専門家は、AI によって、サプライ チェーン管理から生産計画やスケジュールまで、製造業の業務運営に新たな方法がもたらされたと考えています。
新たな競争圧力
ホーチミン市が多拠点メガシティを目指して行政区画を拡大している状況は、生産能力を産業、物流、スマートシティへと再配置する必要性をさらに浮き彫りにしています。しかし、開発空間の拡大を「滑走路」と捉えるならば、AIは経済を飛躍させるための「エンジン」です。この情報は、ホーチミン市貿易投資促進センター（ITPC）がベトナム英国大学（BUV）と共同で12月16日に開催したワークショップ「AIアプリケーション：生産プロセスの最適化」で専門家によって発表されました。
ITPC副所長のツァオ・ティ・フィ・ヴァン氏は、AIがサプライチェーン管理、生産計画・スケジューリング、エネルギー最適化、予知保全、コンピュータービジョンに基づく品質管理に至るまで、製造業に新たな業務手法をもたらしていると強調した。問題は、機会が急速に拡大しているにもかかわらず、ほとんどの企業がそれを吸収する能力が遅いことにある。
ベトナムは、テクノロジーをうまく活用すれば、「中国＋1」から「ベトナム＋インテリジェンス」へと移行するチャンスがある。
BUV副学長兼副学長のリック・ベネット教授は、AIが生産性と品質の重要な推進力となり、大規模工場から中小企業まで幅広く活用できるようになることをベトナムの製造業にとって転換点と位置付けました。教授は、AI導入の大きな転換点を強調し、もはや「AIを導入すべきか否か」ではなく、「各企業の準備状況に応じて、いかに効果的かつ責任を持ってAIを導入するか」が重要な課題となっていると指摘しました。この発言は、AI導入を無計画に進めれば、たちまち高額な投資に終わり、持続可能な価値を生み出せなくなるという警告でもあります。
BUVコンピュータサイエンス・テクノロジー学部長のアリ・アル・ドゥライミ准教授は、より率直な視点を示した。ベトナムは「中国＋1」から「ベトナム＋インテリジェンス」へと移行する機会を持つ一方で、「二速経済」形成のリスクに直面している。大手企業（主に外資系企業と大企業）の約9%がデジタルミラーリングやAIベースの分析といった先進技術を導入している一方で、中小企業の91%は依然として苦戦しており、Excelや旧式のシステムによる手作業による記録管理に大きく依存している。このギャップは単なる技術力の差ではなく、トレーサビリティ、品質、納期、環境コンプライアンスへの要求がますます厳しくなるサプライチェーンへの参加能力の差でもある。
AIを効果的に活用する方法
「物理AI」と「代表AI」によってロボットが現実世界のインタラクションから学習し、人間と協働できるようになると、課題はもはや機械の増設ではなく、オペレーションの再設計へと移ります。専門家は、 バクニン省の中規模電子機器組立工場がオープンソースのAIを活用したコンピュータービジョンを導入した結果、エラー検出速度が400%向上し、不良品が15%減少したという事例を挙げています。
ここで特に注目すべきは、BUVが示した「3本の柱」モデル、すなわち人材、プロセス、そしてテクノロジーです。適切なチームと明確なロードマップがなければ、最先端のアプリケーションでさえも持続可能な価値を生み出すことは困難です。これが、90%以上の企業が依然として苦戦している理由です。AIについて聞いたことがないのではなく、クリーンなデータや統合システムから組織能力や運用スキルに至るまで、AIが成功するための「基盤」が不足しているのです。
企業の90％以上がテクノロジーの導入に苦戦しており、これは企業が取り残されるだけでなく、世界のバリューチェーンにおける製造業の地位を向上させるというベトナムの野望を阻害することになるだろう。
Digitech Solutionsの創業者兼CEOであるホアン・ヴァン・タム氏は、企業が直面している真のプレッシャーについて、納期遵守、品質管理、効率的な物流、そして労働力と職場の安全問題への解決策について語ります。彼が提案する解決策は、人間・機械・AIの協働モデルです。AIは人間に取って代わるのではなく、意思決定の迅速化を支援し、機械を監視して故障を予測し、生産能力を最適化し、原材料を管理して在庫を削減します。AIがERPやMESシステムと緊密に統合されることで、企業は注文の遅延を予測し、ボトルネックを特定し、混乱発生時に代替ソリューションを提案し、手作業による検査から事前対応型の検査へと移行することで、品質リスクと事故を削減できます。
しかし、ベトナムがグローバルサプライチェーンに「到達」するには、内部最適化のみに注力するだけでは不十分です。次の大きなハードルはグリーン基準です。欧州連合（EU）の炭素国境調整メカニズム（CBAM）は、2023年から2025年の移行期間を終え、2026年に完全実施に入ります。これにより、排出量の測定、報告、そしてそれに伴う財務義務が課せられることになります。
実際には、「AIは製品のグリーンパスポートを作成するツールである」という主張は、単なる空虚なレトリックではなく、不可欠な要件です。製品単位あたりのリアルタイムのエネルギー監視、標準化されたレポート、そして損失の削減です。平均15～20%のエネルギー削減でさえ、グリーン資本へのアクセスと技術への再投資のてこ入れとなり、新たなアップグレードサイクルを生み出すことができます。
最大の障害は依然として人的要因です。BUVの上級戦略顧問であり、ベトナムイノベーション研究所所長でもあるドゥオン・ホン・ロアン博士は、ベトナムの労働生産性格差は依然として大きく、1時間当たりGDPは現在12で、世界平均の23を下回り、シンガポール（97）、オーストラリア（69）、日本（54）といった経済圏と比べて大きく遅れていると警告しています。
製造業従事者の約95%は、特にデータ分析と技術応用スキルにおいて、更なる研修を必要としています。AIと機械学習は必須スキルであると認識され、52%の従事者が同意するなど、AIへの意識は高まっているものの、導入には依然として多くのボトルネックがあります。従業員の70%はAIに関する更なる知識を必要としており、17%はハイテク研修の必要性を感じている一方で、企業の58%はコストを懸念し、従業員の60%は学習に充てられる時間について躊躇しています。そのため、1日または2日のコースでは、急速な技術発展のペースに追いつくのが困難になっています。
したがって、「二速」の罠から抜け出すには、ベトナムは小規模から大規模へと発展していく実践的な戦略が必要です。中小企業は、顧客サービスチャットボット、在庫管理予測、意思決定を支援するデータ分析など、費用対効果が高く迅速なアプリケーションに注力すべきです。一方、大企業は包括的な自動化、インテリジェントな品質管理、リアルタイムデータ処理、財務リスク管理を目指すべきです。
アリ・アルドゥライミ准教授は、組織のリーダー向けに90日間の行動計画を提案しました。データ監査や主要な財務損失の特定から、スケールアップ前の集中的なパイロット導入まで、多岐にわたります。これは理想化された計画ではありません。AIを「流行」から競争優位へと転換し、「ベトナムがグローバルサプライチェーンに参入する」という目標を、生産性、品質、納期、そして環境基準という点で測定可能な現実へと変える唯一の方法です。そうでなければ、現在AI導入に苦戦している企業の90%以上は、後れを取るだけでなく、グローバルバリューチェーンにおける製造業の地位向上というベトナムの野望を阻害することになるでしょう。
出典: https://vtv.vn/ai-la-cong-cu-de-tao-ho-chieu-xanh-cho-hang-hoa-viet-nam-100251216164221868.htm
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