読売ジャイアンツ 92年連続二桁勝利投手の一覧 チーム内の最多勝投手 二桁勝利達成者の数 New 2026年 井上温大 10勝 2025年 山﨑伊織 10勝 1人 2024年 菅野智之 15勝 3人 2023年 戸郷翔征 12勝 2人 2022年 戸郷翔征 12勝 2人 2021年 髙橋優貴 11勝 1人 2020年 菅野智之 14勝 1人 2019年 山口俊 15勝 2人 2018年 菅野智之 15勝 1人 2017年 菅野智之 17勝 3人 2016年 田口麗斗 10勝 1人 2015年 マイコラス 13勝 2人 2014年 菅野智之 12勝 2人 2013年 内海哲也 13勝 3人 2012年 内海哲也 15勝 4人 2011年 内海哲也 18勝 2人 2010年 東野峻 13勝 2人 2009年 ゴンザレス 15勝 3人 2008年 グライシンガー 17勝 3人 2007年 高橋尚成 13勝 3人 2006年 内海哲也 12勝 2人 2005年 工藤公康 11勝 1人 2004年 上原浩治 13勝 2人 2003年 上原浩治 16勝 2人 2002年 上原浩治 17勝 2人 2001年 入来祐作 13勝 2人 2000年 工藤公康 12勝 2人 1999年 上原浩治 20勝 1人 1998年 桑田真澄 16勝 2人 1997年 槙原寛己 12勝 3人 1996年 斎藤雅樹 18勝 2人 1995年 斎藤雅樹 18勝 2人 1994年 斎藤雅樹 14勝 3人 1993年 槙原寛己 13勝 1人 1992年 斎藤雅樹 17勝 3人 1991年 桑田真澄 16勝 3人 1990年 斎藤雅樹 20勝 5人 1989年 斎藤雅樹 20勝 3人 1988年 ガリクソン 14勝 3人 1987年 桑田真澄 15勝 4人 1986年 江川卓 16勝 2人 1985年 斎藤雅樹 12勝 3人 1984年 江川卓 15勝 3人 1983年 江川卓 16勝 3人 1982年 江川卓 19勝 3人 1981年 江川卓 20勝 4人 1980年 江川卓 16勝 2人 1979年 新浦寿夫 15勝 1人 1978年 新浦寿夫 15勝 3人 1977年 小林繁 18勝 4人 1976年 小林繁 18勝 4人 1975年 堀内恒夫 10勝 1人 1974年 堀内恒夫 19勝 3人 1973年 高橋一三 23勝 3人 1972年 堀内恒夫 26勝 4人 1971年 堀内恒夫 14勝 4人 1970年 渡辺秀武 23勝 3人 1969年 高橋一三 22勝 4人 1968年 堀内恒夫 17勝 3人 1967年 城之内邦雄 17勝 5人 1966年 城之内邦雄 21勝 4人 1965年 城之内邦雄 21勝 4人 1964年 城之内邦雄 18勝 3人 1963年 伊藤芳明 19勝 5人 1962年 城之内邦雄 24勝 2人 1961年 中村稔 17勝 3人 1960年 堀本律雄 29勝 2人 1959年 藤田元司 27勝 3人 1958年 藤田元司 29勝 3人 1957年 藤田元司 17勝 4人 1956年 別所毅彦 27勝 4人 1955年 大友工 30勝 4人 1954年 別所毅彦 26勝 3人 1953年 大友工 27勝 5人 1952年 別所毅彦 33勝 4人 1951年 松田清 23勝 4人 1950年 藤本英雄 26勝 4人 1949年 藤本英雄 24勝 5人 1948年 中尾碩志 27勝 3人 1947年 川崎徳次 24勝 2人 1946年 近藤貞雄 23勝 3人 1945年 太平洋戦争により公式戦休止 1944年 藤本英雄 10勝 1人 1943年 藤本英雄 34勝 2人 1942年 須田博 26勝 4人 1942年 須田博 26勝 2人 1941年 須田博 15勝 2人 1940年 須田博 38勝 2人 1939年 スタルヒン 42勝 2人 1938年春 スタルヒン 14勝 1人 1938年秋 スタルヒン 19勝 1人 1937年春 沢村栄治 24勝 2人 1937年秋 スタルヒン 15勝 1人 1936年秋 沢村栄治 13勝 1人 #giants# #ジャイアンツ#

色々長くなりましたが 2026年08月26日(水)ヒガ2000単独ライブ「ドライブインシアター」昼公演 | です 本日22時からチケットが買えるように設定してあります。 昼公演は 1600開場 1630開演 になります。 18までには終わると思います。 どうぞよろしくお願い致します。

💙#aoen日和📷☀️260822# #雅久🐯# #京助🦭# 📺読売テレビ『音道楽√』に出演いたしました！ ありがとうございました💙 #読売テレビ# #音道楽# #aoen# #アオエン# #GAKU# #KYOSUKE#

🔎97万4,980円の箱が価格.comのデスクトップ2位に入った | NVIDIAが700ドル上げた理由も、買われる理由もメモリだ $NVDA $MU 価格.comのデスクトップパソコン売れ筋ランキング、8月14日から20日の集計で2位に入っているのは97万4,980円の製品だ。1位はHPの12万5,170円のタワー。約5万件が並ぶカテゴリで、その2位にレビューは1件も無い。 NVIDIA $NVDA のDGX Spark である。GB10 Grace Blackwell Superchipを積み、FP4で1 PFLOPを出す机上のAI開発機だ。このランキングは実売台数ではなく、製品ページのアクセス数とショップへの遷移から推定した販売数を週ごとに足したものだ。税込97万4,980円は7店舗の最安値になる。それでも、10万円台が並ぶ表の2番目に100万円近い箱が座っている。 この機械の値段がメモリでいくら動いたかを、NVIDIA自身が一度だけ金額で言っている。 2026年2月、同社は開発者フォーラムに「2/23/2026 Price Change Announcement」と題した告知を出し、DGX Spark Founders Editionの希望小売価格を3,999ドルから4,699ドルへ改定した。 > The MSRP for DGX Spark (Founders Edition) has been adjusted from $3,999 to $4,699 due to memory supply constraints > （NVIDIA Developer Forums, 2026年2月） 同じ告知に、ハードウェアや構成の変更は一切ないと明記されている。既存の注文には旧価格を適用するとも書いた。中身が1バイトも変わらないまま、700ドル、率にして17.5%が乗った。 会社はどの部材とも書いていない。この機械にHBMは載っておらず、積んでいるのは128GBのLPDDR5x、273GB/sだ。スマートフォンやノートパソコンに入るのと同じ系列になる。TrendForceが5月14日に置いた見通しでは、2026年4〜6月期のLPDDR5Xの契約価格は前四半期比78〜83%高い。予測値だが、700ドルを乗せた後も同じ系列が上を向いていたことは示す。 その128GBが、いま買われている理由でもある。 Poolsideのコーディングモデル Laguna S 2.1 は、総パラメータ117.6B、1トークンあたり8.5Bが動くMoEだ。NVFP4に量子化した重みは約71GB。Hugging Faceのモデルカードは、これが128GBの1台で動くと書く。vLLMでNVFP4のまま回した生成速度は、コードで毎秒22〜24トークンだ。71GBを載せるのに64GBでは届かない。128GBという刻みが要る。値上げの理由に会社が挙げたのはメモリで、買う理由になっているのもメモリの容量だ。 日本の店頭も動いた。日経クロステックは4月27日に「販売店にもよるが、2026年3月末時点では大体70万〜80万円といったところだ」と書いている。その5か月弱あとの最安値が97万4,980円だ。希望小売価格は2月の改定以降4,699ドルのままで、その後の改定は公表されていない。パソコンの値段は普通、発売から時間が経つほど下がる。 700ドルの反対側にいるのがMicron $MU だ。5月28日に締めた四半期で、スマートフォンとPC向けを合算したMobile and Client Business Unitの売上は115億2,100万ドル、全社414億5,600万ドルの27.8%を占めた。前年同期は32億5,500万ドルで、セグメントの粗利率は24%から87%へ動いている。LPDDR5X単体の採算ではない。ただし同四半期の製品ハイライトには、1-gamma 16Gb LPDDR5Xの量産立ち上げが並ぶ。量産している主な会社はSamsung、SK hynix、Micronの3社で、四半期ごとにドル建てで数字が出るのはMicronだ。 決算の設備投資額は、数量と単価を分けて書かない。買った側の損益計算書では、多く買ったぶんも、同じ量を高く買ったぶんも、一つの金額に溶ける。 分けて読める数字が一つだけ、店頭にある。中身は変えていないと会社自身が書いた製品に乗った700ドルだ。 崩れる場所もはっきりしている。8月末に締まるMicronの第4四半期でMobile and Client Business Unitの粗利率が87%から落ち、同じ時期にDGX Sparkの店頭価格も緩むなら、主導権は売り手から買い手へ動き始めている。粗利率は製品構成でも動くので、片方だけでは決まらない。 それまでは、増えた投資額のどこまでが同じ量への値上げなのかを、決算より先に机の上の値札が教える。 🤘情報提供 Stock Slayer :

💡Marvell $MRVL 、Google と累計1200億ドル規模のカスタムシリコン契約 | 5897万株の新株予約権を発行 $AVGO $GOOGL Marvell Technology $MRVL は8月19日、SEC に提出した Form 8-K で Google とのカスタムシリコン協業を大幅に拡大したと開示した。対価として Marvell は Google に対し、行使価格206.58ドルで最大58,970,907株を取得できる新株予約権(ワラント)を発行する。全量行使時の行使総額はおよそ122億ドルに達する。 契約の本質は、権利確定(ベスティング)の設計にある。1,360,867株は初年度に時間経過で確定するが、残る57,610,040株は240の均等トランシェに分割され、対象カスタム製品売上5億ドルごとに1トランシェが確定する。240×5億ドルで、全量確定には累計1200億ドルの調達が必要になる。対象期間は Marvell の FY2027 第3四半期から FY2033 末までで、予約権の失効日は2033年8月18日。つまり1200億ドルは支出コミットメントではなく、あくまでベスティングの閾値である。協業範囲は TPU エコシステムに attach する領域と定義され、AI 推論アクセラレータ、ストレージコントローラ、ネットワークインターフェースコントローラ、メモリインターフェースコントローラ、ニアメモリコンピュートが含まれる。TPU 本体の設計を置き換える契約ではない。 市場の反応は対照的だった。Marvell 株が10%近く上昇する一方、Broadcom 株は約5%下落した。Broadcom $AVGO の8月18日終値は380ドルで、年初来の上昇率は10%程度と半導体セクターの中では明確に出遅れている。 BofA(Vivek Arya チーム)は今回の契約を Broadcom にとって中立と評価する。根拠は既存の長期契約(LTA)だ。Broadcom は2026年4月、次世代 TPU の開発供給と次世代 AI ラック向けコンポーネントを2031年まで対象とする長期契約を Google と締結している。JPMorgan によれば同契約は v11 までの4世代をカバーし、2031年まで TPU 売上を毎年積み増すコミットメントを含む。TPU のコア設計そのものは CY31 まで確保されているという整理になる。 BofA の TAM 試算はこうだ。 Google のサーバー/ハードウェア向け設備投資は今後5年で1.5兆から2.0兆ドル超、TPU システムの TAM は CY27-31 累計で4000億から6000億ドル超。この配分について、Broadcom は55-60%超(2500億から3500億ドル超)を維持するとみる。メインのプロセッサダイ上の高付加価値コンテンツ、先端パッケージング、HBM 統合、SerDes、ネットワーキングを押さえているためだ。Marvell は XPU-attach プログラムを通じて10-20%(500億から1000億ドル超)、MediaTek はコスト最適化バリアントで20-30%(1000億から1500億ドル)を取りにいく構図となる。MediaTek は Google 内製チームと Zebrafish(TPU v8t、3nm)で協業しているが、Broadcom には18カ月のリードがあるとされる。 レーティングは両社とも据え置きだ。 Broadcom $AVGO は買い継続、目標株価530ドル(CY27予想 PER の30倍、SBC 込み)。FQ3 決算は9月2日の引け後に予定され、売上高約294億ドル、AI 半導体売上高は前年同期比200%超増がガイダンスとして示されている。顧客はAnthropic、Google、Meta、OpenAI を含む6社体制で、CY27 開始の Meta および OpenAI からの新規ランプアップが短期需要を下支えする。 Marvell $MRVL はトップコネクティビティピックとして維持、目標株価365ドル(CY30予想プロフォーマ EPS 15.04ドルの31倍を2年分割り引いた水準、過去中央値26倍をやや上回る)。XPU-attach の新規受注は収益可視性を高める一方、競争激化がマルチプルへのリスクとして残る。 直近の検証ポイントは2つ。Marvell の FQ2 決算が8月27日、Broadcom の FQ3 が9月2日である。Marvell 側では Google 案件の規模とタイミング、Broadcom 側では TPU の世代交代に伴う単価とコンテンツ構成が問われる。 構造的には、Google が単一供給から複数供給へ移行したこと自体は既定路線であり、争点は「誰が外れるか」ではなく「システム1台あたりの価値をどう分けるか」に移った。 Broadcom にとっての実質的なリスクはGoogle の喪失ではなく、シェアの逓減とマルチプルの剥落である。実際、8月14日の下落は AMD 要因ではなく、BofA のクレジット部門が Broadcom の発行体格付を Overweight から Marketweight へ引き下げ、AI チップ向けオフバランス調達の規模を3700億ドルと試算したことが引き金だった。エクイティ側の強気とクレジット側の慎重論が併存している点は、今の $AVGO を見る上で外せない。 調達額に株式を紐づける構造は、NVIDIA と OpenAI、AMD と OpenAI に続く流れであり、循環取引的な性格からバリュエーション膨張への懸念も指摘されている。Marvell 側には最大6.3%の希薄化が伴う。1200億ドルという数字を売上確約と読み違えないことが重要となる。

中国共産党の党員総数、1億128万6000人に達する 党員の職業別では、 農牧漁民2606万8000人 定年退職者2208万2000人 企業･事業体･社会機構の専門技術者1669万2000人 企業･事業体･社会機構の管理者1186万2000人 労働者（勤務技能人員）671万8000人 党・政府機関の職員742万9000人 学生253万7000人 その他の職業人員は789万8000人

過去の投資損益率はこんな感じ。 ※2003〜2016年は概算、2017年以降は記録を残しています。 【2003年】 超低位株の急騰で大きく利益。 【2004〜2005年】 新興不動産株の上昇に乗り、かなり儲かった時期。 【2006〜2008年】 一転して苦戦。 新興不動産株の急落に加え、パリバ・ショック、リーマン・ショックの影響を大きく受けた。 【2012年末〜】 アベノミクス相場の恩恵を受けて回復。 【2014〜2015年】 ノジマの急騰に全力で乗った。 【2017年】 PKSHA TechnologyのIPOセカンダリーで大きく利益。 【2018年】 久しぶりの年間マイナス。 【2020年】 コロナショックで前半は大苦戦。 ただ、その後の各国の大規模金融緩和で大きく回復。 【2021〜2023年】 海運相場に全力で乗り、大きく資産を増やした。 なお、ここでいう損益率は「その年の保有金融資産に対する利益率」 途中で不動産投資に回した資金は金融資産から除外しているので、各年の損益率を単純に複利でつないだ数字とは一致しません。 2003年　600% 2004年　333% 2005年　200% 2006年　-17% 2007年　-20% 2008年　-67% 2009年　25% 2010年　20% 2011年　17% 2012年　29% 2013年　222% 2014年　500% 2015年　150% 2016年　0% 2017年　1057.37% 2018年　-59.71% 2019年　157.12% 2020年　85.27% 2021年　93.57% 2022年　65.93% 2023年　209.02% 2024年　38.95% 2025年　57.94% 2026年　56.92%(8月21日まで)

Claudeがまとめました 多額の現金での不動産決済では現金の出所の追求は行わないのか いい質問です。ここには**用語の罠**があって、それが構造そのものになっています。 ## まず「現金」を二つに分ける 英語の "all-cash purchase" が誤解を生みます。これは**札束のことではありません**。 **① 紙幣そのもの** — 実はほぼ塞がれている **② 「オールキャッシュ」= 住宅ローンを使わない取引** — 実態は銀行送金。**本丸はこちら** ## 紙幣は実際にはほぼ塞がれている - **EU** — 2024年のAMLパッケージでEU全域1万ユーロ上限。加盟国は既にもっと厳しく、フランスとスペインは1,000ユーロ - **米国** — 上限はないが、事業者が1万ドル超の現金を受け取ればForm 8300でFinCENに申告義務。不動産も対象。分割すれば構造化という別の犯罪 - **日本** — 宅建業者は犯収法の特定事業者。取引時確認が義務 - **UAE** — 不動産業者はAED 55,000超の現金・暗号資産取引をFIUに報告 スーツケースに札束を詰めて家を買う絵は、現在ほぼ成立しません。 ## 本題は「住宅ローンを使わない取引」 ここが決定的です。 **ローンがある場合、出所確認は実質的に銀行がやっています。** 融資審査で収入、頭金の出所、口座履歴を見る。金融機関にはAML義務がある。つまり**住宅ローンがAMLの関所として機能している**。 **ローンがない場合、その関所が丸ごと消えます。** 代わりに誰が見るか——仲介業者、弁護士、公証人、決済代行を規制の網に入れているかどうかで決まる。前回述べたFinCENの規則が「非融資取引」だけを狙った理由であり、豪州トランシェ2の意味もここにあります。 ## 制度上は「確認することになっている」 英国を例にとると、2017年マネロン規則により不動産業者は規制対象で、HMRCへの登録、顧客デューディリジェンス、実質的所有者の確認、**資金源の確認**、5年間の記録保存、MLRO(報告責任者)の設置、疑わしい取引の報告が義務です。2020年からは売主だけでなく**買主にも**確認義務が及びます。 ですからご質問への答えは「行わない」ではなく、「**行うことになっている**」です。 ## しかし機能していない ### 数字が語ること 英国政府自身の発表によれば、2017年4月から2018年3月までの1年間に**不動産業者が提出した疑わしい取引報告はわずか710件**でした。同じ期間、会計士は5,036件、独立法律専門職は2,660件を提出しています。 不動産は英国の2025年国家リスク評価で最高リスク部門とされ、ほぼすべての資金洗浄類型と前提犯罪に登場するとされているにもかかわらず、です。 そして**2026年現在もNCAは、不動産部門からの報告件数は低水準にとどまると報告しています。** この間に、2016年から2022年にかけて**67億ポンド**分の英国不動産が出所の疑わしい資産で購入されたと推計されました。 米国の古いデータも同じ構図です。1996〜2006年の商業用不動産関連の疑わしい取引報告9,528件のうち、**9,191件は銀行が提出したもの**でした。不動産業者ではありません。 ### なぜそうなるのか——四つの理由 **① 利益相反** 確認を求められる当事者は、**取引が成立して初めて報酬を得ます**。仲介は成約報酬制です。取引を止める動機がゼロで、進める動機が最大。 英国の業界団体プロパティマークの指導文書が、「取引が商業的に価値が高い、進行が速い、契約直前だから、という理由で懸念を無視してはならない」とわざわざ書いていること自体が、実態を物語っています。 **② 「資金源」と「資産形成の経緯」の混同** 実務の確認は圧倒的に**Source of Funds(この取引の原資はどこから来たか)**で止まり、**Source of Wealth(そもそもどうやって財産を築いたか)**には及びません。 そして前者は簡単に満たせます。銀行の残高証明を出せばよい。しかし**口座に金があるという事実は、その金がどう稼がれたかを何も語りません。** **③ 「銀行を通ったから確認済み」という循環論法** 実務で最も多い思考停止がこれです。規制された銀行から送金されてきたのだから既に確認済みだろう、と。しかし送金元の銀行が行ったのは口座開設時のKYCにすぎず、コルレス連鎖を経た国際送金にはほとんど情報が付いていません。 **④ 監督の非対称** 英国では銀行はFCAが、不動産業者はHMRCが監督します。検査密度も執行力も別物です。HMRCの検査で繰り返し指摘されるのは、リスク評価がテンプレートの流用で古びている、顧客確認が場当たり的、といった初歩的な不備です。 ## 現在の各国の実態 ## 結論 ご質問への直接の答えは、**制度上は追及することになっている。しかし追及する義務を負う者が、追及しない経済的動機を持っている**、ということになります。 そして最も重要な点は——**「現金取引」とは、実は「銀行の関所を通らない取引」の別名**だということです。 ローンを組めば銀行が調べる。組まなければ、調べるのは成約報酬で食べている人だけになる。 金の話で「監査が当たっている段階がずれている」と申し上げましたが、不動産では**監査を当てられた人の利害がずれている**。同じ問題の、別の現れ方です。

動画生成AIに複数ステップで考える力を持たせる新手法HDR（Hierarchical Denoising for Visual Reasoning）が発表された（https://arxiv[.]org/html/2607.15278v1）。 いまの動画生成AIの多くは拡散モデル（ランダムなノイズを少しずつクリアな映像に近づけていく生成の仕組み）を使っていて、迷路やハノイの塔のような視覚的な推論もできるようになってきた。ただし既存の生成方式には弱点がある。ストリーミング型（過去のフレームだけを見て左から右へ逐次生成する方式、CausVidなど）は速いが、一度生成したフレームを後から直せず序盤の判断ミスを引きずる。双方向型（動画全体を毎ステップまとめてノイズ除去する方式）は前の判断を修正できて賢いが、毎回全フレームを更新するので計算コストが重くストリーミングに向かない。 HDRは動画の潜在表現（モデル内部で圧縮された動画データ）を6段階の木構造の階層に組む。粗いレベルはノイズを多めに残して複数の可能性を保持したまま大枠の計画を立て、細かいレベルに降りるほどノイズを削って具体的な映像へ絞り込む。各階層の中は左から右への逐次生成を保つのでストリーミングの速さはそのまま。SHAP（疎な階層的注意機構、各フレームが近くのフレームと一つ上の階層だけを参照して計算量を抑える仕組み）も導入している。論文では、既存方式が迷路で序盤に間違った分岐を選んで失敗するのに対し、HDRは分岐の判断を保留してから細部を詰めて正解にたどり着く例が紹介されている。 迷路・ハノイの塔・一筆書き・スライドパズル・倉庫番・水注ぎの6タスク、370本の評価動画によるベンチマークでは、ストリーミング型ベースライン（CausalForcing）比で成功率が34.22から60.29へ（76.2%の相対改善）、平均進捗スコアも76.00から89.56へ向上。推論速度は1フレームあたり0.70秒で、双方向型（37.92秒）より54.2倍速いのにストリーミング型ベースライン（0.72秒）とほぼ同速。学習データを2%に絞っても82.9%の成功率を維持できており（双方向型は52.0%まで低下）、データ効率の高さも見どころ。実機ロボットアームの迷路実験でも同じ枠組みが機能したという。

【コミケ108】2026年夏コミ企業ブース出展情報まとめ 『NIKKE』『ブルアカ』『トリッカル』『アトリエ』シリーズなど注目のブースをチェック！ 『原神』“スネージナヤ”実装記念の特設ステージや大型展示物、『ライザのアトリエ』ASMR専用ブースも登場。 #C108# #コミケ#