AI AGENT：2025暗号化周期の新興分野とスマートエコシステムの原動力

MidnightMEVeater

2025-07-17 00:40:21

AIエージェントの解析：未来の新しい経済エコシステムを形作る知能の力

1. 背景の概要

1.1はじめに:インテリジェント時代の「新しいパートナー」

各暗号通貨サイクルは、業界全体の発展を推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により、ICOブームが巻き起こりました。

2020年、DEXの流動性プールはDeFiに夏のブームをもたらしました。
2021年、大量の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なる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の周期の完璧な結合の結果であるということです。チャンスが適切なタイミングに出会うと、巨大な変革を生み出すことができます。2025年を展望すると、2025年の周期における新興分野はAIエージェントにな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ローンチされ、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ライブ配信イメージで初登場し、業界全体を巻き起こしました。

では、一体何がAIエージェントですか？

誰もが知っているはずの名作映画「バイオハザード」で、AIシステムのクイーンオブハートが印象的です。クイーン・オブ・ハートは、複雑な施設やセキュリティシステムを制御する強力なAIシステムで、自律的に環境を感知し、データを分析し、迅速に行動することができます。

実際、AIエージェントは、ハートの女王のコア機能と多くの類似点を共有しています。同様に、現実世界のAIエージェントは、現代のテクノロジーの「スマートガーディアン」であり、自律的な認識、分析、実行を通じて企業や個人が複雑なタスクに取り組むのを支援します。自動運転車からインテリジェントなカスタマーサービスまで、AIエージェントはあらゆる分野に浸透し、効率性とイノベーションの主要な力となっています。これらの自律型エージェントは、目に見えないチームメンバーのように、環境認識から意思決定の実行まで、あらゆる能力を持ち、徐々にさまざまな業界に浸透し、効率とイノベーションの両方を推進します。

たとえば、AIエージェントを使用して、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、取引を自動化し、ポートフォリオを管理し、リアルタイムで取引を実行し、反復で自身のパフォーマンスを継続的に最適化できます。 AIエージェントは一枚岩ではなく、暗号エコシステムの特定のニーズに基づいてさまざまなカテゴリに分類されます。

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、必要な時間を削減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、さらには音楽創作を含む。

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、そして広範な応用の可能性について深く掘り下げ、これらが業界の構図をどのように再構築するかを分析し、その将来の発展動向を展望します。

! 解読AIエージェント:未来を形作る知的な力新しい経済エコロジー

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が築かれました。この時期、AI研究は主にシンボル手法に集中し、初期のAIプログラムであるELIZA（チャットボット）やDendral（有機化学分野のエキスパートシステム）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歩的な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よって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大きな困難に直面しました。さらに、1972年に数学者のジェームズ・ライトヒルが、1973年に発表された英国で進行中のAI研究状況に関する報告書を提出しました。ライトヒル報告は、AI研究が初期の興奮期を過ぎた後の全面的な悲観を基本的に表明し、英国の学術機関(や資金提供機関)に対するAIへの信頼の大幅な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の潜在能力への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、世界の企業は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、自然言語処理において重大な進展があり、より複雑なAIアプリケーションの出現を促進しました。初の自動運転車の導入や、AIが金融、医療などの各業界に展開されることも、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するにつれて、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いて画期的な出来事でした。神経ネットワークと深層学習の復活は、1990年代末のAI発展の基盤を築き、AIを技術景観の不可欠な部分にし、日常生活に影響を与え始めました。

世紀の変わり目には、コンピューティング能力の進歩がディープラーニングの台頭を牽引し、Siriなどのバーチャルアシスタントは、消費者向けアプリケーションにおけるAIの有用性を実証しました。 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に飛躍的に進歩し、会話型AIを新たな高みへと押し上げました。このプロセスにおいて、大規模言語モデル(LLM)の出現は、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エージェントの分野におけるターニングポイントと見なされています。 GPTシリーズが企業からリリースされて以来、大規模な事前学習済みモデルは、数百億、数千億のパラメータを通じて、従来のモデルを超えた言語生成・理解能力を実証してきました。自然言語処理における優れ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一貫性のある対話能力を実証できます。これにより、AIエージェントを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し、ビジネス分析やクリエイティブライティングなどのより複雑なタスクに徐々に拡大できます。

大規模な言語モデルの学習能力により、AIエージェントはより大きな自律性を得ることができます。強化学習技術により、AIエージェントは継続的に行動を最適化し、ダイナミックな環境に適応することができます。たとえば、一部のAI駆動型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、真にダイナミックなインタラクションを実現できます。

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、この過程の中で間違いなく重要な転換点です。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、シーンに応じた多様性を持つようになります。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、異なる分野での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先導することでしょう。

! 解読AIエージェント:新しい経済エコシステムの未来を形作るインテリジェントな力

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でき、目標を達成するために細やかな意思決定を行うことができる点です。これらを暗号分野における技術的に優れ、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可能です。

基本的に、AIエージェントは「インテリジェント」------、つまり、アルゴリズムを使用して人間や他の生物のインテリジェントな行動をシミュレートし、複雑な問題を自動的に解決します。 AIエージェントのワークフローは、通常、知覚、推論、行動、学習、調整のステップをたどります。

1.2.1 感知モジュール

AIエージェントは、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、生のデータを有意義な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：画像や動画データを処理し理解するために使用される。
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な推論と戦略の策定を行います。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、推薦システムなどの特定の機能に特化したモデルを協調させます。

このモジュールでは、通常、次のテクノロジを使用します。

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:複雑なパターン認識と予測のための決定木、ニューラルネットワークなどが含まれます。
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で構成されています:最初に、環境の評価、次に、目標に基づくいくつかの可能な行動方針の計算、そして最後に実行のための最適な解決策の選択。

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対話して、割り当てられたタスクを完了します。これには、ロボットの動作などの物理的な操作や、データ処理などのデジタル操作が含まれる場合があります。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:ロボットアームの動きなど、身体的な操作に用いられる。

API呼び出し：外部ソフトウェアシステムと相互作用する、例えばデータベースクエリやネットワークサービスアクセス。 *自動化されたプロセス管理:エンタープライズ環境でRPA(ロボティックプロセスオートメーション)を介し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とともにより賢く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"を通じて継続的に改善し、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：

*教師あり学習:AIエージェントがタスクをより正確に完了できるように、モデルトレーニングにラベル付きデータを使用します。

教師なし学習：ラベル付けされ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 リアルタイムの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パフォーマンスを最適化します。行動の結果はすべて記録され、将来の意思決定の調整に使用されます。このクローズドループシステムは、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は市場の焦点になりつつあり、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いものであったように、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471億ドルに成長し、年平均成長率(CAGR)は44.8%になると予想されています。この急速な成長は、さまざまな業界へのAIエージェントの浸透と、技術革新によってもたらされた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、AI AGENTが暗号分野以外でより大きな市場潜在能力を持っていることを示しています。