【2025年最新】生成AIのベトナム活用事例解説：オフショア開発の最適解を探る

生成AI（Generative AI）がビジネスのあらゆる場面で変革をもたらす中、多くの日本企業がその導入と活用を模索しています。しかし、国内では深刻なAI人材不足が課題となっており、開発リソースの確保が追いついていません。

この課題に対する有力な解決策として、今、ベトナムでの生成AIオフショア開発が注目されています。なぜベトナムなのか？ 具体的な活用事例はあるのか？ そして、成功の鍵は何か？

本記事では、2025年現在の最新情報に基づき、生成AIオフショア開発におけるベトナムの可能性、具体的な活用事例、コスト効率、そして潜在的なリスクと対策まで、網羅的に解説します。貴社のAI戦略における新たな選択肢として、ぜひご検討ください。

なぜ今、生成AIオフショア開発でベトナムが注目されるのか？

日本国内のAI人材不足（2030年に最大約12.4万人不足予測）は深刻化しており、外部パートナーシップはもはや選択肢ではなく、戦略的な必須事項となりつつあります。その中で、ベトナムが有力な候補地として浮上している理由は、いくつかの重要な要因が戦略的に重なり合っているためです。

国家レベルでのAI戦略と強力な政府支援

ベトナム政府はAIを国家の最重要技術と位置づけ、「2030年までにASEANトップ4、世界トップ50入り」という野心的な目標を掲げています。この目標達成に向け、国家イノベーションセンター（NIC）を通じたスタートアップ支援（税制優遇、迅速な登記手続きなど）や、NVIDIAのようなグローバル企業との連携、法整備（個人データ保護政令13号など）を積極的に推進しています。この国を挙げたコミットメントが、AI開発に適した環境を急速に醸成しています。

急成長するAI人材プールとエコシステム

ベトナムの最大の魅力の一つは、若く（人口の約70%が30歳以下）、学習意欲の高い豊富なIT人材です。毎年5万人以上のIT専攻卒業生が輩出され、政府のSTEM教育推進により、AI関連スキル（Python等）を持つエンジニアも増加しています。 トップレベルの専門家はまだ育成途上ですが、生成AIの「応用」や「実装」を担う、訓練可能で意欲的な人材は豊富です。

さらに、AIスタートアップは2021年の約60社から2024年には278社へと急増。NVIDIAやQualcommといった海外からの投資も活発化し、FPT、Viettelなどの国内大手IT企業も大規模なAI投資を行っています。専門サービスを提供する企業も増え、ダイナミックなエコシステムが形成されつつあります。

顕著なコスト効率と日本市場への親和性

依然として、ベトナムでの開発コストは日本国内と比較して大きな優位性があります。
エンジニアの人件費は、職種にもよりますが日本の1/3〜1/5程度に抑えられる可能性も指摘されています（ただし、近年は上昇傾向）。

表1：主要オフショア国別 エンジニア人月単価比較（日本円、推定 2024年）

職種	ベトナム	インド	フィリピン	中国	バングラデシュ	ミャンマー
プログラマー	約39.4万円 (-2.1%)	約53.3万円 (+4.9%)	約43万円 (+20%)	約44.4万円 (-12.1%)	約35万円 (-20.7%)	約26.9万円 (-2.1%)
シニアエンジニア	約48.3万円 (-1.7%)	約61.7万円 (-10.3%)	約55.5万円 (+4.1%)	約58.3万円 (-5.6%)	約42.5万円 (-7.9%)	約41.9万円 (-22.6%)
ブリッジSE (BrSE)	約59万円 (+2.1%)	約69.2万円 (-26.4%)	約73.6万円 (-9.4%)	約65万円 (-18%)	約80万円 (-12%)	約55.6万円 (-18.6%)
プロジェクトマネージャー (PM)	約70万円 (-11.9%)	約77.5万円 (-30.4%)	約78.2万円 (+10.4%)	約75.3万円 (-18.3%)	約75万円 (+28%)	約66.9万円 (-31.4%)
AI/MLエンジニア (注1)	(データ不足)	(データ不足)	(データ不足)	(データ不足)	(データ不足)	(データ不足)

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加えて、長年の日本企業との協業経験から、日本の品質基準やビジネス文化への理解度が高く、日本語対応可能なブリッジSE（BrSE）も増加しています。時差が2時間と少ない点も、スムーズな連携を後押しします。

【具体例】ベトナムで進む生成AIの活用事例

ベトナムのオフショア開発企業は、すでに多様な生成AIのユースケースに取り組んでいます。単なる理論ではなく、実用段階の事例を見ていきましょう。

ソフトウェア開発ライフサイクルの強化

• コード生成・補完:
  GitHub Copilotのようなツール活用はもちろん、ベトナム企業VTIは独自のAIコーディングアシスタント「V-Copilot」を開発・提供。
• テスト・デバッグ支援:
  バグ修正提案やテストケースの自動生成。
• ドキュメント自動生成:
  仕様書やコメントからのドキュメント作成。
• 生産性向上:
  大手FPTはAI活用により開発生産性を30%向上させたと報告しています。

ビジネスプロセス自動化・高度化

• インテリジェント・チャットボット:
  顧客対応や社内ヘルプデスクの自動化・高度化。（例：SotaTekの文書検索AI「Guide Bot」はAzure OpenAI APIを活用）
• RAG（検索拡張生成）システム:
  社内ナレッジ検索、文書要約、情報抽出の精度向上。（例：JVB、ScutiなどがRAGシステム構築サービスを提供）
• データ分析・予測:
  膨大なデータからのインサイト抽出、需要予測。
• パーソナライズドマーケティング:
  顧客データに基づいたコンテンツの自動生成。

特定業界への応用

• ヘルスケア:
  画像診断支援（FPTによる皮膚科医サポートAI）、医療保険請求処理の自動化（JVBによるAIは精度99.99%、手作業50%削減）。
• Eコマース・小売:
  レコメンデーション精度の向上、顧客行動分析、AIを活用した営業計画立案（不二家ベトナム事例：訪問店舗数の偏り解消、営業人員20%削減）。ベトナム国内のEコマースAI市場は年率30%超の急成長予測。
• 教育:
  オンライン授業での児童の集中度判定（FPT「akaCam」）。
• 製造:
  画像認識による品質管理、異常検知。
• データ処理:
  AI学習に必要なデータアノテーション、ラベリング作業。（Lotus TSなどが専門サービスを提供）

表2：ベトナムの主要AI/生成AI関連企業（一部抜粋）

企業名	主なサービス・強み
FPT Software	幅広いAIソリューション、ヘルスケア、金融、自動車など特定業界向けAI、AI研究開発拠点
SotaTek	AI/ML全般、ブロックチェーン、文書検索AI「Guide Bot」、ISO 27001認証
VTI	顔認証(FaceX)、車両認識(ParkingX)、AIコーディング支援(V-Copilot)、ISO 27001認証
JVB	OCR、チャットボット、RAGシステム構築、医療保険請求AIなど
Rikkeisoft	カスタムAIソリューション開発
CMC Global	クラウド、セキュリティ、AI/MLソリューション
Scuti	GenAI特化コンサルティング、PoC支援、RAGシステム構築
Lotus TS	AIデータ処理、アノテーション、BPO、ISO 27001/Decree 13対応意識
Aimesoft	マルチモーダルAI、音声認識、画像認識、バーチャルヒューマン
Heligate	音声・テキスト・画像関連AIソリューション
Kaopiz	AI画像認識技術
HBLAB	AI、AR/VRソリューション
ひけしや	AIインテグレーション、品質保証
NTQ Solution	AI、IoT、ブロックチェーン連携ソリューション

これらの事例は、ベトナムが単なるコスト削減先ではなく、具体的な生成AIプロジェクトを推進できるパートナーであることを示しています。

戦略的なタイミング：なぜ「今」ベトナムでのアクションが重要なのか？

生成AIのオフショア開発において、ベトナムへの着手を検討する最適なタイミングが「今」である理由は、以下の点が挙げられます。

市場の勢いと「早すぎる」ことはない状況

ベトナムのAIセクターはまさに成長期にあります。政府の後押しと投資流入により、エコシステムは急速に発展しています。市場が成熟しきる前の「今」関与することで、優秀なパートナー企業と早期に関係を構築し、共に学びながら成長できます。今後、グローバルな需要が増えれば、リソース獲得競争は激化し、コストメリットも薄れる可能性があります。

生成AIの実用化フェーズへの移行

生成AIは実験段階を超え、具体的なビジネス価値を生み出す実装フェーズに入っています。コスト効率の高いベトナムのリソースを活用し、競合に先駆けて生成AIを業務プロセスやサービスに組み込むことができれば、大きな競争優位性を確立できます。

コスト効率の「窓」

前述の通り、ベトナムの人件費は上昇傾向にありますが、日本や他の主要国と比較すれば、依然として大きなコストメリットが存在します。しかし、この「窓」がいつまでも開いているとは限りません。現在の円安はコスト増要因ですが、長期的な視点で見れば、比較的有利な条件でパートナーシップを確保できるタイミングとも言えます。

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インフラと法整備の進展

国家データセンター計画や安定した通信インフラ、そして個人データ保護政令（Decree 13）のような関連法規の整備が進み、より高度なAIプロジェクトに取り組みやすい環境が整いつつあります。

これらの要因（GenAIの実用化、日本の人材不足、ベトナムの国家戦略、現在のコスト優位性、発展途上のエコシステム）が同時に存在している「今」こそが、ベトナムでの生成AIオフショア開発を開始する絶好の機会なのです。行動を遅らせることは、コストメリットの逸失や、優秀なパートナー確保の困難化といったリスクを高める可能性があります。

失敗しないために：ベトナムでの生成AIオフショア開発リスクと対策

大きな可能性を秘める一方で、ベトナムでのオフショア開発には特有のリスクも存在します。これらを事前に理解し、適切な対策を講じることが成功の鍵です。

コミュニケーションと文化のギャップ

• リスク: 言語の壁（ニュアンスの違い）、文化的な価値観（問題解決へのアプローチ等）の違いによる誤解。要件定義の曖昧さによる手戻り。
• 対策:
  • ブリッジSE（BrSE）の活用:
    高い日本語能力と技術理解を持つBrSEは不可欠。質を見極めることが重要。
  • 明確なコミュニケーション:
    定例会議、共有ツール（Backlog等）の活用、議事録の徹底。
  • 具体的・視覚的な要件定義:
    図やプロトタイプを用い、認識齟齬を防ぐ。
  • 経験豊富なパートナー選定:
    日本企業との協業実績が多い企業を選ぶ。

品質管理とコントロール

• リスク:
  コード品質、テスト網羅性、セキュリティ意識のばらつき。特にAI生成コードの潜在的な問題。
• 対策:
  • 明確な基準設定:
    プロジェクト開始前に品質基準、テスト基準、受け入れ基準を具体的に定義・合意。
  • 厳格なレビュープロセス:
    コードレビュー（特にAI生成部分）、QA体制の確立。
  • 品質管理プロセス確認:
    パートナー企業のCMMIやISO等の認証取得状況、実際のQAプロセスを確認。
  • 発注側のコミットメント:
    仕様書やテスト仕様書のレビューに発注側も積極的に関与。

知的財産（IP）保護とデータセキュリティ

• リスク:
  開発されたAIモデルやコードのIP帰属問題。機密データや個人情報の漏洩リスク。ベトナムの個人データ保護政令（Decree 13）への準拠。
• 対策:
  • 契約によるIP明確化:
    IP所有権を契約書で明確に規定。
  • セキュリティ体制の確認:
    パートナーのセキュリティ認証（ISO 27001等）や対策状況を厳しくチェック。
  • データ匿名化:
    可能な限り、個人情報や機密情報は匿名化・マスキングして提供。
  • Decree 13への準拠:
    パートナーがDecree 13（データ主体の同意、影響評価、越境移転ルール等）を理解し、遵守する体制があるか確認。これはベンダーの成熟度を測る指標にもなります。

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ベンダー選定と管理

• リスク:
  プロジェクト要件（特に高度なGenAIスキル）に合わないベンダーを選定してしまう。リモートチームの効果的な管理の難しさ。
• 対策:
  • 徹底的なデューデリジェンス:
    技術力（GenAI実績重視）、プロジェクト管理能力、実績、評判を確認。
  • パイロットプロジェクト:
    小規模なプロジェクトで能力と相性を評価。
  • 明確な役割分担:
    ガバナンス体制を明確にする。
  • プラットフォーム活用:
    オフショア開発専門のプラットフォーム（例：オフショア開発.comなど）も情報収集に活用。

これらのリスクは、適切なパートナー選定と、積極的かつ厳格な管理体制によって十分にコントロール可能です。

まとめ：ベトナムは生成AIオフショア開発の戦略的パートナーとなり得るか？

結論として、ベトナムは、生成AIの活用を目指す日本企業にとって、非常に魅力的かつタイムリーな戦略的パートナーとなり得ます。

• 明確な強み:
  政府の強力な後押し、若く豊富なIT人材プール、依然として有効なコスト効率、そして日本市場への高い親和性。
• 具体的な実績:
  すでにソフトウェア開発支援、ビジネスプロセス自動化、特定業界向けソリューションなど、多様な生成AI活用事例が登場。
• 「今」が好機:
  市場の勢い、技術の実用化、コスト効率の窓、インフラ整備などが重なる、戦略的なタイミング。

もちろん、コミュニケーション、品質、セキュリティといったリスクは存在します。しかし、これらのリスクは、適切なパートナー選定、明確なコミュニケーション戦略、そして厳格な管理体制によって十分に乗り越えることが可能です。

最初の一歩として、まずは小規模なパイロットプロジェクトから始めてみませんか？ リスクを抑えながら、ベトナムパートナーの能力を評価し、貴社に最適な協業モデルを構築していくことを強く推奨します。

生成AIの導入は、もはや待ったなしの状況です。ベトナムという選択肢を真剣に検討し、そのポテンシャルを最大限に引き出すことで、貴社のビジネスは新たな成長フェーズへと進むことができるでしょう。

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