はじめに：StockProxyとは
「StockProxy」シリーズは、
ChatGPTとJ-Quants APIを連携させ、
AIが“数字を読む”ことで企業構造を可視化する試みとしてスタートしました。
これまでに、自動車、ゲーム、医薬、流通、広告、食品、エネルギー、住宅、アパレルと、
9つの業界を横断して、AIによる財務分析デモを行ってきました。
技術サイドからの出発で、その価値はあくまで仮説的なものでしたが、
100を超えるブログ閲覧数と、先日実施したアンケート結果を通じて、
確かな“価値の手応え”を感じ取ることができました。
分析の枠組み：「売上高」と「営業利益」
実際には、財務指標には多くの変数があります。
ROA・EPS・ROEなどを用いれば、より複合的な分析も可能です。
しかし今回はあえて、「売上高」と「営業利益」という
たった2つの特徴量に絞り、シンプルなツールとしての有用性を検証しました。
この2つの軸は、初心者を含めた多くの人にとって
“財務分析の出発点”となる共通の理解基盤になります。
その意味で、StockProxyは、ロバスト性のあるシンプル戦略モデルとして、
今回の検証テーマに非常に適していました。
もしこのモデルが有効であることを確認できれば、
今後のAI支援型財務分析にとって、
実用的かつ再現性の高い指標体系になると考えています。
結果として、StockProxyはこの戦略モデルに応用可能であるという結論に至りました。
関心の高かったテーマ
これまで9つの業界をテーマにしてきましたが、業界ごとにも反響に違いがありました。特に関心があったのは、
コンテンツの展開はいずれもシンプルながら、閲覧数は大きな差があります。
このことから、今後は「業界ごとの特徴」に焦点を当てて、より深く掘り下げる方向も面白い展開になりそうです。
ユーザーアンケート結果（2025年11月実施）
StockProxyは、“AIによるシンプルで客観的な思考支援”を目的としています。
そのため、2025年11月中旬より、第一回・第三者アンケートを実施しました。
【3つの記事と動画が株初心者向けかどうか評価アンケートします】
アパレル・小売・エネルギーの3業界を対象とし、
さまざまな背景の方々から回答をいただきました。
ご協力いただいた皆さま、誠にありがとうございました。
主なコメントとして：
> 🗨️ 「全体が見やすく、把握しやすい」
> 🗨️ 「戦略や比較が明確で、初心者でも理解しやすい」
> 🗨️ 「苦手意識がなくなり、興味を持てた」
多くの項目で高評価をいただき、
StockProxyが“初心者でも抵抗なく理解できる設計”であるご意見をいただきました。
開発・改善の方針
今回のアンケートは報酬性を伴う形式で実施しました。
良好な関係性の中で高い評価をいただけた一方で、
今後は、より公平かつ客観的な評価手法が必要だと考えています。
次回以降は、サンプルサイズを確保した統計的アプローチを採用し、
信頼性・再現性の高いユーザーデータを基盤に改善を進めます。
（機密情報収集の体制は整備済みです ）
今後の展望
今後は、StockProxyの開発に関わる技術的な展開と、
StockProxyを応用したコンテンツ展開の2つの軸で進めていきます。
とくに、コンテンツ展開については、
本シリーズで扱ってきた指標や業界テーマをもとに、
より深く、より広く、発展的な方向にも挑戦していく予定です。
また今後は、StockProxyの価値をより多くの人に届けるため、
noteやX（旧Twitter）など多方面での発信も強化していきます。
これからも、どうぞ応援よろしくお願いいたします。
