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および発射プラットフォームのブームを牽引しました。

強調すべきは、これらの垂直分野の立ち上げは単なる技術革新によるものではなく、資金調達モデルと強気市場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表され、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日に、あるプロトコルがLunaを発表し、隣家の女の子のIPライブ配信のイメージで初登場し、業界全体を沸かせました。

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』に馴染みがあるはずで、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似た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浸透し、効率の向上と革新の重要な力となっています。これらの自主的な知能体は、まるで目に見えない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 AGENTは、ある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 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当て、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る、テキスト、デザイン、さらには音楽創作を含む。

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、将来の発展動向を展望するかを分析します。

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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に至るまで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研究は主にシンボル手法に集中し、最初のAIプログラムが誕生しました。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)です。この段階では、神経ネットワークの初提案や機械学習の概念の初期探求も目撃されました。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年に発表した、イギリスで進行中のAI研究の現状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、イギリスの学術機関(、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」に突入し、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登場が促されました。初めて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たことで、AI分野は第二の「AI冬」に直面しました。さらに、AIシステムの規模を拡大し、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、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・カスパロフに勝利したことは、複雑な問題を解決する能力におけるAIの重要な出来事でした。神経ネットワークと深層学習の復活は、1990年代末のAIの発展の基盤を築き、AIを技術的景観の不可欠な部分とし、日常生活に影響を及ぼし始めました。

21世紀初頭に、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を新たな高みに押し上げました。この過程で、大言語モデル(Large Language Model,LLM)の出現は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エージェント領域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から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。自然言語処理における優れたパフォーマンスにより、AIエージェントは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が可能になりました。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適用され、より複雑なタスク(商業分析、創造的な執筆)に徐々に拡張しています。

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、真にダイナミック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に、シーンに応じて、多様化するでしょう。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、分野横断的な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による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習し適応する能力があり、目標を達成するために細かい判断を行うことができる点です。それらは暗号分野における高度な技術を持ち、常に進化する参加者として見なすことができ、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能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の作業フローは通常、以下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、感知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、意味のある特徴を抽出したり、オブジェクトを識別したり、環境内の関連エンティティを特定したりすることが含まれます。感知モジュールの核心的な任務は、生データを意味のある情報に変換することであり、これには通常次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 推論と決定モジュール

環境を認識した後、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または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: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意思決定戦略を最適化し、変化する環境に適応する。

推理プロセスは通常、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。これには物理的な操作(、例えばロボットの動作)やデジタル操作(、例えばデータ処理)が含まれる場合があります。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:物理的な操作に使用される、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相互作用する、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"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:

• 監督学習: 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: 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ます。
• 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、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。行動の結果は毎回記録され、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マーケットの現状

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、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471億ドルへと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エージェントの各業界への浸透度と、技術革新によってもたらされる市場需要を反映しています。

大企業がオープンソースプロキシフレームワークへの投資を著しく増加させています。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、これによりAI AGENTが暗号分野を超えてより大きな市場潜在能力を持っていることが示され、TAMも拡大しています。