MDDI スピーチ · 2024-01-29
楊莉明大臣による Explore AI イベントでのスピーチ
要点
- • シンガポール AI ガバナンス観：「ガバナンス ≠ 規制」――ガバナンスはインフラストラクチャ（計算能力 + ツール + ガバナンスフレームワーク）+ 能力（産業、企業、人材）+ パートナーシップ（包括性、共同学習、政府間協働）を含みます。
- • Trailblazers 100/100 目標（100 個のプロジェクト 100 日間）は楽々と達成されました；6 ヶ月以内に 46 個のプロジェクトが既に MVP を構築しました。
- • 事例：南洋理工学院（NYP）は生成型 AI を使用して講師が IT 分野の変化に迅速に対応し、カリキュラムを設計するのを支援しました；Doctor Anywhere は紹介を 24×7 「Doctor Anytime」へ転送しました。
- • Trailblazers 2.0 は間もなく開始されます――スケールは現在の少なくとも 1.5 倍です。現在のプロジェクトは時間短縮だけでも――推定年間価値は 1000 万シンガポールドル以上です。
全文翻訳
MDDI 英語原文の翻訳 · 翻訳日: 2026-05-03
1. Google に再度ご招待いただき、ありがとうございます。会場に多くの同僚の皆さんがいるのが見えて、戻ってきて本当に嬉しいです。2週間前、私はスイスのダボスにいて、多くの Google の同僚にお会いしました。政府と Google のすべての活動は一つの良い目的を指しています——私たちはすべて AI が何ができるかについて関心を持っています。企業や業界のためだけではなく——もしかしたら壮大に聞こえすぎる、あるいは過度に野心的に思えるかもしれませんが——私たちはまた関心を持っています——この世界を支援するために私たちが何ができるかについてです。
2. ダボスでは——AI は当然のことながら議程の最上位に位置しています。AI を巡る一つの問題は——「結局のところ、それをうまく統治するために何が必要なのか」ということです。シンガポールのエコシステムと関わる人々は気付くでしょう——ガバナンスの側面では——私たちはそれを単なる規制として扱いません。規制はもちろん良い統治の一部です——しかし、デジタル領域、特に AI における——私たちはアクティビティをサポートする強固な基盤インフラストラクチャが整備されていることを確保する必要があります。
3. したがって——更新版の《国家 AI 戦略》を提示する際に——私たちは、産業、研究、政府といった「活動を推進する力」は——「基盤インフラストラクチャ」の文脈において支えられてこそ——大きく進むことができると考えています。このような基盤インフラストラクチャには——計算能力とツールの入手可能性、各種のガバナンスフレームワークの整備が含まれています。ですから——基盤インフラストラクチャ（およびそれに伴う「公共事業」）——は絶対に必要なのです。
4. 良い統治のもう一つの非常に重要な側面は——能力構築です。ここで言う能力とは——産業、企業、人という 3 つのレベルでの能力です。人々があなたがそれを現実にするのを支援してくれなければ——複数の産業分野にわたって AI が展開されることはほぼ不可能です。
5. パートナーシップは——良い統治のもう一つの重要な側面です。私たちは「包摂性を推し進める協力」を行っています。包摂性とは——人々がツールにアクセスできるだけでなく——「これらのツールを上手に使用できる」スキルを開発する機会が与えられることを意味しています。また、「相互学習のための協力」も意味しています。AI Verify は非常に良い例です。実用レベルのテストツールを配置するために——私たちは明らかにする必要があります——企業が AI システムを展開しこれらのテストツールを使用するとき——彼らは何を学んだのか？これらのツールの設計と展開をどのように改善できるのか？もちろん——パートナーシップはまた他の政府との協力にも及びます。これはこの週の後ほど試すことを予定しています——ASEAN ファミリーの仲間との、そしてグローバルレベルで。
6. 私が今日これらすべてを共有する理由は——本日の「Trailblazers」の重大なマイルストーンが——実際に私が説明したすべての項目にチェックを入れたからです——良好なガバナンスの力、基盤インフラストラクチャ/公共事業/ツールの統合、企業と人材の能力構築、AI を実装する際に包摂性と責任性を両立させることを理解するための試み、および「相互学習」というコンセプト。ですから——私は本当に Google に感謝を申し上げたい——このことが実現するようにしてくれた——そしてこのような熱心な協力をしてくれたことに。
7. すべての政府の努力と同様に——私たちは常に自問しています——これらのプロジェクトからの最大の成果は何か？Trailblazers についても同じ質問をしました。最初は——「100 日 100 プロジェクト」を達成したいと望んでいました——これは非常に簡単に達成できる——100 個のプロジェクトを得ることに問題はありません。次の質問は——これらのプロジェクトが「最小実行可能製品」（MVP）になりうるか？答えは——なりうる。実際のところ——わずか 6 ヶ月間に——その中の 46 個はすでに MVP を実現しました。
8. 私が訪れたいくつかのチーム中で——非常に興味深い 1 つに遭遇しました——南洋工科学院（NYP）。私は以前 NYP の理事会に勤めていました——ですから「生成 AI が講師に対して、産業ニーズに対応したコースを設計するのを支援し、学生が受益者となる」という考え方に非常に興味を持ちました。IHL で働いた人たちは知っています——コースを設計し、カリキュラムを統合する——通常数ヶ月かかります。しかし IT 領域では——6 ヶ月間で多くのことが変わります。ですから——この新しいツールは講師に、自分たちが教えている分野で起きていることを迅速に認識し——コースの設計と必要な教材を統合することを可能にする可能性があります——学習成果を達成するために。
9. 私の注意を引いたもう一つのプロジェクトは——Doctor Anywhere です。患者として——あなたは専門医の診察が必要かもしれません——しかし最初に適切な専門医を見つける必要があります——これは通常「仲介者」に依存しています——彼はあなたの病歴と保険計画に基づいてアドバイスを与えます。ですから——Doctor Anywhere は Trailblazers プロジェクトで——「患者の専門医紹介における困難」を克服できるかどうかを試験し始めています。生成 AI ツールの支援により——Doctor Anywhere は今「Doctor Anytime」になることができます——患者が必要なときに 24×7 利用可能です。
10. 生成 AI の支援により——NYP は「時間削減 + カリキュラムの最新性向上」から利益を得ることができます；Doctor Anywhere は顧客体験を改善できます——そして不安を感じている患者を支援することができます。これらのこと——私たちはどのように成果を定量化しますか？それらの価値と影響をどのように測定しますか？正直なところ、簡単ではありません——患者満足度の向上、卒業の学生が職場により関連するスキルを持って参入することがもたらす恩恵——測定するのは容易ではありません。しかし、私たちはなおも試みなければなりません。私たちは Trailblazers で卒業した産業プロジェクトのみに基づいて——保守的な評価を行いました——「時間削減と効率向上」のみについて——推定値は年間 1000 万新ドルを超えています。
11. 今——私は喜んでお伝えできます——シンガポール経済開発局（EDB）の同僚による評価加速化の支援により——私たちは「Trailblazers 2.0」を推進できます——これは少なくとも現在のプロジェクトの 1.5 倍規模です。これに基づいて——私たちは保守的に申し上げることができます——潜在的な時間削減は確実に現在の成果を上回るでしょう。しかし「ドル価値」の外側に——さらに重要なのは——私たちはシンガポール国内で——このような「想像力と関心」を急速に構築しています——生成 AI ツールを使用して——企業の仕事のやり方を大幅に改善・改革する——そして「従業員がより良いパフォーマンスを発揮できるようにする」ことを通じて顧客満足度を向上させます。私はこれら全体を——「ここで AI エコシステムが成長する」ことに対して非常に有益であると考えています。
12. ここで——改めてお招きいただきありがとうございます。Trailblazers の全卒業生——および「Transformation Award」と「Innovation Award」の受賞者をお祝い申し上げます。
13. ありがとうございました。
スピーチの PDF バージョン
英語原文
MDDI 公式サイト原文 · 取得日: 2026-05-02
1. Thank you Google for hosting me again. I see many colleagues in the audience, and I am happy to be back. Two weeks ago, I was in Davos, Switzerland where I met many colleagues from Google. The activities that the Government has with Google have are all towards a good cause - we are all interested in seeing what AI can do. Not just for companies or industries - but it may sound lofty and overly ambitious - we are interested to see what we can do to help the world.
2. In Davos, unsurprisingly, AI was very high on the agenda. One of the questions around AI is about what we really need to govern it well. For those who have interacted with the Singaporean ecosystem, they notice that in terms of governance, we tend not to just think of it as just regulations. Regulations are certainly part of good governance, but in digital, and certainly in AI, we have to make sure there is good infrastructure to support the activities.
3. So, when we put forward our refreshed National AI Strategy, we felt that the activity drivers of industry, research, and government can only push far ahead if supported within the context of that infrastructure. Such infrastructure would include having the compute and tools available, and the various governance frameworks in place. So, the infrastructure and utilities, which go along with that infrastructure, are absolutely essential.
4. Another very important aspect of good governance is in building capabilities. By this, we are talking about capabilities within industries, companies, and people. It is next to impossible to have AI deployed across many different sectors if you do not have the people to help make that a reality.
5. Partnerships is yet another important aspect of good governance. We partner for inclusion. Inclusion means making sure that people not only have access to the tools, but they are provided with opportunities to grow the skills that will enable them to use these tools well. It also means partnering to learn together. AI Verify is a very good example. If we want to be able to put in place practical testing tools, we need to figure out - when companies deploy the AI systems and use these testing tools, what are they learning and how can we improve the way in which these tools are designed and deployed? Of course, partnership also extends to partnering with other governments. And that is what we are attempting to do later this week with our colleagues in the ASEAN family, but also at the global level.
6. The reason I am sharing all this today, is that today's major milestone for Trailblazers actually ticks all of the boxes that I described - the power of good governance; bringing together the infrastructure, utilities, and tools; building enterprise and people capabilities; trying to understand how you can be inclusive and yet, at the same time, responsible in the way we implement AI; the idea of us all learning together. So, I really want to thank Google for making this happen and for partnering with us so enthusiastically.
7. As with all government efforts, we always ask ourselves - what has been the biggest payoff in these projects? And I attempted to do the same for Trailblazers. When we started, we wanted to be able to see 100 projects within 100 days. That was achieved easily as we had no problem getting 100 projects. The next question you ask – are the projects able to become Minimum Viable Products (MVP)? And the answer is, yes. In fact, in the short period of just about six months, 46 of them have in fact built an MVPs.
8. Among the several teams that I visited, I came across this very interesting one by Nanyang Polytechnic (NYP). I used to serve on the Board of NYP, so I was quite intrigued by the idea that generative AI potentially can help instructors design curriculum courses that respond to the industry needs for their students’ benefit. For those of us who have been involved with institutes of higher learning, we know that designing a course and pulling together a curriculum usually takes months; but in the field of IT, many changes can take place in six months. Hence, this new tool can potentially enable the instructors to quickly get a sense of what is happening in the field that they are required to instruct in, and then to put together a course design together with the course materials that are needed to achieve the learning outcomes.
9. The other project that caught my attention was by Doctor Anywhere. As a patient, you may need to see a specialist, but first you have to identify the right specialist; for that to happen, it would usually often depend on an agent who would advise you depending on your own medical history and insurance programme. Hence, Doctor Anywhere started working on the Trailblazers project to see whether they could overcome difficulties that patients have in accessing specialist referral services. With the use of a generative AI tool, Doctor Anywhere can now be Doctor Anytime, that is to be offered anytime, 24/7, when the patient needs it.
10. With Generative AI, NYP can potentially benefit from time savings and enhanced currency in their curriculum to the students. With Doctor Anywhere, they experienced enhancements to customer experience and being helpful to patients who feel a sense of anxiety. For these things, how do we quantify the benefits? How do we measure their value and their impact? The truth is, it is not so easy. It is not so easy to measure the value of improved patient satisfaction, and it is not so easy to quantify how much more beneficial it is for every graduating cohort of students to come out into the workforce with more relevant skills than they did before. But still, we must try. We did a modest assessment based on just the graduating industry projects from Trailblazers, and found that in terms of time savings and greater efficiency, the estimate is in excess of $10 million savings annually.
11. Now, I am very happy to say that with the help and support of our colleagues in the EDB that have fast tracked their assessment, we can move ahead with Trailblazer 2.0, which is at least 1.5 times bigger than the current programme. With that, we could very modestly say that the potential time savings will definitely exceed the current run. But beyond the dollar value is the idea that we are building up very quickly this capacity within Singapore, and the imagination and interest to use the tools of Generative AI to significantly improve and transform the way business is done and enhance customer satisfaction by helping employees do a better job. So, I see all of this as really being very beneficial for how we are trying to grow the AI ecosystem here.
12. On that note, thank you once again for inviting me. I want to congratulate all of the Trailblazers graduates, and the ‘Transformation Award’ winners and ‘Innovation Award’ winners.
13. Thank you.
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