室谷代表取締役NVIDIAが韓国のパートナーと「安全に動くAIエージェント」の取り組みを発表したんですよね。Hyundai Motor Group、AIM Intelligence、LG AI Researchの3社が並んでいるのが気になります。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんですよ。しかも今回はNemoClaw（ネモクロー）とOpenShell（オープンシェル）という新しい名前が出てきていて、単に「韓国でAI連携」な話じゃないんです。
エージェントをどう統治するかという設計思想の発表になっています。
エージェントをどう統治するかという設計思想の発表になっています。
室谷代表取締役なるほど。まず何が発表されたのか、整理したいですね。
テキトー教師DotAI 認定講師NVIDIAの公式ブログ（2026年11月8日）によると、Hyundai Motor GroupがNVIDIA NemoClawのブループリントとOpenShellランタイムを検討中、AIM Intelligenceがエージェント制御基盤「Starfort」をOpenShellと統合、LG AI ResearchがK-EXAONE-2.5のAPIアクセスを開放、という3本柱です。
室谷代表取締役3社がそれぞれ別のレイヤーで動いているのが面白いですよね。Hyundaiは導入検討、AIM Intelligenceはセキュリティ製品の統合、LGはモデル側。
NVIDIAがエコシステム全体を束ねにいっている感じがします。
NVIDIAがエコシステム全体を束ねにいっている感じがします。
テキトー教師DotAI 認定講師まさにそこが今回のポイントで、ソフトウェアのランタイム、セキュリティ製品、モデル、そして利用企業という層が揃っているんです。
NVIDIA NemoClawとは？OpenShellと何が違うのか
OpenShellとNemoClawの違い
OpenShell
- 汎用のサンドボックスランタイムとポリシープラットフォーム
- 中で何を動かすかについて何も意見を持たない
- Apache 2.0のオープンソース
- Claude Code、Codex、OpenCode、GitHub Copilot CLI、OpenClawなどの既存エージェントをサポート
NemoClaw
- OpenShell上に構築された「意見を持った」参照スタック
- サンドボックスの中身を定義し、エージェントごとの統合を準備、セットアップを手軽にする
- ホスト側CLI、サンドボックス内の統合レイヤー、バージョン付きYAMLブループリントを組み合わせる
- OpenClaw向けの統合ファイルも持つ
- ライセンスは資料に明記なし
室谷代表取締役まずNemoClawの定義からいきましょうか。NVIDIA NemoClawとは、NVIDIAが2026年11月8日に発表した、OpenShell上に構築された「意見を持った」参照スタックです。
サンドボックス内に何を入れるか、エージェント固有の統合、セットアップを扱うものなんですよね。
サンドボックス内に何を入れるか、エージェント固有の統合、セットアップを扱うものなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。公式ドキュメントのアーキテクチャ説明がすごく分かりやすくて、OpenShellは「汎用のサンドボックスランタイムとポリシープラットフォーム」で、中で何を動かすかについては何も意見を持たないんです。
それに対してNemoClawは「opinionated（意見を持った）参照スタック」で、サンドボックスの中身を定義して、エージェントごとの統合を準備して、セットアップを手軽にする役割を担います。
それに対してNemoClawは「opinionated（意見を持った）参照スタック」で、サンドボックスの中身を定義して、エージェントごとの統合を準備して、セットアップを手軽にする役割を担います。
室谷代表取締役つまりOpenShellが土台で、NemoClawがその上に乗る「レシピ付きのセット」という理解でいいですか。
テキトー教師DotAI 認定講師その通りです。NemoClawはホスト側のCLI、サンドボックス内の統合レイヤー、そしてサンドボックスイメージやポリシー、推論プロファイルを定義するバージョン付きのYAMLブループリントを組み合わせています。
室谷代表取締役ライセンスの書き分けは大事ですよね。オープンソース（Apache 2.0）と明記されているのはOpenShellの方で、NemoClaw自体のライセンスは資料に明記がないので、そこは混同しないようにしたいです。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。OpenShellがApache 2.0のオープンソースで、NemoClawはその上に構築された参照スタック、という書き分けが正確です。
講座でも受講生さんが「NemoClawはオープンソースですか」と聞いてきそうなところなので、気をつけたいですね。
講座でも受講生さんが「NemoClawはオープンソースですか」と聞いてきそうなところなので、気をつけたいですね。
室谷代表取締役OpenClawとの関係も気になります。名前が似ていますし。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは整理が必要です。OpenShellはClaude Code、Codex、OpenCode、GitHub Copilot CLI、OpenClawといった既存のエージェントをサポートします。
つまりOpenClawはOpenShellが動かせるエージェントの一つで、NemoClawはOpenClaw向けの統合ファイルも持っている、という関係です。
つまりOpenClawはOpenShellが動かせるエージェントの一つで、NemoClawはOpenClaw向けの統合ファイルも持っている、という関係です。
NVIDIA OpenShellでできること——サンドボックスとポリシーでエージェントを統治する仕組み
OpenShellの統治の仕組み
サンドボックス実行
各エージェントをサンドボックスで実行し、運用者の指示を検証可能なポリシーに変換
実行前チェックと実行中の強制
ファイル・ネットワーク・ツール・プロセス・認証情報へのアクセス制限を実行前に確認し、作業中も強制し続ける
カーネルレベルの分離
サンドボックスコンテナはLandlock、seccomp、netnsで動作
プロセス外側でのポリシー適用
ポリシーはエージェントのプロセスの外側で適用され、エージェント自身が自分を統治する必要がない
ドリフト対策
意図からの逸脱はポリシーブロックやバグ等で起こり得て訓練で除去できないため、外部の強制レイヤーを置く
認証情報を渡さない設計
生のプロバイダーキーをサンドボックスに渡さず、プレースホルダーを送信時に実値へ置換
監査証跡とログ
許可・拒否の判断の監査証跡を提供し、サンドボックスログの集中収集もサポート
ポリシー変更の制約
エージェント側から変更要求は可能だが、承認済みポリシー上限と企業ガバナンスで制約
NVIDIA Sentry(任意)
BlueField-4上でホストから独立した領域から継続監視とポリシー強制、ミリ秒単位の隔離が可能
段階的な導入
OpenShell自体はBlueField-4なしでも対応するローカル・オンプレミス・クラウド・Kubernetes基盤で動作
室谷代表取締役OpenShellの中身をもう少し掘りたいです。サンドボックスとポリシーで統治するって、具体的に何をしているんですか。
テキトー教師DotAI 認定講師OpenShellは各エージェントをサンドボックスで実行し、運用者の指示を検証可能なポリシーに変換します。運用者が「どのファイル、ネットワーク、ツール、プロセス、認証情報にアクセスできるか」を定義すると、OpenShellが実行前にその制限を確認し、作業中も強制し続けるんです。
室谷代表取締役実行前のチェックと実行中の強制の両方があるのがポイントですね。
テキトー教師DotAI 認定講師さらにカーネルレベルの分離があって、サンドボックスコンテナはLandlock、seccomp、netnsで動いています。ポリシーはエージェントのプロセスの外側で適用されるので、エージェント自身が自分を統治する必要がないんです。
室谷代表取締役そこは思想として大きいですよね。NVIDIAの開発者ブログでも「エージェントに自分の行動を統治させることは期待できない」と書かれていました。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。ドリフト、つまり意図からの逸脱は、ポリシーブロックやバグ、ツールの欠落、曖昧な指示、何日も走り続けるような状況で起こり得る。
しかも能力を保ったまま訓練で除去できないとされています。だからこそ外部の強制レイヤーが要る、という主張です。
しかも能力を保ったまま訓練で除去できないとされています。だからこそ外部の強制レイヤーが要る、という主張です。
室谷代表取締役認証情報の扱いも賢いですよね。サンドボックスに生のプロバイダーキーを渡さない、という設計が書かれていました。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。NemoClawはサンドボックスに生のプロバイダーキーを渡しません。
オンボード時に認証情報をOpenShellのプロバイダーとプレースホルダーの仕組みに登録し、共有ルートではゲートウェイのL7プロキシが送信時に実値へ置き換える。NVIDIAエンドポイントなどはサンドボックスに紐づいたプロバイダープロファイルでリクエストを制限し、送信境界でプレースホルダーを書き換えます。
オンボード時に認証情報をOpenShellのプロバイダーとプレースホルダーの仕組みに登録し、共有ルートではゲートウェイのL7プロキシが送信時に実値へ置き換える。NVIDIAエンドポイントなどはサンドボックスに紐づいたプロバイダープロファイルでリクエストを制限し、送信境界でプレースホルダーを書き換えます。
室谷代表取締役なるほど。鍵がサンドボックスの中に存在しない設計なんですね。
テキトー教師DotAI 認定講師それからOpenShellは許可・拒否の判断の監査証跡を提供し、サンドボックスログの集中収集もサポートします。エージェント側からポリシー変更を要求することもできますが、承認済みのポリシー上限と企業ガバナンスで制約された任意の自動承認が付く形です。
室谷代表取締役運用者が境界のコントロールを保持する、というのが一貫していますね。
テキトー教師DotAI 認定講師ハードウェア側の話もしておくと、NVIDIA SentryがNVIDIA BlueField-4上で動き、ホストから独立したハードウェア隔離された領域から継続監視とポリシー強制を行います。ミリ秒単位の隔離が可能とされています。
ただしOpenShell自体はBlueField-4なしでも、対応するローカル、オンプレミス、クラウド、Kubernetes基盤で動作します。
ただしOpenShell自体はBlueField-4なしでも、対応するローカル、オンプレミス、クラウド、Kubernetes基盤で動作します。
室谷代表取締役そこは導入ハードルとして大きいですよね。いきなりBlueField-4が要るわけではないと。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。まずはOpenShellから始めて、必要ならSentryを追加するという段階的な設計になっています。
K-EXAONE-2.5とは？LG AI ResearchがAPIを開放したモデルとNemotronデータセット
まとめ
K-EXAONE-2.5とNemotronデータセットの要点
- K-EXAONE-2.5はLG AI Researchのモデルで、今回APIアクセスが開放される
- 公式ブログによるとNVIDIA Nemotronデータセットを使って開発され、Nemotron-Personas-Koreaを含む
- Nemotron-Personas-Koreaは韓国の公式統計に基づく700万件の完全合成の韓国語ペルソナのオープンデータセット
- モデル開発者が学習データや評価を韓国の文脈に接地させるために使う
- NVIDIA Nemotronはオープンモデル・データセット・技術のファミリーで、特化した効率的なAIエージェント作りを支援
- データセットとモデルがセットでエコシステムを作り、LGのような国内プレイヤーが自国語に強いモデルを作りやすい構図
- 主権AIの文脈で、NVIDIAと韓国がAIエコシステム全体を底上げする動きとして位置づけられている
室谷代表取締役モデル側の話もいきましょう。K-EXAONE-2.5とは、LG AI Researchのモデルで、今回APIアクセスが開放されるものですね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。公式ブログによると、K-EXAONE-2.5はNVIDIA Nemotronデータセットを使って開発されました。
その中にはNemotron-Personas-Koreaが含まれます。
その中にはNemotron-Personas-Koreaが含まれます。
室谷代表取締役Nemotron-Personas-Koreaって何でしたっけ。
テキトー教師DotAI 認定講師韓国の公式統計に基づいた、700万件の完全合成の韓国語ペルソナのオープンデータセットです。モデル開発者が学習データや評価を韓国の文脈に接地させるために使うものです。
室谷代表取締役合成データで韓国語の文脈を強化する、と。NVIDIA Nemotronはオープンモデル、データセット、技術のファミリーで、特化した効率的なAIエージェントを作るのを助けるものですよね。
Nemotron周りは色々出ているので、整理しておきたいです。
Nemotron周りは色々出ているので、整理しておきたいです。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。Nemotronのモデル群については、NVIDIAの「Nemotron 3.5 Super VL」とは？120BのマルチモーダルモデルやNVIDIAの「Nemotron 3.5 Bolt 24GB」とは？74B-A9Bを24GBに収めたローカルエージェント向けモデルで詳しく解説しています。
データセットとモデルがセットでエコシステムを作っているのが見えてきます。
データセットとモデルがセットでエコシステムを作っているのが見えてきます。
室谷代表取締役韓国語ペルソナのデータセットがあるから、LGのような国内プレイヤーが自国語に強いモデルを作りやすい、という構図ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師まさに主権AIの文脈です。NVIDIAのブログでも同日に「From Chips to Skills, NVIDIA and Korea Expand Sovereign AI Collaboration」という記事が出ていて、韓国のAIエコシステム全体を底上げする動きとして位置づけられています。
韓国で何が起きたのか——Hyundai・AIM Intelligence・LGの各発表を整理
室谷代表取締役ここで3社の役割を整理しておきたいです。
テキトー教師DotAI 認定講師整理するとこうです。
- Hyundai Motor Group: NVIDIA NemoClawのブループリントとOpenShellランタイムを検討中。具体的な用途は公式ブログに明記されていません。
- AIM Intelligence: エージェント制御基盤「Starfort」をOpenShellと統合。OpenShellのランタイムアクセス制御と、Starfortの悪意ある指示やデータ漏洩の検知を組み合わせる。公共エネルギー分野でのPoC（概念実証）を検討中で、エンタープライズ、産業、ロボティクス環境への応用可能性があるとされています。
- LG AI Research: K-EXAONE-2.5のAPIアクセスを開放。NVIDIA Nemotronデータセット（Nemotron-Personas-Koreaを含む）で開発。
室谷代表取締役ありがとうございます。Hyundaiの用途について「従業員の生産性とエンタープライズワークフロー向けの安全なAIエージェント」という記述がありましたが、あれはAIM Intelligenceの統合についての説明でしたよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうです、そこは正確にしたいところです。公式ブログではAIM IntelligenceがStarfortをOpenShellと統合して「従業員の生産性とエンタープライズワークフロー向けの安全なAIエージェント」を支える、と書かれています。
Hyundaiの具体的な用途は明記されていないので、混同しないようにしましょう。
Hyundaiの具体的な用途は明記されていないので、混同しないようにしましょう。
室谷代表取締役なるほど、気をつけます。AIM Intelligenceがセキュリティ製品を統合する側なのが面白いですね。
検知と強制を組み合わせる、と。
検知と強制を組み合わせる、と。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。Starfortの悪意ある指示やデータ漏洩の検知と、OpenShellのランタイムアクセス制御を組み合わせる。
検知だけ、強制だけでは足りないという問題意識が表れています。
検知だけ、強制だけでは足りないという問題意識が表れています。
NemoClawとOpenShellの使い方・始め方——対応エージェントとオープンソースの提供条件
室谷代表取締役実際にどう始めるのかも知りたいです。対応エージェントと提供条件を整理してもらえますか。
テキトー教師DotAI 認定講師整理するとこうです。
- 対応エージェント: Claude Code、Codex、OpenCode、GitHub Copilot CLI、OpenClaw。カスタムエージェントやサンドボックスイメージも持ち込めます。
- 対応モデル: オープン模型・クローズド模型の両方をサポートし、エージェントワークフローをまたぐ共通のランタイムポリシーレイヤーを提供します。
- 提供条件: OpenShellはApache 2.0のオープンソースで、GitHubリポジトリとドキュメントが公開されています。NemoClawはOpenShell上に構築された参照スタックです。
- ハードウェア要件: OpenShellはBlueField-4なしでも、対応するローカル、オンプレミス、クラウド、Kubernetes基盤で動作します。
室谷代表取締役NemoClawのセットアップはどうなっているんですか。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ドキュメントによると、NemoClawはホストCLIの
インストーラーは
nemoclawでオンボード、接続、ステータス確認、ログ確認を行います。オンボードではガイド付きのセットアップ、プロバイダー選択、認証情報の検証、サンドボックスのセットアップが行われます。インストーラーは
curl -fsSL https://www.nvidia.com/nemoclaw.sh | bashで実行できます。室谷代表取締役結構しっかりしたインストーラーなんですね。LinuxとmacOSで挙動が違うんでしたっけ。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。Linuxではパッケージ管理された
マネージドインストールでは安定版のOpenShell 0.0.116が必須で、開発チャネルは対象外です。Apple SiliconのmacOSではHomebrewの公式OpenShellフォーミュラが権威になります。
openshell-gateway.serviceを優先し、バージョン範囲のチェックも行います。マネージドインストールでは安定版のOpenShell 0.0.116が必須で、開発チャネルは対象外です。Apple SiliconのmacOSではHomebrewの公式OpenShellフォーミュラが権威になります。
室谷代表取締役バージョンチェックが厳格なんですね。そこまでやるのは、サンドボックスの信頼性を担保するためでしょうね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうだと思います。あとテレメトリの話もあって、通常のインストーラーとCLI操作はデフォルトでNVIDIAの固定のProductionレシーバーに操作テレメトリを送信します。
無効化したい場合は各シェルで
無効化したい場合は各シェルで
export NEMOCLAW_DISABLE_TELEMETRY=1を実行します。室谷代表取締役企業導入だとテレメトリの扱いは必ず確認されますから、そこが明記されているのは親切ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師なお、NemoClawの具体的な料金体系については現時点では明らかにされていません。OpenShellがApache 2.0のオープンソースであることは公式に明記されています。
室谷代表取締役日本で使えるかどうかも気になりますが、そこはソースに明記がないので「現時点では明らかにされていません」としか言えないですね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。オープンソースとしてGitHubで公開されている以上、技術的にはアクセス可能ですが、サポート体制などは別途確認が必要です。
日本企業への示唆——エージェント時代に『信頼層』をどう確保するか
室谷代表取締役ここからは日本企業への示唆を考えたいです。NVIDIAの主張は「インターネットがブラウザのサンドボックスという信頼層で商取引を可能にしたのと同じ信頼層をエージェントに築く必要がある」というものでした。
テキトー教師DotAI 認定講師ええ。開発者ブログでは、90年代のインターネットの例えが丁寧に書かれていて、当時もウェブサイトがコードを実行して情報を盗んだりウイルスを感染させたりするリスクがあった。
そこで各ページをサンドボックスに隔離するという当時としては過激なセキュリティアイデアが段階的な変化を生んだ、と。Amazon、Google、Netflix、Metaはこの信頼層の上に築かれた、というわけです。
そこで各ページをサンドボックスに隔離するという当時としては過激なセキュリティアイデアが段階的な変化を生んだ、と。Amazon、Google、Netflix、Metaはこの信頼層の上に築かれた、というわけです。
室谷代表取締役セキュリティがイノベーションを遅らせるのではなく、加速させたという見方ですね。MYUUUでもエージェントを業務に入れるときに、一番の壁は「何を許すか」の設計なんですよね。
プロンプトで縛っても限界がある。
プロンプトで縛っても限界がある。
テキトー教師DotAI 認定講師まさにそこです。プロンプトやモデル側の安全策、エージェントフレームワークは「何をしようとするか」に影響するだけで、「何が許されるか」を強制するものではない。
ランタイム制御は許可されたことを強制する、という役割分担なんです。
ランタイム制御は許可されたことを強制する、という役割分担なんです。
室谷代表取締役日本企業だと、基幹システムや機密データにエージェントを繋ぐ場面で、この「外部での強制」が効いてきますよね。エージェントのプロセスの中で制御するのではなく、外側で強制する。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも受講生さんから「エージェントに権限を渡すのが怖い」という声をよく聞くんです。そこでOpenShellのようなランタイム制御と、必要ならSentryのようなハードウェア隔離を組み合わせるという発想は、実務の設計にそのまま使えます。
室谷代表取締役5つの原則も面白かったです。ポリシーは検証可能であること、強制はアウトオブバンドであること、モデルへの経路が制御点であること、権限は思考の可視性とともに拡大すること、責任共有モデルを適用すること。
テキトー教師DotAI 認定講師特に「モデルへの経路が制御点」というのは示唆的です。エージェントは次の思考なしには行動できない。
だからモデルへの経路を制御すれば、最良の観測点とキルスイッチの両方を握れる、という考え方です。
だからモデルへの経路を制御すれば、最良の観測点とキルスイッチの両方を握れる、という考え方です。
室谷代表取締役オープンモデルの利点として、推論空間とアクティベーションが全部見えるという話もありました。NemotronのようなオープンモデルとOpenShellがセットで語られる理由が分かります。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。Nemotronの小型モデルについてはNVIDIAの「Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB」とは？4GBで動く小型オープンモデルでも触れていますが、オープンであることが監視や監査のしやすさに直結する。
そこがクローズドモデルとの設計上の違いになってきます。
そこがクローズドモデルとの設計上の違いになってきます。
室谷代表取締役日本企業としては、まずOpenShellを試して、自社のエージェントにどういうポリシーを敷くかを設計する。そこから必要に応じてSentryやBlueField-4を検討する、という順番が現実的ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。NVIDIAはフロンティアラボ、開発者、インフラプロバイダーに一緒に作ろうと呼びかけています。
エコシステム側から参加できる余地があるのは、日本企業にとってもチャンスだと思います。
エコシステム側から参加できる余地があるのは、日本企業にとってもチャンスだと思います。
室谷代表取締役今日の話をまとめると、NemoClawはOpenShell上に乗る参照スタックで、OpenShellがサンドボックスとポリシーでエージェントを統治する土台。韓国ではHyundaiが検討、AIM Intelligenceが統合、LGがモデルAPIを開放という3層の動きが同時に起きている、と。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。エージェントの能力が上がるほど、それを安全に動かす信頼層の設計が競争力になる。
今回の発表はその宣言だと受け止めています。
今回の発表はその宣言だと受け止めています。
よくある質問
室谷代表取締役最後に、よく聞かれそうな点を整理しておきましょう。
テキトー教師DotAI 認定講師まず「NVIDIA NemoClawとは何か」ですが、OpenShell上に構築された「意見を持った」参照スタックで、サンドボックス内に何を入れるか、エージェント固有の統合、セットアップを扱います。
室谷代表取締役「OpenShellとは何か」は、Apache 2.0のオープンソースのセキュアランタイムで、サンドボックス実行とポリシーベースの制御を提供するものですね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。「OpenShellはオープンソースか」という問いには、Apache 2.0でGitHubリポジトリとドキュメントが公開されていると答えられます。
一方、NemoClawのライセンスは資料に明記がないので、そこは区別が必要です。
一方、NemoClawのライセンスは資料に明記がないので、そこは区別が必要です。
室谷代表取締役「既存のエージェントは使えるか」については、Claude Code、Codex、OpenCode、GitHub Copilot CLI、OpenClawをサポートし、カスタムエージェントやサンドボックスイメージも持ち込めると。
テキトー教師DotAI 認定講師「BlueField-4は必須か」には、必須ではないと答えられます。OpenShellは対応するローカル、オンプレミス、クラウド、Kubernetes基盤で動作し、BlueField-4がある場合はSentryがハードウェア隔離の監視と強制を追加します。
室谷代表取締役「監査はできるか」については、許可・拒否の判断の監査証跡と、サンドボックスログの集中収集がサポートされていますね。
テキトー教師DotAI 認定講師料金や日本での提供状況については現時点では明らかにされていませんので、公式の発表を待ちたいところです。
