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た。 Tomia は教科書や講義の管理に加え、AI を使用して顔認識機能を開発し、コメントを自動的に補完することで教師の作業負荷を軽減します。
彼らは公立学校には無料でプラットフォームを提供し、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、ファム・ドゥオン・トラン氏は、300校の私立学校が同社のAI管理プラットフォームを使用していると述べた。トミナの顧客の約90％はモンテッソーリ学校です。 19世紀にマリア・モンテッソーリ博士（イタリア）によって考案された、子どもが自己発見と自己学習を通じ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 を使用して、子供たちの学校での活動を確認します。写真提供：同社
また、物流業界では、設立9年目の国内スタートアップ企業SuperShipが先月末にSuperAIを立ち上げた。スマート アプリケーションは、接続を交渉した Giao Hang Nhanh (GHN)、ViettelPost、Ninjavan、Best、Shopee Express からの注文について、コストと時間の観点から最適な運送業者を選択するよう販売者に提案できます。
スーパーシップのレ・タン・ホアイ最高経営責任者（CEO）は、ベトナムでは毎日約400万件の注文が配達されており、各配送会社が異なる配送ルートで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る」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と警告することもできるため、最近の旧正月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面で変革し、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。
SuperShipのCEOであるLe Thanh Hoai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。写真提供：同社
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に革新を迫る2つの顕著なトレンドのうちの1つだという。そのうち 49% は、生成型人工知能 (GenAI) を適用することで収益と利益が 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であるジェームズ・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行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。
実際、SuperA を完成させるには、SuperShip 自体に 3 年の投資が必要でした。 Tomia は EdTech (教育テクノロジー) の新参者ですが、同社のチームは実際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で構成されています。
「AIは長期にわたる、費用のかかる戦いです。例えば、OpenAIはChatGPTを立ち上げるために何年も費やし、数億ドルを費やしました。そのため、中小企業の中には、これらのツールやプラットフォームを独自に構築、開発するのに十分な忍耐力とリソースがないところもあるかもしれません」とタン氏は語った。
したがって、AIoT Lab VNの専門家によると、中小企業のAI開発の方向性は段階的である。まず、テクノロジー企業が提供するソリューションを試してみて、適切な使用方法を学ぶ必要があります。
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、自信が足りず潜在能力が低い場合は、日本の中小企業がたどる道、つまりテクノロジー企業に AI ソリューションをアウトソーシングするという道をたどることになるという。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 サービスを使用することを選択します。
「しかし、これには欠点とリスクが伴う。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ある」とタン氏は指摘した。
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