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Investment Memo Craft

目的

投資調査を、意思決定に役立つCodex調査レポートへと仕上げます。基盤となる調査スキルのデータ規律は保ちつつ、具体的な事業の仕組み、鋭い逆張りの思考、明示的な機会費用、行動の判断基準、落ち着いたMarkdownの書式によって、投資家が使いやすい出力にします。

これは、執筆と判断を補助するためのオーバーレイとして使用してください。財務データのルール、一次情報の確認、バリュエーションツール、レポート監査ツールに代わるものではありません。

長文のAI Berkshire出力では、特に指定がない限り、成果物のタイトルには「調査レポート」を使用してください。「投資メモ」を使用するのは、ユーザーがメモ形式を明示的に求めた場合に限ります。

これは、簡単にインストールできるようcodex-skills/に置かれた、Codex専用の手書きスキルです。このワークフローをClaude Codeにも採用する意図がない限り、同名のskills/investment-memo-craft.mdソースは追加しないでください。

基本的なワークフロー

1. 背景から始め、最終判断は根拠を示した後に提示します。

   • 最初の画面で、調査日、株価、時価総額、バリュエーション、簡潔な投資仮説を示します。
   • ユーザーがエグゼクティブメモを明示的に求めていない限り、冒頭で買い・保有・売却の一覧表を全面的に提示しないでください。
   • 詳細な推奨、投資家ごとの行動、価格帯は、事業の質、リスク、バリュエーションを論じた後、終盤に置きます。
   • 「良い事業」と「この価格で良い投資」を区別します。

2. 企業理念より先に、事業の全体像を組み立てます。

   • 収益構成、セグメント別の経済性、ユニットを左右する要因、過去3～5年の推移を早い段階で含めます。
   • 資産集約型の事業では、競争優位の説明に役立つ主要資産を個別に示します。
   • 価格設定の仕組み、顧客の囲い込み、コスト構造、再投資の必要性を説明します。

3. 事業の本質を、記憶に残る一文にまとめます。

   • 誰が、なぜ支払い、何が希少で、何が繰り返されるのかを説明する一文を優先します。
   • 「業界リーダー」などの一般的なラベルは、リーダーシップを持続させる仕組みを後に続けて説明しない限り避けます。

4. 競争優位を反証可能な形で示します。

   • ブランド／価格決定力、スイッチングコスト、ネットワーク効果、規模、コスト優位、規制、資源の希少性、テクノロジーなど、要因ごとに競争優位を採点するか、表にまとめます。
   • 過去5年間で競争優位が強まったか、弱まったかを説明します。
   • たとえ答えが「競合ではなく、規制／天候／支払価格が脅威」であっても、何が競争優位を損なう可能性があるかを問いかけます。

5. 逆方向からも本格的に考えます。

   • 失敗に至る道筋を、確率、影響、観察可能な指標とともに示します。
   • 賢明な空売り投資家や投資を見送る人が実際に使うような言葉で、最も説得力のある弱気シナリオを書きます。
   • 最も起こりやすい分析上の誤りを明示します。

6. 資本配分を通じて経営陣を評価します。

   • 漠然とした称賛ではなく、買収、事業売却、自社株買い、配当、レバレッジ、再投資、戦略転換の実績で評価します。
   • インセンティブを検討します。インサイダー保有、支配株主の行動、報酬、関連当事者取引、株主還元方針を確認します。
   • その事業が特定の人物に依存するのか、仕組みに支えられているのかを問いかけます。

7. 業界トレンドを企業の価値獲得につなげます。

   • 文明レベルのトレンドと、投資対象となる企業レベルの経済性を区別します。
   • バリューチェーンにおける企業の位置と、利益プールを獲得する主体を説明します。
   • 主な成長要因がTAMの拡大、価格設定、稼働率、資本集約度のいずれなのかを特定します。

8. バリュエーションを行動につなげます。

   • 現在の倍率、逆算DCFの考え方、シナリオ別バリュエーション、過去との比較、関連する場合は同業他社との比較を示します。
   • 重要な場合は、期待リターンに配当や資本還元を含めます。
   • 価格帯、買い増しのシグナル、縮小／売却のシグナル、投資仮説が変わる条件を示します。

9. 最後に意思決定メモをまとめます。

   • 事業の質、競争優位、経営陣、リスク、トレンド、バリュエーションごとの要約表を含めます。
   • 現金を持たない投資家と、すでに保有している投資家に、それぞれ異なる助言を示します。
   • 長文の調査レポートでは、行動一覧表を冒頭ではなくここに置きます。
   • AI分析の確信度と、実際の投資判断における確実性を区別して締めくくります。

スタイル基準

• 形容詞よりも、具体的な数値や仕組みを優先します。
• 認知負荷を減らせる場合は、資産、セグメント、失敗に至る道筋、経営判断、シナリオ別バリュエーション、行動価格帯に表を使います。
• 投資家向けの明快な文章で書きます。優れたメモは一読で理解でき、1か月後にも役立つものです。
• 記憶に残る表現は活用しますが、表現が根拠を上回らないようにします。
• 価格や推奨を変える出来事を具体的に示さず、「様子見」などの曖昧な表現に逃げないでください。

レイアウト基準

長文の調査レポートでは、落ち着いた段階的なレイアウトを優先してください。

• シンプルなタイトルを使用します：公司名（ticker）研究报告。ユーザーがそのような位置づけを求めない限り、タイトルに「四大师综合」や「投资备忘录」を加えないでください。
• レポートには日付入りのファイル名を使用します：公司名研究报告-YYYYMMDD.md。
• 調査日、株価、時価総額、主要な倍率、1文の投資テーゼを含む簡潔なメタデータブロックから始めます。
• 主要なセクションの間に水平線を入れます。
• 読みやすいように、たとえば「第一步：核心数据总览」「第二步：生意本质分析」「第八步：最终决策与行动清单」のような中国語のステップ見出しを使用します。
• セクションタイトルは短く具体的にします。文書が技術的なものでない限り、「2.3.1」のような細かい番号付けは避けてください。
• マスタースタイルの質問には引用ブロックを使い、太字のインライン段落は使わないでください。
• GitHub Markdownをタイポグラフィの仕組みとして扱います。見出しレベル、表、引用ブロック、太字を使い、ユーザーがGitHub以外の成果物を明示的に求めない限り、HTML/CSSによるフォント装飾は追加しないでください。
• 太字は読みやすさを助けるために控えめに使います。メタデータのラベル、1文の結論ラベル、重要な語句、合計行／当該企業の行、最新年度の値、シナリオ別目標株価、アクション項目、監査判定などに使用します。
• 通常の事実は標準の太さで記載します。表全体や、重要に見える数字すべてを太字にしないでください。強調しすぎると、長文の調査レポートが読みにくくなります。
• 成長率やリターンの範囲には、明示的に「+」と「-」の符号を付けます。文を読み返さなくても、プラス／マイナスの動きを把握できるようにしてください。
• 企業の情報が豊富、または市場コンセンサスが強い場合は、「AI research bias awareness」の下にチェックリストを置きます。
• 監査やツールの詳細は末尾で簡潔にまとめます。再現用コマンドをユーザーが求めない限り、コマンドラインを記載しないでください。
• 以前のレポートのレイアウトをユーザーが気に入っている場合は、現在の検証基準を満たすデータだけを残しつつ、その読み進めるリズムを保ってください。

レポートの標準構成

AI Berkshireの企業レポートでは、ユーザーから別の指示がない限り、次の順序を使用します。

1. AI研究偏见自觉

   • 情報の豊富さの評価、市場コンセンサスの罠、バイアスのチェックリスト、AIによる調査の限界を記載します。

2. 第一步：核心数据总览

   • セグメント別売上高、主要な事業資産または事業単位、3～5年間の財務推移、複数情報源による検証を示します。

3. 第二步：生意本质分析

   • 事業を1文で定義し、売上高／コスト／顧客／資産寿命／成長要因を整理して、実際の利益を左右する変数を説明します。

4. 第三步：护城河评估

   • 競争優位の源泉を評価し、根拠を説明したうえで、競争優位を損なったり弱めたりする要因を示します。

5. 第四步：逆向思考与风险清单

   • 弱気シナリオを真剣に記述します。失敗に至る経路、発生確率、影響、観察可能な警戒指標を含めます。

6. 第五步：管理层评估

   • 資本配分、ガバナンス、インセンティブ、配当／自社株買い、レバレッジ、事業がシステム主導かどうかを通じて経営陣を評価します。

7. 第六步：行业与文明趋势

   • 大きなトレンドと投資可能な経済性を分けて、企業がどこで価値を獲得するのかを説明します。

8. 第七步：估值与安全边际

   • 現在のバリュエーション、リバースDCFの直感的な説明、シナリオ別の評価、必要に応じた類似企業、明確な株価レンジを示します。

9. 第八步：最终决策与行动清单

   • すべての判断は冒頭ではなく、ここにまとめます。要約表、未保有の投資家への助言、保有者への助言、買い増し／売却の条件、必要に応じてマスタースタイルのコメントを含めます。

10. AI分析置信度 vs 投资确定性

    • データの確信度と投資の確実性を分けて示します。

11. 数据来源与审计记录

    • 主要な情報源と簡潔な監査結果を列挙します。明示的に求められない限り、レポートにはコマンドラインを記載しないでください。

品質基準

優れた調査メモは、読者に推測を強いることなく、次の問いに答える必要があります。

• この企業は具体的に何を、誰に販売し、なぜ継続的に収益を得られるのでしょうか。
• 利益を実際に左右する2～3個の変数は何でしょうか。
• なぜ賢明な人々が購入を拒む可能性があるのでしょうか。
• 何がすでに株価に織り込まれているのでしょうか。
• 配当が関係する場合はそれも含め、強気／基本／弱気シナリオでどの程度のリターンが妥当でしょうか。
• 未保有の投資家はどうすべきでしょうか。
• 保有者はどうすべきでしょうか。
• どのような証拠があれば投資テーゼは誤りだと判断できるでしょうか。

他のスキルとの併用

タスクで最新の企業調査が必要な場合は、まず関連するデータ／調査スキルと、その検証要件を使用してください。その後、このスキルを使って出力をメモとして書き直すか、構成してください。

AI Berkshire の作業では、特に次のスキルを併用してください。

• financial-data：情報源の優先順位と複数の情報源による検証に使用します。
• investment-research：Buffett／Munger／Duan／Li Lu のフレームワークに使用します。
• management-deep-dive：経営陣の質が主な不確実性となる場合に使用します。
• report_audit.py：レポートを公開可能と判断する前に使用します。