給与は円建て債券？会社員のための「株100%」ポートフォリオ戦略

「貯蓄のすべてを株式にするのは、リスクが高すぎる」

投資の教科書やSNSでは、よくこう言われます。「年齢と同じパーセンテージの債券（現金や国債）を持つべきだ」というセオリーに従えば、30歳なら資産の30%は、守りの資産である債券にするのが定石とされています。

しかし、私たち会社員にとって、この考え方には一つ大きな「盲点」があります。それは、銀行や証券口座に入っているお金だけを見て、リスクを判断しているという点です。

口座の残高は、あなたの資産の一部でしかありません。現役で働く私たちにとって最大の資産とは、実は金融資産ではなく、将来稼ぐ給与の総額、すなわち「人的資本」です。

今回は、自分自身を「資産」の一部として数え入れ、人生全体で見たときに最も合理的にお金を守り、増やすための考え方を解説します。

1. 人的資本という「見えない巨大な債券」
1. あなたの価値を「割引現在価値」で計算する
2. 年を取るとは「債券を現金化すること」
1. Pythonによる生涯資産推移の可視化
3. なぜ「日本株」を避けて「外国株」を選ぶのか
1. リスクを分散する正しい組み合わせ
4. 人生全体（トータル・ウェルス）でリスク管理をする
まとめ：自分のポートフォリオの定義を広げよう

1. 人的資本という「見えない巨大な債券」

まず、あなたの「給与」の性質を整理してみましょう。

毎月ほぼ決まった金額が振り込まれる。
雇用契約が続く限り、長期間にわたって受け取れる。
景気が悪くなっても、株価のように急に半値になったりはしない。

このお金の流れ方は、投資商品で言えば何に近いでしょうか？答えは「債券」です。それも、勤め先が倒産しない限り支払われる、極めて安全性の高い「超優良企業の社債」と同じような性質を持っています。

自信に満ちた若い会社員の後ろに、巻物のような巨大な債券証書がオーラのように浮かんでいるパステル調のイラスト。「人的資本」という見えない資産の大きさを表現している。

あなたの価値を「割引現在価値」で計算する

私たち会社員は、将来受け取る給与の合計を、「割引現在価値（現在の価値）」として計算することができます。

PV =

n ∑ t=1

C (1 + r)^t

（ PV: 現在の価値, C: 年収, r: 割引率, t: 年数）

数式が出てきましたが、考え方はシンプルです。「これから30年働く会社員は、現時点で数億円規模の債券（給与を受け取る権利）を、目に見えない形で既に持っている」ということです。

まだ手元に現金がないだけで、あなたは既に莫大な「安定資産」の保有者なのです。

2. 年を取るとは「債券を現金化すること」

「人的資本＝債券」と考えると、年齢を重ねる意味も変わってきます。

若い頃： 「人的資本（給与を受け取る権利）」がたっぷりとあり、「金融資産（貯金）」は少ない。
定年後： 「人的資本」を使い切りゼロになり、その分「金融資産」が残る。

つまり、私たちの仕事人生とは、「人的資本という債券を、毎月の労働を通じて現金化し、それを金融資産に置き換えていくプロセス」と言い換えられます。

この移り変わりをシミュレーションしたのが、以下のグラフです。

Pythonによる生涯資産推移の可視化

ここでは、一般的な会社員のモデルケースとして、人的資本（青）が減り、金融資産（オレンジ）が増えていく様子を表しました。

このグラフの「青い部分」を見てください。20代〜30代において、総資産の90%以上は「人的資本（債券）」が占めています。

「生涯を通じたトータル・ウェルス（総資産）の推移」を示す積み上げグラフ。横軸は年齢（25歳〜65歳）、縦軸は資産価値。青色の「人的資本（債券的資産）」は25歳時点で最大（約1億1千万円）で、加齢とともに減少していく。一方、オレンジ色の「金融資産（株式など）」は0から始まり、加齢とともに右肩上がりに増えていく。若いうちは資産の大半が人的資本であることを示している。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 日本語表示の設定（japanize-matplotlibを使用）
try:
    import japanize_matplotlib
except ImportError:
    import subprocess
    import sys
    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "japanize-matplotlib"])
    import japanize_matplotlib

# パラメータ設定
age_start = 25
age_retire = 65
ages = np.arange(age_start, age_retire + 1)

# 仮定のデータ（一般的な会社員モデル）
annual_income = 5000000  # 年収500万円
discount_rate = 0.03    # 人的資本の割引率（将来のリスク考慮：3%）
savings_rate = 0.15     # 貯蓄率（15%）
investment_return = 0.05 # 金融資産の運用利回り（5%）

# 人的資本(NPV)の計算
def calculate_human_capital(current_age, retire_age, income, r):
    years_left = retire_age - current_age
    if years_left <= 0:
        return 0
    # NPV（正味現在価値）の計算
    return sum([income / ((1 + r)**t) for t in range(1, years_left + 1)])

human_capital = [calculate_human_capital(age, age_retire, annual_income, discount_rate) for age in ages]
max_hc = human_capital[0] # 最大人的資本

# 金融資産(FA)の計算
financial_assets = []
current_fa = 0
for age in ages:
    financial_assets.append(current_fa)
    current_fa = (current_fa + annual_income * savings_rate) * (1 + investment_return)

# 可視化
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
ax.stackplot(ages,
              [np.array(human_capital) / 10000, np.array(financial_assets) / 10000],
              labels=['人的資本（債券的資産）', '金融資産（株式など）'],
              colors=['#54a0ff', '#ff9f43'], alpha=0.7)

ax.set_title('生涯を通じた「トータル・ウェルス（総資産）」の推移', fontsize=16)
ax.set_xlabel('年齢', fontsize=12)
ax.set_ylabel('資産価値（万円）', fontsize=12)
ax.legend(loc='upper right', fontsize=10)
ax.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5)

# 現在の人的資本の最大値を注釈（位置調整）
# xy: 矢印の先端（若年期の人的資本の頂点付近）
# xytext: テキストの場所（グラフ枠から少し離れた見やすい場所）
ax.annotate(f'若年期は人的資本が最大\n(約{int(max_hc/10000)}万円)',
             xy=(age_start + 1, max_hc / 10000 * 0.95),
             xytext=(age_start + 1, max_hc / 10000 * 0.8),
             arrowprops=dict(facecolor='black', arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2"),
             fontsize=11,
             bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", fc="white", ec="gray", alpha=1.0)) # テキスト背景を追加して見やすく

plt.tight_layout()
plt.show()

つまり、若い会社員は、すでに資産のほとんどが「債券」の状態にあるのです。ここに金融資産としてさらに「国債」や「現金」を厚く持つことは、リスク分散ではなく、「安定資産に偏りすぎて、お金を増やす機会を逃している」状態と言えます。