ご訪問ありがとうございます。
ないとめあです。
外国人労働者、特にエジプト人労働者の日本での雇用に関する合意書について解説していますが、知らないうちにこのような移民推進政策が地方団体により進められ外国人だらけになっていくのですね。ほんとに迷惑です。
一部の人だけという人もいうけど、外国移民はこれが通常の人でそうゆう人がいっぱいいるということです。まー、そんなのは当たり前です。先進国で育った人ではないのですから...
では、また！
こんにちは！こんばんは！
ないとめあです。
ご訪問ありがとうございます。
9月の利率になります...
変動10年の金利が１％を超えました。
円安も進行しています。株安になると
トリプル安でスタグフレーションになりますｗ
債券の利率が上がってるのに
円高に動かないのは危険ですね...
もし日銀が９月に利上げ、FRBが９月に利下げを
するとしたら円高に動くはずなので注目です。
景気は悪くなるでしょうが、物価高も抑えられるはず。
日銀が庶民を見ているのか？
それとも輸出大企業を見ているのかが
９月の政策でわかりますｗ。
もし、据え置きなら企業重視で
庶民はどうでもいいんでしょうね
。
では、また。
ご訪問ありがとうございます。
ないとめあです。
予測して当たるように、予測モデルとロジックの改善を行いましたｗ。 私が改善点の仕様を提示してAI様がロジックを考えています。まー、SEとプログラマーのような関係ですね...w
このAIプログラマーは、文句を言わないので最高です。正直、人間のプログラマーだと仕様について意見をいうことが多々あります。私も仕様が気に食わなければ意見を言いますので、極普通のことですがAI様は意見を言いません。従順ですが、仕様が間違っていようがおかしかろうがそのまま実装しようとして、時間がめちゃかかるというのも多々あります。しかし、ほんの数分で実装してくれ、デバックもしてくれるなんてメリットしかありません。
改善した内容、ですｗ！
- 特徴量の追加: RSI（相対力指数）などのテクニカル指標や、日付に関する特徴量（曜日、月など）を予測に利用するようになり、精度向上を図っています。
- 出来高予測の高度化: 出来高の予測が、単純なモデル予測から、株価の変動率に応じたルールベースの動的なロジックに変更されました。
- Transformerモデルの削除: このモデルは予測には向かないので削除しました。
※指標の説明
RMSE (二乗平均平方根誤差): 予測と実際の値の差の二乗の平均の平方根。小さいほど良い。
MAE (平均絶対誤差): 予測と実際の値の差の絶対値の平均。小さいほど良い。
R2 Score (決定係数): 実際の値の変動を予測モデルがどれだけ説明できるかを示す指標。1に近いほど良い。
R2 Scoreが最も高いモデルは gru (R2: -3.0113) でした。
つまり、月曜日の株価は159.4～159.5となるとでました！
9/5の株価が159.2なのでとても無難な予測です...
グラフを見るととっても嘘くさいです。ジグザク感がありません。
今回はこれで、様子を見ます。
では、また。
ご訪問ありがとうございます。
ないとめあです。
これは酷すぎる。
立憲民主党に票を入れる人は何を考えているのか？ (; ･`д･´)
以下、要約です。
2012年、民主党政権が導入した固定価格買い取り制度（FIT制度）は、再生可能エネルギーの普及を加速させるという名目のもと、国民負担と市場の歪みを生み出す“制度的バブル”を引き起こしました。震災後の不安と原発忌避の空気に乗じて、42円/kWhという異常な高価格で太陽光発電を20年間固定買い取りするという政策は、結果として「金払いのいい客」として日本を世界のソーラー業者の餌食にしたのです。
民主党政権が生んだ経済的非合理
民主党政権は「脱原発」「再エネ推進」という理想を掲げ、国産パネルの普及や関連産業の育成を目指したとされています。しかし、実態はどうだったか。ヨーロッパで既にソーラーバブルが崩壊していたにもかかわらず、その3倍もの価格設定を行い、経済合理性を無視した政策を強行。電力中央研究所が「高値で不動産を買うようなもの」と警告していたにもかかわらず、耳を貸さなかったのはなぜか。
結果として、電力業界とは無縁の企業や個人投資家が殺到し、認定だけ受けて工事を遅らせる“駆け込み認定”が横行。42円の権利だけを確保し、事業を転売するという“制度の錬金術”が蔓延しました。これはもはや、再エネ政策ではなく、投資詐欺に近い構造です。
国民負担という“見えない増税”
FIT制度の最大の問題は、国民がそのツケを払わされる仕組みにあります。電力会社が高値で買い取った分は、「再エネ発電賦課金」として電気料金に上乗せされ、全国民が負担することになります。制度開始当初は月数円だった負担が、わずか5年で年間8,400円、2021年には1人あたり約2万円、3人家族なら年間6万円という“見えない増税”に化けました。
これは消費税率に換算すれば数％分に相当し、国民の生活を静かに圧迫する構造的な負担です。しかも、42円で認定された契約は20年間固定。つまり、過去の政策ミスの代償を、未来の国民が払い続けるという“制度的債務”が残されたのです。
FIT制度の副作用は、地域を蝕む、単なる経済的負担にとどまりません。現在、日本各地で「メガソーラー危機」と呼ばれる新たな問題が顕在化しています。
- 🌲 環境破壊と景観損失
森林を切り開いて設置されたメガソーラー施設が、土砂災害のリスクを高めたり、地域の景観を損なう事例が相次いでいます。環境保護の名のもとに始まった制度が、皮肉にも自然破壊を招いているのです。 - 🏘️ 地域住民との対立
地元住民の合意を得ないまま進められたメガソーラー計画が、住民運動や訴訟に発展するケースも増えています。再エネ推進が「地域無視の開発」にすり替わってしまった構図です。 - ⚡ 電力系統の逼迫
発電所の急増により、送電網の容量不足が深刻化。電力会社が新規接続を保留する事態も発生し、再エネの安定供給という本来の目的が揺らいでいます。 - 💸 採算性の崩壊と放置施設の増加
FIT価格の引き下げにより、採算が取れなくなった事業者が撤退し、放置された太陽光施設が増加。メンテナンスされない設備が災害リスクや景観問題を引き起こしています。
では、また！
ご訪問ありがとうございます。
ないとめあです。
📰 毎日新聞の記事によると、農水省は英語を中心とした多言語での原材料表示を企業に促す方針を固め、来年度からモデル事業を開始する予定です。対象は抹茶製品、乾麺、ジャム、冷凍食品などで、ハラール、ビーガン、グルテンフリー対応も視野に入れています。
💰事業費としては、来年度予算の概算要求に「5500万円」が盛り込まれていることも報じられています。
📱スマホで翻訳できる時代に、なぜ税金で？
今やスマートフォンをかざすだけで、食品パッケージの日本語表示を瞬時に翻訳できる時代です。Google Lensや多言語翻訳アプリの精度は年々向上しており、原材料やアレルゲン情報を把握するのに、わざわざパッケージ側が多言語対応する必要があるのか疑問です。しかもこの事業、税金で行われるのです。つまり、私たちの財布から出ていくお金で「すでに解決済みの問題」に対して、わざわざ新たな仕組みを作ろうとしています。
💸輸出コスト削減？本当に？
「輸出時のコスト削減につながる」との説明もありますが、そもそも輸出向け製品は現地向けにラベルを貼り替えるのが一般的。それを国内表示と統一することでどれほどのコスト削減になるのか、具体的な試算は示されていません。むしろ、国内向け製品に余計な表示義務が加わることで、製造現場の混乱やコスト増につながる可能性すらあります。
🌍グローバル対応は民間主導で十分
ハラールやビーガン、グルテンフリー対応の拡大は歓迎すべき動きですが、それは市場のニーズに応じて民間企業が柔軟に対応すべき領域です。消費者の声に耳を傾け、必要な情報を提供するのは企業の責任であり、税金を使って一律に標準化する必要はありません。
🧠「親切」の名のもとに進む非効率
「外国人に優しい日本を目指す」という理念は素晴らしいですが、それが非効率な税金の使い方につながっているなら、本末転倒です。技術がすでに解決している問題に対して、行政が後追いで制度を作るのは、時代錯誤と言わざるを得ません。
では、また！
ご訪問ありがとうございます。
ないとめあです。
2026年度、ゆうちょ銀行がデジタル通貨「DCJPY」の導入を発表しました。これは単なるキャッシュレス化ではなく、銀行預金そのものをトークン化するという、日本の金融システムにとって画期的な一歩です。
💡DCJPYとは？電子マネーとの違い
DCJPYは、インターネットイニシアティブ（IIJ）グループのディーカレットDCPが開発した「トークン化預金」型のデジタル通貨です。SuicaやPayPayのような前払式電子マネーとは根本的に異なり、銀行預金をブロックチェーン上で扱えるようにしたものです。
🧾自分のゆうちょ口座はどうなる？
DCJPY導入後も、既存のゆうちょ口座はそのまま使えます。ただし、DCJPYを利用するには専用口座の開設と預金の一部をDCJPYに変換する操作が必要です。
🔁DCJPY発行の流れ（例）
- ゆうちょ口座に ¥100,000 の残高がある
- DCJPY専用口座を開設し、¥30,000分の発行を希望
- ¥30,000分のDCJPYが発行され、貯金口座残高は ¥70,000 に
- DCJPYはNFT購入や自治体給付の受け取りなどに利用可能
- 必要に応じてDCJPYを円に戻すことも可能
[ゆうちょ貯金口座]───▶[DCJPY専用口座]
¥100,000 発行希望：¥30,000
└▶ DCJPY 30,000発行
└▶ 貯金口座残高：¥70,000
🧠仕様駆動型金融の可能性
DCJPYはスマートコントラクトに対応しており、条件付き決済や自動執行が可能です。これは、AIエージェントによる資産管理や、自治体による条件付き給付（例：子育て世帯への支援）などにも応用できます。
仕様駆動型の設計に関心がある方にとって、DCJPYは「金融ロジックをコード化できる預金」として非常に魅力的な対象です。
📊金融市場へのインパクト
ゆうちょ銀行は190兆円以上の預金残高を持ち、DCJPY導入によって以下のような変化が予想されます
- デジタル証券市場の拡大と即時決済化
- 地方自治体の給付業務の効率化
- 若年層の金融リテラシー向上と口座開設促進
- 金融商品の小口化と新規投資層の獲得
🚀今後の課題と展望
DCJPYは「預金の未来形」とも言える存在です。現金でのやり取りではなくDCJPYでのやり取りに変わると犯罪行為は出来なくなる可能性が高まります。なぜなら、やり取りがすべて記録されてしまいますのでｗ
- 高齢層へのデジタル対応支援
- 法制度の整備（ステーブルコインとの区別）
- 民間金融機関との連携拡大
- ブロックチェーンのセキュリティとスケーラビリティ
では、また。
ご訪問ありがとうございます。
ないとめあです。
2025年8月29日、米連邦巡回控訴裁判所は「トランプ前政権が課した大半の追加関税は違法」との判断を下しました。トランプ氏の「アメリカ第一」政策の象徴だった関税戦略に大きなメスが入ったことになります。判決は即時発効ではなく、10月14日以降に効力を持つ予定。その先には最高裁での争いも控えており、最終決着までは数か月を要する見込みです。
では、もし違法が確定した場合、各国から米国に輸出される製品の税率はどう変わるのか。そして、既に支払った関税は返ってくるのか。
何が違法とされたのか
今回違法とされたのは、**IEEPA（国際緊急経済権限法）を根拠に導入された「一律・相互的関税」です。簡単に言えば、「アメリカが不利だと感じればどの国からの輸入にも追加関税を課す」という仕組み。これが裁判所に「法律の趣旨を逸脱している」と退けられました。
一方で、鉄鋼・アルミへの232条関税や、対中301条関税などは別根拠のため、引き続き存続する可能性があります。
違法判決後の税率はこう変わる
中国
-
工業品一般：現行の10〜25%上乗せが消え、**平均3%前後（MFN税率）**へ回帰。
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アパレル：現在は追加関税で実効税率が70%近くにもなっているとの指摘あり。違法確定後は10〜20%程度（従来の高率MFN）に戻る。ただし対中301関税は別枠で残る。
-
乗用車：追加関税が外れれば2.5%（米国MFN税率）。ただし自動車への特別関税措置や301条は存続の可能性。
日本・EU
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工業品一般：追加関税が消えれば**0〜5%程度（平均2〜3%）**へ。
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乗用車：米国の標準は**2.5%**だが、別途25%の「自動車特別関税命令」がかかっているため、完全撤廃にはならない見通し。
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鉄鋼・アルミ：232条関税が続くため、大幅な引き下げは見込めず。
返還はされるのか？
これが一番気になるところでしょう。
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理論上は返還請求可能：輸入者は「払い過ぎた関税の返還」を米国税関に請求できます。
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ただし条件つき：判決が最高裁まで確定する必要があり、さらに議会や政府が「返還制限」を立法でかける可能性もゼロではありません。
-
規模感：もし全面返還となれば数十億ドル規模。米企業にとっては大きな救済ですが、米財務省にとっては痛手です。
今回の判決は「トランプ関税の終焉」の第一歩にすぎません。最終的に最高裁がどう判断するかによって、巻き戻され経済は混乱を極めるでしょうｗ
ただし、現在の注目はFRBが9月に0.25利下げなのか0.5以上利下げを行うのかに注目されています。仮に0.5以上利下げとなれば米国株に大幅な下落が訪れ、日本株も釣られて大幅安となるでしょうｗ。利下げされれば引き続き上げ相場となる見込みですｗ。たぶんｗ
。利下げされれば引き続き上げ相場となる見込みですｗ。たぶんｗでは、また！
ご訪問ありがとうございます。
ないとめあです。
📈NTT株の予想と実際の動き（9月1日）
日曜日に「株価予測プログラム」でNTT株の月曜終値を**156.58円（156.5～156.6円あたり）**と予想していました。
さて、実際の株価はどうだったのでしょうか？
✅ 9月1日（月）のNTT株の動き
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始値：155.8円
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安値：155.3円（午前中の早い時間に）
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高値：158.0円（大引け前にタッチ✨）
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終値：158.0円（前日比 +2.2円、+1.41%）
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出来高：1億1800万株超
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PTS（夜間取引）：158.2円で取引
つまり、予想よりもちょっと強めの結果になりました。
🔍 どうして上がったの？
実際の動きを見てみると、予想よりも投資家心理が強気に傾いたようです。
-
決算の見通しが安心材料に
→ NTTは第1四半期の利益が少し減ったんですが、通期では増収増益の見込みを出しています。
「結局、業績は安定してるんだな」と安心感につながったのかもしれません。 -
市場全体も追い風？
→ 9月最初の取引日ということもあり、買いが入りやすいムードもあったのかも。 -
夜のPTSも堅調
→ 引け後も158.2円と上昇気味で、「まだ買いたい人がいる」雰囲気でした。
🤔 予測とのズレを振り返って
今回は「156.58円」と予測したのに、実際は158円。
わずか1.4円の違いですが、NTT株ではけっこう大きな差ですｗ。
もしかすると…
-
ニュースや投資家心理を十分にモデルに入れられていないから
-
為替や市場全体の動きを加味していなかったから
などが原因かもしれません。
為替などのデータは加味させることが可能かもしれませんが、ニュースや投資家心理を加味させるのは、かなり手ごわいです。VIX指数などですかね...
✨ まとめ
予想をだいぶ高くズレしました。株の値動きを予想して、それと実際を比べるのは本当に面白いですね。次はもっと精度を上げられるように、別の指標をパラメータの一つとして組み込んでみます。また来週もチャレンジしてみますので、ぜひのぞきに来てくださいね😊
では、また。
ご訪問ありがとうございます。
ないとめあです。
最近、「金利のある世界」が日本の財政に重くのしかかり、国債の利払い費が過去最大になった、というニュースをよく目にしますよね。
確かに、金利が上がれば政府が支払う利息が増え、財政が悪化する…というのは一見、当たり前のように聞こえます。しかし、このニュースには、あまり語られていない「重要なカラクリ」があります。
まず、ニュースが伝える内容を整理しましょう。
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国債費が過去最大に：政府が国債の元利払いに使う費用が過去最高の32兆円を超え、その最大の要因は「利払い費」の増加だと言われています。
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想定金利の上昇：金利急騰に備えて、長期金利の想定がこれまでの2.0％から2.6％に引き上げられました。
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予算の硬直化懸念：利払い費が増えれば、社会保障や教育など、本当に必要な政策に使えるお金が減ってしまう、という懸念が指摘されています。
このように聞くと、「日本財政は危険な状態にある」「このままでは財政破綻してしまう」という印象を強く受けるかもしれません。
日銀が持つ「還付金」の仕組み
しかし、ニュースではほとんど触れられない、非常に重要な事実があります。それは、日本銀行（日銀）が発行済み国債の半分以上を保有しているということです。
政府が発行する国債は、民間の金融機関だけでなく、日銀も大量に購入しています。
ここで、重要なのは以下の点です。
-
政府は、日銀が持つ国債に対しても利息（利払い費）を支払う。
-
この利息は、日銀の収益となる。
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日銀は政府の子会社のような存在であり、年度決算で得た利益の大部分を「日銀納付金」として国庫に納める。
つまり、政府が日銀に支払った利払い費の多くは、最終的に「還付金」として再び政府の財源に戻ってくるのです。
金利が上昇すれば、日銀が受け取る利息も増えます。その分、政府に戻ってくる還付金も増加するため、見かけ上の利払い費は増えても、実質的な政府の負担はニュースで言われるほど大きくならない可能性があるのです。
「金利上昇＝即・財政危機」ではない
もちろん、金利上昇が財政に全く影響がないわけではありません。日銀が将来的に国債を売却するリスクや、国際的な信認の問題など、懸念すべき点は存在します。
しかし、「金利が上がって利払い費が増え、財政が危険な状態にある」というニュースの報道は、日銀への利払いとその還付という重要な側面を省略しているため、一面的な情報に過ぎないと言えるでしょう。
一つの情報源だけを鵜呑みにせず、ニュースが語らない側面にも目を向けることで、より正確に日本の財政を理解していく必要があります。
では、また。
ご訪問ありがとうございます。
ないとめあです。
私はインフラエンジニアでもありプログラマーでもあったのですが、歳をとってからはプログラミングは余り好きでなくなってきていますｗ。スクラッチからプログラムを考えるのが面倒なんです。
しかし、Googleさんからとてもいい物がでてきましたｗ。その名もGemini Code Assist for individuals です。これは、無料でAIプログラミングが可能になる代物です
。
プログラミングをAIに任せることができると...w
俄然やる気がでてきましたｗ
手始めに株価の予測プログラムをつくってみました。
まだまだ改良の余地はありますが...見てください！
これ...全く自分でコーディングしてません。
すごくないですか？
GPUを使って予測しましたｗ
正直、もう数年もしたらコーダーはAIに取って代わることが実感できます！。
ただし、企業やビジネスで使うには資金力が必要だと思います。それはなぜかといえば、課金がToken単位なので、すぐにとてつもないToken数になってしまうからです。
ただ、これは時間が解決してくれるはず。
ちなみにNTT株の予測結果は
全モデルの最終評価結果
RMSE MAE R2 Score
model
lstm 0.7916 0.7294 0.6794
nn 8.0400 7.9199 -32.0754
gru 2.1042 1.7712 -1.2655
transformer 1.5056 1.3082 -0.1599
評価指標の見方
- RMSE (二乗平均平方根誤差): 値が小さいほど良い
- MAE (平均絶対誤差): 値が小さいほど良い
- R2スコア (決定係数): 値が1に近いほど良い
最も優れたモデル (R2スコア基準): lstmという結果です。
月曜日のNTT株の終値は156.58円（156.5～156.6）ということですね。
さて当たるでしょうか？ｗｗｗ
なお、そのうち、Githubにプログラムを公開しようかなと思っています。
では、また。
