雑記・エッセイ 日本の科学技術はどこが細っているのか？研究費・研究時間・博士進学から考える
日本の科学技術は本当に衰退しているのか。研究費、論文、大学教員の研究時間、博士進学、若手教員の雇用データを整理し、日本の強い部分と細っている部分を分かりやすく解説します。
教養・コラム
雑記・エッセイ 
雑記・エッセイ なぜ結婚して子どもがいても、40代から狂い出す人がいるのか？
結婚して子どもがいても、40代以降に孤独や虚無感を抱えるのはなぜか。子育て後の役割変化や「必要とされたい心理」から、人生の意味を一つの役割に預ける危うさを考えます。
科学・歴史・文化 半導体・AIニュースを自分で読むための記事まとめ｜NVIDIAからデータセンターまで
半導体やAIのニュースを読んでも、NVIDIAの強さや巨額投資、「最速」チップの意味が分からない人向け。業界構造、お金の流れ、データセンター、性能数字を一次資料中心の記事から分かりやすく疑問別に案内します。
科学・歴史・文化 AIチップの「最速」は何を比べている？ベンチマークの数字の読み方を解説
AIチップの「最速」や「○倍速い」は何を比べた数字なのか。学習と推論、チップ数、ソフトウェア、測定条件の違いを整理し、MLPerfの結果を正しく読むための確認ポイントをわかりやすく解説します。最速見出しに惑わされない読み方が身につきます。
科学・歴史・文化 AIデータセンターはGPUだけでは動かない？電力・冷却・建物まで必要な設備を解説
AIデータセンターの巨額投資はGPU代だけではありません。サーバー、通信、保存、電力、冷却、土地・建物まで、何が揃わないと動かないのかを各社の一次資料から解説。GPU代の割合が分からない理由や、設備投資とは別に続く運用費も整理します。
科学・歴史・文化 NVIDIAに弱点はある？決算資料から見えた3つのリスクと強さの裏側
NVIDIAは本当に盤石なのか。供給確保、中国規制、毎年の世代交代という3つのリスクを決算資料から整理。株価予想ではなく、強さが負担に変わる仕組みを初心者向けにわかりやすく解説します。
科学・歴史・文化 AIブームのお金はどこへ流れる？儲かる側とリスクを持つ側の構造を解説
AIブームでは誰が先に儲かり、誰が将来の回収リスクを負うのか。半導体企業、クラウド企業、AIサービス企業への資金の流れを整理し、設備投資・減価償却・出資契約の違いまで初心者向けにわかりやすく解説します。
科学・歴史・文化 半導体はなぜ一社で作れない？層ごとに独占企業が並ぶ業界構造を解説
NVIDIA、TSMC、ASMLは何が違うのか。半導体を一社で作れない理由と、設計・製造・装置・HBMなど各分野で少数企業が強くなる仕組みを、初心者にも分かりやすく解説します。
科学・歴史・文化 NVIDIAはなぜ強いのか？CUDA・HBM・AI工場から20年の積み上げまで解説
NVIDIAはなぜAI市場で圧倒的に強いのか。CUDA、HBM、通信、サーバー、開発者基盤を初心者向けに整理し、中国企業やGoogle TPUが簡単に追いつけない理由、いつから評価されていたのかまで解説します。
科学・歴史・文化 キオクシア株はなぜ公開価格の77倍まで上がった？AI時代に評価された理由と東芝が手放した事情
キオクシア株はなぜ公開価格の77倍まで上がったのか。AI向けSSD需要、NAND価格、異例の利益予想、東芝が手放した事情、今後も伸びる条件と急落リスクまで、初心者向けに一から丁寧に分かりやすく整理します。