デコードAI AGENT：未来の新しい経済エコシステムを形作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、あるロケット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、資金調達モデルとブルマーケット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ことで、巨大な変革が生まれるのです。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代理となるでしょう。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発表され、10月15日には1億5000万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ライブイメージで初登場し、業界全体を引き爆しました。

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、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、効率性と革新性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、目に見えないチームメンバーのように、環境感知から意思決定の実行までの全方位の能力を持ち、徐々に各業界に浸透し、効率性と革新性の二重の向上を推進しています。

例えば、AI AGENTは自動取引に利用でき、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、ポートフォリオをリアルタイムで管理し、取引を実行し、自己のパフォーマンスを継続的に最適化します。AI AGENTは単一の形式ではなく、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けられます：

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、操作の精度を高め、所要時間を削減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。

このレポートでは、AIエージェントの起源、現状、そして広範な応用の見通しを深く探求し、業界の構図をどのように再構築するかを分析し、その将来の発展動向を展望します。

! 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する過程を示しています。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を築きました。この時期、AI研究は主にシンボリック手法に集中し、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な制限を受けました。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。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)を含む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研究の資金が大幅に減少し、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。この時期には、機械学習、ニューラルネットワーク、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出現を促進しました。初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ハードウェアに対する市場の需要が崩壊し、AI分野は第二の「AI冬」を経験しました。さらに、AIシステムの規模を拡大し、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・カスパロフを打ち負かしたことは、AIが複雑な問題を解決する能力における画期的な出来事でした。ニューラル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を技術の風景の不可欠な部分にし、日常生活に影響を与え始めました。

21世紀初頭までに、計算能力の進歩が深層学習の台頭を促進し、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分野における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を新たな高みに引き上げました。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ました。これらは自然言語処理において卓越した性能を発揮し、AIエージェントが論理的で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ナリオで応用され、徐々にビジネス分析や創造的な執筆などのより複雑なタスク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エージェントは自らの行動を最適化し、動的な環境に適応することができます。例えば、あるAI駆動の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まで、AIエージェントの発展の歴史は技術的限界を突破し続ける進化の歴史です。そして、GPT-4の登場は、この過程の中で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スマートで、シーンに応じた多様化が進むでしょう。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現れ、AIエージェント技術の実用化と発展を推進し、AI駆動体験の新時代を切り開くでしょう。

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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詳細な意思決定を行うことができる点です。これらは、暗号分野における高度な技術を持ち、絶えず発展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------すなわち、アルゴリズムを通じて人間または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の作業プロセスは通常、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、有意義な特徴の抽出、オブジェクトの認識、または環境内の関連実体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、生のデータを有意義な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、収集された情報に基づいて論理的推論と戦略策定を行います。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、推奨システムなどの特定の機能に特化した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の中で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。まず、環境の評価が行われ、その後、目標に基づいて複数の可能な行動案が計算され、最後に最適な案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または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（ロボットの動作など）やデジタル操作（データ処理など）が含まれる可能性があります。実行モジュールは次に依存します：

• ロボット制御システム：物理的な操作、例えばロボットアームの動きに使用されます。
• 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、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完了できるようにする。
• 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ら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確保します。

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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。

ある研究機関の最新の報告によると、AIエージェント市場は2024年の51億ドルから2030年の471億ドルへと成長する見込みで、年平均成長率（CAGR）は44.8%に達する。こうした急速な成長は、AIエージェントが各業界に浸透していることや、技術革新がもたらす市場の需要を反映している。

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。特定の企業の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が暗号分野を超えてより大きな可能性を持っていることを示しています。