ベトナムにおけるAI開発に不可欠な要素

2025-07-09

ベトナム国家大学ハノイ校（VNU）情報技術研究所元所長のグエン・アイ・ベト准教授は、ベトナム経済タイムズ/VnEconomyのフイエン・トゥオン記者に対し、ベトナムにおけるAIの発展において同研究所のさまざまなリソースが果たす重要な役割について見解を述べました。

グエン・アイ・ベト准教授。

「ベトナム製」AIを開発するためには、ベトナムは国内の科学技術資源に大きく依存する必要があります。現在のベトナムの人材プールをどのように評価しますか？

ベトナムの科学技術産業は多くの強みを誇っていますが、将来の成長を見据えるには、既存の弱点を分析することが重要です。私たちは現実を直視しつつ、強みをさらに伸ばしていく必要があります。

ベトナムには優秀な科学者チームが多数存在します。しかし、彼らは厳しい環境で育ったため、知識を十分に応用する能力が限られていました。とはいえ、この世代は科学技術への情熱が深く、基礎分野における高い専門知識を有しています。主な制約は、応用志向の思考にあり、今日の若い世代ほど適応力に欠けています。

アメリカ、ヨーロッパ、日本など海外で学んだ若いベトナム人は、多様な視点と最新技術への深い知識を持っています。多くの若者はテクノロジーの応用に優れ、GoogleやMicrosoftといったグローバル企業で働いています。しかし、彼らの弱点は体系的な組織構造の欠如です。多くの若者は個人で仕事をしており、ベトナムに帰国後、ビジネスなどの他の分野に転向する人もいます。

総じて、我が国の科学技術分野の人材は、今日の経済における画期的な要求に未だ応えられていません。根本的な問題は、仕組み、政策、組織、そして人材の活用方法にあります。

人材活用の観点から、ベトナムはどのようにして国際的なAI専門家や海外在住ベトナム人を誘致し、国の技術開発に貢献してもらえるのでしょうか？

外部から優秀な人材を獲得することは可能ですが、真の課題は強力な社内体制を構築することです。この体制があって初めて、真にグローバルな専門家を惹きつけることが可能となります。海外および国際的な人材の知識を吸収し、連携し、さらに発展させることができる、有能な現地チームが必要です。

一部の分野では既に優秀な科学者がいますが、多くの分野では人材が不足しています。優秀な人材を惹きつけるために、ベトナムは柔軟なビザや就労許可制度を提供し、長期的で意義のあるプロジェクトを支援することができます。優れた研究テーマ、優れた政策、そして適切な資金があれば、優秀な人材は集まってくるでしょう。しかし、最終的には、国内の能力を強化することが鍵となります。

ベトナムはどのようにしてAI分野で強力な内部能力を構築できるでしょうか?

本当の変化を起こすためには、いくつかの重要な対策を並行して実行する必要があると考えています。

第一に、科学技術は社会経済問題の解決に向けられるべきです。これは過去の世代から得られた重要な教訓です。

第二に、科学技術の発展を促進するための既存のメカニズムと枠組みを見直し、調整する必要があります。これには、官民連携の強化、企業と大学・研究機関の施設へのアクセス、そして企業と大学・研究機関の相互アクセスの促進などが含まれます。これにより、科学技術を産業や日常生活に応用することが可能になります。国際協力に関するメカニズムと枠組みも非常に重要です。ベトナムは世界的な専門家を歓迎し、優秀な人材がベトナムの大学で研究・教育活動を行うための好ましい環境を整備すべきです。

第三に、組織構造の問題です。今日、多くの研究機関は非効率で、最低限の活動しか行っていません。優秀な研究者はより良い機会を求めて去っていくことが多く、残った研究者も短期的で表面的な成果にしか目を向けない傾向があります。長期的なコミットメントと実践なしに、影響力のある成果を達成することは困難です。これは憂慮すべき現実です。

第四に、科学技術分野の人材育成に投資しなければなりません。これは長期的な課題ですが、持続可能性の基盤となります。残念ながら、現在のカリキュラムと研修方法は時代遅れであり、将来のニーズと乖離しています。

これら4つの分野は、私の見解では中核的な課題です。他にも多くの課題は存在しますが、これらに取り組むことで強固な基盤が築かれるでしょう。

ベトナムは、自国のリソースを活用するだけでなく、AI のデータ基盤を構築するためにどのようなステップを踏むべきでしょうか?

AI開発の鍵はデータです。データがなければAIは機能しません。ベトナムでは、現在、データが最大のボトルネックとなっています。データは断片化され、様々な組織や部署に散在し、相互に連携が取れていないため、ほとんど役に立たない状態になっています。データ自体は単なる数字です。単一の数字だけでは多くの情報を伝えることはできませんが、多くの数字と組み合わせることで、具体的な情報を反映します。そして、その情報こそが「金鉱」なのです。

さらに、データは未だ十分に活用できる資源として認識されていません。一部のデータ保護ポリシーは、漏洩やプライバシー侵害を懸念し、依然として硬直的です。例えば、人間のDNAデータの収集はプライバシーに関する懸念を引き起こします。しかし、明確な規制の下で体系的に実施すれば、データ保護は確保できます。氏名などのセンシティブな個人情報を削除または匿名化し、暗号化されたコードに置き換えることで、リスクなくデータを活用できます。

ベトナムのAI企業と世界的なテクノロジー大手とのコラボレーションの傾向が高まっていることについて、どうお考えですか?

これは重要な問題だと捉えています。しかし根本的な点は、協力するためには真の価値がなければならないということです。つまり、独自の市場、メカニズム、そして政策を整備するということです。

これは最初のポイントに戻ります。包括的な設計とは、解決すべき問題、マクロ政策、そしてベトナム社会全体の方向性を正確に把握することを意味します。そうして初めて、私たちは国際企業に問題を提示し、必要な解決に向けて協力することができるのです。

AI とテクノロジーの開発を推進するには、サポート ネットワークを構築するための戦略的方向性と協力が重要ですか?

まさにその通りです。科学技術は個人の問題ではなく、国家全体の課題として捉えなければなりません。国家的な課題を解決するには、多くの要素を調整し、「AI研究」といった漠然としたプロジェクトではなく、具体的かつ実現可能なプロジェクトを実行する必要があります。

5～10年かけて100億ドルを投資しても、測定可能な成果が出なければ、成功とはどのように評価できるでしょうか？したがって、課題は明確でなければならず、それが達成されなければ失敗とみなされます。目標が「AI開発」と漠然と述べられていれば、どんな結果でも「成功」と見なされますが、そのような成功を繰り返すと、必ず後退につながるでしょう。

中国はDeepSeekのようなAIの大きな進歩を達成しました。ベトナムはこの事例から何を学ぶことができるでしょうか？

鍵となるのは、科学技術を国家の原動力として長期的に認識することです。中国は、我が国よりも20年以上も前に、科学技術の戦略的役割を認識していました。

ベトナムでは、2024年12月22日付の政治局決議第57-NQ/TW号を通じて、このビジョンがようやく正式に策定されました。この決議は、持続可能な国家発展における科学技術の重要性を改めて強調するものです。これは前向きなスタートですが、その緊急性は未だ十分に認識されていないと感じています。

AIはこのエコシステムの一部として、様々なセクターと相互に関連しています。このような包括的なビジョンがなければ、私たちは事後対応的で断片的なままになってしまう危険性があります。さらに、AIは多様なデータセットとセクターを横断した現実世界の課題によってのみ、発展することができます。

この包括的な設計により、中国は地政学的な課題を抱えながらも、DeepSeekをはじめとする大きな進歩を遂げることができました。対照的に、ベトナムでは各セクターがそれぞれ独自の戦略を追求しているように見えます。学際的な連携が必要な場合、連携が欠如し、プロジェクトが停滞する傾向があります。

2050年までの中国の科学技術発展計画は、私見では「傑作」であり、研究する価値があります。さらに、中国は強力な大学システムと、効果的な人材誘致政策に支えられた、構造化された人材パイプラインを構築しています。その戦略には、アリババや百度といった国内大手企業との緊密な連携と、強力な政府財政支援も含まれています。

これらの要素は中国のアプローチの主要な特徴を浮き彫りにしており、ベトナムにとって貴重な教訓となります。もちろん、それを丸ごと模倣すべきではない。我々の戦略は先見性を持ちつつも、ベトナム固有の状況に合わせて調整されなければならない。しかし、ディープシークが偶然の成功ではなく、長年にわたる綿密で綿密な政策立案の成果であることを理解することが極めて重要です。