YCのRequests for Startups - Summer 2025

Y Combinatorは「Requests for Startups（RFS）」という伝統を通じて、創業者に挑戦してほしいアイデアを共有している
このリストはYCが投資するアイデアの一部にすぎず、これらのアイデアは追加の検証材料にはなり得るものの、必ずしもこのアイデアでのみ応募する必要はない

• 2025年は「AIエージェントの年」になると見込まれている
• YCは特に有望だと考えるAIエージェント系スタートアップのアイデア一覧を公開
• すでに進行中のトレンドに注目するものもあれば、今後の方向性を示すものもある

Full-stack AI Companies

• 完全なフルスタックAI企業をもっと支援したい
• 例：LLMが法務業務を自動化できるなら、AIエージェントを作って法律事務所に販売する代わりに、AIエージェントで構成された自前の法律事務所を立ち上げ、既存の法律事務所と競争できる
• 動きの遅い既存企業が支配しているあらゆる業界に適用可能
• 巨大企業に売り込むのではなく、それらを絶滅させることもできる

More Design Founders

• より多くのデザイナーが創業者になるべき
• 今後10年で新しいコーディングツールによって製品を素早く構築してリリースできるようになるため、優れたデザインはさらに重要になる
• AIに仕事を奪われるのではと不安を感じるデザイナーにとって、本当のチャンスはAIを活用して製品を出し、会社を立ち上げること
• デザイナーはすでに、強いユーザー共感力、問題解決志向、高い品質基準、センスなど、優れた創業者になるための多くの能力を備えている
• AirbnbやStripeのようなYCの代表的企業が優れたデザインで知られているのは偶然ではない

Voice AI

• 人間と企業の相互作用のうち、電話通話はこの約100年間ほとんど大きく変わっていない
• 長い待ち時間、音声ツリー、アスタリスクやシャープを押すような煩わしさがある
• 新しい音声モデルと対話型LLMはいまや驚くほど優秀になっている
• これを活用するスタートアップは、人間と見分けがつかない音声AIボットを作っている
• 企業と顧客の間の通話は年間1兆件以上ある
• 音声AIボットと会話することは、自動運転車に初めて乗るような未来体験に感じられる

AI for Scientific Advancement

• 化学、生物学、材料科学、オペレーションズ・リサーチなどの科学分野で使われるソフトウェアツールの大半は、この数十年で大きく変わっていない
• これらのツールは、創薬、化学プロセス最適化、金属・鉱業、電力網最適化のような複雑な問題を解くために、標準的手法とPhD人材に依存している
• 特にテスト時コンピューティングが、こうした科学的課題を解決できる新しいタイプのスタートアップを可能にしている
• AIを使って物理的なモノをより速く効率的に作る方法を変えるスタートアップが、もっと出てくることを期待している

AI Personal Assistant

• 何十年にもわたる生産性アプリの存在にもかかわらず、メールはたまり続け、予定表は埋まり、タスクは未完了のまま残る
• 最高の整理ツールでさえ、やるべきことの追跡を助けるだけで、実際に実行はしてくれない
• LLMの最近の進歩により、「To Do」リストを「完了」リストへ変えられる可能性が生まれた
• 次世代のAIパーソナルアシスタントを構築するスタートアップと協力したい
• これは、タスク、ルーティン、コミュニケーション履歴、個人の好みを深く理解するLLMベースのシステムである
• 個人的なやりとり、プロジェクト、スケジュール管理の好みを完璧に記憶し、本人に代わって行動できるAIを想像してほしい

Healthcare AI

• 米国の医療システムはGDPの17％超、または4兆ドル超を占める
• 推計では、そのうち3分の1、すなわち1兆ドル超が管理業務だけに費やされている
• 世界でも最も優れた医療システムの一つだが、この支出のかなりの部分は、他の医療システムと相互運用できない、APIがない、あるいはワークフローや作業を行う唯一の方法が、あるシステムから別のシステムへデータを手作業で抜き出すことだから生じる不要な管理コストである
• 過去2年間で、PDFや他システムからデータを抽出・整理し、エージェントを通じて別のシステムへ簡単に入力できるようにするインフラを構築する新しいスタートアップが登場している
• こうした問題を解決することで、米国の医療システムをより効率的にできる

AI Personal Tutor for Everyone

• コンピュータを使って人々の学習を助けるというアイデアは、1940年代のVannevar BushによるMemex構想、60年代のJCR Lickliderによる「人間とコンピュータの共生」論文、70年代のAlan KayによるDynabook提案など、コンピュータ愛好家たちの長年の夢だった
• 理想的な目標は、誰にでもパーソナライズされた学習体験を作ることだが、実際には構築が難しかった
• 大半のオンライン教育製品は、コースに登録した全員に同じコンテンツを提供している
• AIによって、ついに誰にでも本物の個人チューターを構築できるようになった
• 最新の推論能力により、複雑なトピックを段階的に分解し、最も難しいテーマさえわかりやすく説明できる
• 最新のマルチモーダルベースのモデルによって、アニメーション生成、3Dオブジェクト操作、音声による概念説明などで概念を提示できる

Software Tools To Make Robots

• ロボティクスはまだChatGPTの瞬間を迎えていないが、もうすぐ来ると見られている
• 誰もがロボットが未来だと知っているが、前世代のロボットは高価で壊れやすく、制御された条件下でしか動かなかったため実現が難しかった
• 基盤モデルの急速な進歩により、人間レベルの認識と判断力を備えたロボットを作ることがついに可能になりつつある
• SFでは消費者向けユースケースが目立つが、ロボットで最も即効性のある応用分野の一部はB2Bである
• ロボット開発を支援するソフトウェアツールを作る人々への投資に関心がある

The Future of Education

• 教育は世界で最も大きく重要な産業の一つだが、革新するのが最も難しい産業の一つでもある
• 現在、およそ1億人が教育分野で雇用されており、毎年およそ15億人の学生が教育を受けている
• 従来の教育と学習の方法は何十年もほとんど変わっていないが、状況は変わり始めるかもしれない
• AI、特に大規模言語モデルの台頭は、私たちが教え、学び、成果を測る方法を再構築すると期待されている
• これらの技術は、教育へのアクセスを大きく改善し、教育を個別化し、教師と学習者の双方を単純作業から解放する可能性を持つ
• 10年後、20年後を見据えると、教育が今と同じやり方のまま続くと信じるのは不可能だ

AI Residential Security

• 消費者は家庭用セキュリティに年間200億ドルを支出している
• 最大手企業は、何十年も機能が変わっていないレガシー企業である
• AIは商業セキュリティの世界を席巻しつつある
• VerkadaやLumanaのような企業は、AIがどれほど強力かを示している
• Ringはビデオドアベルと磁気ドアセンサーを作り、10億ドルで買収された
• AIを使って、人々が実際に自宅で安全だと感じられるようにする企業の機会がどれほど大きいか想像してほしい

Internal Agent Builder

• まもなく、すべての会社には一つの共通点が生まれる。すべての従業員が、自分の仕事の反復的な部分を自動化するための独自エージェントを構築するようになる
• Internal Agent Builderは、自分がやりたくない日常業務を処理するエージェントを作るために使えるツールである
• このインフラは、日常で使う他のあらゆるソフトウェアにアクセスできなければならない
• 権限を管理し、機密データを最新のLLMへ安全に送れる必要がある
• YCでもこのツールのバージョンを構築しており、すでに契約書レビューから反復的な経理ワークフローまで、あらゆる作業にかかる時間を短縮するために使っている
• AIネイティブ企業向けの基盤インフラを構築したいなら応募してほしい

AI Research Labs

• YCはより多くのAI研究ラボに投資したい
• あまり知られていないが、YCはOpenAIの最初の投資家だった
• 実際、OpenAIはYC内部の研究ラボであるYC Researchとして始まった
• OpenAIは独立型AI研究ラボという概念を切り開き、YCはその全過程を最前線で見てきた
• OpenAIは驚くべき仕事をしているが、AIにはなお未解決の問題が多く、新たな研究ラボへの機会も十分にある
• YCに参加するには3か月以内に製品を出せなければならないと思う人もいるが、実際にはOpenAIのように商業化まで何年もかかる深いオープンリサーチを支援することにも関心がある

AI Voice Assistants for Email

• 音声だけで受信トレイ処理を手伝えるチームに会いたい
• 毎日20分車で通勤しており、その時間をメールの仕分け、返信案の作成、スケジュール管理の委任に使いたい
• Vapi、Retell、あるいはChatGPT Advanced Voice Modeのようなものを使ったことがあれば、今日の音声エージェントがどれほど優れているかわかるはずだ
• ユースケースは運転よりはるかに広い
• 腕の神経損傷を経験した後、最も基本的な作業にさえ、まだどれほどキーボードに依存しているかを思い知らされた
• メールは、さまざまな目的に使える万能アシスタントを構築するための完璧な出発点になり得る
• 私の受信トレイにアクセスできる人なら誰でも、私の友人、予定、文体などをすぐに理解できる

AI for Personal Finance

• ほとんどの人は財務について合理的に考えない
• しかし、生きていくだけでも財務上の意思決定をしなければならない
• 将来のためにいくら貯蓄すべきか、適切なリスクを取るにはどこに投資すべきか、負債や税金をどう考えるべきか、などだ
• 現在、これらの問いへの答えはたいてい、友人に聞く、ググる、財務アドバイザーを雇う、あるいは銀行に相談することだ
• しかし、これらの選択肢は十分ではなく、バイアスがあり、財務状況と目標の全体像を持っていない
• 優れた財務アドバイザーを雇うのは非常に高額だ
• LLMによって、ほぼゼロコストで誰もがパーソナライズされた財務・投資・税務アドバイスにアクセスできるソフトウェアを構築する、またとない機会がある
• APIを使って完全な財務状況にアクセスし、完全にパーソナライズされた偏りのない助言を提供することになる

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