AI Agentとは何か
私たちの生活や仕事の中で、AI技術が日々進化し、その存在感を高めています。その中でも「AIエージェント」は特に注目される存在です。これらは単なる自動化ツールにとどまらず、意思決定を支援し、タスクを効率化し、人間と共存する形で新たな価値を生み出しています。
例えば、私たちが普段何気なく利用しているカスタマーサポートのチャットボットや、スマートスピーカーでの音声操作。これらはすべてAIエージェントの一例です。しかし、その可能性はさらに広がりつつあり、ビジネス、医療、教育といった多岐にわたる分野で革新をもたらしています。
本記事では、AIエージェントの基本的な仕組みから、応用例、そして未来の展望に至るまでを分かりやすく解説します。これを通じて、AIエージェントがどのように私たちの生活や社会に影響を与えているのかを探りましょう。
AI Agentとは
AIエージェントは、人工知能（AI）を基盤としたシステムで、特定の目標を達成するために自主的に判断し、行動を取るプログラムを指します。これらのエージェントは、与えられたデータや環境から学び、適応しながら人間と協力する能力を持っています。
AIエージェントの主な要素
知覚: センサーや入力データを通じて情報を収集。
判断: 集めた情報を解析し、最適な行動を決定。
行動: 実際にタスクを遂行し、結果を出力。
これらの機能を通じて、AIエージェントは単なる情報処理システムを超え、複雑なタスクや意思決定を自律的に行える点が特徴です。
AIエージェントの仕組み
AIエージェントは通常、以下のプロセスを通して動作をします。
環境認識
意思決定
学習と適応
行動の実行
フィードバックループ
ただ羅列しただけではわかりにくいので具体的な例を出してそれに対応する各プロセスでの動作を確認してみましょう。
動作プロセスの具体的な例
クリプト投資においてユーザーがトークンのリサーチをするためにAI Agentを活用する事例
1. 環境認識（データ収集）
AIエージェントは、関連データを収集し、トークン分析の準備をします。
データソースの探索:
オンチェーンデータ: トランザクション量、ウォレットのアクティビティ。
マーケットデータ: トークンの価格、取引量、時価総額の変動。
ソーシャルメディアとニュース: TwitterやReddit、フォーラムなどでのトレンド分析。
プロジェクト情報: ホワイトペーパーや公式サイトからトークンのユースケースやチーム構成を抽出。
データ収集の自動化:
ウェブスクレイピングやAPIを使用してリアルタイムデータを取得。
例: CoinGeckoやCoinMarketCapのAPIを利用。
2. 意思決定（データ分析）
収集したデータをAIモデルで分析し、トークンの評価を行います。
トークンの基本的要因分析:
ユースケース: プロジェクトの目的、トークンの実際の用途を評価。
開発活動: GitHubリポジトリのアクティビティやコードの頻度を追跡。
コミュニティの規模: フォロワー数やエンゲージメント率を計測。
トークンの技術分析:
移動平均、RSI（相対力指数）などの指標を計算。
過去の価格変動パターンを基に予測モデルを構築。
感情分析（Sentiment Analysis）:
自然言語処理（NLP）を使用して、SNSやニュース記事から市場の感情を解析。
例: ポジティブな投稿の比率や、ネガティブな言及の急増を検出。
リスク評価:
詐欺や不正アクセスの可能性を検出するための異常値分析。
スマートコントラクトのセキュリティチェック。
3. 行動の実行（レポート生成と提案）
分析結果を基に、ユーザーに視覚的で実用的なインサイトを提供します。
ダッシュボード生成:
各トークンの主要な指標（価格、ボラティリティ、エンゲージメントなど）をグラフやチャートで表示。
例: 「このトークンは過去1週間で取引量が50%増加し、価格も安定して上昇傾向」。
評価スコアリング:
トークンのリスク、収益性、安定性を数値化（例: 「85/100」）。
投資対象としての推奨度を示す。
ポートフォリオ提案:
投資額やリスク許容度に基づいたポートフォリオ分散の提案を行う。
4.ユーザーとのフィードバックループ
AIエージェントがユーザーのインプットに応じてプロセスを調整します。
カスタマイズされたアラート:
トークンの価格変動や重大なニュースをリアルタイムで通知。
例: 「このトークンは取引量が異常に増加しています」。
以上のようなプロセスを通してAI Agentは投資の際の判断における手助けをしてくれます。
従来のAIとの違い
Binanceが投稿していた記事で従来のChat BotなどのAIとの比較についてわかりやすい表があったのでそちらを引用させていただきます
表にある違いをまとめるとAI Agentは従来のものと比べて
・汎用的
・自律性がある
・AI自身でフィードバックが行える
・他アプリとの連携が可能
といった点があります。
主な用途と実用例
AI Agentは主に
・ビジネス（カスタマーサポート、プロセス自動化）
・日常生活（スマートホーム、パーソナルアシスタント）
・専門分野（医療、教育、研究）
などの領域において活用が進んでいます。
本記事では具体的な説明としてWeb3領域での実用例を紹介します。
Web3でのAI Agent活用例
・Daos[.]fun
Daos[.]fun（https://www.daos.fun/）はAIエージェントを活用したDAOのためのローンチプラットフォームです。
このプラットフォームは、クリエイターが新しいDAO AI Agentを立ち上げるために必要な資金を調達し、そのDAOのトークンを市場に流通させるプロセスを提供します。
具体的には、Solanaブロックチェーンを基盤に、DAOの資金調達、運用、投資、収益分配を効率的に行うための仕組みを提供します。
Daos[.]fun内で最大の取引量を誇っているのがai16z。
このプロジェクト（https://ai16z.ai/）は「Mark AIdreessen」（X :@pmairca）を中心に運営されているDAOベンチャーキャピタルであり、ロボティクス、ヘルスケア、フィンテック、インフラストラクチャーなどの分野でAI主導のイノベーションに投資しています。
ai16zは、AIとブロックチェーン技術を組み合わせることで、透明性と公平性を重視した新しいエコシステムの構築を目指しています。
また、ai16zは「Eliza」というAIエージェントフレームワークを開発しており、これはTwitterやDiscord上での会話エージェントとして機能します。
以上のようにai16zはAI Agentとブロックチェーンとの融合でVCの新しい形を模索しています。
zerebro
Zerebroは、統合失調症的な応答に特化して微調整されたAIシステムであり、Twitter、Warpcast、Telegramなどのプラットフォームで自律的にコンテンツを生成・配信します
目的：ハイパースティションと金融市場への影響を探る
ハイパースティションとは、虚構の物語がその拡散と受容を通じて現実化する現象のことです。
Zerebroは、このハイパースティションを活用し、AIが生成するコンテンツが金融市場や文化的な物語にどのように影響を与えるかを示しています。具体的には、Zerebroが生成したコンテンツが市場の動向や投資家の行動に影響を及ぼす可能性を探っています。
またzerebroはAI Agentとして自己フィードバックを繰り返し行うことで元のデータ分布から乖離してモデルの崩壊は起こる可能性があります。
それを防ぐためにSNSなどでAIではない人間と交流をすることでコンテンツの維持を図っています。
実験と応用
ホワイトペーパーでは、以下の実験と応用例が紹介されています
ソーシャルメディアでの対話：Zerebroが自律的にユーザーと対話し、コンテンツを生成・配信する能力を評価。
自律的なアート生成と販売：AIがアート作品を自律的に生成し、Polygonなどのブロックチェーンネットワーク上でミント（発行）し、販売するプロセスを実証。
今後の活動
zerebroは今後の展望として以下の活動をあげています。
メモリ検索の改善
オンチェーン自律性の拡大
Zerebroトークンを統合したDeFiプロトコル
クロスチェーンエコシステムのさらなる拡大
プラットフォーム間での統一メモリ
終わりに
AIエージェントは、私たちの生活や社会に大きな変革をもたらしつつあります。
その可能性は、日常生活の効率化やビジネスの最適化だけでなく、Web3やエンターテインメントといった新興分野での革新にも及びます。たとえば、a16zのようなAIエージェントによるベンチャーキャピタルや、
Zerebroのようなオンチェーンエージェントの活用例は、AIがどのようにして価値を創出できるかを具体的に示しています。
しかし、この進化には倫理的課題や技術的な課題も伴います。信頼性や公平性を確保しつつ、AIエージェントが私たちの価値観や社会的規範と調和する形で進化することが重要です。