AIエージェント：2024年の現状と2025年の展望
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AIエージェント：2024年の現状と2025年の展望
AIエージェントが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との融合発展が進む中で生まれた産物である。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：BitMart Research
一、背景紹介
AIエージェントとは何か？
AIエージェントとは、環境を認識し、意思決定を行い、行動を実行できる知的実体であり、主にLLM（大規模言語モデル）に基づいている。自律性と適応能力を持ち、複雑なタスクを独立して遂行でき、高度な知能による協働能力を示す。従来の大規模モデルと比較すると、従来のモデルは明確な指示によってインタラクションを行う必要があるが、AIエージェントは目標の指示を受け取った後、自らタスクを分解し、行動ステップを計画し、実行中にツールを呼び出してタスクを完了することができる。その核となる優位性は、独立した思考と行動能力にある。初期の音声アシスタント（例：SiriやマイクロソフトのCopilot）と比べると、AIエージェントはむしろ初級の「主運転者」のような存在であり、自主学習、フィードバック調整、長期的最適化を通じて、タスク達成の効率性と正確性を継続的に向上させることができる。
AIエージェントの動作原理は、大きく分けて4つのコア機能に要約される：感知、分析、意思決定、実行。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、外部情報を取得する。次に、大規模言語モデルなどの分析ツールを用いて、価値ある特徴やパターンを抽出する。分析結果に基づき、合理的な行動計画を立案し、最後に意思決定を具体的な行動へと変換することで、目的のタスクを完遂する。このプロセスにおいて、短期記憶および長期記憶モジュールが情報の保存と参照機能を提供し、複雑なタスクへの対応力を強化する。さらに、AIエージェントはタスクのニーズに応じてカレンダー、検索エンジン、APIなどの外部ツールを動的に呼び出し、従来の大規模モデルが静的な訓練データやツール依存に制限されるという課題を克服し、モデルの拡張性を大幅に高める。
出典：元OpenAI首席セキュリティ研究員Lilian Weng『LLM Powered Autonomous Agents』
Web2におけるAIエージェントの発展概況
2025年、AIエージェント産業は加速発展の重要な時期を迎えている。産業チェーンから見ると、上流はNVIDIAなどのテック大手企業が担う計算資源・ハードウェアプロバイダー、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いる。中流はAIエージェントの統合およびプラットフォームサービスに焦点を当てており、下流では業界別アプリケーションおよび汎用エージェントの開発・普及が進み、多様化する発展傾向を示している。アプリケーション面では、C向けおよびB向け市場ともに巨大な潜在力を見せている。C向けアプリケーションはユーザー体験の向上に注力し、より便利なインタラクション方式を提供する一方、B向けは企業の知能化変革を推進し、コスト削減と生産性向上を通じてビジネス意思決定と運営に貢献している。
業界のリーディング企業はすでにAIエージェントの実用化をめぐって激しい競争を開始している。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リリースした：Project Astra（汎用型）、Project Mariner（ブラウザ操作）、Jules（プログラミング）。OpenAIのSam Altmanは、「2025年はAIエージェントが主流になる年」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を含む数々の革新的技術の発表を予告した。NVIDIA CEO黄仁勲氏は、AIエージェントが次のロボット産業となり、数兆ドル規模の市場価値を創出すると予測している。
ブロックチェーンにおけるAIエージェントの概念
ブロックチェーンにおけるAIエージェントの台頭は、ブロックチェーン技術とAIの融合が進んだ結果である。ブロックチェーンは非中央集権的なインフラとして、AIエージェントの運用に信頼できるデータ記録と透明性のある行動検証メカニズムを提供する。一方で、AI技術の進展により、エージェントは複雑な判断と実行能力を獲得し、一連の経済活動を自律的に完遂できるようになり、まるで自律的に稼働する仮想経済体のように振る舞えるようになった。この枠組みのもと、AIエージェントは既存のブロックチェーン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したり、バーチャルワールド内での「住民」としてデジタル資産の創造・管理を行うなど、新たなシナリオの革新を推進できる。
さらに、AIエージェントはブロックチェーンにおけるユーザーエクスペリエンスと生産性を直接的に向上させる。特に複雑度の高いオンチェーン操作領域において顕著である。現在のブロックチェーン普及における最大の障壁の一つは操作の複雑さと高い参入ハードルだが、AIエージェントの自然言語インタラクション方式により、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く自動執行プランの実施といった機能を単純な指示で完了でき、新規ユーザーの学習コストを大幅に削減するとともに、効率性と利便性を飛躍的に高める。
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力は、ユーザー操作の最適化に留まらず、より広範な応用シーンにも及ぶ。クリエイター経済、マーケットセンチメント監視、スマートコントラクト監査、分散型自治組織（DAO）のガバナンス投票、さらにはMEMEコインの発行まで、AIエージェントを通じてより高い効率性と公平性を実現できる。感情に左右されず、正確に実行するという特性から、一定条件下では人間よりも信頼性が高い。同時に、ブロックチェーンの改ざん不可能性はAIに信頼できるデータソースを提供し、AIシステムがデータ品質問題により生じるリスクを補完する。さらに踏み込み、オンチェーンデータと計算リソースを活用することで、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いレベルの変革を促す可能性さえある。
二、ブロックチェーンにおけるAIエージェントの応用
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とは、エージェントの開発、訓練、展開のための基盤ツールであり、開発者に効率的な構築を支援する技術的サポートを提供する。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さを低減し、開発者が革新的な機能実装に集中できるようにする。現在、AIエージェントフレームワークは徐々にDeFiプロトコル、NFTプロジェクトなどを統合し、クロスプラットフォームの協働と相互運用性を探求している。例えば、DeFiと連携して投資戦略を最適化したり、NFT向けに知能化ツールを開発することで、よりオープンかつ相互接続されたエコシステムを構築しており、市場の注目を集めている。代表プロジェクト：Ai16z、ARC、Swarms、Zerebroなど。
2. AIエージェントLaunchpad
AIエージェントLaunchpadとは、エージェントおよび関連トークンの発行プラットフォームであり、Pump.funなどのMEMEコイン発行プラットフォームと同様の機能を持つ。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・展開でき、Twitter、Telegram、DiscordなどのSNSプラットフォームとシームレスに統合し、自動化されたユーザーインタラクションを実現できる。このモデルにより発行・プロモーションのハードルが低下し、より使いやすい作成体験を提供するとともに、AIエージェントの応用シーンを拡大する。代表プロジェクト：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領域には、投資、エンターテインメント、データ分析などが含まれ、極めて大きな成長ポテンシャルを秘めている。
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ファンドマネジメント
AIエージェントは、ファンドマネジメントにおいて補助ツールから価値創造の中核へと進化しており、投資戦略の立案、資産配分の調整、市場動向のリアルタイム予測が可能になっている。これらのエージェントは自動化された操作により、裁定取引、リスクヘッジなどのタスク効率を高め、暗号資産市場における規模化と専門化のニーズに対応し、資産運用に新たな競争力を注入している。代表プロジェクト：AIXBT、Ai16zなど。
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DeFAI：AIとDeFiの融合
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、参入障壁を下げている。ユーザーは「ワンクリックでクロスチェーン取引を完了」「定期的な投資プランを設定」など、自然言語による簡単な指示を出すだけで、より効率的な資産管理と取引操作を実現できる。DeFAIの主な応用には、クロスチェーン操作の最適化、自律型取引エージェント、スマート情報分析があり、Griffain、Orbit、Neurなどの複数のプラットフォームで既に実現されている。代表プロジェクト：GRIFFAIN、BUZZ、NEURなど。
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DAOの自動化マネジメント
AIエージェントは、DAOにおける投票意思決定の最適化やガバナンス自動化に応用されている。たとえば、Ai16Z DAOはエージェントを通じて資金調達と投資管理を実施しており、AIが非中央集権的自律に果たす可能性を示している。このような応用はガバナンス効率を高めるだけでなく、メンバーの時間と労力の投入を大幅に削減する。
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ゲーム
AIエージェントはゲーム設計にも利用できる。プレイヤーの行動を模倣することで、ゲーム開発者はゲームデザインを最適化し、面白さとプレイアビリティを高めることができる。また、AIエージェントはゲーム補助ツールとしても機能し、プレイヤーのゲームスキル向上を支援できる。たとえば、プレイヤーの操作習慣を分析し、個別に合わせたアドバイスや指導を提供することで、プレイヤーのスキル向上を支援する。代表プロジェクト：HYPERなど。
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自動化されたクオンツ取引
クオンツ取引分野では、AIエージェントは市場状況に応じて多様な戦略を立案できる。例えば、高ボラティリティ市場では裁定取引を実行し、トレンド市場ではトレンド追随戦略を採用する。取引所が自動化取引ツールを支援していることも相まって、AIエージェントは将来の取引において広範な応用可能性を持っている。
4. AI MEMEプロジェクト
AI MEMEとは、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、そのコアには深遠な技術や製品的裏付けがないことが多い。こうしたプロジェクトはMEME文化に依拠し、高ボラティリティと投機性で注目を集める。技術的内容は限定的だが、市場の熱気とコミュニティの感情が短期間の爆発的成長を牽引し、暗号資産市場における特殊な現象となっている。代表プロジェクト：GOAT、ACTなど。
三、今後の発展トレンド
2025年、AIエージェントは暗号資産およびWeb3分野において重要なブレイクスルーを迎えると予想されている。単体アプリケーションのツール的属性から、複数エージェントの協働によるエコシステム構築へと移行する中、AIエージェント技術の境界は不断に拡大している。DeFi分野では、AIエージェントはすでに資金管理とスマートコントラクトの実行を実現しており、将来的には自律的な経済能力を持つエージェントとして、より複雑な経済活動に参加し、経済的自律を達成する可能性がある。DAOにおいては、ガバナンス効率と意思決定プロセスの最適化を図り、クオンツ取引ではリアルタイムのデータ分析を通じて効率的な裁定取引とリスク管理戦略を実行できる。フレームワークや標準の整備に伴い、AIエージェント間の協働はAgent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といった新たな応用シーンを生み出し、暗号エコシステムを知能化・高効率化の新しい段階へと押し上げていくだろう。同時に、Web3におけるAIエージェントの発展は課題と機会の両面を抱えている。プライバシーとセキュリティが重要なテーマとなっており、特にAIが個人データに依存する度合いが深まる中で顕在化している。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持っており、これによりAIエージェントは医療、金融などプライバシー要求の高い分野での幅広い応用が可能になる。また、計算リソースとデータコストはマルチエージェント協働におけるボトルネックだが、ブロックチェーンとトークンエコノミーを活用することで、遊休計算リソースとデータリソースを効果的に統合し、開発・運用のハードルを下げられる。将来を見据えると、AIエージェントはWeb3の新タイプのインフラとして、他のコア要素と深く融合し、新たなアプリケーションモデルを創出する可能性を秘めており、ツールとしての役割を超えて、欠かせないエコシステムの柱へと昇華し、暗号産業にさらなる革新と価値をもたらすだろう。
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