AI エージェントの進化: チャットボットからエキスパート アシスタントまで

AI エージェントの分野が進化するにつれて、市場は当初パーソナライゼーションのみに焦点を当てていたエージェントから劇的に変化しました。

As the field of AI agents has evolved, the market has shifted dramatically from agents that were initially focused on personalization alone. In the early days, people were attracted to agents that could entertain, tell jokes, or "create a buzz" on social media. These agents did generate buzz and attention, but as the market evolved, it became clear that utility value was far more important than personalization.

AI エージェントの分野が進化するにつれて、市場は当初パーソナライゼーションのみに焦点を当てていたエージェントから劇的に変化しました。初期の頃、人々はソーシャルメディア上で楽しませたり、ジョークを言ったり、「話題を生み出す」ことができるエージェントに惹かれました。これらのエージェントは話題と注目を生み出しましたが、市場が進化するにつれて、パーソナライゼーションよりも利用価値の方がはるかに重要であることが明らかになりました。

Many agents that focused on personalization generated huge attention when they were launched, but eventually faded into obscurity because they failed to provide value beyond surface-level interactions. This trend highlights a key lesson: in the Web3 space, substantive value takes precedence over superficial effects, and practicality trumps novelty.

パーソナライゼーションに焦点を当てたエージェントの多くは、立ち上げ時に大きな注目を集めましたが、表面レベルのインタラクションを超える価値を提供できなかったため、最終的には目立たなくなりました。この傾向は重要な教訓を浮き彫りにしています。Web3 分野では、実質的な価値が表面的な効果よりも優先され、実用性が新規性よりも優先されます。

This evolution is in line with the transformation of the Web2 AI field. Specialized large language models (LLMs) are being developed to meet the specific needs of niche areas such as finance, law, and real estate. These models focus more on accuracy and reliability, making up for the shortcomings of general AI.

この進化は、Web2 AI 分野の変革と一致しています。金融、法律、不動産などのニッチ分野の特定のニーズを満たすために、特化した大規模言語モデル (LLM) が開発されています。これらのモデルは、精度と信頼性により重点を置き、一般的な AI の欠点を補っています。

The limitation of general AI is that it can often only provide "almost" answers, which is unacceptable in some scenarios. For example, a popular model may only be 70% accurate on a specific professional problem. This may be sufficient for daily use, but it can have disastrous consequences in high-stakes scenarios such as court decisions or major financial decisions. This is why professional LLMs that are finely tuned to achieve 98-99% accuracy are becoming increasingly important.

一般的な AI の制限は、多くの場合、「ほぼ」の答えしか提供できないことですが、これは一部のシナリオでは受け入れられません。たとえば、一般的なモデルは、特定の専門的な問題に関して 70% の精度しかない可能性があります。これは日常的な使用には十分かもしれませんが、裁判所の判決や重大な財務上の決定など、一か八かのシナリオでは悲惨な結果を招く可能性があります。このため、98 ～ 99% の精度を達成するように細かく調整されたプロフェッショナル LLM がますます重要になっています。

So the question is: Why choose Web3? Why not let Web2 dominate the professional AI field?

そこで質問は、なぜ Web3 を選択するのかということです。なぜ Web2 が専門的な AI 分野を独占しないのでしょうか?

Web3 has several significant advantages over traditional Web2 AI:

Web3 には、従来の Web2 AI に比べていくつかの重要な利点があります。

Web3 AI EcosystemIn the Web3 AI agent ecosystem, we see that each ecosystem improves its capabilities by integrating new features and opening up new application scenarios. From Bittensor subnets to Olas, Pond, and Flock, these ecosystems are building more interoperable and functional agents. At the same time, easy-to-use tools such as SendAI's Solana Agent Kit or Coinbase CDP SDK are also emerging.

Web3 AI エコシステムWeb3 AI エージェント エコシステムでは、各エコシステムが新機能を統合し、新しいアプリケーション シナリオを開くことによって機能を向上させていることがわかります。 Bittensor サブネットから Olas、Pond、Flock に至るまで、これらのエコシステムはより相互運用性が高く機能的なエージェントを構築しています。同時に、SendAI の Solana Agent Kit や Coinbase CDP SDK などの使いやすいツールも登場しています。

These ecosystems are building AI applications that prioritize utility:

これらのエコシステムは、実用性を優先した AI アプリケーションを構築しています。

Individual agents focused on real use casesOutside the ecosystem, individual agents in specialized fields are also emerging. For example:

実際のユースケースに焦点を当てた個別エージェントエコシステムの外では、専門分野の個別エージェントも登場しています。例えば：

This shift from “chatbots chatting away on social media” to “experts sharing professional insights” is here to stay.

「ソーシャルメディア上でおしゃべりするチャットボット」から「専門的な洞察を共有する専門家」へのこの変化は今後も続きます。

The future of AI agents lies not in chatbots that chat casually, but in expert agents in various professional fields that deliver value and insights in an engaging way. These agents will continue to create mindshare and guide users to actual products, whether it is a trading terminal, tax calculator or productivity tool.

AI エージェントの未来は、気軽にチャットするチャットボットではなく、魅力的な方法で価値と洞察を提供するさまざまな専門分野の専門エージェントにあります。これらのエージェントは今後もマインドシェアを創出し、取引端末、税計算機、生産性ツールなど、実際の製品にユーザーを誘導していきます。

Where will value be concentrated?The biggest beneficiaries will be the proxy L1 and coordination layers.

価値はどこに集中するのでしょうか?最大の受益者は、プロキシ L1 層と調整層になります。

Final ThoughtsThe narrative of AI applications that prioritize practicality has just begun. Web3 has a unique opportunity to carve out a space where AI agents can not only entertain, but also solve practical problems, automate complex tasks, and create value for users. 2025 will witness the transition from chatbots to collaborative assistants, and specialized LLMs and multi-agent orchestration will redefine the perception of AI.

最後に実用性を優先した AI アプリケーションの物語はまだ始まったばかりです。 Web3 には、AI エージェントが楽しむだけでなく、実際的な問題を解決し、複雑なタスクを自動化し、ユーザーに価値を生み出すことができるスペースを切り開くユニークな機会があります。 2025 年にはチャットボットから協調アシスタントへの移行が見られ、特化した LLM とマルチエージェント オーケストレーションによって AI の認識が再定義されるでしょう。

While Web2 and Web3 will gradually merge, the open, collaborative nature of Web3 will lay the foundation for the most innovative breakthroughs. It is no longer about "AI agents with personality", but about agents that can provide practical value and create meaningful impact. It is worth paying attention to agentic L1, coordination layer, and emerging AI applications. The era of agency has arrived, and this is just the beginning.

Web2 と Web3 は徐々に統合されますが、Web3 のオープンで協調的な性質は、最も革新的なブレークスルーの基礎を築くでしょう。それはもはや「個性を持った AI エージェント」ではなく、実用的な価値を提供し、有意義な影響を生み出すことができるエージェントのことです。エージェント L1、調整層、および新たな AI アプリケーションに注目する価値があります。代理店の時代が到来しましたが、これはほんの始まりにすぎません。