とくめい通信・新春号：AIに書かせてみました 〜AI進化で変わる投資スタイル：バリュー投資は本当に生き残るのか？〜
1年の目標という所で、月に1本はNoteで記事を執筆するという事を約束してしまった。とにかく早期に1本目を出す事で弾みをつけたい。そんな訳で今回は自身が興味を持っている、「AI普及により、バリュー投資はどうなって行くのか」について、Open AIのo1 proにブログ記事を執筆させてみた。興味深い内容が出てきたので共有したい。
AIの書いた文章の内容に自身が100％賛同している訳ではない。例えば、Appleについては確かにバフェット・バークシャーハサウェイも2024年末時点で保有はしているが昨今マンネリ傾向でイノベーションがないなと感じておりもっと良い投資先があるのではないか？Googleの広告ビジネスはAI台頭でゲームルールが大きく変わるのではないか？テスラをバリュー投資の文脈で引き合いに出すのってどうなの？、等等、違和感を感じる面はまあまあある。
とは言え、込み入ったプロンプトエンジニアリングをした訳でもなく、バリュー投資について詳細な内容をプロンプトに書いて説明したでもなく、シンプルな質疑応答何回かでのAIの回答が以下である事に個人的には感心した（DisclaimerまでAIに執筆させている）。人間の機関投資家営業等でこのレベルの回答を即答、記事を執筆できる人はどの位いるだろうか。この辺の驚きと幾分の違和感をそのままお伝え出来ればと思い、敢えてo1 proの回答を全文、AIの文章をそのままに掲載した。
よしっ、月に1本のブログ掲載、AIに任せれば余裕なんじゃないか！？この手で行こう！と、自ら立てた1年の目標を早くもチートしている自分がいるのは脇においておこう。仕事と育児の外で長文を更に月1本でも書くのは結構大変なのである。AIにやって貰えるのであればそうしようと思う。ChatGPTの月3万円のプレミアムサービス、o1 proの品質が如何程かご興味があるかたにも参考になる面もあるとも思う。今後も、「AIに書かせてみました」ネタは定期的な定番にしたい（笑）。
では以下、ご参考までにどうぞ。
【免責事項 / Disclaimer】
本記事は情報提供のみを目的としたもので、特定の投資対象や売買行動を推奨するものではありません。投資にあたっては、必ずご自身の判断と責任で行う必要があります。必要に応じて弁護士・税理士・ファイナンシャルプランナーなど専門家の助言をお受けください。
本記事はAIを活用して作成したコンテンツを含んでおり、ハルシネーション（事実誤認や虚構情報の混入）などが含まれる可能性があります。内容の正確性・完全性は保証できません。
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バリュー投資×AI：現代の投資家が押さえるべき“変わる部分”と“変わらない核心”
1. はじめに
バリュー投資とは、企業の本質的価値（Intrinsic Value）に比べて株価が割安であると判断した際に投資を行い、十分な「安全域（Margin of Safety）」を確保する投資スタイルです。これは1920～30年代の世界恐慌期にベンジャミン・グレアムが確立し、その後ウォーレン・バフェットなどによって洗練されてきました。
一方、近年はAI（人工知能）の急速な進化によって、多種多様なデータを瞬時に分析する技術が普及しつつあります。「投資の世界もAIに置き換えられるのでは？」「バリュー投資は古い手法にならないか？」といった声も聞かれます。
実際のところ、AIは投資スタイルにどんな影響を与えるのでしょうか。特に「企業価値を深く理解し、割安なうちに買う」というバリュー投資の考え方は、どう変わるのか、そして何が変わらずに残るのか。本記事では、AI時代のバリュー投資をめぐる本質的なポイントを、可能な限り平易な言葉で解説していきます。
2. バリュー投資の“核”はなぜ揺るがないのか？
2-1. 安全域（Margin of Safety）と不確実性
AIがどれほど進化しても、将来の企業業績を「100%正確に」予測することはできません。バリュー投資の基盤となる「安全域」の考え方は、「未来予測には誤差がつきものである」という現実を直視し、価格が本質的価値に比べて十分に安いときのみ投資することで、“失敗した場合のダメージ”を小さくする哲学です。
AIが大量のデータを高速に処理できるようになっても、予測モデルを超えるような突発的な出来事（たとえば大きな規制変更、テクノロジーの飛躍的進化、地政学リスクの発生など）は起こり得ます。
結論: 安全域の重視は、むしろ不確実性の大きい時代ほど重要になる。
2-2. 行動心理（マーケットの非合理性）の残存
市場は“効率的”に動いているようで、実は投資家の感情（楽観・悲観）に揺さぶられやすい面があります。ベンジャミン・グレアムはこれを“Mr. Market”という寓話で説明しました。AIが普及しても、人間が完全に恐怖や欲望を制御できるようにはならないため、市場心理が偏る場面は依然として起こります。
結論: AIによる合理的な取引が進んでも、人間の感情が市場に影響を与える余地は残る。そこにバリュー投資の機会も潜む。
3. AIがもたらす“変化” — バリュー投資家側の視点
3-1. リサーチ・分析の大幅な効率化
AIは膨大な決算データ、SNSの口コミ、ニュース記事などを一瞬でスキャンし、銘柄のスクリーニングやリスク要因の検出を手伝ってくれます。
具体例:
数千社の財務諸表を取り込んで、PERやPBR以外にもROICやフリーキャッシュフロー、負債比率などを総合的に評価し、自動的に「割安度」の高い企業の候補を挙げられる。
キーワード分析などで企業に対するSNSの評判や消費者のトレンドをリアルタイムで集め、ポジティブ・ネガティブ要因を整理できる。
従来はアナリストが数日～数週間かけて行っていた作業を、AIが数秒～数分でこなせる可能性があります。その結果、「情報を多く持っていることがアドバンテージになる」という差は縮まるかもしれません。
ポイント: 情報収集や定量分析で抜きん出る“特権的優位”は薄れやすくなる。
3-2. “定性評価”の相対的価値が増す
AIが分析できるのは、数値やテキストなど“定量化できる情報”が中心です。しかし、企業の長期的競争力には「経営者の人柄」「企業文化」「ブランド価値」「社会や環境への取り組み」といった、数値化しづらい要素も大きく関わります。
例: 経営陣の柔軟性や信頼性、企業が持つ顧客ロイヤルティの強さなどは、AIが把握しづらい部分がある。
結論: バリュー投資家にとっては、経営者へのインタビューや現場視察など“人間の目でしかわからない”情報を精査することで、AI普及後も差別化が可能。
3-3. 投資家の行動心理を制御する上でのAI活用
AIは「この価格水準は割安」「過去の事例と比較して、この程度の下落は買い増しチャンスになりやすい」といった“客観的シグナル”を示すことがあります。暴落時に恐怖で売り逃げてしまう投資家も多いなか、AIの冷静なデータ分析は、人間の精神的な迷いを減らす役割を果たせるかもしれません。
しかし: 最終的に売買ボタンを押すのは人間です。AIが出したシグナルを冷静に受け止め、実行できるかは投資家自身の感情コントロールに依存します。
4. AIがもたらす“変化” — 投資先企業の視点
4-1. 競争優位の寿命が短くなる？
AIは業務や知識の自動化を進め、参入障壁を低くしてしまう可能性があります。昔は「高度な人材やノウハウが必要」とされていた仕事も、AIに置き換えられると同時に外部への漏出も増え、後発の企業でも短期間で追いつきやすくなるかもしれません。
例: コンサルティング、法務、会計、医療など、専門性が高い分野ですら、AIが分析の大部分を担ってしまうケースがある。
結果: 従来の「守りのMoat」（独自技術や規模のメリットなど）だけで優位を保つのは難しくなり、企業は“常に新しいイノベーションを生み出す力”を持つ必要が高まる。
4-2. それでも“変わらぬ強み”を持つ企業は生き残る
とはいえ、すべての企業がAIに翻弄されるわけではありません。
ビッグテック企業（Microsoft、Apple、Googleなど）: すでに大規模なユーザーベースとデータを保有し、AIを取り込んで新サービスを拡張しやすい。クラウドやOSなどプラットフォーム的存在が強いと、ネットワーク効果で優位を長く維持しやすい。
オールドエコノミー企業（マクドナルド、コカコーラなど）: 人間の普遍的な嗜好に根差したブランドと流通網を持ち、AIを導入してオペレーションを効率化することでむしろ収益力を高める。たとえばマクドナルドがAIで需要予測や在庫管理を行い、コカコーラが物流最適化や顧客データ分析を行うなど。
結論: AI時代でも、「絶対的ブランド力」「巨大ネットワーク」「普遍的な需要」を持つ企業は、簡単には崩れない高い壁を持つ。むしろAI導入で“稼ぐ力”が強化される場合もある。
4-3. 攻めのMoat：イノベーション文化の重要性
参入障壁を守りに使うだけではなく、「新しい価値を生み出し続ける攻めの姿勢」を持つ企業が長期優位を保ちやすい時代になっているとも言えます。
例:
Amazon：常に新規事業やサービスを投入し、クラウド（AWS）やAI活用（Alexaなど）を軸にビジネス範囲を拡大。
Tesla：EVと自動運転AIを組み合わせ、従来の自動車ビジネスを根本から変えた。
ポイント: 企業文化として「リスクをとる」「失敗を許容する」土壌があると、急速な技術変化の波にも乗りやすい。
5. AI時代におけるバリュー投資家の“見るべきポイント”
5-1. 安全域の再確認 — 「割安度」が企業ごとに変化する
AI時代は企業の収益構造やビジネスモデルが思った以上に早く変わりうるため、投資家としては「どのくらい割安なら買ってよいか」の基準をいままで以上に慎重に設定すべきかもしれません。
例: ある企業が今は安定的に利益を出していて“割安”に見えても、AIによる競争環境激化でその利益が維持できなくなるかもしれない。
逆に: AIを上手く取り込める体制の企業は、将来の収益拡大が予想より大きくなるかもしれない。
結論: 安全域を確保しつつ、AIと企業戦略の親和性を丁寧に見る必要がある。
5-2. 定性面のチェック — 経営者と企業文化
先述のように、AIが定量的な指標をカバーしやすくなることで、それだけでは他の投資家に差を付けにくくなります。したがって、
経営者がAIをどう活かそうとしているか
失敗を許容しつつ、継続的にイノベーションを起こす企業文化はあるか
ブランド力の強さや顧客ロイヤルティが変化していないか
など、人間の目や耳で確かめる“定性”リサーチが重要になります。これはビッグテックでもオールドエコノミーでも同様です。
5-3. 長期視点の維持 — “AI短期予測”に惑わされない
AIは短期のトレンド分析に長けていますが、バリュー投資は5年、10年という長いスパンで企業の価値を捉えるアプローチです。短期的にはAIが「買い／売り」のシグナルを出すかもしれませんが、それに一喜一憂して売買を繰り返すと、バリュー投資のメリットである“複利効果”や“企業成長の果実”を十分に享受できません。
結論: 基本となる「長期保有」の姿勢を曲げず、AIの情報はあくまでも補助的に使う（リサーチ効率化や異常検知など）というスタンスが大切。
6. 具体的な事例 — AI時代でも長期優位が期待できる企業像
6-1. ビッグテックの強み（Microsoft/Apple/Googleなど）
巨大なユーザーベース・プラットフォーム: WindowsやOfficeは企業のインフラとして根付いており、AppleのiOSはユーザー体験をがっちり押さえ、Googleは検索・広告ビジネスを世界規模で展開している。
AIとの親和性: クラウドサービス（Azure、AWS、GCP）を通じて膨大なデータと解析能力を持ち、イノベーションを起こす体制が整っている。
結論: ネットワーク効果が働きやすく、新規参入が容易ではないため、長期的にも高い収益を維持しやすい。
6-2. オールドエコノミーの安定力（マクドナルド/コカコーラなど）
ブランドと世界的流通網: ハンバーガーや炭酸飲料の分野で圧倒的知名度と販売チャネルを確立しており、AIの有無にかかわらず、人々の嗜好は大きく変化しづらい。
AIでオペレーション効率化: 需給予測や在庫管理、店舗展開の最適化などでコスト削減が進み、収益向上が期待できる。
結論: 人間の根源的な嗜好が変わりにくい（“いつでも安定した味を求める”など）。AIによる効率化をスムーズに受け入れられる余地が大きい。
6-3. イノベーティブ企業（Teslaなど）
破壊的なイノベーション: AIによる自動運転やソフトウェアアップデートをEVに組み込むことで、従来の自動車産業を根本的に変えようとしている。
ブランドと熱狂的ファン: 新しい技術への期待感や創業者のカリスマ性がブランド価値を押し上げ、競合他社が追いつきにくいペースで成長。
結論: 高リスク・高リターンの可能性があるが、ここでも企業文化・経営者のビジョンが“モノを言う”という点は変わらない。
7. まとめ：AI時代におけるバリュー投資の極意
バリュー投資の本質は不変
安全域（Margin of Safety）の概念は、将来の不確実性が大きいほど意義が高まる。
市場が常に合理的とは限らず、恐怖や欲望が暴走する場面でこそ、真の割安株に出会うチャンスが生まれる。
AIが変えるもの
リサーチの定量部分が圧倒的に効率化し、情報格差が縮まる。
投資先企業の優位性が急速に陳腐化しやすくなり、“守り”だけのMoatでは継続的に勝てない。
企業がAI活用をどれほど進められるかが、収益力を左右する重要ファクターになる。
AI時代でも強い企業の特徴
ビッグテック：ネットワーク効果＆大量データでAIを武器にできる。
オールドエコノミーのブランド企業：普遍的需要と強固なブランドを持ち、AI導入でさらに収益改善も可能。
イノベーティブ企業：AIを使って新市場を切り拓く姿勢や企業文化が強く、破壊的成長を遂げる潜在力がある。
投資家としての実践ポイント
定量分析の自動化は活用するが、あくまで“道具”：AIのリサーチ結果を鵜呑みにせず、“なぜそうなるか”の背景を理解する努力を惜しまない。
定性評価に時間をかける：経営者の質、組織の柔軟性、ブランド力など、数字以外の要素が差別化を生む時代。
短期ノイズより長期価値を注視：AIが示す短期的予測に振り回されるのではなく、企業の10年先を意識して安全域を確保。
行動心理を自覚する：どんなにデータが豊富でも、最後に買い・売りを決めるのは人。恐怖や興奮の感情をコントロールできるかが大事。
おわりに
AIは投資の在り方を大きく変え、従来の情報収集・分析プロセスを飛躍的に効率化すると同時に、新たな投資チャンスとリスクを生み出します。ただし、バリュー投資の核である「安全域の確保」や「本質的価値の長期的成長に注目する」姿勢は不変であり、このAI時代こそ、むしろバリュー投資の重要性が際立つとも言えます。
最終的なヒント: AIに踊らされるのではなく、AIを“道具”として使いこなしながら、投資家自身の哲学（安全域、長期視点、企業文化・経営者への洞察）を一段と研ぎ澄ますこと。これこそが、AI時代のバリュー投資で成果を出すための鍵ではないでしょうか。
【免責事項 / Disclaimer（再掲）】
本記事は情報提供を目的としており、投資の勧誘や推奨を行うものではありません。実際の投資判断に際しては、必ずご自身の責任で行ってください。必要に応じて専門家の助言を仰ぎつつ、十分ご注意ください。
本記事にはAIを活用した内容が含まれており、正確性・完全性は保証できません。損失が発生しても当方ならびに本記事作成者は責任を負いかねます。
以上の内容が、バリュー投資とAIという大きな潮流において、「どこが変わり、どこが変わらないのか？」を理解する一助となれば幸いです。