AI AGENT: 未来の新しい経済エコシステムを形作るインテリジェントな力

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"

各暗号通貨サイクルは、業界全体の発展を促進す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の急成長を促進しました。
• 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、大量のNFTシリーズ作品の登場が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ブームを牽引しました。

強調すべきは、これらの垂直分野のスタートは単に技術革新によるものだけでなく、資金調達モデルと牛市サイクルの完璧な結合の結果であるということです。機会が適切なタイミングで出会うと、巨大な変革を引き起こすことができます。2025年を展望すると、2025年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月にピークに達しました。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、あるプロトコルがLunaを発表し、隣の女の子のIPライブイメージとして初登場し、業界全体を巻き込みました。

では、AIエージェントとは一体何ですか？

皆さんはクラシック映画『バイオハザード』に馴染みがあることでしょう。その中のAIシステム、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エージェントとハートの女王の核心機能には多くの類似点があります。現実のAIエージェントはある程度似た役割を果たしており、現代技術分野の「知恵の守護者」として、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、効率性と革新を向上させる重要な力となっています。これらの自主的な知能体は、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持ち、徐々にあらゆる業界に浸透し、効率と革新の二重の向上を推進しています。

例えば、AI AGENTは自動取引に利用でき、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、継続的に自己のパフォーマンスを最適化することができます。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ています:

1.実行型AIエージェント:特定のタスク、例えば取引、ポートフォリオ管理またはアービトラージに焦点を当て、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:システムや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可能性について深く掘り下げ、彼らが業界の構造をどのように再構築しているかを分析し、その将来の発展動向を展望します。

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1.1.1 履歴

AI AGENTの発展の歴史は、AIが基礎研究から広範な応用へと進化した過程を示しています。1956年のダートマス会議で、「AI」という言葉が初めて提唱され、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プログラムが誕生しました。例えば、ELIZA(というチャットボット)や、Dendral(という有機化学分野の専門家システム)です。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の概念の初期探求も見られました。しかし、この時期のAI研究は当時の計算能力の制限によって大きな制約を受けていました。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において大きな困難に直面しました。さらに、1972年に数学者James Lighthillが提出し、1973年に発表された英国のAI研究の現状に関する報告書がありました。Lighthillの報告は、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(や資金提供機関)における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研究の資金は大幅に減少し、AI分野は最初の「AI冬」を経験し、AIの可能性に対する疑念が高まりました。

1980年代、専門家システムの発展と商業化により、世界中の企業がAI技術を採用し始めました。この時期には、機械学習、神経ネットワーク、自然言語処理の分野で重要な進展があり、より複雑なAIアプリケーションの登場を促進しました。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の展開は、AI技術の拡大を示すものでした。しかし、1980年代末から1990年代初頭にかけて、専用AIハードウェア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、ガリー・カスパロフを打ち負かし、複雑な問題を解決する能力においてAIの重要な出来事となりました。神経ネットワークとディープラーニングの復活は、1990年代末のAI発展の基盤を築き、AIを技術的景観の不可欠な部分とし、日常生活に影響を与え始めました。

21世紀初頭、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ブレークスルーを達成し、対話型AIを新たな高みに押し上げました。この過程で、大規模言語モデル(Large Language Model,LLM)の登場がAIの発展の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、あるい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。自然言語処理における卓越したパフォーマンスにより、AIエージェントは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発揮できるようになりました。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、より複雑なタスク(であるビジネス分析や創造的な執筆)に徐々に拡張しています。

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、動的な環境に適応することができます。例えば、あるAI駆動プラットフォームにおいて、AIエージェントはプレイヤーの入力に基づいて行動戦略を調整し、真の動的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に至るまで、AIエージェントの発展の歴史は、技術の限界を常に打破してきた進化の歴史です。そして、GPT-4の登場は、この過程における重大な転換点であることは疑う余地がありません。技術のさらなる発展とともに、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、分野を越えた協力の能力を提供します。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現れ、AIエージェント技術の実現と発展を推進し、AI駆動の体験の新時代を切り開いていくでしょう。

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1.2 仕組み

AIAGENTが従来のロボットと異なる点は、時間の経過とともに学習し適応し、目標を達成するために細かい意思決定を行う能力があることです。これらは暗号分野における高度な技術を持つ、絶えず進化する参加者として見ることができ、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------すなわち、アルゴリズムを通じて人間や他の生物の知的行動を模倣し、複雑な問題を自動的に解決することです。AI AGENTのワークフローは通常、次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、有意義な特徴の抽出、オブジェクトの認識、または環境内の関連エンティティの特定が含まれます。知覚モジュールの核心的なタスクは、生のデータを有意義な情報に変換することであり、これは通常、以下の技術を含みます:

• コンピュータビジョン: 画像やビデオデータを処理し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。
• センサーフュージョン: 複数のセンサーからのデータを統合して、統一されたビューを作成します。

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、収集した情報に基づいて論理的推論と戦略策定を行います。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、推奨システムなどの特定の機能に特化したモデルを調整します。

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を含み、複雑なパターン認識や予測に使用されます。
• 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: 最初に環境の評価、次に目標に基づいて複数の可能な行動プランを計算し、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やデバイスと相互作用し、指定されたタスクを完了します。これには物理的操作(（ロボットの動作)）やデジタル操作(（データ処理)）が含まれる場合があります。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:物理的操作に使用され、例えばロボットアームの動き。
• API呼び出し: 外部ソフトウェアシステムと対話すること、例えばデータベースクエリやネットワーク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のコア競争力であり、エージェントが時間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または「データフライホイール」による継続的な改善により、インタラクションで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の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:

• 監視学習: ラベル付けされたデータを利用してモデルを訓練し、AI AGENTがタスクをより正確に完了できるようにします。
• 教師なし学習:未ラベルの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。
• 継続的な学習:リアルタイムデータを通じてモデルを更新し、動的環境における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らの性能を最適化します。行動の結果は毎回記録され、将来の意思決定を調整するために使用されます。この閉じたループシステムは、AI AGENTの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、消費者インターフェースおよび自律的な経済行為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いものであったように、AI AGENTも今回のサイクルにおいて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エージェントがさまざまな業界に浸透していることと、技術革新がもたらす市場の需要を反映しています。

大企業によるオープンソースプロキシフレームワークへの投資も著しく増加しています。ある企業の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、これはAI AGENTが暗号分野を超えてより大きな市場潜在能力を持っていることを示しており、TAMも増加しています。