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GE

GEエアロスペース 価格

GE
¥48,843.43
-¥920.49(-1.84%)

*データ最終更新日：2026-04-10 18:58（UTC+8）

2026-04-10 18:58時点で、GEエアロスペース（GE）の価格は¥48,843.43、時価総額は¥52.49T、PERは37.76、配当利回りは0.49%です。 本日の株価は¥48,727.40から¥49,794.13の間で変動しました。現在の価格は本日安値より0.23%高く、本日高値より1.90%低く、取引高は5.46Mです。 過去52週間で、GEは¥31,932.72から¥55,394.99の間で取引されており、現在の価格は52週間高値より-11.82%低い水準にあります。

GE 主な統計情報

前日終値¥48,975.38
時価総額¥52.49T
取引量5.46M
P/E比率37.76
配当利回り（TTM）0.49%
配当額¥74.72
希薄化EPS（TTM）8.15
純利益（FY）¥1.38T
収益（FY）¥7.29T
決算日2026-04-21
EPS予想1.58
収益予測¥1.69T
発行済株式数1.07B
ベータ（1年）1.428
権利落ち日2026-03-09
配当支払日2026-04-27

GEについて

GE Aerospaceはアメリカの航空機会社であり、ジェットエンジンおよびターボプロップエンジンの提供に加えて、商用、軍用、ビジネス、一般航空向けの航空機に対応した統合システムを手がけています。同社のブランド・ポートフォリオには、Avio Aero、Unison、GE Additive、Dowty Propellersが含まれます。同社は「Commercial Engines & Services」および「Defense & Propulsion Technologies」の2つのセグメントを通じて事業を展開しています。「Commercial Engines & Services」セグメントは、商用機体向けのジェットエンジン、ならびにビジネス航空およびエアロダイナミック派生（aeroderivative）用途に関する、設計、開発、製造、ならびに整備を担っています。「Defense & Propulsion Technologies」セグメントは、防衛用エンジンおよび重要な航空機システムを提供しています。同社は1878年にトーマス・アルバ・エジソンによって設立され、本社はオハイオ州エヴェンダインにあります。
セクター産業
業界航空宇宙・防衛
CEOH. Lawrence Culp Jr.
本社Evendale,OH,US
公式ウェブサイトhttps://www.geaerospace.com
従業員数（FY）57.00K
平均収益（1年）¥127.89M
従業員一人当たりの純利益¥24.27M

GEエアロスペース（GE）よくある質問

今日のGEエアロスペース（GE）の株価はいくらですか？

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GEエアロスペース（GE）は現在¥48,843.43で取引されており、24時間の変動率は-1.84%です。52週の取引レンジは¥31,932.72～¥55,394.99です。

GEエアロスペース（GE）の52週間の高値と安値はいくらですか？

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GEエアロスペース（GE）の株価収益率（P/E比率）はいくらですか？ この指標は何を示していますか？

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GEエアロスペース（GE）の時価総額はいくらですか？

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GEエアロスペース（GE）の直近の四半期ごとの1株当たり利益（EPS）はいくらですか？

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今、GEエアロスペース（GE）を買うべきか、売るべきか？

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GEエアロスペース（GE）の株価に影響を与える要因は何ですか？

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GEエアロスペース（GE）株の購入方法

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リスク警告

株式市場は高いリスクと価格変動を伴います。投資の価値は上昇または下落する可能性があり、投資元本の全額を回収できない場合があります。過去の実績は将来の結果を保証するものではありません。投資判断を行う前に、ご自身の投資経験、財務状況、投資目的、リスク許容度を十分に評価し、独自に調査を行ってください。必要に応じて、独立したファイナンシャルアドバイザーにご相談ください。

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8 時間前
具身知能（Embodied AI）が重要な転換点を迎えています。中国の智元ロボットは、最近「Genie Envisioner World Simulator 2.0（GE-Sim 2.0）」を発表し、World Model（世界モデル）を、環境を単に理解するためのツールから、ロボットのための世界シミュレータ（World Simulator）へと進化させようとしています。そのシミュレータは、直接に動作させ、訓練し、最適化できるものです。 もしこれがどれほど重要かまだ分からないなら、まず LLM（大規模言語モデル）のアーキテクチャ上の致命的な弱点を見てみてください。訓練の論理上、現存する LLM は膨大なテキスト・コーパスに基づいて文脈を予測するだけで、それは「リンゴが落ちる」という語句が一緒に出現しやすいことは分かっても、重力や物理世界の因果関係を本当に理解しているわけではありません。 だからこそ、楊立昆や李飛飛などの科学者が World Model の分野に身を投じています。AI が 3D 環境を理解し、物理を予測できるようになれば、この技術は自律ロボット、自動運転、スマート製造などの「実体AI」（Physical AI）のデジタルな“脳”になるでしょう。したがって、World Model の路線は、ロボットこそが非常に重要な担い手になると主張します。いま等身大（ヒューマノイド）ロボットのメーカーである智元ロボットが参入したことは、中国がハードウェアで逆襲する先鋒であることを象徴しています。 先に、TSMC の取締役会長である魏哲家氏は次のように述べています。中国本土はずっとロボットを作って飛び跳ねさせているが、あれは役に立たない。ただ見た目がいいだけだ、と。彼は、重要なのはロボットの“脳”が動くことだと指摘しました。“脳”を誰が作っているのかは、輝達 (Nvidia)、超微 (AMD)、そして数多くの米国企業ですが、95% の“脳”は TSMC が製造しています。GE-Sim 2.0 の開発ボトルネックは依然としてあり、中国のモデル開発の進展と強く結びついています。 World Model の路線主張：ロボットは鍵 現在主流の LLM は、膨大なコーパスと統計的関係に依存して文脈を理解し、次の語を予測しています。これは「リンゴが落ちる」というこれらの語がよく一緒に出てくることは分かっても、重力や物理世界の因果関係を本当に理解しているわけではありません。 このようなパターンは、テキスト生成、プログラム支援、あるいは質問応答のタスクでは優れた表現力を見せます。しかし、現実世界の構造を理解し、因果関係を推論し、長期計画を立てるようなシーンでは、根本的な制限が残っています。さらに大きな問題は、データ源が徐々に枯渇しつつあることです。LLM の訓練は高品質な人間データに強く依存しており、近年業界では、使える人間テキストデータが今後数年で使い尽くされる可能性があると警告し始めています。そうなれば近親繁殖のように遺伝的な欠陥が蓄積し、最終的にはモデルが次第に現実から逸れていき、性能が低下していくことになります。 (深掘り解説：LLM に欠陥はあるのか？なぜ楊立昆の AMI は World Model の路線に賭けるのか) だからこそ近年、AI 学界の二人の重量級人物である楊立昆と、「AI の母」と呼ばれる李飛飛（Fei-Fei Li）も、World Model（世界モデル）と呼ばれる次世代の AI アーキテクチャに賭けることを選んでいます。 当時筆者はこう述べました。さらに見ていくと、AI が 3D 環境を理解し、物理を予測できるようになったとき、この技術は、自律ロボット、自動運転、スマート製造などの「実体AI」（Physical AI）のデジタルな“脳”になります。したがって、World Model の路線は、ロボットこそが非常に重要な担い手になると主張します。いま等身大ロボットのメーカーである智元ロボットが参入することは、中国がハードウェアで逆襲する先鋒を示しています。 先に TSMC の董事長（会長）である魏哲家氏は、ロボットと半導体の発展について語る際に次のように直言しています。中国本土がずっとロボットを作って飛び跳ねさせているようなものを見ればいい。あれは無意味で、見栄えがするだけだ、と。彼は、重要なのはロボットの“脳”を稼働させることだと指摘しました。“脳”を誰が作っているかは、輝達 (Nvidia)、超微 (AMD)、そして数多くの米国企業ですが、95% の“脳”は TSMC の製造です。 (TSMC 魏哲家が辛口コメント：中国のロボットが跳ね回っても、それは見せかけで無意味！鍵は輝達)にある World Model 進化：世界を理解するところから、世界の中で学ぶへ 過去数年、World Model は一貫して、現実を理解するための AI にとって重要な技術だと見なされてきました。画像、言語、センサー情報を通じて、モデルは環境の変化を予測し、ロボットに基本的な意思決定能力を与えます。 しかし GE-Sim 2.0 の核心的なブレークスルーは、「世界を理解する」だけでなく、「モデル生成の世界」の中で学習し、行動する仕組みを直接に中核の変数に組み込むことにあります。従来の状態予測から、完全なループへとアップグレードします： State Action State Evolution これは、ロボットが単に観察して応答するだけではなく、シミュレーション環境の中で能動的に試行錯誤し、自主的に最適化し、継続して学習できることを意味します。この変化により、World Model は「認知モデル」から「訓練基盤（トレーニング基盤）」へ進化します。 GE-Sim 2.0：ロボットを仮想世界で「進化」させる GE-Sim 2.0 は「身体を備えた世界シミュレータ」の一式として定義されており、現実の訓練が直面する三つの主要ボトルネックを解決することが中核目標です。すなわち、コストが高すぎる、データが不足している、そしてスケール（規模拡大）が難しい、という問題です。モデル生成による環境を通じて、システムは現実世界に依存せずに大規模にロボットを訓練できます。 技術面では、GE-Sim 2.0 は三つの重要な能力を統合しています。まずは「動作駆動の映像生成」で、モデルはロボットの動作に基づいて対応する将来の映像を生成でき、さらに頭部視点や左右の手の操作視点を含む、多視点の一貫性を維持します。 次に、自己感覚（proprioception）のモデリングです。外部の映像だけでなく、ロボット自身の関節や動作状態も予測できるため、意思決定がより真の物理世界に近づきます。 三つ目は「自動タスク評価」です。内蔵された reward model（報酬モデル）を通じて、システムは例えば「青い物体を赤い箱に入れる」といったタスクが完了したかどうかを自動判定し、フィードバックを与えて、強化学習に直接用いることができます。これにより、ロボットはシミュレーション環境で完全なクローズドループを実現できます： GE-Sim 2.0 は「分単位」で安定した動画生成が可能です 初期のモデルが短い断片しか生成できなかったのに対し、GE-Sim 2.0 は「分単位」で安定した動画生成を実現し、長時間タスクのシミュレーションをサポートします。同時に、大規模な実データ（遠隔操作、デプロイ、インタラクションデータ）で学習することで、モデルは異なるシーンやタスク間でより強い汎化能力を持ちます。これは人型ロボットにとって特に重要です。現実世界での操作は非常に多様で、固定されたシーンだけで訓練することでは対応できないためです。 World Simulator の登場は、ロボットが仮想世界で「無限に練習」できることを意味し、これにより二つの構造的変化がもたらされます。第一に、訓練コストが大幅に下がります。第二に、能力の反復（アップデート）の速度が指数関数的に向上します。 智元ロボット：中国の人型ロボット新勢力 智元ロボットは 2023 年に設立され、華為の「天才少年」である彭志輝が創業し、AI とロボットの融合という身体性（具現知能）領域に注力しています。 同社の中核製品には以下が含まれます： 「遠征」シリーズの人型ロボット 「靈犀」ロボットシステム 汎用大規模モデル GO-1 現在までに複数ラウンドの資金調達を完了しており、紅杉中国、高瓴資本などの機関投資家から投資を受けています。中国の人型ロボット分野における重要なプレイヤーとして見られており、宇樹科技（Unitree）と競合する構図になっています。 この記事 智元 GE-Sim 2.0：World Model で世界を生成し、宇樹の強敵が人型ロボットを自己進化へ押し出す は 最初に 鏈新聞 ABMedia に登場しました。
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CoinNetwork

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13 時間前
ネットワークのニュース、ME Newsの報告によると、4月10日（UTC+8）、智元（AGIBOT）は世界モデルの新たな成果を発表しました：Genie Envisioner World Simulator 2.0（GE-Sim 2.0）、これは真に訓練可能で、インタラクティブで、意思決定可能な操作可能な世界であり、具現化された知能の物理的進化エンジンです。現在、GE-Sim2.0はほぼリアルタイムの動作が可能で、評価、強化学習、遠隔操作などのインタラクションモードを全面的にサポートしています。Real 2 Edit 2 Realデータパラダイムと組み合わせることで、実データは編集可能で拡張可能な訓練資源に変換され、アルゴリズムの反復におけるScalingLawの上限を大幅に向上させています。
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MarsBitNews

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14 時間前
Mars Financeのニュースとして、4月10日、Zhiton（智元）が正式にGenie Envisioner World Simulator 2.0 (GE-Sim 2.0 )を発表しました。 伝えられるところによると、GE Sim 2.0はロボットの動作信号に厳密に応答し、高精細な環境変化を生成するとともに、物理とセマンティクスのロジックを厳格に遵守します。 モデルは、分単位の長い時系列にわたる安定した推論シミュレーションに対応しています。 複数視点のビジョン、視点間の3D整合性、ならびにロボット本体状態（proprioception）は、統一的にモデル化されています。 内蔵のインセンティブモデル（General Reward Model）により、モデルは初めて自己評価能力を備えました。 推論効率の向上に伴い、GE 2-Simはリアルタイムに近い運用が可能になり、Eval in WM、RL in WM、そしてTeleoperation in WMのいずれも、モデルの世界の中で直接実行できます。（広角観察）
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