satoru yokoyama

AI活用を前提とした情報・開発運用整備／リアルタイム監視・異常検知・自動化基盤の設計・構築 期間：2023 - 現在 技術：Python, Web3.py, aiohttp, GCP (Cloud Run / Scheduler / Firestore / Storage), Slack API, Solidity, GitHub, AI活用開発運用整備 1. AI活用を前提とした情報整備・開発運用整備 * AIが会社情報を正確に参照しやすいよう、公開可能な会社情報を Markdown 形式で構造化・整備し、対外情報提示の一貫性向上を推進 * 社内リポジトリをAI支援開発前提で再整備し、AGENTS.md やブランチ運用ルールを整備 * AIによるコード修正・ドキュメント更新を安全かつ再現性高く運用するため、作業方針・責任分界・レビュー前提を明文化 * AI協働を前提としたドキュメント駆動の開発運用フローを整備し、属人化しやすい作業の標準化を推進 2. 市場データ統合とリアルタイム監視基盤の開発 * Bybit / Gate / Bitget / Hyperliquid / Uniswap V3 / Camelot / Paradex など複数のCEX・DEXから orderbook / L2 depth / 価格情報を統合し、リアルタイム監視基盤を構築 * 複数ソースの価格・板情報を統一フォーマットで扱うため、ask/bid、stepSize、minOrderQty、レバレッジ条件等の正規化処理を実装 * 監視対象ごとの判定精度向上を目的として、低遅延での差分検知ロジックを整備し、平均230ms水準での異常兆候把握を実現 3. GCPを用いた運用自動化・監視基盤の整備 * Cloud Run / Scheduler / Firestore を活用し、ジョブ実行・状態管理・通知を含む自動運用基盤を構築 * self-recovery / retry / ログ監視 / クリティカルアラート通知を実装し、障害発生時の初動を自動化 * 実行状況、異常イベント、再試行、終了条件などの可観測性を高め、属人化しやすい運用の標準化を推進 4. 自動実行・安全制御ロジックの設計 * 高速処理環境における自動実行基盤を構築し、片側注文失敗時の自動クローズ処理 close_failed_arbitrage_leg() を実装 * 実行系において、失敗時の巻き戻し・安全停止・再試行など、損失抑制を重視した fail-safe ロジックを整備 * 実行成功率を 72% から 94% に改善し、部分失敗時のリスクを低減 * Uniswap V3（ISwapRouter）や Arbitrum 上の multi-hop swap に対応し、複数経路を含む実行制御を実装 5. イベント監視・統計分析基盤の構築 * Hyperliquid の liquidations イベントを監視し、イベント発生後の価格推移を継続記録・統計化する分析基盤を開発 * Firestore を用いて watchlist や状態遷移を管理し、継続観測・再投入・日次集計を自動化 * イベントと価格変動の関係を定期分析し、Slack への自動通知による監視運用フローを整備 6. 高リスクアカウント・異常挙動検知 * 高レバレッジ・低取引履歴アカウントの監視ロジックを実装し、リスクの高いアカウント挙動を自動検出 * deposit wallet 履歴との関連付けを行い、異常兆候のあるアカウントをリアルタイム通知 * Firestore による状態管理と定期監視により、継続的な watchlist 運用を実現 7. パフォーマンス・実行品質の最適化 * 板情報から平均実行価格を推定するロジックを改善し、大口取引時の slippage 推定精度を向上 * Gas / fee / 実効コストを考慮した実行判断ロジックを整備し、トータルコストを最適化 * マルチDEX横断の価格比較や最適プール探索処理を実装し、実行品質向上に寄与