このページは、ITや投資の専門知識がない人でも読めることを最優先にした用語集です。
AIで株の検証システムを作っていると、GitHub、Issue、PR、CI、バックテスト、OOSなど、普段の生活では聞かない言葉が次々に出てきます。
私自身も、言葉を調べるために別の言葉を調べる状態になりました。そこで、このブログで実際に登場した言葉だけを、あとから読み返せるようにまとめます。
各用語は「ざっくり」「たとえると」「このブログでは」「ここだけ注意」の順で説明します。たとえは理解の入口として使い、一般的な意味と、このブログ独自の使い方は分けて書きます。
※このページは初心者向けの入口です。厳密な技術仕様をすべて説明するものではありません。
まずAIまわりの言葉
1. AI（人工知能）
ざっくり：文章を作る、画像を見分ける、予測するなど、人が行う知的な作業の一部をコンピューターで実現する技術や仕組みの総称です。
たとえると：「何でもできる1人の人」ではなく、文章係、画像係、予測係など、得意分野の違う道具の集まりに近いです。
このブログでは：文章の整理、調査、プログラム作成、レビュー、監査など、役割を分けてAIを使っています。
ここだけ注意：AIの回答がそのまま正しいとは限りません。このブログでは、重要な部分を別のAIや実際のデータ・動作結果で確認することがあります。
2. LLM（大規模言語モデル）
ざっくり：大量の文章やコードなどのパターンを学習し、入力された内容に続く言葉の候補を計算しながら、文章やコードを生成できる大規模な言語モデルです。
たとえると：大量の文章のパターンを学んだ「文章づくりのエンジン」のようなものです。
このブログでは：ChatGPTやGeminiなどの生成AIサービスを使うときに関係してくる技術用語として登場します。
ここだけ注意：ChatGPTやGeminiはサービス名、LLMはモデルの種類を表す言葉です。同じ意味ではありません。
AIに開発を任せると出てくる言葉
3. GitHub（ギットハブ）
ざっくり：プログラムのコードを変更履歴と一緒に保存・共有し、作業の記録やレビュー、自動チェックなどもまとめて管理できるサービスです。
たとえると：プログラム開発専用の「共有フォルダ＋変更履歴＋作業票＋検査記録」がまとまった仕事場です。
このブログでは：AIが変更したコード、何を直したか、テストに通ったか、監査結果はどうだったかを確認する中心の場所として使っています。
ここだけ注意：単なるファイル置き場ではなく、変更の履歴や作業のやり取りを残せることが大きな特徴です。
4. Issue（イシュー）
ざっくり：GitHub上で、作業、不具合、アイデアなどを記録し、進み具合を追いかけるための仕組みです。
たとえると：1件ずつ番号が付いた「作業依頼票」や「やることカード」に近いです。
このブログでは：一般的なIssueの使い方に加えて、AIへの作業指示として使うことがあります。会話だけで済ませず、「何をするか」「どこまでできたら完了か」を残すためです。
ここだけ注意：Issueそのものが正式な仕様書という意味ではありません。これは、このプロジェクトでの使い方です。
5. PR（Pull Request／プルリクエスト）
ざっくり：プログラムの変更案を、本線のコードへ取り込む前に「この変更でいいか」を提案し、確認・レビューする仕組みです。
たとえると：原稿を直したあとに、「この修正版を正式版へ入れていいですか？」と提出する申請に近いです。
このブログでは：AIがコードを変更しても、そのまま本線へ入れず、PRで変更内容やテスト結果を確認するためのゲートとして使っています。
ここだけ注意：PRを作っただけで変更が確定するわけではありません。内容を確認してから取り込みます。
6. CI（継続的インテグレーション）
ざっくり：コードを変更したときに、自動テストなどを実行して、変更によって問題が起きていないか早めに確認する仕組みです。
たとえると：プログラムを直したときに自動で行われる「健康診断」に近いです。
このブログでは：AIが「テストしました」と答えただけで終わらせず、GitHub Actionsなどが実際にテストを実行した記録を確認するために使っています。
ここだけ注意：CIは自動テストだけを意味する言葉ではありませんが、初心者向けには「変更時の自動チェック」と考えると理解しやすいです。
7. pytest（パイテスト）
ざっくり：Pythonで作ったプログラムが、決めたとおりに動くか確認するテストを書き、実行するための仕組みです。
たとえると：「この入力なら、この答えになるはず」という問題を用意して確認する、プログラム用の自動採点係です。
このブログでは：新しい機能が動くかだけでなく、修正によって前まで動いていた部分が壊れていないか確認するためにも使っています。
ここだけ注意：株の勝率を採点する道具ではありません。プログラムの動作をテストするためのものです。
株の検証で出てくる言葉
8. Paper Trade（ペーパートレード）
ざっくり：実際のお金を使わずに、「この条件なら買った」「ここで売った」と仮定して、売買の結果やシステムの動きを記録するシミュレーションです。
たとえると：本番前のリハーサルに近いです。
このブログでは：過去データで行うバックテストとは分けて、実際の時間の流れに沿ってシステムがどう動くか確認する段階として使っています。
ここだけ注意：実際の資金は動かしません。また、実取引では注文の成立価格や市場環境などが異なるため、同じ結果になるとは限りません。
9. backtest（バックテスト）
ざっくり：過去の株価データに売買ルールを当てて、「過去ならどのような結果になっていたか」を調べる検証です。
たとえると：受験勉強の「過去問」に近いです。過去問で点が取れても、本番で同じ結果になる保証はありません。
このブログでは：検証中の売買ルールを過去データに当て、シグナル数や成績、データ品質などを確認するために使っています。
ここだけ注意：過去データに合わせすぎると、過去では良く見えても別の期間では通用しないことがあります。バックテストの好成績だけで実取引へ進む判断はしません。
10. OOS（Out-of-Sample／アウト・オブ・サンプル）
ざっくり：売買ルールを作ったり調整したりするときに使っていない、別の過去データで、そのルールをもう一度確かめる考え方です。
たとえると：問題集を見ながら答えを覚えたあと、まだ見たことのないテスト問題を解くようなものです。
このブログでは：売買ルールを作るのに使った期間と、確認用に残しておいた別の期間を分け、過去データに都合よく合わせただけのルールになっていないか確かめます。
ここだけ注意：OOSで良い結果が出ても、将来の利益を保証するものではありません。
開発環境と運用で出てくる言葉
11. Python（パイソン）
ざっくり：プログラムを書くための言語の一つです。読みやすい書き方がしやすく、データ処理、自動化、Web開発、AI関連など幅広い用途で使われています。
たとえると：人間が「こう動いてほしい」とコンピューターへ伝えるための言葉の一つです。
このブログでは：株価データの取得、売買条件の判定、結果の記録、バックテスト、Paper Tradeなど、AI株システムの中心部分を動かすために使っています。
ここだけ注意：PythonそのものがAIではありません。AIにPythonのコードを書いてもらうことはありますが、Pythonはプログラミング言語です。
12. PowerShell（パワーシェル）
ざっくり：コマンドを入力してPCを操作したり、複数の作業を自動化したりできるコマンドラインシェル・スクリプト環境です。
たとえると：マウスでフォルダを開いたりボタンを押したりする代わりに、文字でPCへ命令する操作席のようなものです。
このブログでは：GitHubからコードを取得する、フォルダを移動する、Pythonやテストを実行する、といったPC作業で使いました。
ここだけ注意：Windows以外のPC（Macなど）でも使えますが、このブログではWindows PCで使った場面を中心に書いています。
13. ターミナル
ざっくり：PowerShellやコマンドプロンプトなどの「文字で操作する仕組み」を表示し、コマンドを入力するための画面・アプリを指す言葉です。
たとえると：PowerShellが「話す言葉・操作役」なら、ターミナルはそのやり取りを表示する窓口に近いです。
このブログでは：Codexが「このコマンドを実行してよいですか」と確認してきた画面や、Python・Git・pytestの実行結果を見る場面で登場します。
ここだけ注意：「ターミナル」と「PowerShell」は同じものではありません。ターミナルの中でPowerShellを動かすことがあります。
14. AIエージェント
ざっくり：AIを使い、与えられた目標や指示に沿って、必要な手順を考えながら作業を進めるソフトウェアの仕組みです。
たとえると：質問に1回答えるだけの相談相手よりも、「この仕事をここまで進めて」と作業単位で頼める担当者に近いイメージです。
このブログでは：JulesやOpenHandsなど、コードを読み、修正やテストなど複数の工程を進めるタイプのAIを試した場面で使います。
ここだけ注意：AIエージェントだから完全放置できるとは限りません。権限確認、承認、結果確認など、人間が必要な工程が残ることがあります。
15. 本社・正本
ざっくり：これは一般的なIT用語ではなく、この実験室独自の呼び方です。「本社」はGoogle Drive上の記録場所、「正本」は複数の下書きやAI回答があるときに最新版として基準にする元資料を意味します。
たとえると：会話やメモが何枚あっても、最後に確認する「正式な原本」を1冊決めておくイメージです。
このブログでは：記事草稿、実験結果、運用ルールなどをまず本社Google Driveの正本へ残し、そこから監査・公開へ進めます。
ここだけ注意：「本社」「正本」はこのプロジェクトでの運用上の名称です。Google Driveの正式な機能名ではありません。
16. 独立監査
ざっくり：これもこのブログで使う運用上の呼び方です。何かを作ったAIの自己申告だけで終わらせず、別のAIや一次資料を使って内容をもう一度確認する工程を指します。
たとえると：答案を書いた本人だけで丸付けせず、別の採点者と元の問題文でもう一度確認するイメージです。
このブログでは：コードの変更、実験結果、ブログ記事などについて、GitHubの実行結果や元データと照合しながら別AIでチェックすることがあります。
ここだけ注意：公認会計士などが行う法定監査を意味する言葉ではありません。この実験室内の品質確認プロセスを分かりやすく「独立監査」と呼んでいます。
※当ブログの検証結果や用語解説は、システム開発の実験記録であり、特定銘柄の推奨や投資利益を保証するものではありません。投資判断はご自身で最新情報を確認したうえで行ってください。