米国米雇用・3か月平均と過去分の下方改定
DAILY MARKET DIGEST
今日の株クラ
2026年10月2日・金曜日日本時間10月3日に確認
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日本語訳
米国の30年住宅ローン金利の平均… 1970年代：8.9% 1980年代：12.7% 1990年代：8.1% 2000年代：6.3% 2010年代：4.1% 2020年代：5.4% --- 過去最低（2021年1月）：2.65% 2023年のピーク（2023年10月）：7.79% 今日の金利：7.28%（2023年11月以来の高水準）
解説
7.28%は歴史全体で最高という意味ではありませんが、低金利で住宅を買った世帯やこれから買う世帯には大きな差です。Freddie Macの調査を掲載するFREDでも、10月1日の30年固定金利は7.28%と確認できます。図は1971年から2026年10月1日までを比べ、1980年代の高金利と2021年の最低値を同じ尺度で示しています。 仮に30万ドルを30年間、固定金利・毎月元利均等で借りるなら、金利2.65%の月払いは約1,209ドル、7.28%なら約2,053ドルです。税金や保険を除いても約844ドル増えるため、同じ住宅価格でも買える人の範囲が変わります。既存の低金利ローンを手放すと返済負担が増えることは、住み替えをためらう理由にもなります。住宅市場を読むときは金利の高低だけでなく、価格と借入額、既存ローンからの負担差を併せて見ると需要と売り物の両方を考えられます。これは同条件の計算例で、実際の個別審査金利ではありません。
日本語訳
6月初め以降の成績がほぼ横ばいであるにもかかわらず、株式は年の早い時期と比べて、今でははるかに割高になっています。
解説
株価があまり変わらなくても、比較する相手が下がれば、株式の相対的な価格は高くなります。添付図は「SPY vs TLT」と題し、2025年初から2026年10月頃までの比較を示しています。SPYはS&P500に連動する株式ETF、TLTは残存期間20年超の米国債を対象にするETFです。ここで比較しているのは企業利益に対するPERではなく、異なる資産同士の値動きです。 例えば株式が100のまま、債券が100から90へ下がれば、株式価格を債券価格で割った比は1から約1.11へ上がります。株式の上昇だけでなく、長期債の下落でも相対差は広がるということです。長期債は金利上昇への感応度が大きいため、この図を企業業績の改善だけで説明することはできません。資産配分の比較では、両方の価格、債券の年限、配当・利息込みかを揃えて確認すると、どちらの動きが差を作ったかを見分けられます。図には算式と分配金の扱いがないため、線の値を厳密な総収益率や絶対的な割高判断に置き換えないことが必要です。
日本語訳
テスラ株（市場開始前に＋2%）は、第3四半期に48万6,532台を納車しました。2025年9月30日に7,500ドルのEV税額控除が終了したため前年の実績が押し上げられており、それとの比較では−2%です。第3四半期の実績は、私たちの予想47万台とウォール街の市場予想46万2,000台を上回りました。世界的なガソリン価格の上昇が、この予想超過に大きく寄与した可能性があります。テスラがAIへどの程度投資しているかにもよりますが、10月20日の第3四半期決算発表後に2026年度の予想が上方修正されることにつながるかもしれません。 リンク先：Business Wireのテスラ第3四半期生産・納車発表。
解説
前年比で減った数字でも、市場が予想していたほど悪くなければ、株価には好材料になり得ます。テスラの公式発表では第3四半期の納車は48万6,532台。会社が集計したアナリスト24社の平均予想46万1,974台と比べると、2万4,558台、約5.3%上回りました。前年との比較は事業の成長を、予想との差は事前に織り込まれた期待を測るので、二つの方向が一致する必要はありません。 さらに、生産46万4,391台より納車が2万2,141台多く、工場で作った量と顧客へ届けた量も区別できます。納車が伸びても、値引きや製品構成、AI投資の費用次第で利益は違うため、次の決算では台数に加えて平均販売価格と利益率、費用の動きを追うと、販売から利益までのつながりが見えます。ガソリン高の寄与と予想上方修正は投稿者の見方です。なお、本文の決算発表日「10月20日」に対し、公式予定は米国時間10月21日の市場終了後です。
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日本株クラ
4投稿
解説
既存店売上11.6%増と全店売上15.8%増を並べると、新店だけでなく既存の商売も伸びていると分かります。ただし、さらに分解すると成長の中身が見えます。良品計画の9月速報では、既存店とオンラインストアを合わせた客数が1.8%増、客単価が9.7%増でした。1.018×1.097は約1.117となり、売上11.6%増とほぼ対応します。来店・購入する人が急増したというより、一人当たりの購入額の増加が大きい構図です。 会社は生活雑貨と衣服・雑貨の好調、気温低下による秋物需要を説明しています。全店の伸びが既存店を上回る差には店舗網の拡大も関わりますが、4.2ポイントの差をそのまま新店だけの売上貢献とすることはできません。次の小売月次では、既存店、全店、客数、客単価を順に見ると、出店で伸びたのか、買い物の回数や単価で伸びたのかを切り分けられます。なお、今回は土日祝日が前年より1日多く、会社は2ポイントのプラス影響を示しています。
解説
値引きのあるキャンペーンでも、来店や注文が増えれば利益を増やせる場合があります。ハイデイ日高の2026年3〜8月期は売上340億6,300万円、営業利益40億6,700万円、中間純利益27億7,400万円で、それぞれ約11%増でした。短信ではニラレバ炒めのキャンペーンで注文数が前年の1.5倍超となったこと、来店客数の伸長や営業時間の延長が売上を支えたことを説明しています。 利益を守った道筋は、原価と販管費の比率に表れています。食材高で原価率は30.3%から31.2%へ上昇した一方、人件費などを含む販管費率は57.8%から56.8%へ低下しました。店の人員や設備を使いながら売上を増やし、売上に対する費用負担を薄めたため、コスト増を吸収できたという関係です。外食決算を見るときは増収率に加え、客数、原価率、販管費率を並べると、値上げに依存した成長か、店舗の稼働で利益を作ったかを考えられます。個別の値引き施策だけの利益効果は開示されていません。
解説
指数が約1%下がった日でも、個別銘柄への売りの広がりはそれ以上に大きいことがあります。投稿の東証プライム集計では、値上がり215、値下がり1,306、横ばい31で、合計1,552銘柄です。下落した割合は1,306÷1,552で約84.1%。添付のヒートマップでも赤い銘柄が広く分布し、半導体や電線の一部が緑色という濃淡を確認できます。 指数は銘柄の重みを付けて平均するため、大きな銘柄や一部の強い業種が下落を和らげることがあります。一方、騰落銘柄数は一社を一件として数え、市場のどこまで売りが及んだかを表します。同じ「1%安」でも少数の大企業だけが下がった日と、多くの企業が下がった日は違う状況です。次の相場報告では指数の騰落率と上昇・下落銘柄の割合、業種の色分けを一緒に見ると、自分の保有株と指数の動きがずれる理由を探しやすくなります。投稿が挙げる利益確定や地政学要因は解釈で、ヒートマップ自体が売買の原因を証明するわけではありません。
解説
裁判が終わったことと、その日に新しく費用が発生することは別です。DMG森精機の10月2日開示では、ドイツ子会社の外部株主に対する買取価額は1株37.35ユーロで確定し、保有を続ける株主への年間補償は1.17ユーロから1.28ユーロに増額されました。約10年続いた金額の不確実性が解消した一方、支払いの義務そのものは残ります。 会社は従来から将来支払額を現在価値に割り引き、金融負債と金融費用へ反映していたため、裁判終結そのものによる新たな負債・費用は生じず、当期連結業績への重要な影響はないと説明しています。これは「お金を払わなくてよくなった」という意味ではなく、費用として認識する時点と現金が出ていく時点が異なるということです。訴訟や補償のニュースを読む際は、決まった金額、既存の計上額、今後の支払時期を分けると、利益への影響と資金繰りへの影響を混同せずに済みます。買取請求期間は決定の公告から2か月後に終了予定です。
日本語訳
8月について当初7万1,000人と報告されていた採用増加の3か月平均は、現在5万1,000人へ改定されました。9月の採用増加の3か月平均も5万1,000人でした。 民間部門の雇用も同様の状況で、9月の3か月平均は5万4,000人。下方改定された8月の4万8,000人から増えました。
解説
新しい月が発表されると、過去の景色も変わります。8月までの3か月平均が7万1,000人から5万1,000人へ下がった後、9月までの平均も5万1,000人でした。「9月の数字だけ急失速した」と見るより、夏の雇用増加が当初想定より弱かったと読む材料です。米労働統計局の表Bでも、全体の3か月平均は8月・9月とも5万1,000人、民間は4万8,000人から5万4,000人と確認できます。 例えば改定後の7月−1万人、8月＋13万3,000人、9月＋2万9,000人を平均すると約5万700人となり、公表の丸め値5万1,000人につながります。単月には振れがあるため、平均と改定を一緒に見ると基調を捉えやすくなります。また、民間の平均が増えても全体は横ばいという違いは、政府部門も含むかどうかで説明できます。次の雇用発表では見出しの当月値、過去2か月の改定、民間と全体を並べるのが有用です。図の採用増加は新規採用の総数ではなく、雇用者数の純増減です。