AIエージェント: 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の急成長を促しました。
• 2020年に、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スタートは技術革新だけではなく、資金調達モデルとブル市場の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に出会うと、大きな変革が生まれることができます。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日に、あるプロトコルがLunaを発表し、隣の女の子のIPライブイメージで初めて登場し、業界全体を引き爆発させました。

では、AIエージェントとは一体何ですか？

誰もがクラシック映画『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、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エージェントはあらゆる業界に浸透し、効率の向上と革新の鍵となる力となっています。これらの自律的なインテリジェントエージェントは、まるで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に至るまでの全方位の能力を備えており、徐々に各業界に浸透し、効率と革新の二重向上を推進しています。

例えば、AIエージェントは、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され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エージェント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ーに分かれています。

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、業界の構造をどのように再構築するかを分析し、その未来の発展動向を展望します。

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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案され、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研究は主に記号的手法に集中しており、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)が誕生しました。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年に発表された英国におけるAI研究の現状に関する報告書を提出しました。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)における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」の時期を迎え、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大きな進展があり、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技術の拡張を示しています。しかし、1980年代末から1990年代初頭にかけて、専用AIハードウェア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、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・カスパロフに勝利したことは、AIが複雑な問題を解決する能力の重要なマイルストーンでした。神経ネットワークと深層学習の復活は、1990年代末のAIの発展の基盤を築き、AIを技術の風景に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、計算能力の進歩がディープラーニングの台頭を促進し、Siriなどの仮想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ブレークスルーを達成し、対話型AIは新たな高みに到達しました。この過程で、大規模言語モデル(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エージェントの分野における転機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。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かつ明確なインタラクション能力を発揮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、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ライティング)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、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ーヤーの入力に応じ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、技術の限界を常に突破する進化の歴史です。そして、GPT-4の登場は、この過程における大きな転換点であることは間違いありません。技術のさらなる進展に伴い、AIエージェントはより知能化され、シーン化され、多様化されるでしょう。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駆動型体験の新時代を先導することでしょう。

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1.2 仕組み

AIAGENTは従来のロボットとは異なり、時間が経つにつれて学び、適応し、目標を達成するために細かい決定を下すことができます。彼らは暗号分野における高度な技術を持つ、常に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 知覚モジュール

AIエージェントは、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 推論と意思決定モジュール

環境を感知した後、AIエージェント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、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。最初に環境を評価し、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(、例えばロボットの動作)やデジタル操作(、例えばデータ処理)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:物理操作に使用される、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相互作用する、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)によっ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エージェントのコア競争力であり、エージェントが時間とともによりインテリジェン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エージェント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、動的環境におけるエージェントのパフォーマンスを維持する。

1.2.5 リアルタイムフィードバックと調整

AIエージェントは、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エージェント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エージェント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エージェント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年には471億ドルに成長する見込みで、年平均成長率(CAGR)は44.8%に達します。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や、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代理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、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おり、TAMも増加しています。