A16z 展望 2026：電気工業、金融基盤と AI 代理層、AI 時代の産業柱を構成

a16z 最新の「2026ビッグアイデア」の波において、米国の産業、金融サービス、エンタープライズソフトウェアに長年投資してきた3つのパートナーが、2026年に向けて重要な見解を述べています。 全体の議論は、電力業界スタックの加速、金融・保険業界でのAIシステムの活用によるコアアーキテクチャの変革、そしてエンタープライズソフトウェアにおける動的AIエージェント層の台頭(従来のシステムコアの支配を揺るがし始めている)という三つの主要な方向に焦点を当てています。

最初の主要な方向性:新たな産業革命の波を促進するために電力産業の積み重ね

電気産業は積み重ねられ、産業革命が機械に入り込んでいます

米国ダイナミック投資チームのパートナー、ライアン・マッケンタッシュ氏は、2026年の重要な変化は「電気産業スタック」が形を成し始め、次の産業革命の波を牽引していることだと指摘しました。

彼は、産業の進歩はもはや工場だけでなく、設備や機械そのものに深くまで及ぶと述べました。 電気自動車、ドローン、データセンター、現代の製造は、バッテリーやパワーエレクトロニクスなどの半導体部品、計算能力、モーターなどのコア部品など、電気・電子技術の共通の組み合わせに依存しています。

彼は、アメリカが工学や主要技術において遅れをとっているわけではなく、本当の課題は技術ではなく、いかに工業化し、規模を拡大し、コスト面で競争力を持つかであると指摘しました。 これに対し、中国の優位性は完全なサプライチェーンと制度的支援にあり、企業の拡大を迅速に支援できます。

エコシステムとサプライチェーンが長期的な競争力を決定します

マケンタッシュはSpaceXを例に挙げ、高い垂直統合は戦略的な選択ではなく、供給環境の不足の結果であることを指摘しました。 中国では完全なサプライチェーンが形成されていますが、アメリカで完成させるには時間がかかるでしょう。

したがって、電気産業のスタックを構築するには、ボトルネックをシフトするのではなく、技術、サプライチェーン、システムを同時に発展させる必要があります。 人材面では、ソフトウェア文化を伝統的な産業経験と融合させ、エンジニアリングと製造の緊密な連携を通じて進歩のスピードを加速し、トップ人材を引きつけるための十分な使命感を与える必要があると考えています。

ソフトウェアやAIが産業や軍事分野に浸透し続ける中で、主要なサプライチェーンを習得することは、今後数十年にわたり世界経済と軍事電力分配に影響を与えるでしょう。

第二の大きな方向性は、金融・保険業界が旧来のコアに別れを告げ、AIネイティブプラットフォームが新たな主流となったことです

システム変革の臨界点が到来し、旧アーキテクチャのリスクは高まっています

AIアプリケーションファンドのパートナー、アンジェラ・ストレンジ氏は、2026年が金融および保険業界における重要な転換点になると指摘しました。 長い間、業界はコアシステムの交換リスクが高すぎると一般的に考えていましたが、この認識は覆されつつあります。

彼女は、ますます多くの大手機関が契約を終了させてAIネイティブプラットフォームに切り替えることを選択していると指摘しました。なぜなら、アップグレードしなかったリスクが変革自体よりもすでに高いからです。 彼女は、新世代のインフラの核は「古いシステムにAIを追加する」ことではなく、既存のコアに散在する情報、外部システム、非構造化データを統合してデータコアを再構築し、金融機関がAIの恩恵を真に活用できるようにすることだと指摘しました。

プロセス再編と規模拡大により、先駆者同士のギャップは拡大し続けています

ストレンジ氏は、新プラットフォームがプロセスの並列化、リスクとコンプライアンスデータの統合、そしてソフトウェア事業者の人材ギャップという3つの構造的変化をもたらし、市場規模を拡大させたと述べました。

また、この変革の波がこの時期に始まった理由は、旧ホストシステムが限界に近づき、AIがもたらす収益機会が実物化し、業界を真に理解したAIネイティブスタートアップの出現に関連していると説明しました。 ストレンジ氏は、システム変革を最初に完了した銀行や保険会社は一部の企業の収益性を大幅に向上させた一方で、変革が遅れた同業他社との格差は数か月にとどまり、年々拡大し続けていると述べました。

第三の方向:動的AIエージェント層が形成され、エンタープライズソフトウェアは構造的変革の時期に入ります

動的プロキシ層が上昇し、システムの中核的な位置が緩みました

a16z成長投資チームのパートナーであるサラ・ワンは、エンタープライズソフトウェアの構造的変革に注力しています。 彼女は、AIエージェントが「ユーザーの意図」から「実際の実行」へ直接移行できると、受動的記録に基づく従来のシステムコアは元の合理性を失い始めると指摘しました。

彼女は長年ERPやその他のシステムコアに投資してきたのはデータの粘着性を重視していたからだと認めましたが、技術的な状況が彼女の立場を本当に揺るがしたのは今回が初めてでした。 ITサービス管理を例に挙げると、かつてエンタープライズソフトウェア企業ServiceNowが支配していた分野は、次世代のAIエージェントによって急速に書き換えられており、ある上級IT幹部は率直に、自身の20年のキャリアで初めてITサポートが今後5年間で根本的な変革を迎えると述べました。

ユーザーの近くにいて高速で反復することが、勝敗の鍵となっています

ワン氏は、AIエージェントの破壊的な性質は、要件を理解し、リクエストを分類し、プロセスに応答し、実行をリアルタイムで完了する能力にあり、これにより元々長期間にかかった申請や処理のプロセスを大幅に短縮できると指摘しました。

彼女は、基盤モデル層は将来的にも存在し続けると考えていますが、長期的な価値の真の蓄積はユーザーに最も近いエージェント層にあり、利用の好みや行動データを収集し続け、新たな競争優位性を形成し続けるでしょう。 同時に、製品の進化のスピードは非常に重要であり、プロキシが正確かつ信頼性に欠ければ、ユーザーの信頼を得るのは困難です。 また、大規模プラットフォーム上で構築されたエージェントでさえ、スタートアップのAI SRE企業に置き換えられていることを指摘し、エンタープライズソフトウェア市場が急速に再編成されていることを示唆しています。

( 注:AI SRE企業は、AIをウェブサイトやシステムの信頼性エンジニアリングに応用することに焦点を当てたスタートアップの一種を指し、AIが単なる反応的なアラートではなく、ITインフラやソフトウェアシステムの問題を自動的に監視、検出、診断、さらには修理できるようにします。)

( AIの将来のビジネスモデルはまだ予測が難しく、a16zは次のAI技術の波と投資の変化を分析しています)

この記事「a16z Outlook 2026:電気産業、金融インフラ、AIエージェント層がAI時代の業界の柱を形成する」はChain News ABMediaに最初に掲載されました。