a16z「2026年の重要なアイデア：パート2」

ソフトウェアは世界を飲み込んだ。今、それは世界を前進させる原動力となる。

執筆：a16z New Media

翻訳：Block unicorn

昨日、私たちは「重大構想」シリーズの第1部を共有しました。そこでは、インフラストラクチャー、成長、バイオ＋ヘルス、Speedrunチームのパートナーが、2026年にスタートアップが直面するであろう課題について述べています。

本日は、このシリーズの第2部を引き続き公開します。今回は、American Dynamism（a16zが2021年に特別に設立した投資チーム）およびアプリケーションチームからの寄稿を含みます。

American Dynamism

David Ulevitch：AIネイティブな産業基盤の構築

米国は、真に国家の力を与える経済構成要素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、最も重要な変化は、AIをネイティブとし、ソフトウェアを優先する産業基盤の台頭です。これらの企業は、シミュレーション、自動化設計、AI駆動のオペレーションから始まります。彼らは過去を近代化するのではなく、未来を構築しています。

これにより、先進的なエネルギーシステム、重機ロボット製造、次世代の採鉱、バイオおよび酵素プロセス（各業界が依存する前駆体化学品の生産）などの分野に大きな機会がもたらされています。AIは、よりクリーンなリアクターの設計、採掘の最適化、より良い酵素の設計、そして従来のオペレーターが到達できない洞察で自律的な機械群を調整することができます。

同様の変革は、工場の外の世界にも及んでいます。自律型センサー、ドローン、現代のAIモデルは、港湾、鉄道、送電線、パイプライン、軍事基地、データセンター、その他かつては巨大で全体管理が困難だ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。

現実世界には新しいソフトウェアが必要です。これらのソフトウェアを構築する創業者たちが、米国の次の100年の繁栄を形作るでしょう。

Erin Price-Wright：米国工場の復興

米国の最初の偉大な世紀は強力な産業力の上に築かれましたが、よく知られているように、私たちはその大部分を失いました――一部はオフショアアウトソーシングのため、一部は社会的に意図された建設的欠如のためです。しかし、錆びついた機械が再び動き始め、ソフトウェアとAIを中核とする米国工場の復興を目撃しています。

私は、2026年までに企業がエネルギー、採鉱、建設、製造などの分野の課題に工場的思考で取り組むのを見ることになると考えています。これは、AIと自動化技術を技術労働者と組み合わせ、複雑でカスタマイズされたプロセスをベルトコンベアのように効率的に運用することを意味します。具体的には：

• 複雑な規制や許認可プロセスに迅速かつ繰り返し対応する
• 最初から設計サイクルを加速し、製造可能性設計を行う
• 大規模プロジェクトの調整をより良く管理する
• 自律システムを導入し、人間には困難または危険なタスクを加速する 

ヘンリー・フォードが1世紀前に開発した技術を応用し、最初から規模と再現性を計画し、AIの最新進展を融合させることで、私たちは間もなく原子炉の大量生産、全国の需要を満たす住宅の建設、驚異的なスピードでデータセンターの建設を実現し、産業力の新たな黄金時代に突入します。イーロン・マスクが言うように、「工場こそが製品」です。

Zabie Elmgren：次の可観測性の波はデジタルではなく物理層で起こる

過去10年、ソフトウェアの可観測性は私たちのデジタルシステムの監視方法を変え、ログ、メトリクス、トレースを通じてコードベースやサーバーを透明化しました。同様の変革が物理世界にも押し寄せようとしています。

米国の主要都市が10億個以上のネットワークカメラやセンサーを配備する中、物理的可観測性――都市、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――が急務かつ実現可能になっています。この新たな知覚層は、ロボットや自律技術の次のフロンティアも推進し、機械が物理世界をコードのように可観測にする共通フレームワークに依存する時代をもたらします。

もちろん、この変革には本物のリスクも伴います。山火事を検知したり工事現場の事故を予防したりできるツールは、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・AIネイティブを備えた信頼できるシステムを構築し、公共の信頼を勝ち取る企業です。このような信頼できるフレームワークを構築できる者が、今後10年の可観測性の方向性を定義するでしょう。

Ryan McEntush：電子産業アーキテクチャが世界を変える

次の産業革命は工場内だけでなく、工場に動力を供給する機械の内部でも起こります。

ソフトウェアはすでに私たちの思考、設計、コミュニケーションの方法を根本的に変えました。今、それは私たちの移動、建設、生産の方法を変えています。電化、材料、AIの進歩が融合し、ソフトウェアが物理世界を真に制御できるようになりました。機械は感知し、学習し、自律的に行動し始めています。

これが電子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、現代の製造業に動力を供給する統合技術です。それは、世界の原子を駆動し、世界を制御するビットをつなげます：部品に精製された鉱物、バッテリーに蓄えられたエネルギー、電子機器で制御される電力、精密モーターによる動作、これらすべてがソフトウェアによって調整されます。これは物理的自動化分野のあらゆるブレークスルーの背後にある見えない基盤であり、ソフトウェアが単にタクシーを呼ぶだけでなく、本当にハンドルを握るかどうかを決定します。

しかし、重要な材料の精製から先端チップの製造まで、このスタックを構築する能力は失われつつあります。米国が次の産業時代をリードしたいのであれば、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。電子産業スタックを掌握する国が、産業および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んだ。今、それは世界を前進させる原動力となる。

Oliver Hsu：自律型ラボが科学的発見を加速する

マルチモーダルにおけるモデル能力の進歩とロボット操作能力の継続的な向上により、チームは自律的な科学的発見を加速させるでしょう。これらの並行技術は、仮説の立案から実験設計・実施、推論、結果分析、将来の研究方向の反復まで、科学的発見のクローズドループを実現する自律型ラボを生み出します。これらのラボを構築するチームは学際的であり、AI、ロボティクス、物理・生命科学、製造、オペレーションなどの専門知識を統合し、無人ラボで分野横断的な継続的実験と発見を実現します。

Will Bitsky：重要産業のデータジャーニー

2025年、AIの時代精神は計算リソースの制約とデータセンター建設によって定義されます。しかし2026年には、データリソースの制約とデータジャーニーの次のフロンティア――私たちの重要産業――によって定義されるでしょう。

私たちの重要産業は、依然として潜在的で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、保守作業、生産運転、組立、試運転のすべてが、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、産業界で一般的な用語ではありません。

この種のデータへの需要は絶え間なく続きます。Scale、Mercor、AIリサーチラボのような企業は、プロセスデータ（「何をしたか」だけでなく「どうやったか」も）を熱心に収集しています。彼らは「スウェットファクトリーデータ」1件ごとに高額な費用を支払っています。

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ち始め、それを活用し始めます。彼らのオペレーションは膨大なデータを生み出し、それはほぼゼロの限界コストで取得でき、自社モデルの訓練やサードパーティへのライセンス供与に利用できます。

また、スタートアップが登場し、支援を提供することも予想されます。スタートアップは、収集・ラベリング・ライセンス供与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、そして最終的には自社のインテリジェントマシンを提供する調整スタックを提供します。

アプリケーション（Apps）チーム

David Haber：AIがビジネスモデルを強化する

最も優れた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ています。例えば、勝訴分配型の法律分野では、法律事務所は勝訴した場合のみ報酬を得られます。Eveのような企業は、独自の結果データを活用して案件の成功率を予測し、法律事務所がより適切な案件を選び、より多くの顧客にサービスを提供し、勝訴率を高めるのを支援しています。

AI自体が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、より多くの収益をもたらします。2026年までに、この論理があらゆる業界に拡大し、AIシステムが顧客のインセンティブとより深く連動し、従来のソフトウェアでは実現できなかった複合的な優位性を生み出すのを目にするでしょう。

Anish Acharya：ChatGPTがAIアプリストアになる

消費者向けプロダクトサイクルが成功するには、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。ほとんどのプロダクトはXなど既存ネットワークや口コミで成長してきました。

しかし、OpenAI Apps SDKのリリース、Appleによるミニアプリのサポート、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今やChatGPTの9億ユーザー基盤を直接活用でき、Wabiのような新しいミニアプリネットワークで成長できます。消費者プロダクトライフサイク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年に一度の消費者テックゴールドラッシュをもたらす可能性があります。これを無視することは自己責任です。

Olivia Moore：音声エージェントが存在感を増す

過去18か月間、AIエージェントが企業の実際のインタラクションを処理するという構想は、SFから現実へと変わりました。中小企業から大企業まで、何千もの企業が音声AIを使って予約の手配、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、企業のコスト削減や追加収益の創出だけでなく、従業員がより価値のある、そしてより面白い仕事に時間を割けるようにします。

しかし、この分野はまだ初期段階にあり、多くの企業は「音声を切り口」とした段階にとどまり、1種類または数種類の通話のみを単一ソリューションとして提供しています。私は、音声アシスタントがワークフロー全体（マルチモーダルである可能性も）を処理し、完全な顧客関係サイクルを管理できるようになるのを楽しみにしています。

これは、エージェントがビジネスシステムにより深く統合され、より複雑なインタラクションタイプを処理する自由を与えられることを意味します。基盤モデルが進化し、エージェントがツールを呼び出し、異なるシステム間で操作できるようになった今、すべての企業は音声主導のAIプロダクトを導入し、ビジネスの重要な部分を最適化すべきです。

Marc Andrusko：プロンプト不要の能動型アプリが間もなく登場

2026年、主流ユーザーはプロンプトボックスと別れを告げます。次世代AIアプリはプロンプトを一切表示せず、あなたの操作を観察し、能動的に操作提案を行います。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し、CRMは通話終了後に自動でフォローアップメールを生成し、デザインツールは作業中にさまざまな案を生成します。チャットインターフェースは補助的なものに過ぎません。AIは、ユーザーの意図によって起動される、あらゆるワークフローを支える見えない足場となります。

Angela Strange：AIがついに銀行・保険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、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、AIは金融サービス業を真に変革できません。

2026年までに、近代化とAIの十分な活用を実現できないリスクは、失敗のリスクを上回ります。その時、大手金融機関は従来のベンダ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でしょう。これらの企業は、過去の分類の束縛から解放され、従来システムや外部ソースからの基礎データを集中化・標準化・拡張できるプラットフォームとなります。

その結果は？

• ワークフローは大幅に簡素化・並列化されます。異なるシステムや画面を行き来する必要はありません。例えば、住宅ローン発起システム（LOS）で数百のタスクを一度に並列処理でき、エージェントが面倒な部分を自動で完了します。
• 既存の分類が統合され、より大きな分類になります。例えば、顧客KYC、口座開設、取引監視データが単一のリスクプラットフォームに統合されます。
• これら新分類の勝者は、従来企業の10倍の規模になります：分類範囲が拡大し、ソフトウェア市場が労働力を飲み込んでいます。

金融サービスの未来は、旧システムの上にAIを載せることではなく、AIを基盤とした新たなオペレーティングシステムを構築することです。

Joe Schmidt：先見的戦略がAIを99%の企業へ

AIは私たちの人生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、これまで新興スタートアップの大半の恩恵はシリコンバレーの1%の企業――実際にベイエリアにある企業か、その巨大なネットワークの一部――に流れてきました。これは当然です。起業家は、親しみやすくアクセスしやすい企業に製品を売りたいからです。直接オフィスに行くか、VCの取締役を通じてつながるかの違いはありますが。

2026年までに、この状況は劇的に変わります。企業は、AIの大半の機会がシリコンバレーの外にあることに気づき、新しいスタートアップが先見的戦略を活用し、大規模な伝統的垂直産業に隠された機会を発掘するのを目にするでしょう。従来のコンサルティングやサービス業（システムインテグレーターや導入会社など）、製造業など成長が遅い業界にも、AIには大きなチャンスがあります。

Seema Amble：AIがFortune 500企業に新たな調整層と役割を生む

2026年までに、企業は孤立したAIツールからマルチエージェントシステムへとさらに移行します。これらのシステムは、調整されたデジタルチームのように機能する必要があります。エージェントが複雑で相互依存するワークフロー（共同計画、分析、実行など）を管理し始めると、企業は仕事の構造やコンテキストがシステム間でどのように流れるかを再考する必要があります。AskLioやHappyRobotのような企業は、すでにこの変革を経験しており、エージェントを単一タスクではなくプロセス全体に配備しています。

Fortune 500企業はこの変革を最も深く体感するでしょう。彼らは最大のサイロ化されたデータ、組織知識、運用の複雑性を持っており、その多くは従業員の頭の中に存在します。これらの情報を自律的なワーカーの共有基盤に変換することで、より迅速な意思決定、短いサイクル、継続的な人的マイクロマネジメントに依存しないエンドツーエンド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構想も迫ります。AIワークフローデザイナー、エージェントマネージャー、協調デジタルワーカーのガバナンス責任者など、新しい職能が登場します。既存の記録システムに加え、企業は調整システム――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、自律ワークフローの信頼性を確保する新たな階層――も必要になります。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、単なる自動化の一歩ではなく、企業の運営方法、意思決定方法、最終的な価値創造方法の再構築を意味します。

Bryan Kim：消費者向けAIは「助けて」から「理解して」へ

2026年は、主流の消費者向けAIプロダクトの機能が生産性向上から人間関係の強化へとシフトする年です。AIはもはや単に仕事を手伝うだけでなく、あなた自身をより明確に理解し、より強固な人間関係を築くのを助けます。

これは簡単なことではありません。多くのソーシャルAIプロダクトが登場しましたが、最終的には失敗に終わっています。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により、AIプロダクトは今やチャットボットに伝えた内容だけでなく、あなたの生活のあらゆる側面から学ぶことができます。例えば、スマホの写真アルバムが本当の感情の瞬間を映し出し、1対1メッセージやグループチャットモードが相手によって変化し、日常の習慣もストレス下で変化します。

これらのプロダクトが本当に登場すれば、私たちの日常生活の一部となるでしょう。一般的に、「理解して」型プロダクトは「助けて」型プロダクトよりも優れたユーザーリテンションメカニズムを持っています。「助けて」型は特定タスクへの高い支払い意欲で収益化し、リテンション率向上に努めます。「理解して」型は日常的な継続的インタラクションで収益化し、支払い意欲は低いですがリテンション率は高いです。

人々は常にデータと引き換えに価値を得てきました。問題は、その見返りが十分かどうかです。その答えはまもなく明らかになるでしょう。

Kimberly Tan：新しいモデルプリミティブが前例のない企業を生み出す

2026年までに、推論、マルチモーダル、コンピュータ応用分野でのブレークスルーがなければ存在し得なかった企業の台頭を目撃するでしょう。これまで多くの業界（法律やカスタマーサービスなど）は、推論技術の進歩を活用して既存プロダクトを強化してきました。しかし、今まさに、これら新しいモデルプリミティブに根本的に依存するコアプロダクト機能を持つ企業が現れ始めています。

推論能力の進歩は、複雑な財務請求の評価や、膨大な学術・アナリストリサーチに基づくアクション（例：請求書紛争の裁定）など、新たな能力を生み出します。マルチモーダルモデルは、物理世界（例：製造現場のカメラ）から潜在的なビデオデータを抽出可能にします。コンピュータの応用は、これまでデスクトップソフトや不十分なAPI、断片化したワークフローに縛られてきた大規模産業の自動化を可能にします。

James da Costa：AIスタートアップは他のAIスタートアップへの販売でスケールする

私たちは前例のない企業創出の波の中にあり、これは現在のAIプロダクトサイクルによって主導されています。しかし、これまでのサイクルと異なり、既存企業もAIを積極的に採用しています。では、スタートアップはどう勝つべきでしょうか？

スタートアップが流通チャネルで既存企業を凌駕する最も効果的かつ過小評価されている方法の1つは、創業初期からサービスを提供すること――つまり、まさに今立ち上がったばかりのグリーンフィールド企業（全く新しい企業）をターゲットにすることです。すべての新設企業を惹きつけ、共に成長できれば、顧客が成長するにつれて自社も大企業になれます。Stripe、Deel、Mercury、Rampなどがこの戦略を採用しています。実際、Stripeの多くの顧客はStripe創業当時はまだ存在していませんでした。

2026年には、ゼロから起業したスタートアップが多くのエンタープライズソフトウェア分野でスケールするのを目にするでしょう。彼らはより良いプロダクトを作り、既存ベンダーに縛られていない新規顧客の開拓に全力を注ぐだけでよいのです。