投資分析において「AI」ができること

投資の初心者がスタート地点でつまずく例として多いのが、自分が「何をわからないのかがわからない」という状態です。専門用語の意味、チャートの読み方、決算書のどこを見ればよいのか。疑問が漠然としているため、周囲に詳しい人間がいたとしても、何を聞けばよいのかさえ定まりません。これまでは書籍を読み込んだり、詳しい知人や専門家に相談したりして、少しずつ霧を晴らしていくしかありませんでした。

今日ではその解決策の1つとして、これまで人の手を介していたものを「AIで代替する」という手段が生まれています。投資領域でAIというと、半導体やハイテク企業の株価を左右する話題として語られがちですが、実は私たちの投資そのものを支える心強い味方でもあります。AIを投資にどう生かせるのか、そして使ううえで何に気をつけるべきかを考えていきましょう。

AIを活用できる投資の局面

 投資の流れにもとづいて、AIを活用できる場面を考察していきましょう。まずは投資の入口です。投資において大切なのは、勝率と損益の関係です。勝ちの回数が多くても損失が大きければ資産は減るという考え方を指します。たとえば10回のうち7回勝っても、勝ちがそれぞれ1万円、負けがそれぞれ3万円なら、差し引き2万円のマイナスです。これは投資の基本中の基本ですが、実際の売買では意外と見落とされがちです。

また投資を進めるうえでは、さまざまな心理面の「癖」があります。含み損を抱えた銘柄を「いつか戻るはず」と持ち続けてしまうことや、少し利益が出るとすぐに売りたくなる、周囲が買っていると乗り遅れまいと焦る癖は誰にでもあるものです。そのなかで自分の性格や状況にあった投資スタイルを確立し、「再現性」を確立していくことが、最大のリターンにつながります。

AIに情報管理を依頼する

 同時に投資の再現性を高めるためには、「情報の扱い方」がとても重要です。既存の経済・投資メディアなどは、膨大な情報を取捨選択し、読者や有料サービスの利用者に届けています。SNSの掲載情報などをやたらに載せている媒体もゼロではないですが、何を載せ、何を載せないかという判断に、媒体としての責任と方針が表れています。筆者は既存の経済メディアとAIによる情報収集の違いを説明するときに、「既存のメディアは150を100にして読者に届けます。AIは150をそのまま並べ、読者に100に絞るよう依頼します」と説明しています。

AIによって投資情報を集める場合は、AIの回答を「事実・推測・意見」に分けて受け取ること、情報の日付や出典を確認することがポイントです。ただし、AIがどの情報を選び、どう組み合わせたのか、その根拠は見えにくいという弱点もあります。古い情報を最新のものとして示したり、もっともらしい誤りを混ぜたりすることもあります。

投資知識の補填

 ファンダメンタル分析、テクニカル分析といった投資知識を、AIは膨大なデータを引用して説明できます。数年前は少しピントのずれた回答もあり、「AIの限界」などと揶揄されたものですが、2026年前半あたりからチャット型AIを提供する各社とも、一気に精度を高めた印象です。

AIはこのチャット型AIと、利用者が最初に指示を出し、課せられた作業が終わってから納品物を開示する自律型AI（エキスパートAI）に分かれています。後者はこれまでエンジニアに依頼しなければ作成することができないものでしたが、自律型AIによってプログラミング言語（WEB言語）、およびエンジニアの知識がなくても取り組めるものに変わりました。

大切なのはAIの回答を事実と推測に分けて受け止めることと、情報の出典や日付を確かめること、そして感情に流されないための自分なりの基準を持つことです。AIを「答えをくれる存在」ではなく「自分の判断を支える道具」として使いこなす力を育てることが、AIを使った投資を進める際に遵守すべきものといえるでしょう。

これからの投資×AI

本記事ではあくまで現状をベースに、投資分野における活用点を分析しました。同時にAIは日進月歩で前へ進んでいるものです。現在パソコンやスマートフォンのアプリにアクセスすることで使用するAIも、これから形を変えていくことでしょう。

2027年にかけて、AIはこれまでの能動的なアクセスからより身体面にフィットしたアイテムになっていくと予測されています。実際にOpenAIは今後、ウェアラブル端末を開発し提供するという発表をしています。スマートフォンを握ることで片手を制限する現在のAIが、手を離れ、より自由度高くわたしたちの生活を変えていくことでしょう。その新規機能が半導体・ハイテク株の株価を上げる「投資面」なのか、簡単に関連の情報を得ることができる「投資面」なのか、わたしたちは享受することができるようになります。