2024 年には、AI の世界的な波が世界中に押し寄せ、東南アジアの重要な経済国であるタイも AI 爆発の機会を迎えるでしょう。この記事では、タイの AI 市場の急成長を促進する要因を詳細に分析し、オープンソース モデルの普及、エコシステムのシームレスな統合、人材育成の加速、AI のコスト削減と効率向上の大きな能力が期待されており、今後の発展の見通しが期待されています。また、コスト予測の不確実性やAIのセキュリティリスクなど、タイのAI開発が直面する課題を客観的に指摘し、対応戦略を提案する。
2024 年、世界的な AI ブームはさらに高まり、タイも例外ではなく、人工知能 (AI) の爆発前夜に差し掛かっています。 あなたがバンコクの街を歩いていると、あなたの周りのすべてが静かに変化していると想像してください。レストランのスマートオーダーシステムは流暢なタイ語で話しかけ、病院のAI診断システムはあなたの健康状態を正確に分析します。道路脇のシェア自転車にはインテリジェントなナビゲーションが搭載されています。これは決して空想ではなく、タイで起こっている AI 革命です。
この波はどれほど激しいのでしょうか? データ機関の Statista は、タイの生成 AI (GenAI) 市場が 2024 年に 8,000 万米ドルに達し、2024 年から 2030 年まで年間平均成長率 46.5% を維持すると予測しています。 10億バーツ。タイのデジタル経済推進庁（DEPA）は、「タイデジタルテクノロジー展望レポート2035」の中で、2030年までにタイのAI市場規模が1,140億バーツに達すると大胆にも予測しました。これはまさに「タイ」のごちそうとしては驚くべき数字です。
では、タイの AI がこれほどまでに「傲慢」になっているのは、単純な幸運ではなく、複数の要因が組み合わさった結果なのでしょうか。
オープンソース オープンソース モデルが AI 普及の導火線に火をつけました。 以前は、大規模言語モデル (LLM) が AI の分野で人気がありましたが、多くの場合、大量のデータとコンピューティング能力が必要であったため、多くの企業が意欲を失いました。現在、小規模言語モデル (SLM) とオープンソース AI モデルの台頭、およびより多くの熟練した技術者の出現により、状況は劇的に変化しています。これらのオープンソース モデルは、透明性と柔軟性が向上するだけでなく、企業のコンピューティング コストを大幅に節約します。特にカスタマイズされた AI ソリューションを必要とする業界にとって、オープンソース モデルは、ぴったりと快適なオーダーメイドのスーツのようなものです。これらは、企業の特定ベンダーへの依存を軽減し、コミュニティ主導のイノベーションを促進し、より信頼できる AI 戦略の構築に役立ちます。 IBMのアジア太平洋コンサルティング事業マネージング・パートナーであるジュヒ・マクレランド氏は、汎用の大規模言語モデルには利点があるものの、「画一的な」ソリューションはすべての企業、特に一部の企業にとって最良の選択ではないと述べた。高度に専門化された産業。
エコシステムのシームレスな統合により、AI の爆発的な発展に翼が与えられました。 AI モデルを用意するだけでは十分ではありません。AI モデルが「筋肉を動かす」ことができる段階も必要です。したがって、相互運用性と適応性を確保し、企業が AI 開発のペースに迅速に対応できるようにするには、アプリケーション プラットフォームとさまざまなモデルをシームレスに統合することが重要になっています。 開発した APP がビルディング ブロックのようにさまざまな AI モデルに簡単に接続できることを想像してみてください。この経験はあまりにも楽しいものではありません。IBM タイランドのゼネラル マネージャーであるアノタイ ウェッタヤコーン氏は、IBM はオープンソース モデルとその他の 4 つの重要な要素を推進すると述べました。企業による GenAI 導入のペース。同氏の目標は、タイの競争力を強化するために、今年タイ企業の5～6％がGenAIを採用し、来年にはこの数を15～20％に増やすことだ。
人材の育成こそがAI発展の真の原動力です。家を建てるのと同じように、図面や材料だけでは不十分で、熟練した職人も必要です。アマゾンクラウドサービス（AWS）タイランドのゼネラルマネージャー、バツン・ティラパタラポン氏は、GenAIはまだ比較的新しいテクノロジーであり、多くのプロジェクトがまだ概念実証段階にあると述べた。企業は、これらの初期プロジェクトを使用して、ベスト プラクティスを学び、価値を評価し、将来の大規模展開の基礎を築くための経験を積んでいます。彼は、テクノロジーの背後にある才能がイノベーションの鍵であると信じており、これがまさに GenAI の現在の人気のボトルネックとなっています。そのため、AWS は AI 人材に対する市場の需要に応えるため、2026 年までにタイで 10 万人の AI 人材をトレーニングする予定です。同時に、タイをデジタル経済センターに構築するためのタイ政府のクラウドファースト戦略と政策も、あらゆる分野でクラウド コンピューティングと GenAI の需要を促進しています。才能と政策があれば、AI が飛躍する土壌ができるでしょう。
コスト削減や効率化を実現するAIの「触媒」として、企業が続々と参入している。生成 AI の強力な自動化機能は、企業の効率を向上させ、反復的な労働を削減し、運用コストを削減するのに役立ちます。これは、高効率を追求する企業にとって間違いなく後押しとなります。たとえば、AI ツールは開発者の作業速度を 57% 向上させるのに役立ちます。この効率は比類のないものです。それだけでなく、GenAI は新しいアプリケーション、製品、サービスを生み出し、企業が激しい市場競争で目立つように支援します。 現在、銀行/金融サービス、ヘルスケア、製造/サプライ チェーンなどの分野が GenAI の取り組みの焦点となっています。
もちろん、AI の開発は順風満帆ではなく、タイは GenAI 開発の途上で、予測不可能なコスト、セキュリティ リスク、AI の幻想などの課題に依然として直面していると述べました (AI によるコンテンツの生成)。これは合理的であるように見えますが、実際には間違っています)。 Gartner の調査によると、GenAI のコスト見積もりには 500 ～ 1000% の誤差が生じる可能性があり、企業が明確な利益が得られないまま大規模な投資を行うことが困難になっています。
GenAIが実際に機能するためには、企業は単に概念実証の段階にとどまることはできず、その実際の価値にもっと注意を払い、生産性の向上を優先し、AI関連のコストに細心の注意を払い、支出をリアルタイムで監視する必要があります。金銭的な間違いを避けるため。 IBMは、2024年には多くの企業がAIをビジネス価値や投資収益率に直接結びつけ始め、AIの野心からAIの行動へと移行すると考えている。 2025 年までに、焦点は実験から実際のビジネス結果に移り、企業は AI を大規模に導入して大幅な投資収益率を達成するでしょう。
Nvidiaの創設者兼最高経営責任者（CEO）のジェンスン・ファン氏は最近タイを訪問した際、第一世代のAIはチャットボットと同様に数値と情報に基づいていると述べた。第 2 世代の AI はロボット工学と組み合わせて、農業などの産業で使用される自動運転車やロボットを作成します。将来的には、ロボットが人間の職場に統合され、生産性が向上し、さまざまな業界に革命を起こすでしょう。同氏はまた、タイにおける AI の将来には 3 つの重要なステップが必要であると強調しました。それは、インテリジェンスを生み出し、業界を変えることができる AI インフラストラクチャを確立すること、そして AI テクノロジーを運用および開発する能力を持つ熟練した人材を育成すること、そして、さまざまな業界での AI の適用を促進することです。経済が拡大します。
概して、タイは AI 爆発の瀬戸際にあります。オープンソース モデル、人材育成、政府の政策、企業変革などの力によって、タイの AI 市場は確実に、より輝かしい明日を迎えるでしょう。
全体として、タイの AI 市場の急速な発展は複数の要因の結果であり、将来の発展には大きな可能性があります。しかし同時に、タイの AI 産業の健全かつ持続可能な発展を確保し、最終的には経済の変革とアップグレードという目標を達成するために、潜在的なリスクに注意を払い、課題に積極的に対応する必要があります。