カーネギー・メロン大学で学ぶ生物学科の学生だった著者は、AIを活用して自動で株式取引を行うシステム「Stock-Jarvis」の構築を夢見た。当初は、AIが株価データだけから学習して戦略を立てる試みをしたが、結果は惨敗。教授の評価を逃れ、B+という成績に留まったものの、この失敗は逆に情熱を燃え上がらせた。その後、AIが単に文章を生成するのではなく、目的から出発し、仮説を立て、検証し、改善する「構造的思考プロセス」を持つ必要があると確信。この考えに基づき、自ら「Aurora」と名付けた自律型AI取引エージェントを開発。 Auroraは、単に「3週間ごとにUPROとGLDを均等に再調整する戦略を作成」という依頼に応じるのではなく、「GLDとUPRO間で最適な再調整戦略は何か」という目的から出発。金融の基本原理に基づき、仮説を立て、複数の戦略を生成。過去のデータでバックテストし、バブル期・不況期のパフォーマンスを評価。さらに、進化的アルゴリズム（遺伝的最適化）を用いて戦略を組み合わせ、最適化。この「仮説→検証→分析」の反復プロセスにより、人間のヘッジファンドトレーダーに匹敵する戦略の創出が可能に。 現在、Auroraは無料で利用可能。ユーザーは自由に目的を提示し、AIが自ら戦略を構築・検証。著者のRobinhood口座は年間123％以上のリターン（+3万872ドル）を記録。他にも、6か月で91％のリターンを達成したユーザーの声が多数寄せられている。 しかし、著者は「過去の成績は将来の結果を保証しない」と明言。AIの学習は、利用者の行動データを収集・分析することで進化。Auroraは、ChatGPTがユーザーの対話から学ぶのと同様、利用者からのフィードバックで強化される。5年後には、世界中の投資家がAIに頼る時代が来る——。 著者の本質的な目標は、AIの「知能」を人間の限界を超えるものにすること。自分は元々金融・CSの専門知識がなく、ただ「やる気」と「諦めない心」しか持たなかった。それでも、AIの可能性を信じ、一歩ずつ進んだ。今、その成果は、誰もが手にできる「Aurora」の形で、世界に開かれた。