ChatGPTとPythonで日本株スクリーニングを自動化する―個人投資家が情報格差を縮める実践手法

投資戦略

2026.06.16

はじめに

株式投資で成果を上げるためには、多数の銘柄の中から有望候補を効率的に発見する必要があります。近年はChatGPTとPythonを組み合わせることで、個人投資家でも機関投資家に近い分析環境を構築できるようになりました。本記事ではスクリーニングの基本から実践例まで解説します。

日本市場には数千銘柄が上場しています。毎日決算資料や適時開示を読むだけでも膨大な時間が必要です。そこで定量条件で候補を絞り込み、人間は最終判断に集中するという考え方が重要になります。

売上高成長率、営業利益成長率、ROIC改善率などを確認します。

自己資本比率、ネットキャッシュ、フリーキャッシュフローを確認します。

年初来高値更新や出来高急増などの条件を組み合わせます。

ChatGPTはコード作成、決算要約、競合分析の整理に役立ちます。例えば「営業利益率改善企業を抽出するPythonコードを作成して」と依頼することで短時間でたたき台を作れます。

Pythonではデータ取得、加工、ランキング作成を自動化できます。毎日同じ作業を繰り返す投資家ほど効果は大きくなります。

売上成長率15%以上、営業利益率10%以上、時価総額1000億円以下という条件で抽出し、さらに年初来高値更新銘柄だけを残す方法があります。候補数を大幅に減らせます。

過去データだけで判断しないことです。定量分析で候補を出し、事業内容や競争優位性を確認する工程が必要です。

ChatGPTとPythonは個人投資家の分析能力を大きく引き上げるツールです。重要なのは自動化そのものではなく、浮いた時間を企業分析に使うことです。

実践解説。投資家は条件設定と検証を繰り返しながら独自のスクリーニング手法を構築できます。