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経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔

20年以上断続的にこのブログを書き継いできたインフラコモンズ代表の今泉大輔です。NVIDIAのフィジカルAIの世界が日本の上場企業多数に時価総額増大の事業機会を1つだけではなく複数与えることを確信してこの名前にしました。ネタは無限にあります。何卒よろしくお願い申し上げます。

Gemini 3 Pro + Deep Researchを用いて株を買う際の「買い推奨株価」を知る方法：1年間ありがとうございました。

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今年も大晦日となりました。ChatGPT + Deep Researchが使えるようになった2月以来、小職のAIライフは激変しました。元々物書き + 海外事業リサーチャー + Thought Leadershipコンテンツ作成者であるので、やれることが飛躍的に増大し、今に至っています。途中からGeminiの性能も上がってきて、Gemini + Deep Researchを使って作成した投稿では、1本で10万ページビューを超えるものまで現れてきました。

さて、本投稿では、1年間お世話になった読者の方々へのプレゼントという位置付けで、株式投資に便利なGemini + Deep Research（有料版で使える）の使い方をお教えします。

小職は昔、個人投資家向けの株式投資に関する書籍も書いたことがあり、株価予測にも興味を持っています。この1年間、ChatGPTやGeminiを使って個別銘柄の株価を予測するための手法を多少研究していました。以下の投稿はその1本。

米株四半期決算発表の前の週にピックアップされた銘柄を仕込んで決算発表後の値上がりを待つ【ChatGPTディープリサーチ】（2025/3/10）

その後、紆余曲折があって、今年の7月頃には個別銘柄の「買い推奨株価」がわかるレポートをGemini + Deep Researchで作成して、noteで公開するということをやっていました。

その当時作成した株価分析＆投資判断のレポート、三菱重工とソフトバンクグループと良品計画に関する3本を、見本ということで、noteに置きました。興味のある方はGemini + Deep Researchが生成した極めて解像度の高いレポートをご覧下さい。証券業界の方が読んでも舌を巻くと思います。いずれも1万字〜2万字もある読み応えのあるレポートです。

Gemini + Deep Researchが生成した個別銘柄の株価分析&投資判断調査報告書の見本。三菱重工/ソフトバンク/良品計画

さて。これらの株のプロが読んでも舌を巻く株価分析レポートを生成した際のプロンプトは比較的簡単なもので、以下のようでした。

個人投資家向けに、三菱重工のファンダメンタル分析の調査報告書を作成し、現在の株価水準を考慮に入れつつ、どのくらいの株価が買い推奨となるのかを最後にまとめとして買いてください。配当性向についても論じて下さい。
==
あなたは日本だけでなくアメリカでの最高の知識、見識、分析力を備えた株式アナリストです。個人投資家向けに、ソフトバンクのファンダメンタル分析の調査報告書を作成し、現在の株価水準を考慮に入れつつ、どのくらいの株価が買い推奨となるのかを最後にまとめとして買いてください。
==
個人投資家向けに、良品計画のファンダメンタル分析の調査報告書を作成し、現在の株価水準を考慮に入れつつ、どのくらいの株価が買い推奨となるのかを最後にまとめとして買いてください。配当性向についても論じて下さい。

割とサラッとしていますが、この形に落ち着くまで何度か試行錯誤しました。

このサラッとしたプロンプトから、なぜ、Gemini + Deep Research がプロも舌を巻く高精細なレポートを作成できるのか？以下ではそれをGeminiに解説してもらいました。

末尾に、シャープな株価分析のレポートを得るためのプロンプトがありますので、ぜひ色々と試してみて下さい。AIの最高性能を得るためのプロンプトは、うまく工夫して、AI自体に書かせると良い...という時代になってきました。

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次世代自律型AIエージェントによる投資分析の革新：Gemini Deep Researchが切り拓くファンダメンタル分析の新地平

デジタル・アナリストの誕生と投資情報の民主化

（今泉注：本文が参照している上付き数字の参考資料は、末尾にある参考資料リストと整合していません。これはGeminiの生成報告書固有のテクニカルな問題があり、整合させることがやたらとめんどくさいのです=手作業でやるしかない...。ご了承下さいませ。）

金融市場における意思決定のプロセスは、いま、破壊的なテクノロジーの恩恵によって劇的な転換期を迎えている。かつては機関投資家や大手証券会社の専属アナリストのみが享受できた高度な企業分析や膨大な情報の統合が、自律型AIエージェントの出現によって個人投資家やビジネス層の手に委ねられようとしている。ITmedia オルタナティブブログ「経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報」が常に追求してきた「ITの次を読み解く」という視点において、この変革は単なるツールの進化ではなく、投資という行為の本質を再定義するものである 1。特に、Googleが提供を開始したGemini Deep Researchは、従来の検索エンジンや対話型AIの域を超え、複雑なリサーチ課題に対して自ら計画を立て、数百のソースを巡り、構造化されたレポートを書き上げる「デジタル・アナリスト」としての能力を有している 3。

本報告書では、三菱重工業、ソフトバンクグループ、良品計画という、業種も戦略も全く異なる3社の株価分析レポートがどのようなアルゴリズムと論理構成によって生成されたのかを詳細に検証する。これら3社のレポートは、AIがいかにしてマクロ経済の潮流、企業の技術的優位性、そして複雑な財務データを有機的に結びつけ、投資判断という極めて高度な知的アウトプットを導き出しているかを雄弁に物語っている。AIが投資判断を下す際の原理を解明し、個々の投資家がこの強力な武器をいかに使いこなすべきか、その具体的なメソッドを提示することが本稿の目的である。

自律型リサーチ・エージェントの技術的基盤と推論メカニズム

Gemini Deep Researchが提供する分析の質を理解するためには、その背後にある技術的アーキテクチャへの洞察が欠かせない。このシステムは単一のAIモデルではなく、複数の専門エージェントが協調して動作する「マルチエージェント・オーケストレーション」に近い構造を持っている 5。ユーザーから「三菱重工業の将来性を分析せよ」といった広範な指示を受けると、システムはまず、そのタスクを解決するために必要なサブトピックを特定し、詳細なリサーチ計画を策定する 6。この段階でAIは、エネルギー政策、防衛予算、ガスタービンの技術比較、競合他社の動向など、人間のアナリストが数日かけて構想するような調査項目を瞬時にリストアップする 4。

システムの核心をなすのは、Gemini 1.5 ProやGemini 2.0 Flash/2.5 Proといったモデルが持つ「長大なコンテキストウィンドウ」と「高度な推論（Thinking）能力」である 3。100万トークンを超えるコンテキストウィンドウは、数百ページの有価証券報告書や無数のニュース記事を一度に「記憶」し、それらの情報の整合性を検証することを可能にする 4。また、最新の「思考（Thinking）」モデルは、最終的な回答を出す前に内部的な思考ステップを明示的に踏むことで、論理的な矛盾を排除し、多段階の推論が必要な複雑な財務分析においても高い精度を実現している 9。

技術要素 役割と機能 投資分析におけるインパクト
自律型プランナー 調査項目の分解と検索クエリの生成

網羅的な視点の確保とバイアスの排除 7
並行検索エージェント 100以上のWebソースからの同時情報収集

調査時間の劇的な短縮（数時間から数分へ） 4
批判的評価フィルタ 信頼性の低い情報の特定と矛盾の抽出

「ハルシネーション」の抑制と精度の向上 11
推論（Thinking）プロセス 多段階の論理構築とデータ間の相関分析

定量データと定性戦略の高度な統合 9
構造化ライター Markdown形式による専門的レポート生成

意思決定に直結する視認性の高い出力 8

三菱重工業における重厚長大産業の再定義とAIの視点

三菱重工業（MHI）の分析において（2025/7/14時点の調査レポートに関する説明）、Gemini Deep Researchが示した論理構成は、伝統的な製造業を「エネルギー転換」と「安全保障」という二つの巨大なメガトレンドの交差点に位置づけるものであった 12。AIは、単に過去の業績を追うのではなく、地政学的リスクの高まりが防衛予算の増額をもたらし、それがMHIの受注残高にいかに反映されているかを動的に捉えている 12。

特に、ガスタービン・コンバインドサイクル（GTCC）事業における世界首位のシェア（36%、大型機では56%）というデータを、脱炭素化に向けた「橋渡し技術」としての重要性と結びつけた点は、AIが持つ高度なコンテクスト理解の証左である 12。AIは、JAC形ガスタービンの世界最高水準の効率（64%以上）というスペックが、競合するGE VernovaやSiemens Energyに対してどのような経済的参入障壁（経済的堀）を築いているかを技術的側面から論証している 12。

財務面では、AIは「営業キャッシュフローの劇的改善」に焦点を当てている。2022年度の808億円から2024年度の5,304億円への急増を、単なる一時的な要因ではなく、過去の構造改革による「収益性回復フェーズ」の完了と、新たな「成長投資フェーズ」への移行を示すシグナルとして評価している 12。さらに、配当方針が「配当性向」から「DOE（株主資本配当率）4%以上」へ変更されたことを、業績変動に左右されない株主還元の安定性へのコミットメントとして、長期投資家にとってのポジティブな材料として抽出している 12。

指標（2024年度） 数値 AIによる評価のコンテクスト
連結売上収益 5兆271億円

防衛・宇宙セグメントの急拡大を織り込み済み 12
事業利益率 7.6%

過去の構造改革の成果。GTCCの高収益が寄与 12
フリーキャッシュフロー 3,427億円

投資余力の拡大とDOE導入の財務的裏付け 12
GTCC世界シェア 36%

世界首位。エネルギー転換期の安定収益源 12
推奨購入価格 3,000円以下

理論PBR基準の安全性（Margin of Safety）を考慮 12

ソフトバンクグループにおけるNAV分析とASI戦略の統合

ソフトバンクグループ（SBG）の分析において（2025/8/20時点の調査レポートに関する説明）、Gemini Deep Researchは、同社を「通信会社」ではなく「AI投資持株会社」として厳格に定義している 12。この定義に基づき、PERやPBRといった従来の指標を排除し、NAV（時価純資産）分析を評価の主軸に据えている 12。この切り替えは、AIが投資対象の「ビジネスの本質」を正しく理解し、それに最適な評価モデルを選択できる能力を示している。

AIは、SBGの価値を「Armの成長」「SVFの回復」「戦略的AI投資」の三層構造で捉えている。特にArmについては、単なる半導体設計会社ではなく、データセンター向けサーバーチップ市場でのシェア拡大（将来的に50%との予測）を見据えた、AI時代のインフラの支配者として位置づけている 12。また、OpenAIへの大規模投資（最大30億ドル規模）や、インテル、Ampere Computingへの出資を、AIエコシステムの垂直統合に向けた孫正義氏の執念の現れとして解釈している 12。

最も重要な洞察は、「NAVディスカウント」の縮小に対する評価である。AIは、ディスカウント率が57%から39.8%まで改善したことを、市場がSBGのAI戦略を信頼し始めた「不可逆的な変化」の兆候として捉えた 12。NaspersやProsusといった海外の投資会社の事例を引き合いに出し、自己株式取得を通じたディスカウント解消の論理を補強している点は、AIが持つ広範な歴史的・グローバルな知見の厚みを感じさせる 12。

NAV構成要素（2026年3月期1Q） 数値・指標 戦略的意義
最新NAV（時価純資産） 32.4兆円

AI関連資産（Arm等）の時価上昇が主導 12
NAVディスカウント率 39.8%

昨年の57%から改善。市場の期待値が向上 12
LTV（純負債/保有株式価値） 17.0%

健全な水準を維持しつつ、大規模投資を継続 12
手元流動性 3.7兆円

ASI（人工超知能）時代への先行投資枠 12
Armの戦略的位置づけ 中核資産

AI学習・推論インフラの基盤アーキテクチャ 12

良品計画にみるブランド哲学のグローバル展開と収益性改善

良品計画の分析において（2025/7/14時点の調査レポートに関する説明）、Gemini Deep Researchが抽出したのは、単なる小売業としての成長ではなく、「思想」を基盤としたライフスタイル・エコシステムの構築という独自性であった 12。AIは、1980年代の消費社会へのアンチテーゼとして誕生した「無印良品」の哲学が、現代のサステナビリティ志向といかに共鳴しているかを深掘りしている 12。

AIは、堂前社長体制下での「第二創業」を、国内の「土着化（地域密着）」と海外の「自律的成長」の両輪で評価している。特に、海外展開において「商品のローカライズ」と「生産の現地化」を進めている点を、過去の欧米進出の失敗から得た教訓として高く評価している 12。中国やベトナム、インドネシアに生産・開発拠点を設立し、商品構成の80%を現地主導で展開する戦略は、地政学リスクの分散と収益性向上の両面で理に適っていると分析されている 12。

財務面では、2025年8月期の営業利益率が10.1%まで改善していることに注目し、その背景にあるサプライチェーン改革と為替の好影響、海外での値引率抑制を構造的な強みとして特定した 12。また、株主還元において、配当金（配当性向30%目安）だけでなく、長期保有株主の割合を5%から20%へと押し上げた「株主優待制度」を、ファン株主を安定基盤にするための戦略的ツールとして分析している点は、定性的・定量的分析の高度な融合と言える 12。

競合比較（予想ベース） 良品計画 (7453) ニトリHD (9843) ファストリ (9983)
PER（株価収益率） 約40.4倍 約16.3倍 約32.6倍
PBR（株価純資産倍率） 約5.8倍 約1.7倍 約6.3倍
ROE（自己資本利益率） 15.5% 約10% (推定) 約20% (推定)
主な強み ブランド哲学・思想 価格競争力 トレンド・サプライチェーン

12に基づき作成。

AIによる投資判断の原理：いかにして「推奨」を導き出すか

Gemini Deep Researchが投資判断を下す際、そこには明確な「判断アルゴリズム」が存在する。それは、単なる予測ではなく、複数の検証プロセスを経た論理的帰結である。

1. マクロ環境との適合性評価（メガトレンドの整合性）

AIはまず、「その企業の戦略は、時代の不可逆的な変化に逆らっていないか」を検証する 12。三菱重工であれば「安全保障のパラダイムシフト」、SBGであれば「ASIの到来」がそれにあたる。この適合性が低い場合、どれほど財務が健全であっても、AIは保守的な評価を下す傾向がある。

2. 競争優位性の「質」の検証

次に、AIは「競合他社が容易に模倣できない強み」を特定する。それは、三菱重工のガスタービン効率（64%以上）のような「物理的な技術力」であったり、良品計画のデザイナー名を伏せたキュレーションのような「心理的なブランド力」であったりする 12。AIはこれらの強みが、将来のキャッシュフローをいかに保護するかを推論する。

3. バリュエーションと安全域（Margin of Safety）の算出

最後に、AIは将来の収益予測を現在価値に割り戻し（DCF法）、あるいは競合他社とのマルチプルを比較して、適正な株価水準を算出する。重要なのは、AIは必ずしも「現在の株価」で買いを勧めるわけではない点だ。良品計画の事例では、将来性を高く評価しつつも、現在の株価が「短期的な過熱感」にあることを指摘し、あえて5,800円〜6,300円という「調整局面でのレンジ」を提示している 12。これは、AIが「市場心理（Sentiment）」と「本源的価値（Intrinsic Value）」を区別して捉えていることを示している。

実践：投資精度を極限まで高める3種類の推奨プロンプト

Gemini Deep Researchの真価を引き出すには、AIに「どのような視点で考えさせるか」を指定するプロンプトの設計が鍵となる 13。ITmedia「Serial」の読者が、自身の投資戦略に組み込むための実践的な3つの型を提案する。

推奨プロンプト①：包括的ファンダメンタルズ分析（全方位的評価）

このプロンプトは、特定の銘柄について、AIが持つ多角的な検索・推論能力を最大限に発揮させ、プロのアナリストレポートに匹敵する構成を得るためのものである。

「あなたはシニア・エクイティ・アナリストです。[銘柄名・証券コード]について、自律型エージェントとして Deep Research を実行し、詳細な投資判断レポートを作成してください。

レポートには以下の項目を必ず含めてください：

  1. 市場環境とメガトレンドの分析：業界全体の潮流と、当該企業の戦略の適合性。

  2. 事業セグメント別の強みと弱み：どの事業がキャッシュを稼ぎ、どの事業が将来の成長を担うか。

  3. 財務健全性とCF分析：過去3年間のキャッシュフロー、ROE、DOE等の推移。

  4. バリュエーションの妥当性：競合他社との比較（PER/PBR/EV/EBITDA）および理論株価の算出。

  5. リスク評価：地政学、規制、技術競争、経営ガバナンスの観点から。

    最後に、長期投資家向けの『買い推奨価格』と、その判断に至る安全性（Margin of Safety）の根拠を提示してください。」

推奨プロンプト②：プレモーテム（事前検死）分析（リスクの徹底究明）

「なぜこの投資は失敗するのか」をAIに徹底的に追求させる手法である。確証バイアスを排除するために極めて有効である 15。

「Deep Researchを用いて、[銘柄名]への投資が今後2年以内に失敗（株価が30%以上下落）する最悪のシナリオを構築してください。

以下の視点を特に強化してください：

  1. 競合他社による破壊的イノベーション：現在の技術的優位性が無効化される可能性。

  2. マクロ経済の急変：金利上昇、為替変動、原材料高騰が収益に与える感応度。

  3. 市場の期待値との乖離：現在織り込まれている成長シナリオが未達に終わる予兆。

    『良い話』は一切不要です。客観的なデータに基づき、投資家が今すぐ注意すべきレッドフラッグ（警告サイン）を特定してください。」

推奨プロンプト③：グローバル・ベンチマーキング（相対比較）

日本企業の価値を世界標準の尺度で測るためのプロンプトである 12。

「[日本企業名]を、世界市場で直接競合する[海外企業A]およびと比較分析してください。

  1. 収益構造の比較：売上高利益率、資本効率（ROE/ROIC）の差。

  2. R&Dと投資戦略：次世代技術（例：AI、水素、DX）への投資額と知財数。

  3. ガバナンスと株主還元：配当、自社株買い、独立社外取締役の構成。

    グローバルな機関投資家の視点から、この日本企業に投資する『固有のメリット』と、海外競合に対して劣後しているポイントを明らかにしてください。」

A4 2枚程度の「短縮版レポート」を確実に得る具体的なメソッド

Deep Researchは放っておくと数千ワード、時には一万ワードを超える長大なレポートを出力してしまう 5。個人の投資判断や、社内ブリーフィング用に「要点だけを抽出したA4 2枚程度の短縮版（約3,000文字）」を得るには、以下の3段階の制御が必要である。

ステップ1：プランニング段階での「調査範囲の限定」

Deep Researchには、検索を開始する前に「調査計画」を提示する機能がある 3。この段階で「Edit Plan（計画を編集）」を選択し、以下の指示を出す。

「リサーチの深さは維持したまま、分析の焦点を『中核事業の収益性』と『バリュエーションの妥当性』の2点に絞ってください。沿革や詳細な経営理念の解説は最小限で構いません。情報の重複を避け、データ密度を最大化してください。」 17

ステップ2：出力形式の厳格な指定

プロンプトの末尾に、物理的な構成と文字数を強く縛る命令を追加する 14。

「アウトプットは以下の構造で、全体を3,000文字程度に要約してください。

・エグゼクティブ・サマリー（200文字）：結論と推奨アクション。

・戦略的ポジショニング（800文字）：強みと競合比較。

・財務・KPIハイライト（Markdownテーブルを使用）：主要指標を視覚的に提示。

・将来予測と目標株価（500文字）：具体的なレンジと根拠。

・結論（200文字）：核心的な投資テーゼ。

饒舌な接続詞を省き、事実と論理を凝縮した文体で作成してください。」 19

ステップ3：生成後の「フォローアップ・プロンプト」による圧縮

一度詳細なレポートが生成された後、その「思考のコンテクスト」を保持したまま、同じチャット内で再構成を命じる。

「素晴らしい詳細なレポートです。これをベースに、多忙な投資家が5分で読める『ブリーフィング・ノート』に変換してください。A4用紙2枚分（約3,000文字）を目安とし、特にMarkdownテーブルを用いて数値データを整理し、重要なポイントは太字で強調してください。論理的な深さは損なわず、情報の『ノイズ』だけを除去してください。」

AIと共創する新しい投資リテラシー

三菱重工業、ソフトバンクグループ、良品計画のレポート作成背景を紐解くことで見えてきたのは、AIが決して「魔法の予言者」ではなく、膨大な公開情報というパズルのピースを、投資理論というフレームワークを用いて極めて緻密に組み立てる「超高速なアナリスト」であるという実態である。

Gemini Deep Researchの真の価値は、我々人間に「調べる時間」を「考える時間」へと転換させてくれることにある。100以上のソースを5分から15分で読み解く能力は、個人投資家が直面していた「情報の非対称性」という壁を打破する 4。しかし、最終的に「そのリスクを取るか」「その企業の思想に共鳴するか」という決断を下すのは、依然として人間の領域である。

ITmediaオルタナティブブログ「経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報」の読者諸兄におかれては、提示した推奨プロンプトや短縮化のメソッドを駆使し、AIという「自律的な分身」を使いこなしていただきたい。情報の海に溺れるのではなく、AIが生成した構造化されたレポートを羅針盤として、自らの投資判断という航海をより精緻に、より大胆に進めていくこと。それが、このASI（人工超知能）時代における、真のインベスター・リテラシーであると確信する。

参考資料：

AI技術・リサーチエージェント解説

プロンプトエンジニアリング・投資分析メソッド

今泉 大輔 2025/12/31 16:30:41 Comment(0)

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