AI が、
「一人ウォール街」を実装した。

Alice（脳）× UTA（実行層）× Guardian（監督）

各層が独立した責務を持ち、「攻撃可能な層」と「致命的な被害」を物理的に切り離す。これは単なるソフトウェア工学のベストプラクティスではなく、金融という「失敗が許されない領域」で AI を運用するための業界初のリファレンス実装と言える。

1. Alice（脳） — AI ランタイム。市場分析、戦略立案、ユーザー対話を担当。最も攻撃を受けやすい層だが、ブローカーの認証情報（API キー等）を一切保持しない。
2. UTA（Unified Trading Account / 実行層） — 実際のブローカー接続、注文構築、リスク管理を担当。AI からのリクエストを受け取り、定義されたルールに従ってのみ実行する隔離環境。
3. Guardian（スーパーバイザー） — Alice と UTA の両プロセスを監視し、全体のオーケストレーションを担う管理レイヤー。越権を阻む最後の砦。

約定と帳簿の乖離を最小化する実務設計

プロの現場では、ブローカーとの通信は常に非同期（Asynchronous）であり、約定価格や数量は瞬時に確定しない。OpenAlice は tradingSync ツールで市場の約定結果を Git の状態（Head Commit）に動的同期し、帳簿と現実の取引所の乖離を最小限に抑える。Git の「ロールバック」とは異なり、一度約定したものは取り消せないため、失敗時は迅速な「revert 取引（反対売買）」を起案する実務的な規律が求められる。

• Stage — AI が注文案を作成。まだ執行されない。Git の git add に相当。
• Commit — 取引理由（Rationale）を記述し、8 文字のハッシュと共に確定。後の監査で必須の根拠データ。
• Push — 人間の承認とガードレールを経て、初めてブローカーへ送信。Push 前は何度でも撤回可能。
• Log — 「いつ、なぜ、誰が、どの銘柄を」取引したかを改ざん困難な形で記録。完全な監査トレイル。

3 つの主要ガードと Human-in-the-loop 原則

3 つの主要ガードは、致命的損失を引き起こす典型的アンチパターン（ポジションの過剰集中 / 連打による暴走 / 想定外銘柄への発注）を物理的に遮断する設計。これに Human-in-the-loop を組み合わせることで、AI の判断を信頼しつつも、最終決裁は人間が握る「監督付き自律」を実現する。

• ポジション上限 — 1 銘柄・1 セクター・全体に対する最大エクスポージャーを強制制限。ブラックスワン発生時の連鎖損失を遮断。
• クールダウン（連打防止） — 同一銘柄の連続発注を時間軸で抑制。AI のループバグや市場異常による「Flash Crash の自作」を防止。
• ホワイトリスト（許可銘柄のみ） — 事前承認された銘柄リスト外への発注を完全ブロック。レバレッジ ETF や仕組み債などの誤発注事故を構造的に防ぐ。
• Human-in-the-loop — 原則として Push 前に人間が「理由付きの注文案」をレビュー。Rationale との整合性を確認することで、AI の論理的破綻を見抜ける。

MockBroker 検証 × 最小権限 × AGPL-3.0 評価

実資金を投じる前に、必ず以下の 3 ステップを踏むこと。1 つでも省略すると、致命的損失や法的トラブルへ直結するリスクがある。「速く動く」より「正しく動く」を優先せよ。

1. MockBroker での検証 — 実資金を入れず、TaG のワークフローと tradingSync の挙動を確認。最低 1 週間は paper trading で慣熟。
2. 最小権限の徹底 — 出金権限をオフにした専用口座を作成し、ホワイトリストを厳格に設定。レバレッジ枠も最小化。
3. AGPL-3.0 の評価 — 自社の知的財産保護の観点から、ソースコードの改変・公開リスクを法務部門と精査。プロップ・ファームは特に慎重に。
4. Evolution Mode の権限管理 — 自己進化機能を有効化する場合、Bash 実行範囲を厳格に制限。サンドボックス内のみで動作させる運用ポリシーを Day 1 から確立。

Trading-as-Git は金融以外にも波及する設計原理

三層分離アーキテクチャと TaG の「監査可能な自律 AI」設計は、金融以外の不可逆な実行を伴うあらゆる領域（医療・法務・インフラ運用）に波及するだろう。OpenAlice はその「先駆けとなるリファレンス実装」であり、AI が単なる助言者から「実行責任を負うエージェント」へ進化する境界線を技術で定義した。

1. 0–1 ヶ月 — MockBroker で TaG ワークフローに習熟。Stage / Commit / Push の Rationale 記述を習慣化。120k / 0.8 の compaction 設定で開始。
2. 1–3 ヶ月 — 最小権限専用口座で実取引へ移行。Claude Max 5x ($100/月) で自動ループを稼働。Workspace で入力コストを 90% 削減。
3. 3–6 ヶ月 — Guard Pipeline をチューニング。Evolution Mode を限定的に試験運用。AGPL-3.0 評価を法務部門と完了し本格運用判断。
4. 6 ヶ月以降 — TaG の Rationale と Live/Backtest 乖離分析から戦略を継続改善。AI 金融インフラの業界標準実装として組織展開。