1.0UX TIMEShttps://uxdaystokyo.com/articles大本 あかねhttps://uxdaystokyo.com/articles/author/akaneohmoto/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="k3aRbdMPRP"><a href="https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/vertical-ai/">Vertical AI（業界特化型人工知能）</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/vertical-ai/embed/#?secret=k3aRbdMPRP" width="600" height="338" title="“Vertical AI（業界特化型人工知能）” — UX TIMES" data-secret="k3aRbdMPRP" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document); //# sourceURL=https://uxdaystokyo.com/articles/wp-includes/js/wp-embed.min.js </script> https://uxdaystokyo.com/articles/wp-content/uploads/2025/10/vertical-ai.jpg10801080Vertical AI（業界特化型人工知能）とは、特定の業界（たとえば医療、保険、製造、流通など）や業務ドメインに特化して設計・最適化された人工知能である。 一般的な汎用 AI（Horizontal AI／General AI）が幅広い分野を横断的に扱おうとするのに対し、Vertical AI はその業界の専門性・法規制・業務フロー・ドメイン知識を深く組み込むことで、より高精度で実用的なソリューションを提供するものである。 SymphonyAI+3フォーブス+3Aforza+3 たとえば、保険業界向けに「損害写真から修理費を自動推定する AI」、医療業界向けに「レントゲン画像から異常を検出する AI」などが Vertical AI の典型例である。 www1.appliedsystems.com+2Aforza+2 医療だけに詳しいAI や 金融の不正検知だけを行うAI のように、「ひとつの世界（バーティカル＝縦方向）」の中で深く学び、専門家のように働く。 例えるなら、お寿司屋さんの職人 のような存在で、広く料理を作れるわけではないが、寿司に関しては誰にも負けない。 デザインの現場では、たとえば「ECサイトの購入体験を最適化するAI」や「医療アプリで患者向け説明文を自動生成するAI」などがVertical AIの応用例である。 デザイン／プロダクトへの応用と活用方法 Vertical AI をデザインの文脈で考えると、「業界利用者にとって意味のある体験」を AI が支援・拡張する設計が鍵となる。以下のような活用方法が考えられる。 利用方法 ドメイン固有インタフェース設計　Vertical AI は業界特有の用語・操作・業務フローを理解できるため、その業界ユーザーに合わせた UI／UX 設計が可能である。たとえば、医療映像診断支援 AI なら、医師が普段使うビューアー機能と連動しやすい画面構成を設計できる。 ワークフロー統合・自動化　業界特化型 AI は既存業務の流れと密接に関係するため、AI の出力結果を自動的に次工程に渡す、あるいは手動操作と連携する UI を設計する。これによりユーザー体験の離脱を防ぎやすい。 説明可能性・信頼設計　業界では誤判断が許されない領域（医療、金融など）が多いため、AI の判断ロジックや根拠をユーザーに示す「説明可能性（Explainable AI）」を UI／UX に組み込むことが重要である。 トレーニング・オンボーディング設計　特定業界には専門知識が必要な操作があるため、ユーザーに対してステップバイステップで学習させる補助を設計する必要がある。 シーン 活用される Vertical AI デザイン的な工夫点 保険クレーム処理支援 損害写真を解析して修理コストを推定する AI 保険担当者向け UI に写真アップロード → AI 推定 → 手動微調整のワークフロー統合 医療診断支援 レントゲン・CT 画像から異常領域をハイライトする AI 医師が見慣れたスライス表示と同期したマーク表示、根拠説明ポップアップ 小売店舗運営支援 売上予測・商品補充の最適化 AI 店舗管理画面に「補充すべき商品」「売れ筋予測」タイル表示、アラート設計 法務・契約書チェック支援 契約書中のリスク条項を自動検出する AI 契約書校正画面でリスク条項をハイライト、代替案提示、利用者フィードバック UI 関連用語 Vertical AI は「業界のプロ」 Narrow AI は「機能のプロ」 SLM は「軽くて早い助っ人」