楊莉明、CNBC でシンガポールの大胆な AI 推進について語る

ヤン・リーミンは CNBC Converge Live でチャンギ空港を例に説明しました。シンガポールは飛行機を製造していませんが、毎年約4000万人の乗客にサービスを提供しており、これは飛行機産業チェーン内で価値を創造できるセグメント——シンガポール航空、メンテナンス・修理整備、航空宇宙製造——を見つけたためです。AI についても同じで、最先端の大規模言語モデルはここで開発されないかもしれませんが、シンガポールがこれらのツールと協力して企業にとって有用な価値提案を構築することを妨げません。レジリエンスの核は、サプライチェーン全体を自分で所有することではなく、選択肢を持つこと——供給源の多様化、技術の多様化、システム設計の多様化です。

DeepSeek の登場はコスト計算を根本的に変えました。2～3年前、企業からのフィードバックは AI が高すぎるというものでしたが、現在は政府、金融、医療、交通物流など複数の業界の関心が明らかに高まっています。インフラストラクチャーの面では、Stargate への5000億ドル、フランスの約1000億ユーロの投入があります——ヤン・リーミンは百年単位では過度ではないと判断しています。米国企業がシンガポールのデジタルインフラと公用事業に投資している額だけでも約500億ドルです。シンガポールのデータセンター容量は GDP および人口に相対的には既にアジアで最も密集したもののうちの一つであり、なお拡張が続いており、これは最も複雑な AI ワークロードがレイテンシーに敏感であり、地理的に柔軟に配置できないためです。グリーン・データセンター・ロードマップは 2 つの戦略を採用しています。エネルギー使用の削減（熱帯地のデータセンターの冷却基準の再検討を含む）とグリーン・エネルギーの使用であり、アルゴリズム層にまで拡張しています。

AI 安全の話題は、ブレッチリーの極端なリスクからパリの短期リスクへと転換しています——差別、サイバーセキュリティー、AI が攻撃ツールとして使用されること。シンガポールのアプローチはリスクベース、産業別、ターゲット志向であり、まず既存の法律がカバーしているかどうかを確認し、不足していれば新しい法律を制定します。例えば、選挙期間中の AI 生成コンテンツのリスクに対して、2024年に専門的な立法で対応しました。これは EU AI 法案のような「包括的立法」ではありません——今後統合される可能性がありますが、現在は速度とターゲット性を優先しています。スキルの分野については、ヤン・リーミンは特に 1 つのプロジェクトを推奨しています。シンガポール 40 歳以上の国民が学校に戻って正式な資格取得を決定した場合、最大 2 年間のサポートを受けられます。フルタイムまたはパートタイムの両方が可能で、毎月 3,000 シンガポール・ドルの訓練手当があり、2 年間で合計 72,000 シンガポール・ドルです。これは国が再出発する各労働者のために一部の負担を引き受けるものです。

字幕言語： ja · 取得日： 2026-05-02

人工知能のような変革的可能性を秘めた技術を保有する場合、どのようにしてそれを十分に活用することができるのでしょうか。では、シンガポールは人工知能インフラストラクチャに5000億ドルを投資する必要があるのでしょうか。多くの企業が実際にこのお金を使っていることを私は伝えることができます。シンガポールは、複数の分野における規制の明確性の提供と起業家精神の培養を通じて、アジア及び世界的に重要なテック・ハブとしての地位を確立することに尽力してきました。しかし、技術の急速な発展、特に人工知能の台頭に伴い、シンガポールは米国、中国および欧州各国と競争し、リーダーシップの地位を争うことができるでしょうか。幸いなことに、このトピックについて話すためにジョセフィン・リャオをお招きしました。ジョセフィンはシンガポール・デジタル開発情報大臣です。

本日お越しいただきありがとうございます。シンガポールのConverge Live会場のライブオーディエンス前で収録されている本特別エピソードにお越しいただき光栄です。このような場にお越しいただき本当にありがとうございます。Arjun Josephine、人工知能についてお話しいただけますか。もちろんです。あなたが政府閣僚としてのお立場から見たとき、現在、人工知能がシンガポール及び世界の他の地域にもたらしている最大の機会は何だと思われますか。あらゆる政府の根本的な責任は、その国民に対して責任を持つことです。私たちの場合、問題は、私たちの国民と企業にとってより多くの機会をどのように生み出すかということです。これが私たちの最優先事項です。したがって、人工知能のような潜在力の大きい変革的技術を保有する場合、重要な問題は、それを十分に活用する方法です。

出発点は、あなたの国民が雇用と職業の面で何をしているのか、どのようなタイプの企業が存在するのか、そして人工知能がどのようにして、個人レベルおよび企業レベルで彼らが新しい卓越性を達成するのを支援できるかに基づいていなければなりません。これが私たちの考え方です。したがって、人工知能が新加坡および世界の公共の利益に奉仕するという考え方は、まさにこのポイントから始まっています。人々が技能を備えていることを望みます。そうすれば、彼らは自分たちの企業とその雇用主により多くの貢献ができるようになります。

ええ、あなたは企業が、もちろん、グローバル市場で非常に激しく競争することができ、シンガポールが彼らに与える利点を発見できることを望んでいます。これは実際、私たちのすべての取り組みの方向性です。スキル向上と企業能力向上に取り組んでいます。これにより、個人や労働力レベルでであれ、経済レベルでであれ、より競争力を持つことができます。本次の議論ではスキルとセキュリティの問題について深く掘り下げていきます。しかし、まずシンガポールから始めましょう。大臣、グローバルな人工知能について話し合う際、多くの議論は常に米国、中国、およびこれらの2つの国が保有する能力と企業を中心に回っています。多くの小国がこの議論から除外されており、さらにはヨーロッパのような大きな地域さえも除外されています。

つまり、シンガポールについて話し合う際、いくつかの重要なテクノロジー分野におけるシンガポールのポジションをどのように評価されていますか。これは非常に興味深い質問です。また、2022年から2023年の間に国家人工知能戦略を再検討した際に、私たちが継続的に解決しようとしていた質問です。類比を使って説明したいと思います。あなたが現在いるチャンギ航空ハブのことを想像してください。そして、私たちが毎年約4000万人の乗客にサービスを提供していることを考えてください。一方、シンガポールの人口は約600万人程度です。これはどのようにして可能なのでしょうか。あなたが飛行機技術さえ所有していない場合、どうしてこれが可能なのでしょうか。商用飛行機製造業者はボーイングとエアバスであり、どちらもシンガポール企業ではありませんが、これは航空ハブを構想することを妨げません。

ええ、あなたは自分たちのリーダーを持つことを望むでしょう。長年にわたり、私たちは非常に幸いなことに、シンガポール航空のような世界クラスの航空会社を構築することに傑出した貢献をした非常に優秀な才能を持っていました。私たちはここで非常に良い整備、修理、オーバーホール企業を持っています。私たちはまた航空機製造業を持っており、航空宇宙産業は非常に重要です。これらのいずれも、シンガポールが飛行機技術を所有していることに基づいて確立されたものではなく、シンガポールが付加価値を貢献できる領域を特定し、これらの領域がこれらの企業にとって商業的に合理的である領域を特定することに基づいています。この考え方を採用すれば、同じことが人工知能にも適用されると私は信じています。

最先端の最高級の大規模言語モデルはここで開発されないかもしれません。しかし、これは、私たちがこれらの発明、これらのツールと協力して、私たちの環境に関連し、商取引主体にとって有用な価値提案を生み出すことを妨げません。多くの人が人工知能とその基礎性に注目しています。「レジリエンス」は、私たちが人工知能、半導体などの技術について議論する際に頻繁に言及される重要なキーワードであり、信頼できる安全なサプライチェーンを所有する必要性を強調しています。現在、世界中の多くの国がこれは、サプライチェーンを本国に戻そうとするか、サプライチェーンの大部分をコントロール下に置く必要があることを意味すると考えています。したがって、シンガポールの観点から見ると、あなたたちは異なる視点を持ち、多くのグローバルパートナーと協力することを喜んでいます。

あなたがおっしゃることは非常に正しいと私は思います。中核的な問題は、人々の願いは常に自分たちで創造し維持するものを所有することではないということです。中核的な目標はレジリエンスを実現することです。言い換えれば、あなたは選択肢を持つことを望んでいます。あなたは不利な状況が発生した場合に備選案を持つことを望んでいます。レジリエンスを実現したいのであれば、それを達成する方法は異なります。例えば、サプライ源の多様化、採用する技術の多様化、さらには、あなたが構築する様々なシステム設計の多様化などです。これらはすべてレジリエンスを促進する要因です。これが私たちの考え方です。

ええ、サプライチェーン全体、さらには最も重要なコンポーネントさえも保有する贅沢な条件を常に持っているわけではありません。あなたは検討して判断できる必要があります。自分たちで合理的に生産、製造、または少なくとも保存できるのは何か、そして、サプライを合理的に多様化する調達ができるのは何かです。したがって、私たちはこのように考えています。今年人工知能について話す際、DeepSeekに言及しないことは難しいです。なぜなら、それはグローバル市場と技術産業に連鎖反応を引き起こしているからです。しかし、私はそれがオープンソースとオープンソーステクノロジー開発の重要性を示していると思います。これは小国および小企業に実践的なアプリケーションを創造する能力を与えることができます。

過去数ヶ月間、私が行ってきた1つの対話は、実際に技術分野の多くの人々は、モデルが商品化されると考えており、真の価値は実はアプリケーションにあるということです。ほぼ、DeepSeekおよび他のオープンソースモデルが提供しているのは、企業と国が価値のあるアプリケーションを創造できるようにする機会です。それでは、現在オープンソース領域で起きていることをどのようにご覧になり、またこれがシンガポールのいくつかの人工知能アプリケーションの開発にとって何を意味するのか、どのように考えていますか。私たちが2、3年前に懸念していた1つの問題は、人工知能ブームがどの程度、商業環境での実際の利益に真に変換できるかということでした。

様々な業種および異なるサイズ、異なる分野、異なる課題に直面している企業と相互作用する際、非常に普遍的なテーマが1つあります。人工知能の使用は依然として非常に高額です。したがって、費用便益分析を実施する場合、はい、私たちは人工知能が提供する可能性に非常に関心を持っています。しかし、これらの人工知能ツールの開発と使用に大量の資金を投入する必要があります。なぜなら、これは単に既成品を購入して実装するだけでは済まないからです。あなたはおそらく自分の組織内である程度の調整も行う必要があるでしょう。企業は、これは依然として彼らにとって非常に高額であると私たちに伝えています。

本日の背景下で受け取った反応は一貫しています。DeepSeekの導入に伴い、コスト考慮は大きく変わっています。この観点から、人工知能の採用を促進し、より多くの異なるシナリオで人工知能エコシステムの開発を推進できることは、非常にエキサイティングだと私は思います。政府内だけでなく、政府が人工知能ツールを利用して公共サービスの提供を改善したいと考えているところで、この状況が起きているのを見ています。また、あらゆる業種で起きているこの変化を見ています。金融であれ、医療であれ、輸送であれ、ロジスティクスであれ、熱意は明らかに上昇しています。なぜなら、コスト考慮がより有利になっているからです。これはまた、インフラストラクチャの構築についても考えさせます。米国の5000億ドルのStargate プロジェクトが一例だと思われます。

最近、フランスがインフラストラクチャ構築に約1000億ユーロを投資したことも聞きました。では、これらの国は費やしすぎているのでしょうか。それとも、あなたが尋ねている時間枠によって異なるのでしょうか。はい。私は、100年先に進んで、今日起きていることを振り返ったら、これが過度な投資であると言うのは難しいと思います。

しかし、これらのことには周期性があり、特定の時点では、需要より先んじて行動し、過剰生産能力を持つことになるかもしれません。これは他の多くの産業分野でも起こります。したがって、これが起きても私は特に驚かないでしょう。しかし、長期的なトレンドは確かに需要が増加することを示しています。シンガポールの場合を見ると、GDPと人口に対する相対的なデータセンター容量を考慮すると、すでにアジア全体で最も密集していることの1つです。このような蓄積があっても、より多くのスペースを作成しようとし続けています。なぜなら、最も複雑なAIユーザーをホストしたい場合、レイテンシーは重要だからです。いくつかのAIワークロードは、地理的な位置から簡単に構成することはできません。

したがって、世界のこの地域に非常に強力で広範なデータセンターネットワークを構築したとしても、アクティビティが最も集中している場所に、計算能力を保有する必要があります。では、シンガポールはAIインフラストラクチャに5000億ドルを投資する必要があるのでしょうか。多くの企業がこのお金を使っていることを私は伝えることができます。昨年9月か10月のことですが、前米国商務長官ジーナ・レイモンド女史とご一緒でした。私たちは、他の企業を除き、シンガポールでの米国企業による数字基礎インフラとユーティリティ投資のみを統計しようとしました。それは約500億ドルに達しました。これが彼らが注目しているスケールです。

しかし、地域の他の場所のデータを見ると、差がより大きいため、スケールはさらに大きいです。したがって、差を縮めるために蓄積が必要です。はい、考慮する必要がある他のこともあります。よね。AIインフラストラクチャ、つまり、エネルギー、水資源、冷却水についてです。これらの課題にどのように対処しますか。私たちはこれらの課題に直面しています。データセンターについては、グリーンデータセンター・ロードマップがあると言っています。基本的に2つの戦略があります。1つはエネルギー使用量を減らすことであり、もう1つはグリーンエネルギーを使用することです。どちらも必要です。エネルギー使用量を減らす方法については、非常に実践的なアプローチは、熱帯環境でデータセンターを運用するための標準は何かということです。極低温度に冷却する必要があるのか、それとも標準は熱帯気候に適応できるのか。

これは私たちが実行している1つのことですが、私たちはここで止まりません。アルゴリズムレベルでさえ、より環境にやさしい方法でアルゴリズムを書く方法があるに違いないと私たちは考えています。したがって、この作業を推し進めるために、いくつかの研究リソースも投入しました。あなたは最近、フランス、パリで行われたAI行動サミットに参加されたのですね。私もそこにいましたが、単に会いませんでした。そのサミットの焦点は、もちろん、セキュリティと規制を中心に行われました。なぜなら、AIが継続的に発展しているからです。AIの発展に対して、あなた自身と他のグローバルリーダーが現在懸念していることは何だと言うでしょうか。なぜなら、AI失制、人間の管理を超える、AIアルゴリズムとモデルの深刻な偏見に関する警告を聞いたことがあるからです。

グローバル社会と共有される懸念は何ですか。これは非常に興味深い質問です。パリのAI行動サミットの前に、韓国のソウルはAIセキュリティサミットを開催し、その前に起源はブレッチレイにありました。このAIセキュリティサミットで、議論の焦点は実際に大きく変わりました。ブレッチレイでは、私たちは主に極端なリスク、つまり、AIが完全に自律的に実行でき、人間の介入がない場合に何が起きるかについて議論していました。存在するリスクもアジェンダに取り上げられました。議論は顕著に転換しました。パリでの議論は、より多くAIの採用に焦点を当てていると私は思います。AI採用はリスクがないことを意味していません。近期リスクには差別リスクが含まれます。

生成式AIモデルが不正確であるだけでなく、社会に既に存在する偏見を複製した場合はどうなりますか。他のリスクもあります。例えば、AIのサイバーセキュリティリスク。AIモデル自体が攻撃にさらされやすい可能性があります。これはリスクです。安全に関連した別のリスクは、AIがより複雑な戦略を開発するために使用され、社会工学と詐欺の実施を超えて、システムに浸透する可能性があります。したがって、これらの近期リスクも高度に注意する価値があります。これは、私たちが長期リスクを無視するという意味ではありません。いくつかの人々は、これらのリスクはそれほど遠い将来ではないと考えています。私たちは密接に注視していますが、同時に、私たちの市民は、私たちは彼らに保証することも願っています。私たちは近期リスクにも対処しています。

シンガポールのアプローチは、既存の立法を検視し、AIの普及に伴って発生する可能性があるリスクを、これらの法律がどの程度まで既にカバーしているかについて、自分たちに問いかけることです。例えば、児童性虐待資料は、AIを使用している場合、関連家族に極端な害をもたらします。AIがなくても、既存の関連法があります。重要なことは、既存の法律を更新し、AIを使用する場合も法律が同等に適用されることを明確にすることです。しかし、法律が十分に対処できないリスクもあるでしょう。

例えば、選挙背景下では、AI生成画像またはオーディオが公開を混乱させるために使用される場合、私たちの民主主義機構に深刻な衝撃をもたらし、新しい法律の制定が必要になる可能性があります。昨年、私たちはちょうどこれをしました。選挙期間中のAI生成コンテンツのリスクに特に対処する新しい法律を制定しました。では、これはシンガポールの規制戦略ですか。なぜなら、欧州連合の『AI法』はリスクベースのAI使用アプローチを採用し、中国は深度偽造などの具体的なアプリケーションのためのより具体的な法律を制定しているからです。シンガポールは包括的なAI規制を制定することを検討しますか。それとも、より的を絞った小規模な立法を好むのでしょうか。

現在、私たちはリスクがどのように明らかになるかを観察することをより好むと思います。シンガポール環境は立法を支持しています。議会がどのように法案を審議するか見てください。基本的に非常に確実な証拠に基づいた科学的厳密性をできるだけして、すべての議員に対して私は賞賛しなければなりません。したがって、議員に合理的な提案を提示すれば、法案が可決される可能性があります。これは私たちが一貫して行ってきたことでもあります。リスクを評価し、迅速に立法で対応し、なぜそれが重要なのかを議会に説明します。

時には、異なる法律と規則のパッチワークのように見えるかもしれません。しかし、バランスを考慮すると、より的を絞っていて具体的です。実装された法案の統合と改編は将来必要になる可能性があると思います。しかし、現在、デジタル開発とAI実装をもたらす問題に対応するための迅速な対応と的を絞った立法を優先しています。あなたはこれまで3つのAIサミットに言及していて、議論は進化しています。しかし、それらの中核の目的は、各国が地球規模のフレームワークと法制度について議論するために集まることです。

多くの参加者が署名した手紙がありますが、米国と英国を除いて署名しました。グローバルフレームワークを推し進める過程で、多くの相違が残っていると感じています。では、グローバルAIセキュリティフレームワークの重要性をどのようにお考えですか。第2に、国家間の競争と緊張が多い現在の状況下で、このようなフレームワークの達成をどのように推し進めるのでしょうか。これらの会議の状況は、声明にすべての参加者の署名がない場合、私は過度に心配しません。理由は単純です。あなたの組織では、公開コミットメントがあれば、これらのコミットメントを果たすことができるかどうかを評価するために内部プロセスが必要です。

いくつかの国は、時間が短すぎて自国の首都と通信する必要があり、異なるさまざまな機関と通信する必要があると考えるでしょう。したがって、この角度から、声明が署名されなかった理由を完全に理解しています。これは、ドラフトがいつ提出されたかによって部分的に決まります。したがって、私はこれについて過度に心配しません。そうは言っても、グローバルフレームワークはある時点で至関重要になると私は思います。複数の司法管轄区で事業を行っている企業、特にデジタル領域での企業と通信する場合、地域性は多くの市場で事業を行い、各市場には異なるルールがあることを意味します。相互操作性の欠如は、企業の拡張を大きく阻害します。

同様に、各司法管轄区の市民がかなりのレベルの保護を受けることを保証することも難しいです。時間の経過とともに、これらのフレームワークはますます重要になると私は思います。困難は、より多くの人々が署名することを望む場合、フレームワークはしばしばより画一的になる傾向があるということです。それは、理想的な野心的なレベルに達しない可能性があります。各個人が正と悪に関する認識を満たす必要があるため。したがって、これは継続的な議論であり、非常に近い将来に結論が出ると予想していません。しかし、同じ志を持つ国が特に人工知能の安全分野における共同推進を継続することに非常に熱心であると、私は非常に満足しており楽観的です。

人工知能の採用を推し進め、人工知能エコシステムの構築を望んでいるという単なる事実は、安全性を無視することを意味しません。また、人工知能安全について懸念しなくなったことを意味しません。この技術が本当に変革的であることを望むなら、市民に対して、それが高度に責任ある安全な前提の下で実装されていることを保証する必要があります。大臣、技術について議論するとき、急速に変化するグローバルな政治的および規制的環境に言及しないことは難しいです。最近、私はMobile World Congress大会にいました。そして、ヨーロッパの最大の大型言語モデルリーダーの1つMistral AIの最高経営責任者Arthur と同じステージに立っていました。

彼はヨーロッパで長時間潜んでいた見解を表明しました。彼は、ヨーロッパの企業が米国技術への依存を減らすべき時だと考えていると言いました。これは背後で議論されてきたトピックですが、ヨーロッパのテクノロジー企業が公然とこの見解を表明するのを聞いたのはこれが初めてです。もちろん、これは米国が技術およびその他の多くの分野で「アメリカ・ファースト」ポリシーを推し進めている時期と同時に起きています。特に、あなたが会話の開始時に言及したレジリエンスに関連して、この状況にどのように対応しますか。過度の依存の概念は新しくありません。

発展途上経済として1970年代、1980年代、1990年代に発展しても、私たちはシンガポールを見て、特定の単一の業界に過度に依存しているのかどうかを自問し、経済を多様化する方法を見ます。1つの産業は経済の多様化です。私たちは、1985年から86年の時期が、私たちが独立後の経済衰退の初めでしたと信じています。その時点で、少数の経済エンジンのみに依存する場合、状況が不利なときに発展を維持することができないかもしれないことは非常に明らかでした。したがって、経済多様化の考えは、人々にさまざまな活動に従事することを奨励し、各業界でも多様化参加者を希望しています。これはすでに私たちの考え方に根深く根付いていると私は思います。これは新しくありません。

そうは言っても、あなたはまた、いくつかの国がその卓越した分野で非常に高度であることを認識する必要があります。人工知能はそれらの1つです。量子技術は別のものです。私たちはもちろん、自分たちの能力を向上させるために努力します。しかし、シンガポールが現実的に完全に独立でき、自給自足できると考えることは現実的ではありません。私たちは非常に早い段階で、この考え方は私たちにとって機能しないと決定しました。私たちは、どこから来ているかに関わらず、すべてのパートナーと関わり続け、企業レベルで複数の方法で協力しています。私たちは主に、パフォーマンス、セキュリティ、レジリエンスの組み合わせに焦点を当てており、これはまだ決定を促進する根本的な原則です。

今後についてお話ししたいと思います。AI時代において、次世代の科学技術リーダーを育成することについて、どのようにお考えですか。また、スキルの再訓練など、ますます重要になっている課題についてお聞きしたいです。最近、北京の小中学校がAIコースを開設するというニュースを目にしました。世界各国が教育とスキルの再訓練について考察しています。現在、若い世代についてどのようにお考えですか。また、思考が開かれ、技術に精通した国民として育成するにはどうしたらよいでしょうか。私たちは若い世代だけでなく、すべての世代を考慮しています。なぜなら、彼らは長期的に私たちの労働力となるからです。

私たちは、いわゆる就職前教育、例えば大学、ポリテクニック、技術教育機関などに注目しています。これらは私たちにとって非常に重要ですが、継続教育と訓練がさらに重要である可能性があります。若者は強い学習能力を持ち、現在関連する知識を習得できます。したがって、若者がデジタル領域で精通するよう促進するために多くの取り組みを行う必要はなく、コーディング学習の利点を説得する必要もありません。最も複雑なコーディングができなくても、ブロック型のような単純なコーディングは習得しやすく、彼らは迅速に対応できます。したがって、この点について大きな懸念はありません。また、私たちの教育システムは長年にわたって検証されており、教師たちは非常に献身的で、いわゆる『21世紀スキル』の習得を支援していると考えています。

興味深いことに、教育者に新しい時代において何が関連しているかを指示するのではなく、このようなイベントに招待し、技術がどのように世界を変えているかについて人々の話を聞いてもらうことにしました。教育者たちはこうしたアイデアを持ち帰り、カリキュラムを再設計します。私たちは『スマート・ネーション・スカラー』というプログラムを持っており、正にこの目的のためです。言い換えれば、カリキュラム設計の専門家ではない者がカリキュラムの変更を試みるべきではなく、カリキュラム設計者がアイデアの影響を受け、それを受け入れ、自らカリキュラムを改める必要があります。

しかし、話題を少し変えて、継続教育と訓練、つまり人々が学校を離れた後の学習方法についてお話ししたいと思います。学校を卒業する際に習得した知識が職業人生全体をサポートできると考えるならば、それは現実的ではないと思います。40年、50年のキャリアの中で、3回、4回、5回、6回、あるいはそれ以上の転換が必要になる可能性があり、誰も確実に言うことはできません。重要なのは、こうした転換を実現できるよう、彼らに支援とインフラを提供することです。

一つの例として、私が特に満足しているプログラムがあります。シンガポール国民が40歳に達し、正式な資格を取得するために学校に戻ることを決定した場合、私たちは現在、最大2年間の全日制または兼職学習をサポートするプログラムを有しています。国は彼らの経済的負担を支援し、コース費用の補助金だけでなく、訓練手当も提供します。手当はシンガポールドルで支給され、月額3,000シンガポールドルです。2年間のコースに参加すると、これは72,000シンガポールドルの資金支援を意味し、スキルの再訓練と再装備を支援し、将来に向けた準備を整えるのに役立ちます。

これが私たちの考え方です。部長、素晴らしいご洞察をありがとうございます。本日はポッドキャスト番組にご参加いただきありがとうございました。ありがとうございました。本回の番組はここまでとさせていただきます。ご連絡いただきたい場合は、[email protected]までメールをお送りください。番組をフォロー・購読していただき、コメントのご投稿も歓迎いたします。間もなく次回の『超越山谷』をお届けいたします。さようなら。[音楽]