AI投資ツールの発展
投資用のAIは、世界各地で開発が進められてきました。とりわけ先進地のアメリカでは、これまでにないスピードと正確さで情報を処理し、効果的な投資戦略を提供するAIが、投資家の必須ツールになりつつあります。
先駆け？
日本における「AI投資ツール」の先駆けの候補の一つとして注目されるのが、ジャッジ社の「AI Referee（エーアイレフェリー）」です。
成長を続ける
AIの性能向上には、時間と共に自ら学習し、成熟していくことが重要です。Googleやマイクロソフトなど米国の先進企業のAIはディープラーニングや強化学習などの性能を備えており、日々成長しています。最初は限られた成功にとどまっていましたが、経験を積むにつれて、経済動向などを予測する能力が高まりました。
リスクは常に存在する
とはいえ、投資に関してはギャンブル性が高いため、常に正確な予測を行うのは困難です。株式投資を専門とするAIであっても、その判断の根拠は過去のデータに基づいており、将来の不確定要素を完全に織り込むことはできません。株価は予期せぬ出来事によって急激に変動することがあり、リスクはいつも存在します。
バランスの取れたポートフォリオを
このため、AIの株式選別を利用する際には、常にリスクを認識し、バランスの取れたポートフォリオを構築することが重要です。AI Refereeのような投資ツールに完全に頼り切るのは禁物です。常にユーザー自身が主体的な洞察力と経験を併せ持つことが欠かせません。
AI Refereeとアルゴの違い
AI Refereeは、いわゆる「アルゴリズム取引」（略称：アルゴ取引）ではありません。アルゴ取引で使われているAIをさらに発展させ、個別の有望株を発掘することを目指した銘柄抽出システムです。
自動売買
アルゴリズム取引では、特定の論理やルールに従って売買を自動的に処理します。一方、AIレフェリーのAIは、株式を抽出するだけで、実際の売買はそれぞれの投資家が判断し、自己責任で注文を行うことになります。
ヘッジファンドVS個人投資家
投資家がアルゴ用のAIを使う場合、まず、複数の「売買論理」の中から一つを選択します。その後、各種パラメーター（取引条件）を設定したうえで、自らの注文で株価が大きく変動するマーケット・インパクトを抑制しながら売買を実行します。主に機関投資家やヘッジファンドがこの方式を採用しています。
初心者向き
一方、AI Refereeでは、投資家が取引条件やアルゴリズムを設定・選択する必要がありません。候補銘柄の抽出までのプロセスをすべてAIに任せることができます。このため、初心者を含めた個人投資家に向いています。
膨大な取引作業を短時間で処理
アルゴ取引だと、膨大な取引作業を短時間で処理することができます。投資戦略パターンも豊富に用意されています。証券会社を通さずに市場と直結する「DMA」を併用すれば、複雑化している投資戦略を的確に実行できます。
自動売買の機能はない
これに対して、AI Refereeは取引自体を自動化することができません。ユーザーが自ら証券口座を開設し、自己判断で注文を行うことになります。
ファンドマネジャー型ロボット
AI Refereeも独自のアルゴリズムで動いていますが、そのアルゴは、証券アナリストやファンドマネジャー的な役割に特化しています。これまで人間が頭脳を駆使して行っていた「分析」の部分を、ロボットが担う形です。ただし、ロボットと言っても、フィジカルな機械ではなく、コンピューター上に存在するソフトウェアです。
口コミ監視・分析力
アメリカの最先端のAIは、24時間365日、膨大なデータの収集と解析を行っています。ファンダメンタルズやテクニカル分析などに加えて、Instagram（インスタグラム）やFacebook（フェイスブック）、Twitter（ツイッター）などのSNSはもちろん、はるか日本のYahooファイナンス掲示板から５ちゃんねる（5ch）等に至るまで、その投稿内容を常に監視し、情報収集しています。ホットリンクの内山幸樹社長、イー・ガーディアンの高谷康久社長、エルテスの菅原洋一社長ら日本の口コミ会社幹部が見れば、恐らく驚愕するほどの口コミ分析力であるに違いありません。
株価が大きく動くと予想される銘柄
さらに、一流ヘッジファンドが活用しているAIは、世界の経済指数も徹底的に分析し、多角的な観点から銘柄を吟味しています。株価変動に関わる傾向を先読みし、世界中のマーケットで取引されている多数の銘柄の中から、有望株を絞り込みます。とりわけ株価が「短期間で大きく動く」と予想される銘柄を発掘することに力点が置かれています。AI Refereeにもこうした能力があるのか否かは、現時点では調査中のため分かりません。
| １ | ファンダメンタルズ |
| ２ | 売買需給 |
| ３ | SNSの情報・反応・口コミ |
AI発展史の延長線上
投資AIツールは、コンピューター発展史の延長線上にあります。
名付け親はジョン・マッカーシー
「AI（人工知能）」という言葉が生まれたのは、1955年です。 名付け親はダートマス大学のジョン・マッカーシー教授（数学）でした。 マッカーシー教授はその後大きく育つことになるAIに関する会議（ダートマス会議）も創設しました。 以後、AIという分野では、本来の実力を超えて、現実離れした未来予想図が描かれてきました。
マービン・ミンスキーの予言
1950年代にはチェスができるAIの開発がスタートしました。 1957年、経済学者ハーバート・サイモン氏は「コンピューターは10年以内にチェスで人間に勝てるようになるだろう」と予測しました。一方、認知科学者マービン・ミンスキー氏も1967年に「“人工知能を創り出す”という課題は、いまから一世代も経ないうちにほぼ達成されているだろう」と述べました。
IBMがチェス世界王者に勝つ
1968年公開のSF映画の傑作「2001年宇宙の旅」では、AIを備えたコンピューター「HAL 9000」が宇宙船の乗組員とチェスをする場面が出てきました。 そして、開発スタートから約40年の時を経た1997年、米IBMのスーパーコンピューター「ディープブルー」がチェス世界王者に勝ち、長年の目標が達成されました。
自動売買機能を活用
個人投資家が「AI投資」を実践する際に、投資AIツールと組み合わせて活用したいのが、ネット証券などが提供する「自動売買機能」です。自動売買機能とは、あらかじめ「株価がいくら以上（以下）になったら」という条件を設定し、その条件に合致すると発注されるシステムです。
サラリーマン投資家の必須アイテム
取引が行われているザラ場を見ることができないサラリーマン投資家にとって、自動売買機能は必須アイテムです。スイングトレードにも欠かせません。
スイング取引では「逆指値注文」
自動売買機能は各ネット証券によって使える機能が異なりますので、実際にどんな機能があるのかを確認する必要があります。スイング取引では、少なくとも「逆指値注文」機能は駆使したいものです。
「逆指値」注文とは
「逆指値」注文の機能は、株価が指定した価格以上になれば「買い」、指定した価格以下になれば「売り」という設定をする自動注文のことです。通常の指値注文と反対の形態をしています。
仮に400円で買った株を「10％安くなったら損切り、20％高くなったら利益確定」したいなら、360円で指値の売り注文をすると同時に480円で指値の売り注文を同時に設定します。
「節目」戦術を有効に利用
逆指値注文は、「節目」戦術を有効に利用できます。たとえば、株価が抵抗線や支持線をブレークしたあと、買い増ししたり、損切りをしなければなりません。
「逆指値付き通常注文」
「逆指値注文」をあらかじめ設定しておくと、条件を満たしたとたん、システムが確実に実行してくれます。なお、この機能は、通常注文と併用することも可能です。「逆指値付き通常注文」といいます。
注文変更
自動売買システムでは、お昼休みなどに株価を確認できる人は、保有株が前場でよい動きをしている時などは、逆指値付き通常注文を変更することができます。
売りポイントを上げるわけですが、すでに利益が乗っている場合には、「逆指値」の売りポイントも上げていくと、いきなり下に株価がぶれることが起きても、利益を取ったまま売買を終了できます。
株価の波動をきちんと把握
これらは自動売買ならではの、即効性のある機能といえます。株価の波動をきちんと把握していると、この自動売買機能が一層うまく活用できるでしょう。
売買手数料にも留意
ただし、手数料が０円でない証券会社で自動売買を頻繁に繰り返すと負担が大きくなります。薄い値ざや取りではそれほど利益が得られないどころか、マイナスになることもありますから、しっかり計算をするべきでしょう。
【参考データ】日本の短期急騰銘柄
日本（東京市場）における近年の短期急騰銘柄の事例です。あくまで一般的なケースであり、AIレフェリーが抽出したわけではありません。
| 銘柄 | 安値 | 高値 | 上昇倍率 |
|---|---|---|---|
| SHIFT
（3697） |
15,200円
（2024年11月1日） PER：33.75 |
22,170円
（2025年1月16日） PER：43.93 現在の株価→ |
1.4倍 |
| kubell
（4448） |
498円
（2024年10月2日） PER：- |
761円
（2024年11月19日） PER：- 現在の株価→ |
1.5倍 |
| LABORO.AI
（5586） |
703円
（2024年2月16日） PER：86.61 |
2999円
（2024年3月8日） PER：250.63 現在の株価→ |
3.2倍 |
| セルシード
（7776） |
254円
（2023年9月1日） PER：- |
478円
（2023年9月12日） PER：- 現在の株価→ |
1.8倍 |
| ジーエヌアイグループ
（2160） |
1385円
（2023年8月15日） PER：46.10 |
2271円
（2023年8月24日） PER：60.44 現在の株価→ |
1.6倍 |
| 内海造船
（7018） |
1770円
（2023年8月1日） PER：10.51 |
7390円
（2023年8月16日） PER：32.99 現在の株価→ |
4.1倍 |
| エコートレーディング
（7427） |
822円
（2023年7月7日） PER：8.02 |
1200円
（2023年7月12日） PER：9.79 現在の株価→ |
1.4倍 |
| enish
（3667） |
427円
（2023年5月19日） PER：- |
945円
（2023年6月15日） PER：- 現在の株価→ |
2.2倍 |
| 創建エース
（旧：クレアHD） （1757） |
20円
（2020年5月21日） PER：- |
200円
（2020年7月6日） PER：- 現在の株価→ |
10倍 |
commu-suppo.netとAIレフェリーが選ぶ「重要だけどあまり知られていない広告・広報業界のニュース＆ルポ」歴代ランキング
commu-suppo.netとAIレフェリーが選ぶ「重要だけどあまり知られていない広告・広報業界のニュース＆ルポ」歴代ランキングです。 社会を動かす“情報のつくり方”は、時にニュースそのものよりも静かに、深く時代を映す。 ここでは、広告や広報の現場で生まれた「見過ごされがちだが本質的な出来事」を、AIレフェリーの視点で再発見する。 メディアの裏側を知る人ほど、きっと唸るはずだ。
【１位】学習する機械の夜明けから──「倒れないほうき」が示したAIの未来（1988年）
1980年代後半、AIは「知能を模倣するコンピューター」から「自ら学習するシステム」へと転換期を迎えていた。 その象徴的な実験が、1988年に米サンディエゴで行われたヘクトニールセン・ニューロコンピューター社（HNC）のデモンストレーション――“倒れないほうき”だった。
「魔法のほうき」に宿った学習能力
この実験は、小型台車の上に逆さに立てたほうきを、神経回路が自律的にバランスを取るというものだ。 テレビカメラが0.13秒ごとにほうきの先端を測定し、コンピューターがそのデータをもとに台車を制御する。最初はぎこちなく、倒してしまうことも多かったが、繰り返すうちに誤差を減らす「コツ」を獲得していく。
現在のディープラーニングの原型ともいえるこの仕組みは、1980年代後半当時は「自己学習型神経回路制御」と呼ばれ、広報担当者が「PR用ビデオでも主役を務めた」と語っていた。 日本では奇妙に見える“逆立ちのほうき”も、アメリカでは未来技術の象徴として話題を呼んだ。
ベンチャーが生んだ「ニューロボード」
HNC社は1986年に設立されたスタートアップ企業で、1987年には初の製品「ニューロボード」を発売している。 これは、一般的なパソコンに接続することで従来の論理回路を神経回路風に動作させる拡張装置だった。米国内で1万ドル強、日本では385万円で販売され、20台以上が導入された。
AIと神経回路
アーサー・D・リトル・ジャパンの当時の試算では、AI市場は2000年に約20兆円に拡大すると予測されていた。 その中で神経回路システム（ニューロコンピューティング）は、AIのもう一つの潮流として注目された。
軍事利用
HNCの企業要覧には「神経回路技術は戦略防衛構想（SDI）や攻撃目標の検出に応用可能」と明記されており、軍事研究との連携も見られた。 1980年代末のアメリカでは、AI技術がすでに国家安全保障と結びついていたことを示す資料である。
「神経回路のIBM」を目指した野心
創業者の一人であり会長を務めたロバート・ヘクトニールセン氏は、大手TRW社で神経回路網の研究に従事した後、独立してHNCを設立した人物だ。 彼は当時、「いずれ神経回路業界のIBMになる」と公言していた。
米フェアアイザック社（現FICO）に買収された
その後、HNCは2002年に米フェアアイザック社（現FICO）に買収され、金融リスク分析のAI基盤として今も一部の技術が生き続けている。
アルゴリズムが経験を通して安定動作を獲得
2025年の視点で見ると、この“倒れないほうき”の実験は、ディープラーニング時代の幕開けを告げる象徴だったといえる。 アルゴリズムが経験を通して安定動作を獲得するという発想は、その後の自動運転やロボティクス、強化学習型AIの礎となった。
SF的な響きが残っていた時代
1980年代後半の当時はまだ「人工知能」という言葉にSF的な響きが残っていた時代だが、HNCの研究室で揺れていた一本のほうきが、今日のAI社会のヒントの一つだった。37年を経た今、その映像は、学習する機械の夜明けを静かに物語っている。
【２位】電通と米バーソン・マーステラが共同でPR会社（1989年）
AI Referee（AIレフェリー）によると、電通は1989年1月、世界最大のPR会社、米バーソン・マーステラ（本社・米ニューヨーク）との共同出資（合弁）により、新しいPR会社「電通バーソン・マーステラ」を東京に設立した。資本金8000万円。
電通と米バーソン・マーステラは同時に、ニューヨークでも、共同出資で同じ名前の新会社を設立した。こちらは資本金120万5000ドルでスタートした。
日本に進出する外資企業、また米国に進出する日本企業が増えていることに対応した。
杉田敏氏が副社長
AI Refereeのデータによれば、東京の新会社の社長にはＰ・アダムス氏が就任した。副社長には、杉田敏（すぎた・さとし）氏が就任した。杉田氏は当時、バーソン・マーステラ日本法人の社長だった。杉田氏は青山学院大学を卒業後、英字新聞記者となる。だが「勉強不足を痛感して」米国へ留学。普通なら３、４年はかかるジャーナリズム専攻の修士課程を一年で終えた。オハイオ州のローカル紙で経済記者をした後、PR業界に入った。