SMU

SMU と NUS／NTU との差別化：

• SMU は基礎研究（NeurIPS／ICML でスコア稼ぐ）はしない
• SMU はアプリケーション AI + ビジネス AI をする：SCIS はローカルの金融、小売、政府部門と大量の横断的プロジェクトがある
• SMU は AI 政策研究を持つ：法学院、社会科学学院が AI ガバナンス、AI と労働市場などのテーマに取り組む

代表方向：

• AI for Business：意思決定支援、顧客分析、運用最適化
• AI Ethics & Governance：社会科学的視点の AI 政策研究
• Behavioural AI：人機相互作用、社会サービスにおける AI アプリケーション
• FinTech AI：MAS、シンガポール金融機関との協力

SMU の AI における役割は「応用研究の受け皿」です——トップクラスの技術を生み出すのではなく、地元企業と政府部門が AI を本当に使い始めるのをサポートできます。

代表的な貢献：

• DBS、UOB などの銀行との AI アプリケーション協力
• IMDA、PDPC との AI 政策研究協力
• 公共サービス（教育、社会福祉、就職支援）における AI 配備研究

技術は SMU の強項ではありませんが、SMU の特徴は「ビジネス言語を理解 + 技術を理解する」複合型人材の育成です——このような「翻訳層」人材はシンガポール AI 展開において非常に稀少です。

SMU はシンガポール AI 戦略において「ビジネス AI + 政策 AI のブリッジ」です。

「7 つの伝導レバー」において：

• レバー 3（産業応用）：ビジネス AI アプリケーション研究の主力
• レバー 4（ガバナンス）：AI 政策と社会的インパクト研究

観点：SMU は AI イノベーションの源泉ではありませんが、それは「技術をビジネス価値に翻訳する」の重要なノードです。シンガポール AI 展開で不足しているのは技術ではなく（NUS／NTU／AISG／A*STAR がすでに持っている）、技術をビジネスシナリオに対接できる人材です——SMU が育成するのはこのような人です。