  |
はてなキーワード: Broadcomとは
今回起きているのは、AIバブルの崩壊ではない。それどころかバブルははじまってもいない。
AI設備投資が永遠に加速し、その恩恵がAIインフラ企業の利益へ直線的に流れ続けるという期待が剥落しただけである。
これは市場が機能しなかった結果ではない。市場が正常に機能した結果である。
2026年7月17日時点で、フィラデルフィア半導体株指数は6月の高値から約18％下落している。
UBSはハイパースケーラーの設備投資について、2026年に前年比76％増の6730億ドルへ拡大した後、2027年には25％増、2028年には6％増まで増加率が鈍化すると予測している。
減少ではない。
増加率の鈍化である。
市場は設備投資が減るから売っているのではない。設備投資の成長率が永遠に加速するという前提を修正している。
Reuters：ハイパースケーラーの設備投資成長率をめぐる市場の見方
AI設備投資が過熱していることなど、最初から誰もが知っていた。
GPU、HBM、光通信、データセンター、発電設備、送電網へ巨額の資金が流れ込んでいる。市場はその規模に驚きながら、同時に採算性を疑い続けてきた。
この疑念が消えなかったから、設備投資の増加率が鈍るという予測だけで株価が崩れた。
これは陶酔ではない。
現在のAI関連銘柄を、2000年前後の無収益なドットコム企業と同一視するのは間違っている。
AIインフラの中核企業は、すでに売上、利益、キャッシュフローを生み出している。
株価だけが先に上がり、後から事業の実態を探しているわけではない。データセンター向け半導体、先端半導体製造、製造装置、メモリ、ネットワーク機器では、AI設備投資が実際の受注と業績に反映されている。
2026年7月時点でも、半導体関連企業の利益予想は大幅に引き上げられていた。株価が上昇する一方で、利益予想も同等か、それ以上の速度で上昇していたため、中核企業の評価倍率は必ずしも一方的に膨張していなかった。
将来の成長を過剰に織り込んでいた銘柄もある。利益成長が続くことを前提に、高い評価倍率を与えられていた企業もある。
しかし、株価評価が過熱していたことと、企業のファンダメンタルが虚構であることは同じではない。
今回起きているのは業績崩壊ではない。
強い業績を維持したまま、将来成長に対する評価倍率が圧縮されている。
利益が消えたのではない。
そうではない。
AI半導体の中核部分では、株価は十分にバブル的な速度で上昇した。
フィラデルフィア半導体株指数は、2026年7月17日までの1年間で2倍以上になった。6月の高値から約18％下落した後でも、この上昇率である。
2026年初めから7月13日までに限っても、同指数は83％上昇していた。
弱かったのは、陶酔の広がりである。
過去1年間で半導体指数が2倍以上になった一方、S&P500均等加重指数の上昇率は11％、AI関連銘柄の比重が小さい欧州のSTOXX600は8％だった。
AI関連企業の中でも、上昇は主に半導体、メモリ、製造装置、光通信、データセンターなど、実際に売上と利益が拡大している供給側企業へ集中した。
ChatGPT公開後から2026年5月までのNASDAQ100は約140％上昇した。十分に大きな上昇だが、ドットコム・バブル期のNASDAQ100は約1090％上昇している。
比較期間や起点が異なるため単純比較はできない。それでも、現在のAI相場がドットコム期のような市場全体の全面的陶酔には達していないことは分かる。
Yahoo Finance：AI相場とドットコム・バブルの比較
さらに重要なのは、今回の株価上昇の相当部分が利益成長によって説明できることだ。
2026年7月時点で、S&P1500半導体・製造装置指数の構成企業は、年間利益が前年の2倍以上になると予想されていた。NVIDIAの予想PERは約19倍まで低下し、過去10年以上で最低の水準になっていた。
株価が上昇しても、それ以上の速度で利益予想が引き上げられたからである。
もちろん、すべての銘柄が割安だったわけではない。AMDやMarvellなど、長期平均を大幅に上回る評価を受けていた企業もある。
のではない。
のである。
韓国市場では、SamsungやSK Hynixを対象とした単一銘柄のレバレッジETF、信用取引、個人投資家による借入投資が急拡大し、株価変動を増幅させた。
Reuters：韓国市場で拡大したAI株投機とレバレッジ取引
今回起きたのは、実益を上げる中核企業への極端な資金集中と、その周辺で発生した局地的な投機である。
一部の勝者が急騰するだけでは、完成したバブルにはならない。
本物のバブルでは、勝者の成功が、まだ利益を出していない企業や、直接関係のない企業へ無条件に一般化される。
今回は、そこまで到達しなかった。
株価上昇は大きかった。
過去のバブルでも、投資対象となった技術や産業自体が偽物だったわけではない。
本物の技術や需要から得られた正しい認識を、あらゆる企業、あらゆる地域、あらゆる投資へ無条件に一般化する現象である。
1840年代のイギリスで起きた鉄道狂時代には、実体的な根拠が存在していた。
経済は成長していた。金利は低く、既存の鉄道会社は配当を増やしていた。鉄道という技術が輸送と経済を変えることも事実だった。
この成功を見た投資家は、既存の優良路線が高収益であることと、新しく計画されたすべての路線が高収益になることを混同した。
間違っていたのは、
鉄道を敷けば、どこでも必ず儲かる
通信、広告、商取引、メディア、ソフトウェアを根本から変えるという予測は正しかった。
しかし市場は、インターネットが成長することと、インターネット企業なら何を買っても儲かることを混同した。
事業モデルの実現可能性が十分に検討されないまま、ドットコム企業のIPOが相次いだ。
市場は収益性よりも、利用者数、アクセス数、市場規模、将来の支配力を評価した。
Goldman Sachs：The Dot-Com Bubble
当時のインターネット企業を分析したNBERの研究では、インターネット部門全体の株価を正当化するためには、歴史的に見ても異常に高い利益成長を長期間続ける必要があったと指摘されている。
NBER：The Rise and Fall of Internet Stock Prices
ここで起きた陶酔は、単なる株価上昇ではない。
利益がないことは、成長のために積極投資している証拠と解釈された。
赤字は事業の弱さではなく、未来を獲得するための費用とされた。
上場できること自体が事業の正しさを証明し、株価上昇がさらに資金調達を容易にした。
価格上昇が事業の正当性を生み、その正当性がさらに価格を上げる自己循環が完成していた。
これが陶酔である。
金融機関は、借り手の返済能力だけでなく、将来も住宅価格が上昇するという前提に依存するようになった。
価格が上がり続ける限り、誰も損をしないという確信が広がった。
これも陶酔である。
Federal Reserve Bank of San Francisco：Housing Bubbles and Homeownership Returns
本当の陶酔とは、株価が高いことではない。
「なぜ儲かるのか」ではなく、「乗り遅れたらどうするのか」が投資判断の中心になる。
半導体株への資金集中も激しかった。2026年7月のバンク・オブ・アメリカの機関投資家調査では、回答者の82％が半導体株を市場で最も混雑した取引だと答えている。
NVIDIA、Broadcom、TSMC、ASML、Marvellの業績は強い。
しかし、その強さがAI関連企業すべてへ無条件に一般化されてはいない。
企業が設備投資を増やせば、投資家は売上だけでなく、減価償却費、営業利益率、フリーキャッシュフローを確認する。
将来の受注見通しが弱ければ、現在の利益が強くても株価は下がる。
実際、TSMCやASMLは強い決算を発表したにもかかわらず、AI設備投資の持続性に対する懸念から株価を売られた。
これは完成したバブルではない。
皮肉なことに、AI関連企業のファンダメンタルが強いからこそ、本当のAIバブルはこれから発生する。
ハイパースケーラーが設備投資を増やしながら、AI売上、営業利益、フリーキャッシュフローを伸ばす。
一般企業がAI導入によって人件費を削減し、開発期間を短縮し、売上を増やす。
この証拠が数四半期にわたって積み上がれば、市場の疑念は消える。
という事実が、
という確信へ変わる。
という事実が、
という確信へ変わる。
条件は、ハイパースケーラーの決算で次の三つが同時に示されることである。
これが数四半期続けば、市場はAI設備投資の採算性を疑わなくなる。
設備投資を抑える企業は、慎重なのではなく、競争から脱落していると評価される。
データセンターを建てるための借金が、財務リスクではなく成長投資と呼ばれる。
GPUの保有台数、データセンターの電力容量、確保した土地面積が、そのまま企業価値として評価される。
十分な顧客や売上を持たない企業でも、「AIインフラ」という名前だけで資金を調達できるようになる。
設備投資をしているという事実そのものを、将来のROIの証拠として扱い始める。
高い成長率を示しても、次年度の成長率まで問われる。
これは全面的な陶酔ではない。
今回の下落を見て、「AIバブルは終わった」と結論づけるのは間違っている。
終わったのは、設備投資の加速が永遠に続くという短期的な期待である。
設備投資も止まっていない。
株価上昇も小さくはなかった。
ただし、その上昇は実益を上げる限られた企業へ集中し、市場全体の無差別な陶酔には発展しなかった。
本当に警戒すべきなのは、AI関連企業の業績がさらに強くなり、市場から疑念が消えたときである。
「設備投資が多すぎる」という不安が、「設備投資が足りない」という焦りに変わる。
「本当に回収できるのか」という問いが、「投資しないほうが危険だ」という確信に変わる。
ラピダスをめぐる議論では、「日本が再び最先端半導体を作れるのか」という技術論に焦点が当たりやすい。だが経営の観点から見れば、本当の問題はそこではない。
仮に2ナノ半導体の製造に成功したとして、それを商業事業として成立させられるのか。問うべきはその一点である。そして現実、現時点でほぼ達成は不可能である。
直径300ミリの生シリコンウェハーは、最先端向けの高品質品でも基板そのものは２万円／枚程度である。
それが最先端工程を通り、回路を形成して工場から出てくると、300万～400万円／枚、条件によってはそれ以上の価値を持つ。
もちろん差額がそのまま利益になるわけではない。数百から千近い工程、EUV露光装置をはじめとする巨額設備、超純水、特殊ガス、薬液、電力、検査、保守、研究開発費が投入されている。
それでも完成ウェハー一枚が数百万円で、量産工場から平均数分に一枚の速度で出てくる。
仮に一枚400万円のウェハーが2分に一枚完成するなら、一時間に1億2,000万円、一日に約29億円相当の商品が工場から出る。
月産2万5,000枚なら売上規模は月1,000億円である。
これほど高い付加価値を、小さな物体に凝縮して連続生産できる産業はほとんどない。
一枚の薄い円板に数百万円の価値を載せられる。
世界水準の製造技術と顧客基盤を一度確立すれば、工場は莫大な付加価値を連続的に生み出す。
雇用、材料、製造装置、設計、データセンター、防衛、宇宙まで含め、国家の産業構造を変え得る。数兆円を投じてでも先端半導体へ復帰したいという発想自体は理解できる。
問題は、その夢が成立するのは、高歩留まり、高稼働率、高単価で工場が動いた場合に限られることだ。
歩留まりが低ければ、数百万円の商品ではなく、数百万円を費やして作った不良品の集合になる。
半導体工場は成功すれば現金製造機だが、失敗すれば損失製造機になる。
つまり2027年10月から2028年3月までに、2ナノ世代の商業生産を始めるという計画だ。
トランジスタが一度動いたこと、試作ウェハーが完成したこと、顧客向けチップを試作できたこと、採算の合う歩留まりで大量生産できることは、すべて別の段階だ。
一般には、試作工場は量産工場を小さく動かしているものと思われがちだ。だが最先端半導体では違う。
試作では、技術者が条件を個別調整し、何度も失敗しながら一枚完成させても成果になる。
量産では、数千枚、数万枚を連続して流し、同じ品質で、顧客が買える価格で良品を取り出さなければならない。
その間には、歩留まり、再現性、搬送制御、生産管理、品質保証、保全、トレーサビリティー、顧客認定という巨大な壁がある。
しかもこの壁は、金と技術者を集めれば簡単に越えられるものではない。
サムスンは世界有数の半導体メーカーであり、長年先端ロジックを量産してきた。そのサムスンが2022年、世界で初めてGAA構造を採用した3ナノ量産を始めたが、初期歩留まりは業界推定で10～20％程度だったとされる。
その後、条件調整や欠陥解析を重ねても、第一世代3ナノの歩留まりは50～60％程度、第二世代では20％程度との推定が伝えられた。量産開始から数年たっても、70％へ容易には届かなかった。
2ナノも同様で、サムスンの歩留まりは当初20～30％程度、その後50％台半ばまで改善したと報じられている。それでも安定量産の目安とされる60％前後には届かないという見方がある。
インテル18Aも苦戦した。RibbonFETと裏面電源PowerViaを同時導入する先端プロセスだが、2024年にはBroadcomの試験結果が量産に適さない水準だったと報じられた。
初期歩留まりが一桁から10％程度だったとの非公式情報も出た。
その後、欠陥密度は改善したものの、インテルは製品歩留まりそのものを公表していない。
世界屈指の設備、人材、自社製品、量産データを持つ企業ですら、新構造を導入した最先端プロセスでは、10～20％から始まり、50％台まで上げるのに数年かかることがある。
TSMCは2ナノ量産をすでに開始し、その先のA16、さらに1.4ナノ級A14を2028年に量産する工程を進めている。A14向けとみられる工場建設も始まっている。
TSMCのロードマップは、単なる希望的観測ではない。多少の調整はあっても、工場、装置、顧客、設計環境、量産技術を一体で準備し、ほぼ予定どおり商業生産へ持ち込んでくる。
ラピダスが2027年度後半に2ナノを立ち上げる頃、TSMCは2ナノの量産経験を積み、次世代へ移ろうとしている。
ラピダスは競合と同時にスタートするのではない。競合が一世代分の学習を終えた後に、初めて市場へ入るのである。
仮にラピダスの初期能力を月産6,000枚とする。ウェハー単価を2万ドル、1ドル150円と置いても、年間売上は約2,160億円。3万ドルで売れても約3,240億円である。
しかもこれは、工場がほぼ完全稼働し、全量を顧客が購入し、価格下落も補償費用もないという理想条件だ。
実際の量産初期には、評価用ウェハー、再試作、不良ロット、無償提供、顧客認定用の生産が大量に含まれる。
歩留まりが低ければ、顧客側の良品チップ単価は高騰する。競合が70％で、ラピダスが20％なら、同じ価格で顧客がラピダスを選ぶ理由はない。
価格を下げるか、開発費を負担するか、歩留まり保証を付けるか、政府補助を間接的に顧客へ還元するしかない。
したがって、初期から歩留まり70％という夢物語を置いても、月産6,000枚では商業採算は取れない。
ましてサムスンやインテル同様、10～20％台から始まるなら、それは量産事業ではなく、巨額費用を投じて歩留まりを学習する実証期間になる。
70％は黒字化の条件ではない。ようやく顧客とまともに交渉できる条件に近い。
事業成立の可能性が見えてくるのは、月産2万5,000枚、高稼働率、高歩留まり、高単価、大口顧客がすべて同時にそろった場合である。
一つや二つの成功では足りない。ほぼすべてが予定どおり、または予定以上に成功しなければならない。
通常の優れた事業計画は、どこかが外れても耐えられるように作る。ラピダスの計画は逆だ。
工程、歩留まり、顧客、価格、生産能力、追加投資のすべてが成功して、ようやく成立の入口に立つ。
一般には、大口顧客を獲得すれば成功に近づくと考えられている。
だが未成熟な技術で大口顧客を取ることは、むしろ重大なリスクになり得る。
そのプロセスを前提に、数百億円規模の設計費、IP、マスク、評価、製品発売計画を組む。
ラピダスの量産が遅れれば、顧客は発売時期を失い、他社プロセスへの再設計を迫られる。
当然、顧客は納期保証、能力確保、前払金返還、再試作費、値引き、再設計費負担、場合によっては遅延補償を要求する。
TSMCなら顧客側が能力確保のため前払いし、最低購入義務を負うこともある。
責任を限定すれば顧客が来ない。責任を受け入れれば、遅延した瞬間に技術問題が契約債務へ変わる。
ここにはMRJや東芝のウェスチングハウス買収と似た構造がある。
MRJでは、技術完成より先に受注実績が必要とされ、楽観的な工程表を前提に営業が進んだ。
ウェスチングハウスでは、原発建設の工期遅延と費用超過を、契約構造上、東芝側が引き受ける形になった。
共通するのは、技術的に失敗したこと以上に、最悪時の損失を契約にどう織り込むかを誤ったことだ。
日本企業はしばしば、契約を取ること自体を成功とみなし、リスクは起きてから処理しようとする。
最悪ケースを主張する者は、案件を潰す人物と見なされる。国家的威信を背負った事業では、この傾向がさらに強まる。
ラピダスの小池淳義社長は、半導体業界を全く知らない人物ではない。若い頃には製造技術に携わり、半導体企業や合弁会社の経営も経験している。
しかし、その経歴は、最先端ロジック・ファウンドリーの歩留まりを立ち上げ、世界的大手顧客と供給保証契約を交渉し、数兆円投資を自力で回収した経営者の経歴ではない。
むしろ、日本企業、政府、海外提携先を調整し、大型プロジェクトを組成する調整型経営者としての色彩が強い。
工場を建て、国費を集め、IBMやimecと提携する段階では、その能力は有効だっただろう。
だが今後必要になるのは、海外顧客の不利な条件を拒否し、無理な日程を政府に突き返し、採算が合わなければ受注を断る経営能力である。
現時点で、ラピダスが技術的に2ナノを製造する可能性はある。国家資金を使いながら、国内の先端半導体拠点として存続する可能性も高い。
しかし外部顧客から利益を得て、営業キャッシュフローを生み、その資金で1.4ナノ以降へ自律的に投資する商業ファウンドリーになる確率は低い。
量産できるかではなく、量産して利益が出るか。
今後、量産開始や大口顧客獲得が華々しく発表されても、それだけで成功とは言えない。
見るべきなのは、歩留まり、実稼働率、ウェハー実効単価、拘束力ある購入数量、補償責任、営業キャッシュフロー、次世代投資資金である。
それらが公開されないまま「国産2ナノ量産開始」だけが報道されるなら、ラピダスは商業事業というより、成功基準を技術達成へすり替えながら延命される国家プロジェクトになる可能性が高い。
ラピダスはまだ技術的には失敗していない。
しかも、そのすべてが同時に成立しなければならない。
半導体工場が夢の現金製造機になるか、数分おきに巨額損失を吐き出す装置になるか。
負けてるから終わってるんじゃなくて、勝負してるから終わってるんだよ
意味わかる？
冷蔵庫やテレビや洗濯機（ようするに家電）で勝負しているから終わってるんだという事がわかってない
日本のインターネットって、冷蔵庫で中国に勝て！洗濯機で中国に勝て！テレビで中国に勝て！みたいな思想をもってるバカが多いよね
負けてるから終わってるんじゃなくて、勝負してるから終わってるんだよ
日本はGAFAMと戦うべきだったし生み出すべきだった
AdobeやAutodeskやoracleやSalesforceやnvidiaやAMDやqualcomやbroadcomと戦うべきだったし生み出すべきだった
なのに日本はコモディティー化する家電()なんかを日本の力の源泉だとかいって
日本のエリートをモノづくりに従事させ、無駄に突撃させて価値が上がらず無駄死にさせてたわけ
(まぁそれに疑問を持たない日本のエリートってまじ無能だなって思うけど)
2005年ごろのネットでは、モノづくりこそ日本の自慢であり、保険や銀行なんかやってるソニーはオワコンの象徴だった
でも結局そんなソニーがほかの家電メーカーにくらべて一番マシなんだよなｗ
映画とかゲームとか音楽とかのＩＰビジネスと保険や銀行なんかも手掛けて
モノづくりに執着しない体制を作ったソニーが結局一番マシだった
ーーーーーここ追記ーーーーー
https://enterprise.watch.impress.co.jp/docs/news/168397.html
↓
2021年 日立金属を売却 トルコの家電メーカーアルチェリクと共同会社設立して家電海外部門を移管
↓
https://jp.reuters.com/article/hitachi-outlook-idJPKBN2UB2OO
ーーーーー追記終わりーーーーー
驚くのははてブなんだよね
IT職が多そうなはてブがモノづくりに固執していることが不思議でたまらない
トランプ大統領がそうだけどホテル業のトランプはなぜか自動車産業にこだわってるよね
モノづくりがおっさん世代の良き時代の象徴であり思い出になってるというか
工場で男たちが汗水たらしてモノ作りする光景になんかマチズモめいた魅力があるのかもしれん
モノづくりこそ誇れる産業なんだと
ITにしてもやたらでかいスーパーコンピュータはニュースになるし話題になるけど
それで何が行われてるかは話題にならない
日本より先に地下鉄が通り、イタリア人が出稼ぎに行っていたほどのアルゼンチンだが
そんなアルゼンチンは運よく第一次世界大戦に巻き込まれなかったので
戦争で疲弊するヨーロッパ向けの農牧産品の輸出がとくによかったという
戦後、戦争を経験した国は工業が国力につながると嫌というほどわからせられたため、工業化にまい進したが
アルゼンチンは農牧産品こそ力の源泉だとして工業化を進めなかったため、世界の潮流から外れていくことになる
計算する問題が分割されたままで良い、という領域においては当然そうなる。分割したもの同士が相互作用しないのなら。
残念ながらシミュレーション系においてはそらGRAPEが扱うなかでもごくごく一部ぐらいだけがそうで（普通は共有メモリ内で参照できるからそんな高いコストを払わなくて良い）、それ以外はメッシュだろうが格子だろうがIBだろうが最低でも隣接する領域との相互作用計算のための共有メモリ外との通信が発生する。
スケールアウトできないのはものすごく雑に言うと、
・扱う問題が原理的に向いてない
・計算機同士のインターコネクトが今でも遅すぎるのにこれ以上遅くしたらまさに演算系の無駄
ってとこがものすごく大きい。
評価・統合などなどまあ使う方式で言い方も使い方もいろいろあるけど、分割しただけで統合したりする処理が要らないんだったら、まさにRoadrunnerのOpteronブレード部分は無用だよ。計算するだけならCellブレードとインターコネクトボードがあればいい。だがOpteronを使わなきゃいけない（というわけでも無いんだけどあれぐらいの処理能力とメモリバンドとローカルメモリはバランス的に欲しい）というところに何かがあると感じてくれ。これをかいてる自分増田は定量的に～とか言われると式をグダグダ書き連ねないと説明できない低脳なので。
長大ジョブを投入して計算中でも、計算を止めないままノードごと別のノードに引き継がせて、そのノードを捨てたり点検したり、ってのは超大規模クラスタではもちろんある。
（脱線するが、x86は縮退させにくいとか、信頼性が足りないとかいうのも最近みかけるけどそんなことはない。x86だからということはないし、ノードの設計とジョブの入れ方できまるようなもの。あとすべてのノードをVMにのせてジョブを続けながらLive Migrationした実証実験なんてのもある。x86系コア・メモリのRAS機能は充実してきてるとはいえまだ足りないが、RAS機能がホントに重要ならPOWERベースにすれば実績と性能の点で申し分ない。x86の出自云々をいうならsparcだって出自がアレだしね。zシリーズにまで同一コアが使われるPOWERとは違う。脱線終わり）
それにスケールアップといったときに地球シミュレータの例はあまり適切ではないとおもう。アレは元々いろいろとアップグレードしにくいシステムだったし。
どうせならアップグレードしやすいCray XT5や、今度のXT6あたりで比較しよう。ちょうどJaguarのコアアップグレードは4Phaseにわけて実行された。
http://www.nccs.gov/computing-resources/jaguar/road-map/
コアの入れ替えだけなんでかかった費用は支援費の二千万ドル含んで数千万ドル（ちょっと語弊があるけど）。
あとJaguarはNCCSの配下にあるというのは一つの特徴だろう。利用時のスケジュールポリシーなんかもほぼ全部載ってるので、読んでみるといいよ。ちなみにNCCSのトップページにはいつも今配下のクラスタに投入されてるジョブがでてる。
ついでにGoogleのシステムはパソコンがベースって言って良いのかわからないぐらい特化してるよ。だから省電力でもある。それを安く調達するのはまさに規模の経済。
ToRスイッチを完成品じゃなくてBroadcomからチップ買って自前で専用のスイッチつくっちゃうのも規模の力。
最近いろんなところで引き合いに出されるNACCのGPUクラスタはコスト面とアルゴリズムで比較対象にもいい。簡単にいうと「苦手」なものを対象としないことで他の問題に最適化したのが濱田先生のところのチームがつくったクラスタ。特性を把握して性能を引き出して、実際に運用したという意味でとても良い研究なんだけど、故に超大規模クラスタとかで走らせることになる巨大CFDモデルなんかは対象外のシステムだ。
だから最近のスパコンうんたらかんたらとやらでNACCの話を持ち出してる記事やらエントリやらを見かけたら、そこに書かれてることは無視するといい。持ち出してくる奴は、基本からして間違ってるか何でも繋げればスケールアウトすると勘違いさせたがってるだろうから。
