「当たった予想」だけ覚えていても意味がない。だから検証アプリを作ることにした
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AIに「この銘柄、上がりそうですか?」と聞くのは、正直そんなに難しくありません。
- 「この銘柄は上昇トレンドが強いです」
- 「出来高が増えています」
- 「短期的な反発が期待できます」
こういうコメントは、AIにとってはお手のものです。もっともらしい理由をつけて、それらしい分析を返してくれます。
でも、しばらくAIに株価分析をやらせてみて気づいたことがあります。それっぽいコメントを出すことと、実際に役立つ予想をすることは、まったく別物だということです。
だからこそ、今回作ろうとしているのは「予想アプリ」ではなく、**「検証アプリ」**です。この記事では、なぜそう考えるに至ったのか、どんな仕組みにしたいのかを整理します。
AIの分析コメントだけでは、何も証明できない
AIに株価データやテクニカル指標を渡せば、自然な文章の分析コメントはいくらでも作れます。問題は、そのコメントが当たっていたかどうかを、誰も確認していないことです。
分析コメントがどれだけ滑らかでも、その後の株価を追いかけて答え合わせをしなければ、それは単に「雰囲気の良い文章」でしかありません。もっと言うと、当たった予想だけを見せられたら、精度が高いように錯覚してしまいます。逆に外れた予想を隠してしまえば、都合よく「AIってすごい」と思い込むこともできてしまう。
これが一番危ないパターンです。だから、AI株価予想アプリには「予想を出す機能」だけでなく、**「あとから答え合わせする機能」**が絶対に必要だと考えました。
予想アプリ vs 検証アプリ
この違いを図にすると、こうなります。
左側の「予想だけで終わるアプリ」は、AIが何かを言って、それを記事にして終わり。当たったかどうかは、あとから誰も確認しません。
右側の「検証まで含むアプリ」は、予想した時点のデータをちゃんと保存しておき、数日後に実際の株価を取得して、的中率や平均リターンを記録していきます。これを積み重ねていくことで、初めて「このAI予想は本当に使えるのか」が見えてきます。
作りたいのは、間違いなく右側です。
実際の仕組み：8つのステップ
具体的には、次のような流れを考えています。
- 株価データを取得する
- 銘柄ごとにスコアを計算する
- 注目銘柄を抽出する
- AIに分析コメントを書かせる
- 予想時点のデータを保存する
- 数日後の株価を取得する
- 予想が当たったか答え合わせする
- 結果をレポートとして出力する
ポイントは、①〜④で終わらせないことです。⑤〜⑧の「あとから確認する」部分こそが、このアプリの本体だと思っています。ここまでできて初めて、5営業日後に株価が上がったのか下がったのか、+2%以上になったのか、平均リターンはどうだったのか、どのスコアが高い銘柄ほど成績が良かったのか、といったことが少しずつ見えてきます。
なぜ「答え合わせ」がそんなに大事なのか
株価予想で一番危ないのは、当たった予想だけを記憶してしまうことです。
たまたま当たった銘柄だけを見返すと、驚くほど精度が高いように見えてしまいます。でも、外れた予想や微妙だった予想を記録していなければ、それは本当の実力ではなく、ただの後付けの物語です。
そのため、予想を出した時点で、次のような情報をきちんと保存しておく必要があると考えています。
- 予想した日付
- 銘柄名・株価
- スコア
- 予想理由
- 期待する期間
- 予想時点の指標
- 数日後の株価
- 実際のリターン
- 的中したかどうか
これを保存しておけば、あとから冷静に「この条件では当たりやすい」「この指標はあまり役に立たない」「スコアが高くても下がることがある」といった振り返りができるようになります。
見たい指標は、1つではなく組み合わせ
株価は色々な要因で動くので、1つの指標だけで判断するのは危険です。そこで、次のような指標を組み合わせてスコアを作り、その結果をあとから検証する形にしたいと考えています。
- トレンド
- モメンタム
- 出来高
- リスク
- 過去の類似条件
- 5営業日後のリターン
- +2%以上になった確率
- 平均リターン・中央値リターン
大事なのは、AIが出したコメントだけに頼らないことです。数字で見られる部分は数字で見る。AIには、その数字が何を意味しているのかの解釈・説明を担当させる。この役割分担が、このアプリでは一番大事にしたいところです。
ブログにも、予想と一緒に検証結果を残す
このアプリで出した予想や検証結果は、ブログにも記録していく予定です。
ただし、ブログでやりたいのは「この銘柄を買えば儲かる」という話ではありません。あくまで、
- AIでどう分析したのか
- どの指標を使ったのか
- 予想時点ではどう見えていたのか
- 数日後にどうなったのか
- 予想はどれくらい当たったのか
- 改善するならどこか
という検証ログです。AI予想は、出した瞬間よりも、あとから見返したときに価値が出ます。予想時点の考え方と実際の結果を並べることで、AI分析の良いところも悪いところも見えてくるはずです。
※念のため改めてお伝えしておくと、このブログで扱うAI株価予想は投資判断をすすめるものではありません。 特定の銘柄の売買を推奨する目的ではなく、AIを使ったデータ分析とアプリ開発の記録です。株式投資にはリスクがありますし、AIの予想が必ず当たるわけでもありません。むしろ外れることも含めて記録し、検証していくことに意味があると考えています。
アプリに入れたい機能
最終的には、次のような機能を入れたいと考えています。
- 株価データの取得
- 注目銘柄のスクリーニング
- スコアリング
- AIによるコメント生成
- 予想結果の保存
- 5営業日後の答え合わせ
- 的中率や平均リターンの集計
- CSV出力
- ブログ・メルマガ向けの文章出力
- 過去予想の一覧表示
ただ、最初からすべてを完璧に作るのは難しいので、まずは最小限の形から始めます。最初の目標は、次の3つに絞りました。
- AIが注目銘柄を出す
- 予想時点のデータを保存する
- あとから株価を取得して答え合わせする
ここまでできれば、単なる「それっぽい予想」ではなく、検証可能な仕組みになります。
難しそうなのは、予想よりも「検証の設計」
このアプリを考えていて感じるのは、難しいのは予想そのものより、検証のルールを決めるところだということです。
- 何日後を評価するのか
- 何%上がれば的中とするのか
- 市場全体が上がっただけの場合をどう見るのか
- 一時的に上がった場合と終値で上がった場合をどう分けるのか
- リスクの高い銘柄をどう扱うのか
- データ不足の銘柄をどう除外するのか
こういった点を、最初にちゃんと決めておく必要があります。特に短期の株価はブレが大きいので、1回の予想結果だけで判断するのは危険です。複数回の予想を記録して、傾向として見ていくことが大事だと考えています。
このブログで、これから更新していくこと
今後、このブログでは「AI株価予想」というタグを作って、このアプリの開発ログを更新していく予定です。書いていきたい内容は、たとえばこのあたりです。
- AI株価予想アプリのMVP設計
- 株価データ取得の仕組み
- スコアリング機能の作り方
- GPTに株価コメントを書かせる方法
- 答え合わせレポート機能
- 予想結果のCSV保存
- AI予想の精度検証
- ブログ配信用レポートの自動生成
- 失敗した予想の振り返り
- 改善した指標の記録
うまくいったところだけでなく、外れた予想や改善点もそのまま残していくつもりです。その方が、AIアプリ開発の記録としても、株価分析の実験としても価値が出ると思っています。
まとめ
AI株価予想アプリを作ろうと思った理由は、単に株価を予想したいからではありません。AIが出した予想を記録し、あとから答え合わせをして、本当に使える分析なのかを検証したいからです。
予想だけなら、その場で終わってしまいます。しかし、予想時点のデータ・AIコメント・実際の株価変化を残しておけば、あとから精度を確認できます。
このアプリでは、AIで注目銘柄を抽出し、予想を保存し、数日後に答え合わせをする仕組みを作っていきます。このブログでは、その開発過程と検証結果を「AI株価予想」タグで更新していく予定です。
AIで株価を当てるというより、AI予想をどう検証するか。そこをテーマに、少しずつ改善していきたいと思います。
