# 政府支援によるAI能力投資の生産性向上の測定方法と業種別の主な結果

- 日付: 2026-09-09
- 収録: 2026-09-26
- 関係者: Ms He Ting Ru · Dr Tan See Leng
- 出典: https://sprs.parl.gov.sg/search/#/sprs3topic?reportid=written-answer-24596
- sgai: https://sgai.md/ja/debates/written-answer-24596/
- ライセンス：sgai が作成した内容（要約・翻訳・分析）は CC BY 4.0（出典明記と sgai.md へのリンクが条件）。逐語的な原文（議会記録・演説・字幕・政策原文）は原権利者に帰属し、参照目的でのみ掲載。条項：https://github.com/meltflake/sgai/blob/main/DATA-LICENSE.md

## なぜ重要か

政府支援のAI投資は効果を評価するデータがまだ不足しており、政府は業種別生産性からAIの影響を切り分けられないと説明

## 要約

労働者党のHe Ting Ru議員は貿易産業大臣（エネルギー・産業担当）に対し、政府が支援するAI能力投資に起因する企業の生産性向上をどのように測定しているか、また業種別内訳を含む主な結果は何かを書面で質問した。Tan See Leng博士は、AI投資に政府支援を受ける企業については業務プロセスの効率および/または労働生産性の向上を測定しており、具体的な指標はプロジェクトによって異なると答弁した。支援策が比較的新しいため、現時点では効果を評価する十分なデータがないという。政府は企業のAI導入率と業種別の生産性動向も追跡するが、業種別の生産性は需要状況、労働者のスキル、経営慣行、より広範なデジタル変革など複数の要因に左右されるため、AIの影響だけを切り分けることはできないとした。

## 要点

- AI投資に政府支援を受ける企業については、業務プロセスの効率および/または労働生産性の向上を測定し、具体的な指標はプロジェクトによって異なる
- 支援策が比較的新しいため、現時点では効果を評価する十分なデータがない。答弁では結果も業種別内訳も示されなかった
- 政府は企業のAI導入率と業種別の生産性動向を追跡する
- 需要状況、労働者のスキル、経営慣行、より広範なデジタル変革などが複合的に作用するため、業種別生産性からAIの影響だけを切り分けることはできないとしている

## 全文

46 He Ting Ru氏は貿易産業大臣（エネルギー・産業担当）に対し、(a) 同省は政府が支援する人工知能能力投資に起因する企業の生産性向上をどのように測定しているか、(b) 業種別の内訳を含め、そうした測定の主な結果は何かを質問した。

Tan See Leng博士：人工知能（AI）投資に政府支援を受ける企業については、業務プロセスの効率および/または労働生産性の向上を測定しています。具体的な指標は当該プロジェクトによって異なります。支援策は比較的新しいため、現時点ではその効果を評価するのに十分なデータがありません。

政府は企業のAI導入率や業種別の生産性動向も追跡します。ただし、業種別の生産性の成果は需要状況、労働者のスキル、経営慣行、より広範なデジタル変革の取り組みなど複数の要因の組み合わせに左右されるため、AIの影響だけを切り分けることはできません。

## Hansard (original, English)

© Parliament of Singapore — reproduced for reference only.

46 Ms He Ting Ru asked the Minister for Trade and Industry (Energy and Industry) (a) how does the Ministry measure productivity improvements for businesses attributable to Government-supported artificial intelligence capability investments; and (b) what are the key findings from such measurements, including a breakdown across sectors.

Dr Tan See Leng : For businesses that receive Government support for their artificial intelligence (AI) investments, we measure improvements in process efficiency and/or labour productivity. The specific indicators would depend on the project concerned. As the support measures are relatively new, there is insufficient data to assess their impact at this point.

The Government will also track the rate of AI adoption among businesses as well as sectoral productivity trends. Nonetheless, it would not be possible to isolate the impact of AI as sectoral productivity outcomes are influenced by a combination of factors including demand conditions, workforce skills, management practices and wider digital transformation efforts.
