通行監視・通行料・NPT脱退まで、戦争が変える海峡の法則 オマーンと手を組み国際航路を事実上掌握しようとしている ホルムズ海峡近くの海上で大型タンカーとコンテナ船が密集して運航中の様子。 (写真=ソリューションニュース フリピク) イランがホルムズ海峡通行の規則を自ら書き換えようとしている。カゼム・ガリババディ・イラン外務次官は2日（現地時間）ロシアのスプートニク通信インタビューで、オマーンと共に海峡の通行監視の議定書を作成中だと明らかにした。「安全な通行の保障とより良いサービス提供が目的」とするイラン側の説明だが、波及効果はそれ以上だ。 ガリババディ次官は「今は戦争状態」と強調し、「侵略国とその支持国に対する航行の制限と禁止は避けられない」と述べた。米国とイスラエル、そして対イラン制裁に参加した国々の船舶は海峡を通過できないということだ。 これとは別に、イラン国会の安全保障委員会は先月30日、船1隻当たり約200万ドル（約30億ウォン）を課す通行料法案を承認した。 世界の海上原油輸送量の約5分の1が通過するホルムズ海峡は、イランとオマーンの領海にまたがっている。この中で大型タンカーが通れる実質的な航路は幅9kmのイラン側水路のみである。 戦争以前にもイランは海峡封鎖を外交的圧力カードとして使ってきた。今は違う。実際に海峡を抑えつつ、法的・制度的枠組みまで作ろうとしている。ブルームバーグ通信は開戦後1ヶ月で1日平均の通行船舶が135隻から6隻に減少した事実を引き合いに「戦争の最も重要な戦略的勝利はイランが得た」と評価した。 イランがオマーンと共同議定書を進める背景には構造的な理由がある。海峡反対側の領海を持つオマーンを巻き込めば統制の法的正当性が高まる。オマーンはイランと軍事的に対峙しつつも外交チャンネルを保ってきた国である。 イランの立場からすれば、通行料の徴収をスエズ・パナマ運河のように「沿岸国の安全保障サービスの対価」として包装する環境を整えるつもりである。 しかし国連海洋法条約（UNCLOS）は、国際海峡で単なる通行の理由のみで料金を課すことを禁じている。イランが条約に署名しただけで批准していないことが、この空白を利用する根拠となる。 アメリカは即座に反発した。マルコ・ルビオ国務長官はイランの通行料徴収方針に対して「違法であり全世界に危険な行為」と強く批判した。トランプ大統領は米軍がタンカーを直接護送する可能性まで言及し、海峡再開放の意思を明らかにした。マクロン仏大統領は軍事的強制開放は「非現実的」と線を引いた。 イラン国内ではむしろ強硬論が強まっている。国会には核不拡散条約（NPT）脱退を求める法案まで提出された状態だ。ガリババディ次官も「NPT遵守に対する懐疑論が急速に広まっている」として、ブシェール・アルダカン・ナタンズなどの核施設がすでに攻撃されたことを国際社会の保護失敗の証拠として挙げた。 中国は核施設攻撃を「国連憲章と国際法、IAEA規約違反」と批判し、イランの立場を支持した。事実上米中間の立場対立が海峡問題にも再現される構図である。 イランの動きは戦時統制措置ではない。戦争が終わってもホルムズ海峡の法的地位を変えようとする伏せんとして読まれる。イランが交渉のテーブルで米国に一貫して要求してきたのがまさに海峡統制権の承認だった。 NPT脱退カードまで一緒に取り出したのも同じ流れである。核問題と海峡問題を結びつけて終戦交渉のカードを広げる戦略だ。 ホルムズ海峡緊張に伴うグローバル海運物流3段階正常化フレームワーク。 (出典=ホルムズ通航再開と市場正常化の時差(26.04.02 海洋振興公社)) 海洋振興公社は通航が再開されたとしても市場の正常化まで最大2年かかるという「ホルムズ通航再開と市場正常化の時差」特集報告書を2日に発表した。物理的封鎖が解除されても法的・商業的不確実性はそのまま残るという意味だ。 アジア市場に向かう原油のおおよそ84%がこの海峡を通過する。エネルギー輸入依存度が高い韓国にもイランが進める新秩序の波及効果が直接的である。 ホルムズ海峡封鎖が3ヶ月以上続く場合、国内製造業の平均生産費が最大11.8%上昇するという分析が出た。 産業研究院が先月19日に発表した報告書は、衝撃が原油にとどまらないと指摘している。ナフサ・無水アンモニア・ヘリウムなど中東産業原材料依存度が高いため、エネルギー供給の障害が石油化学・半導体・肥料供給網へ同時に広がる構造だからである。 ...

中国の広東省仏山にある生産ラインでは、30分ごとにヒューマノイドロボットが製造されています。体の製造能力は世界最高水準に達しているものの、ロボットを実際の現場で自律的に作動させるAI技術は依然として未完成です。業界内外では、「ハードウェア過剰、ソフトウェア不足」という構造的な不均衡を直視し、解決策を模索しています。 中国広東省仏山の生産ラインで制作されたヒューマノイドロボットが室内空間を移動している。 ロボットがロボットを生む工場が稼働しました。 中国広東省仏山に設置されたこの生産ラインでは、30分ごとに人間型のロボットがコンベヤーベルトを離れます。1日に48台、1ヶ月で1,440台です。レジュロボティクスと東方精工(둥팡프리시전)が共同で構築した24種類の精密組立工程を経て、77項目の品質検査を通過した製品を年間1万台以上製造できます。従来の手動・半自動方式より生産効率が50%以上向上しました。 しかし、この工場の前には妙な逆説が立ちはだかっています。製造の速度は世界最高水準ですが、これらのロボットが現場で自ら作業を行うためにはまだ道のりが長いのです。 一部はすでに現場に投入されています。昨年10月、北京のあるエンジン工場にはヒューマノイドロボットが投入され、コンテナの運搬業務を行っています。バッテリー企業のCATLも生産ラインにヒューマノイドを投入し、量産を開始しました。 しかし、これらの成功例が誇張されていると見る視点も少なくありません。単純な反復物流作業に特化した環境でしか可能でなく、少しでも変数が生じるとロボットは立ち止まるというのが現場関係者の共通した意見です。 業界の専門家たちは2025年を「0から1」の概念証明ステージ、2026年を「1から10」へ進む初期商業化ステージに区分します。1万台の生産ラインの稼働はこの転換の信号ですが、完成された結末ではありません。 ヒューマノイドロボットが作業現場で物を持ち上げ整理する作業を行っています。 ヒューマノイドロボットが作業現場で物体を持ち上げ整理している ヒューマノイドロボットが実際の作業現場でその機能を果たすには、単に歩き物を持つだけでは不十分です。照明が変わったり作業順が変わったり予期しない状況が発生しても自ら判断し対応することができなければなりません。いわゆる「小脳」（運動制御）と「大脳」（状況判断）の役割を同時に遂行するAIが必要です。 レジュロボティクスもこの点を率直に認めました。同社は3000億ウォン規模の投資誘致後、強化学習に基づく運動制御と産業現場に特化した判断モデルの開発を核心課題として提示しました。胴体は迅速に製造できますが、その胴体を実際に使えるAIは現在も研究中という意味です。 グローバルなIT市場調査機関ガートナーは、今年初めのレポートを通じ、2028年までに製造・物流現場でヒューマノイドロボットを実際の生産工程に投入する企業が世界的に20社未満にとどまると予測しました。技術的な完成度不足と既存工程との統合の難易度、高い維持費用が障壁として挙げられました。 業界が注目する解決策は大きく三つに分かれます。 ▲ まずは「特化戦略」です。汎用ロボットより特定の作業に最適化されたロボットをまず現場に投入する方式です。フランスの自動車メーカー・ルノーは最近スタートアップ企業ワンダークラフトの二足歩行ロボット350台を導入することにしました。 このロボットの特徴は「頭がない」ことです。反復作業が多い製造ラインでは高価な視覚・聴覚センサーがいっぱいの頭がむしろコスト負担と故障の原因になるという判断からです。 ▲ 他の解決策は「AI学習データの確保競争」です。現代自動車のように24時間稼働する製造現場を実際のテストベッドとしてロボットが作業中に経験する突発的な状況データを継続的に蓄積する方式です。多くのデータが蓄積されるほどAIの判断力が向上し、ロボットが新しい状況でも自ら対応できるようになります。 ▲ 最後に「事前学習なしで動作するAI」の開発です。従来はロボットが新しい物あるいは環境に接するたびに数千回の反復学習が必要でした。最近一部の企業は事前の例なしでも状況を観察し行動を作り出すモデルをロボットに搭載し始めています。韓国のニューロメカもいわゆる「ゼロショットAI」を搭載したヒューマノイドアイアー（EIR）を今年上半期の商業化目標で開発中です。 大量生産が本当の勝負ではない理由 中国のヒューマノイドロボット企業の総企業価値はすでに2,000億元、約41兆ウォンを突破しました。国家支援も莫大です。北京には9,700㎡規模のヒューマノイドロボット量産技術検証プラットフォームがオープンし、サプライチェーン企業・大学・研究機関に開放されています。 速度は確かに印象的です。2025年中国のヒューマノイドロボット出荷量は前年比650%以上急増し1万8,000台に達しました。業界では2026年を本格的な大量生産・市場拡散段階として規定しています。 しかしガートナーが指摘した要は異なります。現在の競争が「誰がより早く作るか」ではなく、「誰がより長く、安定的に現場で作動するか」に移行しているということです。ロボット1台の価格が2億～3億ウォンという状況で、現場投入後に正常に作動しなければ、大量生産はむしろ在庫の山になります。 ...

クラウドなしで自分のコンピュータ上でAIを直接実行できるオラマ、アップル専用技術で再設計 以前のバージョンに比べ、最大11倍の処理速度向上。コーディングAIエージェント連動も正式サポート。 32GB以上のメモリを持つMacが必要。現在はアリババのQwenモデルを中心にサポート。 出典=Ollama オラマが目指すものは何か AIを利用する方法は大きく2つあります。ChatGPTのようにインターネットを介してサーバに接続する方法と、AIモデルを自分のコンピュータにダウンロードして実行する方法です。後者は「ローカルAI」と呼ばれます。 ローカルAIは個人情報が外部に流出せず、インターネットがなくても利用できる利点があります。セキュリティが重視される企業環境や、敏感な情報を扱う作業で特に注目されています。問題となるのは設置と実行が複雑であることです。一般ユーザーはもちろん、開発者にも手を出しにくい領域でした。 オラマはこの不便さを解決するために作られたプログラムです。複雑な設定なしにコマンド一つでAIモデルを自分のコンピュータにダウンロードしてすぐに実行できるようにします。このためローカルAI分野で最も広く使用されるツールの一つとなっています。3月30日に公開されたバージョン0.19は、その性能を一段と高めたアップデートです。 速度が変わった…数字で見ると 今回のアップデートの核心はAppleとの結合です。オラマ0.19はAppleが独自開発した機械学習専用基盤「MLX」で動作するよう新たに設計されました。Appleチップ特有のメモリ構造を最大限に活用するようにカスタム設計した結果、速度が目に見えて変わりました。 Ollama 0.19と0.18のAI処理速度を比較したグラフ。Apple MLX基盤で最適化され、プリフィル・ディコード性能が大幅に向上している。（資料=Ollama） 先月29日にアリババのAIモデルを基準にテストした結果がこれを裏付けています。AIが長文を読み理解する速度、すなわち「プリフィル」性能が以前のバージョンに比べ約11倍速くなりました。 以前は1秒間に154個の単位を処理していましたが、新バージョンでは1秒間に1,810個を処理します。AIが応答を作成し画面に出力する速度も以前より約93%向上しました。1秒間に58個から112個に増加しました。 最新のM5・M5 Pro・M5 Maxチップでは、チップ内に組み込まれた専用演算装置を初めて活用し、この数値をさらに高めました。 コーディングAIと接続される 今回のアップデートで見逃せない変化がもう一つあります。コーディング専門AIエージェントとの正式な連動です。クロードコード、オープンコード、コーデックスのようなツールがその対象です。これらのツールは、開発者がコードを作成したりエラーを修正したりする際にAIが直接支援する方式で動作します。今やこれらのツールを自分のコンピュータ内で稼働させることができるようになりました。 これを可能にした技術の一つがキャッシュ改善です。キャッシュとは頻繁に使う情報を事前に保存しておく空間です。オラマ0.19はこのキャッシュを会話と会話の間で再利用できるように変更しました。クロードコードのように同じ基本命令を繰り返して使うツールを用いると、メモリ使用量が減り応答が速くなる効果が出ます。プロンプトの重要なポイントごとに自動で中間保存をしておく機能も新たに追加されました。これにより、以前の会話の一部が消滅しても最初から再処理する必要がなくなります。 また、エンビディアのNVFP4フォーマットのサポートも今回追加されました。AIモデルの正確性はそのままに、メモリ使用量と保存容量を減らす技術です。クラウドサービス事業者が実際の運用環境で使用するものと同じフォーマットを個人のコンピュータでも使えるようになったことが注目されます。 オラマ AIモデルの種類（出典=オラマホームページキャプチャ） 誰でも使えるものではない ...

ソースコードが公開されていました。13か月間、363回の更新の間中ずっと。 アンソロピックが昨年2月に発売したAIコーディングツール『Claude Code』は、発売初日から全ソースコードが外部に露出していました。npmという開発者パッケージ配布プラットフォームにアップロードされたインストールファイルにソースマップがまるごと含まれていたのです。 ソースマップは、圧縮されたコードを元の状態に戻すための復元キーです。開発者の便宜を図るためのツールですが、配布ファイルに一緒に載る事故が発生しました。誰でもパッケージをダウンロードして解凍すれば、全てのソースを見ることができました。 アンソロピックはこれを認識し、約2時間後にこのバージョンを削除しました。しかし、すでに手遅れでした。 Claude Code (出典=アンソロピック) 発覚当日、コードはすでにインターネットに広がっていました。 削除の1日前、昨年2月25日午前5時8分（現地時間）、AIスタートアップINVISRの最高技術責任者ダニエル・ナコフが抽出したソースコードをGitHubに公開しました。同じ日に開発者コミュニティHacker Newsに関連スレッドが立ち上がり、数百人が参戦しました。 最初にファイルを開いた不動産プラットフォームZillow社のエンジニアデイブ・シュメイカーは、当日外出から戻ってコードが消えたことを確認しました。npmレポジトリからも、キャッシュからも消えていました。しかし、テキストエディタのサブライムテキストの『元に戻す』機能を使ったところ、コードが復元されたのです。彼は2月27日、この経緯をブログで公開しました。 Claude Codeのソースコードがnpmレジストリのマップファイルを通じて流出。部分的にモザイク処理 (出典= @Chaofan Shou X) それから分析が急速に進みました。3月1日には、AIを利用して圧縮されたJavaScriptをTypeScriptに戻す方法論が公開されました。3月7日にはシステムプロンプト・言語解析構造・AWSベドロックの連携方法全体が整理されました。3月30日にはタスク実行ループ、内蔵ツール候補リスト、権限システムまで詳細な技術分析が出されました。 そして今年の3月30～31日、13か月ぶりに同じことが繰り返されました。UCバークレー出身のセキュリティ研究者チャオファン・ショウがClaude Codeの最新バージョン（2.1.88）で59.8MBのソースマップファイルを再び発見しました。2025年にはファイル内部に隠れていましたが、今回は別のファイルとして堂々とくっついていました。どの更新で再び混入したかはまだ確認されていません。

SK하이닉스が社内での英語使用を公式にしました。サムスン電子も今月から国内外でのすべての文書を英語で作成する指針を施行中です。半導体産業の両軸が同じ方向に動いています。これは、言語運動ではありません。 メールから組織名まで、SK하이닉스の選択 SK하이닉스のAIインフラ組織は最近、メンバーにメールを書く際、韓国語と英語を併記する指針を通知しました。組織名も英文に切り替え、業務システムの英文化も促進します。役員ミーティングでは英語のニックネーム使用さえも勧告しています。 AIインフラ組織は、エヌビディアをはじめとするグローバル顧客との接点が最も多い場所です。AIメモリや次世代製品の企画、顧客中心の営業を担う核心部署です。SK하이닉스側は「海外顧客およびグローバル協力接点が多い組織で試験的に運営している」と説明しました。 エヌビディアGTCでAIインフラ活用法を提案中の 도승용副社長 試験という表現を使っていますが、方向は明確です。今回の措置は後に他の組織へ拡大されると予想されます。今月9日からは研究開発（R&D）およびビジネス分野を対象にグローバルインターンシップの募集も進行中です。先月末、二村キャンパスでのコミュニケーションイベントでも「英語を日常的に活用できる方法を模索する」と明らかにしました。 顧客が変わりました 背景には顧客構造の変化があります。SK하이닉스の最大顧客はエヌビディアです。HBM（高帯域メモリ）供給を通じて、SK하이닉스はAI半導体ブームの最大の受益者となりました。エヌビディア以外にも、グーグル、マイクロソフト、アマゾンなど米国大手テック企業が核心顧客リストに名を連ねています。 彼らとの技術協議、製品企画、営業ミーティングはすべて英語で行われます。韓国語で内部で議論した内容を再度英語に翻訳して伝える構造は速度と精確度の両面で不利です。コミュニケーションの段階がひとつ削減されること自体が競争力になります。 エヌビディアの『GB300』とSK하이닉스の『HBM3E』、『HBM4』 サムスン電子も同じ流れを読み取りました。サムスン電子・サムスンディスプレイ・サムスンバイオロジクスの3社は、今月から国内外法人が授受するすべての文書を英語で作成する指針を施行中です。2022年に導入した「STEP」プログラムを通じて、国内職員は海外法人で、海外人材は韓国事業所で勤務する交流も続いています。イ・ジェヨン（李在鎔）サムスン電子会長は2023年新入社員に「外国語をもっと勉強してほしい」と述べ、「外国語を学ぶことはその国の考え方と価値観、歴史を学ぶこと」だと強調しました。 英語はツールでなく戦略です 英語業務環境の拡大は単にコミュニケーションの利便性を高めるレベルではありません。グローバル人材の誘致とも直結します。韓国語を知らない海外優秀人材が入社して業務に適応するためには、組織言語が英語でなければなりません。国内半導体企業が世界最高水準のエンジニアと経営人材を確保するには、英語フレンドリーな環境が前提条件です。 TSMC、インテル、クアルコムのようなグローバル競合社はすでに英語を基本言語として運営しています。彼らと同じ人材プールで競争するためには韓国企業も同じ条件を備えるべきだという認識が広がっています。 もちろん現場の負担は軽くありません。英語に慣れない職員にとって業務言語の転換は心理的な障壁が大きいです。生産性低下の懸念も出ています。サムスンが7ヶ国語の会話試験受験料を年2回全額支援することも、SK하이닉スが英語教育への参加機会を拡大することも、この差を埋める措置です。 国内半導体産業は今、技術競争だけでなく言語競争も激しくしています。メール1通を英語で書くことが些細に見えますが、その中には誰がグローバル舞台でより迅速に動くかの勝負が含まれています。