シンガポール AI 戦略がいかに他国の路線図となるか

本討論会は、中規模国家としてのシンガポールのAI事例に焦点を当てています。専門家は、シンガポールが計算資源または人口規模において中米と競争することができないため、人材と革新を奨励する規制環境に賭けていることを指摘しています。Andrea Phua氏は新戦略のシステム的視点を説明し、「産業をより競争力のあるものにする、政府サービスを向上させる、市民が技術を理解して使用するのを支援する」ことが含まれていると述べています。

Simon Chesterman氏は、すべての人をプログラマーに変えるよりも、経済全体がAIの機会を識別して活用できることが重要であり、AIは電力に近いものだと述べています。Shameek Kundu氏は実用主義を強調しており、AI Verify基金会の仕事は企業に「チェック」を入れさせることではなく、中小企業がAIを安全に採用するのを支援することであると指摘しています。Serena Marchetti氏は、カナダ、インド、イスラエル、ドイツ、フランスなどの国々が異なる側面で同様の競争力を持っていることを指摘しています。

会場ではまた、アジアのAI民間投資が全世界の2.6%にすぎないというデータについても議論されました。パネリストたちは、これはアジアがAIの応用価値を重視し、基礎研究への投入ではなく、そして計算資源のレンタルが自社建設よりもコスト効率が良いことを反映していると考えています。シンガポールの半導体機器は世界全体の20%、チップ生産は10%を占めていますが、戦略は単一の供給者にロックインされるのではなく、多様化された計算資源供給を確保することです。

字幕言語： ja · 取得日： 2026-05-02

政府間の戦略を策定する際の考え方を述べるなら、実はシステムレベルで人工知能について思考することであり、単に人工知能を使用するためだけに人工知能を使用することではなく、むしろ我々の産業競争力を高め、より良い政府サービスを提供し、市民がこの技術を理解し相互作用することを支援し、信頼を構築することです。さて、もし最初のクレーと大臣との会議がグローバル人工知能強国としてのシンガポールに関するものであれば、冒頭で述べたとおり、シンガポールが中小国の試験ケースとしてどの程度機能しうるかについて、今から議論することになります。サイモン、まずあなたにお聞きします。誰かが言及しているのを聞きましたが、このような小さな国として、シンガポールは確かに人工知能への投資と革新において優れた実績を示しています。他の中小国、おそらく我々がちょうど見たグローバル人工知能指数に載っている国々は、シンガポールのこの分野での成功から何を学ぶべきですか？そうですね。最初から明らかだったと思いますが、シンガポールのような国は規模では中国とアメリカと決して競争できません。ですから、量で彼らを打つことができないなら、少なくとも質で競争することを試みることができます。したがって、我々は本当に才能への投資と革新を奨励する規制環境に投資しています。これはシンガポールにとって興味深い実験かもしれないと思いますが、ヨーロッパのアプローチとは対照的です。ヨーロッパは通常、対立的なメンタリティを採用し、どのように抑制するか、脅かされる可能性のある権利をどのように保護するかについて考えています。これが一つのアプローチです。アメリカは非常に放任主義的な態度を採用し、自由市場の炎をどのように扇ぐかについて考えています。中国は国家による高度な管理です。そしてここでは、これはより協力的なパートナーシップになります。ですから、小規模を利点と見なし、高度に相互接続され、高度に教育されたデジタル人口を持つことを利点と見なし、また、このような活動を組織できる小さな環境を利点と見なしています。ここで規制当局、産業界、そしてシンク・タンクを同じテーブルに座らせ、デジタル経済の活用方法に関してリスクを最小化または緩和しながら、すべての関係者が一致できるような全国的な戦略を策定することを試みることができます。あなたに質問する前に、シミよ、あなたが昨日新しい肩書を取得したと信じていますし、我々はあなたを祝福したいのです。ありがとうございます。そうです、昨日、私はちょうどAI Verify基金会の責任者の職務に就きました。シンガポールからの友人たちは知っているはずです。関連する側面について、ありがとうございます。サイモンが述べた開放性と革新を奨励する規制環境について。例えば、AI Verify基金会が採用している人工知能テストと安全性のアプローチは、単に人々がチェックボックスをチェックするようなものであるべきではなく、また要求されているから実行されるものでもなく、むしろそれをどのようにフォーラムとツールキットに変えるかについてです。企業、特に中小企業が人工知能を採用することを支援します。あなたは一方の端の「ああ、人工知能を安全に使用してください。そうしなければ使用しないでください」から、もう一方の端の「ツールキットを通じてあなたが安全に人工知能を採用するのをどのように支援できますか」へと移行します。これが革新を奨励する規制環境のテーマを継続していると私は思います。

最近、高性能計算インフラストラクチャに50億ドルが投資されましたが、シンガポールおよび他の国でもこれが発展すると思います。人材の保持、高度な人材、そして異なる産業および異なる分野における人工知能の応用もそうです。インドもこれを非常に重視しており、特に教育、医療、農業などの分野においてです。将来数年において真の課題をもたらすと思われることの一つで、また以前に大臣とのインタビューで言及された課題は、21世紀の二つの大きな課題——技術と気候——の間の緊張関係です。そして、シンガポールの環境公約を維持しながら必要なエネルギーを確保する方法についてです。これは非常に困難な課題になると思いますが、大臣と政府がこの必要性に開放的で、直接対面する意欲があるのを見るのは喜ばしいことです。それでは質問時間を開放したいと思います。質問がある方は、手を上げていただければ幸いです。そうですね。後ろの方に手が上がっているのが見えます。誰かがマイクをお持ちしてくれるでしょう。もし立ち上がって、お名前と所属する企業をおっしゃっていただき、そして質問していただけるなら、幸いです。ありがとうございます。ペイパルのロー・エルです。素晴らしい洞察をありがとうございます。このお話を、我々が以前に見たデータと結びつけようとしています。調和させるのが難しいと感じるのは、あなたが共有された一つの事実です。それは、中国とアメリカ以外で、アジア全体が人工知能分野の民間投資の2というものです。

人工知能分野の民間投資の割合は2。

6%というのは、私は民間投資を価値が存在する場所の代理指標として使用しています。つまり、経済的利益と金銭的リターンです。そして、2.6%の分野は非常に外れています。特にこのような大規模な経済圏の場合。したがって、何か分野によって投資が自然に低くなるものがあるかもしれませんが。そこで、パネリストのこれについての見識を聞きたいと思います。考えられる原因は何ですか。価値が存在しないのでしょうか、それとも、その価値を実現するための基礎的な障害があまりに高く、投資する価値がないのでしょうか。しかし、これは私にとって非常に矛盾しているように感じられますので、皆様の意見を聞きたいと思います。ありがとうございます。誰が最初に答えていただけますか。AC：もちろん、私は先に言うべきだと思います。あなた先でいいでしょう。ご質問をいただき、非常にありがとうございます。ですから、実際のところ、2.6という比率については低いとは思いません。アメリカが世界の人工知能民間投資の60%以上を占めており、世界第二位の人工知能参入者である中国が約9%を占めていることを考えるなら、2.6%は低いとは思いません。その中で、2023年におけるシンガポールはおよそ0でした。

7億シンガポールドル、この数字はかなり高いと感じています。あなたが言及したAI民間投資が必ずしも主要な指標ではない可能性があると考えますが、AI政府支出もまた我々の指数が注視する側面の一つであり、これは国家のAI投資規模を評価する際に非常に重要です。正直なところ、適切に回答できているか確実ではありませんが、何らかの調整を試みますし、これもあなたがこの数字を見ている理由の一つです。当然のことながら、私は現在、過去の民間セクターの観点からより多くを述べており、多くの投資数字は基礎研究と計算リソースにより多く向けられている可能性があります。これはシンガポール単独のことではなく、実はアジアの多くの地域ではAI戦略は価値に焦点を当てています——現在、価値はどこにあるのか。あなたが言うかもしれませんように、もし我々が基礎研究の源泉でなければ、長期的にはこれはいくつかのリスクをもたらすだろうと。その通りです。ですが近期および短期では、AIの使用と導入にかかる費用は、まったく新しい大規模言語モデルなどの開発にかかる費用よりもはるかに低いと考えています。ですから、あなたが見ている数字の一部はそのようなものです。もう一つ、半ば冗談めいて申し上げますが、私はアメリカ大陸とアジアにまたがって事業を展開するグローバル銀行で働いていました。我々のアジアでの投資利益はより高く、これが現実です。より高い費用を有するセンターと比較すれば、我々の支出はより少なく、これはシンガポール特有には必ずしも全面的には適用されないかもしれませんが、地域全体にとってはそうです。より多くの価値を得るでしょう。ですから、ここでの投資と価値の間のつながりはより良いかもしれないと思います。もしそう言ってもよいのであれば。もう一つの問題は、あなたがレンタルするのか、それとも自分で構築するのかということです。これは確かに異なる視点です。法律サービスで類比を示します。シンガポール成功の基本的な要因の一つは法治国家の受け入れであり、法律サービスはわずか0を占めています。

GDP の 0.55% を占めており、わずかな部分ですが、他のすべてを支えています。なぜなら、信頼できる法的制度を所有することによってのみ、金融および銀行業を所有することができるからです。これは GDP の 14% から 15% を占めています。AI もそうなるでしょう。あなたはコア投資が必要ですが、それを活用するために、すべてのデータセンターをシンガポールに配置する必要はなく、アジアでさえもです。私たちが議論している多くのことには時間的側面もあると思います。ご存知のとおり、生成AI（GAI）はおそらく過去約20ヶ月でのみ世界的な注目を引き出しました。多くの産業と企業は、どのようにして投資を価値あるものにするかを真剣に考えているのだと思います。インフラストラクチャで見たように、時々待つことでコストが低下し、構築するよりも購入する方が簡単です。企業や組織は、投資を価値あるものにするために、内部および外部で所有する能力を検討する必要があると本当に思っています。さらに、誇大広告のサイクルを超えて、長期的な開発のために構築していることを確認する必要があると思います。これが、この分野で一定の戦略的忍耐を維持することが非常に重要である理由です。これらの投資を行う必要があることは、約10年前にデジタル化を行ったときの状況と大きく異なっていません。多くの人々はそれが過ぎ去ると考えていました。多くの人々は彼らが様子を見て待つことができると考えていました。しかし結局のところ、価値を見て継続的に投資する企業がリターンを獲得するでしょう。ですから、私はこのように問題を見ています。

6%、えっと、このデータは少し留保しておく必要があります。なぜなら、これは現在の人々の状況を反映しているだけだと思うからです。5から10年後に、この数字が大きく変わることを願っています。我々はまだ最後の質問に答える時間があります。もし質問が短ければですが。誰か質問がありますか？わかりました。後ろの方の方。えっと、私は10Storenの Eugene です。2つの質問があります。まず、多くの国家が実は R5 に投資しています——これは実は V のオープンソース版で、彼らが彼らのサプライチェーンを本当に保護できるようにするためのものです。R5 は開発時には、彼ら自身のチップを製造するための知的財産のようでした。これが最初の質問です。では、シンガポールのこれに対する戦略は何ですか？第二に、AI計算は非常に重要だと確信していますが、私の質問は、シンガポールはどのような代替案を探しているのかということです。すべてのAIおよび計算投資を特定の供給ベンダーに置くことは理想的ではないためです。多様性は我々にとって非常に重要だと思います。特にこのテクノロジーの上ではです。あなたたちに統計データを提供します。シンガポールは世界の半導体設備の約20%と世界的なチップ生産量の約10%を貢献していますが、これはすべての種類のチップを生産していることを意味するものではありません。私たちはストレージチップなどの分野を強化しました。AIについて言及するならば、いくつかのプレイヤーが優位性を占めていますが、我々はこの分野が技術の発展に伴って急速に進化することを知っています。したがって、私の答えは、戦略は正しいことをするための適切な知的財産を所有することを確保することです。我々の目標は、ここの組織が彼らが必要とするリソースを取得できることを確保することです。政府の観点から、我々の投資は、セキュリティ要件のために本地にデプロイしなければならないテクノロジーを含む複数のオプションをカバーします。そして、費用対効果と技術的利点に関してクラウドコンピューティングを採用できる部分についてもです。持続可能性の問題に戻って、より低い消費電力でこれらすべての計算能力をどのように取得するか、私はこれが評価の一つの指標になると思います。Simon、短く、速く答えてください。終了として。シンガポールのような国家にとって、目標は最終的な支配者になることではなく、不可欠なパートナーになることです。シンガポールの歴史は3つの文で要約できます。19世紀は貨物の港、20世紀はサービスの港、21世紀はデータと思想の港です。我々は情報チェーンと情報フローの一部になる必要があり、これは多様なパートナーと多様な利益を所有することが必要です。私が最後に言いたいことは、高性能コンピューティングインフラストラクチャへの投資が重要なだけでなく、産業界と研究者にこれらのリソースを開放することも確保することが重要です。同様に、我々は産業界と研究者がAIシステムを訓練するためのデータを提供できる公開データセットプラットフォームも必要とします。Serena、Simon、Shenique、Andrea、時間をいただきありがとうございました。ありがとうございます。