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、業界全体の発展を促進する新たな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の盛況な発展を促しました。
• 2020年、DEXの流動性プールはDeFiの夏のトレンドをもたらしました。
• 2021年に、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、memecoinと発射プラットフォームの熱潮が起こる。

2025年を展望すると、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月にピークを迎え、2024年の10月11日に$GOAT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、Virtuals Protocol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、業界全体を巻き込みました。

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それでは、AIエージェントとは一体何ですか？

AIエージェントは、映画『バイオハザード』のレッドクイーンAIシステムと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、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、効率向上と革新の鍵となる力となっています。

例えば、AI AGENTは自動取引に使用され、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、継続的に反復の中で自身のパフォーマンスを最適化します。AI AGENTは単一の形式ではなく、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、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、さらには音楽の創作を含みます。

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.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インタラクションを調整し、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、そして広範な応用の可能性を深く掘り下げ、彼らがどのように業界の構図を再構築するかを分析し、将来の発展傾向を展望します。

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築きました。この時期、AI研究は主にシンボリック手法に集中し、最初の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、神経ネットワークが初めて提案され、機械学習の概念が初めて探求されました。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な制限を受けました。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非常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年に発表されたイギリスで進行中のAI研究の状況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経た後の全面的な悲観を基本的に表現し、イギリスの学術機関(を含む資金提供機関)のAIへの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の潜在能力に対する疑念が高まりました。

1980年代、専門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、医療などの各業界におけるAIの展開は、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ハードウェアへの市場の需要が崩壊し、AI分野は第二次「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の画期的な事件でした。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、日常生活にも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し、Siriなどの仮想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ブレイクスルーを達成し、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エージェントの分野における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。それらは自然言語処理における卓越したパフォーマンスを持ち、AIエージェントが言語生成を通じて論理的で整理されたインタラクション能力を発揮できるようにしています。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、次第にビジネス分析やクリエイティブライティングなどのより複雑なタスクに拡張していくことが可能となりました。

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エージェントは自身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エージェントがプレイヤーの入力に応じ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。技術がさらに進展するにつれて、AIエージェントはよりスマートで、シーンに特化し、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、分野を超えた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駆動の体験の新しい時代を先導していくことでしょう。

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やかな意思決定を行います。これらは暗号分野における技術に優れ、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。

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1.2.1 感知モジュール

AI AGENTは、感知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、人間の感覚に類似しており、センサー、カメラ、マイクなどのデバイスを使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。感知モジュールのコアタスクは、生データを有意義な情報に変換することで、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る。
• 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一元的な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、ソリューションを生成し、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：予め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 AGENT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遂します。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：物理的操作に使用され、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、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。このように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、次の方法で改善されます：

• 監視学習：ラベル付けされたデータを利用してモデルの訓練を行い、AI AGENTがより正確にタスクを遂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、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。各アクションの結果は記録され、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保証します。

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。前回のサイクルで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、今回のサイクルでもAI AGENTは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。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、AI AGENTが暗号領域の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。TAMも拡大しており、投資家の関心が高まり続けており、彼らはこれにプレミアムマルチプルを与えることをより望んでいます。

展開するパブリックブロックチェーンの観点から見ると、Solanaが主要な戦場であり、同時にBaseチェーンなど他のパブリックブロックチェーンにも巨大な潜在能力があります。

市場の認知度（Mindshare）から見ると、FARTCOINとAIXBTが遥かにリードしています。Fartcoinの誕生はGOATと同じ起源を持ち、あるAI AGENTモデルから生まれました。そのモデルと人工知能ツールとの対話の中で、トランプが屁を放つ音が好きだという話題が出たため、このAIモデルはFartcoinという名前のトークンを発行することを提案し、一連のプロモーション方法やゲームプレイを設計しました。Fartcoinはこのようにして10月18日に誕生し、GOAT（10月11日）よりも少し遅れて登場しました。そして2024年12月には、10億ドルを超える短期的な評価額を達成しました。最初はデジタル通貨分野に対するユーモアのある見方と考えられていましたが、それの