MDDI スピーチ · 2026-07-21

IBM Think on Tour Singaporeでのジョセフィン・テオ大臣の発言

楊莉明 · デジタル開発・ニュース相 · IBM Think on Tour (Singapore)

要点

  • シンガポールの刷新された National AI Strategy は、企業による AI の導入と統合によって測定可能な商業価値と ROI を実現することを優先させ、個人の生産性から企業レベルのインパクトへと重点をシフトさせています。
  • シンガポールは National AI Missions を立ち上げ、先端製造業、ヘルスケア、金融、コネクティビティの4つの主要セクターをターゲットとしており、これらは合わせて国の GDP の 40% に貢献しています。
  • シンガポールは「AI bilingual」専門家モデルを開発しており、プロセスエンジニア、弁護士、会計士などのドメイン専門家を育成して、深い分野知識を AI リテラシーと組み合わせ、データ科学者と効果的に協働できるようにしています。
  • 2つの補完的なプログラムが SME の AI 導入を支援しています。National AI Impact Programme は SaaS プラットフォームと提携し、Enterprise Compute Initiative はカスタム AI ソリューション向けに補助対象のコンピュート リソースを提供しています。
  • The Digital Leaders Acceleration Bootcamp は、IBM が初期参加者として参加する複数パートナーイニシアティブであり、ビジネスリーダーが実践的な AI 経験、リスク認識、組織における持続可能でスケーラブルな AI 実装のための方法論を獲得できるようにしています。
  • シンガポールは SEA-LION という大規模言語モデル(東南アジア言語と文化的ニュアンスに最適化された 170 億パラメータモデル)を開発し、Forum of Small States を通じて ASEAN 加盟国全体で共有しています。
  • シンガポールは WEF Davos でエージェンティック AI のための世界初のガバナンス フレームワークを立ち上げ、自律エージェント システムが従来の人為的な失敗とは異なる新しいタイプのリスクを生み出し、それらが新たなガバナンスアプローチを必要とすることを認識しています。

全文翻訳

MDDI 英語原文の翻訳 · 翻訳日: 2026-07-28

モデレーター アナ・パウラ・アシス(IBM ヨーロッパ・中東・アフリカ・アジア太平洋上級副社長兼会長):「エンタープライズ AI レースに『勝つ』ことの意味は、どの立場にいるかによって異なる」という考え方に、私はよく立ち戻ります。シンガポールの更新された国家 AI 戦略では、セクトラル・ミッションと首相が主導する新しい AI 評議会が導入されており、シンガポール内での AI への野心を段階的に高めていることが明らかです。ご自身の視点から、目指しているのは成功のどのような形であり、このアプローチの転換を促したのは何かを定義していただけますか。

テオ・ジョセフィン大臣:更新された国家 AI 戦略で私たちが行っていることは、システム全体の再構築というよりも「ダブルクリック」として特徴付けることができます。2023 年 12 月に国家 AI 戦略 2.0 を発表した時点で、開発がこのような速いペースで進むだろうという感覚は既にありました。文書を発表するとすぐに、その一部はすでに時代遅れになり、常に更新が必要になるだろうと考えていました。

しかし実に興味深いのは、この戦略を実施していく過程で、以前のテクノロジー・サイクルと比べて何か逆転したことに気付いたということです。以前導入されていたテクノロジーでは、個人として最初に接することは、通常は労働者としてのことでした。組織がテクノロジーを採用した後、大規模な研修が実施されました。私たちはその技術を仕事で使う方法を学んでから、その技術が個人的な応用を持つ可能性があることに気付き、家庭で使い始めました。

パーソナルコンピュータはそのような状況でした。多くの人にとって、コンピュータとの最初の接触はオフィスでのことでした。多くの人にとって、電子メールとの最初の相互作用もオフィスでのことでした。しかし AI は大きく異なります。AI は、私たちの生活に深刻な影響を与える可能性のあるものへのアクセスを本当に民主化しています。あなたと私はほぼ毎日 AI を使っています。あなたのスマートフォンやその他のデバイスで、あなたは既に AI を使用していることは確実です。今日では逆が真実です。私たちは、私たちの組織がしていること以上に AI を使用しているかもしれません。

多くの皆さんは、おそらくバイブ・コーディングを試したことがあるでしょう。お子さんのスケジュールを追跡するためのアプリを構築しています。インターネットで興味深い記事をスキャンし、それらを表示させるために使用しています。私は私のためにそれをしてくれるエージェントを持っています。

ここにギャップがあります。個人の生産性向上は、エンタープライズの生産性向上よりも速いペースで進んでいます。その後、より大きな課題について考えます。このテクノロジーは産業にどのような影響を与えますか。それは国全体にどのような影響を与えますか。これは、私たちが国家 AI 戦略を更新する際に考えていたことです。

企業がこのテクノロジーを採用し、既存のプロセスに統合することを支援することに、より多くの重点を置く必要があると述べました。すべてのビジネスが当然期待するように、ROI も必要です。ある時点で、これは商業的価値に、ドルと実際のセント数に、実際の有接な利益に変わる必要があります。これが、私たちが重点を置くことを選んだ場所です。

したがって、ビジネス、特にリーダーシップレベルを支援して、このテクノロジーをどのように活かすか、単に個々の従業員のためだけでなく、エンタープライズの文脈で考える取り組みを加速・強化する必要があります。

例えば、私たちは、組織内でデジタル化の責任を担うリーダーを対象に IBM との協力もしています。彼らが、このテクノロジーを自分たちの事業にどのように使用できるか、また彼らがどのようにビジネスモデルを再考する可能性があるかについて、戦略的に考えることを望んでいます。

国家 AI インパクト・プログラムがあり、これをより広範な規模で実施することを望んでいます。このプログラムは、国家 AI ミッションを通じて実施を望んでいることを補完するもので、これはより多くセクターのエンドツーエンドの変革についてのことです。これらは高度製造業、医療、金融、ならびに接続性であり、これらはまとめて GDP の 40% に貢献しています。これらを推進することを望んでいます。そのため、利益が個人レベルにとどまるのではなく、エンタープライズ、産業、セクトラル、および国家レベルに拡大します。

モデレーター:次の質問に移りましょう。あなたの指摘の中で、本当に私の心に響いているのは、AI が少数の人の生産性向上ではなく、包括的な成長を促進することを保証するというこのコミットメントです。そして再び、私たちは AI が人を補強し、彼らの能力を向上させる方法について深く考えています。単に業務を置き換えるのではなく。シンガポールはこの機会にどのようにアプローチしており、これまでのところどのような早期の進展と洞察が見られていますか?

大臣:包括性について考える時、それはまた複数の次元をカバーすることができます。

個人レベルでの包括性があります。AI がどのように彼らの領域を変革できるかについて、十分な露出を持つことができない労働力の一部について、私たちは懸念しています。テクノロジーが充実した環境で働いている場合、AI ツールに接触する可能性が非常に高いです。しかし、いくつかの職業、いくつかの領域では、採用が遅れる可能性があり、時間がかかる可能性があります。

労働力の能力開発プログラムを実装していた時、1 つの領域はより大きな注意に値しました。私たちは AI 実践者、データ科学者、機械学習エンジニアについて考えていました。シンガポール内でこのような実践者のプールを拡大することは意味のある練習であり、私たちはそれを行うことに着手しました。

また、AI 実践者が持たなかった何かを持っている他の専門家、自分たちの領域の専門家がいることに気付きました。彼らは彼らの相応のエリアの仕事で彼らが直面したすべての問題について深い知識を持っていますが、AI がどのようにそれらを解決するのに役立つかについてはそうではありません。

そこで私たちは AI バイリンガルという考え方を開発しました。自分たちの領域の専門家で、データ科学者や機械学習エンジニアとの相互作用がはるかに意味のあるものになり、彼らの責任領域で実際の利益に変わる可能性がはるかに高い十分な AI 知識を習得した専門家です。

製造ラインと生産プロセスを深く知るプロセスエンジニアのような人たちについて話しています。私たちは弁護士、会計士、HR 専門家について話しており、彼らはテーブルに何かをもたらすことができ、組織が AI 採用からより多くの利益を得るのを助けることができます。

これは 1 つのタイプの包括性でした:独自の取り組みで AI の早期採用者になる可能性が低かった組織と職業の人々をどのように含めるか。

しかし、非常に重要な別の包括性のタイプもあります。これはあなたにとって非常に馴染み深いことだと思います:テクノロジー普及はしばしば IBM のようなフロンティア企業が、機能を改善するためにあらゆる方法でテクノロジーを使用するでしょう。しかし、知識とリソースが不足しており、どこから始めればよいかさえ分からない多くの中小企業があります。私たちが真に包括的であれば、中小企業 (SME) に到達するプログラムを持つ必要があります。

包括性も重要だと考える別の方法があります。それは国レベルでのことです。シンガポールは、あなた(IBM)のような素晴らしいテクノロジー企業をホストしているという点で非常に幸運です。そして、あなたを通じて、私たちは利用可能な最も高度な製品とサービスのいくつかに露出しています。これは、例えば隣国など他の国では必ずしも当てはまりません。

小国フォーラムの参加者として、そしてその開催国として、108 のメンバーを持つ、私たちは AI プレイブックを開発しました。ASEAN 内では、私たちはオープンソース・モデルを共有しています。つまり、Southeast Asian Languages in One Network(SEA-LION)、大規模言語モデルです。これはそれほど大きくはありません。最大のモデルと比較して 170 億パラメータのみだと思います。しかし、東南アジアの言語と文化的なニュアンスをキャプチャしているため、私たちの文脈で実際の有用性があります。

これらは、包括性という考え方を促進することができることを望んでいるさまざまな方法です。

モデレーター:アジアがすべての人々を AI の採用に一緒に連れてくる方法を常に賞賛しています。これは世界の他の地域にとって本当に青写真として機能することができると思います。大臣、あなたは SME について話していました。これは単に大企業に利益をもたらすテクノロジーではなく、これは本当に難しいバランスです。スケールと成長。その規模での採用が、単にすべてのセグメントに到達したことを確認するためにボックスをティックするだけではなく、実際の影響を生み出すようにするにはどうしますか?

大臣:いくつかの小規模ビジネスと相互作用した時、彼らが AI を使用しようとする際にどのように創意工夫しているかに本当に驚きました。

私は小さな F&B アウトレットに行きました。ビジネスオーナーと話をしていた時、彼らはすでに AI を使用していると言ってくれました。そして私は彼らがどのようにそうしているのかについて非常に好奇心があります。さて、2 人がいます。最初に AI スキルを習得した方法は、トレーニングに行くことでした。

私たちは SkillsFuture と呼ばれる個人学習口座を持っています。政府がそれにクレジットを入れます。クレジットを使ってトレーニングに行くことができます。これら 2 人の起業家はまさにそれをしました。彼らはトレーニングプロバイダーに行き、プロンプトを作成する方法を学びました。彼らがビジネスを行っていたプラットフォームは、プロンプト・エンジニアリング・アシスタントも作成していました。彼らはそれを利用して販売データを分析することを学びました。

このプラットフォーム上でのビジネスが、彼らのビジネスのすべてではなく、それは彼らの収益の約 20% を占めていました。しかし、それは彼らが販売促進を理解するのに十分なデータでした。そのため、プロンプト・エンジニアリングのスキルを学ぶことで、プラットフォームが提供した AI アシスタントを使用して、販売促進のどれがより良いリターンを生成していたのかを理解しました。彼らはまた AI ツールを使用して独自のマーケティング資料を生成することを学びました。

そのため、リソースまたは知識ギャップがある可能性があります。採用はこのギャップをプラグインすると迅速に実行できます。私たちが導入したプログラム、国家 AI インパクト・プログラムは、おそらく既に多くの中小企業に Software as a Service(SaaS)製品とサービスを提供しているパートナーと協力しており、AI ツールを提供に追加することができるという考えだと思う。エンタープライズにとって、この技術がどのように彼らに利益をもたらすことができるかを学ぶための本当に妥当な方法です。

また、より特別なニーズを持つ可能性のある企業を考えることにも非常に熱心です。言い換えれば、SaaS を通じた標準的な提供はおそらく彼らのニーズを満たさない可能性があります。そのため、平行プログラムがあります。Enterprise Compute Initiative と呼んでいます。パートナーと一緒に働くことで、コンピュートを利用できるようにして、SME の支出要件を緩和するようにします。これは特に、彼らが何かより特別なものを開発する必要があり、中介者を通して得ることができないようなものである場合です。

これらは、私たちが SME に後押しを与え、AI が民主化テクノロジーであるという考えを人生に変えようとしているさまざまな方法です。

司会者:デジタルリーダーズ・アクセラレーション・ブートキャンプというすばらしいイニシアティブがあるかと思いますが、この民主化戦略にどのように役立つのか、もう少し詳しく教えていただけますか。

大臣:そうですね。これは、多くの個人が彼らの組織内での経験について話してくれたことに基づいています。多くの人が「AIスキルを学んでいますが、ボスは学んでいません」と私たちに言っていました。他の多くの人々はおそらく少し遅れているかもしれません。そこで人々は、ビジネスリーダーがこの技術の有用性を理解するのを支援する必要があると私たちに言っていました。そして、理論だけに頼ることはできません。彼らに実践的な経験を与え、協力できる見込みのあるパートナーを紹介し、彼らの組織でAIを持続可能な方法で実装できるようにする必要があります。

結局のところ、AIは安い技術ではありません。アーキテクチャが正しくない場合、トークンを簡単に使い切ることができます。これらのことは常に事業主の計算に入ります:どのくらいかかるのか?このツールを使うのにどのくらいのコストがかかるのか?

デジタルリーダーズ・アクセラレーター・ブートキャンプはこの目的を念頭に置いて設計されました。これは、ビジネスリーダー、特にSMEのビジネスリーダーに、AIの利点だけでなく、リスクを含むAIに伴うすべてについて、より完全でより深い理解を与え、AIを効果的に使用するための適切なシステムとプロセスを導入する方法を教えるために設計されました。

私たちは、これが政府が単独で行うべきことではないと決めました。技術は非常に速く進化し、他の領域、おそらく他の国でも彼らの経験から恩恵を受けるため、パートナーと協力すべきです。デジタル化への取り組みがより広いAI採用を促進するための非常に有用な基盤となるため、私たちはすでにそのようなプログラムを持っています。したがって、このプログラムを拡張し、それにより多くのAI要素を加えることは、非常に自然な進展です。

司会者:それは非常に良いことです。そして、私たちはこのプログラムに参加できることを非常に誇りに思っています。私たちはそれを行う3番目の組織だと思いますし、ビジネス変革のコンサルティング専門知識とエンタープライズAI技術を組み合わせるというアイデアで取り組んでいます。これは、組織が意味のあるユースケースを特定し、最小限の実行可能製品(MVP)を素早く構築し、最も重要なことに、プログラムが終了した後も彼らのAIの旅を続けるための内部能力を開発するのを支援することです。つまり、知識の移転であり、多くの組織にとって、課題はAI野心の欠如ではありません。どこから始めるのか、そして責任を持ってスケールする方法を知ることであり、それはまさに私たちがこのプログラムに貢献したいと考えていることです。

大臣、私は少し方向を変えたいのですが、私たちが今議論したすべての野心、包含性、スケールは、その下に信頼がない限り成り立たないからです。信頼、ガバナンス、そしてエージェンティック AI。私の講演で強調していることの1つは、信頼が本当に最初に来るということです。なぜなら、それなしにはAI採用は単にスケールしないからです。実験から実際の業務へのAI埋め込みに移行するとき、ガバナンスは信頼を維持するために重要になります。あなたはWEF Davosでエージェンティック AIの世界初のフレームワークを発表し、すでにそれを更新しました。信頼とガバナンスの原則をフレームワークから実世界の実践に翻訳するとき、何を学んでいますか?

大臣:そうですね。一歩引き下がると、私たちが最初の国家AI戦略を発表する前でさえ、AI ガバナンスフレームワークを明確にしていました。ですから、大臣として、前任者たちが戦略のセットを発表する前でさえガバナンスについて既に考えていたことは、私にとって非常に印象的でした。私たちは、AI実装のための信頼できる環境を創造することに対するこの強調を継続しています。

それの真実は、AIが私たちが慣れているのとは異なるリスクを生成することです。私たちが導入したリスク管理フレームワーク、あらゆる種類のシステム構築安全、火災安全、航空機安全のための保護措置 - これらのすべては、人間がループ内にいるとき、人間が作成する問題に対処するために考え出され、設計されました。

しかし、エージェントを使用するとき、エージェントが人間に代わって決定を下すように設計されているとき、生じるエラー、リスク、および安全問題の種類は、正直なところ完全には理解されていません。エージェントが解放されたときに作成される可能性のある問題の範囲を完全に理解するには、かなり長い時間がかかるでしょう。

私たちは人間が作成する問題の種類を知っており、それらの問題が災害になるのを防ぐように設計しました。エージェントシステムが同じ範囲のエラーを生成するかどうかは正確には知りません。したがって、私たちは一歩引き下がり、自分たち自身に尋ねる必要があります:「エージェント採用を促進できるようにするために、私たちは何をすべきですか?」

ですから、私たちがエージェントワークフローを何のために設計しているのかを理解することは非常に重要であり、ハーネス、原則、および問題が発生するにつれてそれらを軽減する方法について考える時間を本当に費やす必要があります。

ですから、まだ初期段階です。この点で、クライアントとネットワークがエージェントをより効果的な方法で使用するのを支援することを事業とするパートナーと協力する意図があると言えます。彼らの実際の経験から学ぶことを通じて、これらのシステムが完全に本番に投入される前に、私たちの方法を改善し、テストを設計する、はるかに良い機会があると思います。

司会者:大臣、私たちの会話が終わりに近づいています。それでは、将来をのぞいてみましょう。量子について話しましょう。シンガポールは独自の国家量子戦略を持っています。量子においてシンガポールにとって最大の機会はどこにあると見ていますか。また、5年先だけでなく、今日それに向けてどのように準備を考えていますか?

大臣:実は、約20年前から、私たちは既に量子技術センターの立ち上げに投資していました。そして、長い間、このテーマを深く研究し、彼らの能力を世界クラスのレベルまで高めるために働いていた専門家たちがいました。彼らがそうすることができたことを本当に嬉しく思っています。国際的な科学コミュニティと話をすれば、彼らはシンガポール内の能力を認識しています。ですから、それは本当に良い基盤です。

私たちが量子能力をレベルアップし、量子時代に向けて準備することについて考え始めたとき、私たちが懸念していたいくつかの分野がありました。最初のは、量子セーフ通信のオプションがあるかどうかでした。強力な量子コンピューターでは、今日復号化されるものはもはや保護されないかもしれません。量子セーフ通信ネットワークを構築することとは別に、人々が量子セーフ暗号に移行するのを支援するにはどうすればよいでしょうか?ですから、それらは私たちを関与させてきた活動でした。

もっと最近の2つの発展が多くの興奮をもたらしています。1つは、量子コンピューティング開発の段階において、量子アルゴリズムを開発するためにスキルをどのように構築するか、そして私たちの文脈、シンガポールの文脈で関連性のあるアプリケーションを成長させ、構築することができるようにするかを尋ねるのが妥当であると思うことです。

毎年、私たちは数百万個のコンテナの移動を扱っており、コンテナヤードに行ったことがあれば、これらのコンテナがほぼ10レベルの高さまで積み重ねられていることがわかります。ですから、ある船から荷を降ろしているボックスがレベル2に積み重ねられているか、レベル8に積み重ねられているかは、このコンテナを次の船に再度積み込む必要があるときに違いを生じさせます。正しい場所に積み重ねられていれば、やるべき仕事がはるかに少なくなります。

しかし、これらは非常に複雑な計算です。ボックスを積み込むことができなかった、または異なる時間に積み込まれた場合、古典的なコンピューターが1つの評価を行うのに何年も要するでしょう。ですから、私たちにはユースケースがあります。確かに、私たちの金融部門も量子コンピューティングの活用があります。アルゴリズムとアプリケーションの需要のための基盤が既にあると思います。それは、私たちが努力を入れている1つの分野です。

もう一つの分野は同等にエキサイティングです。つい最近まで、シンガポールが特定の種類の量子コンピューターのコンポーネントの製造にさえ有意に参加できることを知りませんでした。生産プロセスが、特に先進パッケージングにおいて、私たちの半導体製造能力に隣接していることが判明しました。

ダボスでつい最近、ノーベル物理学賞受賞者のJohn Martinisの隣に座っていて、シンガポールの量子への関心を説明していたとき、彼は手を上げて「シンガポールに行く!」と言いました。私は非常に好奇心が強いので、彼に「シンガポールに何をしに行くのですか?」と尋ねました。彼は「先進パッケージング、半導体製造があるからだ」と言いました。彼のスタートアップ、Qolabという名前の会社は、実際に私たちの連合ファウンドリーと協力して、超伝導コンピューターのコンポーネントを設計・製造しています。ですから、ここには非常にエキサイティングな発展があります。

司会者:非常にエキサイティングです。結論として、大臣、この部屋にいる人々にシンガポールの将来の方向性について持ち帰ってもらいたいことは何ですか?そしてそれは私たち全員にとって何を意味する可能性がありますか?

大臣:そうですね。簡単に言うと、シンガポールがAIイノベーションの中心地になることを望んでおり、あなたが私たちの活気あふれるAIハブの一部になることを歓迎しています。

司会者:招待を受け入れます、大臣。あなたの時間をありがとうございます。この会話にもたらしたビジョンの明確さをありがとうございます。シンガポールとあなたとパートナーシップを組むことは大きな特権です。

英語原文

MDDI 公式サイト原文 · 取得日: 2026-07-28

Moderator Ana Paula Assis, Senior Vice President and Chair for IBM Europe, Middle East, Africa and Asia Pacific: I often come back to the idea that “winning” the enterprise AI race looks different depending on where you sit. With Singapore’s updated National AI Strategy, which introduced the sectoral missions and the new AI Council, led by the Prime Minister, it is clear that you are stepping up the ambition for AI in Singapore. From your perspective, could you please define the version of success that you're aiming for, and what prompted the shift in approach here?

Minister Josephine Teo: I would characterise what we're doing in the updated National AI Strategy as a “double click” rather than a system reboot. When we put out National AI Strategy 2.0 in December 2023, we kind of already had a sense that the developments were going to happen at such a fast clip, that as soon as we put the document out, parts of it would already be outdated, and it would always need a refresh.

But what was really interesting is that, as we implemented the strategy, we realised something had inverted compared to previous technology cycles. With earlier technologies that were being introduced, our first contact as individuals was usually as members of the workforce. Our organisations adopted the technology, then conducted massive rounds of training. We learned how to use the technology at work before we realised that this technology could have personal applications and started using it at home.

The personal computer was like that. Our first encounter with the computer was in the office. For many people, the first interaction with email was in the office too. But AI is quite different. AI is truly democratising access to something that can have a profound impact on our lives. You and I use AI almost daily. I am pretty sure that on your smartphone and other devices, you are already using AI. Today, the converse is true: we might be using AI to a larger extent than our organisations are.

Many of you have probably tried vibe coding. You are building apps to keep track of your children's schedule. You are using it to scan the internet for interesting articles and to surface them to you. I have an agent that does that for me.

So here's where the gap is: individual productivity is improving is at a faster clip than enterprise productivity. Then you think about the bigger challenge. How does this technology impact industries? How does it impact the entire nation? That was what we were thinking about when we refreshed our National AI Strategy.

We said we have to put more emphasis on helping enterprises adopt this technology and integrate it into their existing processes. As is natural for all businesses to expect, there also has to be an ROI. At some point, this has to translate into commercial value, into dollars and cents producing a real, tangible benefit. So that was where we chose to place the emphasis.

Hence, the push to accelerate and boost efforts in helping businesses, especially at the leadership level, think about how they can make this technology come alive, not just for individual employees, but in the enterprise context.

For example, we have also a collaboration with IBM targeting leaders who hold responsibility for digitalisation in their organisations. We want them to think strategically about how AI can be used in their operations and how they might rethink their business models.

We have a National AI Impact Programme that hopes to do this on a wider scale. This programme complements what we are also hoping to do through the National AI Missions, which are more about the end-to-end transformation of sectors. They are advanced manufacturing, healthcare, finance, as well as connectivity, which together contribute 40% to our GDP. We are hoping to push these, so that the benefits don't stay at the individual level, but expand to enterprise, industry, sectoral, and national levels.

Moderator: On to the next question. One point of yours that really resonates with me is this commitment to ensuring AI drives inclusive growth, not just productivity for the few. And again, we're thinking deeply about how AI can augment people and enhance their capabilities, not simply replacing tasks. How is Singapore approaching this opportunity, and what early progress and insights are you seeing so far?

Minister: When we think of inclusivity, it can also cover several dimensions.

There is inclusivity at the individual level. We're concerned about pockets of our workforce that may not have adequate exposure to how AI can transform their domains. If you work in a technology-infused environment, you are very likely to be exposed to AI tools. But in some professions, in some areas, adoption may lag, and it may take some time.

So, when we were implementing our workforce capability development programmes, one area deserved greater attention. We were thinking of AI practitioners, data scientists, machine learning engineers. Expanding the pool of such practitioners in Singapore was a meaningful exercise, and we set about doing it.

We also noticed there are other professionals, experts in their own domains, who had something the AI practitioners did not. They have intimate knowledge of all the problems that they faced in their respective areas of work, but not quite how AI could help solve them.

So we developed this idea of AI bilinguals – experts in their own field who pick up enough AI knowledge that their interactions with the data scientists and machine learning engineers become far more meaningful, and far more likely to translate into and real benefits in their areas of responsibility.

We are talking about people like process engineers, who know the manufacturing line and the production processes deeply. We are talking about lawyers, accountants and HR professionals, who have something to bring to the table, who can help organisations benefit more from AI adoption.

That was one type of inclusivity: how we include people whose organisations and professions were unlikely, on their own, to become early adopters of AI.

But there is also another very important type of inclusivity. I know you would be very familiar with this: technology diffusion, it is very often the companies at the frontier, like IBM, that use the technology in every way imaginable to improve how they function. But there will be many small and medium enterprises who lack the knowledge and resources, and who don't even know where to begin. If we are truly inclusive, we must also have programmes that reach the small and medium enterprises (SMEs).

There is one other way which we think inclusivity also matters, and that's at the country level. Singapore is very fortunate in the sense that we host great technology companies like yourselves (IBM), and so through you, we have exposure to some of the most advanced products and services available. This is not necessarily the case in other countries, as can be seen among our neighbours, for example.

So through our participation in, and as convener of the Forum of Small States, which has 108 members, we developed an AI playbook. Within ASEAN, we share our open-source model – the Southeast Asian Languages in One Network (SEA-LION), large language model. It is not very large. I think only 17 billion parameters, which is small compared to the biggest models. But it has real usefulness in our context because it captures the languages and the cultural nuances of Southeast Asia.

These are the different ways in which we hope to be able to promote the idea of inclusivity.

Moderator: I always admire the way that Asia is bringing all the people along in the adoption of AI, and I think that this could really serve as a blueprint for the rest of the world. Minister, you talked about SMEs, right? It is not just a technology that is going to drive benefits to the large corporations, and this is a very tough balance to strike: scale versus growth. How do you make sure adoption at that scale creates real impact, not just ticking the boxes to make sure that you really reached all the segments?

Minister: It is really quite interesting because when I interacted with some small businesses, I was quite struck by how creative they were in trying to use AI.

I've been to a small F&B outlet. When I was talking to the business owners, they told me that they were already using AI, and I was very curious how. Well, there are two people, and the way in which they first picked up AI skills was to go for training.

We have an individual learning account, called SkillsFuture. The Government puts credits in it. You can use the credits to go for training, and these two entrepreneurs did exactly that. They went to a training provider and learnt how to prompt. The platform they were doing business on had also created an AI assistant, which they learnt to tap to analyse their sales data.

Their business on this platform was not all of their business - it made up about 20% of their revenues. But that was enough data for them to make sense of their sales promotions. So, through learning the skill of prompting, they used this AI assistant that was provided by the platform to figure out which of their promotions were generating better returns. They also learned to use AI tools to generate their own marketing materials.

So while there may be a resource or knowledge gap, the adoption can be quick once you plug this gap. The programme that we put in place, the National AI Impact Programme, works with partners who perhaps already offer Software as a Service (SaaS) products and services to many small and medium enterprises, and the idea that you can add an AI tool to the offerings is, I think, a really reasonable way for the enterprises, to get to learn how this technology can benefit them.

We are also very keen to think about companies that may have more bespoke needs. In other words, a standard offering, through SaaS may not satisfy their needs, so we have a parallel programme – we call it the Enterprise Compute Initiative, where by working with partners, we make compute available, to try and moderate the expense requirement for SMEs. This is especially when they need to develop something that is more bespoke, something that they can't quite get through an intermediary.

So these are the different ways in which we are trying to give our SMEs a leg up, and bring to life the idea that AI is a democratising technology.

Moderator: You have this great initiative called the Digital Leaders Acceleration Bootcamp. Can you tell us a little bit more about how that helps in that democratisation strategy?

Minister: Well, it comes from talking to many individuals about their experiences in their organisations. Individuals were telling us that “I'm learning AI skills but my bosses aren't”. There are many others who are, perhaps, still slightly behind the curve. So people were telling us that we need to help business leaders understand the usefulness of this technology, and we cannot just rely on theories. We need to give them hands-on experience, introduce them to prospective partners that they can also work with, so as to implement AI in a sustainable way in their organisations.

After all, AI is not a cheap technology. You can easily use up tokens if you did not architect it right. These things will always feed into a business owner's calculations: How much does it take? How much does it cost me to use this tool?

The Digital Leaders Accelerator Bootcamp was designed with this purpose in mind. It was designed to give business leaders, particularly SME business leaders, a fuller and deeper understanding of all that comes with AI, including the risks, not just the benefits, and how they can put in place the right systems and processes in order to use AI effectively.

We decided that this was not something the Government should do on its own. We should work with partners because the technology moves very fast, and we benefit from their experiences in other domains, perhaps in other countries as well. We already have such a programme because the digitalisation journey serves as a very useful foundation for us to promote wider AI adoption. So expanding this programme, infusing more AI elements in it, is a very natural progression.

Moderator: That's very good, and we are very proud to join the programme. I think we're the third organisation to do that, and we are doing that as one idea – bringing together our consulting expertise in business transformation with our enterprise AI technology, to help organisations identify meaningful use cases, build Minimum Viable Products (MVPs) quickly, and most importantly, develop the internal capability to continue their AI journey long after the programme ends. So, transferring the knowledge, and for many organisations, the challenge isn't a lack of AI ambition. It's knowing where to start and how to scale responsibly, and that's exactly what we hope to contribute to the programme.

Minister, I want to shift gears slightly because everything we've just discussed in terms of ambition, inclusion, scale only holds up if there's trust underneath it. Trust, governance, and agentic AI. One thing that I emphasize in my talk is that trust really comes first, because without it, AI adoption simply doesn't scale. As you move from experimentation to embedding AI in real operations, governance becomes critical to sustain the trust. You launched the world's first framework for agentic AI at WEF Davos and you have already updated it. What are you learning as you translate these principles of trust and governance from framework to real world practice?

Minister: Well, if we take a step back, even before we put out the first National AI Strategy, we had articulated an AI governance framework. So, for me as a minister, I was also quite struck that my predecessors had already thought about governance even before we put out a set of strategies. We have continued this emphasis on creating a trusted environment for AI implementation.

The truth of it is that AI creates risks that are different than the risks we are used to. Our risk management frameworks, safeguards we put in place to all kinds of systems-building safety, fire safety, aircraft safety – all of these were conceived of and designed to tackle the kind of issues that humans create, when humans are in the loop.

But when you use agents, when agents are designed to make decisions on behalf of humans, the kinds of errors, risks, and safety issues that arise, are honestly not completely well understood. It will be quite a long time before we fully appreciate the range of problems that could be created when agents are unleashed.

We know the kinds of problems that we humans create, and we have designed to prevent those problems from becoming disasters. We don't exactly know whether agent systems will produce the same range of errors. Therefore, we have to take a step back and ask ourselves: What then do we do in order to be able to promote agent adoption?

So, it is very important for us to understand what we are designing the agent workflow for, and we really have to spend time thinking about the harnesses, the principles, and how to mitigate problems as they arise.

So it is still early days. I would say that in this regard, it is our intention to work with partners who are in the business of helping their clients and networks use agents in a more effective way. I think through learning from their actual experience, we have a much better chance of improving our methods and designing tests before these systems are fully put into production.

Moderator: Minister, we are starting to come to a close in our conversation. Let's now take a peek into the future – let's talk about quantum. Singapore has its own national quantum strategy. Where do you see the biggest opportunity for the country in quantum, and how are you thinking about preparing for it today, not just five years down the road?

Minister: As it turns out, from about 20 years ago, we already invested in starting up a centre for quantum technologies, and for the longest time, we had experts who were working to deeply research the topic and bring their capabilities up to world-class levels. I'm really glad that they've been able to do so. If you talk to the international scientific community, they are aware of the capabilities within Singapore. So that's a really good foundation.

When we started thinking about levelling up our quantum capabilities and preparing for the quantum age, there were a few areas that we were concerned about. The first was, do you have the option of quantum safe communications? Because with powerful quantum computers, whatever is decrypted today may no longer be protected. How do we also, apart from building up quantum-safe communications network, help people to migrate to quantum-safe cryptography? So those were the activities that have been engaging us.

Two more recent developments bring a lot of excitement. One is that I think we are at the stage of development in quantum computing that it is reasonable for us to ask how do we build up the skills in order to develop quantum algorithms and to be able to grow, build the applications that will be relevant in our context, and what would be relevant in Singapore's context.

Every year we are dealing with millions of container movements, and if you have been to a container yard, you will know that these containers are stacked by now almost ten levels high. So, it makes a difference whether the box that you are unloading from one vessel is stacked at level two or stacked at level eight, because when you need to reload this container to the next vessel, if you stacked it at the correct place, there's a lot less work.

But these are very complex computations. It would take a classical computer years to make one assessment each time the box could not be loaded or was loaded at a different time. So there is a use case for us. Certainly, our financial sector also has uses for quantum computing. We think that there is already a basis for demand for algorithms and applications. That's one area that we're putting effort into.

The other area is equally exciting. Until recently, we did not know that Singapore could participate meaningfully even in the manufacturing of components for certain types of quantum computers. It turns out the production process has adjacencies with our semiconductor manufacturing capability, particularly in advanced packaging.

Not long ago at Davos, I was sitting next to Nobel Physics Prize winner, John Martinis, explaining Singapore's interest in quantum, when he shot his hand up and said, "I'm going to Singapore!” I was very curious, so I asked him, "What are you going to Singapore for?” He said, "Because you have advanced packaging, semiconductor manufacturing”. His startup, a company by the name of Qolab, is in fact working with our federated foundry to design and produce components for superconducting computers. So there are very exciting developments here.

Moderator: Super exciting. To conclude, Minister, what is the one thing that you hope people in this room take away about Singapore's future direction and what could it mean for all of us?

Minister: Well, in a simple sentence, we would like Singapore to be the home of AI innovation, and we welcome you to be part of our vibrant AI hub.

Moderator: We accept the invitation, Minister. Thank you so much for your time, the clarity of the vision that you brought to this conversation, it's a big privilege to partner with Singapore and with you.