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日本発・品質保証フィンテックへの挑戦。AI MQL合同会社・上村十勝が描くAI×フィンテック品質保証市場の開拓ビジョンと、グローバルへの挑戦。

日本発・品質保証フィンテックへの挑戦。AI MQL合同会社・上村十勝が描くAI×フィンテック品質保証市場の開拓ビジョンと、グローバルへの挑戦。


1. 序章:感情からロジックへ──再起の原点

2019年に創業し、サブスク業界で成功を収めた上村十勝氏。

しかし2025年、為替取引で億を失うという大きな挫折を経験しました。


検証を重ねた結果、導き出されたのは「人間の感情こそが市場の最大のリスクである」という真理でした。


この点については、米国の大手メディアInvestopediaも同様に指摘しています。


“The largest mistake any trader can make is to let emotions control trading decisions.”

(トレーダーの最大の失敗は、感情が判断を支配することだ)

ー 出典:Investopedia「Top Reasons Forex Traders Fail」(2024年5月)


この気づきをきっかけに、上村氏は「感情を排除し、データに基づいて誠実に取引するAI」を開発する決意を固めました。

2. AI MQL合同会社の誕生──品質保証から始まるフィンテック

AI MQL合同会社は、「AI × 金融 × 品質保証」という新しい市場を切り拓く企業です。


従来の自動売買プログラム(EA)はブラックボックス化しやすい傾向にありますが、AI MQLではすべての判断過程をAIがロギングし、検証可能な形で残す透明性を徹底的に追求しています。


金融AIにおける「品質保証(Quality Assurance)」を標準化することで、フィンテック全体の信頼性を高めることを目指しています。

3. 技術の中核──YenPulseとAIアンサンブル

同社が開発している研究用EA「YenPulse」は、複数のAI(GPT、Grok、Claude、Gemini、Perplexityなど)が合議制で為替シグナルを導き出す「コンセンサスAI構造」を採用しています。


それぞれのAIが得意分野(テクニカル分析・ニュース分析・市場センチメント分析)を担当し、出力を統合・重みづけ・再検証したうえで、最終的に透明なロジックでシグナルを生成します。


その結果、裁量トレーダーの「直感」をAIが数値化するという、世界でも稀な仕組みを実現しました。


さらに、各AIの判断結果をすべて法的監査ログとして保存し、クライアントが直接確認・操作できるxAI(説明可能なAI)を開発しています。

4. 「品質保証」を金融へ──新たな社会的価値

上村氏は、AI MQLを「金融の品質保証企業」と定義しています。

テクノロジーの暴走を防ぎ、誠実なアルゴリズムを社会に提供することこそ使命だと語ります。


ソフトウェア開発の世界で当たり前だったQA(Quality Assurance)を金融取引にも導入することで、投資家が安心してAIを信頼できる環境をつくることを目指しています。

5. クライアント像

(1)国内FXブローカー/証券会社

約定品質の可視化や苦情対応の負担軽減を目的に、SELF YenPulse Broker Editionを導入。

シグナル生成の監査ログ付与や約定品質ダッシュボードの提供により、顧客対応の信頼性を向上させます。

(2)自社運用のヘッジファンド/プロップ企業

戦略の再現性やリスク管理を課題とする運用会社に、SELF YenPulse Research Packを提供。

AIの合議結果を重みづけて分析し、損失要因を可視化することで、安定したリターンを支援します。

(3)地方金融機関(為替・ALM/市場部門)

為替ポジションの定量分析を支援するYenPulse Risk Deskを提供。

マクロ指標・金利差・テクニカル指標を合議スコア化し、説明可能なレポートを生成します。

(4)上場企業・大企業の財務部門(実需ヘッジ)

Hedge Advisor Liteを通じて、為替リスクのヘッジ判断を支援。

意思決定ログや監査証跡を自動生成し、社内説明責任の明確化を実現します。

(5)フィンテックSaaS/取引所・データベンダー

差別化の鍵となる説明可能なAIとしてYenPulse EmbedをOEM提供。

  • 合議スコアAPIと再現可能なバックテスト署名により、他社サービスとの統合を可能にします。

6. グローバル展開──「日本発フィンテック」の旗を掲げて

AI MQL合同会社は、2026年以降の海外展開を段階的に進めてまいります。日本で磨いた「品質保証型AIフィンテック」を軸に、透明性と説明可能性の提供範囲を広げます。

米国(検討中)

  • 規制対応と監査ログの需要を踏まえ、技術検証拠点の設置を検討しています。現地企業との技術協議を開始しており、PoCの実施を目指す方針です。
  • 依存関係:規制確認、人材採用、パートナー連携。

シンガポール(準備中)

  • MASの枠組みを参照し、サンドボックス活用の可能性を評価しています。日系企業向けのHedge Advisor LiteのOEM提供を検討し、現地パートナーとのPoC準備を進めます。
  • 依存関係:現地法対応、販売体制、データ取扱い。

欧州(調査中)

  • ESGのG(ガバナンス)領域における説明可能なAIの位置付けを確認しつつ、QAレポート標準化の共同研究パートナー探索を開始しています。
  • 依存関係:標準化コミュニティ連携、データ越境規制。


今後は、各国の規制・人材採用・パートナー連携など、実現に向けた環境整備を順次進めてまいります。

7. 結語 信頼を資本に変える未来へ

「義利合一」――正しい行い(義)と利益(利)は両立すべきである。

この三島中洲・渋沢栄一の言葉を、上村氏は経営の軸としています。


失敗と再起の先に立ち上がったAI MQLは、AIの「信頼性」そのものを価値へと変え、

世界の金融に「日本発の品質保証文化」を根づかせようとしています。


AIとデータにより、個々の専門性が最適配置される社会を実現したい。 これまで総合職的にぼやけていた仕事を、明確な専門単位に分け、 一人ひとりが強みだけで働く社会構造を創ることが、AI MQLの最終目標です。


上村十勝 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tokachi/




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