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シリーズ作品の登場はデジタルコレクション時代の到来を示しています。
• 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、これらの垂直領域のスタートは単なる技術革新によるものではなく、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と出会うと、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、明らかに2025年のサイクルの新興分野はAIエージェントとなります。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、あるプロトコルがLunaを発表し、隣の女の子のIPライブイメージで初登場し、全業界を引き起こしました。

では、一体何がAIエージェントなのでしょうか？

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、迅速に行動を起こすことができます。

実際、AIエージェントはハートのクイーンのコア機能と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、類似の役割を果たしており、それ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エージェントはあらゆる業界に浸透し、効率を向上させ、革新を促進す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の能力を備えており、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、繰り返しの中で自らのパフォーマンスを最適化します。AI AGENTは単一の形ではなく、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：システムまたは参加者間の複雑な相互作用を調整するもので、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、広範な応用の展望について深く掘り下げ、その産業の構造をどのように再形成するかを分析し、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様子を示しています。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礎が築かれました。この時期、AI研究は主に記号的方法に集中し、ELIZA（チャットボット）やDendral（有機化学分野の専門家システム）などの最初のAIプログラムが生まれました。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約に大きく制限されていました。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ており、イギリスの学術機関(や資金提供機関)に対する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」の時代を迎え、AIの可能性に対する疑念が高まりました。

1980年代、専門的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、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出現を促進しました。初めての自律走行車の導入と、金融、医療などの各業界でのAIの展開も、AI技術の拡大を示しています。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2度目の「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IBMのディープブルーが世界チェスチャンピオンのゲーリー・カスパロフに勝利したことは、AIが複雑な問題を解決する能力における重要な出来事でした。神経ネットワークと深層学習の復活は、1990年代末のAIの発展の基盤を築き、AIが技術的景観の中で不可欠な部分となり、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迎え、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の発表は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。そ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に明確で整然とした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仮想カスタマーサービスなどのシーンに応用でき、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へと拡張しています。

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エージェントは自ら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では、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、技術の限界を次々と突破していく進化の歴史です。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インテリジェントで、シーンに特化し、多様化していくでしょう。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現と発展を推進し、AI駆動の体験の新時代をリードしていくでしょう。

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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する能力があり、目標を達成するために詳細な決定を下すことができる点です。これらは、暗号分野における技術的に優れ、常に進化する参加者として見なすことができ、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のコアはその"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、以下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、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。知覚モジュールの主なタスクは、生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や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：決定木や神経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します。

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、環境の評価を行い、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。これは物理的な操作（ロボットの動作など）やデジタルな操作（データ処理など）を含む可能性があります。実行モジュールは以下に依存します：

• ロボット制御システム：物理的な操作に使用され、例えばロボットアームの動作など。
• 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、エージェントが時間の経過とともにより知能的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、企業にとって意思決定と運用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ます。
• 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律的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年には471億ドルに成長すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は44.8%に達します。この急速な成長は、AIエージェントの各業界への浸透力と、技術革新によってもたらされる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代理フレームワークへの投資も顕著に増加しています。いくつかの大手テクノロジー企業の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、AI AGENTが暗号分野以外でもより大きな可能性を持っていることを示しています。