「勝てる戦略」をAIに聞くより、10部署の投資会社を作ることにした

2026年11月6日2026年11月7日

AI BUILD

連載「10部署のAI投資会社」第1回／全12回

システムトレードの研究をAIに手伝ってもらうなら、最初に必要なのは優秀な売買ロジックだと思っていました。

実際に始めてみると、それより先に必要だったのは、研究を却下し、データ不足を見つけ、リスクを止め、次の作業を忘れないための「会社の形」でした。

この連載では、Codexと一緒に作ってきた個人の投資研究環境を記録します。成功した戦略だけでなく、ベンチマークに負けた検証、集められなかったデータ、VPSの負荷、途中で止めた自動化も含めて残します。

出発点は「フォルダを分けたい」

最初の発想は、システムトレードの作業をフォルダごとに分け、それぞれにAIエージェントの担当を置くことでした。

一つのAIが、戦略を考え、データを集め、バックテストをし、リスクを審査し、注文まで出す。それでは、自分が考えた戦略を自分で承認することになります。

人間の会社でも、営業担当が会計監査まで一人で行うのは危険です。投資でも同じだと考えました。

そこで、研究、データ、バックテスト、リスク、ポートフォリオ、投資委員会、執行、監視、報告・監査、秘書という10の役割に分けました。

「AI投資会社」と書くと、多数のAIが24時間、自律的に会議して取引しているように聞こえるかもしれません。

実際は、最初に作ったのはフォルダ、役割説明、権限ルール、inboxとoutboxです。そこから少しずつ、定時データ取得、バックテスト、メール通知、ダッシュボード更新をスクリプトとタイマーに移しました。

現在も、すべてが無人で動くわけではありません。ログインに人の認証が必要な画面もあり、本番注文は明示的に承認するまで無効です。

つまり、自動化の完成度を見せる話ではなく、どの仕事を機械に渡し、どこに人の判断を残すかを決めてきた話です。

研究から運用までの流れ

仮説を作る → データを確認する → バックテストする → リスク審査する → 採用を決める → 執行・監視する

問題が見つかった場合は先へ進まず、戦略部またはデータ部へ戻します。本番注文だけは、この流れの最後で人が明示的に有効化します。

日本株、米国株、FX、コモディティ、Bitcoinなどを市場別に分け、モメンタム、トレンド、ブレイクアウト、キャリー、逆張り、イベントなどを試しました。

しかし、バックテストがプラスでもベンチマークを超えない、ドローダウンが大きい、コストを入れると消える、データ期間が短いという結果が続きました。

そのたびに、戦略部だけで改良を繰り返すのではなく、データ部に戻ったり、リスク部に却下させたり、市場ごと休止したりしました。

勝てない戦略をたくさん作ったことは、一見すると回り道です。一方で、却下の基準がなければ、どれか一つの好成績だけを見て本番に入れていたかもしれません。

研究を続けると、ロジックよりもデータの問題が大きくなりました。

必要な銘柄がそろっていない。財務データが、当時の投資家が知り得ない情報を含んでいる。分足が直近期間しかない。APIの取得制限で止まる。ブローカーによってスワップや取引単位の表示が違う。

バックテストの数字がよくても、入力データの条件が違えば結論も変わります。

ここから、データの出所、取得期間、欠損、代替データかどうかを記録し、基礎データが古ければ候補生成そのものを止める設計に進みました。

初期は、定期作業をCodexに実行させる考えもありました。しかし、それではトークンを消費し、パソコンがオフのときに動きません。

そこで、決められた処理はVPSのスクリプトとタイマーへ移しました。データ取得、ランキング更新、リスク判定、メール通知、バックアップは、AIが毎回考え直す仕事ではありません。

Codexの役割は、異常の調査、新しい戦略の検討、ルールの改善、結果の読み解きに絞る方が合理的でした。