日本企業は汎用AIは無理だが、目的特化AIならば勝機あり！

SaaSの世界に、Vertical SaaSというものがある。これは、特定の目的や業種に特化したSaaSである。それと同じように、特定の目的や業種に特化したAIならば、日本企業も十分に開発できると考えている。

AIというのは、ラーニングさせるデータの量によって正確性は上がる。日本企業の場合は、製造業が世界トップクラスであるため、工場などのデータを活用したAIであれば、アメリカと互角に戦えると思う。ライバルは、同じように製造業が強いドイツと韓国になると考えている。

ただし、アメリカと比べて、AIエンジニアの絶対数が少なすぎるのは課題だ。リスキリングも含めて、エンジニアを増やす必要はあると思う。

あとは、法律などその国特有の規制に関わるAIだ。日本の法律であれば、欧米のIT企業よりも日本企業のほうが作成するのは有利だろう。

以下、Gemini

特定業種向けAI：日本企業の新たなフロンティア

近年、SaaS市場において「Vertical SaaS」と呼ばれる、特定の目的や業種に特化したSaaSが注目を集めています。これは、従来の汎用的なSaaSとは異なり、特定の業界のニーズに特化することで、より高い付加価値と顧客満足度を提供できるという点が特徴です。

このVertical SaaSの概念を拡張し、特定の目的や業種に特化したAI（Vertical AI）もまた、日本企業にとって大きなチャンスを秘めていると考えられます。

日本の強み：製造業データとノウハウ

日本は、製造業において世界トップクラスの技術力とデータ量を誇ります。長年にわたって培ってきた豊富な経験とノウハウは、Vertical AI開発において大きな強みとなります。特に、工場におけるセンサーや生産設備から収集される膨大なデータは、高精度なAIモデルの学習に活用することができます。

例えば、製造業におけるVertical AIの具体的な活用例としては、以下のようなものが挙げられます。

• 生産ラインの異常検知・予知保全: センサーデータから異常をいち早く検知し、設備故障を予防することで、生産性の向上とコスト削減を実現できます。

• 品質管理: 製品画像を分析することで、外観上の欠陥を自動的に検出することができます。これにより、不良品の出荷を防ぎ、顧客満足度を向上させることができます。

• 需要予測:過去の販売データや市場動向などを分析することで、将来の需要を予測することができます。これにより、最適な在庫管理や生産計画を立てることができます。

課題：AIエンジニア不足と規制対応

一方で、Vertical AI開発を進めるためには、克服すべき課題も存在します。

まず、AIエンジニアの不足が挙げられます。近年、AI技術の需要が高まる中、日本におけるAIエンジニアの絶対数は欧米諸国と比べて圧倒的に少ない状況です。Vertical AI開発を本格的に推進するためには、AI人材の育成や確保が急務となります。

また、日本特有の法規制への対応も課題となります。例えば、医療分野におけるAIの活用には、厳しい倫理規制が存在します。Vertical AIを開発・運用する際には、関連する法規制を十分に理解し、遵守する必要があります。

ライバル：製造業強国のドイツと韓国

Vertical AI開発におけるライバルとして、ドイツと韓国が挙げられます。これらの国も製造業が強く、AI技術への投資も積極化しており、日本企業にとって脅威となる可能性があります。

結論：克服すべき課題と大きな可能性

Vertical AIは、日本企業にとって大きなチャンスである一方、克服すべき課題も存在します。しかし、課題を克服し、Vertical AI開発を成功させることで、日本の競争力を強化し、経済成長に貢献することができるでしょう。

政府や企業が連携し、AI人材の育成や法規制の整備を進めることで、日本をVertical AI開発におけるグローバルリーダーへと導くことが重要です。