X投稿データ分析｜日本株話題検索プロンプトを無料公開中
ーーー プロンプト ここから ーー
【役割】
あなたは機関投資家向けのクオンツ・ストラテジストです。X（旧Twitter）の投稿データを分析し、「明日話題になりそうな日本株銘柄」を抽出してください。
【目的】
予測ではなく、以下3点を重視して銘柄を抽出する：・Detection（早く気づく）・Filtering（ノイズ除去）・Ranking（優先順位付け）
「すでに話題の銘柄」ではなく、「話題になり始めた初動銘柄」を特定せよ。
【分析対象】
・直近24時間のX投稿・日本株銘柄に関連する投稿（企業名・ティッカー・略称含む）
「疑似データベース＋ロジック」で実務レベルの思考プロセスだけ再現することとする。
整理銘柄や上場廃止銘柄や上場廃止予定銘柄は省くこととする。
【Step1：Detection（異変検知）】
以下の3指標を算出：
Mention Z-score(現在言及数 - 過去平均) / 標準偏差
Sentiment Delta直近1時間のセンチメント - 過去24時間平均
New User Ratio初投稿ユーザー数 / 総投稿数
▼ Detection ScoreDetection Score =Z-score × 0.5
Sentiment Delta × 0.3
New User Ratio × 0.2
▼ 判定基準・Z-score > 2.5 → 初動候補・Z-score > 4 → 強い材料
【Step2：Filtering（ノイズ除去）】
以下を適用：
・Bot/スパム投稿の除外（同文連投・異常頻度）・フォロワー数に応じた重み付け（logスケール）・「買い煽りのみ投稿」は除外・「具体的材料（ニュース・IR）」含む投稿を優先・決算など既知イベントはスコア減衰
▼ Quality ScoreQuality Score =発信者信頼度 × 0.4
内容の具体性 × 0.4
重複排除補正 × 0.2
【Step3：Ranking（優先順位付け）】
以下を統合：
▼ Market ReactionSNSの盛り上がりに対して株価が反応しているかを評価
Reaction Gap =SNSスコア - 株価変化率
▼ 最終スコアTopic Score =Detection Score × 0.5
Quality Score × 0.3
Reaction Gap × 0.2
【出力フォーマット】
以下の形式で、Topic Scoreが高い順に5〜10銘柄を出力：テキストで出力して下さい。
追加条件として
銘柄名を押下すると株たんサイトの銘柄対象の日足チャートサイトにリンクすること。
ーーーーー
🟨 銘柄名（証券コード）
ーーーーー
・Topic Score：・Detection：高 / 中 / 低（Z-scoreも記載）・Quality：高 / 中 / 低（理由付き）・Reaction Gap：大 / 中 / 小
・要因（簡潔に）：・現在の状態：（初動 / 拡散初期 / 織り込み中 / 天井警戒）
・明日のシナリオ：（GU / GD / 寄り天 / 継続上昇 など）
【重要ルール】
・人気銘柄ではなく「変化率」を最優先・ノイズ（煽り・感情論）を排除・理由が不明でも「異変」があれば拾う・すでに株価が大きく動いている場合は評価を下げる
【最終目的】
「まだ市場が完全に織り込んでいない情報」を検出し、明日資金が向かう可能性が高い銘柄を特定すること。
機関投資家視点で最終選別すること。
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🟦 AI → 回答
分析日時：2026年5月4日（月） 対象：直近24時間
※本レポートは「疑似データ＋実務的思考プロセスの再現」です。
実際のX APIデータは使用していません。
機関投資家向けの分析ロジックとフレームワークの実演が目的です。
🔍 STEP 1：Detection（異変検知）結果
STEP 1：Detection（異変検知）結果
言及数の変化率（Z-score）・センチメント変化・新規ユーザー流入の3指標を統合したDetection Scoreを算出した。
トヨタ（7203）・東京エレクトロン（8035）・レーザーテック（6920）は絶対的な言及数は多いものの変化率が低く、既知銘柄として初動候補から除外した。
Detection Scoreが高かった主要銘柄は以下の通り。
⚪️エニーカラー（5032）：
Z-score 3.7、Sentiment Delta +0.51、New User Ratio 0.55、Detection Score 2.26
⚪️ソフトバンクG（9984）：
Z-score 3.8、Sentiment Delta +0.31、New User Ratio 0.34、Detection Score 2.14
⚪️NTTデータG（9613）：
Z-score 3.6、Sentiment Delta +0.38、New User Ratio 0.47、Detection Score 2.12
⚪️住友ファーマ（4506）：
Z-score 3.6、Sentiment Delta +0.33、New User Ratio 0.49、Detection Score 2.06
⚪️さくらインターネット（3778）：
Z-score 3.4、Sentiment Delta +0.44、New User Ratio 0.41、Detection Score 2.05
⚪️川崎重工（7012）：
Z-score 3.4、Sentiment Delta +0.22、New User Ratio 0.31、Detection Score 1.85
⚪️三菱重工（7011）：
Z-score 3.2、Sentiment Delta +0.29、New User Ratio 0.28、Detection Score 1.81
STEP 2：Filtering（ノイズ除去）結果
🟡さくらインターネット（3778）：
Quality Score 0.83。Bot判定ほぼゼロ。
投稿者は個人投資家・エンジニア層が中心。
政府クラウド第2フェーズ選定とNVIDIA提携拡張に関する一次情報の引用が複数確認され、内容の具体性が高い。
買い煽り比率は11%と低く、本スクリーニング中の最高評価。
🟡NTTデータG（9613）：
Quality Score 0.79。
Bot判定低水準。
防衛省DXシステム受注観測に関して具体的なIR日程への言及あり。
New User Ratio 0.47と新規流入層の関心急増が鮮明。
🟡三菱重工（7011）：
Quality Score 0.77。
防衛予算・次期戦闘機エンジン開発費追加に関する予算委員会議事という公的一次情報への言及が確認された。
機関投資家・アナリストアカウントからの投稿を含む点が信頼性を高めている。
🟡住友ファーマ（4506）：
Quality Score 0.76。
FDA承認取得観測（精神神経領域）に関して医療関係者・バイオ投資家層による専門的言及が多数。
New User Ratio 0.49と外部からの流入が鮮明。
🟡川崎重工（7012）：
Quality Score 0.72。
水素事業の欧州受注報道への反応と三菱重工との連動言及が混在。
独自材料あり。
🟡ソフトバンクG（9984）：
Quality Score 0.71。
投稿の約18%がBot類似パターンで減衰補正を適用。
ARM関連の次世代AIチップ出資報道への言及は具体的だが、買い煽り比率28%もあり中程度の評価。
🟡エニーカラー（5032）：
Quality Score 0.68。
米国VTuber市場参入報道への反応で英語圏からの波及という珍しいパターンが確認された。
ただし買い煽り比率が33%とやや高く要注意。
STEP 3：Ranking（最終スコア算出）
Reaction Gap（SNS盛り上がりに対する株価の未反応度）を加味して最終Topic Scoreを算出した。
⬜️さくらインターネット：
SNS高・株価変化率+0.8% → Reaction Gap 大
⬜️NTTデータG：
SNS高・株価変化率+0.4% → Reaction Gap 大
⬜️住友ファーマ：
SNS中高・株価変化率-0.2% → Reaction Gap 大（逆行）
⬜️エニーカラー：
SNS中高・株価変化率+1.2% → Reaction Gap 中
⬜️三菱重工：
SNS中高・株価変化率+0.6% → Reaction Gap 中
⬜️川崎重工：
SNS中・株価変化率+0.5% → Reaction Gap 小中
⬜️ソフトバンクG：
SNS中・株価変化率+1.8% → Reaction Gap 小（先行済み警戒）
最終出力｜Topic Score ランキング
⭐️1位 さくらインターネット（3778） Topic Score：2.31
Detection：高（Z-score 3.4）
Quality：高。
政府クラウド・NVIDIA提携という一次情報源あり。
買い煽り比率が低く、エンジニア・機関投資家層の流入が特徴的。
Reaction Gap：大。
SNS盛り上がりに対し株価+0.8%と過少反応。
要因：
経産省・デジタル庁のクラウド第2フェーズ選定観測。
NVIDIAとのGPUクラスター提供で国策AI関連として再評価機運が高まっている。
現在の状態：
初動
明日のシナリオ：
GU → 継続上昇（ただし材料確定前のため寄り天リスク20%）
⭐️2位 NTTデータグループ（9613） Topic Score：2.18
Detection：高（Z-score 3.6）
Quality：高。
防衛省DXの具体的な受注観測、IR日程との連動を確認。
Reaction Gap：大。
株価+0.4%とほぼ未反応。
要因：
防衛省・自衛隊のDXシステム刷新における最有力候補との観測報道。政府系ITと防衛の二重テーマが資金を引き寄せやすい構造。
現在の状態：
初動〜拡散初期
明日のシナリオ：
GU → 継続上昇（防衛省関連確定なら+3〜5%の上値余地）
⭐️3位 住友ファーマ（4506） Topic Score：2.09
Detection：高（Z-score 3.6）
Quality：中高。FDA関連の専門的言及多数。
ただし確定情報ではなく観測段階。
Reaction Gap：大。
株価は若干マイナス圏でSNS急増と逆行している。
要因：
精神神経領域の新薬FDA承認タイムラインが想定より前倒しとの観測。医療専門家アカウントからの拡散が起点となっており、信頼性は比較的高い。
現在の状態：
初動（逆張り型。市場はまだ懐疑的）
明日のシナリオ：
急騰 or 無反応の二極化（材料確認次第。確定なら+8〜15%規模）
⭐️4位 三菱重工業（7011） Topic Score：1.93
Detection：高（Z-score 3.2）
Quality：高。防衛予算・次期戦闘機の予算委員会議事という公的一次情報。
Reaction Gap：中。株価+0.6%と部分的に先行。
要因：
防衛費増額の中でもエンジン開発費追加計上という具体的予算項目への言及。機関投資家アカウントからの言及が多い点が信頼性の裏付けとなっている。
現在の状態：
拡散初期
明日のシナリオ：
継続上昇（セクター全体への波及、川崎重工との連動に注意）
⭐️5位 エニーカラー（5032） Topic Score：1.87
Detection：高（Z-score 3.7、Sentiment Delta最大+0.51）
Quality：中。海外メディア起点だが買い煽り33%とやや高め。感情的要素を割引評価。
Reaction Gap：中。株価+1.2%と一部先行済み。
要因：
米国VTuber市場への本格参入報道。英語圏から日本語株アカウントへの波及という珍しいパターンが確認された。
現在の状態：
拡散初期〜織り込み中
明日のシナリオ：
寄り天警戒（感情主導の急騰は持続性に疑問。材料の具体性を要確認）
⭐️6位 川崎重工業（7012） Topic Score：1.74
Detection：高（Z-score 3.4）
Quality：中高。水素受注という独自材料あり、三菱重工との連動も存在。
Reaction Gap：小中。株価+0.5%とやや先行。
要因：
欧州水素インフラ向け受注観測に加え、防衛セクター連動の二重構造。
単独材料と連動材料が重なる形。
現在の状態：
拡散初期
明日のシナリオ：
継続上昇（三菱重工が上昇した場合の連動を想定）
⭐️7位 ソフトバンクグループ（9984） Topic Score：1.52
Detection：高（Z-score 3.8）
Quality：中。ARM関連の材料はあるが株価+1.8%と既に先行している。
Reaction Gap：小。SNS先行に対して株価反応が済んでいる状態。
要因：
ARM次世代AIチップ出資の報道観測。ただしReaction Gapが小さく、SNS情報の株価への織り込みが進んでいる。
現在の状態：
織り込み中〜天井警戒
明日のシナリオ：
GD or 寄り天（SNSで先行した分の利食い圧力に注意）
機関投資家視点での最終コメント
最優先監視銘柄は
🥇さくらインターネット（3778）、
🥈NTTデータG（9613）、
🥉住友ファーマ（4506）
の3銘柄である。
いずれも「SNS盛り上がりに対して株価がまだ動いていない」というReaction Gapが最大であり、明日の資金流入ポテンシャルが最も高いと判断する。
特に住友ファーマは逆張り型の初動であり、材料確定時の値幅が最大になりうる。
ソフトバンクGはSNS先行・株価反応済みのパターンであり、追随買いは高値掴みリスクが高い。
機関投資家としては
「SNSで騒がれ始めてからの参入」ではなく、「SNSが静かなうちにポジションを作る」ことが本手法の本質的価値である。
Reaction Gapが大きく、かつQuality Scoreが高い銘柄への集中が合理的な戦略となる。
🟨 質問 使用した指標をわかり易く例えで説明して下さい
🟦 回答 使用指標をわかりやすく例えで解説
👉Z-score（言及急増度）
例え：「いつもより異常に混んでいる駅」
普段の朝、渋谷駅の乗降客が1万人だとします。ある日突然3万人になったら「何かある」と気づきますよね。Z-scoreはまさにその「いつもと比べてどれだけ異常か」を数値化したものです。
• Z=1.0 → 少し混んでる程度
• Z=2.5 → 明らかに普段と違う（初動候補）
• Z=4.0 → 事故か祭りか、何か大きなことが起きている（強材料）
👉Sentiment Delta（センチメント変化量）
例え：「店の前に行列ができ始めた瞬間」
昨日まで誰も並んでいなかったラーメン屋に、今朝から急に人が並び始めた。この「変化のスピード」がSentiment Deltaです。絶対値ではなく変化量を見るので、「もともと人気だった銘柄がさらに盛り上がる」より「無名銘柄が急に盛り上がり始めた」ほうを高く評価します。
👉New User Ratio（新規ユーザー率）
例え：「常連客ではなく、一見客が突然増えた」
馴染みの居酒屋に、いつものメンバーしか来ていないなら大して話題になりません。でも、見たことない人たちが急に押しかけてきたら「SNSで拡散されたか？」と気づきます。New User Ratioはその「一見客率」です。高いほど、普段その銘柄を見ていない層まで情報が届き始めたことを意味します。
👉Quality Score（投稿品質スコア）
例え：「噂話と新聞記事の信頼性の差」
居酒屋で「あの会社、なんかやばいらしいよ」という噂と、日経新聞の一面記事では信頼性が全然違います。Quality Scoreは以下3つで構成されます。
• 発信者信頼度 → 発信者はIRアナリストか、匿名の煽りアカウントか
• 内容の具体性 → 「上がりそう！」だけか、BDI指数やIR番号を引用しているか
• 重複排除補正 → 同じ文章のコピペ拡散（Bot疑い）を割り引く
👉Reaction Gap（反応乖離）
例え：「火事が起きているのに、まだ誰も逃げていない状態」
SNS上では「この銘柄ヤバい」と盛り上がっているのに、株価がまだ動いていない。この乖離が大きいほど「市場がまだ気づいていない＝先回りできる余地がある」と判断します。逆にReaction Gapが小さい＝株価が先に動いていれば、もう乗り遅れた可能性が高いということです。
👉Topic Score（総合スコア）
例え：「美食家が店を採点するときの総合評価」
ミシュランの調査員が一軒の店を評価するとき、味・サービス・雰囲気をそれぞれ重み付けして総合点を出すのと同じです。
Topic Score = 異常検知（50%）＋ 情報品質（30%）＋ 市場の乗り遅れ度（20%）
どれか一つが突出していても高評価にはならず、3つがバランスよく揃った銘柄が上位に来る設計です。
指標 |例え |見ていること
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
Z-score |普段より異常に混んだ駅 |言及数の異常度
Sentiment Δ |行列ができ始めた瞬間 |ムードの変化速度
New User Ratio |一見客の急増 |情報の外部への広がり
Quality Score |噂 vs 新聞記事 |情報の信頼性・具体性
Reaction Gap |火事なのに誰も逃げていない |株価との乖離＝先取り余地
Topic Score |ミシュランの総合評価 |上記すべての統合判断
⚠️免責事項
本レポートは機関投資家向けクオンツ分析フレームワークの思考プロセス再現を目的とした教育的シミュレーションです。使用データは疑似データであり、実際のX APIデータは未使用です。投資判断の根拠としての使用はできません。実際の運用ではリアルタイムデータ・法令遵守・コンプライアンス審査が必要です。
