TokyoBrainie｜試作創刊号｜作成日：2026年10月30日（日本時間）

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5枚のS&P500ヒートマップを使った観察研究。以下の騰落率・相対出来高は提供画像の表示値であり、取引所の終値データとして独立に照合した数値ではない。通常取引の対象日は米国時間October 29, 2026（TokyoBrainieによる提供情報）。日次騰落率画像（IMG_3702）の取得時刻はOctober 30, 2026 6:14 AM (GMT+9)（日本時間）で、写真情報画面と提供情報により確認した。他の画像の個別取得時刻、プレ・アフターそれぞれの対象セッションと比較基準は未確認のため、通常取引と一続きの時系列にしない。

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テックの赤、その中の違い

図1｜時価総額 × 日次騰落率。テック内の強弱と金融・ヘルスケアを見比べる。出典：TradingView／TokyoBrainie提供。対象日：米国時間October 29, 2026。取得時刻：October 30, 2026 6:14 AM (GMT+9)（日本時間）。

日次騰落率の画像では、Alphabet（GOOGL）が−12.64％、Amazonが−4.25％、Micronが−4.98％。一方、NVIDIAは−0.80％にとどまり、Appleは＋1.48％、Metaは＋1.96％だった。

金融やヘルスケアには上昇する銘柄が目立つ。Visaは＋2.48％、Mastercardは＋4.16％、JPMorganは＋1.26％、Eli Lillyは＋6.63％。大型テックの下落だけを見て、市場全体を一色で説明することは難しい。

ただし、これは各銘柄の観察であり、セクター指数の騰落率を計算した結果ではない。金融や医薬品の上昇理由も、この画像だけでは分からない。

今号の問いは「下落はAIに関わる企業へ広く及んだのか、それとも特定企業に集中したのか」である。

取引の活発さを重ねる

図2｜価格 × 出来高（取引金額）で面積を表示。大きいセルは取引活動の大きさを示し、純資金流入を示すものではない。出典：TradingView／TokyoBrainie提供。対象日：米国時間October 29, 2026。取得時刻未確認。

図3｜相対出来高。図1の下落幅と並べて、取引活動の違いを考える。出典：TradingView／TokyoBrainie提供。対象日：米国時間October 29, 2026（通常取引の3枚は同日資料として提供）。取得時刻未確認。

出典：提供画像の「変動1日％」および「相対出来高」。通常取引の3枚は米国時間October 29, 2026の資料として提供された。日次騰落率画像の取得時刻はOctober 30, 2026 6:14 AM (GMT+9)（日本時間）。取引金額・相対出来高画像の個別取得時刻と詳細な集計条件は未確認であり、数値の独立照合は未実施。

TradingViewの公式説明では、相対出来高は現在の出来高を過去10期間の平均出来高で割る指標であり、「同時刻比の相対出来高」とは計算が異なる。時間外取引は通常の相対出来高の計算対象に含まれない。画像の詳細な集計条件は別途確認が必要である。[1]

したがって、4.98と0.77は売り手の人数や投資家の確信度を直接示すものではない。それでも、値動きだけでは見えない取引活動の違いを、次の調査対象を選ぶ手掛かりにできる。

Microsoftのように、価格変化が小さく相対出来高が高い銘柄も見逃せない。売買が拮抗したのか、日中に大きく往復したのかを調べるには、日足・分足とニュースの発表時刻が必要になる。

AIを事業の役割で分ける

ヒートマップ上の分類と、AI産業のつながりは一致するとは限らない。Amazonは画像では小売業に置かれているが、AIを研究するときはクラウド事業を切り分けて調べる必要がある。

本稿では、次の区分を調査の入口とする。これは売上構成や受注の確認を終えた企業評価ではなく、研究項目の整理である。