こんにちは！こんばんは！はじめまして！
自作のAIを用いて株式投資を行っている個人投資家の「とうシカ」です。
本記事では、自作したAIの中でも「3ヶ月で株価が50%以上上昇する銘柄を特定するAI」を取り上げています。
「2025年10月～12月の3ヶ月間で株価が50%以上上昇する」とAIが予測した銘柄が本当に上昇したのでしょうか？
それでは、実際に見ていきましょう！
▼2025年7月～9月の予測結果
2025年10月～12月の相場の振り返り
結果を見る前に、まずは2025年10月～12月がどのような相場であったかを、国内市場と米国市場に分けて振り返っていきます。
国内市場
2025年10月～12月の日経平均株価の日足チャートとしては以下の通りです。
10月の間は上昇を続け、11月以降はもみ合い相場が続きましたね。
2025年10月～12月の間における国内市場の主なイベントとしては以下のことがありました。
- 高市内閣の誕生（10月21日）
- 史上初の5万円台を突破（10月27日）
まとめると、高市内閣への期待から多く買われることとなった3ヶ月になったのではないかと思います。
また、5万円台を突破してからは利確の流れや年末調整の流れで、もみ合い相場となりましたね。
2026年1月～3月も引き続き、高市内閣への期待で上昇相場は続いていくことでしょう。
米国市場
ダウ平均株価の日足チャートとしては以下のように推移しました。
大きな上げ下げを繰り返す相場となりました。
また、主なイベントとしては以下のことがありましたね。
- 史上最高値を更新
- 政策金利の0.25%分引き下げ
米国内での企業決算が総じて良好だったことに加え、FRBが利下げを実施したことにより、史上最高値のラリーが続いたのではないかと思います。
1月～3月も引き続きAI関連株を中心に堅調に推移していくことでしょう。
ただ、3月は決算シーズンのため、株価の動向には注意しておく必要があるのかなと思いますね。
50%以上上昇銘柄予測AIの構成と検証条件
今回使用したAIの構成と検証の条件になります。
使用したアルゴリズム
7月～9月の予測時と同様、以下のアルゴリズムを使用しました。
- NN（ニューラルネットワーク）
- RF（ランダムフォレスト）
- CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
NNとRFは、株価データから予測するために使用し、CNNは、株価チャートの画像から予測するために使用しました。
学習に用いたデータ
用いたデータとしては以下の3種類になります。
- 2020年～2024年の7月～9月の株価データ
（始値、高値、安値、終値、出来高およびそれぞれのデータを加工したもの計18種類） - 2020年～2024年の4月～9月の株価データ
（始値、高値、安値、終値、出来高およびそれぞれのデータを加工したもの計18種類） - 2020年～2024年の7月～9月の株価チャート画像
（出来高の棒グラフも含む）
前回、「データ量を増やしたほうが予測精度は向上するのではないか」と考えたことから、今回は4月～9月の6ヶ月分のデータも新たに使用しました。
検証条件
検証にあたり以下の条件を設けました。
- 予測対象の3ヶ月の前の3ヶ月間（今回は7月～9月）で50%以上上昇した銘柄を1、上昇しなかった銘柄を0にラベル付けする
- 1日ごとに予測し、3ヶ月間で1と予測したものが多かった順にランキング付けしたうえで上位10位を検証対象とする
- 株価データは東証に上場している全銘柄とする
予測結果｜AIが予測した銘柄と成果および考察
さて、本題に移ります。
2025年度は「3ヶ月分の株価データで学習させたAI」と「6ヶ月分の株価データで学習させたAI」の2種類のAIを用いました。
10月～12月に50%以上上昇すると予測した銘柄と、実際に上昇したかどうかについての結果は以下の通りです。
【3ヶ月パターン】
| 予測銘柄 （証券コード） | 最安値※ | 最高値※ | 最大上昇率 | 50% 達成有無 | 所要日数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2134 | 23円 | 42円 | 82.6% | 〇 | 8日 |
| 6993 | 30円 | 188円 | 526.7% | 〇 | 15日 |
| 6731 | 37円 | 46円 | 24.3% | ✕ | ー |
| 3664 | 44円 | 75円 | 70.5% | 〇 | 1日 |
| 2334 | 262円 | 637円 | 143.1% | 〇 | 12日 |
| 3777 | 39円 | 59円 | 51.3% | 〇 | 15日 |
| 3672 | 58円 | 70円 | 20.7% | ✕ | ー |
| 2743 | 27円 | 67円 | 148.1% | 〇 | 4日 |
| 3070 | 83円 | 108円 | 30.1% | ✕ | ー |
| 6330 | 1,450円 | 3,700円 | 155.2% | 〇 | 13日 |
【6ヶ月パターン】
| 予測銘柄 （証券コード） | 最安値※ | 最高値※ | 最大上昇率 | 50% 達成有無 | 所要日数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 3777 | 39円 | 59円 | 51.3% | 〇 | 15日 |
| 2586 | 183円 | 278円 | 51.9% | 〇 | 11日 |
| 6993 | 30円 | 188円 | 526.7% | 〇 | 15日 |
| 2134 | 23円 | 42円 | 82.6% | 〇 | 8日 |
| 6740 | 17円 | 25円 | 47.1% | ✕ | ー |
| 8918 | 8円 | 10円 | 25.0% | ✕ | ー |
| 1783 | 50円 | 74円 | 48.0% | ✕ | ー |
| 6731 | 37円 | 46円 | 24.3% | ✕ | ー |
| 3070 | 83円 | 108円 | 30.1% | ✕ | ー |
| 4594 | 50円 | 72円 | 44.0% | ✕ | ー |
結果として、3ヶ月パターンの的中率は7割、6ヶ月パターンの的中率は4割でした。
6ヶ月のほうが予測精度は高いと思いきや、3ヶ月のほうが実際のところは高かったですね。
その要因としては、6ヶ月分にしたことで、特徴づけるのに必要なデータのほかに不要なデータまでも増えてしまい、逆に特徴をつかみづらくなったためであると考えています。
例えば、上昇し続けることが50％以上上昇する条件だったとしましょう。
3ヶ月で上昇し続けていたものであったとしても、6ヶ月で見れば上昇し続けている銘柄もあれば、下降したあとに上昇し続ける銘柄もあるわけです。
とすると、AIはどう判断したらいいか分かりにくくなるんですよね。
よって精度が落ちてしまったのかなと思いました。
次期（1月～3月）に向けた改善点と展望
今期の実験で、スパンを伸ばすのは逆にランダム性が増し精度が落ちてしまうことが分かりました。
2026年1月～3月は、3ヶ月のスパンは同じにし、取得するデータ量を増やそうと思います。
具体的には、2020年～2024年ではなく2010年～2025年のデータを使って学習させてみようと思います。
まとめ｜ただ単にデータ量を増やせばいいわけではない
本記事では、2025年10月～12月の3ヶ月で株価が50%以上上昇する銘柄を特定するAIの予測結果を公開していきました！
結果としては、3ヶ月のパターンは7割（7/10）、6ヶ月のパターンは4割（4/10）と、3ヶ月パターンのほうが精度は高くなりました。
理由としては、スパンが長ければ長いほど不要なデータまでも増えてしまい、逆に特徴をつかみづらくなるのだと考えられました。
2026年1月～3月は、スパンを長くするのではなく、取得する期間を長くしてみよう（2020年～2024年⇒2010年～2025年）と思います。
ではまた、3ヶ月後の報告をお楽しみに～！
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