今回も、世界最大のアクセラレーターであるY Combinator（以下、YC）の2026年冬バッチに採択されたスタートアップを引き続き取り上げていきます！
前回に続き、200社の分析をもとに「AIネイティブ事業者」と「リアル領域へのAIの拡張」という2つの観点から、いま起きている構造変化を整理します。
AIはツールにとどまらず事業そのものを再定義し始めているのか ——
小林と萩谷の対話を通じて、その実態を掘り下げました！
YC冬バッチの3つの視点と議論の前提
小林：前回に引き続き、YC冬バッチに採択された200社を分析した3つの切り口のうち、今回は残りの論点を扱いたいと思います。前回は「AIによって新しく生まれた課題」を取り上げましたが、今回は「AIネイティブ事業者」と「リアル×AI」の2つを深掘りしていきます。単なる事例紹介ではなく、構造的にどういう変化が起きているのかという観点で整理したいです。
萩谷：そうですね。この2つは特に今後のスタートアップの勝ち筋に直結するテーマだと思います。ツール提供ではなく事業そのものを再構築する動きと、デジタルからリアルへの拡張という流れで、かなり質の違うトレンドが同時に起きている印象です。
AIネイティブ事業者——「ツール提供」から「業務そのものの代替」へ
小林：まずAIネイティブ事業者ですが、AIをプロダクトとして売るのではなく、AIを使いこなした事業者として既存の業務そのものを担うモデルが増えています。保険ブローカーや医療請求など、従来は人手中心だった領域を直接置き換えにいっているのが特徴です。
萩谷：日本でも同様の動きは出ています。従来アウトソースされていた複雑業務をAIで効率化しつつ、粗利を維持できる構造が作れるので、非常に分かりやすいモデルです。特に人件費比率が高い領域は、AIとの相性が良いと感じます。
小林：加えて、ツール導入ではなく「任せる」という形なのでSaaSが浸透しづらかった領域にも入りやすく、結果として従来テクノロジーの恩恵を受けていなかった市場にもリーチできる可能性があると考えています。
萩谷：そうですね。ただし難易度は高いです。事業オペレーションを丸ごと持つ必要があるので、単なるプロダクト開発とは違い、専門知識と現場理解が求められます。実際、業界経験者やシリアル起業家がうまく立ち上げているケースが多い印象です。
ターゲット戦略——未充足市場と既存業務の再分配
小林：このモデルで重要なのは、どの顧客を取りにいくかだと思っています。未充足市場を狙うのか、既存企業の内部業務を切り出すのかで戦略が変わるはずです。
萩谷：日本の場合は特に「そもそも人がいない」領域が大きいです。例えば法務人材が不足している企業では、ツールではなく業務ごと外注したいニーズが強い。ここはAI事業者が入りやすいポイントです。
小林：一方で、エンタープライズの中にも切り出せる業務はありますよね。全部ではなく、定常業務だけ外に出すようなケースです。
萩谷：そうですね。エンプラ内部でも高度な判断業務と定常業務は分かれていて、後者は外部化しやすい。加えて、人材採用や離職のリスクを考えると、外部に任せた方が合理的なケースも多いです。
小林：その場合、単なる受託ではなく、ワークフロー設計まで踏み込めるかが差別化になりそうです。内部の業務構造を理解して再設計できるプレイヤーが伸びる印象があります。
勝ち筋の分解——オペレーション効率化だけでは不十分
小林：AIネイティブ事業者の議論で気になっているのは、効率化だけではスケールしないケースがある点です。営業パイプラインやネットワークが支配的な業界では、AIの効きが限定的になる可能性があります。
萩谷：そこは非常に重要な論点です。Go-To-Marketの設計ができていないと、どれだけ効率化しても成長しない。AI活用に加えて、顧客獲得の仕組みそのものを再設計する必要があります。
小林：例えば不動産やVCのように、ネットワークや資本が競争優位になる領域では、単純な効率化では勝ちきれない構造があります。ここはトラップになり得る。
萩谷：だからこそ、複雑で非効率だが構造的制約が少ない領域を選ぶことが重要です。また、価格の圧倒的な優位性や納品スピードなど、オペレーション面で明確な勝ち筋を作れるかもポイントになります。
小林：既存企業のAI化とAIネイティブのどちらが勝つかもまだ不確定で、ここは数年かけてケースが蓄積されていく領域だと感じています。
リアル×AI——一次産業における「ルール化可能領域」の攻略
小林：もう一つのトピックがリアル領域へのAIの拡張です。例えば畜産における放牧管理や、養殖の検査工程など、人手でやっていた作業をAIで置き換える事例が出てきています。
萩谷：特徴は「ルール化しやすい作業」にフォーカスしている点です。ドローンで牛の移動を管理したり、検査工程を自動化したりと、自由度が低く再現性のある業務から入っていますね。
小林：一次産業は外から見えづらいですが、非効率な作業が多く残っている領域でもあります。この視点で見ると、日本にも適用余地はかなりありそうです。
萩谷：その通りです。しかも既存ハードにソフトウェアを乗せるだけで成立するケースも多いので、必ずしも大規模なハード開発は必要ない。地方発でも成立し得る領域です。
小林：YCの事例を追うこと自体よりも、「こういう発想があるのか」という観点で、自分たちの市場に当てはめて考えることの方が重要だと感じました。
いかがでしたでしょうか？
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