この記事で解決できる「悩み」
何にどれだけ投資すべきかわからず、感情的に偏った資産配分をしてしまう
分散投資の理論は知っているが、実際の銘柄選定と配分比率が決められない
定期的なリバランスが必要だとわかっていても、具体的な実行方法がわからない
今回の「武器」となる兵法の知恵
孫子・軍争篇の「分散而後合」（分散してから合流する）の教え。戦力を分散配置することでリスクを軽減し、最適なタイミングで集中的に戦力を投入する。投資においても、資産を分散配置し、機会を見て最適配分に調整することが重要。
兵法家だけが持つ「第三の視点」
多くの人が陥る問題の指摘
一般的な投資家は、「良い銘柄を買えば成功する」という個別株への偏重思考に陥りがちである。行動経済学研究では、人は複雑な意思決定を避ける傾向があり、分散投資の重要性を理解しても、実際の配分決定を先延ばしにする確率バイアスが働く（Thaler & Sunstein, 2008）。また、自分が理解できる身近な企業ばかりに投資し、地理的・業界的に偏った配分になってしまうホームバイアスが強く働く。
兵法家の鉄則
兵法家は「全軍を一箇所に集中させるな」という分散配置の原則を重視する。『孫子』の「分散而後合」は、戦力配置における最適化理論そのものである。現代ポートフォリオ理論（Markowitz, 1952）が数学的に証明したリスク分散効果を、古代の兵法家は経験的に理解していた。真の投資家は、単一の「勝利の方程式」を求めるのではなく、「負けない仕組み」を構築することで、長期的な勝利を確保する。これは戦略的思考と資産配分の本質を理解する智慧である。
具体的な戦略・アクションプラン
ステップ1：コア・サテライト戦略による基本配分設計（30分）
投資資金の70-80%を「コア」として、低コストの広範囲インデックスファンド（全世界株式・全米株式・国債等）に配分する。残り20-30%を「サテライト」として、個別株や特定セクターETFに配分。この比率をA4用紙に記録し、投資の「基本陣形」とする。行動経済学的根拠: ノーベル賞受賞者マルコウィッツの現代ポートフォリオ理論では、資産間の相関が低いほどリスク軽減効果が高まることが実証されている。
ステップ2：年齢・リスク許容度に応じた株債比率決定（15分）
「100 - 年齢 = 株式比率(%)」の公式をベースに、個人のリスク許容度を反映して±20%で調整。例：30歳なら株式70%、債券30%から、リスク許容度に応じて50-90%の範囲で決定。決定理由も併せて記録する。心理学的根拠: ライフサイクル投資理論では、若年時のリスク資産への集中配分が長期リターンを最大化することが実証されている（Bodie et al., 2014）。
ステップ3：四半期リバランス実行ルール策定（20分）
各四半期末（3・6・9・12月）に配分比率をチェックし、目標から5%以上乖離した資産クラスがあれば売買してリバランス。売買判断を感情に左右されないよう、機械的に実行するルールをカレンダーに登録する。行動ファイナンス的根拠: プロスペクト理論研究では、定期的な機械的リバランスが感情的売買を防ぎ、年率1-2%のリターン向上効果があることが確認されている（Rebalancing Bonus, Vanguard, 2015）。
実践例・ケーススタディ
エール大学基金の分散投資戦略
エール大学基金（運用資産3兆円超）は、従来の株債6:4配分から脱却し、株式30%、債券15%、不動産20%、プライベートエクイティ25%、ヘッジファンド10%という独自の分散配分で年率13%のリターンを20年間継続。この「エール・モデル」は、資産クラス間の相関を最小化することで、リスクを抑えながら高リターンを実現している。
結果: 一般的な株債6:4ポートフォリオと比較して、同等のリスクで年率3-4%高いリターンを達成。分散投資の「分散而後合」戦略が長期的な資産成長を可能にした実例となっている。
まとめ：今日から実践できること
今週の行動（合計65分）
1. コア・サテライト配分設計（30分） 投資資金をコア70-80%、サテライト20-30%に区分し、具体的な配分比率をA4用紙に記録。理論的根拠: 現代ポートフォリオ理論（Markowitz, 1952）で実証されたリスク分散効果を活用
2. 年齢別株債比率決定（15分） 100-年齢公式をベースに、個人のリスク許容度で±20%調整し、具体的な比率を決定。心理学的根拠: ライフサイクル投資理論による最適リスク配分を適用
3. リバランス・ルール設定（20分） 四半期ごとの自動リバランス条件（5%乖離ルール）をカレンダーに登録。行動経済学的根拠: プロスペクト理論に基づく感情的判断の排除
継続的改善（四半期30分）
四半期リバランス実行（30分/四半期） 目標配分からの乖離をチェックし、5%超の場合は機械的に売買実行。科学的根拠: バンガード研究では定期リバランスで年率1-2%のリターン向上効果を確認