AI は、コードの作成だけでなく、見過ごされがちな 10 の分野で世界を変えつつあります。

起業のゲームのルールは完全に変わりました。

Yコンビネーター（YC）の最新の2026年春スタートアップ・ウィッシュリスト（RFS）には、明確なシグナルが見られます。AIネイティブはもはや単なるマーケティング用語ではなく、次世代の巨大企業を育成するための基本的なロジックとなっています。今日のスタートアップは、かつては「揺るぎない」と考えられていた分野に、より迅速かつ低コストで挑戦することができます。

Yコンビネーターは今回、ソフトウェアだけでなく、産業システム、金融インフラ、そして政府ガバナンスにも目を向けています。AIの前回の波が「コンテンツの生成」であったとすれば、次の波は「複雑な問題の解決」と「物理世界の再構築」に焦点が当てられるでしょう。

Y Combinator が注視し、投資を熱望している 10 の主要セクターをご紹介します。

1. プロダクトマネージャー向けに設計された「カーソル」。

ここ数年、CursorやClaude Codeといったツールがコードの書き方に革命をもたらしました。しかし、このブームはより根本的な問題を覆い隠しています。コードを書くことは単なる手段に過ぎず、「何を作るのか」を明確にすることが本質なのです。

現在、製品発見は未だに「石器時代」の状態です。断片的なユーザーインタビュー、定量化が難しい市場からのフィードバック、そして無数のJiraチケットに頼っています。このプロセスは非常に手作業が多く、断片化されています。

市場は、Cursorがプログラマーを支援するのと同じように、プロダクトマネージャーを支援できるAIネイティブシステムを早急に必要としています。顧客インタビューの録音や製品の使用データをすべてアップロードし、「次のステップは何ですか？」と尋ねるツールを想像してみてください。

漠然とした提案ではなく、完全な機能概要を出力し、具体的な顧客フィードバックに基づいて決定の根拠を裏付けます。さらに、UIプロトタイプを直接生成したり、データモデルを調整したり、AIコーディングエージェントが実行するための具体的な開発タスクを分解したりすることも可能です。

AIが具体的なコード実装を徐々に担うようになるにつれ、「製品を定義する」能力はこれまで以上に重要になります。「要件発見」から「製品定義」までのクローズドループを構築できる優れたツールが必要です。

2. 次世代AIネイティブヘッジファンド

1980年代、いくつかのファンドがコンピューターベースの市場分析を試み始めたとき、ウォール街は冷笑しました。しかし今日では、クオンツ取引は標準的な手法となっています。もし私たちが同じような転換期にあることに気づいていないなら、次のルネサンス・テクノロジーズやブリッジウォーター・アソシエイツを見逃しているかもしれません。

このチャンスは、既存のファンド戦略に AI を「組み込む」ことではなく、AI ネイティブの投資戦略をゼロから構築することにあります。

既存のクオンツ大手は膨大なリソースを保有しているものの、コンプライアンスとイノベーションの狭間での駆け引きが遅すぎる。未来のヘッジファンドは、人間のトレーダーのように24時間365日稼働し、10-Kレポートを分析し、決算説明会を聴取し、SEC提出書類を精査し、アナリストの意見を統合して取引を行うAIエージェントの大群によって運営されるようになるだろう。

この分野では、真のアルファ収益は、投資決定を AI に全面的に委ねる勇気のある新規参入者にもたらされるでしょう。

3. サービス指向企業（AIネイティブエージェンシー）のソフトウェア変革

デザイン会社、広告代理店、法律事務所など、あらゆるエージェンシーモデルは長年、規模の拡大が困難という行き詰まりに直面してきました。これは、エージェンシーが「個人の時間」を売ることで利益率が低く、成長は採用に左右されるからです。

AIがこの行き詰まりを打破しています。

次世代のエージェントは、もはやクライアントにソフトウェアツールを販売するのではなく、AIツールを活用して100倍効率的に成果を生み出し、最終製品を直接販売するようになります。これはつまり、

設計会社は AI を活用して契約を締結する前に完全にカスタマイズされたソリューションを生成できるため、従来の競合他社に対して大きな優位性を獲得できます。
広告代理店は AI を使用することで、高価なロケ撮影を必要とせずに映画のようなビデオ広告を生成できます。
法律事務所は、複雑な法律文書を数週間ではなく数分で作成できます。

将来のサービス企業は、ビジネスモデルの点でソフトウェア企業に似たものとなり、ソフトウェア企業の高い利益率と無制限の拡張性を備えるようになります。

4. ステーブルコイン金融サービス

ステーブルコインは急速にグローバル金融の重要なインフラになりつつありますが、その上位のサービスレイヤーは未だ十分に整備されていません。GENIUSやCLARITYといった法整備の進展により、ステーブルコインはDeFi（分散型金融）とTradeFi（従来型金融）の交差点に位置しています。

これは、規制裁定と革新のための大きな機会となります。

現在、ユーザーは「規制に準拠しているが利回りの低い従来型金融商品」と「利回りは高いがリスクの高い暗号通貨」のどちらかを選択せざるを得ない状況に陥っています。市場に必要なのは、その中間点、すなわち規制に準拠しつつDeFiの利点も備えた、ステーブルコインを基盤とした新しいタイプの金融サービスです。

より高い利回りの貯蓄口座、トークン化された現実世界の資産（RWA）、より効率的な国際決済インフラストラクチャなどを提供する場合でも、今こそこれら 2 つの並行世界を結び付ける絶好の機会です。

5. 古い産業システムの再構築：現代の金属工場

「アメリカの再工業化」について語るとき、人々は労働コストに焦点を当てることが多いが、無視できない重要な問題を見落としている。伝統的な産業システムの設計は極めて非効率的である。

例えば米国では、アルミパイプや鋼管の調達において、納期サイクルが8～30週間と長いのが一般的です。これは作業員の怠慢によるものではなく、生産管理システム全体が数十年前に設計されたことに起因しています。こうした時代遅れの工場では、「トン数」と「稼働率」を追求するあまり、スピードと柔軟性が犠牲になっています。さらに、エネルギー消費量の増加が大きな課題となっており、工場には最新のエネルギー管理ソリューションが不足しているケースが多く見られます。

再編の機会は熟している。

AI駆動型生産計画、リアルタイム製造実行システム（MES）、そして最新の自動化技術を活用することで、リードタイムを根本的に短縮し、利益率を向上させることができます。これは単に工場の稼働率を向上させるだけでなく、ソフトウェア定義の製造プロセスを通じて、国内の金属生産をより安価で柔軟かつ収益性の高いものにすることです。これは産業基盤の再構築に向けた重要な一歩です。

6. 政府ガバナンスにおけるAIのアップグレード（政府向けAI）

AI企業の第一波は、企業や個人が驚異的なスピードでフォームに記入することを可能にしましたが、政府機関となるとこの効率性は行き詰まります。多くのデジタルアプリケーションは最終的に、依然として手作業による印刷と処理に依存している政府のバックエンドシステムへと流れ込んでいます。

政府は、差し迫ったデータの氾濫に対処するために、AIツールを緊急に必要としています。エストニアのような国々ではすでに「デジタル政府」の始まりが示されていますが、このモデルは世界中で模倣される必要があります。

政府機関へのソフトウェア販売は確かに容易ではありませんが、その見返りは計り知れません。最初の顧客を獲得できれば、それは非常に高い顧客ロイヤルティと莫大な事業拡大の可能性を意味する場合が多いのです。これはビジネスチャンスであるだけでなく、社会の効率性を向上させる公共サービス事業でもあります。

7. 身体作業のためのリアルタイムAIガイダンス

『マトリックス』で、ネオが電源プラグを差し込まれた瞬間にカンフーを習得するシーンを覚えていますか？現実世界の「スキル・インジェクション」はもうすぐ実現します。ただし、その手段は脳とコンピューターのインターフェースではなく、リアルタイムのAIガイダンスです。

AIがホワイトカラーのどの職種に取って代わるのかを一日中議論する代わりに、AIがブルーカラーの職種にどのような力を与えるのかを見てみましょう。フィールドサービス、製造、医療といった分野では、AIは直接「行動」することはできませんが、「見る」ことと「考える」ことはできます。

スマートグラスをかけた作業員が機器を修理しているところを想像してみてください。AIがカメラを通してバルブを捉え、作業員の耳元で直接こう指示します。「あの赤いバルブを閉めてください。3/8インチのレンチを使ってください。その部品は摩耗しているので交換が必要です。」

マルチモーダルモデルの成熟、スマートハードウェア（スマートフォン、ヘッドフォン、メガネ）の普及、そして熟練労働者の不足が相まって、この膨大な需要を生み出しています。既存企業への研修システムの提供であれ、全く新しい「スーパーブルーカラー」労働力プラットフォームの構築であれ、ここには計り知れない可能性があります。

8. 言語の限界を突破する大規模空間モデル

大規模言語モデル（LLM）はAIの爆発的な発展を牽引してきましたが、その知能は言語で記述できる範囲に限られています。汎用人工知能（AGI）を実現するには、AIは物理世界と空間関係を理解する必要があります。

現在のAIは、幾何学、3D構造、物理的な回転といった空間タスクの処理が依然として不器用です。そのため、物理世界とのインタラクション能力が制限されています。

大規模な空間モデルを構築できるチームを募集しています。これらのモデルは、幾何学を言語の補助としてではなく、第一原理として扱う必要があります。AIが物理構造を真に理解し設計できるようにするチームには、次世代のOpenAIレベルの基礎モデルを構築する機会が与えられるでしょう。

9. 詐欺ハンターのデジタル武器庫（政府詐欺ハンター向けインフラ）

政府は世界最大の購買者であり、年間数兆ドルを支出していますが、同時に不正行為による莫大な損失も被っています。米国のメディケア制度だけでも、不適切な支払いにより毎年数百億ドルの損失を被っています。

米国不正請求法は、民間人が政府を代表して詐欺行為を行った企業を訴え、回収した資金の一部を受け取ることを認めています。これは詐欺対策として最も効果的な手段の一つですが、現在の手続きは非常に初歩的です。内部告発者が法律事務所に情報を提供し、法律事務所は何年もかけて必要な書類を手作業で作成しているのです。

この目的のために特別に設計されたインテリジェントなシステムが必要です。単純なダッシュボードではなく、乱雑なPDFを自動的に解析し、複雑なダミー会社の構造を追跡し、断片化された証拠を訴訟可能な文書にまとめることができるAI探偵が必要です。

不正行為からの回復速度を 10 倍に向上させることができれば、巨大なビジネス帝国を築くことができるだけでなく、納税者の何十億ドルものお金を節約することもできます。