割安高配当スクリーニングをAIプロンプト化する方法|新高値ブレイク投資向けに条件を変換してみた

こんにちは! ゲーマー投資家ゆーすけ(@gaminvestlogです。

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。

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。

項目条件見るポイント
年初来高値更新過去5日新高値ブレイク候補を広めに拾う
時価総額500億円以下中小型株を中心に見る
平均売買代金1,000万円以上最低限の流動性を確認する
売上高営業利益率10%以上収益性の低い銘柄を除く
自己資本比率30%以上財務の最低ラインを見る
PER・PBR・配当利回り・ROE参考表示割安感・配当・資本効率を見る補助指標

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。

役割任せること
SBI証券条件に合う銘柄を機械的に抽出する
AI決算、材料、PER・PBRなどの株価指標、信用残などを整理し、深掘り候補を仕分ける
人間チャート形状、出来高の推移、売買タイミング、最終的なリスク許容度を判断する

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。

評価意味
A新高値ブレイク投資の深掘り候補として優先度が高い
B条件付きで確認する価値がある
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

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
プロンプト1:一次仕分け用プロンプト全文(クリックで展開
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。

評価銘柄数
A3
B8
C9
保留4
合計24

A評価になったのは、以下の3銘柄です。

コード銘柄名一次評価
3040ソリトンシステムズA
350AデジタルグリッドA
3558ジェイドグループA

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。

コード銘柄名一次評価選定理由
3558ジェイドグループA業績成長、M&A、流動性を確認
350AデジタルグリッドA高い収益性と流動性、直近IPOの需給
3040ソリトンシステムズA業績、流動性、株価指標のバランス
3853アステリア保留売買代金が突出し、テーマ性の確認価値がある
6327北川精機保留強いモメンタムと売買代金急増

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。

プロンプト2:二次調査用プロンプト全文(クリックで展開
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。

コード銘柄名一次評価二次評価評価変更主な理由
3558ジェイドグループAA変更なし業績成長、M&A、流動性を確認
350AデジタルグリッドACA→C今期減益見込みで成長継続性に懸念
3040ソリトンシステムズAA変更なし1Q増益、利益率改善、増配
3853アステリア保留C保留→C投資評価益依存、本業利益率低下
6327北川精機保留保留変更なし業績は良いが、株価上昇の速さと決算時期の確認が必要
※上記はClaude Opus 4.8によるWeb調査結果をもとにした整理です。僕自身で各社の公式IRを再確認したものではありません。実際に確認する場合は、必ず最新の公式IR・決算短信・適時開示を確認してください。

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。

コード銘柄名二次評価で残った理由
3040ソリトンシステムズ1Q増益、利益率改善、増配が評価材料になった
3558ジェイドグループM&Aやブランド施策などのカタリストがあり、流動性も良好
※上記はClaude Opus 4.8による調査結果をもとにした監視候補の整理です。売買判断ではなく、次に確認する銘柄を絞るためのメモとして扱います。

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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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。
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投資判断は必ずご自身の責任で行ってください。