A16z 2026 AI 三大予測：研究型 AI 台頭、KYA が KYC を引き継ぐ、ネットワーク隠し税の危機

2025年下半年の推論モデル能力の急速な進化に伴い、AIが2026年に競争焦点を移しているのは、より賢いことからより多くのことができ、信頼でき、適切に価格設定できることへと変わっている。a16z cryptoの研究・投資チームの3名メンバーが最近、研究ワークフロー、エージェント（agent）アイデンティティインフラストラクチャ、およびオープンネットワークの経済モデルの3つの側面から、2026年のAI発展に対する3つの大きなトレンド判断を提示した。

ハーバード大学教授Scott Kominersは、2026年にAIがアシスタントから研究パートナーへと進化し、創造的な視点を提示することを予測している。彼は2025年11月、博士課程学生に近い抽象的な指示でモデルと対話でき、新規な答えを得られたと述べている。

Circle共同創業者Sean Nevilleは、AIエージェントが追跡可能で、許可可能で、検証可能な(Know your Agent)（KYA）として主体として取引できるようにすることが重要なトレンドになると考えている。

a16z crypto投資チームのLiz Harkavy氏は、AIがネットワークからコンテンツを抽出して自らの規模を大きくする一方、ネットワークに広告トラフィックを提供していないため、ネットワークの文脈層と実行層の利益が大きく一致していないと考えている。彼女は、エージェントタスクが成功した場合、情報、データ、またはコンテンツを提供するあらゆるエンティティに報酬を配分すべきだと主張している。彼女はまた、ブロックチェーン対応のナノペイメント（nanopayments）と、より成熟した帰属基準がその実行可能な技術パスの1つである可能性があることに言及している。

トレンド1：AIがアシスタントから研究パートナーへと進化し、より実質的な研究タスクに対応

a16z crypto研究チームであり、同時にハーバード経営大学院教授でもあるScott Kominers氏は、2025年初頭、消費者グレードのAIモデルに彼の研究ワークフローを理解させることは依然として非常に困難であったが、2025年11月までに、博士課程学生を指導する際と同様の抽象的な指示でモデルと対話でき、モデルが時々新規で正確に実行された答えを返すようになったと述べている。

2026年AIは新しいタイプの博識的研究スタイルを示す

Kominers氏は、AIの研究分野での使用がより一般的になってきており、特に推論が必要な学科において、モデルは直接探索を支援し始め、さらにはPutnamなどの極めて難度が高いと考えられている数学コンテストの問題タイプなど、自動的に問題を解くことができると指摘している。どの学科が最も恩恵を受けるか、またどのような方法で恩恵を受けるかは、依然として未解決の問題である。

しかし彼は、2026年に新しいタイプの博識的（polymath）研究スタイルが出現することを予想している。研究者は、概念間の関連性を提示する推測（conjecture）、およびまだ推測的な答えからすぐに検証可能な方向への推定をより重視するようになるだろう。

AI研究の進化は依然として幻覚リスクを伴い、暗号技術が助力を提供できる

彼はまた、この研究方法は必然的に不正確さと幻覚リスクを伴うが、モデルが十分に賢い場合、発散するための抽象的なスペースを与えることは、人間の創造性と同じように時々ブレークスルーに偶然出くわす可能性があると認めている。彼は、2026年の研究型AIワークフローは、エージェント・ラッピング・エージェント（agent-wrapping-agent）のようになるだろうと提案している。複数層のモデルが相互に評価し、検証し、その後結論を統合する。

しかし、Kominers氏はまた、この種の推論エージェント・クラスタを大規模で実行するには、より良いモデルの相互運用性（interoperability）、およびそれぞれのモデルの寄与を識別し、合理的に補償する方法が必要であると警告している。そして、これらの2つの問題に対して、彼は暗号技術が助力を提供する可能性があると考えている。

トレンド2：KYCからKYAへ、エージェント経済のボトルネックとしてのあなたのエージェントを知る

Circle共同創業者、USDC構築設計者、現Catena Labs CEOのSean Neville氏は、エージェント経済（agent economy）の重要なボトルネックに焦点を当てている。知能（intelligence）からアイデンティティ（identity）へと転換している。

Neville氏は、金融サービスなどの分野で、非人間のアイデンティティ（non-human identities）の数は人間の従業員をはるかに上回り、96対1に達しているが、これらのアイデンティティの大多数は依然として口座を開くことができず、責任を負うことができない幽霊であると指摘している。したがって、彼は次の重要なプリミティブ（primitive）がKYA（Know Your Agent）であると主張している。

その定義に従えば、KYAが解決すべきことは、エージェントが特定の主体を代理して取引を行う場合、検証可能で、追跡可能で、責任を帰属できる認定資格を持つ必要があるということである。人間が借用するためにクレジットスコアを必要とするのと同じように、エージェントも、その委託人（principal）、行動制約（constraints）、および責任（liability）に接続するための暗号署名付き認定資格を必要とする。KYAが存在しない前に、マーチャントおよびサービスプロバイダーは引き続き、詐欺、濫用、責任不明を避けるため、ファイアウォール層でエージェントのアクセスを遮断することを選択するだろう。

彼はまた、過去数十年にわたって構築され続けたKYC産業および規制枠組みは、現在、KYAを検索して着地させるためにわずか数ヶ月の時間しかないかもしれないと率直に述べている。

トレンド3：AIエージェントがネットワークに隠れた税を課す、コンテンツ価値が抽出される、収益が回避される

a16z crypto投資チームのLiz Harkavy氏は、オープンネットワークの経済基盤がエージェントによって再構築されていることに焦点を当てている。彼女は、AIエージェントの台頭がオープンウェブに隠れた税(invisible tax)を課しているとの説明である。エージェントは広告で支援されるウェブサイトからコンテンツ（彼女は文脈層と呼ぶ）を抽出し、ユーザーにより便利な答えと操作（実行層）を提供するが、プロセスでシステム的に、コンテンツ生産を支援する収入源を回避している。例えば広告露出、購読変換、およびトラフィックの流れなど。

Harkavy氏は、これはネットワークの文脈層と実行層の利益が高度に一致していないことにつながると考えている。コンテンツ供給者はコストを負担し、エージェントとプラットフォームは価値を吸収し、元の現金化経路は遮断される。彼女は、現在のAIライセンス取引（licensing deals）のほとんどは単なる隠蔽であり、多くの場合、コンテンツ方がすでに失った流量収益の一部として補償されており、長期的には依然として財務的に持続不可能である可能性があると指摘している。

彼女は、オープンネットワークが枯渇されることを避け（同時にAIが依存する多様なコンテンツ源を保護する）、2026年には大規模なテクノロジーおよび経済的解法が必要であると主張している。例えば、新世代のスポンサード・コンテンツ・モデル、マイクロ・アトリビューション（micro-attribution）システム、またはその他の新しい支援モデルなど。重要な転換は静的なライセンス供与をリアルタイムの、使用量ベースの補償（real-time, usage-based compensation）に進めることであり、価値が自動的に流動できるようにすることである。

またエージェントタスクが成功した場合、情報、データ、またはコンテンツを提供するあらゆるエンティティに報酬を配分する。彼女はまた、ブロックチェーン対応のナノペイメント（nanopayments）と、より成熟した帰属基準が、その実行可能な技術パスの1つである可能性があることに言及している。

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