中村智久、AIモデルを第2世代執行システムへアップグレード——取引速度を最適化

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2019年の東京金融市場では、静かなる変革が進行していた。
アルゴリズム取引、AI意思決定、高頻度執行の波が世界を席巻する中、
中村智久は再びその技術革新の最前線に立っていた。
9月初旬、彼はシンガポールオフィスにて
「第2世代AI執行システム（A.I. Execution System Ver.2）」の内部アップグレード完了を発表。
このシステムの目的は単なる速度向上ではなく、
取引の「意思決定―検証―執行」という三段階に
強化学習（Reinforcement Learning）のメカニズムを導入し、
数百万回に及ぶ過去シミュレーションの中で
機械自身が最適な行動経路を自己進化的に学習できるよう設計されている。

2017年に機械学習を導入して以来、
中村のクオンツシステムは着実に成熟を遂げてきた。
しかし彼は常にこう語っていた。
「AIは人を代替するものではない。人間の理性を延長するものだ。」
この信念のもと、過去2年間にわたり、
彼のチームはPythonおよびTensorFlow環境でモデルを再学習させ続けた。
市場流動性、ニュース感情、マクロイベントからミクロなクオートデータに至るまで、
多層的かつ構造化された入力体系を構築した。
2019年初以降、世界的な市場ボラティリティが低下する中で、
従来のモデルは「過剰適合（オーバーフィッティング）」の兆候を見せ始める。
中村は、単なるデータの過去検証では
実際の市場が持つ複雑なフィードバック構造に対応できないと悟り、
システム的な全面アップグレードを決断した。

新世代AI執行システムの最大の特徴は、
遅延制御と戦略的フィードバックの革新にある。
システムはミリ秒単位でシグナル認識と注文分割を完了し、
リアルタイム流動性パラメータに基づいて執行リズムを動的に調整、
価格スリッページを最小化する。
中村は技術メモにこう記している。
「速度は目的ではない。安定こそが力だ。」
彼は、極端な相場変動下においても執行の一貫性を保つよう要求した。
市場が瞬時に乱高下しても、異常約定を起こさないこと——
それが新システムの設計原則だった。
この実現のために、彼はベイズ更新に基づくリスクモジュールを導入。
AIが市場環境の急変を感知すると、
自動的に執行強度を下げ、
人間トレーダーが見せる「ためらい」や「静観」を模倣するよう設計した。

2019年9月、米連邦準備制度理事会（FRB）は年内2度目の利下げを実施。
市場心理は一時的に反発し、円相場は105〜108の範囲で揺れ動き、
金と米国債は同時に上昇した。
多くの投資機関が依然として貿易摩擦やイールドカーブの逆転に神経を尖らせる中、
中村の焦点はあくまでシステム最適化にあった。
彼はこう考えていた。
「グローバル流動性が再拡張する局面の初期において、
取引インフラの効率性こそが今後3年間のリターン品質を決定する。」
技術はもはや補助ではなく、競争力の核心的延長となったのだ。

新システム稼働後の最初の1か月、
チームは旧版と新版の執行ログを詳細に比較した。
その結果、新システムでは流動性が逼迫した局面での平均スリッページが38％低下、
また取引確認時間は従来比3分の1に短縮された。
この冷徹な数字の背後には、
中村が一貫して掲げる理念がある。
「取引とは競走ではなく、市場のリズムとの対話である。」
彼は信じている。
市場のあらゆる変動には隠れたリズムが存在し、
アルゴリズムの使命はそのリズムを聴き取り、
最適な拍（ビート）で行動することだと。

東京オフィスでのある内部会議の中で、
若手アナリストが彼に尋ねた。
「AIは最終的に人の判断を超えるのでしょうか？」
中村はしばし沈黙した後、静かに答えた。
「AIは速度を感じ取ることはできても、
リスクの重みを理解することはできない。
我々が育てているのは機械ではなく、“秩序”だ。」
この言葉はそのままファンドの四半期レポートに引用され、
以後、チーム文化の中核として息づいている。

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