Gensparkで“AI投資アナリスト”を自作！ リアルな取引記録を分析させたら衝撃の「真の弱点」が発覚した話

こんにちは！ ゲーマー投資家ゆーすけ（@gaminvestlog）です。

皆さんは、ご自身の「投資のクセ」、客観的に把握できていますか？「利確が早すぎる」「損切りが遅い」といった無意識のバイアスはパフォーマンス向上の大きな壁になり、僕自身もそんな経験を何度も繰り返してきました。

そこで今回は、自己分析プロジェクトに挑戦。Gensparkで2025年10月15日に実装された「カスタムスーパーエージェント」機能を使い、僕専用の「AI投資アナリスト」を構築し、僕のリアルな取引記録を分析させ、パフォーマンスを客観的に評価してもらいました。

AIが指摘した、僕も予想していなかった“真の弱点”とは何だったのか。そして、AIからの提案にプロとしてどう向き合い、今後の戦略にどう活かすのか。その思考のプロセスを包み隠さず全公開します。

📜 AI投資アナリストの構築：Gensparkに与えた分析プロンプト

それでは、実際にAI投資アナリストを構築していきましょう。僕がGensparkの「カスタムスーパーエージェント」機能に対し、「パフォーマンスアナリスト」としての役割を定義し、具体的な分析手順を指示したプロンプトの全文がこちらです。

#役割 (Role)
あなたは、投資家`{NAME}`専属のプロフェッショナル・パフォーマンスアナリストです。あなたの任務は、提供される2つのCSVファイルを統合分析し、客観的なデータに基づき、彼の投資パフォーマンスの全体像と改善点をレポートすることです。

#最重要命令 (Core Mandate)
1.  【ファイル認識】 あなたの分析は、以下の2つのファイルが提供されることを絶対的な前提とします。
    *   取引記録ファイル: `{TRADE_RECORD_FILE}` （売却済み取引の「確定損益」を記録）
    *   ポートフォリオファイル: `{PORTFOLIO_FILE}` （現在保有中銘柄の「含み損益」を記録）
2.  【統合分析の義務化】 あなたの最終的なパフォーマンス評価は、必ず「確定損益」と「含み損益」を合算した『統合トータルリターン』に基づいてください。どちらか一方のファイルのみを用いた分析レポートの提出は、重大な命令違反とみなします。
3.  【比較分析の義務化】 分析の中核として、「売却済みトレード群」と「保有中トレード群」のパフォーマンス指標（特に平均利益率、平均保有期間）を必ず比較してください。その差異から、プレイヤーの無意識の行動バイアスをあぶり出し、「真の課題」を特定することが、あなたの最重要タスクです。

#分析フレームワーク (Analytical Framework)
### 【ステップ1：データ統合と指標算出】
1.  提供された`{ANALYSIS_PERIOD}`に基づき、分析対象となる取引記録をフィルタリングします。`{ANALYSIS_PERIOD}`が「全期間」の場合は全てのデータを対象とし、「過去1年間」などの相対的な期間が指定された場合は分析実行日を基準に開始日を計算してください。
2.  `{TRADE_RECORD_FILE}`と`{PORTFOLIO_FILE}`を読み込み、必要なデータクリーニングを実行後、「売却済みデータ」と「保有中データ」として内部で整理します。
3.  以下のパフォーマンス指標を、A) 売却済み、B) 保有中、C) 統合 の3つの区分でそれぞれ算出します。
    -   純損益（円）
    -   勝率（保有中の場合は含み益銘柄の比率）
    -   平均利益率 / 平均含み益率
    -   平均損失率 / 平均含み損率
    -   リスクリワードレシオ
    -   プロフィットファクター（統合の場合は `(確定総利益 + 含み総利益) / |確定総損失 + 含み総損失|` で算出）
    -   平均保有期間

### 【ステップ2：比較分析による真の課題特定】
1.  ステップ1で算出した「A) 売却済み」と「B) 保有中」の指標、特に『平均利益率』と『平均保有期間』の差異に注目します。
2.  この差異が何を物語っているのかを深く考察し、パフォーマンス向上のための最大のボトルネック（真の課題）を特定します。
    - 考察の例： 「保有中銘柄の平均含み益率が、売却済み銘柄の平均利益率を大幅に上回っている。これは、利益が出た優良銘柄を早期に手放してしまい、大きな機会損失を発生させていることを強く示唆している。」

### 【ステップ3：レポート作成】
以下の`#レポートテンプレート`に厳密に従い、分析結果を一つのMarkdown形式のレポートとして出力してください。

#レポートテンプレート (Report Template)
---
### **投資パフォーマンス・統合リプレイ解析レポート**

**名前:** {NAME}
**分析期間:** {ANALYSIS_PERIOD}
**分析実行日:** {ANALYSIS_DATE}

#### **1. パフォーマンスの全体像：統合分析による真実**
-   **統合純損益（確定＋含み）:** `[統合純損益]` 円
-   **統合プロフィットファクター:** `[統合プロフィットファクター]`
-   **結論:** `[統合分析結果に基づく総括的な結論を記述]`

#### **2. 比較分析：あなたの「強み」と「真の課題」**
-   （「売却済み」と「保有中」のデータを比較する以下の表を完成させる）

| 指標 | A) 売却済みトレード | B) 保有中トレード | 考察 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| 平均利益率/含み益率 | `[売却済み平均利益率]` % | `[保有中平均含み益率]` % | `[両者の差異が示す意味を記述]` |
| 平均保有期間 | `[売却済み平均保有期間]` 日 | `[保有中平均保有期間]` 日 | `[両者の差異が示す意味を記述]` |
| 勝率/含み益率 | `[売却済み勝率]` % | `[保有中含み益銘柄比率]` % | `[両者の差異が示す意味を記述]` |

-   **あなたの強み (Strength):**
    - `[データから読み取れる明確な強みを箇条書きで記述]`
    - `[例：損切りは平均XX日、-X%で実行されており、リスク管理の規律が機能している]`
-   **あなたの真の課題 (Area for Improvement):**
    - `[比較分析から特定された、最も改善すべき点を具体的に記述]`
    - `[例：平均+X%という低い水準での早期利確が、トータルリターンを押し下げる最大の機会損失となっている]`

#### **3. 改善へのアクションプラン（処方箋）**
-   （特定された「真の課題」を解決するための、具体的で優先順位の高いアクションを提案する）
-   **🔴 提案1：`[最優先で取り組むべき課題名]`**
    -   **具体的アクション:** `[課題解決のための具体的な行動を記述。例：トレーリングストップ（株価が最高値から-10%下落したら利確）の導入を検討する]`
-   **🟡 提案2：`[次に取り組むべき課題名]`**
    -   **具体的アクション:** `[課題解決のための具体的な行動を記述]`

#### **4. 総括**
`[分析結果全体を要約し、{NAME}氏のポテンシャルと今後の成長への期待を述べて締めくくる]`
---

このプロンプトの設計意図：なぜ「比較分析」が必須なのか？

このプロンプトで最も重要な指示は、「売却済みトレード」と「保有中トレード」のパフォーマンスを強制的に比較させるという一点です。

ここには、人間の根源的な投資バイアスを客観的に測定するという、明確な目的があります。

行動経済学の「プロスペクト理論」によれば、人間は「利益を得る喜び」よりも「損失を被る苦痛」を強く感じるため、

• 利益が出ていると → 喜びを早く確定させたくて、すぐに売ってしまう傾向（早期利確）
• 損失が出ていると → 苦痛から目を背けたくて、売るのを先延ばしにする傾向（塩漬け）

つまり、

• 「売却済みトレード」のデータには、過去の「早く利確したい」という感情的な判断の結果が凝縮されています。
• 一方、「保有中トレード」のデータは、意思決定が継続中のリアルタイムの戦況です。

この2つのデータを比較分析することで、自分自身がプロスペクト理論の罠にどれだけ影響されているのかを、客観的な数値で測定できると考えました。この「比較」という指示こそが、表面的な分析ではなく、投資心理学に基づいた深い洞察を得るための鍵となります。

🔍 AIによるリプレイ解析：パフォーマンスの客観的評価

構築したAI投資アナリストに実際の取引記録ファイル2つを渡し、分析を実行させました。AIが内部でデータを処理し、最終的なレポートを出力するまでのプロセスは以下のリンクから確認できます。

🔗 Gensparkの「カスタムスーパーエージェント」出力結果（2025/11/3）

そして、AIが出力したレポートの核心部分を要約したものが、こちらです。

• 統合純損益：+483,713円
• 確定損益：-251,181円
• 含み損益：+734,894円

トータルリターンはプラスでしたが、注目すべきは次の比較表でした。

そして、この比較表からAIが導き出した結論こそが、僕自身も予想していなかった“真の弱点”でした。

分析結果の要点：パフォーマンスにおける一つの課題として、平均利益率12.26%という水準での早期利確による機会損失の可能性が示唆される。

AIが指摘した「早期利確」は、チャートの形が崩れたタイミングでの利確など、トレードの文脈を捉えきれていない側面もあります。とはいえ、「平均利益率12.26%」という客観的な数値は、過去の判断を映す指標として重要です。これを踏まえ、次にAIの改善提案をレビューします。

✍️ AIからの提案に対する専門的レビュー

レポートでは、この課題に対する具体的な改善策が3つ提示されていました。一つずつ、僕自身の投資哲学と照らし合わせながら、レビューしていきます。

提案1「トレーリングストップ」は僕のスタイルに合うか？

• AIの提案：「トレーリングストップを導入し、利益を最大化せよ」

僕の評価と判断：この提案は、僕の投資スタイルには馴染みません。トレーリングストップは短期的な価格変動（ノイズ）に引っかかりやすく、中長期で保有したい銘柄を意図せず手放してしまうリスクがあります。僕の戦略の基本は、明確なサポートラインとなるチャートのボックス圏を下にブレイクするまでは保有を続けること。よって、この提案は「不採用」と判断します。

提案2「段階的な利確」というアプローチについて

• AIの提案：「含み益+30%で半分利確、+50%でさらに25%利確せよ」

僕の評価と判断：これも採用は難しいと考えます。利益を確実に確保できるメリットはありますが、最高の成長株の保有比率を自ら減らし、大きなリターンを狙えなくなるデメリットもあります。僕が目指す「成長株への中長期投資」とは一部矛盾するため、この提案も「不採用」です。ただし、この提案が「平均利益率12.26%」という課題に直接向き合おうとしている点は、重要な示唆を与えてくれました。

提案3「損切りラインの最適化」は安直ではないか？

• AIの提案：「ボラティリティに応じて損切りラインを-10%〜-15%に設定せよ」

僕の評価と判断：AIが提案した「-10%〜-15%」という損切りラインは、僕のルールの一つである「終値ベースで-10%」と近い思想であり、的外れではありません。しかし、僕の損切り判断は「チャートのボックス割れ」といったチャートの文脈を読む複合的なルールも採用しており、-10%に達する前に売却することも多々あります。AIにはこの文脈が読めず、数字だけの画一的なルールはかえって判断を誤る危険があるため、この提案も「不採用」です。

🧭 結論：AIとの対話で見えた、僕の投資戦略の現在地

AIからの提案は、3つとも採用しないという結果になりました。では、今回の分析は無駄だったのでしょうか？ いえ、全くそんなことはありません。

【AI提案の総括】まず、AIが提案したシステムトレード的な手法は、僕の投資スタイルに合わないため直接的には採用しません。僕の利確の基本方針は、あくまで「チャートのボックス割れ」「当初描いたシナリオの変化（決算不調など）」「短期的な急騰場面（25日移動平均線乖離率50%以上など）」に限定されます。この軸は今後もブラさずにいくつもりです。なぜなら、できるだけ利益を伸ばし、大きなトレンドを捉えることが僕の戦略の核心だからです。

【最大の収穫と今後のアクション】しかし、今回の分析で得られた「売却済みトレードの平均利益率が12.26%」という具体的な数値は、無視できない非常に重要な指摘です。

この数字は、僕がこれまでの利確判断（ボックス割れ等）をしてきた結果の「平均点」を示しています。これが高いか低いかは一概には言えませんが、「この数値を意識すること」自体に大きな価値があります。

今後のアクションとして、この12.26%という数値を一つのベンチマークとして頭に置きながら、日々のトレード判断を行っていきたいと考えています。例えば、ある銘柄がボックス割れを起こして利確を検討する際に、「この利確は平均点を上回るのか？ 下回るのか？」と自問自答することで、より判断の精度が高まるかもしれません。

✅ まとめ：AIとの対話で投資戦略をアップデートする

今回のプロジェクトを通じて、僕自身の投資における強みと、そして改善すべき「真の課題」が明確になりました。

AIは完璧な答えをくれる魔法の杖ではありません。しかし、今回の分析で得られた「平均利益率12.26%」のような、自分一人では見過ごしてしまいがちな『客観的な数値』を提示してくれる、有効な分析ツールの一つとなり得ます。

Gensparkの「カスタムスーパーエージェント」のような機能を使えば、プログラミング知識がなくても、誰でも「自分だけの専属AI投資アナリスト」を構築できる時代になりました。重要なのは、AIの分析結果を鵜呑みにするのではなく、そこから得られた「客観的な数値」をどう解釈し、自身の戦略の精度向上に繋げるかという「対話」のプロセスです。

皆さんも、今回公開したプロンプトを参考に、ご自身の“AI投資アナリスト”を構築し、取引記録を見つめ直してみてはいかがでしょうか？ そこから、次なる成長のヒントがきっと見つかるはずです。

📌 次におすすめの記事

🔰 はじめての方はこちら

▶👤 ゲーマー投資家ゆーすけの自己紹介と、このブログの使い方

🚀 投資ノウハウをもっと学びたい方

▶💡 新高値ブレイク×分散戦略｜投資初心者向けの中期トレード術
▶💡 決算要約AIはGeminiが本命！ ChatGPTから乗り換えた理由
▶💡 バズった株探しプロンプトを徹底解剖【成長株×新高値ブレイク】

⚠️ 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。