tam-adj-peg

TAM-Adj-PEG

基本的な考え方

従来のPEGで問うのは、次のとおりです。

Is the current valuation expensive relative to future EPS growth?

TAM-Adj-PEGでは、より広い視点から次のように問います。

How long can this growth last, is the TAM large enough, and can the company convert TAM growth into durable profits?

このフレームワークは、AIインフラ、半導体、ヘルスケア、SaaS、決済ネットワーク、高成長の製造業、ボトルネックとなるサプライヤー、ターンアラウンドの初期段階にある企業、オプション性のある株式に活用してください。

分析結果はリサーチ分析として扱い、投資助言とはみなさないでください。最新のスコアを算出する際は、計算前に最新の情報源でバリュエーション、予想、TAM、利益率、企業固有のデータを確認してください。

必要な入力データ

スコアリングの前に、入手可能な最新データを収集してください。

• バリュエーション：現在のPEまたはTTM PE、予想PE、入手可能な場合は従来のPEG。
• 成長率：今後2～3年間のEPS CAGR、売上高CAGR、TAM CAGR、現在の売上高／TAM浸透率。
• 利益の質：粗利益率、EBIT利益率、フリーキャッシュフローの状況、設備投資の集約度、希薄化リスク。
• 事業の質：競争上の地位、価格決定力、顧客集中度、技術の反復リスク、景気循環性、主要なマイルストーン。
• 優先する情報源：企業のIR発表・プレゼンテーション、決算説明会、SEC提出書類、コンセンサス予想を提供するプロバイダー、業界のTAMレポート、信頼できる金融データ情報源。

米国上場企業については、報告されたファンダメンタルズの基準としてSEC提出書類を使用してください。edgartoolsは、最新の10-K、10-Q、8-K、XBRL財務諸表、提出書類の本文、インサイダー取引、保有状況に関する提出書類を取得するための任意の補助ツールです。

環境にまだインストールされていない場合は、pip install edgartoolsまたはuv pip install edgartoolsでインストールしてください。インポートするパッケージはedgartoolsではなくedgarです。SECへのアクセスには識別情報が必要です。環境変数にEDGAR_IDENTITY="Name [email protected]"を設定するか、リクエストの前にfrom edgar import set_identity; set_identity("[email protected]")を呼び出してください。

最小限の使用パターン：

from edgar import Company

company = Company("AAPL")
financials = company.get_financials()
income = financials.income_statement()
cashflow = financials.cashflow_statement()

SECデータは、次の情報を裏付けるために使用してください。

• 売上高の規模、セグメント構成、粗利益率、EBIT利益率、フリーキャッシュフロー、設備投資の集約度、負債／現金、希薄化、株式数の推移
• 顧客集中度、価格設定に関する記述、受注残／注文に関するコメント、供給制約、技術リスク、景気循環性に関する開示
• 最新の企業報告データが得られる場合の、決算発表やガイダンス開示に関する8-K

将来のPE、EPS CAGR、コンセンサス予想の修正、現在のバリュエーション、TAMの規模、TAM CAGR、競争市場におけるシェアの推定に、SECデータだけを頼らないでください。SECで報告された事実と予測・業界の前提を分け、SECの情報を根拠として使用する際は、提出書類の種類と日付を明記してください。

企業が赤字である、または利益が極めて不安定であるためにPEやEPS CAGRが有意な指標にならない場合は、PE／PEGが歪んでいると明記し、正規化した利益、EV/Sales、マイルストーン別シナリオ、またはオプション型のフレームワークを使用してください。

基本公式

次のように計算します。

TAM-Adj-PEG = Forward PE / (EPS CAGR x TAM Runway Factor x Quality Factor)
Adjusted Growth = EPS CAGR x TAM Runway Factor x Quality Factor

分母には、EPS CAGRをパーセントの数値として使用してください。例：予想PEが40で調整後成長率が50%の場合、TAM-Adj-PEG = 40 / 50 = 0.8です。

TAM CAGRをEPS CAGRにそのまま加算しないでください。通常、EPS CAGRにはTAM拡大の効果がすでに一部反映されています。TAMは主に、成長の持続期間と確実性を調整するために使用してください。

TAM Runway Factor

高成長がどれだけ長く続くかを補正するには、TAM Runway Factorを使用します。

TAM Runway Factor = sqrt(Growth Duration / 5)

おおよそのスコア：

高成長期間	Factor	解釈
2年	0.6	短期サイクルの成長
3年	0.75	成長はあるものの、成長余地は短い
5年	1.0	標準的な成長株
8年	1.25	長い成長余地を持つ複利成長企業
10年	1.4	高品質で長い成長余地
15年	1.7	超長期サイクルの投資機会
20年以上	2.0上限	まれなスーパーサイクル、プラットフォーム、または独占に近い資産

セクター名だけを根拠に成長余地を割り当てないでください。需要が構造的に拡大し、企業が容易に再現できないボトルネックを押さえ、技術世代ごとにその地位を強化している場合、AIによる半導体のボトルネックには15～20年以上の成長余地を見込めます。逆に、SaaSやプラットフォーム企業であっても、最先端のAIモデルによってワークフローの価値が圧縮され、機能がコモディティ化し、席数ベースの価格設定が弱まり、利益の源泉がモデル／インフラの提供者へ移る可能性があるなら、長い成長余地を自動的に与えるべきではありません。

Quality Factor

成長が企業の損益計算書に反映され続けるかどうかを補正するには、Quality Factorを使用します。

Quality Factor	企業のタイプ
0.3～0.5	初期段階、赤字、受注実績が未確立、または希薄化リスクが高い
0.5～0.7	景気循環の影響が大きい、顧客が集中している、または実行リスクが高い
0.7～0.9	高成長だが競争が激しく、利益率が不安定
0.9～1.1	標準的な高品質成長企業
1.1～1.3	強固な堀、価格決定力、顧客の定着性がある
1.3～1.5	独占に近いプラットフォームまたはエコシステム資産
1.5以上	まれなスーパー・プラットフォーム、またはAI時代のボトルネック資産。慎重に使用してください

以下の9つの質問を評価します。

1. TAMの成長は実際にこの企業の利益につながるでしょうか？
2. 企業に価格決定力はありますか？
3. 顧客の集中度は高いですか？
4. 頻繁な技術の更新により、繰り返し再認定が必要ですか？
5. 売上総利益率とEBITマージンは持続可能ですか？
6. 成長には多額の設備投資が必要ですか？
7. 競合他社はすぐに追いついたり、第2または第3の供給元になったりできますか？
8. 成長は資金調達や株式発行に依存していますか？
9. 最先端のAIモデルによって、製品のワークフロー上の価値、価格設定モデル、または流通面の堀が損なわれる可能性はありますか？

結果の解釈

TAM-Adj-PEG	バリュエーションの見方
< 0.5	非常に割安。ただし、予測が楽観的すぎないか確認してください
0.5～0.8	明らかに魅力的
0.8～1.2	妥当からやや割安
1.2～1.8	妥当からやや割高。継続的な業績の実現が必要
1.8～2.5	企業の成長余地が非常に長くない限り割高
> 2.5	非常に割高、またはEPS／PEの入力値に歪みがある
該当なし	赤字、初期段階、または利益が変動しすぎる場合。オプション・フレームワークを使用

特別なケース

赤字企業

• PEを直接使用しないでください。
• PE／PEGを歪んだ指標として扱ってください。
• 正規化EPS、EV/Sales、マイルストーン・シナリオ、またはオプション型の分析を使用してください。
• 重要なマイルストーンと資金調達／希薄化リスクに注目してください。

景気循環型企業

• 景気サイクルのピーク時のEPSを機械的に使用しないでください。
• 正規化EPSを使用してください。
• 景気循環性を考慮してQuality Factorを引き下げてください。
• TAMの成長余地は評価を支えますが、需給サイクルのリスクを差し引く必要があります。
• AI半導体のスーパーサイクルでは、構造的な需要の成長余地を、在庫、供給能力、利益率のサイクルリスクから切り分けてください。半導体のリーダー企業が持続的なボトルネックを押さえている場合、長いTAM Runway Factorを与えられます。景気循環によるペナルティは、成長余地を自動的に短く設定するのではなく、主に正規化EPSとQuality Factorに反映させてください。

事業再建企業

2つのバージョンを示してください。

シナリオ	扱い
基本ケース	現在の収益力を評価
事業再建の成功	2～3年後の正規化利益を評価

これにより、事業再建企業を通常の成長株と誤って分類することを避けられます。

ポジションタイプのフレームワーク

タイプ	TAM-PEG の特性	ポジションの位置づけ
中核的な複利成長銘柄	TAM-PEG が 0.5-1.2 で、クオリティファクターが高い	長期的な中核保有の候補
高ベータ成長株	TAM-PEG が 0.8-1.5 で、成長率とボラティリティが高い	中程度の保有とし、業績を注意深く追跡
再建銘柄	現在の TAM-PEG は高いが、成功シナリオでの TAM-PEG は低い	小〜中程度の保有とし、マイルストーンに基づいて判断
オプション的銘柄	PE/PEG が歪んでおり、TAM が大きく、事業の進捗は初期段階	小規模な保有とし、二者択一の結果を許容
景気循環銘柄	PEG は低いが、クオリティファクターは割り引かれている	需給サイクルを取引し、直線的な外挿は避ける

Mermaid による可視化

完全なレポートには、理解を大きく助ける場合に 2〜4 個の Mermaid 図を含めてください。短い回答やデータが限られた分析では、図を少なくしてもかまいません。数を満たすだけの図は作成しないでください。

次の図を優先してください。

1. EPS CAGR、TAM ランウェイファクター、クオリティファクターから、調整後成長率と TAM-Adj-PEG がどのように導かれるかを示す flowchart。
2. 少なくとも 3 つの企業について、比較可能な根拠と尺度がある場合に限り、企業と同業他社のランウェイとクオリティを比較する quadrantChart。比較表は残してください。
3. 数値の単位が明確に揃っている場合に限り、EPS 成長率の実績値と調整後成長率、またはベースケースと再建成功時のバリュエーション結果を比較する xychart-beta。

すべての図で、次のルールに従ってください。

• フェンス付きの mermaid ブロックを使用し、レポートの言語に合わせてください。ノード ID はシンプルな ASCII 文字列にし、ラベルは短くしてください。
• 幅広くサポートされている flowchart、pie、stateDiagram の構文を優先してください。xychart-beta、quadrantChart、timeline は段階的な拡張としてのみ使用し、代替として隣接する Markdown 表を残してください。
• レポートにすでに記載されている根拠と数値だけを使用してください。パーセンテージ、ファクターの尺度、バリュエーションの単位、シナリオのラベルは周囲の表と一致させ、図を完成させるために欠落データを補わないでください。
• 各図は説明する分析の近くに配置し、その後に要点を一文で示してください。引用、URL、日付、詳細な注意事項は図の外に記載してください。
• 図の内容は絞り込んでください。通常、ノードは 12 個以内、プロットする値は 8 個以内にします。図は数式、前提、リスク調整、出典の記録を補足するものであり、置き換えるものではありません。

出力形式

すべてのティッカーで、次の構成を使用してください。

# TICKER: TAM-Adj-PEG 估值分析

公司：XXX
股票代码：XXX

1. 当前估值
- 当前 PE：
- Forward PE：
- 传统 PEG：

2. 增长拆解
- 未来 EPS CAGR：
- Revenue CAGR：
- TAM CAGR：
- 当前收入 / TAM：
- 高速增长 runway：

3. TAM Runway Factor
- 估计值：
- 原因：

4. Quality Factor
- 估计值：
- 加分项：
- 扣分项：

5. TAM-Adj-PEG
公式：
TAM-Adj-PEG = Forward PE / (EPS CAGR x TAM Runway Factor x Quality Factor)

计算：
- 修正后增长率：
- TAM-Adj-PEG：

加入 Mermaid flowchart 展示三个输入如何传导到修正后增长率和最终估值；保留完整公式与计算。

如有可比公司或双情景的同口径数据，可加入 runway—quality 矩阵或增长对比 xychart，并保留数据表。

6. 结论
- 估值档位：
- 主要上行驱动：
- 主要下行风险：
- 适合的仓位类型：

詳細な参考資料

タスクで中国語のフレームワーク全文、すべてのスコアリング表、または TAM-Adj-PEG のロジックに関する原文の説明が必要な場合は、references/original-framework.md を読んでください。

参考資料の形式が異なる場合は、分析上の意図を保ちつつ、この SKILL.md の現行の出力ルールと可視化ルールに従ってください。