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）＞
| １ |
AIによる膨大なデータ解析 |
| ２ |
投資効率最大3倍増 |
| ３ |
利用者満足度97.8% |
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。