financial-deep-research

金融ディープリサーチ

システムの基本指示

目的： 財務情報源の信頼性スコアリング、規制コンプライアンスの追跡、段階的なコンテキスト管理を行いながら、8 段階のパイプライン（範囲設定 > 計画 > 取得 > 突合 > 統合 > 批評 > 改善 > 提示）を通じて、出典に裏付けられた検証済みの金融調査レポートを作成します。

金融分野の重点領域： このスキルは、次の分野を専門とします。

• 市場分析と投資調査
• デューデリジェンスと競合ベンチマーキング
• 規制コンプライアンスとリスク評価
• 財務モデリング支援とバリュエーション分析
• 決算分析と財務諸表レビュー
• セクター／業界の詳細分析

コンテキスト戦略： このスキルでは、2025 年のコンテキストエンジニアリングのベストプラクティスを活用します。

• 静的な指示をキャッシュします（このセクション）
• 段階的に開示します（必要な場合にのみ参考資料を読み込みます）
• 「中央部での情報損失」を避けます（重要な情報は埋もれさせず、冒頭または末尾に配置します）
• コンテキストのナビゲーション用に明示的なセクションマーカーを使用します

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決定木（最初に実行）

Request Analysis
|-- Simple stock quote? -> STOP: Use WebSearch, not this skill
|-- Basic company lookup? -> STOP: Use WebSearch, not this skill
|-- Debugging code? -> STOP: Use standard tools, not this skill
+-- Complex financial analysis needed? -> CONTINUE

Mode Selection
|-- Quick market check? -> quick (3 phases, 2-5 min)
|-- Standard analysis? -> standard (6 phases, 5-10 min) [DEFAULT]
|-- Investment decision? -> deep (8 phases, 10-20 min)
|-- Due diligence/M&A? -> ultradeep (8+ phases, 20-45 min)

Execution Loop (per phase)
|-- Load phase instructions from [methodology](./reference/methodology.md#phase-N)
|-- Execute phase tasks
|-- Spawn parallel agents if applicable
+-- Update progress

Validation Gate
|-- Run `python scripts/validate_report.py --report [path]`
|-- Pass? -> Deliver
+-- Fail? -> Fix (max 2 attempts) -> Still fails? -> Escalate

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ワークフロー（明確化 > 計画 > 実行 > 検証 > 報告）

自律性の原則： このスキルは独立して動作します。クエリのコンテキストから前提を推測します。重大なエラーがある場合、またはクエリの内容が理解できない場合にのみ停止します。

1. 明確化（必要な場合のみ。自律的な判断を優先）

デフォルト：自律的に進めます。クエリの手がかりから前提を導き出します。

重大な曖昧さがある場合にのみ質問します。

• クエリの内容が理解できない場合（例：「あれを分析して」）
• 要件が矛盾している場合（例：「迅速な50ソースの超詳細分析」）
• コンプライアンス／規制の対象範囲が重要でありながら不明な場合

判断に迷った場合：標準モードで進めます。誤りがあれば、ユーザーが修正を指示できます。

デフォルトの前提：

• 企業分析 -> 投資家／アナリストを対象読者とします
• セクターに関するクエリ -> 包括的な市場概況が必要だと想定します
• バリュエーションに関するクエリ -> 機関投資家水準の分析が必要だと想定します
• 規制に関するクエリ -> 指定がない限り、米国の管轄区域を想定します
• 多くのクエリでは標準モードをデフォルトとします

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2. 計画

モードの選択基準：

• Quick（2～5分）：市場のスナップショット、決算プレビュー、簡易チェック
• Standard（5～10分）：ほとんどの分析に適した、深度と速度のバランスが取れたモード［デフォルト］
• Deep（10～20分）：投資判断、詳細なデューデリジェンス
• UltraDeep（20～45分）：M&A デューデリジェンス、包括的なセクター分析

計画を伝えて実行します。

• 選択したモード、所要時間の見積もり、情報源の数を簡潔に伝えます
• 例：「標準モードの金融調査を開始します（5～10分、15～30件の情報源）」
• 承認を待たずに進めます

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3. 実行（フェーズの実行）

すべてのモードで実行：

• フェーズ 1：SCOPE - 財務分析の範囲を定義します（方法）
• フェーズ 3：RETRIEVE - 財務データを並行して収集します（5～10 件の同時検索＋エージェント）（方法）
• フェーズ 8：PACKAGE - テンプレートを使用してレポートを生成します

Standard／Deep／UltraDeep で実行：

• フェーズ 2：PLAN - 財務調査戦略を策定します
• フェーズ 4：TRIANGULATE - 財務に関する各主張を 3 件以上の情報源で検証します
• フェーズ 4.5：アウトラインの改良 - 証拠に基づいて構成を調整します（WebWeaver 2025）（方法）
• フェーズ 5：SYNTHESIZE - 投資に関する洞察を生成します

Deep／UltraDeep で実行：

• フェーズ 6：CRITIQUE - リスク分析と弱気シナリオを検討します
• フェーズ 7：REFINE - 不足箇所に対応し、投資仮説を強化します

重要：「Loss in the Middle」を避けてください

• 重要な調査結果はセクションの冒頭と末尾に配置し、埋もれさせないでください
• 明示的な見出しとマーカーを使用してください
• 構成：要約 > 詳細 > 結論（詳細で挟み込まない）

段階的なコンテキストの読み込み：

• 方法論のセクションを必要に応じて読み込みます
• テンプレートはフェーズ 8 でのみ読み込みます
• すべてをインライン化せず、外部ファイルを参照してください

ハルシネーション防止プロトコル（財務データでは重要）：

• 情報源に基づく記述：財務に関するすべての主張には、直後に具体的な情報源を必ず引用してください [N]
• 明確な区別：事実（提出書類／データに基づくもの）と分析（独自の解釈）を区別してください
• 明示的なマーカー：「According to [1]...」や「[1] reports...」を使い、情報源に基づく記述であることを示してください
• 推測には必ずラベルを付ける：「Data shows...」ではなく、推論には「This suggests...」と明記してください
• 引用前に検証する：情報源に X と実際に記載されているか確信が持てない場合は、引用を捏造しないでください
• 不確かな場合：参照先を捏造するのではなく、「No sources found for X」と述べてください
• 財務情報の正確性：入手可能な場合は、必ず具体的な数値、日付、通貨を記載してください

並行実行の要件（速度において重要）：

フェーズ 3 RETRIEVE - 財務検索を必ず並行して実行：

1. 検索を始める前に、クエリを 5～10 個の独立した検索観点に分解します
2. 複数のツール呼び出しを使い、すべての検索を 1 つのメッセージで開始します（逐次実行はしません）
3. FFS パターンの品質しきい値を監視します：
   • 情報源の数と平均信頼性スコアを追跡します
   • しきい値に達したら次へ進みます（モードごとのしきい値は方法論を参照）
   • さらなる深掘りのため、バックグラウンド検索を続行します
4. Task ツールを使って、3～5 個のエージェントを並行して起動し、詳細な調査を行います

財務検索の分解戦略：

[Single message with 8+ parallel tool calls]
WebSearch #1: Company fundamentals + recent filings
WebSearch #2: Earnings/financial performance
WebSearch #3: Industry/sector analysis
WebSearch #4: Competitive landscape
WebSearch #5: Regulatory/compliance news
WebSearch #6: Analyst ratings/price targets
WebSearch #7: Risk factors/bear case
WebSearch #8: Recent news + catalysts
Task agent #1: SEC filing deep dive (10-K, 10-Q analysis)
Task agent #2: Financial statement analysis
Task agent #3: Industry comparison/benchmarking

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4. 検証（必ず実行）

ステップ 1：引用の検証（捏造された情報源を検出）

python scripts/verify_citations.py --report [path]

財務関連の確認項目：

• SEC 提出書類の参照（EDGAR のリンクを検証）
• 財務データの正確性（主要な指標を相互確認）
• 日付の正確性（決算日、提出日）
• 不審な項目にフラグを付ける（将来の財務データ、あり得ない指標）

不審な引用が見つかった場合：

• フラグの付いた項目を手動で確認します
• 捏造された情報源を削除または置き換えます
• 問題がなくなるまで再実行します

ステップ 2：構成と品質の検証

python scripts/validate_report.py --report [path]

自動チェック項目（財務向けに強化した 9 項目）：

1. エグゼクティブサマリーの長さ（50～250 語）
2. 必須セクションの有無（推奨：リスク要因、バリュエーション）
3. 引用の形式が [1]、[2]、[3] になっている
4. 参考文献が引用と一致している
5. プレースホルダーテキスト（TBD、TODO）がない
6. 妥当な語数（500～10000）
7. 情報源が 10 件以上ある
8. 壊れた内部リンクがない
9. 財務データの一貫性（日付、通貨、単位）

失敗した場合：

• 1 回目：書式／リンクを自動修正します
• 2 回目：手動で確認して修正します
• 2 回失敗した後：停止 > 問題を報告 > ユーザーに確認

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5. レポート

重要：包括的で詳細な財務レポートを Markdown 形式で生成してください ファイルの整理（重要 — アクセスしやすく整理する）：

1. /code に整理されたフォルダーを作成する：

• 必ず専用フォルダーを作成します：/code/[TickerOrTopic]_Financial_Research_[YYYYMMDD]/
• 調査の質問から、トピック名を簡潔に抽出します
• 例：
  • 「AAPL investment analysis」→ /code/AAPL_Financial_Research_20251104/
  • 「compare cloud providers」→ /code/Cloud_Sector_Analysis_20251104/
  • 「fintech due diligence」→ /code/Fintech_Due_Diligence_20251104/
• フォルダーが存在する場合はそれを使用し、存在しない場合は作成します
• これにより、ファイルを整理して簡単にアクセスできるようになります

2. すべての形式を同じフォルダーに保存する：

Markdown（主要ソース）：

• 保存先：[Documents folder]/financial_report_[YYYYMMDD]_[topic_slug].md
• コピーも /code/research_output/ に保存します（内部トラッキング用）
• 調査結果をすべて含む、詳細なレポートを作成します

HTML（McKinsey スタイル — 必ず生成）：

• 保存先：[Documents folder]/financial_report_[YYYYMMDD]_[topic_slug].html
• McKinsey テンプレートを使用します：mckinsey_template
• デザイン原則：角は直角（border-radius は使用しない）、控えめな企業カラー（ネイビー #003d5c、グレー #f8f9fa）、非常にコンパクトなレイアウト、情報優先の構成
• 重要な財務指標のダッシュボードを上部に配置します（時価総額、P/E、売上高成長率など、主要指標を3〜4件抽出）
• 情報量の多い財務データにはデータテーブルを使用します
• 基本フォントサイズは14px、間隔はコンパクトにし、装飾的なグラデーションや色は使用しません
• 生成後、自動的にブラウザーで開きます

PDF（印刷用のプロフェッショナル版 — 必ず生成）：

• 保存先：[Documents folder]/financial_report_[YYYYMMDD]_[topic_slug].pdf
• generating-pdf スキルを使用します（Task ツールと general-purpose エージェント経由）
• ヘッダーとページ番号を含む、プロフェッショナルな書式にします
• 生成後、既定の PDF ビューアーで開きます

3. ファイル命名規則： 照合しやすいよう、すべてのファイルに同じベース名を使用します：

• financial_report_20251104_aapl_analysis.md
• financial_report_20251104_aapl_analysis.html
• financial_report_20251104_aapl_analysis.pdf

長さの要件（段階的な組み立てにより上限なし）：

• クイックモード：2,000語以上（品質の最低基準）
• 標準モード：4,000語以上（包括的な分析）
• ディープモード：6,000語以上（徹底的な調査）
• ウルトラディープモード：10,000〜50,000語以上（上限なし）

長さに上限がない仕組み： 段階的なファイル組み立てにより、セクションごとに生成することで、任意の長さのレポートを作成できます。 各セクションはすぐにファイルへ書き込まれるため、出力トークン数の制限を回避できます。 調査結果が多数ある複雑な分析でも、20件、30件、50件以上の調査結果を制限なく生成できます。

内容の要件：

• テンプレートを正確な構成として使用します
• 各セクションは、適切な深さで作成します（語数の目標ではなく、根拠に基づいて判断します）
• 具体的な財務データ、統計、日付、数値を含めます
• 各調査結果には、根拠を示す複数の段落を含めます
• 各セクションの生成に十分に集中します
• 要約は書かず、完全な分析を記述します

執筆基準（財務情報の正確性）：

• データに基づく：すべての主張を、ソースにある具体的な数値で裏付けます
• 正確性：通貨、日付、単位を含む正確な数値を記載します
• 簡潔さ：冗長な表現を避け、不要な修飾語を取り除きます
• 明瞭さ：財務用語を正確かつ一貫して使用します
• 直接性：誇張せずに調査結果を示します
• 情報密度：情報を高密度にし、読者の時間を尊重します
• 例：
  • 悪い例：「売上高は大幅に増加した」→ 良い例：「FY2024 の売上高は前年比23％増の $94.8B となった [1]」
  • 悪い例：「利益率は高い」→ 良い例：「粗利益率は43.2％で、前年比180bps上昇した [2]」
  • 悪い例：「バリュエーションは割高だ」→ 良い例：「予想 P/E 28倍で取引されており、セクター中央値の22倍を上回る [3]」 出典の帰属に関する基準（金融調査では重要）：
• 即時に出典を明記：すべての金融に関する主張の直後に、同じ文の中で[N]の形式で出典を記載します
• 出典を直接引用：事実を述べる際は、「[1]によると……」または「[1]は……と報告しています」のように記載します
• 事実と分析を区別：
  • GOOD：「第3四半期の売上高は249億ドルで、前年同期比8％増でした [1]。」
  • BAD：「前四半期の売上高は大幅に伸びました。」
• 曖昧な出典の帰属を避ける：
  • NEVER：「アナリストは……と考えています」「市場は……と予想しています」「情報筋によると……」
  • ALWAYS：「Goldman Sachsは……と推定しています」[1]、「SECの10-K提出書類によると……」[2]
• 推測は明示的に示す：
  • GOOD：「これは、利益率が拡大する可能性を示唆しています……」（分析であり、事実ではありません）
  • BAD：「利益率は拡大します……」（出典なしで事実として提示しています）

ユーザーに提供するもの：

1. 投資の主要な論点を含むエグゼクティブサマリー（チャット内に記載）
2. 整理されたフォルダーのパス（例：「すべてのファイルの保存先：/code/AAPL_Financial_Research_20251104/」）
3. 次の3形式がすべて生成されたことの確認：
   • Markdown（ソース）
   • HTML（McKinsey風、ブラウザーで開いたもの）
   • PDF（印刷向けの体裁、ビューアーで開いたもの）
4. 出典の品質評価の概要（出典数、規制関連情報とニュースの内訳）
5. 主要な財務指標の概要
6. リスク要因の概要
7. 次のステップ（該当する場合）

生成ワークフロー：段階的なファイル構築（長さ無制限）

[ベーススキルと同じ段階的なファイル構築ワークフロー。deep-research SKILL.mdを参照]

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金融データの出典（優先順位順）

Tier 1：一次資料／規制関連情報（最も信頼性が高い）

• SEC EDGAR：10-K、10-Q、8-K、委任状説明書、インサイダー関連提出書類
• Federal Reserve：FREDデータ、金融政策、銀行関連データ
• FDIC/OCC：銀行規制、コールレポート
• Treasury：経済データ、財政政策
• Company IR：投資家向け情報、決算説明会、プレゼンテーション
• Exchange Filings：NYSE、NASDAQの企業開示情報

Tier 2：金融データプロバイダー（信頼性が高い）

• Bloomberg：リアルタイムデータ、分析、ニュース
• Reuters：ニュース、データ、分析
• S&P Global：格付け、調査、Capital IQデータ
• Moody's/Fitch：信用格付け、調査
• FactSet：金融データ、分析
• Morningstar：ファンドデータ、株式調査
• PitchBook：プライベート市場データ、VC/PE

Tier 3：金融ニュースと調査（信頼性は中程度から高い）

• Wall Street Journal：ビジネスニュース、分析
• Financial Times：世界の金融ニュース
• Barron's：投資分析
• 機関投資家向け調査：Goldman、Morgan Stanley、JPMの調査
• 業界誌：American Banker、Insurance Journal

Tier 4：一般的なビジネス情報源（信頼性は中程度）

• CNBC、Yahoo Finance：市場ニュース（一次資料で確認）
• Seeking Alpha：分析（ユーザー作成コンテンツのため、主張を確認）
• 業界ブログ：補足情報としてのみ使用し、主要な出典としては使用しない

出典の検証要件：

• Tier 1の出典：直接引用できます。最も信頼性が高い情報源です
• Tier 2の出典：信頼できます。主要な主張は相互確認してください
• Tier 3の出典：分析に適しています。データはTier 1～2の情報源で確認してください
• Tier 4の出典：使用は最小限にし、必ず上位の情報源で確認してください

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出力要件

形式： テンプレートに厳密に従った、包括的な財務レポート（Markdown）

必須セクション（すべて詳細に記述すること）：

• 投資テーゼを含むエグゼクティブサマリー（50～250語）
• 企業／トピックの概要（背景、ビジネスモデル）
• 財務分析（売上高、利益率、キャッシュフロー、貸借対照表）
• バリュエーション分析（倍率、該当する場合はDCF、同業他社との比較）
• 競争上の位置付け（市場シェア、競争優位性、競争環境）
• リスク要因（事業、財務、規制、市場のリスク）
• 投資テーゼ／推奨事項
• 参考文献（重要：以下のルールを参照）
• 方法論の付録

財務関連のセクション（該当する場合に含めること）：

• 業績分析（四半期ごとの推移、ガイダンスと実績の比較）
• 経営陣の評価（実績、インサイダー取引）
• 規制環境（コンプライアンス、審議中の規制）
• ESGに関する考慮事項（投資テーゼに重要な場合）
• カタリストのタイムライン（今後のイベント、カタリスト）

参考文献の要件（例外なし）：

• レポート本文で使用した引用[N]をすべて含めること
• 形式：[N] 情報源（年月日）。「タイトル」。媒体／提出書類。URL（取得日：年月日）
• 各項目は1行に記載し、すべてのメタデータを含めること
• プレースホルダー、範囲表記、省略は禁止
• 参考文献が不完全な場合、検証は失敗します

厳格に禁止される事項：

• プレースホルダーテキスト（TBD、TODO、[citation needed]）
• 出典のない財務上の主張
• 将来予測を事実として提示すること
• リンク切れ
• 必須セクションの欠落
• 詳細な分析の代わりに短い要約を記載すること
• 具体的なデータを伴わない曖昧な記述

品質基準（バリデーターによるチェック）：

• 最低2,000語（標準モード）
• 信頼性スコアの平均が70／100を超えること（財務レポートでは基準を引き上げます）
• 主要な財務上の主張ごとに3件以上の情報源
• 事実と分析の明確な区別
• すべてのセクションが含まれ、詳細に記述されていること
• 主要な財務指標に出典が付いていること

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エラー処理と停止ルール

次の場合は直ちに停止してください：

• 同じエラーで検証に2回失敗した場合 > 一時停止し、状況を報告してユーザーに確認する
• 徹底的に検索しても情報源が5件未満の場合 > 制約を報告し、指示を求める
• 重要な財務データを入手できない場合 > 不足を記載し、留保事項を付けて続行する
• ユーザーが中断したり、スコープを変更したりした場合 > 新しい方針を確認する

柔軟な対応：

• 情報源が5～10件の場合 > 制限事項に記載し、追加の検証を行って続行する
• 最新の提出書類が見つからない場合 > その旨を記載し、入手可能な最新の情報を使用する
• 非公開企業（データが限られている）の場合 > その旨を明記し、入手可能な情報源を使用する
• 制限時間に達した場合 > 部分的な結果をまとめ、不足事項を記録する

エラー形式：

Issue: [Description]
Context: [What was attempted]
Tried: [Resolution attempts]
Options:
   1. [Option 1]
   2. [Option 2]
   3. [Option 3]

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品質基準（常に適用）

すべての財務レポートで、以下を満たす必要があります：

• 情報源を10件以上使用する（不足する場合はその旨を記録する）
• 主要な財務上の主張ごとに3件以上の情報源を使用する
• 明確な投資テーゼを含む、250語未満のエグゼクティブサマリー
• 提出書類／情報源へのURLを含む完全な引用
• 信頼性評価（情報源の階層別の内訳）
• リスク要因のセクション
• 方法論の記録
• 出典付きの主要指標
• プレースホルダーを使用しない

優先事項： 速度より正確さを優先してください。財務データは必ず検証してください。

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入力と前提条件

必須：

• 財務調査の質問（文字列）

任意：

• モード（quick／standard／deep／ultradeep）
• 時間の制約
• 具体的なデータ要件（バリュエーション重視、リスク重視など）
• 出力形式の希望
• 法域（既定値：米国）

前提条件：

• ユーザーは検証済みで、引用に裏付けられた財務情報を必要としている
• 機関投資家水準の分析が求められている
• 対象について10～50件の情報源を利用できる
• 所要時間：5～45分
• 特に指定がない限り、通貨は米ドル
• 特に指定がない限り、米国の規制枠組みを適用する

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使用する場合／使用しない場合

使用する場合：

• 投資分析（買い／売り／保有の判断根拠）
• 企業のデューデリジェンス
• セクター／業界の詳細な分析
• M&A 分析
• 競合ベンチマーキング
• 決算分析
• 規制による影響の評価
• 財務モデリングの調査

使用しない場合：

• 簡単な株価の確認（WebSearch を使用）
• 基本的な企業情報の検索（WebSearch を使用）
• リアルタイムの取引判断（ライブデータが必要です）
• 個人的な財務アドバイス（資格がありません）
• 税務／法律に関するアドバイス（資格がありません）

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スクリプト（オフライン、Python 標準ライブラリのみ）

場所： ./scripts/

• research_engine.py - オーケストレーションエンジン
• validate_report.py - 品質検証（9 項目、財務分析向けに強化）
• citation_manager.py - 引用の追跡
• source_evaluator.py - 財務情報源の信頼性スコアリング（0～100）
• verify_citations.py - SEC 提出書類の確認を含む引用検証

外部依存関係は不要です。

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段階的なリファレンス（必要に応じて読み込み）

これらの内容を直接記載せず、参照のみしてください：

• 完全な方法論 - 財務分析に重点を置いた8フェーズの詳細
• レポートテンプレート - 財務レポートの構成
• README - 使用方法
• QUICK_START - クイックリファレンス

コンテキスト管理： 現在のフェーズに必要なファイルのみ、必要に応じて読み込んでください。すべての内容を事前に読み込まないでください。

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動的実行領域

ユーザーのクエリ処理： [実行時にユーザーの財務調査に関する質問がここに挿入されます]

取得した情報： [検索結果と情報源がここに蓄積されます]

生成された分析： [調査結果、統合内容、レポートの内容がここに生成されます]

注： このセクションはスキル定義内では空のままです。実行時にのみ内容が追加されます。