テクノロジー投資家は、業界のあらゆる側面を研究しながら未来を予測すべきです。本分析では、人工知能、データインフラストラクチャ、新しいデジタルインタラクションの形態が2026年のビジネス環境をどのように変革するかについての重要な展望をまとめています。## データの混乱：問題から機会へ### マルチモーダリティのナビゲーション組織は膨大な情報の洪水に溺れています：PDF、動画、メール、スクリーンショット、散在する記録など。本当のボトルネックはデータ処理能力ではなく、それを取り巻くエントロピーです。企業知識の80％は非構造化データに存在し、新鮮さと真正性が絶えず劣化しています。RAGシステムは失敗し、エージェントは微妙だがコストのかかる誤りを犯し、重要なフローは依然として手動検査を必要としています。AIの投機的機能はこれを解決することを約束しますが、まずはクリーンなデータが必要です。文書、画像、動画から構造を抽出し、コンフリクトを解決し、パイプラインを修復し、回復性を維持できるプラットフォームを構築できるスタートアップが企業の知識管理を支配します。これらのアプリケーションはあらゆる場所にあります：契約分析、オンボーディングプロセス、クレーム、コンプライアンス、エンジニアリング検索、信頼できるコンテキストに依存するエージェントのフローなど。### サイバーセキュリティの再活性化サイバーセキュリティ業界は過去10年で逆説に直面しました：2013年の100万未満だった空きポジションが2021年には300万に増加したにもかかわらず、問題は実際の人材不足ではなく、退屈な作業にありました。チームはすべてを検出できるツールを購入し、その結果、誰も効率的にレビューできない膨大なアラートが生まれました。2026年までに、AIはこの悪循環を打破し、反復作業を自動化します。手作業が減ると、セキュリティ専門家は本当に重要なことに集中できるようになります：実際の脅威の追跡、新システムの設計、脆弱性の修復。## エージェント向けネイティブインフラ2026年の最も深いアーキテクチャの変化は、従来の企業バックエンドが自律型エージェントに対応できていないという認識です。現在のシステムは1：1の関係で設計されており、1人のユーザーがアクションを起こし、システムが応答します。エージェントは根本的に異なる動作をします。エージェントの目標は、ミリ秒単位で5,000のサブタスク、データベースクエリ、API呼び出しをトリガーすることです。従来のデータベースにとってはDDoS攻撃のように見えます。ボトルネックは計算能力ではなく、ルーティング、ブロッキング、状態管理、ポリシーの実行です。「実行の氾濫」がデフォルトの状態となります。冷起動時間は劇的に短縮される必要があり、レイテンシのばらつきはほぼなくなり、同時実行の制限は何倍にも増やす必要があります。この混乱をスケールして管理できるプラットフォームだけが成功します。## 創造性はマルチモーダル時代へ今や、音声、音楽、画像、動画の生成という構成要素を持っています。しかし、複雑な結果を得るには依然として時間がかかり、フラストレーションも伴います。なぜ30秒の動画をモデルに入力し、参照から生成されたキャラクターでシーンを続けさせたり、異なる角度から同じ動画を見たりしないのでしょうか？2026年は真のマルチモーダル解放の年となるでしょう。モデルにあらゆる種類の参照コンテンツを提供し、新しいコンテンツの作成やシーンの編集に利用します。最初の製品(Kling O1、Runway Aleph)は道筋を示していますが、まだ多くの未踏の領域があります。コンテンツ生成はAIの最も強力なユースケースの一つです。ミームからハリウッドの制作まで、あらゆるシナリオに向けた製品の波が到来します。微調整とビジュアルの一貫性が差別化要因となるでしょう。## ビデオは受動的から能動的へ2026年には、ビデオは単なる観察対象から、実際に存在している空間へと変わります。モデルは時間を理解し、既に示した内容を記憶し、あなたの行動に反応し、一貫性を保ちます。もはや断片だけを生成するのではなく、キャラクターやオブジェクト、物理法則を一定時間維持し、行動に結果をもたらす環境を作り出します。ロボットはタスクを練習し、ゲームは進化し、デザイナーはプロトタイプを作り、エージェントは実践的に学習します。初めて、自分が生成したビデオの中にいると感じるでしょう。ビデオは静止したクリップではなく、生きたメディアへと変貌します。## 記録システムは重要性を失う2026年の企業向けソフトウェアの真の破壊は、「記録システム」が価値の中心でなくなることです。AIは運用データを直接読み書きし、推論できるため、ITSMやCRMは受動的なデータベースから自律的なワークフローモーターへと変貌します。従来のシステムは汎用的な永続層に移行します。インターフェースは動的なエージェント層に変わります。戦略的な優位性は、従業員が日常的に使用するエージェントの実行環境を制御する者に属します。## 垂直型AI：検索から協働作業へ垂直型ソフトウェアは前例のない成長を遂げました。医療、法務、不動産の企業は、(数年でARRを達成しました。最初は情報検索：検索、抽出、要約でした。2025年には推論が登場：Hebbiaは財務諸表を分析し、Basisはスプレッドシートを照合します。2026年は真のマルチユーザ協働を解放します。垂直型の仕事は本質的に協働的です：買い手と売り手、入居者と供給者、アドバイザーと請負業者。各パーティは異なる権限とコンプライアンスフローを必要とし、それを理解しているのは垂直型ソフトウェアだけです。今日、各パーティは独立してAIを使用しており、同期の欠如が生じています。マルチエージェント協働の価値が拡大すれば、変化のコストも増加します。これまでにないネットワーク効果を目にするでしょう：協働層が防御の要となるのです。## エージェント向け設計、ヒト向けではなく2026年には、人々はエージェントを通じてウェブと対話します。人間向けに最適化されたものは、機械のためにはもはや重要ではありません。長年、GoogleランキングやAmazonの表示、最初のTL;DRのために最適化してきました。しかし、エージェントは第5ページも問題なく読むことができ、人間が決して見ないコンテンツも完全に処理します。この変化は設計を根本から変えます：ビジュアルインターフェースから機械向けの可読性へ。エンジニアはもはやGrafanaのダッシュボードを見ません。AIのSREはテレメトリを解釈し、Slackに分析を投稿します。営業チームはCRMを検索しません。AIが自動的にパターンを抽出します。もはや人間のためではなく、機械のために設計します。## 画面時間のメトリックは終焉へ15年間、画面時間は最重要指標でした。Netflixのストリーミング、医療記録のクリック、ChatGPTの利用時間：すべて重要なKPIでした。しかし、結果に基づく価格モデルがこれを変えつつあります。ChatGPTでDeep Researchを実行し、画面を見ずに大きな価値を得ることができます。Abridgeは医療会話を魔法のようにキャプチャし、医師が何も見ずにフォローアップを実行します。Cursorはエンドツーエンドのアプリを開発し、エンジニアは次の機能を計画します。AIの採用は医療満足度、開発者の効率、アナリストの福祉を向上させます。ROIを最も明確に示す企業が支配します。ユーザーあたりの料金は、より複雑なROI測定を必要とします：もはや画面時間だけでは不十分です。## 健全な月間アクティブユーザー従来の医療システムは、慢性疾患患者、重篤な患者、そしてめったに医療を求めない健康な若者を対象としています。新たに浮上したのは、「健全な月間アクティブユーザー」—定期的に健康をモニタリングしたいが病気ではない人々です。おそらく最大の消費者セグメントとなるでしょう。治療に焦点を当てたリインバースメントシステムは予防を評価しません。しかし、AIによるコスト削減と予防に焦点を当てた新しい保険商品により、企業はこのグループに大量にサービスを提供し始めるでしょう。彼らはデータに駆動され、予防に集中した積極的なユーザーです。最新のデータスタックはこれを支援するよう進化すべきです。## AIネイティブデータスタックデータエコシステムは著しく成熟していますが、真にAIネイティブなアーキテクチャの初期段階にあります。統合は引き続き進行中です：)Fivetran/dbt、Databricksの台頭(。今や、データとAIインフラは切り離せなくなっています。重要な方向性：高性能なベクトルデータベースへのデータフローと、構造化データ、AIエージェントによる「コンテキスト問題」の解決、ビジネスインテリジェンスツールやスプレッドシートの自動化とともに、データフローの自動化。## 仮想世界と生成的ナarrative2026年、AI駆動の世界モデルはナarrativeを革新します。MarbleやGenie 3のような技術は、テキストから完全な3D環境を生成し、ビデオゲームのように探索可能にします。これらは「生成的Minecraft」となり、プレイヤーが絶えず進化する宇宙を共同創造します。クリエイターは資産を作成し、初心者を導き、ツールを開発して収入を得ます。娯楽を超え、これらの世界はAIエージェントやロボットの訓練に役立つ豊かなシミュレーションとなります。世界モデルの台頭は、新たなゲーム、クリエイティブな媒体、経済的フロンティアの出現を示しています。## ラディカルなパーソナライズ：第1年2026年は、製品が大量生産から完全にカスタムメイドへと変わる年です。教育では、AlphaschoolのようなAIチューターが各学生のリズムと興味に適応します。健康では、AIが生理に基づいてサプリメント、運動、食事プランを設計します。メディアでは、クリエイターがニュースやストーリーを完全にパーソナライズされたフローに再構築します。過去の最大手企業は、平均的な消費者を見つけることで成功しました。次の時代は、平均の中の個人を見つけることで勝ちます。2026年、世界はすべての人に最適化されるのではなく、あなたに最適化され始めます。## AIネイティブ大学への道2026年には、AIシステムを中心にゼロから構築された最初の大学の誕生を見ることになるでしょう。大学はすでにAIを評価や指導に応用していますが、より深いものが出現します：リアルタイムで自己最適化する適応型学術システムです。想像してください：コース、アドバイス、研究協力、建物管理が継続的に調整される様子を。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が出るたびに夜ごと書き換えられ、学習ルートはリアルタイムで調整されます。教授は学習の設計者となり、データの責任者となり、学生に機械を問いただす方法を教えます。盗作検出ツールはAI意識の評価に取って代わり、評価はAIを使うかどうかではなく、その使い方に依存します。この大学は才能の源泉となり、進化する労働市場向けのAIシステム調整の専門家を育成します。新しい経済の基盤となる教育機関です。
2026年を定義する技術トレンド：多角的な視点からの包括的な展望
テクノロジー投資家は、業界のあらゆる側面を研究しながら未来を予測すべきです。本分析では、人工知能、データインフラストラクチャ、新しいデジタルインタラクションの形態が2026年のビジネス環境をどのように変革するかについての重要な展望をまとめています。
データの混乱：問題から機会へ
マルチモーダリティのナビゲーション
組織は膨大な情報の洪水に溺れています：PDF、動画、メール、スクリーンショット、散在する記録など。本当のボトルネックはデータ処理能力ではなく、それを取り巻くエントロピーです。企業知識の80％は非構造化データに存在し、新鮮さと真正性が絶えず劣化しています。
RAGシステムは失敗し、エージェントは微妙だがコストのかかる誤りを犯し、重要なフローは依然として手動検査を必要としています。AIの投機的機能はこれを解決することを約束しますが、まずはクリーンなデータが必要です。
文書、画像、動画から構造を抽出し、コンフリクトを解決し、パイプラインを修復し、回復性を維持できるプラットフォームを構築できるスタートアップが企業の知識管理を支配します。これらのアプリケーションはあらゆる場所にあります：契約分析、オンボーディングプロセス、クレーム、コンプライアンス、エンジニアリング検索、信頼できるコンテキストに依存するエージェントのフローなど。
サイバーセキュリティの再活性化
サイバーセキュリティ業界は過去10年で逆説に直面しました：2013年の100万未満だった空きポジションが2021年には300万に増加したにもかかわらず、問題は実際の人材不足ではなく、退屈な作業にありました。チームはすべてを検出できるツールを購入し、その結果、誰も効率的にレビューできない膨大なアラートが生まれました。
2026年までに、AIはこの悪循環を打破し、反復作業を自動化します。手作業が減ると、セキュリティ専門家は本当に重要なことに集中できるようになります：実際の脅威の追跡、新システムの設計、脆弱性の修復。
エージェント向けネイティブインフラ
2026年の最も深いアーキテクチャの変化は、従来の企業バックエンドが自律型エージェントに対応できていないという認識です。現在のシステムは1：1の関係で設計されており、1人のユーザーがアクションを起こし、システムが応答します。
エージェントは根本的に異なる動作をします。エージェントの目標は、ミリ秒単位で5,000のサブタスク、データベースクエリ、API呼び出しをトリガーすることです。従来のデータベースにとってはDDoS攻撃のように見えます。ボトルネックは計算能力ではなく、ルーティング、ブロッキング、状態管理、ポリシーの実行です。
「実行の氾濫」がデフォルトの状態となります。冷起動時間は劇的に短縮される必要があり、レイテンシのばらつきはほぼなくなり、同時実行の制限は何倍にも増やす必要があります。この混乱をスケールして管理できるプラットフォームだけが成功します。
創造性はマルチモーダル時代へ
今や、音声、音楽、画像、動画の生成という構成要素を持っています。しかし、複雑な結果を得るには依然として時間がかかり、フラストレーションも伴います。なぜ30秒の動画をモデルに入力し、参照から生成されたキャラクターでシーンを続けさせたり、異なる角度から同じ動画を見たりしないのでしょうか？
2026年は真のマルチモーダル解放の年となるでしょう。モデルにあらゆる種類の参照コンテンツを提供し、新しいコンテンツの作成やシーンの編集に利用します。最初の製品(Kling O1、Runway Aleph)は道筋を示していますが、まだ多くの未踏の領域があります。
コンテンツ生成はAIの最も強力なユースケースの一つです。ミームからハリウッドの制作まで、あらゆるシナリオに向けた製品の波が到来します。微調整とビジュアルの一貫性が差別化要因となるでしょう。
ビデオは受動的から能動的へ
2026年には、ビデオは単なる観察対象から、実際に存在している空間へと変わります。モデルは時間を理解し、既に示した内容を記憶し、あなたの行動に反応し、一貫性を保ちます。
もはや断片だけを生成するのではなく、キャラクターやオブジェクト、物理法則を一定時間維持し、行動に結果をもたらす環境を作り出します。ロボットはタスクを練習し、ゲームは進化し、デザイナーはプロトタイプを作り、エージェントは実践的に学習します。
初めて、自分が生成したビデオの中にいると感じるでしょう。ビデオは静止したクリップではなく、生きたメディアへと変貌します。
記録システムは重要性を失う
2026年の企業向けソフトウェアの真の破壊は、「記録システム」が価値の中心でなくなることです。AIは運用データを直接読み書きし、推論できるため、ITSMやCRMは受動的なデータベースから自律的なワークフローモーターへと変貌します。
従来のシステムは汎用的な永続層に移行します。インターフェースは動的なエージェント層に変わります。戦略的な優位性は、従業員が日常的に使用するエージェントの実行環境を制御する者に属します。
垂直型AI：検索から協働作業へ
垂直型ソフトウェアは前例のない成長を遂げました。医療、法務、不動産の企業は、(数年でARRを達成しました。最初は情報検索：検索、抽出、要約でした。2025年には推論が登場：Hebbiaは財務諸表を分析し、Basisはスプレッドシートを照合します。
2026年は真のマルチユーザ協働を解放します。垂直型の仕事は本質的に協働的です：買い手と売り手、入居者と供給者、アドバイザーと請負業者。各パーティは異なる権限とコンプライアンスフローを必要とし、それを理解しているのは垂直型ソフトウェアだけです。
今日、各パーティは独立してAIを使用しており、同期の欠如が生じています。マルチエージェント協働の価値が拡大すれば、変化のコストも増加します。これまでにないネットワーク効果を目にするでしょう：協働層が防御の要となるのです。
エージェント向け設計、ヒト向けではなく
2026年には、人々はエージェントを通じてウェブと対話します。人間向けに最適化されたものは、機械のためにはもはや重要ではありません。長年、GoogleランキングやAmazonの表示、最初のTL;DRのために最適化してきました。
しかし、エージェントは第5ページも問題なく読むことができ、人間が決して見ないコンテンツも完全に処理します。この変化は設計を根本から変えます：ビジュアルインターフェースから機械向けの可読性へ。
エンジニアはもはやGrafanaのダッシュボードを見ません。AIのSREはテレメトリを解釈し、Slackに分析を投稿します。営業チームはCRMを検索しません。AIが自動的にパターンを抽出します。もはや人間のためではなく、機械のために設計します。
画面時間のメトリックは終焉へ
15年間、画面時間は最重要指標でした。Netflixのストリーミング、医療記録のクリック、ChatGPTの利用時間：すべて重要なKPIでした。しかし、結果に基づく価格モデルがこれを変えつつあります。
ChatGPTでDeep Researchを実行し、画面を見ずに大きな価値を得ることができます。Abridgeは医療会話を魔法のようにキャプチャし、医師が何も見ずにフォローアップを実行します。Cursorはエンドツーエンドのアプリを開発し、エンジニアは次の機能を計画します。
AIの採用は医療満足度、開発者の効率、アナリストの福祉を向上させます。ROIを最も明確に示す企業が支配します。ユーザーあたりの料金は、より複雑なROI測定を必要とします：もはや画面時間だけでは不十分です。
健全な月間アクティブユーザー
従来の医療システムは、慢性疾患患者、重篤な患者、そしてめったに医療を求めない健康な若者を対象としています。新たに浮上したのは、「健全な月間アクティブユーザー」—定期的に健康をモニタリングしたいが病気ではない人々です。
おそらく最大の消費者セグメントとなるでしょう。治療に焦点を当てたリインバースメントシステムは予防を評価しません。しかし、AIによるコスト削減と予防に焦点を当てた新しい保険商品により、企業はこのグループに大量にサービスを提供し始めるでしょう。
彼らはデータに駆動され、予防に集中した積極的なユーザーです。最新のデータスタックはこれを支援するよう進化すべきです。
AIネイティブデータスタック
データエコシステムは著しく成熟していますが、真にAIネイティブなアーキテクチャの初期段階にあります。統合は引き続き進行中です：)Fivetran/dbt、Databricksの台頭(。今や、データとAIインフラは切り離せなくなっています。
重要な方向性：高性能なベクトルデータベースへのデータフローと、構造化データ、AIエージェントによる「コンテキスト問題」の解決、ビジネスインテリジェンスツールやスプレッドシートの自動化とともに、データフローの自動化。
仮想世界と生成的ナarrative
2026年、AI駆動の世界モデルはナarrativeを革新します。MarbleやGenie 3のような技術は、テキストから完全な3D環境を生成し、ビデオゲームのように探索可能にします。これらは「生成的Minecraft」となり、プレイヤーが絶えず進化する宇宙を共同創造します。
クリエイターは資産を作成し、初心者を導き、ツールを開発して収入を得ます。娯楽を超え、これらの世界はAIエージェントやロボットの訓練に役立つ豊かなシミュレーションとなります。世界モデルの台頭は、新たなゲーム、クリエイティブな媒体、経済的フロンティアの出現を示しています。
ラディカルなパーソナライズ：第1年
2026年は、製品が大量生産から完全にカスタムメイドへと変わる年です。教育では、AlphaschoolのようなAIチューターが各学生のリズムと興味に適応します。健康では、AIが生理に基づいてサプリメント、運動、食事プランを設計します。メディアでは、クリエイターがニュースやストーリーを完全にパーソナライズされたフローに再構築します。
過去の最大手企業は、平均的な消費者を見つけることで成功しました。次の時代は、平均の中の個人を見つけることで勝ちます。2026年、世界はすべての人に最適化されるのではなく、あなたに最適化され始めます。
AIネイティブ大学への道
2026年には、AIシステムを中心にゼロから構築された最初の大学の誕生を見ることになるでしょう。大学はすでにAIを評価や指導に応用していますが、より深いものが出現します：リアルタイムで自己最適化する適応型学術システムです。
想像してください：コース、アドバイス、研究協力、建物管理が継続的に調整される様子を。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が出るたびに夜ごと書き換えられ、学習ルートはリアルタイムで調整されます。
教授は学習の設計者となり、データの責任者となり、学生に機械を問いただす方法を教えます。盗作検出ツールはAI意識の評価に取って代わり、評価はAIを使うかどうかではなく、その使い方に依存します。
この大学は才能の源泉となり、進化する労働市場向けのAIシステム調整の専門家を育成します。新しい経済の基盤となる教育機関です。