AIに「上がりそうな銘柄教えて」と聞く前に、やるべきことがあった

2026年6月23日 2026年7月8日

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AI株価予想アプリを作り始めたとき、最初に頭をよぎったのは「AIに『上がりそうな銘柄を教えて』と聞けばいいのでは」というアイデアでした。

でも、少し考えて思い直しました。それだけでは、良い仕組みにはならない、と。

AIに予想させる前に、本当に必要なのは株価データそのものです。どの銘柄が、いつ、どのくらい動いたのか。出来高は増えているのか。過去と比べてどのような位置にいるのか。この記事では、AI株価予想アプリの土台として、株価データを取得・分析する仕組みをどう考えたかを整理します。

まず取得したい株価データ

最初に必要なのは、銘柄ごとの日足データです。最低限、次の8項目を測っておきます。

このうち特に重要なのが、図にも書いた通り終値と出来高です。終値はその日の最終的な株価、出来高はその銘柄がどのくらい売買されたかを表します。株価が上がっていても出来高が少ない場合と、出来高を伴って上がっている場合とでは、意味合いがまったく違います。だからこそ、株価だけでなく出来高も一緒に見るようにしています。

リアルタイムより、日足データを優先する

株価アプリというと、つい「リアルタイム表示」を作りたくなります。でも、このアプリの目的はデイトレードではなく、予想と答え合わせの検証です。5営業日後にどうなったかを確認するなら、日足データで十分に始められます。

リアルタイムデータを扱うと、取得コストも仕様もぐっと複雑になります。個人開発のMVPとしては、まず日足データを安定して取得・記録・分析できる状態を作るほうが、圧倒的に現実的です。

「5日後」と「5営業日後」は、実は違う場所を指す

株価データを取得するときに大事なのは、単にデータを取ることではなく、継続して使える形に整えることです。中でも一番見落としやすいのが、営業日の扱いです。

株式市場は土日祝日が休みです。図の通り、月曜日を予想日として単純に「暦日で+5日」を数えると土曜日、つまり休場日に着地してしまいます。一方「営業日で+5日」を数えると、土日を飛ばして翌週の月曜日に着地します。

答え合わせをするアプリでは、この違いがそのまま結果のズレにつながります。予想から5営業日後の株価を確認するなら、営業日ベースで日付を扱う必要があります。地味なポイントですが、ここを間違えると、あとの答え合わせが全部ズレてしまいます。

保存する理由は、「あとから検証できるから」

取得した株価データは、その場で使うだけでなく、保存しておくと便利です。理由は、あとから検証できるからです。

AI株価予想アプリでは、予想した時点の情報と、その後の結果を比較します。そのため、次のような情報を保存しています。

予想日
銘柄コード
予想時点の終値・出来高
スコア
AIコメント
5営業日後の終値
リターン
的中判定

保存しておけば、あとから「この条件で予想した銘柄は、実際にどう動いたか」を確認できます。予想アプリというより、予想を記録して検証するアプリにするためには、保存機能が重要です。

分析しやすい形に加工する

株価データを取得しただけでは、そのままでは使いにくいことがあります。AI予想やスクリーニングに使うためには、分析しやすい形に加工する必要があります。たとえば、以下のような指標を計算します。

前日比、5日リターン、20日リターン
移動平均、移動平均との乖離率
出来高の増加率
高値・安値との距離
ボラティリティ

こうした指標を作ることで、銘柄の状態を数字で把握しやすくなります。AIにコメントを書かせるときも、「株価が上がっています」とだけ渡すより、「5日リターンが高く、20日移動平均を上回り、出来高も平均より増えています」と渡した方が、具体的なコメントを作りやすくなります。

スコアリングで見ておきたい4つの軸

株価データが揃ったら、次はスコアリングです。見るべき視点は大きく4つあると考えています。

① トレンドは、株価が上昇方向なのか下降方向なのかという流れです。終値が移動平均線を上回っている、直近高値を更新している、移動平均線が上向き——こうした条件があれば、上昇トレンドと判断しやすくなります。

② モメンタムは、簡単に言うと株価の勢いです。同じ上昇トレンドでも、勢いが強い銘柄とゆっくり上がっている銘柄があります。ただし勢いが強すぎる銘柄は、すでに過熱している可能性もあるので、モメンタムだけでなくリスクや過熱感も一緒に見る必要があります。

③ 出来高は、株価の動きを見るうえでかなり重要です。株価が上がっていても出来高が少ない場合は、あまり強い動きとは言えないことがあります。一方で出来高が増えながら株価が上がっている場合は、市場参加者の注目が集まっている可能性があります。

④ リスクは、上がりそうな銘柄を探すだけでは見落としがちな視点です。値動きが荒すぎる、出来高が少ない、急騰後で過熱している、データが不足している——こうした銘柄は注意が必要です。スコアが高くても、リスクが高ければ候補から外す、または注意コメントを出すようにしています。

AIに渡す前に、まず数値で絞る

データ取得と指標計算ができると、次にスクリーニングができます。トレンドが強い、モメンタムがある、出来高が増えている、リスクが高すぎない、データが十分にある——といった条件で候補を絞ります。

全銘柄をAIにそのまま渡すのではなく、まず数値条件で絞り込むことで、AIに分析させる対象を減らせます。これにより、処理コストも下がりますし、コメントの質も上がりやすくなります。

AIに分析コメントを書かせるときは、候補銘柄ごとに、銘柄名・現在の株価・直近リターン・移動平均との関係・出来高の変化・スコア・リスク要因・過去類似条件の結果、といった情報を整理して渡します。情報が具体的であるほど、AIのコメントも具体的になります。逆に情報が少ないと、コメントは一般的な内容になりやすいです。