過去1年で、AIの進化軌跡は根本的な変化を迎えました。重点はもはや単一モデルの性能突破に留まらず、システムレベルの能力構築へと移行しています——長いシーケンスの理解、文脈の一貫性、複雑なタスクの実行、そして複数のエージェント間の協働です。この変化は産業のアップデートの焦点も変え、単点のイノベーションからインフラ、ワークフロー、人間と機械のインタラクション方式の全面的な再構築へと導いています。a16zの4つの投資チームによる2026年の分析には一貫した明確な指針があります：AIはもはや単なるツールではなく、完全な環境、運用システム、さらには人類と並行して行動する主体へと進化しています。## インフラ革命：データ管理のパラダイムシフト**構造化データと非構造化データのジレンマ**各企業は膨大な非構造化データに埋もれています——PDFドキュメント、スクリーンショット、動画、ログ、メール、そして半構造化された"データ泥沼"です。問題は、モデルの知能度が向上するにつれ、入力側の混乱度が逆に増している点にあります。これにより、RAGシステムの幻覚やエージェントの高コストな微細な誤りが発生し、重要なワークフローは依然として人手による品質管理に大きく依存しています。企業AIの真のボトルネックは明らかです：データのエントロピーです。80%以上の企業知識を含む非構造化の世界では、データの新鮮さ、構造化度、真実性が継続的に低下しています。この"データの絡まり"を解決することは、次世代の起業機会となっています。企業は、多モーダルデータをクリーン、構造化、検証、ガバナンスする継続的な方法を必要とし、下流のAIワークロードが真に効率的に動作できるようにしなければなりません。このシステムの適用範囲はすべての業界に及びます：契約分析、ユーザー入居、保険金支払い管理、コンプライアンス監査、カスタマーサポート、購買プロセス、エンジニアリング研究、販売支援、分析パイプライン、そして信頼できる文脈に依存するすべてのエージェントワークフローです。文書、画像、動画から構造を抽出し、衝突を調整し、データパイプラインを修復し、データの新鮮さと検索性を維持できるプラットフォーム型企業は、企業知識とワークフローの"王国の鍵"を握ることになるでしょう。**セキュリティ防御の自己救済**サイバーセキュリティチームが直面する課題もまた深刻です。2013年から2021年にかけて、世界のサイバーセキュリティ職の空席は100万未満から300万へと増加しました。根本原因は、セキュリティチームが高度に専門化された技術人材を必要としながらも、面倒な第一線のセキュリティ作業——例えばログ分析——に投入している点にあります。こうした作業はほとんど誰もやりたがりません。より深い原因は、セキュリティチーム自身がこれらの低質な作業を生み出していることにあります。彼らが導入するツールは"内容を無差別に検出"し、チームは"すべての内容を検証"しなければならなくなります——これが人手不足と悪循環を生み出しています。2026年までに、AIはこのループを断ち切ります。大部分の繰り返し作業を自動化することで、AIは著しく人材不足を縮小します。業界の専門家は皆知っています：大規模なセキュリティチームの仕事の半分は自動化可能であり、問題は日常業務に埋もれて何を自動化すべきか考える時間がないことにあります。本物のAIネイティブツールは、セキュリティチームのこの思考を代行し、最終的には彼らが本当にやりたいこと——攻撃者の追跡、システムの構築、脆弱性の修復——に集中させることになるでしょう。**"エージェント優先"インフラが標準に**産業の最大のインフラ破壊は、内部からもたらされます。私たちは"人間の速度、低並行性、予測可能"なトラフィックから、"エージェントの速度、再帰的、爆発的、膨大"なワークロードへと移行しています。現在の企業のバックエンドアーキテクチャは、"1:1人間の行動とシステム応答"の比率で設計されており、このミリ秒級の再帰的な嵐には全く対応できません——単一のエージェントの"目標"が5000のサブタスク、データベースクエリ、内部API呼び出しを生み出すこともあります。エージェントがコードベースを再構築したり、安全ログをクリーンアップしたりしようとすると、その挙動はユーザーというよりもDDoS攻撃に近くなります。2026年のエージェントワークロードに対応するシステムを構築するには、制御プレーンの再設計が必要です。"エージェントネイティブ"なインフラが出現し始めています。新システムは"群れ効果"をデフォルト状態とみなす必要があります。コールドスタートを短縮し、遅延を安定させ、並行制限を数桁引き上げる必要があります。本当のボトルネックは、ルーティング、ロック制御、状態管理、大規模並列実行における戦略実行そのものに向かうでしょう。ツール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るのです。## 創造ツールのマルチモーダルな変容AIによるナarrativeの基盤コンポーネントはすでに整っています——音声生成、音楽制作、画像・動画生成です。しかし、コンテンツが短い動画の範囲を超えると、監督レベルのコントロールを得るには長く、苦痛で、時には不可能なこともあります。なぜモデルは30秒の動画を受け取り、提供された画像や音声の参考を使って新しいキャラクターを作り、同じシーンの撮影を続けることができないのでしょうか？なぜモデルは新しい角度から"リテイク"したり、動作を参考動画に合わせたりできないのでしょうか？2026年は、AIが真にマルチモーダルな創作を実現する年となるでしょう。ユーザーはあらゆる種類の参考コンテンツをモデルに提供し、新しい作品の共同生成や既存シーンの修正を行えるようになります。すでにKling O1やRunway Alephといった早期製品が登場していますが、これは始まりに過ぎません——モデルとアプリケーション層での新たなイノベーションが必要です。コンテンツ創作はAIの"キラーアプリ"の一つです。多くの成功製品が異なるユーザー層向けに登場する見込みです——絵文字パッククリエイターからハリウッドの監督まで。**動画はアクセス可能な環境へ**2026年には、動画はもはや受動的に観るコンテンツではなく、"入り込める"場所となるでしょう。動画モデルは時間を理解し、既に表示された内容を記憶し、私たちの行動に反応できるようになり、リアルな世界に近い安定性と一貫性を保ちつつ、数秒の散発的な画像だけを生成するのではなくなります。これらのシステムは、より長期間にわたり人物や物体、物理法則を維持し、行動に実際の影響を与え、因果関係の発展を可能にします。動画は単なるメディアから、構築空間へと変貌します——ロボットの訓練、ゲームメカニクスの進化、デザイナーのプロトタイプ作成、エージェントの"実践"学習です。生成された世界は、短い動画のようなものではなく、"生きた環境"となり、知覚と行動のギャップを埋めます。これは人類が初めて、自分たちが生成した動画の中に"居住"できる瞬間です。## 企業ソフトウェアの力の移行**"記録システム"の中心的役割の揺らぎ**2026年、企業ソフトウェアの真の革命は、根本的な変化に由来します：記録システムの中心的役割が衰退しつつあることです。AIは"意図"から"実行"までの距離を圧縮しています——モデルは企業運営データを直接読み書き推論でき、ITSMやCRMのような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ます。推論モデルとエージェントワークフローの急速な進展により、これらのシステムはもはやリクエストに応答するだけでなく、予測、調整、エンドツーエンドのプロセス実行も可能となります。インターフェースは動的なエージェント層へと進化し、従来の記録システム層は"低コストの永続ストレージ"へと後退し、戦略的リーダーシップは制御するエコシステムの参加者に移ります。**垂直AIは情報収集から多人数協働へと進化**AIは垂直型ソフトウェアの爆発的成長を促進しています。医療、法律、不動産の企業は、年間1億ドルの定期収入に急速に到達しつつあり、財務・会計も追随しています。最初の革命は情報取得です：検索、抽出、要約。2025年には推論が導入されます：Hebbiaは財務諸表を分析し、Basisはシステム間の残高を検証し、EliseAIはメンテナンス問題を診断し、サプライヤーと調整します。2026年には"多人数モード"が解き放たれるでしょう。垂直ソフトウェアは、業界特有のインターフェース、データ、統合能力を持ち、業界の仕事は本質的に協働的です：買い手、売り手、テナント、コンサルタント、サプライヤーは、それぞれ異なる権限、プロセス、コンプライアンス要件を持ちます。現状では、各AIは個別に動き、連携点で混乱と権限の欠落を生み出しています：契約分析AIはCFOのモデリング好みと連携できず、メンテナンスAIは現場のスタッフがテナントに約束した内容を理解していません。多人数協働AIはすべてを変えます：関係者間の調整を自動化し、文脈を維持し、変更を同期し、職能の専門家に自動転送し、取引相手のAIが制約範囲内で交渉し、不均衡な状況をマークして人間の審査に回します。"マルチエージェント＋マルチユーザー"の協働が運用の質を向上させるとき、その変換コストは急激に上昇します——この協働ネットワーク層は、長期的に欠落していたAIアプリケーションの"堀"となるでしょう。**コンテンツ最適化のターゲットが人間からエージェントへ**2026年には、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、コンテンツの最適化手法は人間にとって重要性を失います。私たちはかつて、予測可能な人間の行動に最適化してきました：Googleのランキング、Amazonのトップページ商品、ニュース記事の5W+1Hと魅力的なタイトル。人間は第5ページに埋もれた深い洞察を見逃すかもしれませんが、エージェントはそうしません。ソフトウェアも変わります。かつては人間の目とクリックのために設計されたUIやフローの最適化でしたが、エージェントが検索や解釈を引き継ぐと、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Grafanaを見つめる必要がなくなり、AI SREはリモート測定を自動解釈し、Slackで洞察を提供します；営業チームはCRMを手動で閲覧する必要がなくなり、エージェントがパターンと洞察を自動要約します。私たちはもはや人間のために設計するのではなく、エージェントのために設計します。新たな最適化は視覚的階層ではなく、機械可読性へとシフトします。これにより、コンテンツ創作とツールの使い方は根本的に変わるでしょう。**"スクリーンタイム" KPIの消滅**過去15年間、"スクリーンタイム"は製品価値の黄金指標でした：Netflixの視聴時間、医療システムのマウスクリック数、ChatGPTでの滞在時間。しかし、結果に基づく価格設定(outcome-based pricing)の時代が迫る中、スクリーンタイムは完全に消え去るでしょう。すでに兆候は見えています：ChatGPTのDeepResearchクエリはほとんどスクリーンタイムを必要とせずに大きな価値を提供し、Abridgeは医患会話を自動録音し、その後の作業を管理します。医師はほとんど画面を見ません；Cursorは完全なアプリを開発し、エンジニアは次の段階を計画しています；Hebbiaは大量の公開ドキュメントからピッチデックを自動生成し、投資銀行のアナリストはついに眠れるようになりました。課題は次の通りです：企業はより複雑なROI指標——医師の満足度、開発者の生産性、アナリストの福祉、ユーザーの幸福感……を見つける必要があります。これらすべてはAIの成長とともに向上します。最も明確なROIストーリーを語る企業が引き続き勝ち続けるのです。## 医療・バイオの新たなユーザー層**"健康なアクティブユーザー"が中心に**2026年までに、医療の新たなユーザー層が舞台の中心に躍り出ます：それは"健康な月間アクティブユーザー"(MAU)——病気ではないが定期的に自身の健康をモニタリングしたい月間アクティブユーザーです。従来の医療は主に3つの層にサービスを提供してきました：- 病気の月間アクティブ：高コストで周期的なニーズ- 病気の日間アクティブ：長期治療患者（例：ICU患者）- 健康の年間アクティブ：ほとんど医者にかからない人々健康の年間アクティブは、いつでも病気の月間または日間アクティブに変わる可能性があり、予防はこの変化を遅らせることができます。しかし、現行の保険システムは治療を前提としているため、積極的なスクリーニングやモニタリングはほぼ排除されています。健康MAUの登場は、この構造を変えます：彼らは病気ではないが、定期的に健康を監視したいと考える最大の潜在層です。予想されるのは、AIネイティブのスタートアップや従来の機関が"再パッケージ化"したバージョンで定期医療サービスを提供することです。AIが医療提供コストを削減し、予防重視の保険商品が登場し、ユーザーがサブスクリプションに支払う意欲を持つことで、「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、予防重視です。## インタラクティブな世界の創造的境界**世界モデルがナarrativeの方式を再構築**2026年には、AIの世界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を根本的に変革します。Marble(World Labs)やGenie 3(DeepMind)などの技術は、テキストから完全な3D世界を生成し、ユーザーはまるでビデオゲームの中を探索しているかのように体験できます。クリエイターがこれらのツールを採用するにつれ、新たなナarrativeの形態が出現します——さらには"生成式Minecraftバージョン"の登場もあり得ます。プレイヤーは広大で進化し続け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、アドベンチャーなどのジャンルが共存し、デジタル経済は繁栄します。クリエイターは資産を作成し、プレイヤーを誘導し、インタラクティブツールを開発して収益を得ることが可能です。これらの生成された世界は、AIエージェントやロボット、潜在的なAGIの訓練場ともなります。世界モデルがもたらすのは、新たなゲームのジャンルだけでなく、新しいクリエイティブなメディアや経済の最前線です。**パーソナライズの全時代へ**2026年は"私の時代"となるでしょう：製品はもはや"平均的な消費者"向けの大量生産ではなく、"あなた"に合わせて個別にカスタマイズされます。教育では、AlphaschoolのAIメンターが各学生のペースや興味に合わせて調整します。健康分野では、AIがあなたに合わせたサプリメント、運動プラン、食事を提案します。メディアでは、あなたの趣味に基づきリアルタイムでコンテンツをリミックスします。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、次の時代は"平均ユーザーの中の個人"を見つけることが勝利の鍵となるでしょう。2026年には、世界はすべての人のために最適化されるのではなく、"あなた"のために最適化されるのです。**AIネイティブ大学の誕生**2026年には、真のAIネイティブ大学——ゼロから構築された、インテリジェントシステムを中心とした機関——が登場します。従来の大学はすでにAIを用いた評価、指導、コース設計を行っていますが、今やより深い変革が進行中です："適応型学術有機体"がリアルタイムで学習し、自己最適化できる未来です。想像してみてください：コース、指導、研究、キャンパス管理がリアルタイムのフィードバックに適応し、スケジュールは自己最適化され、読書リストは新しい研究動向に合わせて更新され、各学生の学習経路は常に変化します。既存の例としては、アリゾナ州立大学とOpenAIの連携による数百のAIプロジェクトや、ニューヨーク州立大学がAIリテラシーを一般教育に取り入れていることがあります。AIネイティブ大学では：- 教授は"学習システムの建築家"となり、データ管理、モデル調整、学生への機械推論の評価を行います- 評価は"AI意識"へとシフトし、学生がAIを使ったかどうかではなく、どう使ったかを問いますすべての分野でAIと協働できる人材の需要が高まる中、この大学は新たな経済の"人材エンジン"となるでしょう。
2026年科技業の四大転換：ツールからシステムへ
過去1年で、AIの進化軌跡は根本的な変化を迎えました。重点はもはや単一モデルの性能突破に留まらず、システムレベルの能力構築へと移行しています——長いシーケンスの理解、文脈の一貫性、複雑なタスクの実行、そして複数のエージェント間の協働です。この変化は産業のアップデートの焦点も変え、単点のイノベーションからインフラ、ワークフロー、人間と機械のインタラクション方式の全面的な再構築へと導いています。
a16zの4つの投資チームによる2026年の分析には一貫した明確な指針があります：AIはもはや単なるツールではなく、完全な環境、運用システム、さらには人類と並行して行動する主体へと進化しています。
インフラ革命：データ管理のパラダイムシフト
構造化データと非構造化データのジレンマ
各企業は膨大な非構造化データに埋もれています——PDFドキュメント、スクリーンショット、動画、ログ、メール、そして半構造化された"データ泥沼"です。問題は、モデルの知能度が向上するにつれ、入力側の混乱度が逆に増している点にあります。これにより、RAGシステムの幻覚やエージェントの高コストな微細な誤りが発生し、重要なワークフローは依然として人手による品質管理に大きく依存しています。
企業AIの真のボトルネックは明らかです：データのエントロピーです。80%以上の企業知識を含む非構造化の世界では、データの新鮮さ、構造化度、真実性が継続的に低下しています。この"データの絡まり"を解決することは、次世代の起業機会となっています。
企業は、多モーダルデータをクリーン、構造化、検証、ガバナンスする継続的な方法を必要とし、下流のAIワークロードが真に効率的に動作できるようにしなければなりません。このシステムの適用範囲はすべての業界に及びます：契約分析、ユーザー入居、保険金支払い管理、コンプライアンス監査、カスタマーサポート、購買プロセス、エンジニアリング研究、販売支援、分析パイプライン、そして信頼できる文脈に依存するすべてのエージェントワークフローです。
文書、画像、動画から構造を抽出し、衝突を調整し、データパイプラインを修復し、データの新鮮さと検索性を維持できるプラットフォーム型企業は、企業知識とワークフローの"王国の鍵"を握ることになるでしょう。
セキュリティ防御の自己救済
サイバーセキュリティチームが直面する課題もまた深刻です。2013年から2021年にかけて、世界のサイバーセキュリティ職の空席は100万未満から300万へと増加しました。根本原因は、セキュリティチームが高度に専門化された技術人材を必要としながらも、面倒な第一線のセキュリティ作業——例えばログ分析——に投入している点にあります。こうした作業はほとんど誰もやりたがりません。
より深い原因は、セキュリティチーム自身がこれらの低質な作業を生み出していることにあります。彼らが導入するツールは"内容を無差別に検出"し、チームは"すべての内容を検証"しなければならなくなります——これが人手不足と悪循環を生み出しています。
2026年までに、AIはこのループを断ち切ります。大部分の繰り返し作業を自動化することで、AIは著しく人材不足を縮小します。業界の専門家は皆知っています：大規模なセキュリティチームの仕事の半分は自動化可能であり、問題は日常業務に埋もれて何を自動化すべきか考える時間がないことにあります。本物のAIネイティブツールは、セキュリティチームのこの思考を代行し、最終的には彼らが本当にやりたいこと——攻撃者の追跡、システムの構築、脆弱性の修復——に集中させることになるでしょう。
"エージェント優先"インフラが標準に
産業の最大のインフラ破壊は、内部からもたらされます。私たちは"人間の速度、低並行性、予測可能"なトラフィックから、"エージェントの速度、再帰的、爆発的、膨大"なワークロードへと移行しています。
現在の企業のバックエンドアーキテクチャは、"1:1人間の行動とシステム応答"の比率で設計されており、このミリ秒級の再帰的な嵐には全く対応できません——単一のエージェントの"目標"が5000のサブタスク、データベースクエリ、内部API呼び出しを生み出すこともあります。エージェントがコードベースを再構築したり、安全ログをクリーンアップしたりしようとすると、その挙動はユーザーというよりもDDoS攻撃に近くなります。
2026年のエージェントワークロードに対応するシステムを構築するには、制御プレーンの再設計が必要です。"エージェントネイティブ"なインフラが出現し始めています。新システムは"群れ効果"をデフォルト状態とみなす必要があります。コールドスタートを短縮し、遅延を安定させ、並行制限を数桁引き上げる必要があります。本当のボトルネックは、ルーティング、ロック制御、状態管理、大規模並列実行における戦略実行そのものに向かうでしょう。
ツール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るのです。
創造ツールのマルチモーダルな変容
AIによるナarrativeの基盤コンポーネントはすでに整っています——音声生成、音楽制作、画像・動画生成です。しかし、コンテンツが短い動画の範囲を超えると、監督レベルのコントロールを得るには長く、苦痛で、時には不可能なこともあります。
なぜモデルは30秒の動画を受け取り、提供された画像や音声の参考を使って新しいキャラクターを作り、同じシーンの撮影を続けることができないのでしょうか？なぜモデルは新しい角度から"リテイク"したり、動作を参考動画に合わせたりできないのでしょうか？
2026年は、AIが真にマルチモーダルな創作を実現する年となるでしょう。ユーザーはあらゆる種類の参考コンテンツをモデルに提供し、新しい作品の共同生成や既存シーンの修正を行えるようになります。すでにKling O1やRunway Alephといった早期製品が登場していますが、これは始まりに過ぎません——モデルとアプリケーション層での新たなイノベーションが必要です。
コンテンツ創作はAIの"キラーアプリ"の一つです。多くの成功製品が異なるユーザー層向けに登場する見込みです——絵文字パッククリエイターからハリウッドの監督まで。
動画はアクセス可能な環境へ
2026年には、動画はもはや受動的に観るコンテンツではなく、"入り込める"場所となるでしょう。動画モデルは時間を理解し、既に表示された内容を記憶し、私たちの行動に反応できるようになり、リアルな世界に近い安定性と一貫性を保ちつつ、数秒の散発的な画像だけを生成するのではなくなります。
これらのシステムは、より長期間にわたり人物や物体、物理法則を維持し、行動に実際の影響を与え、因果関係の発展を可能にします。動画は単なるメディアから、構築空間へと変貌します——ロボットの訓練、ゲームメカニクスの進化、デザイナーのプロトタイプ作成、エージェントの"実践"学習です。
生成された世界は、短い動画のようなものではなく、"生きた環境"となり、知覚と行動のギャップを埋めます。これは人類が初めて、自分たちが生成した動画の中に"居住"できる瞬間です。
企業ソフトウェアの力の移行
"記録システム"の中心的役割の揺らぎ
2026年、企業ソフトウェアの真の革命は、根本的な変化に由来します：記録システムの中心的役割が衰退しつつあることです。AIは"意図"から"実行"までの距離を圧縮しています——モデルは企業運営データを直接読み書き推論でき、ITSMやCRMのような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ます。
推論モデルとエージェントワークフローの急速な進展により、これらのシステムはもはやリクエストに応答するだけでなく、予測、調整、エンドツーエンドのプロセス実行も可能となります。インターフェースは動的なエージェント層へと進化し、従来の記録システム層は"低コストの永続ストレージ"へと後退し、戦略的リーダーシップは制御するエコシステムの参加者に移ります。
垂直AIは情報収集から多人数協働へと進化
AIは垂直型ソフトウェアの爆発的成長を促進しています。医療、法律、不動産の企業は、年間1億ドルの定期収入に急速に到達しつつあり、財務・会計も追随しています。
最初の革命は情報取得です：検索、抽出、要約。2025年には推論が導入されます：Hebbiaは財務諸表を分析し、Basisはシステム間の残高を検証し、EliseAIはメンテナンス問題を診断し、サプライヤーと調整します。2026年には"多人数モード"が解き放たれるでしょう。
垂直ソフトウェアは、業界特有のインターフェース、データ、統合能力を持ち、業界の仕事は本質的に協働的です：買い手、売り手、テナント、コンサルタント、サプライヤーは、それぞれ異なる権限、プロセス、コンプライアンス要件を持ちます。
現状では、各AIは個別に動き、連携点で混乱と権限の欠落を生み出しています：契約分析AIはCFOのモデリング好みと連携できず、メンテナンスAIは現場のスタッフがテナントに約束した内容を理解していません。
多人数協働AIはすべてを変えます：関係者間の調整を自動化し、文脈を維持し、変更を同期し、職能の専門家に自動転送し、取引相手のAIが制約範囲内で交渉し、不均衡な状況をマークして人間の審査に回します。
"マルチエージェント＋マルチユーザー"の協働が運用の質を向上させるとき、その変換コストは急激に上昇します——この協働ネットワーク層は、長期的に欠落していたAIアプリケーションの"堀"となるでしょう。
コンテンツ最適化のターゲットが人間からエージェントへ
2026年には、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、コンテンツの最適化手法は人間にとって重要性を失います。私たちはかつて、予測可能な人間の行動に最適化してきました：Googleのランキング、Amazonのトップページ商品、ニュース記事の5W+1Hと魅力的なタイトル。
人間は第5ページに埋もれた深い洞察を見逃すかもしれませんが、エージェントはそうしません。ソフトウェアも変わります。かつては人間の目とクリックのために設計されたUIやフローの最適化でしたが、エージェントが検索や解釈を引き継ぐと、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Grafanaを見つめる必要がなくなり、AI SREはリモート測定を自動解釈し、Slackで洞察を提供します；営業チームはCRMを手動で閲覧する必要がなくなり、エージェントがパターンと洞察を自動要約します。
私たちはもはや人間のために設計するのではなく、エージェントのために設計します。新たな最適化は視覚的階層ではなく、機械可読性へとシフトします。これにより、コンテンツ創作とツールの使い方は根本的に変わるでしょう。
“スクリーンタイム” KPIの消滅
過去15年間、"スクリーンタイム"は製品価値の黄金指標でした：Netflixの視聴時間、医療システムのマウスクリック数、ChatGPTでの滞在時間。
しかし、結果に基づく価格設定(outcome-based pricing)の時代が迫る中、スクリーンタイムは完全に消え去るでしょう。すでに兆候は見えています：ChatGPTのDeepResearchクエリはほとんどスクリーンタイムを必要とせずに大きな価値を提供し、Abridgeは医患会話を自動録音し、その後の作業を管理します。医師はほとんど画面を見ません；Cursorは完全なアプリを開発し、エンジニアは次の段階を計画しています；Hebbiaは大量の公開ドキュメントからピッチデックを自動生成し、投資銀行のアナリストはついに眠れるようになりました。
課題は次の通りです：企業はより複雑なROI指標——医師の満足度、開発者の生産性、アナリストの福祉、ユーザーの幸福感……を見つける必要があります。これらすべてはAIの成長とともに向上します。最も明確なROIストーリーを語る企業が引き続き勝ち続けるのです。
医療・バイオの新たなユーザー層
"健康なアクティブユーザー"が中心に
2026年までに、医療の新たなユーザー層が舞台の中心に躍り出ます：それは"健康な月間アクティブユーザー"(MAU)——病気ではないが定期的に自身の健康をモニタリングしたい月間アクティブユーザーです。
従来の医療は主に3つの層にサービスを提供してきました：
健康の年間アクティブは、いつでも病気の月間または日間アクティブに変わる可能性があり、予防はこの変化を遅らせることができます。しかし、現行の保険システムは治療を前提としているため、積極的なスクリーニングやモニタリングはほぼ排除されています。
健康MAUの登場は、この構造を変えます：彼らは病気ではないが、定期的に健康を監視したいと考える最大の潜在層です。
予想されるのは、AIネイティブのスタートアップや従来の機関が"再パッケージ化"したバージョンで定期医療サービスを提供することです。AIが医療提供コストを削減し、予防重視の保険商品が登場し、ユーザーがサブスクリプションに支払う意欲を持つことで、「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、予防重視です。
インタラクティブな世界の創造的境界
世界モデルがナarrativeの方式を再構築
2026年には、AIの世界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を根本的に変革します。Marble(World Labs)やGenie 3(DeepMind)などの技術は、テキストから完全な3D世界を生成し、ユーザーはまるでビデオゲームの中を探索しているかのように体験できます。
クリエイターがこれらのツールを採用するにつれ、新たなナarrativeの形態が出現します——さらには"生成式Minecraftバージョン"の登場もあり得ます。プレイヤーは広大で進化し続け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、アドベンチャーなどのジャンルが共存し、デジタル経済は繁栄します。クリエイターは資産を作成し、プレイヤーを誘導し、インタラクティブツールを開発して収益を得ることが可能です。これらの生成された世界は、AIエージェントやロボット、潜在的なAGIの訓練場ともなります。
世界モデルがもたらすのは、新たなゲームのジャンルだけでなく、新しいクリエイティブなメディアや経済の最前線です。
パーソナライズの全時代へ
2026年は"私の時代"となるでしょう：製品はもはや"平均的な消費者"向けの大量生産ではなく、"あなた"に合わせて個別にカスタマイズされます。
教育では、AlphaschoolのAIメンターが各学生のペースや興味に合わせて調整します。健康分野では、AIがあなたに合わせたサプリメント、運動プラン、食事を提案します。メディアでは、あなたの趣味に基づきリアルタイムでコンテンツをリミックスします。
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、次の時代は"平均ユーザーの中の個人"を見つけることが勝利の鍵となるでしょう。2026年には、世界はすべての人のために最適化されるのではなく、"あなた"のために最適化されるのです。
AIネイティブ大学の誕生
2026年には、真のAIネイティブ大学——ゼロから構築された、インテリジェントシステムを中心とした機関——が登場します。従来の大学はすでにAIを用いた評価、指導、コース設計を行っていますが、今やより深い変革が進行中です："適応型学術有機体"がリアルタイムで学習し、自己最適化できる未来です。
想像してみてください：コース、指導、研究、キャンパス管理がリアルタイムのフィードバックに適応し、スケジュールは自己最適化され、読書リストは新しい研究動向に合わせて更新され、各学生の学習経路は常に変化します。
既存の例としては、アリゾナ州立大学とOpenAIの連携による数百のAIプロジェクトや、ニューヨーク州立大学がAIリテラシーを一般教育に取り入れていることがあります。
AIネイティブ大学では：
すべての分野でAIと協働できる人材の需要が高まる中、この大学は新たな経済の"人材エンジン"となるでしょう。