長年にわたり、AI研究は主にモデルの精度によって評価されてきました。しかし、准教授 チャン・ディン・トゥアンにとって、AIが真に価値を持つのは、それが運用システムの一部として組み込まれ、常に変動するデータ環境の中で実装され、実社会においてその価値が検証されて初めて意味を成すのです。
ベトナムのHanoi University of Science and Technologyで工学分野の基盤を築いた後、同氏は日本有数の技術研究拠点であるRitsumeikan Universityにて学術研究の道をさらに深化させました。修士号および博士号を取得後、研究者としてのキャリアを発展させ、現在はShiga Universityの准教授として活躍するとともに、実社会への応用を志向する研究環境であるAPAI Labを率いています。
同氏の研究プロジェクトの中核は「Physical AI」にあり、AIを単なるデータ処理の枠を超え、現実世界と相互作用できる領域へと拡張するアプローチを採用しています。そこでは、AIは単に情報を処理するだけでなく、状況を観察し、文脈を理解し、自律的に行動しながら、実際に価値を定量的に評価可能な課題解決を担うことが求められます。
同氏の真の差別化要因は学位そのものではなく、研究へのアプローチにあります。
・「正しさのためのAI」ではなく、「実際に使えるAI」の創出を重視する
・学術と切り離すのではなく、企業の実課題と直接結びつける
・モデルにとどまらず、実運用可能でスケーラブルなシステムの構築を志向する
さらに、Fabbi Holdings（Japan）のCPOとしての役割を通じて、同氏はこれらの研究成果を実際のプロダクトへと落とし込み、AIを企業内でスケーラブルに展開可能なコアコンピタンスへと昇華させています。
同氏の歩みは、学術領域における持続的な発展を体現しています。そしてAI時代において、それは単なる個人の選択にとどまらず、チーム全体としての戦略的な方向性を示すものでもあります。
