この​記事で​分かる​こと

  • 2007年の米国の個人投資家のブラウザ履歴から分かった、売買1回あたりの調査時間と、その中身・場所
  • 「売買1回あたり約6分」という数字の読み方と、標本・時代・方法から来る限界
  • IR担当者とリサーチ・情報提供の担当者が、自社の画面とログで確かめる手順

想定読者：上場企業のIR・経営企画、証券会社や金融メディアで個人向け情報を作る担当者、エクイティリサーチ担当者
前提知識：決算短信、PER、アナリスト予想の基本

個人投資家向けの決算説明資料を30ページ用意したが、読まれている手応えがない。IR担当者からよく聞く悩みである。読まれない理由を資料の出来に求める前に、調べておくべきことが一つある。投資家は銘柄を調べるとき、そもそもどの画面を、どのくらいの時間見ているのか。

アンケートで尋ねると、答えは自己申告になる。証券会社のログを見ても、自社サイトの外は分からない。ニューヨーク大学の研究者2人による論文は、世帯のブラウザ履歴を使ってこの空白を埋めようとした。結果は売買した銘柄の調査時間が売買1回あたり約6分という、印象の強いものだ。これは銘柄との照合率が高い50世帯の中央値で、売買の前後の閲覧を含む。しかもデータは2007年の米国で、数字をそのまま現在の日本に当てはめることはできない。この記事では、何が言えて何が言えないかを分けたうえで、確認の手順に落とす。

この記事が主に参照する研究

Laarits, T. and J. Wurgler（2025）「The Research Behavior of Individual Investors」NBER Working Paper No. 33625

  • 公表：初出は2021年7月のNBER研究会での報告（旧題）。論文の初版は2025年3月（NBER WP）。参照した版：NBER WP版と2025年12月6日の草稿。査読：未査読（WP）
  • データ：米国の世帯パネルのブラウザ履歴（2007年1・2・3・6月）。株式の売買を確認できた484世帯、2,911件の売買
  • 方法：閲覧ページの分類による記述統計と回帰。因果の識別はしていない
  • 位置づけ：新しいデータで事実を記述する研究。新理論や施策の効果検証ではない

ブラウザ​履歴で​何を​測れるのか

ブラウザ履歴（クリックストリーム）は、どのURLをいつ開いたかの記録である。URLに銘柄コードやページの種類が含まれていれば、投資家が何を見たかを推定できる。この研究の特徴は、証券会社のサイトの中だけでなく、金融サイトや企業サイトなど世帯の閲覧全体を追える点にある1。注文のURLから売買も特定できるため、閲覧と売買を同じ世帯で結びつけられる。

読むときに押さえたい用語が二つある。一つは売買1回あたりの調査時間で、投資家ごとに期間中の調査時間を売買回数で割った値である。売買の直前だけの時間ではなく、売買の後の閲覧も含む。もう一つはスナップショットで、株価、出来高、時価総額、配当、利益の指標、当日のチャートを1画面にまとめた銘柄ページを指す2。日本の読者なら、証券会社やポータルサイトの銘柄トップ画面を思い浮かべれば近い。

標本の484世帯は、世帯主の平均年齢が50歳、所得の中央値が7.5万〜10万ドルの帯にある。売買は月平均2.2回だが中央値は0.67回で、1回の売買金額も平均13,540ドルに対し中央値2,020ドルと差が大きい3。少数の活発な投資家が平均を押し上げる分布であり、この研究の数字は平均と中央値を分けて読む必要がある。

研究が​示した​結果：時間は​短く、​測定された​閲覧は​企業の​外に​偏る

まず時間を見る。売買1回あたりの調査は、すべての調査を含めると平均144.2分、中央値36.4分である。ここには売買しなかった銘柄や指数の閲覧も入る。実際に売買した銘柄に結びつくものに絞ると、銘柄との照合率が高い50人の標本で平均29.2分、中央値5.7分になる4。「6分」はこの最後の数字を丸めたものだ。

図1　売買1回の調査時間（分）図1　売買1回の調査時間（分）すべての調査（484人）平均 144.2中央値 36.4銘柄に結びつく調査（484人）平均 52.4中央値 11.0売買した銘柄の調査（50人）平均 29.2中央値 5.7
注：投資家ごとの​調査時間の​合計を​売買回数で​割った​値の​平均と​中央値。​売買の​前後を​含み、​売買直前だけの​時間ではない。​上の​2段は​484人、​下の​1段は​銘柄との​照合率が​高い​50人で、​標本が​違う。​2007年の​4か月の​米国データ。​出所：R1（p.47 表3、p.53 表7）の​数値を​基に​大手町​プレップ​作成。

図1の上から下へ、調査の範囲が狭くなるほど時間は短くなる。平均と中央値の開きはどの段でも大きく、売買した銘柄の段では平均が中央値の約5.1倍ある。時間の使い方も偏っていて、50人の標本の平均では売買前の約20分のうち約5分が直前の数時間に、半分が前の1週間に集まる。中央値の投資家は売買の5日前まで銘柄の調査がなく、相当部分が最後の10分に入る5。買いは直前に集中し、売りは分散する傾向もある。

次に場所である。金融・ニュース系のサイトが調査時間の60.1%を占め、なかでもYahoo Financeが突出していた6。

表1　どこで調べていたか（売買1回あたりの平均・分）

表は横にスクロールできます →

接点すべての調査割合（編集部計算）売買した銘柄に結びつく分
証券会社のサイト55.638.6%4.3
Yahoo Finance45.331.4%5.3
その他の金融サイト41.428.7%2.7
企業サイト1.20.8%0.4
SEC0.20.1%0.0
合計（論文の表示）144.2100.0%12.8
注：484人の​平均。​「その他の金融サイト」は​Yahoo Finance​以外の​金融・​ニュースサイトの​合計。​売買銘柄の​列も​各区分の​和は​12.7分で​表示の​合計12.8分と​差が​ある。​全調査の​列の​各区分の​和は​143.7分で、​論文の​合計144.2分と​一致しない​（論文に説明はない）。​割合は​合計144.2分に​対する​編集部の​計算。​企業​サイトは、​同じ​世帯が​別の​サイトでも​同じ​銘柄を​調べた​場合だけを​数え、​累計時間に​同じ​銘柄の​他の​調査時間の​2倍と​いう​上限を​設けた​値で、​企業サイトの​閲覧の​総量や​IR資料の​閲覧量ではない。​SECは​ブラウザ内の​時間だけで、​保存して​別の​ソフトで​開いた​書類は​含まない。​出所：R1（p.49 表4、p.20〜21、p.37）を​基に​大手町​プレップ​作成。

IR担当者の目を引くのは下の2行だろう。ただし企業サイトの数字は測定の条件ごと読む必要がある。著者らは、同じ世帯が別のサイトでもその銘柄を調べた場合だけを調査に数え、さらに企業サイトの累計時間を、同じ銘柄の他の調査時間の2倍までに制限した。製品への親しみも捉える狙いの項目で、IR資料の閲覧量を測った数字ではない。この条件の下で、企業サイトの平均は1.2分、全体の0.8%である。売買した銘柄の企業サイトを見た20%の投資家では、平均で約2分、中央値は数秒だった7。米国の開示書類を置くSECのサイトは6.6%の投資家が訪れたものの、売買した銘柄の情報を見たのは484人中1人だった8。ブラウザの外で開いた書類は測れないという留保は付くが、開示の原本が直接読まれる場面は標本では少ない。

では画面の中身は何か。チャートが飛び抜けて多く、平均で全調査の44.7%にあたる。

図2　内容別の調査時間（売買1回・分）図2　内容別の調査時間（売買1回・分）平均中央値価格チャート64.414.7アナリスト18.62.1決算10.61.8その他の財務6.81.1テクニカル5.90.9配当4.60.8保有動向1.90.2リスク統計1.80.2企業サイト1.30.0
注：N=484。​スナップショット・​内容不明の​ニュース・​掲示板に​費やした​時間を、​著者が​各内容へ​配分した​推計値で、​測定値​その​ものではない。​「その他」​平均17.8分と​「分類不能」​平均10.5分は​省略した。​企業サイトは​算入条件と​2倍の​上限の​下での​値で、​IR資料の​閲覧量ではない。​内容別の​中央値は​投資家ごとに​別々に​取った​値で、​足しても​全体の​中央値に​ならない。​出所：R1（p.53 表7）の​数値を​基に​大手町​プレップ​作成。

二番手はアナリスト​予想や評価で、平均で全調査の12.9%にあたり、71%の投資家が見ていた9。一方でベータやボラティリティといったリスク統計を明示的に見たのは484人中7人で、配分後でも全調査の1.2%である10。チャートも既定の表示のまま見られることが多い。閲覧の70%超は当日の値動きで、残りの大半は既定の1か月だった。既定を変える投資家は1か月から1年の範囲を選ぶことが多い11。著者らは、十分な文脈を得るには株価を市場指数と並べて見る必要があるが、既定ではふつう表示されないと指摘している12。

どの銘柄を調べるかでは、時価総額の対数が最も強い説明変数で、単独で調査の広がりの差の19%を説明した。時価総額の対数が1標準偏差大きいと、その銘柄を調べた投資家の比率は平均0.50%から1.03%へ約2倍になる13。決算月はこの比率が0.14%ポイント高く（t値5.73）、平均に対して約28%にあたる14。企業固定効果を入れていない関係で、決算が調査を増やしたと断定できる推定ではない。時価総額600位のSiriusが合併発表で調査の広がり5位になった例のように、大きな出来事が規模の序列を一時的に崩すこともある15。

投資家の型については、主成分分析の第1主成分が調査量の多寡で、説明力は約27%である。第2主成分（約9%）は、決算や配当など動きの遅い情報を見る層と、ニュース・掲示板・チャートを見る層を分け、後者ほど投機的な銘柄に向かう関係があった16。残りの大部分は説明できていない。個人投資家をひとまとめに語ることの危うさも、この研究の結果の一つである。

研究の​対象と​限界：6分を​そのまま​使えない​理由

最大の留保はデータの年である。2007年はiPhoneの発表と重なるが普及の前で、スマートフォンのアプリでの売買も、SNSの投資情報もこの標本にはほとんど入らない17。論文の公表は2025年でも、観察された行動は約19年前のものである。著者らは、当時すでにオンラインでの調査と売買が標準だったとして現在への示唆を認めるが18、時間の絶対値が今も同じだと示したわけではない。

測定の限界もある。知人の話などオンライン以外の情報は測れない。投資家が過去に蓄えた知識も見えない。ページを開いた時間と理解は別で、同じ画面のどこを見たかも分からない19。証券会社によっては相場画面を経ないと発注できないため、閲覧の一部は受動的なものである20。図2の内容別の時間は、スナップショットなどの混在ページを推計で配分した値を含み、配分には現在のニュースやReddit掲示板の内容分布が使われている21。6分の根拠が484人全体ではなく50人である点も見落とせない。著者らは50人と全体に観察可能な差はないとしているが22、規模の小さい標本であることは変わらない。

何より、この論文は調査と成績の関係を検証していない。著者らは平均的な個人が数分の調査で優位を得るとの見方に懐疑的な感想を述べているが、それは今後の課題としての言及である23。「6分だから浅い」も「6分で足りる」も、ここからは言えない。

関連研究の結論は割れている。Gargano and Rossiは、2013年1月から2014年6月の証券会社の約1.1万口座で、注意を多く払う投資家ほどシャープレシオが高いことを示した。1標準偏差の差でシャープレシオは約7%高く、調査ページの時間で測ると約10%高い24。一方、Arnold, Pelster and Subrahmanyamは、CFD（差金決済取引）の証券会社のプッシュ通知を使い、通知が売買を大きく増やし、運用成績は下がったと報告している25。前者は自ら調べる行動との相関、後者は外から注意を引かれた取引の比較で、対象も手法も違う。両者を並べると、時間の長さだけでなく、注意が自発的か誘発されたものかも区別して考える必要が見えてくる。

大手町​プレップの​考察：資料を​厚く​する​前に​入口を​見る

ここからは編集部の推論で、論文が検証した内容ではない。

開示の担当者は、投資家が自社の資料を起点に判断すると想定しがちである。研究の測定の範囲で描かれる姿はこれと異なり、投資家の閲覧の多くは企業の外にある画面で行われ、そこにはチャートと要約された数字とアナリストの見方が並ぶ。企業が書いた文章は、その画面の数字の材料として間接的に届く。そう考えると、IRの仕事の一部は資料づくりから、外の画面に正しい数字が正しいタイミングで載っているかの管理へ広がる。ここは現在の投資環境でも検討する価値があると考える（仮説）。

もう一つは、平均の罠である。少数の熱心な投資家が平均を押し上げる分布なら、ページビューや平均閲覧時間は、その少数の姿を映すだけかもしれない。多くの投資家に届けたい情報と、熱心な層に向けた詳しい情報は、分けて設計するほうが筋がよい。

リスクの伝え方にも示唆がある。リスク統計が見られていないからといって、投資家がリスクを気にしていないとは限らない。著者らも、チャートがリスクの感覚を与える面があると述べている26。情報提供の側は、数値を増やすより、投資家が実際に見る画面の中でどう見せるかを考えるほうが効くのではないか。これも仮説であり、効果は検証されていない。

日本の​実務への​応用：違いを​確かめてから​使う

日本の個人投資家について、同じ精度のデータは本稿の調査では確認できなかった。したがって「日本でも6分」とは言えない。使えるのは、確かめる観点である。

個人の存在感は大きい。2025年度の株式分布状況調査では、個人株主数は延べ9,198万人で12年連続の増加となり、株式分割を実施した会社の分だけで263万人増えた。ただし名寄せをしていない延べ人数であり、保有金額で見た個人・その他の比率は17.4%、外国法人等は34.7%である27。人数の多さは個人向けの接点を点検する理由になるが、保有金額の比率とは分けて考えたい。

情報の入口も2007年の米国とは違う。日本証券業協会の2026年の調査では、学校や職場以外での証券投資の勉強・情報収集は、Webサイトが52.9%、テレビが30.5%、本が25.9%、動画・画像系のSNSが22.1%、新聞・雑誌が21.8%だった。動画・画像系のSNSは30代以下で43.4%、70代以上で7.3%と世代差が大きい28。論文のデータがほとんど含まない経路である。この調査は有価証券保有者へのインターネット調査による自己申告で、売買の直前に何を見たかを尋ねたものでもない。比較には使えず、接点の候補を挙げる材料と位置づけるのがよい。

日本固有の関心も考慮したい。同じ調査で、投資に関心を持ったきっかけに株主優待を挙げた人は27.4%いた29。研究の9分類に優待はない。自社の点検項目には、優待の内容と権利確定日を加える必要がある。また証券会社等に求めるサービスでは「わかりやすい情報提供」が50.6%で最も高い30。

要約を作るときは制度上の線引きを忘れてはならない。フェア・ディスクロージャー・ルールは投資者への公平な情報開示の確保を目的とする。ガイドラインは、既に公表した情報の補足説明は一般に対象外としつつ、それ自体で株価に重要な影響を及ぼす蓋然性のある情報が含まれる場合は重要情報に該当しうると注意を促す31。編集部の運用案としては、短い要約はTDnetや決算短信で公表済みの内容の言い換えに限るのが安全と考える。個別の判断は社内の法務・開示担当者の確認を要する。

学習用の​設例：30ページの​資料は​どこまで​届くか

学習用の設例（架空）

  • 架空の上場企業A社のIR担当が、個人投資家向けの資料の分量を見直す
  • 1ページの閲覧に40秒かかると仮定する
  • 自社資料に使われる時間を1分・3分・6分・15分の4通りで仮定する（研究の結果ではない）

表2　学習用の設例（架空）：資料のうち目を通せる割合

表は横にスクロールできます →

自社資料に使う時間5ページ10ページ30ページ60ページ
1分30.0%15.0%5.0%2.5%
3分90.0%45.0%15.0%7.5%
6分100.0%90.0%30.0%15.0%
15分100.0%100.0%75.0%37.5%
注：1ページの​閲覧に​40秒かかると​いう​架空の​仮定に​よる​計算で、​上限は​100%。​時間の​列は​いずれも​仮定で、​研究の​結果ではない。​出所：学習用の​仮定に​基づき大手町​プレップ​作成。

6分すべてを自社資料に使ってもらえたとして、目を通せるのは9ページである。30ページなら30%、10ページなら90%にあたる。自社資料に使う時間がもっと短い場合も仮定してみる。1分なら1.5ページで、届くのは表紙の次の1枚程度になる。この設例の結論は資料を薄くせよということではない。30ページは熱心な層に残したまま、最初の1枚で伝わる構成にする。

ログの読み方も設例で確かめる。A社の資料ページを見た10人の閲覧時間が、0.5、0.5、1、1、1.5、2、2、3、5、60分だったとする（架空）。合計は76.5分で、平均は7.65分だが、中央値は1.75分である。60分の1人を除くと平均は1.83分まで下がる。平均だけを報告すると「約7.7分読まれている」となり、多くの人の実態から離れる。

明日から​使える​確認項目

以下は編集部の提案で、効果は研究で検証されていない。数値の目安はいずれも編集部の仮の目安である。

IR担当者向け：

  1. 主要な証券会社のアプリ、ポータルサイト、四季報系の銘柄画面を計5つ開き、スマートフォンで画面を保存する。業績予想、配当、株主優待、決算発表予定日、会社概要の5項目が最新か、公表資料と照合する。
  2. 誤りや古い表示を見つけたら、どの情報ベンダーの数値かを特定し、訂正の窓口を一覧にする。決算発表の翌週に毎回確認する。
  3. 自社サイトのログを、平均ではなく中央値で月次に見る。流入元を検索、ポータルサイト、証券会社、SNSに分け、決算発表日の前後5営業日と平常時を比べる。
  4. 決算説明資料の1枚目を、1分で読める要約にする。業績、予想の修正、株主還元の3点に絞り、200字を上限の仮の目安とする。公表済みの内容だけで書く。
  5. 個人投資家説明会やメールの質問を、チャート・株価、アナリスト評価、決算、配当・優待、リスク、その他に分類して比率を取る。どの情報に関心があるかを自社のデータで確かめる。

リサーチ・情報提供の担当者向け：

  1. 銘柄画面のチャートの既定期間は何か、市場指数を並べて見られるかを確認する。
  2. 発注画面の直前に表示される情報を書き出し、顧客が実際に通る順に並べる。表示の変更はコンプライアンス部門と事前に協議する。
  3. 通知の配信では、開封数だけでなく売買回転率と顧客の成績を追う。誘発された取引が顧客の不利益になっていないかを確かめる（質問例：「この通知の対象者の、30日後の損益は非対象者と比べてどうか」）。
  4. リスクの説明を、用語の定義ではなく、過去の下落幅など画面で理解できる形で試し、理解度テストで比べる。

開示資料を読み込む側の基本は有価証券報告書の​読み方、株主構成から対象を絞る考え方はIR​ターゲティング​戦略が参考になる。投資家に伝える内容そのものを組み立てるなら資本政策と​IR、アナリスト側の見方はエクイティリサーチの​実務で整理している。

よく​ある​質問

個人投資家は​6分しか​調べていないのですか。

そこまでは​言えません。​6分は​2007年の​米国の​50人の​標本で、​売買した​銘柄に​結びつく​オンラインの​閲覧時間を​売買回数で​割った​値の​中央値です。​売買の​前後の​閲覧を​含み、​過去に​得た​知識や​オフラインの​情報は​含みません。

Google​検索の​動向は​個人投資家の​関心の​代わりに​なりますか。

著者らは、​米国の​3銘柄の​事例で​Google Trendsと​ブラウザ​履歴の​動きが​よく​一致すると​評価しています32。​ただし事例の​比較で、​日本の​銘柄では​確認されていません。​自社で​使う​場合は、​サイトの​ログと​見比べてから​判断するのが​よいでしょう。

まとめ

2007年の米国のブラウザ履歴からは、売買した銘柄の調査が50人の中央値で売買1回あたり6分ほど（売買の前後を含む）と短く、測定された閲覧の大半が企業の外の画面にあり、チャートに時間が集まる姿が見えた。ただし標本は小さく古く、未査読で、調査と成績の関係も検証していない。日本で役立つのは数字そのものではなく、投資家の実際の入口を点検するという視点である。自社の銘柄画面を5つ開いて確かめるところから始められる。

次に​読む

脚注

  1. R1（NBER WP 版, 2025年3月）p.3〜4、p.9。ページはPDFの物理ページ（論文の印刷ページは1を引いた数）。以下同じ。↩
  2. R1 p.17〜18（売買1回あたりの定義と表3）、p.53・表7の注記（投資家ごとの調査時間の合計÷売買回数）、p.31（スナップショットの内容）。図4の注記のとおり、売買後の累計も別に示されている（p.58）。↩
  3. R1 p.13〜14・表2（p.46）。売買金額は株数がURLから分かる191人の数字。↩
  4. R1 p.47・表3、p.53・表7、p.38。平均・中央値は投資家単位で計算。↩
  5. R1 p.29・図4（p.58）。N=50。↩
  6. R1 p.49・表4の区分から編集部計算。（45.3＋41.4）÷144.2。論文の序論（p.5）も、金融ニュース系サイトが調査の過半を占めると述べる。Yahoo Financeは53.5%が利用（p.48）。↩
  7. R1 p.21〜22、p.37、p.49・表4、p.64。算入条件と2倍の上限はp.21、p.37、p.64による。論文の表7（p.53）では企業サイトの平均1.3分・閲覧61%、p.37の本文では「約1分」、p.21の本文では59.9%で、値に差がある。差の理由は論文では確認できなかった。本記事の表1は表4の値を使い、図2は表7の値を使う。↩
  8. R1 p.20〜21。CRSP収録銘柄で、標本内で売買された銘柄に限る。↩
  9. R1 p.53・表7、p.34。配分後の平均18.6分を全調査144.2分で割った編集部計算。71%は明示的な閲覧の割合。↩
  10. R1 p.33、p.53・表7。配分後の平均1.8分を144.2分で割った編集部計算。↩
  11. R1 p.36、図3（p.57）。↩
  12. R1 p.36。↩
  13. R1 p.23、p.51・表6。時価総額で約7.75億ドルから54億ドルへの変化に相当。↩
  14. R1 p.24、p.51・表6第4列。比率の平均0.50%（p.23）に対する編集部計算。被説明変数の単位は投資家の％。↩
  15. R1 p.25（企業固定効果を入れられないこと）、p.27、p.50・表5。↩
  16. R1 p.38〜39、p.54・表8。第1主成分26.79%、第2主成分8.78%。投機的銘柄の志向は第1主成分とはほぼ無関係（負荷0.01）。↩
  17. R1 p.8、p.32・注9。↩
  18. R1 p.4。↩
  19. R1 p.10〜11。2025年12月の草稿（R2）p.3は、観察範囲を世帯のインターネット接続を使う機器のオンライン閲覧と明記している。↩
  20. R1 p.20。↩
  21. R1 p.33。↩
  22. R1 p.30。↩
  23. R1 p.40〜41。↩
  24. R3（2016年10月のWP版）p.2〜3、p.9。相関の分析で、著者らも成績が良いから見る可能性を区別できないとして、将来の成績とのパネル分析を別に行っている（p.3〜4）。掲載誌版（2018年）は未読。↩
  25. R4（2019年3月の草稿）p.2〜4。通知によりロング取引が102%、ショート取引が132%増え（平均的な取引頻度との比較）、反応の中央値は約90分。差の差分析。掲載誌版（2022年）は未読。↩
  26. R1 p.36。↩
  27. R5 p.1〜2。延べ人数は上場会社ごとの株主数の単純合計。比率は保有金額ベース（2026年3月末）。↩
  28. R6 資料p.51。全体n=5,000、18歳以上の有価証券保有者、2026年4月のインターネット調査、複数回答。↩
  29. R6 資料p.12。複数回答。↩
  30. R6 資料p.5。2040年に向けて証券会社等に求めたいサービス。↩
  31. R7 問1、問4②。↩
  32. R1 p.26〜27・図2（p.56）。Microsoft、Apple、Siriusの事例。↩

参考文献​（2026年11月確認）

※本記事は教育目的の一般的な解説であり、投資助言・法務・税務の助言ではありません。研究結果は各論文の対象・期間・方法の範囲で得られたもので、日本の個別企業・案件にそのまま当てはまるとは限りません。設例は学習用の架空の数値です。アイキャッチ画像は生成AIによるイメージです。