元DeepMindの三人組：ポーカーAIを量子ヘッジファンドに転用して収益化、評価額5億ドル超

2019年、DeepMindが開発したポーカーAI「Pluribus」が6人制ノーリミットテキサスホールデムで人間のプロプレイヤーを打ち負かし、AI界に衝撃を与えた。現在、このプロジェクトの中核を担った3人の研究者——Jakub Tětek、Matej Balog、Jiri Benes——がゲーム理論と強化学習への深い理解を携えてEquiLibre Technologiesを設立し、量子ヘッジファンドの世界で新たな活躍の場を見出している。

カードテーブルから資本市場への技術移転

EquiLibre Technologiesは2022年初頭に設立され、本社はチェコのプラハに置かれている。社名「EquiLibre」はラテン語の「均衡」に由来し、金融市場においてナッシュ均衡点を探求するというコアメソドロジーを象徴している。3人の創業者はDeepMindで複数の戦略ゲームAIプロジェクトを共同で手がけており、中でも最もよく知られているのが、多人数ノーリミットポーカーで初めて人間を超えたAIシステム「Pluribus」だ。ポーカーの特徴は不完全情報ゲーム（プレイヤーが相手の手札を見られない）にあり、これは金融市場における投資判断と極めて高い類似性を持つ。トレーダーは情報の非対称性と相手行動の不確実性の中で最適な意思決定を行う必要があるからだ。

TechCrunchの独占報道によれば、EquiLibre Technologiesは複数のトップ量子ヘッジファンドと提携協定を締結し、強化学習ベースの取引シグナルおよび戦略最適化サービスを提供している。現在、同社が運用する外部資産規模は30億ドルを超えているが、その収益モデルは従来型の運用手数料ではなく、利益分配と技術ライセンスによるものだ。このモデルは量子領域では一般的ではないが、EquiLibreの技術的参入障壁がその強い交渉力を支えている。

「私たちはAIで株価を予測しているのではなく、市場参加者のゲーム行動をシミュレートし、混合戦略における最適解を見つけているのです。」——EquiLibre共同創業者Jakub TětekがTechCrunchの取材に応じてコメント。

資本市場はなぜ「ポーカー思考」を必要とするのか？

従来の量子取引モデルは統計的裁定取引、時系列分析、機械学習による予測に依存することが多かった。しかし、市場参加者自身もAIを活用し始めると、戦略の均質化によってアルファリターンが急速に低下する。EquiLibreの独自性は、ゲーム理論における「均衡概念」を取引システムに導入した点にある。同社のアルゴリズムは市場が効率的あるいはランダムであることを前提とせず、市場を多エージェントゲーム環境として捉え、すべての取引相手が自己利益の最大化を図っていると見なす。近似ナッシュ均衡を解くことで、どの行動が「過剰反応」であり、どれが「戦略的偽装」であるかを識別できる。

このアプローチは、サンプルが少なくボラティリティが高い領域（暗号資産やオプションのボラティリティ取引など）で顕著な優位性を示している。社内テストによると、EquiLibreの戦略はシミュレーション環境で年率超過リターン15%以上を達成し、最大ドローダウンは8%以内に抑えられている。これらの数値はまだ独立した第三方による監査を受けていないが、すでに複数のヘッジファンドがオファーを持ちかけている。

編集者注：ゲームAIから金融AIへのパラダイムシフト

EquiLibreのストーリーは、AIにおける典型的な「技術スピルオーバー」事例だ。過去10年間、ゲームAI（AlphaGo、AlphaStar、Pluribusなど）の進歩のほとんどは研究室にとどまり、その商業化の道はゲーム開発やシミュレーショントレーニングに限られることが多かった。しかしゲーム理論と強化学習の融合は、金融、オークション、広告入札などの領域に全く新しいソリューションをもたらした。EquiLibre成功の鍵は、ディープラーニングで価格を直接予測しようとする試み（これは概して無駄であることが証明されている）を避け、市場のマイクロストラクチャーに対するゲームシミュレーションの構築へと舵を切った点にある。

ただし、リスクも無視できない。ポーカーAIはロングテールイベント（相手の非合理的行動など）では機能不全に陥る可能性があり、金融市場における操作、規制変更、マクロショックも完全なモデル化は困難だ。また、元DeepMindの3人が設立した研究所の評価額がすでに5億ドルに達していることは、AI人才がテック大手から金融サービス業界へと加速的に流出しているトレンドを反映している。最も優秀な頭脳がこぞってヘッジファンドに向かうとき、それは金融効率の向上なのか、それとも「軍備競争」の激化なのか？

チームと今後の展望

執筆時点で、EquiLibreは約45名の従業員を擁し、そのうち半数以上がAIまたは数学の博士号を持つ。コアチームには、量子大手のTwo SigmaやCitadel出身の高頻度取引専門家も数名在籍している。同社は2026年末までにチームを80名に拡大し、初の自己勘定ファンドを立ち上げる計画だ。「私たちは単なる技術サプライヤーにとどまらず、市場参加者にもなりたい」とJakub Tětekは語った。

最新の資金調達ラウンド（今年6月）では、EquiLibreは8つの機関投資家から出資を受け、その中にはソブリンウェルスファンドや大学基金も含まれている。同社の評価額はすでに5億ドルを超え、欧州のAIスタートアップ評価額トップ10入りを果たした。注目すべき点として、DeepMind自体は今回の投資ラウンドに参加していないが、3人の創業者は旧雇用主との良好な関係を維持している。

本記事はTechCrunchより編集・翻訳