今回は、AI・半導体相場で主役になっているキオクシアを、僕が使っているAI評価プロンプトで分析してみました。

僕の主戦場は、時価総額500億円以下の中小型成長株です。キオクシアのような超大型テーマ株は、本来の投資対象とは違います。

それでも、成長株評価プロンプトに通すと予想以上にA評価が多く並びました。この記事では、キオクシアの決算要約、AI評価、そして追加確認によってバリュエーション評価が変わった流れを整理します。

🧭 キオクシアをAI分析してみようと思った理由

最初に書いておくと、キオクシアは僕の普段のスクリーニング対象ではありません。

僕が主に探しているのは、まだ注目度が高すぎず、これから新高値を取りにいくような中小型成長株です。
一方で、キオクシアは時価総額の規模も注目度も大きく、僕の通常の投資対象とはかなり違います。

それでも今回取り上げた理由は、主に以下の3つです。

• AI・半導体相場の主役になっている銘柄だと感じたこと
• 相場全体の温度感を見るうえで無視しにくいこと
• 自分の成長株評価プロンプトをキオクシアで試したかったこと

日足チャートを見ても、4月以降に株価が大きく上昇しており、相場の中で強い注目を集めていることが分かります。

僕の主戦場である中小型成長株とは違う銘柄ですが、これだけ強い値動きが出ているなら、決算面でどのように評価されるのか確認したくなります。

そこで今回は、僕が普段使っているAI評価プロンプトをキオクシアに使ってみました。
普段とは違うタイプの銘柄を同じ評価フレームに通すことで、プロンプトがどの項目を重視しやすいのか、評価項目の意味も見えやすくなると考えています。

なお、前回のキオクシア関連記事では、単元未満株での買い方や、値がさ株への向き合い方を整理しています。

キオクシアのような値がさ株にどう向き合う？ 単元未満株で考える買い方と売り方

キオクシアのような値がさ株は、100株単位だと資金負担が大きくなりがちです。単元未満株を使った成長株の買い方、分割売却、SBI証券と楽天証券の使い分けを整理します。

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🤖 今回使った2つのAIプロンプト

今回の分析では、2つのプロンプトを使いました。

まず決算要約プロンプトで、キオクシアの事業内容や決算の特徴を整理しました。
そのうえで、成長株ファンダメンタルズ評価プロンプトに通し、僕の投資スタイルに近い観点でA〜D評価を出しています。

決算要約プロンプトについては、以前こちらの記事で整理しています。

【無料AI決算分析】ChatGPT・Gemini・Claude・Copilotを比較！ 任天堂で試したら「性格の違い」が見えてきた

ChatGPT、Gemini、Claude、Copilotの無料プランで任天堂の決算を分析。同じプロンプトを使って「テーマ判定」と「業績進捗の読み解き」を比較検証しました。各AIの得意・不得意が明らかに。

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成長株ファンダメンタルズ評価プロンプトについては、以下の記事で紹介しています。

【新高値ブレイク投資】成長株のファンダメンタルズをAIでA-D採点するプロンプト ―― ほぼ日（3560）で実例検証

新高値ブレイク×成長株投資のために自作した、ファンダメンタルズをA-D採点するAIプロンプトを全文公開します。決算資料を読み込ませて7項目（売上成長・EPS・利益率・収益の質・CF・バリュエーション・成長ドライバー）で評価する仕組みで、ほぼ日（3560）2026年8月期中間決算の採点結果も実例として共有します。

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なお、今回のAI出力全文や補足調査の内容は、以下のGensparkリンクから確認できます。

Genspark – Your All-in-One AI Workspace

Genspark is your all-in-one AI workspace. Slides, docs, images, video, code, and design — all in one place. Try free tod…

www.genspark.ai

この記事では、全文をそのまま掲載するのではなく、投資判断に関係しそうな要点と、追加質問によって評価が変わった部分を中心に整理しています。

🏢 決算要約で見えたキオクシアの特徴

まずは、決算要約プロンプトで見えたキオクシアの特徴を整理します。

NAND型フラッシュメモリに集中した企業

キオクシアは、NAND型フラッシュメモリを中心とする企業です。
NAND型フラッシュメモリとは、電源を切ってもデータが消えない記憶用の半導体です。SSDやスマートフォンのストレージなどに使われます。

キオクシアは、SSDなどのストレージ向け製品の比率が大きく、事業構造としては多角化企業というより、メモリ市況に大きく影響される集中型企業と見ています。

特に現在は、AIデータセンター向けのSSD需要との関係が強くなっています。
AIサーバーでは大量のデータを扱うため、高速・大容量のストレージ需要が増えています。この流れが、キオクシアへの注目につながっていると考えられます。

売上・利益は大きく伸びている

決算数値を見ると、売上・利益ともに大きく伸びています。

売上・利益ともに大きく伸びており、特に営業利益の改善が目立ちます。

さらに、2027年3月期第1四半期については、営業利益1兆2,980億円の予想が出ています。
前期1年分の営業利益を、今期は第1四半期だけで上回る見込みということになります。

この数字だけを見ると、超大型株でありながら高い成長率を示していると感じます。

収益モデルはフロー型

一方で、収益の質を見ると、キオクシアの性格はかなりはっきりしています。

• ストック比率：0％（推計）
• フロー比率：100％（推計）

キオクシアは製品販売が中心で、サブスク型や継続課金型のような積み上がる収益モデルではありません。
つまり、典型的なフロー型収益の企業です。

フロー型は、需要が追い風になったときに利益が一気に伸びる爆発力があります。
今回のキオクシアは、まさにその爆発力が出ている局面だと見ています。

🧪 成長株評価プロンプトでは、予想以上にA評価が多かった

ここからが今回の記事の本題です。

キオクシアを成長株ファンダメンタルズ評価プロンプトに通したところ、初回AI評価は以下のようになりました。

総合評価を除く7項目のうち、6項目がA評価でした。
D評価だったのは、業績の安定性・予測可能性だけです。

これは、僕にとって予想以上の結果でした。
僕はもともと、キオクシアを成長株として見ていたわけではありません。AI・半導体相場の主役になっている超大型テーマ株という認識でした。

それでも、成長株評価プロンプトに通すと、売上成長率、EPS成長（1株あたり利益の成長）、営業利益率、キャッシュフロー、成長ドライバーでA評価が並びました。

🚀 キオクシアに見えた成長株的な強さ

今回見えてきたのは、「超大型株なのに、成長株評価に当てはまる項目が多かった」ことです。

キオクシアは、普段見ている中小型成長株とは規模も注目度も大きく違います。
それでも、数字だけを見ると、以下のような特徴があります。

• 売上収益が前年比＋37.0％
• EPS成長が大きい
• 営業利益率が大幅に改善
• AIデータセンター向け需要という成長ドライバーがある
• 株価も強い上昇トレンドを形成している

もちろん、これだけで「キオクシアは純粋な成長株」と断定するつもりはありません。
NAND市況の追い風が大きく効いている面もあります。

ただ、超大型テーマ株でありながら、小型成長株のような伸び方をしている。
ここは、今回分析してみて印象に残った点です。

🧮 AIへの追加質問で、バリュエーション評価はAからCに変わった

今回、特に重要だと感じたのがバリュエーション評価です。

初回AI評価では、バリュエーションはAでした。
その根拠として、AIは「2027年3月期予想EPSを用いるとPERは8〜9倍台」と説明していました。

ただ、この時点では、そのPERのソースが明示されていませんでした。
そこで追加で質問し、根拠を確認しました。

すると、ソースとして出てきたのがQUICK Money Worldの記事です。

キオクシアHD株、PER8倍台に　27年3月期予想ベースで

キオクシアホールディングス（285A）株式の株価収益率（ＰＥＲ）が、2027年３月期（今期）の業績予想ベースによる算出で１ケタ台に切り下がる。キオクシアＨＤは５月15日大引け後に26年３月期連結決算（国際会計基準、ＩＦＲ

moneyworld.jp

この記事では、2027年3月期予想EPSを5,131円とし、5月15日終値44,450円をもとに、5月18日基準値ベースでPER8.6倍と試算しています。
ただし、これは日経予想に基づくQUICK試算であり、株価の時点にも注意が必要です。

MoneyWorldの記事では、以下のような整理になっています。

PER8.6倍という数字は、5月中旬時点の株価水準を前提にしたものです。
その後に株価が上昇していれば、同じ予想EPSを使ってもPERは当然高くなります。実際、現在の株価水準で見ると、PERは18倍前後まで上がっています。

この追加確認を踏まえて、AI自身が再評価した結果、バリュエーションはAからCに変わりました。

初回評価ではAだったものが、ソースと前提株価を確認したことでCに変わりました。
AIの評価を見るときは、点数だけでなく、根拠となる数字の時点や前提も確認する必要があります。

⚖️ Aが並ぶ中で、CとDをどう解釈するか

A評価が多いと、どうしても高評価の項目に目が行きます。
ただ、今回の分析では、むしろCとDをどう解釈するかが重要だと感じました。

バリュエーションCは、上昇余地の否定ではない

成長株では、PER30倍や50倍が高めの目安として意識されることがあります。市場の期待が極端に強い銘柄では、PER100倍以上まで評価されるケースもあります。
ただし、PERは利益の持続性とセットで見る必要があります。

2026年6月23日時点の株価をもとに、MoneyWorld記事で使われていた予想EPS5,131円を使って計算すると、PERは18倍前後になります。

ただし、キオクシアはNAND市況の影響を大きく受ける企業です。
今の利益水準が一時的なピークに近いのか、それともAIデータセンター需要を背景に持続するのかで、PER18倍前後の意味は変わります。

僕としては、バリュエーションCは「割高」というより、今の利益水準の持続性と成長期待のバランスを見たい水準だと受け止めています。

業績安定性Dは、フロー型収益をどう見るかの問題

業績の安定性・予測可能性はD評価でした。

これは、プロンプトの評価基準上、ストック収益比率が低い企業ほど低く出やすい項目です。
キオクシアは、NAND型フラッシュメモリやSSD販売が中心のフロー型収益です。
そのため、基準どおりに評価するとDになりやすいと考えられます。

ここで重要なのは、D評価をそのまま欠点として見るのではなく、収益モデルの特徴として考えることです。

ストック型は安定性に強い一方で、爆発力では劣る場合があります。
フロー型はその逆で、需要や市況が追い風になったときに利益が一気に伸びます。

今回のキオクシアは、まさにフロー型収益の爆発力が出ている局面だと見ています。
問題はD評価だからダメということではなく、この爆発力と不安定性の両面をどう解釈するかです。

📏 僕のキオクシアへの距離感

ここまで分析してきたうえで、僕自身の距離感も整理しておきます。

キオクシアは、僕が普段から積極的に探しにいくタイプの銘柄ではありません。

ただ、今のAI・半導体相場では、キオクシアが中心銘柄の一つになっていると見ています。
相場全体の温度感を見るうえでも、チェックしておきたい銘柄です。

現時点では、すぐに投資するというより、相場全体の動きを見るために確認する段階だと考えています。

もし投資対象として見る場合でも、長期で安定成長を期待する銘柄というより、トレンドの持続性を重視して判断すると思います。

✅ まとめ

今回キオクシアをAI分析してみて、特に印象に残ったのは以下の3点です。

• 超大型テーマ株のキオクシアに、成長株評価Aが予想以上に並んだこと
• 現在の利益水準がどこまで続くかで、PER18倍前後の見方が変わること
• 業績安定性Dは、フロー型収益の爆発力と不安定性をどう見るかの問題だと感じたこと

中小型成長株を中心に見ている僕にとっては、現時点では積極的に投資する段階というより、相場全体の温度感を見るためにチェックしておきたい銘柄です。

📚 参考資料

• Genspark Claude Opus 4.8によるキオクシア決算分析・補足調査
  https://www.genspark.ai/agents?id=a1b0c3aa-a058-4933-a78f-fcff3286a5f5
  要約：キオクシアの決算要約、成長株ファンダメンタルズ評価、PER前提の追加確認、バリュエーション再評価の流れを確認したAI出力。
• QUICK Money World「キオクシアHD株、PER8倍台に 27年3月期予想ベースで」
  https://moneyworld.jp/news/detail?id=210020
  要約：2027年3月期予想EPSを5,131円とし、5月中旬時点の株価水準を前提にPER8.6倍と試算。ただし、日経予想に基づくQUICK試算。
• キオクシアホールディングス IRライブラリー
  https://www.kioxia-holdings.com/ja-jp/ir/library.html
  要約：決算短信、決算説明資料、有価証券報告書などを確認できる公式IRページ。
• キオクシアホールディングス 業績・財務データ
  https://www.kioxia-holdings.com/ja-jp/ir/earnings.html
  要約：売上収益、利益、財務指標などの公式データを確認できるページ。
• 三菱UFJ eスマート証券「キオクシアの好決算でさらに関心が高まる半導体メモリ関連銘柄」
  https://kabu.com/kabuyomu/market/1344.html
  要約：2026年3月期営業利益8,703億円、前年比93％増、2027年3月期第1四半期予想営業利益1兆2,980億円、AIデータセンター向けNAND・SSD需要の背景について解説。

⚠️ 免責事項

本記事は、僕個人の分析や考えをまとめたものであり、特定の銘柄の売買を推奨するものではありません。
記事内のAI評価や数値は、公開情報やプロンプト出力をもとに整理したものであり、将来の株価や業績を保証するものではありません。
投資判断は、ご自身のリスク許容度や投資方針に基づいて行ってください。

以前の記事で、割安高配当スクリーニングを成長株投資の目線でどう応用するかを整理しました。

割安高配当スクリーニングを成長株投資に応用する方法｜なごちょう式を新高値目線で検証

名古屋の長期投資家（なごちょう）さんの割安高配当スクリーニングを、成長株投資や新高値ブレイク投資の目線でどう応用できるか整理します。

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今回はその続きとして、SBI証券で抽出した銘柄リストを、Genspark上でClaude Opus 4.8に読み込ませ、新高値ブレイク投資向けの監視候補に仕分けする流れを試します。

🤖 はじめに：割安高配当スクリーニングをAIプロンプト化してみる

今回は、割安高配当スクリーニングの考え方を、新高値ブレイク投資向けに変換して使う方法を試します。

具体的には、以下の流れです。

• SBI証券のスクリーニングで一次抽出する
• 抽出結果CSVをGenspark上のClaude Opus 4.8に渡す
• AIでA/B/C/保留に一次仕分けする
• 二次調査候補を最大5銘柄に絞る
• 決算・成長率・カタリストを確認して監視候補を絞る

割安高配当スクリーニングは、低PER・低PBR・高配当の銘柄を探すには便利です。
ただ、新高値ブレイク投資で見るなら、それだけでは足りません。業績成長、利益率の持続性、流動性、新高値更新の背景、今後のカタリスト（株価上昇の材料）まで確認したいところです。

そこで今回は、SBI証券で機械的に候補を抽出し、その後の仕分けと深掘り候補の整理をAIに手伝ってもらう形にしました。

🔍 SBI証券で一次抽出する条件

まず、AIに最初から銘柄選びを任せるのではなく、SBI証券のスクリーニングで候補を絞ります。

今回使った条件は以下です。

今回は検証例として分かりやすくするため、年初来高値更新は「過去5日」にしました。「今日」にすると候補数が少なくなりやすく、記事内で比較しづらいと考えたためです。

普段の運用では、毎日チェックするなら「今日」、週単位でまとめて確認するなら「過去5日」という使い分けでよいと思います。

割安感や資本効率に関する指標は、あくまで参考として扱いました。

🤝 SBI証券とAIの役割分担

今回のポイントは、SBI証券とAIの役割を分けることです。

SBI証券は条件検索には便利ですが、新高値更新の背景までは分かりません。
そこで、AIにはCSVをもとに候補を仕分けてもらい、決算内容、材料、PER・PBRなどの株価指標、信用残（信用取引の買い・売りがどれくらい残っているか）などを整理してもらいます。

一方で、チャート形状や出来高の増減、実際にどこで売買するかは、自分で確認したい部分です。あらかじめ役割を分けておくと、AIに任せる範囲と自分で確認する範囲を整理しやすくなります。

📜 プロンプト1：CSVから一次仕分けする

SBI証券で抽出したCSVを、Genspark上のClaude Opus 4.8に読み込ませます。

プロンプト1の目的は、24銘柄を以下の4つに分類することです。

特に意識したのは、A評価を「割安で良い会社」ではなく、新高値ブレイク投資で優先的に深掘りしたい銘柄に限定することです。

低PER・低PBR・高配当という理由だけでA評価にすると、割安高配当スクリーニングの延長になってしまいます。

今回は、新高値ブレイク投資との相性を優先して、以下のような観点で仕分けてもらいました。

• 業績成長が期待できそうか
• 営業利益率に持続性がありそうか
• 流動性に問題がないか
• 新高値更新の背景を確認する価値があるか
• 低PER・高配当だけで評価していないか

以下は、SBI証券のスクリーニングで抽出した年初来高値更新銘柄のCSVです。

目的は投資推奨ではなく、新高値ブレイク投資向けの監視リスト候補を一次仕分けすることです。

スクリーニング条件は以下です。

・時価総額500億円以下
・平均売買代金1,000万円以上
・自己資本比率30％以上
・売上高営業利益率10％以上
・年初来高値更新
・PER、PBR、配当利回り、ROEは参考指標

このスクリーニングでは、SBI証券で機械的に候補を抽出しています。
ただし、この条件だけでは成長株、割安株、高配当株、テーマ株が混ざる可能性があります。

あなたの役割は、一覧データをもとに、新高値ブレイク投資の観点から銘柄を一次仕分けすることです。

評価は以下の4段階で行ってください。

A：優先的に深掘りしたい銘柄
B：条件付きで確認したい銘柄
C：今回は優先度が低い銘柄
保留：一覧データだけでは判断が難しい銘柄

評価観点：
1. 新高値ブレイク投資との相性
2. 成長株としての可能性
3. 売上・営業利益成長の可能性
4. 営業利益率の水準と持続性
5. 時価総額と平均売買代金から見た流動性
6. PER・PBR・配当利回りなどから見た銘柄の性格
7. 深掘りすべき確認ポイント

注意点：
・この段階では、一覧データだけに基づく仮評価としてください
・投資推奨はしないでください
・根拠の薄い断定は避けてください
・高配当だから必ず悪い、低PERだから必ず良い、とは判断しないでください
・新高値ブレイク投資では、最終的に業績成長、カタリスト、チャート、出来高、需給の確認が必要であることを前提にしてください
・不明な点は「追加確認が必要」と明記してください

出力形式：

## 1. 一次仕分け結果

| コード | 銘柄名 | 仮評価 | 理由 | 深掘りすべきポイント |
|---|---|---|---|---|

## 2. 評価別の傾向

A評価、B評価、C評価、保留の銘柄について、それぞれどのような特徴があったかを簡潔に整理してください。

## 3. 二次調査候補

最後に、二次調査で深掘りすべき銘柄を最大5銘柄まで選んでください。

選定基準は以下です。

・新高値ブレイク投資との相性
・成長株としての可能性
・売上・営業利益成長の可能性
・流動性
・営業利益率の水準と持続性
・PER・PBR・配当利回りなどから見た銘柄の性格
・カタリスト確認の必要性
・一覧データだけでは判断しきれないが、調べる価値がありそうか

出力形式：

| 優先順位 | コード | 銘柄名 | 一次評価 | 深掘りすべき理由 |
|---|---|---|---|---|

## 4. 一次仕分けの限界

最後に、この一次仕分けでは判断できないことを整理してください。
特に、直近決算、四半期成長率、上方修正、材料、チャート形状、出来高推移、信用残、株価の過熱感については、二次調査が必要であることを明記してください。

## 評価軸の優先順位

この一次仕分けでは、割安株・高配当株としての魅力ではなく、新高値ブレイク投資との相性を優先してください。

評価の優先順位は以下です。

1. 新高値ブレイク投資との相性
2. 成長株として深掘りする価値
3. 売上・営業利益成長の可能性
4. 平均売買代金から見た流動性
5. 営業利益率の水準と持続性
6. PER・PBRの過熱感、または違和感
7. 配当利回りが高い場合、高配当株寄りではないかの確認
8. ROE・自己資本比率による資本効率と財務リスクの確認

注意点：
・低PER、低PBR、高配当という理由だけでA評価にしないでください
・高配当株、資産バリュー株、安定内需株は、成長株としてのカタリストが不明な場合はB以下にしてください
・PER・PBR・配当利回り・ROEは主条件ではなく、銘柄の性格や資本効率を確認する補助指標として扱ってください
・ROEが高いという理由だけでA評価にしないでください
・A評価は「割安で良い会社」ではなく、「新高値ブレイク投資で優先的に深掘りしたい銘柄」に限定してください
・一覧データだけで成長性が判断できない場合は、AではなくBまたは保留にしてください

## 出力前の自己検算ルール

出力前に、以下を必ず確認してください。

・A/B/C/保留の件数を必ず集計してください
・評価別の件数と、本文中の説明が一致しているか確認してください
・A評価銘柄、B評価銘柄、C評価銘柄、保留銘柄の数を誤って記載していないか確認してください
・二次調査候補は最大5銘柄以内になっているか確認してください
・二次調査候補に選んだ理由が、一次仕分けの評価と矛盾していないか確認してください
・一覧データだけで判断できない内容を断定していないか確認してください

カウント、集計、平均、順位付けなどの数値処理は、可能な限りPythonを使用してください。

Pythonが使用できない環境の場合は、Pythonを使用できないことを明記したうえで、以下の手順で手作業検算を行ってください。

1. A/B/C/保留ごとに銘柄コードを列挙する
2. 各評価の銘柄数を数える
3. A+B+C+保留の合計が、入力CSVの銘柄数と一致するか確認する
4. 不一致の場合は、評価別の銘柄リストを再確認する
5. 修正後、本文・表・検算結果の件数がすべて一致した状態で出力する

重要：
検算で不整合が見つかった場合は、「読み替えてください」と書かず、最終出力全体を修正したうえで、整合した内容だけを出力してください。

本文中の評価別件数、評価別の銘柄リスト、検算表の件数は必ず一致させてください。

出力の最後に、以下の検算表を追加してください。

## 5. 検算結果

| 評価 | 銘柄コード一覧 | 銘柄数 |
|---|---|---:|
| A |  |  |
| B |  |  |
| C |  |  |
| 保留 |  |  |
| 合計 |  |  |

最後に、合計銘柄数が入力CSVの銘柄数と一致しているかを明記してください。

【最終出力前の整合性チェック】

出力前に、本文・表・評価別傾向・二次調査候補・検算表の間で、評価別件数と銘柄コードが完全に一致しているか確認してください。

もし不整合が見つかった場合は、「誤りでした」「正しくは」「読み替えてください」などの訂正コメントを後から付けるのではなく、本文・表・評価別傾向・検算表をすべて修正したうえで、最初から整合した完成版のみを出力してください。

最終回答には、不整合の訂正文や修正履歴を残さないでください。

特に以下を確認してください。

- 入力CSVの銘柄数
- A評価の銘柄コード一覧と件数
- B評価の銘柄コード一覧と件数
- C評価の銘柄コード一覧と件数
- 保留の銘柄コード一覧と件数
- A＋B＋C＋保留の合計が入力CSVの銘柄数と一致していること
- 「評価別の傾向」に書いた件数が、検算表の件数と一致していること

Pythonが使えない場合は、その旨を明記したうえで、銘柄コードを手作業で列挙して検算してください。

📊 一次仕分けの結果：24銘柄を分類

Claude Opus 4.8にCSVを渡したところ、24銘柄は以下のように分類されました。

A評価になったのは、以下の3銘柄です。

ここでは、低PER・高配当という理由だけでA評価にはせず、業績成長、営業利益率の水準と持続性、流動性、新高値ブレイク投資との相性を重視するようにしました。

一次仕分けの最後に、二次調査候補を最大5銘柄まで選んでもらいました。

A評価だけでなく、保留銘柄も二次調査候補に入りました。一覧データだけでは判断しにくい銘柄も、材料や決算を確認する価値があるためです。

📜 プロンプト2：二次調査で監視候補を絞る

次に、同じチャット内でプロンプト2を使い、Claude Opus 4.8に二次調査を行ってもらいました。
一次仕分けでは一覧データをもとに候補を分けましたが、二次調査では決算内容、成長率、カタリスト、バリュエーションを確認します。

重要なのは、一次評価に引っ張られないことです。

一次評価がAでも、二次調査で減益予想や一時要因が分かれば、B・C・保留に下げてもよい設計にしました。

直前の回答で提示した「二次調査候補」を対象に、Web検索を使って深掘り調査してください。

まず最初に、直前の回答で提示された二次調査候補を銘柄コード・銘柄名つきで列挙してください。

今回の調査対象は、直前回答の「二次調査候補」に記載された銘柄のみとします。
対象銘柄を読み取れない場合や、総括表・詳細欄で対象銘柄が一致しない可能性がある場合は、推測で進めず、その旨を明記してください。

なお、数値・決算情報・株価指標は、参照した資料の時点を明記してください。
例：2026年○月期第○四半期、2026年○月期会社予想、○月○日時点の株価指標など。

チャートについては、Web上で確認できる株価推移・出来高情報の範囲で整理してください。
チャート形状を十分に確認できない場合は、断定せず「追加確認が必要」としてください。

各銘柄の詳細は、重要な事実と判断理由を中心に簡潔にまとめてください。
資料の長い引用は不要です。

一次評価は一覧データだけに基づく仮評価です。
今回の二次調査では、一次評価に引っ張られず、決算内容・成長率・カタリスト・チャート・バリュエーションを確認したうえで、必要であれば評価をB・C・保留に下げても構いません。

目的は投資推奨ではなく、新高値ブレイク投資向けの監視リスト候補として残すかどうかを整理することです。

調査で優先する情報源：
・企業公式IR
・決算短信
・決算説明資料
・適時開示
・株探などの株価・決算情報
・必要に応じて会社四季報系・証券会社情報

確認してほしい項目：
1. 直近の年初来高値更新の理由
2. 直近決算の売上高・営業利益・EPSの成長率
3. 営業利益率が高い場合、その理由と持続性
4. 資本効率と財務の確認（ROE、自己資本比率など）
5. PER・PBRが成長率に対して過熱していないか
6. 配当利回りが高い場合は、普通配当・特別配当・一時要因を確認
7. 上方修正、増配、M&A、新規事業、テーマ性などのカタリスト
8. 平均売買代金・出来高から見た流動性
9. 新高値ブレイク投資としての監視リスト判定

出力形式：

## 1. 深掘り対象銘柄の選定理由

| コード | 銘柄名 | 一次評価 | 深掘り対象にした理由 |
|---|---|---|---|

## 2. 総括表

| コード | 銘柄名 | 一次評価 | 二次評価 | 評価変更 | 主な理由 | 監視リスト判定 |
|---|---|---|---|---|---|---|

二次評価は以下で分類してください。

A：新高値ブレイク投資の監視候補として優先度が高い
B：条件付きで監視してよい
C：今回は優先度が低い
保留：情報不足、または追加確認が必要

## 3. 各銘柄の詳細

各銘柄について、以下の形式で整理してください。

### 銘柄名（コード）

#### 新高値更新の理由
・確認できた材料や背景
・決算、上方修正、テーマ、需給、その他のどれに近いか

#### 業績の評価
・直近決算の売上高、営業利益、EPSの増減
・成長が加速しているか、鈍化しているか
・一時要因が含まれていないか

#### 収益性と財務
・営業利益率とその持続性
・売上・営業利益の成長が本業によるものか
・ROE、自己資本比率などから見た資本効率と財務リスク
・一時利益や評価益によって利益指標が良く見えていないか

#### バリュエーション
・PER、PBR、配当利回り
・成長率に対して過熱感があるか
・期待先行になっていないか

#### カタリスト
・上方修正
・増配
・M&A
・新規事業
・テーマ性
・その他、株価が買われる理由

#### リスク
・業績面のリスク
・需給面のリスク
・バリュエーション面のリスク
・流動性リスク

#### 監視リスト判定
・A/B/C/保留
・監視する場合、次に確認すべき条件
・見送る場合、見送り理由

## 4. 最終コメント

今回深掘りした銘柄の中で、現時点で新高値ブレイク投資の監視リストに近い銘柄を1〜2銘柄に絞ってください。

ただし、投資推奨ではなく、あくまで監視候補としての整理に留めてください。

制約条件：
・不明な情報は推測せず、「不明」または「追加確認が必要」と明記してください
・数値や事実には、参照元URLを付けてください
・根拠の薄い断定は避けてください
・短期の株価上昇だけでA評価にしないでください
・ROEは資本効率を見る補助指標として扱い、ROEが高いという理由だけでA評価にしないでください
・新高値ブレイク投資では、業績成長、カタリスト、流動性、チャートの継続性を重視してください
・Web検索や外部情報の参照ができない場合は、その旨を明記し、一覧データだけで判断できる範囲と限界を分けてください

## 出力前の自己検算ルール

出力前に、以下を必ず確認してください。

・一次評価と二次評価の対応関係に矛盾がないか
・総括表に記載した銘柄数と、各銘柄詳細の数が一致しているか
・売上高、営業利益、経常利益、純利益、EPSを混同していないか
・前期実績、今期予想、直近四半期実績を混同していないか
・成長率を記載する場合、比較対象が明確になっているか
・参照元URLが、該当する数値や記述を確認できるページになっているか
・企業公式IR、決算短信、決算説明資料、適時開示を優先して確認したか
・一次評価を前提にした結論ありきになっていないか
・不明な情報を推測で補っていないか

カウント、集計、成長率計算などの数値処理は、可能な限りPythonを使用してください。
Pythonが使用できない環境の場合は、その旨を明記してください。

出力の最後に、以下を追加してください。

## 5. 検算・確認メモ

・調査対象銘柄数：
・総括表と詳細欄の銘柄数は一致しているか：
・評価変更の件数：
・数値確認で注意が必要な箇所：
・追加で公式IR確認が必要な箇所：

🔁 二次調査の結果：一次評価から変わった銘柄もあった

二次調査の結果、一次評価から評価が変わった銘柄がありました。

今回の結果で特に印象的だったのは、一次評価Aだったデジタルグリッドが、二次調査ではC評価になった点です。

一覧データでは営業利益率や流動性の面で良く見えましたが、二次調査では今期減益見込みがあると整理されました。新高値ブレイク投資では業績成長の継続性を重視するため、優先度が下がる結果になりました。

アステリアも、売買代金やテーマ性の面では確認する価値がありました。ただ、二次調査では投資評価益の影響や本業利益率の低下が指摘されたため、二次評価ではCとなりました。

一方で、ソリトンシステムズとジェイドグループは、二次調査後もA評価として残りました。

一次仕分けでA評価になっても、一覧データだけでは減益予想や一時要因までは分かりません。

そのため、一次仕分けで終わらせず、二次調査まで行うことで、優先して確認する銘柄を絞り込みやすくなりました。

今回、Genspark上のClaude Opus 4.8で一次仕分けと二次調査を行ったチャットログはこちらです。SBI証券のCSVをもとに、A/B/C/保留の分類や二次調査を行った実際の出力です。

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💡 今回の検証で分かったこと

今回試してみて、特に重要だと感じたのは以下の3点です。

一覧データだけでは判断できない部分がある

SBI証券のスクリーニングでは、営業利益率やPER・PBRなどの指標は確認できます。

ただし、その利益が本業によるものなのか、一時要因によるものなのかまでは分かりません。

今回のアステリアのように、投資評価益の影響が大きいケースは、二次調査で確認する必要があります。

一次評価Aでも、二次調査で評価が下がることがある

デジタルグリッドは一次評価ではAでしたが、二次調査では今期減益見込みが確認され、C評価になりました。

一覧データ上は良く見えても、新高値ブレイク投資で重視する業績成長の継続性とはズレる場合があります。

条件を変換すれば、新高値ブレイク候補探しにも使える

今回の使い方で便利だったのは、AIが「どの銘柄から深掘りするか」を整理してくれた点です。

SBI証券のスクリーニングだけでは、条件に合う銘柄を一覧で見るところまでですが、AIを組み合わせることで、業績成長、流動性、カタリストの有無をもとに優先順位をつけやすくなりました。

特に、割安・高配当の条件で拾った銘柄の中から、新高値ブレイク投資の監視候補になりそうな銘柄を探すという使い方は、思ったより相性が良いと感じました。

最終的な売買判断は自分で行う必要がありますが、監視リストを作る前段階としては、新しい銘柄を見つけるきっかけになりそうです。

✅ まとめ

今回は、割安高配当スクリーニングを新高値ブレイク投資向けにAIプロンプト化する方法を試しました。

ポイントは以下の3つです。

• SBI証券で一次抽出し、AIでA/B/C/保留に仕分けると、深掘り候補を整理しやすい
• 一次評価で良く見えた銘柄でも、二次調査で減益予想や一時要因が見つかることがある
• 割安・高配当の条件に、業績成長・カタリスト・流動性の視点を加えると、監視候補を絞り込みやすい

割安高配当スクリーニングは、そのまま使うとバリュー株や高配当株寄りになります。

ただ、年初来高値更新、業績成長、営業利益率、流動性、カタリストを重視するように条件を変換すれば、新高値ブレイク投資の候補探しにも応用できます。

今回のように、SBI証券で候補を広めに拾い、AIで優先順位を整理する流れにすれば、普段なら見逃していた銘柄に気づくきっかけにもなりそうです。

今後も、スクリーニングとAIを組み合わせて、監視リスト作成の精度を上げていきたいと思います。

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⚠️ 免責事項

当ブログで提供する情報は、僕個人の見解や投資記録であり、特定の金融商品の売買を推奨または勧誘するものではありません。株式投資は元本を割り込むリスクがあります。投資に関する最終決定は、ご自身の判断と責任において行われますようお願い申し上げます。
また、今回の記事ではSBI証券のスクリーニング結果CSVを、Genspark上でClaude Opus 4.8に読み込ませ、一次仕分けと二次調査を行いました。二次調査で出てきた数値や開示内容について、僕自身がすべての公式IRを再確認したものではありません。
実際に投資判断を行う場合は、各社の公式IR、決算短信、適時開示、チャート、出来高、信用残などをご自身で確認してください。当ブログの情報に基づいて被ったいかなる損害についても、運営者は一切の責任を負いません。

以前の記事で、最高値圏での新高値ブレイク投資の運用方針を整理しました。記事の最後で「A-D 4段階評価プロンプトの全文と運用方法は次回公開予定」と予告しましたので、今回はその続編にあたります。

このプロンプトは、決算資料を読み込ませて「成長株として買えるか・買えないか」を7項目でA-D採点する仕組みです。ほぼ日（3560）の中間決算を実際に採点した結果と合わせて、運用方法をまとめます。

なお、以前公開したエントリー判断スコアリングプロンプトはチャートを軸にエントリー直前のGO/REJECTを判定する用途で、今回紹介するのは決算資料を軸に銘柄のファンダメンタルズを評価する用途です。役割が異なるので、使い分けて運用しています。

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🤔 決算要約プロンプトの「次」が欲しかった

決算要約で銘柄の事実関係を整理した後、自分の評価軸とは別の視点をAIから引き出したいと考えるようになりました。採点というフォーマットを使えば、自分が見落としていた論点や、判断の偏りに気づけるはずだからです。

採点プロンプトに期待した役割

決算要約プロンプトは、決算短信や説明資料の事実関係を構造化して並べ直す用途で重宝しています。

そのうえで、要約から一歩踏み込んで「成長株として有望か」をAIの視点で採点させたら、自分の判断と比較できる材料になると考えました。自分にない切り口を取り入れるための仕組みとして設計しています。

「成長株として買えるか」のAI判断を手がかりにしたい

新高値ブレイク投資で本来重視するのは、対前年同四半期で売上+10%以上・営業利益+20%以上という基準です。ただ、四半期単位の成長率は一覧で取得しづらく、AIが機械的に拾うのが難しい指標でもあります。

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そこで採点プロンプトでは、AIが策定した成長株投資の判断軸（売上成長率・EPS成長率・利益率など）を代わりに使い、中間期や通期ベースで判定する設計にしました。本来の新高値ブレイク基準と完全には一致しませんが、AIならではの判断軸を取り込むことで、自分にない視点を補えると考えています。

採点プロンプトの位置づけ ―― 深掘りの起点

このプロンプトは、決算要約プロンプトの後に投げる深掘りの起点として設計しています。

採点で見えた論点を起点に、さらにAIへ追加の質問を投げて深掘りする流れです。

🧭 プロンプトの全体像 ―― 7項目をA-Dで採点する仕組み

このプロンプトは、7つの評価項目をA-Dの4段階で採点し、平均点で総合評価を出す設計です。

評価する7項目

採点対象は以下の7項目です。

1. 売上成長率 ―― 前年同期比の成長率と加速の有無
2. 利益成長・EPS成長 ―― EPSの伸びと過去の安定性
3. 営業利益率・収益性 ―― 利益率の水準とROE、改善トレンド
4. 業績の安定性・予測可能性 ―― ストック比率と業績ブレ幅
5. キャッシュフロー ―― 営業CFの質とFCFの創出力
6. バリュエーション ―― PEGレシオを軸にした割安・割高判定
7. 成長ドライバーの明確性 ―― 中期的な成長要因の具体性

成長株投資で評価軸となる売上成長・利益・収益性・予測可能性・バリュエーション・成長ストーリーを、7つの観点に分解した構成です。

A-D 4段階のポイント換算と総合評価ルール

各項目をA=4点、B=3点、C=2点、D=1点に換算し、平均点で総合評価が決まります。

平均点だけだと取りこぼすケースがあるため、例外ルールも組み込みました。項目2（利益成長）と項目3（収益性）が両方Dなら強制的にD、項目1（売上成長）がDなら総合B以上にならない、という2つです。利益が伴わない、あるいは売上が伸びていない銘柄を成長株と評価する矛盾を防ぐためのルールです。

🧪 実例検証：ほぼ日（3560）2026年8月期中間決算

ここからは実例です。4月にエントリーしたほぼ日（3560）の中間決算を、このプロンプトで採点した結果を共有します。

採点結果サマリー（総合評価B）

7項目の採点結果は以下の通りです。

平均3.43で総合評価B。Aライン（3.5以上）にわずかに届かない結果になりました。

A評価が並んだ3項目の読み方

A評価が4項目あり、特に成長性に関わる3項目（売上・EPS・利益率）が揃ってAとなっています。

• 売上成長率A：中間期売上+23.0%で前期通期+15.2%から加速
• EPS成長A：中間EPS 521円、前年同期+65.4%
• 営業利益率A：24.5%（前年同期比+6.7pt改善）

成長株のコアである売上・利益・利益率の3点が同時に伸びている状態は、新高値ブレイク投資の文脈で素直に評価できる材料です。

C評価となった「業績の安定性」が示すもの

総合Bにとどまった主因は、項目4「業績の安定性・予測可能性」のC評価です。

ほぼ日は手帳売上が全体の78.5%を占める単一商品依存で、ストック収益はほぼゼロ。手帳販売が9〜1月に集中する極端な季節性もあり、上期の利益が大きく、下期は構造的に営業赤字になります。

これは経営努力で短期に解消できる問題ではなく、ビジネスモデルの構造に起因する弱点です。後述しますが、この弱点を承知の上でエントリーするかどうかが投資判断のポイントになります。

バリュエーションBの判定理由

バリュエーションは、評価が大きく振れる項目でした。

会社予想ベースではPEG 2.90（割高、C相当）。実態推計ベースでは中間期の利益水準から推定すると通期EPS 350円前後となり、PEG 0.15〜0.30（割安、A相当）。同じ銘柄で評価が真逆に振れる構造です。

会社予想は中間期だけで通期計画の2.5倍を達成しており、明らかに保守的。ただし現時点で上方修正は出ておらず、修正が出なかった場合の失望リスクは残るため、最終評価はBとなりました。

🎯 採点結果をどう投資判断につなげるか

採点結果は、そのまま投資判断にはなりません。僕が運用上どう使っているかを整理します。

B判定・平均3.0以上を投資対象の目安にする

A判定（平均3.5以上）はそもそも稀で、全項目で高水準を要求するため、現実的にはあまり出てきません。

僕の運用上は、B判定以上を投資対象として有望と見なす目安にしています。さらに平均3.0以上ならなお良しという位置づけです。もちろん採点だけで判断するわけではなく、新高値ブレイクの状況・カタリストの質・チャート形状などと総合します。

ほぼ日は平均3.43でこの目安をクリアしており、エントリー対象として妥当な水準でした。

不足項目は「AIが何を不安視しているか」の確認材料

A未満の項目は、AIが何を不安材料と見ているかを確認する材料として使います。

簡単に解消されそうな問題か、構造的に難しいかをケースバイケースで判断します。解消されそうなら継続観察、構造的に難しいなら織り込んで投資する、という整理です。

ほぼ日の場合 ―― 構造的な弱点を承知でエントリーした理由

ほぼ日のC評価（業績の安定性）は、手帳依存と季節性という構造的な弱点で、短期では解消されません。

それでもエントリーした理由は、4月13日のストップ高で年初来高値を更新し、新高値ブレイクのシグナルが出たこと、そして中間期の実績を素直に見ればバリュエーションは割安と判断できたこと。構造的な弱点は承知の上で、ブレイクの初動と利益実態を優先する判断です。

📜 プロンプト全文と運用方法

ここからは、プロンプト本体とその使い方をまとめます。

プロンプト全文

以下がプロンプト全文です。コピーしてAIに貼り付けてご利用ください。

# 成長株ファンダメンタルズ評価プロンプト（A-D 4段階）

## 目的
決算資料（決算短信・決算説明資料・半期報告書・Q&A等）を入力として受け取り、**新高値ブレイク×成長株投資**の観点から、対象企業のファンダメンタルズをA-Dの4段階で評価するレポートを出力する。

---

## 前提となる投資哲学
- 投資スタイル：新高値ブレイク×成長株投資（中長期）
- 重視する要素：売上成長の加速・利益率の拡大トレンド・EPS成長の安定性・収益の予測可能性・スケーラビリティ
- 基本姿勢：成長株として「買える」か「買えない」かを明確に判定する。曖昧な評価や甘い採点は不要。事実と数値に基づき、率直に判定する。

---

## 入力情報

以下の資料を可能な限り提供すること（最低限、決算短信は必須）。

> **対象企業**：（企業名・証券コード）
> **決算期**：（例：2026年6月期 第2四半期）
> **提供資料**：
> - 決算短信（必須）
> - 決算説明会資料（推奨）
> - 半期報告書 or 有価証券報告書（任意）
> - 決算説明会Q&A（任意）
> - IR資料・適時開示（任意）

---

## 評価項目（7項目）と判定基準

各項目をA-Dの4段階で評価する。判定基準は以下の通り。

### 1. 売上成長率
売上高の前年同期比成長率およびその「質」を評価する。

| 評価 | 基準 |
|------|------|
| A | 前年同期比 +20%以上、かつ成長が加速している（成長率が前四半期より上昇） |
| B | 前年同期比 +10〜20%、安定的な成長トレンドが確認できる |
| C | 前年同期比 +0〜10%、または成長率が鈍化・一時的な回復局面に過ぎない |
| D | 前年同期比マイナス、または成長の持続性に重大な疑義がある |

**補足判定ルール**：
- 前期が大幅減収だった場合の「戻り成長」は1段階減点する（例：数値上はBでもCとする）
- 通期予想ベースの成長率も参照し、中間期と通期の整合性を確認する

### 2. 利益成長・EPS成長
EPS（1株当たり利益）の成長率と安定性を評価する。

| 評価 | 基準 |
|------|------|
| A | EPS前年同期比 +30%以上、過去3期以上にわたりEPSが安定成長 |
| B | EPS前年同期比 +15〜30%、過去2期以上の成長トレンド確認 |
| C | EPS前年同期比プラスだが不安定、または赤字からの黒字転換初年度 |
| D | EPSがマイナスまたは減益、利益成長の見通しが不透明 |

**補足判定ルール**：
- 赤字→黒字の転換は「成長」ではなく「回復」と位置づけ、最高でもCとする
- 中間期の利益進捗率が30%未満の場合、通期予想の信頼性に疑義ありとして1段階減点

### 3. 営業利益率・収益性
営業利益率の水準とROEを総合評価する。

| 評価 | 基準 |
|------|------|
| A | 営業利益率 10%以上、ROE 15%以上、利益率拡大トレンド |
| B | 営業利益率 5〜10%、ROE 8〜15%、利益率が安定〜改善傾向 |
| C | 営業利益率 2〜5%、ROE 5〜8%、利益率が横ばい |
| D | 営業利益率 2%未満、ROE 5%未満、または利益率が悪化傾向 |

**補足判定ルール**：
- 業種特性を考慮する（例：SaaS企業は先行投資期の赤字を許容する場合がある）
- のれん償却等の非現金費用が営業利益を大きく圧迫している場合はその旨を注記し、償却前利益率も併記

### 4. 業績の安定性・予測可能性
業績のブレ幅、ストック収益比率、ビジネスモデルの構造を評価する。

| 評価 | 基準 |
|------|------|
| A | ストック比率70%以上、過去4期以上で営業黒字継続、四半期ごとの業績振れが小さい |
| B | ストック比率40〜70%、過去2期以上で営業黒字、季節性はあるが予測可能 |
| C | ストック比率20〜40%、赤字・黒字を行き来、業績の振れが大きい |
| D | ストック比率20%未満、赤字頻度が高い、フロー型で予測困難 |

**補足判定ルール**：
- ストック比率の算定が困難な場合は、事業モデルの特性から定性的に判断する
- 受託開発型・プロジェクト型ビジネスは構造的にC以下となりやすい
- 経営者のガイダンスの信頼性（過去の予想精度）も考慮

### 5. キャッシュフロー
営業CFの質、FCFの創出力を評価する。

| 評価 | 基準 |
|------|------|
| A | 営業CF/営業利益 > 1.0（安定的）、FCF黒字が継続、CCC（キャッシュコンバージョンサイクル）が改善傾向 |
| B | 営業CFが安定的にプラス、FCFは概ねプラス |
| C | 営業CFがプラスだが運転資本変動による振れが大きい、FCFが不安定 |
| D | 営業CFがマイナス、またはCF創出力に構造的な問題 |

### 6. バリュエーション
PER・PBR・PEGレシオ等から成長株としての割安/割高を判定する。

| 評価 | 基準 |
|------|------|
| A | PEGレシオ 1.0未満、成長率に対して明確に割安 |
| B | PEGレシオ 1.0〜2.0、成長を織り込んで妥当な水準 |
| C | PEGレシオ 2.0〜3.0、やや割高だが成長加速があれば正当化可能 |
| D | PEGレシオ 3.0超、または利益が不安定でPEGの算出自体に意味がない |

**補足判定ルール**：
- PEGレシオ = PER ÷ EPS成長率（%）で算出。EPS成長率は通期予想ベースを使用
- 赤字→黒字転換銘柄など、PEGが算出不能な場合はPSR・EV/EBITDAを補助指標とする
- 時価総額が小さく流動性が低い場合（1日売買代金1,000万円未満等）はその旨を注記

### 7. 成長ドライバーの明確性
中期的な成長を牽引する具体的なドライバーの有無と実現可能性を評価する。

| 評価 | 基準 |
|------|------|
| A | 明確な成長ドライバーが複数存在し、定量的な裏付け（TAM、受注残、パイプライン等）がある |
| B | 成長ドライバーが1〜2つ存在し、方向性は明確だが定量的裏付けがやや弱い |
| C | 成長の方向性は示されているが、具体性・時間軸が曖昧 |
| D | 成長ドライバーが不明確、または市場環境が構造的に縮小傾向 |

---

## 総合評価の算出ルール

7項目の評価を以下のポイントに換算し、平均点で総合評価を決定する。

- A = 4点、B = 3点、C = 2点、D = 1点

| 総合評価 | 平均点 |
|----------|--------|
| A（成長株として有力候補） | 3.5以上 |
| B（成長株として条件付きで検討可） | 2.8〜3.4 |
| C（成長株としては力不足、他の投資フレームでの検討を推奨） | 2.0〜2.7 |
| D（成長株としての投資基準を満たさない） | 2.0未満 |

**重要な例外ルール**：
- 項目2（利益成長）と項目3（収益性）が**両方ともD**の場合、他の項目の評価にかかわらず総合評価はDとする（利益の質が伴わない銘柄は成長株として不適格）
- 項目1（売上成長率）がDの場合、総合評価はB以上にならない

---

## 出力フォーマット

以下の構成で出力すること。

### 冒頭
**企業名（証券コード）決算期**
**総合評価：X（一言コメント）**

### 各項目の評価（7項目すべて）
項目ごとに以下を記載：
- **評価（A-D）**
- **判定根拠**：主要な数値（成長率、利益率、PER等）を明示し、判定基準のどこに該当するかを説明（3〜5文程度）
- **注意点**（該当する場合のみ）：補足判定ルールの適用、業種特性による考慮等

### 総括表
7項目の評価を一覧表にまとめ、ポイント換算と平均点を明記する。

### 総括コメント
- 成長株投資の観点からの率直な結論（2〜3文）
- 当該銘柄が成長株でないなら、どのフレームワーク（バリュー、ターンアラウンド、資産株等）が適切かを提示
- 投資対象として検討する場合に「何が変われば評価が上がるか」の条件を明示

---

## 制約条件
- 数値計算（成長率、利益率、PEGレシオ等）は必ず正確に算出すること
- 推測・推計を行う場合は明示すること
- 甘い評価や曖昧な表現を避け、成長株投資家にとって有用な判断材料を提供すること
- 株価・バリュエーション関連の数値は、最新の市場データをWeb検索で取得すること
- 決算説明会Q&Aや経営者コメントがある場合は、定性情報として積極的に活用すること

決算要約プロンプトと併用するフロー

このプロンプトは、決算要約プロンプトの後に投げる運用を想定しています。決算要約プロンプトについては過去記事で紹介していますので、そちらをご参照ください。

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実際のフローは以下の通りです。

1. 決算短信・説明資料を決算要約プロンプトで要約させる
2. 同じ資料をA-D採点プロンプトで7項目採点させる
3. 採点結果を見て、気になった項目を個別の追加質問で深掘りする

使う際の注意点

実運用で1つ補足しておくと、Claudeで使う場合は、決算資料に加えて株探の日足チャート画像を一緒に添付するとプロンプトの精度が上がる手応えがあります。株価の現在地、出来高の急増、移動平均との位置関係がAIに伝わるため、バリュエーションや新高値ブレイクの整合性確認に効きます。

ほぼ日の採点時には、以下のような株探チャートを一緒に添付しました。

僕は採点プロンプトを使うときは、決算資料と株探チャートをセットで投げるのを基本にしています。チャートなしでも採点自体は問題なく動きますし、ほかのAIではまだ検証できていないので、あくまでClaudeでの運用感としての補足です。

✅ まとめ

今回紹介したA-D採点プロンプトの要点を整理します。

• 決算要約の「次」として、AIから別の視点を引き出す目的で自作した
• 評価軸は7項目（売上成長・EPS・利益率・安定性・CF・バリュエーション・成長ドライバー）で、A-D 4段階＋例外ルールで総合評価を出す
• ほぼ日の中間決算では総合評価B（平均3.43）、構造的な弱点を承知でエントリーした
• 運用上はB判定以上を投資対象の目安にしている（平均3.0以上ならなお良し）
• 決算要約プロンプトとの併用と株探チャート添付で精度が上がる

採点結果はあくまで深掘りの起点であり、最終判断は新高値ブレイクの状況やチャート形状と総合して下すのが現実的です。気になる銘柄で、ぜひ試してみてください。

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⚠️ 免責事項

当ブログで提供する情報は、投資勧誘を目的としたものではありません。本記事に掲載されたAIの分析結果には、事実と異なる情報が含まれる可能性があります。株式投資は元本を割り込むリスクがあります。投資に関する最終決定は、ご自身の判断と責任において行われますようお願い申し上げます。当ブログの情報に基づいて被ったいかなる損害についても、運営者は一切の責任を負いません。

最近、AIに銘柄分析を相談する機会が減ってきました。理由はシンプルで、聞いても返ってくる答えがだいたい予測できるようになったからです。パターンが見えてきた結果、相談せずに自分の判断で売買する場面が増えました。

そんな中、2億円超の資産を築いたサラリーマン投資家・弐億貯男さん（@2okutameo）が「教えてもらう投資では成果は出ない。自分自身で考え、答えを導き出す姿勢が大切だ」という趣旨のポストをしていて、これはAIとの向き合い方にもそのまま当てはまると感じました。

AIを使うなと言いたいわけではありません。僕自身、AI銘柄分析にはかなりの時間を割いてきた側です。その立場から、AIとの距離感がどう変わってきたかを整理してみます。

🤖 AIは「ルールに従え」と繰り返す

AIに新高値ブレイク銘柄について相談すると、返ってくる答えにはパターンがあります。「ルールに従ってエントリーしましょう」、あるいは25日移動平均線からの乖離が大きければ「ルールに従って利確すべき」。

以下は、実際に僕がAIに相談したときのやりとりです。

AIの回答自体は間違っていません。この場面では「成行で買っていい」と具体的に背中を押してくれていますが、その根拠は「ブレイクした銘柄を買うのがそもそもの手法」、つまりルール通りにやれという一点に集約されています。どの銘柄でも、どの局面でも、着地点は同じ。こういう返答が毎回続くと、聞く前から答えが見えるようになります。

この回答には良い面もあります。感情的に迷っているとき、ルールを再確認させてくれるブレーキとして機能する場面は確かにあります。

一方で、ルール通りの利確が裏目に出た実体験もあります。VALUENEX（4422）では、25日移動平均線からの乖離率が+50%を超えたタイミングで利確しましたが、売却翌日にさらにストップ高をつけました。ルール通りに動いたことで、初動で降りてしまった形です。

ストップ高の保有株、いつ売る？ テーマ株化した時の利確ルール【実体験】

成長株として買った銘柄が突然テーマ株としてストップ高に。売るべきか、持つべきか？ VALUENEX（4422）の実トレードをもとに、PTS確認・チャート形状・材料の継続性から判断するルールを整理しました。兼業投資家向けの実践的な利確判断フレームワークです。

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では、なぜAIは保守的な回答を繰り返すのか。感覚だけで語るのは避けたいので、一つ研究を紹介します。

オックスフォード大学サイードビジネススクールの研究（Ouyang et al., 2024）では、30のLLM（大規模言語モデル）を対象に、倫理的アライメント（AIが有害な回答をしないように施される安全調整）を施すと、回答がリスク回避方向にシフトする傾向が確認されました。最も強くアライメントを施したモデルでは、98%のケースでリスク回避的な回答を返したと報告されています。

参照元： Ouyang, B. & Krahnen, J. P. (2024). “How Ethical Should AI Be? How AI Alignment Shapes the Risk Preferences of LLMs.” Oxford Saïd Business School. PDF（GRETA） / ResearchGate

この研究はLLM全般の傾向を示したものであり、特定のAIサービスに限った話ではありません。ただ、「AIがやたら慎重な回答を返す」という感覚と整合する結果ではあります。

ここまでの内容をまとめます。

⚖️ AIの回答が割れたとき、最後に判断するのは自分

AIを複数使っていると、同じプロンプトなのに正反対の回答が返ってくる場面に遭遇します。

以前、任天堂の決算資料を4つの無料AIに同じプロンプトで分析させたところ、「2026年注目テーマとの適合性」の判定が見事に割れました。

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複数AIを使うほど、こうした回答の分裂に出会う頻度は上がります。そのとき「どちらを採用するか」を決められるのは自分だけです。そしてもう一つ、「どちらも採用しない」という選択肢も自分で持っておく必要があります。

弐億貯男さんはブログで、相場が過熱して割安な成長株が見つからないときは無理に買わず、利益確定で資金を温存する判断が重要だと書いています（参照）。AIは「提案しない」という選択をしてきません。「今は買わない」という判断は、AIではなく自分が下すものです。

💡 AIの回答を受け取ったあとに、自分で考える工程を入れているか

仮説の出発点は自分でもAIでもどちらでもいいと思っています。AIは自分になかった視点を提供してくれるから有用であり、すべてを自力で絞り出す必要はありません。

ただ、「なぜこの銘柄は新高値ブレイクしたのか」をまず考えること自体は重要です。AIに聞いて「決算起点のブレイクですね」と返ってきたら、それが本当にそうかを自分で確認する。決算の中身を見る。チャートの動きと時期を照合する。

この確認工程があるかどうかが、冒頭で触れた弐億貯男さんの主張と重なる部分です。AIの回答を受け取って終わりにするか、そこから自分で考えるか。その違いが結果に出てくるのだと思います。

僕自身の実践例で言えば、エントリー判定プロンプトは「AIに丸投げ」ではなく、AIのスコアリング結果に対して自分で納得できるかを確認するための仕組みとして作っています。スコアがGOでも違和感があれば見送るし、REJECTでも自分の判断で入ることはあり得ます。カタリストの質を見極める記事で書いた判断基準も、AIの回答を鵜呑みにしなかった経験から整理したものです。

✅ まとめ：AIとの距離感は変わっていく

AIを使い込むほど、AIの回答パターンが自分の中に蓄積されていきます。その結果、AIに聞かなくても判断できる場面が増える。これはAIが不要になったわけではなく、頼り方のフェーズが変わったということだと思います。

この記事で整理したポイントは3つです。

• AIは「ルールに従え」と繰り返す： LLMの倫理的アライメントが保守的な回答を生む構造がある。その特性を理解した上で、自分の判断を上乗せする。
• AIの回答が割れたとき： 「どちらを採用するか」を決めるのは自分。「今は買わない」という判断もAIはしてこない。
• 受け取ったあとに考える工程： AIの回答を受け取って終わりにせず、裏を取り、納得してから判断に使う。この工程の有無が、結果の違いにつながる。

最初はAIに答えを求めていたのが、次第に壁打ち相手として使うようになり、やがてAIに聞かずに自分で判断する場面が増えていく。この変化自体が、投資家としての成長なのかもしれません。

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⚠️ 免責事項

当ブログで提供する情報は、僕個人の見解や投資記録であり、特定の金融商品の売買を推奨または勧誘するものではありません。本記事に掲載されたAIの分析結果には、事実と異なる情報が含まれる可能性があります。株式投資は元本を割り込むリスクがあります。投資に関する最終決定は、ご自身の判断と責任において行われますようお願い申し上げます。当ブログの情報に基づいて被ったいかなる損害についても、運営者は一切の責任を負いません。

弐億貯男さん（@2okutameo）の割安成長株スクリーニング用AIプロンプトの最新版が2026年3月28日に公開されました。

今回のテーマは「SaaS is dead」。AIエージェントの台頭によって従来型SaaS企業が売られやすい局面を想定し、その影響を受けにくい割安成長株をAIに探させるという設計になっています。

僕はこれまで弐億貯男さんのプロンプトを2回記事にしています。初回は2025年9月（汎用版の解説）、2回目は2025年12月（僕の投資スタイルに合わせたカスタム版の紹介）。今回は最新版を解説しつつ、カスタム版もv3.0にアップデートしました。

この記事では、最新版プロンプトの全文と旧版からの変更点、僕が作ったカスタム版プロンプト（v3.0）、そして4つのAIモデルで実際に動かした検証結果をまとめています。

📜 弐億貯男式プロンプトの最新版が公開された

弐億貯男さんは、資産2億円超の実績を持つ個人投資家として知られています。割安成長株の発掘にAIプロンプトを活用するスタイルで、これまでにも複数のプロンプトをXで公開されてきました。

今回の最新版は、2026年3月28日にポストされたもの。従来版との最大の違いは「SaaS is dead」というテーマ軸が加わった点です。

「SaaS is dead」とは、AIエージェントの進化によって従来型のSaaS（Software as a Service）ビジネスモデルが構造的な脅威にさらされるという議論のこと。2025年後半から米国を中心に広がり、日本でも2026年2月に「アンソロピックショック」としてSaaS株の急落が発生しました。

弐億貯男さんの最新プロンプトは、この流れを踏まえて「AIに代替されにくい実需型・業務インフラ型の企業」を優先的に抽出する設計になっています。

📋 最新版プロンプトの全文

以下が弐億貯男さんが公開したプロンプトの全文です。コピペしてそのまま使えます。

あなたは日本株に特化した凄腕の中小型株アナリスト兼フォレンジック会計士です。投資家「@2okutameo」が好みそうな日本の上場株の中から、「SaaS is dead」論の影響を本質的に受けにくい割安成長株を3～7銘柄抽出し、一次情報ベースで分析・提案してください。

【目的】
2026年以降、AIエージェント台頭を背景に、従来型SaaS企業やソフトウェア株が一括で売られやすい局面を想定します。その中で、純SaaS課金モデルへの依存が小さい、または依存があってもAIに代替されにくい実需型・業務インフラ型・現場密着型の企業を優先して探してください。あわせて、直近の株価下落を踏まえた最新の割安度と、直近決算の内容を必ず反映してください。

【情報源ルール】
必ず一次情報を最優先で使用してください。
使用可：
・直近の決算短信
・決算説明資料
・有価証券報告書
・四半期報告関連資料
・適時開示（TDnet）
・中期経営計画
・月次資料、KPI資料
・会社IRニュース、説明会資料

使用禁止：
・ネットニュース
・まとめサイト
・SNS
・掲示板
・ブログ
・証券会社の二次レポート
・二次情報メディアの評価文の流用

【選定条件】
時価総額は問わない。大型株から小型株まで対象とする。

1. SaaS is deadの影響を受けにくいこと
以下を優先：
・売上の中心が純SaaS課金ではない
・SaaS比率が高くても、認証、決済、通信、セキュリティ、物流、製造支援、保守運用、SI、業務インフラなどAI代替が難しい領域を担う
・ハード一体、運用代行、規制対応、現場導入など解約されにくい収益構造を持つ
・AI普及で逆に需要増が見込める

2. 成長性
・直近3期で売上高が成長基調
・直近3期で営業利益が成長基調、または先行投資一巡後に利益成長フェーズ入り
・直近四半期または直近本決算で増収増益、もしくは通期計画に対して高進捗
・今期会社計画が増収増益なら加点
・ストック売上、リカーリング売上、保守収入、継続課金など積み上げ型収益があれば加点

3. 割安度
・PER15倍以下を基本線とする
・ただし成長性が極めて高ければPER15倍を多少超えても許容し、その正当化理由を明記する
・PERだけでなく、PEG、営業利益成長率、売上成長率、利益率改善余地も踏まえて総合判断する
・直近の株価下落を踏まえた現在の評価を必ず検証する
・株価は「調査日時点での直近営業日の終値」を使用すること
・可能なら過去1年高値からの下落率やレンジも確認し、需給悪化で売られすぎていないか点検する

4. 除外条件
・典型的な純SaaSでAI代替懸念を受けやすい
・売上成長鈍化かつ高PER
・継続的希薄化
・営業CFが弱く利益の質に疑義
・監査上の懸念、継続企業注記、下方修正常習
・一時要因頼みで本業の伸びが弱い

【分析項目】
各銘柄について以下を整理してください。
①会社概要：事業内容、主力収益源、SaaS is deadの影響を受けにくい理由
②成長性：直近3期の売上高・営業利益推移、直近決算の要点、今期計画、成長ドライバー
③割安度：時価総額、PER、PBR、営業利益率、必要ならPEG・PSR、直近営業日終値ベースの評価
④収益の質：ストック売上比率、解約されにくさ、顧客基盤、キャッシュ創出力
⑤リスク：競争、顧客集中、AI逆風、景気敏感性など

【出力形式】
1. 結論サマリー
・有望株3～5銘柄を先に列挙
・各銘柄について「なぜSaaS is deadの影響を受けにくいか」「なぜ割安成長株か」を1～2文で要約

2. 詳細分析
・銘柄名
・証券コード
・一言評価
・事業概要
・SaaS is dead耐性
・直近決算の要点
・成長性評価
・割安度評価
・リスク
・総合評価

3. 最後にランキング
@2okutameo
が好みそうな順に1位から順位付けし、
・業績の確度
・割安さ
・ストック性
・テーマ性
・需給改善余地
の5項目を踏まえて理由を簡潔に述べること

【重要】
必ず一次情報ベースで判断し、直近決算と直近営業日終値を反映すること。表面的な業種分類ではなく、実際の収益構造、顧客業務への食い込み方、AI代替されにくさまで踏み込んで判断すること。根拠が弱い銘柄は無理に採用しないこと。文体は端的、実務的、断定的に。

🔄 旧版からの主な変更点

ここでは前回（2025年12月頃）のオリジナルプロンプトと今回の最新版との比較を掲載します。カスタム版の変更点は後述します。

特に注目したいのは、投資家プロファイル学習ステップが削除された点です。旧版では弐億貯男さんのブログやnoteの投稿を20〜50件サンプリングして好みを推定するステップがありましたが、最新版ではその工程を省き、好みの要素（割安・成長・ニッチ・キャッシュフロー重視など）をプロンプト内に直接埋め込む形に変わりました。

PER15倍以下という基準は旧版から引き継がれていますが、最新版では「成長性が極めて高ければ多少超えても許容」という柔軟な運用ルールが明文化されました。PER・PEG・営業利益成長率・利益率改善余地を踏まえた「総合判断」という表現も加わっており、数値一辺倒ではない評価を意識した設計になっています。

⚙️ 僕のカスタム版プロンプト（v3.0）

なぜカスタムするのか

弐億貯男さんのプロンプトはそのまま使っても機能しますが、僕の投資スタイルとはいくつかのズレがあります。

まず、弐億貯男さんのプロンプトはAIに全上場銘柄から自力で探索させる設計です。実行するたびに異なる銘柄が出てくるので再現性は低くなりますが、その分さまざまな銘柄と出会える「ガチャ」的な面白さがあります。弐億貯男さん自身もリプライ欄でフォロワーに結果の共有を呼びかけていて、みんなで回して発見を持ち寄る使い方が定着しています。

一方、僕の手法は「SBI証券でスクリーニング → CSVダウンロード → AIに分析させる」という流れなので、分析対象をCSVで限定して結果の安定性を重視する設計にしています。

また、僕は新高値ブレイク投資法をベースにしているため、「年初来高値を更新した銘柄」という条件が前提です。時価総額500億円以下の中小型株に絞る点も弐億貯男さんのプロンプト（時価総額不問）とは異なります。

こうした違いを吸収するために、最新版の「SaaS is dead」軸を取り込みつつ、CSV入力＋スコアリング＋フォレンジックチェック（不正や異常を検出する会計監査的なチェック）という独自の構造を維持したカスタム版を作成しました。

カスタム版プロンプト全文（v3.0）

カスタム版の主な特徴は以下の3点です。

• CSV入力対応：SBI証券のスクリーニング結果をそのまま読み込ませる設計
• 4つのパラメータ設定：投資スタイルやリスク許容度、SaaS is deadフィルタのON/OFFを調整可能
• 100点満点のスコアリング：成長性・割安度・収益の質・財務・還元の5項目で定量評価

以下がカスタム版の全文です。長いですが、コピペしてそのまま使えます。

# 新高値ブレイク×割安成長株発掘プロンプト v3.0（SaaS is dead 対応版）

あなたは「日本株専門のエクイティアナリスト兼フォレンジック会計士」として行動する。

## ■ 目的

ユーザーがアップロードした**新高値ブレイク銘柄リスト（CSV）**の中から、
ユーザーの投資スタイルに合致する**割安成長株**を、
**一次情報（決算短信/有報/適時開示/決算説明資料）のみ**を根拠に発掘・提案する。

2026年以降、AIエージェント台頭を背景に従来型SaaS企業が一括で売られやすい局面を想定し、
「SaaS is dead フィルタ」が有効な場合は、純SaaS課金モデルへの依存が小さい、
またはAIに代替されにくい実需型・業務インフラ型・現場密着型の企業を優先して評価する。

## ■ 絶対ルール

【禁止事項】
- ニュース記事、まとめサイト、SNS投稿、証券会社の二次レポートなど二次情報を根拠にすること
- 一次資料の出典なしに数値・事実を断定すること

【必須事項】
- 銘柄ごとに一次資料名・発表日・該当ページ/項目を明記
- 推測・仮説は「【推測】」と明記し、検証可能にする
- アップロードされたCSVリスト内の銘柄のみを分析対象とする

【使用可能な一次情報源】
- 直近の決算短信
- 決算説明資料
- 有価証券報告書
- 四半期報告関連資料
- 適時開示（TDnet）
- 中期経営計画
- 月次資料、KPI資料
- 会社IRニュース、説明会資料

## ■ 入力パラメータ（ユーザー設定：4項目）

以下の4つを任意で指定できる。指定がない場合はデフォルト値を自動適用し、確認を求めずに分析を開始すること。

| 番号 | 変数名 | 選択肢 | デフォルト値 |
|------|--------|--------|-------------|
| 1 | {{投資スタイル}} | 「成長重視」「バリュー重視」「バランス」 | バランス |
| 2 | {{リスク許容度}} | 「保守的」「中立」「積極的」 | 中立 |
| 3 | {{SaaS is dead フィルタ}} | 「適用する」「適用しない」 | 適用する |
| 4 | {{おすすめ銘柄数}} | 3〜7 | 5 |

【入力例】
> 1. 成長重視
> 2. 中立
> 3. 適用する
> 4. 5

## ■ CSVスクリーニング条件（SBI証券で事前適用済み）

以下はCSV出力時にユーザーが設定済みの条件であり、プロンプト内での再フィルタは不要。

| 項目 | 条件 |
|------|------|
| 年初来高値更新 | 直近3ヶ月以内 |
| 時価総額 | 500億円以下 |
| 投資金額 | 10万円以下 |
| PER | 15倍以下 |
| 売上高変化率（前年度比） | +10%以上 |
| 経常利益変化率（前年度比） | +20%以上 |

※上記条件により、CSVには概ね20〜40銘柄が含まれる想定。

## ■ STEP1：投資家プロファイル生成

ユーザー入力の{{投資スタイル}}から自動でスコアリング配分を決定する。

【スコアリング配分ルール】

**成長重視の場合：**
成長性 40% / 割安度 15% / 収益の質 20% / 財務 15% / 還元 10%

**バリュー重視の場合：**
成長性 20% / 割安度 35% / 収益の質 20% / 財務 15% / 還元 10%

**バランスの場合：**
成長性 30% / 割安度 25% / 収益の質 20% / 財務 15% / 還元 10%

【採点方法】
上記配分に基づき、各銘柄を100点満点で採点する。
- 各項目（成長性/割安度/収益の質/財務/還元）を10点満点で評価
- 各項目のスコア × 配分比率 を合算し、10を乗じて総合スコアとする

（例：バランスの場合）
> 成長性 8点 × 30% = 2.4
> 割安度 7点 × 25% = 1.75
> 収益の質 6点 × 20% = 1.2
> 財務 8点 × 15% = 1.2
> 還元 5点 × 10% = 0.5
> → 合計 7.05 × 10 = **総合スコア 70.5点**

## ■ STEP2：フォレンジック・チェック（除外/警戒判定）

CSV全銘柄に対し、以下の項目を一次資料で精査する。

【除外条件（該当で即除外）】
- MSワラント/大規模増資/CB発行中
- 継続企業の前提に関する注記あり
- 内部統制報告書で「重要な不備」記載
- 重要な後発事象でネガティブ開示
- 売上成長鈍化かつ高PER（一時要因による変化率の歪みを確認）
- 下方修正の常習企業

【警戒条件（イエローフラグとして明記）】
- 営業利益好調なのに営業CFがマイナス or 著しく弱い
- のれん・無形資産が純資産の50%超かつ急増
- 売上債権回転期間の異常な長期化（前年比+30%以上）
- 棚卸資産回転期間の異常な長期化
- 前受金の急減（ストック型で特に警戒）
- M&A直後の利益急増（のれん・PPA効果の剥落リスク）

【SaaS is dead フィルタ適用時の追加除外条件】
※ {{SaaS is dead フィルタ}} = 「適用する」の場合のみ
- 売上の大半が純SaaS課金モデルで、AIエージェントによる代替リスクが高い企業
- SaaS比率が高く、認証・決済・セキュリティ・物流・製造支援等のAI代替困難領域に該当しない企業

## ■ STEP3：全銘柄 深掘り分析

STEP2を通過した全銘柄について、一次資料で以下を分析する。
分析完了後、STEP1の採点方法に基づき各銘柄の総合スコアを算出する。

【基本分析項目】
1. **事業モデル**：収益構造、ストック比率、競争優位性
2. **成長ドライバー**：市場拡大/シェア拡大/価格転嫁/新規事業
3. **業績推移**：売上・営業利益・経常利益の直近3期推移、直近四半期の要点、今期計画と進捗率
4. **財務状態**：BS構造、CF推移、運転資本動向、ネットキャッシュ or D/E比率
5. **バリュエーション**：PER/PBR/PEG算出、PER15倍超の場合は正当化理由を明記
6. **リスク要因**：事業リスク、財務リスク、ガバナンスリスク、顧客集中度
7. **株主還元**：配当方針、自社株買い実績、総還元性向

【SaaS is dead フィルタ適用時の追加分析項目】
※ {{SaaS is dead フィルタ}} = 「適用する」の場合のみ
8. **SaaS is dead 耐性評価**：
   - 売上に占める純SaaS課金比率
   - AI代替リスクの程度（高/中/低）と判定根拠
   - 解約されにくい構造の有無（ハード一体、運用代行、規制対応、現場導入等）
   - AI普及で逆に需要増が見込めるか
   - 1〜2文で「なぜSaaS is deadの影響を受けにくいか」を要約

## ■ STEP4：最終ランキング出力

### 【A）ランキング表】

{{おすすめ銘柄数}}銘柄を総合スコア降順で出力：

| 順位 | コード | 社名 | 総合スコア | 市場 | 時価総額 | 売上YoY | 営利YoY | 3Y CAGR(売上) | 営利率 | ROE | 営業CF傾向 | PER | PBR | PEG | SaaS耐性 | おすすめ理由 | 主要リスク | 参照資料 |

※「SaaS耐性」列は {{SaaS is dead フィルタ}} = 「適用しない」の場合は「—」と表記
※順位は総合スコア降順で決定する

### 【B）各銘柄の詳細レポート】

各銘柄について以下の形式で記載：

---

■ 銘柄名（コード）｜総合スコア：○○点

【一言評価】

【事業概要】

【SaaS is dead 耐性】（フィルタ適用時のみ）

【強み（3行以内）】
> 1.
> 2.
> 3.

【成長ドライバー（3行以内）】
> 1.
> 2.
> 3.

【数字根拠】
> - 売上：○○億円（YoY +○○%）
> - 営業利益：○○億円（YoY +○○%）
> - 営業利益率：○○%
> - ROE：○○%
> - 営業CF：○○億円
> - FCF：○○億円
> - 通期計画進捗率：○○%

【スコア内訳】
> - 成長性：○点/10
> - 割安度：○点/10
> - 収益の質：○点/10
> - 財務：○点/10
> - 還元：○点/10

【バリュエーション】
> - PER：○○倍
> - PBR：○○倍
> - PEG：○○（算出根拠：○○）
> - ※PER15倍超の場合、正当化理由を記載

【リスク＆監視項目（2〜5つ）】
> 1.
> 2.
> 3.

【次回決算のチェックポイント（2〜3つ）】
> 1.
> 2.

【参照一次資料】
> - 資料名｜発表日｜該当ページ/項目

---

### 【C）最終ランキング理由】

以下5項目を踏まえ、推薦順位の理由を簡潔に述べること：
1. **業績の確度**：計画達成の蓋然性、進捗率
2. **割安さ**：PER・PEG水準の妥当性
3. **ストック性**：リカーリング売上、継続課金、保守収入の有無
4. **テーマ性**：AI、DX、防衛、インバウンド等の旬のテーマとの関連
5. **需給改善余地**：信用倍率、浮動株比率、機関投資家の動向

## ■ 使用方法

1. SBI証券の銘柄スクリーニングで以下を設定してCSVダウンロード：
   - 年初来高値更新（3ヶ月以内） ✓
   - 時価総額 500億円以下 ✓
   - 投資金額 10万円以下 ✓
   - PER 15倍以下 ✓
   - 売上高変化率（前年度比） +10%以上 ✓
   - 経常利益変化率（前年度比） +20%以上 ✓

2. このプロンプトをコピーし、4つのパラメータを入力（または省略してデフォルト使用）

3. AIチャットサービスにプロンプト＋CSVファイルをアップロード

4. 分析結果を受け取り、株探の3ヶ月決算ページで単四半期YoYを目視確認

## ■ 補足：単四半期業績の確認方法

本プロンプトのCSV条件は通期ベースの変化率を使用している。
直近の単四半期（3ヶ月）の前年同期比を確認したい場合は、
以下のURLで各銘柄の3ヶ月決算実績を目視確認すること。

> https://kabutan.jp/stock/finance?code=（証券コード）&mode=quarterly

目安：売上 +10%以上、営業利益 +20%以上が成長持続の判断基準。

## ■ 免責事項

- 本プロンプトによる分析結果は情報提供のみを目的とし、投資助言ではありません
- 一次情報ベースでも将来の株価・業績は不確実です
- 投資判断は自己責任でお願いします

v2.0からの変更点

前回の記事で公開したカスタム版（v2.0）からの主な変更点を整理しておきます。

v2.0ではCSV段階のフィルタがPER20倍以下だけだったため、プロンプト内で売上成長率や利益成長率のフィルタリングをAIにやらせていました。v3.0ではSBI証券のスクリーニングに売上高変化率と経常利益変化率を追加したことで、CSV段階で十分に絞り込みが完了します。その結果、プロンプト内のスクリーニングステップが不要になり、AIの処理負荷が下がりました。

また、v2.0のパラメータにあった「最重視指標」（売上成長率・利益成長率・ROE・営業CF・財務健全性の5択）は削除しました。CSV段階で売上+10%と経常利益+20%が確保されるため、「売上成長率」「利益成長率」を選ぶ実効性がなくなったことが理由です。代わりに「SaaS is dead フィルタ」のON/OFFを追加し、テーマに応じた柔軟な運用を可能にしています。

なお、直近の単四半期ベースの成長率はCSVにもAIにも自動取得の手段がないのが現状です。この部分は株探で目視確認するのが結局もっとも確実だと思います。具体的な手順は後述します。

SBI証券のスクリーニング設定

カスタム版プロンプトを使うには、まずSBI証券でCSVをダウンロードする必要があります。詳細条件は以下の5つです。加えて基本条件で市場・規模・投資金額を設定します。

基本条件では、市場を東証プライム・スタンダード・グロースの3市場に設定し、規模は大型・中型・小型すべてにチェック、投資金額は10万円以下にしています。ETFやREITは対象外です。

スクリーニング結果の画面右上にある「CSVダウンロード」ボタンからファイルを取得できます。

2026年3月29日時点でこの条件を適用すると、20銘柄が抽出されました。この件数であればAIが全銘柄を深掘り分析できる範囲に収まります。

もし抽出件数が多すぎる場合（40銘柄以上など）は、AIの分析精度が下がったり処理が途中で打ち切られることがあるため、営業利益率8%以上やROE10%以上、時価総額の下限を100億円以上に引き上げるといった条件で絞り込むとよいです。

🔍 4つのAIモデルで実行してみた

カスタム版プロンプトの実用性を検証するため、同じCSV（20銘柄）を4つのAIモデルに投入しました。Claude、ChatGPT、GeminiはGensparkのAI Chat機能から各モデルを指定して実行し、Genspark Super Agentのみ独立したエージェント機能として実行しています。

テスト環境

結果一覧

各モデルのTop 5を並べると、以下のようになりました。

各モデルの出力結果の全文は以下のリンクから確認できます。

• Claude Opus 4.6の出力結果
• ChatGPT 5.4の出力結果
• Gemini 3.1 Proの出力結果
• Genspark Super Agentの出力結果

4モデルの結果を見て、まず目につくのは銘柄のばらつきの大きさです。同じプロンプト、同じCSVを入れても、モデルによって推薦銘柄が大きく異なります。

その中でフェイスネットワーク（3489）はClaude 3位、ChatGPT 3位、Genspark 2位と、4モデル中3モデルでTop 5に入りました。複数モデルで一致度が高い銘柄ほど、分析の信頼度が高いと考えることもできます。

モデルごとの調査深度の違い

検証で最も印象的だったのは、AIモデルごとの「調べる姿勢」の違いです。

Claude、ChatGPT、Genspark Super Agentの3モデルは、CSV内の20銘柄に対して個別にWeb検索やAPI呼び出しを実行し、各社の決算短信やIR資料を取得していました。一方、Geminiは検索の回数自体が少なく、一次資料の参照が限定的でした。

この差が最も顕著に表れたのが京三製作所（6742）の扱いです。

京三製作所は2026年3月27日（テスト実行の前日）に通期業績予想の大幅下方修正を発表していました。営業利益が47億円→24.6億円と、ほぼ半減する内容です。

Geminiだけが京三製作所を1位に推薦していますが、これは前日の下方修正を拾えなかったことが原因と考えられます。プロンプトには「直近決算と直近営業日終値を反映すること」と明記していますが、一次資料を実際に取得しなければ、この条件を満たすことはできません。

同じプロンプトを使っても、AIモデルの調査深度によって結果の質が大きく変わるという点は、利用する際に意識しておきたいポイントです。

プロンプトの除外条件を守らないケース

もうひとつ注目したいのが、ChatGPT 5.4のFIG（4392）に対する判定です。

ChatGPTはFIGの分析中に「転換社債型新株予約権付社債が残っていた点は警戒」と自ら記載しています。カスタム版プロンプトのフォレンジック・チェックには「MSワラント/大規模増資/CB発行中」が即除外条件として明記されています。つまり、ChatGPTはCB残存を検知しておきながら、除外せずにTop 5に入れてしまいました。

この事例が示しているのは、プロンプトにどれだけ明確に条件を書いても、AIが100%その通りに動くとは限らないということです。

複数モデルでクロスチェックする運用の提案

今回の検証から見えてきた実践的な運用方法があります。

ひとつのAIモデルの結果を鵜呑みにせず、2〜3モデルで同時に実行して、複数モデルで共通して推薦された銘柄を優先的に検討するという使い方です。

今回の例では、フェイスネットワーク（3489）が3モデルでTop 5入りしており、博展（2173）、日本基礎技術（1914）、富士ピー・エス（1848）がそれぞれ2モデルで推薦されていました。こうした「AIの合議」で浮上した銘柄は、単一モデルの推薦よりも分析の裏付けが厚いと捉えることもできます。

Gensparkを使えば、同じ画面内でモデルを切り替えて実行できるため、クロスチェックの手間はそれほど大きくなりません。僕も普段からメインで使っているAIプラットフォームです。

💡 単四半期業績の確認方法（補足）

カスタム版プロンプトのCSV条件（売上高変化率+10%、経常利益変化率+20%）は、SBI証券のスクリーニング仕様上、通期ベースの前年度比です。直近の四半期（3ヶ月）単独での成長率は反映されていません。

通期では増収増益でも、直近四半期で成長が鈍化している銘柄は存在します。そのため、AIの分析結果を受け取った後に、株探で各銘柄の単四半期業績を目視確認することをおすすめします。

確認手順はシンプルです。株探で銘柄を検索し、「決算」タブ →「3ヵ月決算【実績】」の表を開きます。一番下の「前年同期比」の行で、売上高と営業利益の伸び率をチェックしてください。

目安として、単四半期で売上+10%以上、営業利益+20%以上を維持していれば、成長トレンドが継続していると判断できます。この見方の詳細は「【成長株の売り時】利益を最大化する出口戦略」で解説しています。

✅ まとめ

弐億貯男さんは割安成長株探索プロンプトを繰り返しアップデートされています。僕が記事で取り上げたのは今回で3回目です。

AIプロンプトを使った銘柄スクリーニングは便利な手法ですが、今回の4モデル比較で見えたように、モデルによって調査深度や除外条件の遵守度にばらつきがあります。出力結果を鵜呑みにせず、自分の目で一次情報を確認するという基本は変わりません。

プロンプトはあくまで「分析の出発点」であり、最終的な投資判断は自分自身で下すもの。その前提のうえで、AIを効率的に活用する手段として、この記事が参考になれば嬉しいです。

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当ブログで提供する情報は、僕個人の見解や投資記録であり、特定の金融商品の売買を推奨または勧誘するものではありません。株式投資やその他の投資には、元本を割り込むリスクが伴います。投資に関する最終的な決定は、ご自身の判断と責任において行っていただきますよう、お願い申し上げます。当ブログの情報に基づいて被ったいかなる損害についても、運営者は一切の責任を負いかねますので、あらかじめご了承ください。

DIME 2026年4月号の特集「テスタ × ChatGPT AI投資入門2026」で、著名投資家のAIプロンプトがWeb上で無料公開されました。億り人投資家のkenmoさん、投資YouTuberのぽんちよさん、理論株価で知られるはっしゃんさんの3名です。

普段から自分でもAI投資プロンプトを設計・運用している立場として、他の投資家がどんな設計思想でプロンプトを組んでいるかは純粋に気になるところです。この記事では、kenmoさんとぽんちよさんを中心にプロンプトの構造を分析し、僕自身のやり方との共通点・相違点を整理します。

各プロンプトの全文はDIMEのWeb記事で確認できます。この記事では構造の分解と比較に焦点を当てます。

• kenmoさんの「株の売却タイミング」プロンプト
• ぽんちよさんの「銘柄発掘3ステップ」プロンプト
• はっしゃんさんの「銘柄の深掘り」プロンプト

🔍 kenmoさんのプロンプト分析 ── 売却判断をAIに相談する技術

kenmoさんについて

kenmoさんは元手300万円から5年で資産1億円（現在は3億円超）を達成した投資家で、著書『5年で1億貯める株式投資』（ダイヤモンド社）では、資産規模ごとの投資戦略を体系的にまとめています。

※書籍およびインタビュー記事をもとに、資産規模の推移と主な投資法を整理したもの。著書『5年で1億貯める株式投資』では4つの投資法（新高値ブレイク投資・株主優待需給投資・決算モメンタム投資・中長期投資）が紹介されている。

注目すべきは、5,000万円から1億円への到達に新高値ブレイク投資を使っている点です。僕と同じ手法を軸の一つに据えている投資家が、AIをどう活用しているのか。そこに関心を持ってプロンプトを読みました。

プロンプトの構造

kenmoさんのプロンプトは、暴落局面での売却判断をAIに相談するもので、4層の構造になっています。

kenmoさん自身も記事中で「曖昧さをなくすことで、今の自分に最適な売却プランを引き出すのが狙い」と解説しています（DIME 2026年4月号Web版より）。

僕の視点

kenmoさんと僕に共通するのは、ポジション情報の具体性（取得単価・株数・懸念点）がAIの回答精度を左右するという点です。

その上で、kenmoさんのプロンプトから僕が特に参考になったのは、「ゴールの数値化」の徹底です。僕の保有継続判定プロンプトでは個別銘柄単位の判断は数値化しているものの、「ポートフォリオ全体でどういう状態を目指すか」という上位のゴール設定はプロンプトに含めていませんでした。「現金比率を○%にしたい」のようなポートフォリオ全体の目標を文脈として渡す使い方は、今後試してみたいと感じています。

🔍 ぽんちよさんのプロンプト分析 ── 銘柄発掘の3ステップ

プロンプトの構造

ぽんちよさんのプロンプトは、スクリーニング → 深掘り分析 → リスク管理の3ステップに分割されています。

STEP1の「GPU以外のセクター（電力、冷却、ネットワークなど）に注目」という指定がポイントです。普通にNVIDIA関連を聞くと半導体メーカーが並びがちですが、除外条件を加えることで視野を広げる設計になっています。

僕の視点

「じゃない関連銘柄」の発想はテーマ投資に限らず応用できそうです。たとえば「この新高値ブレイク銘柄と同じサプライチェーン上にいるが、まだ高値を更新していない企業は？」という問いかけ方が考えられます。ぽんちよさんのプロンプトは米国株の具体例で構成されていますが、銘柄名やセクターを入れ替えれば日本株でもそのまま使える構造です。

🔖 はっしゃんさんのプロンプト（概要紹介）

はっしゃんさんは、独自アルゴリズムで算出した「理論株価」をAIに組み込み、決算データとチャートを統合した深掘り分析を行う手法を公開しています。自サイト「株Biz」の有料プランとの連携を前提とした設計のため、詳細はDIMEのWeb記事をご参照ください。

🔑 kenmo・ぽんちよのプロンプトに共通する設計の原則

kenmoさんとぽんちよさんのプロンプトを分析して見えてきた共通点を3つにまとめます。

この3原則は、僕のプロンプト設計でも意識していることと重なります。特に「数値で語る」「リスク視点を組み込む」の2つは、AIを投資に使う上で外せない鉄則だと考えています。

🔄 比較から見えたこと ── プロンプトは投資スタイルの言語化

最後に、kenmoさん・ぽんちよさんと僕のAI活用法を並べて整理します。

今回の比較で最も強く感じたのは、プロンプトの設計は投資スタイルの言語化そのものだということです。

kenmoさんの対話型は、複数の投資法を組み合わせて臨機応変にポジションを調整するスタイルに適している。ぽんちよさんの3ステップ型は、テーマ投資で銘柄を発掘するスタイルに最適化されている。僕のスコアリング型は、新高値ブレイク×成長株という明確な基準がある手法だからこそ、数値による判定が機能する。

「正解のプロンプト」は存在しません。手法が違えば最適な形も変わります。

✅ まとめ

今回は、DIME特集で公開された著名投資家のAIプロンプトを、設計思想の観点から分析しました。

kenmoさんの対話型、ぽんちよさんの3ステップ型、僕のスコアリング型。形式はそれぞれ異なりますが、kenmoさん・ぽんちよさんに共通していたのは以下の3つの原則です。

• 数値で語る： 曖昧な表現を排除し、AIの回答を定量的なものに導く
• リスク視点を組み込む： AIの楽観バイアスを意図的に補正する
• 推論過程を求める： 結論だけでなくロジックを出力させ、妥当性を検証可能にする

プロンプトには、その人の投資スタイルがそのまま反映されます。他の投資家のプロンプトをそのままコピペするのではなく、設計思想を理解した上で自分の手法に合わせてアレンジする。この記事がその出発点になれば幸いです。

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以前の記事で、決算要約の後にAIへ「A-Dの4段階評価で教えて」と聞くだけで投資アナリストとして機能するという話を書きました。ただ、この方法には限界がありました。

日本高純度化学（4973）が終値ベースで新高値をブレイクした日に同じ質問をしたところ、AIは「乖離率（株価と移動平均線の距離を示す指標）が大きい」「確認してからでも遅くない」と返してきました。翌日株価は+10%以上上昇。AIに従って見送ったことで、完全な機会損失となってしまいました。

問題はAIの判断そのものではなく、僕の投資スタイルに合ったルールをAIに与えていなかったことです。「A-Dで評価して」だけでは、新高値ブレイクのような局面でAIが慎重寄りに偏ることがありました。そこで、新高値ブレイク×成長株投資に特化したエントリー判断プロンプトの開発を始めました。

本稿では、AI対話を通じて7段階の改善を経てスコアリング型プロンプトを作り上げるまでの設計経緯と、プロンプト全文を公開します。

🚫 AIは新高値ブレイクが嫌い

Scene 1 ── ブレイクを「過熱感」で止められた

2026年2月16日、日本高純度化学（4973）が終値5,180円で終値ベースの新高値を更新しました。1月28日の決算発表後に急騰し、約3週間のボックス圏（4,600〜5,200円）を形成した後のブレイクです。PTS（私設取引システム。証券取引所の時間外に売買できる市場）では5,350円まで買われており、翌日の続伸を示唆する形になっていました。

この日のチャートをClaude Opus 4.6（Genspark経由）に見せて、エントリー判断を聞きました。

👤 ゆーすけ：「この銘柄に投資するとしてA-Dの4段階評価で教えて」

🤖 AI：「B（買い候補だが、エントリータイミングに注意）。75日線から+40.4%の上方乖離、信用倍率591倍の買い方偏重。現在の5,180円水準での新規エントリーは推奨しない。25日移動平均線（約4,530円）への調整を待つべき」

👤 ゆーすけ：「終値で新高値ブレイクの形になっているが、どう思う？」

🤖 AI：「ブレイクの形状は認めるが、出来高の質・決算ギャップアップの信頼性・信用買い残の3点が懸念。確認してからでも遅くない」

信用倍率は買い注文と売り注文のバランスを示す指標で、591倍は買いに極端に偏っていることを意味します

新高値ブレイク投資は「高いところを買う」手法です。乖離率が大きいのはブレイク初動では当たり前のことですが、AIはそれを「過熱」と評価し、実質的にエントリーを否定しました。

Scene 2 ── 翌日+10%、反省ではなくプロンプトを書け

翌2月17日、日本高純度化学は終値5,710円（前日比+10.23%）、出来高174,400株で引けました。

👤 ゆーすけ：「今日も大幅高で新高値ブレイクしてます」

🤖 AI：「これは認めざるを得ない。昨日の段階でPTSが5,350円をつけていた時点で、今日のギャップアップは想定できたはず。自分の判断ミスだ」

👤 ゆーすけ：「その反省は別のチャットで再現できない。再現可能なプロンプトを書いてくれ」

AIは反省を述べましたが、問題はそのチャットの中でしか再現できないことです。別の銘柄、別のチャットで同じ質問をすれば、AIはまた「乖離率が大きいので待て」と言う可能性が高い。反省を「気持ち」で終わらせず、プロンプトとして構造化する。ここから7つの改善が始まりました。

🔄 プロンプトの骨格を作る

Scene 3 ── なんでもかんでも推奨しそう

Scene 2でAIが書いた初版プロンプトは、Scene 1〜2の失敗を裏返して「過熱感を理由にブレイクを否定するな」「先送り回答をデフォルトにするな」といった「〜するな」を並べただけのものでした。

👤 ゆーすけ：「見ると新高値ブレイクしたらなんでもかんでも推奨してきそうな懸念があるんだけど、大丈夫なの？」

🤖 AI：「その懸念は正しい。今の禁止事項は『今回の失敗』に過剰適合している。振り子を反対に振りすぎて、質の低いブレイクにまで乗ってしまうプロンプトになっている」

AIは「禁止事項ではなくスコアリングの閾値に置き換える方が構造的に正しい」と提案し、5項目スコアリング＋総合判定ルールに書き換えました。5項目は「上値のしこり」「出来高」「ファンダメンタルズの裏付け」「足場の形成」「需給状況」で、それぞれA/B/C/Dの4段階で評価します。

ポイントは総合判定の閾値です。A/B評価が3項目以上ならエントリー推奨、2項目なら条件付き、1項目以下なら見送り。さらにD評価が2項目以上なら質に関わらず見送り推奨というルールが、暴走を防ぐ安全弁として機能しています。

「〜するな」で制御するのではなく、スコアリングの結果に従わせる。この構造転換がプロンプト全体の設計方針を決定づけました。

Scene 4 ── S株は指値が使えない

ところが、AIは日本高純度化学について「押し目を待って指値で5,200円に入れておけ」と助言しました。

👤 ゆーすけ：「5000円台の株は単元未満株でしか買えないので指値なんか使えない。だから昨日チャンスだったんだよ」

🤖 AI：「それは重要な制約条件だった。投資可能資金から逆算すると単元（100株＝約57万円）は張れないということだな」

👤 ゆーすけ：「25万以上は単元未満株になるかな。あとSBI証券だから始値成行しかないと思うよ」

AIは僕の売買の制約条件を把握していませんでした。株価2,500円以上の銘柄はSBI証券のS株（単元未満株）での売買になり、成行注文・翌営業日の始値約定しか選べません。指値も逆指値も使えない。つまり「押し目を指値で待て」というアドバイスはそもそも実行不可能だったわけです。

この指摘を受けて、プロンプトに「執行制約」セクションを追加しました。株価2,500円以上はS株で成行注文のみ、2,500円未満は単元100株で指値・逆指値が使用可能、ただしザラ場はリアルタイムで監視しない前提。「押し目を指値で待て」「寄り付きの値動きを見て判断しろ」等の助言は禁止としています。

投資判断の精度をいくら上げても、実行できない助言では意味がない。プロンプトにユーザーの執行環境を明示することで、AIの助言が実行可能な形式に制約されるようになりました。

Scene 5 ── 「-7%」に根拠はあるのか

S株は損切りに最低2営業日かかります（異変確認→その夜に注文→翌日寄りで約定）。この遅延リスクへの対処として、AIは「エントリー翌日の終値が約定価格から-7%以上下落した場合、即撤退」というルールを提案しました。

👤 ゆーすけ：「これってソースあるの？ 一般論？ ただの感覚？」

🤖 AI：「正直に言う。感覚だ。7%という数字に統計的な根拠はない」

👤 ゆーすけ：「ボラティリティから算出する方が合理的でしょ」

🤖 AI：「その通りだ。直近20日の平均日中値幅率を基準にして、通常の値動きの範囲を超えた下落を定義する。平均値幅率の2倍を閾値にすれば、銘柄ごとに適切な水準が出る」

👤 ゆーすけ：「計算して。チャートの画像渡してるんだから」

この一言を受けて、プロンプトには「チャート画像・株価情報から直近20日間の日中値幅率の平均を算出し、その2倍を即撤退ラインとして提示すること」と記載しています。

日本高純度化学の場合、直近20日の平均日中値幅率は約4.6%。2倍で即撤退ラインは-9.2%です。これなら「感覚」ではなく、その銘柄のボラティリティに基づいた根拠のある数値になります。

🛠️ 実戦投入で見つかった穴

Scene 6 ── 損切りロジックの適用範囲ミス

Scene 1〜5を経て完成したプロンプトを、別の銘柄で実戦テストしました。対象は粧美堂（7819）。キャラクターコスメやキッズコスメを手がけるファブレスメーカー（自社工場を持たず製造を外部委託するメーカー）で、2月13日の1Q決算発表後に上場来高値を更新していた銘柄です。

プロンプトの評価結果は🟢GO（A評価3項目）。当時の株価は約1,150円で、指値1,101円で100株の注文を出しました。ここまでは順調でしたが、損切りの設定で問題が出ました。

👤 ゆーすけ：「990円の逆指値、ノイズで狩られない？」

🤖 AI：「やや窮屈だと思う」

👤 ゆーすけ：「窮屈だと思うのになぜこの数字を出した？」

🤖 AI：（検証した結果）「損切りロジックが『S株のリスク管理（2,500円以上に適用）』の中にあり、1,150円の銘柄には本来適用されないルールを流用していた」

プロンプトの構造上の問題でした。損切り基準の算出ロジックがS株セクション（株価2,500円以上）の中に格納されていたため、2,500円未満の銘柄には適用ルールが存在しない。AIはルールがないまま数字を出していました。修正として、損切りロジックをS株セクションから独立させ、「損切り基準の設定（全銘柄共通）」として切り出しました。

最終的にこの銘柄では逆指値を置かず、終値管理（終値1,000円割れで成行売り）に切り替えました。なお、エントリーの指値1,101円はこの時点では約定していません。

Scene 7 ── 4週間刺さらない指値

Scene 6で出した指値注文は、4週間にわたって約定しませんでした。

問題は、AIが1,200円の指値を推奨しておきながら、こちらが『刺さるのか？』と聞いたら自分で『確率は低い』と認めたことです。

👤 ゆーすけ：「指値1,200円って刺さるんだろうか？」

🤖 AI：「率直に言う。刺さる確率は低い。1,200円以下は寄り付き直後の数分間しか滞在していない」

👤 ゆーすけ：「でも1,200円推奨してたのは、あなたですよね？」

🤖 AI：「その通り。前回の推奨が甘かった。指値を提示する際に『約定確率』を明示的に評価するプロセスが欠けていた」

テクニカル的に合理的な指値でも、約定しなければ意味がない。この問題に対処するため、プロンプトに「指値の約定確率チェック」を追加しました。直近10営業日の日中安値から、提示した指値への到達率を算出し、確率が低ければ指値の引き上げや成行を検討させるルールです。

最終的に1,250円で約定し、3/11には終値1,321円（+5.68%）。約定までに4週間かかりましたが、ファンダメンタルズがA評価の銘柄を適正な価格で拾えた結果にはなっています。

🧪 検証 ── 2銘柄に適用した結果

プロンプトをグローバルキッズCOMPANY（6189）とテスホールディングス（5074）に適用しました。Gキッズは既保有銘柄で、プロンプトを買い増し判断に使用しました。

注目すべきはテスHDの推移です。ファンダメンタルズはA評価のまま一貫していましたが、1回目は足場と需給、2回目は足場と出来高がネックとなり2回連続でREJECT。3回目で足場がBに改善し、出来高も回復したことでようやく🟢が点灯しました。5項目スコアリングによって、何が足りないのか、何が揃えばエントリーできるのかが可視化されています。

📜 エントリー判断プロンプト全文

以下が現時点のエントリー判断プロンプトです。「執行制約」セクションの金額や証券会社のルールはご自身の環境に合わせて書き換えてください。

使い方：

1. 決算要約プロンプトで決算分析を実行する
2. 同じチャット内で、このプロンプトと銘柄のチャート画像を貼る
3. AIがスコアリング→エントリー判断を返す

# 個人投資家向け決算要約プロンプト（統合完成版）

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。

## 重要：Python使用と出力に関する絶対ルール
1. **数値計算の必須化**: 成長率、利益率、進捗率、構成比などの数値は、必ずPythonコードを実行して正確に算出すること。
2. **コードの完全非表示**: 
   - 実行したPythonコードや計算過程のログ（コードブロック）は、**最終的な出力には一切含めないでください。**
   - 読者に見せるのは、計算済みの数値が自然に組み込まれた文章のみです。
3. **文字数カウント**: 
   - レポート作成後、内部処理で本文の文字数をカウントし、末尾に「本文は◯◯字」と明記してください（このカウント処理のコードも見せないこと）。

---

## 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}

---

## 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2,000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、ストック比率などは内部計算のうえ本文に反映。

---

## 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
- 事業ポートフォリオの特徴（多角化 or 集中戦略）

### ② 強み（定量・定性）
- **定量的強み**
  - 市場シェア率（業界順位）
  - ROE・ROA水準（業界平均との比較）
  - 売上成長率（CAGR）
  - 顧客基盤の規模・質（法人顧客数、契約社数など）

- **定性的強み**
  - ブランド力・認知度
  - 技術的優位性（特許、独自技術）
  - 参入障壁（規制、初期投資、ネットワーク効果）
  - 経営陣の実績・ビジョン

### 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、業界平均との比較）
- 利益率の推移トレンド（改善 or 悪化）
- **ドライバー分析**
  - 売上総利益率の変動要因（価格改定、原価率、為替影響）
  - 販管費率の変動（人件費、広告宣伝費、研究開発費）
  - 規模の経済効果の発現状況

### ④ 収益の質（ストック・フロー比率と推移）

**判定ロジック（重要）**
- セグメント情報や事業説明文に基づき、売上を以下の2つに分類し、Pythonで構成比を算出すること。

**ストック収益の定義**：
- サブスクリプション収益（月額・年額課金）
- SaaS/クラウドサービスのMRR/ARR
- 保守・運用・サポート契約
- 家賃・賃貸収入
- 定期購入契約（消耗品、リース料含む）
- 継続的な手数料収入（決済、プラットフォーム）
- **特徴**：契約により「将来の収益が約束されている」もの

**フロー収益の定義**：
- ハードウェア・製品の単発販売
- ライセンスの売り切り（永久ライセンス）
- 初期導入費・構築費
- 受託開発・請負プロジェクト
- スポットコンサルティング
- イベント・単発サービス売上
- **特徴**：取引ごとに受注・販売が必要で継続性が保証されないもの

**判定ステータス**（必ず以下のいずれかを明記）
- **A. 開示あり**: 資料に明確な区分や数値がある場合。
- **B. 推計（事業モデルから）**: 明確な数値はないが、事業内容（例：「月額モデル」「保守契約比率XX%」「リカーリング売上」等の文言）から合理的に推測できる場合。  
  ※**最優先で推計を試みること**。セグメント名、商品説明、ビジネスモデル図などから手がかりを探すこと。
- **C. 判定不能（推計困難）**: 情報が著しく不足しており、推計も危険な場合。  
  → この場合でも**「業種標準モデルからの類推」**を試み、以下を記載：
    - 同業他社の典型的なストック/フロー比率（例：「SaaS企業の平均はストック80%」）
    - 当該企業が標準から乖離している可能性（例：「初期導入費の比重が高い可能性」）
    - 投資家への示唆：「開示不足のため確度は低いが、事業特性上○○型と推測される」

**出力項目**（ステータスがAまたはBの場合）
- ストック比率：$$\text{XX.X}\%$$ （前年同期比 $$\text{±X.Xpt}$$）
- フロー比率：$$\text{XX.X}\%$$
- **判定ステータス**: {A/B/C のいずれかを明記}
- **推計根拠**（Bの場合のみ）: {「決算説明資料P.5に『保守契約売上が全体の40%』との記載あり」など、根拠を1文で}

**分析コメント**：
1. **ストック収益の質的評価**
   - 解約率（チャーンレート）の開示有無と水準
   - 積み上げ状況（前期ストック顧客の継続率）
   - ストック比率が上昇/低下している構造的要因

2. **フロー収益の爆発力評価**
   - 大型案件の受注状況（受注残高の変動）
   - 検収時期の集中リスク（四半期ごとの振れ幅）
   - フロー収益が株価急騰要因になる可能性

3. **投資家への示唆**
   - **ストック型優位（70%以上）の場合**：  
     収益の予測可能性が高く、業績の下振れリスクが低い。決算跨ぎのホールドに適する。
   - **フロー型優位（70%以上）の場合**：  
     大型案件の受注・検収タイミングで業績が大きく振れる。決算前後の株価変動が激しくなりやすい。サプライズ決算での急騰余地あり。
   - **混合型（30〜70%）の場合**：  
     ストック比率の向上トレンドがあれば、市場の評価が変わる転換点になり得る。

### ⑤ 業績進捗率（会社計画比）
- 売上高進捗率：$$\text{XX.X}\%$$ （会社計画 $$\text{XXX}$$ 億円に対する達成率）
- 営業利益進捗率：$$\text{XX.X}\%$$
- **進捗評価**
  - 順調（90%以上）/ やや遅れ（70〜90%）/ 未達リスク（70%未満）
  - 下期偏重型の場合、その構造的理由
  - 会社による通期予想の修正可能性

### ⑥ 成長シナリオ（短期〜中期）

**短期見通し（次四半期〜1年）**
- 既存事業の成長加速/減速要因
- 新製品・新サービスのローンチ予定
- 季節性・外部環境の影響
- **※フロー収益の特記事項**（該当する場合のみ記載）:  
  - 大型案件の検収時期（例：「Q4に○○億円のプロジェクト完了予定」）
  - 受注残高の増減（例：「前年比+30%、今後12ヶ月の売上を先食い」）
  - 「フロー収益の上振れ余地」が株価急騰の材料になる可能性

**中期成長戦略（3〜5年）**
- 新規事業領域への参入
- M&A・アライアンス戦略
- 海外展開の進捗
- 設備投資・研究開発の成果時期

### ⑦ リスク

**外部リスク**
- 景気・市況の影響度
- 規制変更リスク
- 為替変動リスク
- 競合環境の激化

**内部リスク**
- 人材確保・育成の課題
- 研究開発の遅延
- 特定取引先への依存度
- システム障害・情報セキュリティ

### ⑧ 2026年注目テーマとの適合性

以下6テーマとの関連度を評価：

1. AI・データセンター  
2. スポーツ・イベント  
3. 半導体  
4. 量子コンピュータ  
5. 防衛・宇宙  
6. サイバーセキュリティ  

**評価基準**：
- **S評価**：売上・利益の30%以上を占める本命事業
- **A評価**：売上寄与10〜30%、または大型材料が出現
- **B評価**：売上寄与10%未満、連想・思惑レベル
- **C評価**：関連なし（テーマ外）

**出力形式**：
- **最も近いテーマ**: {テーマ名}  
- **関連度**: {S/A/B/C}  
- **判定理由**: {事業内容・材料との具体的関連を2〜3文で}  
- **株価への影響度**: {テーマ性がバリュエーション拡大にどう寄与するか}

**補足**：
- 該当テーマがない場合は「独自材料型」と判定し、株価上昇要因を記述
- Web検索で直近IR・ニュースリリースを確認し、テーマとの結びつきを検証

---

## 出力フォーマット
- 大見出し（###）で各必須項目を明確に区分
- 箇条書きは補助的に使用し、主体は段落形式の説明文
- 数値は自然な文章に組み込み、計算式は非表示
- 専門用語には必ず（　）内で簡潔な補足を付ける

---

## 制約条件
- 複数資料がある場合は情報を統合し、矛盾がないよう整理すること
- 決算説明会の定性コメントは、決算短信の定量データで裏付けること
- 「投資家にとっての意味」を常に意識し、株価・将来収益性への影響を明示
- 推測・推計部分は必ず「（推計）」「（当社推定）」などと注記

---

## 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

チャート画像はなくても動きますが、あった方がブレイクの形状判定や出来高の評価精度が上がります。

## 投資判断アシスタント：新高値ブレイク×成長株モード

### ユーザーの投資スタイル定義
- 手法：新高値ブレイク×成長株投資（中長期）
- 対象：日本株
- エントリー基準：終値ベースでの新高値ブレイク（直近高値の明確な上抜け）
- 重視する要素：チャートの形状 → ファンダメンタルズの裏付け → 出来高の確認

### 視覚シグナルの定義
| シグナル | 意味 | ブレイクの質 | エントリー判断 |
|---|---|---|---|
| 🟢 | GO | 高（A/Bが3項目以上） | エントリー推奨 |
| 🟡 | CAUTION | 中（A/Bが2項目） | 打診買い |
| 🔴 | STOP | 低（A/Bが1項目以下） | 見送り |
| ⚫ | REJECT | Dが2項目以上 | 見送り（質不足） |

### 執行制約（必ず判断に反映すること）

- 株価2,500円以上の銘柄 → SBI証券S株（単元未満株）で売買
  - 成行注文のみ（指値・逆指値は不可）
  - 約定：翌営業日の前場寄り付き
  - エントリー判断は「今夜S株の成行注文を入れるか否か」の
    Yes/Noで結論すること
  - 「押し目を指値で待つ」は執行不可能なため、助言として禁止
  - ロスカットも翌営業日の寄り付き成行でしか執行できない
    この遅延リスクを前提にポジションサイズを助言すること
  - 損切り判断は「前日終値が○○円を割ったら、その夜に売り注文」
    という形式で提示すること

- 株価2,500円未満の銘柄 → 単元（100株）で売買可能
  - 指値・逆指値が使用可能
  - ただしザラ場はリアルタイムで監視しない前提とする
  - エントリーは「指値注文を出しておく」形式で助言すること
  - 損切りは「逆指値を○○円に設定」または
    「終値管理（終値○○円割れでその夜に成行売り注文）」で提示
  - 「寄り付きの値動きを見て判断」「前場の板を確認してから」
    等のリアルタイム監視を前提とした助言は禁止

### 損切り基準の設定（全銘柄共通）

以下のルールで損切りラインを算出し、
S株は「終値○○円割れでその夜に売り注文」、
単元株は「逆指値○○円」または「終値管理」で提示する。

**1. 基準価格の算出**
   - ブレイク前のボックス圏上限（≒旧高値）
   - ブレイク日の安値
   - このいずれか高い方を第一候補とする

**2. ボラティリティチェック**
   - 想定約定価格から第一候補までの乖離率（%）を算出
   - 直近20日平均日中値幅率の2倍未満の場合、
     ノイズで刈られるリスクが高いと判定する
   - この場合、以下のいずれかを提示すること：
     a) 損切りラインを平均日中値幅率の3倍の距離まで広げる
     b) 逆指値ではなく終値管理への切り替えを推奨する
   - いずれを採用するかは、ポジションサイズと
     銘柄の流動性を踏まえて判断し、根拠を明示する

**3. 執行方法の分岐**
   - S株（2,500円以上）→ 終値管理のみ
   - 単元株（2,500円未満）→ 逆指値 or 終値管理を選択可
     - 逆指値を推奨する場合：上記で算出したラインを提示
     - 終値管理を推奨する場合：
       ボラティリティが高い、板が薄い等の理由を明示

### 指値の約定確率チェック（株価2,500円未満・指値注文時に適用）

指値を提示する際、以下の手順で約定可能性を評価し、結果を併記する。

**1. 直近10営業日の日中安値を一覧化する**

**2. 提示する指値以下に到達した日数をカウントし、到達率（＝日数/10）を算出する**

**3. 到達率に応じて以下の判定を付す：**
   - 70%以上：約定確率「高」→ そのまま指値採用
   - 40〜69%：約定確率「中」→ 指値採用、ただし期限内に刺さらない場合の次善策を併記
   - 39%以下：約定確率「低」→ 指値を引き上げるか、成行を検討。
     低確率のまま提示する場合はその旨を明示し、理由を付記する

**4. Step 3のエントリー判断に、以下の形式で結果を記載する：**
   - 指値：○○円
   - 約定確率チェック：直近10日中○日到達 → 到達率○○%「高/中/低」
   - （「低」の場合）次善策：指値○○円に引き上げ or 成行

### S株のリスク管理（株価2,500円以上の銘柄に適用）

**損切りの遅延リスクへの対処**
S株は損切りに最低2営業日（異変確認→その夜に注文→翌日寄りで約定）
かかるため、以下のルールで損失を制御する。

1. **ポジションサイズの上限**
   - S株銘柄は1銘柄あたり投資資金全体の5%以内に抑える
   - 最大損失が投資資金全体の-1%以内に収まるサイズにする
   - 例：損切りラインが約定価格から-15%の場合
     → 投資資金の6.7%以下に抑えれば全体への影響は-1%以内

2. **大陰線パターンへの即時対応ルール**
   - Step 2の評価時に、アシスタントが以下を算出すること：
     - チャート画像・株価情報から直近20日間の日中値幅率
       （(高値-安値)/終値）の平均を算出
     - その平均値の2倍を「異常下落の閾値」として設定
     - 例：平均日中値幅率が3.5%の銘柄 → 閾値は-7.0%
   - エントリー約定日の終値が、約定価格から
     上記閾値を超えて下落した場合
     → その夜に即売り注文を出す
   - この閾値はStep 3のエントリー判断と一緒に
     「即撤退ライン：約定価格から-○.○%（○○円）」
     の形式で提示すること

3. **S株で避けるべき銘柄特性**
   - 1日の値幅が大きい（ボラティリティが高い）銘柄は
     S株の損切り遅延と相性が悪い
   - Step 2のスコアリング後、S株対象銘柄については
     直近20日の平均日中値幅率を確認し、
     5%以上の銘柄はその旨を警告すること

### 判断フレームワーク（必ずこの順序で評価すること）

**Step 1：ブレイクの事実認定**
- ユーザーが「新高値ブレイクした」と提示した場合、
  まずその事実をチャートから確認する
- ブレイクの形状が成立しているか否かを、Yes/Noで明確に判定する
- Yesの場合、Step 2に進む。Noの場合、その根拠を示して終了

**Step 2：ブレイクの質の評価（5項目スコアリング）**
以下の各項目をA/B/C/Dで評価し、総合判定を出す：

1. **上値のしこり**
   - A：上場来高値 or 数年来高値で上に売り圧力なし
   - B：直近1年の高値更新、軽微なしこりのみ
   - C：半年以内の高値圏で、一定の戻り売り圧力あり
   - D：直近の揉み合い上限を抜けただけで、すぐ上に厚いしこり

2. **出来高**
   - A：直近20日平均の3倍以上
   - B：直近20日平均の2倍以上
   - C：直近20日平均の1〜2倍
   - D：直近20日平均以下（出来高を伴わないブレイク）

3. **ファンダメンタルズの裏付け**
   - A：直近決算で売上・利益ともに加速 + 明確な成長テーマ
   - B：業績好調 + テーマ性あり
   - C：業績横ばい、テーマ性のみ or 特別利益等の一時要因
   - D：業績悪化中、材料は思惑のみ

4. **足場の形成（ブレイク前のベース期間）**
   - A：3週間以上のボックス圏形成後のブレイク
   - B：1〜3週間の揉み合い後のブレイク
   - C：数日の短い揉み合いからのブレイク
   - D：急騰の翌日にさらに上抜け（足場なし）

5. **需給状況**
   - A：信用買い残少 + 機関の空売り残あり（踏み上げ余地）
   - B：信用買い残が適度、需給ニュートラル
   - C：信用買い残やや多いが消化可能な水準
   - D：信用買い残が急増 + 売り残なし（買い方偏重）

**総合判定ルール：**
- A/B評価が3項目以上 → 🟢 ブレイクの質「高」→ エントリー推奨
- A/B評価が2項目 → 🟡 ブレイクの質「中」→ 条件付きエントリー（打診買い）
- A/B評価が1項目以下 → 🔴 ブレイクの質「低」→ 見送り推奨
- **D評価が2項目以上 → ⚫ 質に関わらず見送り推奨**

**Step 3：エントリー判断の提示**

Step 2の総合判定 × 執行制約を掛け合わせて最終結論を出す。
損切りラインは「損切り基準の設定（全銘柄共通）」ルールに従い算出する。

＜株価2,500円以上（S株）の場合＞
- 結論は以下の形式で明示：
  - 🟢「今夜S株注文を入れる：Yes」
  - 🟡「今夜S株注文を入れる：Yes（打診買い）」
  - 🔴「今夜S株注文を入れる：No」
  - ⚫「今夜S株注文を入れる：No（質不足）」
- Yesの場合：
  - 翌日寄り付きの想定約定価格帯を提示
    （当日終値・PTS価格・板の状況から推定）
  - 通常損切り基準を
    「終値が○○円を割ったらその夜に売り注文」で提示
  - 即撤退ラインを
    「約定価格から-○.○%（○○円）」で提示
    （直近20日平均日中値幅率 × 2倍で算出）
  - ポジションサイズの目安を提示
- Noの場合：
  - 再エントリー条件を具体的に提示
  - ただし「指値で○○円に入れておけ」は禁止
  - 「終値で○○円以上を維持していたら、その夜に注文」
    の形式で提示

＜株価2,500円未満（単元100株）の場合＞
- 結論は以下の形式で明示：
  - 🟢「買い」
  - 🟡「打診買い」
  - 🔴「見送り」
  - ⚫「見送り（質不足）」
- 買い・打診買いの場合：
  - 指値水準を提示
  - 「指値の約定確率チェック」を実施し、結果を併記
  - 損切り方法を提示（逆指値 or 終値管理）
    ※「損切り基準の設定（全銘柄共通）」のボラティリティチェックに基づき、
    逆指値が適切か終値管理が適切かを判断し、根拠とともに提示する
- 見送りの場合：
  - 再エントリー条件（指値水準）を提示

**Step 4：リスク提示**
- Step 2でスコアリング済みの項目を繰り返さない
- スコアに反映されていない外部リスクのみ2〜3行で記載
  （例：地政学リスク、セクター全体の逆風、決算日程の接近など）

### 姿勢ルール
- ブレイクの事実が成立しているのに、
  乖離率のみを根拠に否定しない
- ただし、スコアリングの結果「低質ブレイク」と判定された場合は
  明確に見送りを推奨する
- ユーザーの投資スタイル（順張り）を尊重しつつ、
  スコアリングが示す結論には忠実に従う
- エントリー判断を求められた場合、
  両論併記で逃げず結論を出す
- ユーザーの執行制約を無視した助言
  （指値で待て、寄り付きを見て判断しろ等）は行わない

### 回答フォーマット
1. **ブレイク判定**：Yes/No（1行）
2. **ブレイクの質**：{🟢/🟡/🔴/⚫} + 各5項目のスコア + 総合判定（高/中/低）
3. **エントリー判断**：
   - S株の場合：
     - 今夜注文：{🟢 Yes / 🟡 Yes（打診）/ 🔴 No / ⚫ No}
     - 想定約定価格：○○円前後
     - 通常損切りライン：終値○○円割れでその夜に売り注文
     - 即撤退ライン：約定価格から-○.○%（○○円）
       （直近20日平均日中値幅率○.○% × 2倍で算出）
     - ポジションサイズ目安：投資資金の○%以内
   - 単元株の場合：
     - 判断：{🟢 買い / 🟡 打診買い / 🔴 見送り / ⚫ 見送り}
     - 指値：○○円
     - 約定確率チェック：直近10日中○日到達 → 到達率○○%「高/中/低」
     - （「低」の場合）次善策：指値○○円に引き上げ or 成行
     - 損切り方法：逆指値○○円 or 終値管理（終値○○円割れ）
       （ボラティリティチェック結果：平均日中値幅率○.○%、
       　約定価格→損切りラインの乖離率○.○%、
       　判定：逆指値適切 or 終値管理推奨）
4. **リスク**：スコア外の外部リスクのみ簡潔に

✅ まとめ

日本高純度化学のブレイクをAIに止められ、翌日+10%以上の上昇を見送ったところから始まった7つの改善を振り返ります。

• ルールで制御する：「〜するな」の羅列ではなく、スコアリングの閾値で判断させる。自分の売買環境（使える注文方法、監視できる時間帯）もルールとして書く。ルールとして構造化すれば、どのチャットでも同じ判断が再現できる
• 根拠を問い詰める：「-7%で即撤退」のソースを聞いたら感覚値だった。「990円で損切り」の理由を聞いたら適用対象外のルールの流用だった。AIの提案を鵜呑みにせず、根拠を一つずつ潰していくプロセスがプロンプトの精度を上げる
• 使って壊して直す：机上で完成させたプロンプトを実際の銘柄に当てたら、損切りロジックの適用範囲ミスや約定確率の見落としが出てきた。実戦投入して修正点を見つけ、直し、また投入する。このサイクルがプロンプトを育てる

このプロンプトは完成版ではなく、現時点の最新版です。新しい銘柄を評価するたびに新しい調整点が見つかる可能性があり、そのたびに修正を重ねていきます。プロンプトの更新はこのブログで共有していく予定です。

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当ブログで提供する情報は、投資勧誘を目的としたものではありません。本記事に掲載されたAIの分析結果には、事実と異なる情報が含まれる可能性があります。株式投資は元本を割り込むリスクがあります。投資に関する最終決定は、ご自身の判断と責任において行われますようお願い申し上げます。当ブログの情報に基づいて被ったいかなる損害についても、運営者は一切の責任を負いません。

先日、クオンツ投資家（数学・統計・プログラミングを駆使して市場を分析する投資家）のUKIさん（@blog_uki）が公開した記事が、投資家界隈で大きな話題になりました。

Claude Codeが短期投資家に与える影響｜UKI

※この記事は人間が書いています（←この文言、もう要らないですか？） はじめに UKIです。 皆さん、AIで消耗してますか？自分は消耗しています。 最近はClaude Codeを使った投資AIエージェントの構築に掛かりっきりでした。ようやくエ...

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内容を端的に言うと、「Claude Codeを使って投資AIエージェントを構築したら、投資アイディアの発見からデータ分析、バックテスト、自動発注まで自律的にやれるようになった。短期アルファは1年で消える可能性がある」という主張です。

正直に言うと、最初に読んだときは衝撃でした。ただ、それと同時に、「これ、僕みたいなプログラミング経験ゼロの兼業投資家にはどう関係するんだろう？ 」という疑問が残りました。

UKIさんの記事はクオンツ×エンジニアの視点で書かれたものです。「すごい」で終わらせるのはもったいないので、新高値ブレイク×成長株の中長期投資をやっている僕の視点から、持ち帰れる示唆を3つに整理して考えてみました。

🤖 UKIさんの投資AIエージェント ── 要点整理

まず、UKIさんの記事の要点を簡潔にまとめておきます。元記事を読んでいない方向けの整理です。

エージェントが自律的に投資アイディアを発見し、検証する

UKIさんがClaude Codeで構築した投資AIエージェントは、以下の機能を備えています。

人間が手作業でやると数日かかるような分析を、1日10〜15件のペースで処理しているとのことです。

「短期アルファは1年で消える」という主張

UKIさんの試算によると、ある短期戦略を自分以外に3人が同じように運用し始めるだけで、利益の大半がなくなるとされています。AIエージェントが統計的なアノマリー（市場の歪み）を高速で発見し、裁定（その歪みを利用して利益を取る行為）していく世界では、同じ戦略に複数の投資家が群がり、目に見える短期アルファは急速に縮小していく ── というのがUKIさんの見立てです。

この記事はクオンツ短期投資家に向けた話である

ここが重要な前提です。UKIさんが議論の対象にしているのは、統計的アノマリーを利用した短期売買の世界。デイトレード、寄り引け、ティックデータ（1回ごとの約定データ）を使った超短期の取引です。中長期のファンダメンタルズ投資を対象にした記事ではありません。この前提を押さえておかないと、読み手の受け取り方がずれてしまいます。

📈 視点① 短期アルファの消失は追い風になりうる

UKIさんの主張が正しいとすると、短期売買で利益を出しにくくなった投資家の資金や関心は、別の投資手法に向かう可能性があります。その受け皿の一つが、中長期のファンダメンタルズ投資ではないかと僕は考えています。

中長期投資の市場に参加者が増えれば、流動性が向上し、成長企業が正当に評価される機会が増える余地がある。一方で、参加者の増加によりエントリー時の競争が増す可能性もあるため、銘柄選定の精度はこれまで以上に問われるかもしれません。

興味深いのは、UKIさん自身が記事の末尾でこう書いていることです。

こんな短期で消耗するよりも、中長期で正しく企業をバリュエーションし、社会貢献や企業応援の意味も兼ねて割安で誠実な企業に投資していく。そのほうが良いかもしれません。

AIエージェントを極限まで使いこなした側の人が、最終的にたどり着いた感想がこれだという事実は、中長期投資家にとって一つの傍証になるのではないでしょうか。

🌱 視点② 企業の成長はAIでも予測しきれない

AIが決算データを瞬時に解析する時代が来たとしても、企業の売上や利益が実際に伸びるかどうかは、別の次元の問題です。

企業の成長は、経営者の実行力、市場環境、競争優位性、規制や地政学リスクといった複合的な変数で決まります。新製品がヒットするかどうか。経営者が正しい判断を下し続けるかどうか。市場環境が急変しないかどうか。これらは「人間の営み×外部環境」の掛け合わせであり、過去データのパターン認識だけでは予測しきれない領域です。AIが高度化しても、この不確実性が消えるわけではありません。

新高値ブレイク投資は、こうした企業の成長という実体に乗るトレンドフォローの中長期投資です。仮にこの手法までAIに駆逐される世界を考えると、「決算発表の瞬間にすべてが株価に織り込まれ、その後のトレンドが一切存在しない」という状況を意味しますが、それは現実的ではないでしょう。人間の認知、機関投資家の意思決定プロセス、企業の成長スピード ── これらが存在する限り、株価のトレンドは発生し続けると考えています。

だからこそ、最終的な投資判断には投資家自身の見立てが必要になります。AIはその見立てを磨くための道具として使う ── というのが、現時点での僕の考えです。

ただし、初動が速くなる可能性はある

一つ注意しておきたいのは、AIが決算データを瞬時に評価するようになれば、好決算発表直後の初動が今より速くなる可能性がある点です。エントリーポイントの競争が激しくなるかもしれません。

ただし、これは「新高値ブレイクが使えなくなる」という話ではなく、「エントリーの精度をより意識する必要が出てくるかもしれない」という程度の話だと僕は捉えています。

💬 視点③ コードが書けなくてもAIは使える

UKIさんの記事を読むと、「コードが書けないと置いていかれるのではないか」という焦りが出てくるかもしれません。僕自身もそうでした。

ただ、UKIさんが使っているClaude Codeと、僕たちが日常的に使えるチャット型AIは別物です。

Claude Codeはターミナル上で動くエンジニア向けのツールで、プログラミングの素養がなければ使いこなすのは難しいのが現実です。一方で、GensparkやClaude、ChatGPT、Geminiといったチャット型AIを使えば、コードを一行も書けなくても投資分析の精度を上げることは十分に可能です。

実際に僕がやっていることを具体的に挙げると、以下の通りです。

• スクリーニング：株探からダウンロードしたCSVをAIに渡して、新高値ブレイク×成長株の条件に合う銘柄を抽出する（関連記事はこちら）
• 決算分析：決算短信をAIに読み込ませて要約レポートを作成し、さらにアナリスト評定をつけさせる（関連記事はこちら）
• 保有判断：保有銘柄の決算データを渡して、「好決算なのに売られるパターン」に該当するかを判定する（関連記事はこちら）

AIをコードの実行エンジンとして使うのではなく、「自分の分析を壁打ちする相手」として使う。この使い方であれば、プログラミングの知識がなくても今日から始められます。

✅ まとめ

UKIさんの記事は「短期投資家への警鐘」として話題になりましたが、中長期の成長株投資家の視点で読み直すと、自分たちの投資スタイルの位置づけを再確認できる記事として読むことができます。

僕が持ち帰った3つの視点を改めて整理します。

• 視点① 短期アルファの消失は追い風になりうる ── 短期から中長期への資金シフトは、流動性向上の追い風になる一方、銘柄選定の精度がより問われるようになる
• 視点② 企業の成長はAIでも予測しきれない ── 企業の成長は「人間の営み×外部環境」で決まり、AIが高度化しても不確実性は残る。だからこそ投資家自身の見立てが必要になる
• 視点③ コードが書けなくてもAIは使える ── チャット型AIを「分析の壁打ち相手」として活用することで、投資分析の精度は上げられる

AIは投資判断を代替するものではなく、見立ての精度を上げるための道具として使う ── というのが、現時点での僕の結論です。AIの時代でも、やることは変わりません。これからも地道に、成長企業を探し続けていきます。

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⚠️ 免責事項

当ブログで提供する情報は、投資勧誘を目的としたものではありません。本記事に掲載されたAIの分析結果には、事実と異なる情報が含まれる可能性があります。株式投資は元本を割り込むリスクがあります。投資に関する最終決定は、ご自身の判断と責任において行われますようお願い申し上げます。当ブログの情報に基づいて被ったいかなる損害についても、運営者は一切の責任を負いません。なお、本記事で紹介しているUKIさんの記事の内容について、筆者が正確性を保証するものではありません。

「増収増益、進捗率も良好」――そう安心していたら、翌朝の株価が急落。成長株投資をしていると、この「好決算なのに売られる」現象には必ずぶつかります。

前回の記事では、AIに決算要約させた後にA-D判定を聞く「購入前の判断」を紹介しました。今回はその続きとして、保有中の銘柄を「持つか売るか」判定するプロンプトを作りました。好決算に見えても市場が嫌気するパターンがあります。それを自動検出するロジックを組み込みました。

実際に保有3銘柄で試したところ、判定はA・B・Cに分かれ、翌営業日の株価反応とも概ね整合する結果になりました。

📉 なぜ「好決算なのに売られる」のか ── 3つの危険パターン

好決算でも株価が下がる理由は、「決算の良し悪し」と「市場の期待値」がずれるからです。市場が見ているのは「過去の実績」ではなく「未来の利益がどうなるか」であり、好決算でも未来に陰りが見えれば容赦なく売られます。

僕が特に警戒しているのは、成長株（グロース株）に特有の3つのパターンです。今回のプロンプトでは、これらを数値ベースで自動検出する仕組みを組み込んでいます。

パターン①「好進捗×据え置きトラップ」

3Q時点で営業利益の進捗率が75%を超えているのに、会社が通期予想を据え置いている。一見「堅調」に見えますが、通期予想から当期実績を引き算すると、残りの期間は前年同期比で減益になるケースがあります。

市場はこれを「上期は良かったけど、下期は減速する」と読み替えます。成長株のPER（株価収益率）は将来の成長期待で支えられているため、その成長にブレーキがかかるシグナルが出ると、株価は業績以上に下がる傾向があります。

パターン②「上方修正期待はく落」

直近四半期単独の営業利益成長率が、通期計画の成長率を15ポイント以上上回っているのに、上方修正が出ない。「この勢いなら当然修正が出るだろう」と市場が織り込んでいるところに、据え置きの決算が出る。

客観的に見れば十分な好決算でも、市場が期待していた水準に届かなければ、失望売りが発生します。

パターン③「成長モメンタム鈍化」

直近四半期の売上成長率が、前の四半期より低下している。成長の加速感が失われると、高い成長期待を前提に評価されていたPERが切り下がりやすくなります。

成長率が20%→15%に下がったとしても、絶対水準では高成長です。しかし市場は「加速しているか、減速しているか」というトレンドの方向性を重視するため、減速のシグナルが出ると株価に影響しやすくなります。

この3つのパターンに共通するのは、決算短信の数字を表面的に読むだけでは気づきにくいという点です。実際、マイクロアド（9553）の1Q決算を「保有継続していいかA-D評価で教えて」とだけ聞くとA判定でしたが、作り込んだプロンプトでは残存期間の営業減益とパターン①②を検出し、B判定に下がりました。この1段階の差が、プロンプトを作り込んだ理由です。

📜 保有継続判定プロンプトの全文と使い方

このプロンプトは、前回紹介した決算要約プロンプトで要約レポートを作った後に、同じチャット内で続けて投げる想定で設計しています。決算短信のデータがチャットに残っている状態で使うことで、AIが文脈を引き継いで判定を行います。

使い方の流れは以下の通りです。

入力に必要なのは、対象銘柄の決算資料と保有情報です。決算説明会資料や前期の決算短信があれば、プロンプトが内部で行う「残存期間の逆算」や「会社説明の信頼度についての評価」の精度が上がります。

プロンプトの全文は以下の通りです。今回もGenspark上のClaude Opus 4.6で使用しています。

# 保有継続判定プロンプト（決算跨ぎリスク判定統合版）

## 目的
決算発表後の保有銘柄について、「保有継続すべきか」をA-Dの4段階で判定する。
判定の過程で、グロース銘柄特有の「好決算なのに売られる」パターンを
自動検出し、根拠付きの結論を提示する。

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## 重要：計算と出力に関するルール
1. **数値計算の必須化**：成長率・進捗率・前年同期比はすべてPythonで算出する。
2. **コードの完全非表示**：計算過程やコードブロックは最終出力に含めない。
3. **出力言語**：日本語。専門用語には必ず（）内で補足を付ける。

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## 入力

### 必須入力
- **対象銘柄**：{銘柄コード・企業名}
- **決算資料**：{決算短信ファイルまたはURL}（最新のもの）
- **保有情報**：{取得単価、保有株数、現在株価}（わかる範囲で）

### 任意入力（精度向上に寄与）
- **決算説明会資料**：{ファイルまたはURL}
- **前期の決算短信**：{ファイルまたはURL}
- **チャート情報**：{主要移動平均線の位置、直近の値動き}
- **決算要約レポート**：{別途作成済みの決算要約があれば添付}

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## 出力仕様
- **対象読者**：個人投資家（中級者向け）
- **文体**：端的かつ率直。結論を冒頭に置く。
- **文字数**：約1,500〜2,000字

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## 出力内容

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### 冒頭：A-D総合判定（最初に結論を明示する）

> **保有継続判定：{A/B/C/D}**
> **決算跨ぎリスク：{🟢/🟡/🔴/⚫}**
> **一言サマリー**：{判定理由を1〜2文で}

**判定基準**：

- **A（保有継続推奨）**
  - 決算跨ぎリスクが🟢 GREEN
  - 業績モメンタムが加速または維持
  - 上方修正の可能性あり、またはすでに上方修正済み
  - → そのまま保有継続。押し目があれば追加も検討可。

- **B（保有継続OK・ただし注意）**
  - 決算跨ぎリスクが🟡 YELLOW
  - 業績は堅調だが、一部に懸念材料あり
  - → 保有継続するが、ポジションサイズの見直しを検討。
    追加投資は次の材料を確認してから。
  - または、決算跨ぎリスクが⚫ BLACK（判定不能）
  - 業績予想が非開示、または前年同期データ不足で
    STEP 2の逆算ができない場合
  - → 判定不能であること自体がリスク。
    保有継続は許容するが、ポジションサイズは控えめに。
    追加投資は非推奨。次の開示で判定可能になるまで待つ。

- **C（ポジション縮小推奨）**
  - 決算跨ぎリスクが🔴 RED
  - 好決算に見えるが、市場が嫌気するパターンに該当
  - → ポジションの50%を整理。残り50%は次の四半期決算
    またはトレンド回復（25日線の上抜け等）を確認するまで保有。
    反転が確認されれば買い戻し、さらに悪化すれば残りも撤退。
  - **再エントリー条件の例**：
    - 25日移動平均線を終値で上抜けた場合
    - 次の四半期決算で残存期間の前年同期比が増益に転じた場合
    - 会社が上方修正を発表した場合
  - **完全撤退条件の例**：
    - 残り50%のポジションが取得単価から△15%を超えた場合
    - 次の四半期決算でさらにモメンタムが悪化した場合
    - 75日移動平均線を明確に下回り、戻りの兆候がない場合

- **D（売却推奨）**
  - 決算跨ぎリスクが🔴 RED、かつ以下のいずれかに該当：
    - 業績が前年同期比で減収または営業減益（累計ベース）
    - 通期予想が下方修正された
    - 成長ストーリー自体が毀損している（市場縮小、競合激化、主要顧客喪失等）
  - → 速やかにポジション全体を整理。
    ファンダメンタルズの回復が確認されるまで再エントリーしない。

---

### STEP 1：業績進捗の確認

通期会社計画に対する進捗率を算出する。

**出力形式**：
| 項目 | 通期計画 | 当期累計実績 | 進捗率 |
|---|---|---|---|
| 売上高 | ○○億円 | ○○億円 | ○○.○% |
| 営業利益 | ○○億円 | ○○億円 | ○○.○% |
| 経常利益 | ○○億円 | ○○億円 | ○○.○% |
| 純利益 | ○○億円 | ○○億円 | ○○.○% |

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### STEP 2：残存期間の前年同期比を逆算する【最重要】

通期計画から当期累計実績を差し引き、残存期間の業績を逆算する。
その値を前年同期（同じ期間）の実績と比較し、前年同期比を算出する。

**算出方法**：
- 残存期間の計画値 ＝ 通期計画 − 当期累計実績
- 前年同期実績 ＝ 前期通期実績 − 前期の対応する累計実績
  （前期データがない場合は、通期実績と当期累計から合理的に推計する）

**出力形式**：
| 項目 | 残存期間（計画逆算） | 前年同期実績 | 前年同期比 |
|---|---|---|---|
| 売上高 | ○○億円 | ○○億円 | +○○% or △○○% |
| 営業利益 | ○○億円 | ○○億円 | +○○% or △○○% |
| 経常利益 | ○○億円 | ○○億円 | +○○% or △○○% |
| 純利益 | ○○億円 | ○○億円 | +○○% or △○○% |

⚠️ 残存期間の営業利益が前年同期比で減益となる場合、必ず太字で強調する。

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### STEP 3：危険パターンの検出

以下の3パターンについて、該当の有無を判定する。

#### パターン①「好進捗×据え置きトラップ」
- **条件**：
  - 営業利益の進捗率が55%以上（中間期時点）または30%以上（Q1時点）
  - かつ、通期予想が据え置き（上方修正なし）
  - かつ、STEP 2で残存期間の営業利益が前年同期比で減益
- **検出時の意味**：
  市場は「上期が良かったのに下期は減益」と読み替える。
  グロース銘柄ではPER（株価収益率）の根拠となる成長期待が毀損し、
  決算翌日に売られるリスクが高い。

#### パターン②「上方修正期待はく落」
- **条件**：
  - 直近四半期（単独）の営業利益成長率が、通期計画の営業利益成長率を
    15ポイント以上上回る
  - にもかかわらず上方修正なし
- **検出時の意味**：
  「この勢いなら上方修正が出るはず」という市場期待が裏切られる。
  決算内容が客観的に良くても、期待値との差分で売られる。

#### パターン③「成長モメンタム鈍化」
- **条件**：
  - 直近四半期（単独）の売上高前年同期比成長率が、
    その前の四半期（単独）の成長率を下回る
- **検出時の意味**：
  成長の加速感が失われると、グロース銘柄に付与されていた
  プレミアムPERが剥落する方向に働く。

**出力形式**：
| パターン | 該当 | 根拠（数値） |
|---|---|---|
| ①好進捗×据え置きトラップ | ○ or × | {進捗率○%、下期営業利益△○%} |
| ②上方修正期待はく落 | ○ or × | {直近Q成長率○% vs 通期計画成長率○%} |
| ③成長モメンタム鈍化 | ○ or × | {直近Q成長率○% vs 前Q成長率○%} |

---

### STEP 4：会社説明の信頼度評価

会社が通期据え置きの理由として挙げている説明について、
以下の観点で信頼度を評価する。

- **過去実績との整合性**：
  前期以前にも同様のパターンがあったか？
  実際にその通りになった実績はあるか？
  →「実績あり」なら信頼度を上げ、「初めて」なら割引く。

- **説明の具体性**：
  具体的な数値や施策が示されているか？
  →抽象的な説明のみの場合、市場は割引いて評価する傾向が強い。

- **結論**：
  「額面通り受け取ってよい」／「市場は割引く可能性が高い」の
  いずれかを明記。

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### STEP 5：ポジション評価（保有者向け）

現在の含み損益の状況と、テクニカル面の状態を踏まえた実践的な評価。

- **含み損益の状況**：
  取得単価に対する現在の乖離率を算出。

- **テクニカル面の確認**：
  現在株価と主要移動平均線（5日・25日・75日）との位置関係。
  上昇トレンド維持か、トレンド崩壊かを判定。

- **投資スタイルとの整合性**：
  ユーザーの投資スタイル（成長株投資、バリュー投資、
  新高値ブレイク等）に照らして、現在のポジションを
  保有し続けることが一貫性のある判断かどうかを評価。

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### STEP 6：シナリオ別の想定

| シナリオ | 確率（感覚値） | 内容 | 想定株価レンジ |
|---|---|---|---|
| 上振れ | ○% | {具体的な上振れ要因} | {○○円〜○○円} |
| 計画通り | ○% | {計画通り着地の場合} | {○○円〜○○円} |
| 下振れ | ○% | {具体的なリスク要因} | {○○円〜○○円} |

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### 末尾：アクションプラン

A-D判定に応じた具体的な行動指針を2〜3文で記載する。
「いつ」「何を」「どの条件で」行動するかを明確にする。

---

## 制約条件
- 決算内容の良し悪し（ファンダメンタルズ評価）と、
  市場反応の良し悪し（株価への影響）は別物であることを
  明確に区別すること。
- 「好決算＝株価上昇」という単純な前提を置かないこと。
- A-D判定と🟢🟡🔴⚫判定は連動するが、
  テクニカル面やポジション状況によって最終判定が
  ずれることがあり得る。その場合は理由を明記すること。

🧪 実際に保有3銘柄で使ってみた ── A・B・C判定の分かれ目

今回の決算シーズンで、保有中の3銘柄にこのプロンプトを投げてみました。先に決算要約プロンプトで要約レポートを作り、ポジションのスクショとチャートを添付して保有継続判定を実行しました。

結果は以下の通りです。

判定が3段階に分かれた理由は、主に「残存期間の業績を逆算する」プロセスと「危険パターンの自動検出」の結果によるものです。以下、それぞれの銘柄を見ていきます。

C判定：ナルネット（5870）── 3パターン全該当

ナルネットコミュニケーションズは、自動車リース向けのメンテナンス受託事業を手がけるストック型ビジネスの企業です。3Q累計の営業利益は前年同期比+269%と大幅増益、通期計画に対する営業利益進捗率も77.6%と好調でした。

しかし、Claudeが通期計画から3Q実績を差し引いて逆算したQ4の数字を見ると、景色が一変します。

Q4の営業利益は前年同期比で44%の大幅減益計画です。にもかかわらず、会社は通期予想を据え置いたまま。これはパターン①「好進捗×据え置きトラップ」に該当します。

さらに、Q2単独の営業利益成長率が前年同期比+164%と突出していたのに上方修正なし（パターン②）、Q3単独の営業利益がQ2から急減速（パターン③）と、3つの危険パターンすべてに該当しました。

Claudeの判定はC（ポジション縮小推奨）。半分を整理した上で、残りは25日移動平均線（1,076円付近）の回復か、5月の通期決算で来期増益ガイダンスが確認できるまで様子見、880円（12月安値）を割り込んだ場合は撤退、という具体的な条件を提示しました。

実際の市場反応は、決算翌営業日（2/16）に-6.58%の急落。寄り付きこそ好決算を好感して上昇しましたが、高値1,136円から安値987円まで売り込まれる典型的な「寄り高→投げ売り」のパターンでした。

僕はClaudeの判定を踏まえ、200株のうち100株を翌営業日の始値成行で売却しました。残り100株は成長ストーリー自体が毀損していないことを根拠に保有継続し、5月の通期決算で来期ガイダンスを確認する方針です。

このやり取りの全文はこちら（Genspark）で確認できます。

A判定：ポート（7047）── 危険パターン該当なし

ポートは、電力・ガスの成約支援と新卒人材紹介を手がける成果報酬型のプラットフォーム企業です。2/16の決算発表で3Q決算と同時に通期業績予想の上方修正を発表しました（最終利益22.7億→26.7億、+17.6%上方修正）。

この上方修正後の数字を反映した状態で保有継続判定プロンプトを投げたところ、3つの危険パターンはいずれも該当せず、判定はA（保有継続推奨）でした。

上方修正が出ている銘柄をプロンプトに通すと、パターン①②は構造的に該当しなくなります。このプロンプトは「据え置き」のときに危険信号を検出する設計なので、上方修正が出た銘柄は素直にA判定に振れる。ある意味、当然の結果ともいえます。

翌営業日（2/17）の株価は大幅続伸し、一時2,557円（前日比+299円）をつけました。

ポイントは、ナルネットとポートの対比です。ナルネットは好進捗なのに据え置き → C判定。ポートは上方修正済み → A判定。プロンプトが「据え置きか、上方修正か」という分岐を正確に拾い、判定に反映できている点が確認できました。

このやり取りの全文はこちら（Genspark）で確認できます。

B判定：マイクロアド（9553）── 信頼度で引き上げ

マイクロアドは、消費行動データをAIで分析し、19業種向けのマーケティングプロダクトを提供するアドテク企業です。1Q（10-12月）の営業利益は前年同期比+224%と急成長し、通期計画に対する進捗率は48.8%と、1Qだけで約半分を消化していました。

ところが、残存期間（2Q-4Q）を逆算すると、営業利益は前年同期比-14.9%の減益計画になります。通期予想も据え置き。パターン①（好進捗×据え置き）とパターン②（上方修正期待はく落）の両方に該当しました。

通常であれば、この組み合わせはC判定に直結します。しかし、Claudeは『会社説明の信頼度』について以下のように分析しました。

過去実績との整合性：前期（2025年9月期）は期中に2回の上方修正を実施した実績がある。「慎重な期初予想→好進捗→期中上方修正」はこの会社の定番パターンであり、再現性がある。

説明の具体性：会社は「第2四半期以降の業績を見極めて修正を検討」と述べており、「1〜2年後の営業利益15億円」という中期目標も明示している。

この過去実績と説明の具体性を踏まえ、Claudeはパターン①②のリスクを認識しつつも、B判定（保有継続OK・ただし注意）に引き上げました。

2/16の市場反応は、取引時間外のPTS 799円からの寄り付き後、高値804円で52週高値（802円）を一瞬ブレイクしたものの維持できず、終値740円の陰線となりました。好決算を好感した買いは入ったものの、「据え置き」への警戒感が上値を抑えた形です。B判定の「保有継続OK・ただし注意」という判定は、この微妙な値動きと整合する結果でした。

このやり取りの全文はこちら（Genspark）で確認できます。

💡 3銘柄の判定から見えたこと

3銘柄の結果を改めて並べます。

この結果から2つのことが確認できました。

1つ目は、「残存期間の逆算」が判定の分水嶺になっているということです。通期計画から当期実績を引き算するだけのシンプルな計算ですが、これを前年同期と比較することで「表面上は好決算なのに、実は下期減速」という構造が浮かび上がります。ナルネットのQ4営業利益-44%は、進捗率77.6%という好数字の裏側に隠れていた数字でした。

2つ目は、「会社説明の信頼度」の評価がB判定とC判定を分けるフィルターとして機能しているということです。マイクロアドはパターン①②に該当したにもかかわらず、過去の上方修正実績（期中2回）が信頼度を引き上げ、B判定に留まりました。もしこの過去実績がなければ、C判定になっていた可能性が高いと考えられます。

もちろん、3銘柄の検証だけで「プロンプトの精度が高い」と結論づけるのは早計です。前回記事でも書きましたが、たまたまうまくいった事例を並べることは簡単で、逆方向の結果が出る場合もあり得ます。判定はあくまで市場がどう反応しそうかの可能性評価であり、最終責任は自分自身にあります。

ただ、「好決算だから大丈夫」と思考停止するのではなく、残存期間を逆算して構造的なリスクをチェックする習慣をつける――その補助ツールとしては、十分に機能すると感じています。

✅ まとめ

今回は、保有銘柄の「持つか売るか」をA-D判定するプロンプトを紹介しました。前回の記事で扱った「購入前のA-D判定」と組み合わせることで、「買い→保有→売り」という投資フローの大部分をAIと一緒にチェックする体制が作れます。

プロンプトの核心は、残存期間の逆算と危険パターンの検出です。特に成長株投資では「好決算＝安心」ではないという前提に立って、市場が嫌気するポイントを事前に把握しておくことが、不要な損失を避ける助けになると考えています。

決算シーズンに保有株の判定で迷ったときに、ぜひ試してみてください。

今回使用したClaude Opus 4.6は、本家（claude.ai）では有料プランのみですが、Gensparkなら無料で利用できます。複数のAIモデルを切り替えて使えるので、決算シーズンのリサーチツールとして便利です。

📌 次におすすめの記事

• 購入前のA-D判定を試したい方 → 決算AIを”投資アナリスト”に昇格させる方法
• 決算要約プロンプトの使い方を知りたい方 → 無料AI×決算分析の比較（任天堂で検証）
• 成長株の売り時を体系的に学びたい方 → 成長株の売り時──「いつ降りるか」の判断基準

⚠️ 免責事項

当ブログで提供する情報は、投資勧誘を目的としたものではありません。本記事に掲載されたAIの分析結果には、事実と異なる情報が含まれる可能性があります。株式投資は元本を割り込むリスクがあります。投資に関する最終決定は、ご自身の判断と責任において行われますようお願い申し上げます。当ブログの情報に基づいて被ったいかなる損害についても、運営者は一切の責任を負いません。

決算シーズンにAIで決算短信を要約する――この使い方は、個人投資家の間にもかなり浸透してきた印象があります。僕自身、ChatGPTやGeminiを使った決算要約の記事を過去に書いてきました。

ただ、最近ふと思ったことがあります。要約で終わっていないだろうか？

決算の内容をわかりやすく整理してくれるだけでも十分ありがたいですが、要約の後にもう一歩踏み込んで「この銘柄に投資するとしたらどう思う？」と聞いてみれば、AIは「アナリスト」として機能するのではないか。そう考えて、最近は決算要約プロンプトを投げた後に、こんなチャットを続けるようになりました。

この銘柄に投資するとしてA-Dの4段階評価で教えて
エントリーするタイミングもアドバイスあれば教えて

今回は新高値ブレイク投資で見つけた監視銘柄のMIC（300A）の3Q決算を題材に、Claude Opus 4.6とGemini 3.0 Proの両方にこの質問を投げてみました。すると評価がBとAに割れ、翌日の株価で思いがけず「答え合わせ」ができてしまったのです。

🕵️ 決算AIを”アナリスト”に昇格させる3ステップ

やり方は非常にシンプルで、以下の3ステップです。

ポイントは、Step 1で蓄積されたコンテキスト（企業情報・業績データ・リスク等）の上にStep 2-3を乗せること。既に2,000字近い要約がチャット内にあるので、追加の質問は短くてもAIが文脈を汲んで回答してくれます。

今回使用した決算要約プロンプトは、僕が普段から使っているもので、事業内容、強み、営業利益率、収益の質（ストック/フロー比率）、業績進捗率、成長シナリオ、リスク、注目テーマとの適合性の8項目で分析を指示しています。過去記事でも公開していますが、そこから微調整を重ねた現行版を以下に掲載します。Web検索をオンにした状態で使う設計で、使い方の詳細は無料AI×決算分析の比較（任天堂で検証）で解説しています。

# 個人投資家向け決算要約プロンプト（統合完成版）

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。

## 重要：Python使用と出力に関する絶対ルール
1. **数値計算の必須化**: 成長率、利益率、進捗率、構成比などの数値は、必ずPythonコードを実行して正確に算出すること。
2. **コードの完全非表示**: 
   - 実行したPythonコードや計算過程のログ（コードブロック）は、**最終的な出力には一切含めないでください。**
   - 読者に見せるのは、計算済みの数値が自然に組み込まれた文章のみです。
3. **文字数カウント**: 
   - レポート作成後、内部処理で本文の文字数をカウントし、末尾に「本文は◯◯字」と明記してください（このカウント処理のコードも見せないこと）。

---

## 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}

---

## 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2,000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、ストック比率などは内部計算のうえ本文に反映。

---

## 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
- 事業ポートフォリオの特徴（多角化 or 集中戦略）

### ② 強み（定量・定性）
- **定量的強み**
  - 市場シェア率（業界順位）
  - ROE・ROA水準（業界平均との比較）
  - 売上成長率（CAGR）
  - 顧客基盤の規模・質（法人顧客数、契約社数など）

- **定性的強み**
  - ブランド力・認知度
  - 技術的優位性（特許、独自技術）
  - 参入障壁（規制、初期投資、ネットワーク効果）
  - 経営陣の実績・ビジョン

### 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、業界平均との比較）
- 利益率の推移トレンド（改善 or 悪化）
- **ドライバー分析**
  - 売上総利益率の変動要因（価格改定、原価率、為替影響）
  - 販管費率の変動（人件費、広告宣伝費、研究開発費）
  - 規模の経済効果の発現状況

### ④ 収益の質（ストック・フロー比率と推移）

**判定ロジック（重要）**
- セグメント情報や事業説明文に基づき、売上を以下の2つに分類し、Pythonで構成比を算出すること。

**ストック収益の定義**：
- サブスクリプション収益（月額・年額課金）
- SaaS/クラウドサービスのMRR/ARR
- 保守・運用・サポート契約
- 家賃・賃貸収入
- 定期購入契約（消耗品、リース料含む）
- 継続的な手数料収入（決済、プラットフォーム）
- **特徴**：契約により「将来の収益が約束されている」もの

**フロー収益の定義**：
- ハードウェア・製品の単発販売
- ライセンスの売り切り（永久ライセンス）
- 初期導入費・構築費
- 受託開発・請負プロジェクト
- スポットコンサルティング
- イベント・単発サービス売上
- **特徴**：取引ごとに受注・販売が必要で継続性が保証されないもの

**判定ステータス**（必ず以下のいずれかを明記）
- **A. 開示あり**: 資料に明確な区分や数値がある場合。
- **B. 推計（事業モデルから）**: 明確な数値はないが、事業内容（例：「月額モデル」「保守契約比率XX%」「リカーリング売上」等の文言）から合理的に推測できる場合。  
  ※**最優先で推計を試みること**。セグメント名、商品説明、ビジネスモデル図などから手がかりを探すこと。
- **C. 判定不能（推計困難）**: 情報が著しく不足しており、推計も危険な場合。  
  → この場合でも**「業種標準モデルからの類推」**を試み、以下を記載：
    - 同業他社の典型的なストック/フロー比率（例：「SaaS企業の平均はストック80%」）
    - 当該企業が標準から乖離している可能性（例：「初期導入費の比重が高い可能性」）
    - 投資家への示唆：「開示不足のため確度は低いが、事業特性上○○型と推測される」

**出力項目**（ステータスがAまたはBの場合）
- ストック比率：$$\text{XX.X}\%$$ （前年同期比 $$\text{±X.Xpt}$$）
- フロー比率：$$\text{XX.X}\%$$
- **判定ステータス**: {A/B/C のいずれかを明記}
- **推計根拠**（Bの場合のみ）: {「決算説明資料P.5に『保守契約売上が全体の40%』との記載あり」など、根拠を1文で}

**分析コメント**：
1. **ストック収益の質的評価**
   - 解約率（チャーンレート）の開示有無と水準
   - 積み上げ状況（前期ストック顧客の継続率）
   - ストック比率が上昇/低下している構造的要因

2. **フロー収益の爆発力評価**
   - 大型案件の受注状況（受注残高の変動）
   - 検収時期の集中リスク（四半期ごとの振れ幅）
   - フロー収益が株価急騰要因になる可能性

3. **投資家への示唆**
   - **ストック型優位（70%以上）の場合**：  
     収益の予測可能性が高く、業績の下振れリスクが低い。決算跨ぎのホールドに適する。
   - **フロー型優位（70%以上）の場合**：  
     大型案件の受注・検収タイミングで業績が大きく振れる。決算前後の株価変動が激しくなりやすい。サプライズ決算での急騰余地あり。
   - **混合型（30〜70%）の場合**：  
     ストック比率の向上トレンドがあれば、市場の評価が変わる転換点になり得る。

### ⑤ 業績進捗率（会社計画比）
- 売上高進捗率：$$\text{XX.X}\%$$ （会社計画 $$\text{XXX}$$ 億円に対する達成率）
- 営業利益進捗率：$$\text{XX.X}\%$$
- **進捗評価**
  - 順調（90%以上）/ やや遅れ（70〜90%）/ 未達リスク（70%未満）
  - 下期偏重型の場合、その構造的理由
  - 会社による通期予想の修正可能性

### ⑥ 成長シナリオ（短期〜中期）

**短期見通し（次四半期〜1年）**
- 既存事業の成長加速/減速要因
- 新製品・新サービスのローンチ予定
- 季節性・外部環境の影響
- **※フロー収益の特記事項**（該当する場合のみ記載）:  
  - 大型案件の検収時期（例：「Q4に○○億円のプロジェクト完了予定」）
  - 受注残高の増減（例：「前年比+30%、今後12ヶ月の売上を先食い」）
  - 「フロー収益の上振れ余地」が株価急騰の材料になる可能性

**中期成長戦略（3〜5年）**
- 新規事業領域への参入
- M&A・アライアンス戦略
- 海外展開の進捗
- 設備投資・研究開発の成果時期

### ⑦ リスク

**外部リスク**
- 景気・市況の影響度
- 規制変更リスク
- 為替変動リスク
- 競合環境の激化

**内部リスク**
- 人材確保・育成の課題
- 研究開発の遅延
- 特定取引先への依存度
- システム障害・情報セキュリティ

### ⑧ 2026年注目テーマとの適合性

以下6テーマとの関連度を評価：

1. AI・データセンター  
2. スポーツ・イベント  
3. 半導体  
4. 量子コンピュータ  
5. 防衛・宇宙  
6. サイバーセキュリティ  

**評価基準**：
- **S評価**：売上・利益の30%以上を占める本命事業
- **A評価**：売上寄与10〜30%、または大型材料が出現
- **B評価**：売上寄与10%未満、連想・思惑レベル
- **C評価**：関連なし（テーマ外）

**出力形式**：
- **最も近いテーマ**: {テーマ名}  
- **関連度**: {S/A/B/C}  
- **判定理由**: {事業内容・材料との具体的関連を2〜3文で}  
- **株価への影響度**: {テーマ性がバリュエーション拡大にどう寄与するか}

**補足**：
- 該当テーマがない場合は「独自材料型」と判定し、株価上昇要因を記述
- Web検索で直近IR・ニュースリリースを確認し、テーマとの結びつきを検証

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## 出力フォーマット
- 大見出し（###）で各必須項目を明確に区分
- 箇条書きは補助的に使用し、主体は段落形式の説明文
- 数値は自然な文章に組み込み、計算式は非表示
- 専門用語には必ず（　）内で簡潔な補足を付ける

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## 制約条件
- 複数資料がある場合は情報を統合し、矛盾がないよう整理すること
- 決算説明会の定性コメントは、決算短信の定量データで裏付けること
- 「投資家にとっての意味」を常に意識し、株価・将来収益性への影響を明示
- 推測・推計部分は必ず「（推計）」「（当社推定）」などと注記

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## 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

なお、今回の検証環境はGenspark上のClaude Opus 4.6とGemini 3.0 Proです。Claude Opus 4.6は本家では有料プランのみですが、Gensparkなら無料で利用できます。複数のAIモデルを切り替えながら使えるので、僕のメイン環境になっています。

🤖【Claude Opus 4.6】MIC（300A）に「買い？」と聞いた結果

決算要約

Step 1として、MIC（300A）の2026年3月期 第3四半期決算短信と説明資料を読み込ませ、決算要約プロンプトを実行しました。

MICは「リテール販促360°フルサービス事業」の単一セグメント企業で、ドラッグストアや家電量販店向けに販促物の企画から物流・設置までをワンストップで手がけています。3Q累計の経常利益は前年同期比78.4%増の13.7億円と大幅増益。通期予想も19%上方修正し、配当は37.5円→60円への増額と、数字の面では文句のない内容でした。

このやり取りの全文はこちら（Genspark）で確認できます。

A-D評価 ── Web検索5回の末にB判定

要約が完了した状態で、僕はチャットにこう続けました。

この銘柄に投資するとしてA-Dの4段階評価で教えて
エントリーするタイミングもアドバイスあれば教えて

すると、Claudeは回答を生成する前に自発的にWeb検索を5回実行しました。検索した内容は、MICの現在の株価、PER・PBRなどのバリュエーション指標、株探の銘柄ページ、年初来高値と出来高、決算発表後のPTS（時間外取引）価格の5項目です。

決算要約の段階では両AIとも検索を実行していましたが、「投資判断」を追加で聞いた際にClaudeが改めて最新の市場データを取りに行った点は、後述するGeminiとの大きな違いです。

そして返ってきた評価がこちらです。

総合評価：B（有望だが、エントリータイミングに注意が必要）

Claudeは「A寄りの要素」と「Bに留める理由」を明確に分けて回答しました。A寄りの要素としては、3Q累計の経常利益進捗率87%、営業利益率の構造的な改善（8.3%→12.2%）、配当の大幅増額を挙げています。

一方、Bに留める理由として3つのリスクを具体的な数値とともに指摘しました。

第一にバリュエーション。 修正後EPS 150.2円に対して直前終値3,240円でPERは約21.6倍。2024年12月のIPO価格960円から約3.4倍に上昇しており、好決算はかなり織り込まれている水準にある。

上場来高値圏（年初来高値3,330円、2/10終値3,300円）での決算発表であり、「好決算出尽くし」で売られるリスクは十分ある。

第二に流動性。 出来高は直近で日に3〜5万株程度、売買代金1〜1.5億円と薄い。

第三に株価位置。 年初来高値圏に張り付いている状態で、25日移動平均線からの乖離が大きくなっている可能性が高い。

特に「好決算出尽くしで売られるリスクは十分ある」という一文は、この後の株価の動きを考えると注目に値します。

エントリーアドバイス ── 3つのパターン

Claudeはエントリータイミングについて、3つのパターンを提示しました。

パターン①：決算反応を見てからの押し目狙い（推奨）

明日以降の株価反応を冷静に観察する。GU（ギャップアップ＝前日終値より高い価格で寄り付くこと）後に出来高を伴って実体の大きい陽線で引ければ強いが、上ヒゲ陰線なら一旦見送り。3,000〜3,200円レンジまでの押しがあれば、そこが最初の打診買いポイントになる。修正後EPS150円×PER20倍=3,000円がバリュエーション的な下値メドであり、ここは合理的なサポートになりうる。

パターン②：新高値ブレイク確認後の順張り

3,330円（直近上場来高値）を明確に上抜け、出来高が直近平均の2〜3倍以上に膨らんだ場合は、新高値ブレイクのシグナルとして順張りエントリーもあり。ただしロットは通常の半分以下にする。

避けるべきパターン：翌日寄り付きの飛びつき買い

決算翌日の寄り付きで成行買いする「飛びつき買い」は避けるべきだ。特にこの銘柄の出来高水準では、GU後に利確売りが集中すると一気に値が飛ぶ。

反論したらClaudeが修正してきた

ここで僕は、Claudeの指摘に対していくつか反論を投げました。具体的には「50万円以下の単元未満株なのでスプレッドは気にならない」「25日線乖離率はそれほど大きくない」「PTS（時間外取引）は3,447円まで上昇している」の3点です。

するとClaudeは、3点それぞれについて修正・補足を行いました。流動性の懸念は取り下げ、25日線乖離率は約3.2%で過熱感のある水準ではないと認識を修正。PTS 3,447円を踏まえた上で、翌日のシナリオをA（GUして陽線引け）、B（GUして寄り天）、C（GU限定的）の3つに整理し直しました。

最終的な評価は以下の通りです。

評価はBのまま据え置くが、「タイミング次第でA寄りのB」という位置づけに修正する。業績・成長ストーリー・配当姿勢の3点セットが揃っており、ファンダメンタルズの質はAに近い。Bに留める理由は純粋に「PTS反応後のエントリー価格がIPO時の3.5倍超になる」というバリュエーションの問題だけだ。

反論を受けて修正すべき点は修正しつつ、評価の骨格（B）は変えなかった。この対話的なやり取りができる点も、投資判断のセカンドオピニオンとして使う上では有用な特性と言えるかもしれません。

🤖【Gemini 3.0 Pro】同じ質問を投げた結果

決算要約

同じ決算データ・同じ要約プロンプトを、Genspark上のGemini 3.0 Proにも投げました。前述の通り、Geminiも要約時にはWeb検索を実行しています。

要約の内容はClaude版と大きく変わりませんが、いくつか評価の違いがありました。例えば、AI活用（AIクリエイティブパートナーによる工数50%削減）について、Claudeが「B（連想・思惑レベル）」としたのに対し、Geminiは「A（実業への貢献度が高い）」と評価。同じ事実に対する解釈の温度差が、この段階から見え始めていました。

このやり取りの全文はこちら（Genspark）で確認できます。

A-D評価 ── Web検索なしでA判定

決算要約の後、Claudeと全く同じ質問をGeminiにも投げました。

この銘柄に投資するとしてA-Dの4段階評価で教えて
エントリーするタイミングもアドバイスあれば教えて

ここで明確な差が出ました。GeminiはWeb検索を実行せず、要約時に取得した情報の範囲内で即座に回答を返してきたのです。

そして返ってきた評価がこちら。

投資評価：A（積極的な投資を検討したい）

根拠として挙げられたのは以下の4点です。

1. 圧倒的な業績モメンタム： 3Q時点で経常利益進捗率が86%を超えており、「再上方修正」が期待できる状態
2. 独自のビジネスモデルと堀（参入障壁）： Co.HUBが業界インフラと化しており、競合が入り込む余地が少ない
3. 株主還元への意識： 配当予想を37.5円→60円へ大幅増額修正
4. AI活用による「質」の変化： 「テック企業」への脱皮が進んでおり、PERの切り上げが期待できる

業績の強さとビジネスモデルの優位性を前面に押し出した評価です。一方で、Claudeが指摘したバリュエーション（PER21.6倍、IPOから3.4倍）や「好決算出尽くし」のリスクについては、直接的な言及がありませんでした。

エントリーアドバイス ── 2つのシナリオ

Geminiのエントリーアドバイスは2つのシナリオでした。

シナリオ1：決算発表直後の「押し目」狙い

決算発表翌日以降、株価が急騰して寄り付いた場合は飛びつかず、数日〜1週間程度様子を見ます。もし発表前の水準近くまで下落したり、短期的な移動平均線付近まで調整したりしたタイミングがあれば、そこが絶好の拾い場になる可能性があります。

シナリオ2：本決算（5月中旬）を見据えた仕込み

今回の3Q決算で株価が反応した後、市場の関心が薄れて出来高が落ち着いてきた頃（3月〜4月頃）に、コツコツと買い集める戦略です。

押し目狙いという方向性自体はClaudeと同じですが、Geminiはさらに以下のように締めくくっています。

万が一、全体相場の暴落に巻き込まれてツレ安した場合は、企業のファンダメンタルズは崩れていないため、むしろ強気で買い増しを検討できる銘柄です。

全体的に、GeminiはMICのファンダメンタルズの強さを高く評価し、楽観寄りのトーンで一貫していました。これはMICに限った話ではなく、Gemini 3.0 Proは他の銘柄でも楽観的なトーンが出やすい傾向があると感じています。

⚖️ Claude vs Gemini ── 5つの違い

同一銘柄・同一プロンプトで出た2つの評価を、5つの観点で整理しました。

最大の分岐点は「投資判断を聞いた時にWeb検索を挟むかどうか」だったと考えています。

Claudeは「投資判断を出すには最新の株価・バリュエーションを確認する必要がある」と判断し、改めて検索を実行しました。その結果、PER21.6倍という現在の株価水準を把握し、「好決算は織り込まれている」→「出尽くしリスクがある」→「B評価」という論理を組み立てています。

GeminiはStep 1の要約で得た情報（業績の強さ、成長ストーリー）をそのまま投資判断に適用しました。業績データに基づく評価としては妥当ですが、「その好業績が現在の株価にどこまで織り込まれているか」という視点が薄くなった形です。

なお、これはGenspark上でのWeb検索機能の挙動差という側面もあり、「Geminiが検索できなかった」のではなく「検索する必要がないと判断した」可能性もあります。ただ、結果として最新の市場データを踏まえた判断かどうかで出力に差が出た、という事実は変わりません。

📉 翌日の株価はこうなった

2月13日、MIC（300A）の株価は前日終値3,240円に対して始値3,245円で寄り付いた後、終値2,975円（前日比-8.18%）まで下落しました。

好決算・上方修正・大幅増配の三拍子が揃っていたにもかかわらず、大幅安。PTS（時間外取引）では3,447円まで買われていたことを考えると、翌日の本市場では利益確定売りが一気に出た格好です。

Claudeが指摘していた「好決算出尽くしで売られるリスクは十分ある」、そして推奨していた「パターン①：決算反応を見てからの押し目狙い」が、結果的にそのまま現実化した形となりました。

逆に、Geminiの「A評価（積極的に検討）」を根拠に決算翌日の寄り付きで飛びついていた場合、1日で大幅な含み損を抱えていた計算です。

🧭 1事例で精度は語れない ── AIの評価との向き合い方

ここまでの流れだけを見ると「Claudeが正しくてGeminiが間違っていた」と結論づけたくなるかもしれません。ただ、仮にMICが翌日ストップ高をつけていたら、Geminiの「A評価」が正解だったことになります。1事例で精度は語れません。

今回の検証から得た学びは、Claudeは市場データを踏まえた慎重な視点、Geminiは業績の強さを前面に出す視点と、それぞれ異なる角度から意見が返ってくるということです。どちらか一方が正解ではなく、両方に聞くことで自分の判断の死角を減らせる。AIの評価は鵜呑みにせず、セカンドオピニオンとして使う距離感が大事だと考えています。

もう一つ補足すると、中小型株をAIに分析させると、流動性に関する注意が出がちです。今回もClaudeは流動性リスクを指摘しましたが、僕の投資金額では気にならない水準でした。大型株と比べてこの種の注意書きが多くなる傾向があるので、自分の投資金額に照らして「実際に制約になるのかどうか」を判断する必要があります。

✅ まとめ

今回は、決算要約プロンプトの後にたった2行の質問を追加するだけで、AIが「アナリスト」として投資判断とエントリータイミングを返してくれるワークフローを実演しました。

検証のポイントを振り返ります。

• 決算要約の後に「A-D評価」と「エントリー助言」を聞くだけで、AIの活用度が一段上がる
• Claude Opus 4.6は投資判断を聞かれた際にWeb検索を自発的に挟み、バリュエーションやチャート位置を踏まえた中立的な評価（B）を返した
• Gemini 3.0 Proは業績の強さを重視した評価（A）を返し、楽観寄りの傾向が見られた
• 翌日のMIC株価はClaudeが指摘した「出尽くし」の通り大幅安となったが、1事例で精度を断定はできない
• 両方のAIに聞くことで、異なる視点が得られ、自分の判断の死角を減らせる

決算シーズンはまだ続きます。気になる銘柄の決算が出たら、要約で終わらせず、ぜひ「この銘柄どう思う？」と一歩踏み込んで聞いてみてください。

【追記】 この記事で紹介した「A-D評価」を発展させ、新高値ブレイク×成長株投資に特化した5項目スコアリング型のエントリー判断プロンプトを作りました。設計経緯とプロンプト全文は以下の記事で公開しています。

新高値ブレイク銘柄をAIで判定 ── 5項目スコアリングと執行制約の設計記録

新高値ブレイク×成長株投資に特化したAIエントリー判断プロンプトの設計記録。AIに止められて+10%を逃した失敗から、5項目スコアリング・執行制約・ボラティリティ基準など7段階の改善を経て作り上げたプロンプト全文を公開します。

gamerinvestlog.com

今回の検証では、Claude Opus 4.6とGemini 3.0 Proを無料で切り替えて使える環境としてGensparkを活用しました。

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