YC 最新の起業トレンド：AIはモデルから実体経済へと移行しており、この11の最前線の分野が最も注目に値する
著者：Y Combinator チーム（Garry Tan、Brad Flora、Diana Hu、Jared Friedman、Gustaf Alströmer、Ankit Gupta、Jon Xu など）
編纂：深潮 TechFlow
深潮導読：シリコンバレーと世界のベンチャーキャピタルエコシステムの進化の中で、Y Combinator が発表した「スタートアップリクエスト（Request for Startups, RFS）」は、常にテクノロジーの潮流の最前線を示す風向計と嵐の中心と見なされてきました。歴史を振り返ると、初期のクラウドコンピューティング、モバイルインターネット、Stripe式の金融インフラから、後の垂直SaaSに至るまで、YCのRFSは技術的質的変化の前夜において、起業家と資本に対して、まだ巨人に独占されていないが、技術的再構築が急務な未開の地を的確に指摘してきました。
この最新のRFSでは、YCは非常に明確で重要なマクロ判断を示しました：AIの発展の最大のボトルネックは、もはや基礎的な大規模モデルのパラメータやアルゴリズム自体に留まらず、現実世界への拡散が加速しているということです。純粋なソフトウェアレベルの浅いパッケージはプレミアムを失いつつあり、本当の破壊的な機会は、実体製造業、エネルギーと電力網のインフラ、公共行政の孤島、高安全隔離システム、商業宇宙など、重資本で物理的制約のある深水域に全面的に移行しています。
本篇長文は、YCのコアパートナーチームが重点的に注目している11の最前線の方向性をまとめたもので、時給$15の一般的なAI専門家、真の文学的高水準の文筆を持つライティング大モデルから、アメリカのロボットの国内製造、データセンターの電力供給冷却サプライチェーン、万億インフラのウォール街金融ツール、企業専用のプライベートモデル体系にまで及びます。深潮 TechFlowはこれを全文完全に深く編纂し、AIの波の最前線にいる起業家、研究者、投資家にとって、貴重な産業全景図と航海ガイドを提供します。
「スタートアップリクエスト（Request for Startups, RFS）」の発表は、私たちY Combinatorの長い伝統であり、世界中の起業家と私たちが最も見たいと願う重要なテーマを共有することを目的としています。
ただし、これらの方向性は私たちの投資マップのほんの一部を代表するものです。もしその中のどれかのテーマがあなたの情熱をかき立てたなら、それをその分野に飛び込むための強力な背書と見なしてください。しかし、あなたの起業プロジェクトがここに含まれていなくても、YCに申請することを妨げるものではありません。
現在の大きなトレンドは、AIが直面している最大のボトルネックが、モデルのレベルから外に急速に広がっているということです。
私たちは新たな波のスタートアップに大いに期待しています。彼らは必要なハードウェア、インフラ、金融システム、専用の垂直ソフトウェアを全力で構築し、最前線の知能を現実の実体経済に真に注入し、工場製造、データセンター、公共行政、さらには宇宙空間に至る広範な分野をカバーしています。
廉価な宇宙発射時代のスタートアップ
執筆者：Ankit Gupta（YC グループパートナー）
SpaceXは、近い未来の明確なビジョンを描いています：不遠の将来、スターシップ（Starship）の年間発射頻度は10,000回に達するでしょう。
現在、たとえ再利用不可能な一次的なスターシップであっても、その発射コストは再利用可能なファルコン9（Falcon 9）とほぼ同等であり、1キログラムあたりの軌道投入コストは大幅に低下しています。
スターシップ技術が規模化し、完全な再利用が実現するにつれて、1キログラムの有効荷重の発射コストは数桁の急激な低下を目の当たりにすることになるでしょう。
これは、今が「豊富な宇宙アクセス時代」の起業機会を考えるための黄金の瞬間であることを意味します。
現在、発射コストのために実現が難しいビジネスモデルは何でしょうか？しかし、発射コストが100倍、さらにはそれ以上に暴落し、軌道経済が全面的に爆発したときに、どのように実現可能になるでしょうか？
私たちは、このような企業が今すぐに設立されるべきだと考えています。もしあなたがこの分野で探求したいと考えている構築者であれば、YCはあなたの申請を心から待っています。
時給$15の専門家：AI駆動の普遍的専門サービス
執筆者：Brad Flora（YC グループパートナー）
AIについて、現在ほとんどの人の議論は、どのように既存の労働者を置き換えるかに集中しています。しかし、私たちが本当に興奮しているのは、まったく逆の道です：AIを活用して、普通の労働者を専門的な水準の専門家に直接変えることです。
私たちは、ますます多くの企業が学位や資格の制限を超えて、高い理解力と実行力を持つ普通の人々を採用しているのを目の当たりにしています。先進的なAIの全面的な武装の下で、彼らは過去には熟練した専門家だけが処理できた複雑な仕事をこなすことができるのです。
想像してみてください。優れたコミュニケーション能力を持ち、AIを極めて熟練しているカスタマーサポートの代表者が、突然、複雑な企業の合併（M&A）、サプライチェーンの最適化、または国際貿易のコンプライアンスに関するコンサルティングを提供できる能力を持つようになるのです。
公共福祉、税務計画、保険請求、医療請求の計算、移民ビザの文書などの分野には、数百万の類似の仕事が存在します。
簡単に言えば、専門資格認証がサービス供給のボトルネックとなっている限り、このモデルは大いに活躍することができます。
前回の産業革命は工場のブルーカラー職を通じて、巨大な現代の中産階級を生み出しました。そして、今回の技術革新は、普遍的な専門職を通じて新しい中産階級を再構築することが期待されています。
私たちは、このビジョンを実現することに全力を尽くす企業を支援したいと考えています。
アメリカ製のロボット：ハードウェアの国内回帰
執筆者：Diana Hu（YC グループパートナー）
現在、最先端のロボット基礎モデルは、形態や機種を超えた汎用スキルの移転を実現し始めています。私の見解では、ロボット分野の競争のボトルネックは急速に物理的ハードウェアの側に移行しています。
2025年には、アメリカ国内に38,400台の産業用ロボットが設置され、前年比で12%の増加を記録しました。しかし、ほとんどのロボットは依然として日本やヨーロッパからの輸入に高度に依存しています。
アメリカ国内で組み立てられたロボットでさえ、その基盤となるコアはしばしば中国からの磁石に深く依存しています。
2024年、中国は世界の94%の焼結希土類永久磁石を生産しました。2025年4月に輸出制限政策が導入された際、一部の自動車製造大手は生産能力を直接削減せざるを得ませんでした。
7月には、アメリカ連邦通信委員会（FCC）が新型ネットワーク接続ロボットの入場認証を一時停止し、これらのロボットが完全にアメリカ国内で製造されるか、極少数の免除許可を得る必要があるとしました。
現行のコンプライアンス基準によれば、ロボットは65%以上の部品コストが国内製造から来ている必要があり、この割合は2029年までに75%に上昇します。これは、単に輸入部品を国内で組み立てるというパスが完全に通用しなくなることを意味します。
私たちは、アメリカ国内でロボットとその完全な上流サプライチェーンを自主開発する起業家を全力で支援したいと考えています。
これには、希土類磁石、モーター、ハーモニックギア（Strain-Wave Gears）、エンコーダー、トルクセンサー、エンドエフェクター、専用チップ、バッテリーパック、そしてこれらの部品を製造するための高精度な産業用母機と生産設備が含まれます。
もしあなたがこの分野で深く取り組んでいるのであれば、私たちはあなたとの深い交流を心から楽しみにしています。
真に高水準の文筆と深い執筆能力を持つ大規模言語モデル
執筆者：Jared Friedman（YC グループパートナー）
大規模言語モデルがプログラミングや数学的推論能力で飛躍的な進歩を遂げる一方で、文筆や執筆表現においては静かに退化しています。
これはあなたの錯覚ではありません：2024年や2025年のモデルと比較して、現在の主流の大規模モデルは確かにより堅苦しく、機械的な印象を与えています。
これは偶発的な一時的な技術的欠陥ではなく、深層的な構造的問題のようです。
モデルにトップクラスのプログラミング能力を持たせるために設定された強化学習報酬信号（Reward Signals）は、実際のトレーニングの中でモデルのトーンの色彩、感情の起伏、独特の執筆スタイルを平坦化してしまいます。
開発リソースのトレードオフに直面した際、主要なAIラボは間違いなく計算能力をコード生成や自律エージェントワークフロー（Agentic Workflows）に優先的に傾け、文字の質感や文筆スタイルに対する厳しい要求を放棄するでしょう。
これは、スタートアップにとって巨大な市場の真空を残しています：人々が心から愛し、交流したくなるような、文筆に温かみと深みを持つ特別なモデルを作り出すことです。
もしあなたがこの方向で突破口を見出したいと考えているのであれば、私たちはあなたからの連絡を心から楽しみにしています。
政府福利と公共援助分野の「Plaid」：行政データの孤島を打破する
執筆者：Gustaf Alströmer（YC グループパートナー）
もしあなたが政府機関に公共福利を申請したことがあるなら、この煩雑なプロセスに対して深い憎悪を抱いていることでしょう：収入証明書の発行、同居者の確認、常住住所証明の提供。その後、次の救助プロジェクトに移ると、すべての資料を再提出しなければなりません。そして、年次資格審査の時期が来ると、同じ苦痛が再び繰り返されます。
各政府行政部門には独立したポータルサイトがあり、互いに接続されておらず、データは完全に孤立しています。
無数の申請者は、重要でない資料を見落としただけで直接却下され、公務員は日々目視で給与明細を手作業で確認するしかありません。
非常に皮肉なことに、この誠実な市民を拒絶する官僚システムは、詐欺防止においては穴だらけです。
アメリカ政府監査局（GAO）は、各種福利詐欺が毎年アメリカ連邦政府に約5000億ドルの財政損失をもたらしていると推定しています。さらに悪いことに、現在では生成AIを利用して、数秒で本物に見える偽の給与明細を作成することができます。
金融テクノロジー基盤のPlaidが誕生する前は、各金融アプリがそれぞれ銀行と接続するために苦労していました。しかし、Plaidが登場した後、ユーザーは軽くボタンを押すだけでシームレスに接続できるようになりました。公共行政分野には、このような基盤インフラが切実に必要です。
ユーザーの承認を得た上で、最も権威のある公式ソースから、検証された実際の収入、税務、居住記録を直接取得し、各政務承認システムに同期して配信することができます。
「一度の検証で、全ネットワークで使用可能」。これにより、本当に助けを必要とする誠実な市民が迅速に承認を受けることができるだけでなく、詐欺者が資料を偽造する余地を根本から断つことができます。
2027年から、全米各州は数百万のメディケイド（Medicaid）加入者の資格を6ヶ月ごとに再確認することが義務付けられます。
近い将来、AIエージェントが政務申請と資格承認の業務を全面的に引き継ぐことになるでしょうが、その前提は、AIが完全に信頼できる、改ざん不可能な基礎的な真実のデータソースを持つことです。
誰がこの政務を通じてデータパイプラインを構築するかによって、現代社会の安全保障ネットワークの核心的なデジタルインフラを実質的に掌握することができます。もしあなたがこの重要なパイプラインを構築しているのであれば、私たちはあなたと手を携えて進むことを心から楽しみにしています。
実体インフラ大建設時代の「ウォール街」：新しい資本運用と融資構造
執筆者：Brad Flora（YC グループパートナー）
ソフトウェアの開発コストは非常に低いですが、機械設備、GPU計算クラスター、超大規模データセンターはまったく異なります。
プロジェクトの開始初日には、何千トンもの特種鋼材と高精度のシリコンベースのチップに真金を支払う必要があります。しかし、現在の金融市場では、この種の資産に対する成熟した融資ツールはほとんど存在しません。
従来の商業銀行は、信用審査を行う際に、今でも高価な高度なスマートロボットを普通の農業用フォークリフトとして評価し、減価償却を行っています。
そのため、YCと提携している一部の鋭い起業家たちは、新しい金融派生商品を自ら発明し始めています。例えば、毎年50万ドルの安定した収入を生み出すロボットに新しい信用枠を提供することや、将来のGPU計算能力に特化したプットオプション契約を設計することです。
歴史を振り返ると、偉大な物理的インフラの構築は、横断する大陸の鉄道ネットワーク、全国的な電力網、都市と農村を結ぶ現代通信インフラなど、実体が立ち上がると同時に、同規模の金融巨頭を生み出してきました。
私たちは、実体AI経済のために専用の貸出機関、資産リースプラットフォーム、資産証券化（ABS）構造、リスクヘッジツールを構築できる金融革新型の創業者を探しています。
もしあなたが実体機械の物理と産業の法則に精通し、資本運用の基礎的な論理を理解しているなら、ぜひ深く対話をしたいと考えています。
垂直分野の基礎大モデル
執筆者：Diana Hu（YCグループパートナー）
Jevが業界の痛点を正確に捉えられる理由は、開発者に対して強い型の構造化された意思決定と明確な信頼度を直接提供するからです。無限に生成されるテキストではなく、各細分タスクごとに分類器を個別に訓練する重荷を完全に排除しています。
私は、製造業、エネルギー電力、ライフサイエンスなどの実体産業のために、専用の垂直基礎モデルを設計する最前線の研究開発チームがもっと増えることを期待しています。これらのモデルは、ゼロショットまたは少数の例だけで正確に機能する必要があります。
この分野の評価基準は非常に厳格です：数桁低い推論計算コストで、一般的な大モデルの業務精度を達成または超える必要があります。これにより、これらのモデルは非常に低コストで全ての端末にシームレスに展開できるようになります。
Googleが発表したTimesFM-3は、非常に代表的な時系列予測のケースです。
このわずか3.3億パラメータ（330M）の小型モデルは、特定のタスクの微調整なしで、単一の前方伝播で複数の関連時系列データを同時に完全に予測できます。モデルは一度だけ訓練され、新しく接続されたユーザーは自分の履歴データをコンテキストとして提供するだけで直接呼び出すことができます。
垂直大モデルの真の難しさは、高品質で特定の業界専用かつ数学的に厳密に検証可能な報酬信号（Verifiable Rewards）を取得することです。
起業チームは、合法的なデータ所有権を持つだけでなく、予測精度と計算コストにおいて、既存の専門モデルに対して圧倒的な競争優位を示す必要があります。
もしあなたが特定の垂直実体産業に対して十分な深い認識を持ち、その専用モデルを構築する能力があるなら、ぜひあなたの提案を聞きたいと思っています。
市役所と地方政府のAI革命
執筆者：Gustaf Alströmer（YCグループパートナー）
アメリカでは、家を建てたり店舗を開いたりする場合、最初のステップは所在する市政府の行政許可を取得することです。
埋めきれない申請書、長い施工図の審査、煩雑な現地調査は、数ヶ月、あるいはそれ以上の無限の待機を必要とします。一部の都市では、許可の承認を待つ時間が、実際に家を建てる工期よりも長いことさえあります。
市役所の公務員は、大量の高度に繰り返される雑務に完全に埋もれています：厳密な建築法規に基づいて工程図を一つ一つ審査し、計画用途と区画規制を逐語的に照合し、各部門間で修正意見を何度もやり取りしています。
これらすべてを、現代のAIモデルは完全に独立して効率的に完了する能力を持っています。
行政審査の長い遅延は、非常に重い経済的コストをもたらします。1ヶ月待つごとに開発コストが急上昇し、多くの計画されたプロジェクトは途中で頓挫してしまいます。
新しく建設される建物は、今後数十年にわたり都市に不動産税収を継続的に提供します。
私たちはおおよその経済計算を行いました：もし全米のすべての建築許可の審査時間を現在の10%に短縮できれば、アメリカの各都市は毎年最大160億ドルの追加の財政収入を得ることができます。
私たちは、AIを活用して市役所の日常業務を再構築することに取り組むテクノロジー企業に資金を提供したいと考えています。切り口は建築許可から始まり、311市政ホットライン、公共記録管理、商業ライセンスの発行、現場の安全巡回など、より広範な分野に徐々に広がることができます。
全米には19000以上の各級市町があり、そのほとんどは今でも非常に原始的な手作業のプロセスに完全に依存しています。
テクノロジー投資界では、「政府機関にソフトウェアを売るな」という伝統的な信条が広まっています。
この信条は過去には成立していたかもしれませんが、今日では完全に時代遅れです。YCは、政府部門向けにAIソリューションを販売するスタートアップに数社投資しており、その中には、ビジネスの成長率が私たちが見たどの伝統的な企業向けSaaSをも超えているチームもあります。
もしあなたがこの分野で新たな地平を切り開いているなら、ぜひあなたの連絡をお待ちしています。
AIデータセンター供給チェーンの革新：電力、冷却、そしてグリッド接続
執筆者：Jared Friedman（YCグループパートナー）
全米で進行中のAIデータセンターの大規模な拡張は、アメリカの商業史上最大の単一資本支出プロジェクトです。
その投資規模は、かつての全米横断鉄道、州間高速道路ネットワーク、マンハッタンプロジェクトの合計を一気に超えています。
この前例のない大規模な建設は、上から下まで産業チェーン全体に計り知れないビジネスチャンスを生み出しています。
その中の一部の分野はすでに広く知られています：最前線の計算能力を持つGPUチップ、基礎電力供給、高度な専門電気技師に対する市場の需要は、かつてないほどの白熱したレベルに達しています。
しかし、スポットライトの外には、産業の進行を完全に止めるほどの多くの知られざる隠れたボトルネックが潜んでいます。
現在、大型高圧変圧器の納期は3年に達しています。高低圧配電盤、高圧ブレーカー、先進的な液冷システム機器は市場で売り切れています。
最上流の核心原材料さえも不足警報が鳴っています：変圧器の鉄心を製造するために不可欠な配向電工鋼（Grain-Oriented Electrical Steel）は、全米で唯一の工場が生産しており、その生産能力はすでに深刻に過剰消費されています。
私たちは、データセンターの上下流供給チェーン全体を強化し、打破するスタートアップ企業に投資したいと考えています。もしあなたがこの戦いに身を投じているなら、ぜひあなたの申請をお待ちしています。
物理的隔離経済体系におけるAI：国防、機密、そして高セキュリティ環境
執筆者：Brad Flora（YCグループパートナー）
世界で最も核心的な商業機密と戦略データは、公共のクラウドには決して保存されません。
国防軍事請負業者、大手商業銀行、トップクラスの医療機関、そして原子力発電所は、その命脈データを物理的に隔離された高壁の中に厳重に保管しています。最も厳格な機密保持とコンプライアンスの考慮から、彼らはこれらのデータを第三者のAI APIにアップロードすることは決してありません。
これが、現実の経済において、依然として巨大な万億規模の支柱産業がAIの波の外で苦しんでいる理由です。
私たちと提携している多くの創業者は、同じ高壁に何度もぶつかっています：目標顧客はAI製品の強力な機能を絶賛しますが、唯一の要求は、システム全体が100%自社のビル内に配置され、公共ネットワークに接続されてはならないということです。
私たちは、最前線のAI技術をこの物理的隔離の高壁に本当に届ける能力を持つテクノロジーの先駆者に全力で資金を提供したいと考えています。
これには、完全にプライベートなローカルデプロイの大モデル、全スタックのデプロイと運用ツールチェーン、権威あるセキュリティコンプライアンス認証システム、高度にカスタマイズされた特種ハードウェアインフラが含まれます。
この閉じられた市場に向けた販売と拡張のサイクルは確かに遅く、ハードルも非常に高いです。
しかし、コインの裏側には、ここには業界で最も豊富な調達予算が蓄積されており、最も堅固な企業の城壁を生み出すことになるでしょう。もしあなたがこの高い壁を攻めているなら、ぜひあなたと深くお話ししたいと思っています。
あなたの専用の知能を掌握する：プライベート化とオープンソースの主権モデル
執筆者：Jon Xu（YC訪問パートナー）
今日、ほぼすべてのAIに基づいて構築された製品を持つ企業は、本質的に外部から「知能を借りている」状態です。
あなたのシステムは、数社のトップAIラボにトークンデータを送信し、生成結果を受け取り、毎月高額な呼び出し請求書を支払っています。
過去には、この取引は当然のように思われていました：トップのクローズドソースモデルの能力は、他のオープンソースエコシステムに対して数年先行しており、自社のプライベートデータでどれだけ努力しても、この世代間の能力のギャップを埋めることはできませんでした。
しかし、時代の風向きは根本的に変わりました。
オープンソースの重みモデルは、実際のビジネス価値のあるコアベンチマークテストの多くで、最も先端のクローズドソースモデルと競争できるハードウェアを備えています。
AIが企業のビジネス運営の中枢神経に急速に進化する中で、ますます多くの企業が外部モデルのレンタルサービスへの高度な依存を深く警戒し始めています。
私たちは、将来的にますます多くの企業が、自らの生存に必要なコアモデルを本当に「所有」したいと望むようになると確信しています：企業が蓄積したプライベートデータを用いて継続的に反映し、自由に選択したインフラ上で自律的に運用し、モデルのアップグレードや変更のタイミングを完全に掌握することができるようになります。
これは、強い規制のある業界では特に致命的です。非常に厳格なデータ主権コンプライアンス要件と物理的にロックされたネットワークアーキテクチャの下で、外部モデルを引き続き借りることの隠れたコストは、実際のビジネス成果と比較して非常に割に合わないものとなります。
しかし、オープンソースコミュニティから公開モデルをダウンロードすることから、企業が本当に自己進化できる専用の知能システムを持つことまでの間には、依然として巨大なエンジニアリングと認識のギャップがあります。
企業が複雑なビジネスワークフローを正確な評価基準（Evals）に変換し、従業員の隠れたビジネス経験を高品質なトレーニングコーパスに蓄積し、オンライン生産環境の偶発的な障害をモデルの継続的な反映の養分に変換し、基盤モデルの各回の更新時にこれらのコア資産をシームレスに継承するためには、専門的な力が必要です。
最も極端で複雑な一般的未知の問題に対処する際、企業は依然として最先端の研究室の公共計算能力を借り続ける選択をするかもしれません。しかし、私たちは、ほとんどの企業が自らの垂直専用モデルを持つ必要があると確信しています。
これらのモデルは、企業自身のビジネス運営メカニズムを完全にコーディングし、企業自身のビジネスの発展に伴って常に新鮮で、比類のない専有価値を持つようになります。
もしあなたがさまざまな業界の企業が本当に自らの専用の知能を掌握し、所有する手助けをしているなら、ぜひあなたの声を聞かせてください。