- Y Combinator（YC）は、より多くの人に取り組んでほしいアイデアや分野について、スタートアップに向けてたびたび議論している
- それらのアイデアをまとめ、「スタートアップへの要望（Request for Startups, RFS）」という伝統を引き継ぎながら共有している
- 以下に挙げるRFSは最新版であり、YCに応募するためにこれらのアイデアのいずれかを必ず選ぶ必要はない
ロボティクスへの機械学習の適用
- ロボティクスはまだGPTのような瞬間を迎えてはいないが、その時点は近づいている。
- YCは何十年にもわたってロボティクスを注視しており、YCの創業者の一人はロボティクス分野の先駆者である。
- ロボットが未来であることは広く知られているが、前世代のロボットは高価で脆弱であり、限られた条件でしか動作しなかった。
- 基盤モデルの急速な改善により、人間レベルの認識と判断を持つロボットを作れるようになってきた。
- SFでは主に消費者向けのユースケースが強調されるが、ロボットにおける最も差し迫って解決可能な応用分野はB2Bである。
- 産業用ロボットと農業用ロボットが有望な分野として挙げられる。
物理世界のシミュレーションに機械学習を使う
- 多くの必須ソフトウェアツールは、物理学や化学で知られている原理を使って世界をシミュレートしている。
- 従来のシミュレーションは複雑な多変量の数式を解くため、計算負荷が非常に大きい。
- AIモデルは、物理学を明示的に理解していなくても、こうした問題を解き予測できる一般的な関数近似器である。
- その結果、予測ははるかに計算集約的でなくなり、ずっと小さなコンピュータでも数分または数秒で完了できる。
新しい防衛技術
- 米国は複数の地域で大規模な紛争に巻き込まれており、それは私たちの世界を変えてしまう脅威をはらんでいる。
- SpaceXは、民間宇宙企業が公的資金で運営されるUnited Launch Allianceよりもはるかに効果的でありうることを世界に示した。
- シリコンバレーは20世紀初頭、米軍の研究開発地域として生まれ、初期のシリコンバレー企業は軍事レーダー、暗号解読装置、原子爆弾部品の製造で重要な役割を果たした。
- この10年は、シリコンバレーをそのルーツへと立ち返らせる時期である。
米国への製造業回帰
- 英国は19世紀に世界の工場となり、世界で最も豊かな国となった。
- ここ数十年で、米国はこの役割を手放した。
- 米国製造業の空洞化は社会的・政治的分断を招き、地政学的にも不安定な状況をもたらしている。
- 米国製造業の復活に向けて、いくつもの変化が舞台を整えている。
- 新しいMLベースのロボットシステムは自動化を可能にし、製造業を他国へ移した労働コスト裁定を縮小できる。
新しい宇宙企業
- 軌道到達コストは急速に下がっており、スタートアップでも今やシードラウンドで衛星を作り、打ち上げられる。
- 宇宙へのアクセスが、商業航空旅行や海上輸送、あるいはトラック輸送と同じくらい日常的で安価になる未来を想像すれば、新たなビジネス機会が開ける。
- 宇宙企業を作るのはあまりに野心的に見えるかもしれないが、ソフトウェア企業を作ることより必ずしも難しいわけではない。
気候テック
- スタートアップが炭素を削減する、または大気中から除去する商業的ソリューションを提供できれば、壊滅的な気候変動を避けられる公正なチャンスがある。
- この分野で事業を行うことには莫大な財務機会がある。推定で$3-10兆のEBITDAが眠っている。
- 最近の立法は、既存の市場トレンドを大きく加速させるだろう。
商用オープンソース企業
- オープンソース企業はクローズドソース企業よりも速く動く。
- 開発者ツールにおいて、オープンソースは開発者の採用を獲得する強力な方法である。
- YCはGitlab、Docker、Apollo、Supabaseなど150社以上のオープンソース企業を支援しており、さらに多くの企業を支援したいと考えている。
空間コンピューティング
- AR/VRが新しいパーソナルコンピューティング・プラットフォームとして機能することは、10年以上にわたる取り組みだった。
- ユーザー体験は改善し、レンダリング性能は向上し、手や視線のトラッキングも大きく進歩したが、依然として解決すべき課題が残っている。
新しいERPソフトウェア
- 企業は成長するにつれて、一般に「ERP」として知られるソフトウェアスイートを導入して事業を運営する。
- ERPは高価で実装が難しく、ユーザーにも不人気だが、顧客にとっては事業運営に不可欠で非常に重要である。
既存の社内ツールに着想を得た開発者ツール
- 開発者が成功した企業で働いたことがあるなら、その会社が独自に作ったツールやフレームワークに触れた可能性が高い。
- こうした社内ツールにはしばしば面白い内部ニックネームが付いており、そのほとんどは一般公開されていない。
説明可能な人工知能
- モデルの振る舞いを理解することは非常に難しいが、信頼が重要な文脈ではAIモデルが解釈可能であることが不可欠である。
- AIの恩恵を最大限に享受するには、説明可能なAIに関するさらなる取り組みが必要である。
レガシー企業の手動バックオフィス業務のためのLLMs
- 古くて大きな企業のほとんどには、手作業のプロセスを回す大規模なチームがある。
- LLMsは、ごく最近まで自動化できなかった多くの手作業プロセスのカテゴリを自動化できる。
エンタープライズソフトウェア構築のための人工知能
- エンタープライズソフトウェアは、優秀なプログラマーの間では働くには退屈だという評判がある。
- もしAIがエンタープライズソフトウェアの構築と販売のあり方を変えられるとしたらどうだろうか。
ステーブルコイン金融
- ステーブルコインは、その価値を外部の参照先に連動させるデジタル通貨である。
- ステーブルコインは将来のお金の大きな一部になるとみられる。
がんを終わらせる方法
- がんを早期診断する技術はすでに存在する。
- MRIは、ミリメートルサイズのがんの塊まで検出できる感度を持つ。
生物学的システムのための基盤モデル
- 科学的ブレークスルーの大半は、実験の初期段階で失敗するか、臨床試験の途中で失敗する。
- 生物学的システムを対象とした基盤モデルは、科学者が以前よりはるかに速く追求すべき経路を見極められるようにする。
医療分野におけるMSOモデル
- プライベートエクイティは、全国の大小さまざまな個人クリニックを飲み込んでいる。
- MSO（Managed Service Organizations）モデルは、医師が自分のクリニックを運営できるようにする。
医療分野の中間業者排除
- 米国は他の先進国よりも一人当たり医療費に多くのお金を使っているが、患者の転帰は良くなっていない。
- 多くの支出は、患者に直接医療を提供しない中間業者に支払われている。
より良いエンタープライズ向け接着剤
- ほとんどのエンタープライズソフトウェアでは、顧客が大量のカスタムコードを書かなければならない。
- こうした「グルーコード」は、エンタープライズソフトウェア宇宙のダークマターである。
巨大な汎用モデルの代わりに小さく微調整されたモデル
- 巨大な汎用モデルは印象的だが、高コストで、レイテンシやプライバシーの問題もある。
- より小さなオープンソースモデルは、適切なデータで精密に微調整すれば、ごく一部のコストで似た結果を得られる。
GN⁺の見解
- Y CombinatorのRFSは、革新的なスタートアップアイデアを発掘し支援するうえで重要な役割を果たしている。
- とりわけロボティクス、気候テック、医療分野の革新は社会的・経済的影響力が大きく、これらの分野での進歩は未来の生活を大きく改善する可能性を持つ。
- YCが提示した分野の中でも、AIとMLの適用はさまざまな産業に変化をもたらしうる中核技術であり、それを通じて、より効率的で知的なシステムやソリューションを開発する機会を提供する。
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