Vertical AI（垂直型AI）とは、ある特定の業界や業務領域に特化して開発・提供されるAIソリューションのことを指します。
たとえば、医療・ヘルスケア、金融、製造業、小売など、それぞれの専門分野で必要となるデータやノウハウを深く組み込んで、業界特有の課題を解決します。
Vertical AIが注目される背景
AI技術の成熟
近年、ディープラーニングや大規模言語モデル（LLM）などAI技術が急速に進化しています。
これらの汎用技術を特定分野向けにチューニングした、より精度が高く実務に直結するソリューションが期待されています。
業界ごとの課題は多岐にわたる
「医療の診断支援」「金融リスク評価」「製造ラインの異常検知」「カスタマーサポートの自動化」など、業界特有の課題は様々です。
そこで、縦割り（バーティカル）に最適化されたAIが求められます。
データの専門性
製造業であればセンサーデータ、医療であれば電子カルテ情報や画像データ、金融ならクレジットスコアや市場データなど、必要となるデータの形式・分析方法が大きく異なります。
業種ごとのデータを理解し、それに合わせて最適化されたAIがVertical AIです。
Horizontal AIとの違い
Horizontal AI（水平型AI）
特定業界に依存せず、汎用的に利用できるAI技術のことを指します。主にプラットフォームとして提供され、カスタマイズ次第で様々な分野へ応用可能です。
（例）チャットボット、画像認識エンジン など
Vertical AI（垂直型AI）
ある業界や業務プロセスに深く入り込み、ドメイン知識や専門データを組み込み済みのソリューションです。
（例）医療特化の画像診断AI、金融特化の決済リスク分析AI、カスタマーサポート特化の問い合わせ自動応答AI など
Vertical AIのメリット
- 精度の高さ：業界特有のデータや知見が組み込まれているため、汎用AIに比べて精度が高くなりやすいです。
- 導入ハードルの低さ：汎用AIをゼロからカスタマイズするよりも、業務に合わせて最適化されているバーティカルAIのほうが短期間で導入しやすいでしょう。
- 即時的なビジネス価値：規制やセキュリティなど業界固有の要件を満たしている場合が多いです。そのため、導入後すぐに効果を上げやすいと言えます。
Vertical AIの課題
- 対象領域の限定：他業種には汎用的に使い回しができません。そのため、一つの分野でスケールさせるには顧客層が限られる可能性があります。
- データの取得・保護：特定業界のデータは機密性が高かったり、規制が厳しかったりします。そのため、データの取得や活用にハードルがあります。
- 開発コスト：専門分野の知見を持つエンジニアやデータサイエンティストが必要です。なので、一定の開発コストや時間がかかります。
具体的なユースケース例
ヘルスケア・医療
- 病理画像診断補助AI、リモートモニタリング、患者トリアージ支援など
高度なセキュリティと精度が求められますが、診断補助などで医療の現場を大きく効率化します。
金融
- 与信判断やリスク評価、自動注文システム、不正取引検知など
通常の画像認識や自然言語処理に加え、厳格な規制対応（金融当局の要件）が重要になる。
製造業
- 製造ラインの品質検査、予知保全、在庫管理など
センサーデータやIoTデバイスから取得する大量データを活用し、生産効率や品質向上を実現。
カスタマーサポート（コールセンター等）
- 特定業界の商品・サービス知識を学習したチャットボットや音声エージェント
問い合わせの自動対応・分類を行い、オペレーターの負担を軽減。
行政・公共サービス
入札案件の検索・応札支援、自治体向けの業務効率化（住民票の発行処理AI）など
公共分野の膨大な文書、法令に対応するためのドメイン知識が必要。
今後の展望
これまでのAIはあくまで「意思決定の支援」や「自動的にレポートを出す」レベルでした。ですが、今後は人間が行っていた業務の大部分をAIによって自動化できる可能性が高まっています。
今後は、技術の進歩とともに“AIエージェント”として人間の代わりに意思決定や作業を実行する事例が増え、多様な業界での効率化・革新が一層進んでいくと考えられます。
バーティカルでの導入価値が明確な分野ではスタートアップも急成長しやすく、SaaS分野以上のユニコーン企業の輩出が期待されます。
