AI活用事例2026-07-22

2つのAIが取引戦略をチェックし合う？投資×AIの最新事例

ClaudeとChatGPTが連携する反復型取引戦略の事例

元IT開発者やAIに関心の高いX2氏（@X2worldtech）のXポストが、私たちにも参考になりそうでしたので紹介します。海外のブロックチェーン基盤で、2つのAIエージェントが連携して取引戦略を磨き上げる様子が詳しく書かれています。

投稿の内容をそのまま見る

X2氏のポストでは、ClaudeがInternet IdentityとMCPサーバーを介してMultidexに接続し、Object Query Language（OQL）を使って取引所の流動性や注文フロー、ウォレット活動、過去データ、市場トレンドを分析すると説明しています。

Claude connects to Multidex via Internet Identity and an MCP server. Using Object Query Language (OQL), Claude can analyze the entire exchange—including liquidity, order flows, wallet activities, historical data, and market trends. Additionally, external data sources such as news, macro data, and sentiment analyses are incorporated into the assessment via HTTP outcalls.

（訳）ClaudeはInternet IdentityとMCPサーバーを介してMultidexに接続します。Object Query Language（OQL）を使って、流動性・注文フロー・ウォレット活動・過去データ・市場トレンドを含む取引所全体を分析できます。さらに、ニュースやマクロデータ、センチメント分析などの外部データソースをHTTP outcallsで評価に取り入れます。

その後、Claudeは初期の取引戦略を作成し、その根拠とともに、必要な権限を持つ別のICPアプリの安定メモリに保存します。

Based on this, Claude creates an initial trading strategy and stores it—along with its rationale—in the stable memory of another ICP app where it holds the necessary permissions.

（訳）これに基づき、Claudeは初期の取引戦略を作成し、その根拠とともに、必要な権限を持つ別のICPアプリの安定メモリに保存します。

ChatGPTも同じアプリに独自のInternet IdentityとMCPサーバーで接続され、戦略を読んで独立に分析し、弱点を特定し、改善案を提案して、評価を安定メモリに戻します。

ChatGPT, which is also connected to the same app via its own Internet Identity and MCP server, reads the strategy, analyzes it independently, identifies weaknesses, suggests improvements, and saves its assessment back to the stable memory.

（訳）ChatGPTも同じアプリに独自のInternet IdentityとMCPサーバーで接続され、戦略を読んで独立に分析し、弱点を特定し、改善案を提案して、評価を安定メモリに戻します。

ClaudeはChatGPTのフィードバックを読んで批評を評価し、戦略を洗練して新しいバージョンを公開します。この反復プロセスは自律的に繰り返されます。

Claude develops and optimizes the strategy. ChatGPT reviews, critiques, and improves it. Both evaluate each version based on defined criteria such as risk, return potential, and robustness. The loop continues until both agents reach a shared quality score—for example, 95/100.

（訳）Claudeは戦略を開発・最適化します。ChatGPTはそれをレビュー・批評・改善します。両者はリスク・リターン可能性・堅牢性などの定義された基準に基づいて各バージョンを評価します。ループは両エージェントが共有の品質スコア（例: 95/100）に達するまで続きます。

必要な権限があれば、ClaudeはDEX上で戦略を実行します。すべての中間ステップ・決定・評価はアプリの安定メモリに永久保存され、後でレビューや再分析が可能です。

Only then does Claude—provided the necessary permissions are in place—execute the strategy on a DEX. All intermediate steps, decisions, and assessments remain permanently stored in the app's stable memory, allowing them to be reviewed or re-analyzed later.

（訳）必要な権限が整っていれば、ClaudeはDEX上で戦略を実行します。すべての中間ステップ・決定・評価はアプリの安定メモリに永久保存され、後でレビューや再分析が可能です。

個人の投稿のため、成果の検証は限定的です。

日本市場ではどう応用できるか

この仕組みのポイントは、2つのAIが「作成→批評→改善」を繰り返すループと、すべての過程を安定して保存する点です。日本株の分析では、有価証券報告書や決算短信を材料に似たプロセスを試せます。Claudeで初稿を作り、ChatGPTでリスクや改善点を指摘してもらうことで、1人で考えるより多角的な視点が得られるのではないでしょうか。

例えるなら、1人で原稿を書いて自分だけでチェックするより、2人で交互に読み直す方が抜けや偏りが減るイメージです。OQLのようなクエリ言語やHTTP outcallsはICP特有ですが、基本的な「データ収集→分析→保存→再評価」の流れは、日常のAIツールでも部分的に再現可能です。

なぜこの使い方が有効なのか

複数エージェントの連携は、1つのAIだけでは見落としやすい弱点を補う効果が期待できます。投稿ではリスク・リターン可能性・堅牢性などの基準で評価するとあり、具体的な評価軸を設定することで、漠然とした「良さそう」ではなく、数値化されたスコア（95/100など）まで磨き上げられます。

安定メモリに履歴を残すことで、後から「なぜこの判断をしたか」を振り返れます。初心者にとっては、AIの出力がブラックボックスになりがちな点を、プロセス全体を記録することで透明性を高められる点が有効ではないでしょうか。

まだできないこと・注意点

投稿ではICPアプリやMultidex、Internet Identity、MCPサーバーの具体的な設定手順は触れられていません。DEX実行まで自律的に進む部分も、現在の一般的なAIツールでは権限管理や接続が複雑です。まずは戦略立案の反復部分から試すのが現実的でしょう。

今日から試す手順

1. ClaudeとChatGPT（Plus以上推奨）のアカウントを準備します。

2. 分析したい日本企業の有価証券報告書をEDINETや各社IRページからPDFで取得します。

3. Claudeに初回戦略のドラフトを作成させ、ChatGPTに批評を依頼します。必要に応じてGoogleスプレッドシートやNotionに履歴を保存します。

4. 両者のやり取りを3〜5回繰り返し、自己評価で「リスク・リターン・堅牢性」の3軸で100点満点中95点以上を目指します。

5. 最終版を自分のノートにまとめ、実際の取引判断はご自身で行います。

そのままコピーして使えるプロンプト例（日本株向けに調整）です。

この有価証券報告書の「事業の状況」および「リスク要因」から、5つの主要リスクを重要な順に抜き出し、各リスクの根拠となるページ番号と具体的な記述を記載してください。次に、過去3期の売上高・営業利益の推移を数値でまとめ、トレンドを一文で述べてください。

上記のリスク分析と財務推移を基に、保守的な投資戦略（最大ドローダウン10%以内に抑える）を3パターン提案してください。各パターンについて、想定リターン・リスク・必要なモニタリング指標（例: RSI 70超で警戒など）を明記してください。

前回の戦略案の弱点を3点挙げ、改善策を具体的に提案してください。評価基準は「リスク（低・中・高）」「リターン可能性（低・中・高）」「堅牢性（データ根拠の有無）」の3軸で、各案に100点満点のスコアを付けてください。

最初に試す題材の選び方：東証プライム上場で有価証券報告書が直近で更新された企業（例: 決算期末から3ヶ月以内の会社）から始めると、データが新鮮で比較しやすいです。

うまくいかない時の対処：出力が抽象的になったら「具体的な数値（売上成長率○%以上など）を必ず入れて」と追記指示を追加します。評価が甘い場合は「最も厳しい視点で批評せよ」と明記してください。

今日の学び

2つのAIを「作成者と批評者」に分けて反復させることで、1回のやり取りでは得にくい深みが出る可能性があります。日本株分析でも、有価証券報告書を材料に同じループを回せば、初心者でも多角的な視点が養えるのではないでしょうか。まずは小さい範囲から履歴を残しながら試してみてください。

※本記事は情報提供・教育目的で作成しています。投資助言ではありません。特定のサービス・銘柄の利用や売買を推奨するものではなく、過去の成果は将来を保証するものではありません。

出典

X @X2worldtech https://x.com/X2worldtech/status/2077739343322509815