YC 最新のスタートアップ指針：AIはモデルから実体経済へ、注目すべき11の最前線分野

著者：Y Combinator チーム（Garry Tan、Brad Flora、Diana Hu、Jared Friedman、Gustaf Alströmer、Ankit Gupta、Jon Xu など）

編纂：深潮 TechFlow

深潮導読：シリコンバレーと世界のベンチャーキャピタルの進化の過程において、Y Combinator が発表する「スタートアップリクエスト（Request for Startups, RFS）」は、常にテクノロジーの潮流の最前線を示す指針と嵐の中心と見なされてきました。歴史を振り返ると、初期のクラウドコンピューティング、モバイルインターネット、Stripeのような金融インフラから、後の垂直SaaSに至るまで、YCのRFSは技術的変革の前夜に、起業家と資本に対して、巨人に独占されていないが技術的再構築が急務な未開の地を的確に指摘してきました。

今回発表された最新のRFSでは、YCは非常に明確で重要なマクロ判断を示しました：AIの発展の最大のボトルネックは、もはや基礎的な大規模モデルのパラメータやアルゴリズムにとどまらず、現実世界への拡散が加速しているということです。純粋なソフトウェアレベルの浅いパッケージはプレミアムを失いつつあり、真の破壊的機会は、実体製造業、エネルギーと電力網のインフラ、公共行政の孤島、高度なセキュリティ隔離システム、商業宇宙など、重資本と物理的制約の深い水域に全面的に移行しています。

本記事では、YCのコアパートナーが重点的に注目している11の最前線の方向性をまとめています。これには、時給15ドルの一般的なAI専門家、真の文学的な高水準の文筆を持つライティング大モデル、アメリカのロボットの国内製造、データセンターの電力供給冷却サプライチェーン、万億ドルのインフラを支えるウォール街の金融ツール、企業専用のプライベートモデル体系が含まれています。深潮TechFlowはこれを全文完全に深く編纂し、AIの波の最前線にいる起業家、研究者、投資家にとって、貴重な産業全景図と航海ガイドを提供します。

「スタートアップリクエスト（Request for Startups, RFS）」を発表することは、Y Combinatorの長い伝統であり、世界中の起業家と私たちが最も見たいと願う重要な課題を共有することを目的としています。

ただし、これらの方向性は私たちの投資マップのほんの一部を代表するものに過ぎません。もしその中のいずれかのテーマがあなたの情熱をかき立てたなら、それを追求するための強力な後押しと見なしてください。しかし、あなたの起業プロジェクトがここに含まれていなくても、YCに申請することを妨げるものではありません。

現在の大きなトレンドは、AIが直面する最大のボトルネックが、モデルのレベルから外部に急速に広がっているということです。

私たちは新たな波のスタートアップに大いに期待しています。彼らは必要なハードウェア、インフラ、金融システム、専用の垂直ソフトウェアを全力で構築しており、最前線の知能を現実の実体経済に注入し、工場製造、データセンター、公共行政、さらには外宇宙に至る広範な分野をカバーしています。

廉価な宇宙発射時代のスタートアップ

執筆者：Ankit Gupta（YCグループパートナー）

SpaceXは、近い将来の明確なビジョンを描いています：星艦（Starship）の年間発射頻度が10,000回に達する未来です。

現在、たとえ再利用不可能な一次的な星艦であっても、その発射コストはすでに再利用可能なファルコン9（Falcon 9）とほぼ同等であり、1キログラムの軌道投入コストは大幅に低下しています。

星艦技術がスケール化され、完全な再利用が実現すれば、1キログラムの有効荷重の発射コストは数桁の急激な低下を目の当たりにすることになるでしょう。

これは、今が「豊富な宇宙アクセス時代」の起業機会を考える黄金の瞬間であることを意味します。

現在、発射コストが制限されているために実現が難しいビジネスモデルは何でしょうか？しかし、発射コストが100倍、さらにはそれ以上に暴落し、軌道経済が全面的に爆発する時、どのように実現可能になるでしょうか？

私たちは、このような企業が今すぐに設立されるべきだと考えています。もしあなたがこの分野で探求したいと考えている構築者であれば、YCはあなたの申請を心から待っています。

時給15ドルの専門家：AI駆動の普遍的専門サービス

執筆者：Brad Flora（YCグループパートナー）

AIについて、現在ほとんどの人の議論は、どのように既存の労働者を置き換えるかに集中しています。しかし、私たちが本当に興奮しているのは、まったく逆の道です：AIを活用して、一般の労働者を専門的な水準の専門家に直接変えることです。

私たちは、ますます多くの企業が学位や資格の制限を超えて、高い理解力と実行力を持つ一般の人々を採用するのを目の当たりにしています。高度なAIの全面的な武装の下で、彼らは過去には熟練した専門家だけが処理できた複雑な仕事をこなすことができるのです。

例えば、優れたコミュニケーション能力を持ち、AIを非常に熟練して使いこなすカスタマーサポート担当者が、突然、複雑な企業の合併（M&A）、サプライチェーンの最適化、または国際貿易のコンプライアンスに関するコンサルティングを提供できるようになることを想像してみてください。

公共福祉、税務計画、保険請求、医療請求の計算、移民ビザの文書などの分野には、数百万の同様の仕事が存在します。

要するに、専門的な資格認証がサービス供給のボトルネックとなっている限り、このモデルは大いに活躍することができるのです。

前回の産業革命は工場のブルーカラー職を通じて、巨大な現代中産階級を生み出しました；そして今回の技術変革は、普遍的な専門職を通じて、新しい中産階級を再構築することが期待されています。

私たちは、このビジョンを実現することに取り組むスタートアップを全力で支援したいと考えています。

アメリカ製のロボット：ハードウェアの国内回帰

執筆者：Diana Hu（YCグループパートナー）

現在、最先端のロボット基礎モデルは、形態や機種を超えた汎用スキルの移転を実現し始めています。私の見解では、ロボット分野の競争のボトルネックは急速に物理的ハードウェアの側に移行しています。

2025年にはアメリカ国内に38,400台の産業用ロボットが設置され、前年比で12%の増加を記録しました。しかし、ほとんどのロボットは依然として日本やヨーロッパからの輸入に高度に依存しています。

アメリカ国内で組み立てられたロボットでさえ、その基盤となるコアはしばしば中国からの磁石に深く依存しています。

2024年、中国は世界の94%の焼結希土類永久磁石を生産しました。2025年4月に輸出制限政策が導入されると、一部の自動車製造大手は生産能力を直接削減せざるを得なくなりました。

7月には、アメリカ連邦通信委員会（FCC）が新型のネットワーク接続型モバイルロボットの入場認証を一時停止しました。これらのロボットは、完全にアメリカ国内で製造されるか、極少数の免除許可を取得しなければなりません。

現行のコンプライアンス基準によれば、ロボットは65%以上の部品コストが国内製造から来ている必要があり、この割合は2029年までに75%に達する予定です。これは、単に輸入部品を国内で組み立てるというパスが完全に通用しなくなることを意味します。

私たちは、アメリカ国内でロボットとその完全な上流サプライチェーンを自主開発する起業家を全力で支援したいと考えています。

これには、希土類磁石、モーター、ハーモニック減速機（Strain-Wave Gears）、エンコーダ、トルクセンサー、エンドエフェクタ、専用チップ、バッテリーパック、そしてこれらの部品を製造するための高精度な産業母機と生産設備が含まれます。

もしあなたがこの分野で深く掘り下げているなら、私たちはあなたとの深い対話を楽しみにしています。

高水準の文筆と深いライティング能力を持つ大言語モデル

執筆者：Jared Friedman（YCグループパートナー）

大言語モデルがプログラミングや数学的推論能力で飛躍的に進歩する一方で、文筆や表現力においては静かに退化しています。

これはあなたの錯覚ではありません：2024年や2025年のモデルと比較して、現在の主流の大モデルは確かにトーンがより硬直し、機械的な味わいを持っています。

これは偶発的な一時的な技術的欠陥ではなく、深層の構造的な問題です。

モデルにトップクラスのプログラミング能力を持たせるために設定された強化学習報酬信号（Reward Signals）は、実際のトレーニングにおいてモデルのトーンの色彩、感情の起伏、独特の文体を平坦化することになります。

開発リソースのトレードオフに直面した場合、主要なAIラボは間違いなく計算能力をコード生成やエージェントワークフロー（Agentic Workflows）に優先的に傾け、文書の質感や文体の厳密さを放棄するでしょう。

これは、スタートアップ企業に巨大な市場の真空を残しています：人々が心から愛し、交流したくなるような、文筆に温かみと深みを持つ特別なモデルを構築することです。

もしあなたがこの方向での突破口を求めているなら、私たちはあなたからの連絡を心から待っています。

政府の福祉と公共支援分野の「Plaid」：行政データの孤島を打破する

執筆者：Gustaf Alströmer（YCグループパートナー）

もしあなたが政府機関に公共福祉を申請したことがあるなら、この煩雑なプロセスに対して深い憎悪を抱いていることでしょう：収入証明書の発行、同居家族の確認、常住住所証明の提供。その後、次の救助プロジェクトに移ると、すべての資料を再提出しなければなりません；年次資格審査の時には、全ての苦痛が再び繰り返されます。

各政府行政部門には独立したポータルサイトがあり、互いに接続されておらず、データは完全に孤立しています。

無数の申請者は、非重要な資料を一つ見落としただけで直接却下され、役人は日々目視で給与明細を手作業で確認することを余儀なくされています。

非常に皮肉なことに、この誠実な市民を排除する官僚システムは、詐欺防止においては多くの穴が開いています。

アメリカ政府監査局（GAO）は、各種福祉詐欺が毎年アメリカ連邦政府に約5000億ドルの財政損失をもたらしていると推定しています。さらに悪いことに、現在では生成AIを利用して、数秒で本物そっくりの偽の給与明細を作成することができます。

金融テクノロジーインフラのPlaidが誕生する前は、すべての金融アプリが各銀行と接続するために手間をかけていました；しかし、Plaidが登場した後、ユーザーはワンクリックでシームレスに接続できるようになりました。公共行政分野は、このインフラの層を切実に必要としています。

ユーザーの承認を得た上で、最も権威のある公式のソースから、検証された実際の収入、税務、居住記録を直接取得し、各政務承認システムに同期配信することができます。

「一度の検証で、全ネットワークで通用する」。これにより、実際に助けを必要とする誠実な市民が迅速に承認を受けることができるだけでなく、詐欺者が資料を偽造する余地を根本から断ち切ることができます。

2027年から、全米の各州は、数百万のメディケイド（Medicaid）加入者の資格を6か月ごとに再確認することが義務付けられます。

近い将来、AIエージェントが政務申請と資格審査の業務を全面的に引き継ぐことになりますが、その前提は、AIが完全に信頼でき、改ざん不可能な基盤となる真実のデータソースを持つことです。

誰がこの政務データのパイプラインを構築するかが、現代社会の安全保障ネットワークの核心的なデジタルインフラを実質的に掌握することになります。もしあなたがこの重要なパイプラインを構築しているなら、私たちはあなたと手を携えて進むことを楽しみにしています。

実体インフラの大建設時代の「ウォール街」：新しい資本運用と資金調達構造

執筆者：Brad Flora（YCグループパートナー）

ソフトウェア開発の立ち上げコストは非常に低いですが、機械設備、GPU計算クラスター、超大規模データセンターはまったく異なります。

プロジェクトの初日から、数万トンの特種鋼材や高精度のシリコンベースのチップに対して真金を支払う必要があります。しかし、現在の金融市場では、このような資産に対する成熟した融資ツールはほとんど存在しません。

従来の商業銀行は、融資審査を行う際に、依然として高価な高度なスマートロボットを普通の農業用フォークリフトとして評価して減価償却を行っています。

そのため、YCと提携している一部の鋭い起業家たちは、新しい金融派生商品を自ら発明し始めています。たとえば、毎年50万ドルの安定収入を生み出すロボットのための新型信用供与や、将来のGPU計算能力に特化したプットオプション契約の設計などです。

歴史を振り返ると、偉大な物理的インフラの構築は、陸を横断する鉄道網、全国の電力網、都市と農村に広がる現代通信インフラなど、実体が立ち上がると同時に、同等の規模の金融巨頭を育んできました。

私たちは、実体AI経済のために専用の貸出機関、資産リースプラットフォーム、資産証券化（ABS）構造、リスクヘッジツールを構築できる金融革新型の創業者を探しています。

もしあなたが実体機械の物理的および工業的法則に精通し、資本運用の基礎的な論理を理解しているなら、私たちはあなたとの深い対話を楽しみにしています。

垂直分野の基盤モデル

執筆者：ダイアナ・フー（YCグループパートナー）

私がJevが業界の痛点を正確に捉えることができる理由は、開発者に対して強い型の構造化された意思決定と明確な信頼度を直接提供するからです。無限に生成されるテキストではなく、各細分タスクごとに個別に分類器を訓練する重荷を完全に排除しています。

私は、製造業、エネルギー電力、ライフサイエンスなどの実体産業のために、専用の垂直基盤モデルを設計する先端研究開発チームをもっと見たいと思っています。これらのモデルは、ゼロショット（Zero-Shot）または少数の例だけで正確に機能する必要があります。

この分野の評価基準は非常に厳格です：数桁の推論計算コストで、汎用大モデルのビジネス精度を達成または超える必要があります。これにより、これらのモデルは非常に低コストで全ての端末にシームレスに展開できるようになります。

Googleが発表したTimesFM-3は、時系列予測の代表的なケースです。

このわずか3.3億パラメータ（330M）の小型モデルは、特定のタスクの微調整なしで、単一の前方伝播で複数の関連時系列データに対して完全な予測を行うことができます。モデルは一度だけ訓練され、新たに接続されたユーザーは自分の履歴データをコンテキストとして提供するだけで直接呼び出すことができます。

垂直大モデルの本当の難しさは、高品質で特定の業界に特有で、数学的に厳密に検証可能な報酬信号（Verifiable Rewards）を取得することです。

起業チームは、合法的なデータ所有権を持つだけでなく、予測精度と計算コストにおいて、既存の専門モデルに対して圧倒的な競争優位を示す必要があります。

もしあなたが特定の垂直実体産業に対して十分な知識を持ち、その専用モデルを構築する能力があるなら、私たちはあなたの提案を聞くことを楽しみにしています。

市役所と地方政府のAI革命

執筆者：グスタフ・アルストローマー（YCグループパートナー）

アメリカでは、家を建てたり店舗を開いたりする場合、最初のステップは所在する市政府の行政許可を取得することです。

終わらない申請書、長い施工図の審査、煩雑な現地調査は、数ヶ月、あるいはそれ以上の無限の待機を必要とします。一部の都市では、許可の承認を待つ時間が、実際に家を建てる工期よりも長くなることさえあります。

市役所の公務員は、大量の高度に繰り返される雑務に埋もれています：厳密な建築法規に基づいて工程図を一条ずつ審査し、計画用途と区画規制を逐語的に照合し、各部門間で修正意見を何度もやり取りしています。

しかし、これらすべてを現代のAIモデルは独立して効率的に完了する能力を持っています。

行政審査の長い遅延は、非常に重い経済的コストをもたらします。1ヶ月待つごとに開発コストが急上昇し、多くの計画中のプロジェクトが途中で頓挫することさえあります。

新たに建設される各建物は、今後数十年にわたり、都市に不動産税収を絶えず提供します。

私たちは経済的な計算を大まかに行いました：もし全米の建築許可の審査時間が現在の10%に短縮されれば、アメリカの各都市は毎年最大160億ドルの追加の財政税収を得ることができます。

私たちは、AIを活用して市役所の日常業務を再構築することに取り組むテクノロジー企業に資金を提供したいと考えています。切り口は建築工事の許可から始まり、311市政ホットライン、公共記録管理、商業ライセンスの発行、現場の安全点検など、より広範な分野に徐々に広がることができます。

全米には19000以上の各種市町村があり、そのほとんどは今でも非常に原始的な手作業プロセスに完全に依存しています。

テクノロジー投資界では、「政府機関にソフトウェアを売るな」という伝統的な信条が広まっています。

この信条は過去には成立したかもしれませんが、今日では完全に時代遅れです。YCは、政府部門にAIソリューションを販売するスタートアップに投資しており、その中には、ビジネスの成長率が私たちが見たどの伝統的な企業向けSaaSをも超えるものもあります。

もしあなたがこの分野で新たな道を切り開いているなら、私たちはあなたからの連絡を心待ちにしています。

AIデータセンター供給チェーンの革新：電力、冷却、接続

執筆者：ジャレッド・フリードマン（YCグループパートナー）

全米で進行中のAIデータセンターの大規模拡張は、アメリカの商業史上最大の単一資本支出プロジェクトです。

その投資規模は、かつての全米横断鉄道、州間高速道路ネットワーク、マンハッタンプロジェクトの合計を超えています。

この前例のない規模の建設は、上から下まで産業チェーン全体に計り知れないビジネスチャンスを生み出しています。

その中には、すでに多くの人に知られている分野があります：最先端の計算能力を持つGPUチップ、基礎電力供給、高度な専門電気技師の需要は、かつてないほどの白熱化を見せています。

しかし、スポットライトの外には、産業の進行を止めるほどの隠れたボトルネックが多数潜んでいます。

現在、大型高圧電力変圧器の納期は3年に達しており、高低圧配電盤、高圧ブレーカー、先進的な液冷システム設備は市場で売り切れています。

さらには、最上流の核心原材料も不足警報が鳴っています：変圧器の鉄心を製造するために不可欠な配向電工鋼（Grain-Oriented Electrical Steel）は、全米で唯一の工場が生産しており、その生産能力はすでに深刻に過剰消費されています。

私たちは、データセンターの上下流供給チェーン全体に力を与え、打破するスタートアップ企業への投資を切望しています。もしあなたがこの戦いに身を投じているなら、私たちはあなたからの申請を心待ちにしています。

物理的隔離経済システムにおけるAI：国防、機密、及び高安全環境

執筆者：ブラッド・フローラ（YCグループパートナー）

世界で最も核心的な価値を持つビジネス機密や戦略データは、公共のクラウドには決して保存されません。

国防軍需産業、大手商業銀行、トップ医療機関、原子力発電所は、命綱となるデータを物理的に隔離された高壁の中に厳重に保管しています。最も厳格な機密性とコンプライアンスの考慮から、これらのデータを第三者のAI APIインターフェースにアップロードすることは決してありません。

これが、現実の経済において、AIの波に苦しむ万億ドル規模の支柱産業が存在する理由です。

私たちと協力している多くの創業者は、同じ高壁に何度もぶつかっています：ターゲット顧客はAI製品の強力な機能を絶賛しますが、唯一の要求は、システム全体が100%自社のビル内に展開され、公共ネットワークに接続されないことです。

私たちは、最前線のAI技術をこの物理的隔離の高壁に本当に持ち込む能力を持つテクノロジーの先駆者に全力で資金を提供したいと考えています。

これには、完全にプライベートなローカルデプロイメントの大モデル、全スタックのデプロイと運用ツールチェーン、権威あるセキュリティコンプライアンス認証システム、高度にカスタマイズされた特種ハードウェアインフラが含まれます。

この閉じられた市場に向けた販売と拡張のサイクルは確かに遅く、ハードルも非常に高いです。

しかし、コインの裏側には、ここに全業界で最も豊富な調達予算が蓄積されており、必ずや最も堅固な企業の城壁を生み出すでしょう。もしあなたがこの高い壁を攻めているなら、私たちはあなたとの深い対話を楽しみにしています。

あなたの専属知能を掌握する：プライベート化とオープンソースの主権モデル

今日、ほぼすべてのAIを基にした製品を構築する企業は、本質的に外部から「知能を借りている」状態です。

あなたのシステムは、数社のトップAIラボにTokenデータを送信し、生成された結果を受け取り、毎月高額な呼び出し請求書を支払っています。

過去には、この取引は当然のことのように見えました：トップのクローズドソースモデルの能力は、他のオープンソースエコシステムに数年先行しており、あなたが自社のプライベートデータでどれだけ努力しても、この世代間の能力のギャップを埋めることはできませんでした。

しかし、時代の風向きは根本的に変わりました。

オープンソースの重みモデルは、実際のビジネス価値のあるコアベンチマークテストの多くで、最も先端のクローズドソースモデルと肩を並べる実力を持っています。

AIが企業のビジネス運営の中枢神経に急速に進化している中で、ますます多くの企業が外部モデルのレンタルサービスへの高度な依存を警戒し始めています。

私たちは、将来的にますます多くの企業が自らの生存に必要なコアモデルを真に「所有」したいと望むと確信しています：企業が蓄積したプライベートデータを用いて継続的に反映し、自由に選択したインフラ上で自律的に運営し、モデルのアップグレードや変更のタイミングを完全に掌握することができるのです。

これは、厳格なデータ主権コンプライアンス要件と物理的にロックされたネットワークアーキテクチャの中で特に致命的です。外部モデルを引き続き借りることの隠れたコストは、実際のビジネス成果と比較して非常に不利です。

しかし、オープンソースコミュニティから公開モデルをダウンロードすることから、企業が本当に自己進化できる専用の知能システムを所有することまでの間には、依然として巨大なエンジニアリングと認識のギャップがあります。

企業が複雑なビジネスワークフローを正確な評価基準（Evals）に変換し、従業員の暗黙のビジネス経験を高品質なトレーニングコーパスに蓄積し、オンライン生産環境の偶発的な故障をモデルの継続的な反映の養分に変換し、基盤モデルの各回の反映時にこれらのコア資産をシームレスに継承するためには、専門的な力が必要です。

最も極端で複雑な一般的な未知の問題に対処する際、企業は依然としてトップの先端ラボの公共計算能力を借り続ける選択をするかもしれません。しかし、私たちは、ほとんどの企業が自らの垂直専用モデルを所有する必要があると確信しています。

これらのモデルは、企業自身のビジネス運営メカニズムを完全にコーディングし、企業のビジネスの発展に伴って永続的に新鮮で、比類のない専有価値を持つようになります。

もしあなたが各業界の企業が本当に自分の専属知能を掌握し、所有する手助けをしているなら、私たちはあなたの声を聞くことを楽しみにしています。

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