締め切りが「相場の開始時刻」で決まっているバッチを、書いたことはありますか。
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)」を個人で開発・運用しています(開発には Claude Code を使っています)。朝の銘柄抽出バッチは、東証が開く9時までに終わっていなければ意味がありません。この記事では、そのバッチが間に合わなかったときの原因の切り分けと、対処の手順をまとめます。
【要約】
- Windows の Celery は
--pool=solo(直列実行)になるため、2つのタスクを数分ずらしても順番待ちになるだけ。08:50 開始で中長期の抽出に実測 23分24秒 かかり、9時に間に合っていなかった - 性能改善より先に開始時刻の前倒しで解決した(08:50 → 07:40 → 07:30 → 07:00)
- beat の crontab を UTC で書くときは換算後の JST をコメントに残し、時刻と実行順はテストで固定する
※本記事はnote連載[ALPHA FORGE 開発秘話 #04] の技術的な部分を、エンジニア向けに再構成したものです。
環境
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| OS | Windows 11 |
| バックエンド | Python 3.11 / FastAPI |
| 非同期処理 | Celery(beat でスケジュール発火、ワーカーは --pool=solo)+ Redis |
| 朝のバッチ | 中長期の抽出 → 短期の抽出(それぞれ LLM による分析を含む) |
.venv\Scripts\celery.exe -A backend.celery_app worker --pool=solo --loglevel=info
Windows では Celery の prefork プールが使えないため、--pool=solo で動かしています。solo はタスクを1件ずつ直列に処理します。beat 側で2つのタスクを2分ずらして登録しても、先のタスクが終わるまで後のタスクは始まりません。
症状と実測
2026年9月16日の9時7分に「市場がひらくのに間に合わないね」と気づき、Claude Code にタスクの完了まで見届けてもらいました。
| タスク | 開始 | 完了 | 所要時間 |
|---|---|---|---|
| 中長期の抽出 | 08:50 | 09:13:22 | 約23分24秒(1403秒) |
| 短期の抽出 | 中長期の完了待ち | 09:15:03 | 約1分31秒(91秒) |
中長期は、全銘柄の価格取得と LLM による分析が直列に並ぶため時間がかかります。短期は直前に取得したデータを使えたので短く済みましたが、完了は寄り付きの15分後でした。
対処1:速くする前に、開始時刻を前倒しする
並列化やキャッシュで速くすることもできますが、変更が大きく、毎朝のバッチを壊すリスクが増えます。「間に合わせる」ことが目的なら、開始時刻を早めるのが最小の変更です。Claude Code が実測をもとに余裕を見た時刻を提案し、人間(私)が採用しました。

朝の銘柄抽出バッチの開始時刻の変遷(バーの長さは9/16の実測23分半を当てはめた目安)
- 〜9月16日:08:50 開始(寄り付きに間に合わない)
- 9月17日:07:40(短期は 07:42)へ前倒し
- 9月17日:07:30 へ前倒し(08:05 の note 下書き自動生成が抽出結果を使うようになったため)
- 9月25日:07:00 へ前倒し(対処3を参照)
対処2:crontab は UTC で書き、JST をコメントに残す
このプロジェクトの beat スケジュールは UTC で評価しているので、JST から9時間引いて書きます(JST は夏時間なし)。hour=22 が「JST 7時」を意味することは、コメントがないと誤読されます。
_BEAT_SCHEDULE: dict[str, dict[str, object]] = {
"run-picks-mid-term": {
"task": "backend.tasks.run_picks_task",
"args": ("mid_term",),
"schedule": crontab(hour=22, minute=0), # JST 07:00(寄り付き前、記事作成より前)
},
"run-picks-short-term": {
"task": "backend.tasks.run_picks_task",
"args": ("short_term",),
"schedule": crontab(hour=22, minute=2), # JST 07:02(solo worker で直列実行のため実質は順番待ち)
},
# ...
"sync-trends-morning": {
"task": "backend.tasks.sync_trends_task",
"schedule": crontab(hour=21, minute=45), # JST 06:45(ピック生成 07:00 の前)
},
}
対処3:手動実行と定期実行の食い違いを、実行順で防ぐ
9月25日には、次の順番で「公開済みの記事と台帳の食い違い」が起きました。
- 06:52 に抽出を手動実行。中長期は全件見送りで0件
- その結果で朝の記事を書いて公開
- 07:30 の定期実行が「今日の中長期は採用0件=まだ出ていない」と判定して再実行
- 1回目は AI の自信度38%で見送られた銘柄が、2回目は40%で採用ラインを越えた
定期実行には二重作成を防ぐガードがありますが、判定しているのは採用済みの件数のため、採用0件の日はやり直しが走ります。そこで「記事を書く前に定期実行を終える」よう、開始を 07:00 に前倒ししました(この判断は人間)。
前倒しの副作用として、抽出の材料になる朝のトレンド同期(07:13)が抽出より後になってしまいます。朝の分だけ sync-trends-morning(06:45、実測約1分)として切り出しました。なお「採用0件の日は再実行する」ふるまい自体は変えておらず、時刻の順番で起きにくくしただけです。
対処4:時刻と実行順をテストで固定する
締め切りのあるバッチの時刻は、うっかり変わると翌朝まで気づけません。テストで固定します。
_JST_OFFSET_HOURS = 9
def _jst_hour_minute(entry_name: str) -> tuple[int, int]:
schedule = celery_app.conf.beat_schedule[entry_name]["schedule"]
(utc_hour,) = schedule.hour
(minute,) = schedule.minute
return (utc_hour + _JST_OFFSET_HOURS) % 24, minute
def test_mid_term_picks_run_at_0700_jst() -> None:
assert _jst_hour_minute("run-picks-mid-term") == (7, 0)
def test_morning_trend_sync_runs_before_picks() -> None:
assert _jst_hour_minute("sync-trends-morning") == (6, 45)
assert _jst_hour_minute("sync-trends-morning") < _jst_hour_minute("run-picks-mid-term")
また、根拠になった実測値はコミットメッセージに残しています。
fix: AI銘柄ピック生成の開始時刻を寄り付き前に間に合うよう前倒し
08:50 JST開始では実測23分半(中長期のみ)かかり、solo workerの直列実行と
合わせて寄り付き09:00に完了が間に合っていなかった。実測を基に安全マージンを
確保し、07:40/07:42 JST開始に変更する。
まとめ
- 外部の時計(東証の9時)が締め切りのバッチは、まず実測する
- 間に合わないなら、性能改善より先に開始時刻の前倒しで止血する
-
--pool=soloでは、タスクをずらしても直列の順番待ちになるだけ - crontab を UTC で書くなら、換算後の JST をコメントに書く
- 時刻と実行順はテストで固定し、根拠の実測値はコミットメッセージに残す
気づいたのは人間、実測して案を出したのは Claude Code、採用して線を引いたのは人間、という分担でした。
次回は、事件が起きるたびに CLAUDE.md(AI の行動ルール)の条文が増えていった話を書きます。
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note.comでは、ALPHA FORGE の開発秘話と、毎朝のアルゴリズム検証ログを公開しています。
👉 元記事(note連載第4話):
【ALPHA FORGE 開発秘話 #04】寄り付きに間に合わない! 23分半かかった朝の銘柄抽出
免責事項
本記事は個人開発およびAIエージェントを活用したシステム開発の技術記録です。特定の銘柄の売買推奨や投資助言を行うものではありません。本ツールは証券会社等への発注機能を持ちません。記事中のコードは抜粋であり、パスや環境固有の値は省略しています。
⚠️ 【システム検証記録に関する免責事項・注意事項】
- 本記事は、独自開発アルゴリズム「ALPHA FORGE」の動作検証およびデータ分析過程を公開する技術・運用の個人的な記録ログです。
- 掲載されているすべてのデータ(各スコア、基準観測値、統計的変動上限、シナリオ無効化水準など)は、過去の市場データに基づき数式(ATR等)により機械的に算出されたバックテスト・シミュレーション用のパラメータであり、特定の有価証券の売買勧誘、取引の推奨、投資助言・代理行為を目的としたものではありません。
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