つまり、AIを日常業務や公共サービスの中に組み込み、生産性と経済成長を同時に高めることが狙いだ。

10万人の「AIバイリンガル」人材を育成

もう一つの柱が、AIリテラシーを持つ労働力の拡大である。

2026年、政府は**National AI Impact Programme（NAIIP）**を開始し、企業と労働者の両方にAI導入を広げる政策を打ち出した。

このプログラムの特徴は、AI専門家だけでなく、既存の職業にAIを組み合わせる人材を増やす点だ。

例えば次のような取り組みが進んでいる。

• 2029年までに10万人のAIリテラシー人材を育成（会計士、看護師、弁護士などを含む）
• TechSkills Acceleratorを通じたAI人材の再教育・スキル転換
• SkillsFutureによるAI講座などの生涯学習プログラム

こうした政策の狙いは、AIエンジニアを増やすだけではなく、あらゆる職業がAIを使いこなせる社会を作ることにある。

都市そのものをAIの実証実験場に

シンガポールの特徴的な戦略の一つが、都市規模のAIテストベッドだ。

代表例が、シンガポール北東部で開発されている**Punggol Digital District（PDD）**である。ここでは政府機関と企業が協力し、ロボットやAIシステムを実際の都市環境で試験運用する予定だ。

2026年には、配送・警備・物流などの用途で複数企業のロボットを同時に試験する大規模テストベッドが開始される。

初期参加企業には以下が含まれる。

• Certis（警備ロボット）
• DHL（物流ロボット）
• Grab（フードデリバリー）
• QuikBot（配送ロボット）

研究室の中ではなく、実際の街でAIを試す「リビングラボ」モデルが、この国の特徴となっている。

東南アジア向けAIモデルを開発

AI開発は歴史的に、英語中心のデータや欧米の文脈に偏る傾向があった。

そこでシンガポールは、東南アジア向けAIモデルの開発にも力を入れている。

代表例が**SEA‑LION（Southeast Asian Languages in One Network）**という大規模言語モデルのプロジェクトだ。

このモデルは、次のような地域言語を含むデータで訓練されている。

• タイ語
• ベトナム語
• インドネシア語

そのため、東南アジアの文化や言語環境に適したAIアプリケーションを構築しやすい。

さらに政府は、研究能力を強化するためにNational Multimodal LLM Programmeも開始している。

「信頼できるAI」を武器にする

シンガポールが特に重視しているのがAIガバナンスだ。

その代表的な取り組みがAI Verifyである。

これはAIシステムを以下の観点で検証するためのツールキットだ。

• 透明性
• 公平性
• 安全性
• 説明可能性
• 責任性

さらに2023年には、企業や研究機関と連携するAI Verify Foundationが設立された。

この枠組みは、AIを「安全に試し、検証し、導入できる場所」を作ることを目的としている。

米中AI競争の中でのポジション

米国や中国では、巨大データセンターや最先端モデルを巡る投資競争が激化している。

それに対し、シンガポールの戦略は規模ではなくポジション戦略だ。

つまり、次の役割を担うことを目指している。

• AIを実社会に導入する拠点
• AI規制や検証の国際的な実験場
• 東南アジア向けAIの開発拠点

この戦略を支える要素として、次のような構造的強みがある。

• コンパクトな都市国家
• 高度なデジタルインフラ
• 政府・大学・企業の連携
• 東南アジア経済圏の中心という地理的位置

成功の鍵とリスク

ただし、この戦略には課題もある。

AIを広く導入するほど、次のようなリスクが指摘されている。

• AI依存による技能低下（deskilling）
• 医療や金融での過度な自動化
• 外国クラウドやモデルへの依存

それでも、巨大モデル競争に参加する代わりにAIを最も効果的に実装できる国になるという発想は、小国にとって現実的な戦略とも言える。

もしこの戦略が成功すれば、シンガポールは

「AI研究と実社会の間をつなぐ世界的ハブ」

として、アジアのAIエコシステムで重要な位置を占める可能性がある。

つまり、AIを日常業務や公共サービスの中に組み込み、生産性と経済成長を同時に高めることが狙いだ。

10万人の「AIバイリンガル」人材を育成

もう一つの柱が、AIリテラシーを持つ労働力の拡大である。

2026年、政府は**National AI Impact Programme（NAIIP）**を開始し、企業と労働者の両方にAI導入を広げる政策を打ち出した。

このプログラムの特徴は、AI専門家だけでなく、既存の職業にAIを組み合わせる人材を増やす点だ。

例えば次のような取り組みが進んでいる。

• 2029年までに10万人のAIリテラシー人材を育成（会計士、看護師、弁護士などを含む）
• TechSkills Acceleratorを通じたAI人材の再教育・スキル転換
• SkillsFutureによるAI講座などの生涯学習プログラム

こうした政策の狙いは、AIエンジニアを増やすだけではなく、あらゆる職業がAIを使いこなせる社会を作ることにある。

都市そのものをAIの実証実験場に

シンガポールの特徴的な戦略の一つが、都市規模のAIテストベッドだ。

代表例が、シンガポール北東部で開発されている**Punggol Digital District（PDD）**である。ここでは政府機関と企業が協力し、ロボットやAIシステムを実際の都市環境で試験運用する予定だ。

2026年には、配送・警備・物流などの用途で複数企業のロボットを同時に試験する大規模テストベッドが開始される。

初期参加企業には以下が含まれる。

• Certis（警備ロボット）
• DHL（物流ロボット）
• Grab（フードデリバリー）
• QuikBot（配送ロボット）

研究室の中ではなく、実際の街でAIを試す「リビングラボ」モデルが、この国の特徴となっている。

東南アジア向けAIモデルを開発

AI開発は歴史的に、英語中心のデータや欧米の文脈に偏る傾向があった。

そこでシンガポールは、東南アジア向けAIモデルの開発にも力を入れている。

代表例が**SEA‑LION（Southeast Asian Languages in One Network）**という大規模言語モデルのプロジェクトだ。

このモデルは、次のような地域言語を含むデータで訓練されている。

• タイ語
• ベトナム語
• インドネシア語

そのため、東南アジアの文化や言語環境に適したAIアプリケーションを構築しやすい。

さらに政府は、研究能力を強化するためにNational Multimodal LLM Programmeも開始している。

「信頼できるAI」を武器にする

シンガポールが特に重視しているのがAIガバナンスだ。

その代表的な取り組みがAI Verifyである。

これはAIシステムを以下の観点で検証するためのツールキットだ。

• 透明性
• 公平性
• 安全性
• 説明可能性
• 責任性

さらに2023年には、企業や研究機関と連携するAI Verify Foundationが設立された。

この枠組みは、AIを「安全に試し、検証し、導入できる場所」を作ることを目的としている。

米中AI競争の中でのポジション

米国や中国では、巨大データセンターや最先端モデルを巡る投資競争が激化している。

それに対し、シンガポールの戦略は規模ではなくポジション戦略だ。

つまり、次の役割を担うことを目指している。

• AIを実社会に導入する拠点
• AI規制や検証の国際的な実験場
• 東南アジア向けAIの開発拠点

この戦略を支える要素として、次のような構造的強みがある。

• コンパクトな都市国家
• 高度なデジタルインフラ
• 政府・大学・企業の連携
• 東南アジア経済圏の中心という地理的位置

成功の鍵とリスク

ただし、この戦略には課題もある。

AIを広く導入するほど、次のようなリスクが指摘されている。

• AI依存による技能低下（deskilling）
• 医療や金融での過度な自動化
• 外国クラウドやモデルへの依存

それでも、巨大モデル競争に参加する代わりにAIを最も効果的に実装できる国になるという発想は、小国にとって現実的な戦略とも言える。

もしこの戦略が成功すれば、シンガポールは

「AI研究と実社会の間をつなぐ世界的ハブ」

として、アジアのAIエコシステムで重要な位置を占める可能性がある。