2026年のAIの変革：a16zの投資チームがツールからエージェントへの移行をどう見るか、ジャスティン・ムーアのクリエイティブなフロンティアに関するビジョンを特集

人工知能が孤立したツールの応用を超えて成熟するにつれ、技術インフラ、企業のワークフロー、クリエイティブな生産に訪れる構造的変化は深遠で相互に関連しています。Andreessen Horowitzの投資チームが毎年発表する「Big Ideas 2026」レポートでは、AIが人間の命令に応じるユーティリティとしてではなく、自律的に人間と協働し、ニーズを予測し、産業全体を再構築するシステムへと根本的に再配置されつつある様子を概説しています。Justine Mooreと彼女のインフラ、成長、ヘルスケア、インタラクティブメディアの各チームの同僚たちは、2026年の姿を描き、AIワークロードを支えるアーキテクチャ、クリエイティブ専門家が使用するツール、企業の運営方法が同時に変革を迎えている様子を示しています。

データエントロピーと非構造化データの機会

信頼できるAIシステムの基盤は、Jennifer Liが指摘する企業AIの核心的課題であるデータエントロピーの制御にあります。すべての組織は、PDF、動画、ログ、メール、半構造化データセットなどの非構造化かつマルチモーダルな情報に溺れています。これらは企業の80％の制度的知識を含むにもかかわらず、知能システムにはほとんどアクセスできません。この「データ泥」状態は、RAGシステムが幻覚を見たり、エージェントが高コストな誤りを犯したり、重要なワークフローが手動の人間の検証に依存し続けるという悪循環を生み出しています。

企業は今や、この混沌から構造を抽出することは単なる技術的課題ではなく、競争優位性であると認識しています。ドキュメントインテリジェンス、画像処理、動画分析に焦点を当て、継続的にマルチモーダルデータを浄化、検証、管理できるスタートアップは、「企業知識の王国」を解き放つでしょう。これらの応用は契約分析、コンプライアンス、カスタマーサポート、調達、そして信頼できるコンテキストを必要とするエージェント駆動のワークフローへと拡大しています。

自動化によるサイバーセキュリティの再構築

2013年時点で100万人未満だった世界のサイバーセキュリティ人材不足は、2021年までに300万人に膨れ上がりましたが、その原因は人材不足ではなく、ワークフローの不整合にあります。セキュリティチームは自ら負担を増やし、無差別検出ツールを展開し、その後すべてを手動でレビューし「検閲」するという人工的な希少性のサイクルを生み出してきました。

2026年には、AIがこのダイナミクスを逆転させます。ログ解析、パターン識別、ルーチン作業の自動化により、セキュリティ専門家は本来の目的—攻撃者の追跡、安全なシステム構築、脆弱性の修正—に集中できるようになります。この自動化は人を置き換えることではなく、単調さからの解放を意味します。

エージェントネイティブなインフラ：轟音群衆への備え

Malika Aubakirovaは、2026年に訪れるインフラの大 upheaval を強調します。「人間の速度、低同時接続性」のトラフィックに最適化された企業のバックエンドは、「エージェント速度、再帰的、爆発的」なワークロードに対応できません。単一のエージェントがタスクをターゲットにすると、数千のサブタスク、データベースクエリ、API呼び出しをミリ秒で生成し、従来の人間ペースのインタラクションを想定したシステムにはDDoS攻撃のように映ります。

解決策は、コントロールプレーン自体の再設計を必要とします。エージェントネイティブなインフラは、轟音群衆効果をデフォルトとして受け入れ、コールドスタートを劇的に短縮し、レイテンシの変動を抑え、同時実行性の上限を何桁も引き上げる必要があります。真のボトルネックは調整です：ルーティング、ロック制御、状態管理、ポリシーの適用を大規模並列実行全体で行うこと。これを乗り越えられるプラットフォームが勝者となるでしょう。

Justine Mooreのクリエイティブマルチモダリティ：映像、キャラクター、一貫性の融合

最も変革的な変化の一つは、Justine Mooreによるクリエイティブツールの真のマルチモダリティ実現のビジョンです。生成音、音楽、画像、動画といったAIストーリーテリングの基盤はすでに存在しますが、それらは断片的です。30秒の動画クリップをAIモデルに入力するクリエイターは、新しいキャラクターを導入し、モーションをリファレンスに合わせ、異なる角度からシーンを再撮影しながら、一貫性、因果関係、物理の整合性を維持できるべきです。

Justine Mooreは、2026年をAIがシームレスなマルチモーダル創作を可能にする転換点と見なしています。Kling O1やRunway Alephのような第一世代の製品は既に登場していますが、真の革命はモデルとアプリケーションの両面での革新を必要とします。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、Justine Mooreは、クイック編集を駆使するミームクリエイターから複雑な制作を指揮するハリウッド監督まで、多数のブレークスルー製品の登場を予測しています。テキスト、画像、動画、音声を横断して流動的に作業できる能力は、クリエイターの働き方だけでなく、創造的な可能性そのものを再定義します。

AIネイティブなデータスタックの進化

現代のデータスタックは、Fivetranとdbtの統合、Databricksの拡大などにより統一プラットフォームに集約されていますが、真のAIネイティブなデータアーキテクチャの初期段階にあります。Jason Cuiは、次の三つの重要なフロンティアを指摘します：従来の構造化ストレージを超えて継続的に流れるデータの高性能ベクターデータベースへの移行、AIエージェントが複数システム間で一貫した理解を維持し続けるための「コンテキスト問題」の解決、そして従来のBIツールやスプレッドシートがより知的かつ自動化されたワークフローへと進化すること。

データインフラとAIインフラの融合は不可逆的であり、データとエージェントが深く結びつき、サイロ化されなくなるシステムを生み出します。

インタラクティブ動画：受動的コンテンツから探索可能な環境へ

Yoko Liの予測は、動画を受動的な視聴から超えたものに押し上げます。2026年には、動画は「歩き入る」場所となり、時間を理解し、前の状態を記憶し、私たちの行動に反応し、物理的な一貫性を保つ環境へと変貌します。キャラクターや物体、物理法則は長時間のインタラクションを通じて持続し、行動に真の因果関係をもたらします。

この変革により、動画は構築の媒体となります。シミュレーション環境で訓練されたロボット、進化するゲームメカニクス、経験を試作するデザイナー、直接のインタラクションを通じて学習するAIエージェントなどです。動画モデルによって生成される「生きた環境」は、知覚と行動のギャップをかつてないほど狭めます。

記録保持システムの支配の衰退

企業向けソフトウェアにおいて、Sarah Wangは大きな変革を予見しています。記録保持システムの中心的役割はついに揺らぎ始めるのです。AIは「意図」と「実行」を橋渡しし、運用データを直接読み書き推論します。ITSMやCRMシステムは、受動的なデータベースから自律的なワークフローエンジンへと変貌し、予測、調整、エンドツーエンドの実行を可能にします。インターフェース層は知能エージェント層に置き換わり、従来のシステム記録は「安価な永続ストレージ」へと後退します。戦略的優位性は、知能的な実行環境を制御する者に移ります。

垂直AIの台頭：情報からマルチエージェント協働へ

Alex Immermanは、法、ヘルスケア、不動産といった、すでに1億ドル超のARRを達成したセクターにおける垂直AIの軌跡を追います。最初の革命は情報の獲得に焦点を当て、データの抽出と要約を行いました。2025年の波は推論能力をもたらしました。2026年には、「マルチプレイヤーモード」が解放されます。垂直ソフトウェアは業界特有のインターフェースとデータを自然に持ち、業界の作業は複数の関係者と異なる権限、プロセス、コンプライアンス要件を伴います。

マルチプレイヤーAIは自動的に関係者間を調整し、コンテキストを維持し、変更を同期し、専門家にルーティングし、敵対的AIが境界内で交渉できるようにします。複数のエージェントと人間の協働が取引の質を向上させると、切り替えコストは飛躍的に上昇し、長らくAIアプリケーションが持たなかった「堀」が形成されます。

機械向けに再設計された未来

Stephenie Zhangは、根本的な前提に挑戦します。未来のアプリケーションはもはや人間の知覚に最適化されません。人々が知能エージェントを通じてやり取りする時代、ヒューマン中心のコンテンツ最適化は意味を失います。知能エージェントは、人間が見落とす深い洞察を第5ページで見つけ出します。ソフトウェア設計もこの変化に従います：エンジニアはもはやGrafanaのダッシュボードをじっと見つめることはなくなり、AI SREが自動的にテレメトリを分析し、Slackで洞察を提示します。営業チームも手動でCRMをめくることはなくなり、知能エージェントがパターンを自動的に要約します。

新たな最適化は、視覚的階層よりも機械の読み取りやすさを重視し、コンテンツの作り方と開発者が使うツールを根本的に変えます。

画面時間を超えたROI革命

Santiago Rodriguezは、「画面時間」—製品価値を測る15年の標準—は時代遅れだと宣言します。ChatGPTのDeepResearchクエリは、最小限の画面操作で莫大な価値を提供します。Abridgeは医師とのフォローアップを自動記録し、ほとんど画面を見ずに済ませます。Cursorはフルアプリケーション開発を完了させ、Hebbiaは膨大なドキュメントコレクションから投資ピッチデッキを生成し、アナリストはついに眠れるようになります。

エンゲージメント指標に代わり、結果に基づく価格設定が主流となります。課題は、医師満足度、開発者の生産性、アナリストの幸福度、ユーザーの満足度といった高度なROIを測ることにあり、AIとともに向上します。自社のROIストーリーを明確に伝える企業が引き続き勝ち続けるでしょう。

健康的なMAU：予防重視のヘルスケアの未来

Julie Yooは、ヘルスケアを再形成する新たなユーザー層として、「Healthy MAUs」—健康な状態を積極的に監視する人々—を挙げます。従来の医療は、Sick MAUs（高コストで周期的）、Sick DAUs（慢性ケア）、Healthy YAUs（稀に受診）の三つのグループにサービスを提供してきました。Healthy MAUsは最大の未開拓層であり、予防サービスのサブスクリプション料金を支払い、データ駆動の洞察に快適さを感じる層です。

AIによる医療提供コストの削減と予防保険商品の登場により、このデータ志向で予防重視の層は、次世代のヘルステクノロジーの最も有望な顧客基盤となります。

ワールドモデル、ハイパーパーソナライズ、AIネイティブ大学

Speedrunチーム（インタラクティブメディアとゲーム）は、三つの相互に関連する変化を示します。Jon Laiは、AIのワールドモデルがテキスト記述から探索可能な3D世界を生成する未来を予測します—MarbleやGenie 3のような技術により、全く新しいストーリーテリングの形態が生まれ、クリエイターが資産やガイダンス、インタラクティブツールを通じて収入を得る共有デジタル経済が形成されます。これらの世界は、AIエージェントやロボットの訓練環境にもなります。

Josh Luは、「My Year」の時代を予測します。そこでは、製品は大量市場向けの最適化を放棄し、個人に合わせたカスタマイズへと進化します。教育は各学生のペースに合わせ、健康サプリや運動ルーチンも個人に最適化され、メディアはリアルタイムで個人の好みにリミックスされます。過去の巨人たちは「平均ユーザー」を見つけることで勝ちましたが、未来の巨人たちは「平均の中の個人」を見つけることで勝ちます。

Emily Bennettは、最初の真のAIネイティブ大学を描きます—「適応型学術有機体」として、知能システムを中心にゼロから構築される大学です。コース、メンタリング、研究協力、運営はリアルタイムでフィードバックに基づき調整されます。新しい研究が出るたびにリーディングリストは動的に更新され、学習経路も個別に変化します。教授は「学習システムの設計者」になり、評価は「AIの活用度」—学生がAIを使ったかどうかではなく、どのように使ったかに変わります。産業界がAIと協働できる才能を切望する中、AIネイティブ大学は新しい経済のタレントエンジンとなるでしょう。

統一されたビジョン：ツールから環境へ、そしてエージェントへ

a16zの四つの投資チームに共通して見られるのは、AIの進化が孤立したツールから埋め込み環境、そして人間と共に動作する自律エージェントへと進む一貫した物語です。これは段階的な改善ではなく、インフラ、企業のワークフロー、クリエイティブな生産の構造的再編を意味します。この根本的な変化を認識し、自社のシステム、プロセス、タレント戦略を再構築できる組織が2026年に繁栄します。人間中心の最適化モデルに固執する企業は、産業を支えるシステムがまず知能エージェントにサービスを提供するように適応していく中で、不利な立場に追い込まれるでしょう。