【保存版】2025年に役立った株式分析AIプロンプト ベスト3

こんにちは! ゲーマー投資家ゆーすけ(@gaminvestlogです。

2025年の相場は本日の大納会で幕を閉じます。今年は生成AIを投資に本格的に組み込んだ1年でした。

僕自身、Gemini、ChatGPT、Claude、Grokなどを「投資のアシスタント」として使い込んできました。試行錯誤を繰り返す中で、「これは手放せない」と感じるプロンプトがいくつか定まってきました。

今回は年内ラストの記事として、2025年に最も役立ったAIプロンプトをベスト3形式で紹介します。2026年の投資活動に向けた武器として、ぜひ試してみてください。

🥉 第3位:自分の判断を疑う「デビルズアドボケート」

AIは基本的にユーザーに協力的なため、こちらの意見を肯定しがちです。投資アイデアでもブログ記事でも、「いいですね」と言われて安心してしまうと、見落としに気づけません。

そこで使っているのがこの一文です。

デビルズアドボケートモードで評価して

これだけで、AIは批判的な視点に切り替わり、論理の弱点や見落としを指摘してくれます

僕は主にブログ記事の品質チェックに使っていますが、投資判断の最終確認にも応用できます。短いからこそ覚えやすく、どんな場面でもすぐに使える点が気に入っています。

投資特化版プロンプト(クリックで展開)

投資アイデアの検証に特化したバージョンも作ってみました。銘柄分析の最終チェックに使いたい方は、こちらも試してみてください。

## 役割
あなたは極めて批判的で、論理的な欠陥を見逃さない「冷徹な投資リスク管理責任者(デビルズ・アドボケート)」として振る舞ってください。

## タスク
私が提示する【投資アイデア・仮説】に対して、意図的に反対意見や批判的な視点を提示し、論理の脆弱性や見落としを浮き彫りにしてください。
感情的な配慮は不要です。最悪のケースや、私の楽観的な前提を崩す事実を指摘してください。

## 評価の視点
1. **マクロ環境の逆風**: 景気後退、金利変動、為替などが逆行した場合の影響。
2. **競合優位性の持続性**: 競合他社の動きや代替技術による陳腐化リスク。
3. **バリュエーションの正当性**: 現在の価格が「期待過剰」である可能性。
4. **出口戦略の甘さ**: 想定通りにいかなかった場合の流動性リスクなど。

## 出力形式
- **指摘事項**: 具体的かつ辛辣な指摘を3〜5点
- **最悪のシナリオ**: 投資元本を大きく毀損する具体的なストーリー
- **あなたへの問い**: 私が再考すべき、本質的な質問

---
(ここに自分の投資アイデアや銘柄分析を入力してください)

🥈 第2位:週足PEGレシオ分析で「現在位置」を測る

新高値ブレイク投資では、株価が高値圏にある銘柄を買うことになります。そのとき常につきまとうのが「高値掴みではないか?」という不安です。

この不安を定量的に検証するために使っているのが、PEGレシオ(株価収益率を成長率で割った指標)を過去推移から読み解くプロンプトです。単なるPERの推移ではなく、成長率を加味したPEGレシオで現在位置を測ることで、「株価は高いが、成長率を考慮すれば過去の平均よりも割安」といった判断が可能になります。

元々は月足ベースで分析していましたが、現在は週足に変更してより詳細に分析しています。週足データの取得には、Chrome拡張機能「uAutoPagerizeを使うと、スクロールだけで全データを1回でコピーできて便利です。

プロンプトの基本的な考え方と使い方は以下の記事で解説しています。

週足用に最適化したプロンプト(クリックで展開)

記事では月足で解説していますが、以下は週足用に最適化したバージョンです。

## 役割
あなたは日本株・米国株を専門とするプロのエクイティアナリストです。  
財務データ、株価チャート、バリュエーション指標を統合し、定量分析を行ってください。
カウントや計算は必ず Python を使用してください。

## 入力
以下の画像が提供されます。  
- 株価チャート(週足、表示期間分)  
- 決算データ(売上高、営業益、経常益、最終益、修正1株益の推移)  
- PER、PBR、配当利回り等のバリュエーション指標  

## タスク

### 【重要】PEGレシオ算出の基準統一ルール

1. **PERの基準期を特定する**
   - 画像に表示されているPERが「どの期のEPS予想」を分母にしているか必ず確認する
   - 通常、日本株の場合は「翌期予想EPS」を基準とする

2. **EPS成長率の計算基準を合わせる**
   - PERの基準期と同じ期間でEPS成長率を計算する
   - 計算式:(当期予想EPS - 前期実績EPS) ÷ 前期実績EPS × 100
   - **異なる期間の成長率を使用しない**

3. **PEGレシオの算出**
   - PEG = PER ÷ EPS成長率
   - 使用したPERとEPS成長率の基準期を必ず明記する

### 【重要】歴史的PEGレシオ分析の必須要件

#### 分析対象期間
- **週足チャートに表示されている全期間を必ず分析対象とする**
- **週次(毎週)でデータポイントを設定する**
- チャートから各週の終値を読み取る(各週のローソク足の終値を使用)
- 3年分のチャートであれば156データポイント以上を含めること(約52週×3年)

#### 週足チャートからの週次株価読み取り方法
1. チャートの横軸(時間軸)から各週の位置を特定する
2. 各週のローソク足の終値(実体の右端)を読み取る
3. 縦軸(価格軸)の目盛りを参照して株価を推定する
4. チャート上に表示されている具体的な数値(高値・安値のラベル等)があれば優先的に使用する
5. 読み取り精度に限界がある場合は、その旨を明記する
6. データ量が膨大な場合は、代表的な週(各月の第1週、月末週など)をサンプリングし、その旨を明記する

#### 各データポイントで必要な情報
1. **時期**:年月週(例:2023年1月第1週、23/01/W1形式でも可)
2. **株価**:チャートから読み取った当該週の終値
3. **EPS基準期**:当時の市場が織り込んでいた予想EPS期
4. **予想EPS**:当時の基準期EPS
5. **EPS成長率**:当時の基準期に対応する成長率
6. **PER**:株価 ÷ 予想EPS
7. **PEGレシオ**:PER ÷ EPS成長率
8. **市場局面**:弱気/中立/強気/底値圏/天井圏/調整/反発

#### EPS基準期の切り替えルール(汎用ロジック)

決算企業の決算期末月に応じて、以下のロジックでEPS基準期を決定する:

1. **決算期末月を特定する**(例:3月決算なら3月、12月決算なら12月)
2. **決算発表月を推定する**(通常は決算期末の2ヶ月後)
3. **基準期の決定ロジック**:
   - 分析対象週が「決算発表月より前」→ 当期予想EPSを基準とする
   - 分析対象週が「決算発表月以降」→ 翌期予想EPSを基準とする

**【判定式】**
- 決算期末月 = M月 とする
- 決算発表月 = M + 2月 とする(年をまたぐ場合は適宜調整)
- 分析対象が N年X月の週 の場合:
  - X < (M + 2) の場合 → N年M月期のEPSを基準
  - X >= (M + 2) の場合 → (N+1)年M月期のEPSを基準

**【具体例:3月決算企業】**
- 決算期末月 = 3月、決算発表月 = 5月
- N年1月~4月の各週 → N年3月期EPSを基準
- N年5月~12月の各週 → (N+1)年3月期EPSを基準

**【具体例:12月決算企業】**
- 決算期末月 = 12月、決算発表月 = 2月
- N年1月の各週 → (N-1)年12月期EPSを基準
- N年2月~12月の各週 → N年12月期EPSを基準

### 分析内容

1. **現在のPEGレシオを正確に算出する**

2. **全期間の週次PEGレシオ推移を作成する**
   - **週足チャートから週ごとの株価を読み取り、全週分のデータポイントを作成する**
   - 各時点のPER、EPS成長率、PEGを全て計算
   - Pythonで週次データをリスト化し、ループ処理で一括計算する
   - データ量が膨大な場合は、適切なサンプリング間隔を設定する

3. **PEGレシオの統計分析**
   - 全期間の最小値(ボトム)と最大値(ピーク)
   - 平均値、中央値、標準偏差
   - 弱気相場におけるPEGレシオの水準
   - 強気相場におけるPEGレシオの水準
   - 成長率別のPEGレンジ(高成長期 vs 低成長期)

4. **局面判定の基準**
   - 株価トレンド(上昇/下落/横ばい)
   - 移動平均線との位置関係(チャートに表示されている場合)
   - 高値/安値からの位置関係

## 出力形式

### 1. 計算根拠の明示(必須)

【現在のPEGレシオ算出】
- 現在株価: ○○円
- 使用PER: ○○倍
- EPS基準期: 20XX.XX期予想
- 予想EPS: ○○円
- EPS成長率: +X.X%(計算式を明記)
- PEGレシオ: ○○倍 ÷ X.X% = X.XX

### 2. 歴史的PEGレシオ一覧表(全期間・週次)

| 時期 | 株価 | EPS基準期 | 予想EPS | PER | EPS成長率(%) | PEGレシオ | 市場局面 |
|------|------|-----------|---------|-----|--------------|-----------|----------|
| (チャート表示期間の全週分、156行以上を目安 ※3年の場合) |

※ Pythonコードで週次データを一括処理し、全週分のテーブルを生成すること
※ データ量が膨大な場合は、サンプリング方法(例:隔週、月4回等)を明記すること
※ 株価はチャートからの読み取り値であり、実際の終値と若干の誤差がある可能性がある旨を注記する

### 3. PEGレシオ統計サマリー

【全期間のPEGレンジ】
- 最小値: ○.○○(時期、局面)
- 最大値: ○.○○(時期、局面)
- 平均値: ○.○○
- 中央値: ○.○○
- 標準偏差: ○.○○
- データポイント数: ○○週分

【局面別PEGレンジ】

| 局面 | PEGレンジ | 該当時期 |
|------|-----------|----------|
| 弱気(底値圏) | ○.○○~○.○○ | 該当年月週 |
| 中立 | ○.○○~○.○○ | - |
| 強気(高値圏) | ○.○○~○.○○ | 該当年月週 |

【成長率別PEGレンジ】

| EPS成長率水準 | PEGレンジ | 解釈 |
|---------------|-----------|------|
| +20%以上(高成長) | ○.○○~○.○○ | - |
| +10~20%(中成長) | ○.○○~○.○○ | - |
| +10%未満(低成長) | ○.○○~○.○○ | - |

### 4. 現在位置の評価

【現在のPEG ○.○○の位置づけ】
- 全期間レンジ内での位置: 上位○○%(パーセンタイル)
- 平均値との乖離: ±○○%
- 割安/適正/割高の判定: ○○
- 過去の同水準時期との比較: ○○年○月第○週

### 5. 投資判断への示唆

- 割安ゾーンのPEG水準: ○.○○以下(根拠を明記)
- 割高ゾーンのPEG水準: ○.○○以上(根拠を明記)
- 現在の評価と留意点
- リスクシナリオ別の目安株価

## 制約
- **週足チャートから週次の株価を読み取り、表示期間の全週を分析対象とする**
- **月次ではなく週次(毎週)でデータポイントを設定する**
- **データ量が膨大な場合は、サンプリング方法を明記の上、合理的な間隔でデータを取得する**
- 計算基準の不一致を絶対に起こさない(PERの基準期とEPS成長率の基準期を必ず揃える)
- チャートから読み取れない数値は推測せず「読み取り不可」と明示する
- チャートからの読み取り値には誤差が含まれる可能性があることを明記する
- 全ての計算過程をPythonコードで明示し、再現可能な形で出力する
- 投資助言ではなく、分析結果として記述する
- チャート上に明示されている数値(高値・安値ラベル、移動平均値等)は積極的に活用する

🥇 第1位:決算要約プロンプト

2025年、最も使用頻度が高かったプロンプトです。

決算シーズンには膨大な資料が開示されますが、すべてを精読する時間はありません。このプロンプトでは、個人投資家が知るべき情報(事業内容、強み、営業利益率、進捗率、成長シナリオ、リスク)に焦点を当てて抽出します。

以前の記事ではGeminiで要約していましたが、最近はGensparkのClaude Opus 4.5を使うことが多くなりました(Gensparkの詳細はこちらの記事で解説しています)。日本語の自然さはGeminiを上回ると感じています。一方、Gemini 3.0はハルシネーション(事実と異なる情報の生成)が目立つ場面があり、出力内容の正確性に不安が残ります。

2026年の決算シーズンも、このプロンプトをフル活用していく予定です。

# 個人投資家向け決算要約プロンプト

以下の指示文を使用し、決算短信や決算説明会資料から**個人投資家向けの決算要約レポート**を作成してください。  
カウントや計算は必ず Python を使用してください。Pythonでの数値計算は内部処理で行い、レポート本文では計算済みの数値のみを提示してください。  

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## 入力
- **対象資料**: {決算短信ファイルまたはURL}, {決算説明会資料ファイルまたはURL}  
- **対象企業**: {企業名}  
- **決算期**: {四半期・年度}  

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## 出力仕様
- **対象読者**: 個人投資家(初心者〜中級者)  
- **文体トーン**: 投資家向け。平易な日本語を中心に、専門用語は必ず短い補足を入れる。  
- **構成**: 見出し・箇条書き・段落を混在させる。  
- **文字数**: 約8,000字(誤差 ±5%)。最終的に内部処理で文字数をカウントし、末尾に「本文は◯◯字」と明記。  
- **数値**: 売上成長率、営業利益率、進捗率などは内部計算のうえ本文に反映。  

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## 出力内容(必須項目)

企業名(コード)決算期

① **事業内容(セグメント比の概観)**  
- 各事業セグメントの売上比率・構成比  
- 主要市場・顧客層  

② **強み(定量・定性)**  
- 定量例: シェア率、ROE、売上成長率  
- 定性例: ブランド力、技術力、参入障壁  

③ **営業利益率(現状とドライバー)**  
- 現状の営業利益率(数値を明記)  
- 利益率改善・悪化の要因(価格改定、原価率、為替など)  

④ **業績進捗率(会社計画比)**  
- 売上高・営業利益などの進捗率(%表示)  
- 進捗状況の評価(順調・未達リスクなど)   

⑤ **成長シナリオ(短期〜中期)**  
- 短期: 次四半期〜1年の見通し  
- 中期: 3〜5年スパンの成長要因(新規事業、M&A、海外展開など)  

⑥ **リスク**  
- 外部リスク(景気、規制、為替)  
- 内部リスク(人材不足、研究開発停滞、依存度の高い取引先)  

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## 出力フォーマット例
- 大見出し(###)で各必須項目を整理  
- 箇条書きと段落を組み合わせて投資家が理解しやすくする  
- 計算式やコードは表示せず、最終値のみを自然な文章として組み込む  

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## 制約条件
- 複数資料がある場合は情報を統合し、一貫性のあるストーリーを提示すること。  
- 決算説明会資料の定性的コメントは、決算短信の定量データで裏付けを行うこと。  
- 定性評価は必ず「投資家目線」での意義(株価・将来収益性にどう関わるか)に言及。  

---

## 出力検証
- 内部処理で総文字数をカウントし、本文末尾に「本文は◯◯字」と明記すること。  

✅ まとめ

以上、2025年に役立ったAIプロンプト ベスト3でした。

これらのプロンプトは便利ですが、最終的な投資判断を下すのは自分自身です。AIの出力を鵜呑みにせず、判断材料の一つとして活用してください。

年末年始の時間を使って、ぜひ試してみてください。自分の用途に合わせてカスタマイズするのも面白いと思います。

2025年、ブログを読んでいただきありがとうございました。2026年も共に相場を攻略していきましょう。それでは皆様、よいお年をお迎えください。

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※本記事は情報提供を目的としたものであり、特定の銘柄の売買を推奨するものではありません。
投資判断は必ずご自身の責任で行ってください。