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最終更新日:2024/04/17
近年、さまざまな業界でAI・人工知能が導入され始めており、私たちにとって身近な存在になりつつあります。日常生活の中でもAIを活用したサービスに触れることは多く、無意識のうちにAIを活用したサービスを利用していたというケースも少なくありません。
そんな昨今ですが、最近では株式・為替取引の場面においてもAIの導入が進んでおり、注目を集めています。中には日経平均の値動きを高い確率で予想するAIツールなども存在しているのです。今回は、日経平均の値動きを予想するAI技術の仕組みについて詳しくみていきましょう。
AI株価予測について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AIによる株価予測の仕組み・メリット・デメリットを紹介!精度は?

AI日経平均予測ツールの特徴についてご紹介していく前に、まずはAIを使って日経平均の予測を行う仕組みについて詳しくみていきましょう。AIが日経平均の予測を行う仕組みは、以下の4つによって成り立っています。
・日経平均の特性や過去データの活用
・それぞれの指標の相関度計算
・「日経平均に及ぼす影響はどれくらいか」をAIが予測
・どれくらい上昇(下降)するのかを予測
これら4つの仕組みによって成り立っているわけですが、日本の市場は海外投資家が多く参入しており、海外投資家がメインプレーヤーと捉えられることもありますので海外の市場から受ける影響についても考えなくてはなりません。たとえば、日本市場が開く前に閉じるアメリカ市場で大きな値下がりが起きた場合、日本市場でも大きな値下がりが起きるケースも多いのです。
そのため、AIは過去の日本市場やアメリカ市場のデータを収集し、どのようなトレンドにあるのかを予測していく必要があります。そのトレンド予測を加味した上で、最終的な株価予測を行っていくわけです。
なお、AIはさまざまなデータの中から「どのデータが最も株価に影響を与えるのか」を判断していかなくてはなりません。その判断に関しては、それぞれの指標の相関度を計算することで分析できます。

冒頭でも説明した通り、最近ではAIによって日経平均の値動きを予想するツールも多くなっており、その中には高い的中率を実現しているツールも存在します。そのひとつとして挙げられるのが、AI日経平均予想ツール「GROWIN」です。この「GROWIN」は、月末の営業日16時に翌月の上昇・下降を予想し、発表するツールなのですが、その仕組みは「AIによって過去の膨大なデータを分析し、翌月末の日経平均株価終値を算出する」というものです。
この分析には「DTW距離算出アルゴリズム」という手法が用いられています。「DTW(Dynamic Time Warping)」というのは、異なる長さのベクトルの類似度を算出していく手法のことです。この「DTW距離算出アルゴリズム」を用いて過去の膨大な株式指数を学習し、今月分の指数データとの照らし合わせを行うことによって、類似度を判定していきます。
要するに、「今月分の株価の終値のチャート」をデータ化し、そのデータと類似している過去のデータを抽出していくことによって、「その類似しているデータでは翌月どのような値動きを見せたのか」を分析していくということです。このような分析を人間の手で行おうとすると非常に手間がかかりますが、AIであれば効率的に分析を行っていくことが可能になります。また、人間の手による分析ではミスが起こる可能性もありますが、AIであればミスをすることなく分析を行えるため、より高い精度で予想することができるのです。
実際に、「GROWIN」が2014年1月〜2017年6月まで行ったシミュレーションでは、75%という高い的中率を実現しています。なお、この期間には、トランプ氏が当選したことで世界を驚かせたアメリカ大統領選(2016年11月)も含まれており、ここで大きな損失を出した投資家も少なくありませんでした。しかし、「GROWIN」はこの難しい局面においても相場を的中させているのです。
そんな「GROWIN」ですが、「低コスト」で利用できることも大きな特徴のひとつといえます。3ヶ月プラン、6ヶ月プラン、12ヶ月プランという3つのプランに分かれており、3ヶ月プランであれば月700円(税込)で利用可能です。6ヶ月プランであれば月500円(税込)、12ヶ月プランであれば月400円(税込)で利用できるため、多くの方が手軽に利用することができるのではないでしょうか。
もちろん、自分自身の資産を運用していく以上は、AIの予測だけに頼るべきではないかもしれません。しかし、過去のパターンの中から最も似た相場を抽出し、値動きを予測していくことができる「GROWIN」を判断材料のひとつとして活用していくことには十分な価値があるといえるでしょう。先ほどもご紹介したように、4年間で75%という勝率が実現されている点も、ツールの有効性を裏付ける要素のひとつといえるかもしれません。
また、判断が特に難しい「利益確定」のタイミングに関しても「GROWIN」からお知らせを受けることができます。そのため、なかなか判断を下すタイミングがつかめない人にとっては有効な機能といえるでしょう。

株式投資の初心者は、まずローソク足の見方を学んだり、テクニカル分析の手法を学んだりしていくのが一般的でしょう。もちろん、それらを学び、投資に活用していくことは決して無意味ではありません。実際にそれらの知識を使い、予想を的中させている投資家もいるでしょう。
しかし、現在の市場は、外資系ファンド勢によるAIを実装したアルゴリズム取引が非常に多くなっています。そのため、昔から使われている伝統的なテクニカル分析などの効果は相対的に低減しているといってもいいでしょう。現代においては、相場のトレンドを正確に把握することは決して簡単ではないのです。
そうした背景もあり、最近では「個人投資家も、AIの知見を取り入れた上で投資戦略を組んでいくべき」という考え方が出てきています。「GROWIN」は、まさにその考え方によって生まれたツールのひとつといえるでしょう。
「GROWIN」では、過去30年間のチャートの中から「類似しているチャート」を抽出し、パターンを洗い出していくことで、日経平均の予想を行います。これは、多くの個人投資家が自身の手で行っているテクニカル分析ではなかなか実現できないものでしょう。マンパワーで処理するのは非常に難しい膨大な量のデータを分析し、日経平均の上昇、下落を予想できるという点こそがAIの強みなのです。

また、三菱UFJモルガン・スタンレー証券でもAIを活用した日経平均の騰落予想を行っています。三菱UFJモルガン・スタンレー証券が行っている手法は、「毎月10日を基準日に設定し、1ヶ月後の上昇・下落を予想する」というものです。過去のパターンをAIが分析することによって予想していくという点では「GROWIN」と同じですが、2015年の平均的中率に限れば90%を実現しているといいます。2015年10月までの43ヶ月の平均的中率は約70%と下がるため、必ずしも高い的中率を維持できるとは言えません。ただ、AIには「学習を重ねるごとに精度を高めていく」という特徴があることを踏まえれば、今後さらに的中率が高まっていくことも期待できるのではないでしょうか。
オンライン証券のマネックス証券では、AIを活用して国内株銘柄の株価変動を予想する「AI銘柄ナビ」というサービスの提供を2020年6月から開始しています。こちらは日経平均を予想するサービスではなく、国内すべての上場銘柄を対象に株価の変動を予想するわけですが、AIが活用されているという点ではここまでご紹介してきたサービスと同じです。
そんなAI銘柄ナビの特徴としては、株式投資において極めて重要な「銘柄選び」や「株式売買のタイミング」に関して支援を受けられるという点が挙げられるでしょう。AIがそれぞれの銘柄の過去の株価データや直近の決算情報などを学習した上で、1ヶ月後の株価の上昇・下降を予想するという仕組みです。その予想に関しては、「大幅高」「高」「安」「大幅安」という4つの段階で示されるため、その予想をひとつの参考材料として活かしていくこともできます。
また、マネックス証券では、「ロボット」「5G」「医療再生」といったテーマごとに、各銘柄の株価のAIによるトレンド予想を確認することも可能です。気になる銘柄だけをポートフォリオとして登録することもできますし、登録した銘柄の株価予想に変化があった場合にはメールで通知してもらう機能も備わっているため、これらの機能からも投資のヒントを得られるかもしれません。
なお、AI銘柄ナビを使用する際は、マネックス証券のウェブサイトTOPの商品ナビ「株式取引」を選択し、「株式(現物取引)」のページ内中断にある「マネックス証券の株式取引」-「投資情報」からアクセスすることができます。利用料は無料で、パソコンからでもスマートフォンからでも利用可能です。

SMBC日興証券では、投資タイミングのサポートを行うサービスである「株価見守りサービス」にAIを活用しています。この株価見守りサービスは、顧客が保有している国内株式の株価をリアルタイムで見守り、投資戦略に基づいた売却タイミングを通知するというものです。
SMBC日興証券の投資戦略である「ロスカット&プロフィットホールド戦略」と、HEROZ株式会社と共同開発したAIを組み合わせることで、より高度な投資戦略に基づくサポートが可能になるといいます。
こちらのサービスも日経平均ではなく国内株式上場銘柄が対象になっていますが、過去のデータに基づいた予想を得意とするAIが活用されているという点では共通していることがお分かりいただけるでしょう。
ここまでご紹介してきた通り、AIは膨大なデータを瞬時に分析し、そこからパターンを見つけ出していく作業を得意としています。しかし、AIが得意なのはそのような分析だけではありません。AIは人間のように、心理が判断に影響を及ぼすことがなく、「より客観的に分析すること」ができるのです。これは、経済予測において極めて大きなメリットといえるでしょう。
実際に野村証券では、開発したAIに「景気ウォッチャー調査」を読ませることで、景況感の数値化を行うことに成功しています。ディープラーニングを活用したAIであれば、肯定や否定などが入り混じる難しい文章であっても、高い精度で読み取ることができるわけです。
これにより、5段階で景気の現場判断をしていくことが可能になり、過去の調査を読み込んで学習させていくほど、より高い精度で文脈から景気の水準を判断することができるようになるのです。
個人投資家が自身で分析を行なっていく場合、そこに心理が介入するのは避けられません。それが悪影響を及ぼし、バイアスのかかった判断を下してしまう可能性もあるのです。そのようなリスクを避けられるという点では、AIを活用したサービスにも大きな価値があるといえるのではないでしょうか。
また、今後はさらにAIの技術が発展していくことも予想できるため、より高い的中率のツールが生まれる可能性も考えられます。そのようなツールを正しく活用できるようにするためにも、AIに関する知識を深めていくことが大切になるでしょう。
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