2026年：AI業界の「節気」は変わり、起業家の「アルゴリズム」はいかに微調整すべきか？
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2026年：AI業界の「節気」は変わり、起業家の「アルゴリズム」はいかに微調整すべきか？
2025年は、今後5年間におけるAI起業にとって最も厳しい年になるだろう。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：張鵬
新年の始まりにあたり、2026年に向けてのことを書いてみよう。
年末年始というタイミングで、MetaによるManusの買収也好、智譜やMinimaxの香港証券取引所上場也好、これらは間違いなくグローバルなAI起業家たちにとっての強力な励ましであり、真剣な投資をもってこの時代の巨大な機会を証明している。
私の感覚では、過去3年間続いたAI起業における長く不安定な「春待ち」の段階はすでに終わりを迎えている。
なぜ春を「待たねばならない」のか？ 実は中国伝統の二十四節気にあるように、異なる節気にはそれぞれ適した作物がある。もしChatGPTの登場が立春だとすれば、2024年の「雨水」を経て、2025年の「啓蟄」を見た今、2026年はまさに「春分」の年となるかもしれない。
起業家と資本市場のリズムを振り返ると、この判断を裏付ける動きが見えてくる。2023年には国内のAI起業家が資金調達できたのは主に大規模モデル（ラージモデル）に取り組む人たちだった。2024年になると、「スキンアプリ」（中身のない外殻だけのアプリ）と呼ばれる種類のアプリを作りながら探索を始めたが、全体として資本は慎重で、共通認識を得られた起業家は少数に限られていた。しかし2025年に入ると、実際の問題を解決できるアプリケーションが芽吹き始め、国内の資本も活発化してきた。
例えば国内のトップVCたちは、2024年は多くが依然として慎重だったが、2025年にはある機関が1年間で数十社にも出資するまでになり、アクセルを8割ほど踏み込んだ感覚になっている。そしてこの「深くアクセルを踏む」動きは一般的な現象となりつつあり、市場でのプロジェクト投資に対する合意形成のスピードが明らかに加速している――たとえば主要投資機関が一斉にAIハードウェアに注目し、迅速に出資を決めていることなどがその例だ。
そして2026年になると、一方で大規模モデルの能力進化はさらに加速し続ける一方で、資本の視点から見ても、最近のManusの買収や智譜・Minimaxの上場といった出来事は、意思決定の連鎖反応を引き起こす象徴的な出来事となり、「アクセル全開」への積極性が顕著に高まっていくだろう。技術と資本環境の変化に加え、市場とユーザーの変化もあり、「節気」の変化が実際に起きている。
そこで、率直な問いを立ててみよう：2026年、どのような起業家がより容易に資金を得られ、大きく前進できるのか？
「おもしろい試み」から「意味のある成果」へ
2年前であれば、クールなデモを作ればユーザーを惹きつけたり、投資を得られたりしたかもしれない。だが今日、単に「クール」な製品ではもう十分ではない。それが「本当に使いやすい」ものである必要がある。それどころか、前世代の製品に対して「圧倒的優位性」を持っているか、あるいは何かの製品形態に対する「新たな定義」を開いていなければならない。
これはAIソフトウェアアプリケーションに限らず、今年のCESにおいてハードウェア製品でも明確に表れていた。
ここ2年ほどのCESでは、AIという概念を掲げた製品がわずかな魅力的な機能を見せただけで、大きな注目と期待を集めていた。しかし今年になると、明らかに風向きが変わったことが感じ取れた――人々はもはや単なる「AI概念」や表面的な「AI機能」にはお金を払わなくなっている。以前のようにAIを「化粧」として表面に貼り付けるようなやり方、つまり単にAIと会話ができたり、ごく簡単なAIGC機能を使ったりする程度では、おそらく良い結果は得られない。
産業もユーザーも理性を取り戻しつつあるのだ。AIは表面的な「化粧」ではなく、製品を支える「骨格」でなければならない。
今日、人々を本当に興奮させるのは、「これがAIハードウェアかどうか」という定義ではなく、このハードウェアが選んだ特定のシーンにおいて「本当に最高の製品かどうか」である。それは十分に明確なシナリオの中で、AI（大規模モデルを使っていなくてもよい）をエンジンまたは基盤的能力として組み込み、これまでよりも明確で質の高い体験と価値を提供できているかにかかっている。
こうした価値に対する深い問いかけは、投資家だけでなく、ますます経験豊富になってきたユーザーの関心の中心となっている。
「化粧的な飾り付け」から「骨格の支え」へと転換を果たすためには、製品とAI能力の接点を再考しなければならない。この「節気」において「意味のある成果」を達成するには、「汎用型」よりも「専用型」を選ぶ方が明らかに有利である。
汎用型製品はユーザーに無限の空間と能力を与え、ユーザー自身が「何ができるか」を探求することを期待する。しかし明確なシナリオ前提がないため、大多数のユーザーは戸惑い、製品はユーザーとの「最初の出会い」の場で失敗してしまう可能性が高い。
一方、「専用型」なら特定の集団の具体的な課題に集中して取り組め、製品開発とマーケティングの段階で特定のユーザー層のニーズと事前に一致させることができ、人的・資源的投入をより集中させ、「意味のある成果」を生み出しやすい。AI技術の水準向上と相まって、あなたがシーンに対して持つ深い理解と、AI能力を効果的に組織する力があれば、ユーザーに驚きを与える「第一印象」を与えることができる。
このような「専用型」のアプローチにより、最初のステップで強いユーザーロイヤルティとデータのフィードバックループを築きやすく、初期段階で「汎用型」プラットフォームよりも足場を固めやすくなり、将来的に横展開も可能になる。
そのため、起業家にとって、自分が解決しようとしている問題が本当に存在するのか？ そしてその解決策が圧倒的な優位性を持つかどうか？ この二つの問いが極めて重要になる。
人々を魅了する「延長線」
もちろん、多くの場合、シーンが小さく明確であるほど、価値の天井が高くないように見える。独立開発者として活動するつもりなら、「着実な第一歩」を踏み出すだけで十分だろう。しかしVCの資金を燃料にして、規模が大きく、高い天井を持つ企業を創ろうとするなら、第二の問いを考えなければならない：将来の「延長線」はどこにあるのか？ つまり、究極の目標とは何か？
多くの投資家と話し合い、また自分自身が案件を見るときにも感じるが、起業家の現在の小さなニッチを捉える力は「下限」を示しており、そこから広がる将来の可能性と拡張性が「上限」を示す。この信頼できる「延長線」こそが、非常に重要なのである。
この延長線は物語をでっち上げるものではなく、むしろ最初のステップの設計の中に隠れている。ここでは二つの思考軸に分解してみよう。
1. ARRや販売数だけを見ず、製品という「容器」からどのようなデータ資産が育つかを見る。
AI時代において、ユーザーの利用によって強化されない製品のコア能力であれば、それは従来のソフトウェアと何が違うのか？ ARRという従来のソフトウェア時代の概念はSaaS業界におけるPMF（製品市場適合）の良好な指標ではあるが、AI時代の製品の長期的価値を十分に反映できない。
私が関わる多くの起業家たちは、AI時代の製品は本質的に自ら飛輪を持つ「成長する容器」であることに気づいている。そもそも「製品とモデル一体化」について議論する必要さえないくらい、十分に強力な製品企業は最終的に必ず独自のモデルを持つようになり、彼らは皆「モデル企業」になる。しかし、その前にまず重要な任務は「データ企業」となることであり、ユーザーのニーズから生まれる「新鮮で」「生きている」データを通じて製品のバリアを構築することだ。この「自己強化」可能なフィードバックループこそが、薄いシーンから厚いシーンへ、低LTV（ユーザー生涯価値）から高LTVへと移行し、ビジネス価値が継続的に成長するための重要な生命力なのである。
2. あなたの「サプライチェーン」は「平ら」であってはならない
ソフトウェアでもハードウェアでも、今日こそサプライチェーンの問題を考えるべき時だ。 大規模モデルの能力を単純に呼び出したり、中国のサプライチェーンの強みを活かしてデモを作るのは可能だ。しかし真の製品として考えるならば、サプライチェーンは「シンプルだが単純ではない」ものでなければならない。最初から「意味のあるサプライチェーンの構築」を意識すべきだ。例えば独自のエンジニアリング資産（自社がアノテーションしたドメインデータやモデル、ワークフローおよびデータ蓄積）を築くこと、あるいは力をつけたらすぐに汎用サプライチェーンをカスタマイズして強化すること（例：DJIや宇樹がモーター分野に継続的に投資したように）。このサプライチェーンにおけるあなたの「深さ」が長いほど、後発者による「無思考な模倣」のプレッシャーは小さくなり、リードする時間と空間が大きくなる。
非常に「平坦」なサプライチェーンの中では、あなたがコントロールできる工程は極めて少なく、最終的には差別化要因がUIやID（工業デザイン）、そしてわずかな先行者メリットだけになってしまうかもしれない。しかし、あなたが自ら手を伸ばして長くしたサプライチェーンの中では、「高地」を創造できる。ユーザーからのデータ蓄積とインサイトを通じてパーソナライズされた価値を高めること、特定のワークフローを抽象化・再利用して推論コストを下げること、あるいは計算能力、センサー、光学などとローカルモデルの密接な最適化を行うことなども含まれる……製品は水面に浮かぶ氷山であり、あなたが自ら構築したこのサプライチェーンこそが、その規模を決める水中のより巨大な部分だ。水中の部分が大きければ大きいほど、水上に見える部分も大きくなる。
今日から未来へ、最初の一歩から最終目標へ至るまで、より明確な思考と選択は、より大きな局所的圧力を意味する。それはより自由な戦略的パスを意味する。
2023年の起業家は「とにかく始めれば正解！」だったかもしれないが、2026年の起業家にとっては「どうやって始めるか？」が重要な前提問題となる。
極客公園には、DJIの基盤技術遺伝子を深く分析した記事がある（深度復盤：大疆はいかにして映像領域の新巨人となったのか？）。当時、汪滔はドローンのコアバリューを「飛ぶカメラ」と定義した。この定義は発展の出発点であるだけでなく、将来の方向性も示しており、飛行制御以外のモーター、ジンバル、映像など複数の「平坦でなく、深みのある」能力スタックを築く原動力となった。まさに「映像」を核としたこの「延長線」が、今日の大疆を形作ったのだ。DJIはドローン分野の絶対王者であるだけでなく、Pocket 3のように単一製品の出荷台数が民生用ドローンをはるかに超えるヒット商品を生み出すことで、新しい時代の映像業界における重要なプレイヤーへと成長した。
偉大な起業は、ほとんどが「三段シュート」である
起業をバスケットボールにたとえるなら、「ゴール」は最終的に生み出したい最大のユーザー価値である。
刺激的な「ミドルシュート三分球」を選んでもいいし、機敏な「三段シュート」を選んでもいい。どちらも同じゴールを目指す異なる戦略的アプローチである。
「ミドルシュート三分球」は壮大な方向性を見据え、初めから最終目標を狙って投げる。これを選ぶ起業家には特徴がある。履歴書だけで登場時にすでに数億ドルの資金調達能力を持ち、周囲には「ボールの山」がある。一つ外しても、資本とリソースのおかげで何度でも投げ直せる。もちろん、羨んでも意味はない。期待値が大きいほどプレッシャーも大きく、それぞれに苦しみと困難がある。
しかし、大多数の「一般起業家」にとって、手元にあるのは「一つのボール」だけかもしれない。数億ドルの許容誤差はないので、最も合理的な戦略は「三段シュート」なのだ。
「三段シュート」は、対応する技術条件とリソース条件下で、極めて確固たる需要とシーンの入り口を見つけ、シンプルだが単純でない「サプライチェーン」を構築し、各製品が一見するとバリアがないように見えても実際には高いバリアを持ち、天井が限定的に見えても、実は「点を線でつなぐ」持続的な突破の連続であることを知っている。
最近のManus買収について、多くの人が「ミドルシュート三分球」と思っているが、これは完全な誤解だ。時間をかけて見れば、Manusの成功は教科書的な「三段シュート」の典型例であることに気づくだろう。
Manusの創業者肖弘は、初めから巨額の資金を持って汎用エージェントを作るわけではなかった。彼の第一歩は、軽量なブラウザプラグイン「Monica」であり、低コストで素早くPMFを検証し、AI時代のユーザーの本物のニーズを蓄積した。ブラウザプラグインという直線上での成長に限界を感じたとき、果断に第二歩を踏み出した――前期の蓄積をもとに、より広い分野である汎用インテリジェントエージェント「Manus」へと舵を切り、膨大な工学的リソースを投入してサプライチェーンを「延長・深化」させ、モデルと複雑な応用シナリオの間に無数にある断絶をつなぎ、エージェントのユーザー価値提供を最初に実現した。
その後、「先行者メリット」を得たことで、ユーザーの行動そのもの（特に最も集中するタスクの要求）が、汎用的なアーキテクチャをより多くの「有効な成果」が得られる垂直タスクに収束させていった。焦点を絞って強化することで、「有効な成果」がより多くのユーザーと収益をもたらし、最終的に勢いの頂点で買収され、「得点」を決めた。これこそが典型的な「三段シュート」のプロセスである。
一方で、初めから「天性」で1億ドルの資金調達額を持つ起業家が、「ミドルシュート三分球」ではなく「三段シュート」の道を選び、資金調達コストと探求のプレッシャーを減らしながら、小刻みに調整し、ゴールまでの距離を短くしてイノベーションの成功率を高める、というケースもあるだろうか？
もちろんある！ そしておそらく、こうしたタイプの起業家こそが最も戦える選手だろう。
実際、起業家には客観的に完璧な戦略など存在しない。主観的に最も適した戦略を選ぶしかない。 どちらの戦略を選ぶかは、自分のリソースの特性だけでなく、置かれた技術フェーズや市場環境とも深く関係している。歴史から学ぶことはできるが、歴史は単純に繰り返さない。2026年にはManusのような物語が再演されるわけではないだろうが、新たな素晴らしい物語が必ず生まれる。
私は、ちょうど過ぎ去った2025年が、今後5年間のAI起業の中で最も厳しい年になるだろうと信じている。異なる節気に、異なる種をまき、異なる物語を書こう。
皆さんが新的一年に、自分なりの「ゴール」を見つけ、行動を始められますように。
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