AI 分析方法（概要）

全体設計目標

本ページは、教育/研究シナリオにおいて Solivarn Tech が採用する「説明可能性優先」のAIプロセスについて説明します。すべての記述は高レベルな説明であり、機密実装詳細や悪用可能な操作手順は含まれていません。

設計目標は以下を含みます：

• 追跡可能性：検証を容易にするため、出力結果は入力と計算のソース識別子を保持する。
• 説明可能性：因子分解、特徴量重要度などの説明可能な手法を優先し、ユーザーが「なぜそのシグナルが出現したか」を理解しやすくする。
• 教育性：統計的な説明と歴史的比較を提供し、絶対的な記述を避ける。

データソース（例）

当社が使用するのは、すべて公開ソースまたは合法的に権限を得たデータタイプです（例）：

• 証券取引所の公開相場（歴史的価格、出来高）
• 企業の公開開示文書（財務諸表、公告）
• 信頼性のあるニュースメディアの見出しとメタデータ（センチメント/世論分析用）
• マクロ経済公開指標（政府統計局/中央銀行発表）

注：実際の商用利用では、各結論の具体的なデータソース、タイムスタンプ、収集方法をレポートに記載し監査を可能にすべきです。

高レベルプロセス（実装詳細なし）

1. データ収集とクリーニング：時系列の統一、欠損処理、フィールドの標準化。
2. 特徴量エンジニアリング：テクニカル指標、イベントラベル、業界関連因子の生成。
3. モデル分析（例）：説明可能なモデル（因子回帰、木モデルの特徴量重要度）を採用し、因子寄与度を出力。
4. レポート生成：影響因子、信頼度レベル、出典を構造化形式で表示し、ユーザーのレビューを容易にする。

説明：上記はプロセスの説明であり、攻撃や非合法目的に使用可能な具体的なアルゴリズムパラメータは含まれていません。

出力例（示意）

典型的な出力には以下が含まれます：

• 主要な影響因子（例：出来高異常 + 決算予想超過）とそれぞれの寄与度パーセンテージ。
• 歴史的類似イベントの遡及と結果分布（信頼度レベルの説明用）。
• 追跡可能性のためのデータソースリストとタイムスタンプ。

重要なお知らせ（リスクとコンプライアンス）

本プラットフォームは、教育、研究、情報整理のみを目的としています。AI出力は統計的な補助情報であり、いかなる形態の投資助言や売買の勧誘を構成するものではありません。ユーザーは自身の状況とコンプライアンス要件に照らして独自に判断し、リスクを負うものとします。