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BLOGAI MQL合同会社

AI × MQL × SREの融合領域における戦略的な知見を提供。
実稼働環境でのMLOpsフレームワーク 、高頻度戦略におけるSREのROI算出法 、共同開発における知財の構造化などに焦点を当て、単なる技術チュートリアルではない、貴社の競争優位性に直結する実践的な情報をお届けします。

なぜ最強の「矛（AIアルゴリズム）」は、最堅の「盾（品質保証）」とセットでなければならないのか？

序論：金融市場における「矛」と「盾」の弁証法現代の金融市場、特にプロップファーム市場は、アルファ（超過収益）を自律的に創出する高性能AIアルゴリズム、すなわち最強の「矛」を渇望している 1。しかし、その「矛」が強力であればあるほど、システム障害、バグ、あるいは予期せぬ市場の急変動 2 に対
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EU AI法と「AIのブラックボックス問題」：金融機関が今すぐ「説明責任」を果たさなければならない理由

序論：AIの「ブラックボックス」は技術課題から「経営リスク」へ人工知能（AI）の判断根拠を人間が理解できる形で提示する「説明責任（Explainability）」は、もはやAI開発者の倫理的な探求対象でも、技術的な努力目標でもない。それは、欧州連合（EU）のAI法（Artificial I

AIトレーディングの次なるフロンティア SELF YenPulseが実現する「多層的コンセンサス」という革新

序文：単一AIモデルの限界とパラダイムシフトの必要性アルゴリズム取引は、人工知能（AI）、特に機械学習（ML）モデルの導入により、過去数十年間で劇的な進化を遂げた。現在、外国為替（Forex）取引の92%がアルゴリズムによって実行されると推定されている 1。単一の高度なモデルが、膨大な価格
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AIは「ブラックボックス」か？ ― マルチコンセンサスとxAI（説明可能なAI）が実現する「透明性」と「信頼」のアーキテクチャ

序章：AI導入における本質的な疑念と、透明性へのコミットメント「AIの判断プロセスが『ブラックボックス』になってしまうのではないか？」これは、AIの導入を検討する企業が直面する、最も本質的かつ重大な疑念です。AI MQL合同会社（以下、AI MQL）は、この懸念をAI導入における最

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