ベトナムにおけるAI市場に関する短期レポート

ベトナムは、人工知能（AI）と機械学習の開発において、地域における一定の地位を確立しようと努力している。過去20年間のIT産業の成長は民間企業を育成し、AIを活用したサービスの普及に向けた強固な基盤を築いてきた。しかし、ベトナムはIT人材、基礎研究、データインフラ、エネルギー供給、法規制といった分野で先進国に追いついていない。この地域がAIハブとなるかどうかは依然として不透明だが、主要な外国企業は政府の強力なリーダーシップに応え、協力と事業拡大を進めており、転換点となる可能性を秘めている。.

政府支援

AI政策は戦略策定から実施へと移行しつつある。2021年の「国家AI戦略」では、AIをデジタル経済の中核に位置づけ、2030年までの研究能力、人材供給、AIセンターに関する目標を設定した。2025年6月にはデジタル技術産業法が制定され、透明性、人的監視、ライフサイクルリスク管理を含むリスクベースのAIガバナンスが導入された。さらに、AIデータセンターとAIシステム開発は半導体と並んで特別優先投資分野に指定され、税制優遇措置、土地優遇措置、その他の優遇措置の対象となった。これらの取り組みは、国家デジタル変革目標の下でのより広範なデジタル化とインフラ強化の取り組みと並行して実施されている。この政策が市場参入と市場規模に与える影響は、促進と制限の両面に及ぶ。促進面では、「特別投資手続き」（政令19/2025）が確立され、研究開発、イノベーションセンター、半導体/AI関連投資などの最先端プロジェクトの承認が加速され、ライセンス取得までの期間が実質的に短縮された。本政令に基づき設立された国家イノベーションセンター（NIC）は、人材、融資、土地、資金に関する優遇措置を拡充し、AIの実証、研究、データ、チップ設計能力の確立を促進する。また、指定された優先分野および地域における法人税の免除および減税により、多くのAIおよびデジタルインフラプロジェクトが対象となる。.

市場の急速な成長：4億7000万米ドルから数十億米ドルへ

AI市場は急速に拡大しており、2022年には4億7000万米ドルに達しました。2030年までに15億2000万米ドルに成長し、年平均成長率（CAGR）は15.81兆3000億米ドルに達すると予測されています。この成長は、ベトナムを地域のAIハブとして確立するために、研究、インフラ、人材育成への戦略的投資のビジョンを概説した政府の「国家AI戦略」によって推進されています。2 同時に、高いインターネット普及率、若くデジタルに精通した人口、さまざまなセクターでのAIソリューションに対する需要の高まり3 が、導入を加速させています。Google、Qualcomm（最近R&Dセンターを開設）、Nvidiaなどのグローバルテクノロジー大手と、FPT、Viettel、VinGroupなどの国内大手企業が、これらの状況に大きな関心を示し、AIエコシステムの形成を推進しています。.

AI 産業のサブセクターには、次のものが含まれます。(1) AI インフラストラクチャとプラットフォーム (クラウド、AI データセンター、ネットワーク、GPU/AI チップ) 2 Vietnam News (2025) < Access> 3 HBLAB Group (2025) < Access> < > 11 (2) コア テクノロジー ツール (機械学習プラットフォーム、電子設計自動化 (EDA) ツール、機械学習オペレーション (MLOps)、セキュリティ) (3) 業界固有のアプリケーション (金融、製造、ヘルスケア、農業、物流、スマート シティ、政府など) (4) コンサルティング、SI、およびアウトソーシング サービス 現在、セグメント (3) と (4)、つまりエンタープライズ アプリケーションの開発と実装サポート サービスが収益の大部分を占めると予想されています。一方、政府による AI データセンターの優先と半導体投資の拡大により、将来的にはセグメント (1) と (2) のシェアが増加すると予想されます。さらに、米国、日本、韓国、シンガポール、ヨーロッパなどの企業との連携を通じて、オフショア開発センター、共同研究開発ラボ、スタートアップアクセラレーションプログラムが設立されています。ベトナム発のAIソリューションをASEANおよびグローバル市場に共同で展開する動きも加速しています。ベトナムの企業のAI準備指数は世界平均を上回っています。69%の組織が「完全に準備ができている」または「ある程度準備ができている」と報告しており、世界平均の48%4を上回っています。 .

利用者の業界を見ると、AI の導入は金融、通信、小売/e コマース、製造、公共機関で先行しています。金融では、AI は信用スコアリング、不正検出、コールセンターのチャットボットや音声ボット、パーソナライズされた推奨事項の提供に利用されています。大手商業銀行は、コア業務プロセスの一部を AI ベースのシステムに置き換えています。小売/e コマースでは、レコメンデーション エンジン、需要予測、在庫最適化、広告配信最適化が一般的になっています。実店舗では、カメラ画像分析による訪問者分析とチェックアウトの自動化の概念実証 (PoC) を進めています。製造/物流では、予測保守、品質検査、自動倉庫、ルート最適化のために、工場 (日本、ヨーロッパなど) でパイロット プロジェクトが増加しています。公共部門では、交通管理、セキュリティ カメラのビデオ分析、行政サービス カウンターでの仮想アシスタントなどのユース ケースが、主にホーチミン市とハノイで試験されており、市民サービスの効率と透明性の向上を目指しています。一方、多くの中小企業や地域企業は、データ準備、初期投資コスト、人材不足といった課題に直面し、本格的なAI導入ではなく、ルーチン業務の自動化にとどまることが多い。そのため、クラウドベースのAIサービス、サブスクリプション型の業界特化型ソリューション、大企業や政府による共有データ／プラットフォームの提供などが進展している。今後、ユーザー基盤の拡大が重要な成長要因となるだろう。.