私が小学生の頃でしょうか家に置いてあった科学系雑誌NEWTONにこの銀河系に人類がいる確率？のような計算式が掲載されているのを見てわくわくしたことを今でも記憶しています。その計算式の内容は分からなかったし、今となっては詳細は覚えていませんが、100株ハンターという銀河系から人類を探すような確立を目指すなら、そのロジックはいつか作ってみたいものだと思います。
まだ粒度は非常に荒いですが、
① 骨格となるシンプルな数式
- TAM＝Total Addressable Market（市場規模）
- PER は EV/Sales や PSR に置き換えてもOK
- 上式が 100 以上 になれば “理論上 100倍株”
② 実務では各項目に 補正項目 を掛けて精度アップ
| 補正係数 | 定義 | 目安 (0.5–2.0) | 例 |
|---|---|---|---|
| MoatScore | 技術・ブランド・ネットワーク効果 | 1.5＝強力 / 0.7＝脆弱 | コカ･コーラ=1.8、汎用AIスタートアップ=0.9 |
| Competition | 競争激化度。数値が大きいほど 割引 | 0.7＝競争激しい / 1.2＝寡占 | 基盤モデル市場=0.6、冷蔵庫黎明期=0.8 |
| MonetizeRate | マネタイズ可能顧客率 | 1.3＝高単価B2B / 0.8＝広告依存B2C | NvidiaクラウドGPU=1.4 |
| Optionality | 既存資産から横展開できる度合い | 1.4＝SaaS横展開 / 0.9＝単一プロダクト | AWS→AI推論=1.5 |
最終倍率=期待株価倍率×MoatScore×Competition×MonetizeRate×Optionality
AI 市場の例
- “汎用AIチャットボット” は Competition=0.6・MoatScore=0.9 → 割引大
- “AI推論用GPUクラウド” は Competition=0.9・MoatScore=1.6・MonetizeRate=1.4 → 割引小＋上振れ
③ シート実装イメージ（列名）
| A | B | C | D | E | F | … |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 銘柄 | 現在TAM | 将来TAM | 現在シェア | 将来シェア | 利益率今→将来 | PER今→将来 |
| 補正:Moat | 補正:Comp | 補正:Monetize | 補正:Opt | 最終倍率 | コメント |
「最終倍率」セルに上記式を入れれば自動計算。
④ チェックリストでブレを抑える
- 将来TAM は第三者調査（IDC 等） or 自前のシナリオを明記
- 将来シェア は“ベース / ブル / ベア”の3ケースを用意
- 利益率 は 営業利益率 を推奨（粗利→販管費改善も反映）
- PER は同業平均 or 売却事例で上限を決める（過剰楽観を防止）
- 補正係数は 1.0 をニュートラル にし、主観ではなく 相対比較 で付与
⑤ 活用例：コカ･コーラ vs 汎用AIスタートアップ
| 項目 | コカ･コーラ (冷蔵庫普及期) | 汎用AIチャットスタートアップ |
|---|---|---|
| 市場拡大係数 | 5（清涼飲料カテゴリ5倍へ） | 20（生成AI市場20倍へ） |
| シェア拡大係数 | 2.5 → 世界ブランド確立 | 0.2 → レッドオーシャン |
| 収益性向上 | 1.3 → 規模の利益 | 1.0 |
| 評価倍率 | 2.0 → ブランド価値プレミア | 1.2 |
| 期待株価倍率 | 5×2.5×1.3×2.0 = 32.5 | 20×0.2×1×1.2 = 4.8 |
| 補正係数合計 | 1.8×0.9×1.3×1.2 ≒ 2.52 | 0.9×0.6×1.0×1.0 ≒ 0.54 |
| 最終倍率 | 32.5×2.52 ≒ 82 | 4.8×0.54 ≒ 2.6 |
→ インフラ的立ち位置＋ブランド＋マネタイズ力が「100倍近辺」へ押し上げる、という定量ストーリーが作れる。
まだ不十分ながら、この辺りを追求して研究して行ってみます。
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