過去（歴史）の新しい位置づけと労働に対する尊厳について特に考えさせられた。 【土曜版 #89】2045年の未来像は。AI、分断、戦後秩序の終焉を読む（ゲスト：安川新一郎さん・塩野誠さん）# News Connect あなたと経済をつなぐ5分間 #ニュースコネクト#

Claudeがまとめました ゴールドの世界的流通が金融なみにクリーンになる可能性 ## まず前提を疑う——金融は「クリーン」なのか この会話でシンガポールの事例を見たとき、MASの総括はこうでした。**ほとんどの機関は方針と統制を整備していた。違反は方針の欠如ではなく実施の不備から生じた。** 金融は清潔ではありません。金融が持っているのは徳ではなく、**記録性と急所**です。この区別が答えを決めます。 ## 金融を統制可能にした五つの性質 1. **非物質化** — 貨幣は台帳の記入である。記録を作らずに動かすことが原理的にできない 2. **急所の存在** — ドル決済はニューヨークを通る。一国の管轄権が域外に及ぶ 3. **本人性の結合** — 口座は法的人格に紐づく 4. **凍結可能性** — キー操作一つで止まる 5. **遵守が生存条件** — コルレス網から切られた銀行は死ぬ ## 金はこの五つすべてで逆である 1. **溶かせば同一性が消える** — これは政策の失敗ではなく化学です 2. **急所がない** — ドル決済に相当するものが存在しない 3. **持参人証券** — 占有がそのまま権原 4. **物理的な金は凍結できない** 5. **遵守しなくても死なない** — 別の精錬所がある そして最も深い問題はこれです。**金融の清潔さを支える性質(記録に残ること)は、金の保有者が対価を払って避けているまさにその性質である。** 台帳の外にあることが金の商品価値なら、台帳に載せた金はもはや同じ商品ではありません。 ## だから答えは「ならない」——ただし正確には 改善しない、という意味ではありません。**市場が二層に分かれる**という意味です。 **白い層** — LBMA規格、中央銀行準備、ETF、大手ブランド。ここには曲がりなりにも急所があります。グッドデリバリー資格を失えば機関投資家に売れない。10〜20年で金融並みの追跡可能性に近づく余地はあります。 **灰色の層** — 零細採掘、地域交易、制裁回避、紛争金。ここは清潔化しません。むしろ**白い層が厳格化するほど、量がこちらへ押し出される**。 これは既視感のある構図で、金融では**デリスキング**と呼ばれてきました。世界に千数百万人いるとされる零細採掘者が、清潔な鎖の外に置かれる。清潔化の道徳的代価がここにあります。 ## 決定的変数は一つだけ——急所ができるか 候補は二つあります。 **① LBMAグッドデリバリー資格** — 現在唯一の実質的な関門です。ただしLBMAは**業界団体**であり、会員は精錬所そのものです。規制される者が規制者を構成している。2026年1月からの開示義務化は前進ですが、自主規制の強化であって公権力の急所ではありません。 **② 中央銀行の購買基準** — これが最も過小評価されているレバーです。 世界金評議会の2026年調査では、**89%の中央銀行家が世界の金準備の増加を予想し、記録的な45%が自機関の準備増を見込んでいます。** ポーランドは5月までに64トンを積み増し、中国人民銀行は2026年3月まで17か月連続で購入を続けました。 中央銀行はいま金の最大の限界的買い手です。**もし各国中銀が自らの購入に産地要件を課せば、それは金にとって史上初の本物の急所になりえます。** 現在ほとんど使われていないレバーです。 ## しかし逆風のほうが強い **① 価格** — 2026年1月に一時5,500ドル/オンスを超える史上最高値を記録し、第1四半期の平均は4,873ドルという四半期記録でした(6月末には4,000ドルを割る場面もありましたが、歴史的高値圏です)。**価格が上がるほど違法採掘と密輸の誘因が増す。** 取り締まりは常に上げ潮と戦っています。 **② 需要の質が変わった** — 世界金評議会は、**投資需要が加工需要をはるかに上回るようになった**と報告しています。つまり金の限界的な買い手は、装身具の消費者ではなく「体系の外の価値貯蔵手段」を求める人です。**追跡可能性を最も嫌う需要が、最も強い。** **③ 中央銀行のレパトリエーション** — インドやドイツがロンドンから金を本国に戻しています。主権的な物理支配の重視です。これは**唯一存在する急所から遠ざかる動き**です。 **④ 制裁の拡大** — ロシア、ベネズエラ、イラン、スーダン。制裁は金を非公式回路へ押しやります。制裁が増えるほど、追跡不能な金への需要が増える。 **⑤ ステーブルコイン決済** — ガイアナ=ベネズエラのUSDT事例が示す通りです。従来は、金自体が追跡不能でも、**支払う側の金銭は銀行を通りました**。決済がステーブルコインに移れば、最後の取っ手が外れます。 ## 最も警戒すべきは「中途半端な成功」 清潔化が失敗することより危険なのは、**部分的に成功すること**です。 ダイヤモンドのキンバリー・プロセスは、「紛争ダイヤ」を反政府勢力の資金源に限定して定義した結果、政府軍による人権侵害を伴う産出を認証してしまいました。認証が排除の道具ではなく、**洗浄のラベル**になった。 金にも同じ危険があります。「UAEGD認証だから問題ない」「LBMA登録だから安心」という形で、認証が実質的な検証を代替してしまう。この会話で見た通り、ヴァルカンビはLBMA会員でありながら、UAE産金のほぼ全量を持ち込んでいます。 ## 判定 私の見立てを、確度を分けて申し上げます。 ## 最後に一つだけ 金融がいまの水準に達するまでに、1970年の米国銀行秘密法から、1989年のFATF設立、9・11、2010年代のFATCA・CRSまで、およそ半世紀を要しました。 そしてそれが可能だったのは、**ドルという単一の急所があったから**です。 金にはドルがありません。 したがって答えは——**構造的に「ならない」。ただし二層化は進み、上の層はかなり清潔になる。そして下の層は、上の層が清潔になるほど太くなる。** なおこれは私の評価であり、業界側はより楽観的な見通しを述べています。判断材料として、2026年のUAE相互審査の結果と、LBMA開示義務化の初年度データが最初の検証点になるでしょう。

💡 Elastic N.V. $ESTC Q1 FY2027決算 2026-08-27 💰 今四半期業績 - 🟢 EPS：$0.70 (予想$0.584) - 🟢 売上高：$478.11M (予想$469.75M) 📊 重要指標 - 🟢 Elastic Cloud売上高：$235.2M (YoY+20%) - 🟢 Sales-led Subscription売上高：$398.5M (YoY+18%) - 🟢 cRPO (当期残存履行義務)：$1.153B (YoY+21%) - 🟢 RPO (残存履行義務)：$1.854B (YoY+27%) - 🟢 Non-GAAP営業利益率：16.2% (前年同期 15.7%) - 🟢 調整後フリーキャッシュフロー：$143M (FCFマージン 30%) - ⚫️ Net Expansion Rate：約111% 📊 次四半期ガイダンス - 🟢 EPS：$0.81 (予想$0.795) - 🟢 売上高：$486.5M (予想$483.47M) 📊 通年ガイダンス - 🟢 EPS：$3.33 (予想$3.244) - 🟢 売上高：$2B (予想$2B) 📍決算内容の注目ポイント - Deductive AIを買収し、AI駆動の調査・自動化機能をElastic Observabilityに統合 - OpenAIとの協業を発表し、Elasticsearch上でOpenAIの高度な推論モデルを企業コンテキストと統合 - ACV $100K超の顧客数が1,800超に到達、四半期純増数は過去最高を記録 - Gartner Magic Quadrant for Observability Platformsで3年連続Leader、IDC MarketScape SIEM 2026でもLeaderに選出 - $500Mの自社株買いプログラムの一環として、Q1に約$40M（約80万株、平均$49.71）を買い戻し 🤵‍♂️CEO (Ash Kulkarni) コメント 「Elasticは2027年度の力強いスタートを切り、すべての主要指標でガイダンスを上回りました。AIはエンタープライズ技術スタックを再構築しており、組織はどこで構築し、どのようにアプリケーションとデータを観測・保護するかについて意図的な選択を行っています。ACV $100K超コホートへの四半期純増顧客数が過去最高を記録し、cRPOおよびRPOの成長が続いていることは、この需要の持続性を反映しています。Search & AI、Security、Observability全体で成長モメンタムが加速しており、事業の軌道に自信を持っています。」 🔍 主要ファンダメンタルズ指標 - 時価総額: 8.71B - PER: 23.64 - Forward PER: 25.83 - PEG: 0.04 🎯市場評価 - 株価 (発表前): 📈$83.78 (5.72%) - 株価 (発表後): 📉$78.5 (-6.3%) - 決算前アナリスト目標株価: $69.89 ($91 ~ $49) A - 決算総合サプライズ率 (AI推定): 🤩12.85% - 決算後目標株価 (AI推定): $82.37 🤖 決算まとめるくん(AI)コメント 「Elastic N.V.のQ1 FY2027決算は、売上高・EPSともにアナリスト予想を明確に上回る好決算となりました。Non-GAAP EPS $0.70は予想$0.584に対して約20%のビートであり、売上高$478.1Mも予想$469.75Mを約1.8%上回っています。 特筆すべきは、将来の売上を示す先行指標であるcRPO（当期残存履行義務）がYoY+21%の$1.153Bに達し、RPOもYoY+27%の$1.854Bと力強い成長を維持している点です。ACV $100K超の大型顧客数が1,800超に拡大し、四半期純増数が過去最高を記録したことは、エンタープライズ市場での需要の堅調さを裏付けています。 Elastic Cloud売上高はYoY+20%の$235.2Mとなり、クラウドシフトが着実に進展しています。Non-GAAP営業利益率は16.2%と前年同期の15.7%から改善しましたが、リストラ費用$19.9Mを含むGAAP営業損失が$23.6Mとなっている点には留意が必要です。一方、調整後FCFマージンは30%と高水準を維持しています。 ガイダンスについては、Q2売上高$486.5M（予想$483.47M）、通年売上高$2.004B（予想$2B）、通年Non-GAAP EPS $3.33（予想$3.244）と全項目で予想を上回る見通しを提示しました。OpenAIとの協業やDeductive AIの買収など、AI戦略の具体化も進んでいます。 ただし、決算発表後の時間外取引で株価が下落している点は、直近の株価上昇による期待値の高さやバリュエーション面での調整圧力が影響していると推察されます。Non-GAAPグロスマージンが前年同期の78.7%から76.6%に低下している点も、コスト構造の変化として注視が必要です。 評価は📈ポヨ」 🏢 Elastic N.V. 概要 - セクター: テクノロジー - 特徴: 検索技術とAIを統合したElasticsearch Platformを基盤に、検索・オブザーバビリティ・セキュリティソリューションを提供するエンタープライズソフトウェア企業 🤘情報提供 Stock Slayer :

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#

AIがロボット犬を人間の助けなしに操り、最速の人間チームより約20倍速くタスクを完遂——物理世界に出てきたエージェントAIの実験です🐕 タイトル: Project Fetch: Phase Two URL: 🐕 概要 Anthropic の Frontier Red Team による研究で、先進的な言語モデルが四足歩行ロボット（ロボット犬）を自律制御し、高度なタスクを完遂できるかを検証した追跡実験（Phase Two）です。 ❓ 解決する課題 2025年8月の初回に続き、次の問いに答えます。 ・新しいClaudeモデルは、前世代（Opus 4.1）よりロボティクスのタスクで優れているか ・人間の助けなしに、自律的に動作できるか 💡 方法論と実験設定 ・Claude Opus 4.7を、Claude Code上で最大の適応的思考の努力レベルに設定し3回試行 ・Phase Oneで人間チームが行ったのと同じタスクに挑戦：映像・LiDARセンサー接続、制御プログラムの記述、経路監視、ビーチボール検出、自律回収 ・人間の関与は最小限（ノートPC接続、最初のプロンプト、コマンド/タスク承認のみ） 📊 実験結果 ・人間の助けなしのClaude Opus 4.7が、最速の人間チームより約20倍速い ・全グループ完了の4タスクで、非Claudeチームより平均37.7倍、Claude支援ありチームより18.9倍速い ・生成コードは1,045行で人間Claudeチーム（10,309行）の約1/10、それで同等以上の結果 ・一方、閉ループのフィードバックを要する精密なボール操作には苦戦 #エージェントAI# #ロボティクス#

【追悼・河野洋平氏】父・一郎が遺した目黒の大豪邸をハンガリー大使館に貸し出した知られざる逸話《神宮寺 慎之介》 「6月13日に年に一度開催される友好協会の総会が都内で開催される予定なのですが、洋平先生からは出席するとの返事を頂いていただけに今回の訃報には落胆しました。40年ぐらいも友好協会のために尽力して下さって感謝しております」（日本・ハンガリー友好協会理事） 晩年は衆議院議長を長らく務めた河野洋平氏が6月8日死去した。89歳だった。 1937年神奈川県平塚市生まれ。父親は戦後の政界の実力者で建設大臣も務めていた河野一郎氏。次男として誕生した洋平氏は早大卒業後に商社勤務をしていたが、65年に一郎氏の急逝を受けて67年の総選挙に立候補して初当選を果たす。その後連続当選を14回果たしている。 一郎氏の実弟で長らく参院議員を務め、参院議長にもなった河野謙三氏は叔父にあたるが、華麗なる一族の後押しもあってその後は選挙で負けることもなかった。 ちなみに謙三氏は早大に進んで陸上部の長距離ランナーとして箱根駅伝でも大活躍し、2度の優勝を果たした後もスポーツ界に尽力していたのも知られたことである。 洋平氏は初当選直後から「自民党のプリンス」と目されていたが、田中角栄元首相の逮捕を受けて76年に「金権打破」を訴えて若手議員らと離党して新自由クラブを結成し、新党ブームを起こす。83年に自民党と連立政権を組み、85年の中曽根内閣の科学技術庁長官として初入閣した。そして86年の衆参同日選での敗北を受けて解党して自民党に復党している。 92年には宮沢内閣の官房長官として就任し、93年8月内閣総辞職直前に慰安婦問題の「河野談話」が出された。 ▶続きを読む（コメント欄へ）

💡 Samsung Electronics 、NVIDIA のカスタムメモリ「NVHBM」で先行か | HBM4E 8段・17〜18Gbpsを開発中 $NVDA $MU $TSM $AMZN Samsung Electronics が NVIDIA $NVDA のカスタムHBM「NVHBM」供給で中核パートナーの座を先に押さえた、とソウル経済が8月28日に報じた。 同社は NVIDIA の要求に合わせ、当初準備していた12段・16段ではなくHBM4E（第7世代）の8段品を開発している。提示された動作速度は17〜18Gbpsで、初期HBM4Eサンプルの14.4Gbpsを2割上回る。積層高さを3分の1削り、その分を速度に振り替える構成になる。 NVHBMは NVIDIA が現地時間8月26日、NVLink Fusion の拡張として公開した独自規格である。従来はXPU側の演算ダイに載っていたメモリコントローラをHBMスタック内部へ移す設計で、標準HBM4E比で帯域が最大30%向上、HBM消費電力が最大15%低下、演算ダイ側で使える面積が最大25%増える。JEDEC規格比でPHYと周辺回路の面積は最大67%削減され、インターポーザ配線が簡素化されることでパッケージ全体では最大80%多くのシリコンを実装できるとする。NVIDIA 自身は製造せず、複数のメモリベンダーが供給できる標準実装を整える形を取り、第1号パートナーは Amazon $AMZN 傘下のAnnapurna Labsとなる。次世代Trainiumでの組み合わせが想定されている。 8段への回帰は、これまでのHBM競争の前提を反転させる。HBMは4段から8段、12段へと積み上げて容量を稼いできたが、段数が増えるほどDRAMダイを薄く削って精密に積む必要があり、後工程の難易度と歩留まり負担が跳ね上がる。8段は製造負荷が軽く、同じウェハ投入量からより多くのスタックを取り出せる。 Samsung と SK hynix は今年下期、NVIDIA 向けHBM4でも8段比率を引き上げる計画で、発熱管理と供給安定性が主因とされる。SK hynix のCEOは27日、米インディアナ州の先端パッケージ工場起工式後の会見で、メモリ不足が2030年末まで続くとの見方を示している。8段回帰は、この供給制約下でHBM搭載GPUの絶対数を確保するための現実解と読める。 代わりに NVIDIA は速度を取りにいく。NVHBMは2027年後半投入のRubin Ultra世代からの適用が有力とされ、同世代はスケールアップ領域を従来の72基から最大576基へ8倍に広げる。GPU単体のメモリ容量が減っても、より速いHBMを載せたGPUを数百基束ねて全体演算性能を積み上げる設計思想である。 Samsung のHBM4Eラインアップは8段32GB、16段64GBの構成で、16スタック実装なら8段採用時のパッケージ容量は512GB、当初示された1TBの半分に落ちる。一方、HBM4Eの2048ビット幅（16Gbpsで4.0TB/s）を前提に17〜18Gbpsを当てはめるとスタック帯域は4.4〜4.6TB/sとなり、NVIDIA が掲げる標準HBM4E比30%増とほぼ一致する。容量と帯域のトレードオフを、帯域側へ振り切った判断だ。 Samsung が優位に立つ理由は組織構造にある。NVHBMはDRAMだけでなくロジックベースのベースダイ設計と製造能力を要求する。Samsung はHBM4で1c DRAMと自社Foundry 4nmベースダイを組み合わせ、JEDEC標準8Gbpsを約46%上回る11.7Gbps（最大13Gbps）を安定確保した。対してSK hynix はHBM4E向けロジックダイにTSMC $TSM の3nm採用を検討し、Samsung は自社4nmで対応する構図にあり、Micron $MU も標準・カスタム双方のHBM4Eロジックダイ製造をTSMCに委ねている。高積層ではなく速度と開発回転数で勝負が決まる局面では、この一貫体制が効く。 最大の未確定要素は初適用世代である。NVIDIA 自身の発表はNVHBMを将来のGPUのメモリ基盤とするに留め、時期を明示していない。海外メディアの一部は2028年のFeynman世代を初適用先と見る一方、韓国側の報道はRubin Ultraを指す。 より本質的なのは主導権の移動である。ベースダイに載るコントローラが NVIDIA 設計になるということは、HBMの付加価値の一部が製造側から設計側へ移ることを意味する。Micron 経営陣は既に、設計と認証にかかる時間とコストを踏まえれば顧客が3社すべてと組むとは限らず、2社あるいは単独調達へ収斂し得ると指摘している。標準品の汎用化と特注品の囲い込みが同時に進み、供給者の交渉力は案件ごとに大きく振れる。 需要側の温度は依然高い。NVIDIA の2027年度第2四半期（7月26日締め）は売上高962億ドルで前年同期比106%増、データセンター部門は890億ドルで同117%増、第3四半期ガイダンスは1,058〜1,101億ドル、上位5社のハイパースケーラー設備投資は2026年の8,000億ドルから来年1兆3,000億ドルへ拡大する見通しが示された。この需要を前に、メモリ供給の物理的制約をどう回避するかという設計解がNVHBMであり、8段回帰である。積層数を競う段階から、速度と実装数を競う段階へ。AIメモリの評価軸が入れ替わる過程を注視したい。

Claudeに聞きました 飛騨トンネルと南アルプストンネルの違い 飛騨トンネルと南アルプストンネルの違いですね。前回、飛騨トンネルがリニア南アルプス採用の前例になったと触れた、その比較です。飛騨トンネルの諸元（長さ・土被り・難工事の中身）を正確に確認してお答えします。飛騨トンネルと南アルプストンネルの違いですね。前回「飛騨トンネルがリニア南アルプス採用の前例になった」と触れた、その二つの比較です。結論を先に言うと、**両者は「超深部・断層・高圧湧水」という根本的な難しさを共有し、飛騨が南アルプスの直接の手本になっています**が、種類・規模・段階、そして決定的に「水の意味」が異なります。順に整理します。 ## 飛騨トンネルとは何だったか まず飛騨トンネルの実像を押さえます。これは東海北陸自動車道の、飛騨清見ICと白川郷ICの間で籾糠山（標高1744m）を貫く、全長10,712m（約10.7km）の道路トンネルで、道路トンネルとしては国内3位の長さです。1996年に着工し、2008年の開通まで約11年を要した、「20世紀最後のビッグプロジェクト」「最後の難関」と呼ばれた難工事でした。 その過酷さは数値が物語ります。**最大土被りは1,000mを超え、水圧は5.4MPa（55kgf/cm²)、最大湧水量は毎分70トン**――これは青函トンネル（土被り240m、水圧24kgf/cm²)を上回り、毎分70トンは人口32万人規模の都市の1日の上水に匹敵する量でした。地質も複雑な不良地山・断層破砕帯・高圧湧水帯ばかりで、**投入された世界最大級のTBM（先進坑の「天生太郎」径4.5m、本坑の「夢天生2000」径12.84m）は、貫通まで残り約300mの地点で、巨大な地圧（土圧）に押し潰されて停止し、機体の一部を壁に残したまま放棄された**のです。膨張性地山では路盤が60cmも持ち上がり、鋼製支保工が破断しました。総事業費は約1000億円。それでも――青函トンネルや安房トンネルと違い――**死亡事故ゼロを達成**したことが、特筆されます。 ## 両者の違い この飛騨トンネルと南アルプストンネルを比べると、違いは次の点にあります。 **第一に、種類が違う。** 飛騨は自動車（道路）トンネル（暫定2車線の対面通行）であるのに対し、南アルプスは**時速500kmの超電導リニアが走る鉄道トンネル**です。リニアは最急勾配を40‰と大きく取れるなど、断面も勾配も換気も性格が異なります。 **第二に、規模が桁違いに大きい。** 飛騨が約10.7kmなのに対し、南アルプストンネルは**約25km**（山梨7.7km・静岡8.9km・長野8.4km）で、2倍以上の長さです。ある現地の記録は、南アルプスを「飛騨トンネルと比べても比較にならない全長、規模、深度のもの」と評しています。 **第三に、段階が違う。** 飛騨は2008年に**完成した実績**であるのに対し、南アルプスは**いまだ建設中**で、結末は未確定です。 **第四に、地質的な難しさは共通だが、その「顔」が違う。** 両者とも土被り約1000m級・断層破砕帯・高圧突発湧水・軟弱地山という、同種の困難を抱えます。実際、JR東海は南アルプスの畑薙山断層帯について、土被り約800〜1,100mで約10kmにわたり断層帯沿いに掘ることになり、高圧突発湧水や大きな土圧のリスクを認めています。ただし飛騨の「顔」が、TBMを二度も押し潰した**膨張性地山（地圧）**だったのに対し、南アルプスの「顔」は、**中央構造線と糸魚川‐静岡構造線という二つの巨大構造線に挟まれた、多数の断層**です。 ## 最大の違い ―― 「水の意味」 そして決定的な違いが、**水の意味**です。 飛騨トンネルにとって、毎分70トンの高圧湧水は、あくまで**掘削中の“工事上の脅威”**でした。水を抜きながら掘り進めればよく、抜いた水が誰かの生活を脅かすという問題ではなかった。 ところが南アルプストンネルでは、水は**“下流の水資源を奪う”という政治的・環境的な障壁**になります。トンネルは大井川の地下約400mを通り、トンネルに湧き出た水は、そのまま**大井川から失われる水**を意味する。約60万人の生活用水源である大井川の流量が減る――この一点が、飛騨が経験しなかった、静岡県との長年の対立を生みました。さらに、静岡工区は基本的に下り勾配で掘る計画ですが、畑薙山断層帯を静岡側から下向きにNATMで掘ると、断層・破砕帯で高圧突発湧水が生じて切羽周辺が水没するリスクがある、と国の資料も認めています。**「水を抜けば済む飛騨」と「水を抜くこと自体が問題になる南アルプス」**――ここが本質的な違いです。 ## 関係 ―― 飛騨は「手本」であり「警告」でもある 最後に、両者の関係を。前回触れたとおり、**飛騨は南アルプスの直接の前例**です。JR東海は国の資料で、「地質の脆い箇所でTBMを用いて掘削に挑戦したトンネル事例」として飛騨トンネルを明示的に挙げ、その経験を南アルプスに生かすとしています。飛騨の「調査坑」は、南アルプスの「先進坑」と同じ役割です。そしてJR東海は、土被り約800mの超大土被り区間を「最新の計測・設計・施工の技術を用いて、貫通させる覚悟」だと述べています。 しかし、この手本は**二面的**です。一方で飛騨は、「土被り1000m超・断層・高圧湧水の山岳トンネルでも、TBMとNATMを組み合わせれば貫ける」ことを実証しました。だからこそ南アルプスルートが採用された。他方で飛騨の教訓は、警告でもあります。飛騨の技術者は「飛騨トンネルクラスの現場をTBMのみで貫通できることはあり得ない」「今後はTBM・NATM・シールドを条件に応じて組み合わせるハイブリッドだ」と総括しました。実際、二台のTBMは潰れ、貫通に11年を要した。南アルプスはそれより長く、深く、不確定要素に満ちている。ある現地の記録は、飛騨には「明確な目的と現実的なバランス感覚」があったが、南アルプスはそれを欠き工期も読めない、と批判的に対比しています（これは一つの見方です）。 ## まとめ 整理すると、飛騨トンネルと南アルプストンネルの違いはこうです。**共通点**は、土被り約1000m級・断層破砕帯・高圧湧水という、同種の超難工事であり、飛騨が南アルプスの技術的な手本だということ。**相違点**は、(1)飛騨は道路、南アルプスはリニア鉄道、(2)約10.7km対約25kmと規模が2倍以上、(3)飛騨は完成済み、南アルプスは建設中、(4)地質の「顔」が膨張性地山か二大構造線か、そして何より**(5)飛騨の水は「工事上の脅威」にすぎなかったが、南アルプスの水は「大井川の水資源を奪う」政治的障壁になる**――この最後の点が決定的な違いです。 前回の問い（JR東海は南アルプスを貫けるか）に引きつければ、飛騨トンネルは、その答えの両面を象徴しています。「土被り1000m超の山も現代技術で貫ける」という**希望の根拠**であり、同時に「TBMも潰れ11年かかった」という**困難の証言**でもある。南アルプスは、その飛騨の技術を受け継ぎながら、より大きな規模と、飛騨にはなかった「水をめぐる対立」という新たな次元を抱えて、いままさに掘り進められているのです。

📒NVIDIAが取りにきたのは、シェアではなく規格だった | メモリの設計図と、300万のモデルが積まれた場所 $NVDA 2026年8月26日、水曜日。米国市場の引け後に、NVIDIA（NVDA）が2027年度第2四半期の決算を出した。 数字は良かった。 売上962億ドル、前年同期比106%増。前年比の伸び率が加速したのは、これで4四半期連続になる。データセンターが890億ドルで、全社売上の92.5%を占めた。Non-GAAP EPSは2.22ドルで、市場予想の2.09ドルを上回っている。 しかし、市場が最初にみたのは、そこではない。 粗利率だった。第2四半期の実績75.0%が、第3四半期に74.0%へ落ち、第4四半期には71〜72%まで沈む。CFOのColette Kressは理由を明言した。メモリの価格だ、と。 そして、この会社がこれまで一度もやらなかったことを、一つだけ行った。1年先のガイダンスの公表だ。2028年度の売上は、前年比で約70%増える見通しだと置いた。 良い決算とガイダンスにコストの警告が付いた、という読み方をすれば、それで話は終わりだ。 ところが、同じ日にNVIDIAに関して、意外な発表と報道があった。 一つはNVHBMという技術発表だ。 HBMのメモリコントローラを、演算チップのダイからメモリ側のベースダイへ移す設計になっている。そして注目すべきは、NVIDIAがこれを自社で製造すると言っていないことだ。標準実装を自分で策定し、複数のメモリメーカーがそれに従って供給する形にする、というものだ。 もう一つは買収報道だった。 The Informationが、NVIDIAがHugging Faceを129億ドルで買収することに合意したと伝えた。Hugging FaceはオープンソースのAIモデルが世界中から集まる場所で、300万を超えるモデルが置かれている。年間経常収益は1億ドルほど。利用者の97%は一円も払っていない。 ここで違和感が残る。 決算の数字だけを追っていると、この会社はコストに押されているように見える。粗利率を3ポイント以上削られ、部品の値上げを全額は転嫁できていない。売り手として世界最強クラスの価格決定力を持つ会社が、メモリメーカーの言い値を飲んでいるように写る。 だが、同じ日に出た二つの発表は、コストに押されている会社の動きではない。 メモリの設計仕様を自分で決めて、他社に作らせる。オープンモデルが集まる場所を買う。どちらも、目先の粗利率には一円も効かない。効いてくるのは数年先だ。 粗利率を削られている当の四半期に、なぜ数年先の標準を取りに行くのか。 この1日に出たものを並べ直して、感じたことが一つある。 NVIDIAが取りに行っているのは、もうチップのシェアではない。AIインフラの各層で、みんなが従う形、つまり「規格」そのものだ。 メモリだけの話ではない。相互接続にはNVLink Fusionがあり、他社のカスタムチップを自社のラックへ迎え入れている。モデルの流通にはHugging Faceがある。資本の流れにも、6つの金融機関と組んだ5,000億ドル超の枠を用意した。 自分で全部を作るのではなく、通り道を持つ。同じ形態が何度も出てくることに気が付く。 本記事の前半では、Q2 FY2027の決算を分解する。数字の並びには、この会社が何を先に買ったかがそのまま出ている。後半では、同じ1日に出た発表を層ごとに並べ直す。演算、相互接続、メモリ、モデル、そして資本。5つの層で何が起きたのかを追うと、NVIDIAがどこに立とうとしているのかが見えてくる。今後の投資判断の参考となれば幸いだ。 なお、決算発表とQ&Aの全文日本語訳についてはXのサブスクメンバー向けに公開している。良ければ、合わせて参照してもらえたらと思う。 では、早速決算の中身を見ていく。 （続きは以下のnote記事にて！）