フィンテック企業 AI MQL合同会社が新しい「価値共創モデル」を始動 — 日本初のAI/MQLコード組み込み開発と安定稼働保証を一体化した戦略的パートナーシップ

EA開発者、プロップファームや専門フィンテック企業の戦略的パートナーとして、オーダーメイド開発（矛）と必須のSRE保守（盾）を提供。独自の知財保護フレームワークで機密性とイノベーションを両立。

AI MQL

2025年10月27日 16時10分

AI/ML×MQL領域における品質保証と信頼性確保の専門家である AI MQL合同会社（本社：東京都港区、代表：上村十勝）は、2025年10月27日、金融市場向けAIシステムの開発・保守・運用・テストを包括的に支援する「価値共創型パートナーシップモデル」の提供を開始しました。

AI MQL公式HP

日本のMT4/MT5プラットフォームにAIを組み込む分野では初めて※、技術開発とSRE保守を両輪とする「矛と盾」のアプローチを採用し、プロップトレーディングファームやテクノロジー先進型FXブローカーといった高度な顧客層に対し、オーダーメイド開発（矛）と必須のサイト信頼性エンジニアリング（盾）を提供します。

日本初調査エビデンスレポート

市場の課題と提供価値

近年の金融市場では、AI/機械学習を活用した高度なトレーディング戦略が競争優位を左右している一方で、実務では多くの企業が以下の課題に直面しています。

高度なAI実装の技術的障壁 – 複雑なAIモデルをMT4/MT5環境へ統合するノウハウが不足している。
品質保証（QA）の欠如 – システムが意図通りに動作するか検証する体制が不十分で、バグによる損失リスクが高い。
システム安定性（SRE）への懸念 – ミッションクリティカルな取引システムではダウンタイムは許されず、専門のSRE人材が不足している。
フリーランス／画一的な大手SI以外の選択肢がない – 技術力・品質保証に不安のあるフリーランサーか、柔軟性に欠ける大手企業しか選択肢がなく、戦略的な技術パートナーを見つけることが難しい。

AI MQLはこれらの深刻な課題に対し、顧客との長期的な信頼関係と具体的な成果を両立する「価値共創モデル」を導入しました。

これは単なる価格戦略の変更ではなく、顧客と共に具体的な価値を創り出すフィンテックパートナーへ進化するための包括的な事業転換です。

価値共創モデルの3つの柱

AI MQLの「価値共創モデル」は以下の3つの柱から構成されます。

オーダーメイド・ソリューション – すべての案件を画一的なサービスではなく、顧客固有の課題を深く理解するコンサルテーション（戦略的スコープ定義セッション）から開始し、カスタム提案書と見積もりを提示します。
共生的R&D（Symbiotic R&D） – 顧客プロジェクトから得られる汎用的な知見をAI MQLの知見・ノウハウ・技術力強化に活用し、顧客にはコア戦略を100%保護する一方で、派生的知見のみを社内の研究開発に再投資します。これにより継続的なイノベーションの好循環（フライホイール効果）を生み出します。
市場主導の俊敏性 – 顧客の声や市場のニーズを体系的に収集し、AI MQLの専門領域（MQL、AI/ML、SRE）と整合する新サービスを迅速に開発・検証する構造を導入します。

「矛と盾」のアプローチ — 技術力と信頼性を両立

AI MQLは上記のモデルを具体化するために、「矛（オーダーメイド開発＋独立QA）」と「盾（金融特化型SRE）」という2つのサービスレイヤーを組み合わせています。

矛：戦略兵器としてのAI開発と第三者QA

オーダーメイドAI開発 – 最先端のAI/機械学習モデルを設計し、MT4/MT5環境へ堅牢に統合する（Python/MQLハイブリッド構成を含む）。
金融特化型QA（品質保証） – 開発者とは独立した第三者として厳格なテストを行い、アルゴリズムが意図どおり正しく実装されていることを証明してリスクを最小化。

盾：必須の保険契約としてのSRE

金融特化型SRE保守 – VPSやネットワーク構成の最適化、24時間365日の監視、障害発生時の迅速な復旧により、99.99%稼働を目指す。
本番稼働システムにはSRE保守契約を必須とし、高価値な「矛」への投資を確実に守ります。

透明性の高い知財保護フレームワーク

金融システム共同開発の核心は、競争優位の源泉となる知的財産の保護です。

AI MQLは「共生的R&D」フレームワークを採用し、知財の権利帰属を明確にした上で以下のルールを定めています。

IPカテゴリ	所有権	契約上の取り扱い
顧客の背景知財	顧客	顧客がプロジェクト開始前から保有していたロジック・コード・データ。AI MQLは遂行のための使用権のみ取得し、所有権は顧客に残る。
AI MQLの背景知財	AI MQL	AI MQLが保有するフレームワークやツール。顧客は成果物の一部として使用できるが、所有権はAI MQLに残る。
プロジェクト前景知財	顧客	プロジェクトで開発されたカスタムコードや取引ロジックは100%顧客に帰属する。
派生的知見	AI MQL	匿名化・汎用化されたアーキテクチャや最適化技術などはAI MQLが永続的に利用できる。

この透明な枠組みにより、顧客は機密情報の流出や知財侵害を心配することなく戦略的な技術パートナーシップを構築できます。

また、法的枠組み自体が差別化要因となり、プレミアム価格を正当化する根拠となります。

ターゲットセグメントと課題への提案

市場分析レポートによれば、AI MQLのサービスが最も価値を発揮するのは以下の顧客層です。ターゲット別の主要課題とAI MQLの解決策をまとめます。

ターゲットセグメント	中核事業目標	主な課題	AI MQLの「矛」による解決	AI MQLの「盾」による解決
プロップトレーディングファーム	アルファ創出	戦略の陳腐化、インフラの不安定性、専門開発人材不足	適応型AIモデルの開発によってアルファの減衰に対抗	重要局面におけるシステム稼働を保証
テクノロジー先進型FXブローカー	取引高の増大、高価値トレーダーの獲得	プラットフォームの陳腐化、競合との差別化不足、約定品質	独自のAI搭載ツールを共同開発しプラットフォームの魅力を向上	サーバーインフラを最適化し約定信頼性を高める
専門フィンテック企業や投資助言業者	独自の投資アイデアを安全に商品化	最先端AI技術の実装力不足、コンプライアンス遵守・規制リスク	投資アイデアを安全かつ確実に実装するAI/ML技術を提供	厳格な法的分離と管理で戦略に集中できる環境を構築

AI MQLは従来の「時間単価制」ではなく、価値に基づく見積もりモデルを採用します。

見積もり額は、プロジェクトの複雑度・R&Dレベル、顧客の事業規模と潜在的インパクト、共生的R&Dへの貢献度、長期的なSRE契約への移行可能性を基準に決定されます。

コンサルテーション型セールスプロセス

AI MQLでは、顧客との関係を単なる売り手と買い手ではなく、信頼関係に基づくパートナーシップとして構築します。

そのために以下のステップから成るコンサルテーション型セールスプロセスを採用します。

ニーズ評価とスコープ定義セッション – 顧客の事業目標や技術的課題、成功の定義を深く理解するためのコンサルテーションを行います。
カスタム提案書と価値に基づく見積もりの提示 – スコープ定義の結果に基づき、納品物やタイムライン、最適化された見積もりを含む包括的な提案書を作成します。
プロジェクトの実行と納品 – 堅牢な作業範囲記述書（SOW）に基づきプロジェクトを遂行します。
長期的パートナーシップ – プロジェクト完了後は、24時間365日監視・改善を行うSRE保守契約に移行し、継続的な共創とサポートを実施します。

創業者からのメッセージ

「今日のフィンテック市場では、高度なAI技術だけでなく、開発されたシステムの品質（QA）と安定性（SRE）が事業の成否を決定します。私たちは単なる開発会社ではありません。お客様の重要な投資を守る金融技術特化型のQA・SREパートナーとして、長期的な価値共創を目指します。創業者の前事業〈株式会社ビルドサロン〉で培った深いコンサルテーションと価値共創の哲学を、金融領域に昇華させたのが『共生的R&D』モデルです。この透明なフレームワークを通じ、顧客と共に市場をリードするイノベーションを実現してまいります。」