待ち受ける技術の展望：2026年を形成する主要予測

投資チームは、主要なベンチャーファーム全体で、市場のシグナルを定期的に統合し、次の技術的進歩の章を定義する課題を予測しています。エンタープライズテクノロジーが成熟し、AIネイティブのソリューションが普及するにつれて、いくつかの相互に関連する変化が、組織の構築、運用、価値創造の方法を変革しようとしています。以下は、インフラ、成長、ヘルスケア、そして新興の機会チームが今後1年で展望している展開です。

インフラの進化：混沌からオーケストレーションへ

データ洪水の制御

エンタープライズデータは逆説的な存在となっています：同時に最大の資産であり、最も解決が難しい問題です。組織は、PDF、動画ログ、メールチェーン、断片化されたデータベースなどの非構造化情報に溺れつつ、AIシステムは意味を抽出するのに苦労しています。このエントロピーは巨大な経済的機会を表しています：効果的なデータ構造化プラットフォームを構築する企業は、 downstreamの価値を大きく解き放つことができるのです。

問題の規模は驚異的です。今日、企業知識の約80%は非構造化フォーマットで存在していますが、RAGシステムはしばしば失敗し、AIエージェントはエッジケースで崩壊します。制約要因はもはやモデルの知性ではなく、データの質です。先見の明のあるスタートアップは、継続的なデータ管理に焦点を当てるでしょう：ドキュメントやメディアからの抽出、コンフリクト解決、パイプラインの整合性、鮮度維持などです。ユースケースは契約分析、コンプライアンスワークフロー、顧客オンボーディング、そして高度なエージェント駆動のプロセスに及びます。

セキュリティチームは treadmill から脱却

過去10年以上、サイバーセキュリティ組織は深刻な採用危機に直面してきました。2013年には求人は100万未満でしたが、2021年には300万に達しました。その根本原因は運用の逆説を明らかにします：セキュリティチームは検出システムを極めて包括的に展開しすぎて、圧倒的なアラート量を生み出しました。アナリストは脅威の追跡や新たな防御の構築ではなく、低付加価値のトリアージ作業に追われる日々を過ごしました。これにより、誤った労働力不足が生まれました：作業は退屈で自動化されているにもかかわらず、手動で割り当てられ続けたのです。

AIはこのサイクルを破壊します。2026年までに、知能化された自動化が反復作業を担い、セキュリティ専門家は高インパクトな活動に従事できるようになります：脅威ハンティング、システムアーキテクチャ、脆弱性の修復です。アラートトリアージやルーチン調査を自動化するプラットフォームは、組織の能力を飛躍的に拡大します。

インフラの衝撃：エージェント規模のワークロードに備える

今日のエンタープライズシステムは、予測可能な逐次的な人間のインタラクションを前提に設計されています：ユーザーの行動とシステムの応答が1：1の比率です。この前提はまもなく崩壊します。エージェント駆動のワークフローは、再帰的でバースト的、かつ大規模なトラフィックを生成し、人間のパターンとは全く異なるものとなるでしょう。コードのリファクタリングやログ分析を行う単一のAIエージェントは、ミリ秒単位で数千の並列データベースクエリやAPI呼び出しを引き起こす可能性があります。

従来のレートリミッターやデータベースにとって、これらのパターンは分散攻撃のように見えます。インフラは根本的に再設計を迫られます。焦点は予測可能なレイテンシから、「雷鳴の群れ」効果の処理へと移行します。コールドスタート時間は短縮され、同時実行制限は増加し、ルーティング、ロック、状態管理といった調整が重要なボトルネックとなります。エージェント規模の同時実行性をデフォルトの運用モードとみなすインフラプラットフォームだけが、この移行を乗り越えることができるでしょう。

マルチモーダルなクリエイティブツールチェーンの成熟

AIネイティブなクリエイティブ作業のための構成要素はすでに存在しています：生成音声、音楽合成、画像・動画生成はすべて機能的な成熟に達しています。しかし、これらを一貫した物語に組み立てるのは依然として面倒です。AIがシーンを続けたり、キャラクターの一貫性を保ったり、視点を再構築したりするシーケンスを作成するには、多大な手動介入が必要です。クリエイターが30秒の動画を入力し、新しいキャラクターやカメラアングル、リファレンス素材から同期したアクションのバリエーションを生成できるツールはどこにあるのでしょうか。

Kling O1やRunway Alephのような新興プラットフォームは、その可能性を示唆しています。2026年までに、Justine Mooreのクリエイティブテクノロジーグループの分析によると、マルチモーダルなクリエイティブツールは新たな閾値に到達します。クリエイターはあらゆるフォーマットのリファレンスコンテンツを提供し、モデルはシームレスにシーンを生成または編集します。これは、カジュアルなコンテンツ制作者からプロのスタジオまで、広範なクリエイティブエコシステムに及びます。勝者は、モデルアーキテクチャとアプリケーション設計の両面で革新し、複数のユーザーセグメントやユースケースに価値を取り込みます。

データインフラはAI統合に収束

「モダンデータスタック」はほぼ統合されました。Databricksのような統一プラットフォームは、Fivetran-dbtの合併例に続き、現在の市場を支配しています。しかし、業界は転換点に立っています：データインフラとAIインフラは切り離せません。2026年を定義するいくつかの変化は次の通りです。

ベクターデータベースは従来のデータウェアハウスと並行して動作し、セマンティックサーチと検索を支えます。AIエージェントは「コンテキスト問題」を解決し、適切なビジネスデータやセマンティックレイヤーに知的にアクセスし、複数の記録システムにわたって常に正確で最新の定義を持つアプリケーションを保証します。ビジネスインテリジェンスやスプレッドシートツールは、ワークフローがますますエージェント駆動になるにつれて進化し、自動化が手動のデータ探索に取って代わります。

動画は居住可能な空間へ

2026年までに、動画は受動的な消費モデルを超えます。モデルは因果関係や時間を理解し、長時間のシーケンス全体でキャラクターや物理法則を一貫させ、ユーザーが探索できる環境を生成します。ロボットは生成された環境で練習でき、デザイナーはインタラクションのプロトタイプを作成し、AIエージェントはシミュレーションを通じて学習します。

この変化は、動画を単なるフォーマットから媒体へと変貌させます—知覚と行動が絡み合うものです。ユーザーは生成されたコンテンツをクリップとしてではなく、持続的なデジタル空間として体験します。この能力は、AIトレーニング、ロボット学習、そして最終的には人工汎用知能の開発にとって非常に価値あるものとなるでしょう。

成長とエンタープライズ：静的記録から適応システムへ

受動的データベースは戦略的中心性を失う

数十年にわたり、「記録システム」—ERP、CRM、ITSMプラットフォーム—はエンタープライズテクノロジーの戦略的基盤として機能してきました。その役割は変化しています。高度な推論モデルは、今や直接運用データを読み書きし、推論します。これらのシステムは静的なリポジトリから、自律的なワークフローエンジンへと進化し、予測、調整、エンドツーエンドのプロセスを実行します。

戦略的優位性は、データ所有からエージェント実行環境の制御へと移行します。記録システムは、一般的な永続層へと退き、インターフェースは日常的に従業員が操作する動的なエージェント層へと変わります。2026年までに、エージェント層を制御する者がワークフローを支配します。

垂直業界ソフトウェアは情報作業から多者調整へと昇華

垂直業界向けソフトウェアは著しい成長を遂げています。ヘルスケア、法務、不動産のスタートアップは、わずか数年で$100 百万ドル以上の年間継続収益を生み出しています。金融や会計も追随しています。この進化は明確な段階を経て進みました。

最初は情報検索：関連データの発見、抽出、要約です。次に推論：財務書類の分析、システム間のスプレッドシートの照合、メンテナンス問題の診断です。

2026年は多者協働を解放します。垂直業界ソフトウェアは、ドメイン固有のロジック、統合、ワークフローをエンコードしているためです。しかし、業界の仕事は本質的に多関係者です：買い手と売り手、テナントと地主、コンサルタントとベンダーは、それぞれ異なる権限とコンプライアンス制約の下で運営しています。今日、各当事者はAIを独立して展開し、引き継ぎの失敗を生んでいます。メンテナンスAIは、現場スタッフがテナントに約束した内容を知らず、調達AIはCFOと調整しません。

この変革は、クロスステークホルダーの調整を通じて生まれます。AIシステムは、タスクを専門家にルーティングし、共有コンテキストを維持し、変更を同期させます。相手側AIはパラメータ内で交渉し、不均衡をフラグ付けします。この調整層は、耐久性のある堀を形成し、従来は持たなかったネットワーク効果をアプリケーションにもたらします。

ウェブは機械消費のために再編される

長年、デジタル資産は人間の発見に最適化されてきました：検索ランキングアルゴリズム、商品ページレイアウト、要約フォーマットなどです。高校のジャーナリズムでは、「5W1H」や注意を引くリードが教えられました。人間の読者はページ5の貴重な洞察を見逃しますが、AIはそうではありません。

2026年までに、エージェントがデジタル情報の主要インターフェースとなると、最適化のターゲットは視覚的階層から機械の読み取りやすさへと変わります。アプリケーションはエージェント解釈に合わせて再設計されます。エンジニアはもうGrafanaのダッシュボードをじっと見つめません。AIがテレメトリを解釈します。営業チームはCRMデータを手動で調べません。AIがパターンを抽出します。コンテンツ作成は、人間の視覚体験よりも機械の消費を優先します。

価格モデルはスクリーンタイムを超えて進化

15年間、「スクリーンタイム」指標が価値測定の主流でした：ストリーミング時間、マウスクリック、プラットフォームのエンゲージメントなどです。このパラダイムは、結果に基づく価格設定がベンダーとユーザーのインセンティブを一致させることで崩壊します。

現在の証拠を考えると、ChatGPT DeepResearchは最小限のスクリーンタイムにもかかわらず、巨大な価値を提供しています。Abridgeは医師と患者の会話を記録し、自動的にフォローアップを実行します—医師はほとんどインターフェースと関わりません。Cursorは完全なアプリケーションを生成し、エンジニアは次の機能に集中します。Hebbiaは数百のドキュメントからプレゼンテーションを合成し、投資銀行家は睡眠を取り戻します。

採用が加速するにつれ、スクリーンタイムはKPIとして時代遅れになります。ROIを明確に示す企業—改善された医師満足度、開発者効率、アナリストの健康、消費者の幸福—が競合を凌駕します。これには、従来の利用指標を超えた高度な測定が必要です。

ヘルスケア：患者分類の再定義

「健康的な月間アクティブユーザー」が市場セグメントとして浮上

従来のヘルスケアは、3つのユーザーアーキタイプに基づいて組織化されてきました：不安定なニーズを持つ病気の患者（(高コスト)）、集中的なケアを必要とする患者（(日常的な関与)）、そして健康な個人（(稀な関与)）。この分類は、定期的な監視を求めるが病気ではない、重要な新興セグメントを見落としています。

これらの「健康的な月間アクティブユーザー」は、自身の健康の推移を理解し、早期にトレンドを検知し、予防に取り組みたいと考えています。彼らは最大の消費者層を占める可能性がありますが、報酬制度は治療を重視し、予防にはほとんど報酬を与えません。保険は積極的な監視をほとんどカバーしません。

今、収束する力がこのダイナミクスを変えつつあります：AIはヘルスケアの提供コストを削減し、新しい保険商品は予防に焦点を当て、消費者はサブスクリプション支払いモデルを受け入れています。AIネイティブのヘルステックスタートアップや既存の企業は、継続的な関与、データ駆動の洞察、予防志向を通じてこのセグメントを獲得します。

新興の機会：生成世界と個人最適化

インタラクティブな仮想世界はエンターテインメントとシミュレーションを再構築

World LabsのMarbleやDeepMindのGenie 3のような技術は、テキストプロンプトから完全な3D環境を生成します。ユーザーはまるでゲームをプレイするかのようにこれらの空間を探索します。クリエイターがこれらのツールを採用するにつれ、まったく新しい物語形式が出現します：ユーザーが共同で巨大で進化する宇宙を創造する「生成マインクラフト」体験です。

これらの世界は、ゲームの仕組みと自然言語プログラミングを融合させています—プレイヤーは「何でもピンクに変えるブラシを作成して」と命令します。プレイヤーとクリエイターの境界は溶け、ユーザーは動的な共有現実の共同制作者となります。相互に連結された生成マルチバースが出現し、ファンタジー、ホラー、アドベンチャーのジャンルを同時にホストする可能性もあります。

エンターテインメントを超え、これらのモデルはAIエージェントやロボット、先進的なAIシステムの訓練のための豊かなシミュレーション環境として機能します。デジタル経済は、資産開発、メンタリング、ツール革新を通じてこれらの世界内で繁栄し、クリエイターは収入を得るでしょう。

カスタマイズが大量生産に取って代わる

2026年は、大量生産されたソリューションから、個別に調整された体験への移行の年です。Alphaschoolは、各学生の学習速度や興味に適応するAIチューターを構築し、スケール可能なパーソナライズ教育を実現します。AIは、個々の生理に基づいたサプリメント、トレーニング、食事プランを設計します。メディアプラットフォームは、個人の嗜好に合わせてコンテンツをリミックスしたパーソナライズされたフィードを提供します。

20世紀の最大手企業は、平均的な消費者を見つけることで成功しました。21世紀の最大手企業は、平均の中の個人を見つけることで成功します。2026年までに、最適化のターゲットは集団ではなく個人となるのです。

AIネイティブな大学：基盤からの制度再設計

大学は、採点、チューター、スケジューリングにAIを応用した実験を行ってきましたが、より深い変革は、AIシステムを中心に設計され、リアルタイムで適応・自己最適化する制度の構築です。

想像してください：研究の進展に合わせて、コースやリーディングリストが毎晩更新される。アドバイスは個々の状況に適応し、研究協力はデータフィードバックに基づいて再編される。建物の運営も自己最適化される。Arizona State UniversityのOpenAIとの提携やSUNYのAIリテラシー要件は、その初期動きを示しています。

AIネイティブな大学では、教授は学習システムの設計者となり、データ管理、モデルの調整、学生の機械的推論の指導を行います。評価も変わります：剽窃検出からAIリテラシー評価へ。学生は、AIを回避するのではなく、戦略的かつ透明なAIの利用に対して成績を得るのです。

あらゆるセクターがAIシステムの設計と協働に慣れた人材を必要とする中、これらの制度は、AI調整に堪能な卒業生を輩出する人材エンジンとなります。彼らは、新興経済の労働力を支えるでしょう。