AI AGENT：未来の新しい経済エコシステムを形成するインテリジェントな力

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の盛況な発展を促しました。
• 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、多くのNFTシリーズ作品が登場し、デジタルコレクションの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なる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。機会が適切なタイミングと出会うと、巨大な変革が生まれます。2025年を展望すると、明らかに2025年の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、あるプロトコルがLunaをローンチし、隣の女の子のIPライブイメージで初めて登場し、業界全体を引き起こしました。

では、AIエージェントとは一体何でしょうか？

誰もがクラシック映画『バイオハザード』に慣れ親しんでいるに違いなく、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、自主的な知覚、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。これらの自主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、環境の知覚から意思決定の実行までの全方位の能力を備え、さまざまな業界に徐々に浸透し、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、特定の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合わせ、操作精度を向上させ、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、ユーザーとインタラクションを行い、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見通しについて深く掘り下げ、それらがどのように業界の構造を再形成しているかを分析し、将来の発展傾向を展望します。

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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」という言葉が初めて提唱され、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限によって深刻な制約を受けました。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研究の現状についての報告書を提出しました。Lighthill報告書は、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ており、英国の学術機関(、特に資金提供機関)におけるAIへの信頼の大幅な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。初めて自律走行車両が導入され、AIが金融、医療などの各業界で展開されることも、AI技術の拡大を示すものでした。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分野は第二の「AI冬」を迎えました。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、複雑な問題を解決する能力におけるAIのマイルストーン事件となりました。神経ネットワークと深層学習の復活は1990年代末のAI発展の基盤を築き、AIは技術の風景の中で不可欠な部分となり、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ブレークスルーを達成し、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)の登場はAI発展の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AI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また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エージェントが論理的かつ明確なインタラクション能力を言語生成を通じて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バーチャルカスタマーサービスなどのシーンで応用され、徐々により複雑なタスク(商業分析、クリエイティブライティング)へと拡張されています。

大規模言語モデルの学習能力がAIエージェントにより高い自律性を提供しています。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、真の動的インタラクションを実現しています。

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の境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ります。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用化と発展を推進し、AI駆動の体験の新しい時代を先導することでしょう。

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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やかな意思決定を行うことができる点です。それらは暗号の分野において技術的に優れ、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------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シミュレートし、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 知覚モジュール

AI AGENTは、知覚モジュールを介し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使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、対象の識別、または環境内の関連エンティティの特定が含まれます。知覚モジュールの主要なタスクは、生のデータを意味のある情報に変換することであり、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、ソリューションを生成し、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: 決定木やニューラルネットワークなどを含む、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行動に移します。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)）やデジタル操作(（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:物理的操作、例えばロボットアームの動作に使用される。
• API呼び出し: 外部ソフトウェアシステムと対話し、例えばデータベースクエリやネットワークサービスアクセスなど。
• 自動化プロセス管理:企業環境において、RPA(ロボットプロセス自動化)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、意思決定と運用効率を向上させるための強力なツールを企業に提供します。

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使用してモデルをトレーニングし、AI AGENTがタスクをより正確に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、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。各行動の結果は記録され、将来の意思決定の調整に使用されます。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為者としての巨大な可能性によって、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44.8%に達します。この急速な成長は、AIエージェントの各業界への浸透と、技術革新による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。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力を持っていることを示しており、TAMも拡大しています。