株・FXでAIを使う人はどれくらい？利用率と「AIで勝率が上がる」の本当の意味をデータから解説

ChatGPTなどの生成AIが普及し、株式投資やFXでもAIを使ってニュースを整理したり、銘柄を分析したり、売買シナリオを検討したりする人が増えています。では、現在の投資家は「ほぼ全員」がAIを利用しているのでしょうか。

結論からいえば、AIを投資に利用する人は急速に増えているものの、ほぼ全員という状況ではありません。しかも調査によって「AIを使ったことがある」「投資判断にAIを使う」「AIに銘柄を選ばせる」など質問の定義が違うため、利用率にはかなり幅があります。

一方で、AIを導入してから投資成績が良くなったと感じる投資家がいること自体は不思議ではありません。AIには情報整理、比較、計算、投資ルールの点検など、人間の判断を補助する用途があるからです。ただし、勝率が上がったことと、AIに市場を予測する能力があることは同じではありません。この違いを理解することが、株・FXでAIを安全に活用するポイントになります。

株やFXでAIを使っている投資家はどのくらいいる？

世界の個人投資家を対象にした調査を見ると、AI利用はすでに無視できない規模になっています。eToroが13カ国・1万1,000人の個人投資家を対象に行った調査では、2025年時点で19％がAIツールを使ってポートフォリオの投資対象を選択・変更していると回答しました。前年の13％から大きく増えています。さらに39％は今後AIを利用することに前向きと回答しています。[参照] eToro Retail Investor Beat

別の研究では、さらに高い利用率が報告されています。2026年にJournal of Accounting and Economicsで公表された研究では、2,175人の個人投資家を対象とした2024年の調査で、47％が金融情報の処理や投資判断に生成AIを利用していると回答しています。この研究では証券会社の生成AIチャットボットに寄せられた40万件以上の実際の質問も分析されています。[参照] Generative AI and investor processing of financial information

さらに2026年にInvesting.comが米国の個人投資家938人を対象に実施した調査では、62％が投資判断の参考としてAIを利用した経験があると回答しています。つまり、調査対象や「利用」の定義によって19％、47％、62％など数字は大きく異なります。[参照] Investing.com AI投資家調査

なぜ調査によってAI利用率が大きく違うのか

一見すると19％と62％では矛盾しているように見えます。しかし、調査内容を確認すると測定している行動が違います。「AIを使って銘柄を選択・変更する」という質問と、「AIを投資判断の参考にしたことがある」という質問では、後者のほうが該当者が多くなるのは自然です。

例えば、ChatGPTに「今日の日銀会合のポイントを整理して」と質問した人も広い意味では投資にAIを活用しています。しかし、その人がAIに「どの株を買えばいい？」と判断させているとは限りません。

そのため「投資家の何％がAIを使っているか」を語る場合には、情報収集・分析に使う人と、実際の売買判断までAIに任せる人を区別する必要があります。少なくとも現時点で「株やFXをしている人はほぼ全員AIを使っている」といえる信頼できる統計は確認できません。

投資家はAIを何に使っている？最も多いのは予想より情報整理

AI投資というと、チャートを読み込ませて「明日は上がるか下がるか」を予測させる使い方を想像しがちです。しかし実際の調査では、もっと地味で実務的な使い方が中心です。

Investing.comの2026年調査では、AI利用経験者の用途として株式などのリサーチが最も多く、マーケットニュースの理解、売買アイデアの作成、ポートフォリオ判断の補助などが続きます。また、AIチャットボットは投資関連リサーチで広く利用されています。

学術研究でも同様の傾向が確認されており、生成AIは金融情報や市場の動きを解釈・文脈化する用途で頻繁に使われています。利用を重ねた投資家ほど、単純な銘柄スクリーニングだけでなく企業ニュースの監視や解釈にも使う傾向が示されています。

株・FXでAIが特に役立つ5つの使い方

個人投資家にとってAIのメリットが出やすいのは、「未来を当ててもらう」ことより、人間が時間を取られていた作業を効率化することです。

• ニュース整理：多数のニュースから重要事項や市場への影響候補を整理する
• 企業分析：決算資料のポイントや前期との変化を整理する
• シナリオ分析：上昇・横ばい・下落それぞれの場合の対応を考える
• リスク計算：損切り幅、ポジションサイズ、リスクリワードなどを計算する
• 売買記録の分析：過去トレードから負けやすい条件やルール違反を探す

例えばFXで「ドル円は明日上がる？」とだけ質問するより、「現在値150円、損切り149.50円、許容損失1万円なら、取引数量をどう考えるべきか」のように、リスク管理の補助として利用するほうが再現性を持たせやすくなります。

株式投資でも「おすすめ株を教えて」と聞くだけではなく、複数企業について売上高、利益率、キャッシュフロー、バリュエーション、リスク要因を同じフォーマットで整理させれば、比較作業を大幅に短縮できます。ただし元データは決算短信や有価証券報告書など一次情報で確認することが重要です。

「AIを使い始めたら勝率が上がった」は十分あり得る

AI導入後に勝率や投資成績が改善するケースは考えられます。実際、Investing.comの2026年調査では、AI利用者の65％がAIによって投資パフォーマンスが改善したと自己申告しています。17％が大きく改善、48％がある程度改善したという結果でした。

ただし、この数字は「AI利用者はAIを使わない人より必ず儲かる」という意味ではありません。本人による自己評価であり、AI利用と運用成績の因果関係を証明した実験結果でもありません。

それでもAIによって成績が改善する仕組みは想像できます。例えば、それまで感情的にエントリーしていた投資家が、AIとの対話を通して「エントリー理由・損切り位置・利確条件」を毎回文章化するようになれば、衝動的な売買が減る可能性があります。この場合、AIが相場を当てたのではなく、AIによって投資家自身の意思決定プロセスが改善されたと考えるほうが適切です。

勝率だけではAIの効果を判断できない

投資で非常に重要なのが「勝率」と「収益性」を分けて考えることです。勝率が高くても、1回の負けが極端に大きければ資金は減ります。

例えば10回取引して9回は1万円ずつ利益、1回だけ15万円損失なら勝率は90％です。しかし合計損益は6万円のマイナスです。反対に4勝6敗でも、勝つときの利益が負けるときの損失より十分大きければトータルではプラスになることがあります。

AI導入の効果を評価するなら、勝率だけでなく、平均利益、平均損失、最大ドローダウン、損益率、取引回数、手数料・スプレッドなども含めて比較する必要があります。

AI導入前後を比較すると本当に効果があったか分かりやすい

「AIを使ってから勝てるようになった」という感覚を検証するなら、売買記録を残してAI導入前後を比較すると有効です。

例えば勝率が55％から65％になっただけでなく、最大損失も小さくなり、同じルールで十分な回数を取引してプラスが継続しているなら、AIを組み込んだプロセスが機能している可能性をより具体的に評価できます。

一方、10回程度の取引で8回勝ったというだけでは、AIの効果なのか偶然なのか判断するのは困難です。相場環境そのものが戦略に有利だった可能性もあります。

AIは相場の未来を知っているわけではない

生成AIを投資に利用するときに最も注意したいのが、回答が非常に説得力のある文章になることです。文章が自然で論理的だからといって、その予測が正しいとは限りません。

株価や為替は、経済指標、金融政策、企業業績、政治、災害、地政学リスク、市場参加者のポジションなど大量の要素で変化します。さらに予想外のニュースは、AIだけでなく人間にも事前には分かりません。

生成AIには誤った数字や古い情報を提示する可能性もあります。2026年公表の学術研究でも、投資家がAIを利用する際の懸念として信頼性・正確性、データプライバシー、回答品質などが挙げられています。

AIに向いている質問と危険な使い方

AIを「分析補助者」として使うのか、「絶対に当たる予言者」として使うのかでリスクは大きく変わります。

例えば「米雇用統計が予想を上回った場合・予想通りの場合・下回った場合に、ドル円へどのような材料として解釈され得るか整理して」という使い方なら、複数シナリオを準備できます。

逆に「明日のドル円は上か下か、どちらか一つだけ答えて」という質問は、判断材料を極端に単純化します。AIの回答が偶然何度か当たると過信しやすくなる点にも注意が必要です。

AI時代ほど一次情報の確認が重要になる

AIを使うと情報収集は高速化できますが、その分「もっともらしい誤情報」も高速で受け取る可能性があります。そのため投資では、重要な数字ほど元資料へ戻る習慣が重要です。

日本株なら企業の決算短信、有価証券報告書、適時開示資料、取引所の情報などを確認できます。金融政策なら日本銀行やFRBなどの公表資料、経済統計なら政府機関の一次資料を確認するのが基本です。

AIには「この結論の根拠となる一次資料を挙げて」と依頼し、リンク先の原文まで確認する方法もあります。AIの答えをゴールではなく、調査を始めるための入口として使うと失敗を減らしやすくなります。

株とFXではAIの使い方も少し違う

株式では企業ごとに決算、事業内容、競争環境、財務状況など大量の情報があるため、AIによる情報整理との相性が比較的よい分野です。複数企業の決算内容を同じ項目で比較するだけでも作業時間を短縮できます。

FXでは企業分析よりも、中央銀行の金融政策、金利、インフレ、雇用統計、要人発言、地政学リスクなどの整理に活用できます。また、トレード日誌を読み込ませて「指標発表直前の取引だけ成績が悪い」など自分の行動パターンを分析する用途も考えられます。

ただしFXはレバレッジを利用できるため、予測が外れたときの資金管理が特に重要です。AIが強気と判断したからポジションを大きくするのではなく、1回の取引で許容する損失額を先に決めるなど、AIとは独立したリスク管理が必要です。

「AIを使う人」と「AIに任せる人」は別物

今後、投資でAIを使う人はさらに増える可能性があります。しかし「AI利用者」という言葉だけでは、その投資スタイルは分かりません。

ニュースの要約だけに使う人もいれば、Pythonコードの作成、決算分析、スクリーニング、バックテスト、トレード日誌分析などに使う人もいます。さらに売買候補までAIに提案させる人もいるでしょう。

重要なのはAIを使っているかどうかより、どの工程をAIに任せ、どこから人間が判断するのかを明確にすることです。投資判断の根拠や許容損失まで説明できなくなるほどAIに依存すると、想定外の相場になったとき対応できなくなる可能性があります。

まとめ｜投資でAIを使う人は増えているが「ほぼ全員」ではない

株式投資やFXにAIを活用する個人投資家は急速に増えています。しかし現時点で「ほぼ全員がAIを使っている」とはいえません。世界13カ国の個人投資家調査では、AIで投資対象を選択・変更している人は2025年時点で19％でした。一方、より広く生成AIによる金融情報処理まで含めた研究では47％、2026年の米国投資家調査ではAIを投資判断の参考にした経験がある人が62％となっており、定義や対象によって数字は大きく変わります。

AI利用後に勝率や成績が改善することも十分考えられます。ただし、それは必ずしもAIの相場予測が当たっているからとは限りません。情報整理が速くなった、売買前に考える習慣ができた、感情的な取引が減った、リスク管理を数値化できた、といった意思決定プロセスの改善が成績向上につながっている可能性があります。

投資におけるAIの強みは「未来を確実に当てること」ではなく、「大量の情報を整理し、人間がより体系的に判断できるよう補助すること」にあります。AIの回答を一次情報で確認し、売買記録を残し、勝率だけでなく損益やドローダウンまで検証する使い方なら、株・FXにおけるAIは非常に便利な分析ツールになり得ます。

※本記事はAI利用に関する調査・研究の解説を目的としたもので、特定の金融商品の売買を推奨するものではありません。調査結果は対象者、地域、質問方法、AI利用の定義によって異なります。

rieki

こんにちは！利益の管理人です。このブログは投資する人を増やしたいという思いから開設し運営しています。株式投資をメインに分散投資をしています。