AI AGENTの解読：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、業界全体を進展させる新たな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年に、多くのNFTシリーズ作品が登場し、デジタルコレクションの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ことで、巨大な変革を生むことができます。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行され、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、隣家の女の子のIPライブイメージで初登場し、全業界を引き爆しました。

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』に馴染みがあるでしょう。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、現代の技術分野における「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エージェントはあらゆる業界に浸透し、効率の向上と革新の鍵となっています。これらの自律的なインテリジェントエージェントは、まるで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、さまざまな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、自己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集中し、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る、テキスト、デザイン、さらには音楽創作を含む。

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。

このレポートでは、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、それらが業界の構図をどのように再形成しているかを分析し、今後の発展のトレンドを展望します。

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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的手法に集中し、初期のAIプログラムが生まれました。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のAI研究の進捗状況に関する報告書を提出しました。Lighthill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ており、イギリスの学術機関(や資金提供機関)がAIに対する大きな信頼を失うきっかけとなりました。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の潜在能力に対する疑念が高まりました。

1980年代、エキスパート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。初めての自律走行車の導入や、金融、医療などの各産業におけるAIの展開も、AI技術の拡大を象徴しています。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し、AI分野は2回目の「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、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・カスパロフを打ち負かしたことは、AIが複雑な問題を解決する能力における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興は、1990年代末のAI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、計算能力の向上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イクスルーを達成し、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。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ています。これらは自然言語処理において卓越した性能を発揮し、AIエージェントが論理的に明確で整然としたインタラクション能力を言語生成を通じて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され、徐々により複雑なタスク(であるビジネス分析や創造的なライティング)へと拡張されています。

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、特定の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、真に動的な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。技術のさらなる発展に伴い、AIエージェントはよりスマートで、シーンに応じた、多様化したものとなるでしょう。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、分野を超えたコラボレーションの能力を提供します。未来においては、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と従来のロボットの違いは、時間の経過とともに学習し適応できることであり、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。これらは、暗号分野における技術に優れ、進化し続け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------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します。AI AGENTの作業フローは通常、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する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任務は、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する。

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、以下の技術を使用します:

• ルールエンジン:予め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。

推論プロセスは通常、いくつかのステップを含みます。最初は環境の評価、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 AGENTの「手と足」であり、推論モジュールの決定を行動に移します。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ます。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の経過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"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: 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 リアルタイムフィードバックと調整

AI AGENTは、不断の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。このクローズドループシステムは、AI AGENTの適応性と柔軟性を確保します。

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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、今回のサイクルでもAI AGENTは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。こうした急速な成長は、AIエージェントが各業界に浸透していることや、技術革新によってもたらされる市場ニーズを反映している。

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著しく増加しています。特定の企業のAutoGen、Phidata、LangGraphなどのフレームワークの開発活動は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潜在能力を持っていることを示しています。TAMも