a16z 予測 2026 年、四大トレンドがいち早く発表

AI の技術革新は、モデル能力からシステム能力へと移行しています。産業のアップグレードの焦点も、単一点の革新からインフラ、ワークフロー、ユーザーインタラクションの再定義へとシフトしています。a16z の4つの投資チームは、インフラ、グロース、ヘルスケア、インタラクティブな世界の4つの視点から、2026年の重要な洞察を提示しています。この記事は、a16zによるオリジナルの文章を元に、BlockBeatsが整理・翻訳・執筆したものです。（前提：a16z前パートナーによる重磅の科技レポート：AIはどのように世界を飲み込むのか？）（補足背景：a16zは10億ドルの新ファンドを募集し、AI、暗号通貨金融、防衛技術に注力）

概要： 過去一年、AIの突破はモデル能力からシステム能力へとシフトしています：長期時系列の理解、一貫性の保持、複雑なタスクの実行、他の知能体との協働。産業のアップグレードも、そのために単点の革新からインフラ、ワークフロー、ユーザーインタラクションの再定義へと移行しています。

年度版「Big Ideas 2026」では、a16zの4つの投資チームが、それぞれインフラ、グロース、ヘルスケア、インタラクティブな世界の4つの視点から2026年の重要な洞察を示しています。本質的に、これらは共通のトレンドを描いています：AIはもはや単なるツールではなく、環境やシステム、人類と並行する行動主体になりつつあります。

以下に、4つの主要チームによる2026年の構造的変革に対する見解を示します： 投資家として、私たちの仕事はテクノロジー業界のあらゆる角落を深く理解し、その動きの背景を把握し、次の進展方向を判断することです。だからこそ、毎年12月には各投資チームに、来年のテクノロジースタートアップが克服すべき「大きなアイデア」を共有してもらいます。

今回は、インフラ、グロース、Bio + Health、Speedrunチームの見解をお届けします。他のチームの意見は明日も続きますので、ご期待ください。

【インフラチーム】 Jennifer Li：「スタートアップはマルチモーダルデータの『混沌』を制御する」 非構造化・マルチモーダルデータは、企業にとって最大の課題であり、未開拓の宝庫でもあります。PDF、スクリーンショット、動画、ログ、メール、各種半構造化データに企業は圧倒されています。モデルはますます知能化していますが、入力データは混乱を極めており、これがRAGシステムの幻覚を引き起こし、微妙かつ高コストなエラーを生み出し、重要なワークフローは依然として人手による検査に頼っています。

現在のAI企業の真の制約はデータのエントロピーです。企業の80%の知識を保持する非構造化の世界では、新鮮さ、構造性、真実性が絶えず低下しています。そのため、非構造化データの「絡まり」を解くことが、新世代の起業チャンスとなっています。企業は、多モーダルデータを洗浄・構造化・検証・ガバナンスできる持続的な方法を必要としており、その結果、下流のAI負荷が真に活用されるのです。

適用シーンは広範囲にわたります：契約分析、ユーザーオンボーディング、保険金請求、コンプライアンス、カスタマーサポート、調達、エンジニアリングリトリーバル、販売支援、分析ライン、そして信頼できるコンテキストに依存するすべての知能ワークフロー。

文書、画像、動画から構造化データを抽出し、衝突を調和させ、データパイプラインを修復し、データを新鮮かつ検索可能に保つプラットフォーム型のスタートアップは、企業の知識とプロセスの「王国の鍵」を握ることになるでしょう。

Joel de la Garza：「AIはネットワークセキュリティチームの採用難を再構築する」 過去10年間、CISO（最高情報セキュリティ責任者）が最も頭を悩ませてきたのは採用問題です。2013年から2021年までに、世界のネットワークセキュリティの職種ギャップは100万未満から300万に激増しました。原因は、セキュリティチームが高度な専門性を持つ技術者を必要とする一方で、彼らが疲弊する一級セキュリティ作業、例えばログの解析に従事させられ、多くの人がこうした仕事を嫌がるからです。

根本的な問題は、セキュリティチーム自身が苦労を生み出している点にあります。彼らは「何でも検出する」ツールを購入し、その結果、「すべてを審査」しなければならなくなり、これが人為的な「労働力不足」を生み、悪循環を形成しています。

2026年、AIはこのループを断ち切ります。大部分の繰り返し作業と冗長なタスクを自動化し、タレントギャップを大幅に縮小します。大規模なセキュリティチームに所属した経験のある人なら、半分の仕事は自動化できることを知っています。問題は、日々の業務に追われていて、自動化すべきことを考える余裕がないことです。本当にAIネイティブなツールは、セキュリティチームにこの課題を解決させ、彼らが本当にやりたいこと、つまり攻撃者の追跡、システムの構築、脆弱性の修復に集中できるようにします。

Malika Aubakirova：「知能体ネイティブのインフラは『標準装備』になる」 2026年最大のインフラの震撼は外部からではなく、内部から来るでしょう。私たちは、「人間の速度・低並列・予測可能」なトラフィックから、「知能体の速度・再帰的・爆発的・大量」な負荷へとシフトしています。

今の企業のバックエンドは、「人間の動作からシステムの応答」までを想定していますが、これは単一の「目標」に対して5000個のサブタスク、データベースクエリ、内部API呼び出しをミリ秒級の再帰的な暴風雨に対処できません。知能体がコードベースを再構築したり、セキュリティログを修復したりしようとしたとき、それはユーザーではなく、むしろDDoS攻撃のように見えます。

2026年の知能体負荷のためのシステム構築には、コントロールプレーンの再設計が必要です。「知能体ネイティブ(エージェントネイティブ)」のインフラは台頭し始めます。新世代のシステムは、「群集効果」をデフォルト状態とみなさなければなりません。クールスタート時間の短縮、遅延変動の収束、同時実行上限の数倍の引き上げが求められます。

真のボトルネックは、調整そのものに移ります。大規模並列実行においてルーティング、ロック制御、状態管理、戦略実行を行うことです。ツール呼び出しの洪水の中で生き残れるプラットフォームだけが最終的な勝者となるでしょう。

【Justine Moore】 創造性ツールはマルチモーダル化の全面展開へ 私たちはすでに、AIを使ったストーリーテリングの基本要素を持っています：生成式の音声、音楽、画像、動画。しかし、コンテンツが短いだけならともかく、ディレクター級の制御を得るには時間も労力もかかり、時には不可能です。

なぜ、モデルに30秒の動画を入力し、提供する参照画像や音声を使って新たなキャラクターを作り出し、同じシーンを続けて撮影できないのか？なぜ、モデルに新しい角度から「リシーン」させたり、動作を参照動画に合わせたりできないのか？

2026年は、AIによるリアルなマルチモーダル創作の年となるでしょう。ユーザーは任意の形式の参照コンテンツをモデルに渡し、一緒に新しい作品を生成したり、既存のシーンを編集したりできます。

すでに、Kling O1やRunway Alephといった初期製品が登場していますが、これは始まりに過ぎません。モデル層とアプリケーション層の両方に新たな革新が必要です。

コンテンツ制作はAIの「キラーアプリ」の一つです。さまざまなユーザー層から成功するプロダクトが複数登場するでしょう—ミーム制作者からハリウッドの監督まで。

【Jason Cui】 AIネイティブなデータスタックは引き続き進化 過去一年、「モダンデータスタック」の統合が明らかになっています。データ企業は、収集、変換、計算などのモジュール化サービスから、Fivetran/dbtの統合やDatabricksの拡張のような、束ねて統一されたプラットフォームへと進化しています。

エコシステムはより成熟しましたが、真のAIネイティブなデータアーキテクチャにはまだ初期段階に留まっています…