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market-research

銘柄・業界・マーケット・ビジネスモデルの深掘りリサーチ。Grok API (X/Web検索) と yfinance を統合して多角的な分析レポートを生成する。

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개요

銘柄・業界・マーケット・ビジネスモデルの深掘りリサーチ。Grok API (X/Web検索) と yfinance を統合して多角的な分析レポートを生成する。

설치 명령

npx skills add https://github.com/okikusan-public/stock_skills --skill market-research

이 명령을 Claude Code에 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

출처

okikusan-public/stock_skills

스타124

포크46

업데이트2026년 3월 22일 04:17

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2 개 파일

SKILL.md

readonly

name	market-research
description	銘柄・業界・マーケット・ビジネスモデルの深掘りリサーチ。Grok API (X/Web検索) と yfinance を統合して多角的な分析レポートを生成する。
argument-hint	[stock\|industry\|market\|business] [対象] 例: stock 7203.T, industry 半導体, market 日経平均, business 7751.T
allowed-tools	Bash(python3 *)

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

Layer 1 (yfinance): 常に利用可能（ファンダメンタルズ・株価データ）
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:

状態	表示
正常	✅ 正常
未設定	🔑 未設定 — XAI_API_KEY を設定すると利用可能
認証エラー	❌ 認証エラー (401) — XAI_API_KEY を確認してください
レート制限	⚠️ レート制限 (429) — しばらく待ってから再試行
タイムアウト	⏱️ タイムアウト — ネットワーク接続を確認
その他のエラー	❌ エラー — 詳細は stderr を確認

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

前提知識統合ルール (KIK-466)

get_context.py の出力に以下がある場合、リサーチ結果と統合して回答する:

保有銘柄との関連: リサーチ対象セクターにPF保有銘柄がある場合、「保有中の7203.Tに影響あり → ヘルスチェック推奨」
過去リサーチ（SUPERSEDES）: 同一対象の前回リサーチと比較。「前回（2週間前）: センチメント中立 → 今回: やや強気」
投資メモ: 対象銘柄の懸念・テーゼがあれば、リサーチ結果と照合して更新の示唆
ウォッチリスト: リサーチ対象がウォッチ中なら「監視中銘柄 → 買い時判断材料」と文脈を付加

分析結論の記録促し

stock/business/industry リサーチで銘柄への見解・テーゼ性のある結論を含む回答をした場合:

💡 この分析はまだ投資メモとして記録されていません。テーゼ/懸念として記録しますか？

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출처

okikusan-public

okikusan-public/stock_skills

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유용한 대상SOC

재무 및 투자 분석가비즈니스 및 금융 운영직13-2051L4

name	market-research
description	銘柄・業界・マーケット・ビジネスモデルの深掘りリサーチ。Grok API (X/Web検索) と yfinance を統合して多角的な分析レポートを生成する。
argument-hint	[stock\|industry\|market\|business] [対象] 例: stock 7203.T, industry 半導体, market 日経平均, business 7751.T
allowed-tools	Bash(python3 *)

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

Layer 1 (yfinance): 常に利用可能（ファンダメンタルズ・株価データ）
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:

状態	表示
正常	✅ 正常
未設定	🔑 未設定 — XAI_API_KEY を設定すると利用可能
認証エラー	❌ 認証エラー (401) — XAI_API_KEY を確認してください
レート制限	⚠️ レート制限 (429) — しばらく待ってから再試行
タイムアウト	⏱️ タイムアウト — ネットワーク接続を確認
その他のエラー	❌ エラー — 詳細は stderr を確認

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

前提知識統合ルール (KIK-466)

get_context.py の出力に以下がある場合、リサーチ結果と統合して回答する:

保有銘柄との関連: リサーチ対象セクターにPF保有銘柄がある場合、「保有中の7203.Tに影響あり → ヘルスチェック推奨」
過去リサーチ（SUPERSEDES）: 同一対象の前回リサーチと比較。「前回（2週間前）: センチメント中立 → 今回: やや強気」
投資メモ: 対象銘柄の懸念・テーゼがあれば、リサーチ結果と照合して更新の示唆
ウォッチリスト: リサーチ対象がウォッチ中なら「監視中銘柄 → 買い時判断材料」と文脈を付加

分析結論の記録促し

stock/business/industry リサーチで銘柄への見解・テーゼ性のある結論を含む回答をした場合:

💡 この分析はまだ投資メモとして記録されていません。テーゼ/懸念として記録しますか？