SRE

市場の極限状態における生存戦略 フラッシュクラッシュとブラック・スワンが示す、次世代取引システムの要件

序論：単なる過去の教訓を超えて – 市場の激震を不可避なシステム・ストレステストとして捉える

本稿の目的は、過去に金融市場を揺るがした暴落劇を、単なる歴史的事象として回顧することではない。2019年のフラッシュクラッシュ、2022年のポンド危機、そして2015年のスイスフラン・ショックは、現代のアルゴリズム主導市場が定期的に直面する、構造的かつ不可避な「ストレステスト」として分析されるべきである。これらの出来事は、稀な例外ではなく、システムの限界を暴き出す必然的な事象として理解されなければならない。

本稿の主題は明確である。これらの事例は、静的なルールベースのリスク管理や、正常な市場環境（Normal Regime）のみを前提とした取引システムが、極端なテールリスクの前では本質的に無力であることを証明している。市場で生き残り、さらには競争優位性を確立するためには、システムの設計思想、リスク管理、そして知能（インテリジェンス）の在り方そのものに、根本的なパラダイムシフトが求められる。本稿では、これらの事象の深層を技術的観点から解剖し、次世代の取引システムが満たすべき強靭性（Resilience）と能動的知性（Proactive Intelligence）の要件を定義する。これは、過去の失敗を嘆くための分析ではなく、未来の成功を設計するための技術的ロードマップである。

第1章：流動性真空の解剖学 – 2019年「アップルショック」フラッシュクラッシュ

事象の概要

2019年1月3日の早朝、外国為替市場の流動性が年間を通じて最も低い時間帯の一つ、すなわち東京市場の開場前かつニューヨーク市場の終了後というタイミングで、USD/JPYは数分間のうちに約109円から104円へと、約5円（500pips）に達する劇的な急落を経験した 1。この暴落は、Apple社が中国での売上高見通しを下方修正したことが直接的な引き金とされているが、その異常な値動きの本質的な原因は、マクロ経済ニュースそのものではなく、現代市場のミクロ構造に深く根差していた。

技術的分析

流動性の枯渇

この時間帯は、世界の主要な金融センターが活動を停止しており、伝統的なマーケットメーカーの数が激減する。さらに、市場の流動性の大部分を供給しているHFT（高頻度取引）アルゴリズムの多くも、この時間帯の固有のリスクを避けるために活動レベルを意図的に抑制するか、完全に停止している 2。その結果、オーダーブック（板情報）は極端に薄くなり、通常であれば市場に吸収されるはずの比較的小規模な売り注文でさえも、価格を大きく変動させることが可能な状態、すなわち「流動性の真空」が発生していた。

アルゴリズムの連鎖反応

Apple社のニュースをきっかけとした最初の売り注文が、この脆弱な市場構造のトリガーとなった。初期の価格下落を検知した他のアルゴリズム群が、事前にプログラムされた静的なリスク許容度に基づき、機械的にストップロス注文や新規の売り注文を連鎖的に発注した 2。しかし、流動性の真空状態にあったオーダーブックには、これらの売り注文を受け止めるだけの十分な買い注文が存在しなかった。その結果、売り注文は次々と低い価格水準で約定せざるを得ず、価格下落がさらなるアルゴリズムの売りを誘発するという、自己増殖的な負のフィードバックループが形成された 3。これは、個々のアルゴリズムが合理的なリスク管理ロジックに従って行動した結果、市場全体としては非合理的で破壊的な結果を招いた典型例である。

高レバレッジ口座への影響

レバレッジ1,000倍といった極端な設定の取引口座は、わずか0.1%（USD/JPYであれば約10pips）の不利な価格変動で、証拠金の全てを失いマージンコールが発生する計算となる 5。500pipsという変動幅は、そのような口座にとって議論の余地なく、即時かつ壊滅的な損失を意味した。多くの個人投資家が、自身の戦略の優劣とは無関係に、市場構造の脆弱性によって強制的に市場から退場させられたのである。

深層的構造

このフラッシュクラッシュが暴き出した核心的な問題は、「アルゴリズムによる流動性のパラドックス」と呼ぶべき現象である。正常な市場環境下において、極めて狭いスプレッドと厚い流動性を提供するまさにそのHFTアルゴリズム群が、ひとたび市場に異常な兆候を検知すると、そのリスク管理ロジックに従って一斉にかつ即座に流動性の供給を停止する 2。この行動は、個々のHFTファームにとっては自己資本を守るための合理的な判断である。しかし、市場参加者の多くが同様のロジックでプログラムされているため、その集合的な結果として、彼らは流動性の供給者から、ボラティリティを増幅させる存在へと変貌する。

これは特定の誰かによる意図的な市場操作ではなく、独立した多数のアクターが、それぞれ自己の利益のために合理的に設計されたルールに従った結果として生じる「創発的特性」である。この事実は、単に自動売買システムを構築するだけでは不十分であり、それが稼働する市場環境の文脈、特に流動性レジームを動的に評価し、それに応じて自己の振る舞いを適応させる能力が不可欠であることを示唆している。全ての時間帯や市場環境を等質のものとして扱うシステムは、構造的に欠陥を抱えていると言わざるを得ない。AI MQLが提供するソリューションは、まさにこの文脈認識能力をシステムに組み込むことを中核としている。

第2章：マクロからミクロへの伝播 – 2022年英国債危機とポンド暴落

事象の概要

2022年9月23日、英国のトラス新政権は、財源の裏付けが不明確なまま、過去50年で最大規模となる減税策と、それを賄うための大規模な国債増発計画を発表した 8。この政策は、インフレ抑制のために利上げを進めるイングランド銀行の金融政策と真っ向から矛盾するものであり、市場の信認を完全に失墜させた 9。その結果、英国の財政規律に対する深刻な懸念から英国債（ギルト）と英ポンドが同時に、かつ猛烈な勢いで売られる「トリプル安」が発生 8。特にGBP/USDは、数日のうちに1.12台から一時1.03台まで約900pipsという歴史的な暴落を記録した。

技術的分析

信認の崩壊とレジームチェンジ

この事象は、ファンダメンタルズ、すなわち一国の財政政策に対する市場の拒絶反応が、いかに急速かつ暴力的に金融資産価格に織り込まれるかを示す教科書的な事例となった 9。市場は、比較的安定し、予測可能であった状態から、極度の高ボラティリティと低信頼性が支配する「クライシス」状態へと、事実上瞬時に移行した。このような急激な「レジームチェンジ」は、過去のデータに基づいた統計的なボラティリティ予測モデルを全くの無意味に変えてしまう。多くのアルゴリズム取引システムは、このような市場の質的な変化を検知・解釈する能力を持たず、機能不全に陥った。

高レバレッジ口座の破綻

2019年のフラッシュクラッシュが特定の時間帯の流動性枯渇に起因したのとは対照的に、このポンド暴落は、世界で最も流動性が高いとされる主要取引時間中に、明確なファンダメンタルズ要因によって引き起こされた。900pipsという変動規模は、たとえ10倍程度の比較的穏当なレバレッジ設定であっても、多くの口座をロスカット、あるいはそれを超える追証発生へと追い込むのに十分であった。これは、リスク管理が単なるテクニカル指標の監視だけでは不十分であることを明確に示している。

深層的構造

このポンド危機が示す重要な教訓は、取引システムが考慮すべきリスクの範囲は、市場のミクロ構造（レイテンシー、スリッページ等）だけに限定されないということである。システムは、より高次のマクロ経済的なレジームの変化を認識し、それに対応できなければならない。単に価格と出来高のデータのみを分析し、約定の最適化だけを目指すシステムは、市場の信頼感やセンチメントといった、より大きな潮流の変化に対して盲目である。

トラス政権の予算案は、公に発表された明確なマクロレベルのイベントであった 8。単純なトレンド追随型のアルゴリズムは、この売り圧力に追随してクラッシュを加速させ、一方でミーン・リバージョン（平均回帰）型のアルゴリズムは、下落し続ける市場を買い向かい、壊滅的な損失を被ったであろう。いずれのアプローチも、G7構成国の一員である英国の財政政策に対する根本的な信認が崩壊したという「文脈」を理解していない。

真に先進的なシステムに求められるのは、価格データを越えた知性である。それは、ニュースのセンチメント分析、マクロ経済指標、そして資産クラス間の相関関係の変化（例えば、国債利回りと為替レートの相関）といった多様な情報源を統合し、現在の市場が「正常」「高ボラティリティ」「クライシス」のいずれの状態にあるのかを分類する、AI駆動型の「市場レジーム変化検知」機能である 10。そして、検知されたレジームに応じて、リスクパラメータ、ポジションサイズ、さらには稼働させる戦略の選択といったシステムの根幹的な振る舞いを、動的かつ自動的に変更する能力が不可欠となる。これこそが、AI MQLが「矛（ほこ）」として提供するカスタムAIソリューションの中核をなす価値である 12。

第3章：究極のシステミック・フェイラー – 2015年スイスフラン・ショック

事象の概要

2015年1月15日、スイス国立銀行（SNB）は、市場に対して一切の事前警告を行うことなく、3年以上にわたり維持してきた対ユーロでの為替レート上限（1ユーロ = 1.20スイスフラン）を突如として撤廃すると発表した 1。この上限は、欧州債務危機の最中にフランへの過度な資金流入（フラン高）を防ぐための最後の砦と見なされており、市場参加者の多くがその維持を信じていた。発表直後、EUR/CHFはわずか数分の間に30%以上、pipsにして約3,000pipsという、現代為替市場の歴史上例を見ない規模で暴落した 13。

技術的分析

オーダーブックの完全な崩壊と価格の不連続性

この事象を他の市場暴落と一線を画すものにしている最大の特徴は、単なる流動性の低下ではなく、「価格の不連続性」である。1.20という上限価格付近には、SNBによる介入への期待から、膨大な量の買い注文が集中していた。しかし、上限撤廃の発表と同時に、これらの買い注文と、それに依存してロングポジションを保有していたトレーダーの存在基盤が一瞬にして消滅した。その結果、次に意味のある規模の買い注文が存在したのは、遥か下方の価格水準であった。これにより、価格は連続的に下落するのではなく、1.20近辺から1.00を割り込む水準まで、中間の価格帯が一切存在しない状態で「ジャンプ（ギャップダウン）」したのである。

ロスカット注文の不発と悲劇的なスリッページ

この価格の不連続性は、標準的なリスク管理ツールであるストップロス注文を完全に無力化した。例えば、1.1950にストップロスの売り注文を設定していたとしても、その価格で取引に応じる買い手が市場に物理的に存在しないため、注文は執行され得なかった 15。ブローカーのシステムは、次に執行可能な価格を探し求め、それが例えば0.9000であった場合、そこで初めてロスカットが成立する。この結果、トレーダーは想定していた損失額の数十倍、場合によっては数百倍もの損失を被り、預託した証拠金を大幅に超える追証（マージンコール）が発生した 15。国内FX業者だけでも、約34億円もの追証が発生したと報告されている 15。

ブローカーの連鎖破綻

トレーダーが支払不能に陥った巨額のマイナス残高は、最終的にブローカーが損失として負担せざるを得ない。この連鎖反応により、英国の大手ブローカーであったAlpari UKは経営破綻に追い込まれ、米国のFXCMは巨額の顧客損失（約2億2500万ドル）をカバーするために緊急の資本注入を必要とするなど、世界中の複数のブローカーが破綻または閉鎖に追い込まれた 15。この事実は、トレーダーが直面するリスクが、自己のポジション管理能力というミクロなレベルを超え、取引の相手方であるブローカーの財務健全性、すなわち「カウンターパーティーリスク」というマクロなレベルにまで及ぶことを、市場全体に痛感させた象徴的な事件であった 20。

深層的構造

スイスフラン・ショックは、市場参加者にとっての「リスク」の定義を根底から覆した。この事件が証明したのは、リスク管理とは単なるアルゴリズム上の問題ではなく、システムアーキテクチャ、インフラストラクチャ、そしてビジネスの継続性計画を含む、包括的かつ全体的な課題であるということである。失敗の連鎖は、個々の取引アルゴリズムから始まり、ブローカーのリスク管理エンジンを貫通し、ブローカー自身のバランスシートを直撃し、最終的にはトレーダーの全資本を破壊するに至った。

この教訓は、AI MQLがターゲットとするプロップトレーディングファームや専門FinTech企業といった高度な顧客層にとって、極めて重い意味を持つ。彼らのビジネスの存続は、自社開発の取引戦略の優位性だけに依存しているわけではない。サーバー、ネットワーク、ブローカーとの接続性、そしてプライムブローカー自身の健全性を含む、取引執行に関わる全てのスタックの強靭性に依存しているのである 21。

この構造的リスクこそが、AI MQLがカスタムAIソリューション（矛）の提供に際し、堅牢なSRE（サイト信頼性エンジニアリング）保守契約（盾）を必須とする理由である 12。我々が提供する「盾」とは、単にクライアントの自動売買システム（EA）を稼働させ続けることではない。それは、サーバーの物理的健全性からネットワークの遅延、ブローカーとのAPI接続の安定性まで、取引執行のライフサイクル全体を監視し、このような究極的なシステミック・フェイラーに耐えうるよう、アーキテクチャレベルでの強靭性を設計・維持することなのである。

第4章：安全という幻想：伝統的リスク管理の体系的破綻

これまでに分析した3つの事例は、それぞれ異なる引き金と市場力学によって引き起こされたが、その根底には共通した構造的欠陥が存在する。それは、静的で事後的な伝統的リスク管理手法が、動的で非線形な現代市場の現実に全く対応できなかったという事実である。

  • プリセット・ロジックの限界: 「価格がXまで下落したら売る」という単純なストップロス注文は、市場の連続性を前提としている。スイスフラン・ショックが示したように、価格がXという水準を飛び越えてしまった場合、このロジックは機能しない。これは、稀なケースではなく、設計上の本質的な欠陥である。
  • 過去データへの過信: 過去のボラティリティや資産間の相関関係に基づいて算出されるVaR（Value at Risk）のような統計的リスク指標は、前例のないイベント（ブラック・スワン）や急激なレジームチェンジの前では無力である。ポンド危機は、市場の振る舞いが政治的・経済的要因によって根本的に、かつ予測不能な形で変化しうることを示した。
  • 流動性リスクの軽視: 多くの取引システムやリスク管理モデルは、市場には常に十分な流動性が存在するということを、暗黙の、しかし危険な前提としている。フラッシュクラッシュは、流動性こそが最も脆弱な資源であり、危機的状況においては真っ先に失われるものであることを明確に示している。

これらの体系的破綻をより明確に理解するため、以下に3つの事象の比較分析を示す。

表1: 主要な為替市場ショックの比較分析

事象 (Event)主要因 (Primary Trigger)所要時間 (Duration)変動幅 (Magnitude)主要な技術的破綻点 (Primary Technical Failure Point)最終的な影響 (Ultimate Impact)
2019年 USD/JPY フラッシュクラッシュ低流動性下のアルゴリズム連鎖数分~$500$ pips流動性の蒸発とオーダーブックの空洞化高レバレッジ口座の壊滅
2022年 GBP/USD 急落財政政策への信認失墜数時間~$900$ pipsボラティリティ・レジームの急変多数の口座破綻
2015年 EUR/CHF スイスフラン・ショック中央銀行の政策転換数分~$3,000$ pips価格の不連続性とカウンターパーティーリスクの顕在化複数のブローカー破綻

この表が示すように、破綻の直接的な原因や影響の規模は事象ごとに異なるが、「既存の前提が覆された時にシステムが対応できなかった」という点では完全に共通している。次世代の取引システムは、この「前提の崩壊」そのものを設計思想の中心に据えなければならない。

第5章：強靭性の基礎構造：現代システムアーキテクチャにおける「盾」

これまでの分析は、取引戦略（アルファ）がいかに優れていても、それを実行する基盤インフラが脆弱であれば、全てが無に帰すという厳しい現実を突きつけている。したがって、次世代取引システムの構築は、まず何よりも強靭な「盾」を築くことから始めなければならない。これは、AI MQLが顧客とのエンゲージメントにおいて最も重視する基本原則である 12。

Site Reliability Engineering (SRE)の導入

SREは、単なるサーバーの死活監視や保守作業を意味するものではない。それは、システムの信頼性をソフトウェア・エンジニアリングの課題として体系的に捉え、自動化、計測、そして継続的な改善を通じて、サービスの可用性とパフォーマンスを保証するための先進的な規律である 23。取引システムというミッションクリティカルな領域において、SREは以下の要素を通じて「盾」を構築する。

  • 徹底した監視と計測: CPU使用率やメモリといった基本的なメトリクスに加え、取引執行のレイテンシー、スリッページ、ブローカーAPIからの応答時間、エラーレートなどをミリ秒単位で常時監視する。
  • エラーバジェットとSLO（サービスレベル目標）: 「障害ゼロ」という非現実的な目標ではなく、「許容可能な障害レベル（エラーバジェット）」を定義する。このバジェット内で新機能のリリースを行い、バジェットを使い果たした場合は、信頼性向上のための作業を最優先する。これにより、革新のスピードと安定性のバランスをデータに基づいて管理する。
  • 自動化された障害対応: 障害発生時に人間が手動で介入するのではなく、システムが自動的に問題を検知し、フェイルオーバー（待機系への切り替え）や自己修復を行うメカニズムを組み込む。これにより、復旧までの時間（MTTR）を劇的に短縮する。

カオス・エンジニアリングによる能動的な脆弱性検証

「盾」の真価は、平時ではなく有事にこそ問われる。カオス・エンジニアリングとは、本番環境またはそれに酷似したステージング環境において、意図的に障害を注入し、システムがそれにどう耐え、どう回復するかを実験する、極めて能動的な信頼性検証手法である 24。

金融取引システムの文脈におけるカオス・エンジニアリングの実験シナリオは、過去の市場ショックから直接導き出すことができる 27。

  • シナリオ1（フラッシュクラッシュ対策）: ネットワーク遅延の注入。「ブローカーからの価格フィードが5秒間停止する」「約定応答に意図的に3秒の遅延を発生させる」といった実験を行い、システムが異常なレイテンシーを正しく検知し、安全に取引を停止できるか、あるいはデータの欠損を適切に処理できるかを検証する。
  • シナリオ2（スイスフラン・ショック対策）: 依存関係の切断。「プライマリーブローカーへの接続を強制的に切断する」実験を行い、システムがバックアップブローカーへ瞬時に、かつ自動的にフェイルオーバーできるかを確認する。

これらの実験は、未知の脆弱性を本番環境で露呈する前に発見し、修正する機会を提供する。それは、過去の災害から学ぶという受動的な姿勢から、未来に起こりうる災害を予測し、それに備えるという能動的な姿勢への根本的な転換を意味する。

このアプローチは、金融ITにおける伝統的な思想からの哲学的な転換を要求する。伝統的なアプローチが、厳格な変更管理と冗長化によって「障害の発生を防ぐこと（MTBF: 平均故障間隔の最大化）」に主眼を置いていたのに対し、SREとカオス・エンジニアリングは、「障害は不可避である」という現実を直視し、「障害発生からいかに迅速に自動回復するか（MTTR: 平均修復時間の最小化）」に焦点を当てる 23。プロップトレーディングファームのように、システムそのものが事業の生命線である組織にとって、この哲学の採用はもはや選択肢ではなく、プロフェッショナルとして事業を継続するための必須条件である。これこそが、AI MQLが本番稼働システムに対してSRE契約、すなわち「盾」の装備を非交渉の必須要件として位置づける理由に他ならない 12。

第6章：インテリジェント・エッジ：能動的リスク回避のためのAIという「矛」

強靭なインフラストラクチャである「盾」がシステムの生存を保証する一方で、市場における競争優位性（アルファ）を生み出し、利益を最大化するのは、市場の微細な変化を捉え、リスクを能動的に回避、あるいは利用する知性、すなわち鋭利な「矛」である。AI（人工知能）およびML（機械学習）技術は、この「矛」をかつてないレベルにまで先鋭化させる。

AI/ML技術の戦略的応用

静的なルールや過去の統計モデルを超え、AI/MLは取引システムに動的な適応能力をもたらす。

  • 市場レジーム変化検知 (Market Regime Change Detection): 隠れマルコフモデル（HMM）や深層学習といった技術は、ボラティリティ、資産間の相関、取引量、オーダーブックの深さといった多数の市場特徴量をリアルタイムで分析する。これにより、市場が「低ボラティリティ・トレンド相場」から「高ボラティリティ・レンジ相場」、あるいはポンド危機で見られたような「クライシス相場」へと質的に移行する兆候を検知することが可能になる 10。検知されたレジームに応じて、アルゴリズムは自動的にリスク許容度を引き下げ、ポジションサイズを縮小し、あるいは特定の高リスク戦略を停止するといった、自己防衛的な適応行動をとることができる。
  • リアルタイム異常検知 (Real-Time Anomaly Detection): AIモデルは、取引フロー、オーダーブックの厚み、気配値のスプレッドといったミクロなデータを常時監視し、フラッシュクラッシュの前兆となりうる異常なパターンを学習する 29。例えば、「特定価格帯のビッド（買い注文）が統計的に有意な速さで減少している」といった、静的なルールでは捉えきれない「市場の雰囲気」の変化をデータから読み取り、トレーダーやリスク管理者に早期警告を発することが可能となる。
  • 人間とAIの協調 (Human-in-the-Loop – HITL): AIは万能ではなく、その判断は常に確率的なものである。特に金融という領域において、AIの役割は人間の意思決定者を完全に置き換えることではなく、その能力を拡張し、より高度な判断を支援することにある 31。AIが検知した異常やレジーム変化のアラートは、最終的な判断を下す専門家（トレーダー、リスクマネージャー）への高品質なインプットとして機能する。AIが「何が起きているか（What）」をデータに基づき提示し、人間がその文脈を解釈し「なぜそれが重要で、どう対処すべきか（Why/How）」を判断する。このハイブリッドな意思決定モデルこそが、最も堅牢かつ効果的である 34。
  • 説明可能なAI (Explainable AI – XAI): 金融のような規制が厳しく、高い説明責任が求められるハイステークスな領域では、AIの判断が「ブラックボックス」であってはならない 30。なぜAIが「レジーム変化の可能性が高い」と判断したのか、その根拠となった主要な特徴量（例：VIX指数の急騰、特定通貨オプションのインプライド・ボラティリティの変化、ニュースセンチメントの悪化など）を人間が理解できる形で提示するXAI技術は不可欠である 37。これにより、意思決定者はAIからの情報を盲信するのではなく、批判的に吟味し、自信を持って的確なアクションを取ることが可能になる 39。

以下の表は、伝統的なリスク管理と、AI MQLが提唱・実装するモダンなアプローチとの間のパラダイムシフトを要約したものである。

表2: アルゴリズム取引におけるリスク管理のパラダイムシフト

観点 (Aspect)伝統的アプローチ (Traditional Approach)AI MQLのモダンアプローチ (Modern AI MQL Approach)
リスク検知静的ストップロス、インジケーターの閾値AIによる動的なレジーム変化・異常検知
システム設計モノリシックなEA、障害発生後の手動対応SRE原則に基づく分散システム、カオス・エンジニアリングによる事前検証
運用哲学障害ゼロを目指す（Hope for the best）障害は不可避とし、迅速な自動回復を重視
開発プロセス開発者とトレーダーの分離専門家が介在するHITL、XAIによる判断根拠の透明化
提供価値コードの納品戦略的パートナーシップによる価値共創

このシフトは、単なる技術のアップグレードではなく、リスクに対する思想そのものの進化である。それは、市場の不確実性をコントロールしようとする試みから、不確実性を受け入れ、それに適応し、生き残るためのシステムを構築するという思想への転換なのである。

結論：脆弱性から反脆弱性へ – 新たなFinTechパートナーシップの必要性

本稿で分析した市場の極限状態は、脆弱なシステムを無慈悲に破壊する一方で、適切に設計されたシステムにとっては、その強靭性を証明し、競合他社が市場から脱落する中で利益を上げる絶好の機会ともなりうる。これは、Nassim Nicholas Talebが提唱した「反脆弱性（Antifragility）」、すなわち、ランダム性やストレスに晒されることで、逆にパフォーマンスが向上するという特性の概念に他ならない。

今日の市場で長期的に成功を収めるために必要なのは、もはや単一の優れた自動売買プログラム（矛）ではない。それは、あらゆる市場の混乱に耐えうる強靭なインフラストラクチャ（盾）と、市場環境の変化にリアルタイムで適応する高度な知性（矛）が、分かちがたく統合された、包括的な取引オペレーション・システムである。このような高度なシステムは、既製品のソフトウェアや安価なフリーランスの労働力を組み合わせるだけでは決して構築不可能である。それは、金融工学、機械学習、そしてエンタープライズレベルのシステムアーキテクチャに関する深い専門知識を持つ戦略的パートナーとの、緊密な「価値共創」を通じてのみ実現される。

AI MQL合同会社は、まさにこの価値共創を実現するために設立されたFinTechパートナーである 12。我々は、単にコードを納品する技術ベンダーではない。我々は、クライアントのビジネスと一体となり、市場が提示する最も困難な課題に共に立ち向かうための、技術的かつ戦略的な基盤を共同で築き上げる。市場の次なる激震は、「いつか」ではなく「いずれ必ず」訪れる。その時に備えるための対話は、今、始めなければならない。

引用

  1. FXのフラッシュクラッシュに注意？過去事例や前兆を理解して大損 …,  2025年10月参照  https://www.hfm.com/int/jp/blog/fx-flash-crash/
  2. フラッシュクラッシュとは？原因、事例、そして重要なポイント …,  2025年10月参照  https://www.ebc.com/jp/forex/270145.html
  3. ヘッジファンドのHFT・HST（高頻度・高速取引）の全貌：超高速 …,  2025年10月参照  https://hedgefund-direct.co.jp/column/hedgefund/%E3%83%98%E3%83%83%E3%82%B8%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%B3%E3%83%89%E3%81%AEhft%E3%83%BBhst%EF%BC%88%E9%AB%98%E9%A0%BB%E5%BA%A6%E3%83%BB%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%8F%96%E5%BC%95%EF%BC%89%E3%81%AE%E5%85%A8/
  4. フラッシュクラッシュ（Flash Crash）とは？対策はある？ | 株のことならネット証券会社【三菱UFJ eスマート証券】,  2025年10月参照  https://kabu.com/kabuyomu/money/1102.html
  5. FX取引に係る主なリスク | FFAJの学ぼう！FX,  2025年10月参照  https://www.ffaj.or.jp/learning/?p=31
  6. FXのロスカットとは？計算方法や回避のコツ3つをわかりやすく解説 – インヴァスト証券,  2025年10月参照  https://www.invast.jp/blogs/losscut/
  7. 株式等の 頻度取引 – 国立国会図書館デジタルコレクション,  2025年10月参照  https://dl.ndl.go.jp/view/download/digidepo_10337836_po_0960.pdf?contentNo=1
  8. 英ポンド急落～英国金融市場の混乱は世界に波及するか | 三井住友 …,  2025年10月参照  https://www.smd-am.co.jp/market/ichikawa/2022/09/irepo220928/
  9. 【調査資料】トラスショックは本当に減税が要因だったのか？ – 村上ゆかり（ムラカミユカリ）,  2025年10月参照  https://go2senkyo.com/seijika/178686/posts/1088093
  10. Market Regime Change Detection with ML – QuestDB,  2025年10月参照  https://questdb.com/glossary/market-regime-change-detection-with-ml/
  11. What is TradeGPT? A Complete Guide to the AI Trading Assistant – WunderTrading,  2025年10月参照  https://wundertrading.com/journal/en/reviews/article/what-is-tradegpt
  12. AI MQL事業戦略書 (改訂版 v6.0 – 価値共創モデル).pdf
  13. スイス中銀がフラン安政策をやめた理由 – SWI swissinfo.ch,  2025年10月参照  https://www.swissinfo.ch/jpn/business/%E3%82%B9%E3%82%A4%E3%82%B9%E4%B8%AD%E9%8A%80%E3%81%8C%E3%83%95%E3%83%A9%E3%83%B3%E5%AE%89%E6%94%BF%E7%AD%96%E3%82%92%E8%BE%9E%E3%82%81%E3%81%9F%E7%90%86%E7%94%B1/47906964
  14. 前触れなしのスイスフラン・ショックを探る,  2025年10月参照  https://search.sbisec.co.jp/v2/popwin/info/fund/report/fund_shiryou150122w.pdf
  15. 【2025年最新版】海外FX追証なし完全ガイド｜借金リスクゼロの仕組みとおすすめ業者7社を徹底比較 – InterFM,  2025年10月参照  https://www.interfm.co.jp/finance/forex-no-margin-call/
  16. ２０１５年１月１５日のスイスフランショックについて – 金融トラブルは金融被害に強い弁護士に相談｜麹町大通り総合法律事務所,  2025年10月参照  https://www.kinyu-torihiki.com/p050/
  17. スイスフランショックの真相とは？原因とトレーダーがとるべき対策を徹底解説 – HFM,  2025年10月参照  https://www.hfm.com/int/jp/blog/swiss-franc-shock/
  18. 「スイスフランショック」の余波世界に、為替業者が破綻｜会社 …,  2025年10月参照  https://shikiho.toyokeizai.net/news/0/58300
  19. スイスショックでアルパリUKが破綻！スイスフラン大暴騰で損失をカバーできず – ザイFX！,  2025年10月参照  https://zai.diamond.jp/articles/-/171207
  20. Financial Stability Paper No. 41 – January 2017 – Gauging market dynamics using trade repository data: the case of the Swiss franc de-pegging – Bank of England,  2025年10月参照  https://www.bankofengland.co.uk/-/media/boe/files/financial-stability-paper/2017/gauging-market-dynamics-using-trade-repository-data.pdf
  21. Final notice from PRA to Credit Suisse – Bank of England,  2025年10月参照  https://www.bankofengland.co.uk/-/media/boe/files/prudential-regulation/regulatory-action/final-notice-from-pra-to-credit-suisse.pdf
  22. CREDIT SUISSE GROUP SPECIAL COMMITTEE OF THE BOARD OF DIRECTORS REPORT ON ARCHEGOS CAPITAL MANAGEMENT – SEC.gov,  2025年10月参照  https://www.sec.gov/comments/s7-32-10/s73210-20113776-265983.pdf
  23. Embracing SRE: Your Bank’s Path to DORA Compliance and Operational Excellence,  2025年10月参照  https://www.coforge.com/what-we-know/blog/your-banks-path-to-dora-compliance-and-operational-excellence
  24. (PDF) Reliability Engineering for Application Reliability and Resiliency – ResearchGate,  2025年10月参照  https://www.researchgate.net/publication/389706471_Reliability_Engineering_for_Application_Reliability_and_Resiliency
  25. Chaos Engineering in Kubernetes?! – Scalable Human Blog,  2025年10月参照  https://scalablehuman.com/2023/03/19/chaos-engineering-in-kubernetes/
  26. Chaos Engineering and Machine Learning: Ensuring Resilience in AI-Driven Systems,  2025年10月参照  https://dzone.com/articles/chaos-engineering-and-machine-learning-ensuring-re
  27. Green, Darren – Java Spring Boot – 3 Books in 1 – From Beginner To Pro – A Comprehensive Guide To Modern Java Development – Scribd,  2025年10月参照  https://www.scribd.com/document/778703179/Green-Darren-Java-Spring-Boot-3-Books-in-1-From-Beginner-to-Pro-A-Comprehensive-Guide-to-Modern-Java-Development-Independently-Published-20
  28. Statistical Risk Models (Examples) – QuestDB,  2025年10月参照  https://questdb.com/glossary/statistical-risk-models/
  29. Asset Management | Page 19 – Financial IT,  2025年10月参照  https://financialit.net/news/asset-management/news/publications/case-studies?page=18
  30. Artificial Intelligence in Financial Markets: Optimizing Risk Management, Portfolio Allocation, and Algorithmic Trading – ResearchGate,  2025年10月参照  https://www.researchgate.net/publication/390321542_Artificial_Intelligence_in_Financial_Markets_Optimizing_Risk_Management_Portfolio_Allocation_and_Algorithmic_Trading
  31. (PDF) HUMAN-IN-THE-LOOP SYSTEMS FOR ETHICAL AI – ResearchGate,  2025年10月参照  https://www.researchgate.net/publication/393802734_HUMAN-IN-THE-LOOP_SYSTEMS_FOR_ETHICAL_AI
  32. CoPilot Finance: Enhancing Decision-Making through Human-AI Synergy,  2025年10月参照  https://jisem-journal.com/index.php/journal/article/download/12547/5823/21103
  33. Augmenting Financial Analysts with AI: Explainable AI for Trustworthy Financial Decision Support – EA Journals,  2025年10月参照  https://eajournals.org/ejcsit/wp-content/uploads/sites/21/2025/06/Augmenting-Financial-Analysts.pdf
  34. Professional Human-in-the-Loop (HITL) Services – AI Quality Assurance & RLHF | Haidata,  2025年10月参照  https://haidata.ai/services/humans-in-the-loop-services
  35. Empowering Human-in-the-Loop for AI-Augmented Decision-Making: The Persistent and Evolving Limits of Human Oversight in High-Stakes AI | by Ankur Vatsa | Aug, 2025 | Medium,  2025年10月参照  https://medium.com/@ankur.vatsa/human-in-the-loop-is-not-enough-the-persistent-and-evolving-limits-of-human-oversight-in-7d1bc8a3ef04
  36. Deep Learning in Finance: A Survey of Applications and Techniques – MDPI,  2025年10月参照  https://www.mdpi.com/2673-2688/5/4/101
  37. Explainable Artificial Intelligence (Al) through human-AI collaborative frameworks: Quantifying trust and interpretability in high-stakes decision,  2025年10月参照  https://www.fepbl.com/index.php/csitrj/article/view/1934/2203
  38. (PDF) XAI in the Financial Sector. A Conceptual Framework for Explainable AI (XAI),  2025年10月参照  https://www.researchgate.net/publication/344079379_XAI_in_the_Financial_Sector_A_Conceptual_Framework_for_Explainable_AI_XAI
  39. Audience-Dependent Explanations for AI-Based Risk Management Tools: A Survey – PMC,  2025年10月参照  https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8751385/
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