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。

これらの垂直分野の立ち上げは、技術革新だけではなく、資金調達モデルとブルマーケットサイクルの完璧な結合の結果であることを強調する必要があります。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日に、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、一体何がAIエージェントなのでしょうか？

多くの人がクラシック映画「バイオハザード」に馴染みがあると思いますが、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、ある程度同様の役割を果たしており、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、効率の向上と革新の鍵となる力となっています。これらの自律的な知能体は、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促進しています。

例えば、AI AGENTは自動取引に使用され、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ており、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オピニオンリーダーとして、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ためのもので、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、広範な応用の展望を深く探求し、業界の構造をどのように再構築するかを分析し、その未来の発展傾向を展望します。

! 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エージェントの発展の過程は、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」という用語が初めて提起され、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研究は主に記号的手法に集中し、最初のAIプログラムであるELIZA（チャットボット）やDendral（有機化学の専門システム）を生み出しました。この段階では、神経ネットワークの初めての提案や機械学習の概念の初期探索も見られました。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を抱えていました。さらに、1972年、数学者ジェームズ・ライトヒルは、1973年に発表されたイギリスのAI研究の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)のAIへの大き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進しました。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ハードウェアへの市場需要が崩壊したことで、AI分野は第二の「AI冬」を経験しました。加えて、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、引き続き課題となっています。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ゲーリー・カスパロフを打ち負かし、複雑な問題解決におけるAIの能力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を技術の景観において欠かせない部分にし、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し、Siriなどの仮想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を新たな高みに引き上げました。この過程で、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）の出現が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。彼らの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エージェントは言語生成を通じて論理的に明確で整理されたインタラクション能力を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、徐々にビジネス分析や創造的な執筆などのより複雑なタスクに拡張されています。

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、真に動的な対話を実現します。

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、技術的な限界を突破し続ける進化の歴史である。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ない。技術のさらなる進展に伴い、AIエージェントはよりスマートで、シーンに応じた多様性を持つようになるだろう。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する。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用化と発展を推進し、AI駆動の体験の新時代をリードする。

! 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し、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。彼らは暗号分野における高度な技術を持ち、進化し続け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シミュレートし、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：感知、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、意味のある特徴を抽出したり、オブジェクトを認識したり、環境中の関連する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、通常は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の技術。
• 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。
• センサーフュージョン：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使用される専門モデルと協調します。

このモジュールは通常、次の技術を採用しています:

• ルールエンジン：あらかじめ定めら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、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。まず環境の評価が行われ、次に目標に基づいて複数の可能な行動計画が計算され、最後に最適な計画が選択されて実行されます。

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インタラクトし、指定されたタスクを完了します。これには物理的な操作（ロボットの動作など）やデジタル操作（データ処理など）が含まれる可能性があります。実行モジュールは次のことに依存します：

• ロボット制御システム：物理操作に使用され、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」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：

• 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がタスクをより正確に遂行できるようにします。
• 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の自己適応性と柔軟性を保証します。

! 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

1.3 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年の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。この急成長は、AIエージェントが各業界に浸透していることと、技術革新がもたらす市場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。マイクロソフトの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が暗号分野を超えてより大きな市場潜在力を持っていることを示しています。TA