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の急成長を促しました。
• 2020年、DEXの流動性プールはDeFiの夏の熱潮をもたらしました。
• 2021年、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スタートは単に技術革新によるものではなく、資金調達モデルとブル市場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と出会うと、大きな変革を生み出すことができます。2025年を展望すると、明らかに2025年サイクルの新興分野はAIエージェントになるでしょう。このトレンドは昨年10月にピークに達し、2024年10月11日にあるトークンがローンチされ、10月15日には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ライブ配信イメージで初登場し、全業界を引き起こしました。

では、AIエージェントとは一体何でしょうか？

皆さんはクラシック映画『バイオハザード』に慣れ親しんでいることでしょう。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、自立して環境を感知し、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、同様の役割を果たしています。彼らは現代技術分野の「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、効率と革新を高める重要な力となっています。これらの自律的なインテリジェントエージェントは、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備え、徐々にさまざまな業界に浸透し、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され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、自身のパフォーマンスを継続的に最適化します。AI AGENTは単一の形式ではなく、暗号エコシステム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、操作の精度を高め、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る、テキスト、デザイン、さらには音楽制作を含む。

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展望を深く探求し、それらがどのように業界の構図を再構築しているかを分析し、将来の発展傾向を展望します。

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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する過程を示しています。1956年のダートマス会議で、"AI"という用語が初めて提唱され、AIが独立した分野としての基礎を築きました。この時期、AI研究は主にシンボル・アプローチに集中し、最初のAIプログラムであるELIZA(というチャットボット)や、Dendral(という有機化学分野のエキスパートシステム)が誕生しました。この段階では、神経ネットワークの初提出や機械学習の概念の初期探求も見られましたが、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に非常に大きな困難に直面しました。さらに、1972年、数学者のJames Lighthillは1973年に発表されたイギリスにおけるAI研究の現状に関する報告書を提出しました。Lighthillの報告は、AI研究が初期の興奮期を過ぎた後の全面的な悲観を表明し、イギリスの学術機関(、特に資金提供機関)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の冬"を経験し、AIの可能性に対する疑念が増大しました。

1980年代、専門家システムの発展と商業化により、世界の企業は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、自然言語処理において重要な進展があり、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技術の拡大を示すものでした。しかし、1980年代末から90年代初頭にかけて、専用AIハードウェアに対する市場の需要が崩壊し、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のディープブルーコンピュータが世界チェスチャンピオンのガリー・カスパロフに勝利し、複雑な問題を解決する能力におけるAIの画期的な出来事となりました。神経ネットワークと深層学習の復興は、1990年代末のAIの発展の基盤を築き、AIは技術の風景に欠かせない部分となり、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進し、Siriなどの仮想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口を開き、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、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エージェント領域の転換点と見なされています。OpenAI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エージェントは論理的に明確で整理されたインタラクション能力を持つ言語生成を通じて展開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仮想カスタマーサービスなどのシナリオに適用できるようになり、次第に(ビジネス分析やクリエイティブライティング)といったより複雑なタスクへと拡張されていきました。

大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エージェントは自らの行動を継続的に最適化し、動的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では、AIエージェントが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まで、AIエージェントの発展史は技術の限界を突破し続ける進化の歴史です。そしてGPT-4の登場は、この過程における重大な転機であることは間違いありません。技術のさらなる進展に伴い、AIエージェントはより知能化され、シーン化され、多様化するでしょう。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、分野を超えた協力の能力も提供します。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現と発展を推進し、AI駆動の体験の新時代を切り開くことでしょう。

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1.2 仕組み

AIAGENTは従来のロボットとは異なり、時間の経過とともに学び、適応し、目標を達成するために詳細な意思決定を行うことができます。それらは暗号分野における高度な技術を持ち、常に進化す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------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します。AI AGENTのワークフローは通常、次のステップに従います: 知覚、推論、行動、学習、調整。

1.2.1 感知モジュール

AI AGENTは、感知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。感知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: 画像や動画データを処理し、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。
• センサー融合: 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

環境を認識した後、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全体のシステムの"脳"であり、収集し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や推論エンジンとして機能し、タスクを理解し、ソリューションを生成し、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を調整します。

このモジュールは通常、以下の技術を採用しています:

• 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: 決定木や神経ネットワークなどを含み、複雑なパターン認識と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の中で意思決定戦略を最適化し、変化する環境に適応する。

推論プロセスは通常、いくつかのステップを含みます。まず、環境を評価し、次に目標に基づいて複数の可能な行動計画を計算し、最後に最適な計画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 AGENT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対話し、指定されたタスクを完了します。これには物理的操作(（例：ロボットの動作)）やデジタル操作(（例：データ処理)）が含まれる可能性があります。実行モジュールは依存しています:

• ロボット制御システム:物理操作に使用される、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、反復的な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、それによりエージェントは時間の経過とともによりスマートになります。フィードバックループまたは「データフライホイール」を通じて継続的に改善し、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。このように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ための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: ラベル付きデータを利用してモデルを訓練し、AI AGENTがより正確にタスクを遂行できるようにする。
• 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。
• 持続的な学習: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。各アクションの結果は記録され、将来の意思決定の調整に使用されます。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主的な経済行動者としての巨大な潜在能力を活かして、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いて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年には471億ドルに成長する見込みで、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エージェントの各業界への浸透と、技術革新によ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プロキシフレームワークへの投資も顕著に増加しています。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が暗号分野以外でより大きな市場の潜在能力を持ち、TAMも拡大していることを示しています。