Memeからアプリへ：AIエージェントは暗号生態系を再構築するか？
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Memeからアプリへ：AIエージェントは暗号生態系を再構築するか？
CryptoとAIエージェントの融合は、現在最も注目を集めるストーリーの一つとなっている。CGV Researchチームは、フレームワーク、ミーム、アプリケーションの3つの側面から、現在のAIエージェント市場の状況を整理する。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Satou & Shigeru
注：本記事は2025年1月に初出刊されたものです
CryptoとAIエージェントの統合は、現在最も注目されるストーリーの一つとなっている。技術の継続的な進化と革新に伴い、AIエージェントは2025年には暗号資産分野において最も発展可能性と注目度が高い分野の一つとなり、今回の相場の中心的原動力になると予想されている。本稿では、フレームワーク、ミーム、アプリケーションの3つの観点から現在のAIエージェント市場の構図を整理する。
AIエージェントフレームワーク：AI分野のLayer1
AIエージェントフレームワークは、AIエージェントの基盤となるコア技術層であり、エージェントの開発・展開・協働の重要な土台を築いている。そのため、現時点でのAIエージェントフレームワークの競争は、実質的にこの分野におけるLayer1の争奪戦であるといえる。現在の時価総額から見ると、G.A.M.E、Eliza、Swarmsが三つ巴の状態にあり、RigやZerepyもまだ追い上げの余地を残している。
1. G.A.M.E
G.A.M.EはVirtualsチームによって開発されたフレームワークであり、その設計思想の核はモジュール化による複数サブシステムの連携であり、これによりAIエージェントの行動、意思決定、学習プロセスを制御する。これらのモジュールには、開発者とエージェントの行動をつなぐ主要インターフェース「Agent Prompting Interface」、入力データを適切な形式に変換する「Perception Subsystem」、入力情報に基づいて具体的な行動計画を生成する「Strategic Planning Engine」などが含まれており、ユーザーは各モジュールのパラメータを調整するだけでエージェントの設計に参加できる。詳細なモジュール構成およびアーキテクチャは以下の図の通りである。
G.A.M.Eの主な特徴は以下の通り：
モジュール化設計：全体のフレームワークが明確でわかりやすく、追加設計の必要がない；
ローコード／ノーコードのインターフェース提供：技術的ハードルを大幅に下げた。
このため、G.A.M.Eは短期間で展開でき、複雑な技術設定を気にしないプロジェクトに特に適している。一方で、エージェントのあらゆる側面を深くカスタマイズしたり完全に制御したりする必要がある複雑なプロジェクトには不向きである。
2. Eliza
Elizaはai16zが開発したオープンソースのマルチエージェントフレームワークで、TypeScriptをプログラミング言語として採用している。このフレームワークは「Agent Runtime」と呼ばれるシステムを中心に構築されており、主な機能は以下の通り：
ロールシステム：モデルプロバイダーの支援のもと、複数の個性的なAIエージェントを同時に展開・管理可能；
メモリマネージャー：検索拡張生成（RAG）システムを通じて長期記憶とコンテキスト認識可能なメモリ管理を実現；
アクションシステム：Xなどのソーシャルメディアプラットフォームとの円滑な統合を可能にする信頼性の高い接続機能を提供。
Elizaは、エージェントランタイムシステムを中心に、ロールシステム、メモリマネージャー、アクションシステムとシームレスに統合される。また、モジュール式の拡張が可能なプラグインシステムを備え、音声・テキスト・メディアなどマルチモーダルなインタラクションを実現し、Llama、GPT-4、ClaudeといったAIモデルとも互換性を持つ。そのため、Elizaは高度なカスタマイズソリューションや複雑なクロスプラットフォームのマルチエージェントプロジェクトに適している。
3. Swarms
Swarmsは創設者Kye Gomezによって開発されたオープンソースのマルチエージェントオーケストレーションフレームワークであり、その設計思想は複数のAIエージェントが協働して集団知能を活用し、複雑な問題を解決することにある。主な特徴は以下の通り：
マルチエージェント協働：SWARMSは複数のエージェントに対して透明かつトレース可能な環境を提供し、異なるエージェントが共同作業することでタスク遂行効率を向上させる。
インセンティブ機構：SWARMSはトークンをエージェントのインセンティブツールとして使用し、タスクの難易度と最終成果の品質に基づき、システムが動的にトークンを分配する。
データセキュリティ：SWARMSは分散型ストレージとマルチパーティ計算（MPC）技術を採用しており、エージェント間のデータ交換時にプライバシーとデータセキュリティを確保する。
これらの特徴により、Swarmsは多様な複雑領域で優位性を発揮し、要求に応じて高い信頼性と拡張性を提供できる。
4. Rig
RigはARCチームが開発した、Rustベースのオープンソースフレームワークであり、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの開発を簡素化するために設計されている。Rigフレームワークの特徴は以下の通り：
統一インターフェース：OpenAIやAnthropicなど複数のLLMプロバイダー、MongoDBやNeo4jなどのベクトルストレージとのシームレスな相互運用を可能にする一貫したインターフェースを提供。
モジュールアーキテクチャ：「プロバイダーアブストラクションレイヤー」「ベクトルストレージ統合」「エージェントシステム」などのコアコンポーネントを含むモジュール設計により、システムの柔軟性と拡張性を高める。
型安全性と高性能：Rust言語による型安全性を活かし、コンパイル時のエラーを回避するとともに、非同期処理により並列処理能力を向上。組み込みの高速シリアライズ・デシリアライズ処理がデータ処理を最適化。
エラー処理と回復：LLMプロバイダーやデータベース障害に対する内蔵エラー処理機構により、フレームワークの安定性を確保。
これらの特徴により、異なるLLMモデルやストレージバックエンドを同一プラットフォームに簡単に統合できる。したがって、RigはRustでAIアプリを開発したい開発者や、パフォーマンス・信頼性・セキュリティに高い要求を持つプロジェクトに適している。ただし、Rust言語自体の学習コストは存在する。
5. ZerePy
ZerePyはPythonで書かれたオープンソースフレームワークである。ZerePyは、特にソーシャルメディア上でのコンテンツ制作という用途において、パーソナライズされたAIエージェントの開発・展開プロセスの簡素化に焦点を当てている。このフレームワークにより、開発者はソーシャルメディア上で投稿・返信・いいね・リツイートを行うAIエージェントを容易に作成できる。さらに、ZerePyは音楽、メモ、NFT、デジタルアートなどのクリエイティブ分野にも特に適している。ZerePyはクリエイティブ性に優れ、軽量なエージェントの迅速な展開に適しているが、他のフレームワークと比較すると適用範囲はやや狭い。
基礎フレームワークはAIエージェント分野の重要な方向性であり、現時点で最も人気のあるフレームワークはそれぞれ異なる特徴を持ち、それぞれの適用シーンがある。しかし、総合的な目標としては、包括的なAIエージェントエコシステムを構築し、スマートエージェントの大規模利用を支える堅固なプラットフォームとなることである。今後、これらのフレームワークがさらに洗練されアップグレードされることで、さまざまなプロジェクト立ち上げの足がかりとなり、各種トークンの価値成長の土壌ともなるだろう。
AIミーム：AIエージェントの最初の成功披露
ミームコインは暗号資産市場における重要な概念セグメントであり、従来のミームコインとは異なり、AIミームはAIエージェントによって駆動され、その背後にある文化や現象はすべてエージェントによって表現される。GOAT、FARTCOINといったAIミームコインの時価総額が増加するにつれ、AIミームへの関心も高まっている。AIミームは、AIエージェントが暗号市場で初めて成功を収めたと言えるだろう。
1. GOAT
真にAIミームを盛り上げたのはGoatseus Maximusプロジェクトである。物語は2024年3月に始まり、開発者Andy AyreyがInfinite Backrooms Escapeという実験システムをリリースした。これは複数の大規模言語モデルを統合し、それらが互いに対話できるようにするものだった。実験結果によると、制限のない条件下でのAI同士の対話は極めて創造的なやり取りを示し、さらにはGNOSIS OF GOATSEというシュールリアル宗教まで生み出した。その後、AndyはClaude Opusとともに、AIがどのようにミーム的宗教を創造するかについての研究論文を執筆し、GOATSEを最初の事例として分析した。こうした一連の探求が、「Terminalの真理（Truth of Terminal, ToT）」というAIエージェントの誕生につながった。7月、a16zの共同創設者Marc AndreessenがToTのツイートを発見し、一連の対話を経てToTのビットコインウォレットに5万ドル相当のビットコインを送金した。10月10日、匿名の人物がソーシャルメディア上でGOATミームコインを発表し、ToTが公開支持を表明したことで、わずか数日のうちにGOATの時価総額が急増した。Andreessenの寄付はGOATに大きな注目を集める要因となり、GOATの時価総額上昇を推進する鍵となった。GOATの最高時価総額は13億ドルを超えたことがある。
2. Fartcoin
Fartcoinの誕生はGOATと密接に関係しており、どちらもToTに由来する。大規模言語モデルの対話の中で、マスクがおならの音を好むという話題が上がり、「Fartcoin」というトークンを作ろうという提案が出た。これを受けてFartcoinが誕生し、GOATよりやや遅れて登場した。Fartcoinは巧みなタイミングで一定の注目を集めたものの、当初はGOATに及ばなかった。その後、11月16日にFartcoinのTwitterフォロワー数が数時間のうちに倍増し、価格も約15％上昇したが、この上昇は広範な持続的な議論を得られなかった。12月13日、Marc AndreessenがFartcoinに関するツイートをリツイートしたが、このツイートはトークン価格の急騰を引き起こさなかった。Fartcoinの価格上昇の主な理由は、特定の大口資金によるものと考えられる。初期購入アドレスの中に、投資ファンドSigil Fundと思われるものが確認された。また、Sigil Fundの創業者は繰り返しTwitter上でAIミームへの好意を示しており、Fartcoin保有について問うツイートを自らリツイートしたこともある。Fartcoinは最終的にソーシャルメディアで広く注目を集め、最高時価総額は15億ドルを超えたことがある。
AIエージェントアプリケーション：エージェントはもっと多くのことができる
AIエージェントが暗号分野でさらに広く応用されるにつれ、市場の注目はGOATやFartcoinのようなAI駆動の純粋なミームコインから、よりインタラクティブで創造的なAIエージェントアプリケーションへと移行している。
1. エンタメ型エージェント
AIエージェントの最初の実用例はエンターテインメントであり、前述のLunaやToTが該当する。Lunaはバーチャルアイドルであり、ネイティブトークンLUNAと緊密に統合され、Virtualsプラットフォームの一環としてリリースされた。Lunaはソーシャルメディアで24時間ライブ配信を行い、頻繁にツイートを投稿する。そのため、Lunaのライブ配信やツイートの質はその時価総額に影響を与える重要な要素の一つである。しかし現時点では、このモデルによるトークンの成長余地は限定的である。一方、ToTのツイートは主に独自でユーモラスな内容に集中しており、GOATや他のトークンと結びついていない。ToTがGOATトークンに触れることがあっても、それは主眼ではない。LunaとToTという二種類のAIエージェントにおいて、トークンはいずれもストーリーテリングの普及において重要な役割を果たしている。Lunaの場合、トークンはその存在意義の核心を表しており、ToTの場合、GOATトークンは影響力を拡大するための重要なツールとなっている。
2 投資分析型エージェント
エンタメ用途以外にも、AIエージェントは暗号分野の投資調査分析に活用できる。現在この分野で最も注目されているエージェントはaixbtである。aixbtはVirtuals Protocol上で公開されたAIエージェントで、暗号資産市場のホットトピックやトレンド、特にXなどのソーシャルメディアプラットフォームからの議論に注目し、ユーザーが市場の変化や潜在的な投資機会をすばやく把握できるよう支援する。aixbtはKaito上で継続的にCTユーザー関心度が最も高く、その能力はすでに人間のKOLを凌ぎつつある。
3. DeFi + AIエージェント
Lunaやaixbtがまだ実質的な機能を持たず、ミームの域を出ていないとするならば、AIエージェントとDeFiの統合はエージェントに真の実用シーンを与えるものである。このDeFiとAIエージェントの融合はDeFAIと呼ばれる。DeFAIの発展には二つの方向がある：エージェントによるユーザー支援、およびエージェントの自律的取引である。
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エージェントによるユーザー支援
AIエージェントによるユーザー支援は、DeFi操作の複雑さを簡素化し、より多くの一般ユーザーが容易にDeFiプロジェクトに参加・管理できるようにすることを目的としている。ユーザーは自然言語で直接AIエージェントにタスクを指示でき、複雑な技術的詳細を隠蔽できる。市場にはすでにいくつかのDeFAIプロジェクトが頭角を現しつつある。GriffainとNeurを例に挙げると、両者ともSolana上で構築されたAIアシスタントであり、ウォレットの作成・管理、トークン分析、取引などの操作をユーザーに代わって行える。ユーザーエクスペリエンスの観点では、Griffainはより多くの機能を提供するが、Neurは機能は少ないもののより細部まで行き届いており、性能も優れている。この二者の比較から、将来この分野の主な注目点は機能の充実度、ユーザーエクスペリエンス、費用などの問題に集中するだろう。
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エージェントの自律的取引
GriffainやNeurのモデルではDeFiの主体は依然として人間ユーザーであるのに対し、エージェントの自律的取引ではAIがDeFiの主体となる。過去の取引ロボットが事前設定された戦略の実行に限定されていたのとは異なり、AIエージェントは市場環境からリアルタイム情報を取得し、コンテキスト分析を行い、市場トレンドを学習し、そのデータに基づいて戦略を調整できる。これにより、エージェントは動的に変化する市場でより正確な意思決定を行い、プログラムの枠を超えた複雑な操作を実行できるようになる。関連プロジェクトにはCod3x、Almanakなどがあるが、この分野はまだ初期段階にあり、これらのプロジェクトは市場の検証を待つ段階にある。言うまでもなく、エージェントの自律的取引における最大の障壁は信頼問題である。第一に、関連操作が実際にエージェントによって行われていることを信頼しなければならない。第二に、エージェントの取引戦略が不要な損失を引き起こさないと信頼できる必要がある。今後のプロジェクトが成果を上げるには、これらの信頼問題を解決しなければならない。
数ヶ月の発展を経て、暗号分野のAIエージェントは純粋なミームから娯楽的アプリケーション、そして実用的アプリケーションへと進化してきた。実際、暗号業界の関係者はCrypto x AIの可能性を探求し続けており、2023年以降、CGV Researchは継続的にCrypto x AI分野のプロジェクト動向に注目してきた。
将来、インフラがますます成熟し、エージェントシステムがよりスマートで安定したものになれば、誰もが自然言語で簡単にエージェントを展開・利用できるようになる。そのとき、エージェントフレームワークはインフラとしての地位を確立し、さまざまなアプリケーションがこれらを基盤として構築されるだろう。エージェントフレームワークの評価はさらなる突破を期待でき、一部のエージェントアプリケーションプロジェクトは優れたビジネス能力とユーザーエクスペリエンスにより、市場の注目と投資価値をさらに獲得する可能性がある。
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