a16z ビッグ・アイデア2026：パートII

著者：a16zニューメディアコンパイル:ブロックユニコーン

昨日、私たちは「ビッグ・アイデア」シリーズの第1部を紹介した！

昨日、「ビッグアイディア」シリーズの第一弾として、インフラ、成長、バイオ+ヘルス、そしてスピードランのチームメイトが考える2026年にスタートアップが直面する課題をご紹介しました。

本日は、2021年のa16zに特化した投資チームであるAmerican Dynamismと、アプリチームからの寄稿を含む、シリーズ第2弾の続きです。

アメリカン・ダイナミズム

デビッド・ユーレビッチ：人工知能に特化した産業基盤の構築

U.S.A.S.A.は、2021年のa16zに特化した投資チームです。align: left;">米国は、国家に真の力を与える経済の構成要素を再構築している。エネルギー、製造、物流、インフラが再び脚光を浴びている一方で、最も重要な変化は、真にAIネイティブな、ソフトウェア第一の産業基盤の台頭です。これらの企業は、シミュレーション、自動設計、AI主導のオペレーションから始めている。彼らは過去を近代化しているのではなく、未来を築いているのだ。

これにより、高度なエネルギーシステム、大型ロボット製造、次世代採鉱、バイオ・酵素対応プロセス（産業界が依存する前駆体化学物質を生産する）などの分野で、大きなビジネスチャンスが開かれつつある。人工知能は、よりクリーンなリアクターを設計し、採掘を最適化し、より優れた酵素を設計し、従来のオペレーターにはない洞察力で自律的な機械のクラスターを調整することができます。

同じ変革が、工場を超えた世界を再構築している。自律型センサー、ドローン、最新のAIモデルにより、港湾、鉄道、送電線、パイプライン、軍事基地、データセンターなど、かつては大規模すぎて完全に管理できなかった重要なシステムを継続的に監視できるようになりました。

現実の世界は新しいソフトウェアを必要としている。そのソフトウェアを構築した創業者たちが、次の世紀のアメリカの繁栄を形作るのだ。

エリン・プライス＝ライト：アメリカの工場ルネッサンス

アメリカの最初の偉大な世紀は、偉大な工業力の上に築かれた。一部はオフショアリングによって、一部は社会における意図的かつ建設的な不在によって。しかし、錆びついた機械は再び動き出し、私たちはソフトウェアと人工知能を核としたアメリカの工場のルネッサンスを目の当たりにしている。

2026年までには、エネルギー、鉱業、建設、製造などの分野で、工場的発想で課題に対応する企業が現れると思います。これは、AIや自動化技術を熟練労働者と組み合わせることで、複雑でカスタマイズされたプロセスを組立ラインのように効率的に稼働させることを意味します。具体的には:

• 複雑な規制・許可プロセスに迅速かつ反復的に対応する

• 設計サイクルを加速し、最初から設計可能にする

• 設計サイクルを加速し、最後まで設計可能にする。

• 設計サイクルを加速し、製造可能な設計を最初から行う

• 大規模なプロジェクトの調整をよりよく管理する

• 自律システムを配備して、人間が行うのが困難または危険なタスクを加速する。tasks  

100年前にヘンリー・フォードが開発した技術を応用し、最初から規模と再現性を計画し、人工知能の最新の進歩を取り入れることで、私たちは間もなく原子炉の大量生産を実現し、国民のニーズを満たす住宅を建設し、驚異的なスピードでデータセンターを建設する。データセンターを驚異的なスピードで建設し、産業の新たな黄金時代を迎えるだろう。イーロン・マスクが言うように、「工場こそが製品」なのだ。

ザビー・エルムグレン：観測可能性の次の波は、デジタルではなく物理的なものになる

過去10年間、ソフトウェアの観測可能性は、ログ、メトリクス、トレースを通じて、デジタルシステムを監視・制御する方法を変革してきました。ログ、メトリクス、およびトレースにより、コードベースとサーバーを透明にします。同じ変化が物理的な世界を席巻しようとしています。

米国の主要都市には10億台以上の接続されたカメラやセンサーが配備されており、物理的な観測可能性、つまり都市や送電網、その他のインフラがどのように動作しているかをリアルタイムで可視化することが、緊急かつ実現可能になってきています。-つまり、都市や送電網、その他のインフラがどのように稼動しているかをリアルタイムで把握することである。この新たな知覚の次元は、ロボット工学と自律技術の次のフロンティアを牽引するものでもある。

もちろん、このシフトには現実的なリスクが伴う。山火事を検知したり、建設現場での事故を防いだりするツールは、反ユートピア的な悪夢を引き起こす可能性もある。次の波の勝者となるのは、社会的自由を損なうことなく社会の透明性を高める、プライバシー保護、相互運用性、ネイティブAI対応システムを構築し、人々の信頼を勝ち得た企業だろう。この信頼できるフレームワークを構築するのは誰であれ、今後10年間の観測可能性の方向性を定義することになるでしょう。

Ryan McEntush: E-Industrial Architecture Will Change the World

次の産業革命は、工場だけでなく、それを動かす機械の内部でも起こるでしょう。

ソフトウェアは、私たちの考え方、デザイン、コミュニケーションの方法に革命をもたらしました。

ソフトウェアは、私たちの思考、設計、コミュニケーションの方法に革命をもたらしました。電化、素材、人工知能の進歩が融合し、ソフトウェアが物理世界を真にコントロールできるようになりつつある。機械は感知し、学習し、自律的に行動できるようになり始めている。

これはエレクトロニクス産業スタックの台頭であり、電気自動車、ドローン、データセンター、近代的な製造業を動かす統合技術である。それは、世界を動かす原子と、それを制御するビットをつなぐものだ。鉱物を精製してコンポーネントにすることから、バッテリーに蓄えられたエネルギー、電子機器によって制御される電気、精密モーターによって可能になる動きまで、すべてがソフトウェアによって調整される。ソフトウェアが単にタクシーを呼び出すだけなのか、実際にハンドルを握るのかを決定するのだ。

しかし、主要材料の精製から高度なチップの製造まで、このスタックを構築する能力は失われつつある。米国が次の産業時代をリードしたいのであれば、それを支えるハードウェアを構築しなければならない。エレクトロニクス産業スタックを使いこなす国が、産業と軍事技術の未来を決めるのだ。

ソフトウェアは世界を食い尽くした。今、ソフトウェアが世界を前進させるだろう。

Oliver Hsu: Autonomous Labs Accelerate Scientific Discovery

マルチモダリティにおけるモデリング能力の進歩と、ロボット操作の継続的な改善により、チームは自律的な科学的発見のペースを加速させます。科学的発見のペースを加速させるだろう。これらの並列テクノロジーは、仮説の立案から実験の設計と実行、推論、結果の分析、将来の研究の方向性に関する反復まで、科学的発見のループを閉じることができる自律型ラボを生み出すだろう。これらのラボを構築するチームは学際的な性質を持ち、AI、ロボット工学、物理科学、生命科学、製造、オペレーション、およびその他の分野の専門知識を統合し、無人ラボを通じて領域を超えた継続的な実験と発見を可能にします。

Will Bitsky: The Data Journey for Critical Industries

2025年のAIの時流は、計算リソースとデータセンター建設の制約によって定義されるでしょう。そして2026年には、データリソースの限界とデータの旅の次のフロンティア、つまり私たちの主要産業によって定義されるでしょう。

私たちの主要産業は、潜在的な非構造化データの宝庫です。トラックの走行、検針、メンテナンス作業、生産、組み立て、テスト走行はすべて、モデル・トレーニングのための肥やしとなります。しかし、データ収集、アノテーション、モデルトレーニングのいずれも、産業界では一般的に使用される用語ではありません。

この種のデータに対する需要は、圧倒的なものです。Scale、Mercor、AI Research Labsのような企業は、プロセスデータ（「何を」だけでなく「どのように」も）を収集するためにたゆまぬ努力を続けています。彼らは「汗かきデータ」1つ1つにプレミアムを支払っている。

既存の物理的インフラと労働力を持つ産業企業は、データ収集において比較優位にあり、それを利用し始めるだろう。そのような企業は、限界費用ほぼゼロで大量のデータを取得し、自社のモデルのトレーニングに使用したり、第三者にライセンス供与したりすることができます。

新興企業の出現も期待すべきだろう。収集、アノテーション、ライセンシングのためのソフトウェアツール、センサーのハードウェアとソフトウェア開発キット（SDK）、強化学習（RL）環境とトレーニングパイプライン、そして最終的には、彼ら自身のスマートマシンです。

Apps team

David Haber: AI-強化されたビジネスモデル

最も優れたAIスタートアップは、そのような企業ではありません。優れたAIスタートアップは、単に作業を自動化するだけでなく、顧客の経済的利益を増幅させている。例えば、勝利分配型の法律では、法律事務所は勝利した時のみ利益を得る。Eveのような企業は、独自の成果データを使ってケースの成功を予測し、法律事務所がより適切なケースを選択し、より多くのクライアントにサービスを提供し、勝率を上げるのを支援している。

人工知能自体がビジネスモデルを強化します。コストを削減するだけでなく、より多くの収益を生み出します。2026年までには、AIシステムが顧客のインセンティブとより深く連携し、従来のソフトウェアにはない複合的な利点を生み出すことで、このロジックが業界全体に広がっていくことでしょう。

アニッシュ・アチャリヤ：ChatGPTはAIアプリストアになる

コンシューマーグレードの製品サイクルを成功させるには、3つの要素が必要です。チャネルです。

最近まで、AIの波は最初の2つの条件を満たしていましたが、新しいネイティブな流通チャネルは欠けていました。ほとんどの製品は、Xや口コミのような既存のネットワークで繁栄していました。

しかし、OpenAI Apps SDKのリリース、Appleのアプレットサポート、ChatGPTのグループチャットの導入により、コンシューマ開発者はChatGPTの9億人のユーザーベースを直接活用し、Wabiのような新しいアプレットネットワークで成長することができるようになりました。消費者向け製品ライフサイクルの最後のリンクとして、この新しい流通チャネルは2026年に10年に一度の消費者向けハイテク・ゴールドラッシュの幕開けとなることが期待されています。無視するのは危険です。

オリヴィア・ムーア：音声エージェントが引き継ぎを始めている

過去1年半の間に、人工知能エージェントが企業向けの実際のインタラクションを処理するというビジョンは、SFから現実のものとなりました。中小企業から大企業に至るまで、何千もの企業が音声AIを使用して、予約のスケジューリング、予約の完了、アンケートの実施、顧客情報の収集などを行っている。これらのエージェントは、企業の経費を削減し、さらなる収益を生み出すだけでなく、従業員をより価値のある仕事、より興味深い仕事に解放する。

しかし、この分野はまだ黎明期であるため、多くの企業はまだ「入口としての音声」の段階にあり、1つのソリューションとして1つまたはいくつかの種類の通話しか提供していません。私は、音声アシスタントがワークフロー全体（潜在的にはマルチモーダル）を処理し、完全な顧客関係サイクルを管理するまでに拡大するのを見るのが楽しみです。

これは、エージェントがより深くビジネスシステムに統合され、より複雑な対話タイプを扱う自由が与えられることを意味するでしょう。今日、エージェントはツールを呼び出すことができ、システム全体で操作することができます。基本的なモデルが改善され続けるにつれて、すべての企業は音声主導のAI製品を導入し、ビジネスの重要な側面を最適化するためにそれらを使用する必要があります。

マーク・アンドラスコ：プロンプトを必要としないプロアクティブアプリが登場

2026年までに、メインストリームのユーザーはプロンプトボックスに別れを告げるでしょう。次世代の AI アプリは、プロンプトをまったく表示せず、ユーザーの行動を監視し、ユーザーが取るべき行動をプロアクティブに提案します。統合開発環境（IDE）は、あなたが質問する前にリファクタリングを提案するだろう。顧客関係管理システム（CRM）は、通話終了後にフォローアップメールを自動的に生成する。あなたのデザインツールは、作業中にシナリオを生成します。チャット・インターフェースは単なる補助にすぎない。今日、AIはあらゆるワークフローを貫く目に見えない足場となり、指示ではなくユーザーの意図によって作動する。

アンジェラ・ストレンジ：AIは最終的に銀行や保険のインフラをアップグレードする

多くの銀行や保険会社は、すでにレガシーシステム上で文書のインポートやAI音声エージェントなどを統合している。しかし、AIが金融サービス業界を真に変革できるのは、それを支えるインフラが再構築された場合のみです。

2026年には、大規模な金融機関がレガシー・ベンダーとの契約を破棄し、より新しくAIネイティブな選択肢を選ぶようになるため、AIを最新化して最大限に活用できないリスクの方が、失敗のリスクを上回るだろう。これらの企業は、過去の分類から脱却し、レガシーシステムや外部ソースからの基礎データを一元化、正規化、リッチ化できるプラットフォームへと移行しつつある。

その結果は？

• ワークフローは大幅に簡素化され、並列化されます。異なるシステムや画面を行ったり来たりする必要はもうありません。モーゲージ・オリジネーション・システム（LOS）で一度に何百ものタスクを確認し、並列化できることを想像してみてください。

• 私たちがよく知っているカテゴリーは、より大きなカテゴリーを形成するために統合されます。たとえば、顧客のKYC、口座開設、取引モニタリングのデータは、単一のリスクプラットフォームに統合できるようになりました。

• これらの新しい分類の勝者は、旧勢力の10倍の規模になるでしょう：分類は大きくなり、ソフトウェア市場は労働力を共食いしています。

金融サービスの未来は、古いシステムにAIを適用することではなく、AIに基づく新しいオペレーティング・システムを構築することです。

ジョー・シュミット：99％のビジネスにAIを導入する前向きな戦略

人工知能（AI）は、私たちが生きている中で最もエキサイティングな技術的ブレークスルーです。しかし、今日まで、新しいスタートアップから得られる利益のほとんどは、シリコンバレーの1％の企業、つまりベイエリアに実際にある企業か、その広大なネットワークの一部である企業にもたらされてきた。起業家たちは、互いのオフィスに直接足を運んだり、役員会のベンチャーキャピタリストを通じてコネクションを作ったりして、顔見知りでアクセスしやすい企業に売り込みたいのだ。

2026年までに、この状況は一変するだろう。企業は、AIのチャンスの大半がシリコンバレーの外に存在することに気づき、新しいスタートアップが先進的な戦略を駆使して、大規模で伝統的な垂直統合の中に隠された、より多くのチャンスを発見するようになるでしょう。システムインテグレーターやインプリメンテーション企業のような伝統的なコンサルティングやサービス業界、また製造業のような動きの鈍い業界にも、AIの大きな機会があります。

シーマ・アンブル（Seema Amble）：AIはフォーチュン500企業において、オーケストレーションの新たなレイヤーと新たな役割を生み出す

2026年までに、組織はサイロ化されたAIツールからさらに遠ざかり、調整されたデジタルとして動作する必要があるマルチエージェントシステムへと移行している。システムへと移行していることでしょう。エージェントが複雑で相互依存的なワークフロー（例えば、共同計画、分析、実行）を管理するようになるにつれ、組織は、どのように仕事を構成し、どのようにシステム間をコンテキストが流れるかを再考する必要が出てくる。私たちはすでにAskLioやHappyRobotのような企業が、個々のタスクではなくプロセス全体にエージェントを配置することで、このシフトを進めているのを目にしています。

フォーチュン500の企業は、このシフトを最も痛感することになるでしょう。これらの情報を自律的な従業員のための共有基盤に変換することで、より迅速な意思決定、より短いサイクルタイム、継続的な手作業によるマイクロマネジメントに依存しないエンドツーエンドのプロセスを実現することができます。

このシフトはまた、リーダーに役割とソフトウェアの再構築を迫るだろう。AIワークフロー・デザイナー、エージェンシー・ヘッド、コラボレーティブ・デジタル・ワーカーの調整と監査を担当するガバナンス・リードなど、新しい機能が出現するでしょう。既存の記録システムに加え、組織にはオーケストレーションシステムが必要になる。マルチエージェントのインタラクションを管理し、コンテキストを判断し、自律的なワークフローの信頼性を確保する新しいレイヤーだ。人間は、エッジな問題や最も複雑な状況に対処することに集中する。マルチエージェントシステムの台頭は、自動化プロセスにおける新たな一歩以上のものであり、ビジネスがどのように運営され、どのように意思決定がなされ、最終的にどのように価値を創造するのかの再構成を意味する。

ブライアン・キム：コンシューマーグレードのAIは「助けてくれる」から「理解してくれる」へ

2026-26align: left;">2026年は、コンシューマーグレードの主流AI製品の機能が、生産性の向上から人とのつながりの強化へとシフトする年です。AIは単に仕事を支援するだけでなく、自分自身をより明確に把握し、より強い人間関係を築く手助けをしてくれるようになるでしょう。

はっきり言って、これは簡単なことではない。多くのソーシャルAI製品が発売されたが、結局は失敗した。しかし、マルチモーダルなコンテキストウィンドウと推論コストの低下のおかげで、AI製品は、あなたがチャットボットに話すことだけでなく、あなたの生活のあらゆる側面から学習できるようになりました。あなたの携帯電話のフォトアルバムが実際の感情的な瞬間を表示したり、1対1のメッセージやグループチャットのパターンがチャット相手によって変化したり、あなたの毎日の習慣がプレッシャーの中で変化したりすることを想像してみてほしい。

これらの製品が実際に利用できるようになれば、私たちの日常生活の一部になるでしょう。一般的に言って、「私を知ってもらう」製品は、「私を助ける」製品よりもユーザー維持のメカニズムが優れています。「ヘルプ・ミー "商品は、ユーザーが特定のタスクに対してお金を払う意欲が高いことからマネタイズされ、リテンションを向上させる働きがある。 "フォローミー "製品は、日々の継続的なインタラクションによって収益化される。

人々は常にデータと価値を交換してきた。そして、その答えはすぐに明らかになるだろう。

キンバリー・タン（Kimberly Tan）：新しいモデルプリミティブが前例のない企業を生む

2026年までに、推論、マルチモダリティ、コンピュータアプリケーションの分野でブレークスルーが起こるまでは存在し得なかった企業が台頭するのを目撃するでしょう。推論、マルチモーダル、コンピュータ・アプリケーションの分野でブレークスルーがなされるまでは、単に存在し得ないような企業が台頭することを。今日まで、法律やカスタマーサービスなど、多くの産業が推論技術の向上を利用して、既存の製品を強化してきた。しかし、核となる製品の機能が、これらの新しいモデル・プリミティブに根本的に依存している企業を見かけるようになったのは、ごく最近のことです。

推論力の進歩は、複雑な金融クレームの評価や、集中的な学術的またはアナリストの研究結果（例えば、請求に関する紛争の裁定）に基づく行動のための新しい機能を生み出すことができます。マルチモーダルモデルにより、物理的な世界（製造現場のカメラなど）から潜在的な映像データを抽出することが可能になる。コンピュータの使用は、デスクトップソフトウェア、貧弱なAPI、断片化されたワークフローに価値が縛られていた大規模な産業の自動化を可能にしました。

ジェームス・ダ コスタ：AIスタートアップは、他のAIスタートアップに売り込むことで規模を拡大する

私たちは今、前例のない企業創出の波の真っ只中にいます。これは、現在のAI製品サイクルによるところが大きい。しかし、これまでの製品サイクルとは異なり、既存企業も傍観しているわけではなく、積極的にAIを採用している。では、新興企業はどうすれば勝てるのだろうか？

新興企業が流通チャネルで既存企業を凌駕するための最も効果的で過小評価されている方法の1つは、創業時からサービスを提供すること、つまり、起業したばかりのグリーンフィールド企業（つまり、真新しいビジネス）にサービスを提供することだ。新しいスタートアップ企業をすべて引き付け、彼らとともに成長することができれば、顧客が発展し成長するにつれて、自社も大企業になることができる。ストライプ、ディール、マーキュリー、ランプなどが取っている戦略だ。実際、ストライプの顧客の多くは、ストライプの創業時には存在すらしていなかった。

2026年までには、ゼロから構築された新興企業が、幅広いエンタープライズ・ソフトウェア分野で規模を拡大することになるだろう。より良い製品を作り、既存のベンダーに縛られない新規顧客を獲得する必要があるのだ。