GPTに株価コメントを書かせる仕組み｜数字だけでなく理由も出すAI分析

AI株価予想アプリでは、スコアやテクニカル指標を使って注目銘柄を抽出しています。

ただ、数字だけを見ても、なぜその銘柄が候補になったのかは少しわかりにくいです。

たとえば、

• 総合スコア：7.2
• トレンド：2.3
• モメンタム：2.1
• 出来高：0.8
• リスク：1.6

という数字が出ていても、それを見ただけでは「結局どういう銘柄なのか」が直感的には伝わりにくいです。

そこで使いたいのがGPTです。

GPTに、スコアや指標をもとにした株価コメントを書かせることで、数字だけでは伝わりにくい分析理由を文章化できます。

この記事では、AI株価予想アプリでGPTに株価コメントを書かせる仕組みと、数字を理由に変換するAI分析の考え方を整理します。

数字だけでは伝わりにくい

株価分析アプリでは、いろいろな数字を扱います。

たとえば、

• 株価
• 出来高
• 前日比
• 5日リターン
• 20日リターン
• 移動平均との関係
• ボラティリティ
• 総合スコア
• トレンドスコア
• モメンタムスコア
• リスクスコア

などです。

これらの数字は、銘柄を比較するうえではとても重要です。

しかし、数字だけが並んでいても、初心者にはわかりにくいことがあります。

「スコアが高いのはわかったけど、なぜ高いのか」
「上昇トレンドなのか、短期的な勢いなのか」
「出来高が増えているのか」
「リスクはどこにあるのか」

こうした部分を説明するには、文章が必要です。

そこで、GPTに分析コメントを書かせる仕組みを入れたいと考えました。

GPTに任せたい役割

GPTに任せたいのは、売買判断そのものではありません。

あくまで、数値データをもとにした説明文の生成です。

つまり、

「この銘柄を買うべきです」

ではなく、

「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。」

のようなコメントを作らせるイメージです。

GPTに任せる役割は、主に次の3つです。

1. 銘柄が候補になった理由を説明する
2. 良い点とリスクを整理する
3. 後から答え合わせしやすい形で予想時点の見方を残す

このように、AIコメントは「予想の根拠を記録する機能」として使います。

GPTに渡す情報

GPTに良いコメントを書かせるには、渡す情報が重要です。

銘柄名だけを渡して、

「この株についてコメントして」

と頼んでも、一般的な文章になりやすいです。

そこで、アプリ側で計算した指標やスコアを整理して渡します。

たとえば、以下のような情報です。

• 銘柄コード
• 銘柄名
• 現在値
• 前日比
• 5日リターン
• 20日リターン
• 移動平均との関係
• 出来高の変化
• 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
• 除外されなかった理由
• 注意すべき点

これらを渡すことで、GPTは具体的なコメントを書きやすくなります。

AIに自由に想像させるのではなく、あらかじめ整理した数字をもとに説明させることが大事です。

コメントの基本構成

GPTに書かせるコメントは、毎回バラバラな形にするより、ある程度フォーマットを決めた方が使いやすいです。

たとえば、以下のような構成です。

1. 総合評価
2. 候補になった理由
3. 強い指標
4. 注意すべきリスク
5. 短期的な見方
6. 答え合わせで確認したいポイント

このように構成を決めておくと、銘柄ごとの比較がしやすくなります。

たとえば、コメントはこのような形になります。

「この銘柄は、トレンドとモメンタムの両方が比較的強く、短期的な注目候補として抽出されました。直近のリターンが良好で、出来高も平均より増加している点はプラス材料です。一方で、短期間で上昇しているため、過熱感には注意が必要です。数日後の終値とリターンを確認し、スコアの有効性を検証します。」

このように、数字をそのまま見せるだけでなく、理由に変換するのがGPTの役割です。

良い点だけでなくリスクも書かせる

株価コメントで大事なのは、良い点だけを書かないことです。

上がりそうに見える銘柄でも、必ずリスクがあります。

たとえば、

• 直近で上がりすぎている
• 出来高が不安定
• ボラティリティが高い
• 移動平均から離れすぎている
• データが不足している
• 地合いに左右されやすい

といった点です。

GPTには、良い点だけでなく、注意点も必ず書かせるようにします。

たとえば、プロンプトにはこのように入れます。

「良い点だけでなく、短期的なリスクや注意点も必ず含めてください。」

これを入れておくことで、コメントが煽りっぽくなりにくくなります。

このブログでは、売買推奨ではなく検証ログとして扱いたいので、リスクコメントはかなり重要です。

売買推奨に見えないようにする

株価に関する記事やアプリでは、表現に注意が必要です。

「買うべき」
「必ず上がる」
「今すぐ狙える」
「確実に利益が出る」

のような表現は避けます。

このアプリで作りたいのは、投資助言ではなく、AI分析の記録です。

そのため、GPTにコメントを書かせるときも、以下のような表現に寄せます。

• 注目候補として抽出されました
• 短期的には強い動きが見られます
• 出来高の増加が確認できます
• 一方で過熱感には注意が必要です
• 数日後の結果を確認して検証します
• 投資判断ではなく分析ログとして扱います

このような書き方なら、AI予想と答え合わせの開発ログとして自然に見せられます。

GPTへのプロンプト例

実際にGPTへ依頼するなら、次のようなプロンプトが使えます。

あなたは株価データ分析アプリの解説コメントを作るAIです。
以下の銘柄データをもとに、投資助言ではなく、分析ログとしてのコメントを書いてください。

条件:
- 売買推奨に見える表現は避ける
- 「買うべき」「必ず上がる」「確実」などは使わない
- 良い点とリスクの両方を書く
- なぜ候補に入ったのかを説明する
- 数日後に答え合わせする前提で書く
- 200〜300文字程度
- 初心者にもわかる表現にする

銘柄情報:
銘柄コード: 0000
銘柄名: サンプル銘柄
現在値: 1,250円
5日リターン: +3.2%
20日リターン: +6.8%
出来高変化: 平均比 +45%
総合スコア: 7.2 / 8.0
トレンドスコア: 2.3 / 2.5
モメンタムスコア: 2.1 / 2.5
出来高スコア: 0.8 / 1.0
リスクスコア: 1.5 / 2.0
注意点: 直近でやや上昇が続いているため、短期的な反落には注意

このように、前提条件と禁止表現を明確にすると、コメントの質が安定しやすくなります。

出力例

上のような情報を渡すと、コメントは次のような形になります。

この銘柄は、トレンドとモメンタムの両方が比較的強く、短期的な注目候補として抽出されました。5日・20日リターンがともにプラスで、出来高も平均より増加しているため、市場の関心が高まっている可能性があります。一方で、直近で上昇が続いているため、短期的な反落には注意が必要です。数日後のリターンを確認し、スコアの有効性を検証します。

このコメントなら、数字の意味がわかりやすくなります。

また、最後に「検証します」と入れることで、予想を断定せず、答え合わせ前提の文章になります。

コメントを保存する理由

GPTで生成したコメントは、保存しておく必要があります。

理由は、あとから答え合わせするときに、予想時点でどう見ていたのかを確認するためです。

たとえば、予想時点では、

「出来高が増加している」
「短期モメンタムが強い」
「過熱感に注意」

とコメントしていた銘柄が、5営業日後にどうなったかを見る。

これにより、AIコメントの見方が合っていたのか、スコアの重みが妥当だったのかを振り返れます。

保存しておきたい情報は、たとえば以下です。

• 予想日
• 銘柄コード
• 銘柄名
• スコア
• 指標の内訳
• GPTコメント
• 検証予定日
• 検証結果
• 実際のリターン
• 的中判定

コメントを保存しておくことで、単なるその場限りのAI分析ではなく、検証可能なログになります。

コメントの種類を分ける

将来的には、GPTコメントをいくつかの種類に分けてもよいと思っています。

たとえば、

• 短い一覧用コメント
• 詳細ページ用コメント
• ブログ用コメント
• メルマガ用コメント
• YouTube台本用コメント
• 答え合わせ用コメント

です。

一覧画面では短いコメントで十分ですが、ブログ記事にするなら少し詳しい説明が必要になります。

逆に、メルマガやYouTube台本では、読みやすい文章に整える必要があります。

同じ銘柄データでも、用途によってコメントの長さや文体を変えると、活用しやすくなります。

AIコメントの限界

GPTのコメントは便利ですが、万能ではありません。

元になるデータが悪ければ、コメントの質も下がります。

また、GPTはあくまで与えられたデータをもとに文章化するだけなので、市場のすべての要因を理解しているわけではありません。

決算、ニュース、為替、金利、海外市場、需給など、株価に影響する要素はたくさんあります。

そのため、GPTコメントは「最終判断」ではなく、「予想時点の分析メモ」として扱います。

大事なのは、コメントを保存して、あとから結果と照らし合わせることです。

答え合わせでコメントを見直す

AI株価予想アプリでは、予想後の答え合わせが重要です。

GPTコメントも、結果とセットで見直します。

たとえば、

• モメンタムが強いと書いた銘柄は実際に上がったのか
• 出来高増加を評価した銘柄は成績が良かったのか
• リスクに注意と書いた銘柄は下がったのか
• 高スコアでも外れた銘柄にはどんなコメントが付いていたのか

こうした振り返りをすると、コメント生成の改善にもつながります。

たとえば、

「リスクコメントをもっと強めた方がいい」
「出来高だけで高評価しすぎない方がいい」
「過熱感の表現を追加した方がいい」

といった改善点が見えてきます。

ブログとの相性

GPTコメントは、ブログとの相性も良いです。

AI株価予想アプリで生成したコメントをもとに、記事や週次レポートを作ることができます。

たとえば、

• 今週のAI注目銘柄
• スコア上位銘柄のコメント
• 予想時点の根拠
• 数日後の答え合わせ
• 外れた予想の振り返り
• スコアリング条件の改善

といった記事につなげられます。

ただし、ここでも大事なのは、売買推奨ではなく検証ログとして書くことです。

「この銘柄が上がる」ではなく、

「AIはこのように分析した」
「その後どうなったかを検証した」
「次回はこの条件を見直したい」

という書き方にする方が安全で、ブログの信頼感も出ます。

今後改善したいこと

今後は、GPTコメントの質も少しずつ改善していきたいです。

たとえば、

• コメントの長さを用途別に変える
• 良い点とリスクを必ず分ける
• スコアの内訳をより反映させる
• 過熱感の表現を強化する
• 答え合わせ結果をもとにプロンプトを改善する
• セクターや市場全体の影響も入れる
• ブログ用の文章に変換する機能を作る

AIコメントは、一度作って終わりではありません。

予想と答え合わせを繰り返しながら、どんなコメントが役に立つのかを検証していきたいです。

まとめ

AI株価予想アプリでは、スコアやテクニカル指標だけでなく、その理由を説明するコメントも重要です。

数字だけでは、なぜその銘柄が候補になったのかが伝わりにくいからです。

そこで、GPTに株価コメントを書かせる仕組みを入れます。

ただし、GPTに売買判断を任せるのではありません。

トレンド、モメンタム、出来高、リスクなどの数値をもとに、なぜ候補に入ったのか、どんな注意点があるのかを説明してもらう形です。

生成したコメントは保存し、数日後の答え合わせと一緒に見直します。

AI株価予想アプリで大事なのは、予想することだけではなく、予想時点の根拠を記録し、あとから検証することです。

GPTコメントは、その検証サイクルをわかりやすくするための重要な機能になると考えています。

※この記事は、AIを使ったアプリ開発とデータ分析の記録です。特定の銘柄の売買をすすめるものではありません。投資判断はご自身の責任で行ってください。