AI（人工知能）は、世界各国の経済成長を支える基盤技術として注目されています。
とりわけベトナムでは、政府が国家戦略としてAIの導入を明確に位置づけ、経済、教育、公共行政、スタートアップ育成まで多岐にわたる分野で取り組みを強化しています。
この記事では、「ベトナムAI経済2025年」レポートをもとに、マクロ経済との接続性、国家戦略、セクター別の導入状況、スタートアップ・投資動向、そして将来の展望について解説します。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIがもたらすベトナム経済の進化と、その背景にある政策と市場構造を総合的に理解することができます。
近年、人工知能（AI）はベトナム経済の新たな成長エンジンとして位置づけられています。
政府はAIを国家戦略の柱とし、「決議57/NQ-TW」や「決定127/QĐ-TTg」などの政策を通じてAI活用の加速を図っています。
ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）の試算によると、2040年までにAIは同国で1,200億〜1,300億米ドルの経済効果をもたらすとされ、これは年間20％を超える成長率を支える強力な要素となっています。
AI導入は公共・民間両セクターで急速に進行しており、消費者向けの製品やサービスの価値向上、企業の業務効率化に大きく貢献しています。
また、AIを支える高度人材の育成やスタートアップ支援に向けた取り組みも強化されており、大学でのカリキュラム整備や、Googleなどによる教育支援プロジェクトも展開中です。
今後、段階的な政策実施と民間の技術革新が連携することで、ベトナムはAIを中核とする持続的な経済成長モデルを確立していくと期待されています。
ベトナム政府は2021年、「決定127/QĐ-TTg」に基づき国家AI戦略を打ち出し、世界60カ国以上が導入するAI戦略の中でも、明確なアクションプランを伴った先進的な取り組みとして注目を集めています。
各省庁はこの戦略のもとで独自の施策を展開し、たとえば科学技術省（MOST）は「決定699/QĐ-BTTTT」を策定してAI研究の推進を後押し。計画投資省（MPI）は国家イノベーションセンター（NIC）と連携し、専門家・学生向けのAI教育プログラムを提供しています。
さらに、教育訓練省（MOET）は学士・修士・博士課程でAIやデータサイエンスを学ぶ新たな教育課程を整備し、長期的な人材基盤の構築を目指しています。
こうした取り組みに加え、ベトナムは国際社会との連携にも注力。2024年12月にはG7の枠組み「広島AIプロセス」に参加し、国際的なAIガバナンス形成に貢献する姿勢を打ち出しました。
ベトナム政府は2030年に向け、AI分野で「東南アジアトップ4、世界トップ50入り」という野心的な目標を掲げています。
実現に向けた具体策として、国内に3カ所の国家データセンター、2カ所のイノベーションセンター、10カ所のAI研究所を設立予定で、そのうち1つ以上をASEANトップ20にランクインさせる方針です。
また、都市部を中心にAIを活用したデジタル行政を進めることで、公共サービスの質と効率を向上させる計画です。これらは、以下の5つの柱を中心に推進されています。
これらの多面的なアプローチにより、ベトナムはAI先進国への足がかりを確実に築こうとしています。
ベトナムでは、公共および民間のあらゆる分野でAIの導入が加速しています。農業分野では病害虫の予測や収穫最適化に、環境分野ではドローンやセンサーを活用した生態系の監視にAIが活用されています。
観光業では、AIチャットボットが多言語対応で旅行者の案内を担い、医療分野では診断支援や患者データの管理に導入。教育では、学習支援や個別最適化された教育プランの提供が進められています。
また、交通監視システムや税務、司法、治安維持など、行政分野でも多くの業務にAIが組み込まれつつあります。
一方、民間分野においては、銀行でのeKYC（電子本人確認）や音声アシスタント、顔認証などが導入され、医療機関では画像診断や予後分析、物流では需要予測と在庫管理に活用が進んでいます。
これらを支えているのは、ViettelやFPT、VinAIなどの国内企業と、Google CloudやAWSといった世界的企業との提携です。
しかし、AI導入に伴う課題も存在します。投資対効果（ROI）への懸念、AIリテラシーを備えた労働力の不足、そして高品質なデータへのアクセス制限などが、その普及の妨げとなっています。
こうした課題を解決するためには、制度改革や教育の強化が急務となっています。
ベトナムのAIスタートアップ・エコシステムは、ASEAN内でもシンガポールに次ぐ急成長を遂げています。
生成AI分野では、ASEAN全体のスタートアップの27%をベトナムが占め、投資総額も78億ドル近くに達しています。
この背景には、国家戦略に基づいた官民連携の存在があります。国家イノベーションセンター（NIC）はTechfestなどのイベントを通じてスタートアップを支援し、Googleとのアクセラレータープログラムも展開中です。
大学も積極的にスタートアップ支援に関わっており、たとえばハノイ工科大学の「BK Fund」や、VinUniversityの「UpYouth」などが具体例です。
さらに、VINGROUPが設立した「VinVentures Fund」は1億5,000万ドル規模の資金を運用し、FPT SoftwareとNVIDIAの連携によって技術面のサポートも強化。
こうした支援体制は、ベトナムのAIスタートアップが国際競争力を持つ上で重要な足がかりとなっています。
AI経済を持続可能に発展させるために、ベトナム政府は14の戦略的推進要素を設定しています。主な内容は以下の通りです。
これらの要素は、AIの普及だけでなく、社会全体のデジタル化と革新を促進する重要な礎となります。
ベトナムのAI経済は、今後も戦略的かつ段階的に進化していくと予測されています。
2040年までにAI分野がもたらす経済効果は、1,200〜1,300億米ドルと見込まれており、これを実現するために3つの主要な開発軸が掲げられています。
さらに、これらを支える3つの補完的な柱として、①教育と普及、②大規模データと国際連携、③AIの安全性とガバナンスが強調されています。
ベトナムはAIを通じて、経済成長だけでなく、国際的な影響力の強化や社会的課題の解決にも貢献する構えです。AI経済の未来を担う重要プレイヤーとして、その歩みは加速し続けています。
いかがでしたか。本日は「ベトナムAI経済2025年」レポートから読みとく最新経済市場動向について見ていきました。
ベトナムは今、AIを中核に据えた持続可能な経済モデルへの転換点に立っています。国家レベルの明確な戦略と具体的なアクションプラン、教育・インフラ整備、国際連携、そしてスタートアップ支援まで、あらゆる角度からAIを経済成長の原動力として捉えています。
セクター別の導入が進み、AI技術は行政から農業、医療、教育、物流に至るまで深く浸透しています。
同時に、グローバル基準への挑戦と、2040年を見据えた長期的な経済効果の獲得も視野に入れた国家戦略は、今後の東南アジア地域におけるベトナムのプレゼンスをさらに高めることでしょう。
このような複合的な取り組みが実を結べば、ベトナムは単なる技術導入国にとどまらず、AI経済を牽引する革新的国家として、国際社会で確固たる地位を築く可能性を秘めています。
近年、システム開発・建設・製造・マーケティングなど、あらゆる分野でプロジェクトの複雑化が進んでいます。 市場の変化は速く、顧客の期待値も高まり続けるなか、企業に求められるのは「限られたコストと期間で、高い品質を確保した成果物を提供すること」です。 しかし実際には、品質のばらつき、手戻り、要件の理解不足、工程管理の不徹底などにより、多くのプロジェクトが計画どおりに進まず、結果的にコスト増や納期遅延という課題を抱えています。 こうした背景から注目されているのが プロジェクト品質管理サービス です。専門家による品質管理プロセスの整備・運用支援を通じて、プロジェクト全体の成功確率を高めるサービスとして、大企業から中小企業まで導入が広がっています。 この記事では、プロジェクト品質管理サービスの概要、必要性、導入メリット、サービス内容、実際の運用プロセスまでを詳しく解説します。 品質管理にお悩みの方 プロジェクト品質管理システムに興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事になっています。これを読めば、品質問題で悩んでいる組織やプロジェクトリーダーにとって、具体的な改善ヒントとなる内容がわかりますよ。 プロジェクト品質管理サービスとは？ プロジェクト品質管理サービスとは、外部の専門チームやコンサルタントが、企業のプロジェクトにおける品質管理プロセスを整備し、品質向上やリスク低減を支援するサービスです。主に以下のような内容が提供されます。 品質基準・品質計画の策定 プロジェクト管理プロセスの構築・改善…
近年、企業や教育機関、自治体を中心に「生成AIチャットボット」の導入が一気に広がっています。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が急速に発展したことで、これまでのチャットボットでは実現できなかった高度な対話や柔軟な問題解決が可能になりました。 しかし、「生成AIチャットボット」と「従来型のチャットボット」は何が違うのか、具体的に説明できる人は意外と多くありません。 本記事では、両者の仕組みや特性、メリット・デメリット、そして導入時のポイントまで分かりやすく解説しています。 生成AIに興味がある方 チャットボットを導入したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIチャットボットが、従来と比べてどう違うのかが丸わかりですよ。 チャットボットとは何か？ チャットボットとは、ユーザーとの会話を自動で行うプログラムのことです。 ウェブサイトの問い合わせ窓口やアプリ内のサポート、コールセンターの一次対応など、さまざまな場所で活用されています。 従来のチャットボットは、多くの場合「ルールベース型」「FAQ型」「シナリオ型」と呼ばれる仕組みで動いていました。 これは、あらかじめ作成された回答やシナリオに沿って、決められたパターンの会話を実行する仕組みです。 一方、生成AIチャットボットは、文章を理解し、新たな文章を自動生成する能力を持つ「大規模言語モデル（LLM）」によって動作します。 これにより、従来型とはまったく異なる会話体験を提供できるようになりました。…
いま、ソフトウェア開発の現場で“静かな革命”が起きています。それは、AIがエンジニアの相棒としてコーディングを支援する時代の到来です。 「AIがコードを書くなんて、まだ先の話」と思われていたのはもう過去のこと。今ではAIが自然言語での指示を理解し、数秒でプログラムを提案・修正してくれるのが当たり前になりました。 その結果、開発スピードが従来の3倍に向上したという事例も続々と報告されています。 この記事では、AIがどのようにしてコーディングを効率化し、開発現場を変えているのかを具体的に解説します。 開発をしたい方 コーディングの効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばコーディングにAIを活用する方法が丸わかりですよ。 コーディング現場の課題と限界 ソフトウェア開発の現場では、長年にわたって「納期の短縮」「品質の維持」「コスト削減」という三大課題がエンジニアを悩ませてきました。 近年では、ビジネス環境の変化がますます激しくなり、リリースサイクルの短期化が当たり前になっています。 特にWebサービスやモバイルアプリ開発の世界では、「スピードこそ競争力」と言われるほど、開発速度が事業の成否を左右します。 しかし、スピードを優先すれば品質が犠牲になり、品質を重視すれば納期が延びる――このジレンマに多くの開発チームが直面してきました。 加えて、エンジニアの人手不足は深刻であり、教育やナレッジ共有に割く時間も限られています。 限られたリソースでいかに生産性を高めるかが、開発現場における共通のテーマとなっています。…
システム開発において最も重要であり、同時に最も難しい工程は何でしょうか。 多くのプロジェクトで共通して挙げられるのが 「要件定義」 です。 要求が曖昧なままプロジェクトが進むと、後工程での手戻りが一気に増え、QCD（品質・コスト・納期）は簡単に崩壊します。 実際に、プロジェクトが失敗する原因の6〜7割は、この初期工程である要件定義に起因すると言われています。それほど、要件定義は重要かつリスクの高いフェーズなのです。 しかし近年、AI技術の急速な進化により、従来の要件定義で「時間がかかる」「認識が揃わない」「情報が不足している」といった課題に対し、新たな解決策が生まれています。 この記事では、要件定義フェーズで頻発する7つの課題を取り上げ、それらをAIを活用してどのように改善できるのかを、具体例を交えて解説します。 要件定義フェーズでお悩みの方 AIを活用して開発効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば要件定義で起こりうる問題とそれを解決する方法がわかりますよ。 問題1：要求が曖昧で担当者ごとに認識がズレる 要件定義で最初に直面する課題が「要求の曖昧さ」です。 ユーザー自身が課題を把握していても、機能としてどのように落とし込むべきか正確に説明できないケースは非常に多いです。…
システム開発の現場では、「納期が守れない」「コストが膨らむ」「品質にばらつきがある」といった課題が常に発生します。 こうした問題の根底にあるのが、QCD（Quality・Cost・Delivery）のバランスです。 QCDは製造業を中心に使われてきた概念ですが、現在ではシステム開発やITプロジェクトの世界でも不可欠な管理指標として定着しています。 この記事では、QCDの意味とそれぞれの要素がプロジェクトに与える影響、さらに現代的な最適化の方法までを詳しく解説します。 システム開発を行いたい方 QCDについて知りたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばシステム開発のQCDについて丸わかりですよ。 (more…)
システム開発の現場では、プロジェクトの進め方として「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」が広く知られています。 どちらも目的は同じ──高品質なシステムを納期内に完成させることですが、そのアプローチはまったく異なります。 この記事では、特に「リスク」と「スピード」という2つの視点から両者を徹底比較し、それぞれの長所・短所、そしてどんなプロジェクトに向いているかを解説します。 アジャイル開発やウォーターフォール開発の違いを知りたい方 社内のIT人材が不足している方 システム化開発を行いたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばアジャイル開発とウォーターフォール開発のそれぞれの特徴が丸わかりですよ。 (more…)