大企業による人工知能（AI）活用の流れに乗らず、中小企業も自らAIを開発し、ビジネスチャンスを模索している。
2023年後半、教育テクノロジーのスタートアップ企業Tomiaは、同名のスマートスクール管理プラットフォームを完成させました。Tomiaは教科書や講義の管理に加え、AIを活用した顔認識機能や自動コメント補完機能を開発し、教師の負担を軽減します。
同社は公立学校にプラットフォームを無料で提供し、私立学校やインターナショナルスクールにはトライアルを提供しています。トミアのCEOであるファム・ドゥオン・トラン氏によると、300校の私立学校が同社のAI管理プラットフォームを利用しているとのことです。トミアの顧客の約90%は、モンテッソーリ教育法を教える学校です。モンテッソーリ教育法は、19世紀にイタリアの医師マリア・モンテッソーリによって考案された、子どもたちが自己発見と自己学習を通して自然に成長できる環境づくりに重点を置いた教育法です。
保護者はTomiaを使って、子どもたちの学校での活動を確認している。写真は同社提供
物流業界では、創業9年の国内スタートアップ企業SuperShipが先月末にSuperAIを立ち上げました。このスマートアプリケーションは、Giao Hang Nhanh（GHN）、ViettelPost、Ninjavan、Best、Shopee Expressなどからの注文に対し、コストと時間の観点から最適な運送業者を販売者に提案し、提携を交渉します。
SuperShipのCEO、レ・タン・ホアイ氏は、ベトナムでは毎日約400万件の注文が配送されており、各配送会社がそれぞれ異なる配送ルートに強みを持っていると述べた。「これらを合わせると、全国で最大15万の郵便局がAIによって販売者に最適な配送ソリューションを提案できるようになります」とホアイ氏は述べた。
さらに、このアプリケーションは配送ルートに過負荷の可能性があることを警告することもできるため、最近の旧正月の休暇中に配送会社で発生した商品の混雑のように、商品が滞留する状況を店主が回避するのに役立ちます。
TomiaやSuperShipなどのAIを活用したプラットフォームは、ベトナムの企業がデジタルとテクノロジーの変革を図り、コストを節約して競争力を高めることを支援することを目的として開発されています。
スーパーシップのCEO、レ・タン・ホアイ氏は3月30日に新しいスマートアプリケーションについて語った。写真は同社提供
監査法人PwCが今年初めに発表した、ベトナムを含むアジア太平洋地域における調査によると、AIは、同地域のCEOにイノベーションへのプレッシャーを与えている2つの主要なトレンドの一つです。回答者の49%は、生成型人工知能（GenAI）の導入により、売上高と収益性が5%以上増加すると考えています。
HSBCグローバル・プライベートバンキングおよびウェルスマネジメントの東南アジアおよびインド投資責任者、ジェームズ・チェオ氏は、AI、ロボット工学、自動化の影響がテクノロジー業界だけでなく、多くの業界で主流になると評価しています。
テクノロジー系企業や大企業には AI にすぐにアクセスできる資金力がある一方、ベトナムの中小企業には困難が伴います。
「スタッフ、資金、理解力の面で能力が限られているため、多くの中小企業はAIをビジネスに適用する実現可能な方法を見つけるのに苦労しています」と、国際大学（ホーチミン市国立大学傘下）のAI講師で、AIoT Lab VNリサーチセンターのメンバーであるレ・ズイ・タン博士は述べています。
実はSuperShip自身もSuperAの完成に3年もの歳月を費やしています。トミア氏はEdTech（教育技術）の分野では新人ですが、実は彼らのチームにはソフトウェア分野で12年以上の経験を持つエンジニアが集まっています。
「AIは長期にわたる、費用のかかる戦いです。例えば、OpenAIはChatGPTの立ち上げに何年もの歳月と数億ドルを費やしました。そのため、一部の中小企業は、これらのツールやプラットフォームを独自に構築・開発するための十分な忍耐力とリソースを持っていない可能性があります」とタン氏は述べた。
したがって、AIoT Lab VNの専門家によると、中小企業がAI開発に取り組むべき方向性は、段階的に進むことです。まずは、テクノロジー企業が提供するソリューションを試し、適切な使い方を学ぶことが重要です。
次に、AIについてある程度理解し、自信がついてきたら、企業はAIを自社で開発するか、専門の会社を見つけて、自社のビジネスに最も不可欠で直接的な製品を発注し、コア技術の習得を支援することを検討できます。
タン博士によると、十分な自信がなく、リソースが限られている場合は、日本の中小企業が行っているように、AIソリューションをテクノロジー企業にアウトソーシングするという選択肢があります。資金がさらに限られている場合は、大手テクノロジー企業が提供するツールのサブスクリプションサービスを利用するという選択肢もあります。
「しかし、これにはデメリットとリスクが伴います。大手テクノロジー企業は包括的なソリューションを提供するため、各ユニットの特定のモデルやデータには適さないからです」とタン氏は指摘した。
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