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能の力

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登場がICOの急成長を促しました。
• 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、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立ち上げは単に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が完璧に結びついた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ったとき、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、2025年サイクルの新興分野はAIエージェント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表され、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ライブ配信形象で初登場し、業界全体を引き起こしました。

では、一体AIエージェントとは何ですか？

皆さんはクラシック映画『バイオハザード』に馴染みがあるに違いありません。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、自律的に環境を感知し、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コア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、類似の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、自主的に感知、分析、実行を行い、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。自動運転車からインテリジェン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、効率向上と革新の重要な力となっています。これらの自主的な知能体は、無形の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全方位の能力を持ち、各業界に徐々に浸透し、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、特定の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、自動取引を実行し、リアルタイムでポートフォリオを管理し、自己のパフォーマンスを継続的に最適化するために使用できます。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類されます:

1. 実行型AIエージェント：特定のタスクを完了することに特化しており、取引、ポートフォリオ管理、またはアービトラージなどに従事し、操作精度を向上させ、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、さらには音楽創作を含みます。

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について深く探求し、彼らがどのように業界の構図を再形成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の進化を示しています。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を築きました。この時期、AI研究は主にシンボリック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専門家システム)を生み出しました。この段階では、神経ネットワークの初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限に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大きな困難に直面しました。さらに、1972年に数学者James Lighthillが発表した1973年の報告書は、イギリスにおけるAI研究の状況を示しました。Lighthill報告は、AI研究が初期の興奮期を過ぎた後の全体的な悲観を表現しており、イギリスの学術機関(、資金提供機関)を含むAIへの巨大な信頼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減少し、AI分野は最初の「AI冬」を経験し、AIの潜在能力に対する疑念が増しました。

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、医療などの各業界での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ハードウェアに対する市場の需要が崩壊する中で、AI分野は第二の「AI冬」を経験しました。さらに、AIシステムの規模を拡大し、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、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いての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興は1990年代末のAI発展の基盤を築き、AIを技術の風景に欠かせない部分とし、日常生活に影響を与え始めました。

21世紀初頭には、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向け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を新たな高みへと押し上げました。この過程で、(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から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ています。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で整理されたインタラクション能力を言語生成を通じて示すことが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利用され、より複雑なタスク(であるビジネス分析や創造的なライティング)へと徐々に拡張されていくことが可能になりました。

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主性を提供します。強化学習(Reinforcement Learning)技術を通じて、AIエージェントは自己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まで、AIエージェントの発展の歴史は、技術の限界を不断に突破していく進化の歴史です。そして、GPT-4の出現は、この過程における重大な転換点です。技術のさらなる発展に伴い、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リードするでしょう。

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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意思決定を行うことができる点です。彼らは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的行動を模倣し、複雑な問題を自動化して解決します。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。

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1.2.1 知覚モジュール

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、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。感知モジュールの核心的な任務は、生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助ける。
• 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、または推薦システムなどの特定の機能に使用される専門モデルを調整します。

このモジュールは通常、次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う。
• 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。これには物理的な操作(やロボットの動作)、またはデジタル操作(、例えばデータ処理)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作。
• 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"による継続的な改善を通じて、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完了できるようにする。
• 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、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。各行動の結果は記録され、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。

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471億ドルに成長する見込みで、年平均成長率(CAGR)は44.8%に達する。 この急速な成長は、さまざまな業界におけるAIエージェントの浸透度と、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る。

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入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が暗号分野を超えてより大きな市場の潜在能力を持っていることを示しています。TAMも