【2026年最新】LME相場予測をAIに任せたら的中率75%超え？ ── 28日間・168回の全データを公開

こんにちは。非鉄金属ナビ運営事務局です。

「明日の銅、上がる？ 下がる？」――仕入れや売却のタイミングを日々判断する非鉄業界の皆様なら、この問いが頭から離れることはないのではないでしょうか。
社内にアナリストが存在する企業はそう多くないので、皆様それぞれの経験や勘をもとに予測されていることと思います。
株と同じでLMEを正確に予測する事は不可能です。長期的な予測はできたとしても、明日の相場を正確に当てようと思うことが自体が無意味なことかもしれません。

ただ、「明日の相場のある程度のレンジや方向性だけでも高確率で的中させることはできないか？」

そこで我々は、ひとつの実験を始めました。

そこで我々は、ひとつの実験を始めました。「AIに毎日LME相場を予測させたら、どこまで当たるのか？」という問いに、28日間・168回の予測データを集計してみました。
※実験はまだまだ途中段階ではありますが、現在の集計データを皆様に共有したいと思います。

この記事では、ChatGPTとGeminiという2つのAIを使い、LME6金属（銅・アルミ・亜鉛・鉛・ニッケル・錫）の翌日価格を毎日予測した全記録を公開します。結果の数字、金属別の精度差、そして実務にどう活かせるかまで、包み隠さずお伝えしますので、ぜひ最後までお付き合いください。

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まず結論：ChatGPTは「上がるか下がるか」を4回に3回当てた

28日間、毎日6金属の予測と答え合わせを繰り返した結果をご覧ください。

AI・モデル	プラン	試行数	方向性的中率	レンジ的中率
ChatGPT（GPT-5.4 thinking）	有料	66回	75.8%	45.5%
Gemini 3 思考モード（本気）	有料	162回	59.3%	50.0%
Gemini 3 高速モード（一般）	無料	34回	30.6%	50.0%

注：Gemini一般のレンジ的中率は、条件を統一して再集計した数値です（詳細は後述）。

「価格がいくらになるか」を当てるのは難しい。しかし「上がるか・下がるか」であれば、ChatGPTは75%以上の確率で方向を当てました。これが28日間のデータが示した事実です。

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実験の条件と3つの予測パターン

再現性のある検証を行うため、条件は厳密に統一しました。ここでは、期間・対象・評価基準と、3つのAI予測パターンの違いをご説明します。

実験の基本設計

実験の基本条件は以下のとおりです。

期間：2026年1月27日～4月2日（約28日間） 対象：LME6金属（銅・アルミ・亜鉛・鉛・ニッケル・錫） タイミング：毎日15時前後に翌日のSettlement価格を予測し、翌日に答え合わせ

評価基準は2つ設けました。

「方向性的中」は、前日比で上昇・下落・横ばい（±0.2%以内）の方向が合っていたかどうか。「レンジ的中」は、予測した価格帯（平均±1.67%）に実際の価格が収まったかどうかです。

3つのAIパターンの違い

情報量とAIモデルの違いによる精度差を検証するため、以下の3パターンで予測を行いました。

パターン1：Gemini 3 高速モード（無料プラン）＝「Gemini一般予測」 前日のSettlement価格のみを与え、「明日のLME6金属を予測してください」とだけ問いかけたもの。いわば「何も調べずに答えてもらった」状態です。

パターン2：Gemini 3 思考モード（有料プラン）＝「Gemini本気予測」 有料プランの思考モードを使い、7種類の情報を毎回収集・整理したうえで予測を依頼しました。

パターン3：ChatGPT（GPT-5.4 thinking）（有料プラン）＝「ChatGPT予測」 与えた情報はGemini本気予測と完全に同一です。つまり結果の差は、AIエンジン自体の能力差と見ることができます。

それぞれ試行回数が違う理由についてですが、Gemini 3 思考モード（本気）は自動運転で毎日稼働させていたのに対し、
Chatgptは手動のため、計測できなかった日が多発しました。
Chatgptも自動運転にしておけよというお声はお控えください。笑
Gemini 3 高速モード（一般）に関しましては比較対象として途中から集計し始めたので、n数がまだ少ないです。

パターン2・3に毎回与えた7種類の情報

Gemini本気予測とChatGPT予測には、以下の情報を毎回収集して提供しました。

• 前日のLME Settlement価格（6金属すべて）
• 当日の24時間LMEリアルタイム価格（15時時点の最新値）
• DXY（米ドル指数）の動向
• 世界の主要ニュース（関税動向・地政学リスクなど）
• 上海相場（SHFE）の動向
• LME在庫の増減
• 各金属固有の需給材料

この7項目を毎日手作業で収集し、AIに入力するところまでが我々の作業です。つまり、「人間が集めた情報をAIに分析させる」というハイブリッド型の予測手法を採用しています。

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金属別の的中率：アルミと亜鉛は11回中10回的中

全体の的中率だけでなく、金属ごとの精度差にも注目してください。仕入れ・売却の対象金属によって、AIの信頼度は大きく変わります。

ChatGPT（GPT-5.4 thinking）の金属別データ

金属	方向性的中率	試行数
アルミ	90.9%	11回
亜鉛	90.9%	11回
銅	81.8%	11回
錫	72.7%	11回
鉛	63.6%	11回
ニッケル	54.5%	11回

アルミと亜鉛は11回中10回的中。銅も11回中9回と高い精度を記録しました。一方でニッケルは54.5%とほぼ五分五分にとどまっています。

Gemini 3 思考モード（本気）の金属別データ

金属	方向性的中率	試行数
銅	74.1%	27回
錫	66.7%	27回
アルミ	55.6%	27回
亜鉛	55.6%	27回
ニッケル	55.6%	27回
鉛	48.1%	27回

同じ情報を与えても、AIエンジンの違いによって得意な金属が変わることが確認できました。ChatGPTはアルミ・亜鉛に強く、Geminiは銅・錫に比較的強い傾向が見て取れます。

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データから見えた4つの発見

28日間のデータを分析した結果、実務に直結する4つの重要な傾向が浮かび上がりました。それぞれ数字とともにご紹介します。

発見1：無料AIと有料AIでは精度がまるで違う

モデル	方向性的中率
ChatGPT GPT-5.4 thinking（有料）	75.8%
Gemini 3 思考モード（有料）	59.3%
Gemini 3 高速モード（無料）	30.6%

無料モデルの30.6%はコイントス（50%）すら下回っています。「無料のAIにただ聞くだけ」では実務に使えないことが、数字で明確に示されました。AIを相場判断に使うなら、有料プランの利用が前提条件といえます。
そもそも無料モデルの高速モードと思考モードを普段から使われている方ならわかるかと思いますが、出力の質が全く違うので、精度の高いアウトプットを求める場合は高速プランは論外だと思います。

発見2：「方向性だけ」なら十分に実用的

レンジ的中率（価格帯を当てる精度）は50%前後にとどまります。「いくらになるか」をピンポイントで当てるのは、現時点のAIでは難しいのが実情です。

しかし方向性的中率はChatGPTで75.8%。「上がるか下がるか」だけなら、4回に3回は正しい方向を示しています。仕入れ・売却のタイミング判断で「方向感の参考情報」として活用するなら、すでに実用レベルに達しているといえるでしょう。

発見3：上昇相場に強く、下落相場に弱い

Geminiの分析から、相場の方向別に的中率が大きく異なることが分かりました。

実際の方向	Gemini的中率
上昇（UP）	75.0%
横ばい（FLAT）	53.3%
下落（DOWN）	49.4%

上昇相場は比較的当てやすい一方、下落相場はほぼ五分五分です。AIが学習した情報の性質上、悪材料が出たときの下落の速さと深さを読み切れないためと考えられます。下落局面では、AIの予測を過信せず、他の情報源と合わせて判断することが重要です。

発見4：ニッケルは全AIで最も精度が低い

ニッケルはどのAIでも方向性的中率が50～55%にとどまりました。インドネシアの輸出政策、中東情勢、中国のEV需要など複合的な要因が絡むため、AIにとっても特に読みにくい金属です。

注目すべき数字があります。ニッケルを除外するとChatGPTの方向性的中率は80.0%まで上昇するのです。ニッケルについては、AI予測だけに頼らず、政策動向や在庫データなど他の情報源と組み合わせて判断されることをおすすめします。

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Gemini一般の「見かけの好成績」に注意

冒頭の結果表で、Gemini一般（無料）のレンジ的中率が50.0%と他モデルと同水準に見えますが、この数字には注意が必要です。

元データでは、Gemini一般は予測レンジ（価格の上下幅）を広く設定しすぎていたため、見かけ上の的中率は70.6%まで上がっていました。しかし、レンジを広げれば的中率が上がるのは当然のこと。他の2モデルと同じレンジ幅（平均±1.67%）に揃えて再集計した結果、50.0%に落ち着きました。

公平な条件で比較した結果、Gemini無料モデルの実力はレンジ・方向性ともに有料モデルを大きく下回ることが確認されています。

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「情報を与えるほど精度が上がる」仮説をA/Bテストで検証中

3パターンの比較から、もうひとつ重要な傾向が見えました。「AIに与える情報量が多いほど、方向性的中率が上がる」という傾向です。

この仮説を厳密に検証するため、現在A/Bテストを並行して進めています。

項目	パターンA（素朴）	パターンB（情報収集型）
与える情報	前日価格のみ	前日価格＋24時間LME・DXY・ニュース・上海相場等
初回結果	方向性 0/6（0%）	方向性 3/6（50%）

初回の結果だけでも、情報収集の有無で明確な差が出ています。このテストを毎日継続し、「どの情報がどれだけ精度に貢献するか」を数値で明らかにしていく予定です。結果は本記事に随時追記してまいります。

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質問（FAQ）

Q. 自分でもAIに相場予測をさせることはできますか？

A. 可能です。ただし、今回の実験で示されたとおり、「無料AIにただ聞くだけ」では精度が著しく低下します。有料プランの利用に加え、LMEリアルタイム価格・ドル指数・在庫データなどの情報を毎回収集してAIに渡す手間が必要です。この情報収集と入力のプロセスが、精度を左右する最大のポイントです。

Q. なぜニッケルだけ精度が低いのですか？

A. ニッケルは価格変動に影響する要因が特に多岐にわたるためです。インドネシアの鉱石輸出規制、ロシア産ニッケルの制裁動向、中国のEV・ステンレス需要の変動など、政治・経済の複合要因が絡み合っています。AIが学習データから一貫したパターンを見出しにくい金属であり、人間のアナリストにとっても難度の高い金属です。

Q. 今後データが増えると精度は上がりますか？

A. データの蓄積によって、特定の相場環境（例：ドル高局面、在庫急増時など）における金属別の精度傾向が明確になっていきます。「どの条件のときにAI予測を信頼でき、どの条件では注意すべきか」が分かるようになることが、データ蓄積の最大の価値です。我々は毎日の予測と答え合わせを継続し、この知見を随時本記事に反映してまいります。

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今後の展開：毎日の予測を公開し、データを積み上げます

この実験は現在進行中です。毎日15時に翌日の予測を行い、翌日に答え合わせをして的中率を更新していきます。データが積み上がるほど、「どの金属が、どんな相場環境のときに、どれくらいの確率で当たるか」という実践的な知見に変わっていきます。最近ではGemini とChat GPTを超えたと大バズリしている「Claude」も近日中に追加予定です。
我々はこの検証を一過性の企画で終わらせるつもりはありません。半年、1年とデータを蓄積することで、相場環境別・金属別の精度マップを作り上げ、皆様の実務判断に本当に役立つ情報へと磨き上げていく考えです。結果は本記事に随時追記してまいりますので、ぜひ定期的にチェックしてみてください。

毎日の予測結果をいち早く受け取りたい方へ

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「毎日配信」の実現に、あなたの登録が必要です。

すでに配信している毎日の相場情報とは異なり、AI相場予測の配信には最新のAIモデルを毎日自動で稼働させる必要があり、相応の運用コストが発生します。登録者数が一定数に満たなければ配信を維持できないため、まずは登録者100名の達成をもって無料配信をスタートする予定です。

「方向性だけでも毎日知りたい」と感じていただけた方は、ぜひ登録で応援してください。

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「100名を待てない、今すぐ知りたい」という方へ

個別にお問い合わせいただければ、AIへの指示の出し方や予測の設定方法を無料でお伝えします。ご自身で毎日予測を回せるようになるところまでサポートいたします。

※ChatGPT・Gemini・Claudeいずれかの有料プランへの加入が前提となります。「そもそも有料プランに課金する価値があるのか」「自分の業務にどう活かせるのか」といったご相談も無料でお受けしていますので、お気軽にどうぞ。

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まとめ

本記事では、AIにLME6金属の翌日相場を28日間・168回予測させた全データを公開し、その精度と実務への活用可能性を検証しました。

改めて要点を整理します。

• ChatGPT（GPT-5.4 thinking・有料）の方向性的中率は75.8%。「上がるか下がるか」を4回に3回当てた
• 無料AIの的中率は30.6%でコイントス以下。有料プランと情報収集の組み合わせが精度の前提条件
• 金属別ではアルミ・亜鉛が90.9%と高精度。一方ニッケルは全AIで50～55%にとどまった
• 上昇相場には強いが、下落相場には弱い傾向がある。下落局面ではAI予測の過信は禁物
• 「与える情報量が多いほど精度が上がる」傾向が確認され、現在A/Bテストで厳密に検証中

AI相場予測は万能ではありません。しかし、「方向感の参考情報」として仕入れ・売却の判断に加えるなら、すでに実用レベルに達しています。我々、非鉄金属ナビ運営事務局では、この実験を毎日継続し、データを積み上げてまいります。結果は本記事に随時追記していきますので、ぜひブックマークのうえ定期的にご確認ください。

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