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、業界全体の発展を促進する新しいインフラストラクチャをもたらします。

• 2017年、スマートコントラクトの台頭がICOの活発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、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。

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、資金調達モデルとブルマーケット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と、大きな変革を生むことができます。2025年を展望すると、2025年のサイクルにおける新興分野は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、あるプロトコルがLunaを発表し、隣の女の子のIPライブキャラクターとして初登場し、業界全体に火をつけました。

では、一体何がAIエージェントなのでしょうか？

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、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、効率と革新を高め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トエージェントは、無形の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、効率と革新の両方を推進しています。

例えば、AI AGENTは自動取引に使用でき、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、繰り返しの中で自身のパフォーマンスを最適化します。AI AGENTは単一の形ではなく、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（取引、ポートフォリオ管理、またはアービトラージなど）を完了することに焦点を当て、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ています。

2.クリエイティブAIエージェント：テキスト、デザイン、さらには音楽創作を含むコンテンツ生成に使用されます。

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展望を深く掘り下げ、それらがどのように業界の状況を再構築し、将来の発展動向について展望します。

! 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 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研究は主にシンボリックアプローチに焦点を当て、初期のAIプログラムであるELIZA（チャットボット）やDendral（有機化学分野のエキスパートシステム）を生み出しました。この段階では、ニューラルネットワークの初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、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で進行中の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体的な悲観を基本的に表現し、イギリスの学術機関(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研究資金は大幅に減少し、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増大しました。

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重要な進展があり、より複雑なAIアプリケーションの登場を促進しました。初めて自主運転車が導入され、金融、医療などの各業界への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1990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し、AI分野は二度目の「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年には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、これはAIが複雑な問題を解決する能力の里程標的な出来事です。神経ネットワークと深層学習の復活は1990年代末のAI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後押しし、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遂げ、対話型AIは新たな高みへと押し上げられました。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、大規模な事前訓練モデルは数百億、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エージェントが言語生成を通じて論理的で整理されたインタラクション能力を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で利用されるようになり、徐々により複雑なタスク（商業分析や創造的な執筆など）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、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、技術の境界を次々と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」という魂を注入するだけでなく、異なる分野での協力の能力も提供します。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することでしょう。

! 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は従来のロボットとは異なり、時間の経過とともに学習し適応することができ、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いて高度な技術を持ち、絶えず進化する参加者として捉えることができ、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、複雑な問題を自動化して解決することです。AI AGENTのワークフローは通常、次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類似しており、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、生データを意味のある情報に変換することであり、通常、以下の技術が関与します：

• コンピュータビジョン：画像と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、収集し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、ソリューションを生成し、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：予め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の中で決定戦略を継続的に最適化し、変化する環境に適応します。

推論プロセスは通常、いくつかのステップを含みます。まず、環境の評価を行い、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）が含まれる場合があります。実行モジュールは次のことに依存しています：

• ロボット制御システム：物理的な操作に使用され、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の相互作用、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：

• 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がより正確にタスクを遂行できるようにします。
• 教師なし学習：ラベルの付い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、ダイナミック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らのパフォーマンスを最適化します。行動の結果は毎回記録され、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確保します。

! 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は市場の焦点になりつつあり、その消費者インターフェースおよび自律的経済活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、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と予測されており、年平均成長率（CAGR）は44.8%に達する見込みです。この急速な成長は、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。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潜在能力を持っていることを示しています。