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AI株式投資ツールに、買い対象銘柄を自動で探す機能を追加しました。これまでは銘柄コードを入力して個別に確認していましたが、複数銘柄を一括でスキャンし、買いタイミングの銘柄だけを抽出できるようにしています。実装内容と今後の改善点についてまとめました。

AIで作った株式投資ツールで、銘柄を変更するとエラーが発生する問題が発生。データ取得、サーバー設定、フロント状態管理など複数の原因をAIと特定し、修正まで行ったプロセスを記録します。

AIと一緒に株式投資ツールの実装を進め、買いタイミングの表示までは実現しました。ただし、銘柄を変更しても表示が更新されない問題が発生。ロジックは正しいがデータの流れに不具合がある状態です。本記事では実装内容と問題点を整理します。

AIに株式投資ツールのフロントエンドのエラー修正を任せてみたところ、1回では解決せず、3回の修正ループを経てUIが正常に動作するまでに至りました。本記事では、どのような指示を出し、AIがどのように原因を特定し修正していったのか、そのプロセスを具体的に記録しています。

AIにフロントエンドのUI実装を任せてみた結果、AIがどのように実装を進め、どこで詰まったのかをリアルに記録します。結果として、画面は問題なく立ち上がりました。ただし、肝心の株価データは表示されず、ツールとしてはまだ未完成の状態になってしまいました。

株式投資ツールをAIに実装させています。今回は、フロントエンド基盤構築です。AIに「フェーズ2を実装してください」と一言だけ指示した結果、ReactとTypeScriptによるフロントエンド基盤が構築されました。バックエンド実装に続き、仕様書とCLAUDE.mdによる開発プロセスの固定がどこまで機能するのかを実体験ベースで解説します。

Claude Codeのplanモードで作成した仕様書をもとに、フェーズ1のバックエンド実装をそのまま任せてみました。最小限の指示で実装は進みましたが、一度はエラーで動かず。ログをそのまま渡して修正させた結果、とりあえず動く状態まで到達しました。その過程と気づきを記録します。

モノレポ構成をベースに、株式投資ツールの実装に進む前に、Claude Codeのplanモードを使って仕様設計をAIに任せてみました。ChatGPTでプロンプトを作成し、そのままClaudeに入力した結果、どこまで実用的な設計が出てくるのかを実験しています。

AIと一緒に整理した株式投資ルールを自動判定できるようにするために、Claude Codeでのバイブコーディングを前提としたモノレポ構成を設計しました。ディレクトリ構造や役割分担、ルールの管理方法まで、実際にAIと相談しながら決めた内容をまとめています。

AIと相談して作った投資ルールを、実際に運用するには手作業では限界がありました。そこで今回は、ルールをそのまま形にするために「バイブコーディング」を使い、AIにコーディングさせて投資を効率化する挑戦を始めます。AIに“考えさせる”から“作らせる”へ。バイブコーディングについて紹介します。