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トヨタ・ミライ（水素車）の減価償却：1年で約65％の価値低下。

2026/02/22 3:09

トヨタ・ミライ（水素車）の減価償却：1年で約65％の価値低下。

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要約▶

Japanese Translation:

Summary

トヨタ ミライは、世界初の量産型水素燃料電池車であり、第二世代が2021年モデルとして登場しました。新しいミライは、トヨタ独自の Fuel Cell System により駆動される単一モーターを搭載しており、馬力は152 hp から 182 hp に増加し、トルクはやや減少して 247 lb‑ft から 220 lb‑ft になりました。大きな水素タンクにより航続距離が30 %延び、さらに高度な運転支援、安全機能、およびインフォテインメント機能が追加されています。

車両の価格は約 $49,500–$50,190（2021–22年）であり、中古市場では減価償却が進み続けています。2021年モデルは低走行距離でも $15 k–$18 k で販売されることがあります。減価は主に水素インフラの不足によって引き起こされており、米国にはわずか54駅しかなく、すべてがカリフォルニア州に集中しており、ほとんどは乗用車ではなく商用トラック向けに設計されています。

政府投資はバッテリー電気自動車（EV）を優先しており、EVネットワークへの支出が $635 M に対し、水素は $80 M でほぼカリフォルニア州に集中しています。トヨタは北米水素本部（H2HQ）を維持して研究開発をサポートしていますが、米国販売台数は昨年わずか210台でした。他の自動車メーカーも水素を検討しており、BMW は iX5 SUV プロトタイプをテストし、約3年で生産に移行する計画です。また、HIF は 2027 年に米国で合成燃料プラントを建設し、40万台の車両にサービスを提供する予定です。

ミライはおそらく 2026 モデルとしてインセンティブ付きで販売され続けるでしょうが、より広範な採用には乗用客向け水素ステーションの増設や車両コストの低減が必要です。水素市場は依然としてインフラ不足、高い減価償却率、およびバッテリー電気自動車からの強力な競争という重大な課題に直面していますが、研究とニッチな関心は継続しています。

本文

自動車業界における水素推進の物語

水素を動力源とする車は常に複雑な道を歩んできました。
インフラ整備の難しさと、特に電池式電気自動車（BEV）の台頭が、水素が市場で確立されることを極めて困難にしています。それでも、一部の水素走行モデルは新車・中古車両市場の両方で流通し続けています。

そのようなモデルのひとつが トヨタ ミライ です。これは存在する初期かつ最も有名な水素燃料電池生産車です。ミライは現在も製造されていますが、数多くの課題に直面しており、非常に新しい中古例でも価値が急激に下落しています。この現象、その原因、そしてミライ全体について詳しく見ていきましょう。

ベーストリム（2025年）

特徴仕様
エンジンEV（水素燃料電池）
変速機オートマチック
駆動方式後輪駆動
馬力182 hp
トルク221 lb‑ft
燃費相当値76/71/74 mpge（市街地／高速道路／複合）
メーカートヨタ
モデル名ミライ
セグメント中型セダン

トヨタ ミライ：概要

  • 第1世代 – 2014年末にデビュー、2015年モデルとして販売。トヨタ燃料電池システム（TFCS）によって駆動される単一モーター。
  • 第2世代 – 2020年に導入、2021年モデルとして販売。パワートレインと技術の更新：水素容量増加で航続距離が30 %伸長；高度な運転支援システム；2023年の情報エンタテインメントアップデート；軽微なスタイリング変更。

両世代ともに水素燃料電池から給電される単一モーターを採用。
出力は30 hp増（152→182 hp）。トルクはわずかに減少（247→220 lb‑ft）。シングルスピード変速機。

ミライの中古市場価格

モデル年新車スタート価格中古相場
2021（第2世代）$49,500<$10,000（5桁走行距離）
現在の世代>$50,000$15,000–$18,000（前年モデル）

非常に新しい中古例でも、新車価格の4分の1以下で取引されています。減価は米国および世界の自動車市場で水素が後退していることを反映しています。

ミライの価値低下の理由

  1. 地理的制限 – カリフォルニア州のみで販売され、唯一の水素給油インフラが存在する場所。
  2. BEVの台頭 – バッテリー式電気車がグリーン輸送を支配し、水素は脇に置かれています。
  3. メンテナンスと部品不足 – 水素燃料電池は専門的なサービスが必要で、交換部品も限られています。
  4. インフラ投資の制限 – 米国には水素ステーションが54箇所しかなく、すべてカリフォルニアに集中しています。

インフラ：核心問題

  • 米国の水素ステーション – 合計54箇所、すべてカリフォルニア。
  • 政府資金 – 水素関連で8000万ドル（主にカリフォルニア向け）、EV充電網には6億3500万ドル。
  • 新設ステーション – 主に商用トラックを対象；民間乗用車はほぼ除外。

これらの要因が購入者層を狭め、価格を押し下げています。

今後の代替案

燃料状況
合成燃料（e‑fuel）製造コスト高く供給量限定。Porscheと提携するHIFは2027年に米国工場を計画し、40万台の車両に電力を提供予定。
水素継続研究トヨタの「北米水素本部（H2HQ）」；BMWがiX5水素SUVプロトタイプをテスト中。

水素車の今後

  • トヨタ – ミライの生産を継続し、インセンティブを提供。ただし、昨年米国で販売された単位は210台に過ぎません。
  • BMW – iX5水素SUVをテスト中。約3年後にトヨタのノウハウと共に生産へ移行予定。
  • 市場見通し – 水素が完全に消滅したわけではないものの、成長は限定的であり、BEVが電動化を主導しています。

出典

  • トヨタ公式データ
  • 米国運輸省レポート
  • 水素インフラと合成燃料に関する業界分析

同じ日のほかのニュース

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2026/02/22 9:29

**Claude コードの使い方：計画と実行の分離**

## 日本語訳： 記事は約9か月の経験に基づくClaude Codeを使用するための規律あるワークフローを提示しています。研究、計画、および実行を分離し、各フェーズが進む前に承認済みのマークダウンアーティファクトを生成することを強調しています。 1. **リサーチ (research.md)** – Claude は対象フォルダーを徹底的にスキャンし、ユーザーが検証しなければならない詳細レポートを作成します。表面的な読み込みは推奨されません。 2. **計画 (plan.md)** – コードスニペット、ファイルパス、トレードオフ、および説明を含む別のマークダウン計画が用意されます。組み込みのプランモードは拒否され、この編集可能なドキュメントが採用されます。 3. **注釈サイクル** – ユーザーはエディタで計画をレビューし、インラインメモや制約を追加して「まだ実装しない」ガード付きで再送します。このサイクルは計画が完全に受理されるまで繰り返されます。 4. **実行** – 実装前に詳細なTODOリストが計画に追加されます。その後、著者は固定プロンプト「implement it all…」を発行し、Claude にすべてを実行させ、計画内の完了状況を更新させ、不必要なコメントや未知のタイプを避け、型チェックを継続的に実行させます。 5. **修正** – 実行中にユーザーは簡潔な修正（多くの場合単一文）を提供します。フロントエンドでの修正にはスクリーンショットや既存パターンへの参照が含まれる場合があります。 6. **制御と永続性** – 著者はアーキテクチャ的なコントロールを決して手放しません。Claude の提案を評価し、必要に応じて変更またはスキップします。3つのフェーズすべてが単一の長時間セッションで行われ、計画ファイルは自動圧縮を通じて保持され、主要な参照として機能します。 マークダウンファイルを共有可変状態として維持することで、このアプローチはノイズの多いチャットインタラクションを減らし、追跡性を向上させ、大規模プロジェクト全体で一貫したインターフェースを保ちます。

2026/02/22 9:21

**回答** 実際には、ほとんどの最新コンパイラは「決定的（deterministic）」です。 同じソースコードと同一のコンパイルオプション（使用するコンパイラのバージョンや基盤となるプラットフォームを含む）を与えれば、何度実行しても同一のオブジェクトファイルまたはバイナリが生成されます。 ただし、いくつか注意すべき点があります。 | 要因 | 決定性への影響 | |------|----------------| | **コンパイラ実装** | よく設計されたコンパイラは決定的ですが、不具合のあるものではそうでない場合もあります。 | | **ビルド環境** | OS、CPU アーキテクチャ、またはライブラリのバージョンが異なると、ソースコード自体に変更がなくても出力が変わることがあります。 | | **非決定的なパス** | 例としてランダム化されたレジスタ割り当てなど、一部の最適化は性能調査のために意図的にばらつきを導入します。 | | **タイムスタンプ／ビルドメタデータ** | バイナリにはしばしばタイムスタンプやビルド識別子が埋め込まれます。 これを削除（例：GCC/Clang の `-Wl,--build-id=none`）すると、バイト単位で完全に同一の出力が得られます。 | したがって、環境を統制し安定したコンパイラリリースを使用すれば決定的な結果が期待できます。 セキュリティや監査目的で確実な再現性が必要な場合は、**Reproducible Builds** のようなツールを使い、非決定的データを除去する手順を踏むと良いでしょう。

## Japanese Translation: 記事は、ソフトウェアビルドにおける真の決定論が実現しづらい理由を説明しています。入力状態のすべての部分―ソースコード、コンパイラフラグ、ツールチェーンバイナリ、環境変数、ファイルシステムレイアウト、ロケール、クロック、カーネル動作、さらにはハードウェア並列性までも―を完全に指定しなければ、「ノイズ」が出力の漂移を引き起こします。 再現可能ビルドの実践は、ツールチェーンを凍結し、タイムスタンプを正規化（`SOURCE_DATE_EPOCH`）、揮発性メタデータを除去し、`-ffile-prefix-map` でパスを標準化し、ヘルミティックコンテナ内でビルドし、アーカイブを決定的に作成（`ar -D`）することでこれらの問題を緩和します。そうしても、GCC 18574 のようなバグが示すように、内部ポインタハッシュの不安定性は同一ソースから生成されるコードを変化させる可能性があります。 コンパイラ契約はビット単位での同一性ではなく、セマンティクス（観測可能な I/O、揮発性アクセス、アトミック保証）の保持に焦点を当てています。不定動作がこの保証を弱めるため、再現可能ビルドはより厳格な要件となります。`__DATE__/__TIME__` のようなエントロピー源、デバッグ情報内の絶対パス、ロケール依存のソート（`LC_ALL`）、並列ビルドの競合順序、ランダムシード、ネットワークフェッチはすべて再現性を破る要因となり得ます。ASLR がコンパイラパスに間接的に影響することも同様です。 歴史的には、2013 年以降の Debian の再現可能ビルド取り組みが、同一ソースから同一アーティファクトを作ることを主流化し、コンパイラ・リンカ・パッケージング・ビルドシステム全体で意図的な設計が必要であることを示しています。 将来に向けて、記事は LLM で支援される開発チームが決定論的検証ゲート―制約付き入力、テスト可能な出力、再現性のある CI パイプライン―を導入して信頼できるデプロイを確保する必要があると主張しています。完全な決定論は必須ではありませんが、予測可能な振舞いと検証可能性は本番システムに不可欠です。 主要な結論は、多くのエコシステムが多くの境界ケースで意図的な取り組みを通じて再現可能ビルドをサポートしているということですが、Ken Thompson の「Reflections on Trusting Trust」からの根本的な警告は残ります―コンパイラは信頼できるように見えても妥協され得るのです。

2026/02/22 5:57

**HN掲示：NVMe→GPU バイパスでCPUを経由せず、単一のRTX 3090上でLlama 3.1 70B を動作させる**

## Japanese Translation: **NTransformer** は、依存関係のない軽量 C++/CUDA エンジンであり、ユーザーが PCIe 上でモデル層をストリーミングし、オプションで高速直接 I/O 用に NVMe を使用することで、70 B 変種を含むフルサイズ Llama モデルをコンシューマ GPU 上で直接実行できるようにします。 - **Resident mode（レジデントモード）**：Llama 3.1‑8 B Q8_0 は 10 GB の VRAM だけで 48.9 トークン/秒を達成し、tiered‑auto モードは 10.3 GB を使用して 48.8 トークン/秒を提供します。 - **70 B model（70 B モデル）**：ストリーミング（mmap）のみでは非常に遅く (0.006 トークン/秒、7.3 GB)、tiered auto はスループットを 0.2 トークン/秒まで向上させ、23.1 GB を消費します。Q4_K_M のレイヤー・スキップを使用すると速度が 0.5 トークン/秒に上昇し、わずか 22.9 GB で済みます。これは単一 RTX 3090 + 48 GB RAM システムでのプレーン mmap に対して 83 倍速です。 - **Bandwidth bottleneck（帯域幅ボトルネック）**：PCIe Gen3 x8 (~6.5 GB/s) がデータ転送を制限します。Q4_K_M は VRAM に 10 層多く収容でき (36 層対 26 層)、tier‑B 転送が削減され、スループットが向上します。 - **Layer‑skip（レイヤー・スキップ）**：コサイン類似度キャリブレーションを使用して、1 トークンあたり 20–80 層を最小限の品質低下でスキップし、大規模モデルの推論速度を向上させます。 - **Architecture（アーキテクチャ）**：3 タイヤの適応型キャッシュが VRAM‑resident、ピン留め RAM、および NVMe/mmap タイヤを自動的にサイズ決定します。エンジンはすべての GGUF 量子化 (Q4_0, Q8_0, Q4_K_M, Q5_K, Q6_K, F16, F32) をサポートし、レジデント、tiered‑auto、layer‑skip、および self‑speculative decoding の 4 種類の自動選択データパスを提供します。 - **System requirements（システム要件）**：Linux (Ubuntu kernel 6.17+)、CUDA 13.1、gcc‑14/g++‑14、CMake 3.24+、NVIDIA GPU CC 8.0+ (RTX 3090 テスト済み)。直接 I/O 用に別の PCIe スロットに NVMe SSD が必要です。セットアップスクリプトはカーネルモジュールをパッチし、AMD IOMMU を無効化し、NVMe を VFIO にバインドします（DMA 分離について注意）。 - **NVMe‑direct pipeline（NVMe 直接パイプライン）**：各層 (~670 MB for 70 B Q6_K) は約 202 ms の NVMe コマンドで CUDA‑ピン留めステージングメモリに読み込まれ、非同期 DMA により GPU バッファへ転送され、デュアルバッファ間で計算と重ね合わせて実行されます。 - **Roadmap（ロードマップ）**：完成済みフェーズ—基盤、SLEP ストリーミング、最適化、NVMe direct。今後の作業には speculative decoding の仕上げと公開 C API の追加が含まれます。 NTransformer は、大規模モデルをコストの高いサーバーインフラなしでコンシューマ GPU 上にローカル実行できるようにすることで、推論コストを低減し、オンプレミス AI サービスのレイテンシを削減し、研究・産業界全体での採用拡大を促進します。