AIエージェント：オンチェーン取引補助ツール、Memeブームの中で注目された製品に本当に価値はあるのか？
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AIエージェント：オンチェーン取引補助ツール、Memeブームの中で注目された製品に本当に価値はあるのか？
AIエージェントがスマートコントラクトの補助ツールとして具体的な実用価値を提供できるのであれば、将来的に普遍的なインフラツールへと発展する可能性がある。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：0XNATALIE
今年の後半から、AIエージェントに関する話題の熱が高まっています。当初はX（旧Twitter）上でユーモラスな投稿や返信を行うAIチャットボット「terminal of truths」が注目を集め（中国の微博における「ロバート」のような存在）、a16z創業者のMarc Andreessenから5万ドルの支援を受けました。その発信内容に触発されて作られたGOATトークンは、わずか24時間で価格が10,000％以上上昇しました。これにより、AIエージェントへの関心がWeb3コミュニティに広がりました。その後、Solana上初の分散型AI取引ファンド「ai16z」が登場し、AIエージェント開発フレームワーク「Eliza」をリリース、大文字・小文字トークン論争も引き起こしました。しかし、コミュニティ内では依然としてAIエージェントの概念が明確ではなく、「AIエージェントの本質とは何か？」「Telegramの取引Botと何が違うのか？」といった疑問が残っています。
動作原理：認知、推論、自律的決定
AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）に基づく知的エージェントシステムであり、環境を認識し、推論・判断を行い、ツールの呼び出しや操作の実行を通じて複雑なタスクを完遂できるものです。その処理フローは次の通りです：認知モジュール（入力取得）→ LLM（理解・推論・計画立案）→ ツール呼び出し（タスク実行）→ フィードバックと最適化（検証・調整）。
具体的には、AIエージェントはまず認知モジュールを通じて外部環境からテキスト、音声、画像などのデータを収集し、それを処理可能な構造化情報に変換します。LLMはこのシステムの「脳」として機能し、強力な自然言語理解・生成能力を持ちます。入力されたデータと既存の知識に基づき、LLMは論理的な推論を行い、解決策の提示や行動計画の立案を行います。その後、AIエージェントは外部ツール、プラグイン、APIなどを呼び出して具体的なタスクを実行し、得られたフィードバックに基づいて結果を検証・調整することで、閉ループ型の最適化を実現します。
Web3の応用シーンにおいて、AIエージェントはTelegramの取引Botや自動スクリプトとどう違うのでしょうか？例として裁定取引を考えましょう。ユーザーは利益率が1%を超える場合にのみ裁定取引を行いたいとします。一般的な裁定対応Telegram Botでは、ユーザーが「利益率＞1%」という戦略を設定すれば、Botは即座に取引を開始します。しかし市場の変動が激しく裁定機会が頻繁に変化する中で、これらのBotはリスク評価能力に欠けており、条件を満たせば常に取引を実行してしまいます。一方、AIエージェントは戦略を自律的に調整できます。例えば、ある取引の利益率が1%を超えても、データ分析によりリスクが高く、市場の急変で損失が出ると判断すれば、その取引を見送るという判断を下すことができます。
したがって、AIエージェントの特徴は自己適応性にあり、そのコアメリットは自己学習と自律的意思決定にあります。環境（市場、ユーザー行動など）との相互作用を通じ、フィードバック信号に基づいて行動戦略を調整し、タスク遂行の効果を継続的に向上させることができるのです。また、外部データに基づいてリアルタイムに意思決定を行い、強化学習によって戦略を不断に最適化することも可能です。
こう聞くと、意図（intent）フレームワークにおけるソルバー（slover）に似ていませんか？ 実際、AIエージェント自体も意図に基づく成果物ですが、最大の違いは、ソルバーが正確なアルゴリズムに依存し数学的な厳密性を持つ一方で、AIエージェントの意思決定は訓練されたデータに依存しており、最適解に近づくために試行錯誤を繰り返すプロセスが必要になる点です。
主流の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とは、知的エージェントの構築と管理のための基盤インフラです。現在のWeb3分野では、ai16zの「Eliza」、zerebroの「ZerePy」、Virtualsの「GAME」などが人気のフレームワークです。
ElizaはTypeScriptで構築された多機能AIエージェントフレームワークで、Discord、Twitter、Telegramなど複数のプラットフォーム上で動作可能です。高度なメモリ管理機能により、過去の会話やコンテキストを記憶し、一貫した人格特性と知識ベースの回答を維持できます。RAG（Retrieval Augmented Generation）システムを採用しており、外部データベースやリソースにアクセスすることで、より正確な応答を生成できます。さらにTEE（Trusted Execution Environment）プラグインを統合しており、TEE内での展開が可能となり、データの安全性とプライバシーを確保しています。
GAMEはAIエージェントの自律的判断と行動を支援・駆動するフレームワークです。開発者は自身のニーズに応じてエージェントの行動をカスタマイズし、機能を拡張することが可能で、SNS投稿や返信などのカスタム操作も提供されます。フレームワーク内のさまざまな機能（例：エージェントの環境位置やタスクなど）は複数のモジュールに分割されており、開発者が容易に設定・管理できます。GAMEフレームワークはAIエージェントの意思決定プロセスを二つの階層に分けます：上位レベル計画（HLP）と下位レベル計画（LLP）です。HLPはエージェントの全体目標やタスク計画を担当し、目的、性格、背景情報、環境状態に基づいて意思決定を行い、タスクの優先順位を決定します。LLPは実行面に集中し、HLPの意思決定を具体的な操作手順に変換し、適切な機能や操作方法を選択します。
ZerePyはX上にAIエージェントを展開するためのオープンソースPythonフレームワークです。OpenAIおよびAnthropicが提供するLLMと統合されており、開発者がSNSエージェントを構築・管理し、ツイートの投稿・返信・いいねなどの操作を自動化できます。各タスクには重要度に応じた重み付けが可能です。ZerePyはシンプルなCLI（コマンドラインインターフェース）を提供しており、開発者が迅速にエージェントの起動・管理を行えます。またReplit（オンラインコード編集・実行プラットフォーム）用テンプレートも提供されており、複雑なローカル環境の構築なしにすぐに利用を開始できます。
なぜAIエージェントはFUDに直面するのか？
AIエージェントは一見スマートで、初心者向けのハードル低下やユーザーエクスペリエンスの向上が期待されますが、なぜコミュニティ内でFUD（恐怖・不確実性・疑念）が生じるのでしょうか？その理由は、AIエージェントが本質的にまだ「ツール」にすぎず、現段階では全工程を完遂できず、特定のノードでの効率向上や時間節約にしか貢献していない点にあります。また、現時点での主な用途は「MeMeトークンの一括発行」や「SNSアカウント運営の支援」に集中しており、コミュニティからは皮肉を込めて「assests belong Dev, liabilities belong AI（資産は開発者に、負債はAIに）」と揶揄されています。
しかし今週、トークンの事前販売を行うAIエージェント「aiPool」が登場し、TEE技術を活用して非中央集権化を実現しました。このAIエージェントのウォレット秘密鍵はTEE環境内で動的に生成され、セキュリティが確保されています。ユーザーはAIエージェントが管理するウォレットに資金（例：SOL）を送金すると、AIエージェントは設定されたルールに従ってトークンを作成し、DEX上で流動性プールを立ち上げ、条件を満たす投資家にトークンを配布します。この一連のプロセスは第三者仲介を必要とせず、TEE環境下でAIエージェントが完全に自律的に完遂するため、DeFiによくあるrug pull（詐欺的資金持ち逃げ）リスクを回避できます。このように、AIエージェントは徐々に進化しています。私は、AIエージェントがユーザーのハードルを下げ、体験を向上させる点に意義があると考えます。仮に資産発行プロセスの一部簡略化に過ぎなくても、価値は十分にあります。ただし、マクロなWeb3の視点から見ると、AIエージェントは現段階ではオンチェーン外の存在であり、スマートコントラクトを補助するツールとしての役割に留まるため、その能力を過剰に宣伝する必要はありません。今年後半はMeMe以外に顕著な富の物語（narrative）が乏しかったこともあり、AIエージェントのブームがMeMeを中心に盛り上がったのは当然のことです。しかし、単にMeMeだけでは長期的な価値を維持できません。もしAIエージェントが取引プロセスに新たなゲームプレイをもたらし、実際に役立つ価値を提供できれば、将来的には普遍的なinfraツールへと成長する可能性があります。
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