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、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シリーズ作品の登場はデジタルコレクションの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優れたパフォーマンスがmemecoinと発射プラットフォームのトレンドを牽引しました。

強調すべきは、これらの垂直分野の立ち上げ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ことで、巨大な変革を生み出すことができます。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発売され、10月15日には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ライブイメージで初登場し、業界全体を巻き込みました。

では、AIエージェントとは一体何ですか？

みんながクラシック映画『バイオハザード』に馴染みがあることは間違いありません。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、環境を自律的に認識し、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核心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エージェントはあらゆる業界に深く浸透し、効率向上と革新の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、まるで無形の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、効率と革新の二重の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し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、自己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やアービトラージに焦点を当てており、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、そして広範な応用の展望について深く探求し、それらがどのように業界の構図を再構築しているのかを分析し、将来の発展トレンドを展望します。

! 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が築かれました。この時期、AI研究は主にシンボルメソッドに集中し、初期のAIプログラムが生まれました。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)が含まれます。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深刻な制約を受けていました。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大きな困難に直面しました。さらに、1972年、数学者James Lighthillは1973年に発表されたイギリスにおけるAI研究の現状に関する報告書を提出しました。Lighthillの報告は、AI研究の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、イギリスの学術機関(、特に資金提供機関)の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。初の自律走行車の導入や、金融、医療など各業界での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、ある会社のディープブルーコンピュータ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、これはAIの複雑な問題解決能力における重要な出来事でした。ニューラルネットワークと深層学習の復活は、1990年代末のAI発展の基礎を築き、AIを技術の景観において欠かせない存在とし、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し、特定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特定の生成モデルがさらなる突破口を開き、対話型AIを新たな高みへと押し上げました。この過程で、大規模言語モデル(Large Language Model,LLM)の登場がAIの進展における重要なマイルストーンとなり、特にあるモデルのリリースはAIエージェント分野の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、大規模なプレトレーニング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かつ整然とし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、次第により複雑なタスク(であるビジネス分析やクリエイティブライティング)へと拡張されていきました。

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、一部の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特定のモデル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、技術的な限界を突破し続ける進化の歴史です。そして、特定のモデルの出現は、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」という魂を注入するだけでなく、異なる分野での協力能力を提供します。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推進し、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ことができ、目標を達成するために細やかな決定を下すことができる点です。それらは暗号分野における技術に優れ、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することです。AI AGENTの作業フローは通常、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、生のデータを有意義な情報に変換することであり、これは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一つのビューにする。

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を策定します。大規模言語モデルなどを用い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、神経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: 最初に環境の評価を行い、次に目標に基づいて複数の可能な行動プランを計算し、最後に最適なプラン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、ロボットの動作(のような物理的な操作)や、データ処理(のようなデジタル操作)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ます。例えば、ロボットアームの動作。
• 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賢く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」によって継続的に改善され、インタラクション中に生成されたデータがシステムにフィードバックされ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、次の方法で改善されます:

• 監督学習: ラベル付けされたデータを利用してモデルを訓練し、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: 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ます。
• 継続的な学習:リアルタイムデータによってモデルを更新し、動的な環境における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、継続的なフィードバックループを通じて自らの性能を最適化します。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 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、その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かったように、今回のサイクルにおいてもAI AGENTは同様の展望を示しています。

あるマーケットリサーチ会社の最新レポートによると、AIエージェント市場は2024年の510億ドルから2030年には4710億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エージェントが各業界に浸透していることと、技術革新による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は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も拡大しています。