VITALIFY.ASIA logo

【ビジネスレポート】ベトナムIT市場におけるAI活用事例と現地最新動向

ベトナム市場で社会実装が進むAIテクノロジー。現地のベンチャー企業による顔認証システムの導入や、医療機関・インフラ領域におけるAIの掛け合わせなど、最前線のAIビジネス事例を報告します。

【ビジネスレポート】ベトナムIT市場におけるAI活用事例と現地最新動向
目次

※本記事は2020年10月当時に開催されたウェビナーに基づく、ベトナム現地のAI活用事例レポートです。最新のビジネス動向や法規制については適宜ご確認ください。

2020年10月に開催した無料ウェビナー『先端テクノロジー × オフショア開発』では、コロナ禍においても経済成長を続けるベトナム市場における「AI開発」の最新事情と、オフショア開発を成功に導くポイントについて解説しました。
今回は、セミナー内で紹介した「ベトナム国内の最新AI導入事例」のハイライトをお届けします。

1. AI開発を成功に導くための前提条件

システム開発をオフショアへ委託する際、特に不確実性の高いAIプロジェクトにおいて重要となるのが「解決すべき課題の明確化」と「PoC(概念実証)の適切な設計」です。

これまで数多くのAI開発(画像認識、感情認識、データ予測など)を手掛けてきた当社の経験から、AIモデルに何を期待するのか(精度、処理速度、インフラ制約)を事前に定義し、小さくテストを繰り返すアプローチが成功の鍵となります。

2. ベトナム国内における先端AI活用事例(2020年時点)

日本ではあまり広く報道されていませんが、ベトナムのIT企業やスタートアップは、AI技術の社会実装を驚くべきスピードで進めています。

セミナー内で取り上げた最新事例のいくつかをピックアップします。

◆ 現地ベンチャー企業「Wee Digital」が開発した「顔認証AI」ソリューション

ベトナムのスタートアップ企業「Wee Digital」が、独自の顔認証アルゴリズムを開発し、オフィスビルやイベント会場のセキュリティゲート等への導入を進めています。

ディープラーニングによる高精度な顔検出技術を活用し、非接触での入退室管理や勤怠システムとの連携など、実用的なB2Bソリューションとして急速にシェアを拡大しています。

◆ 医療分野でのAI画像診断アシスト

医療リソースの最適化が課題となるベトナムにおいて、レントゲンやMRI画像から肺炎や腫瘍などの病変をAIが自動検出する診断アシストシステム「AI Rapid」の導入が始まっています。

医師の診断スピードを向上させ、見落としを防ぐ技術として期待されています。

◆ 規制分野での挑戦:ドローンを活用したインフラ点検

農地の広大なベトナムにおいて、AIを搭載したドローンを活用したソリューションも登場しています。

空撮画像から農作物の生育状況を解析したり、高圧鉄塔や橋梁などのインフラ設備の異常をAIが自動検知したりと、労働集約的な作業をテクノロジーで置き換える試みが進んでいます。

3. ベトナムでのITビジネス展開・テストマーケティングを支援

ベトナムは単なる「開発リソースの供給拠点(オフショア)」から、先端テクノロジーが社会実装される「巨大な消費市場・テストベッド」へと変貌を遂げています。

バイタリフィアジアでは、10年以上のベトナムビジネス経験を活かし、現地の優秀なAIエンジニアを用いた開発はもちろん、「自社のITサービスをベトナム市場でテスト販売してみたい」といった進出支援(テストマーケティング)もサポートしています。

海外市場での新たなビジネスチャンスをご検討の際は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

1,000社以上の事業成長を支えた圧倒的な『スピードと柔軟性』で、御社のアイデアを最短で形にします。まずは無料で壁打ちしませんか?

ブログに戻る

関連記事

【無料ウェビナー開催】 生成AIを自社プロダクトに組み込むリアルな裏側を公開。 事例から学ぶ、導入時の注意点と本番運用の課題AI Development

【無料ウェビナー開催】 生成AIを自社プロダクトに組み込むリアルな裏側を公開。 事例から学ぶ、導入時の注意点と本番運用の課題

生成AIを自社プロダクトにどう組み込むべきか。実際のプロダクト事例をもとに、AIを活用する課題の見極め、AIに任せる範囲、出力精度・速度・コストへの対応、PoCでは見えにくい本番運用の課題まで紹介します。プロダクト開発・運営・企画に携わる方を対象とした、2026年10月28日開催の無料ウェビナーです。

Aoi Yamashita
Cyc――常識を手で書こうとした40年AI Development

Cyc――常識を手で書こうとした40年

Cycは、人間の常識を機械に一つずつ教え込もうとした1984年開始のAIプロジェクトです。本記事では、Douglas LenatとEuriskoから始まる背景、CycLやマイクロセオリー、OpenCyc、LLMとの違い、そしてニューロシンボリックAIへつながる現在的な意味まで、40年以上の歩みをたどります。

Toshihiko Nagaoka
AIは「教わる」から「試す」へ、なぜ学習方法を切り替えられるのかAI Development

AIは「教わる」から「試す」へ、なぜ学習方法を切り替えられるのか

AIは、人間のお手本を真似する模倣学習から、自分で試行錯誤する強化学習へ移行できます。本記事では、両者が同じモデルの行動確率を調整する学習としてつながる理由、なぜ模倣学習を先に行うと有効なのか、切り替え時に起こる失敗や対策、ロボットや対話AIでの応用まで整理します。

Toshihiko Nagaoka
ぼくはデューパー、なんでもきいてね!