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専門家:「デジタル変革」はまだ終わっていない、「AI変革」が到来した。

専門家は、多くの組織がまだデジタル変革を完了していない一方で、AI 変革の波はさらに速いペースで到来していると考えています。

Báo Tuổi TrẻBáo Tuổi Trẻ27/10/2025

Chuyên gia: 'Chuyển đổi số' chưa qua, 'chuyển đổi AI' đã tới - Ảnh 1.

経済法科大学情報システム学部長のレ・ホアン・スー博士が、「デジタル変革」と「AI変革」についての考えを語った - 写真:TRONG NHAN

10月27日、経済法大学(UEL)は「デジタルトランスフォーメーションからAIトランスフォーメーションへ:大学と企業の連携モデル」と題するセミナーと「人事マネージャーへのAIの応用」と題するワークショップを開催し、国内外から多くの専門家が参加しました。

ベトナム国家大学ホーチミン校経済法科大学情報システム学部長のレ・ホアン・スー博士は、「デジタル変革は第一歩だが、AI変革こそが真の飛躍である」と述べた。

デジタル トランスフォーメーションは組織の運営効率の向上に役立ちますが、AI トランスフォーメーションには、システムが学習し、自己調整し、意思決定を行えるようにする異なるアプローチが必要です。

ベトナムでは、多くの組織がまだデジタル変革の過程にあり、現在急速に進行している AI 変革に直面していると、レ・ホアン・スー博士は主張しています。

AIは、業務、経営、研究への応用に加え、教育においても重要な役割を果たしています。大学環境において、学生がAIテクノロジーを理解し、活用する術を学ばなければ、AIによる変革は不可能でしょう。

「AIは単なる新しいスキルではなく、学習と作業の新しい言語です」とレ・ホアン・スー博士は強調した。

さらに彼は、大学におけるAIの「トレーニング」と「コーチング」の違いを強調しました。トレーニングは何かを行う方法を教えるものであり、コーチングは人々の考え方を変えるのを支援するものです。

絶えず進化する AI 環境において、学習者が問題解決能力、創造性、適応力を養うことができるのは、コーチング、つまり経験とフィードバックを通じて学ぶことだけです。

国際的な視点から、シンガポールのJDIグループのビジネスディレクターであるダリル・チャン氏は、「最大の脅威はAIが人間に取って代わることではなく、人間が十分な速さで学習できずに時代遅れになることだ」と警告した。

彼によると、AI変革の最前線には教育がある。シンガポールでは、政府は個別のコースを教えるのではなく、「AI for Everyone(みんなのためのAI)」モデルを導入し、学生、企業、労働者にAIスキルを普及させている。

わずか数年で、ここの企業の 95% 以上がデジタル化され、約 15% が業務に AI を適用し始めました。

「シンガポールでAIが成功するのは、機器ではなく、考え方による」と彼は語った。

学生にとって、デジタルの流暢さに加えて、批判的思考、コラボレーション、柔軟性を身につけることは非常に重要です。

働くプロフェッショナルにとって、発展の方向は「自動化して人手を減らす」ことではなく、「人間の能力を高める」こと、つまりAIと連携してよりスマートな意思決定を行う方法を学ぶことにあります。

釜山大学(韓国)の Ki Ryong Kwon 教授は、学生がデータからアプリケーションまでの全プロセスを理解できるよう、大学では実践的な AI プロジェクトを教育に取り入れるべきだと提案しました。

「学生たちにAIを学ぶだけでなく、AIを活用できるように教えなければなりません。そうすることで、知識を社会的な価値に変えるのです」とキ・リョン・クォン教授は述べた。

Chuyên gia: 'Chuyển đổi số' chưa qua, 'chuyển đổi AI' đã tới - Ảnh 3.

JDIグループのビジネスディレクターであるダリル・チャン氏が、シンガポールでのAI開発の経験を語りました - 写真:TRONG NHAN

AIはトレーニングにおいて多くの革命を起こしています。

ベトナム国家大学ホーチミン校経済法科大学の金融・銀行学部長であるグエン・アン・フォン准教授は、AIが金融業界に革命を起こしていると考えています。

同氏と研究チームは、ベトナムの上場企業650社以上のデータを活用し、財務報告の不正を検出する機械学習モデルを訓練した。

結果は、人工ニューラル ネットワーク (ANN) と XGBoost がほぼ 98% の精度を達成し、監査、リスク管理、市場の透明性における AI アプリケーションの可能性を広げることを示しています。

しかし重要なのは、学生たちは AI を単なるプログラミングツールとしてではなく、思考と意思決定の方法として見るように教えられるべきだと彼は考えている。

フォン氏は、金融分野の学生がデータの読み方、アルゴリズムの理解、テクノロジーに対する倫理的責任の付け方を学ぶ「金融分野における詐欺分析」に関する一連のモジュールの開発を提案した。

彼によると、今日のファイナンスを学ぶ学生は、データに基づいたレポートを読み、理解し、AIツールを用いて分析する能力を身につける必要がある。AIはエラーを検出できるが、そのエラーの背後にある理由を説明できるのは人間だけであるからだ。

トロン・ニャン

出典: https://tuoitre.vn/chuyen-gia-chuyen-doi-so-chua-qua-chuyen-doi-ai-da-toi-20251027144239506.htm


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