ネットを見てると水瀬さんがJ.P.モルガンの「LTCMA（超長期市場予測）」を生成AIに読み込ませてポートフォリオの診断をしていました。AIで取り崩しシミュレーションなどはやりますが、ポートフォリオ診断は目から鱗でした。
面白いので、もし良かったら皆さまも週末に空き時間などに是非どうぞ。
では、記事を一緒に見ていきましょう。
【プロンプト有】AIでポートフォリオ診断がカンタンにできる時代に
水瀬さんの記事はこちら。
外部リンク【完全版】AIで誰でもポートフォリオを無料計算できる方法（REITやゴールドもOK!）
ネットでよくあるポートフォリオ診断やシミュレーションは選べるアセットが少ないことがけっこうあります。
ゴールドやREITなどになると項目自体が無い、など。
水瀬さんがやったのは
機関投資家向けのデータをAIに丸ごと読み込ませれば、どんな組み合わせでも計算できるんじゃないか？
ということでした。
使ったデータはJ.P.モルガンの「LTCMA（超長期市場予測）」で、円建てで各アセットの相関係数まで入っています。
AIのハルシネーションがあるかも知れないので、複数でやってみて、事実チェックをすると安心かも。管理人はClaudeとChatGPTにやらせましたが同じ結果を出してくれました。
手順はカンタンです。
ステップ① J.P.モルガンの「LTCMA（超長期市場予測）」をダウンロード
「Assumption matrix: Japanese yen」からPDFをダウンロード
ステップ② AIにPDFを添付してプロンプトを入力する
プロンプトは水瀬さんの記事よりお借りしました。
▼ コピー＆ペースト用プロンプト（〇〇部分をご自身の配分に書き換えて使用）
添付のPDFはJ.P.モルガン・アセット・マネジメントのLTCMA 2026年版（円ベース）のマトリクスデータです。このデータを使って、以下のポートフォリオの期待リターンとリスクをPythonで計算してください。【ポートフォリオの配分】
・世界株式（為替ヘッジなし） 〇〇%
・日本国債 〇〇%
・（以下、希望する資産クラスと配分を記入。合計が100%になるようにすること）【計算してほしい項目】
・期待リターン（算術平均、年率）
・リスク（年率標準偏差）
・シャープレシオ（無リスク金利は日本短期金利1.4%を使用）
・−2σの最大損失目安【計算方法の指定】
・期待リターンは各資産の算術平均リターンの加重平均で求めること
・リスクはPDFに記載の相関係数と標準偏差を使い、分散共分散行列で求めること
・使用した各資産の期待リターン・標準偏差・相関係数の数値をPDFから読み取り、計算前に明示すること
・Pythonコードと計算結果を両方示すこと
私がやってみた結果はこちら。
| 項目 | 結果 |
|---|---|
| 期待リターン（算術平均） | 5.56% |
| リスク（年率標準偏差） | 13.70% |
| シャープレシオ（RF=1.4%） | 0.30 |
| −2σの最大損失目安 | −21.8% |
−2σの最大損失目安が▲21.8％と意外に優秀ですね。
95%程度の年は「−21.8%より悪くならない」という目安として使えます。
ちなみに現在のポートフォリオなら、
| シナリオ | 損失の目安 |
|---|---|
| 通常の悪い年（−1σ） | −8% |
| かなり悪い年（−2σ） | −22% |
| コロナショック級 | −25～30% |
| リーマンショック級 | −35～45% |
| 世界恐慌級 | −50%以上 |
資産7600万円の場合
−2σ（95%の範囲）
※かなり悪い年
約−22%
→約5900万円まで減少。
リーマンショック級
−40%
→約4600万円まで減少。
世界恐慌級
−55%
→約3400万円まで減少。
というイメージです。
とはいえ、現在は無リスク資産2000万円あって、エッセンシャルワーカーで景気が悪くてもリストラの可能性も低く、わりと金融危機が来ても乗り越えられそうな気もします。（楽観してあかんパターン。）
例えば、同じ程度の期待リターンでリスクを下げられるポートフォリオなども提案してくれます。
| 期待リターン | リスク | リスク変化 | シャープレシオ | −2σ損失額 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 現状 | 5.60% | 13.87% | ─ | 0.302 | 1,683万円 |
| 案1 金追加型 | 5.45% | 12.53% | −1.34pp | 0.323 ★ | 1,491万円 |
| 案2 ヘッジ債券型 | 5.49% | 12.83% | −1.04pp | 0.319 ★ | 1,533万円 |
| 案3 日本大型株式型 | 5.65% | 12.60% | −1.27pp | 0.337 ★ | 1,486万円 |
日本大型株いれると良いとかマジで？
上記案1～3をAIの文章ですが見ていきましょう。
【各案の解説】
案1 金追加型（世界株式65% / 日本国債25% / 金10%）
世界株式との相関が +0.14 と低く、日本国債とは −0.10 と逆相関。純粋な分散効果でリスクを最大幅（−1.34pp）削減。リターンは0.15pp下がりますが、−2σ損失額は192万円圧縮。純金信託やゴールドETFで実装しやすい。
案2 ヘッジ債券型（世界株式68% / 日本国債17% / 米国総合債券ヘッジあり15%）
世界株式との相関が −0.02 とほぼゼロ、かつ為替リスクなしの外債を追加。日本国債の一部を「もう少しリターンがある同じ感触のもの」に置き換えるイメージです。3案の中では最もリスク低減幅が小さいものの、円建て管理が楽という実務面のメリットがあります。
案3 日本大型株式型（世界株式55% / 日本国債30% / 日本大型株式15%）← 最も効率的
これが一番面白い結果で、リターンが現状より0.05pp上がりながらリスクが1.27pp下がります。なぜかというと、LTCMA 2026では日本大型株式の算術リターン予想が8.33%（世界株式6.83%より高い）で、ボラティリティは17.10%（世界株式18.89%より低い）。つまり単体シャープが0.405と全資産クラス最高水準。JPMは円高修正や日本企業のROE改善を織り込んで強気に出ている形です。世界株式1,420万円を売り、日本国債280万円買い増し、日本大型株式（TOPIXや日経225インデックス）を1,140万円追加するリバランスで実現できます。
ただし、LTCMAはあくまでJPMの今後10〜15年の予測であって、特に日本大型株式8.33%という数字を鵜呑みにするかどうかは別問題です。
LTCMAの数字上では、
| 日本大型株 | 世界株式 | |
|---|---|---|
| 算術リターン | 8.33% | 6.83% |
| ボラティリティ | 17.10% | 18.89% |
| 単体シャープ | 0.405 | 0.287 |
と、日本大型株が「高リターン・低リスク」というかなり有利な前提になっています。
最近の日本株の好調さを受けて、少し前の米国株のような扱いになっているのかもしれません。
そのため、案③が優秀というよりは、
「JPMの日本株強気シナリオをそのまま反映した結果」
と考えた方がよいのかも。
一方、案①の金追加型は特定のシナリオに大きく依存せず、純粋に相関の低さによる分散効果でリスクを下げている点が特徴です。
実際のところ、管理人の資産規模（7600万円）とセミリタイアまでの期間（5年）を考えると、案1の金追加型が最もシンプルで実行しやすいかと思います。
リバランスの規模も「世界株式を660万円売って金760万円買う」だけ。案③の日本大型株式型はJPM予測の信頼度次第でかなり判断が変わるので、参考としてですかね。
ただ、現状のポートフォリオが悪いかというと、そこそこリスクも抑えられていて、このままでも十分なのでは、とも思いました。
こんな感じで、いろいろできるので、自分のポートフォリオを確認してみると面白いかも知れませんね。
こういった感じでAIが生活に根差してくると、インターネットやスマホが世界を変えて、結果としてオルカンといった平均値をとるインデックスでも大きな恩恵を受けたように、今後も超長期で株式は伸びていくだろうな、とも。
というワケで今日は【プロンプト有】AIでポートフォリオ診断がカンタンにできる時代にというお話でした。
いまのAIバブルもいつか弾けて大変な時期が来るかもですが、自分に取れるリスク量を見つつ、ともにコツコツ頑張っていきましょうね。
お読み頂きありがとうございました。
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水瀬さんの記事です。
【完全版】AIで誰でもポートフォリオを無料計算できる方法（REITやゴールドもOK!）
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