2025年の台湾AIを読むうえでのキーワードは、「AIで何かを生成できるか」から「AIをデータ、ツール、権限、業務プロセスにつなげられるか」へ移っている。台湾のITメディアiThomeによる2025年CIO調査では、企業のAI投資は前年比39％増、平均819万台湾ドルから1,140万台湾ドルへ拡大した。同調査は、代理型AI、RAG、AIOps、AI拡張ソフトウェアエンジニアリングなどの採用拡大にも触れている。^[1]

まず前提：これは公式ランキングではない

公開されている資料を見る限り、台湾のマーケターやエンジニアだけを対象にした公式のAI研究テーマランキングは確認できない。そこで本稿では、iThomeのCIO調査、サービス業の生成AI採用データ、CIO Taiwanが紹介したIDCのICTトレンド、INSIDEのAI Agent白書、台湾の資策会MICによる産業トレンドを横断し、実務で優先度が高い研究テーマとして整理する。^{[1][2][4][6][11]}

判断軸はシンプルだ。台湾の繁体字中国語圏の企業向け情報で繰り返し登場しているか。概念実証だけでなく、本番導入に近づいているか。マーケティング、プロダクト、エンジニアリング、IT運用の複数領域に影響するか。この3点である。

9テーマ早見表

主な読者	テーマ	なぜ今か	最初に問うべきこと
マーケター	生成AIのコンテンツワークフロー	台湾のサービス業では、16％の企業が生成AIを本番環境で採用している。[2]	コピー、客服、SNS、EDM、商品説明、社内ナレッジ整理のどこを標準化できるか。
マーケター	AI Agentによるマーケティング自動化	INSIDEは、企業がAIとの「チャット」だけでなく、AIに「仕事をさせる」段階へ進んでいると指摘する。[6]	どの業務を、データ読込、計画、生成、実行、報告に分解できるか。
マーケター	多モーダルなコンテンツ・素材運用	CIO Taiwanが紹介したIDCの見方では、企業は画像、映像、文字を同時に扱えるモデルを重視する。[4]	文字、画像、動画を同じ企画・制作・審査フローに載せられるか。
マーケター	ROI、予算、ハルシネーション対策	INSIDE白書は、企業が70.9％の「予算の霧」と、AIハルシネーションへの信頼危機に直面しているとする。[6]	速度、品質、コスト、ブランドリスクをどう測るか。
エンジニア	AI Agent／代理型AIのシステム設計	iThomeは、代理型AIの採用企業が前年より2割分増えたと報じている。[1]	ツール呼び出し、権限、状態管理、監視、人間の介入をどう設計するか。
エンジニア	RAG／検索拡張生成	iThomeは、RAGを生成AI関連で採用拡大が目立つ新興技術の一つに挙げている。[1]	モデルの回答を、検索可能な資料と追跡可能な根拠にどう接続するか。
エンジニア	AI拡張ソフトウェアエンジニアリング	iThomeは、AIによる開発支援、デバッグ、テストを含むAI拡張ソフトウェアエンジニアリングに注目している。[1]	AIを開発、テスト、レビュー、文書化にどう組み込むか。
エンジニア	AIOps／AI運用	iThomeは、より多くの台湾企業がAIでIT運用を最適化するAIOpsに関心を持ち始めているとする。[1]	障害要約、異常検知、アラート分類、原因調査にAIを使えるか。
エンジニア	SLM／小規模言語モデルとマルチモデル展開	CIO Taiwanが紹介したIDCの見方では、企業は用途に応じてSLMを使い分け、マルチモデル活用が常態化する。[4]	どの処理に大規模モデルが必要で、どこは小規模モデルやルーティングで足りるか。

マーケターが追うべき4テーマ

1. 生成AIのコンテンツワークフロー

マーケターにとって、生成AIは今も最も始めやすい入口だ。ただし、2025年に研究すべき対象はプロンプトの書き方だけではない。台湾のサービス業では、16％の企業が生成AIを本番環境で採用している。^[2]

つまり、文案作成、客服対応、SNS投稿、EDM、商品説明、社内ナレッジ整理を、単発のAI利用ではなく、繰り返し使える業務フローとして設計する段階に入っている。速度だけでなく、レビュー可能性、ブランドトーンの一貫性、事実確認、再利用性まで含めて考えたい。

2. AI Agentによるマーケティング自動化

AI Agentは、マーケティングとエンジニアリングの共通語になりつつある。INSIDEの2025年白書は、企業がAIと「チャット」するだけでなく、AIに「仕事をさせる」段階へ進んでいると説明し、AI Agentを感知、計画、行動、反省の能力を持つ「デジタル協働者」と位置づけている。^[6]

マーケティングの文脈では、AIに投稿文を1本書かせるだけでは不十分だ。データを読み、施策を計画し、素材を作り、ワークフローを起動し、必要な地点で人間にレビューを求める。この一連の流れをどう作るかが研究テーマになる。AI Agentは、知識グラフ、RAG、API照会などのツールを組み合わせることで、情報取得と処理能力を高められる。^[3]

3. 多モーダルなコンテンツ・素材運用

CIO Taiwanが紹介したIDCの見方では、2025年の生成AIトレンドとして多モーダル化が挙げられている。企業は、画像、映像、文字など異なる情報を同時に扱えるモデルを好むようになるという。^[4]

マーケティングでは、これは大きな意味を持つ。商品ページ、広告バナー、ショート動画の台本、客服ナレッジ、SNSのビジュアルを別々の作業として扱うのではなく、同じ企画・制作・審査・再利用の流れに載せる発想が必要になる。

4. ROI、予算、ハルシネーション対策

AIの導入が本番に近づくほど、成果測定とリスク管理は避けて通れない。INSIDE白書は、企業が70.9％の「予算の霧」と、AIハルシネーションへの信頼危機に直面していると述べている。^[6]

マーケターが見るべき指標は、生成時間の短縮だけではない。出力がブランド基準と事実に合っているか、修正工数はどれだけ減ったか、施策単位でコストを追跡できるか、誤情報が公開されるリスクをどこで止めるか。AIを実験ツールで終わらせるか、日常業務の一部にできるかは、この治理設計にかかっている。

エンジニアが追うべき5テーマ

1. AI Agent／代理型AIのシステム設計

エンジニアにとって、AI Agentの本質は「賢い回答」ではなく「安定して仕事を完了できるシステム」だ。iThomeは、代理型AIの採用企業が前年より2割分増えたと報じており、INSIDEもAIが「チャット」から「仕事をする」段階へ進む流れを強調している。^[1][6]

研究すべき論点は、ツール呼び出し、API連携、タスク計画、状態保存、エラー復旧、権限管理、観測性、人間による承認や停止の設計である。これらがなければ、Agentはデモとしては動いても、企業の業務フローでは安定しにくい。

2. RAG／検索拡張生成

RAGは、台湾のエンジニアリング文脈でも引き続き基礎テーマだ。iThomeは、RAGを生成AI関連で採用拡大が目立つ新興技術の一つに挙げている。^[1]

実務上の研究課題は多い。社内資料をどう整理するか。検索結果をどう順位付けするか。回答に根拠をどう添えるか。正確性をどう評価するか。古い情報や矛盾する情報をどう扱うか。AIを社内ナレッジの入口にするなら、RAGは避けて通りにくいアーキテクチャである。

3. AI拡張ソフトウェアエンジニアリング

iThomeは、AI拡張ソフトウェアエンジニアリングを採用拡大が目立つテーマの一つに挙げ、開発支援、デバッグ、テストへの利用に触れている。^[1]

そのため、AIコーディングツールを単なる自動補完として見るだけではもったいない。テストケース生成、障害分析、リファクタリング提案、ドキュメント更新、コードレビュー、チーム内の開発知識の保存まで、開発ライフサイクル全体にどう組み込むかが論点になる。

4. AIOps／AI運用

iThomeは、生成AIの波を受け、より多くの台湾企業がAIOpsを使ってIT運用を最適化しようとしていると指摘している。^[1]

AIOpsの価値は、単なるアラート自動化にとどまらない。ログ、監視データ、インシデント記録、運用ナレッジを結び、障害要約、異常検知、原因候補の整理、対応手順の高速化に役立てることができる。SREや運用チームにとっては、AIを開発工程から運用工程へ広げる重要なテーマだ。

5. SLM／小規模言語モデルとマルチモデル展開

CIO Taiwanが紹介したIDCの見方では、すべての企業が大規模言語モデルを必要とするわけではない。企業は用途に応じて小規模言語モデル、つまりSLMを柔軟に使い、マルチモデル活用がAIモデル開発の常態になるという。^[4]

エンジニアが見るべきなのは、モデル性能ランキングだけではない。どのタスクを大規模モデルに任せ、どのタスクを小規模モデルで処理し、いつモデルルーティングを使うか。コスト、速度、品質、セキュリティの評価設計が重要になる。端末、ハードウェア、インフラに近いチームなら、エッジAIも視野に入る。資策会MICは、2025年にAI PCとAIスマートフォンの浸透が加速し、AIがエッジへ向かうことでAIチップの多様化も進むと述べている。^[11]

繁体字中国語で追うなら、このキーワードから

台湾発の情報を追う場合、次の繁体字キーワードをそのまま検索すると流れをつかみやすい。いずれも、台湾のCIO調査、ICTトレンド、AI Agent白書で繰り返し登場する主軸に対応している。^[1][4][6]

• 生成式 AI、GenAI、AI 內容工作流
• AI Agent、人工智慧代理人、代理式 AI、Agentic AI
• RAG、檢索增強生成、企業知識庫問答
• AI 增強軟體工程、AI 輔助開發、AI 測試
• AIOps、AI 維運、IT 維運自動化
• 多模態 AI、Multimodal、文字圖片影音模型
• SLM、小語言模型、多模型應用、模型部署選型
• AI 治理、AI 幻覺、ROI、預算控管

学ぶ順番のおすすめ

マーケターは、まず生成AIのコンテンツワークフローを標準化し、次にAI Agentでタスクとツールをつなぎ、その後に多モーダル素材とガバナンスを同じ運用設計に入れるとよい。この順番は、サービス業での生成AI本番採用、多モーダルモデルへの関心、AI Agentが「チャット」から「仕事」へ進む流れと合っている。^[2][4][6]

エンジニアは、RAGとAI支援開発を押さえたうえで、Agentのシステム設計、AIOps、マルチモデル展開へ進むのが現実的だ。この順番は、iThomeが採用拡大テーマとして挙げた領域と、IDCが示したSLM／マルチモデル活用の見方に近い。^[1][4]

プロダクトや導入を担当するなら、最初に問うべきことは「どのモデルが最強か」ではない。入力は何か、AIに何をさせるか、誰が確認するか、成功指標は何か、失敗時にどう戻すか。INSIDE白書が触れた予算の不透明さとハルシネーションへの信頼危機は、AIをデモからプロダクトへ進めるときに必ず向き合う課題である。^[6]

よくある質問

台湾には、マーケター向けAIテーマの公式ランキングがあるのか

少なくとも本稿で参照した公開資料の範囲では、台湾のマーケターだけを対象にした公式ランキングは確認できない。より確実なのは、CIO調査、サービス業の採用状況、ICTトレンド、AI Agent白書を横断して、高頻度かつ導入現場に近いテーマを見ることだ。^[1][2][4][6]

なぜAI Agent、RAG、多モーダルが優先テーマなのか

AI Agentは、企業がAIと会話する段階からAIに業務を実行させる段階への移行に対応する。RAGは、モデルの回答を検索可能な資料や企業ナレッジにつなげる技術である。多モーダルは、文字、画像、映像といった素材やデータを同じAIフローで扱う流れに対応している。^[1][4][6]

エンジニアはプロンプトだけ学べば足りるのか

足りない。プロンプトは依然として有用だが、台湾の企業向け資料でより強く出ているエンジニアリングテーマは、RAG、AI拡張ソフトウェアエンジニアリング、AIOps、Agentアーキテクチャ、SLM／マルチモデル展開である。^[1][4]

結論

2025年の台湾AIは、単発の生成から、業務フローに接続されたAIへ進んでいる。マーケターは、コンテンツワークフロー、Agent自動化、多モーダル、ガバナンスを追うべきだ。エンジニアは、Agent、RAG、AI支援開発、AIOps、モデル展開戦略を押さえたい。これらを組み合わせて初めて、AIは試用ツールから、企業の実務に組み込まれる基盤へ近づく。^[1][4][6]