コンビニと専門店、どちらが便利だと思いますか？
コンビニは、何でもそろっていて便利です。でも、本格的な登山靴がほしいときは、やっぱり専門店に行きますよね。
AIの世界でも、同じようなことが起きています。ChatGPTのように何でもこなすAIがある一方で、最近はひとつの業界だけをとことん深く知っているAIが注目されています。
それが、「バーティカルAI」です。
投資のニュースでもよく見かけるようになったこの言葉。どういう意味で、フィジカルAIとはどう関係するのか、調べてみました。
バーティカルAIを、ざっくり言うと
- バーティカルAIは、特定の業界や仕事に特化したAIのこと。「業界特化型AI」とも呼ばれる
- 反対に、ChatGPTのように何にでも使えるAIは「ホリゾンタルAI（汎用AI）」と呼ばれる
- 法律のHarveyは、企業としての評価額が156億ドル（約2.3兆円）。医療のAbridgeは、300以上の医療機関で使われている
- 日本は、工場などの「現場のデータ」が強みになると言われている
- 倉庫や工場で働くロボットのAIも、バーティカルAIの一種と考えられる
- 弱点は、データ集めが大変なことや、ほかの分野に使えないこと
バーティカルAIってなに？
「バーティカル（vertical）」は、英語で「縦」という意味です。
ひとつの業界を、上から下まで縦に深く掘り下げるイメージです。反対に、いろいろな業界を横に広くカバーするAIは、「ホリゾンタル（horizontal＝横）AI」と呼ばれます。
| ホリゾンタルAI（横） | バーティカルAI（縦） | |
|---|---|---|
| ひとことで | 何でもそこそこできる | ひとつの分野をとことん深く |
| たとえ | コンビニ | 専門店 |
| 例 | ChatGPT、Claude、Gemini | 法律の契約書チェック、医療のカルテ作り、倉庫のロボットなど |
| 強み | 使い道が広い | 専門用語や業界のルールに強い |
| 弱み | 専門的な場面では物足りないことも | その分野以外では使えない |
何がちがうの？
調べてみると、ちがいは大きく3つありました。
1. 学ぶデータがちがう
ホリゾンタルAIは、インターネット上の文章など、幅広いデータで学びます。
バーティカルAIは、それに加えて、その業界ならではのデータで学びます。たとえば、法律なら過去の裁判の記録、医療なら診察の記録、工場なら機械の動きの記録です。
2. 仕事の流れに組み込まれている
ふつうのチャットAIは、こちらから質問して、答えをもらう使い方が中心です。
バーティカルAIは、その業界で使われているシステムとつながって、仕事の流れの中で自然に動くように作られていることが多いです。病院なら電子カルテ、会社なら会計や顧客管理のシステムとつながります。
3. 「業界のルール」を知っている
法律、医療、お金の世界には、守らないといけないルールがたくさんあります。バーティカルAIは、そうしたルールに合わせて作られているので、専門家が安心して使いやすいのが強みです。
実際にどんなバーティカルAIがあるの？
海外では、すでに大きく成長している会社があります。
法律の「Harvey（ハーヴィー）」
Harveyは、弁護士の仕事を手伝うAIです。契約書を読んだり、調べものをしたり、書類の下書きを作ったりします。
報道によると、2026年9月の資金調達で、企業としての評価額は156億ドル（約2.3兆円）になりました。
| 項目 | 数字 |
|---|---|
| 評価額 | 156億ドル（約2.3兆円）。3月の110億ドルから半年で大きく上がった |
| 年間の売上の見込み | 4億ドル（約600億円）以上（会社の発表） |
| 使っている組織 | 3,000以上（3月は約1,300） |
半年で使う組織が2倍以上に増えていて、勢いが分かります。
医療の「Abridge（アブリッジ）」
Abridgeは、お医者さんと患者さんの会話を聞いて、カルテの下書きを自動で作るAIです。
お医者さんは、診察のあとにカルテを書く作業に、多くの時間を使っています。その時間を減らして、患者さんと向き合う時間を増やそう、という考え方です。
- 300以上の医療機関で使われている（ジョンズ・ホプキンスなど）
- 年間1億回以上の診察の会話を手伝っている
- 評価額は53億ドル（約8,000億円）（2026年4月の資金調達）
どちらの会社も、ひとつの業界のつらい作業を、とことん減らすことで成長しています。
料金のしくみも変わり始めている
調べていておもしろかったのが、お金のもらい方のちがいです。
これまでの業務ソフトは、「1人あたり月いくら」という料金が多くありました。でも、バーティカルAIでは、「1件の仕事を終えたらいくら」「成果が出たらいくら」という形が増えてきているそうです。
AIが「道具」から、「仕事をしてくれる人」に近づいているから、とも言えそうです。
日本は、バーティカルAIで戦える？
ChatGPTのような汎用AIの開発では、アメリカや中国の会社が先を走っています。
一方で、バーティカルAIなら日本にもチャンスがある、という見方があります。理由として挙げられていたのが、この2つです。
- 現場のデータ：日本には、工場などに長年たまった熟練の人の経験やコツがあり、業界特化のAIと相性がいい
- AI主権：大事なデータや技術を海外の会社に頼りすぎず、自分の国で使い続けられるようにすることにつながる
また、解説記事によると、国の「AI基本計画」では、製造、医療、金融、建設など19の分野を、業界特化のAIに力を入れる分野として挙げているそうです。
フィジカルAIも、バーティカルAI？
ここが、このブログとしていちばん気になったところです。
フィジカルAIの世界にも、「何でもできる」と「ひとつを深く」の2つの方向があります。
| 何でもできる方向 | ひとつを深くの方向 | |
|---|---|---|
| 例 | 人型ロボット（ヒューマノイド） | 倉庫で荷物を積むロボット、工場で検査するロボット |
| ねらい | 人間のように、いろいろな仕事をこなす | 決まった仕事を、速く正確にこなす |
| 今の状況 | 開発や試験が進んでいる段階 | すでに現場で働いている |
④の記事で、フィジカルAIが今いちばん働いているのは、工場や物流倉庫だと書きました。そこで働くロボットのAIは、まさに「その現場専用に鍛えたAI」です。
日本のMujin（ムジン）
日本にも、この分野で注目されている会社があります。東京のMujinです。
- 工場や倉庫のロボットを賢く動かす「MujinOS」を開発
- ロボットに動きを一つひとつ教えこまなくても、荷物に合わせて自分で動きを考えるのが特徴
- これまでに集めた資金は596億円（2025年12月時点）
- 2026年9月、経済産業省の「日本スタートアップ大賞2026」で、最高賞の内閣総理大臣賞を受賞
一方で、OpenAIのように、何でもできる人型ロボットを目指す会社もあります。
「何でもできるロボット」が完成するまでには、まだ時間がかかりそうです。その間、現場で実際に役立つのは、ひとつの仕事に特化したロボットなのかもしれません。
バーティカルAIの弱点
もちろん、いいことばかりではありません。
- データ集めが大変：その業界の、質のいいデータがたくさん必要。データが悪いと、AIの判断もずれてしまう
- 専門家のチェックが必要：法律や医療では、最後は人がAIの答えを確かめる必要がある
- ほかの分野に使えない：法律のAIは、医療には使えない。作り直すのにお金がかかる
- 乗りかえにくい：一度仕事の流れに組み込むと、ほかのAIに乗りかえるのが大変になる
投資の目線でひとこと
HarveyやAbridgeは、まだ株式市場に上場していない会社です。なので、ふつうの個人投資家が直接株を買うことはできません。
日本では、経済誌の記事で、医療の画像診断AIを手がける富士フイルムホールディングスや、企業の業務向けAIを手がけるPKSHA Technologyなどが、バーティカルAIの関連銘柄として紹介されていました。
ただ、「バーティカルAI」という言葉が話題になると、関連しそうな銘柄がまとめて注目されることがあります。その会社の売上のうち、AIがどれくらいをしめているのかまで見ることが大事だと思いました。
※特定の銘柄への投資を勧めるものではありません。
僕が思ったこと
調べる前は、「AIはどんどん賢くなって、ひとつのAIが何でもできるようになる」と思っていました。
でも、実際にお金や仕事が動いているのは、ひとつの業界のつらい作業を、とことん減らすAIのほうでした。お医者さんのカルテ作り、弁護士の契約書チェック、倉庫の荷物の積みこみ。どれも地味ですが、毎日たくさんの人が困っている作業です。
ロボットも同じかもしれません。何でもできる人型ロボットはワクワクします。でも、今日も現場で働いているのは、ひとつの仕事に特化したロボットたちです。
「すごいAI」より「役に立つAI」。バーティカルAIは、そんなことを考えさせてくれる言葉でした。
まとめ
- バーティカルAIは、特定の業界や仕事に特化したAI。「縦」に深く掘るイメージ
- 何にでも使えるAIはホリゾンタルAI（汎用AI）。たとえるなら、コンビニと専門店
- 法律のHarveyは評価額156億ドル、医療のAbridgeは300以上の医療機関で使われている
- 料金は「1人いくら」から、「仕事1件いくら」「成果でいくら」に変わり始めている
- 日本は、現場のデータを強みに、バーティカルAIで戦えるという見方がある
- 倉庫や工場のロボットのAIも、バーティカルAIの一種。日本のMujinが注目されている
- 弱点は、データ集め・専門家のチェック・ほかの分野に使えないこと
参考資料
- AI Weekly「Harvey Raises $550M at $15.6B」（2026年9月9日）
- Fortune「Abridge」（2026年6月11日）
- AI総研「バーティカルAIとは？汎用AIとの違いや業界別事例、料金モデルを徹底解説」
- ザイ・オンライン「『バーティカルAI』関連銘柄を紹介！」（2026年7月16日）
- THE BRIDGE「Mujin、シリーズDのファーストクローズで364億円を調達」（2025年12月）
- Mujin「日本スタートアップ大賞2026 内閣総理大臣賞を受賞」（2026年9月）
本記事は、筆者が調べた内容を初心者目線でまとめたものです。評価額や数字は各資料の公表時点のもので、変わる場合があります。為替は1ドル＝150円で計算しています。特定の企業や銘柄への投資を勧めるものではありません。
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