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AI-NATIVE INVESTMENT OPERATING SYSTEM

自社開発・検証

VEGA

市場を読むだけでなく、判断・執行・監査までを一つの運用系へ。

VEGAは、日本株の市場データと開示情報を起点に、候補抽出、複数戦略の判断、リスク制約、発注連携、約定・建玉照合、レポーティングまでを統合するAIネイティブな投資運用OSです。単一の予測AIではなく、戦略を追加・検証・運用できるプラットフォームとして設計しています。

  • Python / TypeScript
  • Multi-strategy engine
  • Broker abstraction
  • Reconciliation
  • Audit / fail-closed
VEGAが市場データと開示情報を複数戦略、リスク制御、執行、照合、監査へつなぐ技術構成図
SCOPE
Research → Ops
CORE
Multi-strategy
CONTROL
Risk + Audit

PROJECT CONTEXT

解こうとした課題

AIを導入すること自体ではなく、実務で責任を持って使い続けられる状態を設計対象にしました。

01

投資判断の材料が分散する

市場データ、適時開示、決算資料、戦略シグナルが別々に存在すると、候補抽出から判断までの時間と再現性を失います。

02

良い戦略だけでは運用にならない

バックテストの結果だけでなく、資本配分、建玉の所有、発注制約、障害時の停止まで一貫して扱う必要があります。

03

自動化には証明可能性が要る

注文したつもり、止めたつもり、最新のつもりを排し、証券会社側の事実と照合できる証跡が不可欠です。

PRODUCT VALUE

成長余地を支えるプロダクト構造

短期の機能数ではなく、戦略・顧客・運用量が増えても再利用できる基盤と、検証可能な運用知をプロダクト価値として積み上げます。

一点物のAIから、拡張できる運用基盤へ

データ取得、戦略評価、リスク、執行、照合を共通化し、戦略やデータソースを追加しても運用品質を作り直さない構造を目指しています。

運用知がソフトウェア資産として蓄積

判断根拠、設定、実行結果、停止理由を記録し、属人的な経験を再検証できる運用ルールとテストへ変換します。

顧客展開を見据えた分離設計

現行の複数paperユーザーでは設定・状態・DB・ログ・レポートを分離。顧客実口座向けは別の認証・口座・実行基盤として段階的に構築する方針です。

ARCHITECTURE

判断点を含めた処理設計

入力から成果物までを一続きの自動処理にせず、確認・停止・再開できる単位へ分けています。

  1. 01 / DATA

    情報収集

    市場データと開示情報を時点付きで取得

  2. 02 / SIGNAL

    戦略判断

    複数戦略が候補と根拠を生成

  3. 03 / RISK

    リスク制約

    資本・建玉・上限・停止条件を適用

  4. 04 / EXECUTE

    執行連携

    broker差分を吸収し、注文を一意に管理

  5. 05 / PROVE

    照合・監査

    約定・建玉・レポートを証拠で接続

IMPLEMENTATION

実装上の工夫

見栄えだけでなく、状態・権限・記録の境界がコード上でも混ざらないことを重視しました。

複数戦略を共通の運用系へ載せる

戦略ごとの候補抽出や売買判断を独立させつつ、資本配分、建玉所有、発注、照合は共通基盤で統制します。

AIと決定論的制御を分離する

AIは情報整理や仮説生成を担い、上限、禁止条件、注文形式、外部操作は検査可能なルールと型で制御します。

研究から可視化まで同じ証跡でつなぐ

paper検証、実行状態、broker結果、監査ログ、Vega Viewの表示を、時点と出所を失わない形で接続します。

QUALITY & SAFETY

品質と安全境界

できることと、意図的に自動化しないことを同じ強さで定義しています。

QUALITY

品質のための設計

  • 発注前に止める多層ガード

    資本、注文金額、建玉、実行回数、停止フラグを確認し、不明な状態では新規リスクを増やさないfail-closed設計を採用します。

  • 証券会社の事実と照合する

    ローカルの成功表示だけで完了とせず、注文、約定、建玉、所有台帳を照合し、不一致を運用上の停止理由として扱います。

  • 再実行で注文を重複させない

    日次・業務単位の一意キー、永続的な上限、完了記録を使い、再試行や再起動を前提に重複送信を抑えます。

BOUNDARY

越えない境界

  • 研究・paper・実口座を混同しない

    検証結果、paper運用、実口座経路は別の設定・状態・証拠で扱い、一つの成功を別レーンの準備完了とはみなしません。

  • 自然言語を直接注文へつながない

    外部文書を読むAIや自然言語入力にbroker権限を与えず、将来機能も型付き命令、本人確認、上限、署名、再検証を前提にします。

  • 成果を数字で誇張しない

    brokerから取得できない純資産を推定で補わず、運用成績や下落耐性は期間・出所・比較条件を検証できる場合だけ公表します。

掲載範囲:YOLXが自社開発・検証する研究・運用基盤です。2026年8月13日の監査時点では、複数paperユーザーの分離基盤と単一実口座向け経路を確認しています。複数顧客の実口座運用、自然言語による設定変更・注文は将来構想であり、現在提供中の機能ではありません。検証済み運用成績、最大ドローダウン、ベンチマーク比較は本ページでは公表していません。※投資助言・運用を行うものではありません

DELIVERABLES

開発した成果物

顧客効果の推計ではなく、今回の開発で実際に設計・実装した技術成果を示します。

投資運用エンジン

情報収集、候補抽出、複数戦略、資本配分、リスク制御を統合

paper・replay検証基盤

戦略と運用ルールを時系列で再現し、変更差分を評価

broker・照合レイヤー

発注連携、重複防止、約定・建玉・所有台帳の突合

Vega View・運用レポート

状態、根拠、結果、確認時点を人が追える可視化

この設計知見を、貴社の業務へ。

業務の流れ、データ、承認ポイントを整理し、AIが安全に働ける実装へ落とし込みます。