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の盛況な発展を促しました。
• 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、ある発射プラットフォームの優れたパフォーマンスがミームコイン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、これらの垂直領域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と出会うと、大き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年のサイクルにおける新興領域は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リリースされ、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、隣家の女の子のIPライブストリーミングイメージで初登場し、業界全体を引き起こしました。

では、一体何がAIエージェントなのか?

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、複雑な施設と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、類似の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、自律的な感知、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深く浸透し、効率性と革新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、まるで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の能力を備え、徐々にさまざまな業界に浸透し、効率性と革新の二重の向上を推進しています。

例えば、AI AGENTは自動取引に利用でき、特定の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、繰り返しの中で自らのパフォーマンスを最適化します。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、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集中し、操作の精度を向上させ、所要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：システム間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可能性について深く探討し、彼らがどのように業界の構造を再形成しているかを分析し、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厳しく影響されていました。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。また、1972年には数学者James Lighthillが1973年に発表された英国でのAI研究状況に関する報告書を提出しました。Lighthillの報告は、AI研究が初期の興奮期を過ぎた後の全面的な悲観を表明し、英国の学術機関(や資金提供機関)における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」の時代を迎え、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しました。初めての自律走行車の導入や、金融、医療などの各業界でのAIの展開も、AI技術の拡大を示しています。しかし、1980年代末から1990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ため、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、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ゲーリー・カスパロフを打ち負かし、これはAIの複雑な問題解決能力における画期的な出来事です。神経ネットワークと深層学習の復活は1990年代末のAIの発展の基礎を築き、AIは技術の風景の中で欠かせない存在となり、日常生活にも影響を与え始めました。

21世紀初頭までに、計算能力の向上が深層学習の台頭を促進し、いくつか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エージェントの分野における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ています。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へと拡張されています。

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、特定の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の歴史は、技術的な境界を常に突破する進化の歴史です。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疑いありません。技術がさらに進展するにつれて、AIエージェントはより賢く、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」の魂を注入するだけでなく、異なる分野での協力の能力も提供します。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現れ、AIエージェント技術の実装と発展を引き続き推進し、AI駆動の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は従来のロボットとは異なり、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繊細な意思決定を行うことができます。彼らは暗号分野における熟練した技術者であり、絶えず進化する参加者として、デジタル経済の中で独立して行動できる存在と見なすことができます。

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、複雑な問題を自動化して解決します。AI AGENTのワークフローは通常、次のステップに従います：知覚、推論、行動、学習、調整。

1.2.1 センセーションモジュール

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、ソリューションを生成し、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：決定木や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します。

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。実行モジュールは依存しています：

• 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対話すること、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用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実行できるようにする。
• 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支援します。
• 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身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、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、技術革新によってもたらされる市場の需要を反映しています。

大企業がオープンソースの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、AI AGENTが暗号分野以外でより大きな市場潜力を持っていることを示しています。TA