プロップファーム業界の「恣意的な介入」リスクを排除する、世界初の「契約可能な」コンプライアンス基盤を構築。
【2025年11月4日、東京】
金融コンプライアンス（RegTech）領域を専門とするAI MQL合同会社（以下、AIMQL）は本日、法的証跡の生成と監査に特化した、革新的な「多段階マルチコンセンサスAIモデル」の開発成功を発表しました。
本システムは、プロップトレーディングファーム（自己勘定取引企業）市場において、近年のMFF（My Forex Funds）事件1以降、最大の経営リスクとなっている「恣意的な介入」の疑惑1を技術的・法的に排除するために設計されました。
AIMQLは、高度なAIによる不正検知と説明可能な調査ブリーフィングを、法的に契約可能な「不可改竄SRE（Site Reliability Engineering）基盤」1と統合することで、世界で初めて「監査対応可能な技術的証跡」をサービスレベル目標（SLO）として保証するソリューションを提供します。
1. 市場の背景：MFF事件が露呈した「恣意性」という構造的脆弱性
2025年5月に棄却されたものの、CFTC（米商品先物取引委員会）対MFFの訴訟1は、プロップファーム業界全体に深刻な教訓を残しました。AIMQLの市場分析によれば、業界最大の「痛み」は、規制当局の権限そのものではなく、訴訟プロセスを通じて暴露された「恣意的な介入」の疑惑です1。
この疑惑は、プロップファームの生命線である「トレーダーコミュニティ」からの信頼を根本から揺るがしました1。
既存の競合ソリューション（Axcera, Kenmore Designなど）は、主に既知の違反を検知する「ルールベース」の機能提供にとどまっています1。これらのツールは「違反のログ（記録）」は提供できますが、「なぜその決定が下されたのか（理由）」を説明するXAI（説明可能なAI）機能を持っていません1。この「説明能力の欠如」こそが、コンプライアンス部門の決定を「恣意的」と見なされる根本的なリスク源となっていました。
AIMQLの価値提案（UVP）は、この市場ニーズに対し、「MFF事件の教訓：恣意性の排除は、“技術的証跡（AIMQL） × 人間の最終判断（顧客CCO）”の組み合わせによってのみ担保される」という明確な回答を提示します1。
2. AIMQLのソリューション：「法的・技術的不可分性」に基づく三位一体のアーキテクチャ
AIMQLのUSP（独自の強み）は、AIの技術そのものではなく、以下の3つの要素を「“鍵と鍵穴”の一体価値」として提供し、その結果（証跡）を「契約可能なSLO」として法的に保証する点にあります1。
高度な矛 （The Spear）: 「GenAI因果指紋分析」（$ArXiv:2509.15406$）1。ルールベースを超えた隠れた行動パターン（例：隠れCopy Trading）1を検知します。
法的証跡の盾 （The XAI Shield）: 「LLM支援による調査ブリーフィング」1。上記1.の検知理由を、多段階AIコンセンサスに基づき「説明」します。
不可改竄SRE基盤 （The Immutable Base）: 上記1.と2.の証跡の完全性を、国際的な法的基準（SEC 17a-4, RFC3161など）1に準拠したインフラで法的に保証します。
この「法的・技術的不可分性」こそが、競合他社による模倣を困難にする「深い堀」となります1。
3. 技術的実装：多段階マルチコンセンサスAIモデルの全貌
AIMQLの「矛」と「盾」は、単一のAIモデルが持つ固有のバイアスや幻覚（ハルシネーション）を排除し、法的証跡として耐えうる客観的かつ堅牢な「コンセンサス（合意）」を形成するため、以下の多段階アーキテクチャによって実装されています1。
第1段階（コンセンサス1）：矛 （The Spear） の実行
役割: 高速な初期監視役（シグナル検出）1。
モデル: Grok （$grok-4-fast-reasoning-latest$） 1。
プロセス: リアルタイムの市場データを5分ごとに高速分析1。事業戦略書で定義された「GenAI因果指紋分析」1に基づき、潜在的な異常行動を初期検知します。確信度70%以上でシグナルを検出した場合、第2段階の「専門家評議会」を招集します1。
第2段階（コンセンサス2）：反事実検証と偽陽性の排除
役割: 第1段階のシグナルを多角的に検証し、「誤失格」リスク1を回避する「反事実検証」1を実行します。
プロセス: 以3つの異なるAIモデルが並列処理で同時に呼び出され1、シグナルを徹底的に検証します。
第3段階（コンセンサス3）：外部検証による現実世界との照合
役割: 最終的な外部検証役1。
モデル: Perplexity （$sonar-reasoning$） 1。
プロセス: コンセンサス2で内部的な検証が完了した後、Perplexityが起動。Web検索を実行し、最新の経済ニュースや為替要因（例：日銀政策、米雇用データ）1といった「現実世界のデータ」を組み込み、シグナルが既知の外部要因によるものでないかを最終確認します。
最終段階：盾 （The XAI Shield） の生成
役割: 全コンセンサスを統合し、「LLM支援による調査ブリーフィング（草案）」1を作成します。
モデル: Grok （$grok-4-fast-reasoning-latest$） 1。
プロセス: Perplexityの回答を含むコンセンサス1～3の全情報をGrokが統合的に精査。この最終結果が、人間のコンプライアンス責任者（CCO）が確認・署名するための「調査ブリーフィング（草案）」として提示されます1。
このアーキテクチャにより、AIMQLは「相関を検知した」という曖昧な報告ではなく、「反事実検証によっても相関が崩れず、群集行動である可能性は統計的に棄却された」という、監査に耐えうる具体的な報告を可能にします1。
4. 法的基盤：「不可改竄SRE」による契約可能なSLO
AIMQLのソリューションは、AIの検知結果（矛）と説明（盾）を、「契約可能なSLO」（サービスレベル目標）として法的に保証する「不可改竄SRE基盤」1によって、技術的な「主張」から法的な「証拠」へと昇華されます。
この基盤は、SOW（作業範囲記述書）仕様1として、以下の国際的・法規的基準に準拠します。
証跡の時点存在証明 （$RFC3161$）:
収集された全証跡（検知フラグ、元データ、LLM入出力）はハッシュ化され、$RFC3161$準拠のタイムスタンプが付与されます1。これにより、「その証跡が、その特定の時刻に存在していたこと」を暗号学的に証明します。
証跡の完全性 （$SEC \ 17a-4$）:
全証跡は、米国金融規制（$SEC \ Rule \ 17a-4（f）$）1に準拠し、WORM（Write-Once, Read-Many）または監査証跡代替方式で保管されます。これにより、「一度記録された証跡が、事後に改竄されていないこと」を法的に保証します。
証跡のトレーサビリティ （$SOC \ 2$）:
証跡データへの全てのアクセスは、$SOC \ 2$準拠のアクセス監査ログ（誰が、いつ、何を見たか）を生成し、これを上記1, 2と同様に保持します1。
LLMの法的地位（人間の承認）:
SOWにおいて、「LLMの出力は補助的見解であり、最終的な“証拠”は、収集された生データ、不可改竄SREによるログ、および人間のコンプライアンス責任者による最終承認（署名）によって構成される」と明記されます1。
5. 既存RegTechソリューションとの決定的差異
AIMQLの「多段階マルチコンセンサスAI」と「不可改竄SRE基盤」の統合は、既存のRegTechソリューションとは根本的に異なるポジショニングを確立します。
分析サマリー:
対 Axcera: Axceraは「ルールベース」の検知（矛）と「ログ」（基盤）しか提供していません。MFF事件が暴いた「恣意性」の問題、すなわち「なぜ検知したのか」を説明する「盾（XAI）」が決定的に欠落しています1。
対 Kenmore Design: Kenmoreは技術的ソリューションを自社提供しておらず、AIMQLの直接的な競合ではなく、むしろAIMQLの技術を組み込むべき販売チャネルパートナーと位置付けられます1。
AIMQLは今後、大手コンサルティングファーム（PwC, Deloitteなど）1との戦略的パートナーシップを推進し、金融機関やプロップファームに対し、客観的なコンプライアンス監査サービスを提供するための技術的裏付けとして、本ソリューションを展開してまいります。
AI MQL合同会社について
AI MQL合同会社は、最先端のAI技術と堅牢な法的コンプライアンス基盤を融合させ、金融市場における「信頼」を再定義することをミッションとするRegTech企業です。我々は、「恣意性」を排除した透明かつ監査可能な技術的証跡を提供することを通じて、プロップトレーディング業界およびより広範な金融セクターの健全な発展に貢献します。
配信元企業：AI MQL合同会社
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