銘柄解析手法の舞台裏
当サイト「AI Stock Lab」がどのように銘柄を分析し、スコアリングしているのか。その核となる解析ステップを一部公開します。
Step 01: 定量スクリーニング
Pythonを用いたスクリプトによる全銘柄のスキャンです。売上高成長率、ROE（自己資本利益率）、営業利益率などの財務指標をベースに、上位数％の「成長候補」を抽出します。
Step 02: テーマ適応性の判定
抽出された銘柄が、現在市場で注目されている「AI」「半導体」「エネルギー」等のテーマにどの程度関連しているかを、自然言語処理（NLP）で事業概要から判定します。
Step 03: AIによるテクニカル相関
単なるチャート分析ではなく、出来高の異常な急増（クジラの動き）や、機関投資家のオプションポジションの動きと、現在の価格の相関性をAIが計算し、スコアリングします。
導き出される「AI予測スコア」
これらの多角的な解析を経て、最終的に10点満点のスコアが算出されます。このスコアが高いほど、ファンダメンタルズとテクニカルの両面で「優位性が高い」と判断されます。
🛡️ 最終的な判断
AIは強力なツールですが、最終的な執行（ボタンを押す）は投資家自身です。AIは「バイアス（偏見）を取り除いた数字」を提示し、投資家は「最後の責任を持って判断する」。この役割分担が理想的な投資の形です。