自ら学習する判断
相場局面と結果を記録・振り返り、次の判断を高度化します。実行は利用者の選択と権限の範囲でのみ続きます。
NoahAI Labs•Technology
根拠から検証・実行・学習記録までつなぐ金融AI技術
NoahAI Labsは短期的な成果より、安全・制御・再現性を先に設計します。 作るのは単一の「良い回答」ではなく、原典根拠 → 制限型戦略IR → XAI・再生・PAPER検証 → 局面・口座・注文ガードレール → 権限内実行 → バージョン別成果記録がつながる 運用可能な金融AIパイプラインです。
詳細な動作は システムアーキテクチャ で、入力・判断・リスク・実行・記録・フィードバックの各レイヤーとして説明しています。
NoahAI金融・資産形成OS
売買ツールではなく 資産形成に必要なOS
NoahAIは口座ごとの判断・遮断・約定記録を残し、利用者の選択を支援する金融・資産形成OSを開発しています。個人記録を次の検証につなぐ機能は実装済みですが、複数利用者の匿名集団学習は同意・匿名化・撤回・運用検証が残るロードマップです。
個人学習と集団学習ロードマップ
口座ごとの取引・資産文脈は現在記録します。匿名の複数利用者学習は同意・匿名化・撤回・運用検証後の計画です。
選択の補助
情報を整理し選択肢を比較して、判断をひとりで抱えなくてよいようにします。
複数資産・機関連携
投資戦略を超え、目標・資産・リスク・生活金融と金融機関連携を一つの判断環境につなぎます。
実運用が積み上がるほど判断が良くなる構造
自動運転の比喩は、運用記録で次の判断を検証する点を指します。現在は口座ごとの局面・根拠・遮断・約定を記録し、匿名集団学習はまだ運用機能ではありません。収益は保証しません。
Strategy Studio（旧AI Custom）はこのOSの中で知識を構造化・検証する中核製品ですが、NoahAIそのものではありません。
運用可能
実環境で動くスタック
安全制御
ガードレール・停止条件・保守的な判断
記録・リプレイ
全過程のログ・レポート・再現可能
検証
マルチモデル比較・リプレイ・評価
フィードバック
口座別の記録学習 · 匿名の集団学習はロードマップ
マルチ資産
証券・不動産・生活金融まで拡張
意思決定インフラの三層
機関・デューデリジェンスの観点で重要なのは短期的リターンではなく、判断がどのように生成・分離・記録・リプレイされるかです。以下の三軸は同一スタック内で接続されます。
NoahAI v3.9.1.15 · Strategy Studio
Strategy Studioと金融AIスタック
ソース知識を説明可能な戦略版に変換し、判断・リスク・実行・監査層に渡す制限コンパイル層です。
Source → IR
根拠ノードとケイパビリティ判定
Validation ledger
版・局面・市場・通貨別の検証記録
Guarded execution
局面・口座・注文・アダプタ検査後の実行
Audit · Passport
判断・HOLD・遮断・注文・約定・版の追跡
現在の技術基盤
Platform foundation
NoahAIはWeb UI、独立実行エンジン、権限が分離された接続レイヤーの上で、金融インテリジェンス・資産・生活金融・AIカスタムを一つの運用体験として構成します。
中核となる技術構成
- • 共通判断構造と取引所・証券会社の実行レイヤー、Gatewayの権限・監査契約
- • 画面と実行エンジンを分離した独立運用構造
- • AIカスタムはOS内の一つの経路：原本 → 制限IR/XAI → 承認/PAPER/削除
- • 判断根拠から実行結果までをつなぐバージョン・監査記録
取引所サポート
6取引所アダプター・接続経路、注文対象は別途指定
• Binance（独立システム）、Bybit、OKX、Bitget
• Upbit、Bithumb（CCXT統合）
• 国内証券API：キウム OpenAPI+、新韓 REST、Mirae Asset REST、韓国投資証券 KIS REST — アダプター統合回帰テスト完了
• 表示・学習対象と実注文対象を分離し、注文対象が空なら新規注文は0件で遮断
• 要点は取引所/証券会社を複数登録することではなく、各機関の注文規格・精度・約定状態・手数料構造の差を共通実行レイヤーで統合することです。
HOLDと共通実行レイヤー
NoahAIの中核行動は買い/売りだけではありません。HOLDは条件未達のとき取引しない方が有利だという積極的判断であり、 この判断は取引所・証券会社ごとの実行差から切り離された共通ポリシー層で生成されます。
HOLD-first
非取引も意思決定です
NoahAIは市場状態、期待値、ボラティリティ、RR、直近成果をあわせて見たうえで、基準未達ならHOLDを選びます。 したがって全体の取引量は無差別なエントリーではなく、多数口座・多数市場の並列分析のうちガードレールを通過した有効取引の結果です。
Execution bridge
複数取引所・複数証券会社の統合
取引所ごとに認証方式、銘柄コード、最小注文単位、約定応答、手数料構造が異なります。 NoahAIはこれをアダプターと共通スキーマで標準化し、同じ判断・リスクポリシーを複数機関に適用します。
NoahAI 金融AI運営構造
NoahAIは単一の実行機能ではなく、金融インテリジェンス・実行アダプター・監査/安全レイヤー・戦略生成をつなぐ金融AI運営インフラを志向します。
金融インテリジェンス
市場局面、口座状態、リスク予算、ポートフォリオ、生活金融データを一つの画面で解釈できるようつなぎます。
取引所・証券会社の実行アダプター
機関ごとの注文規格、精度、約定状態、手数料構造の差を共通実行レイヤーで標準化します。
監査可能性と安全ポリシー
判断根拠、実行リクエスト、結果ログ、停止条件をつなぎ、運用者が事後確認し再現できる構造を維持します。
AIカスタム戦略管理
自然言語、Pine、文書、画像、映像の原本を制限IRと説明可能な戦略バージョンに整理し、承認・PAPER・削除・エクスポートの流れを管理します。NoahAI全体ではなく、OS内のキラー技術です。
Financial Vertical AI 運用スタック
実環境で判断・リスク・記録・検証が機能する金融AI運用スタックを構築します。
Input Layer
リアルタイム解釈
市場データと口座/ポジション状態、ユーザーの目標をあわせて解釈
Decision Layer
安全制御
ガードレール・停止条件・保守的な判断でリスクを制御
Risk Layer
リスク/ガードレール
安全ルールと制御により過度なリスクを制限
Execution Layer
意思決定支援・実行
ユーザーの現在の状況と目標を分析し、正しい判断を支援します。音声相談・シナリオ分析・根拠説明により、ユーザーが確信を持って決定できるよう支援。実行はユーザーの確認または事前設定範囲内でのみ進行します。
Logging Layer
記録/リプレイ
全過程をログ・レポートに残し、再現可能な形で検証
Feedback Layer
フィードバック/高度化
匿名化されたパターン単位の学習でリスクシグナルをより早く検知
ガードレール
金融ではスピードより制御可能性が重要です。NoahAIは次の原則をデフォルトとして設計します。
ガードレール
最大リスク・停止条件などの安全ルールを優先適用します。
透明性
判断根拠と結果を記録し、確認可能な形で残します。
検証
バイアスを減らすためマルチモデル検証/比較を併用します。
ログ/リプレイ
すべての判断と結果をログ/レポートに残し、振り返って次のポリシーに反映します。
記録
- • 判断根拠と実行結果をログに記録
- • 標準化された形式で記録しリプレイ可能に
- • 学習可能、監査/追跡可能な構造
リプレイ
- • レポートでリプレイし次の意思決定の品質を向上
- • 成功/失敗パターンを振り返り改善
- • 再現可能な形で検証
検証
同一条件でモデル/戦略を比較検証する評価・リーダーボード・リプレイ体制を提供します。
マルチモデル比較
同一プロンプト・同一データで複数モデルを比較
運用指標
ガードレールを含む運用指標（安定性/一貫性/回復力）
リプレイ
再現可能なテストシナリオ
拡張構造
NoahAI Labsの技術は特定の資産や単一機能にとどまらず、同一の判断・記録・検証構造の上で拡張されます。
マルチ資産
初期の運用経験を起点に、証券/ETF、不動産情報分析などへ拡張可能な構造を目指します。
生活金融 + 音声支援
モバイル/PCが難しいユーザーには音声ベースで理解を支援し、振込/確認などの反復業務支援や詐欺/フィッシング対応まで拡張します。
長期的な拡張方向
NoahAIはスマートフォン/ウェブを超え、音声インターフェース（STT/TTS）と多様なデバイス環境でも 「説明可能な金融アシスタント」体験を提供することを目指します。 NoahAIの金融AIアシスタント技術は、将来的な物理エージェント（ロボット）との連携を想定した設計です。 ただし外部連携は規制・セキュリティ・責任構造が整理された範囲で段階的に拡張します。
※ 本内容は技術的拡張可能性に関する構造説明であり、現時点でロボット連携の商用サービスは提供していません。
技術ドキュメント
本ページはNoahAI Labsが現在実際に運用・保有している技術構造に基づいており、新機能は検証と段階的公開を原則とします。
システムアーキテクチャ
Core/Engine/Analyzer/Storage など全体構造と拡張設計を詳しく見る →
AI最適化ループ
Record → Review → Policy → Risk → Feedback → XAI につながる運用ループを詳しく見る →
XAI（説明可能なAI）
意思決定根拠と追跡可能なログ、レポート体系を詳しく見る →
データ構造
判断/結果/文脈データを標準化するスキーマと保存戦略を詳しく見る →
技術実証
実運用で証明されるAI金融意思決定構造、運用パイプラインとログ例を詳しく見る →
技術ホワイトペーパー
アーキテクチャ、ループ、安全性、検証、データ、ロードマップをまとめて詳しく見る →
KPI詳細・検証ハブ
AlphaArena・NoahAIユーザーKPI指標の意味、計算基準、時系列推移を詳しく見る →