プロジェクト実績

AI/MQLシステムの品質と安定稼働を支える

AI MQL合同会社は、「金融技術特化型のQA・SREパートナー」として、国内外のプロップトレーディングファーム、先進的なFXブローカー、専門FinTech企業など、高度な技術と安定性を求めるお客様と共に、具体的な価値を共創してまいりました。

私たちは、単なる開発ベンダーではありません。お客様のビジネスの根幹をなす重要なAI/MQLシステム(MT4/MT5)の品質を第三者として検証(QA)し、ミッションクリティカルな安定稼働(SRE)を担保することに注力しています。

ここでは、私たちが支援させていただいたプロジェクトの中から、定量的な成果が明確な事例を抜粋してご紹介します。

【重要事項:投資助言について】

当社は金融商品取引法に基づく投資助言・代理業を行うものではありません。そのため、個別のプロジェクトにおける直接的な利益額や収益率(運用成績)は開示しておりません。本ページに記載されている「パフォーマンス指標」等は、お客様が設定された客観的な技術的指標(例:システム安定性、処理速度、リスク調整後指標など)の改善度合いを示すものです。


実績サマリー(2025年10月現在)

私たちの専門性は、システムの安定性向上、パフォーマンスの最適化、そして開発プロセスの効率化において、測定可能な成果を生み出しています。

コード スニペット

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  <text x="97.5" y="40" text-anchor="middle" class="title">累計プロジェクト数</text>
  <text x="97.5" y="85" text-anchor="middle" class="value">42<tspan class="unit" dy="0" font-size="20px">件</tspan></text>

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  <text x="282.5" y="40" text-anchor="middle" class="title">平均システム稼働率(※1)</text>
  <text x="282.5" y="85" text-anchor="middle" class="value">99.98<tspan class="unit" dy="0" font-size="20px">%</tspan></text>

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   <text x="467.5" y="40" text-anchor="middle" class="title">クリティカルバグ流出(※2)</text>
  <text x="467.5" y="85" text-anchor="middle" class="value">0<tspan class="unit" dy="0" font-size="20px">件</tspan></text>

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   <text x="652.5" y="40" text-anchor="middle" class="title">平均レイテンシ改善率</text>
  <text x="652.5" y="85" text-anchor="middle" class="value">32<tspan class="unit" dy="0" font-size="20px">%</tspan></text>
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※1 SRE(サイト信頼性エンジニアリング)保守契約を締結いただいているシステムの実績平均値。

※2 当社のQA(品質保証)プロセスを経て本番環境へリリースされたシステムにおける実績。


主要プロジェクト実績一覧

守秘義務に基づき、顧客名はイニシャルまたは伏字で表記しております。

顧客(業種・拠点)プロジェクト概要定量的な成果(運用成績・技術指標)
株式会社D様 (プロップトレーディング・日本)・適応型AIモデルのMT5統合 ・金融特化型SRE体制構築 ・第三者QAによる品質検証<span style=”color: #0055A4; font-weight: bold;”>システム平均稼働率</span>:99.5% → 99.99% (機会損失を90%以上削減) <span style=”color: #0055A4; font-weight: bold;”>平均復旧時間(MTTR)</span>:120分 → 5分以内 (95%短縮) 戦略パフォーマンス指標(※3)35%向上
株式会社R様 (FXブローカー・日本/海外)・顧客向けAI分析ツールの共同開発 ・SREによるインフラ最適化と負荷分散 ・顧客向けツールの品質保証(QA)<span style=”color: #0055A4; font-weight: bold;”>平均約定遅延(レイテンシ)</span>:50ms → 30ms (新機能追加にも関わらず40%改善) 新AIツールのアクティブ利用率65%達成 (プラットフォームの差別化に成功)
株式会社M様 (専門FinTech・資産運用・日本)・複雑なAI戦略のセキュアな実装 (Python/MQLハイブリッド構成) ・知財保護フレームワークの構築 ・厳格な第三者QA(ホワイトボックステスト)<span style=”color: #0055A4; font-weight: bold;”>AI戦略システムの実装期間</span>:想定12ヶ月 → 6ヶ月 (50%短縮) バックテストと実運用の乖離率(※4)1%未満 (極めて高い実装精度を証明) 戦略研究へのリソース再配分40%増加
A社 (プロップファーム・シンガポール)・MQL4からMQL5への大規模マイグレーション ・レガシーコードの最適化とQA<span style=”color: #0055A4; font-weight: bold;”>コード実行効率(処理速度)</span>:最適化前比で18%向上 移行に伴うロジックエラー発生率0.5%未満
F社 (ヘッジファンド・英国)・超高頻度取引(HFT)環境のSRE ・VPSおよびネットワーク構成の最適化<span style=”color: #0055A4; font-weight: bold;”>ネットワーク遅延(レイテンシ)</span>:平均5ms → 3ms未満 (40%削減) 重要局面におけるシステム停止回数:月平均3回 → ゼロ

ポリシーと注記(詳細)

  • ※3 戦略パフォーマンス指標:具体的な利益を示すものではなく、AI導入によるリスク管理の最適化や執行判断の効率化に基づき、お客様が設定された客観的な評価指標(例:シャープレシオ、ソルティノレシオ等のリスク調整後指標)の改善率を示しています。
  • ※4 バックテストと実運用の乖離率:スリッページや通信遅延などの外的要因を除いた、純粋なシステムロジックの実行精度に基づく理論値の比較です。

なぜAI MQLが選ばれるのか

  1. 金融技術への特化と専門性MQL(MT4/MT5)、AI/機械学習、そして金融インフラ(SRE)の全てに精通した専門家が、オーダーメイドのソリューションを提供します。
  2. 第三者としての品質保証(QA)単なる開発者視点ではなく、独立した第三者として品質を検証。お客様の戦略が「意図した通りに正確に動作するか」を客観的にテストし、予期せぬ損失リスクを最小化します。
  3. プロフェッショナルな知財保護体制弁護士監修の厳格な契約フレームワーク(価値共創モデル)に基づき、お客様の競争優位性の源泉である知的財産(戦略ロジック)を保護します。フリーランス市場にはない、法的・運用的な成熟度を提供します。

お問い合わせ

貴社のAI/MQLシステムにおける品質(QA)や安定稼働(SRE)に関する課題について、ぜひお気軽にご相談ください。専門コンサルタントが課題を診断し、最適なソリューションをご提案します。

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