a16z 2026年 8つのトレンド予測：ステーブルコイン、AI、プライバシー、そしてさらなる変革的な大きなアイデア
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a16z 2026年 8つのトレンド予測：ステーブルコイン、AI、プライバシー、そしてさらなる変革的な大きなアイデア
プライバシーは暗号領域で最も重要な堀となるでしょう。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：a16z
編集：TechFlow
a16z（Andreessen Horowitz）はこのほど、2026年の技術分野で出現する可能性のある「大きなアイデア」リストを発表しました。これらのアイデアは、Apps、American Dynamism、バイオテクノロジー、暗号通貨、成長、インフラストラクチャ、およびSpeedrunチームのパートナーによって共同で提案されました。
以下は、暗号通貨分野に関する一部の精選された大きなアイデアと、いくつかの特別な貢献者の洞察です。スマートエージェントと人工知能（AI）、ステーブルコイン、トークン化と金融、プライバシーとセキュリティから予測市場やその他の応用まで、多くのテーマをカバーしています。2026年の技術展望についてさらに詳しく知りたい場合は、完全な記事をお読みください。
未来を構築する
取引所は出発点であり、終着点ではない
現在、ステーブルコインと一部のコアインフラストラクチャを除いて、ほとんどすべての好調な暗号通貨企業は、取引所に転換しているか、または取引所への方向に向かっています。しかし、「すべての暗号企業が取引所になる」としたら、最終的にどのような結果になるでしょうか？大量の同質的な競争はユーザーの注意を分散させるだけでなく、最終的には少数の勝者しか残らない可能性があります。取引に早く転向した企業は、より競争力があり、持続可能なビジネスモデルを構築する機会を逃しているかもしれません。
私は、創業者が会社の財務状態を健全に保つために努力する困難な状況をよく理解していますが、短期的な製品市場適合性（Product-Market Fit）を追求することにも代償があります。暗号業界では、この問題が特に顕著です。なぜなら、トークンと投機をめぐる独特のダイナミクスは、創業者を「即時満足」の道へと導きがちで、まるで「マシュマロテスト」のようだからです。
取引そのものが悪いわけではありません——それは確かに市場が機能する重要な要素の一つです——しかし、必ずしも究極の目標ではありません。製品そのものに焦点を当て、長期的な視点で製品市場適合性を見つけようとする創業者は、最終的にはより大きな勝者になる可能性があります。
– Arianna Simpson, a16z 暗号チーム ジェネラルパートナー
ステーブルコイン、RWAトークン化、決済と金融に関する新たな考察
より暗号ネイティブな方法で現実世界資産（RWA）トークン化とステーブルコインを考える
銀行、フィンテック企業、資産運用機関が、米国株式、商品、指数、その他の伝統的資産をオンチェーン化することに強い関心を示しているのを見てきました。しかし、ますます多くの伝統的資産がブロックチェーンに導入されるにつれ、そのトークン化の方法は「擬物化」的であることが多いです——つまり、既存の現実世界資産の概念に基づいており、暗号ネイティブの特性を十分に活用していません。
対照的に、パーペチュアル先物（perpetual futures、略してperps）のような合成資産の形態は、より深い流動性を提供でき、同時に実現もより簡単です。パーペチュアル先物は理解しやすいレバレッジメカニズムも提供するため、現在の暗号市場のニーズに最も合致したネイティブなデリバティブであるかもしれません。新興市場株式は、「パーペチュアル化」（perpify）を試す最も興味深い資産クラスの一つかもしれません。例えば、一部の株式では、「ゼロデイ・トゥ・エクスパイレーション」（0DTE）オプション市場の流動性が現物市場よりも深いことが多く、これにより「パーペチュアル化」は試す価値のある実験となります。
結局のところ、これはすべて「パーペチュアル化 vs. トークン化」の選択の問題です。いずれにせよ、今後1年間でより多くの暗号ネイティブな現実世界資産トークン化が見られると期待する理由があります。
同様に、2026年には、ステーブルコイン分野でも「発行の革新、単なるトークン化ではない」ものが増えるでしょう。ステーブルコインは2025年にすでに主流となり、その発行量は引き続き増加しています。
しかし、強力な信用インフラストラクチャを欠くステーブルコインは、「ナローバンク」（narrow banks）に似ています。つまり、特定の高流動性で非常に安全と見なされる資産を保有します。ナローバンクは効果的な製品ですが、オンチェーン経済の長期的な支柱になるとは思いません。
すでに多くの新興の資産管理者、キュレーター、プロトコルが、オフチェーン担保を裏付けとするオンチェーン資産担保融資を推進し始めています。通常、これらの融資はまずオフチェーンで生成され、その後トークン化されます。しかし、このトークン化方法の利点は限定的であり、すでにオンチェーンにいるユーザーに配布することだけにあるかもしれません。したがって、債務資産は、まずオフチェーンで生成してからトークン化するのではなく、直接オンチェーンで生成されるべきです。オンチェーンで債務資産を生成することで、融資サービングコスト、バックオフィス構造コストを削減し、アクセシビリティを向上させることができます。課題はコンプライアンスと標準化ですが、開発者はすでにこれらの問題に取り組んでいます。
– Guy Wuollet, a16z 暗号チーム ジェネラルパートナー
ステーブルコインが銀行のコア台帳のアップグレードを促進し、新たな決済シナリオを開拓
現在、ほとんどの銀行は、現代の開発者には認識しにくい古いソフトウェアシステムをまだ実行しています。1960年代と1970年代には、銀行はすでに大規模なソフトウェアシステムの初期採用者でした。1980年代と1990年代には、第2世代のコアバンキングソフトウェアが登場しました（例えば、TemenosのGLOBUSやInfoSysのFinacle）。しかし、これらのソフトウェアは徐々に老朽化し、アップグレードの速度は遅すぎます。したがって、銀行業界の多くの重要なコア台帳——預金、担保、その他の債務を記録する重要なデータベース——は、COBOLプログラミング言語を使用したメインフレームコンピュータ上で実行され、現代のAPIではなくバッチファイルインターフェースに依存しています。
世界の資産の大部分は、これらの数十年にわたる歴史を持つコア台帳にまだ保管されています。これらのシステムは長年の実績があり、規制当局の信頼を得て、複雑な銀行業務シナリオに深く統合されていますが、同時に革新の妨げにもなっています。例えば、リアルタイム決済などの重要な機能を追加するには、数ヶ月から数年かかり、大量の技術的負債と複雑な規制要件に対処する必要があります。
ここにステーブルコインの出番があります。過去数年間、ステーブルコインは製品市場適合性を見出し、主流の金融分野に参入することに成功しました。そして今年、伝統的金融（TradFi）機関は新たな高さでステーブルコインを受け入れました。ステーブルコイン、トークン化預金、トークン化国債、オンチェーン債券などの金融商品により、銀行、フィンテック企業、金融機関は新製品を開発し、より多くの顧客にサービスを提供できるようになります。さらに重要なのは、これらの革新は、機関に古いシステムを書き直すことを強いる必要がないことです——これらのシステムは老朽化していますが、数十年にわたって安定して稼働してきました。したがって、ステーブルコインは機関に新たな革新の方法を提供します。
– Sam Broner
スマートエージェントとAIの未来について
AIを活用して実質的な研究タスクを実行する
数学経済学者として、今年の初めには、コンシューマー向けAIモデルに私のワークフローを理解させることは非常に困難でした。しかし、11月までには、私は博士課程の学生に対して行うように、モデルに抽象的な指示を与えることができるようになりました…そして、それらは時折、新しくかつ正しく実行された答えを返すこともありました。それだけでなく、AIがより広範な研究分野で使用され始めています——特に推論分野では、AIモデルは現在、発見を直接支援できるだけでなく、Putnam問題（おそらく世界で最も難しい大学数学試験）を自主的に解決することもできます。
現在まだ明確でないのは、このような研究支援方法がどの分野で最大の助けとなり、どのように助けとなるかです。しかし、私はAIの研究能力が、新たな「博学者」スタイルの研究を生み出し、促進すると予想しています。このスタイルは、さまざまなアイデア間の関係を推測し、より仮説的な答えから迅速に推論する傾向があります。これらの答えは完全に正確ではないかもしれませんが、少なくともある論理的枠組みの下では、正しい方向を指し示すことができます。皮肉なことに、この方法はモデルの「幻覚」の力を利用するのに少し似ています。これらのモデルが十分に「賢く」なったとき、抽象的な空間で自由に探索させると、たとえナンセンスを生み出すこともあるかもしれませんが、時には画期的な発見をもたらすことがあります。人間が直線的思考から解放され、明確な方向から飛び出すときに最も創造的になるのと同じように。
この方法で問題を考えるには、全く新しいAIワークフローが必要です——単なる「エージェント対エージェント」のパターンではなく、より複雑な「エージェントがエージェントを包み込む」パターンです——このパターンでは、異なるレベルのモデルが研究者を支援して前段階のモデルの提案を評価し、徐々にそこから価値ある内容を抽出します。私はこの方法を使って論文を執筆してきましたが、他の人々は特許検索、新たな形式の芸術の発明、さらには（残念ながら）新たなスマートコントラクト攻撃方法の発見にこれを使用しています。
しかし、この「包み込まれた推論エージェント」の研究モードを実行するには、モデル間のより良い相互運用性を実現し、各モデルの貢献を識別して適切に補償する方法を見つける必要があります——そして、これらの問題こそが、暗号技術が解決を助けることができるものです。
– Scott Kominers, a16z 暗号研究チームメンバー、ハーバードビジネススクール教授
AIエージェントがオープンネットワークに課す見えない税
AIエージェントの台頭に伴い、一種の「見えない税」がオープンネットワークを圧迫し、その経済的基盤を根本的に乱しています。この干渉は、インターネットのコンテキスト層と実行層の間でますます激化している非対称性に起因します。現在、AIエージェントは広告に依存するコンテンツサイト（コンテキスト層）からデータを抽出し、ユーザーに利便性を提供しながら、コンテンツ制作を支える収入源（広告やサブスクリプションなど）を体系的に回避しています。
オープンネットワークのさらなる衰退を防ぎ（そしてAIに燃料を供給する多様なコンテンツを保護するため）、技術的および経済的解決策を大規模に展開する必要があります。これには、次世代のスポンサードコンテンツ、マイクロ帰属システム（micro-attribution systems）、またはその他の革新的な資金調達モデルが含まれる可能性があります。既存のAIライセンスプロトコルも、一時的なつなぎに過ぎないことが証明されており、通常、AIトラフィックの侵害によって失われた収入のごく一部しかコンテンツ提供者に補償できません。
ネットワークには、価値が自動的に流れる全く新しい技術経済モデルが必要です。来年最も重要な変化は、静的なライセンスモデルから、リアルタイム使用に基づく補償モデルへの移行です。これは、システムをテストし拡張することを意味します——ブロックチェーンを利用したナノペイメント（nanopayments）や複雑な帰属基準を活用して——AIエージェントがタスクを成功裏に完了するために情報を提供した各エンティティを自動的に報酬を与えるシステムです。
– Liz Harkavy, a16z 暗号投資チーム
プライバシーは堀
プライバシーは暗号分野で最も重要な堀となる
プライバシーは、グローバル金融をオンチェーン化するための重要な特性の一つです。しかし、これは現在、ほとんどすべてのブロックチェーンが欠いている重要な要素でもあります。ほとんどのブロックチェーンにとって、プライバシー問題はしばしば後から考慮される付随的な問題に過ぎません。
しかし現在、プライバシー自体が、ブロックチェーンを差別化する重要な特性として十分です。さらに重要なのは、プライバシーは「チェーンロックイン」効果、あるいはプライバシーネットワーク効果をもたらすことができることです。特に、パフォーマンス競争がもはや優位性とならない時代において、プライバシーは特に重要です。
クロスチェーンブリッジプロトコルを利用すれば、すべての情報が公開されている限り、ユーザーが異なるチェーン間を移行することは非常に簡単です。しかし、一度プライバシーが導入されると、この便利さは失われます。チェーン間でトークンを転送するのは簡単ですが、チェーン間でプライバシーを転送するのは非常に困難です。ユーザーがプライバシーチェーンから出入りする際、パブリックチェーンや他のプライバシーチェーンに切り替えると、オンチェーンデータ、メモリプール（mempool）、またはネットワークトラフィックを観察する人々がユーザーの身元を推測するリスクに直面します。プライバシーチェーンとパブリックチェーンの境界、あるいは2つのプライバシーチェーンの境界を越えると、取引時間や金額の関連性などのさまざまなメタデータが漏洩し、ユーザーの追跡が容易になる可能性があります。
多くの同質的な新興チェーンと比較して、これらのチェーンの取引手数料は競争によりほぼゼロにまで低下する可能性がありますが、プライバシー特性を持つブロックチェーンはより強いネットワーク効果を形成できます。現実は、「汎用型」ブロックチェーンが、すでに成熟したエコシステム、キラーアプリ、または不公平な配布優位性を持っていない限り、ユーザーがそれを使用したり構築したり、ましてや忠誠心を持つ理由はほとんどありません。
パブリックブロックチェーンでは、ユーザーは他のチェーンのユーザーと簡単に取引できます——彼らがどのチェーンに参加するかは重要ではありません。しかし、プライベートブロックチェーンでは、ユーザーが参加を選択するチェーンが特に重要です。なぜなら、一度参加すると、プライバシーが暴露されるリスクを避けるために他のチェーンに移行する可能性は低いからです。この現象は「勝者総取り」のダイナミクスを生み出します。そして、プライバシーがほとんどの現実世界のアプリケーションシナリオにとって不可欠であるため、少数のプライバシーチェーンが最終的に暗号分野を支配する可能性があります。
– Ali Yahya, a16z 暗号チーム ジェネラルパートナー
その他の産業と応用
予測市場はより大規模に、より広範に、よりスマートになる
予測市場は徐々に主流になりつつあり、来る年には、暗号技術と人工知能（AI）との交わりにより、それらはより大規模に、より広範に、よりスマートになると同時に、開発者にとって新たな重要な課題をもたらすでしょう。
まず、予測市場にはより多くの契約が上場されるでしょう。これは、主要な選挙や地政学的イベントのリアルタイムオッズを取得できるだけでなく、さまざまな微妙な結果や複雑な交差イベントを予測できることを意味します。これらの新契約がより多くの情報を掘り起こし、ニュースエコシステムに徐々に統合され始めると（この傾向はすでに始まっています）、情報の価値のバランスをどのように取るか、これらの市場をより透明で監査可能にするためにどのように設計するかなど、重要な社会的問題を引き起こします——そして、これらの問題は暗号技術によって解決可能です。
大量に追加される契約に対処するためには、これらの契約を決済するための真実の出来事についての合意を形成する新たな方法が必要です。集中化されたプラットフォームソリューション（例えば、ある出来事が実際に発生したかどうかを確認すること）は重要ですが、ゼレンスキー訴訟市場やベネズエラ選挙市場のような論争事例はその限界も露呈しています。これらのエッジケースに対処し、予測市場がより多くの実用的なアプリケーションシナリオに拡大するのを助けるために、新たな分散型ガバナンスメカニズムや大規模言語モデル（LLM）オラクルは、論争のある結果の真実を判定するのに役立ちます。
AIの可能性はLLM駆動のオラクルに限定されません。例えば、これらのプラットフォームで活躍するAIエージェントは、世界中でシグナルを収集し、短期的な取引優位性を得ることができます。これは、世界を新たな視点で見るだけでなく、将来のトレンドをより正確に予測するのにも役立ちます。（Prophet Arenaのようなプロジェクトはすでにこの分野に期待を持たせています。）複雑な政治アナリストとして洞察を提供できるだけでなく、これらのAIエージェントは、出現する戦略を研究する際に、複雑な社会的出来事の根本的な予測因子を明らかにするかもしれません。
予測市場は世論調査に取って代わるでしょうか？いいえ。むしろ、それらは世論調査をより良くするでしょう（そして世論調査の情報も予測市場に入力される可能性があります）。政治経済学教授として、私は予測市場が豊かな世論調査エコシステムと協調して働く可能性に最も興奮しています——しかし、AIのような新技術に依存する必要があります。AIはアンケート調査の体験を改善できます。また、暗号技術は、調査やアンケートの参加者が人間でありボットではないことを検証する新たな方法を提供できます。
– Andy Hall, a16z 暗号研究アドバイザー、スタンフォード大学政治経済学教授
暗号技術はブロックチェーンを超えた新たな応用に拡大する
長年にわたり、SNARKs（ゼロ知識簡潔非対話型証明、計算を再実行することなくその正しさを検証する暗号証明）は主にブロックチェーン分野で使用されてきました。これは、その計算コストが非常に大きいためです。ある計算の証明作業は、その計算を直接実行するよりも100万倍高くなる可能性があります。何千もの検証者に分散されるシナリオでは、このコストは価値がありますが、他のシナリオでは非現実的です。
そしてこの状況は変わりつつあります。2026年までに、zkVM（ゼロ知識仮想マシン）証明器の計算コストは約1万倍にまで低下し、そのメモリ使用量は数百メガバイトのみになります——これはスマートフォンで実行するのに十分速く、さまざまなシナリオで広く使用するのに十分安価です。「1万倍」が重要な臨界点である理由が一つあります。ハイエンドGPUの並列スループット能力は、ノートパソコンのCPUの約1万倍です。2026年末までに、単一のGPUがCPUが実行する計算の証明をリアルタイムで生成できるようになります。
これにより、初期の研究論文で提唱されたビジョンが実現します。検証可能なクラウドコンピューティングです。もしあなたがすでにクラウド上でCPUワークロードを実行しているなら（あなたの計算タスクがGPUで加速するほど十分でないか、関連する専門知識が不足しているか、歴史的な理由で）、合理的なコストで計算の正しさの暗号証明を得ることができるようになります。そして、証明器はすでにGPU向けに最適化されているため、あなたのコードは追加の調整を必要としません。
– Justin Thaler, a16z 暗号研究チームメンバー、ジョージタウン大学コンピュータサイエンス准教授
—— a16z 暗号編集チーム
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