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| 人工知能は、テクノロジー系スタートアップの設立方法を劇的に変化させた。（出典：Pexels） |
大きなチャンス、激しい競争。
近年、AIはテクノロジー系スタートアップの誕生方法を劇的に変化させてきました。容易に入手可能なAIモデル、オープンソースコード、そしてますますアクセスしやすくなったデジタルインフラのおかげで、小規模なグループでも以前よりも迅速かつ少ないリソースでAI製品を開発できるようになりました。これはベトナムのAIスタートアップにとって大きなチャンスとなります。しかし、このアクセスの容易さこそが、より難しい問題を提起します。多くの企業が自社製品にAIを組み込めるようになった時、真の競争優位性はどこから生まれるのでしょうか？
さらに、企業がAIを導入できるかどうかではなく、急速に取って代わられることを避けるために、十分に持続可能な競争優位性を構築できるかどうかという、別の疑問が生じる。
AIのバリューチェーンは、主に3つの層で視覚化できます。インフラストラクチャ層は、チップ、サーバー、データセンターを提供します。基盤となるモデル層は、コアとなるAIモデルが開発される場所です。アプリケーション層は、企業がこれらの既存モデルを使用して、顧客サービスサポート、学習分析、テキスト処理、音声認識、ユーザーエクスペリエンスのパーソナライズなど、ユーザーや組織の特定の問題を解決する場所です。
ベトナムの現状を考えると、ほとんどのAIスタートアップにとって、アプリケーション層に注力する方がより現実的なアプローチと言えるでしょう。大規模なコンピューティングインフラの構築や基盤となるモデルの開発には、多額の資金、技術者、そして運用能力が必要となります。一方、アプリケーション層に注力することで、スタートアップは既存のプラットフォームを活用し、現地市場における特定の課題を解決することが可能になります。
Amazon Web Services（AWS）がベトナムにおけるAIの可能性を解き放つための調査によると、2024年には約4万7000社のベトナム企業がAIソリューションを導入した。ベトナムの企業全体の約18％にあたる約17万社がAIを導入しており、これは前年の13％から増加している。スタートアップ企業のうち、約55％が何らかの形でAIを活用しており、35％がAIを全く新しい製品やサービスの開発に応用している。
これらの数字は、アプリケーションレベルでの機会が非常に大きいことを示していますが、同時に競争もますます激化するでしょう。より多くの企業が自社製品にAIを組み込むようになるにつれ、持続的な優位性は単に「AIを搭載している」ことではなく、顧客をより深く理解し、より質の高い独自データを持ち、顧客の実際の業務に深く統合された製品にあるようになるでしょう。
実務的な観点から言えば、最大の課題は新たなAI機能を開発することではなく、持続的な事業成長に必要な期間、競争優位性を維持することにある。今日優れた製品であっても、競合他社が同じ技術、共通のデータ、顧客アプローチを用いれば、すぐに模倣されてしまう可能性がある。
したがって、アプリケーション層におけるAIスタートアップにとっての中核的な課題は、単に製品を開発することではなく、長期的にその製品の代替が困難になるような基盤を構築することである。そのため、独自のデータ、深い業界知識、あるいは顧客の日常業務に密接に統合された役割がなければ、AI製品は模倣されやすいままとなる。
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| Zaloはベトナムのユーザーにとって、日常生活に欠かせない存在となっている。（出典：Zalo） |
ベトナム企業は何をすべきか？
このような状況において、ベトナムのAIスタートアップ企業は、持続的な競争優位性を築くために、特に2つの最も重要なプラットフォームに注力する必要がある。
まず、データについてです。AIにおいて、データは単なる技術的な入力ではなく、時間をかけて蓄積される資産です。特に特定の業界、ユーザー行動、地域ニーズに関連するデータなど、自社のデータを蓄積する企業は、競合他社が容易に追いつけない優位性を獲得できます。しかし、データが真に強力なのは、アクセスが困難であること、実世界での使用を通じて徐々に蓄積されること、あるいは競合他社が容易に再現できない特定の状況と密接に結びついていることです。
ELSA Speakの事例は、AIビジネスがデータからいかに優位性を築くことができるかを示す好例です。このAI搭載の英語スピーキング学習アプリは、ベトナム人起業家のヴァン・ディン・ホン・ヴー氏が共同設立しました。ELSAはAIを使って発音を評価するだけでなく、学習者のスピーキング練習からデータを収集します。具体的には、どの単語を誤って発音しているか、どの音に苦労しているか、学習の進捗状況、次にどのような練習が必要かなどを把握します。
ELSAから得られる重要な教訓は、プライベートデータはスタートアップ企業が最初から持っているものではないということです。それは、各ユーザーの練習セッション、フィードバック、そして製品の繰り返し使用を通して徐々に構築されていきます。学習者が製品を使用すればするほど、企業は彼らの発音の誤り、練習ニーズ、そして学習の進捗状況をより深く理解できるようになります。このサイクルによって製品のパーソナライズが進み、模倣が難しくなるのです。
第二に、顧客が別のソリューションに切り替えることを困難または躊躇させる「切り替え障壁」が存在します。AI製品は、顧客の日常業務や生活に不可欠な要素となったときに初めて真価を発揮します。その時点で、製品の価値は機能だけでなく、蓄積されたデータ、確立された利用習慣、統合されたプロセス、そして顧客が別のソリューションに切り替える際に必要となる労力にも基づいています。
分かりやすい例として、Zaloアプリが挙げられます。Zaloは純粋なAIスタートアップではありませんが、テクノロジー製品がユーザーの日常生活の一部になると、代替が難しくなる理由を示しています。2025年上半期に更新されたデータによると、Zaloの月間アクティブユーザー数は7,830万人、1日あたりのメッセージ数は約20億件に達しています。また、 Vietnamnetによると、このプラットフォームは毎月約2,000万人のユーザーがインテリジェントなAI機能を利用しているとのことです。
Zaloの代替がこれほど難しい理由は、家族とのメッセージのやり取り、仕事関連の情報の交換、文書の送信、電話、顧客への連絡、クラスグループや社内グループへの参加、組織からの情報の受信など、ユーザーの日常的な活動にプラットフォームが深く統合されている点にある。
チャット履歴、連絡先、ワークグループ、共有ファイル、コミュニケーション習慣などがすべて同じプラットフォームに蓄積されると、切り替えにかかるコストが非常に高くなるため、たとえ新しい機能やより優れた機能が搭載されたアプリであっても、ユーザーは別のアプリへの切り替えをためらうことが多い。
Zaloの事例から得られる教訓は、すべてのAIスタートアップが主要なメッセージングプラットフォームにならなければならないということではありません。より重要なのは、競争優位性を生み出すための論理です。製品が単なるスタンドアロンツールであれば、顧客は試用してすぐに離脱してしまうかもしれません。しかし、製品が顧客がデータを保存したり、習慣を形成したり、他者とつながったり、日々の業務の重要な部分を処理したりする場所になれば、他のソリューションに乗り換える可能性は低くなります。
ベトナムのAIスタートアップにとって、もはや課題はAI製品を開発できるかどうかではなく、自社独自のデータ、業界知識、顧客エンゲージメントを長期的な競争優位性へと転換できるかどうかである。AIビジネスが生き残るためには、既存モデルにインターフェースを組み込んだだけの製品ではなく、データ、ユーザー、使用状況から継続的に学習するシステムを構築する必要がある。
5月13日に開催され、ベトナムソフトウェア・情報技術サービス協会（VINASA）が主催した「エージェントAI時代：業務自動化と新たな成長の原動力」をテーマとしたBiztech 2026の全体会議で、VINASAの会長であるグエン・ヴァン・コア氏は、ベトナム企業のAI導入率は現在65%であり、2025年末の61.2%から大幅に増加していると述べた。デジタルワークフォースを統合した組織は、業務処理速度を最大300%加速させており、エージェントAIによる利益は平均で最大171%の投資収益率（ROI）を生み出し、従来のソリューションの3倍となっている。 今後、「ベトナムで製造してリードする」という精神に基づき、AIの中核技術を習得し、ベトナム国内でAI製品を開発するために、ベトナムは制度的枠組みの整備、質の高い人材育成、戦略的インフラ整備、そしてデジタル技術ビジネスの国際的な発展と拡大の促進という4つの主要な解決策に注力していく。 |
出典：https://baoquocte.vn/startup-ai-viet-and-the-problem-of-sustainable-profit-393181.html
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