■ 序章：感情を排除したデータドリブンな株式投資
本記事では、証券会社の有料スクリーニングツールに依存せず、AI（Gemini）とPythonを活用して、今後の成長が期待できる有望株（特に米国株）を自動抽出するシステムの構築手順を解説します。プログラミングの知識は一切不要です！
この技術を習得することで、以下の大きなメリットが得られます。
- 📊 データに基づく圧倒的なリサーチ力 SNSの煽りや感情に流されず、「PER（株価収益率）」「PBR（株価純資産倍率）」「ROE（自己資本利益率）」などの客観的な財務指標をもとに、本当に割安で放置されている優良銘柄を瞬時にリストアップします。
- ⏳ 銘柄分析にかける労働時間の排除 四季報や財務諸表を1社ずつ手動で確認する膨大な時間をゼロにし、あなたのリソースを「最終的な投資判断」と「エントリータイミングの見極め」のみに集中させます。
■ 第1章：必要な環境の準備
まずは、以下の無料サービスをブラウザで開いておきましょう。
- Gemini：プログラムのコードを魔法のように記述してくれるAI。
- Google Colaboratory (Colab)：プログラムを実行するためのGoogle公式クラウド環境。スマホや低スペックPCからでも実行可能です。
■ 第2章：データ取得環境の構築（コピペでOK！）
今回はウェブサイトの構造変化（スクレイピングへのブロック）の影響を受けないよう、公式の金融データライブラリ（yfinance）を使用します。
- Google Colaboratoryを開き、「ノートブックを新規作成」をクリックします。
- 最初の入力欄（セル）に、以下の環境構築用コードをすべてコピーして貼り付けます。
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