全銘柄をAIに読ませるのは、やめることにした

2026年6月25日 2026年7月8日

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AI株価予想アプリを作るうえで、地味だけど一番効いてくるのが「注目銘柄をどう選ぶか」です。

株式市場には、数えきれないほどの銘柄があります。そのすべてを毎回AIに渡して「どれが上がりそうか分析して」と頼むのは、正直あまり現実的ではありません。処理は重くなるし、条件の悪い銘柄まで紛れ込めば、AIコメントの質もばらついてしまいます。

そこで必要になるのが、スクリーニングとスコアリングです。この記事では、AI株価予想アプリで注目銘柄を絞り込む仕組みと、スコアの作り方を整理します。

AIに渡す前に、じょうごで絞る

AIは文章化や要約が得意です。ただ、大量の株価データを毎回すべて読み込ませて、全銘柄を完全に比較させる使い方は、コストと安定性の面でどうしても扱いにくくなります。

だから、全銘柄をいきなりAIに渡すのではなく、まずプログラム側の数値条件で候補を絞り込みます。

出来高が少なすぎる銘柄、データが不足している銘柄、値動きが極端すぎる銘柄、トレンドが弱い銘柄、すでに過熱しすぎている銘柄——こうした銘柄は、この段階でふるいから落とします。全銘柄のうち、条件を満たした銘柄だけが次のステップに進み、そのうちさらにスコア上位の銘柄だけが、最終的にAIのコメント対象になります。

大事なのは、この除外作業をAIにやらせないことです。数値条件での絞り込みは、プログラム側で機械的に済ませてしまう。AIには、絞り込んだあとの「説明」を任せます。

役割を分ける:AIに全部乗せしない

ここで意識しているのが、役割分担です。数値計算、候補抽出、理由づけ、検証——それぞれ得意な担当に任せます。

数値計算(プログラム):指標を計算する
スコアリング(プログラム):候補を絞り込む
コメント生成(AI):理由を言語化する
答え合わせ(プログラム+AI):結果を検証する

AIにすべてを判断させるのではなく、データで候補を絞り、AIには説明を担当させる。この設計が、AI株価予想アプリでは大事だと感じています。

スコアは4要素の合計でつくる

スクリーニングでは、銘柄ごとにスコアをつけます。ただし、単純に「株価が上がっている銘柄」を高スコアにするだけでは不十分です。短期的に上がっている銘柄は目立ちますが、すでに過熱している可能性もあるからです。

そこで、次の4つの要素を組み合わせてスコアを作ります。

トレンド(最大2.5点):終値が移動平均線を上回っているか、短期移動平均が中期移動平均を上回っているか、直近リターンがプラスか、高値更新の勢いがあるか
モメンタム(最大2.5点):直近5日・20日リターン、高値更新、連続上昇、短期的な値動きの強さ。ただし勢いが強すぎる場合は、リスク側でマイナス評価する
出来高(最大1.0点):平均出来高より増えているか、直近で急増しているか、株価上昇と同時に起きているか
リスク(最大2.0点):急騰しすぎていないか、ボラティリティが高すぎないか、出来高が少なすぎないか、データが不足していないか

図の例のように、実際のスコアを内訳ごとに見ると、「トレンド・モメンタムは強いが、出来高がやや弱く、リスクも中程度」といった中身を、数字の根拠つきで説明できるようになります。これは、あとで「なぜこの銘柄が候補に残ったのか」を振り返るときにも効いてきます。

除外条件も、スコアと同じくらい大事

スコアリングでは、高スコア銘柄を選ぶことばかりに気を取られがちですが、除外条件も同じくらい重要です。

どれだけスコアが高くても、次のような銘柄は候補から外した方がよいと考えています。

データが足りない
出来高が少なすぎる
株価が低すぎて値動きが荒い
直近で異常な急騰をしている
計算に必要な指標が欠けている

こうした銘柄を無理に候補に入れると、AIコメントも検証結果も不安定になりやすいです。スコアを出す前に、最低限の除外条件をくぐらせておくことが、あとあとの安定運用につながります。

AIコメントに渡す情報

スコアリングで注目銘柄を選んだら、次にAIコメントを作ります。このとき、AIには単に銘柄名だけを渡すのではなく、スコアの内訳も一緒に渡します。

銘柄名・現在値
総合スコア
トレンドスコア・モメンタムスコア・出来高スコア・リスクスコア
直近リターン・出来高の変化
注意点

これにより、AIはより具体的なコメントを書けるようになります。たとえば、「この銘柄は短期モメンタムが強く、出来高も増加しています。一方で、直近の上昇が大きいため、短期的な反落には注意が必要です」というように、数字をもとにしたコメントになるので、単なる雰囲気ではなく、予想時点の根拠を残しやすくなります。