MDDI スピーチ · 2026-01-14

ジャスミン・ラウ政務官のシンガポール国立大学 AI とデジタル変革エグゼクティブ修士課程ローンチセレモニーでのオープニングスピーチ

Jasmin Lau · MDDI 国務大臣 · シンガポール国立大学 AI とデジタル変革エグゼクティブ修士課程ローンチセレモニー

要点

  • AI の展開は技術演習ではなく、リーダーシップの演習です。Jasmin は 3 つのリーダーシップの課題を挙げています:①組織を深く理解し、AI がどこで実際の価値を生み出すか知ること(保健省の看護師登録という 100 ステップのプロセスの例——まず「リセット」してからデジタル化する);②能力を評価し、build/borrow/buy の混合比を決定すること;③AI が人に与える影響を理解し、「たとえ使える場合でも使うべきでない」瞬間を知ること。
  • シンガポール大臣たちも昨年末に AI とデジタル製品開発トレーニングの 2 ラウンドを受けました——4 ヶ月後にはおそらく別のラウンドがまた実施されます。
  • エンジニアの役割についての説明:コーディングアシスタントがエンジニアの時間を「コード記述」から「モデル指揮、出力検証、より高度な意思決定」へシフトさせます——結果として認知負荷がより重くなります。繰り返しタスクが削除され、批判的思考だけが残るからです。
  • 「後悔のない決断」(no-regrets move)は、自分と組織のために学習と再学習に投資することです——自分の役割にとってどのツールが重要か理解し、どのように導入を指導するか、出力をどのように判断するかを理解することです。

全文翻訳

MDDI 英語原文の翻訳 · 翻訳日: 2026-05-02

皆様、おはようございます。

「AI」と「デジタル変革」について、私たちは何度も耳にしてきました。本日お集まりの皆様の多くは、既にこれらの重要性をご理解いただいていると確信しておりますので、改めてご説得する時間をかけるつもりはありません。

3つのリーダーシップの課題についてお話ししたいと思います。これらの課題は、「AI時代に組織をリードする」という同僚たちとの対話の中で、繰り返し現れています。

AIを上手く活用することは、単なる技術的な課題ではありません。これは、リーダーが組織変革を推進するための実質的で個人的な投入を必要とし、明確性、勇気、堅牢な判断力をもってこれを実行することを求めています。

我々が最も頻繁に直面する第一の課題は、リーダーが自組織を十分に深く理解して初めて、AIが「真の価値」を創造できる場所を知ることができるということです。単なる「増分的効率」ではなく。

今日、多くのリーダーは、既存のプロセスを改善したり、生産性を向上させるためにAIを使用するよう従業員に奨励しています。例えば、報告書をより迅速に整理したり、反復的なタスクを加速させたりすることです。これらの取り組みは確かに生産性を向上させていますが、AIの可能性はそれだけにとどまりません。

組織がAIやデジタル変革からさらなる価値を抽出できない一つの理由は、リーダーが組織内の詳細な業務フロー・プロセスについて十分に理解していない可能性があるということです。多くのリーダーは、「キャリアの昇進、ステークホルダーのエンゲージメント、パブリックリレーションズ」に何年にもわたってエネルギーを費やしてきました。今、我々は組織に戻り、これらのプロセスとワークフローがどのように進化してきたかを理解する必要があります。

私が保健省での経験を例として挙げます。2023年にパンデミックから脱出した際、看護師不足に直面しましたが、その原因を明らかにできませんでした。深く掘り下げた後、発見したのは、看護師登録プロセスに100以上のステップがあるということでした!私たちは全体のプロセスを見て、「これはもっと速くする必要がある」と言いました。しかし重要な点は、100のステップを「デジタル化する」ことではなく、まず明確に考えることです。「これら100のステップはすべて必要なのか?」私は、各自の組織でも同様の課題に直面されると信じています。

出発点は基本に立ち返り、プロセスがどのように進化してきたかを理解することです。リーダーとして、「ゼロからやり直そう」と言う信念と勇気を持つ必要があります。

このコース全体を通じて、自分に問うには良い機会です。あなたは組織内で最も緊急の課題を本当に理解していますか。そして、デジタル変革またはAIが結果を根本的に変えることができる領域は何ですか?「ゼロからやり直そう」と言う準備はできていますか?

リーダーが直面する第二の課題は、問題を明らかにした後、組織の現在の能力を評価し、これらの能力を「構築する」(build)、「借りる」(borrow)、または「購入する」(buy)かを決定することです。

私自身も、AIの基礎を学ぶために時間をかけています。また、公共部門で働いていた際に、何度かIT システムのアップグレードに参加できたのは幸運でした。しかし、これは退屈で大変な仕事です。技術の発展速度は、我々の学習能力よりもはるかに速いのです。

すべての組織に対して適切な単一のソリューションは存在しません。組織が外部サプライヤーに依存することを決定した場合、「従業員のスキル喪失」のリスクを負う必要があります。長年これらのプロセスに精通した経験豊かな従業員の流失の可能性があり、AIシステムを監督するために必要な領域専門知識を失うことになります。すべての能力を内部に置こうとした場合、変革のペースは期待よりも遅い可能性があり、変化への抵抗が非常に大きくなります。

これらはすべて、リーダーが乗り越えなければならない真の緊張です。変革のペース、採用の深さを決定し、「新しい現実」についてチームと率直な対話を行う必要があります。

我々の多くは、最終的に「ハイブリッドアプローチ」を採用しています。外部の専門知識を導入しながら、同時にチームをより知識のある人から学ぶよう説得する方法です。皆様には自らを探索していただきたい。あなたの組織に対する「ハイブリッド比」は何ですか?

しかし、あなたはあなたの人々がこの変革を乗り越えることをサポートする必要があります。あなたは見なければなりません。彼らは不安になるでしょう。あなたは彼らの能力に投資する必要があり、「虚ろな効率」を追い求めるべきではありません。

第三の課題は、おそらく最も重要なものですが、AIとデジタル変革が「人」に与える影響を理解し、「使用できたとしても、いつAIを使うべきでないかを知る」ことです。

組織内のすべての決定、すべてのプロセスまたはワークフローが、速度、規模、またはコストのために最適化されるべきではありません。

リーダーとして、自分に問う必要があります。

このAIの使用は、「信頼」を損なわないか?

共感と感情が重要な場面で、人間の判断を弱めていないか?

それは、私たちリーダーを「責任」から遠ざけていないか?

時折、自分に問うべきです。いつ、AIを自分たちの組織の外に留めるべきかを。なぜなら、人は効率よりも重要だからです。

これこそが「リーダーシップ」の最も重要な所です。AIは倫理的羅針盤を備えていませんが、あなた方は皆、それを持っています。このコースを通じて、あなた自身の羅針盤について思考することをお勧めします。そして、コース後も、それがあなたのリーダーシップ上の判断を導くようにしてください。

リーダーにとって、明確な「悔いのない行動」の一つは、自分自身と組織のために学習と継続的な学習に投資することです。我々全員が、AIとの協働方法を学ぶ必要があります。つまり、自身の役割にとって最も重要なツールが何か、それらのツールの導入をいかに効果的に進めるか、そして、その出力に対していかに合理的な判断を下すかを理解する必要があります。

ソフトウェア エンジニアリングの例をあげます。コーディングアシスタントの台頭に伴い、今日、多くのエンジニア(GovTechのエンジニアを含む)が「実際にコードを書く」ことに費やす時間が減少しています。その代わり、AIモデルを指揮すること、出力を検証すること、より高い水準の意思決定に、より多くの時間を費やしています。

多くのエンジニアが私に語っています。最初、彼らは自分の仕事が置き換えられるのではないか、学校で学んだことが依然として関連があるのかについて懸念していました。しかし今、彼らの仕事は実際にはより認知的な負荷がかかります。なぜなら、焦点が「ルーチンの繰り返し」から「批判的思考」へシフトしたからです。

このパターンは、多くの職業や業界で再現される可能性が高いです。

したがって、私たちのようなリーダーは、「実践的な関与」を維持し、生涯学習のマインドセットを培い、AIがいかに我々の仕事と責任を再構築するかについて深く思考する必要があります。

シンガポールの大臣たちも昨年、AIとデジタル製品開発のトレーニングを受けました。昨年末、我々は2度実施しました。正直に申し上げると、あと4ヶ月もすれば、おそらくまた別のラウンドを実施する必要があるでしょう!

私はシンガポール国立大学(NUS)の「AIおよびデジタルトランスフォーメーション・エグゼクティブ・マスター・プログラム」の開設セレモニーに出席できることを大変喜んでおります。初代班のすべての学生の皆様へ——このステップを踏み出されたことをお祝い申し上げます。仕事、生活、学業の間でバランスを取ることは、「変化する世界でリーダーシップを発揮する」という真摯な約束です。同時に、これは幸運でもあります。世界中のあらゆる業界の同級生たちとともに、このような構造化された環境で学ぶための同じ時間とリソースを持つことを望む者が、私たちの中に多くいるからです。皆様がこの機会を十分に活用されることを望んでおります。

また、このプログラムが皆様に技術スキルと知識だけでなく、判断力、信心、倫理的な明確性をも兼ね備えさせることを期待しております。これにより、変革的なリーダーシップを素晴らしく遂行することができるようになるのです。

シンガポール国立大学がこの重要なイニシアティブを開始していただいたことに感謝申し上げます。皆様の前途が本当に「トランスフォーメーションの意義」を備えたものになることをお祈り申し上げます。

ありがとうございました。

英語原文

MDDI 公式サイト原文 · 取得日: 2026-05-02

Good morning, everyone.

We hear the words “AI” and “digital transformation” all the time. I’m sure many of you already appreciate their importance, so I will not spend more time convincing you of that.

Instead, let me share three leadership challenges that repeatedly surface in my conversations with leaders who are leading their organisations through this AI age.

Using AI well is not a technical exercise. It requires significant personal commitment from leaders to drive organisational change. And to do so with clarity, courage, and sound judgment.

The first challenge we often encounter is for leaders to understand your organisations deeply enough to know where AI can create real value, not just incremental efficiency.

Today, many leaders already encourage their staff to use AI to improve existing processes or to become more productive, in organising reports or speeding up routine tasks. These efforts do improve productivity, but AI has the potential to do so much more.

One reason why organisations cannot seem to extract more value from AI or digital transformation is because leaders may not know well, the detailed workflows and processes being used within the whole organisation. Leaders may have spent years raising the ranks, stakeholder engagement, public relations etc, and we now need to go back into our organisations to understand how processes and workflows have evolved over time.

Let me give you a good example of the experience I had in the Ministry of Health. Coming out of COVID in 2023, we had a nursing shortage, but we couldn't figure out why. When we started digging into it, we found that our nursing registration process had over 100 steps in it. We looked at the whole process and said, we think we need to do this faster, and it was not about digitalising the 100 steps. It was to first think about if you need all of these steps. I think this is the kind of challenge you will face in your respective organizations.

It starts with going back to the basics, understanding how processes have evolved over time, and as a leader, having the conviction and the courage to say, let's start from zero.

As you go through this programme, it is a good time to ask yourselves: Do you really understand your organisation’s most pressing problems, and the areas where digital transformation or AI can fundamentally change outcomes? Are you ready to say, let's start from zero?

The second challenge leaders often face, once you figure out what the problems are, is assessing your organisation’s current capabilities to carry out the transformation, and then deciding whether you want to build in-house, borrow new capabilities or buy these capabilities.

It took me some time to learn basics of AI. I was also fortunate to have had to work through some IT system enhancements during my time in the public service. But this is dry and hard work. And the pace of technology development is much faster than our ability to learn.

There is no one size fits all solution for all organisations. If your organisation decides to rely on external vendors, you will risk some deskilling of your workforce, lose experienced staff who worked on the processes over the years, and lose domain expertise needed to supervise your AI systems. If you try to build all your capabilities in-house, the pace of transformation may be slower than you want, and the inertia to change will be very high.

These are real tensions that leaders must navigate. Deciding the pace of change, the depth of adoption, and having honest conversations with your teams about new realities.

Now, most of us end up on a hybrid – we bring in some external capabilities, and then we convince our teams to learn from those who know better. I would like you to explore on your own, what's the mix that you bring to your organisation?

But you will have to support your people through the transformation. You have to recognise that they will be anxious, and you have to invest in their capabilities, rather than hollow efficiency.

The third challenge, and perhaps the most important one, is understanding the impact of AI and digital transformation on people, and knowing when not to use AI, even when you can.

Not every decision, process or workflow in your organisation should be optimised purely for speed, scale, or cost.

As leaders, you will have to ask yourselves:

Does this use of AI erode trust?

Does it reduce human judgment where empathy and feelings matter?

Does it distance us as leaders from accountability?

Now and then, you ask yourself, when do you keep AI out of your organisation? Because the humans matter more.

This is where leadership matters most. AI does not come with a built-in moral compass, but all of you do. I encourage all of you to think about your own compass as you go through this course, and let it guide you through your leadership decisions after the course.

One clear “no-regrets” move for leaders is to invest in learning and relearning, for yourselves and for your organisations. We all need to learn how to work with AI: to understand which tools matter for our roles, how to guide the implementation of the tools effectively, and how to exercise sound judgment over their outputs.

Let me give you an example on software engineering. Nowadays, with the rise of coding assistants, many of our engineers, including those in GovTech, spend less time on actual coding tasks and more time directing AI models, validating outputs, and making higher-order decisions.

Many engineers tell me that at the start, they were wondering whether their job will be replaced and whether what they learned in school is no longer relevant. But now their current work is a lot more mentally demanding, because the focus has shifted to critical thinking, rather than routine and repetitive tasks.

This pattern will likely repeat across many professions and sectors.

That is why leaders like all of us must stay hands-on, cultivate a lifelong learning mindset, and think deeply about how AI reshapes our work and responsibility.

Even our ministers in Singapore have undergone training in AI and digital product development. We had our two training sessions towards the end of last year, and to be honest, I think in four months’ time, we probably need another round of these training sessions!

I am happy to be here with you today at the launch of NUS’s Executive Master in AI and Digital Transformation. To all of you in the inaugural cohort, congratulations on taking this step. Balancing your work, life, and studies is a serious commitment to leadership in a changing world. But it's also a blessing, as there are many of us here who wish that we had the same time and the resources to spend on learning in a very structured environment and with students from different industries all over the world. I hope that all of you make the most of it.

I also hope that this programme equips you not just with technical skills and knowledge, but with the judgment, confidence, and ethical clarity to lead transformation well.

I thank NUS for this important initiative, and I wish you all a truly transformative journey ahead.

Thank you.