การเติบโตของอุตสาหกรรม AI ไทย และโอกาสของผู้ประกอบการในประเทศ

สำหรับลูกค้าที่กำลังจะไปซื้อของที่ TOPS ประโยชน์ของ AI เป็นเรื่องใกล้ตัว ก่อนออกจากบ้าน เพียงถามผ่านแอปก็ตรวจสอบได้ว่าสาขาใกล้บ้านมีสินค้าที่ต้องการหรือไม่ ระบบ AI สำหรับบริการลูกค้าที่ TOPS เปิดตัวในเดือนธันวาคม 2568 เชื่อมการสนทนาเข้ากับข้อมูลสต็อกแบบเรียลไทม์และข้อมูลคำสั่งซื้อแล้ว[1]

ในภาคการผลิต SCGP ผู้ประกอบการบรรจุภัณฑ์ของไทยกำลังเชื่อมข้อมูลในลักษณะเดียวกัน โดยนำคำสั่งซื้อจากลูกค้า กำลังการผลิตของโรงงานแต่ละแห่ง และแผนการผลิตมาใช้ร่วมกันในระบบเดียว พร้อมนำข้อมูลและ AI มาช่วยจัดสรรคำสั่งซื้อให้โรงงาน[2] ตั้งแต่การซื้อสินค้าของผู้บริโภคไปจนถึงการวางแผนผลิตของธุรกิจ AI กำลังเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของการซื้อขายและการดำเนินงานจริง

ความเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้เห็นภาพตลาด AI ไทยชัดขึ้น ธนาคารต้องจัดการการติดต่อกับลูกค้าจำนวนมากอย่างถูกต้อง โรงงานต้องดูแลคุณภาพ ลดการหยุดเดินเครื่อง และบริหารกำลังการผลิต ผู้ค้าปลีกให้ความสำคัญกับยอดขาย ขณะที่ธุรกิจท่องเที่ยวและสถานพยาบาลต้องจัดการขั้นตอนบริการที่ซับซ้อน ความต้องการ เหตุผลในการลงทุน และความเร็วในการขยายการใช้งาน AI จึงแตกต่างกันไปในแต่ละอุตสาหกรรม

TATC เห็นว่าการทำความเข้าใจตลาดนี้ต้องพิจารณาควบคู่กันทั้งพื้นฐานการใช้งานที่มีอยู่ ปัจจัยที่ผลักดันความต้องการ และโอกาสในการนำโซลูชันไปขยายใช้ในวงกว้าง ภาคการผลิตและธนาคารมีสัญญาณการใช้งานจริงที่ชัดเจนแล้ว ส่วนค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซมีงานที่เกิดขึ้นเป็นประจำ จึงเป็นจุดเริ่มต้นที่ช่วยทดสอบคุณค่าของ AI ได้ค่อนข้างเร็ว สำหรับการท่องเที่ยวและการแพทย์ การเติบโตในระยะต่อไปจะสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับการเชื่อมต่อระบบธุรกิจและความเชี่ยวชาญในการให้บริการ

1 โอกาสเติบโตในภาคการผลิตอยู่ที่การขยายใช้ข้ามสายการผลิตและโรงงาน

ภาคการผลิตเป็นอุตสาหกรรมที่ควรจับตาเป็นลำดับต้น ผลสำรวจที่ NECTEC เผยแพร่ในเดือนกันยายน 2569 ครอบคลุมองค์กรภาครัฐและเอกชน 574 แห่งใน 10 กลุ่มอุตสาหกรรม พบว่าภาคการผลิตมีระดับการใช้ AI สูงที่สุดในกลุ่มอุตสาหกรรมที่สำรวจ[3] ผลดังกล่าวสะท้อนพื้นฐานการใช้งานของกลุ่มตัวอย่าง และเป็นข้อมูลสำคัญในการพิจารณาความต้องการ AI ในภาคอุตสาหกรรม

แรงผลักดันมาจากต้นทุนการผลิตที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งการหยุดเดินเครื่อง คุณภาพที่ไม่สม่ำเสมอ การสูญเสียวัตถุดิบ และการส่งมอบล่าช้าล้วนกระทบการดำเนินงานของโรงงานโดยตรง หากโซลูชัน AI ช่วยแก้ปัญหาใดปัญหาหนึ่งบนสายการผลิตจริงได้อย่างสม่ำเสมอ ประโยชน์ที่ได้รับก็มีโอกาสสะสมเพิ่มขึ้นตามระยะเวลาการใช้งานและขนาดการผลิต

ในเดือนมิถุนายน 2569 SCGP เปิดเผยว่าได้นำ AI มาช่วยจัดสรรคำสั่งซื้อภายในเครือข่ายโรงงาน 15 แห่งแล้ว[2] ประเด็นที่น่าสนใจคือตำแหน่งของ AI ในกระบวนการทำงาน ซึ่งเริ่มมีบทบาทในการพิจารณาว่าโรงงานใดควรรับคำสั่งซื้อ และจะจัดกำลังการผลิตให้สอดคล้องกับความต้องการของลูกค้าอย่างไร

ในมุมมองของ TATC โอกาสสำคัญในระยะต่อไปคือการนำโซลูชันที่พิสูจน์ผลได้แล้วในจุดหนึ่งไปขยายใช้กับเครื่องจักรประเภทเดียวกัน สายการผลิตที่ใกล้เคียงกัน และโรงงานอื่น ๆ ผู้จำหน่ายอุปกรณ์ บริษัทวิศวกรรม และผู้พัฒนาซอฟต์แวร์อุตสาหกรรมที่ให้บริการโรงงานอยู่แล้ว สามารถนำความเข้าใจกระบวนการผลิต ประสบการณ์หน้างาน และความสัมพันธ์กับลูกค้าที่มีอยู่ มาร่วมพัฒนาโซลูชันกับพันธมิตรด้าน AI ได้

อย่างไรก็ตาม โอกาสระยะยาวของตลาดนี้มาพร้อมความท้าทายในการนำระบบไปใช้งานจริง ทั้งการเชื่อมต่ออุปกรณ์ คุณภาพข้อมูล และเสถียรภาพของระบบ โซลูชันสำหรับอุตสาหกรรมที่นำไปปรับใช้ได้ในหลายโรงงานจึงมีโอกาสสร้างธุรกิจต่อเนื่องได้มากกว่าการเริ่มพัฒนาใหม่ทุกโครงการ

2 ธนาคารและบริการทางการเงินกำลังขยายการใช้ AI ในงานเฉพาะทาง

ภาคธนาคารมีพื้นฐานที่พร้อมกว่าสำหรับการนำ AI มาใช้งาน เมื่อแยกกลุ่มธุรกิจการเงินในผลสำรวจของ NECTEC ข้างต้น กลุ่มธนาคารมีคะแนนความพร้อม 70.7% อยู่ในระดับ “Ready” ขณะที่สถาบันการเงินที่ไม่ใช่ธนาคารมีคะแนน 22.8%[3] ตัวเลขนี้ชี้ให้เห็นความแตกต่างภายในภาคการเงินอย่างชัดเจน จึงไม่ควรใช้ความพร้อมของธนาคารเป็นตัวแทนของสถาบันการเงินทั้งหมด

ธุรกิจธนาคารและบริการทางการเงินมีงานติดต่อสื่อสารกับลูกค้า จัดการเอกสาร และตรวจสอบการดำเนินงานจำนวนมากที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความต้องการ AI จึงมาจากงานที่ต้องทำซ้ำและมีปริมาณมาก หากนำความสามารถของระบบเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนทำงานประจำได้อย่างมีเสถียรภาพ ก็มีโอกาสขยายประโยชน์ให้ครอบคลุมงานได้มากขึ้น ในขณะเดียวกัน ความถูกต้อง การจัดการสิทธิ์เข้าถึง และการตรวจสอบย้อนกลับของผลลัพธ์จะเป็นเงื่อนไขสำคัญในการตัดสินใจจัดซื้อด้วย

ตัวอย่างการใช้ AI ภาษาไทยที่ SCBX นำเสนอในเดือนกุมภาพันธ์ 2569 ครอบคลุมการตรวจสอบพฤติกรรมการขายของ AutoX และการตรวจสอบคุณภาพการสนทนาเพื่อติดตามหนี้ของ CardX ซึ่งเป็นบริษัทในกลุ่ม ระบบดังกล่าวใช้เทคโนโลยีรู้จำเสียงพูดภาษาไทยร่วมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์บทสนทนาในการให้บริการ[4] ตัวอย่างนี้สะท้อนทิศทางที่ชัดเจนว่า AI ในธุรกิจการเงินกำลังเข้ามามีบทบาทในงานควบคุมคุณภาพเบื้องหลังการติดต่อกับลูกค้า

TATC มองว่าโอกาสของผู้ประกอบการในประเทศมีแนวโน้มอยู่ในงานเฉพาะทาง เช่น การประมวลผลภาษาไทยให้เข้าใจความหมายในบริบทธุรกิจ การเชื่อมต่อกับระบบเดิม การพัฒนาระบบสำหรับกระบวนการเฉพาะ และการดูแลระบบระหว่างใช้งาน สถาบันชั้นนำมีทีมเทคโนโลยีของตนเองอยู่แล้ว พันธมิตรภายนอกจึงต้องแสดงให้เห็นว่าจะเข้ามาเติมความสามารถด้านใด สำหรับบริษัทที่มีประสบการณ์ในภาคการเงิน ตลาดนี้มีเหตุผลให้ลงทุนพัฒนาความเชี่ยวชาญในระยะยาว ส่วนบริษัทที่เพิ่งเข้าสู่ธุรกิจ AI อาจเหมาะกับการเข้าร่วมผ่านความร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญ

3 ค้าปลีก อีคอมเมิร์ซ และธุรกิจคอนเทนต์มีงานประจำเป็นจุดเริ่มต้นของ AI

ธุรกิจค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซมีทั้งคอนเทนต์ สินค้า และการติดต่อกับลูกค้าที่ต้องปรับปรุงอยู่ทุกวัน รายงาน e-Conomy SEA 2025 ของ Google, Temasek และ Bain ซึ่งเผยแพร่ในเดือนพฤศจิกายน 2568 คาดการณ์ว่ามูลค่าการซื้อขายรวมในตลาดอีคอมเมิร์ซไทยปีนั้นจะอยู่ที่ 33,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เติบโต 22% จากปีก่อน โดยมีการซื้อขายผ่านวิดีโอเป็นหนึ่งในแรงขับเคลื่อนสำคัญ[5] ตัวเลขนี้สะท้อนการขยายตัวของตลาดอีคอมเมิร์ซ และช่วยให้เข้าใจบริบทของปริมาณงานด้านการผลิตคอนเทนต์ การบริการลูกค้า และการจัดการสินค้า

สำหรับแบรนด์ ร้านค้า และผู้ให้บริการด้านคอนเทนต์ สินค้าใหม่ต้องมีข้อมูลแนะนำ แต่ละช่องทางต้องใช้สื่อที่เหมาะสม และคำถามจากลูกค้าต้องได้รับคำตอบอย่างต่อเนื่อง งานผลิตข้อความ ภาพ และวิดีโอ การจัดระเบียบข้อมูลสินค้า รวมถึงการสื่อสารภาษาไทย จึงเป็นงานที่เริ่มทดลองใช้ AI ในขอบเขตเล็ก ๆ ได้ค่อนข้างง่าย ความต้องการเหล่านี้ผูกกับการดำเนินธุรกิจประจำวันอย่างใกล้ชิด จึงเหมาะกับการเริ่มจากงานเฉพาะแล้วค่อยขยายการใช้งาน

อีกพัฒนาการที่น่าจับตาคือผู้ค้าปลีกรายใหญ่กำลังเชื่อม AI เข้ากับระบบซื้อขาย ระบบ AI สำหรับบริการลูกค้าของ TOPS ที่เปิดใช้งานแล้วสามารถตรวจสอบสต็อกในสาขาและสถานะคำสั่งซื้อได้[1] คุณค่าของระบบเกิดจากการเข้าถึงข้อมูลธุรกิจจริง ทำให้ลูกค้าได้รับข้อมูลที่นำไปใช้ประกอบการตัดสินใจซื้อได้ตรงความต้องการมากขึ้น

TATC เห็นว่าการเติบโตในระยะต่อไปของตลาดนี้จะเกิดจากการเชื่อมคอนเทนต์ การตอบคำถาม ข้อมูลสินค้า และคำสั่งซื้อเข้าด้วยกัน ผู้ให้บริการอีคอมเมิร์ซ บริษัทการตลาด และบริษัทซอฟต์แวร์ในประเทศสามารถนำ AI มาเสริมบริการเดิม และต่อยอดไปสู่การจัดการข้อมูลสินค้า การสื่อสารกับลูกค้า และการเชื่อมต่อระบบ

ขณะเดียวกัน ร้านค้าก็สามารถใช้เครื่องมือที่แพลตฟอร์มต่าง ๆ จัดให้ได้โดยตรง การที่ผู้ให้บริการจะสร้างรายได้ต่อเนื่องจึงขึ้นอยู่กับความสามารถในการดูแลคุณภาพคอนเทนต์ ข้อมูลสินค้า และขั้นตอนปฏิบัติงานร่วมกัน พร้อมควบคุมต้นทุนบริการให้อยู่ในระดับที่ลูกค้าจ่ายได้ งานที่เกิดขึ้นบ่อยช่วยเปิดโอกาสให้เข้าสู่ตลาด แต่ประโยชน์ทางธุรกิจที่เกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอจะเป็นเหตุผลให้ลูกค้าต่อสัญญาใช้บริการ

4 ศักยภาพของ AI ท่องเที่ยวขึ้นอยู่กับการเชื่อมจากคำถามไปสู่การจอง

โอกาสในภาคการท่องเที่ยวเริ่มเห็นได้จากวิธีที่นักเดินทางค้นหาข้อมูล ผลสำรวจของ Agoda ที่จัดทำในปี 2568 สำหรับรายงาน 2026 Travel Outlook พบว่า 69% ของนักเดินทางชาวไทยที่ตอบแบบสำรวจระบุว่ามีแนวโน้มจะใช้ AI วางแผนการเดินทางครั้งถัดไป[6] ตัวเลขนี้เป็นความตั้งใจในการใช้งาน ซึ่งสะท้อนศักยภาพของ AI ในการมีส่วนช่วยตัดสินใจเดินทาง

ธุรกิจท่องเที่ยวต้องตอบคำถามที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ แต่คำตอบขึ้นอยู่กับเงื่อนไขเฉพาะของลูกค้า เช่น ห้องพักรองรับได้กี่คน เดินทางไปอย่างไร มีห้องหรือบริการว่างในวันที่ต้องการหรือไม่ และราคารวมบริการอะไรบ้าง เมื่อมีความแตกต่างด้านภาษาและเขตเวลา การตอบคำถามอย่างต่อเนื่องก็ยิ่งทำได้ยาก ลักษณะงานเหล่านี้ทำให้โรงแรม บริษัทนำเที่ยว และผู้ให้บริการกิจกรรมท่องเที่ยวในพื้นที่มีเหตุผลทางธุรกิจในการนำ AI มาใช้

อย่างไรก็ตาม การแนะนำโรงแรมได้กับการดำเนินการจองให้สำเร็จอย่างน่าเชื่อถือต้องอาศัยความสามารถที่ต่างกันมาก ข้อมูลห้องว่าง ราคา เงื่อนไขการยกเลิก และความพร้อมให้บริการจริงต้องเป็นปัจจุบันอยู่เสมอ ส่วนคำถามที่ซับซ้อนต้องส่งต่อให้พนักงานได้อย่างทันท่วงที การพัฒนา AI ท่องเที่ยวในระยะต่อไปจึงต้องอาศัยการเชื่อมโยงข้อมูลธุรกิจเหล่านี้เข้ากับขั้นตอนการทำงาน

ด้วยเหตุนี้ TATC จึงให้ความสำคัญกับโอกาสสองด้าน ได้แก่ การช่วยผู้ประกอบการจัดระเบียบและดูแลข้อมูลสินค้าและบริการให้ระบบนำไปใช้ได้อย่างถูกต้อง และการเชื่อมการตอบคำถามหลายภาษาเข้ากับกระบวนการจองและบริการลูกค้าที่มีอยู่ บริษัทที่รู้จักผลิตภัณฑ์ท่องเที่ยวและเครือข่ายบริการในพื้นที่สามารถร่วมกับพันธมิตรด้านเทคโนโลยีเพื่อพัฒนางานส่วนนี้ได้ ส่วนโอกาสที่จะขยายเป็นธุรกิจในวงกว้างยังต้องพิสูจน์ผ่านการใช้งานและการตัดสินใจซื้อบริการจริงของผู้ประกอบการ

5 AI ทางการแพทย์กำลังเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานในโรงพยาบาล

โอกาสของ AI ในภาคการแพทย์ครอบคลุมงานเฉพาะทางจำนวนมากในการดำเนินงานประจำวันของโรงพยาบาล ทั้งการจัดการเวชระเบียนและเอกสาร การตรวจสอบการใช้ทรัพยากรทางการแพทย์ และการประสานขั้นตอนบริการ ซึ่งล้วนต้องใช้เวลาของบุคลากรทางการแพทย์และทีมบริหาร

BDMS เปิดเผยว่าระบบ AI เพื่อบริหารการใช้ทรัพยากรทางการแพทย์ BURT ที่พัฒนาขึ้นเองได้ขยายไปใช้งานในโรงพยาบาลกว่า 30 แห่งในเครือ เพื่อช่วยตรวจสอบการใช้ทรัพยากรทางการแพทย์[7] ความสำคัญของกรณีนี้ในเชิงอุตสาหกรรมคือโซลูชัน AI ได้เข้าไปอยู่ในกระบวนการทำงานที่สามารถขยายใช้ข้ามโรงพยาบาลได้แล้ว

ความต้องการระยะยาวในภาคการแพทย์เกิดจากปริมาณงานบริการเฉพาะทางและความซับซ้อนของกระบวนการ ขณะที่บุคลากรมีเวลาจำกัด หากระบบช่วยลดงานซ้ำได้อย่างน่าเชื่อถือ เพื่อให้บุคลากรนำเวลาไปใช้กับงานที่ต้องอาศัยดุลยพินิจมากกว่า ก็มีเหตุผลรองรับการใช้งานอย่างต่อเนื่อง อีกทั้งเครือข่ายโรงพยาบาลยังเอื้อต่อการขยายโซลูชันที่ผ่านการพิสูจน์แล้วไปยังสถานพยาบาลอื่นในเครือ

TATC มองว่าตลาดนี้เหมาะกับความร่วมมือระหว่างทีมเทคโนโลยี AI กับบริษัทที่มีประสบการณ์ด้านระบบสารสนเทศทางการแพทย์ การบริหารโรงพยาบาล หรือบริการเฉพาะทาง การเติบโตของตลาดนี้ขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูล การตรวจสอบความเหมาะสมของระบบโดยผู้เชี่ยวชาญ และการทำงานที่สอดคล้องกับกระบวนการของโรงพยาบาล ผู้ที่เข้าใจอุตสาหกรรมจึงต้องร่วมกำหนดปัญหาและตรวจสอบผลลัพธ์ด้วย

6 โอกาสของผู้ประกอบการในประเทศขยายตามความต้องการ AI ในแต่ละอุตสาหกรรม

จากพัฒนาการเหล่านี้ TATC มองตลาด AI ไทยว่า ภาคการผลิตควรจับตาการขยายจากการใช้งานเฉพาะจุดไปสู่เครือข่ายการผลิต ส่วนธนาคารและบริการทางการเงินเฉพาะทางควรติดตามการนำ AI ไปใช้อย่างต่อเนื่องในกระบวนการที่มีความพร้อมแล้ว ค้าปลีก อีคอมเมิร์ซ และธุรกิจคอนเทนต์มีงานที่เกิดขึ้นบ่อยและทดสอบประโยชน์ได้ค่อนข้างเร็ว ขณะที่โอกาสในภาคการท่องเที่ยวและการแพทย์จะขึ้นอยู่กับการเชื่อมขั้นตอนบริการและการขยายโซลูชันเฉพาะอุตสาหกรรมไปใช้ในหลายองค์กร

ผู้ประกอบการในประเทศจึงมีบทบาทได้หลายรูปแบบ ทั้งนำ AI มาปรับปรุงธุรกิจเดิม และนำความรู้ในอุตสาหกรรมมาผสานกับเทคโนโลยีเพื่อสร้างบริการใหม่สำหรับลูกค้าภายนอก ในเดือนสิงหาคม 2569 SCGC เปิดเผยว่า DRS by REPCO NEX ซึ่งใช้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ได้ให้บริการแก่ผู้ประกอบการผลิตไฟฟ้า รวมถึง B.Grimm Power แล้ว[8] กรณีนี้แสดงให้เห็นเส้นทางที่เกิดขึ้นจริงในการนำประสบการณ์ภาคอุตสาหกรรมมาพัฒนาเป็นบริการดิจิทัลเฉพาะทาง

เมื่อ AI เปลี่ยนจากเครื่องมือที่ใช้เป็นครั้งคราวมาเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินธุรกิจประจำวัน ความต้องการด้านการประมวลผลข้อมูล การเชื่อมต่อระบบ สภาพแวดล้อมที่ใช้ติดตั้งระบบ และการดูแลให้ทำงานต่อเนื่องก็จะชัดเจนขึ้น ความต้องการเหล่านี้จะช่วยกำหนดแนวทางความร่วมมือด้านคลาวด์ อุปกรณ์ที่ติดตั้งในพื้นที่ ทรัพยากรประมวลผล และการดูแลระบบ โดยรูปแบบทรัพยากรที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับเงื่อนไขการดำเนินธุรกิจของแต่ละอุตสาหกรรม

TATC จะเริ่มต้นจากการให้บริการประยุกต์ใช้ AI เพื่อตอบโจทย์ความต้องการที่เกิดขึ้นจริงในภาคธุรกิจไทย โดยร่วมมือกับพันธมิตรในประเทศที่มีฐานลูกค้า เข้าใจโจทย์การใช้งานจริง และมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน พร้อมทยอยพัฒนาความร่วมมือด้านเทคโนโลยี ฮาร์ดแวร์ และทรัพยากรประมวลผล สิ่งที่เราให้ความสำคัญคือการต่อยอดจากการใช้งาน AI ที่เริ่มเกิดขึ้นแล้ว ไปสู่ธุรกิจในประเทศที่ลูกค้าสามารถใช้บริการได้ต่อเนื่อง และผู้ให้บริการสามารถส่งมอบได้อย่างสม่ำเสมอ

การเติบโตของอุตสาหกรรม AI ไทยจะปรากฏอยู่ในการวางแผนผลิตของโรงงานที่มากขึ้น การซื้อขายและบริการของร้านค้าที่มากขึ้น และขั้นตอนทำงานประจำวันขององค์กรที่ให้บริการเฉพาะทางจำนวนมากขึ้น การเข้าใจว่าแต่ละอุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างไร จะช่วยให้ผู้ประกอบการในประเทศค้นพบบทบาทที่เหมาะกับความสามารถของตนเอง

แหล่งอ้างอิง

• [1] TOPS | เปิดตัว AI บริการลูกค้าและระบบตรวจสอบสต็อกแบบเรียลไทม์ | 3 ธันวาคม 2568
• [2] SCGP | การใช้ข้อมูลและ AI ในการผลิตและบริหารคำสั่งซื้อ | 25 มิถุนายน 2569
• [3] NECTEC | ผลสำรวจความพร้อมด้าน AI ขององค์กรปี 2569 และความแตกต่างระหว่างอุตสาหกรรม | กันยายน 2569
• [4] SCBX | การใช้ Thai-Native AI เพื่อตรวจสอบคุณภาพการดำเนินงาน | 12 กุมภาพันธ์ 2569
• [5] Google Thailand | ข้อมูลตลาดไทยจากรายงาน e-Conomy SEA 2025 | 27 พฤศจิกายน 2568
• [6] Agoda | ข้อมูลตลาดประเทศไทยประกอบรายงาน 2026 Travel Outlook
• [7] BDMS | Innovative Sustainability | ข้อมูลการนำ BURT ไปใช้ในโรงพยาบาล
• [8] SCGC | บริการ AI ภาคอุตสาหกรรม DRS by REPCO NEX | 26 สิงหาคม 2569