Vertical AI④：Vertical AI構築の10原則

Vertical AI（特定の業界やセクターに特化したAIソリューション）は、ここ数年で急速に存在感を高めつつあります。従来の縦型ソフトウェア（Vertical SaaS）の多くは、業界特化型の基幹システムや業務支援ツールとして確固たる地位を築いてきましたが、AI技術と結びつくことで、さらに幅広く深い価値を提供できるようになりました。特に、生成系AIや大規模言語モデル（LLM）の登場により、人間が時間や労力を要していた作業の自動化だけでなく、「人間には不可能なスケール」での分析や実行が可能になっています。

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本稿では、Vertical AIビジネスの成長可能性や投資フレームワークを概観するとともに、早期段階から取り組むべき10の原則を提示します。これらは、多種多様な業界（医療、保険、法務、ホームサービスなど）で既に成果を上げている企業の事例や、数多くの創業者・投資家との議論を通じて得られた知見に基づいています。

1. Vertical AIの可能性と背景

AIが汎用的に活躍できる領域は広がりつつありますが、あえて特定の業界・セクターに焦点を当てる「Vertical AI」の存在意義はどこにあるのでしょうか。従来のHorizontal SaaSやAIツールが提供するのは、汎用性の高い機能であり、特定の業務フローや規制要件に対応させるには、利用企業側がカスタマイズを行ったり、追加コストを負担したりする必要がありました。

一方、Vertical AI企業は、業界ごとの固有の要件・商習慣・規制などを深く理解した上で、高度に最適化されたソリューションを提供します。これにより、多くの場合、横断的なAIツールよりも導入ハードルが低く、ROI（投資対効果）が高いという特徴を持ちます。また、AIの導入先がIT予算に限定されず、人件費やサービス予算などより大きな経費項目にアプローチできる点も、Vertical AIが、既存のVertical SaaSを上回る市場規模の可能性を秘めている理由の一つです。

2. 投資フレームワークと「Good Better Best」Vertical AI

本稿のベースとなっている投資フレームワークは、「Good」「Better」「Best」としてVertical AI企業の成熟度を評価し、以下の観点を重視します。

• 機能的価値（Functional value）
  どのような業務フローを対象にし、どれほどの生産性向上や新しい能力を提供できるか。

• 経済的価値（Economic value）
  直接的なコスト削減や新規収益の創出、または業務効率化による付随的な経済効果がどれほど見込めるか。

• 競争力（Competitive position）
  参入障壁や差別化ポイント、業界独自の複雑性をどれだけカバーできるか。

• ディフェンス（Defensibility）
  モデルやデータは、競合他社に容易に模倣されないか。顧客ロイヤルティやネットワーク効果などはどの程度形成できるか。

Vertical AIの勝ち筋は、業界特有の問題解決と強固なディフェンスを同時に追求する点にあります。ここからは、こうした視点を踏まえ、Vertical AIビジネスを構築する上で押さえておくべき10の原則について解説します。

3. Vertical AI構築の10原則

3-1. どのワークフローを自動化するべきか決める

自動化の優先順位を見極めることは極めて重要です。たとえば、医療業界では、「診療記録の自動化」など管理業務の自動化は、導入ハードルが低い反面、診断や治療行為に直接かかわる部分は規制や支払いモデル（保険適用など）が遅れる可能性があります。
たとえば、Abridgeは、医師と患者の会話をAIで自動的に文字起こしし、要点をまとめる仕組みによって医師の事務作業を大幅に削減しつつ、医療機関の収益増にも貢献しています。こうした「自動化してよい範囲」の見極めと、市場やユーザーの声に基づいた設計こそが成否を分けるカギになります。

3-2. すぐにコモディティ化されるアプリケーションは避ける

AIによるデータ抽出や検証などは、今後「当たり前」の機能（いわゆるテーブルステークス）になる可能性が高いです。単なるデータ抽出だけに依存するビジネスは差別化が難しく、価格競争に巻き込まれがちです。
たとえば、金融業界では、請求書の照合や入金管理の自動化は、既に多くのソリューションが乱立しています。より強固な差別化を図るなら、エンドツーエンドのワークフローをサポートする、あるいは顧客企業のレガシーシステムに深く組み込むような統合アプローチが求められます。

3-3. 人間には不可能な仕事をAIに任せる

AIの真価は、単に単純作業を置き換えるだけでなく、「人間には難しいスケールやスピードでタスクを処理できる」点にあります。
たとえば、ホームサービス業界のRillaは、営業担当者と顧客のリアルな会話を自動で音声解析し、販売手法の改善点などを提示します。従来、人間の上司が“同行”してチェックする手間を大幅に省き、かつ大量のデータから最適解を導き出します。こうした「人間では、不可能な量のデータを処理して得られる洞察」を提供することが、Vertical AIならではの強みです。

3-4. ハードROIに直結するソリューションを提供する

顧客にとって「導入する価値が数字で分かりやすい」かどうかは、営業サイクルや継続利用に大きく影響します。コスト削減や売上向上など、直接的に事業成果を高める仕組みがあれば、説得材料として強力です。
たとえば、EvenUpは、法務分野（パーソナルインジュリー領域）で賠償請求書類を自動生成し、パラリーガルの作業を短縮します。結果、法律事務所はより多くの案件を扱い、売上アップにつなげることが可能です。

3-5. 新しいビジネスモデルの可能性

Vertical AIでは、従来のSaaSモデルに加え、AIを活用したサービスモデルが台頭しています。AIによって高額な専門職の作業が大幅に効率化されるため、サービス領域であっても十分な利益率が期待できるからです。
医療分野など複雑な領域では、人間のQA（品質管理）を最後に挟むハイブリッド型も有効です。どの部分を人間が担い、どの部分をAIに任せるかという“境界設計”によって、新たなビジネスモデルが生まれるでしょう。

3-6. 見落とされがちなセクターやワークフローを狙う

医療や金融、保険といった大市場だけでなく、「一見地味だが、自動化や効率化のインパクトが大きい」領域を攻めるのは、Vertical AIの常套手段です。競合が少なく、既存の大手プレイヤーがAI投資に遅れをとっている場合、ファーストムーバーアドバンテージを得やすいでしょう。特に、レガシーシステムが残る業界は、既存ソリューションとの統合をスムーズに行うことが重要です。

3-7. ニーズが高度で複雑な顧客をターゲットに

高度なセキュリティ要件やコンプライアンスが求められる顧客（銀行、政府機関など）は、新しい技術の導入に慎重な反面、いざ導入に至れば強固なディフェンスを築くことができます。
「オープンソースのLLMだけでは満たせない業界独自の規制対応や守秘義務、データ取扱い基準」を盛り込んだソリューションは、模倣されにくく、参入障壁が高いため、早期に顧客を獲得できれば長期的な優位性を確保できます。

3-8. モデルを防御策としない——マルチモーダルが鍵

大規模言語モデルのインフラコストが下がり続ける中、モデル単体を差別化要因とするのは難しくなっています。そこで有効なのが、マルチモーダルへの対応です。
例として、マーケティング分野で人気のJasperは、文章生成だけでなく画像生成機能も提供し、さらにブランドガイドラインを組み込んだエンタープライズ向け機能を展開しています。文字だけでなく画像・音声・動画などを統合して活用する取り組みは、より複雑なワークフローを支援できるため、競合優位を築きやすいのです。

3-9. モジュール型・スケーラブルなモデルスタックを設計する

Vertical AIでは、急速な技術進歩に対応しつつ顧客要件を満たすために、複数のLLMやオープンソースモデルを柔軟に組み替えられるアーキテクチャが重要です。
たとえば、Jasperは、用途やコスト・パフォーマンスに応じて複数のLLM（GPT-4やClaudeなど）を適切に選択します。モデル自体は手段であり、顧客の求める成果が得られるかどうかが本質です。自社でモデルをすべて開発するよりも、既存のモデルを組み合わせて最適解を出す方が、スピードと品質の両面で競争優位を築きやすいでしょう。

3-10. データの量より質にこだわる

初期段階のスタートアップが大量のデータをすぐに確保するのは難しいかもしれません。しかし、高品質のデータを得て、こまめに人間の専門家がレビューし、フィードバックをモデルに反映していくことで精度は飛躍的に高まります。
たとえば、EvenUpは、立ち上げ当初から「法務チームが生成文書を細かくレビューし、人間の知見をモデルにフィードバックする」プロセスを徹底しました。データセットの質を高めることで、サービスの完成度を上げることができ、結果として顧客の信頼を獲得したのです。
最終的に、顧客数が増加すれば独自の使用データが蓄積され、さらにモデル性能を高める好循環が生まれます。早い段階で「売れるプロダクト」を築くことが先決であり、その過程で収集する少量でも高品質なデータがディフェンスを強化します。

Vertical AIは、既存のVertical SaaSを凌駕する可能性を秘めています。その理由の一つは、IT予算のみならず、従来ソフトウェアの範疇を超えた“人的リソース”関連のコスト削減やサービス分野にもリーチできる点にあります。AIによって従業員が新たな能力を獲得するだけでなく、「完全自動化」や「ハイブリッド型サービスモデル」といった新たなアプローチが生まれることで、これまでソフトウェアが入り込めなかったサービス領域にも大きく踏み込めるのです。

実際に、AbridgeやEvenUp、Rillaなどが示しているように、Vertical AIは、大きな価値を創出しながら、既存の業界構造やサービス提供モデルを変革し始めています。とはいえ、まだまだカテゴリーとしては黎明期にあり、技術の進歩や規制・市場構造の変化とともに、まったく新しいビジネスチャンスが数多く生まれるでしょう。

創業者や経営陣にとっては、10の原則を早期段階から意識し、「いかに早くプロダクトを市場に適合させるか」、「いかに複雑な顧客ニーズに応えられるか」、「いかに継続的に優位性を築くか」といった観点を持つことが重要です。Vertical AIの世界は、これからますます躍進していくと考えられます。あなたのアイデアこそが、次のVertical AIの“巨人”を生むかもしれません。

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