AIで株価を予想するアプリを作っています。

ただし、目的は「必ず上がる銘柄を当てること」ではありません。

むしろ、AIが出した予想を記録して、あとから答え合わせをしながら、どの条件なら当たりやすいのか、どの指標が役に立つのかを検証することが目的です。

株価予想は、結果だけを見ると当たったようにも外れたようにも見えます。

しかし、予想を出した時点の条件、スコア、理由、実際の株価変化を残しておかないと、本当に意味のある分析だったのかはわかりません。

そこで、AIで注目銘柄を抽出し、予想を記録し、一定期間後に答え合わせまでできるアプリを作ることにしました。

この記事では、AI株価予想アプリを作ろうと思った理由と、どんな仕組みにしたいのかを整理します。

AIで株価予想をするだけでは足りない

AIを使えば、株価データやニュース、テクニカル指標をもとに、それらしい分析コメントを作ることはできます。

たとえば、

「この銘柄は上昇トレンドが強い」
「出来高が増えている」
「短期的な反発が期待できる」
「移動平均線を上回っている」

といったコメントは、AIでもかなり自然に作れます。

しかし、それだけでは不十分です。

なぜなら、分析コメントがどれだけ自然でも、実際にその後の株価がどう動いたのかを確認しなければ、予想として役に立ったかどうかは判断できないからです。

AIがそれっぽい理由を出しても、結果を検証しなければ、単なる雰囲気の良いコメントで終わってしまいます。

だからこそ、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」が必要だと考えました。

作りたいのは予想アプリというより検証アプリ

このアプリで作りたいのは、単なる株価予想アプリではありません。

どちらかというと、AI予想を記録して検証するためのアプリです。

具体的には、次のような流れを考えています。

1. 株価データを取得する
2. 銘柄ごとにスコアを計算する
3. 注目銘柄を抽出する
4. AIに分析コメントを書かせる
5. 予想時点のデータを保存する
6. 数日後の株価を取得する
7. 予想が当たったか答え合わせする
8. 結果をレポートとして出力する

この流れにすると、AIが出した予想をその場限りで終わらせず、あとから検証できます。

たとえば、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。

こうした情報を積み重ねることで、AI株価予想の精度を少しずつ確認できます。

なぜ答え合わせが大事なのか

株価予想で一番危ないのは、当たった予想だけを覚えてしまうことです。

たまたま当たった銘柄だけを見ると、すごく精度が高いように見えます。

一方で、外れた予想や微妙だった予想を記録していないと、全体として本当に使えるのかはわかりません。

だから、予想を出した時点で以下のような情報を保存しておく必要があります。

• 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

このように保存しておけば、あとから冷静に検証できます。

「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」
「短期ではブレるが、一定期間で見ると傾向がある」

といった見直しができるようになります。

AI株価予想アプリで見たい指標

アプリでは、単純に「上がる・下がる」だけを見るのではなく、いくつかの指標を組み合わせて見たいと考えています。

たとえば、

• 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

といった指標です。

株価は多くの要因で動くので、1つの指標だけで判断するのは難しいです。

そのため、複数の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思っています。

重要なのは、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て、AIにはその解釈や説明を担当させる。

この役割分担が、AI株価予想アプリでは大事だと考えています。

予想結果をブログにも残したい

このアプリで出した予想や検証結果は、ブログにも残していく予定です。

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きます。

投資判断ではなくAI分析の実験として扱う

株価に関する内容なので、ここは慎重に扱う必要があります。

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すすめる目的ではなく、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はありません。

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ります。

そのため、ブログでは「予想結果」だけでなく「検証結果」もセットで残していきたいと考えています。

アプリに入れたい機能

AI株価予想アプリには、最終的に以下のような機能を入れたいです。

• 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

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、

「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」

この3つです。

ここまでできれば、単なる予想ではなく、検証可能な仕組みになります。

AI株価予想で難しそうなところ

このアプリで難しそうなのは、予想そのものよりも、検証の設計です。

たとえば、

• 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

といった点を決める必要があります。

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、傾向として見ていくことが大事だと思っています。

このブログで更新していきたいこと

今後、このブログでは「AI株価予想」というタグを作って、AI株価予想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、たとえば以下です。

• 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。