日本駐車場開発（2353）シミュレーション：1年前に100万円買っていたら？

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📌 連載：7月高配当株シリーズ Week 2/4 | 対象銘柄：日本駐車場開発株式会社（東証プライム：2353）
🗓️ 売却想定日：2026年6月26日（株価248円）
🔗 先月の鈴木版：https://rpubs.com/tkubota0720/suzuki_6785_week2

1. はじめに：先月の鈴木とは「逆パターン」のシミュレーション

先月の鈴木（6785）Week 2は、株価+61.3%という上昇局面で税引後トータルリターン+46.1%という結果でした。

今回は株価が下落した局面で、高配当がどこまで損失を吸収できるかを検証します。「高配当株の真骨頂」が問われる内容です。

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2. パッケージと株価の自動取得

2.1 必要パッケージ

# install.packages(c("quantmod","dplyr","ggplot2","scales","knitr","kableExtra"))
library(quantmod)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)
library(knitr)
library(kableExtra)
# Mac用：日本語フォント設定
library(showtext)
font_add("HiraginoSans", "/System/Library/Fonts/ヒラギノ角ゴシック W3.ttc")
showtext_auto()

2.2 株価の自動取得

💡 getSymbols() は Yahoo Finance から株価を取得します。東証のティッカーは 「証券コード.T」 の形式です。先月の鈴木（“6785.T”）と同じパターンです。

getSymbols("2353.T",
           src  = "yahoo",
           from = "2025-06-20",
           to   = "2026-06-28",
           auto.assign = TRUE)

## [1] "2353.T"

prices_xts <- Cl(`2353.T`)

# 休場日対応ヘルパー関数（先月の鈴木と同一設計）
get_close <- function(xts_obj, target_date) {
  target <- as.Date(target_date)
  for (i in 0:5) {
    d   <- target + i
    key <- format(d, "%Y-%m-%d")
    if (key %in% index(xts_obj)) {
      val <- as.numeric(xts_obj[key])
      if (!is.na(val)) {
        if (i > 0) message("注: ", target_date, " は休場 → ", key, " の終値を使用")
        return(list(price = val, date_used = as.Date(key)))
      }
    }
  }
  stop("株価を取得できませんでした: ", target_date)
}

# 購入日：2025年6月27日 / 売却日：2026年6月26日
buy_result  <- get_close(prices_xts, "2025-06-27")
sell_result <- get_close(prices_xts, "2026-06-26")

price_buy  <- buy_result$price
price_sell <- sell_result$price
date_buy   <- buy_result$date_used
date_sell  <- sell_result$date_used

cat(sprintf("購入日 (%s) 終値 : %s 円\n", date_buy,  format(price_buy,  big.mark=",")))

## 購入日 (2025-06-27) 終値 : 248 円

cat(sprintf("売却日 (%s) 終値 : %s 円\n", date_sell, format(price_sell, big.mark=",")))

## 売却日 (2026-06-26) 終値 : 246 円

cat(sprintf("株価変化率 : %+.1f%%\n",     (price_sell / price_buy - 1) * 100))

## 株価変化率 : -0.8%

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3. シミュレーション本体

3.1 パラメータ設定

investment    <- 1000000   # 投資元本（円）
fee_sell      <- 0         # kabu.com：2026年5月18日以降 無料化
div_per_share <- 9         # 2025年7月期 期末配当（年1回のみ）
tax_div       <- 0.20315   # 所得税15.315% + 住民税5%
tax_cap       <- 0.20315

📅 先月（鈴木）との配当構造の違い
鈴木：中間45円 + 期末60円 = 年間105円（年2回）
日本駐車場開発：期末9円のみ（年1回・中間なし）
配当回数と金額の両面で大きく異なります。

3.2 購入株数と手数料の動的計算

💡 Rのポイント：手数料の動的判定
先月の鈴木では手数料を固定値（535円）で入力しましたが、今回は if / else if で約定代金に応じて自動判定します。株価・株数が変わっても正確な手数料が計算されます。

# Step 1: 仮試算
shares_trial <- floor(investment / price_buy / 100) * 100
cost_trial   <- shares_trial * price_buy

# Step 2: kabu.com 手数料の動的判定
fee_buy <- if (cost_trial <= 500000) {
  275                                      # ～50万円
} else if (cost_trial <= 1000000) {
  535                                      # 50万超～100万円
} else {
  round(cost_trial * 0.00099 + 99)        # 100万円超（上限4,059円）
}

# Step 3: 手数料を引いた後の実際の購入株数
shares <- floor((investment - fee_buy) / price_buy / 100) * 100
cost   <- shares * price_buy + fee_buy
cash   <- investment - cost

cat(sprintf("仮試算（手数料なし）: %s株 × %s円 = %s円\n",
            format(shares_trial, big.mark=","),
            format(price_buy,    big.mark=","),
            format(cost_trial,   big.mark=",")))

## 仮試算（手数料なし）: 4,000株 × 248円 = 992,000円

cat(sprintf("適用手数料          : %s円\n", format(fee_buy, big.mark=",")))

## 適用手数料          : 535円

cat(sprintf("購入可能株数        : %s株（100株単位）\n", format(shares, big.mark=",")))

## 購入可能株数        : 4,000株（100株単位）

cat(sprintf("株式購入代金        : %s円\n", format(shares * price_buy, big.mark=",")))

## 株式購入代金        : 992,000円

cat(sprintf("合計取得コスト      : %s円\n", format(cost,  big.mark=",")))

## 合計取得コスト      : 992,535円

cat(sprintf("余剰現金            : %s円\n", format(cash,  big.mark=",")))

## 余剰現金            : 7,465円

3.3 配当金の計算（税引後）

div_gross <- shares * div_per_share
div_tax   <- floor(div_gross * tax_div)   # 源泉税は floor() で切り捨て
div_net   <- div_gross - div_tax

cat(sprintf("▸ 期末配当（%d円/株）権利確定：2025年7月31日\n", div_per_share))

## ▸ 期末配当（9円/株）権利確定：2025年7月31日

cat(sprintf("  税引前 : %s円\n",              format(div_gross, big.mark=",")))

##   税引前 : 36,000円

cat(sprintf("  源泉税 : %s円（%.3f%%）\n",    format(div_tax,   big.mark=","), tax_div*100))

##   源泉税 : 7,313円（20.315%）

cat(sprintf("  税引後 : %s円\n",              format(div_net,   big.mark=",")))

##   税引後 : 28,687円

3.4 売却損益の計算

💡 Rのポイント：損失時の条件分岐
if (capital_gain_gross > 0) で正負を判定し、損失の場合は課税ゼロとします。損失は確定申告で損益通算の対象になります。

sell_gross         <- shares * price_sell
capital_gain_gross <- sell_gross - cost

capital_gain_tax <- if (capital_gain_gross > 0) {
  floor(capital_gain_gross * tax_cap)
} else {
  0   # 損失のため課税なし
}
capital_gain_net <- capital_gain_gross - capital_gain_tax

cat(sprintf("売却代金（税前）  : %s円\n",   format(sell_gross,         big.mark=",")))

## 売却代金（税前）  : 984,000円

cat(sprintf("取得コスト        : %s円\n",   format(cost,               big.mark=",")))

## 取得コスト        : 992,535円

cat(sprintf("譲渡損益（税前）  : %s円\n",   format(capital_gain_gross, big.mark=",")))

## 譲渡損益（税前）  : -8,535円

if (capital_gain_gross < 0) {
  cat("  ※損失のため譲渡益課税なし（損益通算の対象）\n")
}

##   ※損失のため譲渡益課税なし（損益通算の対象）

cat(sprintf("譲渡損益（税後）  : %s円\n",   format(capital_gain_net,   big.mark=",")))

## 譲渡損益（税後）  : -8,535円

3.5 最終損益サマリー

total_net  <- capital_gain_net + div_net
net_pct    <- total_net / investment * 100
gross_pct  <- (capital_gain_gross + div_gross) / investment * 100
coverage   <- div_net / abs(capital_gain_gross) * 100

sum_df <- data.frame(
  項目 = c(
    "購入コスト（株式＋手数料）",
    "売却収入（手数料ゼロ）",
    "配当（税引前）",
    "　うち源泉税",
    "　うち税引後手取り",
    "譲渡損失（税引前）",
    "　（損失のため課税なし）",
    "　譲渡損失（税後）",
    "税引後トータル損益",
    "税引後リターン（元本比）",
    "配当による損失カバー率"
  ),
  金額 = c(
    paste0("▲ ", format(cost,                    big.mark=",")),
    format(sell_gross,                            big.mark=","),
    format(div_gross,                             big.mark=","),
    paste0("▲ ", format(div_tax,                 big.mark=",")),
    format(div_net,                               big.mark=","),
    paste0("▲ ", format(abs(capital_gain_gross),  big.mark=",")),
    "0円",
    paste0("▲ ", format(abs(capital_gain_net),    big.mark=",")),
    paste0("▲ ", format(abs(round(total_net)),    big.mark=",")),
    sprintf("%+.2f%%", net_pct),
    sprintf("%.1f%%", coverage)
  ),
  stringsAsFactors = FALSE
)

kable(sum_df, col.names = c("項目", "金額（円）"), align = "lr") |>
  kable_styling(full_width = FALSE, position = "left") |>
  row_spec(9:11, bold = TRUE, background = "#fdf3ec", color = "#b85c10")

項目 |	額（円）|
購入コスト（株式＋手数料） | ▲ 992,535|
売却収入（手数料ゼロ） | 984,00

📊 最終結果（税引後）

トータル損失	▲20,152 円
リターン（元本比）	+2.02 %
配当による損失カバー率	336.1 %
税引前リターン（参考）	+2.75 %

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4. 先月の鈴木との比較

suzuki_net     <- 460950
suzuki_net_pct <- 46.10

comp_df <- data.frame(
  指標               = c("税引後損益", "税引後リターン", "株価変化率",
                         "配当回数", "配当手取り", "配当の役割"),
  `日本駐車場開発`   = c(
    paste0("▲", format(abs(round(total_net)), big.mark=","), "円"),
    sprintf("%+.2f%%", net_pct),
    sprintf("%+.1f%%", (price_sell/price_buy-1)*100),
    "1回（期末のみ）",
    paste0(format(div_net, big.mark=","), "円"),
    paste0("損失の", sprintf("%.1f", coverage), "%をカバー")
  ),
  `鈴木 Week2（参考）` = c(
    paste0("+", format(suzuki_net, big.mark=","), "円"),
    sprintf("+%.2f%%", suzuki_net_pct),
    "+61.3%",
    "2回（中間＋期末）",
    "35,858円",
    "リターンの7.8%を担う"
  ),
  check.names = FALSE
)

kable(comp_df, align = "lrr") |>
  kable_styling(full_width = FALSE, position = "left") |>
  row_spec(1:2, bold = TRUE)

指標 |	日本駐車場開発| 鈴木 We	k2（参考）|
税引後損益 |	▲20,152円|	+460,950円|
税引後リターン |	+2.02%|	+46.10%|
株価変化率 |	-0.8%|	+61.3%|
配当回数 |	1回（期末のみ）| 2回（中間＋	末）|
配当手取り |	28,687円|	35,858円|
配当の役割 | 損失の	36.1%をカバー| リターンの7.8%を	う|

🔗 先月の鈴木 Week2 の全コードはこちら：https://rpubs.com/tkubota0720/suzuki_6785_week2

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5. インカムタイムライン

events <- data.frame(
  date   = as.Date(c(format(date_buy), "2025-10-01", format(date_sell))),
  label  = c(
    paste0("購入\n▲", format(cost, big.mark=","), "円"),
    paste0("期末配当（税後）\n+", format(div_net, big.mark=","), "円"),
    paste0("売却\n▲", format(abs(round(capital_gain_net)), big.mark=","), "円")
  ),
  amount = c(-cost, div_net, capital_gain_net)
)

ggplot(events, aes(x = date, y = 0)) +
  geom_hline(yintercept = 0, linewidth = 0.7, color = "#cccccc") +
  geom_point(aes(color = amount > 0), size = 6) +
  geom_text(aes(label = label,
                vjust = ifelse(amount > 0, -0.6, 1.9)),
            size = 3.3, lineheight = 1.3) +
  scale_color_manual(values = c("TRUE" = "#1a6e3c", "FALSE" = "#c0381a"),
                     guide  = "none") +
  scale_x_date(date_labels = "%Y/%m", date_breaks = "3 months") +
  labs(title = "インカムタイムライン：日本駐車場開発（2353）",
       x = NULL, y = NULL) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title  = element_text(size = 13, face = "bold", color = "#1a1a2e"),
    axis.text.y = element_blank(),
    panel.grid  = element_blank(),
    axis.text.x = element_text(size = 9, color = "#6e7180"),
    text = element_text(family = "HiraginoSans")   # ← この1行を追加
  )

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6. 株価推移チャート（保有期間）

price_df <- data.frame(
  date  = as.Date(index(prices_xts)),
  close = as.numeric(prices_xts)
) |> filter(!is.na(close))

div_date <- as.Date("2025-10-01")

# geom_ribbon の fill はベクトル指定不可 → 2層に分割
ggplot(price_df, aes(x = date, y = close)) +
  geom_ribbon(aes(ymin = price_buy, ymax = pmax(close, price_buy)),
              fill = "#dcf0e5", alpha = 0.55) +
  geom_ribbon(aes(ymin = pmin(close, price_buy), ymax = price_buy),
              fill = "#fde8e4", alpha = 0.55) +
  geom_line(color = "#1a1a2e", linewidth = 0.85) +
  geom_hline(yintercept = price_buy,  linetype = "dashed",
             color = "#c0381a", linewidth = 0.6) +
  geom_hline(yintercept = price_sell, linetype = "dashed",
             color = "#b85c10", linewidth = 0.6) +
  geom_vline(xintercept = as.numeric(div_date),
             linetype = "dotted", color = "#b8922a", linewidth = 0.7) +
  annotate("text", x = date_buy,
           y = price_buy * 1.025,
           label = paste0("Buy ", price_buy, " JPY"),
           hjust = 0, size = 3.2, color = "#c0381a") +
  annotate("text", x = date_sell,
           y = price_sell * 0.970,
           label = paste0("Sell ", price_sell, " JPY"),
           hjust = 1, size = 3.2, color = "#b85c10") +
  annotate("text", x = div_date,
           y = min(price_df$close, na.rm = TRUE) * 0.985,
           label = "Div\n10/01",
           size = 2.8, color = "#b8922a", vjust = 1) +
  scale_y_continuous(labels = comma_format()) +
  scale_x_date(date_labels = "%Y/%m", date_breaks = "2 months") +
  labs(title = "Nippon Parking Development (2353) — Jun 2025 to Jun 2026",
       x = NULL, y = "Close (JPY)",
       caption = "Source: Yahoo Finance  |  dotted: dividend payment date (est.)") +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title       = element_text(size = 12, face = "bold", color = "#1a1a2e"),
    plot.caption     = element_text(size = 8,  color = "#aaaaaa"),
    axis.text        = element_text(size = 9,  color = "#6e7180"),
    panel.grid.minor = element_blank()
  )

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7. 結果の読み解き方

7.1 配当カバレッジの推移（売却日による変化）

売却タイミングによって結果がどれだけ変わるかを整理します。

sens_df <- data.frame(
  売却価格  = c(253, 248),
  売却日    = c("6月19日（前回）", "6月26日（今回）"),
  株価変化率 = c("-6.3%", "-8.1%"),
  譲渡損失  = c("▲63,435円", "▲81,935円"),
  税引後損失 = c("▲36,899円", "▲55,399円"),
  リターン  = c("-3.69%", "-5.54%"),
  カバー率  = c("41.8%", "32.4%")
)

kable(sens_df, align = "lllrrrr") |>
  kable_styling(full_width = FALSE, position = "left") |>
  row_spec(2, bold = TRUE, background = "#fdf3ec", color = "#b85c10")

売却価格 |売却日	|株価変化率	譲渡損失| 税引後	失| リターン| カ	ー率|
253	6月19日（前回） |-6.3%	▲63,

⚠️ 1週間で5円下落の影響
248円（6/26）vs 253円（6/19）の差はわずか5円ですが、3,700株では差額18,500円になります。高株数銘柄では「いつ売るか」の影響が増幅されます。

7.2 損益通算の活用

loss_amount <- abs(capital_gain_gross)
tax_saved   <- floor(loss_amount * tax_cap)

benefit_df <- data.frame(
  項目       = c("譲渡損失（税前）",
                 "損益通算による最大節税効果",
                 "損失＋配当の実質負担"),
  金額       = c(
    paste0("▲", format(loss_amount, big.mark=","), "円"),
    paste0("+", format(tax_saved,   big.mark=","), "円（他の利益20.315%分）"),
    paste0("▲", format(loss_amount - tax_saved - div_net, big.mark=","), "円")
  )
)

kable(benefit_df, col.names = c("項目", "金額"), align = "lr") |>
  kable_styling(full_width = FALSE, position = "left") |>
  row_spec(2, bold = TRUE, background = "#f0faf4", color = "#1a6e3c")

項目 |	金額|
譲渡損失（税前） |	▲8,535円|
損益通算による最大節税効果 | +1,733円（他の利	20.315%分）|
損失＋配当の実質負担 |	▲-21,885円|

7.3 損益の内訳

decomp_df <- data.frame(
  区分          = c("キャピタル損失（税後）", "配当（税後）", "合計"),
  金額          = c(capital_gain_net, div_net, round(total_net)),
  `元本比（%）` = c(
    capital_gain_net / investment * 100,
    div_net          / investment * 100,
    net_pct
  ),
  check.names = FALSE
)

kable(decomp_df,
      col.names = c("区分", "金額（円）", "元本比（%）"),
      digits = 2,
      format.args = list(big.mark = ","),
      align = "lrr") |>
  kable_styling(full_width = FALSE, position = "left") |>
  row_spec(3, bold = TRUE, background = "#fdf3ec", color = "#b85c10")

区分 |	額（円）| 元本比（%
キャピタル損失（税後） | -8,53	-0.

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8. 再現性のための環境情報

sessionInfo()

## R version 4.4.3 (2025-02-28)
## Platform: aarch64-apple-darwin20
## Running under: macOS 26.3.1
## 
## Matrix products: default
## BLAS:   /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/lib/libRblas.0.dylib 
## LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/lib/libRlapack.dylib;  LAPACK version 3.12.0
## 
## locale:
## [1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8
## 
## time zone: Asia/Tokyo
## tzcode source: internal
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## other attached packages:
##  [1] showtext_0.9-8   showtextdb_3.0   sysfonts_0.8.9   kableExtra_1.4.0
##  [5] knitr_1.49       scales_1.3.0     ggplot2_3.5.2    dplyr_1.1.4     
##  [9] quantmod_0.4.26  TTR_0.24.4       xts_0.14.1       zoo_1.8-12      
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] sass_0.4.9        generics_0.1.4    xml2_1.3.6        stringi_1.8.7    
##  [5] lattice_0.22-6    digest_0.6.37     magrittr_2.0.3    evaluate_1.0.1   
##  [9] grid_4.4.3        fastmap_1.2.0     jsonlite_2.0.0    viridisLite_0.4.2
## [13] jquerylib_0.1.4   cli_3.6.5         rlang_1.1.6       munsell_0.5.1    
## [17] withr_3.0.2       cachem_1.1.0      yaml_2.3.10       tools_4.4.3      
## [21] colorspace_2.1-1  curl_6.2.3        vctrs_0.6.5       R6_2.6.1         
## [25] lifecycle_1.0.4   stringr_1.5.1     pkgconfig_2.0.3   pillar_1.10.2    
## [29] bslib_0.8.0       gtable_0.3.6      glue_1.8.0        systemfonts_1.1.0
## [33] xfun_0.49         tibble_3.2.1      tidyselect_1.2.1  rstudioapi_0.17.1
## [37] farver_2.1.2      htmltools_0.5.8.1 rmarkdown_2.29    svglite_2.1.3    
## [41] labeling_0.4.3    compiler_4.4.3

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【免責事項】 本記事は情報提供を目的としたものであり、特定の銘柄への投資を推奨するものではありません。投資判断はご自身の責任において行ってください。株式投資には元本割れのリスクがあります。将来の運用成果を保証するものではありません。

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