21世紀初頭には、計算能力の向上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は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。特定の企業が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。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エージェントが論理的で整理されたインタラクション能力を言語生成を通じて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ナリオに応用され、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。
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見込みで、年平均成長率（CAGR）は44.8%に達するとされています。この急速な成長は、さまざまな業界におけるAIエージェントの浸透の深さと、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。
AIエージェント: 暗号資産の新しいエコシステムを形作る知能の力
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」
すべての暗号通貨サイクルは、業界全体を発展させる新しいインフラをもたらします。
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が完璧に結びついた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、大きな変革が生まれます。2025年を展望すると、2025年のサイクルにおける新興分野はAIエージェントであることは明らかです。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。その直後の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ライブイメージで初登場し、業界全体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？
みんながクラシック映画『バイオハザード』に慣れ親しんでいることでしょう。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コア機能に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、似たような役割を果たしており、現代技術分野における「知恵の守護者」として自律的に感知、分析、実行することで、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、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ており、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推進しています。
例えば、AIエージェントは、特定の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、取引を実行しながら、自己のパフォーマンスを継続的に最適化することができます。AIエージェント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：
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で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.コーディネーション型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可能性について深く探求し、それらがどのように業界の状況を再構築しているかを分析し、今後の発展のトレンドについて展望します。
! 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盤が築かれました。この時期、AI研究は主に記号的手法に集中し、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歩的に探求されました。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く制限されていました。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、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におけるAI研究の状況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面的な悲観を基本的に表明し、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、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出現を促しました。初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技術の拡大を象徴しています。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リー・カスパロフを打ち負かしたことは、複雑な問題を解決する能力におけるAIの重要なマイルストーンです。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を技術の風景に欠かせない部分とし、日常生活に影響を与え始めました。
21世紀初頭には、計算能力の向上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は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。特定の企業が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。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エージェントが論理的で整理されたインタラクション能力を言語生成を通じて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ナリオに応用され、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主性を提供しています。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、動的な環境に適応できます。例えば、あるAI駆動の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要な転換点であることは間違いありません。技術のさらなる進展に伴い、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"という魂を注入するだけでなく、分野を超えた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主導の体験の新時代を先導していくでしょう。
! 解読AIエージェント:新しい経済エコシステムの未来を形作るインテリジェントな力
1.2 仕組み
AIAGENTは従来のロボットとは異なり、時間が経つにつれて学習し適応することができ、目標を達成するために詳細な意思決定を行います。これらは暗号分野における高度な技術を持ち、絶えず進化してい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------すなわち、アルゴリズムを通じて人間または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の作業フローは通常、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エージェントは、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使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、これは通常、以下の技術を含みます：
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活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、または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：
推論プロセスは通常、いくつかのステップを含みます。最初に環境を評価し、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（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。実行モジュールは次に依存しています：
1.2.4 学習モジュール
学習モジュールはAIエージェントのコア競争力であり、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」を通じて継続的に改善し、インタラクションで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：
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己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エージェントの適応性と柔軟性を保証します。
! 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
1.3 市場状況
1.3.1業界の状況
AIエージェントは市場の中心となりつつあり、その消費者インターフェースおよび自主経済行動者としての巨大な可能性により、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、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見込みで、年平均成長率（CAGR）は44.8%に達するとされています。この急速な成長は、さまざまな業界におけるAIエージェントの浸透の深さと、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。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を持っていることを示しています。