2017年に初開催されたZalo AI Summitは、AI分野の著名な専門家が一堂に会するイベントです。「AI化時代のベトナム」をテーマに掲げるZalo AI Summit 2025では、日常生活におけるAI活用のソリューションの提示、AIのトレンド予測、そしてAIをユーザーに近づけるZaloの実績をご紹介します。
Zaloの技術ディレクターであるNguyen Minh Tu氏は、冒頭の挨拶で、AI時代の到来は2018年から2019年にかけて最初のTransformerモデルの登場とともに始まったと述べました。しかし、これらの言語モデルが高品質に達し、より幅広いユーザーが利用できるようになったのは、GPT-3.5とChatGPTが登場した2022年のことでした。
「人々がChatGPTを使い始めたとき、AI時代が始まったのです」とTu氏は強調した。
ベトナムにとって前向きな兆候
Google、Anthropic、DeepSeekなどの企業が大規模言語モデリング（LLM）をますます向上させているため、AI市場はエージェントAIと呼ばれる転換期を迎えています。
単一のタスクしか解決できない従来の AI とは異なり、エージェント AI は複数のエージェントを接続して複雑な問題を処理できる自律システムです。
「エージェントAIは私たちの従業員のように機能します。私たちの指示に基づいて分析、推論、タスクの実行、レポートの作成を行うことができます」とトゥ氏は付け加えた。
ベトナムでは、Zaloはユーザーにサービスを提供するために多くのAI機能を統合している企業の一つです。2025年までに、これらのサービスのユーザー数は1,700万人を超え、200%以上増加すると予想されています。750万人以上がディクテーション機能（音声をテキストに変換する機能）を利用しています。
「この機能により、多くの人がZaloを使う方法が変わりました。テキストを入力する代わりに音声を使う方がはるかに速くて便利です」とトゥ氏は強調しました。
ベトナム語から英語へのメッセージ翻訳機能も多くのユーザーを魅了しています。Tu氏は、Zalo通話のライブ翻訳機能が近日中に追加されることを明らかにしました。
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Zalo テクノロジーディレクター、Nguyen Minh Tu 氏。 |
AIはエンドユーザーへのサービス提供だけでなく、Zaloの業務運営もサポートしています。同社はカスタマーサービスチャットボットを構築し、追加のスタッフ採用が難しいピーク時のスケールアップ問題の解決に貢献しています。
導入から3ヶ月後、Zaloのチャットボットシステムは90%の応答率を達成し、人間による応答率を上回りました。チャットボットによる人間によるサポートが必要となったケースはわずか2～3%でした。
Zaloの担当者は、プライバシーとセキュリティを中心に、AIを社内に適用するには依然として課題があることを認めています。そのため、Zaloプラットフォームは柔軟なアプローチを採用し、機密性の高いデータには自社開発のモデルを適用し、機密性の低いデータには外部のチャットボットを活用しています。
トゥ氏は、日常生活におけるAI応用ソリューションを開発するコンテスト「Zalo AI Challenge 2025」についても言及しました。今年のコンテストには、若者や学生に加え、多くの高校生も参加し、中にはトップ5にランクインした選手もいました。
「これは、AIが社会のあらゆる分野に浸透し、子供たちが幼い頃からAIに触れる学校にまで広がっていることを示しています。これは、『AI変革』の時代におけるベトナムにとって明るい兆候です」とZaloの代表者は強調した。
AIエージェントの波
最初のセッションでは、ホーチミン市工科大学のQuan Thanh Tho准教授が、マルチモーダルAIが世界にどのような変化をもたらすかという問題を提起しました。彼は、LLM（法学修士）は終焉期を迎えており、技術トレンドは徐々にマルチエージェントシステム（MAS）へと移行していると主張しました。
准教授のDr.は、GPT-3.5の導入がLLMにとって重要なマイルストーンとなったことについてTu氏の意見に同意し、チャットボットの共通の目標は人間を可能な限り模倣することだと述べました。AIエージェントの概念は以前から存在していましたが、LLMの枠組みの下で初めて真に発展しました。
「エージェントは比較的古典的なアーキテクチャであり、LLMと組み合わせることでモデル間の通信が可能になります」とトー氏は述べた。「AIエージェント」と「エージェントAI」というキーワードは、2024年後半から現在に至るまで、Googleトレンドで最も検索されているキーワードの一つとなっている。
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ホーチミン市工科大学コンピュータサイエンスおよびエンジニアリング学部長、Quan Thanh Tho 准教授。 |
准教授は、エージェントAIとは、複数のエージェントが連携して動作するシステムであると説明しました。ユーザーからの指示を受け取ると、エージェントは要求を分解し、タスクを割り当て、適切なツールを選択し、段階的に実行することで、単一モデルと比較して高い効率を実現します。
トー氏は、国内ビジネスにおけるMASの実用例もいくつか紹介しました。特に、AIエージェントはPDFファイル、画像、文書を同時に処理できるため、効率が40～60%向上します。保険業界では、この技術によって企業の業務負荷の20～40%が自動化されています。
さらに、AIエージェントはリアルタイム情報を収集する能力を備えており、市場価格を即座に提供するのに役立ちます。[氏名]准教授は、AIエージェントシステムがインテリジェントなアシスタントとして機能し、保護者や生徒の学校関連の質問に答えることができると述べています。 教育分野では、AIエージェントは各生徒の学習パスに合わせたパーソナライズされた学習モデルの作成を支援します。
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Zalo AI Summit 2025には、AI分野に関心を持つ多数の参加者が集まりました。 |
全体として、MASの利点は、複数の複雑な問題を並行して処理できることにあります。推論プロセスを通じて、エージェントは独立して情報を処理し、互いに学習し、ユーザーからも学習することで、エラーを減らし、正確でパーソナライズされた結果を生成します。
最新のエージェント アーキテクチャは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えたツールやプラットフォームとして提供されることが多く、一般の人々が利用しやすくなっています。
これらの利点を踏まえ、トー氏は企業内におけるテクノロジーの活用と社内業務プロセスの調整の重要性を強調しました。同准教授によると、世界中で力強いイノベーションの潮流が起こっている中で、これは企業が特に注意を払うべき波です。
エージェントAIの次に何が来るのでしょうか?
最近、ヒューマノイドロボットはテクノロジー業界で注目を集めるトレンドとなっています。これは、物理的なAIの最も一般的な応用分野でもあります。
このテーマについての考えを共有したNvidia Vietnamのシニア開発技術者であるトラン・ミン・クアン博士は、生成AIやエージェントAIの時代に続く、AIトレンドにおける最も先進的な開発は物理AIであると強調しました。
「これらのAIモデルは、コマンドや入力データを受信し、ロボットアーム、自律走行車、工場などのロボットのモーターや制御コンポーネントに影響を与える特定のアクションを生成することができます」とクアン氏は物理AIの概要を説明しました。
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Nvidia の Tran Minh Quan 博士が、物理 AI のトレンドについての見解を共有しました。 |
Nvidiaの担当者によると、フィジカルAIは将来、1兆ドル規模の産業に成長する可能性があるとのことです。現在、世界のハードウェアインフラには約20億台の産業用カメラ、1,000万の工場、20万の倉庫、15億台の車両が含まれており、将来的には数十億台のヒューマノイドロボットが配備される可能性があることを考えると、フィジカルAIの応用可能性は計り知れません。
「各デバイスに現在の作業負荷を処理できる AI の『頭脳』が搭載されていれば、現在とはまったく異なる規模でサポートできるタスクが実現できるだろう」とクアン氏は付け加えた。
物理的なAIの必要性は、多くの業界における人材不足に起因しています。密閉された暗い空間での溶接など、過酷な環境における高度なスキルを要する作業は、人間にとって困難であることが証明されています。
ロボットは、人件費と運用コストのバランスをとるソリューションです。ロボットは、単純な反復作業ではなく、自律的に新しいタスクを学習する能力を備えているため、コストの最適化が可能になります。
「だからこそ、ロボット工学におけるChatGPTの『瞬間』は今年か来年に来る可能性がある」とクアン氏は強調した。
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物理 AI は、生成 AI とエージェント AI の次のステップと考えられています。 |
このビジョンを実現するために、Nvidia の代表者は、物理的 AI の開発における 3 つの主要な段階に対応する 3 台のコンピューターのモデルを提案しました。
したがって、最初のフェーズではサーバー上での基盤構築に重点を置きます。トレーニング後、モデルをシミュレーション環境に配置して因果関係の相互作用を学習することで、モデルが現実世界でより優れた行動をとれるようになります。
シミュレーションは、ロボットが物体を正確に認識し、その取り扱い方を習得するのに役立ちます。さらに重要なのは、シミュレーションによって複数のロボットが同時に連携し、実際のハードウェアにコストをかけることなく衝突シナリオをテストできることです。さらに、シミュレーションによってハードウェアへの直接実装も可能になります。
AIを大規模に導入する際の課題。
日々の業務にテクノロジーを統合し、効率化や意思決定の支援を図る「AI化」の動きが世界的に加速している。
Zalo AIの研究ディレクターであるChau Thanh Duc博士によると、ベトナムにおけるAIの発展のペースは多くの要因に起因しているが、最も顕著な要因はAIモデルの開発、ハードウェアとデータインフラストラクチャの急速な改善、デジタル変革プロセスである。
ベトナムは、人材獲得プログラム、テクノロジーコミュニティの構築、そして政府の支援といった点からも、AI開発において大きな可能性を秘めた国の一つと考えられています。さらに、ベトナム国民はデジタルトランスフォーメーションへの準備度が高いと評価されています。
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Zalo AI 研究ディレクター、Chau Thanh Duc 博士。 |
この変革の中で、Zaloは仮想アシスタント「Kiki」をはじめとする多くのAI関連機能を導入しました。同社は、業務効率を向上させ、特に誰もが簡単に使えるツールの開発を目指しています。Zaloのツールは、コーディング、プログラミング、リサーチから、コミュニケーション、翻訳、画像検索といった日常的な活動まで、あらゆる業務をサポートします。
しかし、専門家は、これはまだ始まりに過ぎず、AI変革プロセスには依然として多くの困難が待ち受けていると考えています。Zalo AIのサイエンスディレクターであるNguyen Truong Son博士は、これらの困難はセキュリティ、コストの問題、そしてユーザーからの高い要求に起因すると述べています。これらはZaloだけでなく、ユーザーや企業にとっても大きな課題です。
最初のハードルは、一定レベルの自律性を保証するAIモデルの選択です。サードパーティ製のモデルはパフォーマンスと出力品質が優れている場合が多く、内部モデルは情報制御の利点はあるものの、安定性と効率性の面で限界があります。
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Zalo AI の代表者が共有した情報。 |
さらに、現在のほとんどのモデルには、不完全な精度や一貫性のない出力といった共通の弱点があります。多くのチャットボットはベトナム語の理解と処理能力が限られており、特定の要件や文脈を満たすことができません。
この問題を解決するため、Zaloの専門家は、高度なモデル開発技術の適用や、チャットボットのトレーニング中に信頼性の高いデータソースを組み合わせるなど、いくつかの解決策を提案しました。同時に、開発チームは社内テストを通じてモデルを継続的に評価しました。
もう一つの課題は、コスト、パフォーマンス、セキュリティのバランスを取ることです。Nguyen Truong Son博士によると、複雑なリクエストを処理するために小規模なモデルを使用すると、処理時間と運用コストが増加する可能性があり、その逆もまた同様です。
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Zalo AI 科学ディレクター、Nguyen Truong Son 博士。 |
彼は、最適化はコマンド入力段階からすぐに開始できると主張しました。ユーザーは、不要な長さを制限し、チャットボットに明確で簡潔なコンテキストを提供することで、トークンコストを削減できます。
システム レベルでは、Zalo チームは、適切なコマンドを提案したり、制御レイヤーを展開したりするなど、さまざまなソリューションを実装して、ユーザー情報の安全性とセキュリティを確保します。
ベトナムは全体的に見て、世界的なAIの波への備えが十分整っていると考えられています。Zaloは、この変革にいち早く参加した企業の一つであり、AIの大規模導入におけるコスト、品質、セキュリティといった課題の解決に重点を置いています。
激しいチップ競争
AIの爆発的な発展は、ハードウェアやチップの進歩によるものです。OpenAIのファム・ヒ・ヒュー博士は、ChatGPTの登場がチップに革命をもたらし、Nvidiaが短期間で急成長を遂げることができたと強調しています。
ChatGPTが最初にローンチされた当初、その動作はほぼ完全にNVIDIAのチップに依存していました。そのため、AnthropicやMetaといった大手テクノロジー企業からのハードウェア購入が急増しました。
しかし、このゲームはNvidiaだけのものではありません。AMDやGoogleといった競合他社も、AIモデリング開発者に最適なハードウェアソリューションを提供しています。
「半導体や半導体関連の資本の流れは経済の流れ、少なくとも米国経済の成長にも影響を与える。」
さらに、AI開発を目指す企業は、チップ購入コストが上昇しているため、自社チップ開発にも意欲的です。わずかなコスト削減でも大きなメリットとなります。だからこそ、すべての企業がチップリソースの自給自足を望んでいるのです」とヒュー氏は付け加えました。
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OpenAI代表のPham Hy Hieu博士。 |
AIチップ市場は現在、その用途に基づいて大きく2つのカテゴリーに分かれています。1つ目のカテゴリーはトレーニングチップで、大規模な行列乗算、均一な次元、そして数千個のチップを同時に接続するための高帯域幅が求められます。
2つ目のタイプは推論チップです。これは比較的少ないリンク数（50～100チップ程度）を必要とし、小規模で不規則なサイズの行列問題に焦点を当てています。ただし、推論チップは持続可能な動作のために適切な電力最適化が必要です。
開発の歴史を振り返ると、2019年から2023年まではGPTモデルの学習とデータ圧縮に重点が置かれていましたが、2024年以降は推論機能に重点が移っています。この変化は推論チップの需要につながります。
「ベトナムはチップ製造においてどのような役割を果たすのでしょうか？チップ産業は1兆ドル規模の産業ですが、参入するために数百億ドルの資金は必要ありません。ベトナム人はAIチップ業界に様々な形で貢献できるのです」とヒュー氏は語った。
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AI インフラストラクチャのハードウェアに関する Pham Hy Hieu 博士の洞察。 |
OpenAIの代表者は、主に2つの方向性を提案しました。大規模言語モデル用のチップを競って生産するのではなく、自動車、スマートフォン、あるいは埋め込み型医療機器向けの低消費電力チップの開発に注力するというものです。これらは大きな成長の可能性を秘めており、投資コストも低い市場セグメントです。
第二に、ハードウェアとソフトウェアの統合があります。Flash Attention 2アルゴリズムのような貢献は、プログラミングとハードウェアの巧みな組み合わせが、巨額の資本投資を必要とせずにいかに画期的な進歩を生み出せるかを示しています。
「未来は、チャンスを見出し、リスクを負い、危険に立ち向かう勇気のある人々の手にかかっている」とヒュー氏は結論づけた。
Zalo AI Challenge 2025の優秀チーム
講演者のプレゼンテーションに続いて、Zalo AI Challenge 2025ではAIを適用するための多くの実用的なソリューションが発表されました。10月下旬に開始されたこのコンテストには、1,000を超えるチームが参加しました。
今年のZalo AIチャレンジは、RoadBuddy（道路標識を認識するアルゴリズム）とAeroEyes（地上物体を認識するドローン向けAIの設計）の2つのカテゴリーに分かれています。優勝チームには、総額12,000ドルの賞金とスポンサーからの景品が贈られます。
主催者によれば、今年の試験問題はすべて実践的で、研究環境以外で現実世界の問題を解決するAIの可能性を示すものだった。
RoadBuddyチャレンジでは、参加者は車載カメラのデータ処理に重点を置きました。チームは、様々な時間条件下で記録された0～15秒間の動画データセットを処理する必要がありました。AIモデルの課題は、動画に映し出された道路標識、信号、車線区分線などの細部を正確に識別することでした。
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Zalo AI Challenge 2025 の賞品の共有と授与。 |
1,500 個のトレーニング サンプル、500 個のパブリック テスト サンプル、500 個のプライベート テスト サンプルで構成されるデータセットを使用して、競合チームは精度と応答時間という 2 つの基準に基づいて評価されました。
グエン・チュオン・ソン氏の評価によると、参加者は視覚言語モデル（VLM）などの高度な技術を適用していました。一般的なプロセスは、入力データとしてビデオからフレームを抽出し、QwenやYOLOなどのモデルと組み合わせて物体を識別し、論理的な分析を行うことです。
最終結果では、CtelAI チームが精度 71.3% で 1 位となり、BitterSweet が 70.5% で続きました。
「AeroEyes」というテーマで、チームは予選ラウンドを経て決勝に進出しました。決勝では、参加者はドローンに直接モデルをプログラミングし、飛行経路を設定し、現実世界の状況下でカメラを制御して物体を検知する必要がありました。
課題の難易度が高かったため、要件を満たすチームの数は多くありませんでした。そのため、主催者は柔軟に補足テーマを導入しました。参加チームは、要件を満たすためにモデルを迅速に調整しました。その結果、最高の効率性を示したチームAIO_C3Aが優勝しました。2位はIUH_Alers_K16チームとAEBチームが同着でした。
出典: https://znews.vn/ai-se-di-xa-den-dau-post1613033.html
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