デコードAI AGENT：未来の新しい経済エコシステムを形作る知的力

1. 背景の概要

1.1 はじめに：スマート時代の"新しいパートナー"

各暗号通貨のサイクルは、業界全体を発展させる新しいインフラをもたらします。

• 2017年、スマートコントラクトの台頭がICOの盛況な発展を促しました。
• 2020年、DEXの流動性プールがDeFiの夏の熱潮をもたらしました。
• 2021年に、多くのNFTシリーズ作品が登場し、デジタルコレクション時代の到来を示しました。
• 2024年、ある発射プラットフォームの優れたパフォーマンスがmemecoinと発射プラットフォームの熱潮を牽引しました。

強調すべきは、これらの垂直分野の立ち上げは技術革新だけでなく、資金調達モデルと牛市サイクルの完璧な組み合わせの結果であるということです。機会が適切なタイミングに出会うと、巨大な変革を生むことができます。2025年を見据えると、2025年のサイクルの新興分野はAI代理であることは明らかです。このトレンドは昨年の10月にピークに達し、2024年10月11日にあるトークンが発売され、10月15日に1.5億ドルの時価総額に達しました。続いて10月16日に、あるプロトコルがLunaを発表し、隣家の女の子のIPライブ配信のイメージで初登場し、業界全体を揺るがしました。

では、AIエージェントとは一体何ですか？

みんながクラシック映画『バイオハザード』に馴染みがあると思いますが、その中のAIシステムであるレッドクイーンは印象的です。レッドクイーンは強力なAIシステムで、複雑な施設やセキュリティシステムを制御し、環境を自律的に感知し、データを分析し、迅速に行動を取ることができます。

実際、AIエージェントはハートの女王の核心機能に多くの類似点があります。現実のAIエージェントはある意味で似た役割を果たしており、彼らは現代技術分野の"知恵の守護者"であり、自主的な感知、分析、実行を通じて、企業や個人が複雑なタスクに対処するのを助けています。自動運転車からスマートカスタマーサービスまで、AIエージェントはさまざまな業界に浸透し、効率の向上と革新の重要な力となっています。これらの自律的な知能体は、まるで目に見えないチームメンバーのように、環境の感知から意思決定の実行までの全方位的な能力を備え、徐々に各業界に浸透し、効率と革新の二重の向上を促進しています。

例えば、AI AGENTは自動取引に使用され、特定のデータプラットフォームやソーシャルプラットフォームから収集したデータに基づいて、リアルタイムでポートフォリオを管理し、取引を実行し、継続的に自らのパフォーマンスを最適化します。AI AGENTは単一の形態ではなく、暗号エコシステム内の特定のニーズに応じて異なるカテゴリに分かれます：

1. 実行型AIエージェント：特定のタスク（取引、ポートフォリオ管理、またはアービトラージなど）を完了することに焦点を当て、操作の精度を向上させ、必要な時間を短縮することを目的としています。

2.創造型AIエージェント：コンテンツ生成に使用され、テキスト、デザイン、さらには音楽制作を含みます。

3.ソーシャル型AIエージェント：ソーシャルメディア上の意見リーダーとして、ユーザーと対話し、コミュニティを構築し、マーケティング活動に参加します。

4.調整型AIエージェント：システムまたは参加者間の複雑な相互作用を調整し、特にマルチチェーン統合に適しています。

この報告書では、AIエージェントの起源、現状、および広範な応用の見通しを深く探求し、それらが業界の構図をどのように再形成するかを分析し、今後の発展のトレンドを展望します。

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1.1.1 履歴

AI AGENTの発展の過程は、AIが基礎研究から広範な応用へと進化する様子を示しています。1956年のダートマス会議で「AI」という用語が初めて提案され、AIが独立した分野としての基盤が築かれました。この時期、AI研究は主にシンボリック手法に集中し、初期のAIプログラムであるELIZA（チャットボット）やDendral（有機化学分野の専門家システム）が生まれました。この段階では神経ネットワークの初めての提案や機械学習概念の初期探索も見られました。しかし、この時期のAI研究は当時の計算能力の制約によって大きく制約されていました。研究者たちは自然言語処理や人間の認知機能を模倣するアルゴリズムの開発で大きな困難に直面しました。さらに、1972年に数学者James Lighthillは、1973年に発表された英国で進行中のAI研究の状況に関する報告書を提出しました。Lighthillの報告書は、AI研究の初期の興奮期を過ぎた後の全面的な悲観を基本的に表現し、英国の学術機関(、及び資金提供機関)に対してAIへの大きな信頼の喪失を引き起こしました。1973年以降、AI研究の資金が大幅に削減され、AI分野は最初の「AI冬」を経験し、AIの可能性に対する懐疑的な感情が増大しました。

1980年代、専門家システムの発展と商業化により、世界の企業がAI技術を採用し始めました。この時期、機械学習、神経ネットワーク、自然言語処理の分野で重大な進展があり、より複雑なAIアプリケーションの出現を促しました。初めての自律走行車の導入や、金融、医療などの各業界におけるAIの展開も、AI技術の拡張を示しています。しかし、1980年代末から90年代初頭にかけて、専用AIハードウェアへの市場の需要が崩壊するにつれ、AI分野は第二の「AI冬」を経験しました。さらに、AIシステムのスケールを拡大し、実際のアプリケーションに成功裏に統合する方法は、依然として継続的な課題です。しかし同時に、1997年にはIBMのディープブルーが世界チェスチャンピオンのガリー・カスパロフを打ち負かし、これはAIが複雑な問題を解決する能力における重要なマイルストーンとなりました。神経ネットワークと深層学習の復活は1990年代末のAI発展の基礎を築き、AIは技術的景観において欠かせない存在となり、日常生活に影響を与え始めました。

21世紀初頭までに、計算能力の進歩が深層学習の台頭を促し、Siriなどのバーチャルアシスタントが消費者アプリケーションにおけるAIの実用性を示しました。2010年代には、強化学習エージェントやGPT-2などの生成モデルがさらなる突破を遂げ、対話型AIを新たな高みへと押し上げました。この過程で、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）の登場はAIの発展における重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4のリリースはAIエージェント分野の転換点と見なされています。ある企業がGPTシリーズを発表して以来、大規模な事前学習モデルは数百億、さらには数千億のパラメータを通じて、従来のモデルを超える言語生成と理解能力を示しました。これらは自然言語処理において卓越した性能を発揮し、AIエージェントが言語生成を通じて論理的で明確なインタラクション能力を示すことを可能にしました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントやバーチャルカスタマーサービスなどのシーンで応用され、徐々にビジネス分析や創造的な執筆などのより複雑なタスクに拡張されています。

大規模言語モデルの学習能力はAIエージェントにより高い自律性を提供します。強化学習（Reinforcement Learning）技術を通じて、AIエージェントは自身の行動を継続的に最適化し、動的な環境に適応できます。例えば、あるAI駆動プラットフォームでは、AIエージェントはプレイヤーの入力に応じて行動戦略を調整し、真に動的なインタラクションを実現します。

初期のルールシステムからGPT-4を代表とする大規模言語モデルまで、AIエージェントの発展の歴史は、技術の限界を常に突破してきた進化の歴史です。そして、GPT-4の登場は、この過程において間違いなく重要な転機となります。技術のさらなる進展に伴い、AIエージェントはよりスマートで、シーンに応じた多様性を持つようになるでしょう。大規模言語モデルは、AIエージェントに「知恵」の魂を注入するだけでなく、クロスドメインの協力能力を提供します。未来には、革新的なプロジェクトプラットフォームが次々と登場し、AIエージェント技術の実用化と発展を推進し、AI主導の体験の新時代を切り開いていくことでしょう。

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1.2 仕組み

AIAGENTと従来のロボットの違いは、時間の経過とともに学習し適応する能力があり、目標を達成するために細かい決定を下すことができる点です。それらは、暗号分野における高度な技術を持ち、進化し続ける参加者と見なすことができ、デジタル経済の中で独立して行動することができます。

AI AGENTの核心はその"知能"にあります------つまり、アルゴリズムを通じて人間や他の生物の知能行動を模倣し、複雑な問題を自動的に解決します。AI AGENTのワークフローは通常、以下のステップに従います：感知、推論、行動、学習、調整。

1.2.1 知覚モジュール

AI AGENTは、知覚モジュールを通じて外界と相互作用し、環境情報を収集します。この部分の機能は、人間の感覚に似ており、センサー、カメラ、マイクなどのデバイスを利用して外部データをキャッチします。これには、意味のある特徴を抽出したり、オブジェクトを認識したり、環境内の関連エンティティを特定したりすることが含まれます。知覚モジュールの核心的なタスクは、生のデータを意味のある情報に変換することであり、これには通常以下の技術が関与します：

• コンピュータビジョン：画像およびビデオデータを処理して理解するために使用されます。
• 自然言語処理(NLP):AIエージェントが人間の言語を理解し、生成するのを支援します。
• センサー融合：複数のセンサーからのデータを統合して一つの視点にまとめる。

1.2.2 推論と意思決定モジュール

環境を感知した後、AI AGENTはデータに基づいて意思決定を行う必要があります。推論と意思決定モジュールはシステム全体の"脳"であり、収集された情報に基づいて論理的推論と戦略を策定します。大規模言語モデルなどを利用してオーケストレーターまたは推論エンジンとして機能し、タスクを理解し、解決策を生成し、コンテンツ作成、視覚処理、推薦システムなどの特定の機能に特化したモデルとの協調を行います。

このモジュールは通常、以下の技術を使用します：

• ルールエンジン：事前に設定されたルールに基づいて簡単な意思決定を行います。
• 機械学習モデル：決定木、ニューラルネットワークなど、複雑なパターン認識と予測に使用される。
• 強化学習：AIエージェントが試行錯誤を通じて意思決定戦略を最適化し、変化する環境に適応する。

推理プロセスは通常、いくつかのステップを含みます。まずは環境の評価、次に目標に基づいて複数の可能な行動計画を計算し、最後に最適なプランを選択して実行します。

1.2.3 実行モジュール

実行モジュールはAIエージェントの「手と足」であり、推論モジュールの決定を実行に移します。この部分は外部システムまたはデバイスと相互作用し、指定されたタスクを完了します。これには物理的な操作（ロボットの動作など）やデジタル操作（データ処理など）が含まれる可能性があります。実行モジュールは次に依存します：

• ロボット制御システム：物理的な操作、例えばロボットアームの動きに使用されます。
• API呼び出し：外部ソフトウェアシステムとの相互作用、例えばデータベースクエリやネットサービスへのアクセス。
• 自動化プロセス管理：企業環境において、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を通じて繰り返しのタスクを実行します。

1.2.4 学習モジュール

学習モジュールはAI AGENTの中核競争力であり、エージェントが時間の経過とともによりスマートになることを可能にします。フィードバックループや「データフライホイール」による継続的な改善を通じて、インタラクション中に生成されたデータをシステムにフィードバックしてモデルを強化します。この時間の経過とともに徐々に適応し、より効果的になる能力は、企業に意思決定と運営効率を向上させる強力なツールを提供します。

学習モジュールは通常、以下の方法で改善されます：

• 教師あり学習：ラベル付きデータを利用してモデルをトレーニングし、AI AGENTがより正確にタスクを完了できるようにする。
• 教師なし学習：ラベルの付いていないデータから潜在的なパターンを発見し、エージェントが新しい環境に適応するのを助ける。
• 継続学習：リアルタイムデータを通じてモデルを更新し、ダイナミックな環境でのエージェントのパフォーマンスを維持します。

1.2.5 リアルタイムフィードバックと調整

AI AGENTは、継続的なフィードバックループを通じて自身のパフォーマンスを最適化します。各アクションの結果は記録され、将来の意思決定を調整するために使用されます。この閉ループシステムは、AI AGENTの自己適応性と柔軟性を保証します。

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1.3 市場状況

1.3.1業界の状況

AI AGENTは市場の焦点となりつつあり、その消費者インターフェースおよび自主経済行動者としての巨大な潜在能力により、複数の業界に変革をもたらしています。前回のサイクルにおけるL1ブロックスペースの潜在能力が計り知れなかったように、AI AGENTも今回のサイクルで同様の展望を示しています。

Markets and Marketsの最新レポートによると、AIエージェント市場は2024年の51億ドルから2030年の471億ドルに成長し、年平均成長率（CAGR）は44.8%に達する見込みです。この急速な成長は、AIエージェントが各業界に浸透していることと、技術革新によって生まれる市場の需要を反映しています。

大企業のオープンソース代理フレームワークへの投資も顕著に増加しています。ある会社のAutoGen、Phidata、LangGraphなどのフレームワークの開発活動がますます活発になっており、AI AGENTが暗号分野以外でより大きな市場を持っていることを示しています。