
作成日: 2026/05/05 / 無料版
⚠️ 免責事項
本記事は投資助言業ではなく、公開情報に基づく個人的な銘柄分析です。
特定銘柄の売買を推奨するものではありません。
投資の最終判断は読者ご自身の責任で行ってください。
こんな悩みはありませんか?

「AIを使って投資分析を効率化したい。でも、プログラミングができないと使いこなせないのでは…」
「銘柄調査をするたびに何時間もかかってしまい、見たい銘柄を全然見切れていない…」
「仕組み化・自動化はエンジニアだけの特権で、自分には関係ないと思っている…」
もしこのような悩みを持っているなら、この記事はあなたのために書きました。
私はエンジニアではない、アラフォーの高配当株投資家です。それでも、Claude Codeを使って高配当株の分析システムを1人で作ることができました。
その経緯と、実際に変わったことを正直にお伝えします。
以前の私の分析方法
高配当株に興味を持ち始めたころ、銘柄の候補はXのタイムラインや書籍から集めていました。フォロワーや有名投資家が「この銘柄が良い」と投稿しているものを拾って、自分でも調べる——という流れです。
スクリーニングの仕組みなどなく、「誰かに教えてもらった銘柄を後追いで調べる」が実態でした。
そこから始まる分析の手順はこうです。
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IR BANKで財務データを手作業でコピペ
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Excelで10年分の推移を手入力
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PDFの決算短信を一冊ずつ読む
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頭の中でまとめて「なんとなく良さそう」と判断
1銘柄あたり10時間以上かかることもありました。銘柄選びの起点は他人頼みで、分析の根拠も「なんとなく」。
「自分の基準で銘柄を選べるようになりたい」「判断の根拠をもっと明確にしたい」——そう思っていても、どこから手をつければいいかわからなかった。
Claude Codeに出会ったきっかけ

「AIを使えば分析が早くなる」と聞いて、最初はチャット型のAIを試しました。でも、うまくいきませんでした。
理由はシンプルです。チャットAIはアドバイスをくれるが、実際には自分で手を動かさないといけないからです。「このコードを書けばグラフが作れます」と言われても、そのコードをどう実行するかがわからない。
Claude Codeが違ったのは、「アドバイスをくれるAI」ではなく「自分の代わりに手を動かしてくれるAI」だった点です。
ファイルを直接読んで、コードを実行して、グラフを生成して、スプレッドシートに書き込む——これを全部やってくれる。
「なるほど、これなら使えるかもしれない」と思った瞬間でした。
実際に作ったもの(3つ)
① 銘柄スクリーニングシステム
EDINET DB(国内上場企業の財務データベース)と連携した絞り込みツールを作りました。
日本には約4,000社の上場企業があります。その中から「配当利回り・PER・PBR・ROE・営業利益率・自己資本比率・配当性向」の7条件を満たす銘柄を機械的に絞り込みます。
以前はXで誰かが紹介した銘柄を後追いで調べるだけでしたが、今は自分の基準で全上場企業から55社に絞り込むことができます。時間にして、2時間程度。
② 5年財務データ可視化ツール
IR BANKからダウンロードしたCSVファイルを渡すだけで、5年分の財務推移グラフを自動生成します。
売上高・EPS・配当金・ROE・営業利益率……10種類以上のグラフが5分で揃います。以前はExcelで一つひとつ手入力していた作業です。
「この会社は増配を続けているのか」「業績は安定しているのか」が、グラフを見れば一目でわかるようになりました。
③ IR資料の10年分一括分析
NotebookLM(Googleが提供するAIリサーチツール)に決算短信10年分・有価証券報告書・決算説明会資料などを読み込ませています。
そのNotebookLMとClaude Codeを連携させることで、「この会社の成長ドライバーは何ですか?」「リスク要因はどこにありますか?」という質問に、IR資料の根拠付きで答えが得られるようになりました。
200ページのPDFを5分で要点整理——以前の自分には想像もできなかったことです。
なぜ非エンジニアの私にできたか
3つの理由があると思っています。
理由① 指示は「日本語」でいい
Claude Codeに出す指示は、すべて日本語です。「IR BANKのCSVを読み込んで、EPSの推移グラフを作って」——これで動きます。コードを自分で書く必要はありません。
理由② エラーが出ても「修正して」と言えばいい
プログラミングで一番難しいのは、エラーが出た時の対処です。Claude Codeはエラーが出ると、自分でエラーの内容を読んで修正します。私がやることは「うまくいかないので直して」と伝えるだけです。
理由③ 「正解のコード」より「動くもの」が目的
エンジニアは「きれいなコード・効率的なコード」を書きます。私の目的は「分析できる仕組みが手元にある」こと。完璧なコードでなくても、動けばいい。この割り切りが大事でした。
変わったこと
銘柄選びの「起点」と「分析の精度」が変わりました。
以前は「Xで誰かが紹介していたから気になった」が銘柄との出会いの大半でした。今は自分の基準で4,000社からスクリーニングして、数値的に条件を満たす銘柄だけを深掘りします。
分析の内容も変わりました。以前は「なんとなく良さそう」という感覚頼みでしたが、今は10年分の財務データ・IR資料の原典・過去の株価データを揃えてから判断しています。
1銘柄の分析にかかる時間は10時間以上から2時間程度に短縮されましたが、それよりも大きいのは「他人の推薦ではなく、自分の基準で銘柄を選べるようになった」という変化です。
正直な限界も話します
いいことばかりを書いても正直ではないので、限界も書いておきます。
AIは間違えることがある:自動化した分析が常に正しいわけではありません。重要な数値は必ずIR資料の原典で確認しています。
最終判断は自分でする:AIは「調査・集計・整理」の道具です。「この銘柄への投資をどう判断するか」は、最終的に自分で決めます。
システムを作っても投資リスクはなくならない:分析の質が上がっても、株式投資には常にリスクがあります。「分析の仕組みを作った」≠「リスクが消えた」です。
まとめ
「プログラミングができないとAIはフル活用できない」——1年前の私もそう思っていました。
実際に使ってみてわかったのは、Claude Codeに必要なのは「日本語で具体的に指示できる能力」であって、コードを書く知識ではないということです。
「Xで流れてきた銘柄を後追いで調べる」から「自分の基準で全上場企業を絞り込む」へ。分析の精度も、感覚頼みからデータと根拠に基づくものへ。この変化は、エンジニアではないアラフォーの私でも実現できました。
このシステムで実際に分析した各銘柄の詳細結果は、以下の記事で公開しています。もし気になる銘柄があれば、あわせてご覧ください。
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👉 【7164】全国保証|15項目徹底分析 | 【8058】三菱商事|15項目徹底分析 | 【8316】三井住友FG|15項目徹底分析
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▼ 学びの原点
私の高配当株投資の出発点は、リベ大公式YouTubeで紹介されている「優良な高配当銘柄を見分ける8項目」です。これを土台に独自に15項目へ拡張しました。
👉 私の高配当株投資の原点―『リベ大YouTube』から育てた高配当株15項目分析
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※本資料は公開情報に基づく個人的な銘柄分析であり、特定銘柄の売買を推奨するものではありません。
※投資にあたっては各種情報をご自身で確認のうえ、最終的な判断と責任は投資家ご自身にてお願いいたします。
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