デジタルAIエージェント：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、業界全体を進展させ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の盛んな発展を促しました。
• 2020年、DEXの流動性プールはDeFiの夏の熱波をもたらしました。
• 2021年、多くのNFTシリーズ作品の誕生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および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の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に出会うと、大きな変革を促すことができます。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日には、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、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？

誰もがクラシック映画『バイオハザード』に馴染みがあるでしょう。その中のAIシステムである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、複雑な設備や安全システムを制御し、自律的に環境を感知し、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エージェントはハートの女王の核心機能に多くの類似点を持っています。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エージェントはさまざまな業界に浸透し、効率の向上と革新の鍵となっています。これらの自律的なインテリジェントエージェントは、目に見えない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の能力を備え、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促進しています。

例えば、AIエージェントは、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され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、繰り返しの中で自身のパフォーマンスを最適化します。AIエージェントは単一の形ではなく、暗号エコシステム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：特定のタスクの遂行に焦点を当て、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、さらには音楽創作を含みます。

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.協調型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、および広範な応用の展望について詳しく探ります。それらがどのように業界の構造を再構築し、将来の発展傾向を展望するかを分析します。

! 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 開発履歴

AIエージェントの発展の歴史は、AIが基礎研究から広範な応用へ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研究は主にシンボリック手法に焦点を当て、ELIZA（チャットボット）やDendral（有機化学の専門家システム）などの最初のAIプログラムが生まれました。この段階では神経ネットワークの初提案や機械学習概念の初期探求も見られましたが、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おいて大きな困難に直面しました。さらに、1972年に数学者ジェームズ・ライトヒルが、1973年に発表されたイギリスのAI研究の現状に関する報告書を提出しました。ライトヒル報告は、AI研究が初期の興奮期を過ぎた後の全体的な悲観を基本的に表現しており、イギリスの学術機関(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研究の資金は大幅に減少し、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、自然言語処理において重要な進展があり、より複雑なAIアプリケーションの登場を促しました。初の自律走行車の導入やAIの金融、医療など各業界への展開も、AI技術の拡大を示しています。しかし、1980年代末から1990年代初めにかけて、専用AIハードウェアへの市場の需要が崩壊したことで、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年に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、AIが複雑な問題を解決する能力における重要な出来事です。神経ネットワークと深層学習の復活は1990年代末のAI発展の基盤を築き、AIは技術の風景において欠かせない部分となり、日常生活にも影響を及ぼし始めました。

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、Siriなどの仮想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のような生成モデルがさらなるブレークスルーを遂げ、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。彼らの自然言語処理における卓越したパフォーマンスは、AIエージェントが論理的で明確なインタラクション能力を通じて言語生成を行う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仮想カスタマーサービスなどのシーンに適用され、徐々にビジネス分析や創造的な執筆といった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において、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、この過程の中で間違いなく重要な転機です。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で、シーンに応じた多様な存在へと進化します。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を可能にします。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細かい決定を行うことができます。これらは、暗号分野における高度な技術を持つ、絶えず進化する参加者として見ることができ、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、複雑な問題を自動的に解決することです。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 知覚モジュール

AIエージェントは、知覚モジュールを介して外界と対話し、環境情報を収集します。この部分の機能は人間の感覚に類似しており、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の抽出、オブジェクトの認識、または環境内の関連する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、これには通常以下の技術が関与しています：

• 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、生成するのを助ける。
• センサーフュージョン：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

環境を認識した後、AIエージェントはデータに基づいて意思決定を行う必要があります。推論および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オーケストレーターや推論エンジンとして利用し、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最適化し、変化する環境に適応する。

推論プロセスには通常いくつかのステップが含まれます。最初は環境の評価、次に目的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対話し、指定されたタスクを完了します。これには物理的な操作（ロボットの動作など）やデジタル操作（データ処理など）が含まれる場合があります。実行モジュールは次のことに依存します：

• ロボット制御システム：物理的操作に使用される、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の相互作用、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エージェントの核心競争力であり、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」による継続的な改善を通じて、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、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、企業に対して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、次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訓練し、AIエージェント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でモデルを更新し、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、フィードバックループを通じて自らの性能を最適化しています。行動の結果は毎回記録され、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確保します。

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1.3 市場状況

1.3.1業界の状況

AIエージェントは、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って、市場の焦点となりつつあり、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いように、AIエージェント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510億ドルから2030年の4710億ドルに成長すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は44.8%に達します。この急速な成長は、各業界におけるAIエージェントの浸透度や、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潜在能力を持っていることを示しています。