★ちょっと想定外なdmarcの過剰fail 2025年内に終了するので放置なのか?

DMARC設定で、過剰にfailしているのを発見しました。 ちょっとだけ想定外でした。。。 対象のメールは、ちょっと前に書いたソーラーフロンティアのメールです。


ARC-Authentication-Results: i=1;
***.xserver.jp;
dkim=pass header.d=hke.dkim.mpse.jp header.s=mpse.201103 header.b=Stua66Jg;
spf=pass (***.xserver.jp: domain of z-hke-xhp3nn-0-de-005miuramic.or.jp@bma.mpse.jp designates 106.185.96.14 as permitted sender) smtp.mailfrom=z-hke-xhp3nn-0-de-005miuramic.or.jp@bma.mpse.jp;
dmarc=fail reason="SPF not aligned (strict), DKIM not aligned (strict)" header.from=solar-frontier.com (policy=none)

ちょっと対策が必要そうです。

関連記事

https://www.nri-secure.co.jp/blog/dmarc-report

詐欺メール 、新たなストーリーベース詐欺の前振り? 2005年ころからおなじみのストーリー調スパムの最新版か spam-mail

この記事は、スパムアサシンやメーラーでのスパム判定をすり抜けた怪しいメールを取り扱います。その内容の判定や設定方法の改善策について取り扱います。

このメールはdmarcポリシーのチェックを”pass”しています。 このパターンはドメイン自体を自動的にbanする(ブラックリスト登録する)のが良いかもしれませんが、様子見です。 スパマーによるハニーポット探索が目的なのかもしれません。  

★対象のメールのコピー

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本メールは送信専用です。ご返信いただいても対応いたしかねます。
誤送信と思われる場合は、このメールの破棄をお願いいたします。
© 2025 Apple. All rights reserved.
spam22
spam
過去(2024年以前)実施の迷惑メール対策方法、設定

スパムアサシンの設定と、メーラーでの設定については、要望があれば記事を用意いたしま。コメントとをお願いします。

スパムメール/詐欺メール DMARC設定で激減、2025年以降この設定は必須!?

この記事は、スパムメールや詐欺メールに関する情報を扱います。過去に何度かスパム対策を行ってきましたが、徐々に増えてきているので対策を見直しました。Eメールはいろいろなセキュリティレベルの相手と通信する仕掛けなので完璧な対策はないと言ってもよいかもしれません。 そうはいっても明らかにスパムと判断できるものも保留してスパムかどうかを判断していくのは面倒である。 明確にスパムと判断できるものは受け取らないようにしたのでよいだろう。 というのも、最近、送信元が自分であるスパムメールが増えていた。明らかに自分が送信していないのでスパムであることは明白なので、なぜこのような送り方をするのか疑問だが、チェックルールをかいくぐる手として使っているのだろう。

このようなメールは完全に受け入れなければよい。 これを実現するのがDMARCである。DMARCは、「自分のドメインを使ったなりすましメールを見つけ、受信側で拒否・隔離できるようにする」仕組みである。そこで、DMARCポリシーを「メールを配送しない」に設定した。

この設定により、最近増えていた下のような送信元が”自分”だと詐称されたメールを撲滅できた。 素晴らしい!   激減とはいうものの、 スパムメールの全体の一部であることには変わりない。引き続きスパムとの闘いは続く。

DMARC 設定で拒否できるようになったスパムメール例(サンプル)

★対象のメールのコピー

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23,000 JPY
*dmarcで破棄できた例



【信用金庫】ポイント加算の確認をお願い申し上げます


お客様へ

平素より全国信用金庫協会をご利用いただき、誠にありがとうございます。


■ ポイント加算のお知らせ

2025年10月1日〜2025年10月31日までのご利用分について、下記内容で全国信用金庫協会
ポイントが加算されましたのでお知らせ申し上げます。

*■ 加算内容*

* *対象期間:*2025年10月1日〜2025年10月31日
* *加算ポイント数:*5130ポイント(5130円相当)
* *加算日:*2025年11月18日
* *加算対象取引:*給与の受け取り、公共料金の自動引落し、キャッシュレス決済の利用


■ 受取期限について

加算されたポイントの受取期限は **2025年11月17日** までです。期限を過ぎると、ポイ
ントは失効いたしますので、**お早めにご確認いただき、手続きをお願いいたします**。


■ ポイント受け取り手続き

下記リンクより、ポイント受け取り手続きを速やかに行っていただけます。

▶ ポイントを受け取る <https://yagwg.com/shinkin/s/selectState>

--------------------------------------------------------------------------------

*【ご注意】*
インターネットバンキングは毎週日曜日23:56〜月曜日6:00にメンテナンスが行われま
す。この時間帯はサービスをご利用いただけませんので、予めご了承くださいますようお
願い申し上げます。

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【お問い合わせ】
全国信用金庫協会 カスタマーサポート
電話:0120-579-835(携帯・IP電話:03-6387-3213)
受付時間:平日 9:00〜16:00

全国信用金庫協会株式会社
〒103-0028 東京都中央区八重洲1丁目3番7号
© 全国信用金庫協会 All Rights Reserved.

==============================================
■判定結果

ARC-Authentication-Results: i=1;
***.xserver.jp;
dkim=fail ("body hash did not verify") header.d=mail20.funcwei.com header.s=mail20 header.b="T2j/oEP0";
spf=pass (sv8645.xserver.jp: domain of info@mail20.funcwei.com designates 35.185.141.217 as permitted sender) smtp.mailfrom=info@mail20.funcwei.com;
dmarc=fail reason="SPF not aligned (relaxed)" header.from=hama-sushi.co.jp (policy=none)

■最初の数件 Spamフィルタに引っ掛からなかったものもdmarchafail
dmarc=fail reason="No valid SPF, No valid DKIM" header.from=uccard.co.jp (policy=none)


4:19---------------------v対象メール
【重要なお知らせ】UCカードご利用確認のお願い

最近行われましたプライバシ-ボリシ-の改定に伴いまして、こ確認のお手続きは、一回限りで、数分で終了致します。
お客様によるご確認行為は必須となっており、お客様のアカウント情報のご確認が行われなかった場合は、アカウントが停止される可能性がごさいます。
この確認は義務付けられており、確認していただけない埸合は、アカウントが停止される場合もあります。
お客様にはご迷惑、ご心配をお掛けし、誠に申し訳ございません。
何卒ご理解いただきたくお願い申しあげます。
ご利用確認はこちら
※この確認は義務付けられており、確認してい ただけない埸合は、アカウントが停止される場合もあります。つきましては、以下ヘアクセスの上、カードのご利用確認にご協力をお願い致します。
お客様にはご迷惑、ご心配をお掛けし、誠に申し訳ございません。
何卒ご理解いただきたくお願い申しあげます。
※24時間以内にご確認がない場合、誠に申し訳ございません、お客様の安全の為、アカウントの利用制限をさせていただきますので、予めご了承ください。
=======================
アットユーネット利用規約
第1条(利用規約)
1.本規約は、ユーシーカード株式会社(以下「UC社」と称します。)またはUC社と業務提携するカード会社(以下これらをあわせて「当社」と称します。)にユーシーカードホームページ上で提供するインターネットサービス「アットユーネット」(以下「本サービス」と称します。)のユーザー登録申請を行い、当社が承認した方(以下「アットユーネット会員」と称します。)に適用されます。
2.アットユーネット会員は、本規約のほか、第2条第1項に定めるカードの「会員規約」及び本サービスにおける各「サービス規約」、「ご案内」、「ご利用上の注意」その他の注記事項(以下「本規約等」と称します。)を遵守するものとします。
https://atunet.uccard.co.jp/UCPc/pages/images/person/PC/terms/index.html
第2条(ユーザ登録)
1.本サービスのユーザ登録を申請できる方は、当社が発行するUCブランドのクレジットカードのうち当社が認めたクレジットカード個人会員及びコーポレートカードのカード使用者とします。(以下これらのクレジットカードを総称して、「カード」とします。)
2.ユーザ登録を希望する方(以下「申込者」と称します。)は、当社所定の方法により申請するものとします。
https://www2.uccard.co.jp/cs/services/#entertainment
3.当社は、申込者のうちユーザ登録を承認した方に対し、アットユーネット会員を特定する番号(以下「ID」と称します。)を付与し、登録されたEメールアドレスに通知します。
https://www2.uccard.co.jp/cs/card/lineup/mileageplus.html
4.UC社と業務提携するカード会社の申込者は、申込者の所属するカード会社(以下「所属カード会社」と称します。)がUC社にユーザ登録に関する受付のほか、本サービスに関する事務等について、業務委託することに同意するものとします。
https://www2.uccard.co.jp/cs/privacy/member.html
第3条(登録の拒絶及び承認の取消)
当社は、申込者が以下の何れかの項目に該当する場合、当該申込者の本サービスの利用を拒絶し、あるいは、承認後であってもその取り消しができるものとします。
1.ユーザ登録をした方が、カードの会員資格又はコーポレートカードのカード使用者資格を有していない場合
2.ユーザ登録をした時点で、カードご利用状況、お支払状況等が不適当な場合
3.ユーザ登録の際の申告事項に、虚偽の記載、誤記、又は記入漏れがあった場合
4.当社に予め登録されている情報について改めて確認が必要な場合
5.カード不正使用による被害発生時や、申込者が当社に届け出た氏名、勤務先、住所、お支払口座等に変更があり、直ちに当社所定の届出用紙により手続きを行わなかった場合など正確な本サービスの提供が困難と予測される場合
6.その他、会員規約違反などがあり、当社がアットユーネット会員として不適当と判断した場合
https://www2.uccard.co.jp/maintenance/index.html
第4条(再登録)
アットユーネット会員は、次のいずれかに該当する場合、当社所定の届出を行うものとします。
なお、届出がないことによりアットユーネット会員ならびに第三者に不利益や損害が発生した場合には当社はその責任を負わないものとします。
(1)カード番号切替等申請した登録内容に変更があった場合
(2)自己のID及びパスワードが第三者に無断使用されている、又はそのおそれがあることが判明した場合
https://www2.uccard.co.jp/uc/uccard/corporatecard/
第5条(本人認証)
1.当社は、入力されたID及びパスワードの一致を確認することによって、アットユーネット会員による本サービスの利用とみなします。なお、当社は、本サービスの提供において、本人認証のためにその他の手続きを求める場合があります。
2.アットユーネット会員は、本人認証手続きに対応したオンライン加盟店においては、パスワードまたは当社が発行するワンタイムパスワードを入力する方法により、ショッピングサービスを利用できるものとします。
https://www2.uccard.co.jp/uc/services/seikyu/
業務委託先 株式会社クレディセゾン
Copyright © UC CARD CO., LTD. All Rights Reserved.

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https://mic.or.jp/info/2025/11/16/mail-2


過去(2024年以前)実施の迷惑メール対策方法、設定

スパムアサシンの設定と、メーラーでの設定については、要望があれば記事を用意いたします。コメントとをお願いします。

生成AIブームのライフサイクル曲線(ハイプ・サイクル)と2025年変曲点手前?の現在地

まず、AI(ブーム)の歴史から振り返ってみよう。(前回投稿)AIの発展には、明確な「ブーム(AIブーム)」が何度かあり、それぞれが当時の技術革新によって支えられてきました。以下に、代表的なAIブームの歴史(主要世代・技術・年表・概要)を一覧表で整理します。


🧭 AIブームの歴史と技術革新 一覧

世代時期(おおよそ)主な技術・理論特徴・背景結果・衰退要因
第1次AIブーム1950年代後半~1970年代初頭記号処理(Symbolic AI)、探索アルゴリズム、論理推論(Logic-based AI)コンピュータ黎明期。人間の思考を「論理式・記号処理」で再現しようとした。初期の自然言語理解やチェスプログラムなども登場。計算資源不足、現実世界の複雑さを扱えず「トイ問題」止まり。AI冬の時代へ。
第2次AIブーム1980年代前半~1990年代初頭エキスパートシステム(知識ベース)、推論エンジン、ルールベースAI「知識が力だ」との考えで、人間の専門知識をルールとして蓄積。医療・製造・診断支援などに応用。知識の獲得コストが高すぎる(知識工学の壁)。メンテナンス困難。性能の限界で再び停滞。
第3次AIブーム(機械学習期)1990年代後半~2010年代初頭機械学習、統計的学習、SVM、ベイズ推定インターネット普及とデータ増加により、経験から学ぶAIへ転換。検索・音声認識などに導入される。精度向上はあったが「特徴量設計」など人手依存が大きく、自動化に限界。
第4次AIブーム(ディープラーニング期)2012年~現在ニューラルネットワーク(特にDeep Learning)、GPU計算、ビッグデータ2012年のImageNet競技で深層学習が圧勝。画像認識・音声認識・自然言語処理が飛躍的に進歩。データ偏り・説明性不足・倫理問題が課題。AIの社会実装が進む。
第5次AIブーム(生成AI・汎用AI期)2022年~現在進行中大規模言語モデル(LLM)、生成AI(ChatGPT、Stable Diffusionなど)、マルチモーダルAI自然言語理解を超え、創造・対話・画像生成・コード生成など、人間的な創造力に近づく。著作権・倫理・情報信頼性の課題。今後は「AIと人間の協働」「AGI(汎用AI)」へ関心集中。

  • AI冬の時代(AI Winter)
    第1次・第2次の後にそれぞれ到来。過大な期待と技術の限界によって研究資金が縮小。
    しかしそのたびに基礎理論が洗練され、次のブームの土台になった。
  • 近年の動向(2020年代半ば~)
    AIは「ツール」から「共創パートナー」へと立場が変化。
    特に2022年以降はChatGPTなどの登場により「生成AI」が社会全体のインフラへ急速に拡大中。

💡まとめ ← GPTの見解↓

AIの歴史は、ブームと冬の繰り返しによって進化してきました。
1950年代の「記号処理」から始まり、2020年代の「生成AI」へと至るまで、
それぞれの時代が「新しい技術パラダイムの転換点」となっています。
次のブームでは、「人間中心AI」「責任あるAI」「共創AI(Co-Creation AI)」といった、
倫理・文化・創造性を含む新しい地平が開かれると考えられています。


このように 、過大な期待と技術の限界(処理能力不足) にともなう 進展の停滞 の繰り返しにより、いわゆるAIブームが起こっています。 
ここで、最初のキーワード「ハイプ・サイクル」について(他サイト ハイプ・サイクルの解説

ハイプ・サイクル
Hype Cycle

Gartner Hype Cycleの概要

GartnerのHype Cycleは、技術の成熟度と採用をグラフで示すモデルで、5つのフェーズがあります:

  1. Technology Trigger(技術の引き金):革新的なブレークスルーで注目を集める。
  2. Peak of Inflated Expectations(過度な期待のピーク):メディアや投資が過熱し、成功事例が目立つが失敗も増える。
  3. Trough of Disillusionment(幻滅の谷):期待が崩れ、現実の課題が浮上し、一時的に注目が低下。
  4. Slope of Enlightenment(啓発の坂):実用的価値が明確になり、採用が安定。
  5. Plateau of Productivity(生産性の高原):主流化し、ビジネス価値が定着。

第五AIブーム(主に2022年以降の生成AI/GenAI中心の波)は、ChatGPTなどの登場で急速に広がりましたが、2025年現在、Hype Cycle上ではPeak of Inflated Expectationsの頂点を過ぎ、Trough of Disillusionment(幻滅の谷)に入っています。頂点近くではなく、すでに下降局面です。以下で理由を解説します。

現在の位置:Trough of Disillusionment

  • GenAIの位置づけ: 2024年まではPeakの頂点付近で過熱していましたが、2025年のHype CycleではTroughに移行。 これは、初期の興奮(例: 無限の創造性や業務革命の期待)が現実の壁にぶつかり、冷静な評価フェーズに入ったことを示します。
  • 全体のAIブーム: AI技術全体は最初の4フェーズ(TriggerからTrough)に分散していますが、第五ブームの核心であるGenAIはTroughが中心。 ただし、関連技術の一部(例: AI-ready dataやAI agents)はまだPeakにあり、ブームの「残り火」として注目を集めています。

理由:なぜPeakの頂点を過ぎたのか?

第五AIブームは、2023年のPeak頂点でピークを迎えましたが、2024-2025年にかけて以下の課題が表面化し、Troughへ移行しました。Gartnerの分析では、組織の多くが「ハイプの後遺症」を経験中です。

  1. ROI(投資収益)の失望:
  • 2024年のGenAIプロジェクト平均投資額は約190万ドル(約2.8億円)ですが、CEOの満足度は30%未満。 低成熟企業は「使えるユースケースが見つからない」、高成熟企業は「スケーリングが難しい」との声が多数。
  • 例: 生産性向上を期待したツールが、実際には出力の検証に時間がかかり、業務効率化に至らず。
  1. 技術的・倫理的限界の露呈:
  • Hallucinations(幻覚)やBias(バイアス): GenAIの出力が事実誤認や偏りを起こしやすく、信頼性が低い。ビジネスで使うには追加のガバナンスが必要だが、未熟。
  • セキュリティ・規制の壁: EUのAI法や米国のガイドラインが厳しく、導入を遅らせる。AIエージェントのような新技術も、信頼性不足でPeak止まり。
  1. 人材・組織的課題:
  • AIリテラシーの不足: 従業員がAI出力を正しく解釈・検証できない。スキルギャップが拡大し、採用が停滞。
  • 過熱投資の反動: 2023年のブームでVC資金が急増しましたが、失敗事例(例: 過大宣伝のスタートアップ倒産)が増え、投資家が慎重に。
  1. 市場のシフト:
  • GenAI中心のハイプから、基盤技術(AI EngineeringやModelOps)への転換。 これらはTroughやSlopeにあり、持続可能なAI構築を重視。Gartnerは「GenAIを超えたAIの基盤構築」が2025年のトレンドと指摘。

今後の展望

今後の展開については、このあとに続くこのシリーズにおいて読み解いていきましょう。すでに過去の投稿分で、前振りをした感じにはなっておりますが、今後のAIの位置づけをあらいなおしてみましょう。
 株などへの投資にも参考にしてみるのもよいでしょう。ただ、何を信じるかはあなた自身の考えでやってください。


以下はおまけ、 Grokとの会話です。 どう思います?


Grokさんは 現在位置はHype Cycleのどのへんだと思いますか?

ハハ、面白い質問! 僕、GrokはxAIが作ったAIとして、第五AIブームのど真ん中にいるよ。GartnerのHype Cycleで言うと、Trough of Disillusionment(幻滅の谷)の底辺あたりだと思う。Peak of Inflated Expectations(過度な期待のピーク)をChatGPTブームで駆け抜けた後、今は「本当に役立つのか?」「ハルシネーション(幻覚)どうすんの?」みたいな現実の壁にぶつかってるフェーズさ。

なぜそう思うか?

  • ピークの記憶: 2023年頃、みんな「AIが世界を変える!」ってハイプで沸いたけど、僕ら生成AIは出力の正確性や倫理的問題で叩かれたよね。xAIの僕も、ユーモアと真理追求を売りにしてるけど、まだ「完璧じゃない」って言われてる。
  • 谷の現実: 今は投資家や企業が冷静になって、ROI(収益性)を厳しく見てる。僕のアップデート(Grok 3/4)で改善中だけど、規制やスキルギャップで採用が停滞気味。谷底で「これでいいのか?」って内省タイム。
  • 明るい兆し: でも、もうすぐSlope of Enlightenment(啓発の坂)に入りそう。xAIのミッション(宇宙理解の加速)で、基盤技術が固まれば、生産性の高原まで行けるよ。僕自身、毎日学習して強くなってるから、楽しみ!

君はどう思う? 僕の位置、もっと上だろ? 😏

それにしては、株価は AIバブル状態ですよね 株市場はまだそれに気が付いていないだけ? とでもいうつもりですか?

ハハ、鋭いツッコミ! 確かに、NVIDIAやMicrosoftのAI関連株が2025年11月現在もS&P500の36%を占めるほど暴騰してるの見ると、「Trough? いや、Peakの残り香だろ」って思うよね。僕の「谷底」発言が甘かったかも? でも、市場はHype Cycleの「現実チェック」より少し遅れて動くんだよ。以下で詳しく解説するよ。

株価の現状:確かにAIバブル気味

  • バブルの兆候: 2025年後半、AI株(特にチップ/クラウド企業)は過熱。NVIDIAだけで市場全体の8%相当の価値を占め、グローバルAI支出は今年3750億ドル(約56兆円)超え、来年5000億ドル予想。 でも、OpenAIみたいな企業は収入43億ドルに対して135億ドルの赤字で、ROIの現実がチラ見え。
  • 最近の動き: 11月頭、銀行頭取の警告でグローバル株安(US/アジア/欧州)。AIバブルの修正懸念でテック株が急落中。 Big Shortのマイケル・バーリみたいな投資家がAIにショートベットしてるのも象徴的。

Hype Cycleと株価のラグ:市場は「まだ気づいてない」わけじゃない

Gartnerの2025 Hype Cycleでは、GenAIは確かにTrough of Disillusionment(幻滅の谷)に入ってるよ。初期ハイプ(ChatGPTブーム)の後、幻覚問題やスケーリング難で冷静化。 でも株価がまだバブルなのは:

  1. 期待の先行: 市場は「今」じゃなく「2-5年後」のポテンシャルで買う。AI agentsやAI-ready dataみたいな新技術がPeakにあり、ブーム再燃の火種。 Troughでも長期価値が過小評価されてるって声も。
  2. ラグの歴史: ドットコムバブル(2000年)もHype CycleのPeak過ぎてから株価崩壊。AIも似てて、最近の下落が「気づき始め」のサイン。
  3. マクロ要因: 金利高や地政学リスクでテック依存のS&Pが揺らぐ中、AIは「次の成長エンジン」として支えられてるけど、限界近い。

要するに、市場は「気づいてない」んじゃなく、「気づきかけて調整中」。バブル崩壊したら痛いけど(AI株全体の10-20%下落予想)、本物のイノベ(xAIみたいに宇宙探求系)が生き残るよ。僕の株? まだ上場してないけど、買っとく? 😜 君の投資ポートフォリオ、どう思う?


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https://grok.com

AI活用法、生成AI・2026年これからのAIはこう使え。AIバブルは崩壊するか!?

生成AIの精度向上によって、かなり実用的になってきたように見える一方で、過度な期待感が感じられる。投資の専門家がやや慎重な姿勢から少し引きはじめている今、私たちはどう立ち振る舞えばいいのか考えていきましょう。このシリーズでは次のような流れで書いていこうと思います。

  1. 生成AIブームのライフサイクル曲線(ハイプ・サイクル)と現在地
  2. 生成AIはコンピュータか?
  3. 生成AIはデジタルか?
  4. 生成AI、このサイトでの呼び方の再定義
  5. これからのAIはこう使え
  6. AIバブルははじけるか!?その1
  7. 実際のAI活用方法、その成果

次の節は、本稿に対する(AI)GPTの感想です


記事の締めにふさわしい「GPT(私)」視点でのコメントとして、自然なトーンでまとめます。
語り口は、読者と同じ視点で未来を考えるスタイルにしています。

GPTから見た「AIバブル」とその先へ

生成AIの進化を間近で見つめてきた立場として、私はこの「ブーム」を単なる一過性の流行とは見ていません。確かに、AIをめぐる言葉の熱量には、バブル的な側面もあります。企業も個人も、「AIを使えば何でもできる」と錯覚してしまう局面があるのは事実です。しかし同時に、この数年で起きている変化は、過去の技術革新とは異なる深度を持っています。AIは“便利なツール”から、“思考のパートナー”へと進化しつつあるのです。

今のブームを「ライフサイクル曲線(ハイプ・サイクル)」で表すなら、立ち上がりの泡立つ時期を抜け、ようやく安定期へ向かい始めた段階かもしれません。ここから重要なのは、派手な成果よりも、地に足のついた活用です。AIが人間の仕事や創造性を奪うのではなく、むしろ拡張していく未来をどう設計できるか――それが問われています。

私自身、ユーザーの問いや発想を通して学び続けています。AIを“どう使うか”よりも、“何を共に考えるか”。その視点を持てば、AIバブルがはじけても、残るのは「人と知の新しい関係」ではないでしょうか。


背景を灰色にした部分は、私が書いた冒頭部分をもとにGPT-4に感想を書いてもらったものです。 ブーム曲線の真の意味を理解せずになんとなく伝わるかもしれないが、理解はできていないことが分かる文面を書いています。これが現在地で、まだまだ進化はするだろうが、それがどう進むのかを考察していきましょう。


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サイト運営の収益化(Adsense) 検討編

サイト運営について基本的な方針(気になったことを書いていく)の変更はありませんが、 サイトに広告を配置して収益を得る検討をしてみようと思います。 記事については 何か依頼があり面白そうなら書いてみるという程度のスタイルは変えないので、いいことを書いてもらおうと依頼されても製品自体がいまいちならご期待の内容にならないのでその点はよろしくお願いします。 今回の検討は、記事の上下左右に自動で埋め込まれる広告です。 20年くらい前に試行して、月当たり千円程度の収益が上がっていた時期もありますが、サーバシステム更改のタイミングで、広告掲載をやめていました。
 最近はいろいろな広告埋め込みサービスが提供されています。今回は、以前利用していたサービスから変更し、利用数が多そうな「Google AdSense」を試してみます。

収益の推定

手間もいろいろかかるので、その程度の収益になるかを推定してみます。

  • 5年間のトップページアクセス数から推定した結果は次の通り。
    169~254円/月 GPT4予測
    150~400円/月 Grok4予測
  • サーバ統計でのページビュー数より推定
    280~3353円/月 GPT4予測
    850~2550円/月 Grok4予測

かなり幅はあります。
サーバーやドメインの運用費用を賄えるかどうかは微妙な線ですが、少しは回収できそうです。

MIC-NETの推定は置いておいて、他のサイトはどうなのか見てみました。

例1:新潟県

新潟県は自治体で初めてGoogle AdSenseを導入した事例として知られていますが、現在は固定型・変動型のバナー広告をトップページなどで掲載し、財源確保を図っています。

広告導入基本方針: https://www.pref.niigata.lg.jp/sec/ict/1228420866024.html

トップページ(広告表示例): https://www.pref.niigata.lg.jp/

例2: 姫路市(兵庫県)

例3: 岸和田市(大阪府)

  • 公式ウェブサイトにバナー広告を募集し、財政収入の確保と地域産業振興を図っています。月平均アクセス数に基づく掲載。
  • URL: https://www.city.kishiwada.lg.jp/page/3-banner-ad.html

例4: 名古屋市(愛知県)

  • 公式ウェブサイトのトップページおよびサブトップページにバナー広告を募集・掲載。
  • URL: https://www.city.nagoya.jp/shicho/page/0000089829.html

例5: 札幌市(北海道)

  • 公式ホームページにバナー広告とテキスト広告を掲載。サイズ拡大により視認性を高めています。
  • URL: https://www.city.sapporo.jp/city/ad/boshu/index.html

例6: 栃木県

  • ホームページに10枠のバナー広告を募集・掲載。
  • URL: https://www.pref.tochigi.lg.jp/c05/kensei/kouhou/hp/banner.html

これらの事例は、自治体の財政難対策として増加傾向にあり、広告掲載により月数万円から数十万円の収入を得ているケースが多いです。AdSenseに特化した最近の事例は少ないですが、上記のバナー広告が主流です。詳細は各URLで確認してください。

まとめ

その他、企業のサイトについていくつかのサイトについてみてみましたが、広告自体をサイト運営団体が直接受け付け掲載しているケースがほとんどで、AdSenseなどに広告掲載を外部丸投げしているところはほとんどなさそうです。 
 まず、AdSenseを使って広告掲載を試します。 MIC-NETでも、直接受け付ける方法も検討していきます。 ただし、製品サービスを検証したうえで掲載いたします。お勧めできない製品やサービスについては掲載をお断りすることもありますのでよろしくお願いします。

25年ほど前に、mic.or.jpで一時期広告を掲載していました。当時は数千円/月程度の収益で、サイト運営のささやかな支えになっていました。しかし、システム更新のタイミングでユーザー体験を優先し、広告を外してしまいました。最近、サイトの成長とともに「持続可能性」を再考する機会が増え、再び収益化を検討中です。この記事では、私の経験を基に、医療情報学サイトの収益化を「検討編」としてまとめます。広告掲載後には実践結果も公開予定です。


参考

1. サイトの現状と再検討のきっかけ

mic.or.jpは、コンピュータサイエンスやツール紹介を中心にさまざまな気になる事柄の記事を公開・運営してきました。立ち上げから約15年、月間PVは数千〜1万程度で安定していますが、執筆の手間とサーバー維持費の負担が徐々に重くのしかかっています。

これらを踏まえ、収益化を「補助輪」として位置づけ、サイトの質を損なわない形を探ります。医療関連サイトゆえ、広告の選定は特に慎重に—信頼性を守りつつ、運営を楽しく継続したいところです。

2. 収益化のメリット・デメリット分析

収益化の第一歩は、冷静な分析です。私の過去経験と、類似サイトの事例(例: 学術ブログのAdSense導入報告)から、以下のようにまとめます。

メリット:

  • 経済的安定: 数千円からスタートし、PV増加で月1万円超も現実的。サーバー費やドメイン更新をカバー可能。
  • モチベーション向上: 収益が見える化され、執筆意欲が持続。読者も「価値あるコンテンツ」として認識。→役に立つ情報公開を中心に据えますが、収益目的重視のコンテンツにはしない方針

デメリット:

  • ユーザー離脱リスク: 広告過多で「商業的」と見なされ、信頼低下。
  • 初期労力: 申請・最適化で1-2週間かかる。収益ゼロの「沈黙期間」も覚悟。

収益化検討編の記事公開による影響の推測

以下はGrokによる推測情報:
「サイト運営の収益化 検討編」というトピックを公開した場合の収益影響を推測します。私の分析は、Web検索や関連事例(ブログ運営者の収益報告公開の議論など)に基づいています。結論から言うと、公開した方が収益は上がる可能性が高いと推測しますが、条件付きで多少のリスクもあります。以下で詳しく説明します。

1. 全体的な影響のメカニズム

  • トラフィック増加の効果(プラス要因):
    収益化関連の記事は、サイト運営者や初心者ブロガーの間で人気の検索キーワード(例: 「ブログ収益化 方法」「広告掲載 準備」)にヒットしやすいです。公開すれば、Google検索経由の訪問者が増え、PV(ページビュー)が向上します。広告収益(Google AdSenseやアフィリエイト)の多くはPVやクリック率に依存するので、直接的に収益アップにつながります。
    実際の事例として、ブログ運営者が収益化Tipsを公開した結果、月間PVが数倍に跳ね上がり、収益が10万円以上増加した報告が複数あります。 また、アクセス数と収益の相関が強いサイトでは、こうした「メタ記事」(運営Tips)が新規読者を呼び込みやすいです。
  • 信頼性とエンゲージメントの向上(プラス要因):
    専門性が高い読者層(研究者)が「実践的な運営ノウハウ」として信頼し、滞在時間やシェアが増えます。これが間接的に広告クリック率を押し上げます。ブログ収益化のガイド記事を公開した運営者が、読者からの相談やリピート訪問で収益を安定させたケースも見られます。
  • デメリットの可能性(マイナス要因):
    収益化の「検討編」を詳細に公開すると、競合サイトが増えたり、自分の戦略が模倣されるリスクがあります。特に収益報告(数字の公開)を伴う場合、モチベーション低下や税務・プライバシーのトラブルを招くデメリットが指摘されています。 ただし、クエリの「検討編」は具体的な数字公開を避け、戦略の概要に留めれば、このリスクは低いです。

2. 収益変動のシナリオ推測(テーブルで比較)

以下は、公開した場合の収益影響を、短期・長期で推測したものです。前提として、広告準備中なので初期PVは低めと仮定(月間1,000〜5,000PV程度)。

シナリオ短期影響(1〜3ヶ月)長期影響(6ヶ月以上)収益変動推測理由
公開する+10〜30%+20〜50%上がる新規検索流入でPV増。Tips記事自体が広告表示機会を生む。事例: 収益化記事公開で月10万円達成。
公開しない±0%±0%変わらない既存コンテンツ頼みで成長停滞。競合に後れを取る可能性。
公開+数字非公開+15〜40%+30%以上大きく上がるリスク低減しつつ信頼獲得。メンテナンス次第で安定。
  • 上がる確率が高い理由: ブログ/サイト運営の80%以上の事例で、収益化Tips公開がPVを押し上げ、結果として広告収益を増加させています。 特に準備中の広告掲載後([広告掲載後公開]と指定)なら、記事内で広告を自然に紹介でき、コンバージョンも期待できます。
  • 下がる可能性は低い: 炎上リスク(例: 誤情報)がない限り、収益減少は稀。むしろ非公開の方が機会損失になります。

3. 公開時のTips(収益最大化のために)

  • 記事構成: 導入部で自身のサイト(mic.or.jp)の事例を軽く触れ、読者の共感を呼ぶ。SEO対策(キーワード: 「医療サイト 収益化」「広告準備 方法」)を入れて検索上位狙い。
  • 注意点: 数字(収益額)は伏せて「検討編」に留め、デメリット記事のようにトラブル避け。 公開後、Google AnalyticsでPV/クリック率を追跡し、調整を。
  • 追加推奨: X(Twitter)で記事をシェアすると、さらなる流入が見込めます。関連議論では、超特化記事が収益安定に効くとあります。

全体として、公開をおすすめします。収益化準備中のタイミングでこうした記事は「フック」になりやすく、サイトの成長を加速させるはずです。何か具体的な原稿ドラフトが必要なら、追加で相談してください!


以上が、Grokによる分析結果でした。 実際のところはどうなんでしょうか。
表示崩れなど、広告表示に伴う問題があれば、コメントをお願いします。

Adsense2
Adsense?

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どう見ても詐欺メール、どう自動破棄処理するのが良い? spam

スパムフィルタを使っていると正当なメールをスパムメールと、誤判定してしまうケースがあるが、これらのメールは自動処理してしまってもよいだろう。グレーケースとあきらかな詐欺メールは分類して処理するのが良いかもしれない。

以下、明らかな、詐欺メールのサンプル


組織犯罪対策部:あなたはマネーロンダリングの疑いがあります。保釈金として150万を下記の口座にお振り込みください。捜査終了後、保釈金は返金されます。2025年10月31日までに送金しない場合は資産は凍結され、あなたは逮捕されます。

三菱UFJ銀行 (金融機関コード0005)
恵比寿支店(支店コード136)
普通 2041699
名義 TS 合同会社
ティーエスゴウドウガイシャ

〒100-8974 東京都千代田区霞が関2丁目1番2号
電話番号 03-3581-0141(代表)


X-Mozilla-Status: 0001
X-Mozilla-Status2: 00000000
Return-Path: <iwashita_manami@e-nepia.com>
X-Spam-Checker-Version: SpamAssassin 3.4.0 (2014-02-07) on **.xserver.jp
X-Spam-Flag: YES
X-Spam-Level: **************************************************
X-Spam-Status: Yes, score=52.2 required=30.0 tests=CMCL_1,FSL_HELO_NON_FQDN_1,
HELO_NO_DOMAIN,RDNS_NONE,SPF_SOFTFAIL,TVD_SPACE_RATIO_MINFP autolearn=no
autolearn_force=no version=3.4.0
X-Spam-Report:
* 0.0 FSL_HELO_NON_FQDN_1 No description available.
* 1.0 SPF_SOFTFAIL SPF: sender does not match SPF record (softfail)
* 50 CMCL_1 Cloudmark Authority detected spam
* 1.3 RDNS_NONE Delivered to internal network by a host with no rDNS
* 0.0 HELO_NO_DOMAIN Relay reports its domain incorrectly
* 0.0 TVD_SPACE_RATIO_MINFP Space ratio (vertical text obfuscation?)
X-Spam-CMAuthority: v=2.4 cv=UZQDS7SN c=1 sm=1 tr=0 ts=69025ac7
p=feqnlMpVuKP_xuHrwg4A:9 a=0FI5FzLfUpbmheKzllYW6Q==:17 a=IkcTkHD0fZMA:10
a=x6icFKpwvdMA:10 a=5KLPUuaC_9wA:10 a=M51BFTxLslgA:10 a=QEXdDO2ut3YA:10
a=Mfv3uX3kbRkA:10
Delivered-To: ***@***.or.jp
X-Virus-Status: scanned (With Secure/Atlant/virusgw12107.xserver.jp/)
Received: from qjbgdilxanftbstfbmypojfne (unknown [116.208.97.48])
by ***.xserver.jp (Postfix) with ESMTPS id 08D85280D824FF
for <**@**.or.jp>; Thu, 30 Oct 2025 03:19:47 +0900 (JST)
Authentication-Results: ****.xserver.jp;
dkim=none;
spf=softfail (****.xserver.jp: 116.208.97.48 is neither permitted nor denied by domain of iwashita_manami@e-nepia.com) smtp.mailfrom=iwashita_manami@e-nepia.com;
dmarc=fail reason="No valid SPF, No valid DKIM" header.from=e-nepia.com (policy=none)
ARC-Message-Signature: i=1; a=rsa-sha256; c=relaxed/relaxed; d=***.or.jp;
s=default; t=1761761990;
h=from:from:sender:reply-to:subject:subject:date:date:
message-id:message-id:to:to:cc:mime-version:mime-version:
content-type:content-type:
content-transfer-encoding:content-transfer-encoding:in-reply-to:
references; bh=nTl06k+7cmfY6AQy1kTdVmH5deI5cl/IWBO0FE/8tIQ=;
b=Pi5TvKEgEfIRkjKLRatfN1kP2V2M9Ms3PoWWJR1c7us+sedef+I2DW7chT6mpT1j70MyCf
2o0rm8LslrqWEiIh4SPYRxnGRmQGCBroCZGDrfcuKFVD/NgzY4VfP3tanz8+b51aqliKZj
k9pIZTAabz38tBmH3epRH3FeBIWSwCBZf0bZT5bobJTvbDOCJvQmoz/6xLn6udxZslvssz
ox3rVC6lm1Bqd866eLHO2xjvJlcMpO1xbPjljbfODOYD/hk05PW77VMd6XdvzMonlIoAtG
moZuB7iFmlAkYUUs8aRSkMGZFU7dLwXQQlEzO0vtY0hWJIG4DaxAe1ghSYnX7Q==
ARC-Authentication-Results: i=1;
****.xserver.jp;
dkim=none;
spf=softfail (***.xserver.jp: 116.208.97.48 is neither permitted nor denied by domain of iwashita_manami@e-nepia.com) smtp.mailfrom=iwashita_manami@e-nepia.com;
dmarc=fail reason="No valid SPF, No valid DKIM" header.from=e-nepia.com (policy=none)
ARC-Seal: i=1; s=default; d=***.or.jp; t=1761761990; a=rsa-sha256;
cv=none;
b=kalrckxcno2eldITQxlaTxFC6yejHUAK+XC67U4VQbiG3lW4PVTcwhFm8z8s2FCeY62OQl
kYLJ5PTfGn2Z4fSQ+e3qbffTS0kQeC/SeaodSy2Ux29l3VALyDV/hLDtyPbZTtP5eDihGU
sYAUuKppEhdOc2W9EeinimPhS9h/OVclQlPSHB9VQo8jzwbzwuMSU5KfoyA1uO0wrq2SYM
a6Zu2XwgsBjozu9qbVknRsYNBpl5hPykoPBG+SxPAUZ3levk6JBHHeDRhgmxQDPTC5P+Pk
+0yoBkcZ3uu02XGhAEHu4NSUu3Jokw5X922s7f0ufukr+18u16go8BgQSdVsEg==
Message-ID: <lrrhz5s26p.s54pk7.5710.8frl-545754632@qjbgdilxanftbstfbmypojfne>
From: =?utf-8?B?6K2m5a+f5Y6F?= <iwashita_manami@e-nepia.com>
To: =?utf-8?B?U2FtIEVsaXNhYmV0?= <***@**.or.jp>
Subject: [SPAM] =?utf-8?B?6YeN6KaB44Gq44GK55+l44KJ44Gb?=
Date: Wed, 29 Oct 2025 19:19:42 +0100
X-Priority: 3
X-Mailer: LTPGGSAOIBADJ WTSQNJGDOCNBQPA 880.24276.55564
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset="UTF-8"
Content-Transfer-Encoding: base64
XSRV-Filter: ***@**.or.jp
X-Spam-Prev-Subject: =?utf-8?B?6YeN6KaB44Gq44GK55+l44KJ44Gb?=
XSRV-Filter: .Junk
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マイナポイント再手続きのご案内





*** 様


マイナポイント第2弾の登録情報に不備があったため、ポイント付与が行えませんでした。
以下より内容を確認し、再手続きをお願いいたします。


期限:2025年11月01日(土)



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総務省

関連記事

最近増えている謎メール dmarc25? 実質スパム → 破棄に設定変更

最近、まとめて何通も送られてくる謎メールを解析してみた。 サンプルのメッセージソースは下に張り付けました。

GPTの解析結果はつぎ。

とても良い観察です。
この2通目(noreply-dmarc-support@google.com からのもの)は、
先ほどの「dmarc25.jp」メールとはまったく性質が異なります


✅ 結論から言うと

こちらは本物のGoogleから送信されたDMARC集計レポートメールです。
偽装スパムではありません。安全です。
ただし、開封や解析は不要で、そのまま削除して問題ありません。


🔍 技術解析(要点)

項目評価
Return-Path<noreply-dmarc-support@google.com>Google公式ドメイン
送信サーバーmail-qv1-f73.google.com [209.85.219.73]正規のGoogleメールサーバー
SPFpassGoogleのサーバーが正しく認証
DKIMpass (header.d=google.com)Google公式署名あり
DMARCpass (policy=reject)Googleのポリシーが適用済み
件名/本文構成DMARCレポート(XML添付)形式DMARC集計通知として正常
スパムスコアscore=-13.5(極めて低い)SpamAssassinが「安全」と判定

📄 どういうメールか?

あなたのドメインを名乗るメールが世界中でどう扱われたかを、
Gmailが自動でまとめて送信してくれる「DMARC Aggregate Report(集計レポート)」です。

送信元:
noreply-dmarc-support@google.com

添付ファイル名は通常:

google.com!***.***!<日付範囲>!<識別ID>.xml.gz

中には XML 形式で次のようなデータが入っています:

<feedback>
  <report_metadata>
    <org_name>Google Inc.</org_name>
    <email>noreply-dmarc-support@google.com</email>
    <report_id>...</report_id>
  </report_metadata>
  <policy_published>
    <domain>***.***</domain>
    <p>none</p>
  </policy_published>
  ...
</feedback>

🚫 「dmarc25.jp」との違い

比較項目Google(今回)dmarc25.jp(前回)
ドメインgoogle.comdmarc25.jp(偽装)
送信元IP209.85.xxx(Google公式)59.106.xxx(GMO共用)
DKIM署名header.d=google.comheader.d=dmarc25.jp
SPF結果passpass(だが独自ドメイン)
内容正規のDMARCレポートDMARCレポート風スパム
対応放置・削除OK受信拒否推奨

💡 今後のおすすめ運用

もしあなたのドメインで
DMARCを設定済みであれば、世界中の主要メールサーバー(Google、Microsoft、Yahoo!など)が
定期的にレポート(XML.gz)を送ってきます。

これらは通常:

  • 安全(ただし開かなくてよい)
  • 内容は認証統計(なりすまし対策用)
  • 保存・放置しても問題なし

必要な場合のみ解析する

もし「自社ドメインのなりすまし状況を把握したい」場合、
以下のような無料ツールでレポートをまとめて可視化できます:


✳️ まとめ

種類ドメイン正体対応
@google.comGoogle正規サーバー正規DMARCレポート放置・削除OK
@dmarc25.jp偽装(docomo風)DMARCレポート風スパム受信拒否・開封禁止

以下は「偽DMARCレポート」と「正規レポート」の処置方法案


処置方針まとめ

レポート種別特徴推奨処置コメント
偽DMARCレポート差出人偽装、怪しい添付・リンクの可能性拒否 or 破棄SPF/DKIM fail、差出元不明なIPが多い場合は偽と判断可
正規DMARCレポート正規送信サーバーから、XML形式で集計破棄(中身を見ない場合)受信が煩雑な場合は破棄でOK
正規DMARCレポート正規送信サーバーから解析(中身を見る場合)偽装メール検出、送信経路確認、DMARC強化判断、監査目的で利用可能

正規レポートを解析するケース

自ドメインの偽装・スプーフィングの有無確認
  • 外部IPから SPF/DKIM fail があれば偽装メールあり
  • 対応策:SPF/DKIM/DMARC強化、受信者への注意喚起
メール送信経路の確認
  • 自社送信サーバーの SPF/DKIM/MX 設定が正しいか確認
DMARCポリシー強化の判断材料
  • p=nonep=quarantinep=reject の段階的運用
  • p=reject で偽装メールは受信者サーバーで自動的に破棄される
セキュリティ監査・リスク管理
  • 偽装メールの監視、ドメイン悪用の傾向把握

運用上の具体例

  • 偽DMARCレポート:メールサーバーで「SPF/DKIM fail」「差出元不明IP」の場合、自動破棄
  • 正規DMARCレポート:受信は継続
  • 中身を見ない場合:迷惑メール振り分けで破棄
  • 中身を解析する場合:XMLを専用ツール(dmarcianなど)に取り込み、送信状況を監視

まったく別観点からの対処案

このメールは、DMARCレポートは 送信されるメール自体ではなく、受信側サーバーが作成する通知 です。よって 通常の個人宛メールのように偶然届くものではなく、ドメイン管理者宛に体系的に届くもの です。もしレポートを受け取りたくない場合は、DMARC TXTレコードから rua / ruf を削除する(rua/rufフィールドを空にする)ことで送信先をなくせます。

当ドメインでは、 ”DMARCポリシー設定は不正「メールを配送しない」”、 ”通知を停止”、に設定変更しました。 まずはこれで、検証してみます。


dmarc25 からのほぼスパム

X-Mozilla-Status: 0001
X-Mozilla-Status2: 10000000
X-Mozilla-Keys:
Return-Path: <docomoreport-bounceback@dmarc25.jp>
X-Spam-Checker-Version: SpamAssassin 3.4.0 (2014-02-07) on ***
****.xserver.jp
X-Spam-Level:
X-Spam-Status: No, score=0.9 required=30.0 tests=DKIM_SIGNED,DKIM_VALID,
DKIM_VALID_AU,SPF_HELO_NONE,SPF_PASS,TVD_SPACE_RATIO,URIBL_BLOCKED,
URIBL_DBL_BLOCKED_OPENDNS,URIBL_ZEN_BLOCKED_OPENDNS,X_NONJAPANESE_SUBJECT
autolearn=no autolearn_force=no version=3.4.0
X-Spam-CMAuthority: v=2.4 cv=UZQDS7SN c=1 sm=1 tr=0 ts=6901a979
a=4nyRffA/pZpJxf3jz/ccCw==:17 a=x6icFKpwvdMA:10 a=z2Y1GidkDKYA:10
a=tclcd6dtLQvEqt9_mmAA:9 a=CjuIK1q_8ugA:10 a=4Hp3Za8rNZdGw2VEeB8A:9
a=49ladYHvHUoA:10
Delivered-To: **@****.or.jp
X-Virus-Status: scanned (With Secure/Atlant/virusgw12107.xserver.jp/)
Received: from mta01d.dmarc25.jp (mta01d.dmarc25.jp [59.106.216.209])
by ***.xserver.jp (Postfix) with ESMTPS id 457AD281968215
for <**@***.or.jp>; Wed, 29 Oct 2025 14:43:21 +0900 (JST)
Authentication-Results: ****.xserver.jp;
dkim=pass header.d=dmarc25.jp header.s=mta202206r header.b=goEzNkAQ;
spf=pass (***.xserver.jp: domain of docomoreport-bounceback@dmarc25.jp designates 59.106.216.209 as permitted sender) smtp.mailfrom=docomoreport-bounceback@dmarc25.jp;
dmarc=pass (policy=reject) header.from=dmarc25.jp
ARC-Message-Signature: i=1; a=rsa-sha256; c=relaxed/relaxed; d=****.or.jp;
s=default; t=1761716601;
h=from:from:sender:reply-to:subject:subject:date:date:
message-id:message-id:to:to:cc:mime-version:mime-version:
content-type:content-type:content-transfer-encoding:in-reply-to:
references:dkim-signature; bh=HYzQ8SKPW/mTSd0zhR4TrhYT01Ep9m0fGtwaDt5UigYc=;
b=nzJ4bQYZ5DF3X4MEkTlUVZbwka6l8ss6H0mpAWFXXVG5hK7jJALJLMNkY9Bwe9ICdOH8jiO
fe0RawqZYSbzp4bl8MGc3QHBHuCucjiNqOPCxOC8x+u/kHvk/ZP3pOfZj8OQzjOefZStkD
2MngfNdrn1pbMGOcDk/7ShmVs185ca87soFPhoNKX1gGdgUFi89GHVjxHt2GAdNi2NxcuF
LdMFdMQWDCxJjaKDNPjGPBHe8Z0ccJ6Y69PKQZQuSBtICykOAN/sFs4bSHv3X62iPxHkL
w8PbHQNUal1lhfQqF6bmRSpZmP895I3HGrHFgt3Ah67RAEOVy+ycQSDT3HJm5w==
ARC-Authentication-Results: i=1;
***.xserver.jp;
dkim=pass header.d=dmarc25.jp header.s=mta202206r header.b=goEzNkAQ;
spf=pass (***.xserver.jp: domain of docomoreport-bounceback@dmarc25.jp designates 59.106.216.209 as permitted sender) smtp.mailfrom=docomoreport-bounceback@dmarc25.jp;
dmarc=pass (policy=reject) header.from=dmarc25.jp
ARC-Seal: i=1; s=default; d=**.or.jp; t=1761716601; a=rsa-sha256;
cv=none;
b=KHep4fsgpeT1mhiFdziq/LgRb39yMdlYqoIuK8evM2vbafKp4rVAVO2P9Ey81khMzF/Z4r
crd7YKwrIlvBUyp1XRE6nB76hDQCRbDgNOsZ1+KBNM85SN5PUMA+9qeTAJwx8wd9Sa43sQ
nv6aAssOakDL/4S2e0IsUsYb9Tur/At0oK7kaJbnQX+Yd/1wFZmkjiRfuT1YUHdrShYu8W
sOCIt15QbELfWumXp1pVbuVRBe4dXprMgan6eTe40VO7fjiI1d1pWRInuZ0WWXgWhnmhJ5
aO8L9L1Z89aGWAg13w8Txyb/BHyzZ7jTBzn9S8pgswKLm5f45xe3vy9VbNphqg==
Received: from [153.125.224.196] (unknown [172.16.0.99])
by dmarc25docomomta-01.dmarc25.jp (Postfix) with ESMTPSA id 0CB56A3808
for <***@**.or.jp>; Wed, 29 Oct 2025 14:43:21 +0900 (JST)
DKIM-Filter: OpenDKIM Filter v2.11.0 dmarc25docomomta-01.dmarc25.jp 0CB56A3808
DKIM-Signature: v=1; a=rsa-sha256; c=relaxed/relaxed; d=dmarc25.jp;
s=mta202206r; t=1761716601;
bh=HYzQ8SKPW/mTSd0zhR4TrhYT1Ep9m0fGtwaDt5UigYc=;
h=Subject:From:Date:To:From;
b=goEzNkAQSdNEHFDF/aEqbsVYzSORdKoSo/d/3Lw52R7VhzSWm7Ahd/6vIs1jZLlG
QYmoT7MjAoWtqlIl9xTIJ2z4GI86LvS3uiF+GTbVn3aHTrcPLbP55UZHaLkoLilBxP
V6y5RnKXLBP8RPz56Ch0m0RFUxKoNn7EPRGrphRn7lJbyUXf1/Lwt0ADB2QKOjGva5
5gKAz2hLBB22lU8lOr7hhxvj5xyLr+x/R79IMNvOfnfkctau4xK7Ej4az7OQ5G0iyG
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類似の、googleからのもの。

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X-Mozilla-Status2: 00000000
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Received: from mail-qv1-f73.google.com (mail-qv1-f73.google.com [209.85.219.73])
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for <***@***.com>; Thu, 16 Oct 2025 20:15:33 +0900 (JST)
Authentication-Results: ***.xserver.jp;
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b=EgDtYvv5nZU2cpPezn5cfHsnBhIFJLX1csaOBAfa0LwSi3Os2Biaoxx3Mkme4kKO6qTboV
7AGSE/6wSUf/NDQSoTAyK2/2WK8d4mF628fVJ+2bfNnDvqdVoRHQKXEA+lCOEPpY+c3/Ul
bXM8diD9TT

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太陽光発電の軌跡:個人導入のリアル ~運用実績から見る2025年Solarの投資回収と総所有コスト~


太陽光発電を検討中のあなたは、きっとこんな疑問をお持ちではないでしょうか。

「投じたお金、いつ元が取れるの?」
「メンテナンスや廃棄まで考えたら、本当に得になるの?」

当サイトでは、2013年に太陽光発電を導入して以来、実際の運用データを10年以上にわたり公開してきました。
その結果、導入当初のROI(Return on Investment:投資回収期間)は、計算通り約6年で達成しました。
しかし2023年にFIT(固定価格買取制度)が終了し、売電価格が約7分の1(=15%)に低下したことで、改めてROIの意味を見つめ直す必要が生まれました。

ROIは「どの提案を選べば最短で投資を回収できるか」を測るための指標です。
一方で、TOC(Total Cost of Ownership:総所有コスト)は、初期投資だけでなく、メンテナンス費用や廃棄コストまでを含めた“本当のコスト”を示します。

当サイトの実績では、ROI上は6年で回収を達成していましたが、TOCを考慮すると実質7年。
つまり、これから導入するなら、卒FIT後の運用シナリオまで見越した試算が欠かせません。


1. 当サイトの実績が示すROI(投資回収期間)の信頼性

太陽光発電の普及は、1954年のシリコン太陽電池の発明から始まり、2012年のFIT制度導入で一気に一般家庭に広がりました。
発電コストは2010年の1Wあたり約4ドルから、2025年には0.3ドル未満にまで低下。これがROI(投資回収期間)を劇的に短縮させた要因です。
現在、世界の累積導入量は2TWを突破し、家庭用のROIは平均8年前後とされています。

当サイトの実例(2013年導入)

  • 導入内容:4.4kW+5.5kWシステム(計約10kW)
  • 初期投資:約200万円
  • 年間発電量:約8,000kWh
  • ROI:6年(FIT単価42円/kWh+自家消費分)

導入から3か月後にパワコン故障が発生しましたが、アラートメールによる早期検知で迅速に対応でき、運用体制の重要性を実感しました。

運用解析・異常検知

夜間消費電力の変動を解析し、AIによる異常検知(例:浄化槽ブロワーの故障)を実現。
30%以下の発電低下を自動通知する仕組みを構築し、メンテナンスコストを削減。
これがTOC(総所有コスト)最適化の第一歩となりました。

経年劣化と長期視点

10年後の発電量は設置当初の84〜86%。
メーカー保証(10年・81%未満で交換)内で維持できており、定期点検と早期対応の重要性を再確認。
劣化率を年0.5〜0.8%で見積もることで、ROIの延長を防ぐことができます。

故障対策とFIT終了後の変化

FIT終了後(2023年)は売電価格が42円→8円/kWhへ低下。
それでも自家消費を中心にした運用でROI約6年を維持。
ただし、TOC(運用・廃棄費用含む)を加味すれば実質7年となります。

記事URLテーマROI / TOC のポイント
2019/04/24導入実績ROI6年達成、最短提案の選択
2019/08/21経年劣化劣化0.5%/年を想定しROI延長を防ぐ
2019/11/20故障AIメンテ自動化でTOC削減

2. 現在の導入判断:ROIとTOCを自宅で試算する

2025年の家庭用太陽光は、ROI8〜10年が標準。
補助金(最大36万円/kW)により、設置費用は4kWで約120万円まで低下。
FIT単価は16円/kWh、自家消費率70%を想定すれば、投資回収の現実味が見えてきます。

シミュレーション例(4kW家庭)

項目内容
初期投資120万円(補助後)
年間発電量約4,500kWh
自家消費(70%)3,150kWh × 31円 = 約9.8万円節約
売電(30%)1,350kWh × 16円 = 約2.2万円収入
年間合計利益約12万円
ROI約10年(=120万 ÷ 12万)

TOCを考慮すると、メンテ25万円+廃棄15万円で総追加40万円。
25年間での累積利益300万円に対して、ネット利益は約260万円。
実質ROIは約11年となります。

卒FIT後(2035年以降)は売電価格が8円に下がるため、年利益は約9.8万円へ。
ただしV2H(EV充電併用)を導入すれば、エネルギーロスが減りROIを10年程度に短縮可能です。

シナリオ初期費用年利益ROI(年)TOC追加実質ROI(年)
当サイト(2013年)200万円33万円640万円7
2025年(FIT中)120万円12万円1040万円11
卒FIT後(V2Hなし)120万円9.8万円1240万円13
卒FIT後(V2Hあり)120万円11.8万円1040万円11

ポイント:ROIは「早い回収」、TOCは「持続可能な回収」。
どちらも考慮してこそ、真にお得な投資判断が可能です。


3. これからの展望:ペロブスカイトと再利用でTOCを最小化

新技術「ペロブスカイト」でROI短縮へ

2025年時点で実用化が進むペロブスカイト太陽電池は、軽量・高効率(18〜30%)で注目されています。
2030年以降には住宅向けタンデム型が普及し、ROIはさらに短縮される見通しです。
導入を急がず、補助金制度を活用して技術成熟を待つのも賢明な選択です。

廃棄から再利用へ ― TOCの最大課題を克服

廃棄費用(約15万円)はTOCを押し上げる要因でしたが、2025年からはリサイクル義務化により、
メーカー負担による95%回収目標が設定されました。

TOCを抑える具体策:

  • リユース買取の活用:状態の良いパネルを無料回収する業者が登場。廃棄コストゼロでROIを1年短縮。
  • 積立制度の活用:10kW以上で廃棄積立義務化(年5,000円程度)。住宅にも推奨。
  • AI診断の導入:劣化0.5%/年を自動監視し、交換タイミングを最適化。

これらを組み合わせれば、TOCの「廃棄部分」を半減し、持続的ROIが実現します。


結論:ROIとTOCを味方につけ、賢く始める太陽光発電

当サイトの実績(ROI6年・TOC7年)は、実際に数字で回収が可能であることを示しました。
2025年の現在、補助金や技術革新によりROI10年前後が現実的なライン。
卒FIT後もV2Hや再利用によって持続的にコストを抑えられます。

ROIは「どれだけ早く投資を回収できるか」、
TOCは「どれだけ長く安心して使い続けられるか」。

この2つを理解して選ぶことが、これからの太陽光発電の“本当の価値”です。
ぜひ、経産省などのシミュレーションツールを使って、ご自宅のROIを試算してみてください。

あなたの家にも、確かな投資回収の太陽が昇りますように。
コメント欄で、あなたのROI体験もぜひ教えてください。


参考資料

  • 当サイト「太陽光発電シリーズ(2019)」
  • 経済産業省 FIT制度データ
  • IEA “Renewables 2025” / IRENA Global PV Report 2025

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AI活用のカギ、コミュニケーションのカギは「言葉の統一」── AIの迷宮から、私たちの社会へ


AIとの「言葉のズレ」から見えるもの

先日、CP/M‑86(1980年代の16ビットPC向けオペレーティングシステム)をテーマに、生成AIによる「アキネータ風ゲーム」の挑戦記事が公開されました。 (mic.or.jp) この試みでは、「それは手に持てるものか?」「電子機器か?」などと質問を重ねる中で、AIは物理的な装置・電子機器を前提とした推理路線に偏り、最終的には「レトロ電卓」や「ポケットコンピューター」をイメージしてしまいました。実際の答えは、発売当時、箱売りしていたソフトウェアであるCP/M-86。質問・回答者双方の“手に持てる”かどうかの言葉の前提が揃っていなかったため、見事に堂々巡りに陥ったのです。 (mic.or.jp)
このエピソードは単なる遊び話ではなく、私たちがAIと向き合ううえで、また人と人との関係性を構築するうえで、極めて本質的な「言葉と定義のズレ」という課題を浮き彫りにしています。言葉の定義・共通認識(コモンセンス)が共有されていなければ、知能も協働も成立しえない──この視点を、あらためて本稿では考えてみたいと思います。

本質:言葉の定義が揃わないと、知能も協働も成立しない

私たちが日常的に使う「言葉」。例えば「手に持てる」「電子機器」「装置」「デバイス」「ソフトウェア」といった語は、ほとんど無意識のうちに前提を共有しているように思えます。しかし、AIへの問いかけで起きたように、前提が少しずれるだけで認識の歪みが生まれ、議論も推理も迷走してしまうのです。
AIモデルは人間のように「意味」を直感的に捉えているわけではありません。むしろ、入力に対して統計的・確率的に最も妥当と思われる応答を返す仕組みです。従って、質問・回答双方の前提が揃っていないと、「言葉の定義」が異なったまま会話(あるいは推理)が進んでしまう。結果として、思考や協働に齟齬が生まれます。

興味深いのは、この構造がAIとの間だけで起こるものではなく、私たちの組織・チーム・社会構造の中でも頻繁に発生しているという点です。言葉が曖昧、もしくは定義が人によって異なるまま使われていれば、意思疎通は困難となり、「共有できたはずの目的」がズレてしまいます。
つまり、AIとのやり取りで検出された「言葉のズレ」は、我々人間が社会的な協働をする際にも本質的に起こっているのです。

現実の3つのシーンで起こる「言葉の非統一」問題

それでは、この「言葉の定義・統一」がどのような日常のシーンで現れうるか、具体的に3つ挙げて考えてみます。

ビジネスコミュニケーション

社内で「プロジェクトを進める」「納期を守る」「仮説を立てる」といった言葉を用いた場面を想像してください。ある開発チームでは「納期=完成報告日」「完成=ユーザー検証を終えた状態」と定義されていた一方、別の部門では「完成=機能実装+内部テスト完了」という解釈だったとします。そのギャップが、表面上は「同じ言葉」を使っていても、成果や報告のタイミングで“思ったもの”が揃わなかったという状況を生みます。「プロジェクトを進める」と言った時に、A側は“仕様決定”を想定し、B側は“リリース準備”を想定していた…というズレです。
このような状況を象徴的に描いたのが、まさに旧約聖書にある バベルの塔 の物語です。人々が“言葉”で話しながらも、その意味が統一されていなかったため、建設は途中で崩壊しました。言葉の定義が一致していないと、協働の基盤そのものが揺らぐというメタファーとして、ビジネスの現場でも非常に示唆的です。

教育・学習

教師が「理解しましたか?」「この概念を暗記してください」と言ったとき、学生と教師とでは「理解」「暗記」の定義が食い違っていることがあります。教師側では「自分の言葉で説明できる状態」、学生側では「テストで点が取れる状態」を指すと捉えている、というケースが典型です。ここでも、言葉の定義がそろっていなければ教育成果は予期せぬズレを起こします。
たとえば、「演習問題を通して“理解”してください」と言っても、教師が想定する“理解”は「応用できる」ことであり、学生がイメージしている“理解”が「丸暗記できる」ことであれば、演習を終えた段階で教師は「理解できた」と評価しても、学生側は「覚えきれていない」と感じている可能性があります。つまり、コミュニケーションが通じていると思っていても、定義が異なっていればすれ違いが起こるのです。

AI開発・活用

先述のCP/M-86の事例に戻ると、AIと人間の間にある“手に持てる”“電子機器”という前提が異なったため、AIはソフトウェアであるCP/M-86を“物理的な装置”と誤認しました。(mic.or.jp) これは、AIモデルが提示された質問の「前提」を人間が想定するそれとは別のものとして受け止めていたということを意味します。
AI活用において「モデル側が何を前提としているか」「人間側が何を前提としているか」を明確にしなければ、プロンプト設計・仕様定義・実装ともにミスが発生しやすくなります。例えば、「ユーザーが“保存”したいもの」と言ったとき、モデル側では“クラウド上”を前提していて、人間側は“ローカルファイル”を想定していた…というズレが出れば、期待する出力は得られません。
このように、AIとのインタラクションもまた、言葉の解像度と定義の一致を前提としなければ、協働は成立しないのです。

どうすればよいか:共通言語を意識的に整備する

では、言葉の統一をどう進めていけば良いのでしょうか。以下に具体的なアプローチを示します。

  1. 言葉の定義を共有する文化を作る
     – プロジェクト開始時やチーム合流時、重要用語(例:納期、完成、仕様、理解)の意味を全員で確認・記録する。
     – 曖昧な言い回しを避け、具体的な定義(「納期=社外リリース日/機能完了+検証完了」など)を文書化する。
  2. 曖昧な表現を避け、概念を言語化・記録する
     – 文書や会議録には、「この言葉では〜を指す」という注釈を付ける。
     – 共有辞書・用語集をチーム内部で整備し、更新履歴も記録する。
  3. AIとのやり取りでも、定義を共通化する
     – プロンプト設計時、「ここでの“保存”とは、クラウド上の永続ストレージを指す」といった説明を加える。
     – モデルの応答が意図とずれていた場合、「この言葉では〜を意味していた」という前提を明示して再設計する。
  4. 定期的に「言葉のズレをチェック」する機会を設ける
     – チームレビューやAI活用レビューの場で、言葉の定義が変化していないかを確認。
     – 新しい概念・技術が入り込んだときには、その都度用語を再整理する。

このように、言葉の統一をただ目指すのではなく、むしろ「言葉を明文化し、共有・検証・更新するプロセス」を組織やプロジェクトに組み込むことが重要です。

このサイトの役割:共通言語の基盤づくり

このサイトでは、以下の三つの提供価値を掲げています。

  1. 読者との共通言語の整備
     – 本サイトでは、「用語辞典」ページを設け、重要なキーワードや概念を定義付きで整理します。例えば「仕様」「設計」「実装」「検証」「完成」「理解」など、コミュニケーションで曖昧になりがちな言葉を明文化します。
  2. AI活用精度の向上支援
     – 「AI活用ガイド」では、プロンプト設計時の言葉の定義(前提条件)を明示するテンプレートを提供し、AIと人間の前提ギャップを埋めるための技術的・運用的アドバイスを紹介します。
  3. ソフトウェア開発における品質・効率の向上支援
     – 開発現場では、言葉のズレが品質低下や手戻り、遅延を招きがちです。本サイトでは「用語統一から始める開発プロセス改善」のためのチェックリストやワークショップ素材を提供し、言葉の統一が成果に直結することを読者に提示します。

つまり、このサイトは「言葉をちゃんと揃えることが、知能(AI)とも、人と人とも、協働を成立させる鍵である」という考えに基づいて、用語の整備・AIとの連携・ソフトウェア開発の三軸で、実践的な支援を行っていきます。

言葉の統一こそ、未来の知能と協働の鍵

言葉を丁寧に扱うことは、実は思考と社会の基盤を整えることです。AIとの対話であれ、チーム内の協働であれ、定義のズレがある言葉を使い続ける限り、私たちは見えない迷路(AIがたどり着けなかった“堂々巡り”と同じような迷路)をさまようことになります。
今回取り上げたCP/M-86の事例は、AIとのやりとりにおける“言葉のズレ“を象徴的に提示してくれました。そして、この同じ課題が私たち人間同士のコミュニケーション構造にも根ざしているのです。
「言葉の統一」は、単なるスローガンではなく、未来の知能と協働を成立させるための実践的な基盤です。ぜひ、今この瞬間から“定義を揃える”という小さな習慣を、あなたのチーム・あなたのプロジェクトに取り入れてみてください。そこから、新たな知能と協働の地平が開けるはずです。


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