※本記事はプロモーションを含みます。
売買ルールは決まりました。
投資ツール側で候補をどう残すかは、AIで株式投資ツールに売買候補銘柄の管理画面を追加してみたで整理しています。候補を出したあとに何を見返すかを考える前提になります。
自作ツールだけで判断を閉じないために、moomoo AIとは？株式投資に特化したAIを買う前の確認役にできるか考えてみたでは、買う前の確認役として特化型AIをどう見るかを整理しています。
ここまでで、
- 投資戦略
- リスク管理
- 売買ルール
一通り、AIと相談しながら形にしてきました。
本題の開発に入る前に、AIと徹底的に議論して完成させた「300万円を10倍にするために決めた株式投資ルール」をまだ確認されていない方は、まずはこちらのまとめ記事をご覧ください。
感覚でなく、ロジックで株式投資するためのベースとなるルールはできたと思います。
ただ、実際に運用しようとすると、ひとつ問題があります。
手でやるには、やることが多すぎる
いざ投資を回そうとすると、毎回チェックすることが結構あります。
- 指数が上昇トレンドか
- 銘柄が条件を満たしているか
- カップウィズハンドルになっているか
- Pivotはどこか
- 損切り・利確・トレーリングの設定
- ポジションサイズの計算
…これ、全部手でやるのは普通にしんどいです。
しかも私は会社員なので、投資に使える時間は基本的に夜だけ。
仕事もあるし、家庭もある。
その中でこれを毎回やるのは、正直「続かないな」と思います。
AIを「相談相手」から「実装者」にする
これまでは、AIを主に「考えるための道具」として使ってきました。
- 投資戦略を整理する
- リスク管理を設計する
- 売買ルールを言語化する
でも、ここから先は実装までAIに任せていきます。
このブログのコンセプトは、
「なるべくAIにやらせて、その結果どうなるかを試すこと」です。
これまでは、
- AIに考えさせる
- AIに整理させる
ということはやってきました。じゃあ次は何をするか。
「ルール化したものを、実際に形にしてみる」
そして、それも自分で作るのではなく、
「AIに作らせてみたらどうなるのか？」
これを試していきます。
そのためにやることは一つ。
AIにコーディングさせて、仕組みにすること。
つまり、
- 条件に合う銘柄を自動で抽出
- トレンドを自動判定
- エントリー候補を通知
- 投下額を自動計算
- 注文設定をサポート
こういった「判断と作業」を、AIに任せていきます。
バイブコーディングという考え方
ここで、バイブコーディングという考え方を紹介させていただきます。
これはざっくり言うと、
AIと会話しながらコードを作っていく開発スタイルです。
従来の開発だと、
- 自分で設計して
- 自分でコードを書いて
- 自分でデバッグする
という流れになります。
一方でバイブコーディングは、
- やりたいことを言葉で伝える
- AIにコードを書かせる
- 動かして修正する
という流れになります。
イメージとしては、
「考える」から「作る」へ進むときほど、判断の再現性が重要でした。私はAIで株式投資ツールに売買候補銘柄の管理画面を追加してみたを確認しながら進めました。
「エンジニアに仕様を渡して作ってもらう」感覚に近いです。
バイブコーディングを実践する上で、私がメインツールとして採用した「Claude Code」で自律的に動かすためのベストプラクティスについてはこちらで詳しく解説しています。
なぜこのやり方を選んだのか
今回の投資はすでに、
- 条件が明確
- 判断基準が固定
- 数値ルールがある
という状態です。
つまり、
仕様がある＝実装できる状態
なんですよね。
そして今回のポイントはもう一つあります。
「自分で作る」のではなく、「AIに作らせる」という実験をすること。
実際にAIでツールを作っていく様を、紹介していくことでみなさんに、AIの価値を少しでも伝わればいいなと思います。
バイブコーディングの基本的な進め方
ここからは、一般的なやり方としての話になります。
実際にどう作るかは、次の記事で書く予定ですが、
まずは全体の流れだけ整理しておきます。
やりたいことを言語化する
まず一番大事なのはここです。
- 何を自動化したいのか
- 入力は何か
- 出力は何か
これをはっきりさせる。
これは以前書いた「プロンプト」の話とかなり近いです。
曖昧に書けば曖昧なものが出てくるし、
具体的に書けば、ちゃんとしたものが出てくる。
結局、AIにどれだけ具体的に指示ができるかがすべてだと思います。
AIは人間のように「理解」しているのではなく、確率で言葉を予測しているに過ぎません。この仕組みを知っておくと、なぜ「具体的な言語化」がバイブコーディングの精度を左右するのかが腹落ちするはずです。
AIに仕様として伝える
次に、それをそのままAIに渡します。
ポイントは、
私が手を止めたのは、指標の優先順位が曖昧だったときです。買いタイミングOKの銘柄をmoomoo AIで分析｜確認用プロンプトを作ってみたで先に基準を確認すると、この先がつながりやすいです。
「人に説明するつもりで書くこと」
例えば、
- どんな条件で銘柄を抽出するのか
- どういうロジックで判定するのか
- 出力はどんな形式にするのか
ここを丁寧に書く。これだけで、出てくるコードの質がかなり変わります。
AIとのやり取りが長くなると、古い情報を引きずって精度が落ちる「コンテキスト」の問題が発生します。効率的に開発を進めるための「AIの記憶管理術」についてはこちらの記事を参考にしてください。
コードを生成させる
仕様を渡すと、AIがコードを書いてくれます。
最初から完璧なものは出てきませんが、それでOKです。
むしろ、
「とりあえず動くものを作る」
これが重要です。
動かして、修正する
実際に動かしてみると、
- エラーが出る
- 思った動きにならない
普通にあります。
そのときは、
- エラーをそのまま貼る
- 「こう動かしたい」と伝える
これを繰り返す。
このループが、バイブコーディングの本質だと思っています。
AIが迷わずにコードを書ける環境を作るために、私は「モノレポ」という構造を採用しました。AIの思考を整理し、開発を加速させるための土台設計を試しています。
小さく作って積み上げる
いきなり全部作ろうとすると、だいたい失敗します。
なので、
ここは「当たるか」より「どう判断を再現するか」が大事でした。moomoo AIとは？株式投資に特化したAIを買う前の確認役にできるか考えてみたを挟むと、運用時の迷いが減ります。
- 銘柄抽出だけ作る
- 次にトレンド判定
- 次に通知機能
みたいに、分けて作る。
どれくらい複雑なものを作るかにもよりますが、残念ながら、すべてをAIに任せて完璧に意図通りのものやエラーができないものは、今の段階では難しいです。
実際にやってみて思ったこと
まだ、株式投資のツールはこれから作る段階ですが、
仕事などでAIとやり取りしていて感じていることがあります。
それは、
AIはめちゃくちゃ優秀な「作業パートナー」になる
ということです。
ただし、
- 仕様が曖昧だと普通に間違える
- それっぽいコードを書いてくる
- 最終的な判断は人間が必要
こともあります。
要所要所で抑えるべきところをおさえて、ちゃんと使えばかなり有用なツールです。
まとめ
売買ルールは作りました。
次にやることは、ルールを「形」にすること。
そしてそれも、自分で作るのではなく、AIに作らせてみる。そのための手段が、バイブコーディングです。
ここから先は、
「考える」フェーズから「AIに作らせて検証する」フェーズに入っていきます。
このバイブコーディングの思想に基づき、実際に投資ツールを設計・実装し、数々のエラーを乗り越えて完成まで漕ぎ着けたプロセスの記録は、こちらに記しています。
