AIエージェント分野に関する考察と判断

2024.10.18

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AIエージェント分野に関する考察と判断

AIエージェント分野はなぜこれほど大きな市場シェアを占めているのか？

2024.10.18 - 14:24:33

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AIエージェント分野はなぜこれほど大きな市場シェアを占めているのか？

執筆：cryptoHowe.eth

最近、ArkStream CapitalがAIエージェント分野に関するリサーチレポートを発表しました。それを読んでみて、かなり妥当な内容だと感じましたし、多くの見解に私も共感しています。今回はその記事で言及されたいくつかのポイントをさらに展開し、私の考えや意見を共有したいと思います。皆さまとの交流も大歓迎です。

免責事項：本記事は非常に強い個人的主観を含んでおり、文中の見解はいかなる投資助言にも該当しません。あくまで情報共有と議論のためのものです。また、本記事は筆者の現時点での認知および既存データに基づく推論であり、今後随時更新される可能性があります。

なぜAIエージェント分野はこれほど大きな市場シェアを占められるのか

このレポートからわかるように、AIエージェントは現在のAI分野全体の約4分の1の市場シェアを占めています。これほど大きなシェアを獲得できた理由として、私は以下の2点があると考えます。

1. エージェントは応用範囲が広く、参入障壁が低く、製品サイクルが短い

現在のAI分野は主にデータ、ストレージ、計算、アルゴリズム、通信の5つの側面から構成されています。データ面では十分なリソース蓄積が必要であり、地政学的影響を受けやすい性質があります。ストレージと計算は現在非常に競争が激しく、リソース消費も大きい分野です。一方、アルゴリズムと通信は高い技術的ハードルを有しています。

エージェント分野は「ちょうど良いバランス」にあると言えます。汎用大規模モデルのように膨大なデータ・ストレージ・計算リソースを必要とするわけでもなく、アルゴリズムや通信技術の飛躍的な進歩を待つ必要もなく、製品自体の開発ニーズを満たせばよいのです。そのため、他のAI製品と比べてエージェント製品の参入障壁は比較的低く、応用範囲が広く、開発期間も比較的短いという特徴があります。プロジェクトの立ち上げが早く、「小而美（小規模だが優れた）」と呼ばれる存在です。

2. エージェントは一般ユーザーのニーズにより近く、実用化が容易であり、Mass Adoption（大衆普及）のストーリーに合致している

エージェント製品のストーリーは、チェーン抽象化（Chain Abstraction）分野とよく似ており、どちらもユーザーが中間の実装プロセスや関与する各当事者を気にすることなく、自身のニーズだけに集中できるようにすることを目指しています。エージェントはWeb2ユーザーがWeb3に入る際に大きな役割を果たしており、ユーザーはもはやウォレットや署名などの基礎知識を一から学ぶ必要がありません。自然言語で自分のニーズを直接表現するだけで、関連操作が自動的に実行されます。例えば、ユーザーがBTCをすべてETHに交換したい場合、エージェントはクロスチェーン移動や取引などに関わる一連の操作を自動的に計画・実行し、ユーザーは結果が出るまで待つだけで済みます。このように、エージェントは真にMass Adoptionを実現できる方向性の一つと言えるでしょう。

コンテンツ生成型エージェントの生存課題

レポートではエージェント製品をインフラ系とコンテンツ生成系に分類しており、現状では大多数の製品がインフラ系に属しています。それに対してコンテンツ生成系の発展が相対的に遅れているのはなぜか、言い換えればコンテンツ生成型エージェントの生存課題とは何かについて、私は主に以下の2点があると考えます。

1. コンテンツ生成は感情ニーズを満たすものが多く、感情ニーズは価格づけが難しい

端的に言えば、ビジネスモデルの収束が困難ということです。インフラ系製品の場合、関連サービスやリソースを提供するだけで済みます。たとえばAI開発者に必要な計算能力やモデルサービスを提供するなどです。このプロセスにおいて、製品の価格は測定しやすく、ユーザーがどのグレードのGPUを使ってどれだけの時間を消費したかといった情報をもとに、単純な算数で価格を算出できます。これらの価格変動も小さいのが特徴です。

一方、コンテンツ生成型製品はユーザーの感情ニーズを満たしつつ持続可能な運営を行うことが極めて困難です。ユーザーの感情ニーズは安定しておらず、今日喜んでいる人が明日には急に落ち込んでしまうこともあり、製品とのインタラクションへの意欲も日々変わります。また、ユーザーごとに異なる段階で異なる感情ニーズがあり、支払い意思や程度もまちまちであるため、価格の変動幅が大きくなります。

2. エージェントが生成したコンテンツがユーザーのニーズを満たしているかどうかを判断することが大きな課題

コンテンツ生成型製品では、人の主観的意識が製品の大部分を占めます。たとえば画像生成の品質が満足できるかどうかには明確な基準がなく、多くはユーザーの個人的な感覚に依存します。計算リソース市場のように明確な評価基準や市場価格があるわけではありません。そのため、こうした製品のユーザー維持率（リテンション）やコンバージョンはより難しくなります。

私が考えるAIエージェントに関する見通し

AIエージェント分野の将来について、以下の4点に注意すべきだと考えます。

1. 純粋なエージェントストーリーでは市場での競争優位を築きにくく、差別化戦略が不可欠である。現在の環境下では、ますます多くのAIプロジェクトがエージェントを自らのストーリーの一部として取り入れており、純粋にエージェントだけを掲げるプロジェクトが頭角を現すのは難しいです。数百から数千ものAIプロジェクトの中から、エージェントだけをテーマにしてもユーザーの注目を集めることは困難です。まさに「酒は香れども路地奥」という状況です。

2. AIエージェントは徐々に個別独立から相互接続されたAgentFiへと進化していく。現在のエージェント製品は互いに独立しており、データやサービスの連携ができていません。ユーザーが異なるエージェント製品を使うたびに、毎回個人情報を初めから入力しなければなりません。しかし、異なる製品間で適切な方法で連携が可能になれば、つまりA製品で訓練したエージェントをB製品でも使えるようになれば、その想像力とユーザーエクスペリエンスは大きく向上するでしょう。

3. 「水売りロジック」のプロジェクトがまず最初に台頭し、市場の大部分を占めるだろう。つまり、みんながエージェント製品を開発している中で、エージェントを効率的に開発できるツールを作るプロジェクトです。こうした製品は「金のスコップ」プロジェクトとして、安定して利益を得ることができるでしょう。

4. エージェント製品の収益は主にtoBから得られ、toCは主に評判形成の戦略となる。これはAI分野における一般的な傾向であり、C層ユーザーの支払い意思と支払い能力はB層に比べてはるかに劣ります。したがって、製品が真に収益化するにはB層パートナーの質が鍵となります。ただし、C層ユーザーの宣伝・拡散力も無視できません。製品に十分なユーザーが利用することで、その後のプロモーションや拡張に良い影響を与えるでしょう。

最後に、最近見かけた優れたAIエージェントフレームワークのまとめ図を添付します。