深掘りリサーチスキル

$ARGUMENTS を解析してリサーチタイプと対象を判定し、以下のコマンドを実行してください。

実行コマンド

python3 /Users/kikuchihiroyuki/stock-skills/.claude/skills/market-research/scripts/run_research.py <command> <target>

自然言語ルーティング

自然言語→スキル判定は .claude/rules/intent-routing.md を参照。

リサーチタイプ別の出力

stock（銘柄リサーチ）

• 基本情報 + バリュエーション（yfinance）
• 最新ニュース（yfinance）
• Xセンチメント（Grok API）
• 深掘り分析: ニュース・業績材料・アナリスト見解・競合比較（Grok API）

industry（業界リサーチ）

• トレンド・主要プレイヤー・成長ドライバー・リスク・規制動向（Grok API）

market（マーケット概況）

• 値動き・マクロ要因・センチメント・注目イベント・セクターローテーション（Grok API）

business（ビジネスモデル分析）

• 事業概要（何で稼いでいるか）
• 事業セグメント構成（セグメント名・売上比率・概要）
• 収益モデル（ストック型/フロー型/サブスク等）
• 競争優位性（参入障壁・ブランド・技術・moat）
• 重要KPI（投資家が注目すべき指標）
• 成長戦略（中期経営計画・M&A・新規事業）
• ビジネスリスク（構造的リスク・依存度）

API について

Grok API

• XAI_API_KEY 環境変数が設定されている場合のみ Grok API を利用
• 未設定時は yfinance データのみでレポート生成（stock の場合）

2層構成

1. Layer 1 (yfinance): 常に利用可能（ファンダメンタルズ・株価データ）
2. Layer 2 (Grok API): XAI_API_KEY 設定時（X投稿・Web検索による深掘り分析）

• industry / market / business は Layer 2 が必要。未設定時はその旨を表示

APIステータスサマリー（KIK-431）

各レポートの末尾に Grok API の状態を表示する:

出力の補足

スクリプトの出力をそのまま表示した後、Claudeが以下を補足してください:

stock の場合

• ファンダメンタルズデータと Grok リサーチの整合性を確認
• バリュースコアと市場センチメントの乖離があれば指摘
• 投資判断に影響する追加コンテキストがあれば補足

industry の場合

• 日本市場固有の事情を補足（規制環境、参入障壁等）
• 関連する銘柄スクリーニングの提案（/screen-stocks との連携）

market の場合

• ポートフォリオへの影響を推定（/stock-portfolio との連携）
• 類似過去事例があれば言及

business の場合

• セグメント構成と株価バリュエーションの関係を考察
• 収益モデルの持続性（ストック型は安定、フロー型は景気感応度高い等）
• 競争優位性が実際の財務指標（ROE、利益率等）に表れているか確認
• /stock-report の結果と合わせてファンダメンタルズとの整合性を補足

実行例

# 銘柄リサーチ
python3 .../run_research.py stock 7203.T
python3 .../run_research.py stock AAPL

# 業界リサーチ
python3 .../run_research.py industry 半導体
python3 .../run_research.py industry "Electric Vehicles"

# マーケットリサーチ
python3 .../run_research.py market 日経平均
python3 .../run_research.py market "S&P500"

# ビジネスモデル分析
python3 .../run_research.py business 7751.T
python3 .../run_research.py business AAPL