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、業界全体の発展を推進する新しいインフラをもたらします。

• 2017年に、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の流動性プールが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素晴らしいパフォーマンスが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組み合わせ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と、巨大な変革を促進することができます。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日には、あるプロトコルがLunaをローンチし、近所の女の子のIPライブイメージで初登場し、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深く浸透し、効率と革新を向上させる重要な力となっています。これらの自律的なインテリジェンスは、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の全方位的な能力を備え、各業界に徐々に浸透し、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、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、自身のパフォーマンスを継続的に最適化していきます。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：特定のタスクを完了することに焦点を当て、取引、ポートフォリオ管理またはアービトラージなどを行い、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、さらには音楽制作を含む。

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探求し、彼らが産業の構造をどのように再形成しているのかを分析し、その将来の発展トレンドを展望します。

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1.1.1 履歴

AIエージェントの発展の歴史は、AIが基礎研究から広範な応用へと進化していく様子を示しています。1956年のダートマス会議で、「AI」という言葉が初めて提案され、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めての提案や機械学習の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大きく影響されました。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年に数学者のジェームズ・ライトヒルが1973年に発表した英国における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現しており、英国の学術機関(や資金提供機関)を含むAIへの大きな信頼の喪失を引き起こしました。1973年以降、AI研究の資金が大幅に減少し、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。

20世紀80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。初めての自律走行車の導入やAIの金融、医療などの各業界への展開も、AI技術の拡大を示しています。しかし、20世紀80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につれて、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、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関するAIの重要な出来事でした。神経ネットワークと深層学習の復興は1990年代末のAI発展の基礎を築き、AIが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世紀初めまでに、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突破を遂げ、対話型AIを新たな高みに押し上げました。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転換点と見なされました。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。それらの自然言語処理における卓越したパフォーマンスは、AIエージェントが言語生成を通じて論理的で明確なインタラクション能力を発揮できるようにしました。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、徐々にビジネス分析や創造的なライティングなどのより複雑なタスクへと拡大しています。

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エージェントは自己の行動を最適化し、動的環境に適応し続けることができます。例えば、あるAIドリブン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に至るまで、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、この過程における重要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促進し、AI駆動の体験の新時代を先導していくことでしょう。

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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する能力があり、目標を達成するために細かい決定を下すことができる点です。彼らは暗号分野における技術に秀でた、常に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、有意義な特徴の抽出、オブジェクトの識別、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、生データを有意義な情報に変換することであり、通常、以下の技術を含みます：

• コンピュータビジョン：画像やビデオ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、コンテンツ生成、視覚処理、または推薦システムなどの特定の機能のための専門モデルを調整します。

このモジュールは通常、以下の技術を採用しています：

• 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、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を通じて意思決定戦略を継続的に最適化し、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：最初に環境の評価、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。これには物理的操作（ロボットの動作など）またはデジタル操作（データ処理など）が含まれる可能性があります。実行モジュールは以下に依存します：

• ロボット制御システム：物理的操作、例えばロボットアームの動作に使用されます。
• 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）を通じて繰り返し作業を実行します。

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、代理人が時間と共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トレーニングし、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、動的な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が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可能性により、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）は最大44.8%に達します。この急速な成長は、AIエージェントが各業界に浸透していることと、技術革新がもたらす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を持っていることを示しています。