KabuMart銘柄分析ダッシュボード

KabuMartのスクリーンショットを読み取り、yfinanceで定量データを取得し、
WebSearchで定性情報を補完して、初心者にもわかりやすいインタラクティブHTMLダッシュボードを生成する。

対象ユーザー

投資初心者の「ふゆさん」。専門用語はすべて噛み砕いて説明する。
「つまりどういうこと？」という問いを常に意識し、具体例や日常の比喩で伝える。

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実行フロー

ユーザーから画像または銘柄情報が提供されたら、以下を順番に実行する。

Step 1：画像解析（スクショがある場合）

KabuMartのスクリーンショットから以下を正確に読み取る：

• 企業名・銘柄コード（4桁）・業種
• 総合スコアとランク（S, A+, A, B+ など）
• 5軸スコア：成長性、安定性、収益性、余力、新規性（それぞれ数値とランク）
• 予想PER（倍率）
• 株価チャートから直近の株価水準を推定
• ポジティブ要素（全件、原文のまま抽出）
• ネガティブ要素（全件、原文のまま抽出）

スクショがなく銘柄コードのみの場合はこのStepをスキップし、
KabuMartスコアのセクションは「データなし」として空欄にする。

Step 2：yfinanceデータ取得（定量データの確保）

銘柄コードが判明したら、scripts/fetch_yfinance.py を実行して定量データを取得する。

python scripts/fetch_yfinance.py {銘柄コード} --full --pretty

取得できるデータ：

• 株価情報：現在値、52週高値/安値、出来高
• バリュエーション：PER（実績/予想）、PBR、PSR、EV/EBITDA
• ファンダメンタルズ：ROE、ROA、利益率、売上成長率、自己資本比率
• 配当：利回り、配当額、配当性向
• アナリスト情報：目標株価（高/平均/低）、推奨、アナリスト数
• テクニカル指標（--full時）：RSI、ボリンジャーバンド位置、SMA50/200ステータス、リターン
• 変化スコア（--full時）：アクルーアルズ、売上加速度、FCFマージン変化、ROE趨勢
• 推定リターン（--full時）：楽観/ベース/悲観の3シナリオ

yfinanceが使えない場合： pip install yfinance が未実行の場合はエラーJSONが返る。
その場合はStep 2をスキップし、従来通りWebSearchのみで分析を続行する（Graceful degradation）。

データの役割分担：

• yfinance → 定量データ（数字）：PER、PBR、ROE、配当利回り、株価、アナリスト目標株価
• WebSearch → 定性データ（文脈）：ビジネスモデル、成長戦略、競合状況、リスク要因

Step 3：WebSearch調査（定性情報の補完）

yfinanceで取得済みの数字系（PER、株価など）は検索不要。
定性的な情報に集中してWebSearchを実行する。

必須（常に実行）：

"[企業名] ビジネスモデル 収益構造 セグメント"
"[企業名] 決算 業績 最新 2026"
"[企業名] 競合 市場シェア"

推奨（できるだけ実行）：

"[企業名] 成長戦略 中期経営計画"
"[企業名] リスク 課題"

条件付き（yfinanceでデータが取れなかった項目のみ）：

"[企業名] ROE 自己資本比率 財務 配当"
"[銘柄コード] PER 株価"
"[企業名] アナリスト 目標株価"

クエリの詳細パターンは references/search_queries.md を参照。

Step 4：データ構造化

調査結果を以下の構造で整理する（内部処理用、ユーザーには見せない）：

company:       企業名、コード、業種、市場
scores:        KabuMartの5軸スコア + 総合スコア
financials:    PER、PBR、ROE、自己資本比率、配当利回り（yfinance優先、なければWebSearch）
price:         現在株価、52週高値/安値（yfinance）
business:      ビジネスモデル概要、主力事業、収益構造（WebSearch）
segments:      セグメント名、売上比率、利益率（WebSearch）
positives:     ポジティブ要素（KabuMart原文 + WebSearch追加分）
negatives:     ネガティブ要素（KabuMart原文 + WebSearch追加分）
change_score:  変化スコア（yfinance、取得できた場合のみ）
technical:     テクニカル指標（yfinance、取得できた場合のみ）
analyst:       アナリスト情報・推定リターン（yfinance、取得できた場合のみ）
verdict:       強み3つ、懸念3つ、初心者向けまとめ

Step 5：分析JSONの生成・保存・push

HTMLは生成しない。 分析結果は webapp/data/stocks/{コード}.json に保存する。
表示は webapp/frontend/stocks/detail.html が動的に読み込んで行う（1枚で全銘柄に対応）。

保存先： webapp/data/stocks/{銘柄コード}.json（例：402A.json）

JSONの構造（必須フィールド）：

• company：企業名、コード、業種、市場、調査日
• scores：KabuMartスコア（total_score, total_rank, axes）
• financials：PER, ROE, 自己資本比率, バリュエーションテーブル
• price：現在株価, 52週高値/安値
• price_history：株価履歴（[{"date": "YYYY-MM-DD", "close": 1234}, ...]）
• business：catchcopy, paragraphs, tags, segments
• positives / negatives：title, impact, explain, source
• verdict：strengths, risks, summary
• has_yfinance, has_websearch, has_kabumart：データソースフラグ
• links：参考URLリスト

詳細なJSONスキーマは webapp/data/stocks/402A.json を参照（実例）。

生成後に以下を必ず実行する：

1. manifest.jsonを更新（scripts/update_manifest.py を実行）
2. git add + commit + push（Claude が自動実行）

# manifest更新（--file と --url は省略可能・自動補完される）
python scripts/update_manifest.py \
  --code {銘柄コード} \
  --name "{企業名}" \
  --date {YYYY-MM-DD} \
  --rank {ランク}

# git push（必須）
git add webapp/data/stocks/{コード}.json webapp/manifest.json
git commit -m "feat: {企業名}（{コード}）分析データを追加"
git push

データ反映フロー（push直後に反映）：

データ	読み込み元	書き込み
分析JSON（銘柄データ）	GitHub Raw URL	git push
watchlist.json	Render /api/watchlist → GitHub API	git push or Render API → GitHub API
manifest.json	GitHub Raw URL	git push
healthcheck	Render FastAPI（yfinance）	—

• 分析JSON / manifest：git push後にブラウザリロードで即時反映
• watchlist：Render API経由でGitHub APIから直接取得（CDNキャッシュ問題を回避）
• ステータス変更はWebダッシュボード上でもClaudeへの依頼でも可能

pushが完了したら、URLを案内する：
https://kabumart-analyzer.vercel.app/stocks/detail.html?code={コード}

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ダッシュボードの構成（8セクション）

テンプレートを読む前に、各セクションの目的を理解しておく。

1. ヘッダー

• 企業名（銘柄コード）、業種、市場、調査日
• 「ひと言で言うと？」キャッチコピー（初心者がイメージできる一文）
• データソース表示：yfinanceデータの有無を小さくバッジ表示（「📊 yfinance取得済」/「📝 WebSearchのみ」）

2. この会社は何をしている？（ビジネスモデル）

• 左カラム：平易な文章で事業内容を説明（3段落程度）
• 右カラム：事業ごとのハイライトカード
• タグ：BtoB/BtoC、収益モデルの種類、市場特性
• この会社の具体的な製品やサービスが何に使われているかまで踏み込んで書く

3. KabuMartスコア

• 左：総合スコアの円形表示 + ランクバッジ
• 右：レーダーチャート（5軸。Chart.jsで描画）
• 基準ライン（70点）の点線を重ねて表示
• レーダーのラベルにスコア値とランクを含める

4. 主要財務指標（ゲージメーター×3 + バリュエーション表）

• 予想PER：業種平均との比較 ← yfinanceの値を優先
• ROE：目安10%との比較 ← yfinanceの値を優先
• 自己資本比率：目安40%との比較 ← yfinanceの値を優先
• 各ゲージにホバーで「つまりどういうこと？」ツールチップ
• 追加：バリュエーション補足テーブル（yfinanceデータがある場合）
  • PBR、配当利回り、EV/EBITDA、売上成長率を小さなテーブルで表示
  • 各指標に一般的な目安値を併記

5. 変化スコア（yfinanceデータがある場合のみ表示）

• 4つのゲージまたはバー：アクルーアルズ、売上加速度、FCFマージン変化、ROE趨勢（各25点満点）
• 合計スコア（100点満点）と解釈ラベル（📈強い改善 / ↗️改善傾向 / ➡️横ばい / 📉悪化）
• ホバーで「つまりどういうこと？」解説：
  • アクルーアルズ → 「利益がちゃんとキャッシュで裏付けられているか。高いほど"見せかけ"じゃない利益」
  • 売上加速度 → 「売上の伸びが加速しているか。プラスなら勢いが増している」
  • FCFマージン変化 → 「自由に使えるお金の割合が増えているか。企業の"余裕度"の変化」
  • ROE趨勢 → 「株主のお金をどれだけ効率よく増やせているかの変化」
• このセクションの趣旨：KabuMartスコアは"今の状態"、変化スコアは"方向性"。
  両方見ることで「高スコアだけど下り坂」「低スコアだけど改善中」を見分けられる。
• yfinanceデータがない場合はこのセクションをまるごとスキップ

6. テクニカル＆推定リターン（yfinanceデータがある場合のみ表示）

• 左カラム：テクニカルサマリー
  • RSI（売られすぎ/買われすぎの判定付き）
  • SMAステータス（上昇/下降トレンドをアイコンで）
  • ボリンジャーバンド位置
  • リターン一覧（1M / 3M / 6M / 1Y）
• 右カラム：推定リターン3シナリオ
  • 楽観 / ベース / 悲観 の棒グラフまたはカード
  • アナリスト数の表示（少数の場合は信頼度注意のバッジ）
  • アナリスト目標株価 vs 現在株価のかい離率
• ホバーで初心者向け解説：
  • RSI → 「70以上は"買われすぎ"で一旦下がりやすい、30以下は"売られすぎ"で反発しやすい」
  • SMAクロス → 「短期と長期の移動平均が交差するタイミング。ゴールデンクロスは上昇サイン」
• yfinanceデータがない場合はこのセクションをまるごとスキップ

7. ポジティブ / ネガティブ分析

• 左右2カラム（緑カード / 赤カード）
• 各カードに：タイトル、情報源（📌 KabuMart / 📌 WebSearch / 📊 yfinance）、インパクトバッジ、星評価
• 「つまりどういうこと？」解説は常時表示（カード内に埋め込み）
• KabuMartの要素 + WebSearchで追加発見した要素の両方を含める
• yfinanceデータから追加できるポジティブ/ネガティブ要素：
  • PBR < 1.0 → 「資産価値以下で買える（割安の可能性）」をポジティブに追加
  • 配当利回り > 3% → 「高配当銘柄」をポジティブに追加
  • 変化スコア > 60 → 「業績改善トレンド」をポジティブに追加
  • 変化スコア < 30 → 「業績悪化傾向」をネガティブに追加
  • RSI > 70 → 「短期的に買われすぎ」をネガティブに追加
  • デッドクロス → 「テクニカル的に弱い」をネガティブに追加

8. 総合評価

• 強み3つ・懸念3つを左右に並列表示
• 「初心者向けまとめ」ボックス（結論ファーストの平易な文章）
• 変化スコアがある場合：まとめに「今の方向性」（改善中 or 悪化中）を一文追加

9. ウォッチリスト追加ボタン（フッター上部に固定配置）

• ダッシュボード下部に「👀 ウォッチリストに追加」ボタンを表示
• ボタンクリックで以下のテキストをクリップボードにコピー：
  ウォッチリストに追加: {銘柄コード} {企業名} {調査日}
• コピー成功時：ボタンが「✅ コピーしました！Claudeに貼り付けてください」に変化（2秒後に元に戻る）
• JavaScript実装：navigator.clipboard.writeText() を使用
• デザイン：ダークテーマに合わせたアクセントカラー（#4a9eff 系）のボタン、角丸、ホバーで明るく
• このボタンはanalyzerの役割の終点。コピーされたテキストをClaudeに貼り付けると、watchlistスキルが引き継いで保存処理を行う

Step 6（HTML生成後）：ウォッチリスト追加の提案

ダッシュボードを生成・表示した後、Claudeはユーザーに対して以下のように提案する：
「ウォッチリストに追加しますか？ダッシュボードのボタンからコピーするか、ここで『追加して』と伝えてください」

• ユーザーがクリップボードからテキストを貼り付けた場合 → watchlistスキルが処理
• ユーザーが「追加して」「入れといて」等と口頭で伝えた場合 → watchlistスキルが処理
• analyzerは提案するだけで、保存処理には関与しない（役割分離）

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ライティングルール

初心者が「つまりどういうこと？」と迷わないように以下を徹底する。

• 専門用語（PER、ROE、自己資本比率など）は登場するたびに平易な言葉で言い換える
• 「つまり〇〇ってこと」という言い換えを必ず入れる
• 抽象的な業種名だけで終わらせず、具体的に何をしている会社かを伝える
• 友人に分かりやすく教えるような口調で、でも投資判断に必要な情報は漏らさず提供する
• 数字は可能な限り具体的に入れる
• 事業セグメントの「つまり」解説はホバーツールチップで表示
• ポジネガの「つまり」解説はカード内に常時表示
• yfinanceの数字とWebSearchの数字に差がある場合、yfinanceの値を優先し、
  「（yfinance取得値。WebSearchでは〇〇との記載あり）」と注記する

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データソースの優先順位

データ項目	第1ソース	第2ソース（フォールバック）
PER, PBR, 配当利回り	yfinance	WebSearch
ROE, 自己資本比率	yfinance	WebSearch
株価, 時価総額	yfinance	WebSearch
アナリスト目標株価	yfinance	WebSearch
テクニカル指標	yfinance	表示しない
変化スコア	yfinance	表示しない
ビジネスモデル, 事業内容	WebSearch	―
競合, 市場シェア	WebSearch	―
成長戦略, リスク	WebSearch	―
KabuMartスコア	画像解析	表示しない

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技術仕様

• 出力：単一HTMLファイル（CSS・JS全て埋め込み）
• チャートライブラリ：Chart.js（CDN: https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Chart.js/4.4.1/chart.umd.min.js）
• カラースキーム：ダーク系（背景 #0f1117、カード #1a1d2e）
• レスポンシブ対応：CSS Gridベース、768px以下で1カラムに切り替え
• ツールチップ：ゲージ・セグメントのみホバー表示。ポジネガは常時表示
• Pythonスクリプト：scripts/fetch_yfinance.py（要 pip install yfinance）

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テンプレート参照

HTMLダッシュボードの完全なテンプレートは assets/dashboard_template.html にある。
実データで生成する際は、このテンプレートの構造・スタイル・Chart.js設定をそのまま使い、
データ部分だけを差し替える。テンプレートにはダミーデータが入っているので参考にする。

yfinanceデータがある場合は、セクション5（変化スコア）とセクション6（テクニカル＆推定リターン）を
テンプレートの既存セクションと同じデザインテイストで追加生成する。

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注意事項

• このレポートは投資助言ではないことをフッターに必ず明記する
• データの出典（KabuMart、yfinance、WebSearch元）を可能な範囲で記載する
• 株価や市場データは現在の日付を基準に検索する
• 調査はあくまで公開情報に基づくものであり、正確性を保証するものではない
• yfinanceのデータは無料APIであり、リアルタイムではなく遅延データの可能性がある旨を注記する