Yコンビネータが注目する有望分野：探求に値する10のAIイノベーション方向性
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Yコンビネータが注目する有望分野：探求に値する10のAIイノベーション方向性
人工知能（AI）は前例のない速度で私たちの働き方を変えており、私たちは建設の黄金時代へと歩み始めている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Y Combinator
翻訳：TechFlow
建設の黄金時代
現在は、人類史上で建設者にとって最も好ましい時代である。我々はつい最近、巨大なロボットが「箸」のように空中から落下する摩天楼を正確に掴み取るという驚くべき光景を目撃した。これは技術的奇跡であるだけでなく、建設能力が飛躍的に進化した象徴でもある。人工知能（AI）は前例のないスピードで私たちの働き方を変えつつあり、特に建設者にとっては大きな影響を与える存在となっている。まさに我々は「建設の黄金時代」へと足を踏み入れており、国をより良くするような真に価値あるものを創出する稀有な機会が到来している。以下に、この黄金時代において特に注目すべき革新の方向性をいくつか紹介する。
政府向けソフトウェア
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著者：Harj Taggar
政府へのソフトウェア販売は、参入障壁が高いことで知られており、多くの起業家はこの分野をそもそも視野に入れることもない。しかし、もし課題を突破できれば、その見返りは非常に大きい。たとえば、Palantirはこの市場に成功裏に進出した数少ないスタートアップの一つであり、現在では時価総額1250億ドルに達している。
今こそ挑戦に適したタイミングかもしれない。財政赤字が深刻化する中、政府は支出削減と効率化を急いでいる。一方で、AI技術の急速な発展により、政府が年間数十億ドルを費やしている行政業務の多くが自動化可能になっている。
この二点を組み合わせると、AIベースのソフトウェアを開発して政府の業務を自動化することは、コスト削減と効率向上の両立が可能になる。特に大規模言語モデル（LLMs）は、書類の記入、申請の審査、文書の要約といった繰り返し作業に対して優れた性能を発揮する。政府サービスの利用者として、誰もがより効率的なサービスの恩恵を受けることができるようになるだろう。たとえば、もうDMVでの長蛇の列に並ぶ必要はないかもしれない。
政府というと起業対象としては魅力的とは思えないかもしれないが、深く掘り下げて取り組む意思があるなら、ぜひそのアイデアを聞かせてほしい。
公共安全テクノロジー
（動画リンク）
著者：Garry Tan
誰もが自宅にいても、街を歩いていても安全だと感じられるべきだ。これは文明社会が市民に提供すべき基本的な保障である。スタートアップ企業はすでにこの分野で活動を始めている。たとえば、Flock Safety（YC S17）が開発したナンバープレートカメラは、アメリカで報告された犯罪事件の10％の解決に貢献しており、来年までにこの割合を25％まで引き上げることを目指している。また、Abel Police（YC S24）は警察官の書類作成時間を数時間から数分に短縮し、日々最大25％の時間を現場活動に回せるようにしている。
公共安全テクノロジーは、すでにそしてこれからも確実に現実の変化を生み出していく。以下の分野でイノベーションに取り組んでいる起業家には、特に興味を持っている。
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高度なコンピュータービジョン：個人のプライバシーを守りながら、映像データから不審な行動や支援を必要としている人を識別できる技術の開発。
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緊急対応技術：緊急対応の速度と連携を高める技術は極めて重要である。助けを必要な場所に迅速に届けるためのアイデアがあれば、それを実現する手助けをしたい。
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コミュニティ安全ツール：地域住民同士が互いに支え合い、常に安全情報を共有できるような、コミュニティと法執行機関の連携を改善するツールの開発。
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効率的な法執行技術：法執行機関がより効率的かつ公正に業務を行えるように支援する技術。たとえば、ワークロード管理システムや操作精度を高めるツールなど。
もしあなたのスタートアップがこの分野の革新の波に乗りたい準備ができているなら、ぜひ話を聞かせてほしい。
アメリカ製造
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19世紀、イギリスは「世界の工場」となり、世界一裕福な国になった。20世紀にはアメリカも同じ成功を再現した。しかし過去数十年間で、アメリカはその役割を徐々に放棄してきた。製造業の空洞化は社会的・政治的分断を深め、地政学的にも不安定な状況を招いている。
製造業をアメリカに戻すことは、現在、両党で高い合意が得られている数少ない政策分野の一つである。Elon Muskはテキサス州オースティンとネバダ州にテスラのギガファクトリーを建設することで、この目標が実現可能であることを示した。我々は、最新の技術進歩が、彼の成功を模倣する新たな世代の建設者にさらなるチャンスを提供していると考える。
機械学習（ML）に基づく新しいロボットシステムにより、生産プロセスの多くの部分が自動化され、海外へのアウトソーシングにおける労働コストの差が小さくなっている。さらに、SpaceXやTeslaのような企業は、実物製品を生産しながらスタートアップ方式で運営されるアメリカ企業の作り方を学んだエンジニアの世代を育ててきた。
すでにこのモデルの成功事例が生まれている。たとえば、Astranis（W16）は、第二次世界大戦中に米海軍の艦艇を建造していたサンフランシスコの中心部で通信衛星を製造している。Gecko Robotics（W16）は、アメリカの古い工業地帯であるピッツバーグに本社を置き、産業用検査ロボットの製造に専念している。Solugen（W17）はヒューストンの大規模工場で産業用化学品を生産している。
ステーブルコイン2.0
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著者：Brad Flora および Harj Taggar
今年初頭、我々はより多くのステーブルコインスタートアップを探していることを公表した。それ以来、ステーブルコイン分野の状況はますます良くなっている。長年にわたり、ステーブルコインの主な課題は規制だった。米国によるステーブルコイン規制の試みは何度も失敗に終わっていた。しかし今や、米国のステーブルコイン規制の見通しは明るくなり、妥当な法案が近いうちに成立すると予想される。
今年、ステーブルコインの決済取扱量は急増し、マスターカードの決済量の5分の1以上を占めるようになった。世界的に見ても、送金のほぼ30％がステーブルコインを通じて行われており、Visaなどの伝統的金融機関も銀行向けに独自ステーブルコイン発行プラットフォームを提供し始めている。また、Stripeは最近、ステーブルコインスタートアップBridgeを10億ドルで買収した。これは明らかに、投資家と資本をこの分野へとさらに惹きつける原動力となるだろう。
したがって、今こそステーブルコインスタートアップを立ち上げる絶好のタイミングの一つと言える。特に以下の分野のアイデアに関心を持っている。
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企業向けサービス——ステーブルコインの保有と管理をより簡単に支援するもの。
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開発者向けツール——ステーブルコイン機能を素早く簡単に統合できるシンプルなツールの提供。
ステーブルコインに関するイノベーションに取り組んでいるなら、ぜひ話を聞かせてほしい。
チップ設計向け大規模言語モデル（LLMs for chip design）
（動画リンク）
著者：Garry Tan
AIのあらゆる技術的ブレークスルーは、より大規模なモデルの訓練を支えるために、より強力なチップの需要を押し上げる。この技術競争において、どの国も後れをとりたくない。チップの設計と製造は、もはや経済的な問題にとどまらず、ポストAI時代の存亡をかけた課題となっている。OpenAIのO1モデルは、推論能力を持つ大規模言語モデル（LLMs）が科学・工学分野で重大な進展をもたらす可能性を示した。我々は、LLMsを活用してチップ設計を改善しようとするチームすべてに強い関心を持っている。
特にASIC（特定用途向け集積回路）やFPGA（現場プログラマブルゲートアレイ）の設計に焦点を当てるチームに注目している。従来、カスタムデジタルシステムの設計には、膨大な開発・設計・テストコストがかかるため、FPGAやASICの研究開発は高コスト・高障壁の領域であった。しかし大規模言語モデルの登場により、これらのコストは大幅に低下しており、さまざまな専用計算の実現が可能になりつつある。
現在、ほとんどのコンピュータはフォン・ノイマン型アーキテクチャ（Von Neumann architecture）を採用しており、プログラムとデータを単一の共有メモリで処理し、逐次的な命令取得と実行サイクルで動作する。このアーキテクチャの利点は柔軟性が高く、システムの再プログラミングが容易であることにある。しかし、暗号通貨マイニング、データ圧縮、専用暗号処理などの特定タスクに対しては、アルゴリズムとハードウェア設計を最適化することで、計算速度を5〜100倍向上させ、消費電力を10〜100倍削減することが可能になる。
以下は、Taner Sadikoglu氏が提供した図で、最適化されたFPGAシステムと従来のCPUにおけるデータフローの違いを示している。
FPGAおよびASICがもたらす桁違いのパフォーマンス向上を考えると、LLMsを活用してその設計プロセスを最適化することは、極めて価値のある成果につながり、スタートアップにとって大きなビジネスチャンスとなるだろう。
フィンテック2.0（Fintech 2.0）
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過去2年間はフィンテック（Fintech）スタートアップにとって厳しい時期だった。シリコンバレーバンクの破綻により、規制当局は新規スタートアップに対してより厳格な制限を課すようになり、投資家もこの分野から離れて行った。しかし、我々はこうした状況がまもなく変わる believesており、今こそフィンテックスタートアップを立ち上げる最適なタイミングだと考えている。
かつてフィンテックスタートアップを設立する上での最大の難関は、銀行や他の規制対象パートナーとの契約を結ぶことだった。しかし現在では、Stripeのようなサービスプロバイダーの出現や、ステーブルコインなどの新技術の普及により、このプロセスはますます簡単になっている。
AIツールの急速な発展は、金融業界の変革を避けられないものにするだろう。伝統的なシステムに縛られない小規模スタートアップにとっては、この変化が構造的な優位性をもたらし、未来のグローバル金融商品を迅速に構築できるようになる。
我々は、既存のインフラを基盤として次世代のフィンテック企業を創出する絶好のタイミングが到来していると信じている。保険、投資銀行、資産運用、国際送金などの分野における革新的なアイデアを期待している。
新宇宙企業（New space companies）
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著者：Jared Friedman および Dalton Caldwell
宇宙進出のコストは急速に低下しており、2006年のSpaceX初打ち上げ以降、コストは10倍以上下がった。現在では、スタートアップ企業がシード資金だけで衛星を製造・打ち上げることが可能になっている。
宇宙進出が商業航空、船舶輸送、貨物輸送と同じように日常的かつ低コストになれば、まったく新しいビジネスチャンスが数多く開かれるだろう。今日、宇宙に打ち上げられるペイロードの重量はどれくらいか？それが1年後、5年後、10年後にどうなるか想像してみてほしい。
宇宙企業を設立するのは壮大な目標に見えるかもしれないが、実はソフトウェア企業を設立するよりも必ずしも難しいわけではない。YCはすでにAstranis、Relativity Space、Stoke などを含む複数の宇宙企業に資金提供しており、それらの成功率は他の分野の企業を上回る可能性さえある。
AI支援型エンジニアリングツール（AI-aided engineering tools）
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著者：Diana Hu
物理世界のエンジニアリングツールは、数十年にわたり実質的な進展がないままだった。機械エンジニアが使うCAD/CAMソフトウェア、電子エンジニアが使うEDAツール、航空宇宙エンジニアが使うCFDツール——これらは依然として複雑な数値ソルバーや物理シミュレーションに依存している。これらのツールは計算コストが高く、深い専門知識を必要とし、時には博士号レベルの知識さえ要求されるほどである。
我々は、次世代のAI駆動ツールがこの状況を根本から変えると信じている。
数学や物理の問題を解く推論能力を備えた新しいAIモデルを活用することで、航空機、建物、回路、チップ、衛星など、物理的システムの設計・構築をより高速かつ高品質に行えるようになる。
この変革を推進し、次世代のコンピュータ支援工学（CAE）を牽引するAI支援型エンジニアリングツールを開発する起業家に期待している。
100万の雇用2.0（One million jobs 2.0）
（動画リンク）
我々は、100万の雇用を創出できるスタートアップに資金を提供したい。これらの雇用は、AIによって代替されることなく、人間が担う必要があるものでなければならない。
歴史的に、技術の大きな変化が起きるたびに、人々の仕事の形態も変わっていった。かつて多くの人が農業に従事していたが、機械化の進展により農業労働者は大幅に減少した。同様に、エレベーター・オペレーターやタイプライター専門職なども次第に姿を消していった。
しかし、技術の変化は通常、より良い条件の新しい職業を創出し、人間により大きな価値をもたらしてきた。AI主導の新しい世界において、こうした職業とは、より多くの人々が自分の地域事業を経営できるように支援するツールを提供すること、あるいはオンライン・オフラインを問わず他者にサービスを提供して生計を立てること、などになるかもしれない。
多くのAI未来学者が将来の職業の姿に不確実性を感じているが、我々はその問いに答えを出す起業家に資金を提供したい。
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