株式トレーディングエージェントに学ぶAI Agent設計

Developers IO 2026 Tokyoの発表資料

Transcript

1. 株式トレーディングエージェント に学ぶAI Agent設計 リテールアプリ共創部 末永洸介
2. 免責事項 ‧本発表は、特定の銘柄の売買や投資を勧めるものではありま せん ‧紹介する運⽤はすべて模擬⼝座で、実際の資⾦は使っていま せん。将来の成果を保証するものではありません 2
3. ⾃⼰紹介 ‧末永洸介 ‧リテールアプリ共創部 ‧エンジニア GitHub：suekou ‧A I系の記事を よく書いてます X：@sueko2k2 3
4. 個別株、ちょっとやってみたい どの株を 買えばいい？ そうだ、AIに 聞いてみよう！ 4
5. AIにおすすめの株を聞いてみる おすすめの日本株を教えて なるほど！ 買ってみよう おすすめの日本株3選 A社・B社・C社 指標が割安、業績も好調… それっぽい理由に納得して、買ってみた 5
6. 買ったはいいが... まだ上がるかも！ 売るのは待とう 下がってきた… もう売るべき？ 適切な売るタイミングがわからない 気持ちが株価の上下で左右される 6
7. 問題点 確かにAIに聞くとそれっぽい回答が返ってくるし、ある程度納 得もできるが、振り返ってみると⾊々問題点がある。 7
8. 1. どこから選んだか分からない 全銘柄のイメージ 企業 A社 企業 企業 企業 企業 企業 企業 企業 B社 企業 企業 C社 企業 企業 検索 検索で見つけた数社 A社 B社 C社 この中からおすすめ 見えていない候補があるかも 全体を同じ基準で比べられている？ 8
9. 2. 指標は良いけど、それだけで買っていい？ 数字が良さそう！ 買い時？ でも、数字の背景は？ なぜその数字になっている？ 業種や事業の特徴は？ 数字だけでは、会社はわからない 指標の背景や、企業ごとの事情を確かめたい 9
10. 3. 前に買った理由と結果、覚えてる？ 前に話したのに、 また説明するの？ 前回の記録は？ 買った理由 ？？？ 売買の結果 ？？？ 今の保有状況 ？？？ 判断を残さないと、次につながらない 理由・結果・今の状態を引き継ぎたい 10
11. 4. 次も同じ基準で選べる？ おすすめを 聞く 買ってみる 当たり／外れ 振り返らず、また次のおすすめへ 「たまたま」を、何度も繰り返す 判断と結果を照らし合わせる振り返りがない 11
12. 5. 会話が全部⾃分起点 会話をしていない間も、市場は動いている 決算発表 ニュース 株価変動 「今どう？」 ここで初めて 確認が始まる 聞かない間の変化に、気づけない 自分から質問し続ける運用になってしまう 12
13. 全部⾃分でやると… 毎日これはキビシイ ... 毎日やること ・全部の株を同じ基準で比べる ・気になる会社の決算資料を読む ・買った理由と結果を記録する ・当たり外れを振り返る ・ニュースと株価を見張る 流石に無理 13
14. そうだ、全部AIにやらせよう 任せた … 聞かれるのを待たずに 自分で調べる 14
15. AIのチームを作った 集める 選ぶ 調べる ニュースと企業情報 全銘柄から選ぶ 根拠と反証を調べる 決める 振り返る 記録する 何をいくら買うか 判断と結果を比べる お金と注文はコード 15
16. 全体の流れ 追加資料はToolで取得 情報を取得 保存する AIが調査・判断 コードが実行 開示・財務 ニュース・株価 原本ファイル DB 候補発見 → 個別調査 → 売買の提案 数量・余力を検証 模擬注文・状態管理 AIが振り返る 結果を記録 判断と結果を評価 約定・未約定・値動き 判断・結果を 保存
17. AIチームの1⽇ 定期実行 7:30 寄付前 11:30 昼 14:30 引け前 夜のニュースで 今日を判断 午前の値動きで 見直す 持ち越すか 判断 17:00 引け後 1日分を取り込み 候補を選び直す 聞かなくても、時間ごとに見直してくれる 自分は結果を見るだけ（のはず） 17
18. どうやって作ったか Context Harness LLMOps AIに何を見せるか AIをどう動かすか AIをどう確かめるか この3つに分けて解いていきます 18
19. 探す‧調べる‧決める
20. 根拠を出させても、本当に⽐べて選んだか分からない おすすめの日本株を、 根拠も付けて教えて A社：業績が好調で割安 B社：新製品の需要が強い C社：配当が高くて安定 根拠は、ちゃんと返ってくる でも、何社と⽐べたのかは 書いていない ⽐べて選んだのか、 後から理由を付けたのかも 区別できない 「理由が書いてある」 ≠「ちゃんと比べた」 20
21. 全社を同じ条件で検索‧⽐較できるようにした 全上場企業（約3,900社） 企業 企業 企業 企業 企業 比べるTool 企業 企業 企業 企業 企業 企業 企業 企業 企業 企業 売上・利益・株価の動き 事業・取引先 などの条件で探して並べる AI 知っている会社から選ぶのではなく、条件で全社から探させる 同じ条件なら、同じ結果が返ってくる 21
22. ⽐較ツールに渡すもの、返ってくるもの AIが渡す条件 直近20日の 値動きが 大きい順に 20社 比較ツール 約3,900社を 同じ定義で 並べて返す 返ってくる表 会社ごとの 売上・利益 記録する 振り返る際に使 用
23. ニュースだけ⾒ていると、話題の後追いになる 話題になった後でしか 動けないような、 イナゴの動きしか しないんじゃないか… 判断要素を増やした ニュース 決算・開示 株価と出来高の変化 取引先や業界のつながり 持っている株の仮説 23
24. ⾒送った銘柄にも理由を残し、未調査と区別する 候補：詳しく調べる 見送り：比べて外した。理由と、もう一度見る条件を残す 未調査：まだ比べていない 残しておけば、あとで選び方を直せる
25. 指標だけでなく、決算資料の中⾝まで確認させる 売上 +20%、利益 +35%、PER 8倍。これだけで買っていい？ 何で稼いでいる会社か（全社を最初に下調べしておく） その数字は資料のどこにあるか（ページまで戻って確かめる） 事実か、会社の説明か、推測か（分けて書かせる） 数字だけで決めさせない。背景を確かめてから比べる
26. 根拠が⽰されないまま、数字だけが出てくる 来期の売上は 1.2倍になる見込みです 一旦プロンプトで制御 分からない数字は推定しない 根拠のない確率は書かない 未取得を「材料なし」にしない 1.2倍の根拠は？ 書いていない 26
27. ⼀貫性と⾃由度のバランス 「フェアに比べてほしい。でも、良い銘柄は逃したくない」 比べる材料と採点の仕方は、コードで揃える 何をどう調べるかは、 AIに任せる
28. プロンプトとスクリプト AIに任せたこと スクリプトでやったこと 資料を読んで解釈する 全社を同じ条件で絞り込む 上がる・下がる理由を考える 判断より後の情報を渡さない 買う・見送るを提案する 株数・残高・値段の計算 引用が原文と合うかの照合
29. メモリ
30. 過去の判断理由と結果を、どう参照させるか A社、買うか迷ってる 業績が好調なので … B社はどう？ B社は新製品が … 前に買った A社、なんで買ったっ け？ よくあるのは、同じセッションを続け る方法 話したことは会話に全部残る 最初の数日は、これでうまくいく
31. 1つのセッションで続けると、話が混ざる 1つの会話に3週間分の話がたまると 前に買った理由が、もう読めていない A社の話の途中で、B社の数字が出てくる 一度「買う」と言うと、買う理由ばかり探す →会話で覚えさせるのをやめた
32. 毎回新しいセッションで起動し、必要な情報だけ渡す 7:30 11:30 14:30 17:00 新しいAI 新しいAI 新しいAI 新しいAI 保存された記録（判断・理由・結果・口座） 前の回の会話は、持ち越さない いつもの設定や、開発中の会話も読み込まない 毎回、必要な情報だけを記録から組み立てて渡す
33. 実際にAIへ渡している情報 保存した記録 口座と保有 過去の判断 振り返り ニュース コードで入力 を組み立てる 担当に必要な 分だけ その時点で 入手できた 情報だけ 最初に渡す 情報 今の保有 前回の判断 今回の材料 今回の問い 足りなければ ツールで読む 開示の原文 同業との比較 過去の似た例
34. 担当ごとのAIは、保存した結果だけで連携する ニュース係 候補探し係 調査係 担当同士は 直接話さない 前の担当の結果は 記録から読む 保存された 記録 自分の担当しか 知らない 反論係 売買判断係 振り返り係 1つを作り直しても ほかはそのまま
35. ⻑期メモリと短期メモリ 短期メモリ 直近7営業日の判断と振り返りは、毎回そのまま入力に入れる 長期メモリ それより前は、別のAIが似た場面を検索して、要点だけ返す
36. 振り返る
37. 過去事例は、結果を⾒る前に選ばせる 先に、当時の状況だけを見て似た場面を選んで確定する そのあとで、実際の注文・値動き・振り返りを読む 当時の理由と、後から分かったことは分けて書く 結果を見てから選ぶと、都合のいい事例ばかり集まる
38. 振り返りを、2回に分ける 1回目の振り返り 判断する 何を、なぜ 買うか決める すぐ 結果は見せずに 調べ方と根拠を 採点する 2回目の振り返り 後日 1回目の採点は、結果が出たあとも書き換えない 運よく当たった判断を、「良い判断だった」にしないため 予測した期間の 結果と 照らし合わせる
39. 振り返りを、次の判断にどう使うか 振り返る 次の判断で参照する 変更が必要なら検証する 判断の根拠と その後の結果から 良かった点・改善点を 整理する 直近の振り返りは 毎回渡す 過去の事例は 必要に応じて調べる プロンプトや仕組みの 改善案は 試してから 運用に反映する
40. 実⾏トレースを全部残す どこで迷ったか、何を見ずに決めたかを、あとから追える
41. 本番で動かしてみた
42. 本番運⽤を開始 1日4回、AI Agent始動 あとは結果を見るだけ（のはず）
43. 新規の模擬注⽂が0件 全フローはエラーなく完了しました。 …新規の模擬注文は0件です
44. また次の⽇ 全フローはエラーなく完了しました。 …新規の模擬注文は0件です
45. 次の次の⽇ 全フローはエラーなく完了しました。 …新規の模擬注文は0件です
46. エラー0件、38銘柄すべて保留 エラー 0件 保留（調べただけ） 38 / 38銘柄 全部ちゃんと動いた。 最初に普通のAIに聞いたときは、3社をすぐに挙げてくれたのに
47. 保留の理由を読んでみた AIが書いた保留の理由（要約） 「次の決算が出るまでは、判断できません」 「上がる確率は、校正の根拠がないので空欄にします」 「将来の値動きが観測できていないため、保留します」 株なんて全部未観測でしょ
48. AIプロダクトあるある 不具合の原因が必ずしもエラーに起 因しない
49. 全銘柄が保留になった原因 プロンプトに「推定で埋めない」と書いていた 株価の予想は、まだ起きていない未来の話 未来はすべて推定になるので、AIは判断しなかった 結果：38銘柄すべて「保留」
50. 根拠が⽰されないまま、数字だけが出てくる 来期の売上は 1.2倍になる見込みです そこで、プロンプトに書いた 分からない数字は推定しない 根拠のない確率は書かない 未取得を「材料なし」にしない 1.2倍の根拠は？ 書いていない 50
51. フローが多いと、⼩さなズレが積み重なる 本来ほしかった方向 調べるAI 未来は推定しない → 「調査継続」 決めるAI 材料が足りない → 「配分しない」 1つずつは、少し慎重なだけ つながると、何もしない方向へずれていく 結果 38銘柄すべて保留 注文0件
52. 未来は今の根拠から予測する、と書き⾜した フローごとに書き足したこと 調べるAI：未来は、今ある根拠から予測する 決めるAI：外れたときの影響を、株数と値段で考える 振り返るAI：見送りも、買いと同じ基準で採点する 答えの選択肢：「保留」を選べる場面を狭めた
53. 修正後、やっと買う判断を出してくれた 修正前：38銘柄すべて保留 修正後：2銘柄を買う判断
54. ある1銘柄の流れ①：候補に⼊る A社の業績予想 詳しく調べる 通期営業利益を上方修正 50億円 → 80億円 何が利益を押し上げたのか？ 下期も改善が続くのか？
55. ある1銘柄の流れ②：調べるAIが確かめる 増益の理由を調べる 調べるAIの判断 販売拡大や工場の稼働率改善などが寄与 1,000円近辺なら 一時的な利益と分ける 購入を検討できる 移転補償金は、今回の上方修正の理由ではない 改善が続くかを考える 受注は増えたが、前倒し発注の可能性もある 大きく上がったら追わない 想定する期間は約2週間 受注の反動や材料費・為替の変化で、見通しが崩れないか確認する
56. ある1銘柄の流れ③：注⽂するか決める 案を比べる 現金を残す A社だけ買う 他の銘柄も買う 購入額を増やす 100株買う案を選んだ 指値で注文する 利益の改善を評価 1,000円で100株 期限はx月y日 予想が外れる場合も 考え、購入額を抑えた 約定するかは別
57. 作ってみてわかったこと
58. AIは、不確かなことを⾔い切らないがち 出力によく出てくる言葉 「〜とは断定せず」「〜とは推測せず」 38銘柄分の出力に「断定しない」が30回 株の判断は、不確かな未来に対して決めること 株の判断とは相性が悪い
59. エラー件数ではなく、出⼒の内訳を⾒る 見ていたもの 実際に起きていたこと エラー 0件 保留が38件中38件 全フローが完了 3日続けて、注文0件 エラーがないことと、適切な出力ができていることは別 全件が同じ答えなら、まず疑う
60. 設計の判断理由も、セッションの外に残す 株のAIは、判断・理由・結果をデータベースに残した 開発では、設計の理由がAIとの会話の中にしかなかった 作り終わってから「これ、なんでこうしたんだっけ？」 残しておけば、不具合のときに AIが読んで直し方を提案できる ? AIとの会話 設計の理由は、 ここにしかない 残す 設計書 なぜこうしたかも書 く 読む 不具合のとき AIが読んで直し方 を提案
61. ⻑時間動くエージェントが、速く安くなってきた 各社が、長時間自分で動くエージェントに力を入れている 応答が速くなり、キャッシュ済みトークンも安くなった
62. 余談：AIに投資を「丸投げ」していい？ Anthropic 個人向けの投資助言は高リスク用途。適切な専門性を持つ人の確認と、AI利 用の開示が必要 OpenAI 金融などの重要な判断を、人の確認なしに自動化することは禁止 AIの性能と、任せてよい範囲は別 各社の利用条件に合わせ、人が確認・介入する設計にする
63. うまくいったこと 知っている会社に偏らず、全社から候補を出せた 銘柄の話が混ざらず、前回の判断も引き継げた 全部保留の原因を、残したログからすぐ⾒つけた
64. うまくいかなかったこと（改善できること） 「推定しない」と書いたら、全部保留になった → 禁⽌と⼀緒に、どこまでならいいかも書く → 特にフロー系においては、どんどんズレてくる 設計の理由が、AIとの会話の中にしかなかった → 個⼈開発でも、なぜをセッションの外に残す
65. アンケートにご協⼒お願いします！ DevIO Passから回答が可能です
66. スタンプラリーに挑戦しよう！ イベント会場（20会場）に、 QRコードが設置されております！ 全部集めて景品をGETしよう！ ※スタンプコンプリート先着10名様に 豪華景品をプレゼント！ 景品引き換え場所 ⽇⽐⾕フォートタワー26階 メイン会場 Cafe （くらにゃんブース横） 感想は ハッシュタグ #devio2026
67. 日比谷オフィス 26階 会場MAP サテライト会場 4-7階