③0.01くらいから始める、AWS×AI株価予測システム開発【企画編Ⅲ】

AWS上で動作するAI株価予測システムの開発計画において、最初のシステムはOHLCVの日足データだけを使ったシンプルなモデルに絞ることにした。翌営業日の終値が当日比で上昇するかしないかを二値分類で予測。当日までのOHLCVから11項目の特徴量を抽出し、過去5営業日の騰落率も含める。複雑なモデルや多量データから始めず、「何が結果に効いてるか分からなくなる」リスク回避を意図。対象を絞った第1版から、段階的に期間設定（10日、20日、60日）や外部データを追加していく計画。

AIの鬼が注目するのは、この「最初はシンプルに」という判断だ。スタートアップやIT企業の失敗パターンを見てると、AIを使うなら最初から全部盛りという誤解が広がってる。ニュース、決算情報、為替、金利、SNS投稿—全部をぶち込んで「予測してくれ」というオーダーが山のようにある。だが、データが多すぎて複雑なモデルを作ると、予測は当たったのか外れたのか、原因が何なのか、全く分からなくなる。これを機械学習の用語で「ブラックボックス化」と呼ぶけど、本当の問題は「責任の所在が曖昧になる」ってことだ。記事の著者は「シンプルなモデルを基準にして、今後は他の期間とも比較したい」と明記してる。つまり「確認可能な比較」の仕組みを最初から設計してる。これは単なる技術的な正しさじゃなくて、ビジネス責任の取り方を考えた設計だ。

中小企業がAI導入するときの教訓はここにある。何でも学習させたら精度が上がるという幻想を捨てろということ。最初は一番シンプルな形で試して、何が効いてるかを可視化してから、段階的に複雑にする。その過程で「このデータは効果なし」「この特徴量は逆効果」という判断が、経営判断・営業判断と紐付く。AIは便利だが、使い手が「なぜそうなるのか」を理解できなかったら、失敗した時に誰も責任を取れない状態になる。シンプルなモデルでも説明可能性がある状態から始めることが、後々の信頼と改善につながる。