②0.01くらいから始める、AWS×AI株価予測システム開発【企画編Ⅱ】

個人開発者によるブログシリーズで、初心者レベルのスキルでもAWSとAIを使って株価予測システムを開発できる、という実践的なガイドが続いています。今回は、システム全体の構成とAIに学習させるデータの設計について掘り下げています。著者自身が「基礎的な知識がかも怪しい」と正直に語るなか、AIに相談しながら進めるアプローチが特徴です。

ここで面白いのは「AIに聞いてシステム設計を進める」という回答の短さです。つまり、もう「ツールは揃ってる」「AIが設計をサジェストしてくれる」という時代になっている。誰でもAWSでシステムが作れて、誰でもモデルが学習できるようになった。しかし、素朴な質問が残ります。初心者の知識で設計したAIが、本当に「稼ぐ株価予測」になるのか。AIは「できそうな感じのシステム」はサジェストしてくれます。しかし、市場で実際に利益を出すモデルは別物です。ここは、AIの民主化と、実務の高度さが乖離している象徴的な事例です。

「システムを構築する」難度と「そのシステムで稼ぐ」難度は別ものです。ツール化により前者は誰でもできるようになりましたが、後者はまだ大きな専門性の壁があります。AI導入の失敗は、多くの場合「作ったこと」と「運用して改善し続けること」の間にあります。自社にとって本当に必要な改善ループが回るかどうか、導入前に冷徹に見極める必要があります。