dr-stock Skill

個別銘柄の包括的なリサーチを実行するスキルです。

目的

特定の銘柄に対して、以下の4つの分析ピラーで包括的に分析します:

•財務健全性分析: 5年トレンド、収益性、キャッシュフロー
•バリュエーション分析: DCF、相対評価、ヒストリカルレンジ
•ビジネス品質分析: 競争優位性、経営陣、資本配分
•カタリスト・リスク分析: イベントカレンダー、リスクマトリックス、シナリオ分析

いつ使用するか

明示的な使用（ユーザー要求）

•/dr-stock コマンド
•「AAPL を詳しく分析して」「この銘柄を深掘りして」などの直接的な要求
•「投資判断のためにリサーチして」などの要求

プロアクティブ使用（提案）

以下の状況では、このスキルの使用を提案してください:

•
個別銘柄の投資判断が必要な場合
- •「この銘柄買うべき?」 → 分析が必要であることを説明し、/dr-stock を提案
•
銘柄の比較分析が必要な場合
- •「AAPL と MSFT どちらが良い?」 → 両銘柄の分析を提案

パラメータ

パラメータ	必須	デフォルト	説明
`ticker`	Yes	-	分析対象のティッカーシンボル（例: AAPL, MSFT）
`peer_tickers`	No	プリセットから自動取得	ピアグループのティッカー一覧（例: MSFT,GOOGL,AMZN,META）
`industry_preset`	No	ticker から自動判定	業界プリセットキー（例: Technology/Software_Infrastructure）
`analysis_period`	No	5y	分析期間（1y, 3y, 5y）
`output`	No	report	出力形式（report, article, memo）

パラメータ詳細

ticker（必須）

米国上場銘柄のティッカーシンボル。

code

/dr-stock AAPL
/dr-stock --ticker NVDA

peer_tickers（任意）

カンマ区切りでピアグループのティッカーを指定。省略時は industry_preset またはプリセット設定ファイルから自動取得。

code

/dr-stock AAPL --peer-tickers MSFT,GOOGL,AMZN,META

industry_preset（任意）

data/config/industry-research-presets.json のプリセットキー。{Sector}/{SubIndustry} 形式で指定。省略時は ticker の情報から自動判定。

code

/dr-stock AAPL --industry-preset Technology/Software_Infrastructure
/dr-stock NVDA --industry-preset Technology/Semiconductors

利用可能なプリセット:

セクター	サブ業界
Technology	Semiconductors, Software_Infrastructure
Healthcare	Pharmaceuticals
Financials	Banks
Consumer_Discretionary	Retail
Energy	Oil_Gas

output（任意）

出力形式を指定。デフォルトは report。

形式	説明	テンプレート
report	分析レポート形式（5-15ページ）	`./output-templates/stock-report.md`
article	note記事形式（2,000-4,000字）	`./output-templates/stock-article.md`
memo	投資メモ形式（1ページ）	`./output-templates/stock-memo.md`

設計方針

項目	方針
深度モード	なし（常にフルパイプライン実行）
信頼度スコアリング	cross-validator に統合（専用エージェント不要）
可視化	Python チャートテンプレートの Bash 実行（エージェント不要）
業界分析	Python スクレイピングスクリプト + プリセット設定で収集

処理フロー

code

Phase 0: Setup
  T0: research-meta.json 生成 + ディレクトリ作成
  [HF0] パラメータ確認

Phase 1: Data Collection（4並列）
  T1: finance-market-data     株価・財務指標・ピアグループデータ
  T2: finance-sec-filings     10-K/10-Q/8-K/Form4
  T3: finance-web              ニュース・アナリストレポート
  T4: industry-researcher      業界ポジション・競争優位性

Phase 2: Integration + Validation（2並列）
  T5: dr-source-aggregator    raw-data.json 統合
  T6: dr-cross-validator      データ照合 + 信頼度付与
  [HF1] データ品質レポート

Phase 3: Analysis
  T7: dr-stock-analyzer       包括的銘柄分析（4ピラー）

Phase 4: Output（2並列）
  T8: dr-report-generator     レポート生成 + チャートスクリプト出力
  T9: chart-renderer           チャート出力（Bash で Python 実行）
  [HF2] 最終出力提示

Phase 5: Cleanup
  TeamDelete + 完了通知

依存関係グラフ

mermaid

graph TD
    T0[T0: Setup] --> T1[T1: market-data]
    T0 --> T2[T2: sec-filings]
    T0 --> T3[T3: web-search]
    T0 --> T4[T4: industry-researcher]
    T1 --> T5[T5: source-aggregator]
    T2 --> T5
    T3 --> T5
    T4 --> T5
    T1 --> T6[T6: cross-validator]
    T2 --> T6
    T3 --> T6
    T4 --> T6
    T5 --> T7[T7: stock-analyzer]
    T6 --> T7
    T7 --> T8[T8: report-generator]
    T7 --> T9[T9: chart-renderer]

チームメイト構成（8エージェント）

#	名前	エージェント	Phase	致命的
1	market-data	finance-market-data	1	Yes
2	sec-filings	finance-sec-filings	1	Yes
3	web-search	finance-web	1	No
4	industry	industry-researcher	1	No
5	aggregator	dr-source-aggregator	2	Yes
6	validator	dr-cross-validator	2	No
7	analyzer	dr-stock-analyzer	3	Yes
8	reporter	dr-report-generator	4	Yes

T0（Setup）と T9（chart-renderer）は Lead 自身が実行。

データ収集詳細

T1: finance-market-data

データ	ソース	内容
株価（日足）	`src/market/yfinance/`	5年分 OHLCV
ピア株価	`src/market/yfinance/`	ピアグループ全銘柄の OHLCV
財務指標	yfinance.Ticker.info	P/E, P/B, EV/EBITDA, ROE, ROA 等
ピア財務指標	yfinance.Ticker.info	同上（ピア全銘柄）
配当履歴	yfinance.Ticker.dividends	5年分

T2: finance-sec-filings

データ	MCP ツール	内容
財務データ	`mcp__sec-edgar-mcp__get_financials`	5年分の損益/BS/CF
最近の 10-K/10-Q	`mcp__sec-edgar-mcp__get_recent_filings`	直近2年分
8-K イベント	`mcp__sec-edgar-mcp__get_recent_filings` (8-K)	直近1年
インサイダー取引	`mcp__sec-edgar-mcp__get_insider_summary`	サマリー
キーメトリクス	`mcp__sec-edgar-mcp__get_key_metrics`	主要指標
10-K セクション	`mcp__sec-edgar-mcp__get_filing_sections`	Risk Factors, Competition

T3: finance-web

データ	ツール	検索クエリ例
最新ニュース	WebSearch	`"{TICKER}" latest news 2026`
アナリスト評価	WebSearch	`"{TICKER}" analyst rating target price`
決算レビュー	WebSearch	`"{TICKER}" earnings review Q{N} 2026`
競合動向	WebSearch	`"{TICKER}" vs competitors {peer_tickers}`
経営陣動向	WebSearch	`"{TICKER}" CEO management changes`

最大20件の記事を WebFetch で本文取得。

T4: industry-researcher

業界ポジション・競争優位性の分析。

データソース優先度:

優先度	ソース	取得方法	内容
1	SEC EDGAR 10-K	T2 と共有	Competition, Risk Factors セクション
2	コンサルレポート	Bash: `uv run python -m market.industry.collect`	McKinsey, BCG, Deloitte Insights
3	投資銀行レポート	Bash: 同上	Goldman, Morgan Stanley 公開部分
4	政府統計 API	Bash: 同上	BLS 業界別データ
5	業界専門メディア	WebSearch + WebFetch	セクター固有の専門サイト

プリセット設定: data/config/industry-research-presets.json

分析ピラー（T7: dr-stock-analyzer）

1. 財務健全性分析

•売上高 CAGR、営業利益率、ROE/ROA/ROIC
•D/E、流動比率、インタレストカバレッジ
•FCF マージン、FCF トレンド
•5年トレンド + セグメント分析

2. バリュエーション分析

•絶対評価: DCF 簡易試算
•相対評価: P/E, P/B, EV/EBITDA, PEG vs 業界平均
•ヒストリカルレンジ: 5年 P/E レンジと現在位置

3. ビジネス品質分析

•T4 industry-researcher の結果を統合
•dogma.md フレームワークによる競争優位性評価
•経営陣評価、資本配分分析

4. カタリスト・リスク分析

•製品/財務/規制/戦略のカタリスト
•10-K Risk Factors に基づくリスク評価
•ブル/ベース/ベアの3シナリオ

出力ディレクトリ構造

code

research/DR_stock_{YYYYMMDD}_{TICKER}/
├── 00_meta/
│   └── research-meta.json
├── 01_data_collection/
│   ├── market-data.json        <- T1
│   ├── sec-filings.json        <- T2
│   ├── web-data.json           <- T3
│   ├── industry-data.json      <- T4
│   └── raw-data.json           <- T5（統合版）
├── 02_validation/
│   └── cross-validation.json   <- T6
├── 03_analysis/
│   └── stock-analysis.json     <- T7
└── 04_output/
    ├── report.md               <- T8
    ├── render_charts.py        <- T8（生成スクリプト）
    └── charts/                 <- T9（生成画像）
        ├── price_chart.png
        ├── peer_comparison.png
        ├── financial_trend.png
        ├── valuation_heatmap.png
        └── sector_performance.png

research-meta.json スキーマ

json

{
  "research_id": "DR_stock_20260211_AAPL",
  "type": "stock",
  "ticker": "AAPL",
  "created_at": "2026-02-11T10:00:00Z",
  "parameters": {
    "ticker": "AAPL",
    "peer_tickers": ["MSFT", "GOOGL", "AMZN", "META"],
    "analysis_period": "5y",
    "industry_preset": "Technology/Software_Infrastructure"
  },
  "status": "in_progress"
}

品質管理

クロス検証（T6: dr-cross-validator）

•複数ソースでデータを照合
•矛盾の検出と解決
•データポイントごとの信頼度付与

信頼度スコアリングルール

code

high:   Tier 1 ソースで確認 + 他ソースと矛盾なし
medium: Tier 2 ソースで確認 or Tier 1 だが他ソースと軽微な差異
low:    Tier 3 のみ or ソース間で矛盾あり

データソース信頼度Tier

Tier	ソース	例
Tier 1	SEC EDGAR	10-K, 10-Q, 8-K
Tier 2	市場データ・業界レポート	yfinance, コンサルレポート
Tier 3	Web検索・ニュース	アナリスト記事、ブログ

ヒューマンフィードバックポイント

ID	Phase	タイミング	内容
HF0	0	Setup 後	パラメータ確認（ticker、ピアグループ、分析期間）
HF1	2	Validation 後	データ品質レポート（収集成功/失敗、矛盾、低信頼度データ）
HF2	4	Output 後	最終出力提示（レポート概要、チャート一覧、主要結論）

エラーハンドリング

Phase 1 の部分失敗

失敗タスク	影響	対処
T1 market-data	致命的	リトライ → 失敗時は中断
T2 sec-filings	致命的	リトライ → 失敗時は中断
T3 web-search	非致命的	警告付きで続行
T4 industry	非致命的	警告付きで続行（業界分析は縮小版）

Phase 2 の部分失敗

失敗タスク	影響	対処
T5 aggregator	致命的	リトライ → 失敗時は中断
T6 validator	非致命的	警告付きで続行（信頼度=unknown）

Phase 4 の部分失敗

失敗タスク	影響	対処
T8 reporter	致命的	リトライ → 失敗時は中断
T9 chart-renderer	非致命的	警告付きで続行（レポートのみ出力）

生成チャート

チャート	使用クラス/関数	ファイル名
株価チャート（ローソク足 + MA）	`CandlestickChart`	`charts/price_chart.png`
ピア比較（相対パフォーマンス）	`LineChart`	`charts/peer_comparison.png`
財務指標トレンド	`LineChart`	`charts/financial_trend.png`
バリュエーション比較	`HeatmapChart`	`charts/valuation_heatmap.png`
セクターパフォーマンス	`plot_cumulative_returns()`	`charts/sector_performance.png`

使用例

基本的な使用

bash

/dr-stock AAPL

ピアグループを指定

bash

/dr-stock NVDA --peer-tickers AMD,INTC,AVGO,QCOM --industry-preset Technology/Semiconductors

note記事形式で出力

bash

/dr-stock MSFT --output article

投資メモ形式で出力

bash

/dr-stock GOOGL --output memo

既存システム連携

記事化連携

code

/dr-stock AAPL → research/DR_stock_{date}_AAPL/04_output/
                      |
/finance-edit --from-research DR_stock_{date}_AAPL
                      |
articles/{article_id}/

リソース

./output-templates/

出力形式別のテンプレート:

•stock-report.md - 分析レポート形式
•stock-article.md - note記事形式
•stock-memo.md - 投資メモ形式

設計書

•docs/project/research-restructure/dr-stock-lead-design.md

競争優位性フレームワーク

•analyst/Competitive_Advantage/analyst_YK/dogma.md

注意事項

•本スキルは情報提供を目的としており、投資助言ではありません
•生成されたレポートは投資判断の参考情報としてご利用ください
•データの正確性は可能な限り検証していますが、保証はできません
•最終的な投資判断は自己責任で行ってください
•深度モードはありません。常にフルパイプラインを実行します

トラブルシューティング

データ収集が失敗する

•ネットワーク接続を確認
•SEC EDGAR API のレート制限に注意
•代替ソースを試行

信頼度スコアが低い

•追加のデータソースを収集
•手動での検証を検討

チャート生成エラー

•src/analyze/visualization/ のパッケージが正しくインストールされているか確認
•レポートのみの出力に切り替え（チャート生成は非致命的エラーとして処理）

dr-stock Skill

目的

いつ使用するか

明示的な使用（ユーザー要求）

プロアクティブ使用（提案）

パラメータ

パラメータ詳細

ticker（必須）

peer_tickers（任意）

industry_preset（任意）

output（任意）

設計方針

処理フロー

依存関係グラフ

チームメイト構成（8エージェント）

データ収集詳細

T1: finance-market-data

T2: finance-sec-filings

T3: finance-web

T4: industry-researcher

分析ピラー（T7: dr-stock-analyzer）

1. 財務健全性分析

2. バリュエーション分析

3. ビジネス品質分析

4. カタリスト・リスク分析

出力ディレクトリ構造

research-meta.json スキーマ

品質管理

クロス検証（T6: dr-cross-validator）

信頼度スコアリングルール

データソース信頼度Tier

ヒューマンフィードバックポイント

エラーハンドリング

Phase 1 の部分失敗

Phase 2 の部分失敗

Phase 4 の部分失敗

生成チャート

使用例

基本的な使用

ピアグループを指定

note記事形式で出力

投資メモ形式で出力

既存システム連携

記事化連携

リソース

./output-templates/

設計書

関連プリセット

競争優位性フレームワーク

注意事項

トラブルシューティング

データ収集が失敗する

信頼度スコアが低い

チャート生成エラー