**MAiMATE（マイメイト）は、インヴァスト証券が提供していた強化学習（RL）にもとづくトレーディングAI（エージェント）を中核に据えたFX自動売買プラットフォームです。ユーザーは「通貨ペア」「参考テクニカル」「ニュース感度」「投資方針」といった初期設定を行い、自分専用のAIエージェントを生成。その後はエージェントが売買判断を出し、利用者は週1回のフィードバック（“褒める/叱る”）**で育成に関与できる――という、人間参加型の運用体験を提供しました。

技術面では、**A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）**という強化学習アルゴリズムを応用した点が公表されています。A3Cは複数ワーカーによる並列・非同期学習で、ノイズの大きい市場環境でも多様な探索を進めやすいのが特徴です。

2. 年表とステータス（2025年時点）

• 2019年8月14日：AIシグナル配信サービスとしてプレスリリース。エージェントの作成と評価、学習の骨格が提示される。
• 2019年9月（プレリリース期）：運用テストが進行。のちに「2019年9月のプレリリース」として公式に位置づけられる。
• 2022年1月17日：実取引の正式提供へ移行。シグナル配信から「AIに任せるFX取引」へ。登録ユーザーは1万人超とされる。
• 2022年5月28日：「クローン機能/コピー学習機能」などを追加。成功エージェントの複製や他エージェント行動の模倣学習が可能に。
• 2024年9月：**レンジ相場最適化「リピートAI」**を発表。リピート取引にAIの分析（例：一定期間先の価格予測）を加味。
• 2024年12月26日：サービス終了の告知。
• 2025年3月29日：サービス提供を終了（公式アナウンス）。

以降、MAiMATEは新規には利用できません。本稿は研究・記録目的の解説です（最新の運用はインヴァスト証券の他サービスへ集約）。

3. 技術アーキテクチャ（A3C×人間フィードバック×継続学習）

3.1 A3Cを核とするRL設計

MAiMATEのAI中核はA3C。価格系列・テクニカルやニュース関連の特徴量に基づき、**「買い/売り/保有/決済」**などの行動を選択、報酬（損益やリスク調整指標）により方策を更新していく設計です。A3Cは複数ワーカーの経験を非同期に反映させることで、探索の多様性と学習安定性を両立しやすい利点があります。

3.2 初期学習＋運用中の再学習

ローンチ時点から、エージェントは過去データを使った初期学習を経ており、運用中も定期再学習（週次など）を行う仕組みが解説されています。固定ロジックの自動売買に比べ、**相場の非定常性（ドリフト）**に適応しやすい設計思想でした。

3.3 ヒューマン・イン・ザ・ループ（“褒める/叱る”）

ユーザーは**週1回、直近のトレード判断に対して「褒める/叱る」を与え、学習方向に人間の価値判断を注入できます。これは近年のRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）**の文脈にも近い設計で、ブラックボックスAIへの“好み”の注入というユニークな体験を実現しました。

3.4 参照データの多様性

2019年の公開資料では、Refinitiv（リフィニティブ）の市場データ/心理情報を取り込む構成が明示。単なる価格やテクニカルに加え、ニュース・センチメントなども活かす狙いが読み取れます。

4. 主な機能群（終了時点の姿）

4.1 エージェント生成と初期設定

ユーザーは**①通貨ペア、②テクニカル（例：移動平均・ボリンジャー・RSI）、③ニュースの参照、④投資方針（リスク回避/バランス/リターン重視）**を選択してエージェントを誕生させます。

4.2 育成UI：“褒める/叱る”

週1回の教育が基本で、単発では劇的に変化しないが、一貫したフィードバックを積み上げるほど行動傾向がじわじわ変わる――という運用が推奨されました。

4.3 クローン機能/コピー学習機能

クローンは他ユーザーのエージェントをそのまま複製、コピー学習は他エージェントの投資行動を自エージェントに学習させる機能。いずれも2022年5月28日に導入され、成功事例の継承や探索効率の向上を図るものでした。

4.4 レンジ相場最適化：リピートAI

2024年9月に、レンジ取引へAIの予測・調整を組み合わせた「リピートAI」が登場。リピート注文のレンジ幅・戦略をAI側で最適化する構想が打ち出され、もみ合い局面での弱さを補う狙いが示されました。

5. 取引仕様とコスト（公式ドキュメント）

5.1 通貨ペア・売買方式など（抜粋）

• 通貨ペア（例）：USD/JPY、EUR/USD、GBP/JPY、AUD/JPY、CHF/JPY、NZD/JPY、ZAR/JPY、AUD/USD、GBP/USD、USD/CHF、NZD/USD、EUR/GBP、EUR/AUD、AUD/NZD、ほか（説明書16ページ相当に対円とそれ以外の組を明記）。
• 最小変動幅：対円 0.001円、その他 0.00001外貨。
• 最小取引単位：0.1Lot＝1,000通貨（ZAR/JPYは0.1Lot＝1万通貨）。最小取引数量は通常0.5Lot（5,000通貨、ZAR/JPYは5万通貨）。
• レバレッジ：個人 最大25倍。
• 注文種別：成行のみ（新規はAIの自動売買、決済は自動/手動いずれも成行のみ、部分約定なし）。

5.2 コスト構造

• 売買手数料：無料
• ただし、**投資助言報酬が「0.1Lot（1,000通貨）ごとに税込1円」**かかる（スプレッドに内包）。

5.3 リスク制御

• アラート：有効比率120％以下で通知
• ロスカット：有効比率100％以下で自動決済
• 注文・建玉上限：1回最大300Lot、通貨ペアごと建玉合計1,000Lot、全体5,000Lot など（説明書の上限規定）。

※本節の数値は**2024年9月版「取引説明書」**の記載。現行サービスは終了済みであるため、歴史的な仕様として参照。

6. 強み（提供価値）

6.1 “育てるAI”というUX

褒める/叱るでAIの行動傾向に人間の価値判断を介入できる点は、単なる自動売買との差別化。**ブラックボックスの“好みチューニング”**を体験として与えました。

6.2 継続学習と“戦略の生態系”

定期再学習により相場の非定常性へ適応しつつ、多様なエージェントをユーザーが取捨選択することで“市場に生き残る戦略群”を淘汰的に形成する構想が提示されました。

6.3 コミュニティ的拡張（クローン/コピー学習）

クローンとコピー学習により、成功知見の継承と探索効率を高められる土台を提供。ソーシャルトレードのAI版としても興味深い設計でした。

6.4 レンジ相場への矯正（リピートAI）

従来の弱点とされたレンジ局面への適合を、AIによるレンジ最適化で補強しようとしたことは進化の跡。

7. 弱み・リスク（学術・実務の観点）

7.1 市場の非定常性と過学習

過去に適合した方策が未来に通用しないのは金融RLの宿命。RLは強力だが報酬設計や正則化を誤ると過適合を招きやすい。MAiMATEも原理的には同じ課題を抱えます（一般論）。

7.2 実取引の摩擦

スプレッド・スリッページ・約定遅延・流動性など、バックテストでは再現しにくい摩擦が実運用成績を劣化させ得ます。説明書でも約定やカバー取引の条件・注意点が詳述されています。

7.3 フィードバックの一貫性問題

“褒める/叱る”は強力ですが、一貫性のない評価は学習を混乱させる可能性。週1回の少量フィードバックでは反映に時間がかかるのもトレードオフでした。

7.4 透明性（説明可能性）

RLの挙動は説明が難しく、異常時の原因究明が困難になりがち。ユーザーにとっては「なぜ今それを買うのか」の説明性が課題になりやすい（一般論）。

8. 実績・ユーザー評価の輪郭

外部メディアでは、2019/07/24〜2021/12/31の集計で「マイメイトFX総合指数 +332.6pips」「FX100指数 +712.1pips」といった過去成績が紹介されました（当時のベンチマーク）。ただし期間や構成法に依存し、将来成績を保証するものではありません。

一方で、簡便さやキャラクター性が支持される反面、「レンジで弱い」「AI任せでは学習が進まない」といった指摘も散見。2024年末にはサービス終了告知、2025年3月には終了という流れとなりました。

9. 実務運用の作法（歴史的ノウハウ）

MAiMATEは終了しましたが、“学習型AI×自動売買”の一般原則として残る運用作法を記します。

1. 小さく始める：未知のドローダウンに耐えられるよう、最小ロットや分散でスタート。
2. フィードバックを一貫：週1回の教育は一定の基準で。短期の感情で評価を揺らさない。
3. 複数エージェント分散：クローン/コピー学習の発想は分散と相性がよい。
4. レンジ/トレンドの局面別対策：リピートAIのように局面適合の工夫が鍵。
5. リスク管理の徹底：**アラート（120％）とロスカット（100％）**のルール理解、上限の把握、有効比率の監視を怠らない。
6. 摩擦を織り込む：成行のみ/部分約定なしの仕様や、約定のタイミング差による価格乖離の注意点を理解。

10. MAiMATEの意義とレガシー

MAiMATEは、リテール向けに強化学習トレーディングを手触り良く提供した先進事例でした。A3Cの採用、Refinitivデータの取り込み、週次の再学習、ユーザー評価の導入、クローン/コピー学習、レンジ最適化――実運用の難所に真正面から取り組んだプロダクトです。

もっとも、非定常・高ノイズ・摩擦の多い金融市場で、安定して超過収益を出し続けることは容易ではありません。終了という事実は、その難しさを物語る一方で、人間×AIの協調、学習型戦略のエコシステム、局面適合の自動化といった発想の種を業界に残しました。

まとめ：
MAiMATEは「育てるAI」というコンセプトで、RL×人間フィードバックの可能性をリテールの現場に持ち込みました。結果としてサービスはクローズしましたが、人間の意図を学習に反映させるUI/UX、継続学習による非定常への適応、成功知見のクローン/コピー、レンジ最適化など、次世代の自動売買像を先取りした功績は小さくありません。今後の金融AIは、説明可能性や安全制御、摩擦の高精度モデリングをさらに組み合わせ、よりロバストな実運用へと進化していくはずです。

参考（主要出典）

• 公式終了告知・終了日：2024年12月26日 告知、2025年3月29日 終了。
• 公式「取引説明書（2024/9版）」：最小取引・注文/約定・コスト（投資助言報酬 税込1円/0.1Lot）・ロスカット等。
• 正式提供・ユーザー規模（当時）：2022年1月17日 実取引開始、登録ユーザー1万人超（当時報）。
• 技術（A3C）・データ（Refinitiv）：A3C採用、Refinitivデータ連携。
• 機能拡張：クローン/コピー学習（2022/5/28）、リピートAI（2024/9）。
• 過去実績の紹介（外部メディア）：総合指数+332.6pips ほか。