第1回 さくらのAIハッカソン with Kloud【交通費全額補助！】で、ニューラルネットワーク(NN)とAIを組み合わせた株価予測AIを、チームVibe Coding(メンバー: @asari194617,@nishikawa1208)で開発しました。
背景
既存のNNによる株価予測により、将来に対しても一定程度の精度をもって予測を行うことができます。
ただし、非構造化データには弱いという欠点がありました。
予測の仕組み
NNによる予測をベースとしながら、非構造データを用いて精度を向上するために、以下のような予測フローを設計しました。
開発におけるAI活用
制度が求められるタスクに対しては、CopilotでGPT-5を用いることで、精度を高めています。
開発時を通じて得た学び
- プロダクトのゼロイチフェーズにおいて叩き台を作るという点においてはAI活用は優れていると思った
- 逆に、「ここはもっとベターな実装があるよね」というところを気にすると終わらなくなる
まとめ
- 株価予測システムを開発
- LLMを組み合わせてより精度を上げた
- デザインシステム、OpenAPI形式、monorepo、 マイクロサービスアーキテクチャ、Linterを使って 生成AIネイティブな開発環境を整えた
- 結果、ニューラルネットワークのみによる予測より高精度な予測が実現できた(?)