この記事の要点: 株式会社ミツモアの代表取締役CEO・石川彩子氏は、2026年7月25日に開催された静岡県主催の共創イベント「TECH BEAT Shizuoka 2026」のメインステージセッションに登壇しました。石川氏は、日本のGDPと雇用を支える建設・設備などの現場産業こそデジタル化とAI実装の最大の伸びしろであると指摘し、業界特化型AI（Vertical AI）の役割やAI主権の重要性について議論を交わしました。
発表内容のポイント
- 現場産業こそ最大の伸びしろ。デジタル化の遅れを逆手にとったAI実装を提唱
- 業界知見を構造化する「オントロジー層」が、現場へのAI実装における出発点
- AI主権の観点から、インフラとなるAI技術やオントロジー層を自国で持つべきと主張
発表の背景
AIの恩恵は都市部やホワイトカラー業務を中心に語られがちですが、日本のGDPや雇用を支える建設、設備、リフォームといった現場産業ではデジタル化やAI実装が遅れている現状があります。ミツモアは、この領域にこそ生産性向上の大きな余地があると考え、現場業界特化のSaaSやマッチングプラットフォームを展開する立場から、現場産業における具体的なAI活用の方向性を提示しました。
何が発表されたのか
セッションにおいて石川氏は、現場産業へAIを実装するための鍵として、業界特化型の「Vertical AI」を挙げました。具体的には、業界知見を構造化して蓄積する「オントロジー層」の構築が出発点になると説明。これにより、設備故障時の的確な修理手順の提示、高精度な見積もり作成、ベテラン職人が持つ暗黙知の継承など、現場の多岐にわたる業務をAIが支援可能になると語りました。さらに、将来的に社会インフラとなるAI技術を他国に依存するリスクを懸念し、国内でオントロジー層を保持する「AI主権」の必要性にも言及しています。
製造業・生産管理への見方
製造業や設備メンテナンス、施工管理などの現場では、熟練技術者の不足や暗黙知の伝承が共通の課題となっています。今回の発表で示された「オントロジー層の構築」は、現場のノウハウやトラブル対応手順を構造化し、AIを通じて若手や非熟練者に継承するための具体的なアプローチとして参考になります。見積もり業務の精度向上や、設備の保守点検プロセスの効率化など、製造・保守現場のDXを推進する上で、業界特化型AIの導入プロセスやデータ構造化の重要性を再認識させる内容です。
現場で確認したいポイント
- 自社の現場業務（保守・見積もり等）において、暗黙知となっている知見を構造化できるか
- 業界特化型AI（Vertical AI）を導入する際、自社データや業界知識をどう連携させるか
- 現場のデジタル化を進めるにあたり、どのようなSaaSやAIツールが適合するか
確認しておきたい点
本セッションで語られた「オントロジー層の構築」や「Vertical AIの実装」は概念的な方向性を示すものであり、具体的なシステム構成や導入手順、即時利用可能なパッケージ製品の詳細が直接発表されたわけではありません。
関連リンク
- 発表企業サイト：株式会社ミツモアの企業情報ページです。
- 発表企業のPR TIMESページ：ミツモアのプレスリリース一覧です。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社ミツモア |
| 発表日時 | 2026-08-18 13:00:01 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
