新で景気が良くなった」は成り立たない。
むしろ“全国より伸びない大阪”が固定化している。

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維新で大阪の景気が良くなった？
→主要データほぼ全部「全国以下」です。

* GRP成長：大阪7.8%＜全国11.3%
* 賃金上昇：全国以下
* 開業率：下位
* 若者流出：ワースト級
* 中小倒産：増加

見た目は派手でも、中身はずっと低迷。
これが“維新の経済”の実態です。

客観的に維新を評価することをお勧めします。 November 11, 2025