a16zが予測：2026年までにAIが産業、アプリケーション、組織を再構築する（パート2）

元の記事タイトル：Big Ideas 2026：パート2
元の記事著者：a16z New Media
翻訳：Peggy、BlockBeats

編集者注：過去1年間のAIの飛躍的進歩が「モデルの能力」を再定義したとすれば、今日のトレンドは「アプリケーションロジック」と「業界の境界線」を再形成しています。2026年、AIはもはや受動的なツールではなく、あらゆるワークフローに積極的に統合され、産業、金融、消費者、企業コラボレーションにおける包括的なアップグレードを推進する見えないオペレーティングシステムとなっています。

年次シリーズ「Big Ideas 2026」のパート2では、a16zのAmerican DynamismチームとAppsチームが、2026年のキーワードは「再構築」であると考えています。インフラの再構築、流通ロジックの再構築、そして人間と機械のコラボレーションの境界線の再構築です。これらのトレンドを最初に掴んだ者が、次の10年を定義することになるでしょう。

以下は元の記事です：

昨日、私たちは「Big Ideas」シリーズの最初の記事を公開し、私たちのインフラ、成長、ライフサイエンスとヘルスケア、およびSpeedrunチームが、スタートアップが2026年に取り組むべきだと考えていることについて取り上げました。

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今日は、このシリーズの第2部をお届けします。American DynamismチームとAppsチームからの洞察が含まれています。明日には暗号資産チームからの創造性を共有しますので、お楽しみに。

American Dynamismチーム

David Ulevitch：AIネイティブな産業基盤の構築

米国は、真に国家の力を構成する経済セクターを再構築しています。エネルギー、製造、物流、インフラが再び注目されており、最も重要な変革は、真にAIネイティブでソフトウェア中心の産業基盤の出現です。これらの企業は、シミュレーション、自動設計、AI主導の運用から始まります。彼らは過去を変革するのではなく、未来を構築しているのです。

これは巨大な機会をもたらします：高度なエネルギーシステム、重機ロボット製造、次世代マイニング、生物学的および酵素触媒（様々な産業で必要とされる主要な化学前駆体を生成する）など。AIは、よりクリーンな原子炉を設計し、資源抽出を最適化し、より効率的な酵素を設計し、従来のオペレーターにはない洞察力で自律型機械群を調整できます。

同じ変革が工場の外でも起こっています。自律型センサー、ドローン、最新のAIモデルは、かつては包括的な管理が困難だった港、鉄道、送電線、パイプライン、軍事基地、データセンターなどの主要システムを継続的に監視できるようになりました。

現実世界は新しいソフトウェアを求めています。それを構築できる起業家が、1世紀にわたる米国の繁栄を形作るでしょう。もしあなたがそのような人物なら、話をしましょう。

Erin Price-Wright：米国工場のルネッサンス

アメリカの最初の偉大な世紀は産業力の上に築かれましたが、私たちはその力の多くを失いました。一部はオフショアリングによるものであり、一部は持続可能な構築に対する社会全体の失敗によるものです。しかし今、錆びた歯車が再び回り始めており、ソフトウェアとAIを中心とした米国工場の再生を目の当たりにしています。

2026年までに、エネルギー、マイニング、建設、製造の課題に「工場マインドセット」で取り組む企業が登場すると信じています。これは、AIと自律技術のモジュール式展開、熟練労働者とのコラボレーションにより、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実行することを意味します。例えば：複雑な規制や承認に迅速かつ反復的に対処する；製造可能性を最初から考慮しながら設計サイクルを加速する；大規模なプロジェクト調整のより良い管理；人間にとって困難または危険なタスクを迅速化するための自律技術の展開。

ヘンリー・フォードの1世紀前の「スケーラビリティと反復可能性を初日から計画する」という考え方を適用し、最新のAI技術を重ね合わせることで、まもなく原子炉の大量生産、住宅需要への対応、データセンターの迅速な構築を実現し、新しい産業の黄金時代を切り開くでしょう。イーロン・マスクの言葉を借りれば、「工場そのものが製品である」のです。

Zabie Elmgren：次の観測可能性の波はデジタル世界ではなく物理世界で起こる

過去10年間、ソフトウェアの観測可能性はデジタルシステムの監視方法を変え、ログ、メトリクス、トレーシングを通じてコードベースとサーバーを透明化しました。同じ革命が物理世界でも起ころうとしています。

米国の都市には10億台以上のIoTカメラとセンサーが配備されており、物理的な観測可能性（都市、電力網、その他のインフラの運用をリアルタイムで理解すること）が緊急かつ実現可能になっています。この新しい知覚層は、ロボット工学と自律技術の次のフロンティアを推進し、機械が物理世界をコードと同じくらい観測可能にする普遍的なネットワークに依存できるようにします。

もちろん、この変革には現実的なリスクが伴います：山火事を検知したり、建設現場の事故を防いだりできるツールは、ディストピア的な悪夢を引き起こす可能性もあります。次の波の勝者は、社会をより透明にし、自由を損なわない、プライバシーを保護し、相互運用可能なAIネイティブシステムを構築することで、公共の信頼を得る人々になるでしょう。この信頼できるネットワークを構築できる者が、次の10年の観測可能性を定義します。

Ryan McEntush：電気技術産業スタックが世界を前進させる

次の産業革命は工場内だけでなく、工場を動かす機械の中で起こっています。

ソフトウェアは私たちの考え方、設計方法、コミュニケーション方法を変えました。今、それは私たちの移動方法、構築方法、生産方法を変えています。電化、材料、AIの進歩が融合し、物理世界に真のソフトウェア制御をもたらしています。機械は知覚し、学習し、自律的に行動する能力を獲得しています。

これは電気技術産業スタックの台頭です。電気自動車、ドローン、データセンター、現代の製造業を推進する包括的な技術です。それは世界を推進する原子と、それを指揮するビットを接続します：コンポーネントに精製された鉱物、バッテリーに蓄えられたエネルギー、パワーエレクトロニクスによって制御される電力、精密モーターによって伝達される動き、これらすべてがソフトウェアによって調整されます。これが物理自動化のブレイクスルーの背後にある見えない基盤です。ソフトウェアが車を呼ぶだけでなく、それ自体で運転することも可能にすることを決定づけています。

しかし、重要な材料の精製から高度なチップの製造に至るまで、このスタックを構築する能力は低下しています。米国が次の産業時代をリードしたいのであれば、その基盤となるハードウェアを習得しなければなりません。電気技術産業スタックを支配する国が、産業技術と軍事技術の未来を定義するでしょう。

ソフトウェアは世界を飲み込み、今や世界を推進しようとしています。

Oliver Hsu：科学的発見を加速する自律型ラボ

マルチモーダル領域でのモデリング能力が向上し、ロボットの運用能力が改善し続けるにつれ、チームは自律的な科学的発見の追求を加速させるでしょう。これらの並行技術は、仮説生成から実験設計と実行、推論、結果分析、そして反復的な将来の研究方向まで、クローズドループの科学的探求が可能な自律型ラボを生み出すでしょう。これらのラボを構築するチームは、AI、ロボット工学、物理学、生命科学、製造、運用などの専門知識を統合した学際的なものとなり、「無人ラボ」を通じて分野横断的な継続的実験を実現し、科学的発見の新時代を切り開くでしょう。

Will Bitsky：主要産業におけるデータ戦争

2025年までに、AI時代の特徴は計算能力の制約とデータセンターの建設ですが、2026年には、データ制約と次のデータ戦争の最前線、つまり私たちの主要産業によって定義されるでしょう。

これらの主要産業は、依然として未開拓の非構造化データの源泉です。トラックの配車、検針、メンテナンス作業、生産実行、組み立て、テスト射撃のすべてが、モデルトレーニングの材料として機能します。しかし、データ収集、ラベリング、モデルトレーニングは、産業界では一般的な用語ではありません。

このデータに対する需要は飽くなきものです。Scale、Mercor、AIリサーチラボのような企業は、プロセスデータ（「何が行われたか」だけでなく「どのように行われたか」）を絶え間なく収集し、あらゆる「汗のデータ」ユニットに対して高い対価を支払っています。

既存の物理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を持っており、それを活用し始めています。彼らの運用は、ほぼゼロの限界費用でキャプチャでき、独自のモデルをトレーニングしたり、第三者にライセンス供与したりできる計り知れないデータを生成します。

また、支援を提供するためにスタートアップが登場することも期待できます。これらのスタートアップは、データ収集、アノテーション、ライセンス供与のためのソフトウェアツール、センサーハードウェアとSDK、強化学習環境とトレーニングパイプライン、そして最終的には独自のインテリジェントマシンを含む調整スタックを提供するでしょう。

Appsチーム

David Haber：AIによって強化されたビジネスモデル

最高のAIスタートアップは、単にタスクを自動化するだけでなく、顧客の経済的利益を増幅させます。例えば、リスクエージェントの法律分野では、法律事務所は訴訟に勝ったときにのみ利益を得ます。Eveのような企業は、独自の成果データを使用して訴訟の成功率を予測し、法律事務所がより良い訴訟を選択し、より多くのクライアントにサービスを提供し、勝率を向上させるのを支援しています。

AIはビジネスモデルそのものを強化します。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、このロジックがすべての業界に拡大し、AIシステムが顧客のインセンティブとの整合性を深め、従来のソフトウェアでは到達できない複合的な利点を作り出すのを目にするでしょう。

Anish Acharya：AIアプリストアになるChatGPT

消費者製品サイクルには、新しい技術、新しい消費者行動、新しい流通チャネルの3つの条件が必要です。

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が欠けていました。ほとんどの製品は、既存のネットワーク（Xなど）や口コミに依存していました。

OpenAI Apps SDKのリリース、Appleのミニアプリへの対応、ChatGPTのグループメッセージング機能の導入により、消費者向け開発者はChatGPTの90億人のユーザーに直接リーチし、Wabiのようなネットワークを通じて成長を促進できるようになりました。消費者製品サイクルパズルの最後のピースとして、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テックゴールドラッシュを引き起こすでしょう。無視すればリスクを負うことになります。

Olivia Moore：空間を占有し始める音声エージェント

過去18ヶ月間で、企業向けの実際のやり取りを管理するAI音声エージェントの概念は、SFから現実に移行しました。中小企業から大企業まで、何千もの企業が音声AIを使用して、予約のスケジュール、予約の作成、調査の実施、情報収集などを行っています。これらのエージェントは、企業がコストを削減し、収益を増やし、人間の従業員がより価値が高く楽しい仕事に集中できるように支援します。

しかし、この分野はまだ初期段階にあるため、多くの企業はまだ「音声ファーストのタッチポイント」フェーズに留まっており、ソリューションとして1つまたは少数のタイプの通話しか提供していません。音声エージェントが完全なワークフロー（潜在的にマルチモーダル）を処理し、顧客関係サイクル全体を管理するようになることを期待しています。

これには、エージェントをビジネスシステムに深く統合し、より複雑なやり取りを処理する自由を与えることが含まれる可能性があります。基盤モデルの継続的な改善により、エージェントはツールを呼び出し、システム全体で操作できるようになりました。すべての企業が音声ファーストのAI製品を実行し、ビジネスの重要な側面を最適化しない理由はありません。

Marc Andrusko：プロンプトなし、プロアクティブなアプリケーションが到来

2026年はツールチップとの主流の別れを告げる年となるでしょう。次の波のAIアプリケーションには、目に見えるプロンプト入力が全くありません。彼らはあなたの行動を観察し、レビューのためにプロアクティブにアクションを提案します。あなたが話す前にIDEがリファクタリングを提案し、通話終了後にCRMが自動的にフォローアップメールを下書きし、作業中にデザインツールがバリエーションを生成します。チャットインターフェースは単なる補助輪です。今やAIは、コマンドではなく意図によってトリガーされる、あらゆるワークフローを通じた見えない足場となります。

Angela Strange：銀行と保険のインフラを真にアップグレードするAI

多くの銀行や保険会社は、ドキュメント処理や音声エージェントなど、レガシーシステムの上にAI機能を重ねてきましたが、AIが金融サービスを真に変革するのは、その基盤となるインフラを再構築したときだけです。

2026年までに、AIを最大限に活用するためにアップグレードしないリスクは失敗のリスクを上回り、大手金融機関が古いベンダー契約を期限切れにし、更新されたAIネイティブな代替手段の実装を開始するのを目にするでしょう。これらの企業は、もはや過去の分類境界に縛られることはなく、レガシーシステムと外部ソースの両方からの基盤データを一元化、標準化、充実させるプラットフォームになるでしょう。

結果はどうなるでしょうか？

ワークフローは大幅に合理化され、並列処理が実現され、システムやインターフェース間を行き来する必要がなくなります。例えば、住宅ローンシステムで何百ものタスクを並行して表示および処理でき、エージェントがより単純なタスクを処理することさえできます。

従来のサイロは統合され、より大きな新しいカテゴリーを形成します。例えば、顧客KYCとオンボーディング、および移行監視データを単一のリスクプラットフォームに統合できます。

これらの新しいカテゴリーの勝者は、古い巨人よりも10倍大きくなるでしょう：カテゴリーが大きく、ソフトウェア市場が労働力を食いつぶしているからです。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に基づいた新しいオペレーティングシステムを構築することにあります。

Joe Schmidt：99%の企業にAIをもたらす事前展開モデル

AIは私たちの世代で最もエキサイティングな技術的ブレイクスルーです。しかし、これまでスタートアップにとっての利益のほとんどは、シリコンバレーの1%の企業（文字通りベイエリアにあるか、その拡張ネットワークにあるかに関わらず）に集中していました。これも合理的です：起業家は、オフィスへの運転や取締役会のVCコネクションを通じて、馴染みのある、リーチしやすい企業に売りたいと考えています。

2026年までに、この状況は逆転します。企業は、AIの機会の大部分がシリコンバレーの外に存在することに気づき、新しい起業家が大規模な伝統的産業に隠された機会を発見するために事前展開モデルを採用するのを目にするでしょう。これらの機会は、伝統的なコンサルティングおよびサービス産業（システム統合および実装企業など）や、製造業のような動きの遅い産業において巨大です。

Seema Amble：Fortune 500に新しいオーケストレーション層と役割を生み出すAI

2026年までに、企業は孤立したAIツールから、調整されたデジタルチームのように機能する必要があるマルチエージェントシステムへとさらに移行します。エージェントが計画、分析、実行などの複雑で相互依存的なワークフローを管理し始めると、組織は作業構造とシステム間のコンテキストの流れを再考する必要があります。AskLioやHappyRobotのような企業が、単一のタスクだけでなく、プロセス全体にエージェントを配置しているのをすでに見ています。

Fortune 500は、このシフトを最も深く感じるでしょう：彼らは最も深い孤立したデータプール、制度的知識、運用上の複雑さを所有しており、その多くは人間の脳内に存在します。このコンテキストを自律型労働者が共有する基盤構造に変換することで、より迅速な意思決定、圧縮されたサイクルを実現し、人間の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達成します。

このシフトはまた、リーダーに役割とソフトウェアを再考させるでしょう。AIワークフローデザイナー、エージェントスーパーバイザー、デジタル労働力の調整と監査を担当するガバナンスリーダーなど、新しい機能が登場します。既存の記録システムの上に構築し、企業は調整システムを必要とします：マルチエージェントのやり取りを管理し、コンテキストを裁定し、自律型ワークフローの信頼性を確保するためです。人間はエッジケースや最も複雑なケースの処理に集中します。マルチエージェントシステムの台頭は、自動化の単なる一歩ではなく、企業がどのように運営され、意思決定を行い、価値を創造するかの再構成です。

Bryan Kim：2026年に「助けて」から「私を見て」に移行する消費者AI

2026年は、消費者向けAI製品が生産性から接続性へと移行する年となるでしょう。AIは、あなたが仕事を成し遂げるのを助けるだけでなく、自分自身をより明確に見つめ、より強い関係を築くのを助けるようになります。

もちろん、これは困難です。多くのソーシャルAI製品がすでに立ち上げられ、失敗しています。しかし、マルチモーダル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製品はチャットボットに話すことだけでなく、あなたの人生の質感全体から学習できるようになりました。想像してみてください：本当の感情的な瞬間を示すフォトアルバム、参加者に基づいて変化する1:1メッセージングとグループチャットモード、ストレス下で調整される毎日の習慣。

これらの製品が定着すれば、私たちの日常生活の一部となるでしょう。全体として、「私を見て」製品は「助けて」製品よりも優れた保持メカニズムを持っています。「助けて」製品は、個別のタスクに対する高い支払い意欲を通じて収益化し、サブスクリプションの保持を最適化します。「私を見て」製品は、日常生活への継続的な関与を通じて収益化します：支払い意欲は低いですが、より粘り強い使用パターンがあります。

人々はすでに価値のためにデータを継続的に交換しています：問題は、彼らが何を得るかがそれに見合うかどうかです。そしてまもなく、これが現実のものとなります。

Kimberly Tan：前例のない企業形態を解き放つ新しいモデルプリミティブ

2026年には、過去には存在し得なかった企業がいくつか登場するでしょう。推論、マルチモーダル、コンピューター操作のようなモデリングのブレイクスルーのおかげです。これまで、多くの業界（法律やカスタマーサポートなど）は、既存の製品を強化するために改善された推論能力を使用していたに過ぎません。しかし、コア製品能力がこれらの新しいモデルプリミティブによって完全に推進されている企業をようやく見始めました。

推論能力の進歩は、複雑な財務請求の評価や、高密度な学術的または分析的な研究の処理（請求紛争の裁定など）のような新しい機能を解き放つことができます。マルチモーダルモデルは、物理世界に根ざした業界（製造現場のカメラなど）から潜在的なビデオデータを抽出することを可能にします。そしてコンピューター操作能力は、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よって長年ロックされていた広大な業界での自動化を可能にします。

James da Costa：他のAIスタートアップに販売し、スケールするAIスタートアップ

私たちは、現在のAI製品サイクルによって推進されている企業創造の前例のない瞬間にいます。しかし、以前とは異なり、既存の巨人は「眠って」いません。彼らも積極的にAIを採用しています。では、スタートアップはどのように成功できるのでしょうか？

スタートアップが流通権を獲得する最も強力で過小評価されている方法の1つは、創業段階の企業、つまりグリーンフィールド企業（全く新しいビジネス）にサービスを提供することです。創業段階で彼らを惹きつけ、彼らと共に成長できれば、顧客がスケールするにつれて、あなたも大きな企業になります。Stripe、Deel、Mercury、Rampのような企業はこの戦略に従ってきました。実際、Stripeが設立されたとき、その顧客の多くはdid-4610">まだ存在していませんでした。

2026年には、これらのグリーンフィールドに焦点を当てたスタートアップが、さまざまなエンタープライズソフトウェアカテゴリー全体でスケールするのを目にするでしょう。鍵は単純です：より良い製品を構築し、既存のインキュベントに縛られない新しい顧客に焦点を当てることです。

明日には暗号資産チームからの洞察を共有しますので、お楽しみに。

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