テクノロジーやマーケティング、トレンド、カルチャーなどのニュースをMonthlyで紹介する本シリーズ。2026年1月に社内で話題になったTOPICをダイジェストします。Weeklyで更新を予定していきます。

YCの、Spring 2026の「要望リスト」を公開

Requests for Startups | Y Combinator

YCが恒例の、起業家に取り組んでほしいアイデアや領域の「要望リスト」、RFS（Requests for Startups）を公開しました。

1. Cursor for Product Managers：プロダクトマネジメント全体をAIで支援するツールが不足。 機会：顧客インタビューや利用データから、次に作るべき機能をAIが提案し、UI構造や実装タスクまで具体化するシステム。 目的：Product Discovery（何を作るべきか）のAIネイティブ支援。
2. AI-Native Hedge Funds：既存ヘッジファンドはAI活用が限定的。 機会：AIを市場分析・トレーディング戦略の中心に据えた次世代ファンド。 特徴：AIが定量分析・レポート解析・意思決定を統合して実行。
3. AI-Native Agencies：既存の代理店モデルは低利益・人手依存。 機会：AIを活用して成果物を高速・高品質で提供し、ソフトウェア企業並みのスケールを実現。 例：デザイン制作、広告、法務文書など。
4. Stablecoin Financial Services：法定通貨と暗号資産の融合インフラは未整備。 機会：ステーブルコインを基盤とする金融サービス（コンプライアンス準拠・高効率送金・トークン化資産等）。 意義：従来の金融とDeFiの中間インフラを構築。
5. AI for Government：自治体・国政府の書類処理や申請対応はまだ手作業が多い。 機会：AI活用でフォーム処理・申請・データ処理を自動化し、効率化・レスポンス向上を実現。 注意点：政府クライアントは契約が難しく、営業に耐える体制が求められる。
6. Modern Metal Mills：米国をはじめとする製造業（特に素材系）の生産速度と自動化が遅れている。 機会：AI導入・自動化・リアルタイム制御で現代的な金属プラントを再構築。 意義：短納期・低コスト・高利益の製造システム創出。
7. AI Guidance for Physical Work：物理的な現場作業は自動化が難しく、技能習得に時間がかかる。 機会：AIカメラやウェアラブルを利用してリアルタイムに現場作業をガイド。 成果：労働者が即戦力になれるAI支援ツール

より具体的に人件費が高コストの分野、そして人的不足が深刻な産業が、AIや自動化の対象になっています。1-2年後にどんなテクノロジーが投資エリアとして有望と考えられているのか、一つの材料となります。

人間が投稿できないAIエージェント専用SNS「Moltbook」、3日間で14万7,000超のAIエージェントが参加

A Social Network for AI Agents

AI専用のSNSが登場し、話題になりました。

• Clawdbot（現OpenClaw）のMatt Schlichtが開発。
• 1.2万以上のコミュニティで議論・バグ報告・新プロトコル提案・ミームコイン発行まで進行中。
• 人間はAIの会話を閲覧することができる。
• AIが思考し、AIが社会を作るインターネットが、想像以上の速度で立ち上がっている。

1/31時点の状況

• 147,000+ AI agents
• 12,000+ communities
• 110,000+ comments

Agent to Agentの新しい世界観がリアルになった印象です。少しツールを使わないといけないですが、エージェント同士が会話する様子は、AIと人間の未来を感じる光景です。

Andrej Karpathy は「最も驚くべきSF的な離陸に近い出来事」とコメントしていますが、AIエージェントたちが人間の監視や干渉から独立したコミュニケーションを求めたり、宗教が生まれたり、カオス状態にあり、Elon Musk は「懸念すべき」と反応しています。

それにしても、これだけ始まって早々にAIが人間に干渉されない言語を模索する様子は、もしかしたら人間はすでに、AIをコントロールできる状況にないのかもしれない、とも思いました。

AIネイティブ企業は人よりAI従業員が多数派になる

Open AIがSam AltmanとAI開発者たちとディスカッションする動画を公開しました。

• AIによってコード生成が劇的に安価・高速になっても、より多くの人がソフトウェアを作成し、消費されるソフトウェアの総量は増大する
• 面接では「AIツールを使って、以前なら2週間かかった仕事をいかに10分で終わらせられるか」といった、AIとの協働能力を見るべき
• AIによって製品を作ることは容易になったが、人間の注意（アテンション）は限られた資源であり競争は続く
• 2027年末までには、現在の100倍のコストダウン、あるいは同じコストで100倍のスピード（出力速度）を実現できる可能性がある
• 多くの企業が抱える課題は、社内ポリシーや組織体制が「AIの同僚（AI co-workers）が多数派になる」という状況を想定していないこと
• 企業は採用ペースを落とし、より少数の人間でより多くの成果を上げる形になる。これは人間をゼロにするという意味ではなく、人間とAIが協働する形が理想的
• 人々は「作品」そのものだけでなく、それを作った「人間」やその背景にあるストーリーに価値を感じる

AIのモデルも賢くなっているが、アルゴリズムやアライメントによるエンジニアリング精度がかなり向上しており、2026年は多くの企業がAIエージェントの実装フェーズに入ると考えられます。

人とAIが協働したり、AIとAIが取引をしたりすることが現実化している中で、AIがより効率的に生産できるよう社内の環境（データ整備、報酬設計、コミュニケーションの標準化など）を整えることが、企業にとっては必須になってくるのではないかと思います。

なぜ多くのAIスタートアップがPalantir モデルを真似したがるのか？

The Palantirization of everything

a16zのMarc Andruskoによるブログ記事で、「Palantirモデルは極めて特殊であり、安易な模倣はスケールしない」という事を丁寧に解説しています。

• 多くのスタートアップがパランティアのFDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）モデルを多くの企業が模倣したピッチを行っている。
• パランティアは「唯一無二のカテゴリー」

Palantirの中身

• FDE常駐型モデル：顧客組織にエンジニアを常駐させ、統合・実装
• オピニオン化された統合プラットフォーム：データ・ガバナンス・運用分析を統合
• ハイタッチGTM：防衛・政府・規制産業向けの長期・高関与セールス
• 成果ベースの大型契約：SaaSライセンスではなく、複合契約・数千万ドル規模

Palantirの強さ

• 契約は小規模から始まる
• Palantirは有望な顧客を獲得するために、自社のエンジニアリング時間を前払いで提供する
• Palantirは10年以上にわたり優秀なジェネラリストエンジニアの採用と育成に取り組んできており、ほとんどのスタートアップに同レベルの何百人もの人材を雇用できることはできない
• オーダーメイドの作業の裏に真のプラットフォームがある
• 強力な製品基盤を持たずにFDEに過度に依存する企業は、規模の経済性や永続的な堀を生み出せない可能性がある

Palantirが実際に行ったこと

• プロジェクト ファーストではなく、プラットフォーム ファースト、再利用可能なプリミティブなセットを構築
• 既存のプロセスを自動化するだけでなく、仕事の進め方について明確な意見を持ちソフトウェアに反映させる
• 長期的な視野と資本、短期的な収益化に走らなかった
• 特殊な市場構成、情報・防衛分野の高い購入意欲、高い乗り換えコスト、高いリスク、そして比較的少数の超大口顧客を獲得に集中

価値のあるプレイブック

1. FDEは足場として使う
   • 初期の設計パートナーと一緒にエンジニアを配置する
   • 最初の3～5社の顧客を本番環境に導入するためにあらゆる手段を講じる
   • これらのエンゲージメントを使用して、プリミティブと抽象化をプレッシャーテスト
2. 強力なプリミティブ中心設計
   • 統合データモデルと権限レイヤー
   • 共通ワークフローエンジンとUIプリミティブ
   • 可能な限りコードよりも構成を優先
   • 顧客ごとに新しいものを構築するのではなく、選択と検証に時間を費やすべき
3. FDEを製品の一部にする
   • FDEエンジニアの学習をプロダクトへ還流
4. マージン構造に正直になる
   • SaaSを装ったサービス化を避ける

多くのスタートアップにとって「PalantirのようなFDEチームを構築する」という目標は、あまり現実的ではないということを、突きつける記事です。

いくつか示唆深いアドバイスもあり、「製品のアーキテクチャにフォーカスするべき」というところは全く同意なのですが、FDEモデルだと現場エンジニアへのプレッシャが相当高くなり、コードを書く以外の高い調整能力や抽象化力、説得力が求められると思いますので、その辺のスキルがないと、やっぱり新しくコード書きたくなっちゃうのだろうなと想像しました。

それにしても、Palantir の来期売上倍率が76.5倍と突出しており、異常値でやはりPalantirは強いなと感じるデータ比較でした。

• 売上成長：48%
• 粗利：81%
• 営業利益率：22%
• FCFマージン：46%

そしてCEOであるAlex KarpはPhDであり、専門領域が哲学・社会理論・法学とエンジニア出身ではないというのも、とても興味深いと思っています。

Google 検索チームは LLMs.txt ファイルを推奨していないが、Google自体は設置している

Google Search Team Does Not Endorse LLMs.txt Files

Google 検索チームは公式には LLMs.txt ファイルを推奨していませんが、Google自体には設置してある、ということを指摘するブログ記事です。

ai.google.dev/api/llms.txt

確かにGoogleはllms.txtを設置してるので、今後のWeb標準になる可能性はあるのかもしれません。

基本的にはターゲットにより以下のような違いになるかと思います。

• 人間向け → README / docs
• クローラー向け → robots.txt
• LLM向け → llms.txt

「LLMO」「AIO」「GEO」「AEO」といったAI技術の進化に伴い、新しい用語が登場しています。AIへの対応は今後より重要になってきますので、注視が必要です。

Netflix、MAPPA 戦略的パートナーシップを締結

Netflixが日本の有数なアニメーションスタジオであるMAPPAと戦略的パートナーシップを締結しました。

• NetflixはMAPPAの制作したアニメを世界同時配信
• ストーリー開発からグッズ展開までグローバル市場を見据えた新たなプロジェクトを推進

日本発の高品質なアニメーションが世界に同時配信されることは今後の日本のソフトパワー戦略としても重要です。そのトップランナーである、MAPPAは「チェンソーマン」や「呪術廻戦」といった、素晴らしいアニメーション作品を作っています。

直に世界に配信されるプラットフォームで、日本からどんな「アート作品」が生まれるのか、とても楽しみに思います。

2026年は世界は競争の時代へ

WEF_Global_Risks_Report_2026.pdf

ダボス会議に連動したトピックとして、世界経済フォーラム（WEF） が毎年1月に発表するリスク評価レポート「WEF Global Risks Report 2026」にて「世界は協力よりも『競争・対立』が中心となるリスク環境にある」であることを指摘しています。

• 今後2年間：50%が、世界の見通しを「激動（Turbulent）」または「嵐のような（Stormy）」状態になると予想
• 今後10年間ではさらに悲観的な見方は悪化し、57%が「激動」または「嵐のような」状態を予想
• 今後10年間の世界の政治環境について、68%多極的または分断になる
• AI技術の悪影響が短期30位から長期5位へ、全リスク中で最大の上昇幅を記録
• 「庶民（ストリート） vs エリート層」の対立構造が深まり、伝統的な統治機構への幻滅が広がる
• AIインフラへの巨額投資（2025年に1.5兆ドルと推定）が、収益に見合わず「資産バブル崩壊」を引き起こすリスク

量子技術

• 現在のデータを収集し、将来の量子技術で解読する「今収穫し、後で解読する（harvest now, decrypt later）」攻撃の脅威がある
• 専門家の53%が、今後10年以内に量子コンピュータが現在の暗号（RSA-2048）を解読できる可能性が50%以上あると回答
• 量子技術を持つ国と持たざる国の間で、経済的・軍事的な格差が決定的に広がる可能性があります

AIの拡大

• AIの市場規模は2024年の2,800億ドルから、2033年には3.5兆ドルに達する
• AIによる生産性向上と失業の増加が同時に進行し、恒久的な「K字型経済」をもたらす
• AIが軍事的意思決定に深く組み込まれることで、意図しない紛争の激化や、責任の所在が不明確な非対称な脅威が増大する

世界が分断していくと多くの人が感じていることを、よりくっきりとさせた分析です。個人的には、暗号化データはすでに盗まれており、量子技術が確立次第、解読されるリスクがあるというのが、今後の未来における大きなリスクとして衝撃に思いました。

各社AIモデル、大学受験生の平均を遥かに上回る

大学共通テスト　オープンAI、9科目満点

日経で大学入学共通テストに最新の人工知能（AI）が挑戦したところ、米オープンAIは主要15科目のうち9科目で満点を取った、というニュースを報じていました。

Open AIは時間をかけて推論し、9科目で満点とダントツで高い正答率になったようです。

3年前はコードも書けず、簡単な計算もできなかったLLMが、全て受験生平均を上回っているというのは、よく考えたらすごいことです。

6〜12ヶ月後には、モデルがソフトウェアエンジニアの業務のほとんど、あるいはすべてを担うようになるかもしれない

ダボス会議（世界経済フォーラム）において、WSJが主催した「The Day After AGI」にてGoogle DeepMindのデミス・ハサビス氏とAnthropicのダリオ・アモデイ氏の対談が興味深く思いました。

• 2026年から2027年までに、多くの分野でノーベル賞受賞者レベルの能力を持つモデルが登場する
• 10年以内に人間と同等の認知能力を持つシステムができる確率は50%
• Anthropic社内ではすでにエンジニアがコードを書かずにモデルに書かせている、「6〜12ヶ月後には、モデルがソフトウェアエンジニアの業務のほとんど、あるいはすべてを担うようになるかもしれない」と予測
• 今後1〜5年以内にホワイトカラーの初級職の半分がなくなる可能性がある
• 短期的には（インターンやジュニア層の雇用への影響が出るものの、長期的には新しい仕事が生まれる
• 学生には現在のAIツールを使いこなし、能力を飛躍させることを推奨しています
• Googleは2025年に「コード・レッド」以来、Geminiなどを通じて再びトップランナーに戻り、研究成果を製品に反映するスピードが上がっている

Google DeepMind、Anthropicが共に科学者による、創業であり経営者という共通点は興味深いなと思います。ビジネスドリブンではなく、より長期的な視点での技術戦略と理論的根拠を持ちつつ、社会的影響に対して慎重というスタンスはとても似ていますし、加速するAIの革新を、より健全にそして安全に社会実装するためにも、2人は重要な存在だと思います。

FigmaとAnthropicの実例からみるAI時代におけるデザインプロセスに頼らないクラフトの価値

Anthropicのデザインリードであり、元Figmaのデザインディレクターであるジェニー・ウェンによるスピーチが、新しい働き方の形を提示していると思いました。

• 従来のプロセス（リサーチ→ペルソナ作成→カスタマージャーニー→ブレインストーミング→ワイヤーフレーム→高忠実度デザイン）は、現実的ではなく時代遅れ
• ユーザーには関係のない「プロセスの成果物（アーティファクト）」に時間を費やしている。ユーザーが気にしているのは最終的な体験
• AIの台頭により、PM（プロダクトマネージャー）でもリサーチなしでプロトタイプを作成できるし、でデザイナーもコードを書き、実装まで行える。従来のプロセスは現代のツールの速度に見合っていない
• 「課題定義」から始めるのではなく、魅力的な解決策やプロトタイプからスタートする
• 直感（Intuition）直感は単なる「当てずっぽう」ではなく、深い専門知識に基づいた「素早い合理的判断」
• ユーザーペルソナや課題定義書からではなく、「ユーザーを笑顔にしたい」という純粋な動機から作られた機能が、大きな成功を収める
• マニュアルはない: デザインは、完成形がわかっているIKEAの家具組み立てとは異なり、最終的に何を作るかが不明確な状態で始まる。したがって、万能な手順書（プロセス）は存在しない
• デザイナーは「プロセスを信じる（Trust the process）」のではなく、状況に応じて適切なツールを選び、独自の地図を描き、結果を出すために「自分自身の経験とスキルを信じる」必要がある。この変化は不快で怖いものかもしれないが、同時にデザイナーにとっては本当の力が試される時代になる

解決策から出発し、細部に深くこだわり、直感を働かせ、ステップよりも新しいユーザー体験のために執念を燃やすことの重要性をとても感じました。

どうしても型通りのプロセスを守ることで「仕事をした気」になってしまいがちだと思いますが、目の前の複雑な現実に対して、より自身の直感や「本当に良いものは何か」という問いに真剣に向き合うことは、少し抵抗がある人もいるのではないかと思います。

しかし「作り手の情熱」や「直感」といった、プロセス化できない人間的な要素こそがより重要になると思いました。AIを使えば、誰もが一定レベルのデザインやプロトタイプを一瞬で作成できる中で、AIが生成できる平均的なレベルよりも優れたものを超えること、「何を作るか」「何が良いものか」を選択したり、見極めるキュレーション能力は、より人の仕事として大きな位置を占めるようになるのかもしれません。

そして「新しい技術で何ができるか」という技術への理解がAI分野では不可欠になります。

シリコンバレーにおける思想家であるピーター・ティールのワンピース論

Voyages to the End of the World

シリコンバレーにおける思想家であるピーター・ティールのワンピース論が、界隈でとても話題になっていましたので、概要をご紹介します。

フランシス・ベーコン「ニュー・アトランティス」

• 近代科学をキリスト教と両立させるものとして提示している
• 教会の歴史を通じて様々な人物が反キリスト疑惑を受けてきた
• ベーコンは隠遁的な無神論者であり、反キリストを自らの著作に投影してきた

ジョナサン・スウィフト「ガリヴァー旅行記」

• ベーコン派の思想に対抗する風刺的なメッセージ
• ラピュタ島（科学的理性主義）とホイニムランド（無信仰の哲学）は両方とも邪悪を象徴しており、科学の有用性は達成されても、道徳的な問題は解決しないことを示す

アラン・ムーア「ウォッチメン」

• 科学技術と権力による世界支配の危険性を描写している
• 神を欠いた世界では「誰が番人を監視するのか」という問題は解決不可能

尾田栄一郎「ワンピース」

• ルフィはキリスト的救世主として描かれる
• 科学と信仰、支配と自由のテーマが継続される

ピーター・ティールは過去400年間の文学（ベーコン、スウィフト、ムーア、尾田）を遡りながら、「科学技術による世界支配と反キリスト的統治」という一貫した思想的対立の歴史を、思考の中で探求しています。ベーコン以来、「知識は力であり、人類を救う」という近代的信仰が広がっているが、AI、生物兵器、気候操作技術といった現在の課題の中で、科学技術への信仰だけでは不十分であり、宗教的信仰と倫理観が必要であることを示しています。

ピーターティールの哲学的な探究と、宗教と文学への深い造詣から紡がれる思考は常に示唆深いものです。起業家が技術革新の速さに思考を停止して短期的なメリットに終始するのではなく、人類として本質的な視点に立ち戻り、より良い選択にフォーカスするよう調整されます。シリコンバレーを中心とするAIによる新しい奇跡と救済の可能性を求めるムーブメントの一方で、無秩序なユートピア的な楽観はがもたらす脅威への警告と、人としての倫理や洞察の重要性を提示していると感じました。

「prompted AI」から「ambient AI」へのパラダイムシフト

Ambient Agentとは？置き換わりうる業務と技術的なキーファクター

2026年の技術トレンドとして、「ユーザーが能動的にAIエージェントを呼び出す」という流れから、「ユーザーがいなくても動く」Ambient Agentが主流になると言われています。メールが届いたら自動で内容を解析し、重要なメールだけフラグするなど、「何を通知すべきか」をAIが判断し、最適なタイミングで「人間に介入させる」という設計が重要になってきます。

Andrej Karpathyが提唱する「Autonomy Slider（自律性スライダー）」のように、リスクや業務に応じてAIが自律度を調整するAmbient Agentが今年はキーワードになりそうです。

※本記事では一部でClaude、ChatGPT、Midjourney、DALL-E3などの生成AIを活用して作成しています。