MDDI スピーチ · 2025-05-29
ATxSummit Day 2 における SMS Tan Kiat How による開会基調講演
要点
- • AI Verify FoundationとIМDAが立ち上げたGlobal AI Assurance Pilotは、現実の条件下でGenAIアプリケーションをテストするため、8つの法域・10のセクターにわたる30社以上の企業の参加を得ました。
- • 完了したパイロットの公開報告書は、4つの実践的な教訓を凝縮しています。すなわち、リスクはコンテキスト固有であること、テストデータは目的に応じて専用に構築する必要があること、パイプラインレベルのテストがより深いインサイトをもたらすこと、そしてLLMに基づく評価には慎重な設計と人間による監督が不可欠であることです。
- • シンガポールはTesting Starter Kit for GenAI Applicationsをパブリックコメント用に公表し、GenAIシステムをいつ・何を・どのようにテストするかに関する任意のガイドラインを提供することで、責任ある導入への障壁を引き下げることを目指しています。
- • Starter Kitに収録された7つのベースラインテストはProject Moonshotで即時利用可能となっており、企業が責任あるAIの評価を自律的に実施できるようになっています。今後さらに多くのテストが順次追加される予定です。
- • AI SingaporeとUnited Nations Development Programmeは、AI for Goodプログラムを国際的に拡大するためのMOUに署名する予定であり、初期パイロットは東南アジア、カリブ海地域、および太平洋諸島におけるAIリテラシーを対象としています。
全文翻訳
MDDI 英語原文の翻訳 · 翻訳日: 2026-06-21
デジタル開発・情報担当上級政務次官 Tan Kiat How 氏による ATxSummit 第2日目（2025年5月29日）開会基調講演
ご列席の閣下、来賓の皆様、ご参加の皆様
テクノロジー、ビジネス、政策の各分野を代表する方々が一堂に会し、デジタル経済の未来を形作る AsiaTech Singapore（ATxSG）に再びお招きいただき、大変嬉しく思います。
AI、とりわけ生成 AI（GenAI）の急速な発展は、計り知れない可能性を切り開く一方で、雇用への影響、経済の再編、社会への影響についての緊急かつ重要な問いを浮き彫りにしています。
世界中で、人々は AI が自らの生計と将来にとって何を意味するのかを問い続けています。
各国政府や企業はリスクを管理しつつ、その影響をすべての人の利益になる方向へと導きながら、AI のポテンシャルを引き出すべく競い合っています。
シンガポールは、ただ時代の流れに乗るだけでなく、経済の強化、レジリエンスの構築、そして国民の生活向上のために AI がいかに活用されるかを主体的に形成すべく、意図的な歩みを進めています。
私たちが何を選択するかは重要です。なぜなら、それが長期的な競争力と、次世代に引き継ぐデジタルの未来の姿を決定づけるからです。
小国でありながら国際的に緊密につながった国家として、シンガポールは強固なデジタル基盤と信頼の文化を礎に、オープンなデジタル経済を支える、信頼性が高く、包摂的で、相互運用可能なグローバル AI エコシステムの構築に貢献したいと考えています。
そのため私たちは、AI が繁栄できる環境を、自国のためだけでなく、より広い国際コミュニティにおける信頼できるノードとして構築しています。
これを実現するためには、信頼が実践においてどのような姿をとるのかを検証し、より大きな確信をもってスケールできるようにする必要があります。
そのような理由から、AI Verify Foundation と IMDA は今年初め、Global AI Assurance Pilot を立ち上げました。
このイニシアティブは、現実のユースケースに GenAI を活用する企業と AI 専門テスターを組み合わせることで、理論的なフレームワークを超え、実際の条件下で GenAI アプリケーションがどのように機能するかを確認できるようにするものです。
わずか数か月で、HR、ヘルスケア、金融を含む10のセクターにわたる8つの法域から、30社以上がこのイニシアティブに参加しました。
これは、企業が GenAI の導入を正しく進めたいと考えていることを示しています。信頼はビジネスリスクであり、顧客をはじめとするステークホルダーが躊躇すると、競争力が低下するからです。
Global AI Assurance Pilot の完了を受け、各協働から得た実践的な教訓を凝縮したレポートをまとめました。それぞれの事例が、企業が GenAI を確信をもって構築・活用するために本当に必要なものを理解する助けとなっています。
第一に、リスクはコンテキスト固有のものです。
リスクの内容は、ユースケースによって異なります。
最も効果的なテストは、自社のユースケースに関連する事項と、そうでない事項を明確に把握することから始まります。
第二に、有用なテストデータが最初から用意されていることはほとんどありません。
大多数の企業は、すぐに使える完璧なデータセットを手元に持っていません。
現実的なシナリオやエッジケースのテストシナリオを生成するには、機械のサポートを得ながら、人間が丁寧に考え抜いた努力を積み重ねることが必要です。
第三に、出力結果だけで判断しないことです。
問題がパイプラインのより深い箇所に潜んでいることがあります。
システム内部で何が起きているかをテストすることで、より有益な洞察と、より高い保証が得られる場合があります。
そして第四に、大規模言語モデル（LLM）は評価の支援に活用できますが、それには細心の注意が必要です。
LLM は高速でスケーラブルですが、それでも丁寧な設計、キャリブレーション、そして人間による監督が不可欠です。
場合によっては、よりシンプルな手法が同等の効果を発揮することもあります。
これらは単なる技術的な観察にとどまりません。
これらは、協働と実践が交わる地点、そして洞察が行動へと転化される場所を映し出しています。
ビジネス環境でGenAIを活用している方、テストツールを開発している方、あるいは政策立案に携わっている方など、これらの教訓を自身の取り組みに活かしたいと思っている方々のために、本レポートは本日よりリソースとしてご利用いただけます。
本レポートはインサイトをより詳細に記録しており、原則から実装へと移行しようとしている方々に向けて、実践的な示唆を提供しています。
Global AI Assurance Pilotの成果を基盤として、私たちは企業が一から始める必要なく、自らのペースと判断で行動を起こしやすい環境を整えています。
これにより、企業が支援を受け、力を与えられ、より広範な信頼の文化の一部となるAIエコシステムを育むことができます。
次のステップとして、私たちはTesting Starter Kit for GenAI Applicationsを開発しました。これは本日、パブリックコメントのために一般公開されます。
Starter Kitは任意のガイドラインのセットであり、要するに、GenAIを責任ある形で導入したいと考えているものの、どこから始めればよいかわからない企業のための障壁を低くするものです。
これはGlobal AI Assurance Pilotからのインサイトを基にしており、ガイダンスが実践的かつ有用なものとなるよう、実務者の経験を活用しています。
これは2つのことを目指しています。
第一に、GenAIアプリケーションのテストに関する新たなベストプラクティスと手法をまとめることで、企業が優れたテストとはどのようなものかを理解できるようにします。
第二に、いつテストするか、何をテストするか、どのようにテストするかという、実践的なガイダンスを提供します。
ガイダンスを実行可能なものとするために、Starter Kitは企業や開発者が自ら評価を実施・運用できるテストツールによって補完されます。
まず最初に、Starter Kitから7つのベースラインテストがProject Moonshotで利用可能となり、企業が責任あるAIの実践を業務に容易に統合できるようになります。
今後、Project Moonshotを通じてさらに多くのテストを順次提供していく予定です。
Starter Kitはまた、技術が変化し、新たなリスクが生じ、ユースケースがより複雑になるにつれて進化するよう設計されています。
チャットボットを試験的に導入しているスタートアップであれ、AIアプリケーションを大規模に展開している大企業であれ、目標は責任ある技術革新をより身近で達成可能なものにすることです。
これにより、実践・ツール・政策の間にフィードバックループが生まれ、ガバナンスを機動的かつ実情に即した、革新に親和的なものに保つことができます。
さらに重要なことは、共有された標準、オープンなフレームワーク、そして安全で責任ある技術革新に取り組むコミュニティを後ろ盾として、企業が信頼されるGenAIの構築をリードできるようになることです。
Global AI Assurance Pilotは私たちに学びをもたらし、Starter Kitはより多くの人々が実践できるようにし、Project Moonshotはそれを拡大するための手段を提供します。
しかし、支援策だけでは繁栄するAIエコシステムは生まれません。
AIの恩恵を最大限に引き出すためには、AIと日常的に関わる一般ユーザーから、AIとともに働く従業員、そしてその活用方法について意思決定を行うリーダーまで、人々にも力を与える必要があります。
技術面への投資と同様に、人的能力への投資も不可欠です。
これは、AIが人々に一方的に課されるものではなく、人々が形成し、理解し、恩恵を受けられるものとなるよう、学び、適応し、関与するための空間を作ることを意味します。
AI Singapore（AISG）と国連開発計画（United Nations Development Programme、UNDP）が、AIリテラシーの格差を縮小し、開発途上国のコミュニティを変革するための覚書（Memorandum of Understanding）に署名することをお知らせできることを、大変嬉しく思います。
これにより、国家のAI能力強化を目的として2024年に立ち上げられたAISGの成功を収めたAI for Good（AI4Good）プログラムが、国連持続可能な開発目標（Sustainability Development Goal）4を支援するため、アジアから国際規模へと拡大されます。
目標は、個人、組織、および企業がAIの機会・リスク・倫理的側面をより深く理解できるようにすることです。
私たちは教育者とともにAIを教えるためのリソースを共同開発し、的を絞ったアウトリーチを通じて声の届きにくいグループにアプローチすることで、グローバルコミュニティとして共に前進する中で誰一人取り残されないようにします。
AISGとUNDPは、東南アジア、カリブ海地域、および太平洋諸島においてAI4Goodの初期パイロットを探求し、AI主導の成長へのより包括的な参加を共に支援していきます。
この覚書（MOU）は、AIが開発・推進できる場所だけでなく、最も必要とされている場所においても、AIをすべての人のために機能させるという共通のコミットメントを体現しています。
多くの状況において、AIの可能性を実現することはより困難であり、それはアクセス、インフラ、または準備態勢の違いによって左右されます。
このパートナーシップを通じて、私たちはこれらの格差を縮小し、より多くの人々がデジタル経済に自信を持って参加できる機会を開くことを目指します——ここシンガポールを起点として、私たちの地域、そしてさらに広い世界へと広げながら。
この取り組みは、最も重要な場面においてインパクトをもたらすAIエコシステムを育成するという、私たちのより広範な努力を導いてきた同じ精神を体現するものです。
前を見据えるにあたり、AIにおける真の進歩とは、規模や速度だけの問題ではなく、私たちの国民、企業、そしてコミュニティのニーズにいかによく応えるかにかかっているということを、忘れてはなりません。
Singaporeは、信頼され、包摂的で、有用なAIの未来は協力して構築されなければならないと確信しているため、引き続きセクターや国境を越えてパートナーシップを築いてまいります。
このビジョンを共有するパートナーの皆様に、ともにAIが善のための力となるこの拠点を構築できるよう、私たちとともにお力添えいただくことをお願い申し上げます。
誠に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: 2026-06-21
Opening Keynote by Mr Tan Kiat How, Senior Minister of State for Digital Development and Information, at ATxSummit Day 2 (29 May 2025)
Your excellencies, distinguished guests, ladies and gentlemen
I am happy to be back at AsiaTech Singapore, or ATxSG – where some of the best from technology, business, and policy come together to shape the future of our digital economies.
The rapid developments in AI – especially in generative AI, or GenAI – have opened up immense potential, but also surfaced urgent, important questions about how it will impact jobs, reshape economies, and influence our societies.
Around the world, people are asking what AI means for their livelihoods and their future.
Governments and businesses are racing to unlock AI’s potential, while also managing risks and guiding its impact in a direction that benefits all.
Singapore is taking deliberate steps – not just to keep pace, but to shape how AI is used to strengthen our economy, build resilience, and uplift our people.
What we choose to do matters, because it will shape our long-term competitiveness and the kind of digital future we pass on to our next generation.
As a small, connected nation, we also want to contribute to a global AI ecosystem in support of open digital economies – one that is trusted, inclusive, and interoperable, building on our strong digital foundation and culture of trust.
We are therefore building a home where AI can thrive, not just for ourselves but as a trusted node in a wider international community.
To realise this, we need to test what trust looks like in practice, so that it can be scaled with greater confidence.
That is why the AI Verify Foundation and IMDA launched the Global AI Assurance Pilot earlier this year.
The initiative pairs businesses bringing real-world GenAI use cases with specialist AI testers, so that they can move beyond theoretical frameworks and see how their GenAI applications perform under practical conditions.
In just a few months, more than 30 companies across 8 jurisdictions and 10 sectors, including HR, healthcare and finance, have participated in this initiative.
This shows that businesses want to get GenAI adoption right, because trust is a business risk – when stakeholders like customers hesitate, competitiveness suffers.
With the Global AI Assurance Pilot now concluded, we have put together a report that distils practical lessons from these collaborations , each one helping us understand what businesses really need to build and use GenAI with confidence.
One, risks are context specific.
Your risks depend on your use case.
The most effective testing starts with a clear understanding of what is relevant to your use case, as well as what is not.
Two, useful test data rarely comes ready-made.
Most businesses do not have the prefect dataset sitting on the shelf.
Generating realistic and edge case test scenarios requires thoughtful effort from us, with support from machines.
Three, go beyond outputs.
Sometimes, the issue lies deeper in the pipeline.
Testing what happens inside the system can offer more useful insights – and greater assurance.
And four, Large Language Models, or LLMs, can help with evaluation, but only with care.
They can be fast and scalable, but still require thoughtful design, calibration, and human oversight.
In some cases, simpler methods work just as well.
These are not just technical observations.
They reflect where collaboration meets practice, and where insights translate into action.
For those keen to draw on these lessons for your own interests – whether you are applying GenAI in a business setting, building testing tools, or shaping policies – the report is available today from today as a resource.
It captures the insights in greater detail and offers practical takeaways for those looking to move from principles to implementation.
Building on the Global AI Assurance Pilot, we are making it easier for businesses to take action – on their own terms and at their own pace – without having to start from scratch.
This will help us nurture an AI ecosystem where businesses are supported, empowered, and become part of a broader culture of trust.
As a next step, we have developed the Testing Starter Kit for GenAI Applications , which will be released to the public for comments today.
The Starter Kit is a set of voluntary guidelines that, in essence, lowers the barriers for businesses that want to adopt GenAI responsibly but may not know where to start.
It draws on insights from the Global AI Assurance Pilot, tapping on the experience of practitioners to ensure the guidance is practical and useful.
It aims to do two things:
First, it pulls together emerging best practices and methodologies for testing GenAI applications, so that businesses can understand what good testing looks like.
Second, it offers practical guidance on how to go about it – when to test, what to test, and how to test.
To ensure that the guidance is actionable, the Starter Kit will be complemented by testing tools that businesses and developers can use and run assessments on their own.
As a start, seven baseline tests from the Starter Kit are made available on Project Moonshot , enabling businesses to easily integrate responsible AI practices into their operations.
We will progressively make more tests available through Project Moonshot.
The Starter Kit is also designed to evolve as technologies shift, new risks might emerge, and use cases will grow more complex.
Whether you are a startup piloting a chatbot or a large enterprise deploying AI applications at scale, the aim is to make responsible innovation more accessible and achievable.
This creates a feedback loop between practice, tools, and policy that keeps governance agile, grounded, and innovation friendly.
More importantly, it allows businesses to take the lead in building trusted GenAI – backed by shared standards, open frameworks, and a community committed to safe and responsible innovation.
Together, the Global AI Assurance Pilot helped us learn, the Starter Kit enables more to apply, and Project Moonshot provides the means to scale.
But enablers alone do not make a thriving AI ecosystem.
To unlock the benefits of AI in full, we need to empower people too – from everyday users who interact with AI, to employees who work alongside it, and leaders who can make decisions about how it is used.
Just as we invest in the technical side, we must also invest in human capacity.
This means creating space for people to learn, adapt, and engage – so that AI is not something done to them, but something they can shape, understand and benefit from.
I am pleased to share that AI Singapore, or AISG, and the United Nations Development Programme, or UNDP, will be signing a Memorandum of Understanding to close the AI literacy divide and transform communities in developing countries .
This will extend AISG’s successful AI for Good (AI4Good) programme – launched in 2024 to bolster national AI capabilities – from Asia to an international scale, in support of the United Nations Sustainability Development Goal 4.
The aim is to enable individuals, organisations, and businesses to better understand the opportunities, risks, and ethical dimensions of AI.
We will co-develop resources to teach AI with educators, and reach underrepresented groups through targeted outreach, so that no one is left behind as we advance together as a global community.
AISG and UNDP will explore initial AI4Good pilots in Southeast Asia, the Caribbean, and the Pacific Islands, so that we can support more inclusive participation in AI-driven growth together.
This MOU represents a shared commitment to make AI work for everyone – not just where it can be developed and advanced but where it could be needed most.
In many contexts, the promise of AI is harder to realise – shaped by differences in access, infrastructure, or readiness.
Through this partnership, we seek to close these gaps and open up opportunities for more to participate confidently in digital economies, starting here in Singapore, and extending to our region and beyond.
This effort reflects the same ethos that has guided our broader efforts to nurture an AI ecosystem that delivers impact where it matters most.
As we look ahead, we must remember that meaningful progress in AI is not just about scale or speed, but how well we align it with the needs of our people, our businesses, and our communities.
Singapore will continue to partner across sectors and borders, because we believe that a trusted, inclusive, and useful future for AI must be built together.
We invite partners who share this vision to work with us so that, together, we can build this home for AI to become a force for good.
Thank you very much.