スタートアップのニュースサイクルは、前例のない規模の資金調達ラウンドや記録的なブートストラップ期間に焦点が当てられているため、数字から離れてイノベーションについてじっくり考える機会は少ないです。しかし、今日はまさにその点についてお話ししたいと思います。
同取引所は、pi Venturesの「Deep Tech Shifts 2026」レポートへの早期アクセスを獲得した。このレポートでは、同社が2026年までに転換点を迎えると見ている15のディープテックサブセクターが特定されている。
この研究は研究によって裏付けられているが、pi Venturesの創設パートナーであるマニッシュ・シンガル氏は、この研究結果は起業家との会話からも得た情報に基づいていると述べている。
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今朝はレポートを詳しく分析するほか、Singhal 氏、pi のマネージング ディレクター Roopan Aulakh 氏、および校長 Shubham Sandeep 氏へのインタビューから学んだことも共有します。
15の変化を予測する
以下は、pi Venturesが今後5年間で「世界のビジネスに大きな変化をもたらす破壊的イノベーション」が起こると予想している15の分野です。
テッククランチイベント
サンフランシスコ | 2025年10月27日～29日
- 代替タンパク質:必須ではなく余分。
- ブロックチェーン：主流になることが期待されます。
- 脳コンピューターインターフェース：測定から洞察へ。
- 気候技術:付随的なものから重要なものまで。
- データのプライバシー:識別可能から匿名まで。
- エネルギー貯蔵：リチウムイオンから代替化学物質まで。
- エンタープライズ ワークフロー: 人間対人間 + AI。
- ヘルスケアスクリーニング：事後対応から予防対応へ。
- MLOps : 社内からマネージド サービスへ。
- 自然との共設計：材料からバイオマテリアルへ。
- 量子コンピューティング：優位性から優位性へ。
- ロボット工学：自動化から認知へ。
- 宇宙技術 — 宇宙内：展開から宇宙内管理まで。
- 宇宙技術 — 打ち上げ：カスタマイズから民主化まで。
- 総合的なコンテンツ作成:カジュアルから商業まで。
まず、「自然との共設計」はバイオマテリアルを指し、「合成コンテンツの作成」は AI によって生成されたテキスト、画像、音声に関するものであり、pi はこれらが日常的な使用例から商用利用へと拡大すると予想していることを明確にしておきたいと思います。
タイミングの問題
シンガル氏はTechCrunchに対し、同社は最近、1億ドル規模の第2ファンドの運用を開始したと語った。これは、インドに拠点を置く、またはインドと関係のある15社に3000万ドルを投資した最初のファンドから大きく前進したものだ。今回の投資目標は、初期段階のスタートアップ企業25社への投資だ。
バンガロールに拠点を置くpiのウェブサイトでは、「インドにおける先駆的なディープテック投資」を謳っています。ポートフォリオに含まれる企業のすべてがインドに拠点を置いているわけではありませんが、いずれもインドと強いつながりを持っています。例えば、機械学習を活用した消費者トレンド予測プラットフォームのAI Paletteはシンガポールに拠点を置き、バンガロールにエンジニアリング拠点を置いています。また、メンタルヘルスアプリのWysaは、バンガロール、ボストン、ロンドンにオフィスを構えています。
シンガル氏によると、piの目標は「グローバルイノベーター」である企業を支援することであり、インドや特定の市場を超えてディープテックを活用する企業を支援することだという。「私たちは漸進的なイノベーションではなく、破壊的なイノベーションを支援したいのです」と彼は述べた。一方、piのウェブサイトには、同社は「純粋な科学や研究」には投資せず、「スケーラブルなビジネスと破壊的テクノロジーの交差点」を探していると記されている。
タイミングはpiの活動の鍵であり、67ページに及ぶ新報告書の根底にある事実です。「イノベーションへの投資が早すぎると、最適なリターンは得られません」とシンガル氏は述べました。「投資が遅すぎると、もはや最先端ではなくなるため、最適なリターンは得られない可能性があります。投資とイノベーションが共鳴するタイミングが一致すれば、良い結果が生まれます。」
変曲点の枠組み
ここで、pi Venturesの社内フレームワーク「需要と供給の共鳴マップ」が役立ちます。このマップはディープテックシフトを分析するためのものです。これから紹介する2つの例でその仕組みをご覧いただけますが、基本的な考え方は以下の図にまとめられています。
これはトレンドを分析するのに便利なツールだとわかりました。また、異なる時間的視野や理論を持つ投資家にとっても役立つと思います。
以前ブログ記事で説明したように、pi Venturesの関心領域は「可能性の芸術」です。同社のリミテッドパートナーの一人であるRaj Shah氏は、この領域をBゾーンに位置付け、「市場の需要と最先端技術のバランスを重視するのは当然のこと」と述べ、CゾーンとEゾーンも「勢いを考慮に入れる」としています。
「このフレームワークは、社内で考案されて以来、ここ数年間、私たちの分析において非常に重要な部分を占めてきました」とシンガル氏は述べた。このマップは、レポートにおける各トレンド分析の重要な部分であり、「現在進行中の市場の牽引力と変化」、「2026年までにこれらの変化を加速させる技術」、「新たなユースケース／アプリケーションの例」についても考察している。
実際には次のようになります。
MLOpsの未来
MLOpsは、「機械学習モデルを本番環境に確実かつ効率的に導入・維持することを目的とした一連のプラクティス」と定義されています。Piは、MLOpsが社内からマネージドサービスへと移行すると予測しています。「MLチームは、時間のかかる社内インフラ作業から、低レベルのインフラを抽象化するツール群へと移行し、MLエンジニアの生産性を最重要視しています。」
次のスライドがその要点を強調しています。
また、需要と供給の共鳴マップを動的なトレンド追跡手段として実際に活用している様子も示しています。MLOpsの場合、これにはMLOpsワークフロー、可観測性、説明可能なAIという2つのサブトレンドが含まれます。piのマネージングディレクターであるRoopan Aulakh氏によると、これはこれら2つが別個のものであり、「解決方法が大きく異なる」という認識から生まれたとのことです。
各点が地図上のどこに位置づけられるかは、最終的にはpiの判断に委ねられますが、データのダウンタイムを防ぐ可観測性ソリューションへのニーズが高まっていることは、この分野のスタートアップ企業の動向と合致しているように思われます。レポートでは具体的な企業名は挙げられていませんが、抽象度を少しでも下げるために、ここ数ヶ月でTechCrunchで話題になった企業としては、Anomalo、Arize AI、Monte Carlo、WhyLabsなどが挙げられます。
「進行中の変化」のボックス内の傾向、たとえば「バージョン管理やデータ パイプラインなどのソフトウェア エンジニアリング プラクティスが ML 全体に導入されている」という観察は、最近見られる傾向と一致しており、これらはすべて MLOps の広範な台頭の一部です。
このレポートでは、前述の変化を可能にする 4 つの技術進歩について概説しています。ビジネス レベルでの透明性の高い意思決定を促進する説明可能な AI 技術、複雑なモデルを実行してモデル開発を民主化できる ML プラットフォーム、長期にわたってデータの整合性を維持するのに役立つ自動データ品質テスト、およびワークロードと時間の反復を高速化するクエリ エンジンの進歩です。
また、これまで耳にしてきた企業を彷彿とさせる応用例もあり、これらの企業の取り組みは今後需要が高まり、より実現が現実的になるだろうと予測されます。
ブロックチェーンは主流になるのか？
どのテクノロジーに精通しているかによって、得られるものは異なるかもしれません。しかし、私にとってブロックチェーンは、これまであまり注目していなかったトレンドについて、このレポートから学ぶことができる良い例でした。数枚のスライドで、私が耳にしてきた変化のいくつかを要約しており、将来のユースケースについて考えさせられます。
Piの主張は、ブロックチェーンはこれまで暗号通貨と同義語であり、実世界でのユースケースは限られていたというものです。導入における摩擦を軽減するスケーラブルなソリューションが、消費者や企業全体でより主流のアプリケーションへと発展していくと予測しています。
マッピングの手順はもうお分かりでしょうから、今回は市場のハイライトに焦点を当てましょう。Piは、CoinMarketCap、DefiLlama、そしてFortune Business Insightsのデータに基づいて予測を立てています。Fortune Business Insightsは、「世界のブロックチェーン市場は、2021年から2028年の予測期間において、2021年の46億8000万ドルから2028年には1041億9000万ドルに、年平均成長率55.8%で成長すると予測されています」と述べています。
レポートではさらに、使用例を次のように示しています。
この勢いの背後にあるものについて言えば、ブロックチェーンの主要な課題が新たなソリューションによって解決されつつあるということだ。
例えば、ブロックチェーンのトランザクション処理をよりスケーラブルかつ安全にする必要性は、a16zがzkSyncの開発元であるMatter Labsに5000万ドルを投資した理由を説明しています。TechCrunchのLucas Matney氏が指摘したように、ロールアップスケーリングをEthereumにもたらすMatter Labsのゼロ知識アプローチは、「Ethereumエコシステムのセキュリティを損なうことなく、より高速で安価なトランザクション」を可能にする可能性があります。これは数週間前には理解できなかったかもしれませんが、今ではより広範なトレンドと結び付けて理解できるようになりました。
これを他の13の分野に適用すれば、今後数年間で転換点を迎える可能性のある変化を把握するのに役立つ有益なレポートが得られます。また、VCとして破壊的テクノロジーへの投資を成功させるために必要なことについても、考える材料を与えてくれます。
pi Venturesは、今後5年以内に変化が見込まれる変化と、追加出資のための資金の確保という、自社に必要な要素をすでに把握しているものの、現在のVCモデルの枠組みが現状のメリットを最大限に活用できているのかという疑問が依然として残ります。ちなみに、これは今週後半にThe Exchangeで取り上げる予定のトピックの一つです。どうぞお楽しみに。
