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本記事は自作システムの開発記録であり、特定の銘柄を推奨したり、投資手法を勧誘するものではありません。
自作したシステムによる売買判断・損益はすべて運営者個人のものです。
投資は自己責任で行ってください。本サイトはいかなる投資結果についても責任を負いません。
「株AIシステムを自作した」と聞くと、「プログラマーの人だけができる特殊なこと」と思う人が多いと思います。
私（ヨアケ）は本業がCAD設計者で、プログラミング経験は完全にゼロでした。Pythonどころか、HTMLすらまともに書いたことがありません。
そんな私でも、Claude Code（AnthropicのAI）を使って、3週間で株AIシステムを動かすところまで持っていけました。
この記事では、その全工程と実装の中身、そして自作のメリット・デメリットを、できるだけ素人目線で書きます。
結論：プログラミング経験ゼロでも、AIさえあれば作れる
最初に結論です。
「自作株AI」は、2026年現在、プログラミング経験ゼロでも作れます。
理由は、Claude Code・Cursor・Copilot などのコーディングAIが劇的に進化したからです。私のレベル（Python print("Hello") も知らなかった）でも、AIに「こういうことをやりたい」と日本語で指示するだけで、動くコードができてしまいます。
ただし、自作AIで儲かるかは別問題です。私自身、自作システムを売買判断の参考にしていますが、最終判断は必ず人間（私自身）が下しています。AIに丸投げで儲かるほど、相場は甘くありません。
システム全体の構成
私の株AIシステムは、こんな構成になっています。
| レイヤー | 使用ツール | 役割 |
|---|---|---|
| データ取得 | Python（yfinance等） | 株価・業績データ取得 |
| データ保存 | SQLite | 過去データの蓄積 |
| 分析エンジン | Python＋pandas | テクニカル指標計算 |
| AI判断 | Claude API | 銘柄スコアリング・コメント生成 |
| 出力 | Markdown→Notion | 朝の日次レポート |
| 開発支援 | Claude Code | コード生成・デバッグ |
ファイル数は約20ファイル、コード量は2,000行ほど。全部AIに書いてもらいました。
開発の3週間タイムライン
Week 1：環境構築＋データ取得（合計15時間）
- Day 1-2：Python環境セットアップ（Mac標準のPython3を使用）
- Day 3-4：yfinanceで株価データ取得
- Day 5-7：取得データをSQLiteに保存
最初の壁は「Python環境のインストール」でした。Mac標準のPython3がそのまま使えると分かるまで、丸2日溶かしました。
→ 学び：Claude Codeに「私のMacでPythonを使う最短手順を教えて」と聞けば、5分で解決していました。最初から聞けばよかった。
Week 2：分析エンジン＋AI判断（合計20時間）
- Day 8-10：移動平均・RSI・MACD などのテクニカル指標を計算するコード
- Day 11-12：Claude APIへ分析データを送って、AIに評価コメントを生成させる
- Day 13-14：複数銘柄を一括処理するパイプライン構築
ここで詰まったのは「Claude APIの呼び出し方」でした。APIキーの管理、レートリミット、トークン消費の最適化など、基礎知識ゼロから学ぶ必要がありました。
ただ、これも全てClaude Code自身に「Claude APIの使い方を教えて」と聞いて学びました。AIにAIの使い方を教えてもらう、という不思議な体験でした。
Week 3：出力＋自動化（合計10時間）
- Day 15-17：分析結果をMarkdownに整形
- Day 18-19：Notionに自動投稿（Notion API使用）
- Day 20-21：cronで毎朝7:00に自動実行
最終的に、毎朝7:00に勝手にレポートが生成されてNotionに上がる仕組みが完成しました。
→ AIを使った投資戦略全体は hub-03：AI投資完全ガイド で詳しくまとめています。
朝の自動分析の中身
毎朝7:00に走るレポートは、こんな内容です。
=== 2026-05-15 朝の株式分析レポート ===
【全体相場】
日経平均：39,250円（前日比 +120円 / +0.31%）
TOPIX：2,785（+8.2 / +0.30%）
円ドル：¥154.20
【保有銘柄サマリー】
1. トヨタ（7203）：¥2,650（+1.2%）★中立
2. NTT（9432）：¥158（-0.5%）★やや弱気
3. 三菱UFJ（8306）：¥1,820（+2.1%）★強気
4. オリエンタルランド（4661）：¥3,120（-0.8%）★中立
5. ソフトバンクG（9984）：¥7,250（+1.5%）★強気
【AI コメント（Claude生成）】
本日は金融セクターの上昇が目立つ。
8306は決算前の期待感で買われている可能性。
9432は決算ガイダンスへの不透明感が継続。
1ヶ月以上下落が続いている場合は買い増し検討の余地あり。
【今日の注目イベント】
・米国ISM製造業指数 23:00
・国内：上場企業決算 5社（うち保有銘柄：0社）
【売買アクション提案】
・即時アクション：なし
・監視継続：NTT（9432）の決算待ち
このレポートを毎朝コーヒー飲みながら読むのが、私の朝のルーティンになりました。
実際の売買判断と勝率
勝率の現実
「AIで自動売買して年率30%」みたいな広告がよくありますが、私の場合の数字は、
- 売買回数：8ヶ月で12回
- 勝ちトレード：7回（58%）
- 負けトレード：5回（42%）
- 平均利益：+¥3,200/回
- 平均損失：-¥2,800/回
勝率は58%、損益比率はほぼ1:1。投資初心者としては悪くない数字ですが、年率30%の世界には程遠いのが正直なところです。
AI使用の効果
「AIなしでこれを判断できたか？」と聞かれると、
- テクニカル指標の計算：AIなしでは絶対に無理（手計算は非現実的）
- 複数銘柄の一括分析：AIなしでは時間がかかりすぎる
- 客観的視点の提供：感情的な売買を抑制する効果あり
総合的には、AIなしで個別株投資はもう戻れないというのが私の感覚です。
自作のメリット・デメリット
メリット
1. 自分の投資スタイルに完全カスタマイズできる
「自分が見たい指標」「自分が知りたい銘柄」だけを表示できます。市販ツールは「みんなのため」に作られているので、機能過多で逆に使いづらいことがあります。
2. 月額固定費がほぼかからない
私の月額コスト：
- Claude API：月¥1,500前後（個人レベルの使用量）
- yfinance：無料
- SQLite：無料
- Notion：無料プラン
- 合計：月¥1,500
市販の本格的な株AIツールは月¥5,000-¥30,000するので、コストは1/3以下に抑えられています。
3. プログラミングスキルが本業にも活きる
副産物として、Pythonの基礎・APIの考え方・データベースの基礎が身につきました。これは本業（CAD設計）でも、データ処理の自動化に応用できる場面が出てきました。
→ AIを使った時間捻出術は hub-05：AI×お金の哲学 でも書いています。
デメリット
1. 最初の3週間は赤字（精神的に）
「動くまで」が一番つらいです。エラーが出るたびに「何でうまくいかないんだ」とイライラします。Claude Codeに泣きつく日々でした。
2. メンテナンス負荷
API仕様変更・ライブラリのアップデート・データ取得元の変更などで、月1〜2回はメンテナンスが必要です。完全放置はできません。
3. 「AI過信」のリスク
AIが「強気」と言ったから買う、という判断はNGです。AIはあくまで参考意見として、最終判断は自分で下す習慣を徹底する必要があります。
既製ツールとの違い
「自作と既製、どっちがいい？」と聞かれることが多いです。
既製ツールが向いている人
- プログラミングを学ぶ気がない
- 月¥5,000以上のサブスク負担が許容できる
- 既製ツールの機能で満足できる
- メンテナンス負荷を負いたくない
自作が向いている人
- プログラミングに興味がある／学びたい
- ランニングコストを抑えたい
- 自分独自の指標やロジックを使いたい
- ゲーム感覚で改良し続けたい
私は完全に後者だったので、自作を選びました。
自作の3つの落とし穴（注意点）
落とし穴1：金融データAPIの利用規約
yfinanceなど、無料で使える金融データAPIは、商用利用や再配布が禁止されているケースが多いです。「自分の判断材料に使う」のはOKでも、「他人にレポートを売る」のはNGの可能性があります。
商用利用するなら、有料の金融データAPI（Bloomberg・QUICKなど）の契約が必要になります。
落とし穴2：自動売買は法律的にグレー
「AIで全自動売買」は、金融商品取引法（投資助言業の登録など）に抵触する可能性があります。私は自動分析＋手動売買の構成で、法的グレーゾーンを避けています。
完全自動売買を考える場合は、必ず弁護士または金融庁に確認してください。
落とし穴3：個人情報・APIキーの管理
証券会社APIや金融データAPIのキーは、ソースコードに直書きしないこと。GitHubに上げた瞬間、第三者にAPIキーが漏れて、不正利用されるケースが頻発しています。
私は.envファイルで管理し、Gitから除外しています。
よくある質問（FAQ）
Q1. プログラミング経験ゼロでも本当に作れますか？
A. 作れます。ただし、最初の1週間は「動かない」ストレスとの戦いになる覚悟は必要です。
私のおすすめは、Claude Code Pro（月¥3,000）を契約して、最初の30日は「とにかく動くまでAIに泣きつく」と決めることです。
Q2. 自作AIで儲かりましたか？
A. 私の場合、含み益は+¥8,644（投資元本¥82万円の+1.05%）です。「AI使ったから儲かった」とは言い切れない数字です。
ただし、判断のスピードと精度は劇的に上がりました。これがどれくらい長期的なリターンに効いてくるかは、これから1年・2年と検証していく予定です。
Q3. 完全自動売買はできますか？
A. 技術的にはできますが、法律的にグレーなので私はやっていません。投資助言業の登録なしで他人の資産を売買すれば違法、自分の資産でも証券会社の利用規約違反になる可能性があります。
完全自動化を目指す前に、必ず法務確認をしてください。
Q4. 開発費用はいくらかかりましたか？
A. 内訳は次の通り：
- Claude Code Pro：月¥3,000 × 1ヶ月
- Claude API：月¥1,500
- その他：¥0（無料ツール中心）
- 合計：約¥4,500
開発後の月次運用コストは¥1,500前後です。
Q5. ソースコードは公開していますか？
A. 一部はGitHub（リポジトリ名は伏せます）で公開予定です。ただし、そのまま使うと自分の証券口座APIキーや銘柄選定が他人に渡るリスクがあるため、テンプレート化＋API連携部分の削除をしてからの公開を予定しています。
公開時期：2026年9月予定（あくまで目標）
まとめ：自作AIは「学習」と「カスタマイズ」のための選択
私が3週間かけて株AIシステムを自作した結論は、シンプルです。
- プログラミング経験ゼロでも、AIさえあれば作れる
- 儲かるかは別問題：AIは判断補助、最終判断は人間
- 市販ツールより安いし楽しい：ただしメンテナンス負荷あり
「投資の精度を上げたい」「自分独自の指標を試したい」「プログラミングも学びたい」という3拍子が揃っている人には、自作は最高の選択肢だと思います。
逆に、「動くツールがあれば中身はどうでもいい」という人は、市販の有料ツールを買った方が時間の無駄がありません。
繰り返しますが、本記事はシステム開発記録であり、投資推奨でも特定銘柄推奨でもありません。投資判断は必ず自己責任でお願いします。
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📝 この記事について
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記事の構成・初稿はAIが補助し、最終確認は人間が行っています。
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