※本記事は一次情報をもとにAI支援によって構成・作成し、事実関係の照合を行っています。
発表内容（事実）
個人で設計・開発・運用を行っている日本株のAI銘柄スクリーニング＆継続学習端末「ALPHA FORGE（アルファフォージ）」において、9月22日にAIの判断材料へ「需給データ」と「決算サプライズ・予想修正」の2つの軸を追加した際の開発記録が発表されました。
開発の中で、人間側の「すでにプランを契約している」「大丈夫だろう」という記憶や認識が、実際のAPI検証によって覆される事態が2度発生しました。1度目は、J-Quants APIを使った需給データ（信用取引の残高）の取得時に「This API is not available on your subscription」というエラーが返り、実際にはプランが不足していたことが判明しました。取引所のPDFによる無料代替案もAIが調査したものの、保守の重さやレイアウト変更リスクを考慮し、人間が判断してプランを上げました。
2度目は、決算サプライズや予想修正モメンタムを取り入れる際に発生しました。AIが実際にAPIを照会したところ、四半期ごとの決算短信は入っていたものの、単発の「業績予想の修正に関するお知らせ」は含まれていないことが判明しました。これにより、取得できるデータ範囲の制約が明確になり、コードの説明と決定ログに記録されました。
この記事のポイント
- データの軸を足す前に、実際のAPIを1回叩いて「何が取れて、何が取れないか」を確かめることが重要である
- 人間の「契約済み」「たぶん大丈夫」といった記憶やドキュメントの記述も、外れることがあるため検証対象に含める必要がある
- 無料の代替手段（取引所のPDFなど）を検討する際は、読み取りの仕組みの維持やレイアウト変更時の保守コストを含めて比較する
- 更新頻度の異なるデータを合成スコアの5本目として直接混ぜるのではなく、影響範囲を考慮してAIの判断材料として渡す設計を採用した
考察（筆者の見解）
事実: 記事では、APIの実際のレスポンスやPDFの構造をAIが自ら確認し、人間の記憶違いやドキュメントの記載ミスを検出したプロセスが詳細に示されています。
推測: 外部APIや公式ドキュメントの情報だけでシステム設計を進めると、今回のようにプランの制限や取得できないデータ項目を見落とし、手戻りが発生する可能性が高まると考えられます。AIに実際のAPIを叩かせて検証を挟む手法は、開発初期の仕様不一致を防ぐうえで極めて有効なアプローチと見られます。
意見: 筆者は、AI開発やシステム統合において「人間の記憶」を絶対視せず、実データを用いた検証を自動化・半自動化するプロセスを組み込むことが、手戻りを減らし堅牢なアーキテクチャを構築するカギになると考えます。
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