NoahAI Technical Whitepaper

目次

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   概要

   NoahAIの核心目標は、金融判断の主体をAIへ移すことにあります。短期リターン競争ではなく運用可能な安全性に焦点を当て、本白書はその実現に向けた技術設計と原則を説明します。

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   技術哲学（Design Principles）

   Safety First、Record → Review → Improve、Collective Learning、Explain & Verifyの4原則を提示します。金融AIで最も重要なKPIは短期収益ではなく事故の最小化であり、すべての判断は記録・レビューされ、改善に反映されます。

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   システムアーキテクチャ

   ハイレベルアーキテクチャを7層で構成：Market Data Layer、Account State Layer、Decision Layer、Risk & Guardrails、Execution Layer、Logging & Report、Feedback Loop。各層の役割と相互作用を説明します。

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   AI最適化ループ

   Record → Review → Policy → Risk → Feedback → XAIの6段階ループを実運用の観点から説明します。「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、各段階の役割と改善メカニズムを詳述します。

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   学習データ構造

   CareLog-like Schemaで設計されたデータ構造を提示します。DecisionLog、MarketSnapshot、AccountSnapshot、RiskEvent、ExecutionResult、XAITraceなど主要スキーマのフィールドと目的を説明し、標準化された記録によるレビュー／学習／監査可能性を保証します。

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   XAI（説明可能なAI）

   説明可能性＝信頼／監査／再現可能性の観点からXAIの価値を説明します。信頼確保、監査と追跡、再現可能性、改善と学習の4つのユースケースを提示し、記録構造とバージョントラッキング機構を扱います。

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   マルチモデルベンチマーク

   複数のAIエンジンを比較実験し、最適な判断構造を学習するメカニズムを説明します。同一データとプロンプトでのエンジン別性能比較、バイアスと幻想を減らす検証プロセスを扱います。

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   セキュリティ・コンプライアンス

   金融サービスに不可欠なセキュリティ対策と規制遵守の方針を説明します。データ暗号化、アクセス制御、監査ログ、プライバシー保護、匿名化パターン学習などを含みます。

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   エンタープライズ導入

   企業顧客向けの導入方針と要件を説明します。RBAC、SSO、オンプレ／VPCオプション、SLA、カスタマイズ、統合APIなどを扱います。

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    今後の計画

    資産・チャネル拡張は、すでに検証された判断・記録・ガードレール構造の上で段階的に進みます。本項は即時の商用化を意味せず、同一運用構造を他の高リスク領域へ拡張するための技術ロードマップと設計原則を説明します。

要点