投資方針の整理と仮想通貨口座の使い分け
今日は朝から資産管理プロジェクトの続きを開いて、
具体的な運用の骨格を決める作業をしていました。
基本的には毎月の固定枠として少額から日本株を積み立てていき、
余力があるときだけ少し追加するような形を考えています。
現物で買う前提なので、
安定している会社を7割、
これから伸びそうな挑戦枠を3割くらいの比率にして、
できるだけ幅広い日本の企業を応援したいと伝えました。
少し迷っていたのが仮想通貨の口座についてです。
私は以前から海外の暗号資産取引所を少しだけ使っていたのですが、
株と同じ国内証券グループの口座にまとめたほうが管理が楽なのかどうか悩んでいました。
ただ、将来的に自分で自動売買のプログラムを作ってみたいという気持ちもあるので、
そのあたりの連携も含めてAIに相談してみました。
するとAIからは、長期で置いておく分は税金計算や管理が楽な国内口座を使い、
自動売買の開発や実験をする分だけ既存の海外口座を使う、という役割分担の案が出されました。
無理にどちらか一つに絞らなくても、目的ごとに使い分ければいいというのは確かに納得がいきます。
また、
応援したい日本株の基準についても少し話をしました。
目先の配当金や株主優待が多いことよりも、
従業員をしっかり育てていたり、
将来強い日本になるために必要な技術へ投資していたりする会社を優先したい、
という私の考えをメモに反映してもらいました。
厳選された結果だけでは理由が分からない問題
大枠の方針が固まったところで、
次は決めたテーマごとに具体的な企業を調べていく段階に入りました。
調べる企業の数が多くなりそうだったので、
レポートのまとめ方はAIにお任せすることにしました。
チャット画面の中でそのまま出してもらってもいいし、
見やすいように簡易的なHTMLファイルを作ってもらってもいいと伝えたところ、
ブラウザでタブを切り替えられるHTMLのカタログを作ってくれました。
ただ、
最初に出てきたカタログを見てみると、
AIが選んだ6社ほどの企業カードだけが並んでいました。
きれいにはまとまっているのですが、
これだと最初から絞り込まれた結果だけを見ることになります。
どういう会社が候補にあって、
なぜ他の会社ではなくこの会社が選ばれたのかという過程が見えないので、
自分の中でしっくりきませんでした。
そこで、
以下の点をお願いしてレポートの構成自体を作り直してもらいました。
・まずそのテーマに関わっている企業をすべてリストアップして横並びの比較表にする
・その中から基準に照らして厳選した企業と、他社を見送った理由の両方を書く
・HTMLファイルはシステム奥深くのフォルダではなく、普段使っているワークスペース内に直接書き出す
最初の出力では、
HTMLファイルが普段私が触らないような一時フォルダの奥に作られていて、
ブラウザで開くのにも場所が分かりにくかったため、
作業フォルダの中に直接保存してもらうルールに変えました。
さらに表を見ているうちに、
自分が配当金の計算方法などをよく分かっていないことに気づいたので、
1株あたりの配当の数字や株主優待の有無も項目として足してもらいました。
おすすめ記事を見ずに一次情報だけで選んでいるかの確認
修正してもらったHTML表には、
16社ほどの関連企業がずらっと並び、
なぜこの重工メーカーを採用して別のメーカーを見送ったのかという理由まで書かれていて、
かなり見ごたえのある比較表になりました。
ただ、
あまりにも手際よく企業がリストアップされるので、
途中で一つ気になることが出てきました。
「これってネット上にある個人ブログや証券会社のおすすめ銘柄ランキングを参考にして選んでいないだろうか」
という疑問です。
以前の方針決めでも、
ネットのまとめ情報ではなく一次情報から判断してほしいと伝えていましたが、
念のため本当に一次情報だけから推論して選んだのかを確認してみました。
AIの返答によると、
ランキングサイトなどは一切見ずに、
以下のような公的機関や協議会の名簿から上場企業を機械的に洗い出しているとのことでした。
・文部科学省や研究機構の実験炉に機器や線材を納入している公式記録
・産業協議会の発起人や会員名簿、スタートアップとの共同開発の公式発表
・NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の基金事業に採択されている企業一覧
その名簿から拾い上げた企業について、
有価証券報告書の海外売上高比率や平均給与などの数字を並べて比較したという説明を聞いて、
ようやく安心できました。
後から見返したときにも分かるように、
どの公的データから企業を抽出したのかというルート自体もHTMLの上部に明記してもらいました。
今日の学びと進んだこと
抽出の根拠がはっきりしたので、
そのあとは同じ形式で2つ目のテーマである光量子コンピュータ関連、
3つ目のテーマである廃棄物の再資源化関連についても順番に調査を進めてもらいました。
たとえば廃棄物リサイクルのテーマでは、
国内でゴミ処理をしているだけの会社と、
基板やパネルから分子・元素レベルで資源を回収して海外でも稼いでいる会社とが、
有価証券報告書の海外売上比率を見ることでくっきりと分かれて見えました。
今日作業してみて良かったのは、
AIに調査を頼むときに「おすすめの結論」だけを出させず、
「候補全体の比較表と落とした理由」までセットで出してもらう形にできたことです。
結果だけを渡されるとただ鵜呑みにするしかありませんが、
横並びの数字と見送った理由が書いてあると、
詳しくない私でも自分なりに納得して読み進めることができました。
残りのテーマについても、
この比較表の形式を維持したまま少しずつ中身を埋めていこうと思います。