a16z《2026 年重大構想：第二部分》

撰文：a16z New Media

编译：Block unicorn

昨天、私たちは「重大構想」シリーズの第1部を共有しました。そこには、私たちのインフラ、成長、生物＋ヘルス、そしてSpeedrunチームのパートナーが考える2026年にスタートアップ企業が直面する課題が含まれています。

今日は、そのシリーズの第2部を引き続き展開し、American Dynamism（a16zが2021年に設立した投資チーム）とアプリケーションチームの寄稿をお届けします。

American Dynamism

David Ulevitch：AIネイティブな工業基盤の構築

アメリカは、国家の力を真に支える経済構成要素の再構築を進めています。エネルギー、製造、物流、インフラが再び注目を集める中、最も重要な変革は、AIをネイティブにしたソフトウェア優先の工業基盤の台頭です。これらの企業は、シミュレーション、自動化設計、AI駆動の運用から始めています。彼らは過去の近代化ではなく、未来を築いています。

これは、高度なエネルギーシステム、重機ロボット製造、新世代の採掘、生物工学や酵素促進プロセス（さまざまな産業で必要とされる前駆体化学品の生産）などの分野に大きなチャンスをもたらしています。AIは、よりクリーンな反応炉の設計、採掘の最適化、より良い酵素の設計、伝統的な運用者では到達し得なかった洞察力を持つ自律機械群の調整を可能にします。

同じ変革は、工場の外の世界も再構築しています。自律センサー、ドローン、最新のAIモデルは、港、鉄道、電力線、パイプライン、軍事基地、データセンターなど、かつて規模が大きく管理が難しかった重要インフラを継続的に監視できるようになっています。

現実の世界には新しいソフトウェアが必要です。これらを構築する創業者は、アメリカの次の世紀の繁栄を形作るでしょう。

Erin Price-Wright：アメリカ工場の復興

アメリカの最初の偉大な世紀は、強力な工業力に基づいて築かれましたが、私たちはほとんどの工業力を失いました。これは一部、オフショア外注、また一部は意図的な建設的欠如によるものです。しかし、錆びついた機械が再び動き出し、ソフトウェアとAIを核としたアメリカの工場の復興が目の前にあります。

私の見解では、2026年までに企業はエネルギー、採掘、建設、製造などの分野で工場思考を採用して対応するようになるでしょう。これは、AIや自動化技術を技術者と組み合わせ、複雑でカスタマイズされた工程を効率的にライン化することを意味します。具体的には：

複雑な規制や許認可手続きを迅速かつ反復的に処理

設計サイクルを早め、製造可能性を考慮した設計を実現

大規模プロジェクトの調整をより良く管理

自律システムを導入し、人間にとって困難または危険な作業を加速化

Henry Fordが1世紀前に開発した技術を応用し、規模と再現性を計画的に整え、最新のAI技術と融合させることで、私たちは核反応炉の大量生産や全国の需要を満たす住宅建設、驚異的なスピードでのデータセンターの建設、そして新たな工業の黄金時代に突入します。Elon Muskが言うように、「工場は製品である」。

Zabie Elmgren：次の可観測性の波は物理層に向かう、デジタル層ではなく

過去10年、ソフトウェアの可観測性は、ログ、指標、トレースを通じて私たちのデジタルシステムの監視方法を変えました。これと同じ変革が、物理世界にも迫っています。

アメリカの都市に10億以上のネット接続カメラとセンサーが展開される中、物理的な可観測性—都市や電力網、その他インフラの運用状況をリアルタイムで把握すること—は、切実かつ実現可能になっています。この新しい感知層は、ロボットや自律技術の次のフロンティアを推進し、機械はコードのように物理世界を観測できる共通フレームワークに依存するようになるでしょう。

もちろん、この変革にはリスクも伴います。山火事や工事現場の事故を検知・予防するツールが、反ユートピア的な悪夢を引き起こす可能性もあるのです。次の波の勝者は、公共の信頼を獲得し、プライバシー保護と相互運用性を備え、AIにネイティブ対応したシステムを構築し、社会の自由を損なわずに透明性を高める企業です。こうした信頼できるフレームワークを構築できる企業が、今後10年の可観測性の方向性を定義します。

Ryan McEntush：電子工業のアーキテクチャは世界を変える

次の産業革命は、工場だけでなく、工場を動かす機械の内部でも起こります。

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あり方を根底から変えました。今や、それは私たちの移動、建設、製造の方法も変えつつあります。電化、材料、AIの進歩が融合し、ソフトウェアが物理世界を本当に制御できる時代になっています。機械は感知、学習、自律的に行動し始めています。

これが電子工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、現代製造業に動力を与える統合技術です。これにより、原子とビットがつながり、制御されます：鉱物から抽出された原料、電池に蓄えられたエネルギー、電子機器による電力制御、精密モーターによる動き、すべてソフトウェアによって調整されるのです。それは、物理的自動化の各ブレークスルーの背後にある見えない基盤です。ソフトウェアがタクシー呼び出しだけでなく、ハンドルの完全な制御を担うかどうかを決めるのです。

しかし、重要材料の採掘や先端チップの製造など、このスタックの構築能力は失われつつあります。アメリカが次の産業時代をリードしたいなら、この時代を支えるハードウェアを製造しなければなりません。電子工業スタックを掌握する国が、産業と軍事技術の未来を決定します。

ソフトウェアは世界を飲み込みつつあります。今、それが世界を動かしています。

Oliver Hsu：自律実験室は科学発見を加速させる

モデルの多模態能力とロボット操作の進展に伴い、チームは自律的な科学発見を加速させています。これらの並列技術は、仮説の提案から実験設計と実施、推論、結果分析、次の研究方向の反復までを行う自律実験室を生み出すでしょう。これらの実験室を構築するチームは、学際的な性質を持ち、AI、ロボット、物理学・生命科学、製造、運用などの専門知識を融合させ、無人実験室を通じて分野横断的な継続的実験と発見を実現します。

Will Bitsky：重要産業のデータの旅路

2025年、AIの時代精神は計算資源の制約とデータセンターの構築によって定義されます。しかし、2026年には、データ資源の制約と次のフロンティア—私たちの重要産業—のデータ収集の旅が始まります。

私たちの重要産業は、依然として潜在的かつ非構造化データの宝庫です。トラックの出動、メーターの読み取り、メンテナンス作業、製造運用、組立、試験運転の一つ一つが、モデル訓練の素材となります。しかし、データ収集・ラベリング・モデル訓練は、工業界では一般的な用語ではありません。

この種のデータの需要は絶えず続きます。Scale、Mercor、AI研究所のような企業は、プロセスデータの収集に情熱を注ぎ、「何をしたか」だけでなく、「どうしたか」の詳細も集めています。彼らは、「血の汗と涙の工場」のデータに高額を支払います。

既存の物理インフラと労働力を持つ工業企業は、このデータ収集において優位性を持ち始め、これを活用し始めるでしょう。彼らの運営は膨大なデータを生み出し、ほぼゼロの限界コストで収集でき、自社モデルの訓練や第三者への提供に使われます。

私たちもまた、スタートアップがこの分野で支援を提供することを期待しています。彼らは、収集・ラベリング・ライセンスのためのソフトウェアツールやセンサーのハードウェアとSDK（(SDK)）、強化学習（(RL)）環境や訓練パイプライン、そして最終的には自律型ロボットを提供します。

アプリ（Apps）チーム

David Haber：AIがビジネスモデルを強化

最先端のAIスタートアップは、単なるタスクの自動化だけではありません。彼らは顧客の経済的効果を拡大しています。例えば、勝訴報酟に基づく法律では、弁護士事務所は勝訴したときにのみ収益を得ます。Eveのような企業は、結果データの独自の情報を活用し、案件の成功確率を予測して、事務所がより適した案件を選び、より多くの顧客にサービスを提供し、勝訴率を高めています。

AI自体もビジネスモデルを強化できます。それはコストを削減するだけでなく、収益をも増加させるのです。2026年までに、この論理はさまざまな産業に拡大し、AIシステムは顧客のインセンティブに深く連動し、従来のソフトウェアでは到達できなかった複合的な優位性を創出します。

Anish Acharya：ChatGPTはAIアプリストアの主役になる

消費者向け製品のサイクル成功には、3つの要素が必要です：新技術、新しい消費者行動、新しい流通チャネル。

最近まで、AIブームは前述の2つの条件を満たしていましたが、新たなネイティブな流通チャネルは不足していました。多くの製品は、既存のネットワークや口コミに頼って成長してきました。

しかし、OpenAI Apps SDKのリリース、Appleのミニプログラム対応、ChatGPTのグループチャット機能の導入により、消費者向け開発者は直接ChatGPTの9億人のユーザーベースを利用できるようになり、Wabiなどの新しいミニプログラムネットワークを活用して拡大しています。これが消費製品のライフサイクルの最後のピースとなり、2026年には10年に一度の消費テクノロジー熱を迎える見込みです。これを無視すれば、その代償は大きいでしょう。

Olivia Moore：音声エージェントが地位を築き始める

過去18か月、AIエージェントによる実世界のインタラクション処理の構想は、SFから現実へと変わりつつあります。中小企業から大企業まで、何千もの企業が音声AIを使って予約調整、予約完了、調査、顧客情報収集などを行っています。これらのエージェントは、コスト削減や付加価値の創出だけでなく、従業員がより価値ある仕事や面白い仕事に時間を割けるようにしています。

しかし、この分野はまだ始まったばかりで、多くの企業は「音声を入り口に」という段階で、単一の通話タイプを提供するだけです。私は、音声アシスタントが、より多模態のワークフロー処理や、完全な顧客関係管理まで拡張されるのを見るのが楽しみです。

これにより、エージェントはより深くビジネスシステムに統合され、より複雑なインタラクションも処理できるようになるでしょう。基盤となるモデルが進化し、今ではツール呼び出しや異なるシステム間の操作も可能となった今、各企業は音声を中心としたAI製品を導入し、ビジネスの重要な部分を最適化すべきです。

Marc Andrusko：プロンプト不要のアクティブアプリが登場

2026年、メインストリームのユーザーはプロンプトボックスから卒業します。次世代のAIアプリは、提示されたプロンプトを一切表示せず、操作を観察し、積極的に提案を行います。統合開発環境（(IDE)）は、質問を出す前にリファクタリングを提案します。顧客関係管理システム（(CRM)）は、通話後に自動的にフォローアップメールを生成します。デザインツールは、作業中にさまざまな案を作成します。チャットUIはあくまで補助ツールです。今や、AIはあらゆる作業フローに見えない足場として入り込み、ユーザーの意図に応じて作動します。

Angela Strange：AIは銀行や保険のインフラを最終的にアップグレード

多くの銀行や保険会社は、従来のシステムにドキュメントインポートやAI音声エージェントなどのAI機能を統合していますが、AIを支えるインフラを再構築しなければ、金融サービス業の真の変革は実現しません。

2026年までに、近代化とAIの最大限の活用に失敗したリスクは、失敗そのもののリスクを超えることになります。その時点で、大手金融機関は従来のサプライヤーとの契約を放棄し、より新しくAIネイティブな代替案を導入する動きが広がるでしょう。これらの企業は、過去の分類に縛られず、従来システムや外部ソースからの底層データを集中、標準化、豊かにするプラットフォームとなります。

結果はどうなる？

ワークフローは大きく簡素化・並列化されます。異なるシステムや画面の行き来は不要です。想像してください：抵当権設定システム（(LOS)）上で一度に何百ものタスクを確認・並行処理でき、エージェントが手間のかかる部分もこなしてくれるのです。

既存の分類は統合され、より大きな分類に成長します。例えば、KYC、口座開設、取引監視のデータは、ひとつのリスクプラットフォームにまとめられます。

こうした新しい分類の勝者は、従来企業の10倍の規模に膨れ上がるでしょう。分類範囲が拡大し、ソフトウェア市場は労働力を飲み込みつつあります。

金融サービスの未来は、旧システムにAIを載せることではなく、AIを核とした全く新しいオペレーティングシステムの構築です。

Joe Schmidt：未来志向の戦略が99％の企業にAIをもたらす

AIは私たちの人生で最もエキサイティングな技術革新です。しかしこれまでのところ、新興スタートアップの多くの利益は、シリコンバレーの1％の企業—湾区に本拠を置く企業またはその巨大ネットワークの一部—に集中しています。これは当然のことです。起業家は、馴染みのあるアクセスしやすい企業に製品を売りたいと考えるからです。直接訪問したり、VCを通じて関係を築いたりします。

しかし、2026年までには、この状況は一変します。企業は、ほとんどのAIの機会がシリコンバレー以外に存在することに気づき始めるでしょう。私たちは、従来の垂直産業の奥深くに潜む多くの機会を発掘するために、先見の明を持つ新しいスタートアップを目の当たりにすることになるでしょう。伝統的なコンサルティング・サービス業（システムインテグレーターや導入企業など）、そして製造業など、成長の遅い産業には、巨大なAIのチャンスが眠っています。

Seema Amble：AIはフォーチュン500企業に新たな調整層と役割を創出

2026年までに、企業は孤立したAIツールから、協調的な複数エージェントシステムへと進化し、それらはまるで調整されたデジタルチームのように動き始めるでしょう。エージェントが複雑で相互依存するワークフロー（例：共同企画、分析、実行）を管理し始めるにつれ、企業は仕事の構造と、システム間での文脈の流れを再考する必要があります。AskLioやHappyRobotなどの企業は、実際にこの変化を経験しています。彼らは、単一タスクではなく、全工程にエージェントを展開しています。

フォーチュン500企業は、この変化を最も深く実感するでしょう。彼らは、最も巨大な孤島データ、組織知識、運用の複雑さを抱えています。これらの情報を、自治作業者の共有基盤に変換すれば、意思決定のスピードアップ、サイクル短縮、継続的な人手による微細管理に依存しないエンドツーエンドのプロセス実現が可能となります。

この変革は、リーダーに役割とソフトウェアの再構築を促します。新たな職能には、AIワークフロー設計者、エージェントマネージャー、協調的なデジタル労働者の管理と監査を担うガバナンス責任者などが出てきます。既存の記録システムに加えて、企業は調整システムも必要です。多エージェント間のインタラクション、文脈判断、自律的ワークフローの信頼性を管理する新しい階層です。人間は、端の問題や最も複雑なケースに集中します。多エージェントシステムの台頭は、単なる自動化の一歩を超え、企業の運営、意思決定、最終的な価値創造のやり方を根本的に変革します。

Bryan Kim：消費者向けAIは「助けて」から「理解する」へ

2026年、主流の消費者向けAI製品の機能は、生産性向上から人間関係の強化へとシフトします。AIはもはや、あなたの仕事を手伝うだけでなく、自分自身をより深く理解し、より堅固な人間関係を築く手助けをします。

これは簡単なことではありません。多くのソーシャルAI製品が既にリリースされていますが、最終的には失敗に終わっています。しかし、多模態のコンテキストウィンドウと低下し続ける推論コストのおかげで、AIはあなたの生活のあらゆる面を学習できるようになっています。あなたが話した内容だけでなく、写真、感情、日常の習慣までもです。例えば、あなたのスマホの写真アルバムには、リアルな感情の瞬間が映し出され、一対一のメッセージやグループチャットも会話相手に応じて変化し、あなたの日常はストレス下で変わることもあります。

これらの製品が本格的に登場すれば、私たちの日常の一部となるでしょう。一般的には、「理解する」タイプの製品は、「助ける」タイプよりもユーザーの継続性を高めます。「助けて」型は、特定のタスクに対する高い支出意欲から収益化され、ユーザーの継続も促します。「見守る」型は、継続的な日常のインタラクションから収益を得るもので、ユーザーの支払意欲は低いものの、保持率は高いです。

人々は常に、データと引き換えに価値を得てきました。ただし、その見返りが見合うかどうかが問題です。答えはまもなく明らかになります。

Kimberly Tan：新たなモデルプリミティブは前例のない企業を生む

2026年までに、一部の企業は、推論、多模態、コンピュータ応用の分野で画期的な進歩を達成する前に存在し得なかった企業の登場を目撃するでしょう。これまで、多くの業界（例：法律やカスタマーサポート）は、推論技術の改良を利用して既存製品を強化してきましたが、今やそれらのコア機能はこれらの新しいモデルプリミティブに根本的に依存し始めています。

推論能力の進化は、新たな能力を生み出します。複雑な財務請求の評価や、密度の高い学術・分析研究に基づく行動（例：請求書の裁定）に利用可能です。多模態モデルは、物理世界（例：製造現場のカメラ）から潜在的な映像データを抽出することを可能にし、コンピュータの応用は、大規模産業の自動化を実現します。これらの産業は従来、デスクトップソフト、貧弱なAPI、断片化されたワークフローに縛られてきました。

James da Costa：AIスタートアップは、他のAIスタートアップに製品を販売して規模拡大

私たちは、前例のない企業創出の波に直面しています。これは現在のAI製品サイクルに主導されています。しかし、従来の製品サイクルと異なり、既存企業は傍観していません。積極的にAIを採用しています。では、スタートアップ企業はどう勝つのでしょうか？

最も効果的で過小評価されている方法の一つは、創業時点でサービスを提供することです。つまり、ゼロから始めた新興企業（グリーンフィールド企業）にサービスを提供するのです。すべての新規企業を惹きつけ、それとともに成長すれば、顧客が大きくなるにつれて自分も大企業になれるのです。Stripe、Deel、Mercury、Rampなどはこの戦略を採用しています。実際、Stripeの多くの顧客は、Stripeが設立されたときには存在していませんでした。

2026年には、ゼロから始めたスタートアップが多くの企業ソフトウェア分野で規模拡大を実現している姿を見ることになるでしょう。彼らは、より優れた製品を作り、既存の企業に縛られていない新たな顧客の獲得に全力を尽くします。