「有望株」をAIが抽出

AI Refereeには「機械学習」の機能があります。機械学習とは、膨大なデータから役に立つ法則性や判断基準を学び、未知の状況に対する予測を行うAI技術です。株価の値動きや各企業の業績などの膨大なデータをAIに機械学習させ、その能力を活用すれば、より安全に顧客資産を運用できると考えらています。

ディープラーニング(深層学習)

機械学習の発展形となるのが、「ディープラーニング(深層学習)」です。人間の脳神経をまねたコンピューターが自ら何を基準に判断するかも決め、人間の指示を待たずに独自に学習を発展させることができます。

人間には真似できない技

AI Refereeの人工知能には、過去の株取引のデータや企業の業績に加えて、SNSの投稿など多様な情報が蓄積されています。マクロ経済や政治などのニュースと株価の相関関係も把握しています。さらに、数千社以上の決算資料を一度に読み、何が起きているかをリアルタイムで分析しています。そのうえで、「短期間の株価高騰」が期待できる株を抽出します。これらは人間には決して真似できない高度で複雑な技です。

<AI Refereeの特徴(公式サイトより)>
AIによる膨大なデータ解析
投資効率最大3倍増
利用者満足度97.8%

従来型AIとAI Refereeの違い

機関投資家の進化

21世紀に入ってから、機関投資家がAIを活用するのは当たり前になりました。とりわけヘッジファンドは超高度なAIを駆使して投資を行っています。リスクに対してどれだけの収益を上げたかを数値化した「シャープレシオ」に基づき、運用成績の悪いAIを排除します。競争によって絶えずAIの頭脳とアルゴリズムを進化させています。

個人が負ける理由

このような機関投資家に対して、素人の個人投資家が立ち向かうのは至難の業です。 とくに株の初心者は、その売買の手の内や心理状況を、AIに見透かされています。 「このようなニュースが流れたとき、個人投資家はこういう行動に出る」というパターンを、AIは熟知しているのです。 個人投資家が機関投資家の「食い物」にされるのは、このためです。

初の「一般」向け株投資AIツール

個人投資家もAIを活用しなければ、機関投資家に負け続けることになります。 とはいえ、個人投資家には自らAIを開発する資金力はありません。 そのような背景の中で誕生したのが「AI Referee」です。 AI Refereeは、AIが一般投資家向けに開放された事実上初めてのケースです。

<AI Refereeの特徴>
歴史的な位置づけ 一般投資家がAIを活用する先駆的な事例
開発指向 オープン型・クラウド型・フィードバック型
サービス形態 多人数が利用
能力 自己学習、リスク管理
アップデート頻度 必要に応じて随時

ファンドマネジャーの運用方法を学習

AI Refereeの開発においては、人間の知恵が結集されました。まず、訓練に数年以上が費やされたといいます。その間、企業の成長戦略やトップクラスのファンドマネジャーの運用方法を学習させました。内部資料によると、株価予測にとどまらず、相場全体の下落リスクなどに関する管理能力を磨きました。

新しいAIが勝つ

株投資の世界では、AI対AIの戦いになったとき、能力の高いAIが勝ちます。 最先端の技術やデータ分析力を備えた人工知能に軍配が上がるのです。 一人勝ちを謳歌していた最先端AIも、時間の経過とともに時代遅れになり、他のAIに完敗することがよくあります。 AI Refereeは、常に最新の人工知能の技術が取り入れられており、古いシステムよりも優位性があります。 その理由は、AI Refereeが「オープン型・クラウド型」のシステムだからです。

常にアップデート

従来、投資用のAIツールは特定の企業だけに限定して使われてきました。 開発態勢も、一部の開発者だけが情報を独占する「クローズド型」でした。 これに対して、AI Refereeはオープン型であるため、幅広い会員に使われています。 利用者から常により多くのフィードバックが得られます。 その結果、AIの精度やノウハウが向上しやすくなっています。 日常的に機能のアップデートが行われています。

開発費用を多人数でシェア

また開発費やランニングコストを多数のユーザーでシェアする形になっています。 このため、利用者一人一人の経済的な負担が少なくなります。 開発費用の回収が容易であるだけでなく、永続的に機能向上に取り組みやすい仕組みになっているのです。