最新の動き 更新日 2026-08-20 完全な更新フロー →
2026-08-20
  • ロング記事 長文:シンガポールで AI を所管する官庁はどこで、それぞれ何を担うのか

    シンガポールに「AI 省」はなく、40 を超える省庁と法定機関がそれぞれ一区画を担う。8 区分で整理:PMO/NAIC と MDDI が方向を定め、IMDA・PDPC・MAS・CSA・AISI・法務省がルールを分担し、MOF/MTI/EDB/EnterpriseSG が資金と投資誘致、NRF/A*STAR/AISG/SSG が人材と研究、GovTech が政府自身の利用、各省庁が産業ごとに実装する。国防(MINDEF+DSTA+DSO+DIS)と内政(MHA+HTX+SPF+ICA)は別系統——HTX は内務省の所属で、国防省と誤解されやすい。

  • 政策 1件のポリシーアーカイブを追加

    Securing Agentic AI 補足文書。

2026-08-14
  • ロング記事 長文:AISG とは何か——シンガポール AI の実行エンジン

    AISG は 2017 年設立、NRF が当初 5 年間で最大 S$1.5 億を拠出し、累計 S$5 億超。研究・人材・製品・ガバナンスの 4 つを同時に手がける:SEA-LION は東南アジア 11 言語に対応、AIAP は 22 期で約 500–600 人を輩出、NOAI は 2 大会で金 4 個。AISG のものと誤解されやすい 2 つの名前(AI Trailblazers、Kampong AI)を整理し、100E アーカイブ後のボトルネック——AIAP の 1 バッチ 60 人の生産能力——を解説。

  • サイト AI 質問機能を公開:シンガポール AI について何でも質問、サイト全体のデータに基づいて回答

    新しい /ask/ ページ:サイト内の議会討論・政策・トラッカーなどのデータに基づき、出典リンク付きで回答するマルチターン対話。5 言語で利用可能。ホームのサイドバーとナビゲーションから入れます。

  • ロング記事 長文:シンガポール AI 2026 全景レビュー——6 つの次元、3 つの判断

    当サイト初の年間全景レビュー。実行トラッカーの 6 つの次元(投資・人材・計算力・採用・研究・ガバナンス)を 1 ページに合成——1 人当たり政府 AI 投資 S$139、AI 人材 5,000/15,000 人、計算力 1.4 GW、大企業採用率 62.5% / SME 14.5%、1 人当たり論文数世界 1 位、ルール制定者としての地位。3 つの判断:政府投資 1 ドルあたり約 13 ドルのハイパースケーラー投資を引き出す「増幅倍率」こそ真の指標、SME の格差は今後 2〜3 年の主戦場、ルール制定はルール遵守ではない。新規の数字は一切なし——すべての数字にデータ基準日と出典を付記。

  • ビデオ AI ビデオを1件追加

    ハイネケンがAIAP学員を採用する理由。

2026-08-13
2026-08-07
  • ロング記事 長文:テマセク年次報告書 2026 の AI——6%から 15%へ

    テマセクが 2026-07-08 に発表した年次報告書は AI に独立した章(§3.3 Our AI Strategy)を設けました。日付付きの数値コミットメントは 1 つだけ:AI 関連投資は現在ポートフォリオの 6%で、2031 年 3 月 31 日までに 10–15%へ引き上げる——5,180 億シンガポールドルのポートフォリオ総額では、15%への拡大は AI 保有額が倍以上になることを意味します。本稿は 4 つの柱、年内の購入リスト(Anthropic / OpenAI / xAI / CuspAI / PhysicsX / Lam Research など)、そしてシンガポール現地に根づく機関——Temus の AI Foundry、Aicadium × gategroup、Resaro、スタンフォード大学経営大学院と共催の AI Leadership Programme——を整理します。

最近の議会討論

すべて 187 件 →

2015 から 2026 まで、議会が AI について行った毎回の質問、回答、および討論。

フレームワークを理解する

シンガポールの AI 戦略はアルゴリズムにあるのではありません。6 つのレバーにあります。

国全体を企業の AI-native トランスフォーメーションの「ラッパー層」として扱う――国自体が AI-native である必要はなく、企業のトランスフォーメーション速度を拡大するだけで十分です。

国家レベル AI-native レバーマップ

完全なマップ →

6 つのレバーが 115 件の具体的な実行プロジェクトをカバーしています。「AI 導入パス」に従って再スライスし、複数の省庁にまたがる完全な実行パイプラインとしてつなぎます。

"AI-native はスケールではなく、アーキテクチャです。国家が自ら「AI-native」になることは不可能です――企業に浸透しなければなりません。"

「AI-native 国家」の全文を読む