一、背景紹介

AIエージェントとは？

AIエージェントは、環境を感知し、意思決定を行い、行動を実行することができる知的存在であり、主にLLM（大規模言語モデル）に基づいています。自律性と適応性を備え、複雑なタスクを独立して完了し、高度な協力能力を示します。従来の大規模モデルと比較して、従来の大規模モデルは明確な指示を通じて相互作用する必要がありますが、AIエージェントは目標指示を受け取った後、自主的にタスクを分解し、行動計画を立て、実行過程でツールを呼び出してタスクを完了します。その核心的な利点は、自立した思考と行動の能力にあります。初期の音声アシスタントであるSiriやMicrosoftのCopilotと比較して、AIエージェントは初級の「主運転手」のようであり、自主学習、フィードバック調整、長期的最適化を通じて、タスクの完了効率と正確性を継続的に向上させることができます。

AIエージェントの作業原理は、感知、分析、意思決定、実行の四つの核心能力に要約できます。まず、AIエージェントはセンサーやデータインターフェースを通じて環境を感知し、外部情報を取得します。その後、大規模言語モデルなどの分析ツールを利用して、有価な特徴やパターンを抽出します。分析結果に基づいて、AIエージェントは合理的な行動計画を策定し、最終的に意思決定を具体的な行動に変換して目標タスクを完了します。この過程で、短期および長期記憶モジュールが情報の保存と回顧機能を提供し、複雑なタスクへの対応能力を強化します。さらに、AIエージェントはタスクの要求に応じて外部ツール（カレンダー、検索エンジン、プログラムインターフェースなど）を動的に呼び出し、従来の大規模モデルが静的なトレーニングデータとツール依存の制約を受けることを解決し、モデル能力の拡張性を大幅に向上させました。

画像出典：前OpenAIのチーフセキュリティリサーチャーLilian Weng「LLM Powered Autonomous Agents」

AIエージェントのWeb2における発展概況

2025年、AIエージェント産業は加速発展の重要な時期にあります。産業チェーンの観点から見ると、上流は計算能力とハードウェア提供者、データ供給者、アルゴリズムおよび大規模モデル開発者が主導しており、NVIDIAなどのテクノロジー大手が含まれます。中流はAIエージェントの統合とプラットフォームサービスに焦点を当て、下流は業界の垂直アプリケーションと汎用知能体の開発と普及を中心に、多様化の発展傾向を示しています。アプリケーションの面では、C端とB端市場の両方が巨大な潜在能力を示しています。C端アプリケーションはユーザー体験の向上に焦点を当て、より便利なインタラクション方法を提供し、B端は企業のスマート化転換を推進し、コスト削減と効率向上を通じてビジネスの意思決定と運営を強化しています。

業界内の先進企業はすでにAIエージェントの実用化において激しい競争を展開しています。GoogleはGemini 2.0を発表し、同時に3つのAIエージェント製品を発表しました：Project Astra（汎用）、Project Mariner（ブラウザ操作）、Jules（プログラミング）。OpenAIのSam Altmanは、2025年がAIエージェントが主流になる年であると述べ、AGI、アップグレード版GPT-4o、パーソナライズ機能などの革新技術を発表する予定です。NVIDIAのCEO黄仁勲は、AIエージェントが次のロボット産業になる可能性があり、数兆ドルの市場価値を創出することを予測しています。

AIエージェントのブロックチェーンにおける概念

AIエージェントのブロックチェーンにおける台頭は、ブロックチェーン技術とAIの融合発展の産物です。ブロックチェーンは分散型の基盤インフラとして、AIエージェントの運用に信頼できるデータ記録と透明な行動検証メカニズムを提供し、AI技術の発展により、知的存在は複雑な判断と実行能力を備え、一連の経済行動を自主的に完了することができる、まるで自律的に運営される仮想経済体のようです。この枠組みの中で、AIエージェントはブロックチェーンの既存エコシステムに参加するだけでなく、DeFiにおいてスマートコントラクトを通じて市場分析、計画策定、タスク実行を自動化するなど、より多くのシーンの革新を推進することができます。また、仮想世界において「住民」としてデジタル資産を創造・管理することも可能です。

さらに、AIエージェントのブロックチェーンにおける応用は、ユーザー体験と生産性を直接向上させ、特に複雑なチェーン上操作の分野で顕著です。現在、ブロックチェーン普及の最大の障害の一つは操作の複雑性と高いハードルであり、AIエージェントの自然言語インタラクションモードは、簡単な指示を通じてウォレット管理、最適なDeFi投資プランの選定、クロスチェーン取引、または市場動向に基づいて自動的に計画を実行する機能を実現し、新しいユーザーの学習コストを大幅に削減し、効率と利便性を著しく向上させます。

AIエージェントのブロックチェーンエコシステムにおける潜在能力は、ユーザー操作の最適化だけでなく、より広範な応用シーンにも現れています。クリエイター経済、市場感情監視、スマートコントラクト監査、分散型自治組織（DAO）ガバナンス投票、さらにはMEMEコインの発行など、AIエージェントを通じてより高い効率と公平性を実現できます。AIエージェントの非感情的で正確な実行能力は、設定された条件下でほとんどの人よりも信頼性が高いことを示しています。同時に、ブロックチェーンの不変性はAIに信頼できるデータソースを提供し、データ品質の問題によるリスクを補います。さらに、オンチェーンデータと計算能力を利用することで、AIエージェントは既存のインセンティブモデルを覆し、ブロックチェーンエコシステムの深層的な変革を推進する可能性があります。

二、AIエージェントのブロックチェーンにおける応用

1. AIエージェントフレームワーク
AIエージェントフレームワークは、知的存在の開発、トレーニング、デプロイメントのための基盤ツールであり、開発者に効率的に知的存在を構築するための技術サポートを提供します。これらのフレームワークは標準化された開発環境と汎用コンポーネントを通じて、開発の複雑性を低減し、開発者が革新的な機能の実現に集中できるようにします。現在、AIエージェントフレームワークはDeFiプロトコル、NFTプロジェクトなどを徐々に統合し、クロスプラットフォームの協力と相互運用性を探求しています。例えば、DeFiを組み合わせて投資戦略を最適化したり、NFT開発に知能化ツールを提供したりすることで、AIエージェントフレームワークはよりオープンで相互接続されたエコシステムを構築し、市場の注目を集めています。代表的なプロジェクト：Ai16z、ARC、Swarms、Zerebroなど。

2. AIエージェントランチパッド
AIエージェントランチパッドは、知的存在およびその関連トークンの発行プラットフォームであり、Memeコイン発行プラットフォーム（Pump.funなど）に似た機能を持っています。ユーザーはこれらのプラットフォーム上で簡単にAIエージェントを作成・デプロイし、Twitter、Telegram、Discordなどのソーシャルメディアプラットフォームとシームレスに統合して、自動化されたユーザーインタラクションを実現できます。このモデルは発行とプロモーションのハードルを下げ、ユーザーにとってより便利な作成体験を提供し、AIエージェントの応用シーンを拡大します。代表的なプロジェクト：Virtuals、Clankerなど。

3. AIエージェントの応用シーン
AIエージェントの直接的な応用分野は、投資、エンターテインメント、データ分析などを含み、非常に大きな成長潜在能力を示しています。

• ファンド管理
  AIエージェントはファンド管理において補助ツールから価値創造の核心に変わり、投資戦略を策定し、資産配分を調整し、市場動向をリアルタイムで予測することができます。これらの知的存在は自動化操作を通じてアービトラージやリスクヘッジなどのタスクの効率を向上させ、暗号市場におけるスケール化と専門化のニーズを満たし、資金管理に新たな競争力を注入しています。代表的なプロジェクト：AIXBT、Ai16zなど。

• DeFAI：AIとDeFiの結合
  DeFAIはAI技術をDeFiに導入することで、操作プロセスを簡素化し、参入障壁を低下させました。ユーザーは自然言語で簡単な指示を出すことができ、「ワンクリックでクロスチェーン取引を完了」や「定期投資計画を設定」することで、より効率的な資産管理と取引操作を実現します。DeFAIの主な応用には、クロスチェーン操作の最適化、自主取引エージェント、スマート情報分析が含まれ、現在、Griffain、Orbit、Neurなどの複数のプラットフォームで実現されています。代表的なプロジェクト：GRIFFAIN、BUZZ、NEURなど。

• DAOの自動化管理
  AIエージェントのDAOにおける応用には、投票決定の最適化とガバナンスの自動化が含まれます。例えば、Ai16Z DAOは知的存在を通じて資金調達と投資管理を行い、去中心化自治におけるAIの潜在能力を示しています。このような応用は、ガバナンスの効率を向上させるだけでなく、メンバーの時間と労力の投入を大幅に削減します。

• ゲーム

• AIエージェントはゲームデザインにも使用できます。プレイヤーの行動をシミュレートすることで、AIエージェントはゲーム開発者がゲームデザインを最適化し、ゲームの楽しさとプレイ可能性を向上させるのを助けることができます。また、AIエージェントはゲーム補助ツールとして、プレイヤーがゲームスキルを向上させるのを支援します。例えば、AIエージェントはプレイヤーの操作習慣を分析し、ターゲットを絞った提案や指導を提供することで、プレイヤーのゲームスキルを向上させることができます。代表的なプロジェクト：HYPERなど。

• 自動化された量的取引
  量的取引の分野では、AIエージェントは市場条件に応じて多様な戦略を策定することができ、高ボラティリティ市場でアービトラージ取引を実行したり、トレンド市場でトレンドフォロー戦略を採用したりします。取引所が自動化取引ツールをサポートすることで、AIエージェントは将来の取引において広範な応用潜在能力を持っています。

4. AI MEMEプロジェクト
AI MEMEはAIエージェントの概念から派生したMemeコインプロジェクトであり、その核心には通常、深い技術や製品のサポートはありません。このようなプロジェクトはMeme文化に依存し、高いボラティリティと投機性で注目を集めます。技術的な内容は限られていますが、市場の熱気とコミュニティの感情が短期的な爆発的成長を促進し、暗号市場における特別な現象となっています。代表的なプロジェクト：GOAT、ACTなど。

三、未来の発展トレンド

2025年、AIエージェントは暗号およびWeb3分野で重要な爆発点を迎えると予想されています。単体アプリケーションのツール属性から多知能エージェントの協力によるエコシステム構築へと移行し、AIエージェント技術の境界はますます拡大しています。DeFi分野では、AIエージェントは資金管理とスマートコントラクトの実行を実現し、将来的には自律的な経済能力を持つ知的存在となり、より複雑な経済活動に参加し、経済の自治を実現することが期待されています。

DAOにおいて、AIエージェントはガバナンスの効率と意思決定プロセスを最適化し、量的取引ではリアルタイムデータ分析を通じて効率的なアービトラージやリスク管理戦略を実行できます。フレームワークと標準が整備されるにつれて、AIエージェント間の協力は新しい応用シーンを生み出し、エージェントのソーシャルネットワーク、経済決済ゲートウェイ、ガバナンスDAOなどを推進し、暗号エコシステムをスマート化と効率化の新しい段階に進めるでしょう。同時に、AIエージェントのWeb3における発展も課題と機会に直面しています。

プライバシーとセキュリティは重要な議題となり、特にAIが個人データに依存する度合いが高まる中で、Web3はブロックチェーンを通じてデータのプライバシーとセキュリティを保障する独自の利点を提供し、AIエージェントが医療、金融などの高いプライバシー要求のある業界でより広範な応用を得ることを可能にします。さらに、計算能力とデータコストは多知能エージェントの協力が直面するボトルネックですが、ブロックチェーンとトークン経済を通じて、余剰の計算能力とデータリソースを効果的に統合し、開発と運営のハードルを下げることができます。将来的には、AIエージェントはWeb3の新しい基盤インフラとして、他の核心要素と深く融合し、新しい応用モデルを創造し、ツールの役割から不可欠なエコシステムの支柱へと進化し、暗号業界にさらなる革新と価値を注入する可能性があります。

リスク提示：

すべての暗号通貨投資、収益型製品を含むものは、高度に投機的であり、重大なリスクを伴います。製品の過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありません。暗号通貨市場は変動性が高く、投資決定を行う前に、個人の投資目標、財務状況、リスク耐性に基づいて、デジタル通貨の取引または保有が適切かどうかを慎重に評価し、専門の財務アドバイザーに相談することをお勧めします。この記事の情報は参考のためのものであり、いかなる投資、法律、税務のアドバイスを構成するものではありません。著者および発行者は、この記事の情報を使用したことによって生じた損失について責任を負いません。