Bloomberg代わりにGeminiで決算短信を読み比べる｜NISA候補を5銘柄に絞る再現手順

この記事はNISA成長投資枠で初めて個別株を買おうとしている30〜40代会社員向け（ChatGPTを触ったことがあれば読めます、投資×AIは未経験でOK）。

海外発のGemini株式分析プロンプト10選がThreads経由で日本にも流れてきています。

投稿元アカウントは @jack.coder1（2026年3月14日投稿、出典）。

プロフィール・運用実績は公開情報から確認できず、本人特定は不能です。

プロンプトの構造そのものは検証可能なので、本記事はそこに絞って中身を見ていきます。

並行して、日本株を扱う上で必要な追加運用ハック（証券コード＋企業名の併記、Deep Research月5回の配分、ハルシネーション照合の3点照合プロトコル）を、日本人noteブロガーの実例を引きながら追加していきます。

私の見方では、ここを抑えないと10プロンプトを丸ごとコピペしてもまず事故ります。

Bloomberg Terminalは本当に月$4,000なのか？

元投稿は「$4,000/month Bloomberg terminals を Gemini が代替する」と書いていますが、実勢価格はそこまで高くありません。

Costbenchが2026年時点で公開している実取引データの中央値は次のとおりです。

つまり「$4,000」は実勢の約1.5倍盛られた数字です。

誇張だとしても、単独契約で月$2,665＝為替155.8円換算で月約41.5万円、年だと約498万円。

これが個人で払える金額ではないのは変わりません。

日本の個人投資家がBloomberg Terminalを契約する前提自体がそもそも存在しない、というのが先にあります。

ここに月¥0〜¥2,900のGeminiで「似た景色」を出そう、というのが元プロンプトの動機です。

ただし完全置換ではない。

Bloomberg側にしかできない領域があります。

月$2,665対月¥0。これは無視できない段差です。

intellectia.aiの2026年比較レポートも同じ整理をしています。

デイトレ用途や約定タイミングを争う使い方はGeminiでは無理。

逆に「決算短信を読み込んでファンダメンタル分析の下書きを出す」ような用途は、個人投資家がBloombergに頼れない領域だったので、Geminiが入ってきた意義は大きい。

月41.5万円と月¥0の段差で同じ景色の一部が出るなら、私は素直に乗っかります。

Geminiは無料でどこまで動くのか？プラン比較

Gemini公式のプランページ（2026年5月時点）を整理するとこうなります。

Deep Researchの回数はromptn.comの2026年時点まとめで、無料は月5回が複数日本語ソースで一致しています。

リセットはローリング制（固定時刻ではなく利用から一定時間経過後に回復）で、画面に次回リセット予定が表示されます。

個別株分析を始めるなら、まずAI Pro¥2,900が現実線です。

理由は単純で、無料の月5回だと「銘柄1つに使ったら今月終わり」になる。

NISA成長投資枠で3〜5銘柄を比較したいフェーズで5回は足りません。

月3,000円弱は決して安くないですが、Bloomberg Terminalの月41.5万円と並べると景色が変わります。

私の見方では、ここの段差が異常に大きい。

そもそも10プロンプトはどんな中身？元投稿の整理

元投稿（Threads @jack.coder1）は英語の10本プロンプトで、いずれも「証券コード or ティッカーを与えて、特定の分析角度を出力させる」構造です。

日本の個人投資家が使う想定で大枠を再構成すると、次の10本になります。

10本のうち1〜8はGeminiが比較的得意な領域で、日本ではITmedia連載執筆者の事例が三菱重工業・ソフトバンクグループ・良品計画の3社レポートを生成し、各1万〜2万字（ファイルサイズで三菱重工424KB・ソフトバンク327KB・良品計画473KB）まで出しています。

同記事は「証券業界の方が読んでも舌を巻くと思います」と書いている。

Deep Research＋Gemini 3 Proの組み合わせが特に厚い。

9番のテクニカル分析と10番の総合判断は要注意です。

米国株のAI全振り投資実験（参考リンク参照）では、$33.03から$31.27へ$1.76の損失。

同検証者は「Geminiは技術的指標のみに依存しマクロ要因を無視していた」と振り返り、「チャットが長くなるほど精度が落ちる」と本人が結論しています。

テクニカル判断と総合判断の自動化は、現状のGeminiでは事故が起きると見ておくのが安全です。

日本株でGeminiを動かす時、何に気をつける？

元投稿は米国株前提（ティッカーがAAPL・MSFT・NVDA等のアルファベット）ですが、日本株は4桁の証券コードを使います。

ここで日本人noteの実例を引きます。

「証券コード（例：9433）と企業名（例：KDDI）のどちらかで動作します。

」（高配当株・財務チェッカーの寄稿者、libecity 2025年11月22日、出典）

「指示は証券コード4桁だけ。

Google Gemで作る『AI証券アナリスト』が最強だった。

」（証券コード4桁設計の実装者、note 2026年2月11日、参考リンク参照）

複数の日本語ソースで一致しているのが、証券コード＋企業名の併記です。

「7974」だけより「任天堂（証券コード7974）」のほうが取り違えが少ない。

海外プロンプトでよく出てくる「.T」サフィックス（例: 7974.T）の優位性を定量で示した日本語データは見つかりませんでした。

なので今のところは、企業名＋証券コードの併記でいいです。

もう一つ重要なのが、決算短信PDFを直接読ませることです。

2026年1月のnote検証記事（参考リンク参照）では、政府の予算案PDFを直接読ませなかったため分析が不完全だった、と振り返っている。

「やはり直接PDF読ませないといかん」と結論しています。

Geminiは2025年5月22日のアップデートでDeep ResearchがPDFと画像の直接アップロードに対応しました（出典）。

Google Driveからのドキュメントリンクも通ります。

決算短信は会社の決算ページからPDFを落として、そのままアップする運用が現状の正解です。

制約として、有料版でも100MB超のPDFはアップロード不可。

Google Drive経由なら回避できます。

地味だけど運用上重要。

30ページの決算短信が人力2時間、Geminiなら15分。差は8倍です。

日本株でGeminiを動かす再現ステップ（5手）

1. 銘柄を1つ決める: NISA成長投資枠で買う候補を1銘柄選ぶ。例: 任天堂（証券コード7974）
2. 決算短信PDFを集める: 会社の決算ページ（任天堂なら「IR情報」→「決算情報」）から、直近3期分の決算短信PDFを手元のパソコンに落とす
3. Geminiで新しいチャットを開く: gemini.google.com にアクセス、無料アカウントでもOK。AI Pro契約者は Deep Research をオンに切り替える
4. PDFを添付して指示を投げる: 添付ボタンから決算短信PDFを3つアップロード。「添付した任天堂（証券コード7974）の決算短信3期分から、売上・営業利益・EPS・配当の推移を表でまとめ、各年の変動要因も添えてください」と入力
5. 数字をYahoo!ファイナンスで照合: 返ってきた数字（売上・EPS・配当・PER）を1つずつYahoo!ファイナンスで確認。1つでも違ったら、その回答全体を信用しない

5番目が最も重要です。

2026年1月の同レビュー（参考リンク参照）は「AIは時々、もっともらしい嘘（間違った数値）をつきます。

株価や配当金などの確定数字は、必ずYahoo!ファイナンスなどの一次情報で確認してください」と警告している。

実例として、AI仮想株レース（50万円）の検証（参考リンク参照）では、北海道電力株価が「1,063円」とGeminiから返ったが実際終値は1,039円。

24円の誤差。

財務数値の方はおおむね正確だったのに、現在株価で誤差が出ました。

これが現実です。

Deep Research月5回をどう配分する？

無料プランで月5回、AI Proで1日20回のDeep Research。

無料勢にとっては「1銘柄1回」が現実線です。

NISA成長投資枠で年初に5銘柄を比較するなら、無料プランで月5回ちょうど使い切る運用になります。

証券コード4桁設計の実装者は同記事（参考リンク参照）で「銘柄候補を片っ端から放り込んで人間がチェックする」使用法を推奨しています。

AIに最終判断をさせず、レポートを並べて人間が選ぶ。

Deep Searchを必ずオンにするのがコツ、とも書かれています。

これは「Geminiは出来の良いスクリーニング機能」という投資家アカウントのX投稿（参考リンク参照）と同じスタンスです。

Deep Research月5回の現実的配分（無料プラン想定）

1. 月初に候補を5銘柄まで絞る: NISA成長投資枠で気になる候補を、四季報や証券アプリのランキングで5本まで予選通過させる
2. 1銘柄=1回のDeep Researchを順番に回す: 1日1銘柄ペースで、決算短信PDF＋プロンプト1〜8（ファンダメンタル系）を投げる
3. 1万〜2万字レポートを並べて比較: ITmedia連載執筆者の事例と同じ厚みのレポートが返るので、5銘柄分を横並びで読み比較する
4. 絞った1〜2銘柄でテクニカル質問を別チャットで追加: テクニカル系（プロンプト9）は通常のGeminiチャット（Deep Researchを使わない）で済ませる。回数枠を節約
5. 月末に結果を振り返り、当月リセット回数を確認: 5回の使い方が雑だった月は記録しておき、翌月の配分を調整する

AI Proに上げる判断ラインは「月の銘柄候補が10本超えるか」「Deep Researchを毎週使うか」のどちらかです。

私の見方では、NISAで年1〜2回しか売買しない人なら無料5回で足ります。

逆に毎月銘柄を入れ替えるアクティブ運用ならAI Proにしないと枠が足りない。

¥2,900は月1冊のビジネス書代と思えば。

Geminiのハルシネーション、どう防ぐ？

投資×AIで最大のリスクが、AIが出した数字をそのまま信じることです。

craftai.jpの2026年Geminiハルシネーション解説では、誤回答のパターンを次のように分類しています。

同記事は「金融取引・投資の意思決定」をGeminiの「使ってはいけない7つのシーン」に分類しています。

AIの出力をそのまま売買判断に使うな、ということ。

craftai.jpは「2025年のAI関連株の大きな値動きは？」と問うと2024年の情報を引用して「2025年の大きな変動は確認されていない」と答えるケースを実例として挙げている。

古い情報の混入が起きる。

intellectia.aiは別の方向のリスクも指摘しています。

Gemini 3には「high safety guardrails on financial advice」が効いていて、具体的な銘柄推奨を避けたり回答を曖昧にする安全フィルターがある（出典）。

明確な「買い・売り」が返らない場面が普通にある。

むしろ返ってきたら疑った方がいい、というのが私の見方です。

3点照合プロトコル（再現ステップ）

1. Geminiの回答から数字をリストアップ: 株価・PER・PBR・配当利回り・営業利益・EPS・ROE・自己資本比率など、回答内のすべての数値をメモに書き出す
2. Yahoo!ファイナンスで照合: 銘柄ページで「株価・指標」を開き、リストの数字を1個ずつ突き合わせる。1つでも違えば回答全体の精度を疑う
3. 会社の公式IRページで再照合: 売上・営業利益・EPS等の決算数字は会社のIR情報の決算短信PDF原本で確認する。Geminiが出した期と原本の期がずれていないかも見る
4. 第3ソースで再確認（任意）: 重要な数字（配当・自社株買い・業績予想）は、日本経済新聞や四季報など別ソースでもう1回確認する
5. 1つでもズレたらレポート全体を捨てる: 部分的に正しいレポートを使うのが一番危険。1箇所ズレたら、その回答全体を信用しない

これが同レビューの「もっともらしい嘘」対策の運用版です。

回答の「使い始めに照合する」のではなく、回答の「全数字を照合し終えてから使い始める」。

順序が逆になると事故が起きます。

米国株$1.76の損失が示している通り。

結局、誰がGeminiで個別株分析をやるべきか？

判断材料を整理します。

NISA成長投資枠で個別株を年数回入れ替えるレベルなら、Gemini無料プランで足ります。

月5回のDeep Research＝5銘柄分のレポート＝NISA成長投資枠1年分の検討量、と読み替えるとサイズ感が合う。

AI Proに上げる価値があるのは、月10銘柄以上を比較する人か、決算シーズン（年4回）に集中して20〜30本のレポートを回したい人。

Bloomberg Terminalは個人投資家には設計外、と切り分けるのが現実的です。

逆にGeminiでやるべきでない人もはっきりしています。

「AIが買いって言ったから買う」運用は事故ります。

米国株$1.76の損失、AI仮想株レースの株価24円誤差、craftai.jpの28%誤答率。

これらが現実の数字です。

Geminiは「銘柄候補を絞るためのスクリーニング機能」止まり。

最終判断はご自身の責任で、というのが投資家アカウントのXコメントの通り。

これは投資助言ではない、を3回繰り返します。

誤答28%、根拠不明15%、古い情報12%。合算で過半数の回答が要検証です。

投資助言にならないために、書き手と読み手が気をつけること

本記事は投資助言ではありません。

金商法上、投資助言業に該当する3条件は「対価性・継続性・特定性」とされており、これらすべてを満たすと登録が必要になります（弁護士記事）。

本記事は不特定多数向けに公開情報を整理した内容であり、特定銘柄の売買推奨ではありません。

とはいえ、文言だけで法的リスクが消えるわけではない、と同記事は明示している。

「登録要否は発言内容の言い回しではなく、事業者が顧客に何を引き受けているかで判断される」と。

なので読み手の側でも、「ブログ記事のプロンプトを使えば勝てる」と読まない前提でお願いします。

実例として、米国株検証では実際に$1.76減らしている。

海外のmoney.comテストでも、GeminiのスコアはB（2.92/4）に留まっている。

私はGeminiを「調査の効率化ツール」として割り切る派です。

助言の代替ではない。

FAQ

Q. Gemini無料プランだけで個別株分析を始められますか？

始められます。

Deep Researchが月5回まで使えるので、NISA成長投資枠で年初に5銘柄を比較する用途ならちょうど枠が足ります。

ただし回答数字はYahoo!ファイナンスと会社のIRページで必ず照合してください。

Q. 海外プロンプトの「$4,000/month Bloomberg」は本当ですか？

誇張です。

Costbench 2026年の実取引データでは単独契約で月$2,665、複数契約で月$2,360が中央値。

$4,000は実勢の約1.5倍盛られた数字です。

とはいえ月$2,665でも個人が払う金額ではないので「個人投資家には届かない」点は変わりません。

Q. Geminiの出した数字をそのまま信じていいですか？

信じてはいけません。

craftai.jpの分類で明確な誤答28%、根拠不明15%、古い情報12%。

AI仮想株レース検証でも北海道電力の株価が24円ズレた実例があります。

回答内の数字は全てYahoo!ファイナンスと公式IRで照合してから使ってください。

Q. 日本株のティッカーは「7974」と「7974.T」と「任天堂（証券コード7974）」のどれが精度が高い？

定量比較データは日本語ソースで見つかりませんでした。

複数日本語noteで一致しているのは「証券コード＋企業名の併記」が安全という運用です。

高配当株・財務チェッカーの寄稿者は「証券コード（例：9433）と企業名（例：KDDI）のどちらかで動作」（libecity 2025年11月）と書いており、これが代表例です。

Q. AI Pro ¥2,900に上げる価値はありますか？

月10銘柄以上を比較する人、または決算シーズンに集中して20本以上のレポートを回したい人なら価値があります。

NISAで年1〜2回しか売買しない人は無料5回で足ります。

Deep Researchが「月5回」と「1日20回」の差なので、頻度で決めるのが現実的です。

Q. 元プロンプトを作った人は信頼できる人ですか？

元投稿はThreadsアカウント @jack.coder1（2026年3月14日）ですが、本人のプロフィール・運用実績は公開情報からは確認できません。

プロンプトの構造そのものはCostbench・craftai.jp・複数noteで検証可能ですが、「この投稿者のように成功できる保証」は別問題です。

Q. 投資助言じゃないと書けば訴えられませんか？

文言だけで法的リスクが消えるわけではありません。

弁護士記事は「登録要否は発言内容の言い回しではなく、事業者が顧客に何を引き受けているかで判断される」と書いています。

本記事も投資助言ではありませんが、最終判断は読者ご自身の責任で行ってください。

参考リンク

• Gemini公式プラン（2026年5月時点）
• Bloomberg Terminal実勢価格（Costbench 2026年）
• Bloomberg Terminal日本円換算解説（Good Pick）
• 元プロンプト投稿（Threads @jack.coder1、2026年3月14日）
• 証券コード4桁設計の実装者note「AI証券アナリスト」
• ITmedia連載「Gemini 3 Pro + Deep Researchで買い推奨株価レポート」
• AI仮想株レース50万円の検証note
• 米国株Gemini全振り投資実験note
• Gemini vs ChatGPT解散総選挙銘柄検証note
• Geminiの株の使い方レビューnote
• 高配当株・財務チェッカープロンプト（libecity）
• 投資家アカウントX投稿｜スクリーニングの位置付けコメント
• @DIME「投資プロのAI使い分け術」（2026年3月19日）
• Gemini Deep ResearchのPDF対応アップデート（2025年5月22日）
• Deep Research回数制限詳細（romptn.com 2026年）
• Gemini財務分析ガイド（craftai.jp）
• Geminiハルシネーション解説（craftai.jp）
• Gemini 3 vs ChatGPT株式分析比較（intellectia.ai）
• AIの投資助言信頼性テスト（money.com）
• SNSでの投資助言ガイドライン（弁護士記事）

※この記事の内容は執筆時点のものです。AIは進化が速い分野のため、最新の仕様は公式サイトでご確認ください。