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、業界全体の発展を推進する全く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の繁栄を促進しました。
• 2020年、DEXの流動性プールがDeFiの夏の熱狂をもたらしました。
• 2021年、数多くのNFTシリーズ作品の登場が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。

強調したいのは、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市場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と出会ったとき、巨大な変革を引き起こすことができます。2025年を展望すると、明らかに2025年周期の新興分野はAI代理になるでしょう。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。そして10月16日には、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登場し、全業界を引き起こしました。

では、AIエージェントとは一体何ですか？

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、似たような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、自主的に感知し、分析し、実行することで、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、効率と革新を向上させる重要な力となっています。これらの自律型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的な能力を持ち、さまざまな業界に徐々に浸透し、効率と革新の二重の向上を推進しています。

例えば、AI AGENTは自動取引に使用され、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、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基づいて異なるカテゴリーに分けられます。

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ており、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、さらには音楽制作を含みます。

3.ソーシャルタイプの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。

このレポートでは、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探求し、それらがどのように業界の構図を再形成するかを分析し、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に進化していく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研究は主にシンボリックな手法に集中し、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が行われました。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く制約されていました。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大きな困難に直面しました。さらに、1972年、数学者のJames Lighthillは、1973年に発表された英国のAI研究状況に関する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体的な悲観を表明しており、英国の学術機関(や資金提供機関)のAIに対する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」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進しました。初めての自動運転車の導入や、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するにつれて、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、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、依然として持続的な課題です。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。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後押しし、Siriなどのバーチャル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の発表は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、あるい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。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エージェントが言語生成を通じて論理的で明確な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、バーチャルカスタマーサービスなどのシーンで利用できるようになり、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エージェントは自らの行動を継続的に最適化し、動的環境に適応できます。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応じて行動戦略を調整し、実際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的境界を超えて進化してきた歴史です。そしてGPT-4の登場は、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、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駆動体験の新時代をリード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び、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。これらは暗号分野において技術に優れ、常に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のコアはその"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能行動を模倣し、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、次のステップに従います：感知、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任務は、生のデータを有意義な情報に変換することであり、通常、以下の技術が含まれます：

• 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用い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、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しながら意思決定戦略を継続的に最適化し、変化する環境に適応できるようにします。

推論プロセスは通常、いくつかのステップを含みます。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。実行モジュールは以下に依存します：

• 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の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）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"データホイール"を通じて継続的に改善し、インタラクションの中で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、意思決定と運営効率を向上させる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：

• 教師あり学習：ラベル付きデータを利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：ラベルなし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する。

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性能を最適化します。各アクションの結果は記録され、今後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、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 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%に達するとのことです。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、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。