ソフトウェアはすでにデジタル世界を制覇しました。次に来るのは真の革命です：物理的な世界をまったく新しい時代へと導きます。機械は見て、考え、行動することを学び始めており、工場から都市まで変革をもたらしています。## 再創造された産業：エネルギー、製造業、その他アメリカはゼロから産業の強さを再構築しています。興味深いのは、今回は過去を単に近代化しているのではなく、AIを核にして構築している点です。今日の機械は単に製品を作るだけでなく、よりクリーンな原子炉を設計し、鉱物採掘を最適化し、自律チームの群れを正確に調整しています。これらは人間のオペレーターには到底できないレベルです。AIを搭載した**高度な製造システム**は、エネルギーの生産、資源の採掘、材料の最終製品への変換方法を革新しています。米国の工場は再生しています。そして今回は、ソフトウェアと自動化が操作に組み込まれています。企業は過去のヘンリー・フォードの技術—規模と再現性を最初から考える—を応用していますが、最新のAI技術と組み合わせています。その結果、核反応炉の大量生産、住宅の高速建設、驚くべき速度で立ち上げられるデータセンターが実現しています。イーロン・マスクはこう言いました：「工場は製品だ」。そして今、それは本当になっています。## デジタル世界から物理世界へ長年、私たちはログやメトリクスを通じてデジタルシステムを観察することに夢中になってきました。今、その同じ論理が物理的な世界に移行しています。米国の都市は何十億ものカメラとセンサーを展開しています。物理的な可観測性—都市、電力網、重要インフラのリアルタイムの運用状況を把握すること—はもはやSFではありません。緊急性があります。実現可能です。この波の勝者は、プライバシーを保護し、相互運用性を持ち、社会の透明性を高めつつ自由を犠牲にしない信頼性の高いフレームワークを構築する企業です。これらのシステムは、火災の前兆を検知したり、工事現場の事故を防いだり、都市の物流を効率的に調整したりといったことを可能にします。## 産業用電子機器：原子とビットの出会い次の産業革命は工場だけで起こるのではありません。それは、工場を動かす機械の中にもあります。電子産業のスタックは、電気自動車、ドローン、データセンター、現代の製造業の背後にある統合技術です。鉱物を精製して部品に変換し、エネルギーをバッテリーに蓄え、電子機器で制御された電力を供給し、精密なモーターで動きを実現します。すべてソフトウェアによって調整されています。問題は、重要な材料の精製から先進的なチップの製造まで、西洋がこのスタックを構築する能力を失いつつあることです。アメリカが次の産業時代をリードしたいなら、その基盤となるハードウェアを製造しなければなりません。このアーキテクチャを支配する国が、数十年にわたり産業技術と軍事技術の未来を決定します。## データ：2026年の新しい石油2025年は、計算能力の不足とデータセンターの構築が話題でした。2026年は違います：質の高いデータの不足です。重要な産業—製造、建設、鉱業—は、大量の未構造化データを生成しています。トラックの出荷、計器の読み取り、保守作業、生産操作のすべてが、AIモデルの訓練素材となります。ScaleやAIラボのような企業は、「汗の工場」のデータを絶えず探し、高値で買い取っています。既存の物理インフラを持つ産業企業は、予想外の比較優位を発見します。それは、ほぼコストなしでこれらのデータを収集し、自社のモデルを訓練したり、第三者にライセンス供与したりできることです。同時に、自律型ラボは科学的発見を加速させています。多モーダルモデルの改良と高度なロボティクスの組み合わせにより、仮説の立案、実験設計、結果の分析、自動反復といった研究サイクルを完全に閉じることが可能になっています。人間の監督なしに継続的な実験が行われるのです。## ビジネスモデルを強化するAI最高のAIスタートアップは単にタスクを自動化するだけではありません。顧客の経済的価値を増幅させます。成功報酬型の法律事務所は、勝てば報酬を得る仕組みです。Eveのような企業は、自社のデータを使って成功確率を予測し、事務所がより良い選択をし、より多くの顧客にサービスを提供できるよう支援します。AIはコストを削減するのではなく、収益を増やすのです。2026年までに、この考え方はすべての産業に拡大します。AIシステムは、顧客のインセンティブと深く連動し、従来のソフトウェアでは実現できなかった複合的な優位性を生み出します。## 解き放たれた配信：ChatGPTはAIアプリストアに新技術には、爆発的な普及に必要な3つの要素があります：新しい技術、新しい消費者行動、新しい流通チャネル。長年、AIは最初の2つを満たしてきました。ネイティブな配信チャネルが欠けていました。今、それが到来します。OpenAI Apps SDK、Appleのミニアプリサポート、ChatGPTのグループチャットを通じて、開発者は直接9億人のユーザーにアクセスできます。これが最後のピースです。2026年には、AI駆動の消費者向け製品の爆発的な登場が予想されます。無視すればリスクです。## 音声エージェント：サイエンスフィクションからビジネス現実へ18ヶ月で、AIエージェントは理論から実運用へと移行しました。中小企業から大企業まで、何千もの企業が音声AIを使って予約を設定し、情報を収集し、アンケートを実施しています。これらのエージェントはコスト削減と追加収入だけでなく、従業員をより価値のある、興味深い仕事に解放します。現在、多くの企業は「音声を入り口とする」だけのサービスを提供しています—一つまたは少数の通話タイプです。近い将来、フルワークフローを管理し、可能であればマルチモーダルなアシスタントも登場します。エージェントは企業システムに深く統合され、複雑なインタラクションを管理します。各企業は、音声ベースのAI製品を展開し、重要なビジネスプロセスを最適化すべきです。## 予測ではなく、先取りするアプリ2026年には、ユーザーはプロンプトの箱にさよならを告げるでしょう。次世代のAIアプリは、プロンプトを表示しません。行動を観察し、積極的に操作を提案します。あなたのIDEは、質問する前にリファクタリングを提案します。CRMは自動的にフォローアップメールを生成します。デザインツールは作業中にバリエーションを作り出します。AIは、ユーザーの意図によって動作する見えない足場となり、明示的な指示ではなく、背景にある意図を捉えます。## 銀行と保険：ついにゼロからの再構築多くの銀行や保険会社は、従来のシステムにAI機能を組み込んできました。しかし、インフラをゼロから再構築しなければ、金融サービスの真の変革は起きません。2026年までに、近代化しないリスクは失敗のリスクを上回るでしょう。大手金融機関は、従来のプロバイダーからネイティブAIの代替へと移行します。ワークフローは簡素化されます。既存の分類は、KYC、口座開設、取引監視を一つのリスクプラットフォームに融合します。勝者は、従来の企業の10倍の規模に成長します。未来は、古いシステムにAIを載せることではありません。最初からAIを基盤とした全く新しいオペレーティングシステムを構築することです。## AIは(シリコンバレー外の)企業の99%に到達これまで、AIスタートアップの利益の大部分は、ベイエリアの企業の1%に集中していました。2026年には、これが根本的に変わります。企業は、AIの最大の機会はシリコンバレーの外にあることに気づきます。スタートアップは、コンサルティングやサービス、製造などの伝統的な大規模垂直産業の中に隠れた機会を見つけるための先見的戦略を活用します。開発が遅いこれらの産業では、AIは巨大なチャンスを提供します。新規の企業向けに販売する方法を学んだスタートアップは、かつてない規模で拡大します。Stripe、Deel、Mercury、Rampはその例です。彼らの顧客は、設立時には存在しませんでした。2026年には、このパターンが複数の企業向けソフトウェア分野で繰り返されるでしょう。## デジタルチームの協調が組織構造を再定義2026年までに、企業は孤立したAIツールから、多エージェントシステムへと移行し、これらがデジタルチームとして機能します。エージェントは、複雑で相互依存するワークフローを管理します：計画、分析、共同実行。企業は作業構造と、システム間のコンテキストの流れを再設計します。フォーチュン500はこれを最大限に感じるでしょう。彼らは最大の孤立したデータ、組織知識、運用の複雑さを持っています。これを共有基盤に変えることで、自律型労働者の意思決定を高速化し、短いサイクルとエンドツーエンドのプロセスを実現し、継続的なマイクロマネジメントを排除します。新たな役割も登場します：AIワークフローデザイナー、エージェント監督者、ガバナンス責任者。記録システムに加え、相互作用を管理し信頼性を確保する新たな層も必要です。## 「助けて」から「知ってもらう」へ2026年は、消費者向けAIの機能に変化の時です：生産性向上から人間関係の改善へ。AIは単に仕事を手伝うだけではありません。自分自身をよりよく理解し、より強固な関係を築く手助けもします。マルチモーダルなコンテキストウィンドウや低コストの推論により、AI製品は今やあなたの生活のあらゆる側面から学習します。単なるプロンプトだけではありません。リアルな感情的瞬間を映す写真ギャラリーや、相手に応じて変化するチャットモード、プレッシャー下で進化する習慣などを想像してください。これらの製品が実市場に登場すれば、日常生活の一部となるでしょう。「知ってもらう」製品は、「助けて」型よりも保持率が高いです。継続的な日常的インタラクションを通じて収益化します。問題は、データの見返りに価値があるかどうかです。まもなく答えがわかるでしょう。## モデルの新たなプリミティブ、前例のない企業2026年までに、推論、マルチモーダル、コンピュータアプリケーションの進歩なしには存在し得なかった企業が登場します。高度な推論は、複雑な金融請求の評価、学術調査の深い分析、請求の争議解決を可能にします。マルチモーダルモデルは、物理世界の映像から潜在的なデータを抽出します。ソフトウェアアプリケーションは、従来のデスクトップソフトやAPIの不備、断片化されたフローによって制限されていた産業全体を自動化します。## 結論：ソフトウェアはすべてを前進させるソフトウェアはすでにデジタル世界を飲み込みました。今、物理的な世界を再構築しています。高度な製造システムから観測可能な都市、自律型ラボ、再定義された組織構造まで。勝者は、2026年は古いものを最適化する年ではなく、新しいものをゼロから構築する年だと理解している企業です。
AIは単なる自動化にとどまらず、2026年には経済全体を再定義しています
ソフトウェアはすでにデジタル世界を制覇しました。次に来るのは真の革命です：物理的な世界をまったく新しい時代へと導きます。機械は見て、考え、行動することを学び始めており、工場から都市まで変革をもたらしています。
再創造された産業：エネルギー、製造業、その他
アメリカはゼロから産業の強さを再構築しています。興味深いのは、今回は過去を単に近代化しているのではなく、AIを核にして構築している点です。
今日の機械は単に製品を作るだけでなく、よりクリーンな原子炉を設計し、鉱物採掘を最適化し、自律チームの群れを正確に調整しています。これらは人間のオペレーターには到底できないレベルです。AIを搭載した高度な製造システムは、エネルギーの生産、資源の採掘、材料の最終製品への変換方法を革新しています。
米国の工場は再生しています。そして今回は、ソフトウェアと自動化が操作に組み込まれています。企業は過去のヘンリー・フォードの技術—規模と再現性を最初から考える—を応用していますが、最新のAI技術と組み合わせています。その結果、核反応炉の大量生産、住宅の高速建設、驚くべき速度で立ち上げられるデータセンターが実現しています。
イーロン・マスクはこう言いました：「工場は製品だ」。そして今、それは本当になっています。
デジタル世界から物理世界へ
長年、私たちはログやメトリクスを通じてデジタルシステムを観察することに夢中になってきました。今、その同じ論理が物理的な世界に移行しています。
米国の都市は何十億ものカメラとセンサーを展開しています。物理的な可観測性—都市、電力網、重要インフラのリアルタイムの運用状況を把握すること—はもはやSFではありません。緊急性があります。実現可能です。
この波の勝者は、プライバシーを保護し、相互運用性を持ち、社会の透明性を高めつつ自由を犠牲にしない信頼性の高いフレームワークを構築する企業です。これらのシステムは、火災の前兆を検知したり、工事現場の事故を防いだり、都市の物流を効率的に調整したりといったことを可能にします。
産業用電子機器：原子とビットの出会い
次の産業革命は工場だけで起こるのではありません。それは、工場を動かす機械の中にもあります。
電子産業のスタックは、電気自動車、ドローン、データセンター、現代の製造業の背後にある統合技術です。鉱物を精製して部品に変換し、エネルギーをバッテリーに蓄え、電子機器で制御された電力を供給し、精密なモーターで動きを実現します。すべてソフトウェアによって調整されています。
問題は、重要な材料の精製から先進的なチップの製造まで、西洋がこのスタックを構築する能力を失いつつあることです。アメリカが次の産業時代をリードしたいなら、その基盤となるハードウェアを製造しなければなりません。このアーキテクチャを支配する国が、数十年にわたり産業技術と軍事技術の未来を決定します。
データ：2026年の新しい石油
2025年は、計算能力の不足とデータセンターの構築が話題でした。2026年は違います：質の高いデータの不足です。
重要な産業—製造、建設、鉱業—は、大量の未構造化データを生成しています。トラックの出荷、計器の読み取り、保守作業、生産操作のすべてが、AIモデルの訓練素材となります。
ScaleやAIラボのような企業は、「汗の工場」のデータを絶えず探し、高値で買い取っています。既存の物理インフラを持つ産業企業は、予想外の比較優位を発見します。それは、ほぼコストなしでこれらのデータを収集し、自社のモデルを訓練したり、第三者にライセンス供与したりできることです。
同時に、自律型ラボは科学的発見を加速させています。多モーダルモデルの改良と高度なロボティクスの組み合わせにより、仮説の立案、実験設計、結果の分析、自動反復といった研究サイクルを完全に閉じることが可能になっています。人間の監督なしに継続的な実験が行われるのです。
ビジネスモデルを強化するAI
最高のAIスタートアップは単にタスクを自動化するだけではありません。顧客の経済的価値を増幅させます。
成功報酬型の法律事務所は、勝てば報酬を得る仕組みです。Eveのような企業は、自社のデータを使って成功確率を予測し、事務所がより良い選択をし、より多くの顧客にサービスを提供できるよう支援します。AIはコストを削減するのではなく、収益を増やすのです。
2026年までに、この考え方はすべての産業に拡大します。AIシステムは、顧客のインセンティブと深く連動し、従来のソフトウェアでは実現できなかった複合的な優位性を生み出します。
解き放たれた配信：ChatGPTはAIアプリストアに
新技術には、爆発的な普及に必要な3つの要素があります：新しい技術、新しい消費者行動、新しい流通チャネル。
長年、AIは最初の2つを満たしてきました。ネイティブな配信チャネルが欠けていました。今、それが到来します。OpenAI Apps SDK、Appleのミニアプリサポート、ChatGPTのグループチャットを通じて、開発者は直接9億人のユーザーにアクセスできます。これが最後のピースです。2026年には、AI駆動の消費者向け製品の爆発的な登場が予想されます。無視すればリスクです。
音声エージェント：サイエンスフィクションからビジネス現実へ
18ヶ月で、AIエージェントは理論から実運用へと移行しました。中小企業から大企業まで、何千もの企業が音声AIを使って予約を設定し、情報を収集し、アンケートを実施しています。
これらのエージェントはコスト削減と追加収入だけでなく、従業員をより価値のある、興味深い仕事に解放します。
現在、多くの企業は「音声を入り口とする」だけのサービスを提供しています—一つまたは少数の通話タイプです。近い将来、フルワークフローを管理し、可能であればマルチモーダルなアシスタントも登場します。エージェントは企業システムに深く統合され、複雑なインタラクションを管理します。各企業は、音声ベースのAI製品を展開し、重要なビジネスプロセスを最適化すべきです。
予測ではなく、先取りするアプリ
2026年には、ユーザーはプロンプトの箱にさよならを告げるでしょう。
次世代のAIアプリは、プロンプトを表示しません。行動を観察し、積極的に操作を提案します。あなたのIDEは、質問する前にリファクタリングを提案します。CRMは自動的にフォローアップメールを生成します。デザインツールは作業中にバリエーションを作り出します。
AIは、ユーザーの意図によって動作する見えない足場となり、明示的な指示ではなく、背景にある意図を捉えます。
銀行と保険：ついにゼロからの再構築
多くの銀行や保険会社は、従来のシステムにAI機能を組み込んできました。しかし、インフラをゼロから再構築しなければ、金融サービスの真の変革は起きません。
2026年までに、近代化しないリスクは失敗のリスクを上回るでしょう。大手金融機関は、従来のプロバイダーからネイティブAIの代替へと移行します。
ワークフローは簡素化されます。既存の分類は、KYC、口座開設、取引監視を一つのリスクプラットフォームに融合します。勝者は、従来の企業の10倍の規模に成長します。
未来は、古いシステムにAIを載せることではありません。最初からAIを基盤とした全く新しいオペレーティングシステムを構築することです。
AIは(シリコンバレー外の)企業の99%に到達
これまで、AIスタートアップの利益の大部分は、ベイエリアの企業の1%に集中していました。2026年には、これが根本的に変わります。
企業は、AIの最大の機会はシリコンバレーの外にあることに気づきます。スタートアップは、コンサルティングやサービス、製造などの伝統的な大規模垂直産業の中に隠れた機会を見つけるための先見的戦略を活用します。
開発が遅いこれらの産業では、AIは巨大なチャンスを提供します。新規の企業向けに販売する方法を学んだスタートアップは、かつてない規模で拡大します。Stripe、Deel、Mercury、Rampはその例です。彼らの顧客は、設立時には存在しませんでした。2026年には、このパターンが複数の企業向けソフトウェア分野で繰り返されるでしょう。
デジタルチームの協調が組織構造を再定義
2026年までに、企業は孤立したAIツールから、多エージェントシステムへと移行し、これらがデジタルチームとして機能します。
エージェントは、複雑で相互依存するワークフローを管理します：計画、分析、共同実行。企業は作業構造と、システム間のコンテキストの流れを再設計します。
フォーチュン500はこれを最大限に感じるでしょう。彼らは最大の孤立したデータ、組織知識、運用の複雑さを持っています。これを共有基盤に変えることで、自律型労働者の意思決定を高速化し、短いサイクルとエンドツーエンドのプロセスを実現し、継続的なマイクロマネジメントを排除します。
新たな役割も登場します：AIワークフローデザイナー、エージェント監督者、ガバナンス責任者。記録システムに加え、相互作用を管理し信頼性を確保する新たな層も必要です。
「助けて」から「知ってもらう」へ
2026年は、消費者向けAIの機能に変化の時です：生産性向上から人間関係の改善へ。
AIは単に仕事を手伝うだけではありません。自分自身をよりよく理解し、より強固な関係を築く手助けもします。マルチモーダルなコンテキストウィンドウや低コストの推論により、AI製品は今やあなたの生活のあらゆる側面から学習します。単なるプロンプトだけではありません。
リアルな感情的瞬間を映す写真ギャラリーや、相手に応じて変化するチャットモード、プレッシャー下で進化する習慣などを想像してください。これらの製品が実市場に登場すれば、日常生活の一部となるでしょう。
「知ってもらう」製品は、「助けて」型よりも保持率が高いです。継続的な日常的インタラクションを通じて収益化します。問題は、データの見返りに価値があるかどうかです。まもなく答えがわかるでしょう。
モデルの新たなプリミティブ、前例のない企業
2026年までに、推論、マルチモーダル、コンピュータアプリケーションの進歩なしには存在し得なかった企業が登場します。
高度な推論は、複雑な金融請求の評価、学術調査の深い分析、請求の争議解決を可能にします。マルチモーダルモデルは、物理世界の映像から潜在的なデータを抽出します。ソフトウェアアプリケーションは、従来のデスクトップソフトやAPIの不備、断片化されたフローによって制限されていた産業全体を自動化します。
結論：ソフトウェアはすべてを前進させる
ソフトウェアはすでにデジタル世界を飲み込みました。今、物理的な世界を再構築しています。高度な製造システムから観測可能な都市、自律型ラボ、再定義された組織構造まで。
勝者は、2026年は古いものを最適化する年ではなく、新しいものをゼロから構築する年だと理解している企業です。