在过去的一周里，您可能多次遇到“垂直人工智能”这个词。政府指定了19个领域作为优先支持领域，并制定了集中公共和私人投资的政策。但到底是什么？它与 ChatGPT 有什么不同？它和物理AI有什么关系？日本还有机会获胜吗？
为了寻找答案，我阅读并比较了政府文件和美国风险投资公司发布的两份报告。我发现有一个空句子，尚未在日本媒体上得到充分报道。“垂直人工智能追求的是人员预算，而不是 IT 预算。”这是风险投资公司Bessemer Venture Partners 的投资假设。换句话说，这并不是增加有用的软件。人工智能供应商将获得人类以前获得的奖励。这就是故事。在日本，有两家公司已经部署了垂直AI，并宣布ARR达到100亿日元。
什么是垂直人工智能？——定义为“可以在现场使用的人工智能”
人工智能战略总部的资料对垂直人工智能的定义如下。垂直集成数据、AI模型和应用程序的特定领域系统。我想用一个词来表达它的特点。
“具有专业知识并且可以在该领域使用的人工智能。”
这句话“可以现场使用”道出了产品的本质。
即使我打开 ChatGPT 并询问“为该患者写一份出院摘要”，在未连接患者数据的初始状态下，无法创建准确的患者特定摘要。他们无法查阅病历，不知道医院的格式，也无法参考医疗费用计算要求。通用人工智能，不是拥有宽泛而肤浅的知识，不直接连接到特定站点数据这是。
垂直人工智能填补了这一空白。医疗是医疗，法律是法律，制造是制造。缩小到单个区域，我们可以创建该区域的数据、针对该区域优化的模型以及嵌入该区域业务流程中的应用程序。一根竖线，垂直贯通、融为一体。
为什么叫“垂直”呢？
长期以来，软件行业沿着两条轴线划分市场。
水平的跨行业。会计软件、聊天工具、电子表格。可供任何行业的公司使用。像 ChatGPT 和 Claude 这样的通用 AI 就属于这种水平类型。
垂直的垂直切割行业。美容院预约系统、建筑工地流程管理、餐厅 POS。深入挖掘特定行业。
换句话说，什么是垂直AI？“垂直市场的人工智能”这就是它的意思。政府的定义还包含“技术栈垂直整合”的含义。
这个词不是日本政府发明的。
一家美国风险投资公司，一直是 Shopify、Toast、Procore、ServiceTitan 等垂直 SaaS 公司的早期支持者。贝塞默风险投资公司极大地促进了这一概念的系统化和传播。该公司于2024年9月至2025年1月发布了一份名为“垂直AI路线图”的四部分报告，并于2026年1月将其整理成创始人的剧本。
贝塞默将其定位为市场的转折点。2023年是。原因很清楚；LLM（大规模语言模型）开辟了以前软件无法进入的领域。据说
从“记录系统”到“工作系统”
传统的垂直 SaaS 主要是一个“记录系统”。贝塞默称之为记录系统。记录您的预订。记录一下过程。销售记录。由人类输入，由软件存储，并可供以后检索。这就是焦点。
然而，在现场占用最多时间的工作并不是录音。
律师阅读数千页的证据并确定风险。医生一边记检查内容一边写病历。会计师站在一堆收据前，考虑这笔费用是否可以接受。设计师翻阅了过去的图纸并说道：“我感觉我以前做过类似这个部分的东西。”
这一切都是“言语和判断”的工作。传统软件通常处理这些非常规任务。质量不够高，成本也不现实。因为有太多的例外，太多的潜规则。
LLM开辟了这个地方。贝塞麦将这种转变描述为从记录系统到工作系统，表示为 From 简单存储记录的工具，到承担工作本身的工具。
贝塞默的分析中最重要的一句话是这样的：
“垂直人工智能追求的是人员预算，而不是 IT 预算。”
传统的垂直 SaaS 在公司的 IT 预算范围内进行竞争。年度合同的费用是多少？每个用户每月的费用是多少？这个钱包大小处于市场的高端。
垂直AI打开不一样的钱包。损益表 (P&L) 上的“人员费用”行是。
这有多大？Bessemer 估计，商业和专业服务业占美国 GDP 的 13%，大约是软件市场的 10 倍。然而，这是将广泛的服务支出与软件支出进行比较的近似值，并不是统一的市场统计数据。
不过，这种投资假设的影响范围是显而易见的。这不是“销售更方便的软件”的问题。“人工智能供应商将获得人类迄今为止所获得的奖励。”——当你深入研究贝塞麦的论点时，你可以看到这样的事情。
这是期望和焦虑同时出现的地方。我认为这个结构不应该隐藏在幕后。
三种类型①副驾驶型——坐在你旁边
虽然叫垂直AI，但实际上它有不同的形式。贝塞麦将其分为三种类型。我们将研究人类和人工智能的角色以及向客户提供的形式的差异。
首先，它是一种坐在人类旁边并支持他们工作的类型。人类将成为决策的中心，人工智能仅充当助手。
Ubie 的“Ubie Generation AI”允许医生根据咨询音频创建摘要。借助 LegalOn，让 AI 指出合同中的风险区域。人类做出最终决定。这是一种相对容易实现的类型。
三种类型 ②自主型（AI代理）——代你做
在尽量减少人为干预的同时，自主处理特定业务流程这是一种类型。
LegalOn 于 2025 年 7 月宣布将在其 AI 助手中安装代理，并已开始实施。我们正在朝着自主处理合同审查、草案和法律咨询的方向发展，同时将律师监督的内容与我们自己公司的特定知识联系起来。 LayerX 的“凭证获取代理”可自动获取发票和收据，而这以前是手动过程。
我们对计费的思考方式也有变化的迹象。根据结果（产出）而不是用户数量收费例子开始出现。如果你用AI而不是多加一个人，那么比较就会以人工成本为基础。
三种类型③代理型（AI型服务业）——销售结果
这是最新也是最容易被忽视的类型。
与其卖软件，承担工作本身并交付结果。内容中是否使用人工智能对于客户来说并不重要。
这正是 LayerX 于 2026 年 2 月与“Bakuraku Approval Agency”合作开始的。公司是这样做的「人工智能业务流程外包」它被称为。根据内部规定检查收据上的输入值并进行批准。人工智能和专业操作员共同代表您行事。从检查简单的转录错误到根据公司特定法规验证费用的有效性，我们提供一站式解决方案。
人类还留在这里。因此，这并不是“比自主型更先进”的问题。你卖什么给你的客户？软件还是结果？这就是区别。
软件公司正在向服务行业进军。这是一个无法用 SaaS 常识来解释的运动。它最直接地体现了人事费用预算的征收结构。
与物理人工智能的关系——秩序是设计出来的
如果您是innovaTopia的读者，您可能对“物理AI”这个词更熟悉。它是一种识别现实世界并通过机器和设备执行物理任务的人工智能。
那么，垂直AI和物理AI之间是什么关系呢？政府的答案很明确。有订单，和。公私投资路线图指出：“市场将在物理人工智能出现之前出现。”
逻辑是这样的。首先，垂直AI将被引入到每个站点。医疗、建筑、制造、物流。该领域的人们使用人工智能。你用得越多，就越多该领域的经验和知识以数据的形式积累。。
一旦收集到数据，物理人工智能就会启动。现在收集到的数据和AI判断通过机器和设备在现实世界中执行。
形象地说，政府的计划是……垂直AI是物理AI的油箱。
首先将你的大脑投入现场，收集数据，然后使用该数据来移动你的身体。这个命令是作为国家战略而提前设计的。在7月10日的会议上，首相指示内阁府大臣小野田公美牵头推动垂直人工智能，经济产业大臣赤泽龙正牵头推动物理人工智能的社会化，体现了这种两级方针。
但是，数据不能按原样使用。
我对这里有很大的保留。现场数据不能直接用于机器人学习。
医疗记录包含患者的个人信息。图纸中充满了公司机密。即使产品被判定为“次品”，不同工厂的标准也有所不同。格式、术语和粒度差异很大。
因此，在许多方面都重复了临时总结，数据标准化和纯化被列为一个问题。
从垂直AI到物理AI的秩序能否建立，很大程度上取决于这部平淡无奇的作品。这不是一个华而不实的故事。但这是主围场。
政府预测“到 2030 年，垂直行业将超过通用行业。”
这是我这篇文章最想写的内容。
内阁秘书处的公私投资路线图包括以下内容：
“到2030年，垂直人工智能在企业中的使用预计将超过通用人工智能。”
特定领域的人工智能将取代通用人工智能，即 ChatGPT 和 Claude 等工具。政府是这么看的。
除此之外，我们还设定了市场规模的目标。国内垂直AI市场2024年约1万亿日元。预计2030年将超过约3万亿日元。预计2030年全球市场规模将达到33万亿日元，其中目标是在国内外收购至少5万亿日元这就是我的意思。
这是一个看涨的预测。那么市场实际上是如何运作的呢？
钱流向哪里
2025年12月，美国风险投资公司Menlo Ventures发布了一份题为《2025年：企业中生成式人工智能的现状》的研究报告。495 位美国企业决策者这是根据采访（2025 年 11 月 7 日至 25 日进行）和公开信息相结合得出的估计。不断发表的研究为了解该领域的现状提供了线索。
首先，让我澄清一下限制。本研究的样本仅限于美国公司。它不反映日本市场。此外，芯片、推理基础设施和现有软件中内置的人工智能功能被排除在聚合之外。它一直。目标、财政年度和计算方法与政府的估计不同。简单的比较是不可能的。
尽管如此，这项调查还是提供了资金流向的概况。
2025 年，美国企业的人工智能支出将达到370亿美元达到了。 2024 年 115 亿美元的 3.2 倍。 应用层190亿美元。
这 190 亿美元分为三部分。横向人工智能（所有跨职能）收入为 84 亿美元，是上一年的 5.3 倍。其中 86%（即 72 亿美元）由 ChatGPT Enterprise、Claude for Work 和 Microsoft Copilot 等配套公司贡献。部门特定人工智能（按工作类型）为 73 亿美元，是上一年的 4.1 倍。其中 55% 是编码协助。和垂直AI（按行业）为35亿美元，约为上一年的2.9倍。其中医疗保健费用为 15 亿美元，法律事务费用为 6.5 亿美元，公共管理费用为 3.5 亿美元。
垂直人工智能是三者中最小的。而且增长最慢。
通用水平人工智能的成本为 84 亿美元，是垂直人工智能的 2.4 倍。而且增长率为5.3倍，远高于Vertical AI（约2.9倍）。差距正在扩大，而不是缩小。
政府表示，“垂直行业将在 2030 年超过通用行业。”据 Menlo 在美国的研究显示，到 2025 年，情况将朝着相反的方向发展。
当然，长期趋势并不能从一年的增长率来判断。这是对美国企业的调查，日本的实际情况有所不同。尽管如此，我们认为这种对比还是值得记录的。
那么日本的赌注错了吗？
我不这么认为。战略不是针对当前市场，而是针对未来市场。
我们有所有的材料。纵观垂直AI内部，医疗保健 15 亿美元这占总额的43%，比上年的4.5亿美元增长了3.3倍。仅自动记录医生就诊的 Ambient Scribe 就价值 6 亿美元。同一项研究发现，医生每五个小时的医疗护理时间大约要花费一个小时来记录，因此，如果可以将时间减少一半或更多，那么自然会有需求。
合法金额为 6.5 亿美元。政府是3.5亿美元。日本的中期报告设想通过政府采购创造初始需求，而这正是这个领域。
正如 Bessemer 所说，垂直人工智能确实人事费用预算的10倍如果你睁大眼睛看看，目前的35亿美元可能只是一个开始。
查看数字时要检查的事项
然而，这是对“尚未观察到的未来”的赌注。这就是我想写的。
“2030年3万亿日元”和“全球33万亿日元”都是市场预测，而非实际结果。政府目前1万亿日元的具体数字尚未完全披露。 Menlo 估计的 35 亿美元也仅限于美国公司，因此汇总范围较窄。
根据您计算的内容，每个数字都会呈现出完全不同的外观。
因此，在查看数字时，一定要检查谁数了什么、何时何地。这就是我想告诉你的。
我并不是说政府的假设过多。因为我们没有材料来判断。只是，正如门洛在美国的研究表明，日本在目前既不是最大也不是最快的项目上下了全国性的赌注。我认为这一事实应该被准确记录。
日本已经有赢家了
这是政府表示要开发的市场。实际上，有些日本企业已经达到了这一点。
LegalOn Technologies（法务）。由森滨田松本律师事务所的两名律师于 2017 年创立。它始于人工智能合同审查平台“LegalForce”，从2025年7月起以“LegalOn：世界领先的法律人工智能”为全球统一品牌推出。2025年10月，ARR（年度经常性收入）突破100亿日元。根据该公司的研究，这是日本第一家做到这一点的人工智能公司，也是日本 SaaS 公司达到这一点的最快时间，距离开始提供创始产品六年半。截至2026年3月，公司及集团公司提供的付费专业人工智能服务已被全球超过8,500家公司实施。筹集资金总额约为286亿日元。 2025年7月，我们还宣布与OpenAI达成战略合作。
LayerX（后台）。截至2026年1月末，公司已实现ARR 100亿日元。然而，这是一个全公司范围的数字，包括 Bakraku 以外的业务，而不仅仅是垂直人工智能业务的 ARR。 “Bakurak”系列已被超过 20,000 家公司推出。该公司解释称，增长是由AI代理业务推动的，包括前面提到的“AI-BPO”。
CADDi（制造）。 2017年创业。累计股权收购金额257.3亿日元（截至 2025 年 3 月）。同时，我们还从四家金融机构提供了51亿日元的长期债务融资。日本公司的总部位于东京，美国公司的总部位于芝加哥。创始人是麦肯锡的加藤雄四郎和苹果的小桥昭文。我们的支柱“CADDi Drawer”使用人工智能分析图纸，并允许您根据形状、尺寸和材料搜索过去的类似图纸。
美国机械制造商 nVenia约 750,000 张图画我已经把它存入CADDi了。在分析了 3,000 个随机选择的点后，我们发现支撑传感器的直角支架三种几乎相同的设计，仅孔位置略有不同据说被发现了。公司官员表示，这显然是整合和重复利用零部件的机会。此外，该公司还推出了一项符合国防和航空航天工业 ITAR（美国武器出口法规）的计划。
乌比指数“心理负担减轻27.2%”
乌比（医疗）成立于 2017 年，由医生 Yoshinori Abe 和工程师 Kota Kubo 创立。
自2024年推出以来的一年半时间里，Ubi Generation AI已在全国100多家医院引入，其中包括10多家大学医院。截至2026年1月，每月会话数超过10万次。而且——这很重要——模板功能包含超过8000条由现场创建的系统提示。用户正在发明自己的使用方式。
介绍的效果由Ubie发布为示例，清楚地标明了医院名称。九州大学医院的DPC编码支持预计每年利润改善将超过6500万日元。在庆州综合医院，出院时准备护理总结所需的时间是42.5%削减和护士心理负担减轻27.2%。在南部德洲会医院，每月大约有 4,000 项任务使用音频摘要。每月约 200 小时创建的。所有结果均来自各个设施，不能一概而论。
“心理负担减轻了27.2%”。我盯着这个数字看了一会儿。这些指标既不是效率也不是生产力。
政策和领域已经开始连接
我想介绍一项没有受到太多关注的运动。
2026年4月3日，秘书处设在IPA内的AISI（人工智能安全研究所）发布了《医疗保健领域人工智能安全评估视角指南》。Ubie 作为医疗保健小组委员会 (SWG) 的成员参与了这一开发。
7 月 10 日的中期报告指出，在医疗领域，“AISI 将继续进行研究以确保安全。”该指南已于三个月前出版。自 2025 年以来，小组委员会本身的活动一直很活跃。
政策和领域开始在不被广泛报道的地方悄然连接。
“隐性知识”的赌博
政府为何选择这条道路？中期报告认为：垂直AI与日本兼容，日本拥有丰富的现场数据，包括隐性知识。
政府认识到，在开发通用模型的竞赛中，日本在投资规模或计算资源方面无法与美国匹敌。然而，日本确实拥有在该领域积累的智慧资产。使用这些资产作为武器在另一个战场上作战。
Ubie的联合代表安倍佳通在接受日本经济新闻采访时表示，他的公司在与海外主要生成式AI公司竞争时的优势在于，它通过识别医疗领域的问题来开发产品。
即使你无法击败通用模型的性能，“了解现场”是很难模仿的。进入壁垒包括专业数据、业务集成和客户关系，这与贝塞默的竞争分析相呼应。临时编译是日本的强项。用AI再现“现场能力”的策略我明确指出是这样。
然而，这并不是一个已被证实的优势；这是政府的战略假设。我接受这一点。
拥有丰富的隐性知识与将其转化为数据之间存在着巨大的差距。
当一名技术工人说“我有点明白了”时，这种判断并不是用语言表达出来的。当一名经验丰富的护士注意到病人有异常情况时，证据不会记录在病历中。
当然，某些东西没有被语言化并不意味着它不会永远成为数据。将您的作品录制成视频。用传感器测量运动。通过聆听提取。有手。然而，所有这些都需要努力、时间和成本。
在制造业中，同一工序根据不同的工厂有不同的称呼。在医疗保健领域，记录的粒度因设施而异。在建筑中，纸质图纸仍然存在。
“日本有隐性知识”和“这就是我们能够获胜”之间的距离比我们想象的要远得多。政府正在采取措施弥补这一差距，目标是 2030 年。
在你意识到之前，你的工作场所已经向外流动。
最后，让我向您介绍一下您正在阅读本文的工作场所。
Menlo Ventures 的研究中还有另一个引人注目的数字。到 2025 年，76% 的企业人工智能用例将是“购买”而不是内部构建。2024年，采购占比53%，自产占比47%，几乎持平。仅仅一年后，我就强烈倾向于购买。就是这样。
过去人们认为，如果拥有自己的数据和业务知识，就可以在内部开发人工智能。事实上，彭博社已经开发了金融专用模型，沃尔玛也开发了自己的零售专用模型。
然而，许多公司现在选择采购而不是内部生产。现成的人工智能可以更快地投入生产并立即生效。这就是我买它的原因。
这意味着您越来越多的工作操作是通过外部供应商管理的系统进行的。
写一份病历。搜索图纸。审查合同。这些问题中的每一个都不再能够仅在公司内部完成。
当然，购买并不意味着立即“放弃你的数据”。在专用环境中运行。不要用它来学习。首先不保留任何数据。通过选择合同和结构，您可以保护您能保护的东西。
然而，这只有在你选择的情况下才会发生。如果您在未检查数据将如何处理的情况下引入它，您可能无法达到所需的保护级别。
政府也看到了这种结构本身的风险。中期报告明确表达了对海外服务的依赖可能导致数据泄露和数字赤字扩大的担忧。对于背景和数字，报道7月10日决定的文章有详细介绍。
什么该给，什么不该给
垂直人工智能在这里有两个面孔。
一是减轻现场负担的工具面对作为。据报道，在庆州综合医院，记录时间减少了42.5%，护士的心理负担减少了27.2%。这些是同一家医院报告的具体效果。
另一个是决策过程逐渐软件化。那张脸。退伍军人积累的“不知何故我明白”，纳入系统和数据基础设施。
这两者是同一现象的两个侧面。你不能只看其中之一。
因此，不要问“我们应该包括人工智能吗？”“什么该给，什么不该给？”我认为这将成为未来的一个实际问题。
我们刚刚开始收集材料来回答这个问题。
[参考视频]
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史前史，涉及第一个人工智能基本计划。可见日本的AI战略从何而来。
[编者后记]
当我写这篇文章时，有一个数字一直困扰着我。据报道，在庆州综合医院，准备护理总结所需的时间减少了42.5%，护士的心理负担减少了27.2%。
这与效率或生产力无关。有迹象表明，负担变轻了。
谈论垂直人工智能往往会涉及市场规模和投资金额。事实上，我们在本文中讨论了很多关于数字的内容。但我们真正需要衡量的可能是在这一边。
您的工作场所中是否有一项工作是您希望人工智能来承担的？另一方面，有些工作是你永远不想放弃的。如果您不介意，请告诉我。
【术语解释】
垂直人工智能（特定领域人工智能）
垂直整合数据、AI模型和应用的特定领域AI系统。人工智能战略总部的材料将其描述为“具有专业知识、可以在该领域使用的人工智能”。其独特之处在于缩小了范围，例如医疗用于医疗、法律事务用于法律护理，并深度适应该领域的业务流程、技术术语和法规。美国风险投资公司 Bessemer Venture Partners 对这一概念的编纂和传播做出了重大贡献，日本政府也将其作为其国家战略的支柱。
横向人工智能（通用人工智能）
无论行业还是职业，人工智能都得到了广泛的应用。示例包括 ChatGPT Enterprise、Claude for Work 和 Microsoft Copilot。 Menlo Ventures 发现，到 2025 年，这是美国企业中人工智能应用支出最大且增长最快的类别。
部门特化型AI（Departmental AI）
人工智能专注于工作类型和部门，而不是行业。这包括编码支持、销售支持、客户支持等。它位于垂直AI（按行业）和水平AI（全公司范围）之间。
垂直SaaS
专门针对特定行业的基于云的软件。其中包括美容院的预约系统、建筑工地的流程管理以及餐厅的 POS。这是垂直人工智能的史前史。
记录系统/工作系统
Bessemer Venture Partners 使用的对比。前者是指记录和存储信息的系统，传统上由SaaS扮演这个角色。后者指的是本身承担工作的系统。有人认为，随着法学硕士的出现，软件的作用正在从记录扩展到实际工作。
伴走型（Copilot）
一种支持与人类一起工作的人工智能。人类将成为决策的中心，人工智能仅充当助手。它相对容易实现，因为它需要人工确认。 “Copilot”也用作 Microsoft 产品名称，但这里指的是 Bessemer Venture Partners 使用的类型名称。
人工智能代理
一种人工智能，可以自主处理特定业务流程，同时最大限度地减少人为干预。在计费模式方面，我们开始看到从基于用户的计费转向基于性能的计费的例子。然而，根据Menlo Ventures的标准，只有16%的公司介绍可以真正称为代理商。
人工智能业务流程外包
人工智能和专业操作员共同完成任务的一种服务形式。 LayerX 于 2026 年 2 月成立的“Bakuraku 审批机构”所使用的名称。它与传统 SaaS 的不同之处在于，它交付业务成果而不是销售软件。它与完全自动化的不同之处在于人类仍然参与该过程。
ARR（年度经常性收入）
显示订阅型业务每年可以获得的收入的指标。不包括咨询费等临时销售。它不是会计准则下的统一科目，不同公司的计算方法可能有所不同。
环境抄写员
AI自动记录和总结医疗检查期间的对话并支持创建病历。据 Menlo Ventures 称，到 2025 年，美国市场将达到 6 亿美元。引入该系统的动机被认为是医生每五个小时的医疗治疗花费大约一小时进行记录的比例。
物理人工智能
人工智能感知现实世界并通过机器和设备执行物理任务。它不仅包括机器人，还包括各种机器。政府认为垂直人工智能的现场利用将积累数据，从而导致物理人工智能的发展，并表示“在物理人工智能之前将出现市场”。
隐性知识
基于非言语或记录的经验的知识和判断。这包括熟练工人的直觉和资深护士的感知能力。政府认为这是日本的优势。在某些情况下，可以通过视频记录、传感器测量、聆听等方式将数据转换为数据，但所有这些都需要时间和成本。
数据净化
这项工作涉及将现场分散的无组织数据组织成人工智能可以学习和利用的形式。这包括统一格式、标准化术语和调整粒度。中期报告被认为是许多领域的常见问题。
DPC编码
在住院医疗费用综合支付系统（DPC系统）中，该工作将患者的诊断名称和治疗细节转换为指定的代码。选择合适的代码将影响您的医疗费用账单。 Ubie的“Ubie DPC Supporter”支持这项工作，九州大学医院表示预计每年可提高利润6500万日元以上。
AISI（人工智能安全研究所）
负责考虑人工智能安全性评估方法的框架。 2024年2月，在独立行政机构信息技术促进局（IPA）内设立了秘书处，并与相关组织合作运作。 2026年4月3日，我们发布了《医疗保健领域人工智能安全评估视角指南》。
ITAR（国际武器贸易条例）
美国制定的管理国防相关技术和数据出口的法规。对相关信息的处理有严格的要求。 CADDi 为航空航天和国防制造商提供符合此规定的计划。
[参考链接]
垂直AI领域战略中期报告（内阁府文件2-2）（外部）
主要文件描述了19个领域的现状以及面向2030年的措施。“现场能力”的定义和描述可以在这里找到。
垂直AI领域战略中期概要（内阁府文件2-1）（外部）
总结版从市场性、宣传性、策略性三个角度整理了19个方面。每个领域的要点都总结在一页上。
内阁府“人工智能战略本部活动现状”（外部）
第五次会议的议程和所有讲义均已发布。您还可以从这里追踪第二期人工智能基本计划的主体内容。
主要产品和技术的公私投资路线图草案（内阁秘书处）（外部）
政府预测“2030年垂直将超过通用”和市场规模估计的来源。这也是33万亿日元这个数字的基础。
内阁官房《日本成长战略》（外部）
负责 17 个战略领域和公私投资路线图。这里还提出了2030年国内外5万亿日元的政策目标。
Bessemer Venture Partners「人工智能的未来是垂直的」（外部）
系统化垂直人工智能概念的四部分系列的第一部分。将2023年定位为市场的转折点。
Bessemer Venture Partners「构建垂直人工智能」（外部）
这就是投资假设的起源：“选择人员预算而不是 IT 预算。”这里还可以找到占美国 GDP 13% 的估计。
Menlo Ventures「2025：企业中生成式人工智能的现状」（外部）
对美国公司 495 名决策者的调查。显示企业人工智能支出如何分为三类。
AISI（人工智能安全研究所）（外部）
在《近期行动计划》内建立秘书处的框架。我们发布了医疗健康领域人工智能安全评估指南。
法律科技公司（外部）
从AI合同审查开始，我们将开发专门处理法律事务的AI代理人。 2025 年 10 月，ARR 突破 100 亿日元。
X层（外部）
《爆乐》发售。 2026年1月末，该公司实现了全公司ARR 100亿日元，并迈出了名为AI-BPO的新形式。
乌比（外部）
提供医疗专业AI。 “Ubee Generation AI”已被引入全国100多家医院，也将参与AISI倡议。
计算机辅助设计（外部）
制造业人工智能数据平台。将“不可读的数据”（例如绘图）转换为可搜索的资产。
[参考文章]
2025: The State of Generative AI in the Enterprise（报告书本体PDF）（外部）
估算基于对美国公司 495 名决策者的调查和公开信息。这表明，应用层190亿美元分为横向人工智能84亿美元、行业特定人工智能73亿美元、垂直人工智能35亿美元。该方法还明确指出，调查样本仅限于美国公司。
Caddy筹集了总计40亿日元的股权融资和51亿日元的长期债务融资（外部）
宣布以Atomico为领投方的C轮延期募集资金累计金额已达257.3亿日元。该公司的目标是到 2030 年实现 1000 亿日元的 ARR。
“Ubie一代AI”引入全国100家医院，其中包括10多家大学医院（Ubie）（外部）
截至2026年1月，模板功能中注册的医院超过100家，月会话量超过10万个，系统提示超过8000条。还列出了庆州综合医院减少42.5%和减少27.2%的测量值。所有结果均来自各个设施。
医疗保健领域人工智能安全评估视角指南（AISI/IPA）（外部）
组织医疗领域人工智能安全评估各个方面的指南。它是由参与医疗保健小组委员会的组织开发的，Ubie 也作为成员参与其中。
AISI商业示范工作组上半年报告会议召开（IPA，2025年10月3日）（外部）
显示了包括医疗保健 SWG 在内的每个小组委员会的参与组织和活动状态。可以确认的是，在 2026 年 4 月发布指南之前，自 2025 年起就一直在进行考虑。
OpenAI 的企业隐私（外部）
表示企业使用人工智能时的保护框架，例如不用于学习、数据保留控制、加密和访问控制。文章中“购买并不意味着放弃数据”的说法就是基于这种做法。
LayerX实现ARR 100亿日元——AI代理业务驱动增长（外部）
官方公告称，截至2026年1月，该公司的ARR已达到100亿日元。值得注意的是，该数字由非上市公司公布，未经独立审计。