**理論から実践へ：コードが産業と経済を変革する方法**ソフトウェアはすでに私たちの考え方やコミュニケーションの方法を支配しています。2026年には、真の戦いは物理的な世界の舞台で繰り広げられるでしょう。デジタルプロセスへの人工知能の普及が続く中、最も根本的な変化は、コードが工場、エネルギーインフラ、港湾、物流システムを本当に制御し始めるときに起こります。もはや理論的な自動化の話ではなく、世界経済のバランスを再構築する具体的な変革の時代です。## アメリカはAIを中心に産業基盤を再構築しているアメリカは単に古い工場を近代化しているわけではありません。シミュレーション、自動設計、AI駆動の運用を標準とみなす新たな企業群が生まれつつあります。これらのプレイヤーは、従来の産業と見なされていた分野で巨大な機会を見出しています：先進的なエネルギーシステム、大型ロボット生産、新世代の鉱山採掘、化学前駆体の生産における生物学的・酵素的プロセスなどです。AIは研究所だけにとどまりません。よりクリーンで効率的な反応炉の設計、重要鉱物の採掘最適化、より良い酵素の創出、自律機械の群れを正確に調整することも可能です。これらの認知能力と物理的制御の融合は、前例のない競争優位を生み出しています。工場の外でも、かつて完全に監視不可能だった重要システムに同じ論理が適用されつつあります。自律センサー、ドローン、最新のAIモデルは、港湾、鉄道、送電線、油管、データセンター、軍事インフラを継続的に追跡可能です。現実世界は複雑で非構造化データを生成します—トラックの動き、メーターの読み取り、各生産サイクルは、ますます強力なモデルを訓練するための原料です。## アメリカの工場は新たなDNAで復活アメリカの最初の大きな経済サイクルは、堅固な産業力に基づいていました。この力は過去数十年でほとんど廃止されましたが、今や機械はソフトウェアとAIによって再び動き始めています。エネルギー、採掘、建設、製造などの分野で課題に取り組む企業は、ヘンリー・フォードのライン生産の効率性と現代AIの進歩を融合させた思考法を採用しています。このハイブリッドアプローチは次のことを可能にします：- 複雑な規制や認可プロセスをより迅速に処理- 製造可能性を最初から組み込んだ設計サイクルの加速- 全国規模のプロジェクトをミリメートル単位で調整- 難易度や危険性の高い作業の自律システム導入2026年までには、原子炉の大量生産、国内需要に応える住宅の迅速建設、データセンターの高速導入、アメリカ産業力の復活が見込まれます。基本原則はシンプルですが強力です：「工場は製品である。」## 物理的可観測性：現実世界がコードのように透過的に過去10年間、ソフトウェアの可観測性は、システムの監視方法を変革してきました—すべてのログ、メトリクス、トレースが見えないものを可視化します。今、その革命が物理的な世界にも到達しようとしています。米国主要都市に配備された10億以上のカメラやセンサーを通じて、都市、電力網、重要インフラの実態を理解することは、緊急かつ技術的に可能になりつつあります。この新たな認識レベルは、ロボティクスや自律技術に深い影響を与えます。物理的な世界の共有マップにアクセスできるようになれば、機械はコードのように調整・連携し、今日では不可能な流動性を持って動作できるようになるでしょう。しかし、森林火災の検知や建設現場の事故防止に役立つツールは、ディストピア的なシナリオも生み出し得ます。この波の真の勝者は、プライバシーを守り、相互運用性を持ち、AIをネイティブにサポートし、社会的透明性を維持しつつ市民の自由を侵害しないシステムを構築できる者です。## 電子産業スタック：ソフトウェアが原子を制御する時代次の産業革命は工場内だけでなく、機械そのものの中で起こります。電化、革新的素材、AIの進歩が融合し、ソフトウェアが動きや生産、物理的変換を制御します。電子産業スタックは、電気自動車、ドローン、データセンター、最新の製造を支える統合技術です。原子とビットをつなぎ、動かし、制御します：精製された鉱物を部品に、蓄電池のエネルギーを、電子機器による電力を、精密モーターによる動きを、すべてソフトウェアが調整します。これは、物理的自動化への一歩一歩を支える見えないインフラです。しかし、重要な素材の精製から先進チップの生産まで、このスタックの構築能力は世界的に衰退しています。アメリカが次の産業時代をリードしたいなら、そのハードウェアを自国で生産しなければなりません。電子産業スタックを支配する国が、今後の工業・軍事技術の未来を決定します。## 自律研究所は科学発見を加速させるマルチモーダルモデルの進歩とロボット能力の継続的向上により、研究チームは自律的な科学発見のサイクルを閉じつつあります。次世代の研究所は、仮説から実験設計・実行、推論、結果分析、次の研究方向の反復までを人間の介入なしに行えるようになります。これらの研究所を構築するチームは、AI、ロボティクス、物理・生命科学、製造、運用の専門知識を融合させる必要があります。このアプローチは、人的リソースを必要とせずに継続的な実験と発見を可能にし、イノベーションのサイクルを指数関数的に加速します。## データの旅：重要分野における次のフロンティア2025年、計算資源の限界とデータセンターの構築がAIの議論を主導してきました。2026年には、焦点は別の課題に移ります：データ資源の限界と、私たちの重要分野が尽きることのない情報源となる仕組みです。従来の産業分野は、未構造化データと潜在的なデータの宝庫です。トラックの移動、メーターの読み取り、保守作業、製造サイクル、組立、テストのすべてが、洗練されたモデルを訓練するための原料です。しかし、「データ収集」「ラベリング」「モデル訓練」といった用語は、まだ標準的な産業用語にはなっていません。これらのデータの需要はすでに無限です。企業やAI研究所は、「汗の工場」からのプロセスデータに高値をつけてアクセスしています。既存の物理インフラを持つ産業企業は、ほぼコストゼロで大量のデータを収集し、独自モデルの訓練や第三者へのライセンス供与に活用できます。近い将来、データ収集・ラベリング・ライセンス供与を支援するスタックを提供するスタートアップも登場します：センサーとSDK、強化学習環境、訓練パイプラインなどです。## AIはビジネスモデルを強化し、コスト削減だけにとどまらない最先端のAIスタートアップは、単なる反復作業の自動化にとどまりません。顧客がビジネスから引き出せる価値を増幅します。例えば、成功報酬型の法律事務所では、勝てば報酬が得られます。革新的な企業は、結果に関する独自データを使い、成功確率を予測し、最適な案件選択や顧客拡大、勝率向上を支援します。AIは単に運用コストを削減するだけでなく、ビジネスモデルを強化し、より多くの収益を生み出します。2026年までには、この考え方はすべての垂直分野に拡大し、AIシステムは顧客の経済的インセンティブにより深く連動し、従来のソフトウェアでは達成できない複合的な優位性を生み出します。## ChatGPTはAIのアプリストアに：新たな配信時代消費者向け成功サイクルには、3つの要素があります：新技術、新しい消費者行動、新しい流通チャネル。しばらく前までは、AIの波は前者2つを満たしていましたが、ネイティブな流通チャネルは欠けていました。多くの製品は、ソーシャルメディアや口コミを通じて成長してきました。OpenAI Apps SDKのリリース、Appleのミニアプリサポート、ChatGPTのグループチャット機能により、状況は一変しました。消費者向け開発者は、9億人超のChatGPTユーザーベースに直接アクセスし、新たなミニアプリネットワークを活用して成長できます。この消費者向け製品のライフサイクルの最後の要素は、2026年に10年規模のテクノロジーラッシュをもたらすと期待されています。このパラダイムシフトを無視することは、大きなリスクを伴います。## 音声エージェントは企業空間を席巻過去18ヶ月で、AIエージェントが企業の実際のやり取りを管理するというアイデアは、SFから日常の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を使い、アポイントメント設定、予約完了、アンケート調査、顧客情報収集を行っています。これらのエージェントはコスト削減と収益増だけでなく、従業員をより価値のある、興味深い仕事に解放します。この分野はまだ初期段階で、多くの企業は「声を入口とする」段階にとどまっています。1つか2つのインタラクションタイプだけを提供するソリューションです。2026年には、音声アシスタントがワークフロー全体を管理し、多モーダル対応や顧客関係の全サイクルを担う姿が見られるでしょう。基盤となるモデルの継続的改善により—現代のエージェントは既にツール呼び出しやシステム間連携も可能—各企業は音声駆動のAI製品を導入し、主要なプロセスを最適化すべきです。## プロアクティブアプリケーションはPromptに取って代わる2026年、一般ユーザはテキスト入力のPromptにさよならを告げるでしょう。次世代のAIアプリは、検索インターフェースを一切見せず、あなたの行動を観察し、積極的に提案を行います。あなたのIDEは、質問する前にコードのリファクタリングを提案します。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、作業中に代替案を提示します。チャットインターフェースは、単なる補助ツールに変わります。AIは、明示的なコマンドではなく、ユーザの意図に基づいて動作する、見えないワークフローの枠組みとなるのです。## 銀行・保険はついに近代化多くの金融機関は、書類のインポートや音声エージェントなどのAI機能をレガシーシステムに統合していますが、これだけでは本当の変革にはなりません。AIの基盤インフラを再構築することで、初めて金融サービスは真に変わるのです。2026年までに、競争リスクは、近代化に失敗するリスクを上回るでしょう。大手金融機関は、従来のサプライヤーとの契約を放棄し、より新しくネイティブなAIソリューションに切り替えます。これらの企業は、古い分類の枠を超え、データを中央集権化・標準化・拡張できるプラットフォームへと進化します。その結果は次の通りです：- ワークフローが大幅に簡素化される。複数システムを行き来する必要はなくなり、例えば住宅ローンの未処理案件を管理しながら、エージェントが面倒な部分を処理します。- 既存のカテゴリーはより大きなカテゴリーに融合。KYC、口座開設、取引監視が一つのリスクプラットフォームに統合される。- これら新カテゴリーの勝者は、従来企業の10倍の規模になる。規模が拡大し、ソフトウェア市場は労働力を飲み込み続ける。金融サービスの未来は、旧システムにAIを適用することではなく、AI専用の新しいOSを構築することです。## AIは戦略的に企業の99%に浸透AIは私たちの生活で最もエキサイティングな技術革新ですが、これまでスタートアップの恩恵は、シリコンバレーの1%の企業—物理的にベイエリアにいるか、その広範な影響圏に属する企業—に集中していました。2026年には、この状況は一変します。スタートアップは、圧倒的多数のAIチャンスはシリコンバレー外にあると気づきます。伝統的な垂直産業、コンサルティング、システムインテグレーター、実装企業、製造などの巨大セクターで、隠れた機会を見つけるために長期的な戦略を採用する新企業が登場します。Stripe、Deel、Mercury、Rampは、ゼロから始めて新興企業にサービスを提供する戦略を追求してきました。多くのStripeの顧客は、創業時には存在しませんでした。2026年には、ゼロから生まれたスタートアップが、多くの企業向けソフトウェア分野で急速に拡大し、既存の供給者に縛られない新規顧客に焦点を当てて、より良い製品を作り続けるでしょう。## マルチエージェントシステムはフォーチュン500の構造を変える2026年までに、企業は孤立したAIツールから、協調するデジタルチームとして機能するマルチエージェントシステムへと移行します。エージェントが複雑で相互依存するワークフロー—計画、分析、実行を共同で行う—を管理し始めると、企業は仕事の構造とシステム間の情報フローを根本的に見直す必要があります。フォーチュン500企業は、この変革を最も深く感じるでしょう。彼らは最も多くの孤立したデータ、組織知識、運用の複雑さを抱えています。これらの知識の多くは従業員の頭の中にありますが、それを共有基盤に変えることで、意思決定の迅速化、サイクルの短縮、継続的な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が実現します。この変革は、リーダーに役割やソフトウェアの再設計を迫ります。AIワークフローデザイナー、エージェント監督、協働型デジタル労働者のガバナンス責任者といった新たな役割が出現します。既存の記録システムに加え、マルチエージェント間のインタラクションを管理し、コンテキストを判断し、自律ワークフローの信頼性を確保する新たな調整レイヤーも必要となるでしょう。人間は、例外処理や最も複雑なケースの管理に集中します。マルチエージェントシステムの台頭は、単なる自動化の一歩ではなく、企業の運営、意思決定、価値創造の方法そのものを再構築する動きです。## 消費者向けAIは「助けて」から「知ってもらう」へ進化2026年、主流の消費者向けAIは、生産性向上から人間関係の強化へと機能をシフトさせます。AIはもはや、タスクの補助だけでなく、自分自身をより深く理解し、他者との関係を強化する手段となるのです。この変化は簡単ではありません。多くのソーシャルAI製品はすでにリリースされ、失敗も経験しています。しかし、多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により、現代のAI製品は、チャットボットに話す内容だけでなく、写真、1対1やグループの会話、日常の習慣、ストレス反応など、あなたの生活のあらゆる側面から学習できるようになっています。「知ってもらう」タイプの製品は、「助けて」タイプよりもユーザのロイヤルティを高めます。「助けて」製品は、特定タスクに対して高い支払い意欲を引き出し、ロイヤルティ向上を狙います。一方、「知ってもらう」製品は、日常的な継続的インタラクションを通じて収益化し、支払い意欲は低いものの、ロイヤルティは格段に高まります。これらの製品が本格的に普及すれば、私たちの生活の一部となるでしょう。## 先進的なモデルプリミティブが前例のない企業を可能に2026年までに、従来の推論モデルやマルチモーダル、先進的な計算アプリケーションの進歩により、これまで存在し得なかった企業が登場します。これまで多くの分野—法律、カスタマーサービス—は、既存製品を強化するために推論の改善を利用してきましたが、今やこれらの新しいモデルプリミティブに大きく依存する主要製品を持つ企業が現れつつあります。推論の進歩は、新たな能力を生み出します。複雑な金融リクエストの評価、学術研究に基づく意思決定、請求の自動解決などです。マルチモーダルモデルは、物理世界の潜在映像データを抽出可能にします—工場のカメラは隠れたインサイトを明らかにします。情報処理の進化により、従来のデスクトップソフトやAPIの制約を超えた大規模な自動化が可能となります。## AIスタートアップは他のAIスタートアップを迅速に支援現在のAI製品サイクルに牽引され、未曾有のスタートアップ創出の時代に突入しています。既存企業はただ見ているだけではなく、積極的にAIを採用しています。どうすれば勝てるのか？最も効果的で過小評価されている方法の一つは、レガシーサプライヤーに縛られず、ゼロから新興企業にサービスを提供し、成長させることです。新規企業を引きつけ、共に成長すれば、あなたも大きくなるときに大きくなれるのです。2026年には、ゼロから生まれたスタートアップが、多くの企業向けソフトウェア分野で急速に拡大します。彼らは単により良い製品を作り、未だ既存供給者に縛られていない新規顧客に焦点を当てるだけです。未来は、新しいプレイヤーとともに成長する者に属します。古いものを奪い合うのではなく。## マルチエージェントシステムはフォーチュン500の構造を変える2026年までに、企業は孤立したAIツールから、協調するデジタルチームとして機能するマルチエージェントシステムへと移行します。エージェントが複雑で相互依存するワークフロー—計画、分析、実行を共同で行う—を管理し始めると、企業は仕事の構造とシステム間の情報フローを根本的に見直す必要があります。フォーチュン500企業は、この変革を最も深く感じるでしょう。彼らは最も多くの孤立したデータ、組織知識、運用の複雑さを抱えています。これらの知識の多くは従業員の頭の中にありますが、それを共有基盤に変えることで、意思決定の迅速化、サイクルの短縮、継続的な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が実現します。この変革は、リーダーに役割やソフトウェアの再設計を迫ります。AIワークフローデザイナー、エージェント監督、協働型デジタル労働者のガバナンス責任者といった新たな役割が出現します。既存の記録システムに加え、マルチエージェント間のインタラクションを管理し、コンテキストを判断し、自律ワークフローの信頼性を確保する新たな調整レイヤーも必要となるでしょう。人間は、例外処理や最も複雑なケースの管理に集中します。マルチエージェントシステムの台頭は、単なる自動化の一歩ではなく、企業の運営、意思決定、価値創造の方法そのものを再構築する動きです。## 消費者向けAIは「助けて」から「知ってもらう」へ2026年、主流の消費者向けAIは、生産性向上から人間関係の強化へと機能をシフトさせます。AIはもはや、タスクの補助だけでなく、自分自身をより深く理解し、他者との関係を強化する手段となるのです。この変化は簡単ではありません。多くのソーシャルAI製品はすでにリリースされ、失敗も経験しています。しかし、多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により、現代のAI製品は、チャットボットに話す内容だけでなく、写真、1対1やグループの会話、日常の習慣、ストレス反応など、あなたの生活のあらゆる側面から学習できるようになっています。「知ってもらう」タイプの製品は、「助けて」タイプよりもユーザのロイヤルティを高めます。「助けて」製品は、特定タスクに対して高い支払い意欲を引き出し、ロイヤルティ向上を狙います。一方、「知ってもらう」製品は、日常的な継続的インタラクションを通じて収益化し、支払い意欲は低いものの、ロイヤルティは格段に高まります。これらの製品が本格的に普及すれば、私たちの生活の一部となるでしょう。## 先進的なモデルプリミティブが前例のない企業を可能に2026年までに、従来の推論モデルやマルチモーダル、先進的な計算アプリケーションの進歩により、これまで存在し得なかった企業が登場します。これまで多くの分野—法律、カスタマーサービス—は、既存製品を強化するために推論の改善を利用してきましたが、今やこれらの新しいモデルプリミティブに大きく依存する主要製品を持つ企業が現れつつあります。推論の進歩は、新たな能力を生み出します。複雑な金融リクエストの評価、学術研究に基づく意思決定、請求の自動解決などです。マルチモーダルモデルは、物理世界の潜在映像データを抽出可能にします—工場のカメラは隠れたインサイトを明らかにします。情報処理の進化により、従来のデスクトップソフトやAPIの制約を超えた大規模な自動化が可能となります。## AIスタートアップは他のAIスタートアップを迅速に支援現在のAI製品サイクルに牽引され、未曾有のスタートアップ創出の時代に突入しています。既存企業はただ見ているだけではなく、積極的にAIを採用しています。どうすれば勝てるのか？最も効果的で過小評価されている方法の一つは、レガシーサプライヤーに縛られず、ゼロから新興企業にサービスを提供し、成長させることです。新規企業を引きつけ、共に成長すれば、あなたも大きくなるときに大きくなれるのです。2026年には、ゼロから生まれたスタートアップが、多くの企業向けソフトウェア分野で急速に拡大します。彼らは単により良い製品を作り、未だ既存供給者に縛られていない新規顧客に焦点を当てるだけです。未来は、新しいプレイヤーとともに成長する者に属します。古いものを奪い合うのではなく。
ソフトウェア革命が現実の世界と出会う：a16zの2026年ビジョン
理論から実践へ：コードが産業と経済を変革する方法
ソフトウェアはすでに私たちの考え方やコミュニケーションの方法を支配しています。2026年には、真の戦いは物理的な世界の舞台で繰り広げられるでしょう。デジタルプロセスへの人工知能の普及が続く中、最も根本的な変化は、コードが工場、エネルギーインフラ、港湾、物流システムを本当に制御し始めるときに起こります。もはや理論的な自動化の話ではなく、世界経済のバランスを再構築する具体的な変革の時代です。
アメリカはAIを中心に産業基盤を再構築している
アメリカは単に古い工場を近代化しているわけではありません。シミュレーション、自動設計、AI駆動の運用を標準とみなす新たな企業群が生まれつつあります。これらのプレイヤーは、従来の産業と見なされていた分野で巨大な機会を見出しています：先進的なエネルギーシステム、大型ロボット生産、新世代の鉱山採掘、化学前駆体の生産における生物学的・酵素的プロセスなどです。
AIは研究所だけにとどまりません。よりクリーンで効率的な反応炉の設計、重要鉱物の採掘最適化、より良い酵素の創出、自律機械の群れを正確に調整することも可能です。これらの認知能力と物理的制御の融合は、前例のない競争優位を生み出しています。
工場の外でも、かつて完全に監視不可能だった重要システムに同じ論理が適用されつつあります。自律センサー、ドローン、最新のAIモデルは、港湾、鉄道、送電線、油管、データセンター、軍事インフラを継続的に追跡可能です。現実世界は複雑で非構造化データを生成します—トラックの動き、メーターの読み取り、各生産サイクルは、ますます強力なモデルを訓練するための原料です。
アメリカの工場は新たなDNAで復活
アメリカの最初の大きな経済サイクルは、堅固な産業力に基づいていました。この力は過去数十年でほとんど廃止されましたが、今や機械はソフトウェアとAIによって再び動き始めています。エネルギー、採掘、建設、製造などの分野で課題に取り組む企業は、ヘンリー・フォードのライン生産の効率性と現代AIの進歩を融合させた思考法を採用しています。
このハイブリッドアプローチは次のことを可能にします：
2026年までには、原子炉の大量生産、国内需要に応える住宅の迅速建設、データセンターの高速導入、アメリカ産業力の復活が見込まれます。基本原則はシンプルですが強力です：「工場は製品である。」
物理的可観測性：現実世界がコードのように透過的に
過去10年間、ソフトウェアの可観測性は、システムの監視方法を変革してきました—すべてのログ、メトリクス、トレースが見えないものを可視化します。今、その革命が物理的な世界にも到達しようとしています。米国主要都市に配備された10億以上のカメラやセンサーを通じて、都市、電力網、重要インフラの実態を理解することは、緊急かつ技術的に可能になりつつあります。
この新たな認識レベルは、ロボティクスや自律技術に深い影響を与えます。物理的な世界の共有マップにアクセスできるようになれば、機械はコードのように調整・連携し、今日では不可能な流動性を持って動作できるようになるでしょう。
しかし、森林火災の検知や建設現場の事故防止に役立つツールは、ディストピア的なシナリオも生み出し得ます。この波の真の勝者は、プライバシーを守り、相互運用性を持ち、AIをネイティブにサポートし、社会的透明性を維持しつつ市民の自由を侵害しないシステムを構築できる者です。
電子産業スタック：ソフトウェアが原子を制御する時代
次の産業革命は工場内だけでなく、機械そのものの中で起こります。電化、革新的素材、AIの進歩が融合し、ソフトウェアが動きや生産、物理的変換を制御します。
電子産業スタックは、電気自動車、ドローン、データセンター、最新の製造を支える統合技術です。原子とビットをつなぎ、動かし、制御します：精製された鉱物を部品に、蓄電池のエネルギーを、電子機器による電力を、精密モーターによる動きを、すべてソフトウェアが調整します。これは、物理的自動化への一歩一歩を支える見えないインフラです。
しかし、重要な素材の精製から先進チップの生産まで、このスタックの構築能力は世界的に衰退しています。アメリカが次の産業時代をリードしたいなら、そのハードウェアを自国で生産しなければなりません。電子産業スタックを支配する国が、今後の工業・軍事技術の未来を決定します。
自律研究所は科学発見を加速させる
マルチモーダルモデルの進歩とロボット能力の継続的向上により、研究チームは自律的な科学発見のサイクルを閉じつつあります。次世代の研究所は、仮説から実験設計・実行、推論、結果分析、次の研究方向の反復までを人間の介入なしに行えるようになります。
これらの研究所を構築するチームは、AI、ロボティクス、物理・生命科学、製造、運用の専門知識を融合させる必要があります。このアプローチは、人的リソースを必要とせずに継続的な実験と発見を可能にし、イノベーションのサイクルを指数関数的に加速します。
データの旅：重要分野における次のフロンティア
2025年、計算資源の限界とデータセンターの構築がAIの議論を主導してきました。2026年には、焦点は別の課題に移ります：データ資源の限界と、私たちの重要分野が尽きることのない情報源となる仕組みです。
従来の産業分野は、未構造化データと潜在的なデータの宝庫です。トラックの移動、メーターの読み取り、保守作業、製造サイクル、組立、テストのすべてが、洗練されたモデルを訓練するための原料です。しかし、「データ収集」「ラベリング」「モデル訓練」といった用語は、まだ標準的な産業用語にはなっていません。
これらのデータの需要はすでに無限です。企業やAI研究所は、「汗の工場」からのプロセスデータに高値をつけてアクセスしています。既存の物理インフラを持つ産業企業は、ほぼコストゼロで大量のデータを収集し、独自モデルの訓練や第三者へのライセンス供与に活用できます。近い将来、データ収集・ラベリング・ライセンス供与を支援するスタックを提供するスタートアップも登場します：センサーとSDK、強化学習環境、訓練パイプラインなどです。
AIはビジネスモデルを強化し、コスト削減だけにとどまらない
最先端のAIスタートアップは、単なる反復作業の自動化にとどまりません。顧客がビジネスから引き出せる価値を増幅します。例えば、成功報酬型の法律事務所では、勝てば報酬が得られます。革新的な企業は、結果に関する独自データを使い、成功確率を予測し、最適な案件選択や顧客拡大、勝率向上を支援します。
AIは単に運用コストを削減するだけでなく、ビジネスモデルを強化し、より多くの収益を生み出します。2026年までには、この考え方はすべての垂直分野に拡大し、AIシステムは顧客の経済的インセンティブにより深く連動し、従来のソフトウェアでは達成できない複合的な優位性を生み出します。
ChatGPTはAIのアプリストアに：新たな配信時代
消費者向け成功サイクルには、3つの要素があります：新技術、新しい消費者行動、新しい流通チャネル。しばらく前までは、AIの波は前者2つを満たしていましたが、ネイティブな流通チャネルは欠けていました。多くの製品は、ソーシャルメディアや口コミを通じて成長してきました。
OpenAI Apps SDKのリリース、Appleのミニアプリサポート、ChatGPTのグループチャット機能により、状況は一変しました。消費者向け開発者は、9億人超のChatGPTユーザーベースに直接アクセスし、新たなミニアプリネットワークを活用して成長できます。この消費者向け製品のライフサイクルの最後の要素は、2026年に10年規模のテクノロジーラッシュをもたらすと期待されています。このパラダイムシフトを無視することは、大きなリスクを伴います。
音声エージェントは企業空間を席巻
過去18ヶ月で、AIエージェントが企業の実際のやり取りを管理するというアイデアは、SFから日常の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を使い、アポイントメント設定、予約完了、アンケート調査、顧客情報収集を行っています。これらのエージェントはコスト削減と収益増だけでなく、従業員をより価値のある、興味深い仕事に解放します。
この分野はまだ初期段階で、多くの企業は「声を入口とする」段階にとどまっています。1つか2つのインタラクションタイプだけを提供するソリューションです。2026年には、音声アシスタントがワークフロー全体を管理し、多モーダル対応や顧客関係の全サイクルを担う姿が見られるでしょう。
基盤となるモデルの継続的改善により—現代のエージェントは既にツール呼び出しやシステム間連携も可能—各企業は音声駆動のAI製品を導入し、主要なプロセスを最適化すべきです。
プロアクティブアプリケーションはPromptに取って代わる
2026年、一般ユーザはテキスト入力のPromptにさよならを告げるでしょう。次世代のAIアプリは、検索インターフェースを一切見せず、あなたの行動を観察し、積極的に提案を行います。
あなたのIDEは、質問する前にコードのリファクタリングを提案します。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、作業中に代替案を提示します。チャットインターフェースは、単なる補助ツールに変わります。AIは、明示的なコマンドではなく、ユーザの意図に基づいて動作する、見えないワークフローの枠組みとなるのです。
銀行・保険はついに近代化
多くの金融機関は、書類のインポートや音声エージェントなどのAI機能をレガシーシステムに統合していますが、これだけでは本当の変革にはなりません。AIの基盤インフラを再構築することで、初めて金融サービスは真に変わるのです。
2026年までに、競争リスクは、近代化に失敗するリスクを上回るでしょう。大手金融機関は、従来のサプライヤーとの契約を放棄し、より新しくネイティブなAIソリューションに切り替えます。これらの企業は、古い分類の枠を超え、データを中央集権化・標準化・拡張できるプラットフォームへと進化します。
その結果は次の通りです：
金融サービスの未来は、旧システムにAIを適用することではなく、AI専用の新しいOSを構築することです。
AIは戦略的に企業の99%に浸透
AIは私たちの生活で最もエキサイティングな技術革新ですが、これまでスタートアップの恩恵は、シリコンバレーの1%の企業—物理的にベイエリアにいるか、その広範な影響圏に属する企業—に集中していました。
2026年には、この状況は一変します。スタートアップは、圧倒的多数のAIチャンスはシリコンバレー外にあると気づきます。伝統的な垂直産業、コンサルティング、システムインテグレーター、実装企業、製造などの巨大セクターで、隠れた機会を見つけるために長期的な戦略を採用する新企業が登場します。
Stripe、Deel、Mercury、Rampは、ゼロから始めて新興企業にサービスを提供する戦略を追求してきました。多くのStripeの顧客は、創業時には存在しませんでした。2026年には、ゼロから生まれたスタートアップが、多くの企業向けソフトウェア分野で急速に拡大し、既存の供給者に縛られない新規顧客に焦点を当てて、より良い製品を作り続けるでしょう。
マルチエージェントシステムはフォーチュン500の構造を変える
2026年までに、企業は孤立したAIツールから、協調するデジタルチームとして機能するマルチエージェントシステムへと移行します。エージェントが複雑で相互依存するワークフロー—計画、分析、実行を共同で行う—を管理し始めると、企業は仕事の構造とシステム間の情報フローを根本的に見直す必要があります。
フォーチュン500企業は、この変革を最も深く感じるでしょう。彼らは最も多くの孤立したデータ、組織知識、運用の複雑さを抱えています。これらの知識の多くは従業員の頭の中にありますが、それを共有基盤に変えることで、意思決定の迅速化、サイクルの短縮、継続的な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が実現します。
この変革は、リーダーに役割やソフトウェアの再設計を迫ります。AIワークフローデザイナー、エージェント監督、協働型デジタル労働者のガバナンス責任者といった新たな役割が出現します。既存の記録システムに加え、マルチエージェント間のインタラクションを管理し、コンテキストを判断し、自律ワークフローの信頼性を確保する新たな調整レイヤーも必要となるでしょう。
人間は、例外処理や最も複雑なケースの管理に集中します。マルチエージェントシステムの台頭は、単なる自動化の一歩ではなく、企業の運営、意思決定、価値創造の方法そのものを再構築する動きです。
消費者向けAIは「助けて」から「知ってもらう」へ進化
2026年、主流の消費者向けAIは、生産性向上から人間関係の強化へと機能をシフトさせます。AIはもはや、タスクの補助だけでなく、自分自身をより深く理解し、他者との関係を強化する手段となるのです。
この変化は簡単ではありません。多くのソーシャルAI製品はすでにリリースされ、失敗も経験しています。しかし、多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により、現代のAI製品は、チャットボットに話す内容だけでなく、写真、1対1やグループの会話、日常の習慣、ストレス反応など、あなたの生活のあらゆる側面から学習できるようになっています。
「知ってもらう」タイプの製品は、「助けて」タイプよりもユーザのロイヤルティを高めます。「助けて」製品は、特定タスクに対して高い支払い意欲を引き出し、ロイヤルティ向上を狙います。一方、「知ってもらう」製品は、日常的な継続的インタラクションを通じて収益化し、支払い意欲は低いものの、ロイヤルティは格段に高まります。これらの製品が本格的に普及すれば、私たちの生活の一部となるでしょう。
先進的なモデルプリミティブが前例のない企業を可能に
2026年までに、従来の推論モデルやマルチモーダル、先進的な計算アプリケーションの進歩により、これまで存在し得なかった企業が登場します。これまで多くの分野—法律、カスタマーサービス—は、既存製品を強化するために推論の改善を利用してきましたが、今やこれらの新しいモデルプリミティブに大きく依存する主要製品を持つ企業が現れつつあります。
推論の進歩は、新たな能力を生み出します。複雑な金融リクエストの評価、学術研究に基づく意思決定、請求の自動解決などです。マルチモーダルモデルは、物理世界の潜在映像データを抽出可能にします—工場のカメラは隠れたインサイトを明らかにします。情報処理の進化により、従来のデスクトップソフトやAPIの制約を超えた大規模な自動化が可能となります。
AIスタートアップは他のAIスタートアップを迅速に支援
現在のAI製品サイクルに牽引され、未曾有のスタートアップ創出の時代に突入しています。既存企業はただ見ているだけではなく、積極的にAIを採用しています。どうすれば勝てるのか？
最も効果的で過小評価されている方法の一つは、レガシーサプライヤーに縛られず、ゼロから新興企業にサービスを提供し、成長させることです。新規企業を引きつけ、共に成長すれば、あなたも大きくなるときに大きくなれるのです。
2026年には、ゼロから生まれたスタートアップが、多くの企業向けソフトウェア分野で急速に拡大します。彼らは単により良い製品を作り、未だ既存供給者に縛られていない新規顧客に焦点を当てるだけです。未来は、新しいプレイヤーとともに成長する者に属します。古いものを奪い合うのではなく。
マルチエージェントシステムはフォーチュン500の構造を変える
2026年までに、企業は孤立したAIツールから、協調するデジタルチームとして機能するマルチエージェントシステムへと移行します。エージェントが複雑で相互依存するワークフロー—計画、分析、実行を共同で行う—を管理し始めると、企業は仕事の構造とシステム間の情報フローを根本的に見直す必要があります。
フォーチュン500企業は、この変革を最も深く感じるでしょう。彼らは最も多くの孤立したデータ、組織知識、運用の複雑さを抱えています。これらの知識の多くは従業員の頭の中にありますが、それを共有基盤に変えることで、意思決定の迅速化、サイクルの短縮、継続的な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が実現します。
この変革は、リーダーに役割やソフトウェアの再設計を迫ります。AIワークフローデザイナー、エージェント監督、協働型デジタル労働者のガバナンス責任者といった新たな役割が出現します。既存の記録システムに加え、マルチエージェント間のインタラクションを管理し、コンテキストを判断し、自律ワークフローの信頼性を確保する新たな調整レイヤーも必要となるでしょう。
人間は、例外処理や最も複雑なケースの管理に集中します。マルチエージェントシステムの台頭は、単なる自動化の一歩ではなく、企業の運営、意思決定、価値創造の方法そのものを再構築する動きです。
消費者向けAIは「助けて」から「知ってもらう」へ
2026年、主流の消費者向けAIは、生産性向上から人間関係の強化へと機能をシフトさせます。AIはもはや、タスクの補助だけでなく、自分自身をより深く理解し、他者との関係を強化する手段となるのです。
この変化は簡単ではありません。多くのソーシャルAI製品はすでにリリースされ、失敗も経験しています。しかし、多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により、現代のAI製品は、チャットボットに話す内容だけでなく、写真、1対1やグループの会話、日常の習慣、ストレス反応など、あなたの生活のあらゆる側面から学習できるようになっています。
「知ってもらう」タイプの製品は、「助けて」タイプよりもユーザのロイヤルティを高めます。「助けて」製品は、特定タスクに対して高い支払い意欲を引き出し、ロイヤルティ向上を狙います。一方、「知ってもらう」製品は、日常的な継続的インタラクションを通じて収益化し、支払い意欲は低いものの、ロイヤルティは格段に高まります。これらの製品が本格的に普及すれば、私たちの生活の一部となるでしょう。
先進的なモデルプリミティブが前例のない企業を可能に
2026年までに、従来の推論モデルやマルチモーダル、先進的な計算アプリケーションの進歩により、これまで存在し得なかった企業が登場します。これまで多くの分野—法律、カスタマーサービス—は、既存製品を強化するために推論の改善を利用してきましたが、今やこれらの新しいモデルプリミティブに大きく依存する主要製品を持つ企業が現れつつあります。
推論の進歩は、新たな能力を生み出します。複雑な金融リクエストの評価、学術研究に基づく意思決定、請求の自動解決などです。マルチモーダルモデルは、物理世界の潜在映像データを抽出可能にします—工場のカメラは隠れたインサイトを明らかにします。情報処理の進化により、従来のデスクトップソフトやAPIの制約を超えた大規模な自動化が可能となります。
AIスタートアップは他のAIスタートアップを迅速に支援
現在のAI製品サイクルに牽引され、未曾有のスタートアップ創出の時代に突入しています。既存企業はただ見ているだけではなく、積極的にAIを採用しています。どうすれば勝てるのか？
最も効果的で過小評価されている方法の一つは、レガシーサプライヤーに縛られず、ゼロから新興企業にサービスを提供し、成長させることです。新規企業を引きつけ、共に成長すれば、あなたも大きくなるときに大きくなれるのです。
2026年には、ゼロから生まれたスタートアップが、多くの企業向けソフトウェア分野で急速に拡大します。彼らは単により良い製品を作り、未だ既存供給者に縛られていない新規顧客に焦点を当てるだけです。未来は、新しいプレイヤーとともに成長する者に属します。古いものを奪い合うのではなく。