ChatGPTなど生成AIはどんどん賢くなっています。
すでにIQ換算で120を超えて東大生レベルという話も・・・
自分たちがやってきた作業の多くはChatGPTで代替可能ですし、より早く正確にできるようになるんですよ。
今回はChatGPTに株式投資に活用する話をみていきます。
ChatGPTが株式投資にもたらす革命
それではChatGPTが株式投資にどのような革命を生み出すのでしょう。
生成AI×ファインチューニングで“自分専用アナリスト”
2024年8月、OpenAIはGPT‑4oのファインチューニング機能を公開。
少量データでも独自の財務分析スタイルを学習させられるため、個人でも「癖を知るAIアナリスト」を持てる時代が到来しました。
つまり、自分の好みを学習した専用投資アナリストができるというわけです。
時間が圧倒的に短縮できる
個人的に生成AIを投資活用する際に特に大きいと思われるメリットは以下の３つです。
- 決算資料の要約
- 複雑な条件のスクリーニング
- 外国語の情報を活用
3つとも人でもがんばればできることですが、掛かる時間が雲泥の差なんですよ。
ただし、生成AIは仕組み的にハルシネーション（嘘を吐く）が発生することがありますので、活用するときは再点検は必要ではありますが・・・
最近はハルシネーションが発生するケースは減っていますけどね。
ChatGPTで決算書を秒速レビューする方法
それでは具体的な活用方法についてみてきましょう。
まずは決算分析です。
トヨタ自動車 FY2025決算
実際にトヨタの2025年3月期の決算書を要約してもらいましょう。
ChatGPTにトヨタ自動車の2025年3月期決算書のPDFを投げ「主要KPIとYoY差を日本語200字で要約して」などと依頼すれば、企業発表の数字と自分の注目指標の状況を簡単にまとめてくれます。
実際に出てきたのがこちら。
自分が知りたい内容を一瞬でまとめてくれるんですよ。
ちなみにGoogleのNotebookLMで同じ依頼をした結果がこちら。
どちらが良いのかは好みが分かれるとは思います。
Apple 2025年7月末発表予定のQ3見通し
また、決算発表前のコンセンサスなどを調べるのも簡単です。
例えばAppleの「2025年7月末発表予定Q3見通しのコンセンサスと前年同期比を表にして」とChatGPTに投げると、こんな感じで出力されます。
| 指標 | コンセンサス見通し* | FY2024 Q3実績 | YoY差 |
|---|---|---|---|
| 売上高 | $89.0 B | $85.8 B | ＋3.8 % |
| EPS（希薄化後） | $1.42 | $1.40 | ＋1.4 % |
| 純利益 | $21.5 B（中央値） | $21.45 B | ＋0.2 % |
| 粗利益率 | 46.0 % | 46.3 % | −0.3 pt |
※コンセンサスは最新ストリート予想（複数アナリスト平均）。粗利益率はアナリストが「46％前後」と予想。
— 売上高は約 ＋4％前後 の増収、EPS は 小幅増 の見込み。
— 純利益は前年並み、粗利益率も ほぼ横ばい の想定で、AI・サービス伸長が価格競争や関税コストを相殺するとの見方が優勢です。
海外株の情報を得るのはそれなりに大変ですが、こんな感じで一瞬でほしい情報が手に入るんですよ。
ChatGPTで銘柄探し（スクリーニング）
次にスクリーニングに活用する方法を見てみましょう。
最近は証券会社が提供しているスクリーニング機能も賢いのですが、ちょっとそれらにないような変わった条件での抽出も簡単にできます。
例えば元お笑い芸人で中小企業診断士投資家として有名な井村俊哉さんが提唱していた「売上成長率＞PER」の銘柄なんかも簡単に見つけれるんですよ。
事例：売上成長率＞PERを抽出
下記プロンプトを実行すると、日本の全上場企業（適時開示XML）を対象に「前年比売上成長率がPERを上回る銘柄」を時価総額、業種とともに一覧出力します。
あなたは金融データ解析ボットです。
1. 最新適時開示XMLを取得
2. 銘柄ごとに売上高YoYを計算
3. PERを取得
4. 「売上成長率 > PER」の銘柄を抽出
5. 時価総額・業種を含む表をMarkdownで出力こんな感じで出力されます。
| 証券コード | 会社名 | 売上高YoY | PER | 時価総額 (億円) | 業種 |
|---|---|---|---|---|---|
| 7203 | トヨタ自動車 | +12.2 % | 10.59倍 | 39,740 | 輸送用機器 |
リストを毎朝自動配信なんてこともできるそうです。
チャートで抽出も可能
今回は数字的な部分での抽出でしたが、カップウィズハンドルになっている銘柄を抽出してとか、「羽黒法」で第4号線を形成した銘柄を抽出してなんてチャートの形でのマニアックな指示も可能です。
ゴールドクロスなどメジャーなものは証券会社のスクリーニングでもできますけどね。
※カップウィズハンドルはウィリアム・J. オニールさんが提唱しているチャートの形です。
プロンプトの注意点
ちなみに今回の事例でも「売上成長率＞PERの銘柄出して」という単純なプロンプトでも出力されますが、細かい情報を指定してあげたほうがより正確で必要な情報が抽出されます。
ポイントは以下です。
- ユースケース定義：「PER15倍以下＆売上成長率10%以上」など条件を自然言語で整理
- データ取得：IRのPDFや財務のCSVなどをChatGPTに渡す
- 前処理：通貨統一・四半期→通期換算を指示
- 可視化／解釈：グラフや要約文章を生成してもらい、投資判断に活用
活用シナリオ別プロンプト集
実際に使えるプロンプト例もご紹介しましょう。
| シナリオ | 1行プロンプト例 |
|---|---|
| ChatGPT 決算分析 | 「◯◯社 2025/3期 決算短信」を200字で要約し、売上／営業益／EPSのYoYを箇条書き |
| クイックDCF試算 | トヨタの2026E~2030EフリーCFを年+3%成長で推計しWACC7%でDCF |
| センチメント判定 | このプレスリリースのトーンをポジ/ネガ/ニュートラルで分類し理由も説明 |
| バリュエーション比較 | AppleとMicrosoftのPER・PSR・PBRを表にし、中央値をハイライト |
| 条件スクリーニング | 日本株でROE>10%かつ配当利回り>3%の銘柄を10社列挙 |
| 投資アイデア生成 | 生成AI関連で2025年に売上20%以上成長見込みの米国ミッドキャップを3社提案 |
| リバランス提案 | このポートフォリオをベータ1.0±0.05に保ちつつ業種分散を最適化 |
デメリット・注意点
万能に見えるChatGPTなど生成AIですが、そうではありません。
使う上でのデメリットや注意点がいくつかあるんですよ。
人がやる分析との違いをまとめるとこんな感じ
| 項目 | 従来型分析 | ChatGPT活用 |
|---|---|---|
| 情報鮮度 | 手動収集、更新遅れがち | 一定の期間までの情報しかない |
| 作業時間 | 決算要約に30分/社 | 5秒で要点抽出 → 時間短縮 |
| コスト | 有料情報端末（月数万円） | Free～Plus: 0～3,000円/月 |
| 再現性 | 人依存でばらつき | プロンプト保存で標準化 |
| リスク | 人為的ミス | モデル幻覚・誤訳、情報漏えい |
基本的に人が分析するより優秀なのですが、情報鮮度の問題やハルシネーション、情報漏えいの問題があります。
デメリット回避策
デメリットの回避策としては以下の点が上げられます。
情報鮮度
生成AIは決まった期間までの情報しかもってません。
つまり、最新のデータはもってないんですよ。
そのため、リアルタイムな情報が必要な株式投資では問題となるケースが多くなります。
そんな情報鮮度の問題は、Web検索で最新情報を抽出してくれるようにすれば回避できます。
ChatGPTの場合はツール「Web search」をチェックし、プロンプトでも最新情報を活用するよう指示するだけ。
この対策は株式関連の分析には欠かせないでしょう。
ハルシネーション
ハルシネーションが生成AIでは一番大きな問題かもしれません。
ホントぽいウソを付いちゃうことがあるんですよ。
ハルシネーション対策としては一次ソースのURLを必ず添付し「引用付き要約」を指示しておくことです。
ハルシネーション対策は自分でソースを確認するのが一番ですね・・・
情報漏えい
また、自分が使った質問やアップロードしたデータなどが、他の方のChatGPTに活用される可能性があるって部分が問題になっています。
個人ならよほど問題はないでしょうが、機密情報など使う場合には注意が必要なんですよ。
対策には法人版 or ローカルLLMを利用すると良いでしょう。
情報活用の設定も見直ししておきましょう。
まとめ
今回は「ChatGPTを決算分析や銘柄探しなど株式投資に活用すると捗る件」と題して株式投資にChatGPTなど生成AIを活用する話をみてきました。
決算分析の自動化・投資分析プロセス短縮を実現し、個人投資家の武器を一段引き上げてくれそうです。
ますます、個人投資家とプロ投資家の垣根が低くなりそうですね。
※本記事は情報提供のみを目的としており、特定の銘柄の売買を推奨するものではありません。投資判断はご自身の責任で行ってください。
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