AIで分析後に「あえて疑う」と、見えてくるものがある

AidPrompt Finance 開発記録⑥
ここまで6回にわたって、
AIを使って市場環境や企業情報を整理してきました。
一応、開発記録は今回で終了の予定です。
第3回では市場全体を整理し、
第4回ではテーマや財務データを整理し、
第5回では企業情報を広げ、
第6回ではそれらを一つの
「個別銘柄分析レポート」にまとめました。

今回は、その先の工程です。
分析結果が出た後に、
あえて「この分析を弱める材料はないか？」と確認してみます。
いわゆる「反証チェック」です。
実際に第6回で分析したPalantir（PLTR）で試してみると、
面白い結果になりました。

１．「誰かの分析を見る」から「自分で疑う」まで

普段、私たちはどうやって銘柄を見ているでしょうか。
YouTubeの銘柄解説、Xの投資家の投稿、noteの記事、
決算解説、経済番組、証券会社のレポートなどから、
「この銘柄が面白そう」という情報を見つけることが
多いと思います。

そこで「なぜ面白いのか」を解説動画や記事で確認する。
これは非常に効率の良い方法です。
ただ、そのあとに、
「では、自分でも確認してみよう」
となると話が変わります。
例えば、

・現在の市場環境はどうなのか
・売上やEPS、利益率はどう推移しているのか
・最近の決算はどうだったのか
・同業他社と比べてどうなのか
・どんなリスクがあるのか

と、調べることが一気に増えます。
一つ一つは難しくなくても、
全部調べて整理するとなると、かなりの手間です。
だから多くの人は、途中で「まあいいか」となってしまう。

AidPrompt Financeで作ってきた仕組みは、
この「調べる・整理する」部分を楽にするためのものです。
そして今回は、
その先にある「あえて疑う」という工程
を追加してみました。

２． 実際に反証チェックをしてみた

第6回で出したPLTRの分析結果に対して、
そのまま反証チェックにかけました。
すると、大きく分けて、
3つの反証と、1つの見落とし・未確認事項
が出てきました。

① 個別銘柄は強い。でも、市場環境は同じ方向ではない
分析結果では、
決算・ガイダンス・KPI・関連テーマ動向を
「ポジティブ方向」と整理していました。
ところが、市場環境を見ると、
（AAII弱気優勢、VVIX上昇、SKEW警戒）、
30年債金利の上昇、Market Breadthの弱さという
「ネガティブ材料」も確認されています。
つまり、
PLTRそのものの材料は強い一方で、
市場全体が同じ方向を向いているわけではない。
個別銘柄の強さだけを見て、
全体を判断するのは難しいという点が浮かび上がりました。

② 「高成長」と「成長の勢い」は同じではない
EPS成長率のCAGRは135.13%でした。
数字だけを見ると、非常に高い成長です。
しかし、年度別の成長率を見ると
111%→231%→85%と、
変化しています。
つまり、
「成長率の水準は非常に高い」
一方で、
「成長の勢いは一定ではない」
ということです。
「高成長企業だから大丈夫」と一括りにするのではなく、
成長の中身や推移まで見る必要があるということが分かります。

③ 業績が強くても、株価評価は別の問題
PLTRの業績は非常に強い一方で、
Forward PERは116.28倍、PEGは2.50倍と、
株価にはかなり高い評価がついています。
参考としてグレアム公式を機械的に当てはめると、
大きな乖離も出ます。
ただし、
これは高成長企業にそのまま適用するには注意が
必要な参考値です。
ここで重要なのはFair Valueの数字そのものより、
「会社が強いこと」と
「現在の株価がどう評価されているか」は別問題
という点です。
高い成長が確認されていても、
それだけで現在の評価水準まで説明できるわけではありません。

④ さらに、分析そのものの「見落とし」も
今回、最も興味深かったのがここです。
第6回の分析では、次期ガイダンスについて、
「利益率等：開示なし」
としていました。
そこで反証チェック側からWeb検索を行い、
あらためて確認したところ、
調整後営業利益ガイダンスや調整後フリーキャッシュフロー
ガイダンスが公表され、いずれも上方修正されていた
ことが確認されました。
つまり、
銘柄について反対材料を探すだけではなく、
そもそもの分析結果に情報の抜けがないかも確認できた
ということです。
今回の反証チェックで、
個人的にはここが一番重要な発見でした。

３．反証チェックで何が変わるのか

ここで誤解してほしくないのは、
反証チェックは、分析結果を否定するためのものではない
 ということです。
 
今回のPLTRを見ても、
 業績が強いこと自体は変わりません。
 決算やKPIが強いことも変わりません。
 関連テーマがアウトパフォームしていることも変わりません。
 
ただ、その一方で、
 市場環境には注意材料がある。
EPS成長率の方向には確認すべき点がある。
バリュエーションはかなり高い。
そして、分析結果そのものにも確認すべき箇所があった。
 ということが分かりました。
 
つまり、分析結果が、
 「強い銘柄です」
 で終わるのではなく、
 「強い。ただし、どこを確認しておくべきか」
 まで整理されます。
 
今回の反証チェックでは、次回確認ポイントとして、
 ・EPS成長率の方向性（下降・不安定）の継続有無
・FY2026調整後営業利益・調整後FCFガイダンスの達成状況
・売上高ガイダンスの達成状況
・市場センチメントや30年債金利の推移
 などが整理されました。
 
「分析して終わり」ではなく、
「次にどこを見るか」までつなげる。
 これが、今回追加した工程です。

４． 「おすすめ銘柄」を入口にして、自分で確認する

私は、YouTubeやX、noteなどの情報を否定しません。
（実際、私も見ているし、参考にしています）
むしろ、
それらを「銘柄発見の入口」として使えばいい。
例えばこんな流れです。

1. YouTubeやXで「PLTRが面白そう」と知る

2. 「なぜ面白そうなのか」を解説で確認する

3. 自分でも情報を整理する

4. 市場環境・財務・決算・競合などを確認する

5. 「解説者が言っていたことは本当か？」を確認する

6. さらに「この見方を弱める材料はないか」を確認する

誰かの分析を見るのをやめるのではなく、
誰かの分析を「自分で確認するきっかけ」に変える。
私は、ここにAIを投資に使う一つの意味があると思っています。

５． AIに「判断」させるのではない

この仕組みは、
AIに「この株を買うべきか」を決めてもらうものではありません。
役割を分けています。

人
　・どの企業を見るかの決定
　・何を確認するか
　・どの情報を重視するか
　・最終的にどう判断するか
AI
　・情報を探す 
　・情報を整理する
　・同じ形式に揃える
　・比較しやすくする
　・反証の材料を洗い出す
AIだけでは取得が難しい一部のデータについては、
人が入力する必要もあります。
 
それでも、
 「調べる → 整理する → 比較する → 疑う」
 という作業の多くを、
一定のルールで進められるようになります。
 
「分析が簡単になる」というより、
 「分析までの作業がかなり軽くなる」
 という方が近いと思います。
又、このやり方に向いている・向いていない人は、
以下に分けられるかと思います。

向いている人
　・自分で銘柄を調べたい人
　・中長期投資を中心にしている人
　・決算や財務も確認したい人
　・複数企業を比較したい人
　・最終判断は自分でしたい人
向いていない人
　・AIに買う銘柄を決めてほしい人
　・「明日上がる株」を知りたい人
　・投資判断そのものをAIに任せたい人
　・銘柄分析に時間をかけたくない人

この違いは、最初に明確にしておきたいところです。

６． まとめ

これまで、投資情報を得る方法はたくさんありました。
YouTubeを見る。Xを見る。ニュースを見る。決算を見る。
これらは今後も重要だと思います。
ただ、AIを使うことで、
「誰かの分析を見る」だけではなく、
「自分でも確認する」という
選択肢が取りやすくなります。
そして、
分析した後に「あえて疑う」工工程を入れる。
すると、
 「強い数字が並んでいる」
 だけではなく、
 
「その分析を弱める材料は何か」
「まだ確認できていない情報は何か」
「次に何を確認すればいいのか」
 
というところまで見えてきます。
今回のPLTRでは、
実際に分析結果の中に確認すべき箇所も見つかりました。

AidPrompt Financeが目指しているのは、
投資判断をAIに任せることではありません。
自分で考え、
自分で判断するための情報整理を、
AIによって少し楽にすることです。
今回の反証チェックも、そのための一つの工程です。

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次回以降は、
実際の出力を紹介していきたいと思います。

本記事は特定銘柄の売買を推奨するものではなく、
AIによる情報整理の一例として公開しています。