はじめに：AI垂直化とは何か
「AI垂直化」とは、汎用的な大規模言語モデル（LLM）を業種や業務用途に最適化した形で再構成・再訓練し、特定用途における性能・精度を高める動きです。従来の「何でもできるAI」から、「この用途に特化したAI」へと進化する中で、プラットフォーム企業、スタートアップ、開発者、ユーザーそれぞれが新たなポジションを探す「再編成の戦争」が始まっています。
1. API価格の上昇と供給側の選別
OpenAIのGPT-4 TurboやAnthropic Claude 3、Google Gemini 1.5 など、APIの価格体系は一見すると「柔軟性が増している」ように見えますが、実際にはトークン単価の細分化や、コンテキスト拡張による実効コストの上昇が起きています。モデル選定や圧縮、キャッシング戦略などを導入しないと、使い続けるだけでコストは加速度的に増えていきます。
API価格情報の影響：利用者への影響（中小AIスタートアップ）
中小のAIスタートアップにとって、APIを使ったプロトタイピングは引き続き容易ですが、本番運用に入った途端に「1日数万円単位のAPI課金」が発生し、継続的な運用が困難になるケースが増えています。エンドユーザー課金モデルに転換しない限り、収益構造が成立しません。
2. 特化型モデルと業界再編の兆し
OpenAIの次世代モデル「C3.7」や、Claude 3のSonnet/Opus、Gemini 1.5などは、いずれも特定業務分野への最適化を含んだ構造を持っており、「汎用性よりも業務特化・応答速度・コストバランス」に重きを置いています。
既存のAIを搭載したSaaSなどは、外部モデルを使いつつ、自社データに基づく補完機構やフィードバックループによる微調整を導入しており、汎用APIだけに依存することを回避しています。
3. ローカル文脈への最適化と囲い込み戦略（MCP）
OpenAIが進めている「Memory」機能、Claudeが採用している「System Prompt記憶」、MicrosoftがCopilotを通じてTeamsやOutlookの個人履歴を学習材料にしている事例など、ローカルコンテキストへの最適化が進んでいます。Atlassian の場合にも、Knowledge Cards という機能で自身のインスタンスのプロジェクト情報や設計書等が学習材料となります。
これにより、「そのユーザー固有のやり方」「チーム内の用語」などを理解するAIが登場し始めており、単なるチャットボットではなく、粘着性の高いAIアシスタントの形成が進んでいます。
Atlassian Rovo's Knowledge Cards
4. エンタープライズの動き：APIからの脱却
APIコストの増加とローカルコンテキスト最適化の流れを受け、エンタープライズでは「外部APIへの依存を減らし、自社データと結びついたモデル」を保有・運用する動きが加速しています。
この動きでいくつかの選択肢の一つとなると思うのははAtlassianの「Teamwork Graph」です。これは単なるナレッジグラフではなく、クラウド上で蓄積されたコラボレーションデータに基づいて、Atlassianが独自に開発したLLMをパーソナライズしていく構造です。利用者自身のプロジェクトやチケット履歴に最適化されたAIが、JiraやConfluenceで機能することで、実質的には「自社専用AI」となります。
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5. MSFTによるVS Codeフォーク切り離しと開発環境の囲い込み
Microsoftは、VS Codeのオープンソース版（VSCodiumなど）における拡張機能（特にCopilot）の利用を制限する方向に動いています。これは「VS Code＝Copilotプラットフォーム」に囲い込む戦略の一環であり、開発者はMS公式のツールを使わなければ最新AI機能が使えない状況へと追い込まれつつあります。
この動きはOSS中心の開発者コミュニティにとって警戒感を呼んでおり、DevPodやZedといった代替エディタ、さらにはSourceHutやCodebergといった「GitHub代替」の採用も増え始めています。
今後の展望とキーワード
AI垂直化が進行する中、今後の潮流を左右するのは以下のような要素です。
多極化： GPT, Claude, Gemini, Mistral, Grokなど、ユースケースごとの使い分けが前提。
SaaS → AIaaS： 従来のツール提供から「業務執行型AI」へと進化（例：Copilotが直接メールを書く・ミーティングの書き起こしからタスクが自動で作成できる）
Atlassian の場合、Loom＋AIで書き起こしを行い、議事録をConfluenceに自動で書き込みJiraタスクの作成までがセミオートマチックになっています。
エージェント制御の議論： 誰が、どの範囲でAIの判断を許すのか。
現在AIagent等が社内に乱立しているところは注意が必要です。いずれ監査で指摘され統制が必要となってきます。
データポータビリティ問題： ユーザーが複数AI間で履歴や知識を自由に移行できる日は来るのか。
AI間の学習データの引き渡しまたは参照を行い、企業用・個人用でデータをポータブルする可能性がでてくる
利用者教育： 「AIをどう使うか」ではなく、「AIとどう付き合うか」が問われるフェーズに入る。
場合によってはAIを使わない業務というものも決めていく必要が出てくる
まとめ
AI垂直化戦争は、API価格、モデルの特化、囲い込み、依存性の強化、そしてオープンソースとの軋轢を通じて、新たな再編と分断の時代を生み出そうとしています。この「非決定論的・模倣的・抽出的」な技術に対して、どう制御・選別・統合していくかが、今後の競争力の源泉になるでしょう。
