解説
さらに詳しく解説
バーティカルAI（特化型AI）とは
バーティカルAI（Vertical AI）は、特定の業界や分野に特化したAIソリューションです。水平型（Horizontal）の汎用AIに対し、垂直型（Vertical）として深い専門性を持ちます。
水平型AI vs 垂直型AI
| 観点 | 水平型（汎用） | 垂直型（特化） |
|---|---|---|
| 対象 | 広範な用途 | 特定業界 |
| 強み | 汎用性 | 専門性 |
| データ | 一般データ | ドメインデータ |
| 精度 | 中程度 | 高い（領域内） |
| 例 | ChatGPT | 医療AI、法務AI |
業界別バーティカルAI
バーティカルAIの例:
├── 医療・ヘルスケア
│ ├── 診断支援AI
│ ├── 創薬AI
│ └── 画像診断AI
├── 金融
│ ├── 与信審査AI
│ ├── 不正検知AI
│ └── アルゴリズム取引
├── 法務
│ ├── 契約審査AI
│ ├── 法律調査AI
│ └── eDiscovery
├── 製造
│ ├── 品質検査AI
│ ├── 予知保全
│ └── 生産最適化
└── 小売
├── 需要予測
├── 価格最適化
└── パーソナライゼーションバーティカルAIのメリット
| メリット | 説明 |
|---|---|
| 高精度 | 専門領域での精度が高い |
| 規制対応 | 業界規制への適合 |
| 統合性 | 既存システムとの連携 |
| 専門知識 | ドメイン知識の組み込み |
構築アプローチ
バーティカルAI構築:
├── 基盤モデル選定
│ └── GPT-4、Llama等
├── ドメインデータ収集
│ └── 業界特有のデータ
├── ファインチューニング
│ └── 専門領域への調整
├── 評価・検証
│ └── 専門家による評価
└── 規制対応
└── コンプライアンス確保主要プレイヤー
| 分野 | 企業/製品 |
|---|---|
| 医療 | Tempus、PathAI |
| 法務 | Harvey、LegalOn |
| 金融 | Kensho、Ayasdi |
| 製造 | Sight Machine、Uptake |
課題
バーティカルAIの課題:
├── データ取得
│ └── 専門データの収集が困難
├── 規制対応
│ └── 業界規制への適合コスト
├── 専門家確保
│ └── ドメイン知識を持つ人材
└── 市場規模
└── 特定業界に限定