上記の質問 – [$GOOG](https://x.com/search?q=%24GOOG&src=cashtag_click) は割安か？ – は、投資フォーラムで白熱したロールシャッハテストのような議論を巻き起こすホットトピックであり、個人投資家が取引前に取り組む典型的な調査の一つでもあります。
これはまた、日常的な投資における AI の現状を試す絶好の実践テストでもあります。特に、今日の AI が投資家の真の洞察を引き出し、その主張の背後に信頼できるデータを提示できるかどうかを明らかにしたいと考えています。$HOOD のようなプラットフォームが取引に AI アシスタンスを提供している今、この問いは時宜を得たものです。
まずは手法、次に回答です。
では、AI は新たな洞察を引き出せるのか？
テストは Claude Opus 4.8 から始めます。これは現在 Anthropic が公開している中で最も強力なモデルです。まず、Claude を標準設定のまま $GOOG について質問し、どのような分析を行い、どこからデータを取得し、最終的にその回答がどれほど有用かを検証しました。
Claude はまず、アグリゲーターサイトを参照しました。これらのソースは、$GOOG の 10 年平均およびセクター全体と比較した PER を引用していました。また、Claude はセルサイドの評価を平均した目標株価も取得しました。これらは既に平均化されたものでした。MarketBeat がまとめた「41 人のアナリスト」のコンセンサスが 1 回、別のパスでは「Strong Buy」の平均が約 $429 とされていました。Claude は 2 つの公正価値評価額も引用しました。1 つは Simply Wall St から、もう 1 つは Peter Lynch スタイルの計算式によるもので、ウェブ検索の最初のページに表示される個人投資家向けモデルを代表するものでした。
目標株価を例にとると、アナリストのリスト、日付、あるいは「コンセンサス」目標の背後にある平均化手法にはアクセスできないことがわかりました。また、Claude が同じサブタスクを 2 回実行した際に、最終的な数値が一致しないことも観察しました。これは、オープンウェブから取得される多くのデータと同様に、Claude の分析が、その背後にあるものや、重要なことに計算から除外されたものについての洞察をほとんど伴わない、目印となる数字に依存していることを意味します。この最初の分析では、Claude の数値はすべてこのような二次ソースから取得されたものでした。
(余談：ブロードコム（[$AVGO](https://x.com/search?q=%24AVGO&src=cashtag_click)）の決算を追っている方へ、ウェブからアナリスト目標を取得することの影響はリアルタイムで顕在化しました。決算発表から 15 分以内に、CNBC と Reuters は売上高を「未達」と報じた一方、WSJ と Yahoo Finance は「達成」と報じました。注意を怠らない AI アルゴトレーダーは哀れです…)
Claude の最終的な回答は、ウェブ上のコンセンサスを適切に要約したものでした。ヘッドラインや優れたフォーラムの投稿から予想されるのと同じ 3 つの強気材料と弱気リスクを伴う説明が提示されました。私たちの結論は、これによりフォーラムを覗くカジュアルな投資家の作業が確かに高速化されるということです。しかし、その当然の帰結として、プロの投資家が使用するような分析やモデリング手法を展開したり、企業評価を構築するためのデータにアクセスしたりすることは、デフォルトでは行われないということです。これらの点において、標準設定の Claude は、プロの投資家の洗練された手法を一般の私たちに提供するという点ではほとんど役に立ちません。
そこで、今度は Claude に 10 年分の業務 KPI、SEC 提出書類のテキスト、セグメントおよび競合他社の概要を deepKPI を介して提供しました。これは、あらゆる投資家が利用できる専用の MCP サーバーです。
この情報を用いて、Claude ははるかに深い分析を行いました。まず、セグメント（Cloud、Services、Other Bets）、キャッシュフローと設備投資の履歴、株式数と税率、経営陣のコメントを分解し、$GOOG の事業実績を分析しました。残存履行義務、トラフィック獲得コスト、従業員一人当たりの収益などの明細項目を掘り下げ、現在の会社の状態を評価し、その歴史と整合性を確認しました。また、deepKPI のデータをスプレッドシートに取り込み、典型的な機関投資家向けの業務モデルを作成することも提案しましたが、本記事の目的のため、そこまでは実施しませんでした。
評価について具体的に考えてみましょう：
ウェブ上の意見を要約すると、$GOOG が約 $389、過去 12 ヶ月の PER が約 29（10 年平均は 27、セクター平均は約 35）であることから、セクター内では割安感があり、自社の歴史と比較するとやや割高であるというものでした。セルサイドの目標株価は $412 から $443 の範囲でしたが、2 つの公正価値モデルでは同じ銘柄で $112 もの差がありました。結果として、おなじみの強気材料と弱気リスクが提示され、割安か割高かという問いについては結論が出ず、r/valueinvesting のようなフォーラムでよく見られる状態に終わりました。
deepkpi のデータを追加すると、Claude は同業他社や過去の基準と比較した会社の健全性について、はるかに深い分析ができるようになりました。例えば、ウェブ上の回答は、EV/フリーキャッシュフローが 70 を超えていることに依存しており、スクリーナーはこれを割高と分類していました。しかし、提出書類を詳しく調べると、数値は別の観点から捉え直されました。2025 年のフリーキャッシュフローは約 730 億ドルで、利益が急増する中ですでに横ばいであり、AI への設備投資により 2026 年のキャピタルエクスペンディチャーは約 2 倍の 910 億ドルから 1,750～1,850 億ドルに増加し、フリーキャッシュフローは 150～250 億ドルに押し下げられると予想されます。したがって、72 倍という数字は、会社がどれだけ割高かを示す判定ではなく、将来に巨額の賭けをしている変革期にある会社のスナップショットとして捉えるべきです。最近の記事でも述べたように、この賭けは同業他社の中で最大であると同時に、中核事業との関係では最もリスクが低いものです。これにより、その数字の解釈は完全に変わります。
deepKPI を活用した分析では、$GOOG の中核事業のレバーについても掘り下げられました。Cloud の契約済みバックログが四半期で 1,080 億ドルから 1,577 億ドルに増加したことが指摘されました。セグメント収益に対する比率は 2.0 倍から 2.7 倍になりました。そのほとんどが過去 24 ヶ月間に認識されており、これは Cloud が今後数年間にわたって 30% 以上の成長を維持できる可能性を示す証拠となりました。また、Claude は約 24% のセグメント利益率を AWS や Azure という 2 つのハイパースケーラーと比較し、それらの利益率が 30% 台前半と優れていることを指摘しました。これは、達成可能で意味のある利益最適化の余地があることを示唆しており、事業の将来の健全性を示すもう一つの兆候です。
Claude は、ウェブ上のコンセンサスにはなかった、業務データからのさらに 2 つの重要なレバーを明らかにしました。1 つ目は、$GOOG が広告へのトラフィックを獲得するために支払うコストです。ネットワークサイトで配信される場合は高く、検索、YouTube、Gmail などの $GOOG 自身のプロパティで配信される場合は低くなります。このビジネスは、2,650 億ドルの広告ベースのうち 2 パーセントポイント、$GOOG のプロパティへとシフトしており、利益が成長しており、さらに拡大の余地があることを示しています。もう一つのレバーは生産性です。従業員一人当たりの収益は、長年横ばいだった後、上昇し始めています。これは、データセンターの建設が長年にわたる減価償却費となり利益率を圧迫する一方で、従業員一人当たりの生産性向上が利益率を押し上げる方向に働くため、重要です。これは、$GOOG が AI 投資を実現する一方で、中核事業を強化するための措置を講じていることを示すもう一つの示唆です。
これらを総合すると、業務分析からは、Cloud は同業他社に比べて収益性が低く、そのギャップを埋めるための健全なバックログを有していること、広告事業の収益性が向上していること、従業員一人当たりの生産性が上昇していることが示唆されました。Claude + deepKPI は、「その倍率が示唆するよりも優れている」という結論を導き出すには、これらのレバーをテストできるモデルを用いるのが最適であると結論付けました。
個人投資家として、私たちはその時間を投資することも、あるいは経験に基づく推測をすることもできますが、私たちの賭けを動かす要素は非常に明確です。それは、同業他社に対するクラウドの効率性、広告チャネルのミックス、そして従業員の効率性です。このレベルの洞察と理解は、ウェブ上の議論の要約よりもはるかに具体的で明確であり、フォーラムを閲覧するだけでは明らかにならない、検証可能なレベルの洞察を元の質問に提供します。
私たちの結論は、AI モデルは個人投資家にとって、提出書類やデータを解釈する強力なツールであるが、二次的なウェブデータから一次ソースデータ（deepKPI の KPI 時系列データや提出書類のマークダウンなど）へと導くための措置を講じる必要があるということです。また、deepKPI が行うように、そのデータを専門的に解釈するスキルを AI に与える必要もあります。しかし、特に AI サービスがデータや分析ツールへのアクセスコストを押し下げている現在（Daloopa のような既存サービスの 1 シートあたり 10,000 ドル以上から、deepKPI の月額 20 ドル、あるいは一部の用途では無料へ）、個人投資家とプロの投資家の間に長年存在していた格差は、大きく、そして急速に変化しつつあります。
