AIは報道機関にとって必須のツールとみなされている

2025-07-07

ベトナム経済新聞（VnEconomy）の取締役会長兼編集長兼ゼネラルディレクターのダオ・クアン・ビン氏は、報道機関や企業のための柔軟で効率的なエコシステムであるAI「アリのコロニー」を構築するというビジョンをトゥオン・トラン氏とトゥ・ホアン氏と共有しました。

ベトナム経済新聞/VnEconomyの取締役会長兼編集長兼ゼネラルディレクターのダオ・クアン・ビン氏。

ChatGPTのような生成AIの台頭により、ベトナム経済時報/VnEconomyなどのメディアへの影響をどのようにお考えですか?

生成AIの登場は飛躍的な転換点となりました。ベトナム・エコノミック・タイムズ（VnEconomy）では、読者の迅速かつスマートな情報アクセスへのニーズに応じてソリューションを検討してきました。従来のキーワード検索など、様々な技術を試しましたが、どれも私のニーズを完全に満たすことができませんでした。

AIは構造化データ処理を最適化するだけでなく、さらに重要な点として、ジャーナリズムにおいて長く積極的に扱われてきた貴重な資源である非構造化データの問題にも対処できると認識しました。 以前は、このデータにアクセスするには、複雑な手作業による分類が必要でした。

過去30年間、ベトナム経済時報（VnEconomy）は記事という形で貴重な資源のアーカイブを構築してきました。生成AIの導入前は、その価値を十分に理解していませんでした。しかし、Central Press Distribution Companyとの協力により、すでにコンテンツのデジタル化に準備されていました。

このプロセスを経て、AIツールのアイデアが生まれました。 当初はとりあえず今日のAIチャットボットのようなものを思い描きましたが、ChatGPTが登場して初めて、すべてが直感に落ちました。 そして、Askonomyチャットボットはほぼ瞬く間に誕生しました。

それについてもう少し詳しく教えていただけますか？

物語はある晩の午後9時頃に始まりました。ベトナム郵政政務のセントラル・プレス・ディストリビューション・カンパニーの社員から、ベトナム経済時報（VnEconomy）用のチャットボットを開発するというアイデアについてのメッセージが届きました。

Googleのような従来の検索エンジンは、期待通りに直接的かつ迅速な回答を提供できませんでした。 しかしAskonomyは、インタラクティブなQ&A形式で即座に回答を提供することで、ユーザーのニーズをより効果的に満たすことができました。

私たちのパートナーである Actable AI は、このプロジェクトには少額の投資しか必要ないと述べていたため、わずか1か月後、ChatGPT の API を使用して Askonomy が2023Spring Press Festival でリリースされました。

その後、英国を拠点とし、AIの博士号を取得していたActable AIの創設者兼CTO、Trung Huynh博士をベトナムに招き、更なる議論を深めました。彼は自信に満ち溢れていたので、「もしできるなら、独自のモデルを構築してみてはどうか」と提案しました。すると彼は「できると思う」と答えました。その瞬間から、私たちはAskonomyの開発をスタートさせたのです。

その前に、ChatGPTをテストしました。「ベトナム経済時報（VnEconomy）について何を知っていますか？」と質問したところ、「何も知りません」という返答でした。私たちはベトナム最大の経済メディア企業の一つなので、これは残念な結果でした。質問を言い換えると、ChatGPTは正しく返答しましたが、ここで根本的な問題が露呈しました。ChatGPTは誰でも教えることができますが、その回答の信頼性は提供されたデータに左右されるということです。

これにより、独自の AI モデルの必要性が浮き彫りになりました。

さらに、ChatGPT のトークンベースのシステムを使用すると、ユーザー数が増えるにつれてコストが高くなり、持続不可能になります。

2024年までに、Mistral のオープンソース モデルに基づく Askonomy の新バージョンをリリースし、本日2025年6月2日に、よりスマートな第2世代モデルとより多くのツールを備えた完全な Asko プラットフォームを導入します。

Askonomyの命名プロセスは迅速かつ楽しいものでした。当初はQ&Aツールを考えていましたが、「Question and Answer」という名前はありきたりすぎると感じました。そこで、最高水準の品質を表す「A」で始まる名前にしたいと考えました。「Ask（質問）」と「Economy（経済）」を組み合わせた結果、「Askonomy」という名前に落ち着きました。

あなたとベトナム経済タイムズ / VnEconomy が Askonomy に投資することを決定した最大の動機は何ですか?

理由は至ってシンプルです。主な動機は、デジタル時代において従来のメディアが直面する課題、特にコンテンツ配信の課題でした。従来の方法で出版を続ければ、ジャーナリズムに未来はありません。だからこそ、ベトナム・エコノミック・タイムズ紙からベトナム・エコノミック・タイムズ誌に移行した瞬間から、PDF形式のデジタル配信システムを構築したのです。

ChatGPTのローンチは、よりスマートで積極的なコンテンツ配信へと移行する絶好の機会だと捉えました。Askonomyは単なる配信ツールではなく、読者がニュースに積極的に関わる力を提供します。ユーザーは受動的にコンテンツを消費するのではなく、質問をして即座に回答を得ることができるようになります。

もう一つの画期的な点は、戦略的技術パートナーであるHemeraが開発したVietnam Economic Times / VnEconomyのコンテンツ管理システム（CMS）です。このCMSは、高度なテクノロジーによってユーザーインターフェースとエクスペリエンスを向上させながら、コンテンツをより効率的に管理するための鍵となります。

Hemera社は、Askonomyと、メディア関連タスクを最適化するために設計されたAI搭載ツールスイートを含むAskoプラットフォームの構築でも当社と提携しています。このシステムにより、最先端のAI技術を読者の皆様と将来の企業ユーザーの皆様により身近に提供できるようになります。

Askonomyは現在、ベトナム経済時報 / VnEconomyのコンテンツ制作プロセスでどのように活用されていますか？また、このプラットフォームは、全国のニュースルームにサービスを提供するためにどのようにカスタマイズされる予定ですか？

ベトナム・エコノミック・タイムズ（VnEconomy）では、AskonomyがAIを搭載したスマートチャットツールとして取り掛かり、コンテンツ配信を強化し、読者の積極的な関与を促進しています。

これらのツールは、スイスのリンギエ・グループと提携して発行されているベトナム経済時報の創刊32周年相当6月2日に正式にリリースされる予定であり、ベトナム革命報道の日100周年を祝う月も始まる。

このプラットフォームの重要な特徴は、各ニュースルームの専門分野に合わせてカスタマイズされた、ドメイン固有言語モデル（DLM）とも呼ばれる特殊な言語モデルの利用です。アには、金融・経済用語を深く編集したモデルが提供されます。大規模かつ適切に処理されたデータセットを活用することで、これらのDLMは、各ニュースルームがワークフローと読者のニーズに合わせて独自に調整されたAIを活用したエコシステムを構築できます。

AIのコストが高く、収益化が明確でない現状では、「小さな投資」だとしても、ニュースルームはどのようにしても独自のチャットボットやAIシステムの構築に投資できるのでよろしくお願いします。

独自の AI モデルの構築は、特にコスト面で非常に難しいので多くの人が言います。ChatGPT などの巨大なテクノロジー プラットフォームを例に挙げれば、その理由は容易に理解できます。メータを持ち、数百の言語をサポートし、あらゆる分野のデータセットからデータを取得します。 さらに、これらのモデルを実行するには、およそな量の電力、水、そしてGPUなどのコンピューティングパワーを消費します。私はこのようなモデルを「恐竜」とよく呼びます。

なぜなら、当初から私は違うものを思い描きました。 それは「アリ」と呼ぶモデルです。 コンパクトで効率的、そして特定のタスクに特化しています。 万能のAIを構築する代わりに、経済言語を中心としたAIを設計し、ベトナム経済時報/VnE conomyのデータのみで学習させました。その投資額は、それらの巨大なモデルに必要な投資額の文字通り100万分の1です。さらにコストを削減するため、ベトナム語と英語の2言語に限定しています。これは読者のニーズを満たすために十分なものです。

しかし、この「アリ」のコンセプトはそれだけではありません。私が真に思い描いているのは、アリのコロニー、つまり、それぞれの企業やニュースルームが、それぞれのニーズに合わせてカスタマイズされたAIモデルを所有する、そんな状態です。これが、 Marcom AI Platformの根底にある考え方です。Marcom AI Platformは、ニュースルーム、企業の広報部門、政府機関、そして業界団体向けに特別に構築された、小規模ながらも強力なAIモデルのエコシステムです。

テクノロジー大手のようにインフラに数十億ドルを投入するのではなく、GPUをレンタルし、実際の需要に応じて拡張します。これにより、ビジネスモデルはより費用対効果が高く、柔軟性も高まり、技術開発からソリューション提供まで、自立的なサイクルが生まれます。

このビジョンを実現するために、Vietnam Economic Times / VnEconomy は Actable AI および Hemera と提携し、Marcom AI プラットフォーム コンソーシアムを設立しました。これは、マーケティングとコミュニケーションに特化した AI エコシステムを構築する大胆な戦略的動きです。

先ほどMarcom AIプラットフォームコンソーシアムについてお話がありましたが、Vietnam Economic Times / VnEconomyがデータ＆AIアライアンス（DAアライアンス）プロジェクトを主導することも発表されました。ベトナムの企業や報道機関のためにこの新たな競争の場を創出するにあたり、どのようなビジョンと目標をお持ちでしょうか？

Marcom AI プラットフォームと DA アライアンスの背景にあるアイデアは、ベトナム政治局の決議第57-NQ/TW（ベトナムにおける科学、技術、イノベーション、国家のデジタル変革の飛躍的進歩に関する）と、近年党、国家、政府、社会が推進してきた国家デジタル変革戦略を実行するというコミットメントに根ざしています。

過去4年間のAskonomyの開発において、Vietnam Economic Times / VnEconomyは独自のニーズに合わせたAIアプリケーションの構築に独自に研究と投資を行い、良好な結果を確保してきました。

この成功から、Askonomyは他のニュースルームにとって実践的なモデルとなり得ると認識しました。実証済みの効率性と手頃な価格により、他のメディアも間違いなくこの道を進むことができると確信しています。Marcom AI Platform Consortiumは、小規模言語モデル（SLM）を提供し、実装経験を共有することで、ニュースルームがAIを迅速かつ効果的にワークフローに統合できるよう支援します。

AIは大規模なデータセットを基盤として発展しますが、それを支えるインフラは法外なコストがかかる可能性があります。メディア組織と企業が連携し、データとインフラを共有しながら、構築済みのAIモデルも活用することで、非常に効率的で費用対効果の高いエコシステムを構築できます。

Marcom AI プラットフォーム コンソーシアムは、ベトナムの企業やメディアが共通の SLM モデルを活用し、投資コストを削減し、パフォーマンスを最適化できるオープンな競争の場となることを目指して設計されています。これにより、生産性が向上するだけでなく、編集性と読者の参加が強化され、ベトナムの報道業界の持続的な発展の基盤が築かれます。

30年以上の経験を持ち、企業支援を使命とする信用ある経済報道機関であるベトナム・エコノミック・タイムズ/VnEconomyその後援を受け、DAアライアンスは協力的な架け橋となることを目指しています。しっかりとしたデータエコノミーを構築し、セクター横断的なAI導入を促進するためのパートナーシップを促進し、ベトナムのあらゆるビジネスの中心に生成AIを組み込みます。

そこで評価された「AIアリのコロニー」モデルに戻りますが、AskonomyのようなそれぞれのAI「アリ」がニュースルームや企業に実現できることが具体的な価値について詳しく説明していただけますか？

ベトナム・エコノミック・タイムズ（VnEconomy）でAIエコシステムを開発する中で、私たちは各組織に最適化できる個別のAIモデルを構築することを目標としてきました。例えば、特定のプロジェクトについての質問があった場合、Askonomyはファイこれが、私たちが目指すコアバリューであり、大量のデータを持つ組織にデータの機密性を確保しながらサービスを提供することです。これが、私たちが追求する根本的な方向性です。

数百万もの組織や企業が、このようなソリューションが必要となるようになると予想しています。ChatGPTのような大規模で汎用的なAIモデルは、無数の分野から集められた多様なデータセットで学習されるため、特殊なニーズに対して精度が十分にない可能性があります。

例、Askonomyはベトナム・エコノミック・タイムズ/VnEconomyのデータのみを使用して学習されているため、無関係な情報源によって情報が薄められる近く、真剣で慎重に即答が得られます。

AI「アリ」の構築は多くの組織にとって実現可能だと考えられます。

このようなエコシステムを実現する際には、データとインフラストラクチャという2つの重要な要素が最も重要です。今日では、インフラストラクチャはもはや大きな障壁ではありません。私たちはこの難問を解決するために真剣に考えています。テクノロジーの進歩に伴い、ハードウェアコストは低下し、AIモデルはより効率的になり、動作に必要なGPUの数も少なくなっています。

的には、AIワークロードが大規模なサーバーを必要とせず、スマートフォンなどの個人用デバイス上で直接処理されるようになることになると予想しています。

これは、特に不要なデータやインフラの肥大化を避け、カスタマイズされたAIを求めて組織を目指し、コスト削減と効率向上につながります。