AI AGENT: スマート時代の新しいパートナー

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"

各暗号通貨の周期は、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、pump.funの優れたパフォーマンスがmemecoinとローンチプラットフォームの熱潮を牽引しました。

強調する必要があるのは、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、2025年サイクルの新興分野はAI代理であることが明らかです。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$GOATトークンが発売され、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、Virtuals ProtocolはLunaを発表し、隣の女の子のIPライブ配信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？

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います。それ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エージェントは様々な業界に深く浸透し、効率と革新を向上させる重要な力となっています。これらの自律的な知能体は、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の能力を備え、各業界に徐々に浸透し、効率と革新の二重向上を推進しています。

例えば、AI AGENTは自動取引に使用でき、DexscreenerやソーシャルプラットフォームX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: 特定のタスクを完了することに焦点を当て、取引、ポートフォリオ管理、またはアービトラージなど、操作の精度を向上させ、必要な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、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、ユーザーと交流し、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、および広範な応用の可能性を深く掘り下げ、業界の構図をどのように再構築しているかを分析し、今後の発展のトレンドを展望します。

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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」という用語が初めて提唱され、AIが独立した分野としての基盤を確立しました。この時期、AI研究は主にシンボリックアプローチに集中し、最初の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めての提案や機械学習の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大きく影響されました。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が提出した報告書が1973年に発表され、イギリスで進行中のAI研究の状況について述べられました。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明し、イギリスの学術機関(、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寒冬」を経験し、AIの潜在能力に対する疑念が高まりました。

1980年代に、エキスパート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、機械学習、神経ネットワーク、自然言語処理の分野で大きな進展があり、より複雑なAIアプリケーションの出現を促進しました。初めての自律走行車の導入やAIの金融、医療などの各業界への展開も、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ハードウェアへの市場の需要が崩壊するにつれ、AI分野は第二の「AI冬」に見舞われました。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ルリ・カスパロフを打ち負かし、これは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の発展の基盤を築き、AIを技術的景観の中で不可欠な部分にし、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エージェント分野の転換点と見なされています。OpenAI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ています。彼らの自然言語処理における優れたパフォーマンスは、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や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、徐々により複雑なタスク(であるビジネス分析や創造的な執筆)へと拡張しています。

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エージェントは自己の行動を継続的に最適化し、動的な環境に適応できます。例えば、Digimon Engineなどの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、真の動的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史は技術の限界を絶えず突破する進化の歴史である。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ない。技術のさらに進展に伴い、AIエージェントはますます知能化し、シーン化され、多様化していくだろう。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、異分野間の協力能力も提供する。未来において、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リードしていく。

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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な意思決定を行うことができる点です。彼らは暗号分野において技術的に優れ、常に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模倣し、複雑な問題を自動化して解決します。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、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、以下の技術を採用しています:

• 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う。
• 機械学習モデル: 決定木や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。まずは環境の評価、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)）やデジタル操作(（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対話する、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)を通じて反復的な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、代理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され、インタラクションで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、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エージェントは、継続的な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。各行動の結果は記録され、今後の意思決定の調整に使用されます。この閉じたループシステムは、AIエージェント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な経済行動者としての巨大な潜在能力によって、複数の業界に変革をもたらしています。前回のサイクルにおいて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エージェントがさまざまな業界に浸透していることと、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顕著に増加しています。マイクロソフトの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の可能性を持っていることを示しています。TAMも