デコードAI AGENT：未来の新経済エコシステムを形作る知的な力

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、大量のNFTシリーズ作品の登場が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および関連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の完璧な結合の結果であるということです。機会と適切なタイミングが出会うと、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、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、近所の女の子のIPライブイメージとして初登場し、業界全体を引き爆しました。

では、AIエージェントとは一体何ですか？

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、複雑な施設と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女王の核心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、彼らは現代技術分野の「知恵の守護者」であり、自律的な感知、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エージェントはさまざまな業界に深く浸透しており、効率向上と革新の重要な力となっています。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、環境の認識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、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、自動取引を行い、リアルタイムでポートフォリオを管理し、取引を実行し、自身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、広範な応用の展望を深く探求し、それらが業界の構造をどのように再構築するかを分析し、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に至るまで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唱され、AIが独立した分野としての基盤が築かれました。この時期、AI研究は主にシンボリック手法に集中し、最初のAIプログラム、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)が生まれました。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約によって大きく制限されました。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でのAI研究の状況に関する報告書を提出しました。Lighthillの報告書は、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明し、イギリスの学術機関(、特に資金提供機関)に対してAIに対する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」を経験し、AIの可能性に対する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技術の採用を始めました。この時期には機械学習、神経ネットワーク、自然言語処理の分野で重大な進展があり、より複雑なAIアプリケーションの登場を促進しました。初めての自動運転車の導入や、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ハードウェアへの市場の需要が崩壊すると、AI分野は第二の「AI冬」を経験しました。さらに、AIシステムのスケールを拡大し、それを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、複雑な問題を解決する能力におけるAIの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を技術景観において不可欠な部分にし、日常生活に影響を与え始めました。

21世紀初頭に、計算能力の進歩が深層学習の台頭を後押しし、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遂げ、対話型AIは新たな高みへと昇華しました。この過程で、大規模言語モデル(Large Language Model,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、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パフォーマンスを発揮し、AIエージェントは言語生成を通じて論理的で整然としたインタラクション能力を示すことが可能になりました。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ナリオに応用され、徐々により複雑なタスク(であるビジネス分析やクリエイティブライティング)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、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、真の動的対話を実現します。

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史は技術的な境界を突破し続ける進化の歴史です。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。技術がさらに進化するにつれて、AIエージェントはより知能を持ち、シーンに応じた多様性が増していくでしょう。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、異なる分野での協力能力を提供します。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引き続き推進し、AI駆動の体験の新時代を先導するでしょう。

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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する能力があり、目標を達成するために精密な意思決定を行うことができる点です。それらは、暗号分野における技術に秀でた、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------すなわち、アルゴリズムを通じて人間や他の生物の知能行動を模倣し、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 知覚モジュール

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タスクは、生のデータを意味のある情報に変換することで、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統一されたビューを作成します。

1.2.2 推論と決定モジュール

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、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、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る。
• 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。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。これには物理的な操作(（例：ロボットの動作)）やデジタル操作(（例：データ処理)）が含まれる可能性があります。実行モジュールは次のものに依存しています:

• ロボット制御システム:物理的操作に使用され、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、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:

• 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、ダイナミックな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、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。毎回の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。

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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。前回のサイクルで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510億ドルから2030年には4710億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エージェントがさまざまな業界に浸透していることと、技術革新によって生ま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が暗号分野以外でもより大きな市場ポテンシャルを持っていることを示しており、TAMも増加しています。