AIによる為替予測：技術と応用の最前線 • AQZ Tech Chronicles

為替市場の動向を予測することは、投資家や企業にとって常に大きな課題です。近年、人工知能（AI）技術の急速な発展により、為替予測の分野にも革新的なアプローチがもたらされています。本レポートでは、AIを活用した為替予測の現状、技術的アプローチ、実用サービス、そして課題と展望について包括的に分析します。

AI為替予測の基本技術と手法

機械学習アプローチの種類

為替予測に用いられるAI技術は多岐にわたりますが、主に時系列データの分析に特化したディープラーニングモデルが活用されています。一般的に使用される主要なモデルとしては、LSTM（Long Short-Term Memory）やGRU（Gated Recurrent Unit）などのリカレントニューラルネットワークが挙げられます。これらのモデルは、時系列データの長期依存性を捉える能力に優れており、為替レートの時間的パターンを学習するのに適しています。

また、画像認識技術を為替チャートの分析に応用する手法も注目されています。過去の為替レートをチャート画像として認識し、過去の類似パターンと照合することで、将来の動向を予測するアプローチです。この方法は、人間のトレーダーが行うテクニカル分析をAIで再現しようとする試みとも言えます。

データと特徴量

為替予測モデルの構築には、以下のようなデータが使用されています：

価格データ（始値、終値、高値、安値）
取引量
価格の変化量や変化率
テクニカル指標（移動平均、RSI、MACDなど）
ボリンジャーバンドなどの統計指標

アルパカDB社とじぶん銀行が共同開発したAI外貨予測では、過去の為替変動データを収集・分析し、数時間から数日先の変動を予測するシステムを構築しています。

市場で利用可能なAI為替予測サービス

じぶん銀行のAI外貨予測

auじぶん銀行が提供する「AI外貨予測」は、日本の銀行では先駆的なAI為替予測サービスです。このサービスは以下の特徴を持っています：

予測対象通貨：米ドル、ユーロ、豪ドル、ランド、NZドルの5通貨
予測期間：1時間以内、1営業日以内、5営業日以内の変動
予測結果は「上がる」「下がる」「どちらともいえない」のアイコンで表示
画像認識技術を活用し、過去の為替チャートとの類似性を分析

特に注目すべき点として、2019年6月時点で約70%の的中率を記録していることが報告されています。

TRADOM為替未来チャート

TRADOMが提供する「為替未来チャート」は、6か月後までの為替変動を予測レンジで表示するサービスです。その特徴として：

複数のAIによる多数決投票方式を採用
30分ごとに予測を更新する即時性
将来の一定期間内のトレンドを予測（マルチホライズン予測）
既知の将来イベント（政策金利発表など）を予測に組み込み

このアプローチは「集合知（Cognitive Intelligence）」の活用とも呼ばれ、多数の専門AIの予測を集約することで精度向上を図っています。

予測モデル構築の具体例と実証研究

為替予測へのLSTMの応用

AccelUniverseの実験では、米ドル円の4年間の日足データ（2016年から2020年）に対してLSTMモデルを適用しました。 5日間の為替レートデータを1セットとして学習し、次の為替レートを予測するアプローチを採用しています。

研究結果からは、予測モデルが実際の値動きに似た傾向を示す一方で、大きな市場変動には追従できないことが示唆されました。特に政治的発言や経済指標など、過去データに含まれない要因による急変には対応できないという限界も指摘されています。

複数時間枠での予測モデル比較

別の研究では、USD/JPY（ドル円）の日足データを用いて、異なる学習期間（1日、10日、100日、1000日）のモデルを構築し比較しています。評価指標としてRMSE（平均平方二乗誤差）とR²（決定係数）を使用し、どの期間のデータが最も翌日の終値予測に有効かを検証しています。

AI為替予測の限界と課題

予測の不確実性

為替市場はその性質上、完全な予測が困難な複雑系です。 AI予測の的中率に関しては、じぶん銀行のAI外貨予測で70%という数字が報告されていますが、これはあくまで特定の条件下での結果であり、全ての市場状況で同様の精度が維持されるわけではありません。

急激な市場変動への対応

政治的発言、経済指標の発表、地政学的リスクなど、過去のデータパターンに含まれない突発的な要因による市場変動に対しては、AIモデルの予測能力に限界があります。 AccelUniverseの研究では、「トランプ大統領の発言」のような予測不能な要因が為替に影響を与えることが指摘されています。

実用上の考慮点

AI予測を実際の投資判断に活用する際には、以下の点に注意が必要です：

予測と実際の値動きに時間差が生じる場合がある
エントリータイミングを逃す可能性がある
単一のAIモデルではなく、複数のアプローチを組み合わせる必要性

将来展望と発展方向

マルチモーダルデータの活用

今後の発展方向として、価格データだけでなく、ニュース、SNS、経済指標などの多様なデータを統合した「マルチモーダル」アプローチが注目されています。 AccelUniverseの研究でも、「ニュースやTwitterなどの情報も取り入れたら精度の高いものが出来上がるのではないか」と言及されています。

集合知アプローチの拡張

TRADOMの為替未来チャートで採用されている複数AIの集合知アプローチは、さらなる発展が期待されます。異なる専門領域や時間軸で訓練されたAIモデルを適切に組み合わせることで、単一モデルの限界を超えた予測が可能になると考えられています。

実用サービスの多様化

現在は主に個人投資家向けのサービスが中心ですが、今後は企業の為替リスク管理や国際貿易における意思決定支援など、より幅広い応用が進むと予想されます。 TRADOMは「為替未来チャートの仕組みは、輸出入貿易事業者の販売予測等にも活用可能」と指摘しています。

結論

AIによる為替予測は、機械学習やディープラーニングの発展により着実に進化しています。現在市場に提供されているサービスでは、70%程度の的中率が報告され、実用レベルに達していると言えるでしょう。一部の先進的な研究開発では、より高い精度と収益性を示す事例も出てきています。

しかし、市場の複雑性や予測不能な要因の存在から、完全な予測は依然として困難です。今後は、多様なデータソースの統合、複数AIモデルの協調、より長期的な予測の精度向上などが研究課題となるでしょう。投資判断においては、AIの予測を一つの参考材料としつつ、総合的な視点で意思決定を行うことが重要です。

AI技術の進化とともに、為替予測の精度と応用範囲はさらに拡大していくことが期待されます。

自己開発事例

私はCNN-LSTMの複数モデルによるアンサンブル予測手法を用いたFX取引予測システムを開発しています。この手法では、再現率重視の設計を採用し、1時間足のデータを活用して短期的な価格変動パターンの捉えに注力しています。

未学習データを用いたバックテストでは、EUR/USDにおいて2年間の検証期間で781%の収益達成（レバレッジ400倍、複利運用）、最大ドローダウンはわずか18%、勝率70%という結果を記録しました。

このAIモデルのプロトタイプの開発には2000モデル以上の訓練と9か月の時間を要しました。この事実は、高性能なAIモデルの開発が短期間で容易に実現できるものではないことを如実に示しています。

記事中で紹介した企業提供のAI外貨予測サービスと比較すると、個人開発でありながら顕著に高い成果を示している点は驚くべきものです。しかしながら、日本の企業文化では大手企業の取り組みを過度に評価し、個人や小規模組織の技術的成果を軽視する傾向があります。

AI技術の真価は、投入されるリソースや組織の規模ではなく、問題への深い理解と長期的な改良の積み重ねにあります。本事例が示すように、AIの実用化には相応の時間と労力が必要であり、「すぐに成果が出る魔法の技術」という誤解を解く必要があるでしょう。

まとめ

AI開発は、ある意味で宝探しのようなものです。目標を立てることは容易ですが、実現できるかどうかは、やってみなければ分かりません。限られた時間と予算では、目標を達成できない場合も少なくありません。

システム開発とは異なるのです。

だからこそ、海外では莫大な資本を投じてAI開発を行うのです。

AIモデル開発を含んだプロジェクトマネジメントは、この点を考慮する必要があります。現実的には、日本国内のSEの多くが管理者SEであり、実装知識がありません。事業としてのAIモデル開発経験を持つSEも少数派です。

貧乏な日本では「知恵と工夫で限られた予算でも…」という逸話が昔から美談とされていますが、AIはそうではないと感じます。そもそも、1990年ごろのバブル崩壊から、この国は研究開発人材の育成を放棄しました。そのつけが確実に回ってきています。

中国のDeepSeekのような革新的なAI企業が現れる背景には、技術的ビジョンと長期的展望を持った創業者の存在があります。 DeepSeekの梁文鋒氏のように、迅速かつ強固な意思決定ができる個人が主導するからこそ、リスクを伴う長期的な技術開発が可能になるのです。一方、日本の大手IT企業は組織構造上、思い切った投資を決断できるリーダーの不在や、資本の制約があります。

日本にも超富裕層は存在しますが、彼らはAI開発に積極的ではありません。そもそも投資対象となる有望なAIスタートアップ自体が日本国内には少なく、なかには高い目標を掲げながらも実質的な技術力が伴っていないケースもあるのが現状です。結果として、投資が進まない悪循環が生じています。

日本のAI開発の現状を見ると、技術力や人材の不足が明らかです。質の高いAI開発には、十分な予算と専門知識を持った人材の両方が必要です。ソフトウェア開発の人材育成を怠った日本は、AI開発でも世界の潮流から取り残されるリスクに直面しているのです。