2026年を通じて、人工知能は単なるサポートツールとしての役割を超え、企業の基本的なプロセスに統合された自律的な運用エンティティへと進化します。この移行は重要な節目であり、ポイントごとの自動化からインフラ、ワークフロー、そして人間と知能システム間のインタラクション方式の完全な再定義へとつながります。この進化の主要な署名者は、a16zの4つの戦略チームであり、彼らは来年支配的となる4つの大きな変革を特定しました：マルチモーダルデータ管理、サイバーセキュリティの自動化、知能エージェント向けネイティブインフラ、そしてマルチモーダルクリエイティビティです。これらに加え、垂直型企業ソフトウェア、予防医療、ワールドモデルを用いたインタラクティブ環境の創造にも影響が拡大します。## 情報の混乱：知能企業の真のボトルネック今日、企業が直面している最も差し迫った課題は、モデルの計算能力ではなく、非構造化データの混沌です。現代の企業環境では、重要な知識の80％がPDF、スクリーンショット、動画、ログ、半構造化情報リポジトリに散在しています。AIモデルがますます高度になる一方で、入力の質は不安定なままです：retrieval-augmented generationシステムは幻覚を生み出し、知能エージェントは高コストなミスを犯し、重要なワークフローは依然として手動の品質管理に大きく依存しています。真の制約はアルゴリズムではなく、情報のエントロピーです。混沌としたドキュメントから構造を抽出し、データの信頼性を検証し、マルチモーダル情報を同期・管理できるスタートアップが企業知識の守護者となるでしょう。応用範囲は広く、契約分析、規制遵守の検証、保険請求管理、オンボーディングプロセス、インテリジェントカスタマーサービス、自動調達などです。勝ち残るプラットフォームは、データを新鮮で検索可能かつ一貫性のある状態に保ち、情報の混乱を競争優位の基盤に変えることができるものです。## サイバーセキュリティ：AIがタレント不足のパラドックスを解決サイバーセキュリティ業界は逆説的な危機に直面しています：(CISO)のセキュリティ責任者は高度に専門的な人材を採用し、その後、ログ解析などの反復的で疲弊するタスクに割り当てています。2013年から2021年までに、サイバーセキュリティのグローバルな人材ギャップは100万人未満から300万人に増加し、これは組織自身によって人工的に拡大されたタレント不足です。このサイクルは悪循環です：企業が購入したツールは「すべてを無差別に認識」し、チームは「すべてを検証」せざるを得ません。2026年には、AIがこのループを断ち切ります。ネイティブAIシステムは、大部分の冗長なタスクを自動化し、専門的な技術者は本当にやりたいこと—攻撃者の追跡、堅牢なセキュリティインフラの構築、重要な脆弱性の修正—に集中できるようになります。これは単なる活動の自動化ではなく、セキュリティ専門家が組織に提供できる価値の再構築です。## インフラの全面的再構築2026年の最も根本的なインフラ変革は、外部からではなく、企業のバックエンドシステムの内部再定義からもたらされます。企業は予測可能なトラフィック—低競争、人的速度—から、知能エージェントによって管理される反復的で爆発的かつ大規模な負荷へと移行しています。現在のバックエンドは、人間の行動とシステムの応答の一対一の関係に最適化されています。知能エージェントの単一目標が5,000のサブタスク、データベースクエリ、内部API呼び出しをミリ秒単位で生成する場合、従来のシステムは耐えられません。従来型のデータベースやレートリミッターは、分散攻撃のように見えます。「エージェントネイティブ」インフラが標準となるでしょう。新システムは、「サンダリングハード」の効果をデフォルト設定とし、コールドスタートを大幅に短縮し、レイテンシを安定させ、並列処理の限界を何桁も高める必要があります。真のボトルネックは、ルーティング、分散ロック制御、一貫性のある状態管理、大規模並列実行そのものに移るでしょう。ツールへの呼び出しの洪水に耐えられるプラットフォームだけが、真の勝者となります。## マルチモーダルクリエイティビティの大量生産生成的ナarrativeの基本コンポーネントはすでに存在します：音声生成、音楽、画像、動画です。しかし、短いクリップを超えるコンテンツでは、監督のスタイル制御は長く、困難で、しばしば不可能です。2026年には、AIがついに真のマルチモーダル創作を実現します。ユーザーはモデルにあらゆる種類のリファレンスコンテンツを提供し、新しい作品を共同で生成し、特定のニーズに応じてシーンを編集し、異なる角度からシーケンスを再撮影し、リファレンス動画と同期させることが可能になります。Kling O1やRunway Alephのような製品は最初の一歩に過ぎず、モデルと応用の両面で革新が必要です。コンテンツ創作はAIのキラーアプリケーションの一つであり、ミームクリエイターからハリウッドの監督まで、多様なユーザー層に成功例が生まれるでしょう。## データスタックがインテリジェントエコシステムへと変貌現代のデータスタックは明確に進化しています：データインフラ企業はモジュール型サービスから統合プラットフォームへと移行しています。しかし、AIネイティブな真のデータアーキテクチャの黎明期にすぎません。未来のフローは双方向です：データは引き続き高性能なベクトルデータベースへと向かい、従来の構造化ストレージを超えます。同時に、AIエージェントは「コンテキスト問題」を解決します—データの正しい意味やビジネス定義への継続的アクセスを確保し、複数システム間で一貫した理解を維持します。従来のビジネスインテリジェンスツールやスプレッドシートは、データワークフローがますますエージェント化・自動化されるにつれて根本的に進化します。このデータとインフラの不可逆的な融合が、次世代の競争優位を決定します。## ビデオは居住可能な環境へと進化2026年、ビデオは受動的なメディアから、「住む」空間へと変貌します。動画モデルはついに時間を理解し、表示された内容を記憶し、人間の行動に反応し、一貫性と安定性を保ちます。キャラクターやオブジェクト、物理法則を長期間保持し、行動に実質的な影響を与え、因果関係の発展を可能にします。ビデオは単なるメディアから、構築のプラットフォームへと変わります：ロボットは訓練に使い、デザイナーはプロトタイピングを行い、エージェントは「やりながら」学習します。結果として生まれる環境は、断片的な短編映画のようではなく、生きた環境となり、知覚と行動のギャップを埋めます。これは、人間が自ら生成した作品に「居住」できる初めての瞬間です。## 垂直型ソフトウェアは協働の時代へAIは、医療、法務、不動産などの垂直型ソフトウェアの爆発的成長を牽引しています。これらの分野では、数億ドルの年間継続収益を迅速に達成しています。最初の革命は情報収集—検索、抽出、要約でした。2025年には、財務分析、残高照合、診断などの推論も導入されました。2026年には、「マルチプレイヤーモード」の本格的な変革が起こります。垂直型ソフトウェアは、特定の業界向けに設計されたインターフェースと統合能力を持ち、垂直分野の作業は本質的に協働的です：買い手、売り手、賃借人、コンサルタント、サプライヤーは、それぞれ異なる権限とコンプライアンスを持ちます。現在、各AIは孤立して動作し、渡りのポイントで混乱を招いています。2026年には、マルチプレイヤーAIが自動的に関係者間を調整し、変更を同期し、専門家に振り分け、交渉エージェントが相手側と交渉します。マルチエージェント・マルチヒューマンの協働による運用品質の向上により、切り替えコストは飛躍的に増加します—この協働ネットワークのレベルが、AIアプリケーションの最終的な「堀」になるでしょう。## クリエーションのターゲットが変化2026年までに、人々はエージェントを通じてネットワークとインタラクトし、従来の人間向けコンテンツ最適化は重要性を失います。Googleのランキングアルゴリズム、Amazonの商品配置、ニュース記事の魅力的なタイトルは、予測可能な人間の行動に最適化されていました—しかし、エージェントはページ5に埋もれた洞察も見逃しません。ソフトウェアも同様に変容します。従来は人間の目とクリックを前提として設計されていましたが、検索や解釈をエージェントが担うことで、ビジュアルデザインの重要性は低下します。エンジニアはもうGrafanaを手動で確認しません—AI SREがSlack上のテレメトリを自動解釈します。営業チームはCRMを閲覧しません—エージェントがパターンとインサイトを要約します。新たな最適化は、視覚的階層ではなく、機械にとっての可読性へと変わるのです。## スクリーンは価値指標から消滅過去15年間、「スクリーン前の時間」は最も重要な指標でした：Netflixの視聴時間、医療システムのクリック数、ChatGPTの使用時間です。しかし、「成果に基づく価格設定」の時代には、この指標は完全に中継されるでしょう。既に兆候が見えています：DeepResearchのクエリはほぼゼロ秒で結果を返し、巨大な価値を提供します；Abridgeは医師と患者の会話を自動記録し、その後の作業を管理します—医師はほとんど見ません；Cursorは完全なアプリケーションを開発し、エンジニアは次のステップを計画します；Hebbiaは自動的にピッチデッキを生成します。新たな指標は、医療満足度、生産性、分析者のウェルビーイングとなるでしょう。ROIの最も説得力のあるストーリーを語れる企業が引き続き勝ち続けます。## 健康なMAUが新たなヘルスケアの主役に2026年、健康な(monthly active users)（MAU）が医療分野を支配します。従来の医療は、主に高コストの慢性患者、集中治療患者、ほとんど医者にかからない人々の3つのカテゴリーにサービスを提供してきました。これらの人々はいつでも慢性患者になり得て、予防はこの移行を遅らせる可能性があります。しかし、治療を重視する現行の保険制度は、スクリーニングや積極的なモニタリングをほぼ排除しています。健康なMAUはこの構造を変えます：彼らは病気ではなく、定期的に自分の健康をモニタリングし、最も潜在的な顧客層となるのです。AIによる医療提供コストの削減、予防重視の保険商品登場、サブスクリプション型サービスへのユーザー支払い意欲により、健康なMAUは次世代のヘルステックの最有望顧客層となるでしょう—アクティブで、データ駆動型、予防志向です。## ワールドモデルがインタラクティブナarrativeを再定義2026年、ワールドモデルはインタラクティブな仮想世界とデジタル経済を通じて、ナarrativeを根本から変革します。MarbleやGenie 3のような技術は、テキストから完全な3D世界を生成し、ユーザーはビデオゲームのように探索できます。クリエイターの採用により、まったく新しい物語の形態が出現します—「Minecraftの生成モデル版」が誕生し、プレイヤーが広大で進化する宇宙を共同創造します。これらの世界は、プレイヤーとクリエイターの境界を曖昧にし、動的な共有現実を形成します。ファンタジー、ホラー、アドベンチャーが共存し、デジタル経済は繁栄し、クリエイターは資産を作りながら収益を得ます。これらの世界は、AIエージェントやロボットの訓練場にもなります。ワールドモデルは、新しいゲームジャンルだけでなく、新しいクリエイティブメディアと経済のフロンティアをもたらします。## 2026は「私の年」：完全なパーソナライズの時代2026年は、完全なパーソナライズの年となります。製品はもはや「平均的な消費者」向けに大量生産されず、「あなた」向けにカスタマイズされます。教育では、AIチューターが各学生のリズムと興味に合わせて調整します。医療では、AIがサプリメント、トレーニングプラン、食事を個別化します。メディアでは、AIがあなたの好みに合わせてコンテンツをリアルタイムでリミックスします。過去の巨人たちは、平均的なユーザーを見つけることで勝ちましたが、次の巨人たちは、ユーザーの中の個人を見つけることで勝ちます。## 最初のAIネイティブ大学の誕生2026年、最初の真のAIネイティブ大学が誕生します—知能システムを中心にゼロから構築された教育機関です。従来の大学はすでにAIを評価やチューターに採用していますが、今やより深い変革が現れています：リアルタイムで学習・最適化する「適応型学術機関」です。コース、チューター、研究、キャンパスマネジメントがリアルタイムのフィードバックに適応し、授業スケジュールが自己最適化され、リーディングリストが動的に更新され、各学生の学習経路が絶えず変化します。このAIネイティブ大学では、教授は「学習システムの設計者」となり、データを管理し、モデルを調整し、学生に機械の推論を評価させる方法を教えます。評価は「AIの意識」へとシフトし、学生がAIを使ったかどうかではなく、どう使ったかが問われます。システムと協働できる才能の需要が高まる中、この大学は新たな経済のタレントエンジンとなるでしょう。
2026年に人工知能が企業システムをどのように変革するか：a16zの4つの戦略的柱の予測
2026年を通じて、人工知能は単なるサポートツールとしての役割を超え、企業の基本的なプロセスに統合された自律的な運用エンティティへと進化します。この移行は重要な節目であり、ポイントごとの自動化からインフラ、ワークフロー、そして人間と知能システム間のインタラクション方式の完全な再定義へとつながります。
この進化の主要な署名者は、a16zの4つの戦略チームであり、彼らは来年支配的となる4つの大きな変革を特定しました：マルチモーダルデータ管理、サイバーセキュリティの自動化、知能エージェント向けネイティブインフラ、そしてマルチモーダルクリエイティビティです。これらに加え、垂直型企業ソフトウェア、予防医療、ワールドモデルを用いたインタラクティブ環境の創造にも影響が拡大します。
情報の混乱：知能企業の真のボトルネック
今日、企業が直面している最も差し迫った課題は、モデルの計算能力ではなく、非構造化データの混沌です。現代の企業環境では、重要な知識の80％がPDF、スクリーンショット、動画、ログ、半構造化情報リポジトリに散在しています。AIモデルがますます高度になる一方で、入力の質は不安定なままです：retrieval-augmented generationシステムは幻覚を生み出し、知能エージェントは高コストなミスを犯し、重要なワークフローは依然として手動の品質管理に大きく依存しています。
真の制約はアルゴリズムではなく、情報のエントロピーです。混沌としたドキュメントから構造を抽出し、データの信頼性を検証し、マルチモーダル情報を同期・管理できるスタートアップが企業知識の守護者となるでしょう。応用範囲は広く、契約分析、規制遵守の検証、保険請求管理、オンボーディングプロセス、インテリジェントカスタマーサービス、自動調達などです。
勝ち残るプラットフォームは、データを新鮮で検索可能かつ一貫性のある状態に保ち、情報の混乱を競争優位の基盤に変えることができるものです。
サイバーセキュリティ：AIがタレント不足のパラドックスを解決
サイバーセキュリティ業界は逆説的な危機に直面しています：(CISO)のセキュリティ責任者は高度に専門的な人材を採用し、その後、ログ解析などの反復的で疲弊するタスクに割り当てています。2013年から2021年までに、サイバーセキュリティのグローバルな人材ギャップは100万人未満から300万人に増加し、これは組織自身によって人工的に拡大されたタレント不足です。
このサイクルは悪循環です：企業が購入したツールは「すべてを無差別に認識」し、チームは「すべてを検証」せざるを得ません。2026年には、AIがこのループを断ち切ります。ネイティブAIシステムは、大部分の冗長なタスクを自動化し、専門的な技術者は本当にやりたいこと—攻撃者の追跡、堅牢なセキュリティインフラの構築、重要な脆弱性の修正—に集中できるようになります。これは単なる活動の自動化ではなく、セキュリティ専門家が組織に提供できる価値の再構築です。
インフラの全面的再構築
2026年の最も根本的なインフラ変革は、外部からではなく、企業のバックエンドシステムの内部再定義からもたらされます。企業は予測可能なトラフィック—低競争、人的速度—から、知能エージェントによって管理される反復的で爆発的かつ大規模な負荷へと移行しています。
現在のバックエンドは、人間の行動とシステムの応答の一対一の関係に最適化されています。知能エージェントの単一目標が5,000のサブタスク、データベースクエリ、内部API呼び出しをミリ秒単位で生成する場合、従来のシステムは耐えられません。従来型のデータベースやレートリミッターは、分散攻撃のように見えます。
「エージェントネイティブ」インフラが標準となるでしょう。新システムは、「サンダリングハード」の効果をデフォルト設定とし、コールドスタートを大幅に短縮し、レイテンシを安定させ、並列処理の限界を何桁も高める必要があります。真のボトルネックは、ルーティング、分散ロック制御、一貫性のある状態管理、大規模並列実行そのものに移るでしょう。ツールへの呼び出しの洪水に耐えられるプラットフォームだけが、真の勝者となります。
マルチモーダルクリエイティビティの大量生産
生成的ナarrativeの基本コンポーネントはすでに存在します：音声生成、音楽、画像、動画です。しかし、短いクリップを超えるコンテンツでは、監督のスタイル制御は長く、困難で、しばしば不可能です。2026年には、AIがついに真のマルチモーダル創作を実現します。
ユーザーはモデルにあらゆる種類のリファレンスコンテンツを提供し、新しい作品を共同で生成し、特定のニーズに応じてシーンを編集し、異なる角度からシーケンスを再撮影し、リファレンス動画と同期させることが可能になります。Kling O1やRunway Alephのような製品は最初の一歩に過ぎず、モデルと応用の両面で革新が必要です。コンテンツ創作はAIのキラーアプリケーションの一つであり、ミームクリエイターからハリウッドの監督まで、多様なユーザー層に成功例が生まれるでしょう。
データスタックがインテリジェントエコシステムへと変貌
現代のデータスタックは明確に進化しています：データインフラ企業はモジュール型サービスから統合プラットフォームへと移行しています。しかし、AIネイティブな真のデータアーキテクチャの黎明期にすぎません。
未来のフローは双方向です：データは引き続き高性能なベクトルデータベースへと向かい、従来の構造化ストレージを超えます。同時に、AIエージェントは「コンテキスト問題」を解決します—データの正しい意味やビジネス定義への継続的アクセスを確保し、複数システム間で一貫した理解を維持します。従来のビジネスインテリジェンスツールやスプレッドシートは、データワークフローがますますエージェント化・自動化されるにつれて根本的に進化します。このデータとインフラの不可逆的な融合が、次世代の競争優位を決定します。
ビデオは居住可能な環境へと進化
2026年、ビデオは受動的なメディアから、「住む」空間へと変貌します。動画モデルはついに時間を理解し、表示された内容を記憶し、人間の行動に反応し、一貫性と安定性を保ちます。キャラクターやオブジェクト、物理法則を長期間保持し、行動に実質的な影響を与え、因果関係の発展を可能にします。
ビデオは単なるメディアから、構築のプラットフォームへと変わります：ロボットは訓練に使い、デザイナーはプロトタイピングを行い、エージェントは「やりながら」学習します。結果として生まれる環境は、断片的な短編映画のようではなく、生きた環境となり、知覚と行動のギャップを埋めます。これは、人間が自ら生成した作品に「居住」できる初めての瞬間です。
垂直型ソフトウェアは協働の時代へ
AIは、医療、法務、不動産などの垂直型ソフトウェアの爆発的成長を牽引しています。これらの分野では、数億ドルの年間継続収益を迅速に達成しています。最初の革命は情報収集—検索、抽出、要約でした。2025年には、財務分析、残高照合、診断などの推論も導入されました。
2026年には、「マルチプレイヤーモード」の本格的な変革が起こります。垂直型ソフトウェアは、特定の業界向けに設計されたインターフェースと統合能力を持ち、垂直分野の作業は本質的に協働的です：買い手、売り手、賃借人、コンサルタント、サプライヤーは、それぞれ異なる権限とコンプライアンスを持ちます。
現在、各AIは孤立して動作し、渡りのポイントで混乱を招いています。2026年には、マルチプレイヤーAIが自動的に関係者間を調整し、変更を同期し、専門家に振り分け、交渉エージェントが相手側と交渉します。マルチエージェント・マルチヒューマンの協働による運用品質の向上により、切り替えコストは飛躍的に増加します—この協働ネットワークのレベルが、AIアプリケーションの最終的な「堀」になるでしょう。
クリエーションのターゲットが変化
2026年までに、人々はエージェントを通じてネットワークとインタラクトし、従来の人間向けコンテンツ最適化は重要性を失います。Googleのランキングアルゴリズム、Amazonの商品配置、ニュース記事の魅力的なタイトルは、予測可能な人間の行動に最適化されていました—しかし、エージェントはページ5に埋もれた洞察も見逃しません。
ソフトウェアも同様に変容します。従来は人間の目とクリックを前提として設計されていましたが、検索や解釈をエージェントが担うことで、ビジュアルデザインの重要性は低下します。エンジニアはもうGrafanaを手動で確認しません—AI SREがSlack上のテレメトリを自動解釈します。営業チームはCRMを閲覧しません—エージェントがパターンとインサイトを要約します。新たな最適化は、視覚的階層ではなく、機械にとっての可読性へと変わるのです。
スクリーンは価値指標から消滅
過去15年間、「スクリーン前の時間」は最も重要な指標でした：Netflixの視聴時間、医療システムのクリック数、ChatGPTの使用時間です。しかし、「成果に基づく価格設定」の時代には、この指標は完全に中継されるでしょう。
既に兆候が見えています：DeepResearchのクエリはほぼゼロ秒で結果を返し、巨大な価値を提供します；Abridgeは医師と患者の会話を自動記録し、その後の作業を管理します—医師はほとんど見ません；Cursorは完全なアプリケーションを開発し、エンジニアは次のステップを計画します；Hebbiaは自動的にピッチデッキを生成します。
新たな指標は、医療満足度、生産性、分析者のウェルビーイングとなるでしょう。ROIの最も説得力のあるストーリーを語れる企業が引き続き勝ち続けます。
健康なMAUが新たなヘルスケアの主役に
2026年、健康な(monthly active users)（MAU）が医療分野を支配します。従来の医療は、主に高コストの慢性患者、集中治療患者、ほとんど医者にかからない人々の3つのカテゴリーにサービスを提供してきました。
これらの人々はいつでも慢性患者になり得て、予防はこの移行を遅らせる可能性があります。しかし、治療を重視する現行の保険制度は、スクリーニングや積極的なモニタリングをほぼ排除しています。健康なMAUはこの構造を変えます：彼らは病気ではなく、定期的に自分の健康をモニタリングし、最も潜在的な顧客層となるのです。
AIによる医療提供コストの削減、予防重視の保険商品登場、サブスクリプション型サービスへのユーザー支払い意欲により、健康なMAUは次世代のヘルステックの最有望顧客層となるでしょう—アクティブで、データ駆動型、予防志向です。
ワールドモデルがインタラクティブナarrativeを再定義
2026年、ワールドモデルはインタラクティブな仮想世界とデジタル経済を通じて、ナarrativeを根本から変革します。MarbleやGenie 3のような技術は、テキストから完全な3D世界を生成し、ユーザーはビデオゲームのように探索できます。
クリエイターの採用により、まったく新しい物語の形態が出現します—「Minecraftの生成モデル版」が誕生し、プレイヤーが広大で進化する宇宙を共同創造します。これらの世界は、プレイヤーとクリエイターの境界を曖昧にし、動的な共有現実を形成します。ファンタジー、ホラー、アドベンチャーが共存し、デジタル経済は繁栄し、クリエイターは資産を作りながら収益を得ます。これらの世界は、AIエージェントやロボットの訓練場にもなります。ワールドモデルは、新しいゲームジャンルだけでなく、新しいクリエイティブメディアと経済のフロンティアをもたらします。
2026は「私の年」：完全なパーソナライズの時代
2026年は、完全なパーソナライズの年となります。製品はもはや「平均的な消費者」向けに大量生産されず、「あなた」向けにカスタマイズされます。教育では、AIチューターが各学生のリズムと興味に合わせて調整します。医療では、AIがサプリメント、トレーニングプラン、食事を個別化します。メディアでは、AIがあなたの好みに合わせてコンテンツをリアルタイムでリミックスします。
過去の巨人たちは、平均的なユーザーを見つけることで勝ちましたが、次の巨人たちは、ユーザーの中の個人を見つけることで勝ちます。
最初のAIネイティブ大学の誕生
2026年、最初の真のAIネイティブ大学が誕生します—知能システムを中心にゼロから構築された教育機関です。従来の大学はすでにAIを評価やチューターに採用していますが、今やより深い変革が現れています：リアルタイムで学習・最適化する「適応型学術機関」です。
コース、チューター、研究、キャンパスマネジメントがリアルタイムのフィードバックに適応し、授業スケジュールが自己最適化され、リーディングリストが動的に更新され、各学生の学習経路が絶えず変化します。
このAIネイティブ大学では、教授は「学習システムの設計者」となり、データを管理し、モデルを調整し、学生に機械の推論を評価させる方法を教えます。評価は「AIの意識」へとシフトし、学生がAIを使ったかどうかではなく、どう使ったかが問われます。システムと協働できる才能の需要が高まる中、この大学は新たな経済のタレントエンジンとなるでしょう。