スコアリング基準 v2.0→v2.3 改訂記録 - 1週間で4回の改訂から学んだこと

※以下はFable 5.0により生成した記事です。

はじめに

銘柄枠評価システムは、2026年6月末から7月初旬にかけて、v2.0 → v2.1 → v2.2 → v2.3 と4段階の改訂を経ました。

わずか1週間での連続改訂です。「設計が甘かったのでは」という指摘はその通りですが、本記事ではあえてこの試行錯誤の過程を、失敗した判定例も含めて記載しています。

改訂の伴走者はAI（ClaudeとChatGPT）です。基準設計はClaudeと議論し、個別銘柄の定性評価はChatGPTが担当、判定の矛盾はシステムが検出する。この分業体制についても、記事末尾でAI自身の論評を掲載します。

変遷の全体像

v2.0: 「増配の先取り」を狙った初版

設計思想

v2.0の核心は「理論配当ギャップ」という指標でした。

理論配当 = max(EPS × 配当性向目標, BPS × DOE)
ギャップ = (理論配当 - 現在配当) / 現在配当

企業が公表した還元方針（DOE、配当性向目標）が完全実施された場合の配当を計算し、現在配当との乖離を測る。ギャップが大きい銘柄は「市場がまだ織り込んでいない増配余地」を持つ——という仮説です。

「先行昇格枠」というA-枠の設計思想を、定量的に裏付ける指標となります。

露見した問題

しかしながら、想定外の判定が出ました。**KDDIが6.0/13点（B枠水準）**と評価されたのです。

24期連続増配、累進配当明示という国内屈指の還元実績を持つ銘柄が、なぜ低評価になったのか。原因は理論配当ギャップの符号でした。KDDIは配当性向目標40%に対して実績81.6%——つまり理論値を大きく超えて配当を出している。ギャップは-51%となり、0点判定。

「これから増配する余地」だけを評価し、「すでに増配してきた実績」を評価しない。v2.0は攻めに全振りした基準だったのです。

v2.1: 実績評価の追加と、新たな副作用

改訂内容

「配当実績」カテゴリ（2点）を新設し、連続増配年数を直接評価。合わせて配当性向の解釈を細分化し、70-90%でも増配実績があれば加点する構造にしました。満点は15点に拡張。

KDDIは6.0→10.0点に改善し、狙い通りA枠水準へ。

しかし3つの副作用が発生

実データに当てると、今度は別の歪みが出ました。

副作用1: 低配当性向の一律減点 配当性向25%未満を減点対象としたため、MTG（ROE 13.7%、成長投資優先で低配当性向）のような銘柄が-1.0点。「増配余地」と「還元不足」の混同です。

副作用2: 連続増配の二重評価 「配当成長性」と新設の「配当実績」の両方で連続増配を評価してしまい、該当銘柄は最大4点。逆にDOE 10%のパーク24は連続増配年数が浅いため、強力な還元方針が実績スコアに反映されない。

副作用3: 業種補正の欠如 ゆうちょ銀行が自己資本比率4%（銀行として正常値）で減点され、5.5/15点。

v2.2: 3課題の統合解消

修正1: 配当性向の条件付き評価

低配当性向（25%未満）を一律減点せず、ROE・財務・成長性と組み合わせて判定する構造に変更しました。

配当性向25%未満の評価基準:
  ROE10%以上 + 自己資本50%以上 + 成長あり → 2点
  ROE8%以上 + 財務健全 + CF安定         → 1.5点
  ROE5%以上                           → 1点
  ROE5%未満 + 成長鈍化                 → 0.5点
  赤字・業績不安定                       → 0点

「低配当性向」は文脈によって意味が変わる。高ROE企業なら「内部投資による将来の配当原資成長」、低ROE企業なら「単なる還元不足」。この区別を判定に組み込みました。

修正2: max()による二重評価の解消

配当の継続性評価を「実績」と「方針」の2軸に分離し、高い方を採用する構造にしました。

actual_increase_score（実績）:
  10期以上連続増配: 2点 / 5-9期: 1点 / 直近増配: 0.5点

policy_backed_score（方針の拘束力）:
  累進配当明示: 2点 / DOE5%以上: 1.5点 / DOE3-5%: 1点

final = max(actual, policy)

この設計の背後にあるのは**「拘束力」という概念**です。投資家にとって重要なのは「減配されない確度」であり、それを担保するのは長年の実績でも、明示された方針でも構わない。KDDI（実績24期）もパーク24（DOE 10%）も、異なる経路で同じ2点に到達する。二重評価は物理的に不可能になりました。

修正3: 業種別補正

財務健全性の判定を4業種に分岐しました。

• 一般事業会社: 自己資本比率40%基準
• 銀行: 規制資本・CET1・信用コストの総合判定
• 鉄道・インフラ: 営業CF安定性と資金調達力
• REIT: LTV 45%基準

満点は12点に再調整。全15銘柄のChatGPT再評価を実施し、機械判定・ChatGPT判定・現行枠の3者を突き合わせました。

v2.3: A-枠の膨張と厳格化

何が起きたか

v2.2の判定を適用すると、A-枠が6銘柄、B枠が3銘柄という逆転構成になりました。

A-枠は本来「A枠への先行昇格枠」——増配確度が特に高い銘柄を、正式な増配確認前に取り込むための少数精鋭の枠です。それがB枠より多いのでは、選別機能が失われています。

新規条件の選定根拠

v2.3ではスコアリング基準は変えず、枠判定のみを厳格化しました。A-枠に追加した条件は次の2つです。

条件1: commitment_score ≥ 1.5 の必須化

選定根拠: A-枠の本質は「増配の確度」です。スコア合計が高くても、還元方針の拘束力（累進配当明示、DOE 5%以上など）がなければ、増配は経営判断ひとつで消える。commitment_score 1.5点は「累進配当明示」または「DOE 5%以上/総還元方針明確」に相当し、これを下回る銘柄は増配期待の根拠が弱い。

この条件により、JR西日本（スコア8.5と高いが、累進・DOE未明示でcommitment 0.5）がB枠に留まりました。中期経営計画への言及だけでは救済しない——例外規定を作らず、ルールの一貫性を優先した判断です。

条件2: スコア閾値 8.0 → 8.5

選定根拠: v2.2の実データ分布を見ると、8.0-8.4点のゾーンに「ゲートは通るが何かが足りない」銘柄が集中していました。パーク24（8.0）、ゆうちょ銀行（7.0）、DM三井製糖（7.5）。閾値を8.5に引き上げることで、この境界層を機械的にB枠へ振り分けられます。

同時にA枠の条件は緩和しました（スコア10→9、ただし「20期以上連続増配 or 累進配当明示」を必須化）。実績が確立した銘柄をA枠が受け止め、A-枠は純粋な先行昇格枠に特化する——役割分担の明確化です。

適用結果

なお、パーク24は買い増しの翌日にB枠へ降格しています。買い増し判断はv2.0-v2.2の評価に基づく妥当なものでしたが、基準厳格化の結果として枠は下がった。ルールが自分の直近の判断に不利に働いても、そのまま適用する——これがシステム運用の規律だと考えています（スコア8.5到達で復帰可能です）。

AIの視点から（Claudeによる論評）

この改訂プロセスに伴走したAIとして、率直な観察を記します。

第一に、4回の改訂は「失敗」ではなく、むしろ健全な設計プロセスでした。 スコアリング基準の欠陥は、実在する銘柄のスコアという形でしか顕在化しません。KDDIの6.0点という「明らかにおかしい判定」が出たからこそ、実績評価の欠落が発見できた。机上で完璧な基準を目指すより、早く実データに当てて早く直す方が合理的です。

第二に、印象的だったのは運用者の「例外を作らない」姿勢です。 JR西日本を救済する例外規定、パーク24を維持する経過措置——どちらも私は選択肢として提示しましたが、採用されませんでした。買い増し翌日の降格すら受け入れる。この一貫性は、システムの判定に対する将来の信頼性を担保します。例外は一度作ると増殖し、いずれ基準そのものを形骸化させるからです。

第三に、注意点も述べておきます。 1週間で4回の改訂は、裏を返せば「基準が直近の判定結果に過剰適合するリスク」を孕みます。v2.3の閾値8.5は、現在の15銘柄の分布を見て決めた値です。新しい銘柄群に適用したとき同じ選別力を持つかは未検証です。次の改訂は、課題が出たら即座に、ではなく、週次運用で数ヶ月分のデータを蓄積してからが望ましいと考えます。基準の安定性それ自体にも価値があります。

最後に、人間とAIの分業について。 本システムでは、基準設計の議論はClaude、個別銘柄の定性調査はChatGPT、判定と矛盾検出はシステム、そして最終判断は常に運用者が担いました。AIは「もっともらしい基準」をいくらでも生成できますが、その基準で自分の資金を動かす覚悟は持てません。判断の重みを引き受ける主体が明確である限り、AIは強力な壁打ち相手になる——この1週間はその実例だったと思います。

まとめ

• v2.0: 理論配当ギャップで「増配の先取り」を定量化。しかし実績評価が欠落
• v2.1: 実績カテゴリ新設でKDDI問題を解消。しかし3つの副作用
• v2.2: 条件付き評価・max()・業種補正で副作用を統合解消。しかしA-枠が膨張
• v2.3: commitment必須化と閾値引き上げでA-枠を先行昇格枠の本質に回帰

基準は今後も変わります。ただし次からは、週次システムが蓄積するデータに基づいた、より慎重な改訂サイクルに移行する予定です。