How It Works
13 SubAgent + 3 Skill が
一次情報だけを読んで
投資レポートを書く。
投資判断は 誰が・何を読んで・どう検証したか でほぼ決まります。このサイトは、その 3 つを徹底することで、個人で書くレポートの精度を機関投資家アナリストレポート水準に近づけようとしています。
- 専門SubAgent
- 13体
- 9 ステップで分業 + 並列
- メインが使う専門Skill
- 3Skill
- 分析 / 執筆 / レポート組立
- 公開ゲート
- 100点
- 6 機械検証 + 100 点 AI 採点
- 公開レポート
- 118本
- 同じ品質基準で生成
Chapter 1
なぜ、こう作ったか
一般的なAIチャットに「銘柄を調べて」と頼んだとき、なぜ満足できる結果が出にくいのか。その問題意識からスタートしています。
Before / After
1 体丸投げ vs 13 SubAgent + 3 Skill × 一次情報 × 出典追跡
このサイトを作るときに最初に置いた対比です。記事全体の出発点。
Before
1 体の AI チャットに丸投げ
- 注意散漫。財務・業界・競合・マクロ・決算説明会 Q&A・バリュエーション・リスクを 同じ頭で同時に 処理して、どれも浅くなる
- 情報源が AI の記憶や要約サイト になりがち。古い決算数字や孫引きが混ざる
- 「ソースは?」と 追加質問を何往復もしないと検証できない
- 成果物の 相互チェックがない ので、結論と個別データの矛盾に気付きにくい
- 出力が長いチャットになり、出典が散在。後で原典まで遡るのが難しい
After
このサイトの 13 SubAgent + 3 Skill × 一次情報 × 出典追跡
- 各 AI が 1 領域だけを深く読む ので、財務も決算説明会 Q&A も競合もそれぞれ専門的な深さで分析される
- Tier A/B(EDINET / SEC EDGAR / 企業 IR / Yahoo Finance / 業界団体 / 政府機関)のみ を直接読ませる。要約サイト(Tier D)は仕組み上そもそも引用できない
- 本文中の数値・主張ひとつひとつに 「出典 ID」を振って一次ソース URL と紐付けるので、クリック 1 回で原典まで遡れる
- 全エージェントが拾った数値は 「出典台帳」に集中管理され、結論を左右する重要な数値には必ず一次ソース URL の添付が要求される(無いと公開できない)
- プロ視点の硬い文体 → 読み物向けですます調 → 最終レポート形式 の 3 段執筆 を出典 ID を引き継ぎながら進めて、最後に検証係が 6 つの機械検証 + 100 点 AI 採点 で集約して合否を判定。不合格なら公開を止める
- 1 指示で 95〜160 分後に検証可能な完成品 が出る
解決の組み合わせ
役割を絞った 13 体の専門 SubAgent に情報収集・検証を分業させ、メインエージェント本人が 3 つの専門スキル(分析 / 執筆 / レポート組み立て)を使って同一 context で執筆を担当。EDINET・SEC EDGAR・企業IR の一次情報 だけを直接読ませ、本文の数値ひとつひとつに 出典 ID を振って出典台帳に集中管理し、3 段執筆(プロ視点 → ですます調 → 最終レポート形式)+ 6 つの機械検証 + 100 点 AI 採点ゲート を通す。この 3 つを組み合わせると、個人でも機関投資家アナリストレポート水準の調査が再現できる、というのがこのサイトの仮説です。
Disclaimer
レポートを盲信しないでください
このサイトのレポートは、13 体の専門 SubAgent と メインエージェント本人が一次情報を読んで作った「思考の出発点」です。AI の解釈には誤りや見落としが必ず含まれます。下記の 3 ステップ を通してから投資判断に使ってください。
- STEP 01
出典リンクを開く
本文中の参照リンクを 1〜2 本でいいので自分の目で確認する
- STEP 02
反対意見を探す
強気 / 弱気の論点を別ソース(ニュース・SNS・他社レポート)でクロスチェック
- STEP 03
自分の状況に重ねる
ポートフォリオの偏り・リスク許容度・投資期間に照らして最終判断する
レポートは 「分析担当者からの 1 次報告書」であり、最終投資判断はご自身の責任 です。
Chapter 2
どう動いているか
3 つの仕組みが組み合わさっています。① 13 SubAgent(情報収集 11 + 検証係 1 + テーマ係 1)+ メインエージェントが使う 3 Skill(分析 / 執筆 / レポート組み立て)による執筆、② Tier A/B/C/D データ階層、③ 本文の数値ひとつひとつに出典 ID を振って引き継ぐ 3 段執筆 + 6 つの機械検証 + 100 点 AI 採点ゲート。それぞれを図で見ていきます。
13 SubAgent + 3 Skill が役割を絞って分業する
証券会社のリサーチ部門と同じ「狭く深く」の構造 × メインエージェントが 3 Skill を同一 context で実行する 3 段執筆
13 SubAgent + 3 Skill の役者マップ
stage × persona
Stage 1 · DATA
情報収集ステップ 1–2 / 8 体
決算データ集め係
FF5–10 期分の損益・BS・CF・主要KPIを構造化 + 株価スナップショット + 業種別の財務健全性スコア
決算書PDF集約係
FREDINET / SEC EDGAR から決算書 PDF を集めて在庫表にまとめる(他エージェントの唯一の取得元)
業界分析係
IATAM/SAM/SOM / Five Forces / 業界 KPI / 規制動向
需給分析係
TS需給・大株主・自社株買い・空売り
ニュース監視係
NW報道機関の記事を「ニュース」枠の専用カテゴリに登録(結論を左右する判断材料には使えない)
決算説明会Q&A分析係
EC決算説明会 Q&A・経営トーン・ガイダンス修正履歴
経営陣・ガバナンス分析係
MG役員経歴・報酬・中計達成率・ESG
競合質的分析係
CD競合 3–5 社のシェア・特許・採用動向
Stage 2 · ANALYSIS
分析 + 出典台帳の組み立てステップ 3–4 / 3 体 + 集約
バリュエーション分析係
VADCF + ピア比較 + 感応度 + 逆 DCF を計算してモデルファイルに固定(後段の検証係が独立再計算できるように)
リスク・カタリスト整理係
RC30/90 日カタリスト + 中長期リスク
マクロ感応度分析係
MS為替・金利・地政学の感応度定量化
出典台帳の組み立て
LB全エージェントの数値を出典台帳に集中管理。重要判断には一次ソース URL 必須 / 要約サイト登録不可 / 報道機関は専用枠 / 加重平均合成禁止を仕組み上で強制
Stage 3 · WRITE
メインが 3 Skill で 3 段執筆(同一 context で出典 ID を引き継ぎ)ステップ 5–7 / メイン × 3 Skill
分析 Skill
S1v3.2 で旧プロ視点統合係 SubAgent を廃止し、メインが直接呼ぶ Skill に格上げ。11 体分の成果物をクロス分析し論点ネットワークを構築。本文の数値ひとつひとつに「出典 ID」を振り、章別の必須表示パーツ表と投資判断ファイル(目標株価 / 損切ライン / 判定)も生成
執筆 Skill
S2v3.2 で旧ですます調リライト係 SubAgent を廃止し、メインがそのまま執筆を続行。ですます調の読み物原稿に変換(出典 ID は完全保持)。同一 context のため論点の温度感や直前章の表現が自然に継承される
レポート組み立て Skill
S3v3.2 で旧 MDX 変換係 SubAgent を廃止し、メインが mdx render CLI を起動して決定論的に MDX 化。出典 ID をクリック可能な出典タグに変換、章ごとの必須表示パーツを配置、末尾「参考資料」は出典台帳から自動生成。本文と公開原稿の双方向同期 CLI 付き
Stage 4 · VERIFY
集約検証 + 公開ゲートステップ 8–9 / 1 体
検証係
UV6 つの機械検証(出典追跡性 / バリュエーション再現性 / 表示パーツ整合性 / 本文ロスゼロ / ビルド整合 / 鮮度)+ 100 点 AI 採点(8 項目)→ 「公開ゲート」に集約
検証
Stage 5 · THEME
テーマ調査(オプション)テーマ準備 / テーマ横断 / 2 体
銘柄選定係
SEテーマ準備時のみ。3–7 銘柄を Tier A/B(SEC EDGAR / 公式 ETF holdings / 業界団体公式)で選定
テーマ横断比較係
TXテーマレポート時のみ。5 軸ランキング + 4 パターン portfolio + テーマ横断の出典台帳を生成
1 体のAIが「銘柄を全部調べる」と注意が散って肝心な数字を見落とします。このサイトでは 13 体の専門 SubAgent を別人格として立て、それぞれに違う任務だけを与えます(情報収集 11 体 + 検証係 1 体 + テーマ係 1 体)。各 SubAgent は自分の担当分野の一次情報だけを深く読み込み、他の領域には踏み込みません。担当範囲の重複を防ぐ RACI 表(誰が責任を持ち、誰が参照だけするか)も設計に組み込んであります。v3.2 では執筆 3 段(プロ視点 → ですます調 → 最終レポート組み立て)を メインエージェント本人が 3 つの専門スキルで同一 context で実行する設計 に再編しました。本文の数値ひとつひとつに振った「出典 ID」 を引き継ぎながら進めるので、文体・読みやすさ・表示パーツの整合性をメイン本人が一気通貫で握りつつ、どの数値がどの一次ソースに由来するかは最後まで失われません。
13 SubAgent と 3 Skill の担当を見る ▾
過去 5〜10 期分の売上・利益・財務指標を構造化データとして整理。セグメント別売上・利益、ワーキングキャピタル(CCC)、CapEx / 減価償却 / 有形資産回転率、R&D 効率まで深掘り。同時に「株価スナップショット」(後で全エージェントが参照する基準株価)と「業種別の財務健全性スコア」も確定して別ファイルに固定。
EDINET の有価証券報告書、SEC EDGAR の 10-K・10-Q・8-K、決算説明会資料、招集通知、コーポレートガバナンス報告書を直接ダウンロードし、リスク要因と経営者の議論 (MD&A) を要約。決算書 PDF の「在庫表」を作って、他エージェントは必ずここを通して PDF を参照する(取得経路の二重化を防止)。
TAM / SAM / SOM、Five Forces、規制動向、技術ロードマップ、業界 KPI(出荷台数・出荷額・シェア)、サプライチェーン構造を分析。テーマレポートではテーマレベルで 1 回だけ起動して複数銘柄で共有。
移動平均(25/75/200日)、サポレジ、出来高プロファイル、信用残・空売り残(日本株)、機関投資家保有比率、大株主上位 10、自社株買い実績、インサイダー取引(米国株は SEC Form 4)を集計。
直近 30 日の Tier B/C 報道機関をスキャンし、「ニュース」枠の専用カテゴリに登録。報道機関の引用は<strong>結論を左右する投資判断には使えない</strong>仕組みになっていて、あくまで一次ソースへの導線として扱います(速報と公式発表のズレを後段で対比するためのデータ)。
直近 2 四半期の決算説明会 Q&A 要点、CEO/CFO のトーン分析(強気/中立/弱気)、ガイダンス上方/下方修正履歴、繰り返し言及される KPI、減衰した KPI を抽出。経営陣の発言ニュアンスから戦略変化のサインを読み取る。
代表者・主要役員の経歴・在任年数・前職、報酬体系(基本給 / 業績連動 / 株式報酬比率)、取締役会の独立性・女性比率、過去 3 中計の数値目標 vs 実績、ESG / Sustainability KPI を整理。
主要競合 3-5 社の戦略・シェア推移(5 年)・M&A 履歴・特許出願件数・採用動向、ポジショニングマップを質的に深掘り。業界全体トレンドは業界分析係に任せ、競合各社固有の動きに集中。
PER / PBR / EV-EBITDA / PSR / 配当利回りでピア企業と比較し、簡易DCFで妥当株価レンジを算出。CAPM 構成要素(β / ERP / Rf)を出典付きで明示、感応度テーブル(±2σ)、逆 DCF の暗黙成長率まで算出。DCF の入力データはモデルファイルに固定して、後段の検証係が独立に再計算できるようにします。
短期カタリスト(直近 30/90 日)と中長期構造リスクを独立した 2 セクションで整理。決算スケジュール、適時開示、規制動向、為替・地政学リスクまで一次ソースで追跡。
為替(円/ドル ±1 円で営業利益 ±X 億円)、金利、コモディティの感応度、地政学エクスポージャー(中国売上比率・米中規制リスク)、業界サイクル位置づけを定量化。
全エージェントが拾った数値を「出典台帳」に集中管理。<strong>結論を左右する重要な数値には一次ソース URL の添付が必須</strong>、<strong>要約サイトは登録不可</strong>、報道機関は「ニュース」枠の専用カテゴリ、複数値を勝手に平均して合成することは禁止、といった禁則を仕組み上で強制します。違反すると次のステップに進めません。
メインエージェント本人が「分析 Skill」を呼び出し、11 体分の成果物を機関投資家アナリストレポート水準の硬い文体で統合し、結論〜リスク・カタリスト(マーケット環境とニュースフローも独立した章として設置)+ 用語集 + 参考資料 を一気通貫で執筆。<strong>本文の数値・主張ひとつひとつに「出典 ID」を振って</strong>、後段のリライトでも出典が失われないようにします。同時に「章ごとの必須表示パーツ表」と「投資判断ファイル」(目標株価 / 損切ライン / 判定 / バリュエーション手法)も生成。
メインが「執筆 Skill」を呼び出し、統合稿をですます調の読み物原稿にリライト。<strong>本文に振った「出典 ID」は完全に保持</strong>、判定 / 目標株価 / 損切ラインは投資判断ファイルから、財務健全性スコアは健全性スコアファイルから引用(自前再計算禁止)。投資メモ + 見出し設計 + ですます調本文を生成。v3.2 では論点ベースの章間重複検出(投資論点を複数章で再掲しても重複扱いにしない仕組み)を導入。
メインが「レポート組み立て Skill」を呼び出し、mdx render CLI を起動して決定論的に MDX 化。リライト稿の<strong>「出典 ID」をクリック可能な「出典タグ」に変換</strong>(読者がクリックすると出典がポップアップ表示される)、判定 → 結論カラー(買い→緑 / 中立・様子見→青 / 売り→赤)の対応に従って結論ボックスを配置、メタヘッダ / 判定バッジ / 株価指標グリッド / チャート / タイムライン / リスクマトリクス / 強気・弱気対比 に加えて<strong>章ごとに必須な表示パーツ</strong>を各章に 1 件以上配置。末尾の「参考資料」は出典台帳から自動生成。文章本体の書き換えは禁止。v3.2 では本文と公開原稿の双方向同期 CLI を備え、表示パーツが型違いを受け取っても安全側に吸収する設計(writer の細かなミスをレンダリング段で握りつぶさず、検証係に通知)。
6 つの機械検証(出典追跡性 / バリュエーション再現性 / 表示パーツ整合性 / 本文ロスゼロ / ビルド整合 / 鮮度)+ 100 点 AI 採点(行動可能性 18 / 出典追跡性 18 / モデル再現性 13 / バランス 13 / リスク具体性 13 / 読みやすさ 10 / 表示整合性 5 / マーケット視点 10)を集約。結果は「公開ゲート」に書き、違反は担当エージェント別に自動差し戻し(最大 2 回)。v3.2 では業務領域ごとに鮮度しきい値を変える domain-aware freshness(カタリスト 7 日 / ニュース 30 日 / 業界 90 日など 18 ルール)、テーマレポート特有の構造的偽陽性を自動降格する仕組み、表示パーツの canonical 形式違反(長文 KPI / 内部用語リーク / 英語期間表記 / シナリオ表スキーマ不整合)を検出する 7 つの追加ルールを導入。
テーマと市場(日本株 / 米国株 / 両方)を受け取り、テーマ適合度の高い 3〜7 銘柄を選定して銘柄リストに書き出す。Tier A/B(SEC EDGAR の業種コード / 公式 ETF holdings / 業界団体会員リスト)のみを参照、Tier D サイト(Stockanalysis screener / Finviz 等)は使わない。
N 銘柄のレポート素材 + テーマの業界分析を入力に、5 軸ランキング(推奨度・割安度・成長性・リスク・株主還元)と 4 種ポートフォリオ提案(等ウェイト / バリュー / グロース / ディフェンシブ)を生成。テーマ横断の出典台帳も組み立てる。
データソースを 4 階層で厳格に分類する
Tier A/B のみを主データに、Tier D(二次情報)は完全排除
データソースの 4 階層
Tier A
真の一次情報
EDINET / SEC EDGAR / TDnet / 企業 IR / 決算短信 / 有報 / 10-K
Tier B
一次情報相当(公的データ集約)
Yahoo Finance / 業界団体公式 / 政府機関 / 公式 ETF holdings
Tier C
集計者として限定使用
みんかぶ / Yahoo Finance Analysts / SeekingAlpha トランスクリプト
Tier D
二次情報
株探 / バフェット・コード / Stockanalysis / Finviz / Zacks / Crunchbase / 報道記事本文
AIに調べさせる最大の落とし穴は「AIの記憶」や「要約サイトの孫引き」で答えてしまうこと。古い決算数字を新しいかのように書いたり、まとめサイトの誤情報を再生産したりします。このサイトは データソースを 4 階層に分類し、Tier A/B のみを主データとして使う ルールを徹底させています。
各 Tier の具体例を見る▾
- A
Tier A
— 真の一次情報
EDINET / SEC EDGAR / TDnet企業IR / 決算短信 / 有価証券報告書10-K・10-Q・8-K / 招集通知コーポレートガバナンス報告書 / 統合報告書特許庁 J-PlatPat / USPTO企業や規制当局が直接発信したもの
- B
Tier B
— 一次情報相当(公的データ集約)
Yahoo Finance(取引所配信値集約)業界団体公式統計(JEITA / SEMI / SIA / 自工会 等)政府機関(経産省 / 日銀 / FRB / FRED / BEA / Treasury / OECD / IMF)公式 ETF holdings(iShares / Vanguard 等)公的データを機械的に集約・配信しているもの
- C
Tier C
— 集計者として限定使用
みんかぶ / Yahoo Finance Analysts のコンセンサス集計SeekingAlpha の決算説明会トランスクリプト(文字起こし)本文には『集計者名』を必ず明記
- ✕
Tier D
— 使用禁止(二次情報)
株探 / バフェット・コード / マネックススカウターStockanalysis.com / Finviz / Zacks / Crunchbase報道記事の本文一次資料を加工した二次情報は数値根拠として使わない
検証係による 6 つの機械検証 + 100 点 AI 採点 + 公開ゲート
1 体のAIには絶対にできない「相互チェック」「変換ロスゼロ保証」「品質採点」を機械的に集約する
検証係が 6 つの機械検証 + 100 点 AI 採点を集約
第 1 層 / 機械検証 6 種
11 体の成果物
出典台帳 / バリュエーションモデル / 本文ドラフト / 最終レポート 他
STEP 8 前半
6 つの機械検証
出典追跡性 / バリュエーション再現性 / 表示パーツ整合性 / 本文ロスゼロ / ビルド整合 / 鮮度
検証レポート
違反一覧
全合格
検証レポートに approved
非ブロッキング
注記として記録
ブロッキング
担当エージェントへ差し戻し(最大 2 回)
第 2 層 / 100 点 AI 採点 + 公開ゲート
検証レポート
6 つの機械検証結果
STEP 8 後半
100 点 AI 採点
行動可能性 18 / 出典追跡性 18 / モデル再現性 13 / バランス 13 / リスク具体性 13 / 読みやすさ 10 / 表示整合性 5 / マーケット視点 10
公開ゲート
「開」で公開許可
≥80 点
公開ゲート「開」で公開許可
60–79 点
ブロッキング項目を列挙 + 差し戻し
<60 点
公開ゲート「閉」で公開停止
11 体分の成果物(出典台帳・バリュエーションモデル・章別の執筆要件表・投資判断ファイル・本文ドラフト・最終レポート 等)が揃っても、それぞれが整合しているとは限りません。例えば 決算データ係が拾った FY26 売上ガイダンスとバリュエーション 係が使った数字に乖離があれば、最終的な判断の根拠が崩れます。3 段執筆の中で出典 ID を引き継いでいるとは言え、 分かりやすさのためにリライトされた本文と元の数値が本当に整合しているかは別途検証が必要です。このサイトでは 検証係が 6 つの機械検証 + 8 項目 100 点 AI 採点 を一括で走らせ、結果を「公開ゲート」に集約してから初めて公開を許可します。 検証は (1)出典追跡性チェック: 本文の出典 ID が全て出典台帳に登録済みで、重要判断の数値が漏れなく登場し、要約サイトは 0 件であること、(2)バリュエーション再現性チェック: DCF を独立に再計算して目標株価との整合を確認、(3)表示パーツ整合性チェック: 利用可能な表示パーツの種類・属性、判定と結論カラーの対応、章ごとの必須表示パーツ網羅、(4)本文ロスゼロチェック: 最終レポートから表示パーツを取り除いた本文と、リライト稿の本文の差分がゼロに近いこと、(5)ビルド整合チェック: 対象レポートのみ仮ビルドして表示崩れがないこと、(6)鮮度チェック: 株価・コンセンサス・ニュース・カタリスト日程の鮮度が方針内であること。さらに 行動可能性 / 出典追跡性 / モデル再現性 / バランス / リスク具体性 / 読みやすさ / 表示整合性 / マーケット視点 の 8 項目 100 点採点 を AI が行います。
1 銘柄調査の 9 ステップワークフロー
ユーザーは「◯◯を調査して」と一行入力するだけ
- ▶INPUT
「◯◯を調査して」と一行入力
ユーザーは一行入力するだけ。これで全プロセスが自動で走り始めます。途中の操作は不要。
- 1STEP 15 並列
一次情報の収集 + 株価スナップショット・PDF・健全性スコアの確定
5 つの専門 AI が並列で一次情報を収集。決算データ係はcanonical 株価(後で全エージェントが参照する基準値)と業種別の財務健全性スコアを確定、決算書 PDF 集約係は EDINET・SEC EDGAR からダウンロードした PDF を在庫表にまとめて他エージェントから参照される唯一の取得元になります。ニュース監視係は報道機関の記事を「ニュース」枠の専用カテゴリ に登録(結論を左右する判断材料には使えません)。
担当エージェント
決算データ集め係決算書PDF集約係業界分析係需給分析係ニュース監視係 - 2STEP 23 並列
質的深掘り
STEP 1 の PDF を再利用しつつ、数字には現れない経営陣のトーンや競合戦略を深掘り。 競合分析係は 国内ピア / グローバルピアを 2 分割 して出力(為替・会計基準が異なるグローバル peer は質的比較のみ)。
担当エージェント
決算説明会Q&A分析係経営陣・ガバナンス分析係競合質的分析係 - 3STEP 33 並列
分析 + バリュエーションモデル確定
CAPM 構成要素(β / ERP / Rf)を明示した DCF、感応度テーブル ±2σ、逆 DCF が示す市場期待バイアスまで定量化。バリュエーション係は DCF の入力データを別ファイルに固定 して保存するので、後段の検証係が DCF を独立に再計算して結論を裏取りできます。
担当エージェント
バリュエーション分析係リスク・カタリスト整理係マクロ感応度分析係 - 4STEP 4
出典台帳の組み立て
全エージェントが拾った数値を 「出典台帳」 に集中管理。結論を左右する重要な数値(critical)には一次ソース URL の添付が必須、要約サイト(Tier D)は登録不可、 報道機関の引用は「ニュース」枠の専用カテゴリ、複数値を勝手に平均して合成することは禁止、 といった禁則を仕組み上で強制します。違反すると次へ進めません。
- 5STEP 5
メインが 分析 Skill で プロ視点統合
メインエージェントが「分析 Skill」を呼び出し、11 体分の成果物を 機関投資家アナリストレポート水準の硬い文体 で統合し、結論〜リスク・カタリスト(マーケット環境とニュースフローも独立した章として設置)+ 用語集 + 参考資料 を一気通貫で執筆。本文の数値・主張ひとつひとつに「出典 ID」を振って、後段のリライトでも出典が失われないようにします。同時に章ごとの必須表示パーツ表と投資判断ファイル(目標株価 / 損切ライン / 判定 / バリュエーション手法)も生成。
担当エージェント
メイン × 分析 Skill - 6STEP 6
メインが 執筆 Skill で ですます調リライト
メインが「執筆 Skill」を呼び出し、統合稿を ですます調の読み物原稿 にリライト。本文に振った「出典 ID」は完全に保持、判定 / 目標株価 / 損切ラインは投資判断ファイルから、財務健全性スコアは STEP 1 のスコアファイルから引用(自前再計算禁止)。投資メモ + 見出し設計 + ですます調本文を生成。同一 context のため論点の温度感や直前章の表現が自然に継承されます。
担当エージェント
メイン × 執筆 Skill - 7STEP 7
メインが レポート組み立て Skill で最終形式化
メインが「レポート組み立て Skill」を呼び出し、mdx render CLI で決定論的に MDX 化。 リライト稿の 「出典 ID」を出典タグに変換(読者がクリックすると出典がポップアップ表示されます)、 判定 → 結論カラー(買い→緑 / 中立・様子見→青 / 売り→赤)の対応に従って結論ボックスを配置、 メタヘッダ / 判定バッジ / 株価指標グリッド / チャート / タイムライン / リスクマトリクス / 強気・弱気対比 に加えて章ごとに必須な表示パーツを各章に 1 件以上配置。 末尾の「参考資料」は出典台帳から自動生成。文章本体の書き換えは禁止。
担当エージェント
メイン × レポート組み立て Skill - 8STEP 8🔄 検証 / 差し戻しあり
検証係 — 6 つの機械検証 + 100 点 AI 採点
6 つの機械検証: 出典追跡性チェック(出典 ID の解決 + 重要判断の出典 100% 出現 + 要約サイト 0 件)/ バリュエーション再現性チェック(DCF を独立再計算して目標株価との整合確認)/ 表示パーツ整合性チェック(利用可能な表示パーツ / 判定と結論カラーの対応 / 章ごとの必須表示パーツ網羅)/ 本文ロスゼロチェック(表示パーツを取り除いた本文がリライト稿と一致するか)/ ビルド整合チェック(対象レポートのみ仮ビルド)/ 鮮度チェック(株価・コンセンサス・ニュース・カタリスト日程)。100 点 AI 採点: 行動可能性 18 / 出典追跡性 18 / モデル再現性 13 / バランス 13 / リスク具体性 13 / 読みやすさ 10 / 表示整合性 5 / マーケット視点 10。 結果は「公開ゲート」に集約され、違反は担当エージェント別に自動差し戻し。
担当エージェント
検証係 - 9STEP 9🔄 検証 / 差し戻しあり
公開ゲート通過 + サムネ → 公開
「公開ゲート」が 開(open) になってから初めて公開を許可。公開コマンドはこのゲートを尊重して、開いていなければ公開を止めます。合格後は サムネイル AI 生成 → CloudFront 配信。監修係は最後のチェックのみ。
Chapter 3
設計の意図と、生まれる価値
この設計から、どんな価値が生まれるのか。具体的に何ができるようになって、何が変わるのかをまとめています。
調査の深さ
一般的な AI 丸投げ
1 体の AI が「銘柄を全部調べる」と注意が散って、財務も決算説明会 Q&A も競合も浅くなる
このサイトの仕組み
13 SubAgent が並列起動して情報収集と検証を分業、メインが 3 Skill で同一 context 執筆。本文の数値ひとつひとつに「出典 ID」を振ってリライト時のロスを抑制し、すべての数値が出典 ID 経由で原典まで遡れる
数字の鮮度
一般的な AI 丸投げ
AI の記憶や要約サイトの孫引きで、古い決算数字が混ざる
このサイトの仕組み
毎回 EDINET / SEC EDGAR から最新の決算書 PDF を再ダウンロードして読む。二次情報は完全排除
結論と根拠の整合
一般的な AI 丸投げ
fundamentals が拾った数字と valuation が使った数字の乖離に気付けない
このサイトの仕組み
整合性チェック係が 10 体分の数値を機械的に突合、株価は 0.5% 超、それ以外は 5% 超の乖離で自動差し戻し(最大 2 回)
レポート品質の安定
一般的な AI 丸投げ
AI の出力は毎回構造がバラつき、拾い読みも比較もしづらい
このサイトの仕組み
30 種類の部品で組み上げ、全レポートが同じ見た目・読み方・構造。章末ポイント Callout も標準装備
ユーザーの操作量
一般的な AI 丸投げ
「ソースは?」「数字の根拠は?」と何往復もしないと検証可能なレベルに到達しない
このサイトの仕組み
「◯◯を調査して」と一行入力するだけ。80〜140 分後に検証可能な完成品が出る
全レポートに必ず書いてあること
投資判断が曖昧なレポートを読まされても困るので、このサイトのレポートには 必ず以下が書いてあります。
投資判断に必須の 6 要素
6 項目ここが揃わなければ「結論のあるレポート」とは言えない最低ライン
- 01
判定
Buy / Hold / Watch / Avoid の 4 段階で明示
- 02
目標株価
強気 / メイン / 弱気の 3 シナリオで提示
- 03
損切ライン
「ここを割れたら撤退」の具体的な株価
- 04
タイムホライズン
短期 / 中期 / 長期どれを想定しているか
- 05
カタリスト 3 件以上
30 日 / 90 日 / 半期 / 通期で何が起きるか
- 06
リスク 3 件以上
何がどう悪くなったら下落するかの具体条件
定量・読みやすさの 3 要素
3 項目投資判断を支える定量根拠と、読み手の認知負荷を下げる工夫
- 07
CAPM を明示した DCF
β / ERP / Rf の出典 + 感応度 ±2σ + 逆 DCF の市場期待バイアス
- 08
章末ポイント Callout
各章末に 3-5 行の要点要約。拾い読みでも判断材料が掴める
- 09
出典リンク 8 本以上
SEC EDGAR / EDINET / TDnet / 企業 IR / Yahoo Finance など Tier A/B のみ
免責
1 項目投資判断は最終的にご自身の責任で行うことを明示
- 10
免責事項
投資勧誘・助言ではなく個人の調査メモ。投資判断はご自身の責任で
Motivation
この仕組みを作った動機
出発点
株式投資の情報収集と分析を AI で効率化したい、しかし一般的な AI サービスに丸投げすると情報の精度がどうしても落ちる──ここが出発点でした。役割を絞った専門 AI に分業させ、Tier A/B の一次情報だけを直接読ませ、整合性チェックと執筆前採点で結論を検証することで、その精度問題を実用に耐えるレベルまで引き上げられないかを試したのがこのサイトです。
これまでの進化と、これから
5
体(v1 初期)
15
体(v2.0)
20
体(v2.2)
18
体(v3)
13+3
SubAgent + Skill
(v3.2 現在)
+α
追加候補
初期 5 体だった専門 AI を、v2.0 で 15 体、v2.2 で 20 体まで拡張しました。 v3 では 本文の数値ひとつひとつに「出典 ID」を振って出典台帳に集中管理する仕組み の導入を機に、執筆段を プロ視点統合 → ですます調リライト → 最終レポート組み立て の 3 段に再整理し、v2.2 で個別に動いていた 4 体の検証係を 検証係 1 体(6 つの機械検証 + 100 点 AI 採点 + 公開ゲート) に統合。さらにニュース監視係を加えてマーケット環境とニュースフローを章として独立させました。続く v3.2 では、執筆を担っていた 3 体の SubAgent(プロ視点統合 / ですます調リライト / 最終レポート組み立て)を完全廃止し、 メインエージェント本人が 3 つの専門 Skill (分析 / 執筆 / レポート組み立て)を呼び出して同一 context で 3 段執筆を一気通貫 する構成に再編しました(13 SubAgent + 3 Skill)。 SubAgent 境界での context 切断が解消され、論点の温度感や直前章の表現が自然に継承されます。同時に、テーマレポート特有の構造的偽陽性を自動降格する機構、業務領域ごとに鮮度しきい値を変える仕組み、本文と公開原稿の双方向同期 CLI、表示パーツの緩い受容(型違いを安全側で吸収)といった 7 つの新検証ルール + α を導入。累積情報ロスを 1-3% を保ったまま、出典追跡性と表示パーツ網羅性を引き上げています。それでも最適解だとは思っていません。次のような専門 AI を加えれば、より多角的で精度の高い分析になる可能性は十分あります。
Version Timeline
このページの記述と過去レポートの関係
このサイトは継続的に仕組みを改善しており、上記の「13 SubAgent + 3 Skill × 9 ステップ × 検証係 + 公開ゲート」は 2026-05-24 時点の最新版(v3.2) です。過去に公開したレポートはその時点のバージョンで作成されているため、レポート間で深掘りの範囲や検証層の厚みが異なる場合があります。各レポートの「作成日」を以下の対応で読めます。
- v1〜2026-05-125 体
5 体の専門AIによる基本構成
fundamentals / filings / valuation / risk-catalyst / writer の 5 体で初期パイプライン構築。
基本 5 体 - v2.02026-05-1315 体
質的深掘りと整合性チェックを追加
業界・経営陣・決算説明会 Q&A・マクロ感応度・整合性チェックを追加し 15 体に拡張。
業界分析決算説明会 Q&Aマクロ感応度整合性チェック - v2.22026-05-14〜20 体
3 段執筆 + 3 reviewer で機械検証
執筆段を 3 段に分解し fact / diff / reverse の 3 reviewer で機械検証。累積情報ロスを 1-3% に抑制。
3 段執筆3 reviewerロス 1-3% - v32026-05-16〜18 体
出典 ID + 出典台帳 + 検証係統合
本文の数値ひとつひとつに「出典 ID」を振って出典台帳に集中管理する仕組みを導入、検証 4 体を 検証係 1 体(6 つの機械検証 + 100 点 AI 採点 + 公開ゲート)に統合、ニュース監視係を追加。出典追跡性と表示パーツ網羅性を強化。
出典 ID出典台帳検証係 1 体に統合公開ゲートニュース監視係 - v3.22026-05-22〜13 SubAgent + 3 Skill現行
メインが 3 Skill で同一 context 執筆 + テーマレポート対応
執筆を担っていた 3 体の SubAgent(プロ視点統合 / ですます調リライト / 最終レポート組み立て)を 完全廃止し、 メインエージェント本人が 3 つの専門 Skill(分析 / 執筆 / レポート組み立て)を呼び出して同一 context で 3 段執筆を一気通貫 する構成に再編。SubAgent 境界での context 切断が解消され、論点の温度感や直前章の表現が自然に継承されます。テーマレポート特有の構造的偽陽性を自動降格、業務領域別に鮮度しきい値を変える domain-aware freshness、本文と公開原稿の双方向同期 CLI、表示パーツの緩い受容(型違いを安全側で吸収)など 7 検証ルール + α を追加し、テーマレポートも 3 連続で公開ゲートを通過。
3 SubAgent 廃止メインが 3 Skill 実行同一 contextテーマレポート自動降格domain-aware freshness双方向同期 CLI7 検証ルール追加
たとえばこんな専門 AI を加えると面白い
01業界専門家の SNS 発信を追う係
X / LinkedIn / 業界ブログで現場の感覚を補完
02競合製品を実際に試す係
公開デモ・無料枠で UX や機能差を一次体験
03マクロ経済モデルを回す係
シナリオ別 GDP / 金利想定を独自に組成
この記事が、同じ問題意識を持つ方の 仕組みづくりのアイデアの一つ になれば嬉しいです。
Reference
使っている技術 / コスト / 関連リンク
興味がある方向けの詳細リファレンスです。
使っている技術
- 🤖
Claude Code / Codex CLI
AI 操作ツール
Anthropic の Claude / OpenAI の GPT を SubAgent + Skill 構成で並列に動かす公式開発者ツール
- 🔌
MCP
Model Context Protocol
AI が外部サービス(証券データ、PDF)を使うための共通プロトコル。Anthropic が 2024 年末に公開
- 🌐
Playwright
ブラウザ自動操作
EDINET / SEC EDGAR / 企業IR / 業界団体公式から PDF DL や HTML 解析を行うオープンソース
- ⚡
Next.js + AWS
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1 本 数千〜数万円
銘柄ごとに購入が必要。個人投資家には継続的な利用が現実的でない価格帯。
このサイトの仕組み
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