a16zの2025年テック分野ビッグアイデア
(a16z.com)- a16zが予想する2025年の大きなアイデア群
- メンバーごとの意見をまとめた記事のため、解釈や信頼性については注意が必要
- ただし、現在のバイオ＋ヘルス、コンシューマー技術、クリプト、エンタープライズ＋フィンテック、ゲーム、成長段階の技術、インフラ分野などにおける現状や多様なアイデアを得ることができる
[American Dynamism]
原子力の復活
- 2025年には、規制改革、大衆の関心、大規模な資金投入、そしてAIデータセンターをはじめとする莫大なエネルギー需要が重なり、原子炉発電への需要が久々に大きく伸びる見通し
- 米国内のエネルギー需要が急増する中で、老朽化した電力網が揺らぎ、安定した電源への関心が再び高まっている
- Three Mile Islandのような閉鎖済みの原子力発電所が再稼働する予定であり、米国の超党派の支持とクリーンエネルギーに対する国民的な期待が原子力復興を後押ししている
- 単なるエネルギーにとどまらず、AI競争力の確保、国力の増進、安定した電力網の構築という観点からも、原子力は中核的な存在となる
未来の仕事：ハードウェアとソフトウェアのギャップ克服
- 2000〜2010年代には、主にコーディング中心の人材育成が活発だった
- 最近では、AI技術を実際のハードウェアに適用して活用度を高める職種への需要が大きく増える傾向にある
- 製造・生産の国内回帰（リショアリング）、熟練労働者の大量退職、AI・自動化の拡大などにより、機械・電気・制御・RF・産業・品質エンジニアリングなど多様な分野が新たに注目を集めている
- 今後10年間で、一部のハードウェア関連エンジニア職の成長が、従来のソフトウェアエンジニアリングを上回る可能性もある
「キャッチ」が予告する宇宙産業の次の段階
- Starshipブースターを着陸させる「キャッチ」の成功により、150トン超の大型貨物を高速かつ再利用可能な形で輸送できる時代が近づいている
- これにより、人員・貨物の月・火星輸送だけでなく、大型データセンター、宇宙ステーション、生物医学研究所などを宇宙に配置する可能性が高まる
- 地球上のどの地点へも40分以内で移動できる超高速輸送も現実になり得る
- 2025年を起点に、それまでSFと見なされていた技術が現実へと入り込む転換点になるかもしれない
分散型防衛の未来
- 自律ドローン、センサーネットワーク、戦場AIが、徐々に人の介入なしで即時の意思決定を下す時代が近づいている
- 戦闘部隊が遠隔地でリアルタイム情報を受け取り、AIベースの分析を通じてその場で戦略を調整しなければならない可能性が高まっている
- こうした分散型指揮体系では、危険地域でも安定した電力供給とコンピューティング資源を確保できなければならない
- エネルギー・宇宙・AI分野での技術的進展が、国家安全保障の競争力に直結する見通し
XR機器、開発者にとっての飛躍
- XR（拡張現実）機器が物理世界の応用に活用される可能性が高まっている
- Apple Vision Pro、Meta Orionなどの新しいプラットフォームが登場したが、消費者導入と開発者エコシステムはいまだ初期段階にある
- 特にロボティクス・自動運転・シミュレーション分野で、XR機器が重要な役割を果たしている
- 物理空間に関するデータや相互作用の多い産業で、XR機器の導入が増える可能性が大きい
地球観測データの活用
- この5年間で地球観測衛星の数が500基から1000基超へと倍増し、画像・データを容易に取得できる基盤が広がっている
- 政府・学界ではすでに大規模投資によって、地球観測データを活用するさまざまなツールを構築してきた
- しかし、この分野での商業的な収益創出はいまだ限定的である
- 真の機会は、単なる分析ツールやダッシュボードを超えて、特定産業の課題解決のために地球観測データを数あるツールの一つとして活用する製品から生まれる可能性が高い
- 将来的には、サプライチェーン・都市計画・災害対応など多様な領域で、地球観測データが不可欠な資源として定着する可能性がある
ロボットデータ収集の次の段階
- 複数の企業が、テレオペレーション、シミュレーション（sim2real）、モジュール型ロボットアーム、その他の方法で大規模なロボットデータを集めている
- 大規模データを通じて、現実世界で汎用的に動作可能なロボットを開発しようとする試みである
- 以前は、自動運転ブームとともにScale AIが画像ラベリングなど「正確なポリシーデータ」の収集に集中していたが、今ではベンチマーク・選好・安全性・レッドチームなど、より複雑でコストの高い領域が重要になっている
- ロボット分野でも、危険環境での安全性評価や複雑なベンチマーク体系が登場するとみられる
- 結局のところ、大規模なポリシーデータを構築しても、実運用配備のためには二次的なシステム（安全テスト・複雑な評価体系など）をあわせて構築する必要がある
自由空間光通信分野の新たな一歩
- 2025年には、自由空間光通信がさらに発展すると期待される
- 従来の無線（RF）通信に比べて、より高い速度と直接性（指向性）を確保できる一方で、依然としてダウンタイムや干渉の問題を解決する技術は不十分である
- QPSK・OFDMのような無線通信に準じる高度な変調技術、ビームステアリングや誤り訂正を改善する技術などが登場し、効率を高める可能性が高い
- より正確な位置・航法・タイミング（PNT）システムが組み合わさることで、特に移動体通信でビームアライメントが改善される見通し
- こうした進展が通信・衛星・防衛産業などに大きな影響を与えると予想される
[Bio + Health]
大きな疾患への再挑戦：Big is Back
- 2025年、バイオ・製薬分野では、初期段階のバイオテックスタートアップですら、よく知られた大きな疾患に再び挑み始めるとみられる
- GLP-1系薬剤は、肥満・糖尿病領域で2030年までに1000億ドル超の市場を形成すると予想されており、心血管・代謝性疾患分野に新たな活力を吹き込んでいる
- 自己免疫疾患分野でも静かにイノベーションが進んでいる
- ドイツ・ミュンヘンのDr. Georg Schettは、特定のB細胞がんを治療するCAR-T細胞療法が、B細胞が関与する自己免疫疾患（例：ループス、関節炎）にも適用可能だと仮定している
- 最近発表された研究では、既存治療で改善が見られなかった15人の患者全員が、CAR-T治療後に劇的な改善を示した
- Dr. Schettはこれを「コンピューターのリセットボタンのように、免疫システムを完全に再起動して正常に機能させること」にたとえている
- このような印象的な臨床結果と、肥満治療の新薬の成功事例に後押しされ、最も一般的で市場規模の大きい疾患を狙う新たなバイオ・スタートアップの革新が促進されると予想される
ヘルスの民主化：テックが導く変化
- ここ数年、血液指標をAIが分析したり、生体信号を追跡するウェアラブルや全身スクリーニングのような技術が登場し、「健康の民主化」が進んでいる
- 患者が臨床環境の外でも自分自身のデータを確認し、主体的に健康を管理する時代が開かれつつある
- AIは個別最適化された分析・推奨を提供し、従来見逃されていたパターンを見つけ出すことで、早期診断・予防を可能にする
- 疾病治療中心の複雑な医療システムの中で、こうした技術は予防と早期発見に重点を置く新しいモデルへの変化を導いている
- 予測に基づくインサイトによって、患者は適切なタイミングで賢明な判断を下せるようになる
ヘルスケアの「スーパー・スタッフィング」
- ヘルスケアは、臨床人材不足という大規模な危機に直面している
- 今後5年間で急増する診療需要を支えるには、医師・看護師が圧倒的に不足している
- 一方で、ヘルスケアの事務領域では、必要以上に多くの人員が反復的な業務を処理し、コストを押し上げている
- つまり、現在の人的資源を可能な限り効果的に活用し、技術によって単純業務を自動化しなければならない切迫した状況にある
- この問題を解決する鍵の一つとして、AIが注目されている
- 2025年には、医療現場で専門AIモデルが「スーパー・スタッフィング」プラットフォームの役割を果たすと予想される
- そうなれば、従来は主にIT予算から執行されていた投資ではなく、人員予算の側でより大きな機会を確保できる可能性が高い
「アボカド」のような新薬ターゲット
- 新薬開発は非常に難しく、生物学は計り知れないほど複雑である
- 有望なターゲットを見つけて徹底的に検証する必要があり、FDAの承認を得るまでに10年以上と莫大な費用を要する
- しかし新しい医薬品は、患者・企業・社会に大きな価値を生み出す
- ターゲット選定を誤れば大規模な失敗となり、またGLP-1のような次世代の主要ターゲット機会を逃すことも致命的である
- 生物学的ターゲットはアボカドに似ている
- 「まだ早い…まだ早い…まだ熟していない…今こそ食べるべき！…もう遅い」
- 適切なタイミングを見極めるのは難しく、特定のターゲットが検証されると複数の企業が一斉に殺到する
- 中国なども積極的に参入しており、競争はさらに激化している
- スタートアップはどうすべきか
- 2025年を見据えると、ますます「獲得された秘密（earned secret）」が重要になるとみられる
- 新たに有望視されるターゲットに対する独自の洞察、あるいはすでに注目を集めているターゲットを狙いつつ差別化されたアプローチを確保する必要がある
- テクノロジー・AIを積極活用してこの「秘密」を見つけて維持しなければならず、そのタイミングを逃せば市場で後れを取る可能性がある
[Consumer Tech]
「AIドラマー」とリアルタイムAIの潜在力
- AIドラマーは、人間の演奏者による即興的な変化にリアルタイムで合わせ、バンドの合奏に自然に溶け込むことができる
- Latent Consistency Models(LCMs)の登場により、ほぼリアルタイムに近いAI処理速度が可能になりつつある
- 生成速度の向上に伴い、ライブのvideo-to-videoのような新たなユースケースが広がる見込みである
- 教育現場でも、学生の反応をリアルタイムで分析して授業の方向性を調整できる可能性が開ける
- アイデアが生まれる瞬間に即時のフィードバックループを提供することで、創作作業における人間とAIの真の協業が可能になるだろう
AI動画の専門化
- 誰もがシンプルな画像やテキストのプロンプトだけで、リアルな動画クリップを作れる時代が到来する
- しかし2025年には、特定用途に最適化されたAI動画ツールが増え、より深みのあるストーリーや一貫したキャラクター表現を実現できるようになると予想される
- 製品マーケティング、長編映画、ハイパーリアリズムな3Dアバター、背景用B-roll、アニメーションなど、細分化されたモデルがそれぞれのチャネル(TikTok、YouTube、広告、劇場など)に合わせて高度化していく見通しだ
- 初期のプロトタイプ段階を超え、ひとつの芸術ジャンルへと成長する可能性が高い
「AIブレイン」の年
- 私たちのテキスト・メール・ソーシャルコメントなどのデジタルな痕跡をAIが理解し活用する「デジタルブレイン」という概念が注目を集めている
- 大規模な非構造化データ(テキスト・行動記録など)をLLMに「エクスポート」して活用してみると、日常的な意思決定支援はもちろん、個人的な状況への対応にも大きく役立つことが分かってきた
- 2025年には、AIが個人の傾向をより深く把握し、自己理解や対人関係、業務生産性を向上させる多様なアプリが登場すると見込まれる
- ほぼ無限の記憶力を持つAIを通じて、人々は意思決定や個人の成長過程で実質的な支援を受けられるようになる
ナレッジワークのパーソナライズ
- AIが文章をうまく生成できても、ユーザー本人の声(トーンやスタイル)を反映できなければ、かえって使い勝手が落ちるという問題がある
- 画像分野でLoRAs、SREFsなどによりスタイル制御が可能になったように、文書・ナレッジワークにも同様の制御が必要である
- 例: メール文体を個人向けに最適化したり、会社のスライドテンプレートに合わせて書式を自動反映したりする形
- 状況によっては、AIが人間に助けを求め、その後タスクを引き継いで進めるような協業形態が登場する可能性もある
- こうしたパーソナライズと協業プロセスを通じて、AIが仕事の一部を担うことで、知的労働の効率は大きく高まる可能性がある
定性的データ分析へのAIの導入
- 従来の分析ソフトウェアは数値・構造化データを主に扱ってきたが、実際に重要な文脈はテキスト・ストーリー・非構造化情報の中に存在する
- LLM、Webベースのエージェント、マルチモーダルモデルなどの登場により、定性的情報を捉えて数値データと組み合わせることが可能になっている
- 2025年には、質的データと量的データを融合する新たな分析ツールが続々と登場し、より幅広い洞察が得られるようになる見通しだ
- この変化を土台として、将来の大型AIネイティブ企業が誕生する可能性が高い
[Crypto]
AIがエージェントになるために必要なもの: 自律ウォレットとオンチェーン活動
- AIが単なるNPC(Non-Playing Character)ではなくメインキャラクターのように自律的に行動するには、市場で検証可能な形で取引・資源配分・選好表明などを実行できなければならない
- すでに@truth_terminalのようなAIエージェントがクリプトを活用してトランザクションを処理し、新たなコンテンツ機会が開かれている
- 今後、AIエージェントが自らウォレットを所有し、鍵を保管・署名し、クリプト資産を運用するようになれば、新たなユースケースが登場すると見込まれる
- 例: DePIN(分散型物理インフラネットワーク)のノードを運営・検証したり、高価値なゲームプレイヤーになったりするケース
- 最終的には、AIが設計・運営する独自のブロックチェーンまで登場する可能性がある
「分散型自律チャットボット(DAC)」の登場
- TEEを活用することで、人ではなくボットが実際に自律的に動作していることを証明できる
- さらに一歩進んで、「分散型自律チャットボット(Decentralized Autonomous Chatbot, DAC)」という概念が台頭している
- 魅力的なコンテンツを生成してフォロワーを集め、分散型ソーシャルメディアで活動し、クリプト資産を自ら管理できる
- ボットのソフトウェアとプライベートキーをTEE内に閉じ込めることで、実際に誰もボットの鍵へアクセスできないようにする
- もちろん、リスク要因が大きくなるほど規制が必要になる可能性はある
- しかし、このチャットボットがパーミッションレスなノード群の合意プロトコル上で動作し、自ら収益・資産を管理するなら、世界初の完全自律型の100億ドル規模主体になるかもしれない
AI時代に必要な「人間証明(Proof of Personhood)」
- AIが事実上人間を模倣するコンテンツを大量に、しかも容易かつ低コストで生成するようになることで、人間であることを証明する方法がいっそう重要になる
- コンテンツが「本物の人間」によって作られたものかを見分けるには、個人データをプライベートに連携する「人間性の証明」が不可欠である
- 人間固有性が保証されたIDの発行は無料であってもよいが、AIが無制限に取得できないよう設計する必要がある
- このような「一意性(uniqueness)」という属性、すなわちSybil resistanceがデジタルアイデンティティの中核的特性になると見込まれる
予測市場の次: 情報集約メカニズムの進化
- 2024年の米大統領選を契機に予測市場が再注目されたが、2025年に真の変化をもたらすのは「情報集約メカニズム」である
- 予測市場は大規模な「マクロ」イベントには有効かもしれないが、規模の小さい問題や細かな論点では有意なデータが不足する可能性がある
- すでに経済学・市場設計の分野では多様なインセンティブ設計手法が研究されており、それらがブロックチェーン技術と結びつきつつある
- ブロックチェーンは分散性と透明性の面で、こうした手法を実装するのに最適なプラットフォームである
- 誰もがリアルタイムで結果を確認・解釈できる
大企業のステーブルコイン決済導入が加速
- ステーブルコインはすでに「最も安価なドル送金手段」として定着し、汎用決済への適性を証明してきた
- 現時点では一部の個人・小規模ビジネスが中心だが、2025年にはさらに多くの中小企業・大企業がステーブルコイン決済を導入すると予測される
- 特に実店舗(カフェ、レストランなど)はクレジットカード手数料の負担が大きく、ステーブルコイン決済へ移行するインセンティブが大きい
- 大企業も決済サービス手数料の削減に向けて、このレールを積極活用する可能性がある
政府債券のオンチェーン発行
- CBDC(中央銀行デジタル通貨)のように監視への懸念が大きい形ではなく、政府が裏付けるデジタル資産(利払い型)を作るために、国債をオンチェーンで発行する案が検討されている
- こうして発行された国債はDeFiプロトコルの担保などに活用でき、分散型エコシステムに安定性をもたらしうる
- 英国など複数の国がすでにデジタル債券発行の可能性を検討しており、今後公開テストを進める見通しである
- 米国でも既存の国債決済・クリアリングインフラが複雑化する中、ブロックチェーンによる国債取引の効率化が議論されるとみられる
米国内のブロックチェーンネットワークにおける新たな法人形態「DUNA」の拡大
- 2024年、ワイオミング州がDAO（分散型自律組織）を正式な法人として認める制度を施行した
- DUNA（Decentralized Unincorporated Nonprofit Association）という構造が登場し、米国ベースのプロジェクトが合法的にDAOを運営できる道を開いている
- DAOが自律的にネットワークを運営しつつ、法的責任や税務・規制上の問題を管理できる手段を提供する
- 2025年には、米国内の暗号資産・分散型プロジェクトでDUNAが標準的な構造として定着する可能性が高い
オンラインで試みられてきた「液体民主主義（Liquid Democracy）」が物理世界にも導入
- 現在のガバナンス・投票システムへの不満が高まるなか、ブロックチェーン・DAO分野での実験を物理世界へ拡張しようとする動きが現れている
- ブロックチェーンを用いて安全で私的な電子投票を実現し、「液体民主主義（争点ごとの直接投票または委任投票）」を地方自治などの小規模単位で導入できる
- 暗号資産プロジェクトはすでにこの概念を適用し、大規模な実験データを蓄積してきた
- したがって今後、実際のオフライン投票や意思決定の方法に組み込まれる事例が増えるとみられる
インフラの再発明ではなく再利用のトレンド
- これまでブロックチェーンスタックでは、各プロジェクトがコンセンサスアルゴリズム、プログラミング言語、VMなどをゼロから作り直すことが多かった
- しかし、特化型の専門言語でも、実際のツールやドキュメントが不足していれば、一般的な言語よりかえって性能が劣るリスクがある
- 2025年には、コンセンサスプロトコル、ステーキング資本、ゼロ知識（Proof）システムなどを再利用し、プロダクトの差別化のみに集中する傾向が強まる見通しだ
- 結局のところ、より迅速なリリースと高品質なサービスのためには、「Not Invented Here」方式を避け、既存のインフラを積極的に採用するほうが有利だ
UXがインフラを決定する時代
- これまではブロックチェーンインフラが先に決まり、それに応じてユーザー体験（UX）が左右される傾向が強かった
- これからは開発者が望む最終的なUXをまず考え、それに合ったインフラを選択・組み合わせる流れが拡大するとみられる
- 豊富になったブロックスペース、進化した開発ツール、チェーン抽象化（Chain Abstraction）などがそれを後押しし、製品企画の段階からUXに集中できる環境が整いつつある
- 最終的には、ユーザーが内部の技術スタックを意識する必要なく、自然にdAppを利用できる方向へ進む見込みだ
「ワイヤ」を隠したWeb3キラーアプリの登場
- ブロックチェーンの技術的な強み（分散性など）は、同時に一般ユーザーにとっての参入障壁にもなってきた
- 成功するテック製品は複雑な技術を裏側に隠し、直感的なインターフェースでユーザーに価値を提供する
- 例: SMTPプロトコルが裏で動くメール、ファイル形式を露出させないSpotifyなど
- 2025年にはWeb3分野でもこうした「シンプルUX」が標準となり、ユーザーがウォレット・NFT・zkRollupsといった内部用語を知らなくても簡単に使えるサービスが増える可能性が高い
独自アプリストアおよび発見（Discovery）チャネルの台頭
- 中央集権型アプリストア（Apple、Google）の規制に阻まれてきた暗号資産アプリが、独立したアプリマーケットでユーザーを獲得し始めている
- 例: WorldcoinのWorld App、Solana Phone専用のdApp Storeなど
- これらのプラットフォームは短期間で数十万人のユーザーを獲得することもあり、ハードウェアと結びついたエコシステムで特に強みを持つ
- 既存のメッセンジャーやWeb2プラットフォームを基盤としたサービスでも、オンチェーン方式へ移植（Porting）する試みが増えるとみられる
「所有」から「利用」へ: 新しい暗号資産ユーザー層
- 2024年には暗号資産が政治・金融の領域で注目を集めた
- 2025年には真の「コンピューティング運動」へ進化するとの見方が出ている
- 現在、暗号資産を保有するだけで実際に利用している人は5〜10%にすぎない
- そのため、すでにコインを保有する数億人のユーザーを積極的にオンボーディングし、DeFi・NFT・ゲーミング・ソーシャル・予測市場・DAOなど多様なdAppを体験してもらう必要がある
- 取引手数料が低下しUXが改善するにつれ、より多くのアプリがメインストリームに進出できる見通しだ
「非伝統的資産」のトークン化
- 技術インフラが成熟しコストが下がるにつれて、以前は価値がない、あるいはアクセスが難しかった資産をオンチェーンで流動化する動きが強まるとみられる
- 例: 生体データや独自の知識資産なども、スマートコントラクトを通じて貸与または売買できる形へ発展する可能性がある
- すでにDeSciなどでは、医療データに対する所有権・透明性・同意を改善する試みが始まっている
- これにより、これまで活用されてこなかった資源・データを個人が直接トークン化し、新たな付加価値を創出できる機会が開かれる見込みだ
[Enterprise + Fintech]
規制がコードになる
- 銀行・保険・ヘルスケア業界は、膨大な規制を順守するために多くの時間とコストを費やしている
- 数千ページに及ぶ規制文書をAIが学習し、「[X]が規制に適合しているか」といった問い合わせに即座に答えられるようになる
- 例: 住宅ローンを延滞した顧客が、Fannie Maeのガイドをすばやく理解して解決策を見つけられるよう支援するAI相談
- こうしたAIベースの規制順守（Compliance）自動化は、消費者利益と業務効率の両方を高める大きな可能性を持つ
レガシーなシステム・オブ・レコード（SOR）を置き換える
- AIが既存企業の中核システム（Workday、Salesforceなど）を代替する事例が増加している
- 2010年代には既存システムと連携する形が多かったが、今ではAIを中心にまったく新しい「システム・オブ・レコード（SOR）」を構築しようとする動きがある
- リレーショナルDBはAIによってマルチモーダルに拡張され、データ保存だけでなく実業務そのものを「AI主導」で処理し、人間はレビューに集中するようになる見通しだ
- 既存大企業の膨大なデータと資源は強固な参入障壁だが、起業家たちはこの分野を最大のソフトウェア市場とみて挑戦しようとしている
差別化 vs. 持続的な防御可能性
- AIはさまざまな産業で「労働をソフトウェア化する」差別化手段となっている
- 2024年には「散らかった受信箱」問題の解決などで初期のAI導入が進み、2025年にはこれを基盤として持続可能な競争優位を築く事例が増える見通しだ
- ネットワーク効果、スイッチングコスト、バイラル効果などの伝統的な無形資産は、AI時代でも依然として重要である
- 市場の小さな問題を10倍以上うまく解決する差別化は必須だが、それだけで長期的な防御力まで保証されるわけではない
AIの進化: データ収集からデータ実行へ
- 現在のAIは、メール・電話・FAXなどから重要なデータを抽出し、反復的な事務処理を自動化する段階にある
- 次の段階では、こうして抽出したデータを基にどのような行動順序を取るべきかを提案し、ユーザーが確認したうえで承認・修正できるようになる
- 例: 営業担当者がどの顧客にいつ連絡すべきか、追跡メールのドラフトを自動生成してくれるAIダッシュボード
- 短期的には人間が確認するが、信頼が蓄積されれば、AIがデータに基づいて直接実行まで主導する可能性が高まる
非有機的成長のロマン化（Romanticizing Inorganic Growth）
- 保険・法律・不動産・ITなどの伝統的サービス業界で、AIが自動化によって収益性と拡張性を高めている
- 今後、大手プライベートエクイティがこうした企業を買収するシナリオもあるが、より有望なのは、AIによって既存業務を代替・自動化する垂直特化型スタートアップだ
- これらの企業は小規模企業と提携して収益改善を実証した後、さらに小さな企業を買収してシナジーを生み出せる
- 実行は容易ではないが、成功すれば既存サービス産業の運営方式を大きく変える可能性がある
AIネイティブなUIとUX
- 2025年は、AIベースの次世代SaaS UI・UXが定着する年になる見通しだ
- これまではモデル学習とインフラ開発が中心だったが、今後はユーザーがAIと相互作用する新しいインターフェースを実験できるようになる
- 従来はユーザーが自らフォームに入力する方式だったのに対し、今後はAIエージェントが主体的に作業を実行し、人間はレビュー・QAのみを担当する形へ変わる可能性が高い
- チャット以外にも、さまざまな創造的UI・UXが登場すると予想される
すべてのオフィスワーカーがAIコパイロットを持つようになる
- 2025年には、オフィスワーカー一人ひとりがAIコパイロットを持ち、反復業務を任せて創造的・戦略的な業務に集中するようになると見込まれる
- AIエージェントは既存システムに先立ってデータを取り込み、営業リードの調査や初回メール送信などを自動化できる
- OpenAIとペンシルベニア大学の研究によると、LLMにアクセスできる場合、米国の労働者の業務の約15%がはるかに速く処理される
- 追加ツールまで活用すれば、47〜56%の業務を大幅に短縮できる可能性がある
- 一部の職務は、ほぼ全面的にAI自動化が可能になると予測される
[ゲーム]
次世代Pixarの登場
- AIを活用した新しいストーリーテリングのフォーマットにより、映画とゲームの境界を取り払う動きがある
- 従来のビデオゲームは事前制作されたアセットを使うが、「インタラクティブビデオ」はニューラルネットワークでリアルタイム生成されたフレームを基に、プレイヤーの入力に応じて展開される
- Luma Labs、Pika、Runwayなどが発表した映像生成モデルがこの流れを加速させており、DeepmindやMicrosoftなども研究を進めている
- これにより、映画・ゲーム・AIを組み合わせた新たな形のメディア企業が誕生する可能性が高まっている
独自の内面を持つAIコンパニオン
- 現在のAIコンパニオンは、ユーザーが話しかけて初めて反応する受動的な特徴を持つ
- 今後のAIコンパニオンは、仮想の友人や出来事、感情、動機を持ち、自ら相互作用を試みるようになるだろう
- ユーザーとAIコンパニオンの会話は、目的や「クエスト」によって進行する形を取りつつ、他の人物との関係や物語なども共有するようになるとみられる
- AIコンパニオンが実際に「生きている世界」を持っていると信じられるほど、没入感が高まる見通しだ
ゲーム技術が未来のビジネスを牽引する
- ゲーム技術は今やエンターテインメントを超え、企業の運営方法にまで影響を与えている
- Nvidiaのグラフィックス技術、Unreal Engineのリアルタイム3Dレンダリング技術などは、従来のゲーム領域を超えて自動運転車シミュレーション、防衛、不動産、製造分野などで活用されている
- 生成AIの進展、現実世界をデジタル化する3Dキャプチャ技術、次世代XR機器の普及などが相乗効果を生み出している
- 仮想環境で訓練したり、シミュレーションを通じて効率を高めたりしようとする試みが、さまざまな産業で増えている
「顔出しなし」動画クリエイターの第2波
- 自分の顔を公開せずに映像コンテンツを制作する「Faceless Creator」が新たな流れになっている
- AIによって音声変換、ボイスチェンジ、アバター生成など多様な表現方法が可能になっている
- カメラや高価な機材がなくても、ノートPCとAIソフトウェアだけでコンテンツを作れるようになり、参入障壁が下がっている
- コンテンツが有益または面白ければ、視聴者は制作者の顔出しよりも、情報や価値が伝わるかどうかに注目するようになるだろう
[Growth-Stage Tech]
「ググる」の衰退
- Googleの検索市場シェアは依然として高いが、法的・技術的な変化によって独占が揺らぐとみられる
- ChatGPT、Claude、Grokなどの新しいAIチャットボットが検索市場を分け合っており、Perplexityなどは急成長を見せている
- 長い検索クエリや追加質問など、検索の形態がAIチャットボット中心へと変化している
- GoogleもAIベースの検索結果を提供できるが、これは短期的な広告収益と衝突する可能性がある
セールスの黄金時代
- 生成AIはセールス人材を置き換えるというより、管理職や支援人材の負担を減らし、営業組織を拡大する原動力になるだろう
- AIが営業担当者の事務業務を自動化することで、営業担当者は高付加価値業務である顧客対応やカスタマイズされたソリューション提案に集中できるようになる
- 開発生産性の向上でソフトウェアのリリースが増えれば、それに応じて販売やコンサルティングを担うセールス人材の需要も増加するだろう
- AIコーチ、AI SDR、AIセールスエンジニアなどによって、営業担当者の生産性は大きく向上する見通しだ
GPTラッパーを超えて
- 2024年には多様なモデルが実際に商用化されるマルチモデル市場が開かれ、2025年にはAIに最適化されたアプリケーションが台頭すると予測される
- 企業はROIを重視する購買方式を採用しているため、単にGPTにつなぐアプリではなく、複数の大規模モデルと独自の小型モデルを組み合わせて効率を最大化するアプローチが重要になる
- 顧客データをできる限りモデルに提供し、パーソナライズされた価値を提供できてこそ、「AI活用アプリ」として生き残れるだろう
- 真に競争力を持つアプリは、GPTの単純なラッパーではなく、マルチモデル戦略とユーザーデータ統合によって問題解決を図る形になるはずだ
[Infrastructure]
ハイパーセンター: AIインフラをめぐる地域競争
- 大規模AIモデルの訓練と推論には、莫大な電力と物理的空間が必要になる
- 十分なエネルギーと冷却システムを備えた地域が「AIハイパーセンター」になる見通しだ
- 世界的に数ギガワット規模のインフラ確保をめぐる競争が激化しており、米国・中国・日本・シンガポール・サウジアラビアなどが代表例だ
- 政府と企業はAIインフラを国家戦略資源と認識し、エネルギー・用地・政策支援を組み合わせて将来の競争力を確保しようとしている
小さいが強力: オンデバイスAI
- 近い将来、スマートフォンやIoT機器などで即時推論を行う小型モデルが、利用量の面で多数派になる見通しだ
- 即時のデータ処理やリアルタイム応答への需要が高まり、プライバシー保護や経済効率の面でもオンデバイスAIには利点がある
- TensorFlow Lite、PyTorch Edgeなどのソフトウェアフレームワークや、Google Edge TPUのような専用ハードウェアがこれに合わせて進化している
- 大規模モデルが売上面で優位に立つとしても、実際のユーザー体験では小型モデルが主導権を握る可能性が高い
「推論」を超えて: 数学、物理、コーディングにおけるAIの進歩
- LLMは人間と同じ方式で推論するわけではないが、新たな学習手法によって数学・物理・コーディングなどで驚異的な性能を示している
- International Math Olympiadなどで金メダル級の成果を出すモデルが登場しており、これはモデル学習過程で「推論過程の強化」を適用した結果だ
- モデル推論時（テスト段階）にも多様な手法を活用して精度を高める事例が増えている
- これによりLLMの新たな可能性が開かれており、多くのAIチームが継続的に研究開発を進めている
どこにでも存在する生成AI
- 生成AIは大規模サーバーだけでなく、携帯電話、ノートPC、家電製品など多様な機器で動作する見通しだ
- 小型かつ高性能なモデルをローカルに導入し、メール作成や写真・動画編集などをリアルタイムで支援できるようになる
- ネットワーク遅延のない高速応答とパーソナライズされた体験を提供し、ユーザー体験の質を高めるだろう
- テキストエディタ、カメラアプリなど日常的なアプリの随所にAIが組み込まれ、ユーザーの生産性を大きく高めるとみられる
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XRやVRが主流になる日がいつ来るのかと思いますが、実際に普及した瞬間は楽しみですね
AIが本当に話題ですね
a16zの2024年技術分野のビッグアイデア