a16zの2024年テクノロジー分野におけるビッグアイデア

• a16zが予測する来年の大きなアイデア群
• メンバーごとの見解をまとめた記事であるため、解釈や信頼性については注意が必要
• ただし現在のコンシューマー、バイオ+ヘルス、クリプト、フィンテック、ゲーム、インフラ+エンタープライズ、成長中の技術分野における現状や多様なアイデアを得ることができる

[Consumer Tech]

Voice-First Appが私たちの生活に不可欠な要素になる

• AIは来年、ついに音声優先アプリ、とくにコンパニオンおよび生産性カテゴリにおいて 音声優先アプリ を本格的に実現するだろう
• 音声は最も古く、最も一般的な人間のコミュニケーション手段であるにもかかわらず、テクノロジーとやり取りするためのインターフェースとしてはこれまで十分に機能してこなかった
• これまで人々はスマートスピーカーを音楽再生や天気確認のような簡単な作業に使うだけで、音声対話から有意義な価値を引き出せていなかった
• しかし今では、大規模言語モデルによって 仮想アシスタントが人間レベルの会話能力を実現 できるようになった
• 重要なのは、音声はインタラクションのあり方が非常に多様であるため、既存アプリではこうした体験を構築できない という点
  • たとえば、当然のようなAIメール機能がGmailに統合されるのは避けられないとしても、受信トレイにAI音声インターフェースが導入される可能性は低い
• 2024年には音声アプリケーションがさらに有用になり、私たちの生活に統合されていくと予想される

目的に合わせて細分化されたカスタムAI

• 2024年には、より狭い範囲に特化したAIソリューションが登場するだろう
• ChatGPTは優れた汎用AIアシスタントにはなり得るが、あらゆる作業で“勝つ”わけではない
  • たとえば、研究者向けに特別設計されたAIプラットフォーム、ジャーナリスト向けの文章生成ツール、デザイナー向けのレンダリングプラットフォームなどが登場するだろう
• 長期的には、人々が日常的に使う製品は、独自の基盤モデルやそれを中心に構築された特別なワークフローなど、ユースケースに合わせてカスタマイズ されていく
• こうした企業は新しい技術時代に向けてデータとワークフローを「所有」する機会を得ることになり、まずは一つのカテゴリに集中し、その後に拡張していくべきだ
• 初期プロダクトでは 範囲は狭いほどよい

子どもを教えるAIツール

• 2023年には大学生のおよそ30%が学校の勉強にChatGPTのようなツールを使っていた（アンケート調査であることを考えると実際にはもっと高いはずだ）
• しかし来年からは、生成AIが 初等教育の環境を変化 させ始めるだろう
• 生成AIは、イノベーションを促進し想像力を刺激するなど、若い才能に対して大きな可能性を提供する
• 学業成績への懸念が支配的な高等教育と異なり、初等教育ではAIを活用して 無限の探究のサンドボックス を作ることができる
• ここで重要なのは、幼い学習者の参加を促すだけでなく、保護もできる製品を設計すること
• そのためには、コンテンツ調整、ユーザー中心の制限、年齢に適したインターフェースという固有の組み合わせが必要になる
• 2024年には 子どものために注意深く綿密に設計された画期的な新しいAIツールが登場 し、子どもたちがAIとインターネットの幅広い機能を安全に活用できるよう支援するだろう

コード不要のAIジェネレーターが新しい行動を引き起こす

• 最先端の生成AI技術によって制作の限界費用がほぼ0に近づくにつれ、まったく新しい消費者行動が登場するだろう
• すでにMidjourneyやIdeogramのようなプラットフォームを通じて、以前は何時間もかかり数千ドルの費用が必要だった驚くような画像を制作できるようになっている
• ElevenLabsは音声クローンとオーディオ吹き替えによって、数十の言語にコンテンツを数秒で翻訳できる
• 今や開発者でなくても、コーディングスキルなしに一連の生成AIツールを組み合わせて驚くような成果物を作れるようになった
  • たとえばGlifは、ユーザーが簡単なプロンプトだけでアート、漫画、セルフィーなどを生成できるマルチメディアプラットフォームだ

創造性の向上

• AIクリエイティブツールは、アイデアと実行の間のギャップを縮めてくれる
• 美しい絵や詩、歌を創作するのに、専門的な技術や何年もの訓練は必要ない
• しかし初期の製品は、主に画像を作る、エッセイを書く、トラックを作曲するといった単純な創作行為に焦点を当てていた
• 今日の基本的なインペインティング／アウトペインティング機能をはるかに超え、創造的な副操縦士（Copilot）として機能し、AIとの真の対話を可能にする対話型ツールの可能性は計り知れない
  • たとえば、こうした製品は編集可能な成果物を生成し、反復的なプロセスに参加して作業を洗練できる
  • 特定のスタイル、テーマ、キャラクターについてモデルを訓練し、時間が経っても一貫した成果物を生成できる
  • あるいは写真にアニメーションを適用したり、実写動画をアニメーションに変換したり、2D画像を3Dメッシュに変換したりするなど、既存コンテンツを新しいものへ変換するのを助けることもできる

[Growth-Stage Tech]

テキストベースのチャットを超えた新しいストーリーテリングの方法

• Character.AIのCEO、ノアム・シャゼアはエンターテインメントを "AGIの最初のユースケース" と表現している
• AIを使ってテキスト、音声、視覚フォーマットにまたがってストーリーを伝える能力は、速いペースで向上し続けている
• 来年にはAIがテキストベースのチャットを超え、マルチモーダルモデルへと進化するだろう
• ユーザーによるパーソナライズとファインチューニングの積み重ねによって、私たちがAIと相互作用する方法はさらに深まり、より興味深く、楽しく、魅力的な体験が可能になるだろう

人工知能によるデータ収集で強化されるCRM

• 営業担当者（Sales Rep）のデータはGTM組織の基礎単位であり、誤ったデータはほぼすべてのGTMリーダーにとって問題となる
• CRMプラットフォーム上でどれほど多くのツールやプラグインを使っても、営業担当者が正確なデータを入力しなければならないという根本的な問題は依然として同じだ
  • 担当者がでたらめなデータを入力すれば、でたらめな結果が返ってくる
• 一部の営業テック企業は生成AIを試しているが、次世代の営業テックでは生成AIを使ってこの中核的なデータ問題に真正面から取り組むだろう
• AIネイティブ企業は、顧客ミーティングに関する担当者の記憶や解釈に頼るのではなく、ミーティングノート、メール、通話録音など、実際の顧客とのやり取りから自動的に取得された、あるいはAIが生成したソースデータを基盤として構築されるだろう
• こうした営業ツールは生産性を大きく向上させられるため、ボトムアップで大規模に採用される可能性が高い
• 最終的には、こうした新しいAIネイティブ営業テック企業が、完全なAIネイティブCRMへの道を開く可能性がある

コンシューマーAIの戦場はモデルからUXへ移る

• 2023年によく聞かれた言葉: "モデルを構築しない1分は無駄な1分だ。最高のモデルを作ればユーザーはやって来る"
• これまで最も人気のあるコンシューマーAI企業は、ChatGPT、Character、Bard、Midjourneyのように独自モデルを作る会社だった
  • それぞれの領域で最高のモデルであることが差別化ポイント
  • Midjourneyは画像、Characterはエンターテインメント、ChatGPTはテキスト全般に重点を置く
  • UXは主に、モデルをユーザーに最速で届ける方法によって決まっていた
• しかし、チップ不足の緩和、APIを通じた大半の基盤モデルの利用可能性、ますます強力になるオープンソースモデルなど、複数の要因が重なり、他社のモデルを基に画期的なコンシューマーアプリを構築できる土台が整ってきた
• 2024年のコンシューマーAIアプリは、モデル性能だけに依存するのではなく、固有のユースケースを中心に最高のユーザー体験を提供することでイノベーション を実現するだろう
  • 特に、共有体験やマルチプレイヤーモードを含むもの、複数のモデルを単一インターフェースに統合するもの、あるいはワークフローやプロセスが価値を生み出す、より集中的なソリューションを構築するコンシューマーAIアプリに期待が集まる
• LLMは差別化の源泉になり得る
• 今日では先行者利益をもたらすかもしれないが、ネットワーク効果、高いスイッチングコスト、規模、ブランドといった昔ながらの堀は、長期的には依然として勝つ可能性が高い

[Infra + Enterprise]

AI Interpretability

• Interpretability（解釈可能性）は、AIモデルを「リバースエンジニアリング」することを別の言い方で表したものであり、2024年の大きな論点になる見込み
• ここ数年、AIでは膨大な計算資源とデータを投入してモデルを学習させることで何が得られるかを探る、つまりスケーリングが主流だった
• こうしたモデルが実際の現場に導入され始めた今、最大の問題は**「なぜ」という問い**である
  • これらのモデルはなぜそのようなことを言うのか？
  • あるプロンプトが別のプロンプトより良い結果を出すのはなぜか？
  • そして最も重要なのは、これらのモデルをどのように制御できるのか？

再創造される創造性

• 創造性は人間の最も本質的な表現手段だが、アイデアは抽象的であるため、それを明確に表現するには時間と技術が必要
• 生成AIは、創作手段を真に大衆化する道を切り開いた
  • 文章作成から絵を描くこと、映画制作に至るまで、以前は1つのチームが数か月かけていた作業が、今では数秒とまではいかなくても数分で完了できる
  • 熟練度に関係なく、誰もが創作できる能力を持つようになった
• クリエイティブなワークフローは根本的に改善されている
  • プロトタイピングとアイデア発想は驚くほどインタラクティブになり、
  • Copilotと反復しながらライターズブロックを解消でき、
  • 単なる反復作業ではない反復を通じて芸術的スキルを磨くことができる
• この新しいパラダイムでは、創造性を多次元的に表現できる新たなツールが登場している
  • 核心は、テキスト、ビジュアル形式、オーディオなど多様な方法で創作する方法を学ぶことにある
• 2024年には、こうした新しいAIの遊び場を通じて、創造的表現がさらに幅広く活用されるようになるだろう

ワークフローに組み込まれたB2B AI製品

• 2024年には、AIネイティブ製品がワークフローにさらに深く組み込まれ、ユーザーの簡単な承認の後、先回りしてコメントを残したり、記録を更新したり、作業項目を完了したりするようになるだろう
• すでにワークフローネイティブなAI製品は、ユーザーに代わってより直接的な作業を実行している
  • たとえば、ユーザーが長い文書から関連情報を探し出すのを待つ代わりに、AIツールが重要なセクションに先回りしてフラグを立てる
• B2B製品においてもチャットUXは変化する
  • チャットはLLMの有用性を証明するのに役立ったが、プロンプトインターフェースは最終的にユーザーのワークフローを分断してしまう
  • 2024年には、ユーザーがすでにいる場所で使えるよう設計された革新的なAI製品が登場するだろう

ロボティック・プロセス・オートメーションを進化させるLLM

• 2024年には、LLMベースのロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）企業が飛躍するだろう
• レガシーなソフトウェアシステムで手作業のプロセスを実行する場合、それらのシステムは置き換えたり深い統合を構築したりするには難しすぎることが多い
  • こうした状況では、データ入力のような反復作業を自動化するために小規模な「ボット」を配備するRPAが、現時点で最良のソリューションである
  • ただしRPAは依然として非常に手作業的で、しばしば中断しやすく、適切に動作させるには多くのカスタム実装やサービスが必要になる
• LLMを使えば、入力やタスクを文脈に応じて理解し、動的に調整してより強力なソリューションを提供する、よりインテリジェントなRPAシステムを構築できる
• 財務部門、請求書処理、サポート部門、カスタマーサービス問い合わせ対応など、特定タイプの自動化業務に合わせた複数の垂直特化ソリューションが登場するだろう

[Fintech]

金融サービスの買い手として台頭する開発者

• 2024年には、開発者が金融サービスインフラの購買において最も重要な影響力を持つ主体になるだろう
• 歴史的に、金融サービスインフラの購買は主に経済的な買い手（「ROIはいくらか？」）や事業責任者（「これは自分のユースケースを解決できるか？」）が主導してきたが、今では開発者の影響力が高まっている
• あらゆる規模の金融サービス企業において、買い手としての開発者の台頭は新規参入者に有利に働く
• 優れた開発者体験を提供するフィンテック企業に追い風となるだろう
• フィンテック企業はすでに、顧客が「購入前に試せる」開発者サンドボックスの構築を優先しており、ソリューションの一部をオープンソースとして公開している
• インフラを販売する大手金融機関にとって、開発者に訴求することは、製品アーキテクチャの改善（最新のドキュメントを含む！）を必要とする新たな筋力になるだろう

コミュニティ銀行と地域銀行の競争を支える技術

• SVBとファースト・リパブリックの余波により、コミュニティ銀行と地域銀行は、高金利環境による相当な規制圧力とマージン圧力に直面している
• フィンテック企業が複数の分野で先頭に立つ姿が期待される
  • 銀行エコシステムが大手金融機関と競争できるようにし、
  • バランスシートリスクを効果的に管理し、
  • 顧客により良いサービスを提供できるよう必要なツールと技術を提供する

ソフトウェアでさらに強化される金融プロフェッショナルサービス

• 会計士、税理士、資産運用アドバイザー、投資銀行家など、金融サービス専門職の仕事は変化するだろう
• 彼らは通常、学んだ専門知識を調査して適用するだけでなく、顧客管理も担っている
• これまでは主に一部の分析ツール（例：会計における取引分類）を使って、ワークフローの追跡を支援してきた
• 生成AIとLLMの進展により、管理業務、リサーチプロセス（データ収集、情報検索）、インサイトの要約と提示、レポート作成など、より多くの作業を自動化できるようになる
• 税理士はより容易に判例を見つけて質問に答えられ、会計士は財務諸表を自動生成し、資産運用アドバイザーはより広範なデータセットにまたがってシナリオプランニングを行える
• 将来的にはソフトウェアがこの作業を完全に自動化するかもしれないが、現時点では人間の役割は、専門知識の提供、生成された作業のレビュー、顧客対応業務へと移っていく
• すでに金融専門家との関係を築いている既存企業はソフトウェアにAIを統合する必要があり、最新のソフトウェア能力を持つスタートアップは新規顧客を開拓し信頼を構築しなければならない

新たな「基本顧客単位」を獲得するLLM

• オペレーティングシステムは、**基本顧客単位（FCU）**と呼ばれるデータを保有しており、その価値は非常に高い
• 歴史的に、特定タイプの非構造化データはオペレーティングシステムで収集しにくかった（メール、PDF、スプレッドシートなど）
• 2024年には、LLMを活用するスタートアップが従来は収集が難しかったデータを取得し、自動でタグ付けして保存するようになる
• こうしたスタートアップが既存プラットフォームの上流でFCUを獲得すれば、ソフトウェア寡占企業がサービス提供してきた領域が新しい時代へ移行するのを見ることになるだろう

バンキングとトレーディングのための新しいツール

• 2024年には、野心的な創業者たちが金融機関が解決すべき最も複雑な問題に取り組む姿が見られるだろう
• 投資銀行およびトレーディングサービス市場は世界全体で年間約3,500億ドルの収益を生み出しているが、依然として1980年代にオンプレミスで構築されたシステムやソフトウェアに大きく依存している
• 銀行はクラウドベースのソリューション（CRM向けのSalesforce、クラウドコンピューティング向けのAzure、レイクハウスアーキテクチャ向けのDatabricks）を導入し始めているが、銀行業務やトレーディング業務においてリスクをモデル化し、取引を確認・決済・清算し、顧客注文を記録するために垂直特化で展開されるツールは、依然として手作業（Excel）か旧式か、その両方であることが多い
• こうした機関の購買行動も変化しており、新しいツールを使おうとする意欲はかつてないほど高まっている

ROEを高める鍵となるAI

• 来年には、金融機関がさまざまな業務ワークフローにわたってAIネイティブアプリケーションを導入するのが見られるだろう
• 収益創出業務とミドル・バックオフィス機能の両方に機会があるが、2024年はエンジニアリング、調達、法務、コンプライアンス、リスク管理全般にわたるユースケースに焦点を当てた導入が進むだろう

[Games]

ゲーム：Alpha Geek技術が初期のプロダクトマーケットに定着

• 人工知能、仮想現実/拡張現実、Web 3.0 など多くの新技術が登場しており、これらの新技術の成功はビデオゲームで受け入れられるかどうかによって決まるだろう
• これらの新技術はゲームを変える一方で、ゲームによって変えられてもいる
• 生成AIの場合、テキストと画像に続く次の段階は3Dと動画になるだろう
• オーディオ、インタラクティブ機能、その他の要素と組み合わせることで、最終的にはゲーム開発コストが従来比で1/1,000にまで下がり、消費者が自分だけのゲーム体験を作れるようになるだろう
• VR/ARは、マルチプレイヤーのゲーム体験を求める子どもやティーンエイジャーをターゲットにするのが、製品市場適合性の観点で最も適している
• 次世代ヘッドセットは、需要の少ない生産性ツールに踏み込むよりも、数百万人の消費者を獲得して倍増させるほうが効果的だろう
• Web 3.0では、各ウェーブはNFT、DeFiなどの主要ユースケースによって推進されてきた
  • 次のウェーブは、ゲーマーが仮想アイテムを購入する手段としてWeb 3.0を取り入れる、楽しいメインストリームゲームから生まれるだろう

終わりのないAIファーストゲーム

• 2024年には、クリエイターが大規模モデルを活用して新しいゲームシステムやメカニクスを実装する、最初のAIファーストゲーム群が登場するだろう
• ゲーム内生成AIに関する初期の議論の多くは、AIがゲームクリエイターの効率をどう高めるかに焦点を当てていたが、長期的に最大の機会は、AIを活用してゲームの本質を完全に再創造すること、すなわちユーザーの参加を促し、長期間維持できる終わりのないゲームを開発することにある
• LLMで駆動する生成エージェントは、驚くほど生き生きとした仲間や新しい社会的行動を生み出し、NPC（ノンプレイヤーキャラクター）としてゲームの没入感を高めるだろう
• パーソナライズされたキャラクタービルダーとナラティブシステムを通じて、すべてのプレイヤーは自分の好きなゲームをユニークでパーソナライズされた形でプレイできるようになるだろう
• ゲームワールド自体は、もはやレンダリングされるのではなく、ニューラルネットワークを使ってランタイム時に生成されるようになる
• 新規プレイヤーのオンボーディングも再創造されるだろう
• すべてのゲームは「一人でも楽しく、AIと一緒ならさらに良く、友達と一緒ならもっと良い」というモットーを持つAIコパイロットを中心に設計されるだろう

ゲームが「万物のシミュレーター」になる

• ゲームは、収集（ポケモン）、捕食者/被食者（tag）、養育（AdoptMe）、探索（マインクラフト）など、人間の基本的な生物学的本能を満たすシミュレーションである
• ゲームエンジンはシミュレーションの法則を促進してきたが、つい最近まで、人間の思考、行動、発話、目標などの複雑で即興的な特性は効率よくシミュレーションできなかった
• いまやLLMとエージェントフレームワークの画期的な進歩によって、ゲーム内で現実的な目標、行動、対話を持つリアルなキャラクターを実現できるようになった
• ゲームデザイナーは、社会的ダイナミクスをシミュレーションできる新しいツールを手にしたということだ
• 2024年には、あらゆる瞬間に強圧、欺き、誘惑、同盟、リーダーシップ、同調圧力、影響力、道徳性など、さまざまな要素が介在するゲームに出会えるだろう
• 社交したい、協力したい、愛を見つけたいという人間の本能的欲求がシミュレーションの気まぐれに左右されるなど、あらゆる生物学的本能が格好の題材になるだろう

チャットボットからアバターへ: 3Dへ進化するAIコンパニオン

• 2023年が文字で会話するAIコンパニオンの年だったとすれば、来年はリアルタイムで音声会話する3Dアバターを通じて、こうした関係が現実味を帯びるだろう
• Character AIのようなAIコンパニオンアプリは、すでに数百万人の月間アクティブユーザーを持ち、仮想のイーロン・マスク、スーパーマリオ、心理学者のようなチャットボットと交流している
• 来年には、こうした会話はFaceTimeの通話のように自然に感じられるだろう
• 低遅延の応答、テキスト読み上げの進化、音声ベースの顔アニメーションによって、AIコンパニオンとの会話はますます現実的で、その場にいて、パーソナライズされたものに感じられるだろう
• エンターテインメントは受動的な体験から能動的な体験へと引き続き移行し、リニアなTVとインタラクティブなゲームの境界は曖昧になっていくだろう

次世代のディズニーはゲーム会社

• 最近ディズニーがビデオゲームに再参入することについて多くの論評があったが、次のディズニーはビデオゲーム会社になるだろう
• 2023年は映画とTVにおいてゲームが大きな成功を収めた年だった
  • 『ザ・スーパーマリオブラザーズ・ムービー』は『バービー』を抜いて1位となり、『The Last of Us』シリーズは過去10年で2番目に好成績を収めたHBOシリーズとなった
  • ハリウッドは文化的に大きな成功を収めたが、グローバルゲーム市場はこれまでになく好調である
  • 今年の世界のゲーム売上高は1,880億ドルに達すると予想される一方で、グローバル興行収入は345億ドルにとどまる見通しだ
• ゲームに親しんだ若い世代がRoblox、Fortnite、Clash of Clans、VALORANTなどをプレイしながら、ますます多くの人々がIPとしてゲームを選んでいる
  • ゲームは最も深いストーリーと世界を提供し、受動的ではなく相互作用的で、魅力的なソーシャル体験を提供するためだ
  • スタジオはゲーム制作を活性化するAIを導入している
• Riot Gamesが『League of Legends』をベースにした『Arcane』シリーズを公開したとき、このシリーズはNetflixで最も視聴され、最も高く評価されたシリーズとなった
• Riot、Epic、Supercell、そして新たな次世代ゲーム会社は、ゲームが映画に代わる「次世代ディズニー」の中核として台頭する中で、次世代エンターテインメントの巨人になる準備を進めている
• 変化はすでに主流が気づかないうちに起きており、2024年にはさらに加速するだろう

アニメ調ゲームの主流化

• アニメは、ユーザー当たり平均収益で見ると最も高い収益を上げるジャンルの一つとなった
• 2022年、miHoYoは『原神』『崩壊: スターレイル』などのリリースで38億ドル以上の収益を上げ、今年初めにはNintendoが『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』を発売した
• 2024年もアニメの勢いは続くだろう
• アニメは子どもにも大人にも親しみやすい独特のアートスタイルであり、多様な物語の原型を生み出せる媒体である
• アニメ調ゲームには、プレイヤーの深い没入を促すアドベンチャー要素、ロマンスのフック、ソーシャルループがある
• 『原神』は、多様なデバイスタイプ、GPU、フレームワークにまたがって完璧なクロスプラットフォーム性能を備えたゲームの新たな基準を打ち立てた

新しい世代のUGCゲーム開発者の登場

• 制作予算が増加し、プレイヤーの期待値が高まる中で、ゲーム開発者として成功することは難しくなっている
• しかし、新しいユーザー生成コンテンツ（UGC）プラットフォームとAIベースのクリエイターツールは、こうした障壁を打ち破る可能性を示している
• 2023年第1四半期に、Robloxの開発者は2022年比で約17%増となる1億8,200万ドルの収益を上げた
• Epic GamesもFortnite Creative開発者への財政支援を開始しており、2023年には1億ドルを超えると見込まれている
• UGCプラットフォーム間の競争が激化するにつれて、開発者はより多くのインセンティブを受けられるようになる
• 特に、MetaのHorizon Worldsは2023年にモバイルへ拡張される予定だ
• より良い財政支援に加えて、UGCゲーム開発者は今や生成AIで駆動する、より強力なツールを利用できる
  • Epicはこうした技術を公に支持しており、Robloxはすでにいくつかの生成AIツールを発表している
• この二つの要素が組み合わさることで、来年には数百万人の新たなクリエイターが生まれるだろう

マインクラフト世代がサバイバルクラフティングジャンルに火をつける

• マインクラフトは来年でリリース13周年を迎え、「Crafting（クラフティング）」ゲームで育ったプレイヤー世代が大人向けゲームカテゴリーへ移行する節目となるだろう
• しかし、彼らの関心を引きつけるような際立ったゲームや体験はまだ存在していない
  • 一方には、2013年に初登場した、熾烈な競争を伴う「クラフティング・サバイバル」のライブサービスゲーム（GaaS）であるRustがある
  • より親しみやすい2021年発売のValheimは、商業的な予想を覆し、多くの開発者がその成功を模倣したことで、現在では多くの開発者がこのジャンルのハイブリッドをGaaSとして実装している
  • Valheimの熱気は、「マインクラフト世代」の成熟した嗜好に合致する、数十億ドル規模の新たなIPを生み出す触媒となる可能性がある

[Bio + Health]

「奇跡の薬」の大衆化

• 2023年には、GLP-1、Curative Cell、遺伝子治療法など、「奇跡の薬」と称賛される治療法が患者の人生に大きな影響を与えた
• 現在の保険システムでは、こうした治療法の費用を負担したり、医療サービス提供者がこれらの治療法の完全な恩恵を実現するために必要な複雑な物流、データ収集、臨床オペレーションを管理したりする準備ができていない
• 政策、バイオ医薬品製造、資金調達、臨床オペレーションの交差点でイノベーションを進めることで、システムを破綻させたり壊したりすることなく、こうした「奇跡の薬」を市場に投入できる実行可能な手段を確保できることが期待される

医学に残された最後のフロンティア：プログラミング

• バイオテクノロジーにおける再利用可能ロケットはどこにあるのだろうか？ 従来の新薬開発は、時間がかかり、リスクが高く、コストも大きい
• また既存のロケットと同様に、1つの分子は次の分子の開発に影響を与えず、一度きりしか使われないため、非常にカスタム性が高い
• しかし今、状況は変わりつつある。SpaceXのロケット再利用性は宇宙旅行を革新し、コストを下げ、地平を広げた
• 同様に、遺伝子治療のような潜在的に治療プログラム可能な医薬品は、特定の細胞を標的にするために使われるベクターのような構成要素を再利用しながら、遺伝子カーゴを入れ替えることができ、次のミッションでは同じロケットを使って新たな目的地に別のペイロードを届けられる
• FDAは、航空安全に対する米国FAA（連邦航空局）のアプローチ（厳格でありながら適応的）を参考に、最近、新たな治療製品局を立ち上げ、希少疾患向けのワープスピード作戦を試験運用しながら、「プログラム可能な医薬品」を評価・承認するプロセスを作りつつある
• 再イノベーション／再創造ではなく、再配置する未来を想像してほしい。これは医薬品の作り方と、それらの医薬品が私たちをどこへ連れていけるかを根本から変えるだろう

医療人材がより多くの仕事をこなせるよう支援

• 医療従事者の能力を根本的に強化するソフトウェアとデータプラットフォームへの期待が大きい
• EHR内での周辺メモ作成から、常時の患者トリアージの知的自動化、精密治療計画に至るまで、AIが医師のバーンアウトや管理負担を減らし、患者に最も思いやりのある最良の診療を提供する能力を最適化できる方法は数多くある
• このアイデアをさらに一歩進めると、AIベースのプラットフォームは価値ベース医療の採用拡大の鍵になり得る
  • これまで価値ベース診療はその潜在力を十分に発揮できていなかったが、AIがもたらす可能性はその軌道をより良い方向へ変えられる

健康の未来を変えるAI

• 科学と医療の分野は、ソフトウェア導入において長らく後れを取ってきた
• しかし、AIが既存ソフトウェアを超えて医療技術を革新するにつれ、かつて負担だったものが今では機会になっている
• ポケベル、FAX、そして多くの人が手作業でデータ入力をしなければならない医療分野は、AI導入の準備ができている
• FDAの規制フレームワークにおいて、AIに関する既存の規定がある唯一の産業が医療分野であるという事実は、こうしたイノベーションをさらに進めやすくしている
• 2024年には、この飛躍の瞬間が科学・医療産業全体で起こり、医療従事者と患者の生活が大きく改善されることが期待される

[Crypto]

分散化の新時代へ突入

• 強力なシステムやプラットフォームの統制権が少数のリーダーだけに集中すると、ユーザーの自由は侵害されやすい
• 分散化が重要なのは、分散化が信頼できる中立的でコンポーザブルなインターネットインフラを可能にし、競争とエコシステムの多様性を促進し、ユーザーにより多くの選択肢と所有権を与えることで、システムを民主化できる手段だからだ
  • しかし分散化は、中央集権型システムの効率性と安定性にぶつかり、実際に大規模で達成するのは難しかった
• ほとんどのWeb3.0ガバナンスモデルは、直接民主主義や企業ガバナンスに基づくシンプルだが負担の大きいガバナンスモデルを用いるDAO（分散型自律組織）を含むが、これは分散型ガバナンスの社会政治的現実には適していないモデルだ
  • ここ数年、Web3.0の「生きた実験室」のおかげで、分散化のベストプラクティスがさらに多く生まれつつある
  • それには、より豊かな機能を持つアプリケーションを受け入れられる分散化モデルや、マキャヴェリズムの原則を取り入れてリーダーシップに説明責任を負わせる、より効果的な分散型ガバナンスを設計するDAOのような方法も含まれる
• こうしたモデルが発展するにつれ、私たちはまもなく前例のないレベルの分散型協調、運用機能、イノベーションを見ることになるだろう

未来のUXへリセット

• 暗号資産のユーザー体験の基本は、2016年以降、実際には大きく変わっていない
• 秘密鍵の自己保管、ウォレットと分散型アプリケーション（dApp）の接続、署名済みトランザクションをますます多くのネットワークエンドポイントへ送信することなど、依然として複雑すぎる
• 現在、開発者たちは来年、暗号資産のフロントエンドUX（ユーザー体験）をリセットできる新しいツールを積極的にテストし、展開している
  • ユーザー端末でアプリやWebサイトに簡単にログインできるパスキー：暗号化方式で自動生成される
  • アカウント自体をプログラム可能にし、管理を容易にするスマートアカウント
  • アプリケーションに組み込まれ、オンボーディングを円滑にする組み込みウォレット
  • 第三者がユーザーの鍵を保管しなくても署名を簡単に支援できるMPC（マルチパーティ計算）
  • ユーザーが望むことを認識し、不足部分を補える高度なRPC（リモートプロシージャコール）エンドポイント
• これらすべては、Web3が主流になる助けとなるだけでなく、Web2より優れて安全なUXを提供し得る

モジュラー技術スタックの台頭

• ネットワークの世界では、ネットワーク効果という1つの力が常に他のすべての力を支配する
• ネットワーク効果は非常に強力なため、存在するモジュール性は2種類しかない。ネットワーク効果を拡張・強化するモジュール性と、ネットワーク効果を細分化して弱めるモジュール性だ
  • ごくまれな場合を除けば、とりわけオープンソースでは前者だけに意味がある
• モノリシックアーキテクチャには、モジュール化された境界を越えて深い統合と最適化を行えるため、少なくとも初期にはより良い性能につながり得るという利点がある
• しかし、オープンソースのモジュラー技術スタックの最大の強みは、許可不要のイノベーションを可能にし、参加者が専門性を発揮できるようにし、より多くの競争を促す点にある

AI + ブロックチェーンの結合

• 分散型ブロックチェーンは中央集権型AIに対抗する力だ
  • ChatGPTのようなAIモデルは現在、必要な計算資源と学習データが小規模企業には負担しきれない水準であるため、少数の巨大テック企業だけが訓練・運用できる
  • しかしCryptoを使えば、誰もが計算資源や新しいデータセットを必要とする誰かのためにネットワークへ貢献し、報酬を受け取れる多面的でグローバルな許可不要市場を作れる
  • ロングテールのリソースを活用することで、AIのコストを下げ、アクセス性を高められる
• しかしその一方で、AIは情報の生産方法を革新し、社会、文化、政治、経済を変えることで、ディープフェイクなどAI生成コンテンツがあふれる世界も生み出している
  • ここでも暗号技術を使ってブラックボックスを開き、オンラインで目にするものの出所を追跡するなどのことができる
  • また、生成AIを分散化し、民主的に管理して、1人の主体が他のすべての主体を左右できる権限を持たないようにする方法を見つけなければならないが、Web3はその方法を研究する実験室だ
• 分散型のオープンソース暗号ネットワークは、AIイノベーションを民主化（あるいは集中化）し、最終的には消費者により安全な環境を提供するだろう

Play to Earn が Play and Earn になる

• 「P2E」ゲームでは、プレイヤーがゲームをプレイする時間と労力に応じて、仮想ではない実際のお金を稼ぐことが多い
  • こうした傾向は、クリエイターエコノミーの台頭から人とプラットフォームの関係変化に至るまで、ゲームとその周辺を変えつつある幅広い変化と関係している
  • Web3.0は、ゲームプレイと取引のあらゆる収益がゲーム会社にのみ帰属する現在の慣行に対抗しうる
  • ユーザーはプラットフォーム上で多くの時間を費やし、多くの価値を生み出しているため、それに見合う報酬を受ける資格がある
• ただし、ゲームは必ずしも仕事になるよう設計されているわけではない（少なくとも大多数のプレイヤーにとってはそうではない）
  • 私たちに本当に必要なのは、楽しくプレイできると同時に、プレイヤーがより多くの価値を生み出せるゲームである
  • そのためP2Eは次第に「Play and Earn」へと変化しており、ゲームと仕事を区別する重要な基準になっている
  • P2Eが初期の成長痛を乗り越えて進化するにつれ、ゲーム経済を管理する方法も引き続き変化していくだろう
• 最終的に、これは別個のトレンドではなく、ゲームの一部になるだろう

AIがゲーム制作者になるとき、暗号資産は保証を提供する

• ゲーム内のAIエージェントが特定のモデルに基づいており、そのモデルが改ざんされずに実行される保証が必要であることは明らかだ。そうでなければ、ゲームは完全性を失ってしまう
• ロア、地形、ナラティブ、ロジックがすべて手続き的に生成されるとき、つまりAIがゲーム制作者になるとき、私たちはその制作者が信頼できるほど中立的かどうかを知りたくなるだろう
• 私たちは、その世界が保証を通じて構築されたものであることを知りたくなるだろう
• Cryptoが提供する最も重要なものは、AIに問題が生じたときにそれを理解し、診断し、罰することができる能力のような保証である
• この意味で「AIアラインメント」は、人間のエージェントを扱うことがインセンティブ設計の問題であるのと同様に、暗号資産の核心もインセンティブ設計の問題である

形式的検証はますます定式化されつつある

• Formal Methodはハードウェアシステムの検証に広く使われているが、ソフトウェア開発ではそれほど一般的ではない
• ハードシステムや安全性が重要なシステムを除けば、ほとんどの開発者にとってこうした手法は複雑すぎ、相当なコストと遅延を招きうる
• しかし、スマートコントラクト開発者には別の要件がある
  • 彼らが開発するシステムは数十億ドルを扱い、バグは致命的な結果をもたらし、通常はホットフィックスが不可能である
  • したがって、ソフトウェア、特にスマートコントラクト開発において、より利用しやすい形式的検証手法が必要である
• 昨年、既存の形式的システムよりはるかに優れた開発者体験を提供する新しいツールが登場した
  • スマートコントラクトが、原子的かつ決定論的な実行、並行性や例外の不存在、小さなメモリ使用量と少ないループなど、一般的なソフトウェアより構造的に単純であるという事実を活用している
  • ツールの性能も、近年のSMTソルバー性能における画期的進展を活用して急速に改善している
• 開発者とセキュリティ専門家の間で、形式的手法に着想を得たツールの採用が進むにつれ、次世代のスマートコントラクトプロトコルはより堅牢になり、高コストなハッキングに対して脆弱ではなくなると見込まれる

NFTはユビキタスなブランド資産になる

• ますます多くの既存ブランドが、主流消費者向けにNFTの形でデジタル資産を導入している
  • スターバックスは、参加者がスターバックスのコーヒー製品を探求しながらデジタル資産を収集するゲーム型ロイヤルティプログラムを導入した
  • ナイキとRedditは、デジタル収集用の非代替性トークンを開発し、幅広い潜在顧客に向けたマーケティングを展開した
• しかし、ブランドにはさらに多くのことができる
  • NFTを使って顧客のアイデンティティやコミュニティへの帰属意識を表現・強化でき、実物商品とデジタル表現を結びつけ、さらには最も熱心なファンとともに新しい製品や体験を共同制作することさえできる
  • 昨年は、消費財として大規模収集向けの低価格な非代替性トークンが増加する傾向が見られ、これはしばしばカストディウォレットや取引コストの低い「レイヤー2」ブロックチェーンを通じて管理されている
• さまざまな企業やコミュニティにおいて、デジタルブランド資産としてNFTが普及しうる多くの条件が整っている

SNARKがメインストリームへ

• 技術者たちは歴史的に、コンピューティングワークロードを検証するために次のような戦略を使ってきた
  • 1. 信頼できるコンピュータで計算を再実行する
  • 2. その作業に特化したコンピュータ（いわゆるTEE、信頼実行環境）で計算を実行する
  • 3. ブロックチェーンのような、信頼できる中立的なインフラ上で計算を実行する
• 各戦略にはコストやネットワーク拡張性の面で限界があったが、いまやSNARK（Succinct Non-interactive ARguments of Knowledge、簡潔な非対話型知識証明）の活用度が高まっている
• SNARKを使えば、偽造不可能な信頼不要の「証明者」が、一部のコンピューティング作業量について「暗号学的レシート」を計算できる
• 過去には、こうしたレシートの計算には元の計算より10^9の作業オーバーヘッドが発生していたが、最近の進展によってこの数値は10^6に近づいている
• 10^6のオーバーヘッドを許容でき、クライアントが初期データを再実行または保存できない状況では、SNARKを利用できる
• ユースケースは多様である
  • モノのインターネットのエッジデバイスがアップグレードを検証する
  • メディア編集ソフトウェアは、コンテンツの真正性と変換データを含められる
  • リミックスされたミームは、元のソースへの敬意を示すことができる
  • LLM推論には真正性情報を含められる
  • IRS書式の自己検証、偽造不可能な銀行監査など、消費者に利益をもたらすさらに多くの用途に活用できる

[American Dynamism]

21世紀の公共安全

• 技術の進歩によって生活水準が向上するにつれ、安全な社会に対する期待値も高まっている
• 消費者と企業は技術の恩恵を受けているが、公共安全ははるかに立ち遅れている
  • なぜ911オペレーターとFaceTime / WhatsAppで接続して、現場の写真や動画を簡単に共有できないのか？
  • ドローンが事故現場により早く到着し、出動中の救急隊員に「上空からの」視界を提供できるのに、なぜ救急車両が到着するまで待つのか？
• すでにアーリーアダプターの都市では導入され、犯罪率を大きく低下させているが、より多くの都市に導入されるべきである
• 公共安全システムを全国規模でアップグレードすべき時だ

スマートグリッドがますます電化する世界を動かす

• 米国はエネルギー集約型分野を早急に活性化しなければならない
• スマートグリッド技術は、既存の配線インフラを迂回することで、ますます複雑になる電力網への解決策を提示する
• 家庭用太陽光、家庭用エネルギー貯蔵装置、さらには小型モジュール炉のような分散型エネルギー資源は、安定した個人用電力やグリッドのレジリエンスを提供するだけでなく、余剰電力をグリッドに再販売する能力も提供する
• しかし、これを大規模に実現するには、電力網が大型発電所から消費者への一方向の電力フローモデルから、多様な供給源と場所からの双方向フローを支える「スマートグリッド」へ移行しなければならない

コスト効率の高い防衛用スウォーム飛行

• 米国は将来の紛争に備えるため、敵の防御を圧倒できるよう設計された、航空・海上・地上ドローンなどの無人システムに投資してきた
• しかし、コスト効率の高いSwarmingがなければ、経済的観点から見て損失が避けられない無人航空機やその他の部隊によって敵を圧倒することには限界がある
• スウォーミングは、国防総省の戦力運用を、一つの資産（空母など）に複数の運用者を配置する方式から、一人の運用者が複数の資産をまとめて制御する真のシステム・オブ・システムズ運用モデルへ転換するために必要不可欠な要素である
• 自律システムのネットワークが協調し、通信し、連携すれば、防衛の新たなパラダイムが開かれるだろう

Tech-Firstの買収を通じてAtomを取り込むソフトウェア

• 今後は、より多くの企業が買収を通じてソフトウェア優位の規模を拡大**し、買収後にソフトウェア優位を実装していくようになるだろう
• 企業がこうした戦略を追求する主な理由
  • オペレーション能力と流通の形で規模を確保するため（例: MetropolisによるSP Plusの非公開化買収）
  • 製品プラットフォームを拡張するため（例: Andurilによるさまざまなハードウェアシステムの買収）
• 既存顧客/潜在顧客企業の買収、断片化した市場の統合、製品中心の戦略的買収など、さまざまな形で実行されうる
• こうしたテクノロジー主導の買収では、共通点として、買収側が主に技術的優位を土台に被買収企業の認知を高める点がある
• なぜ今なのか? オペレーション比重の高いビジネスの収益性とサービスの拡張性を飛躍的に向上させる、現在のAIの波の力

コンピュータビジョンとビデオインテリジェンスのための新たなアプリケーション

• 2024年には、コンピュータビジョンとビデオインテリジェンスが現実世界に新たに適用される姿が見られるだろう
• 企業がより良い情報に基づいてビジネス上の意思決定を行えるよう、動画データから得られるインサイトを活用することは企業で一般化している
• しかし依然として、動画をキャプチャして理解できる最新システムは不足している
  • 顧客は既存の動画インフラを持たないか、最新ソフトウェアとの統合が難しいレガシーな動画システムを使っていることが多い
• 企業は、ビデオ用ハードウェアカメラとソフトウェアを一体で販売するハードウェア+ソフトウェアモデルを活用してこの問題を解決している
• こうした企業は、特定の顧客をターゲットにし、その固有の要件を最もよく満たせるように市場参入の方法をカスタマイズすることが多い
  • たとえば、Flock SafetyやAmbientのような企業はいずれも現実世界でコンピュータビジョンを活用している
  • 道路や港湾などの輸送、プラントや工場などの産業、農業、鉱業など他の業界でも同様の成功を収められるだろう

海洋探査の新時代

• 数世代前、私たちの祖先は探検のために海へ乗り出したが、今日の私たちは地球の海底について知っていることよりも、火星の表面についてのほうを多く知っている
• いまや新たな海洋探査の時代が幕を開け、創業者たちがその変化を主導している
• 海洋は航空宇宙に似た信頼性とエンジニアリング上の課題に直面しており、現代の宇宙時代に切り開かれた多くの技術を容易に適用できるだけでなく、商業および防衛市場の規模と重要性ゆえに大きな見返りももたらす
• Flexport、Saildrone、Saronicなどの企業はすでに海洋の近代化を始めており、地政学、サプライチェーン、気候の混乱が続けば、変化への要求はさらに加速すると見込まれる
• AI、ハードウェア、コンピュータビジョンの進歩は、自律化され近代化されたフェリー、コンテナ船、漁船を通じて、都市、港湾、貿易ネットワークを変革できる機会をもたらす。ロボットは海底で貴重な資源を持続可能に採掘し、水路を地図化・測量し、生態系の健全性を監視するのに役立つだろう。新世代の海軍および沿岸警備隊の艦艇、船舶、潜水艦は、私たちのサプライチェーンと海岸を守ることになる
• テクノロジーが再び海へ戻りつつある

[hyeonseokoh94]

個人的には、2024年は時代の分岐点になると考えています。

[kuroneko]

とても長いので、時間があるときに読んでみようと思いますが、

個人的には、AIと文化の観点で新しい形の小説がいつ出てくるのか楽しみです。

作家が基本的な世界観とストーリーラインを描いておけば、
読者はその世界の中でAIを通じて、作家が書いていない別の視点から小説を見守ったり、
特定のキャラクターを追加したり、少しだけ if ストーリーを展開したりするような形で……

AI小説はすでに存在していますが、比較的過去の技術でもありますし（あまりに進歩が速いので……）、その限界がはっきりしている今の段階で、
さらに進化した最先端のLLMによって、こうしたプラットフォームが生まれたら面白いだろうなとずっと思っています。

ああ、AI時代なんだから待つんじゃなくて、自分で作るべきなのかな……？ @_@

[0xvicky]

https://twitter.com/Xletter_Labs/ ここを一度見てみてください

[xguru]

原文での章の順序は、こちらにはあまり関係がなかったり面白くなかったりする部分が前のほうにあったので、順序だけ少し調整して整理してみました。