ランダムと何が違うのか？50%との戦いをデータで正直に見せる【番外編】

「それ、コインを投げるのと何が違うんですか？」

先日、AIが株価予測をしているという話をしたときに言われた一言だ。

正直、ぐさっときた。なぜなら、自分でも同じことを考えていたからだ。

今回は番外編として、「このAIはランダムよりも本当に優れているのか」をデータで正直に検証する。

前提：なぜ50%が基準なのか

株の翌日予測を「上がるか下がるか」の2択で考えると、でたらめに予測しても確率論上は50%正解する。

サルがダーツを投げても、コインを投げても、50%は当たる計算になる。

だから「50%を超えられるか」が、AIが意味を持つかどうかのボーダーラインだ。

実際のデータを見せる

2026年3月12日〜4月1日の15日間・904件の予測結果だ。

15日間合計：56.1%（904件中507件正解）

「25%の日」は何が起きていたか

3月17日、18日の連続25%。コインを投げた方が良かった日だ。

当時ちょうどこのブログにも書いたが、2日連続で最悪の結果が出て途方に暮れた。

調べてみると、この週はFRBの政策発表と日銀の動向が重なり、テクニカル指標がまったく機能しない相場だった。移動平均もRSIも、前日までのデータを基にしているから、突発的な外部ショックには完全に無力だ。

一方、87.5%の日は相場に明確なトレンドがあった日だ。上昇圧力か下落圧力が一方向に強く、テクニカルシグナルが機能しやすい環境だった。

銘柄によってこんなに違う

平均56.1%と言っても、銘柄ごとに見ると話は全然違う。

高精度グループ（7件以上・精度70%超）

低精度グループ（7件以上・精度30%未満）

NTTの0%は衝撃的だった。7回連続で外れている。

「逆張りしたら勝てるじゃないか」と思ったあなた、正しい。ただし、0%が7件続いたのは偶然の要素も大きい。サンプルが30件に達した時に、どこまで低精度が続くかが本当の問題だ。

「ランダムと違う」と言えるのか

正直に言う。

現時点では「ランダムよりやや優れている」という域を出ていない。

56.1%というのは確かに50%を上回っているが、15日・904件という少ないサンプルでは、統計的な誤差の範囲内という見方もできる。

ただ、面白いことに気づいた。

ランダムとの本質的な違いは「精度の理由が説明できるかどうか」だと思っている。

ランダムが当たっても何も学べない。だが、AIが外れたときは「なぜ外れたか」を後から検証できる。3月17日・18日の惨敗は、テクニカル指標が外部ショックに弱いという知見になった。

今後の改善方向

現在、精度の幅が「25%〜88%」と大きい。目標は、この下限を上げることだ。

1. 低精度銘柄の扱い方を決める
   NTTやソフトバンクのように、特定銘柄の精度が継続して低ければ「予測困難銘柄」として記事内で明示するか、予測対象から除外することを検討中。

2. 相場環境の識別
   テクニカルが機能しやすい日（トレンド相場）と機能しにくい日（レンジ相場・イベント前後）を事前に識別できれば、「この日の予測は信頼度低」という注意書きができる。

3. データを積み上げる
   現在15日・904件。統計的に意味のある分析は100件/銘柄から。半年後には改善の方向性が見えてくるはずだ。

結論：コインとの違いは「なぜ」が分かること

「コインを投げるのと何が違うのか」という問いに、今の答えはこうだ。

精度は似ているかもしれない。でも、外れた理由を説明できる点が違う。

そしてその「なぜ外れたか」の積み上げが、コインには絶対できないことだ。

今は56.1%。目標は65%以上。道のりは長いが、毎日データが積み上がっている。

⚠️ 免責事項: 本記事は情報提供を目的としており、投資判断の責任は投資家自身にあります。過去の精度が将来の精度を保証するものではありません。

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