システムアーキテクチャ

本ページは、NoahAIが金融判断をどのように分解・検証・統制するかを説明する技術構造概要です。個別アルゴリズムや実装詳細ではなく、判断が生まれ検証される全体の流れを理解するための文書です。

NoahAIの核心目標は判断に代わる自動化ではなく、金融判断を構造化・検証・説明できるAI判断インフラを構築することです。 短期成果の競争ではなく、運用可能な信頼（統制・記録・説明・検証）に焦点を当てます。

以下のアーキテクチャは、市場／個人金融コンテキスト入力から判断、ガードレール（リスク統制）、（任意の）実行、記録／レポート、フィードバックまでの全体の流れを示します。

本ページは特定資産の収益を説明したり自動売買を勧誘するための文書ではありません。 NoahAIの技術は判断・リスク統制・記録・検証を中心に設計された金融AI意思決定インフラであり、実行の自動化は常に選択的オプションとして分離されています。

v3.9.1.0 Web UI内部統合候補

AI Customと取引エンジンをWeb UI運用層へ移行

NoahAIはレガシーデスクトップUIと実行経路を分離し、React Web UI、Electronシェル、UI-neutral Python sidecar、厳格なGateway契約で設定・戦略・判断・記録を扱う構造へ移行しています。

Strategy

AI Custom戦略管理

テキスト・Pine・TradingView・PDF・画像・動画を制限IRとXAIへ構造化し、版差分・承認・PAPER検証・削除・パッケージ出力を監査可能に管理します。

Platform

Web UIと安全sidecar

利用者はNoahAI.exeを実行します。内部Pythonエンジンはloopback tokenと安全終了handshakeの後ろで動作し、main.pyやCustomTkinter UIから取引runtimeを生成しません。

Safety

局面・リスク・注文検証

原文根拠、戦略版、相場局面、リスク予算、注文仕様、所有権台帳を接続します。曖昧・未対応・未検証の場合は実行より停止と説明を優先します。

Evaluation

AlphaArenaと高度分析

金融インテリジェンス、資産配分・リスク・成果、生活金融、AI要約ハブは専用Web画面へ移行しました。AlphaArenaは内部候補ではPAPERのみ、LIVEは外部検証前に遮断します。

技術フロー

1

原本・戦略

会話・Pine・PDF・動画・版・承認

2

検証IR

根拠・不足・未対応・局面・リスク

3

Gateway契約

権限・idempotency・監査・秘密遮断

4

Headlessエンジン

取引所・証券・Recorder・安全終了

5

Web UI

チャート・設定・戦略・ログ・更新・マニュアル

現在の公開境界

v3.9.1.0はWindowsインストーラ候補とSHAが生成された内部統合候補です。ソース検証とWeb buildは通過していますが、署名・新規インストール・v3.9.0.10移行・自動更新・復元・取引所/証券・24〜72時間PAPER E2E前は公開配布完了とは表現しません。v3.9.0.10はレガシーfallback基準です。

v3.9.1.0 変更内容 →AIカスタム構造 →

NoahAI金融・資産形成OSを構成する中核技術

利用者の金融知識を 検証可能な判断構造へ

AI CustomはNoahAIのすべてではありません。市場・資産・個人の金融文脈をつなぐNoahAI金融・資産形成OSの中で、利用者の知識と戦略を構造化・検証する中核技術です。

  1. 01 知識の構造化

    書籍・文書・チャート・対話を、出典と判断規則が結び付いた形で整理します。

  2. 02 検証

    相場局面・費用・リスク・不足条件を確認し、根拠が弱い場合は実行よりHOLDを優先します。

  3. 03 承認と統制

    利用者承認、機関別権限、ガードレールと停止条件の範囲でのみ選択的実行へ接続します。

  4. 04 記録と振り返り

    判断根拠・設定・結果を記録し、後から検討して次の判断品質を高めます。

個人の金融文脈

単一戦略ではなく、目標・資産・リスク許容度と現在状況を合わせて見ます。

信頼できる運用

判断・実行・記録を分離し、説明・監査・再現可能性を維持します。

蓄積する判断環境

一度のシグナルではなく、検証と振り返りが積み重なる金融判断環境を目指します。

AI CustomはNoahAIを特徴づける中核技術の一つですが、会社とプラットフォーム全体の目的ではありません。NoahAIは個人金融の文脈、リスク統制、説明、記録、複数資産、金融機関連携を含むAI金融意思決定インフラを目指します。

AI Custom技術を見るシステム全体を見る
1

Market Data Layer

市場データ入力

価格、出来高、ボラティリティ、オーダーブックなどのリアルタイム市場情報を収集し標準化します。（ニュース／開示／政策などの非構造データは段階的に拡張します。）

2

Personal Context Layer

個人金融コンテキストの管理

口座／ポジション状態に加え、資産構成、目標期間、リスク許容度、反復行動パターンなど「個人金融コンテキスト」をあわせて管理します。判断はこの文脈の上で説明可能な形に整理されます。

3

Decision Layer

エージェント判断

収集データと個人金融コンテキストに基づき「何を考慮すべきか／なぜか」を構造化します。必要に応じ実行可能な選択肢を提示し、すべての判断は記録され検証可能です。

4

Risk & Guardrails

リスク制御とガードレール

限度、停止条件、最大損失、禁止ルール、緊急停止など保守的な制御ルールを優先適用します。目的は「速度」ではなく「制御可能性」であり、異常行動と過度なリスクを防ぎます。

5

Execution Layer

（任意）実行と自動化

ユーザー設定とガードレール範囲内で反復業務を自動化するか、実行可能な選択肢を提供します。自動実行はオプションであり、デフォルトは判断・記録・説明中心に設計されています。実行はアトミックに処理され一貫性を保証します。

6

Logging & Report

記録とレポート

すべての過程（入力／文脈／判断／実行／結果）を標準化された形式で記録し、レポートを生成して再現可能性と監査／追跡可能性を確保します。

7

Feedback Loop

フィードバックループ

結果分析 → 方策改善 → 次の判断へ反映する構造であり、「固定された自動化」ではなく「経験を蓄積する判断構造」を志向します。このフィードバックは個別結果を匿名化されたパターン単位で蓄積し、システム全体の判断ポリシーを段階的に高度化します。強化学習における方策更新と接続され、個別結果は匿名化パターン単位で集合学習に反映され、全体の判断ポリシーの安全性と一貫性を段階的に改善します。

外部金融システム連携状況

現在の運用／連携／拡張構造：

Binance（独立システム）

• python-binance ベースの独立システム
• Binance Algo Order API 完全実装（v3.8.9.9）
• TP/SL -2021 エラー解決（v3.8.9.11）
• 高度な意思決定実行インターフェース対応

CCXT統合システム

• Bybit, OKX, Bitget（先物）
• Upbit, Bithumb（現物）
• 統合意思決定支援ロジック
• 取引所別統計追跡

証券／ETF（拡張中）

• StockExchange インターフェース（v3.8.9.11+）
• 国内証券API連携完了（運用／検証段階）
• ETF／株式サービスUI完了（2026-01-18）
• 資産クラス別エンジン分離設計（コイン／証券）進行中

拡張状況

• 海外株式・先物（テスト中）
• 不動産（拡張計画）
• モジュール化アーキテクチャで容易に拡張

Analyst AIの役割

NoahAIのAnalyst AIは判断を代行する単一モデルではなく、判断を複数の観点から分解・検証・説明するために役割が分離された複数モジュールの意思決定構造です。

各モジュールは分析、評価、リスク統制、検証という異なる責任を持ち、 これにより判断バイアスと単一障害点を最小化し、ユーザーが理解できる形で判断を整理します。

主要モジュール詳細

以下のモジュールはサービス外部に公開されるAPI一覧ではなく、 NoahAI内部で金融判断を安全に行うために分離・構成された意思決定インフラの構成要素です。 各モジュールは実行中心ではなく判断・検証・記録中心に設計されています。

このモジュール集合は単一モデルではなく、分析・評価・リスク・検証の役割が分離されたAnalyst AI構造として設計され、判断バイアスと単一障害点を最小化します。

1. analyzer.py： 市場分析とAIシグナル生成

  • テクニカル指標計算：RSI、MACD、ボリンジャーバンド、移動平均（SMA/EMA）、ATR、出来高分析
  • 市場状況分析：ボラティリティ、トレンド強度、モメンタム、市場センチメント指数
  • シグナル生成：基本テクニカルシグナル＋AI強化シグナルの統合
  • 動的閾値：市場局面別のボラティリティ閾値の自動調整
  • 信頼度計算：テクニカル指標＋AI学習データ＋市場センチメント統合信頼度（0.0 ～ 1.0）

2. evaluator.py： 資産選定アルゴリズム

  • 多次元スコア：ボラティリティ（35%）＋トレンド（25%）＋出来高（20%）＋取引頻度（10%）＋板の深さ（5%）＋RSI（5%）
  • AIベース評価：AI学習データを用いた資産評価
  • 市場状況別選択戦略：LOW／NORMAL／HIGHボラティリティに応じた選定基準の自動調整
  • ハイブリッドアプローチ：キャッシュ＋バックアップ＋ハードコードで安定性と性能を同時確保
  • 性能最適化：初回ロード4分 → 即時（99%改善）、API依存100% → 30%（70%削減）

3. unified_trader.py： 判断結果のオーケストレーションと状態管理

  • 複数取引所統合管理：CCXTベースの取引所統合システム
  • リアルタイムポジション監視：取引所別に最適化された周期（5〜15秒）
  • 安全寄りの実行方針：ユーザー設定・ガードレールに基づく実行方針（停止／限度／例外処理）の適用
  • 検証モード：実実行なしで判断ポリシーとリスク構造を検証可能

4. ai_manager.py： AI学習とパターン強化

  • 市場分析：市場状況分析と動的設定の提案
  • 決済分析：決済タイミング最適化の分析
  • パターン類似性検証：エントリー前のパターン検証（k-NNベース）
  • 損切り・利確分析：取引原因の分析と改善点の抽出
  • 日次レポート：日次／週次／月次レポート生成
  • 対話型AI：自然言語対話によるAIアシスタント機能

5. recorder.py： データベースと学習データ管理

  • 取引記録の永続保存
  • AI学習データの管理
  • 統計とパフォーマンス分析

6. alpha_arena_trader.py： 研究・検証用 Alpha Arena モード

※ Alpha Arena モードは本番の意思決定およびユーザー資産から完全に分離された研究・検証専用環境です。

  • LLMベース意思決定実験：DeepSeek 3.1、Qwen 3 Max エンジン対応
  • ベンチマーク検証戦略：nof1.ai Alpha Arena ベンチマーク検証アルゴリズムの適用
  • 独立取引モード：既存の自動売買パイプラインと完全分離
  • 研究範囲：同一条件下でエンジン／方策の意思決定品質を比較・リプレイするための実験モード（本番パイプラインと分離）

拡張ポイント

このアーキテクチャはモジュール化されており、次のように拡張可能です：

  • 資産拡張：コイン → 証券／ETF → 不動産情報分析 → 生活金融（振込／確認／家計簿）まで、同一の判断・記録・検証構造の上で拡張
  • チャネル拡張：テキスト → 音声ベースアシスタント（アクセシビリティ）＋シニア／デジタル弱者向け段階的ガイド
  • 保護機能：個人金融文脈・行動パターンに基づく異常検知で、詐欺・フィッシング等の金融犯罪リスクを事前に緩和する方向へ拡張

関連技術ドキュメント

アーキテクチャに接続された説明・記録・学習構造の詳細は以下の文書でご確認いただけます。

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見る →

AI最適化ループ

Record → Review → Policy → Risk → Feedback → XAI の運用ループを見る →

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見る →