社会実装から見るバーティカルAIの可能性

◆生成AIをめぐる競争の焦点は、汎用的な基盤モデルの性能向上に加え、AIを特定の産業や業務に組み込むことへと広がりつつある。そこで問われるのは、処理時間の短縮や品質の向上といった、測定可能な業務上の成果である。その中で注目されるバーティカルAIは、特定の産業や専門領域の課題解決に重点を置いたAIである。その提供形態は、業界特化モデル、業務特化AIアプリ、バーティカルAIエージェントなど多様である。米国ではバーティカルAIへの企業支出が増加しており、事例からは、日常業務への導入が進むほか、顧客対応など、顧客向け業務に活用する事例も現れている。

◆バーティカルAIの導入が先行している領域には、①業務量が多く反復性が高い、②成果指標が明確である、③専門データが蓄積されている、④専門家不足への対応ニーズが大きい、⑤人による確認を業務プロセスに組み込みやすい、という特徴が多く見られる。これらの条件の現れ方は一様ではないものの、バーティカルAIの普及は、業界そのものよりも、対象業務にこうした条件がどの程度整っているかに左右されると考えられる。

◆実装には、外部サービスの活用、外部技術を活用した自社主導の実装、複数事業者による共同実装など、多様な形態が見られる。外部サービスの活用には比較的速やかに本番導入できる利点がある一方、自社業務への適合には追加の設定や検証が必要となる。自社主導の実装は、自社データや業務知識を反映しやすいが、AI開発人材や継続的な運用体制を要する。ユーザー企業と外部事業者がそれぞれの強みを持ち寄るエコシステムの重要性が高まると考えられる。

◆日本企業は、人手不足への対応、現場データや業務知識の蓄積、正確性や品質を重視する業務慣行などの面で、バーティカルAIの導入に適している。一方、導入効果を引き出すには、反復性の高い対象業務を選定し、熟練者の知見を判断基準や確認手順まで含めて形式知化し、AIが利用できる状態へ転換する必要がある。実装にあたっては、競争力の源泉として保持すべきデータや業務知識を見極めた上で、必要に応じて外部のAIモデルやパートナーを戦略的に活用することが重要となるだろう。