AI株価予測検証 Part 1：Claude・ChatGPT・Gemini による株価予測の実験

LINE連携の秘書Mで会話記憶とデジタルツイン機能を実装し、単なるAIアシスタントから「ユーザーの価値観・状態を学習し先回りするAI参謀」へ進化させた。Supabaseに会話履歴とユーザープロフィール（JSON）を保存し、Claudeへ毎回文脈として渡すことで、前後の関係を理解した提案が可能に。

AIエージェントの総運用コストはLLM推論料金だけでなく、ネットワーク転送・ストレージ・コンピュート費が40～60%を占める。Google CloudとAnthropicのPrompt Caching、LLMカスケード、オーケストレーション設計を組み合わせた5軸のコスト最適化アプローチを具体例とともに解説。

AI エージェント開発で使用されている Skills の実効性を疑問視した著者が、架空の B2B SaaS ランディングページ生成タスクで 3 種類のデザイン Skills を検証。同じプロンプトで GPT-5.5・GPT-5.6、Skills あり・なしの計 5 パターンを 3 回ずつ実行し、モデル性能と Skills の効果を分離測定する比較検証を実施。

AppleがOpenAIを企業秘密窃取で提訴する一方、Hugging Faceは Fortune 500企業の約半数がオープンソースAIを採用していると報告。同時にSK Hynixが265億ドル調達、Anthropicはモデルの内部空間を分析する新手法を開発するなど、AI業界の競争激化と技術進展が加速している。