Sahabat AIは、東南アジアのAIファースト化競争におけるインドネシアの最新の主力開発です。自国の大規模言語モデル (LLM) として設計されたSahabat AI は、同国の言語の多様性とデジタル化への野望の橋渡しを約束しています。

Indosat、GoTo、NVIDIAが主導するこのイニシアチブは、単なる技術の進歩ではなく、インドネシアのデジタル主権への取り組みです。

Gemma2アーキテクチャに基づいて構築され、インドネシアの豊かな言語環境に合わせて設計されたこのモデルは、64万組以上のインストラクション・コンプリートを使って細心の注意を払ってトレーニングされています。これらには、インドネシア語、ジャワ語、スンダ語が含まれ、バタック語とバリ語にも拡張が計画されています。

レーザーに焦点を当てたアプローチを磨いたこのモデルは、SEA HELM（BHASA）評価ベンチマークで64.123点を獲得しました。要するに、このモデルはラマ3.1-8BやシーライオンV3-9bなどの定評のある競合他社を上回り、その結果は印象的です。

Sahabat AI の開発は、戦略的コラボレーションの力を証明しています。

• ‍グローバル・テック・リーダーシップ: AIシンガポールとテックマヒンドラとのパートナーシップにより、モデルトレーニングにおける世界クラスの専門知識がもたらされます ‍
• 学問の厳しさ: インドネシア大学およびバンドン工科大学との協力により、優れた技術を確保 ‍
• ‍文化統合: Kompas Gramediaなどのグループとのメディアパートナーシップにより、ローカルコンテンツの関連性が高まる

Sahabat AIを際立たせているのは、現地言語を次のように理解していることです。

• 企業間（B2B）および企業対政府（B2G）のAIユースケースを実現します。
• 公共サービス、教育、ビジネスを強化するAIアプリケーションの作成を地元の開発者に依頼するオープンソースプラットフォーム。

Sahabat AIは、コミュニケーションの改善だけではありません。機会均等を創出し、経済成長を支援し、インドネシアのデジタル変革において誰も取り残されないようにすることを目的としています。 ‍

Sahabat AIの可能性は、インドネシア人が今日直面している実際の課題に取り組むために設計されたさまざまなユースケースを通じて実現されます。

1。政府サービスの簡素化
KTP申請から文書の更新まで、Sahabat AIは従来の複雑なプロセスを合理化するためのガイダンスを瞬時に提供します。

‍2。課税の謎を解き明かす
地方税の計算であれ、免税の理解であれ、Sahabat AIはインドネシアの税制をわかりやすくわかりやすくわかりやすくしてくれます。

‍3。人生の変化を合理化する
Sahabat AIの個別のサポートにより、結婚、離婚、または転居後の公式文書の更新が手間いらずになります。

‍4。日常の取引をシンプルに
GojekとGoPayの音声アシスタンス機能を搭載したSahabatでは、現地の言語で音声コマンドを使用するだけで、簡単に配車や支払いを行うことができます。
これらの最初の例は、Sahabat AI の計り知れない可能性を示しています。しかし、その実際の影響は、企業、政府、開発者がどのようにカスタマイズしたアプリケーションの構築を進めるかにかかっています。

産業を変革し、地域社会に力を与え、さらにはインドネシアの急速なAI革命をさらに推進する可能性のある、隠れた機会の例を以下に示します。

• ‍MSME: ローカライズされたカスタマーエンゲージメント
  バンドンのコーヒーショップなら、Sahabat AI を使ってスンダ語での顧客との対話を自動化できるかもしれません。完全に自律的なチャットボットであれば、文化的な関連性を保ちながら、バハサ語での予約の処理、プロモーションの共有、問い合わせへの回答を効率的に行うことができるかもしれません。‍
• 教育:個人に合わせたインクルーシブな学習
  スラウェシの学校では、教師がSahabat AIを使って国際シラバスを母国語に翻訳するティーチングアシスタントを構築し、生徒がインクルーシブに授業にアクセスできるようにすることができた。教育技術企業と教育省は、こうした地域のツールを活用し、デジタル学習を支援するための堅牢な地方インフラに投資して、広く普及させようとしています。 ‍
• 農業:農村農家の支援
  ランプンの農民は、サハバットAIを搭載した農業副操縦士を自分のものにして、バハサ・ランプンで害虫駆除のアドバイスを受けることができます。入力して問題にカメラを向けるだけで、実行可能な提案が即座に得られます。

これらの例は何が達成可能かを示していますが、これらの成果を実現するには強固なエコシステムが必要です。そのため、開発者は Sahabat AI を特定のニーズに適応させる必要があります。これらには、導入を促進するための政府のニーズ政策やインフラが含まれます。コミュニティも重要な役割を果たしており、その役割は日常のワークフローにAIを組み込むことです。

変化には真の努力が必要

‍‍Sahabat AIの可能性を最大限に引き出すためには、利害関係者はGotong-Royongの精神に基づいて協力する必要があります。つまり、今や誰もがアクセスできるこの強力なプラットフォーム内に、エコシステムを構築することです。

1. 企業は、顧客サービスの自動化やサプライチェーンの最適化など、Sahabat AIがどのように価値を高めることができるかを特定する必要があります。政府はこれを活用して、多言語の市民参加や都市計画などの公共サービスを強化することができます。明確で測定可能な目標により、効果的な展開と測定可能な影響が保証されます。
2. 開発者はSahabat AIを継続的に適応させるよう努めなければなりません。サハバット AI はインドネシア語も活用できますが、インドネシアの文化的、言語的なニュアンスをアプリケーションに反映するように設計する必要もあります。
3. 主要な利害関係者として、企業は導入と実験を最大化するために、組織全体のトレーニングに注力する必要があります。同時に、各国政府は、テクノロジーに対する認識を高め、テクノロジーのパイオニアたちとパートナーシップを結んでアクセスをさらに民主化するための支援政策を通じて、導入を加速することを目指すべきである。
4. 影響の大きい地域で Sahabat AI を試験的に導入することで、迅速な成果が得られ、より広範な導入に向けた機運が高まります。たとえば、多言語の市民参加プラットフォームや地域の都市計画プロジェクトに導入することで、その価値と適応性を実証できます。これは、全国規模での実施の基盤となる可能性があります。