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を新たな高みへと引き上げました。このプロセスにおいて、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。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十億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に応用され、徐々により複雑なタスク(商業分析、創造的な執筆)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51億ドルから2030年には471億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、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、技術革新によって生まれる市場の需要を反映しています。
AIエージェント:新しい暗号経済を形作るインテリジェントな力
デコードAIエージェント:未来の新しい経済エコシステムを形成するインテリジェントな力
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」
各暗号通貨のサイクルは、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。
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マーケット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に出会うことで、巨大な変革を生み出すことができます。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トークンがリリースされ、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がLunaを発表し、隣の女の子のIPライブストリーミングイメージで初登場し、全業界を巻き込みました。
! 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
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おり、彼らは現代技術分野の「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、様々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、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、自動取引、ポートフォリオのリアルタイム管理、取引の実行を行い、繰り返し自らのパフォーマンスを最適化するために使用できます。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.クリエイティブAIエージェント：テキスト、デザイン、さらには音楽制作を含むコンテンツ生成に使用されます。
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、広範な応用の展望について詳しく探討し、彼らがどのように業界の構図を再構築するかを分析し、今後の発展動向を展望します。
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研究は主にシンボル手法に集中し、最初のAIプログラムが誕生しました。例えば、ELIZA(というチャットボット)や、Dendral(という有機化学分野のエキスパートシステム)などです。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限によって大きく制約されていました。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。さらに、1972年には数学者ジェームズ・ライトヒルが1973年に発表された、英国で進行中のAI研究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現し、英国の学術機関(や資金提供機関)に対するAIの巨大な信頼の喪失を引き起こしました。1973年以降、AI研究の資金は大幅に減少し、AI分野は最初の「AI冬」に突入し、AIの潜在能力に対する疑念が増加しました。
1980年代、専門家システムの発展と商業化により、世界の企業はAI技術の採用を始めました。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進しました。初めての自動運転車の導入や、金融、医療などの各業界でのAIの展開も、AI技術の拡張を示すものでした。しかし、1980年代末から1990年代初頭にかけて、専用AIハードウェアへの市場の需要が崩壊すると、AI分野は2度目の「AI冬」を迎えました。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リー・カスパロフに勝利し、AIの複雑な問題解決能力における画期的な出来事となりました。神経ネットワークと深層学習の復興が1990年代末のAIの発展の基礎を築き、AIは技術の風景に欠かせない部分となり、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し、Siriなど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を新たな高みへと引き上げました。このプロセスにおいて、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。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十億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に応用され、徐々により複雑なタスク(商業分析、創造的な執筆)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エージェントは自身の行動を不断に最適化し、動的環境に適応することができます。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、実際に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機であることは間違いありません。技術がさらに進化するにつれて、AIエージェントはより知能化され、シーン化され、多様化していくでしょう。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。
! 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詳細な意思決定を行うことができる点です。これらは、暗号分野における高度な技術を持つ進化し続け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シミュレートし、複雑な問題を自動化して解決します。AI AGENTの作業プロセスは通常、以下のステップに従います: 知覚、推論、行動、学習、調整。
1.2.1 センシングモジュール
AIエージェントは、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、対象の認識、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策定を行います。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特化した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:
推理プロセスは通常、いくつかのステップを含みます。最初に環境の評価を行い、次に目標に基づいて複数の可能な行動案を計算し、最後に最適な案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(やロボットの動作)、またはデジタル操作(、例えばデータ処理)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:
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インテリジェン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」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、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企業に提供します。
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身の性能を最適化します。各行動の結果は記録され、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、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可能性により、市場の焦点となり、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可能性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51億ドルから2030年には471億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、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、技術革新によって生まれる市場の需要を反映しています。
大企業による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はますます活発になっており、これはAIエージェントが暗号分野以外でもより大きな市場潜在能力を持っていることを示しており、TAMも拡大しています。