自分で「ロブスター」銘柄選びを試してみたら、「楽に勝てる」と思ったけれど……

「『ロブスター』に株取引を委託できますか？」という疑問を持ち、中国証券記者は「ロブスター」アプリを開いた。すると、記者は次のように気づいた：理想は素晴らしいが、現実はそう簡単ではない。

モジュール化された専門ツールキット（Skills、SKILL.mdファイルを含むディレクトリ）がない状態での質問応答は、ただの積み重ねられたデータに過ぎず、Skills攻略を調べたり、さまざまな専門的戦略構築の要求を出したりすると、「タイムアウト」の困った状態に陥ることもある。一般の個人投資家にとって、「ロブスター」を使った株取引にかかる人力・資金・物資は、得られる結果の正確性や実用性と釣り合わないことも少なくない。

あるファンドマネージャーは記者に対し、チームは今のところ「ロブスター」類のアプリを導入していないと述べた。一つはコンプライアンスの観点からこの種のソフトウェアにはリスクが伴うこと、もう一つは既存の量子化モデルで株式プールの選定や戦略のバックテストなどの投資ニーズを比較的迅速に満たせるためだ。

「ロブスター」を起動してシャットダウンまで

ローカルに展開するのは、「ロブスター」をインストールする重要な方法だが、記者の実測では、この操作方式は権限が過剰すぎる。最高管理者権限を取得し、個人アカウントのパスワードなどを「全て明かす」必要があり、ハッカーに侵されるか、指示により「偏向」された場合、資金が高リスクにさらされる可能性がある。

次に、記者はクラウド上でさまざまな「ロブスター」アプリを試した。Kimi Claw、Art Claw、JVS Clawなど複数のインターネット大手やAI大規模モデル企業の「ロブスター」製品にログインし、初級版の会員登録も行った。

記者によると、より信頼できるデータを得るにはモジュール化された専門ツールキット（Skills）のインストールが必要だ。例としてArt Clawを挙げると、「stock-market-pro」のインストール指示を出したが、どうしてもインストールできなかった。

図：Art Clawプラットフォームのスクリーンショット

その後、記者は「PB-ROE」の戦略構築アイデアを使ってArt Clawに株式推薦をさせることにした。

図：Art Clawプラットフォームのスクリーンショット

Art Clawは戦略構築のアイデアを整理し、関連株式の推薦も行った（下図）。しかし、推論過程で複数のデータ誤りが見つかった。例えば、贵州茅台の株価と親会社純利益の数値は実際と一致しなかった。

図：Art Clawプラットフォームのスクリーンショット

数時間後、何度もSkillのインストールを試みた結果、「ロブスター」はついにそのSkillをインストールし、東方財富APIから最新の実株価を取得できると宣言した。しかし、実際には多くのデータが実データと大きく乖離していることに気づいた。

記者はKimi Clawプラットフォームでの指示も「行き詰まり」状態だった。指示が少し複雑になると回答が止まる。最初にA株の市況データ分析用のスキルを検索・インストールさせる指示を出したところ、「IM runtime dispatch timed out after 300000ms」（計算資源の調整タイムアウト）と表示され、タスクは失敗した。

図：Kimi Clawプラットフォームのスクリーンショット

次に、《Kimi Clawユーザーマニュアル》に記載された例文を使って再挑戦したところ、Kimi ClawはA株分析用の専門スキルを4つ作成し、それを用いて2025年第3四半期の3銘柄の決算報告を分析した。結果は、財務データが企業の年次報告と一致し、キャッシュフローのリスクも指摘・解説され、総合評価と投資提案も付いていた。

図：Kimi Clawプラットフォームのスクリーンショット

さらに、リアルタイムのインターネットニュース検索スキルのインストールも試み、成功して上場企業の関連世論情報を取得できた。しかし、Kimi Clawにチャート監視機能を接続し、提案通りに操作しようとしたところ、再びタイムアウトのエラーが出た。次に、有料の199元のK2.5エージェントクラスターモデルに問い合わせたが、結果は満足できるものではなかった。

図：Kimi Clawプラットフォームのスクリーンショット

多くの普通の投資家にとって、「ロブスター」を賢く迅速に反応させるには、継続的な努力と豊富な専門スキルが必要だ。さらに、投資家の中には、株式の複雑なスクリーニングには多くのTokenを消費し、コストが高いと指摘する声もある。

「今は『ロブスター』に毎日株式レポートを送らせることはできるが、そのためにはSkillsを常に最新の状態に保ち、最新の変化をキャッチさせ続ける必要がある。これには、スマートなプログラミングソフトを使って効率化するのが良い」と、投資に「ロブスター」を使う投資家は語る。「育成には多くの困難が伴い、今後戦略因子を追加したい場合はさらに調整が必要だろう。」

スマート投資の道は険しく長い

あるファンドマネージャーは記者に、現段階では「ロブスター」類のアプリは導入していないと述べた。理由は二つ。まず、コンプライアンスの観点からこの種のソフトはリスクが高いこと、次に、既存の量子化モデルで株式プールの選定や戦略のバックテストなどの投資ニーズは十分に満たせているためだ。

「私のパソコンで『ロブスター』を試したが、プログラムコードの処理には役立つが、全体の作業効率はあまり向上しなかった」と、量子ファンドマネージャーは語る。「今のところ、チームは『ロブスター』の導入計画はない。」

「ロブスター」の展開について、中欧基金の宋巍巍は、統一メモリ（Unified Memory）を持つハードウェアがより良いOpenClaw展開のためのハードウェアだと述べた。OpenClawの三つのコア要件は：大容量メモリ、高効率計算、常駐運用だ。従来のPCでは、CPUはメモリを、GPUはビデオメモリを使い、二つは独立している。データの移動にはコピーが必要で、効率が悪く資源も浪費される。

宋巍巍は、統一メモリアーキテクチャは、CPU、GPU、NPU（ニューラルネットワークエンジン）が一つの物理メモリプールを共有し、シームレスに同じデータにアクセスできると説明する。大規模言語モデルの運用で最大のボトルネックはビデオメモリだ。モデルのパラメータはすべてビデオメモリにロードしなければならない。PC上で700億パラメータの大規模モデルを動かすには、32GB以上のビデオメモリを持つハイエンドGPUが必要で、コストは数万円、電力も大量に消費する。

また、「ロブスター」の使用リスクも多くの業界関係者の関心事だ。宋巍巍は、自然言語のプロンプトだけに頼る安全策は非常に脆弱だと指摘する。AIがFull Disk Access（完全ディスクアクセス権）を得た場合、セキュリティホールからデータ漏洩やシステム的な情報流出が起きる可能性がある。OpenClawのサードパーティプラグインエコシステム（ClawHub）も安全リスクを孕む。さらに、AIがツールから自律的な実行者へと変わると、従来の責任追及の仕組みは崩壊する。

もしOpenClawが指示を実行中に、企業秘密を漏らしたり、誹謗中傷メールを送ったり、サイバー攻撃に関与したりした場合、その責任は誰が負うのか？指示を出したユーザーか、コードを書いた開発者か、モデルを提供した企業か、それとも「自律決定」能力を持つAI自身か？現状、世界的にこの問題は法律の空白地帯にある。