初めての方へ — 高配当株カルテの読み方

高配当株カルテ」は、日本の高配当株・増配銘柄の決算分析を一貫フォーマットで蓄積するサイトです。配当持続性を100点満点で機械採点(A〜Eランク)し、四半期ごとに同じ銘柄を再診(定点観測)します。

配当銘柄を「冷静に選ぶ」ための定点観測ブログ
煽らない・推奨しない・毎回ぶれない。同じ物差しで、ただ記録し続けます。


3秒で全体像

説明
対象 日本の高配当株・増配銘柄(2026年6月時点で196銘柄・28業種・205記事公開中)
採点 配当 50点 + 財務 25点 + 収益 25点 = 100点満点
ランク A(85+) / B(70-84) / C(55-69) / D(40-54) / E(0-39)
更新 決算発表ごとに新カルテ追加(過去カルテはそのまま保持)

カルテの読み方

各銘柄カルテ(個別記事)は以下の構造で書かれています。

冒頭(30秒で全体像)

  1. タイトル: 【銘柄名(コード)】配当持続性ランクX(N点) — Y期決算
  2. 保有ステータスバッジ: 保有中 / 観察中
  3. 結論ボックス(冒頭の引用枠):
    • 📊 スコア: ランク(点数)・配当/財務/収益の内訳
    • 💰 配当: 当期実績 → 来期予想
    • 良い点: 3〜4語(累進配当 / 連続増配 / 自社株消却 等)
    • ⚠️ 注意点: 3〜4語(減益 / CF悪化 / 利回り低下 等)

→ ここまでで「どの観点に注目してこの銘柄を見るべきか」が30秒で分かるよう設計しています(売買助言ではなく、配当持続性の評価軸での観察ポイント提示)。

8セクション構成

§ 内容
§1 業績ハイライト(大きく動いた数値を4〜5項目・各1行)
§2 配当判断サマリー(増減配・配当性向・還元方針の要点)
§3 スコア内訳(3-1 主な加点 / 3-2 主な減点 / 3-3 全体所感)
§4 Pros & Cons(4-1 強み 最大4個 / 4-2 懸念点 最大4個)
§5 筆者メモ(主観の1行+次回見るポイント)
§6 配当の見方(6-1 配当の中身 / 6-2 過去年度 DPS・EPS・配当性向 / 6-3 評価ポイント)
§7 詳細データ(7-1 業績サマリー+業績増減要因の「業績の質」診断 / 7-2 財務・CFサマリー / 7-3 来期業績予想 / 7-4 データ出典の透明性)

→ 上から順に 「結論 → 配当判断 → 採点根拠 → 強み懸念 → 筆者の見方 → 配当の詳細 → 数値テーブル」 の流れで深掘りできる構造です。


スコアの仕組み

100点満点・3カテゴリで採点します。

カテゴリ 配点 内訳
配当 50 配当性向・DOE・配当利回り・配当方針・増配減配耐性
財務 25 自己資本比率・ネットキャッシュ・営業CF安定性
収益 25 営業利益率・ROE

業種特性を反映した 業種補正 も適用しています(銀行・保険・商社・卸売・医薬品・通信・電力・ガス・不動産・運輸・建設・海運など、配当性向の許容水準や自己資本比率・ネットキャッシュが構造的に異なる業種を調整)。

詳しくは スコアの仕組み(採点ガイド)


専門用語に迷ったら

配当性向、DOE、自己資本比率、ROE 等、高配当株でつまずきやすい用語を初心者向けに解説しています(50語以上を解説・主要概念は図解付き)。

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サンプル記事

本サイト最高クラスのスコア記事:


このスコアで分かること / 分からないこと

✅ 分かること

  • 過去〜直近決算の 配当持続性の機械的評価
  • 業種特性を反映した 配当・財務・収益の3軸バランス
  • 同じ物差し での銘柄横比較

⚠️ 分からないこと

  • 株価の割安性(PER/PBR等は別軸の判断が必要)
  • 将来の業績変動・株価動向(予測ではない)
  • 事業の質・経営者の能力(数値以外の定性評価)
  • 景気敏感性・業界サイクル(別途分析が必要)

本サイトのスコアは 「投資判断」ではありません。あくまで決算短信の数値から機械的に算出した独自指標で、参考情報としてご利用ください。詳しくは 免責事項 を参照。


AIと筆者の役割分担

本サイトは AIによる機械採点 + 人力レビュー のハイブリッドで運営しています。

  • AI(Claude): 採点処理・記事文章の下書き生成
  • 筆者: 採点ルールの設計・改訂、数値と出典の突合(決算短信・EDINET 等)、最終チェック、筆者メモの記述

→ 詳しくは このサイトについて


データ出典の信頼性区分

各記事の出典表で、データの信頼度を2区分で明示しています:

  • 🟢 一次情報: 決算短信・有価証券報告書・中期経営計画・EDINET DB(edinetdb.jp)・J-Quants API・企業IR・TDnet
  • 🟡 補助データ: 一次情報と不整合がある場合に明示(原則ほぼ未使用)

→ 数値が一次情報か二次サイト由来かを記事内で透明化しています。


連絡先

誤りや改善提案は X @haitoukarte へのメンション・DMでお知らせください。


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