【AI×投資】初心者が無料でできるNotebook LMでの投資手法を図解

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これまではインデックス投資がメインでしたが、技術革新により個別株にも可能性が。

GoogleのAIサービス「NotebookLM」を使って、初心者でも再現可能な方法を紹介します。

結論から言うと「有価証券報告書を読み込み+投資本の手法でスクリーニング」になります。

Notebook LMとは

Googleが提供するAIツールで、特徴はアップロードした資料だけを基に質問に答えること。

一般的なAIチャットのようにネットの膨大な情報を混ぜず、指定したソース限定で動作します。

決まった資料から引用を行い、引用箇所も教えてくれるため初心者でも信頼できる情報を扱える。

AI リサーチツール&思考パートナー – Google NotebookLM

手法を思いついたきっかけ

投資本は気になるものを数冊読んできていますが、上で紹介する書籍が良かったです。

初心者にもできる!とは言わずに、かなり企業情報を読み込むことを推奨しています。

読み込みを最近はやりのAIに任せれば、再現性が出せるのでは?と思い立ちました。

身近な株をリストアップ

以前から個別株に手を出すなら、バフェット氏の「能力の輪」を守ろうと思っていました。

これは自分の理解できる分野に関わることで、理解できない株には手を出さないことです。

まずは自分が普段利用する企業をリストアップして「Yahooファイナンス」に登録します。

食べ物、交通手段、インフラ、サブスク、それから働いている業界で詳しい分野など。

PBRが低いものを選択

PBR=株価BPS,BPS=純資産発行済株式数.\begin{align*} \mathrm{PBR} &= \frac{\text{株価}}{\mathrm{BPS}},\\ \mathrm{BPS} &= \frac{\text{純資産}}{\text{発行済株式数}}. \end{align*}

PBRを極限まで簡単に言うと「今会社が破綻してすべての財産を売り払った時の価値÷株価」

あくまでも書類上の価値ですが、PBRが1倍未満なら会社が破綻しても損はしない計算です。

アメリカ企業や有名企業はPBRが非常に高いので、まずはPBRが1倍付近の企業を探します。

見つからなければ次のステップには進めません。ここを妥協しないで市場を見るのが大切。

有価証券報告書を取り込む

ここでは例として東京電力ホールディングス(株)(9501)を取り上げてみます。PBR 0.35倍。

パソコンだとダウンロードの手間があるため、スマホから操作するほうが楽でしょうか?

「企業名+有価証券報告書」で開いた有価証券報告書ページで「共有ボタン→NotebookLM」

過去五年分の報告書と、直近の四半期報告書があればダウンロードしておけばOKです。

選択基準を.txtで準備

有価証券報告書からどの数値を抜き出し評価するかを、ネットか書籍から取ってきます。

最近は書籍のPRで内容が一部ネット記事に載っていることもあるため、それでもOK。

今回は上記書籍を電子書籍の初回割引で半額で購入、付録の判断基準をコピペしました。

文章をコピペした.txtファイルもGooglenotebookLMにアップロードし、準備は完了。

プロンプトを実行

内容としては.txtの内容をまずはきちんと読み込ませ、そのうえで有価証券報告書から取得。

さらにもう一度.txtの内容から投資判断を行わせます。評価基準はChatGPTに作らせました。

.txtの中身は書籍の著作権に引っかかるのでざっくりこんな感じ。今回はEが多すぎたため見送り。

会社名
沿革・事業内容
業績推移
※ 直近3年以上の売上と営業利益をセグメントごとに記載する…

【投資判断】
五段階評価(A~E)
資産から見た割安性
収益から見た割安性…

【投資判断】五段階評価(A~E)の判断指標
「check_list.txt」の最後に記載されている「【投資判断】五段階評価(A~E)」の各項目について、以下の基準を適用して定量的・定性的な評価を行う。
1. 資産から見た割安性(PBR)

PBR(株価純資産倍率) を基準とする。PBRは低いほど割安と判断される。

• A評価(極めて割安): PBRが1.0倍未満である場合。
• B評価(割安): PBRが1.0倍以上 1.5倍未満である場合。
• C評価(中立): PBRが1.5倍以上 2.0倍未満である場合。
• D評価(割高): PBRが2.0倍以上 3.0倍未満である場合。
• E評価(極めて割高): PBRが3.0倍以上である場合。…

この手法のすごい所

この方法のすごい所は、何も法律などに抵触せず、正規のやり方で再現性を出せる所です。

これまでスクリーニングという専門家や時間のある人しかできない作業をAIに任せられます。

逆に難しいのは良い条件がない時にルールを守り続けられるかということ(手放すタイミングも)

宝くじの分析や競馬の分析などにも使えそうなので、また何かあればブログに追記します!

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