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。

backend/celery_app.py（抜粋）

_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。

backend/tests/test_beat_schedule.py（抜粋）

_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。

コミットメッセージ（2026-09-17）

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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👉 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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