「高配当株のスクリーニングって、8項目もチェックするのは大変そう」
IT部長・こざおです。リベ大（両学長）推奨の8項目スクリーニングを実践していますが、正直、財務データを1社ずつ手作業で確認するのは時間がかかります。
そこで私は、スプレッドシート＋生成AIで分析作業を半自動化しています。この記事では、実際に使っている管理シートの構造と、生成AIをどう組み込んでいるかを公開します。
1. なぜ「半自動化」なのか｜全自動にしない理由
私の分析フローは、「情報収集・整理はAI、判断基準の設計と最終判断は自分」という役割分担です。これはリベ大（両学長）が推奨する高配当株スクリーニング基準をベースにしており、この基準自体はブログでも公開されている一般的な考え方です。
2. 管理シートの構造｜3枚のシートで運用
| シート名 | 役割 |
|---|---|
| ① スクリーニング一覧 | 銘柄ごとの基本情報・8項目の判定・総合判定を一覧化 |
| ② 判定基準 | リベ大推奨の◎○△×の基準を明文化（迷ったときに立ち返る） |
| ③ 購入トリガー管理 | 現在株価・目標配当から、10%/20%/30%下落時の価格を自動計算 |
①スクリーニング一覧の項目
| 大項目 | チェック項目 |
|---|---|
| 基本情報 | コード・銘柄名・業種・株価・配当・利回り |
| 学長評価 | ◎○△×の総合評価 |
| ①売上高トレンド | 10年以上の増加傾向か |
| ②EPS | 長期的に右肩上がりか |
| ③営業利益率 | 10%以上が理想 |
| ④自己資本比率 | 60%以上が理想 |
| ⑤営業CF | プラスを継続しているか |
| ⑥現金等 | キャッシュリッチかどうか |
| ⑦配当金 | 連続増配・累進配当か |
| ⑧配当性向 | 30〜50%が理想 |
この基準の詳細は高配当株の銘柄選び・暴落時まとめ買い戦略で解説しています。
3. 生成AIをどこで使うか｜4つの活用ポイント
| 活用ポイント | 内容 |
|---|---|
| ① 財務健全性の要約 | 「〇〇社の財務状況を教えて」で、自己資本比率・利益率などを一括取得 |
| ② 増配の継続性チェック | 「過去10年の配当推移と増配年数を教えて」で連続増配年数を確認 |
| ③ スクリーニング判定の下書き | 取得したデータを判定基準に当てはめて、◎○△×の下書きを作らせる |
| ④ 銘柄同士の比較・要約 | 候補が複数あるとき、どちらが基準に合致しているか比較させる |
4. 実際のプロンプト例
私が実際に使っているプロンプトの型です。銘柄名を差し替えるだけで使い回せます。
財務健全性の確認
〇〇（証券コード：××××）について、直近の決算資料をもとに以下を教えてください。
・自己資本比率
・営業利益率
・営業キャッシュフローの推移（過去3〜5年）
・現金及び現金同等物の推移
数値が不明な項目は「不明」と答えてください。推測で数字を作らないでください。
増配継続性の確認
〇〇（証券コード：××××）の過去10年間の1株配当金の推移を教えてください。
連続増配は何年続いていますか。減配した年があれば、その年と理由も教えてください。
スクリーニング判定の下書き
以下の基準に沿って、〇〇の総合評価を◎○△×で判定してください。
判定の根拠も1行ずつ添えてください。
【基準】自己資本比率：60%以上=◎、40〜60%=○、20〜40%=△、20%未満=×（他7項目も同様に貼り付け）
5. 生成AIが間違える・苦手なこと
| 苦手なこと | 対策 |
|---|---|
| 最新の株価・直近の決算数値 | 学習時点より新しい情報は不正確なことがある。証券会社アプリの数字で必ず裏取り |
| マイナーな中小型株の情報 | 情報量が少なく、誤った数値を出しやすい。IR資料を自分でも確認する |
| 「なんとなく良さそう」という定性的な評価 | 数字の根拠を必ず示させる。根拠のない「おすすめ」は無視する |
| 将来の株価予測 | これはAIにも人間にも不可能。聞かない |
生成AIは「情報を整理して提示する」のは得意ですが、「不確かな情報でもそれらしく答えてしまう」弱点があります。数字は必ず一次情報（決算短信・有価証券報告書・証券会社の銘柄ページ）で裏取りすることが絶対条件です。
6. 購入トリガーの自動計算｜スプレッドシートの数式部分
購入トリガー管理シートの数式（例）
| 列 | 内容 | 計算式のイメージ |
|---|---|---|
| 現在利回り | 配当 ÷ 株価 × 100 | 手入力の配当・株価から自動計算 |
| 購入トリガー株価 | 目標配当 ÷ トリガー利回り（例：4.5%） | 「この株価まで下がったら買う」を自動算出 |
| 10%下落株価 | 現在株価 × 0.9 | 暴落の初期段階の目安 |
| 20%下落株価 | 現在株価 × 0.8 | 本格的な調整局面 |
| 30%下落株価 | 現在株価 × 0.7 | 大暴落の目安 |
これにより、暴落が来たときに「今この銘柄は買い時か」を一目で判断できます。感情で判断せず、事前に決めた数字で機械的に動けるのがポイントです。
7. 半自動化のワークフロー全体像
| ステップ | 担当 | 内容 |
|---|---|---|
| ① 銘柄の発見 | 自分 | ニュース・スクリーニングツールで候補を見つける |
| ② 財務データの収集 | AI＋自分 | AIに財務健全性・増配継続性を聞き、一次情報で裏取り |
| ③ 判定の下書き | AI | 8項目基準に沿って◎○△×の下書きを作成 |
| ④ 最終判断 | 自分 | 下書きを確認し、スプレッドシートに記録。納得できなければ保留 |
| ⑤ 購入トリガー設定 | スプレッドシート（数式） | 目標利回り・下落率から自動計算 |
| ⑥ 暴落時の実行 | 自分 | トリガーに達したら、事前の判断に従って購入 |
8. 注意点｜AIの分析を鵜呑みにしない
- AIが出した数字は必ず一次情報（決算資料・証券会社アプリ）で確認する
- 「◎」という判定結果だけを見て買わない。根拠を自分で読む
- 投資判断の最終責任は自分にあることを常に忘れない
- AIのモデルや学習時点によって精度が変わることを理解しておく
9. まとめ｜AIは「調べる時間」を減らす道具
- 高配当株分析は「情報収集はAI、最終判断は自分」の半自動化がちょうどいい
- 管理シートはスクリーニング一覧・判定基準・購入トリガー管理の3枚構成
- AIの活用ポイントは財務健全性の要約・増配継続性の確認・判定の下書き・銘柄比較の4つ
- 「推測で数字を作らないで」の一文で精度が大きく変わる
- 購入トリガーの自動計算はスプレッドシートの数式で十分
- AIの分析結果は必ず一次情報で裏取りし、鵜呑みにしない
※本記事は筆者の個人的な分析手法であり、特定の投資判断・AIツールを推奨するものではありません。投資は自己責任でお願いします。
次のステップとして、以下の記事も参考にしてください。