ソウルの前貸家問題が2021年の「前貸家混乱」レベルを迫っている。家を見ずに契約する「ノールック前貸家」が日常となった。 ソウル市内不動産仲介事務所の様子。多住宅者規制と貸出制限の余波で、前貸家在庫が急減し、ソウル前貸家市場が急速に過熱している。 (写真=ソリューションニュース) 事態の拡大については、多住宅者譲渡税の重課と貸出規制が相次ぎ、ソウルの前貸家市場が急激に冷え込んでいる。韓国不動産院の週間アパート価格動向によれば、ソウルの前貸家価格変動率は、2月末の0.08%から3月9日の0.12%、3月23・30日にはそれぞれ0.15%と急速に上昇した。今年の累計変動率は1.61%で、昨年同期間(0.32%)の5倍を超えた。 前貸家保証金が億単位で跳ね上がる事例も頻発している。麻浦区倉前洞「ソガンオベリスクスイート」専用84㎡は、1月に5億2500万ウォンから二ヶ月で7億6000万ウォンに上がった。 2億ウォン以上の上昇で、先月一ヶ月間だけでも1億3000万ウォンが跳ね上がった。東大門区龍頭洞「青鳥駅ハヤンスウザイングラシエル」専用84㎡も1月に7億7000万ウォンから先月9億ウォンを突破し、新高値を更新した。 在庫は急速に消えている。不動産プラットフォーム、アシルによれば、4月3日基準でソウルの前貸家在庫は15,633件で、政府が多住宅者規制を宣言した1月23日比で29.5%減少した。ノウォン区(-58.8%)、金天区(-53.3%)、クロ区(-52%)、中浪区(-51.7%)、江北区(-47.2%)などソウル外郭地域では事実上在庫が半減した。 現在のソウルの前貸家市場は単なる価格急騰ではなく、構造的供給崩壊局面に入り込んだと読める。KB不動産の集計によれば、4月基準でソウル江北14区の前貸家需給指数は185.38を記録した。 「前貸家混乱」と呼ばれた2021年8月2日(185.86)以来、4年7ヶ月ぶりの高数値だ。江南11区でも168.00を記録し、2021年10月以降最高水準だ。 前貸家需給指数は200に近いほど供給不足が深刻であることを意味する。数値だけを見れば、ソウルの前貸家市場はすでに「絶対不足」状態だ。家を見ずに契約するいわゆる「ノールック前貸家」が日常になっているという現場の証言は、この数値が単なる統計にとどまらないことを示している。 背景には政策設計の構造的欠陥がある。多住宅者に対する譲渡税の重課は、在庫固定現象を深刻化させ、追加貸出規制はギャップ投資を通じた賃貸供給まで締めつけた。買い需要を抑えようとする政策が意図せずに前貸家供給まで圧迫した形だ。 政府は多住宅者規制が投機需要を切断するための不可避な措置であるという立場だ。住宅価格安定なしには実需者保護も不可能であるという論理だ。 一方、専門家たちは供給側の副作用を無視したと指摘する。賃貸市場で多住宅者は事実上主要供給者役割をしてきたが、これらを一気に締め付けると前貸家物件自体が減少するというものだ。 オ・セフンソウル市長も4月3日に自身のソーシャルメディアで「前貸・月貸の災厄が現実になることへの不安感が押し寄せている」と警告し、政府は登録賃貸活性化など補完策を再検討すべきだと促した。 今回の前貸家難は、今後の賃貸政策設計の方向を占う試金石になる可能性がある。規制一辺倒の需要抑制が賃貸供給減少につながる経路は、2020〜2021年賃貸借3法騒動でも確認されたことがある。同じパターンが繰り返されているならば、それは政策学習がしっかりと行われていないというシグナルでもある。 前貸家需給指数が2021年の最高値に迫る状況は、短期的な価格衝撃を超えて賃借人の住居安定自体が脅かされる局面が来ることを予告する。 特に外郭地域の在庫急減は、比較的所得が低い層の選択肢を急速に狭めている点で、社会的波及効果も小さくない。 ソウル都心景観。前貸家在庫減少と需要集中が絡み合い、ソウル全域で前貸家供給不足現象が明確化している。(写真=ソリューションニュース) 最も迅速に効果を出すことができるカードは、登録賃貸業者制度の条件付き復元だ。2020年に事実上廃止されたこの制度は、4年間または8年間の賃貸義務と年間5%賃料上限を守る条件で総合不動産税・譲渡税の恩恵を与えた。 廃止後、民間賃貸登録件数は激減し、その空白が現在の供給崖に繋がったという分析が支配的だ。税制の恩恵を餌に多住宅者を賃貸市場に縛りつける方式は、短期供給拡大の現実的手段とされる。 公共分野では、購入賃貸の速度策が必要であるという声が出ている。LH(韓国土地住宅公社)が既存のアパートを直接購入し、市場価格より低い前貸で提供する方式だが、現在予算制約と購入手続の遅延が足を引っ張っている。購入基準の緩和と予算優先割当で速度を速めれば、外郭地域の在庫急減に短期対応が可能だというのが専門家の説明だ。 規制設計自体を見直すべきだという指摘もある。譲渡税の重課と貸出規制を同時に作動させると、売却・賃貸の両方のルートがすべて塞がれ、供給ショックが倍増する。 賃貸市場の需給指標を基準に規制発動条件を明文化する、いわゆる『自動安全策』方式が代案として挙げられる。前貸家需給指数が特定の閾値を超えた場合、貸出規制の強度を自動的に緩和する構造だ。政策信頼を高めながら、市場ショックも分散できるという論理だ。

ショップの床に動く「ラボット（LOVOT）」2台がお互いを認識し反応しています。使用するほど相互関係を学習するのが特徴です。 ショップの床に動く「ラボット（LOVOT）」2台がお互いを認識し反応しています。使用するほど相互関係を学習するのが特徴です。 日本が先を行った道 1988年、日本で前例のない事が起きました。全体の家族構成の中で1人家族が初めて1位に上昇したのです。4人家族が標準だった時代の終わりを象徴していました。日本政府はその変化を長い間過小評価していました。孤独を個人の問題とみなしていました。それから数十年後、代償が現れ始めました。 日本の孤独死統計 昨年、日本内閣府が初めて公式に集計した「孤独死」統計は衝撃的なものでした。一人で家で亡くなり、8日以上も発見されなかった死亡者が2万1856人に達しました。1日平均60人です。60歳以上が全体の82.1%を占め、男性が79.4%を占めていました。 1年後にようやく発見されたケースも253件にのぼりました。日本がこの統計を取り始めたのは、つい昨年のことです。数十年間蓄積された問題がついに数値として現れました。 日本総務省の2020年国勢調査によると、当時の日本全体5570万世帯の中で1人家族は2115万世帯で、その割合は38%に達しました。1988年に1位に立って以来、一度も下降することなく上昇線を描いています。 日本国立社会保障人口問題研究所は、この比率が2050年には44.3%にまで上昇すると予測しています。未婚増加、老齢化による配偶者別れ、離婚率の上昇が複合的に作用した結果です。大都市では隣人間のネットワークさえ形成されず、社会的な孤立が深まりました。 日本政府が孤独問題を国家課題として認めたのは2021年です。世界で2番目に「孤独・孤立担当大臣職」を新設しました。コロナ19以降、引きこもり若者が急増し、高齢者の孤独死が社会全体の危機に広がった後のことでした。イギリスが2018年に世界初の孤独担当大臣を任命したことから3年遅れました。遅れた覚醒でした。 この長い孤独の歴史が、ラボット（LOVOT）を作り出しました。 韓国は今、日本のどの位置にいるのか 専門家は長い間警告してきました。韓国の人口構造の変化は日本の軌跡をたどるものの、速度はより速いと。 国家データ処「人口住宅総調査」 国家データ処が昨年12月に発表した資料によると、2024年韓国の1人家族は804.5万世帯で全体家族の36.1%を占めています。歴代最高値です。2000年15.5%から24年間で2倍以上に増加しました。日本が1988年に1人家族の比率1位を記録して数十年をかけて経た事を韓国はより短い期間に圧縮して経験しているのです。 国家データ処「社会調査」 数値の背後には人がいます。1人家族の48.9%が日常的に孤独を感じると答えました。全体家族の平均より10%ポイント以上高いです。ソウル研究院の調査では、ソウルの1人家族の62%が孤独を訴えました。 孤独が感情だけで終わらないことは孤独死統計が示しています。2024年韓国の孤独死者数は3924人で前年より7.2%増加しました。1日平均10人が一人でこの世を去ります。 現在の傾向が続くと、2042年韓国の1人家族は994万家族に達します。日本が先を歩み、韓国が後を追うその道で、日本が30年以上積み上げたペットロボット産業は一つの座標になります。 ラボットはなぜ作られたのか 東京の店舗でペット型ロボット「ラボット（LOVOT）」が人の手に反応し交流を試みています。感情認識と関係形成を目標に設計されたロボットです。 日本のスタートアップGroove X社の創業者、カナメ・ハヤシはソフトバンク出身のエンジニアでした。人型ロボット「ペッパー」の開発責任者として働いていました。ペッパーは話すのが上手でした。案内し、説明し、反応しました。しかし、人々は長くそばに置いておくことはありませんでした。 カナメ・ハヤシは質問を変えました。 「ロボットが人に何かをするのではなく、人がロボットと一緒にいたくなるようにするにはどうすればよいのか。」 ...

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。