一人の研究室：AI ツールチェーンで機関級の銘柄研究を作る方法
かつて銘柄の深度研究は機関の専売特許だった。いまは AI ツールチェーン——研究 Prompt フレームワーク、Ghost 自動配信、コンプライアンス審査、カバー画像生成——により、一人でも週に 3 本・各 10,000 字の機関級研究レポートを出せる。そのプロセスの完全分解。
一人の研究室：AI ツールチェーンで機関級の銘柄研究を作る方法
Prompt フレームワーク、Ghost 公開、コンプライアンス審査からカバー画像生成まで——このワークフローで週に 3 本の深度研究を出す
いま、その境界は消えた。
AI が力仕事を担い、あなたが判断を担う。差はツールではなく、繰り返し実行できるプロセスを築いたかどうかにある。
一、このワークフローはどこから来たか
ProfitVision LAB で公開してきた銘柄研究は、MCO、SHW、CTAS、CDNS、SPGI、NET、ZS、FN、NOW、TSMC（2330）をカバーし、各篇 8,000～12,000 字、財務チャート、四層防御フィルター評価、オプション運用の提言を含む。これらの記事は従来のやり方で作ったものではない——Bloomberg もなく、アナリストチームもなく、しかも本業も並行して走らせている。
すべての研究は一式の AI ツールチェーンで完成している。本稿はそのツールチェーンを丸ごと説明する：研究生産、プラットフォーム公開、コンプライアンス審査、ビジュアル設計まで、各工程のやり方と踏んできた落とし穴。
二、三層アーキテクチャ：研究、公開、追跡
ワークフロー全体は三層に分かれ、各層に対応する AI ツールがある：
- 第一層：研究生産——Prompt フレームワーク駆動の五段階研究プロセス
- 第二層：プラットフォーム構築とコンテンツ配信——Ghost CMS 自動配信 + 四プラットフォームへのソーシャル配信
- 第三層：決算追跡と更新サイクル——バージョン管理。研究は書き終わりで終わらない
基盤は CoWork のスキルシステム（Skill）であり、各工程の手順を固定し、毎回ゼロから Claude に何をすべきか聞き直さない。
三、第一層：研究生産の Prompt フレームワーク
研究コア
ビジネスモデルを理解する前に、どんな数字にも意味はない。「収益ポジション分析」フレームワークで最初の問いを立てる：その会社は産業バリューチェーンのどこに位置するか？顧客はなぜそれに支払わねばならないか？代替案は何か？
財務分析で最も価値があるのは、すでに知っていることの確認ではなく、気づいていなかった異常を見つけることだ。細かい仕事だが、AI は非常に上手くやる——聞かれていないものまで能動的に探す。
この Prompt は実務で二種類の高価値な異常を見つけた：
SBC は損益計算書では目立たないが、実際の株主希薄化である。Claude はこう指摘する：「この会社の SBC / Revenue は 18% に達し、同業の 8-10% を大きく上回り、Non-GAAP EPS の美化度が高い。GAAP ベースの収益力は報告数字ほど良くない。」この判断は手作業で決算注記を翻すと見落としやすく、AI は一瞬で指摘する。
Operating lease obligation、litigation contingency、off-balance-sheet commitment——注記に隠れ、本表には載らないが、特定の状況では実際の現金流出になる。Claude は注記を読んだあとこう印をつける：「第 14 節に未開示のリースコミットメント合計 $X 億があり、現在の手元現金の 40% に相当する。FCF の耐圧能力は表面数字より低い。」誰も注記を能動的に読んでいないとき、この細部はほぼ 100% 飛ばされる。
ついでに言えば：これは個人投資家だけの盲点ではない。機関もオフバランス負債でしばしば死ぬ——決算注記は平気で数十ページあり、プロのアナリストでも毎回全部読むとは限らない。AI の利点は疲れず、飛ばさないことだ。
Claude に仮説を挑戦させる方が、確認させるより価値がある。
産業ポジショニング 30 分 → 財務分解 45 分 → 堀の検証 30 分 → リスク棚卸し 30 分 → バリュエーション統合 45 分
合計 3 時間で、8,000－12,000 字の研究レポートを産出。
四、第二層：Ghost 配信とコンプライアンス審査
プラットフォーム構築
研究を書き終えたら、Node.js 配信スクリプトに入る。ここで踏んだ落とし穴は、どれも記録する価値がある：
| エラー種別 | 根本原因 | 解法 |
|---|---|---|
| SyntaxError: Unexpected identifier | JS 単引用符文字列にアポストロフィ（Moody's、S&P Global） | バッククォートのテンプレートリテラルに変更 |
| SVG アイコンのフォントが小さすぎる | 固定 px がスケール後に無効化 | HTML+CSS の div に変更し、フォントは em 単位 |
| Ghost API 422 エラー | custom_excerpt が 300 文字を超過 | 280 文字以内に厳格に制御 |
| API 接続失敗 | カスタムドメインを使い .ghost.io ではない | JWT 認証 URL を profitvisionlab.com に固定 |
コンプライアンス審査：公開前の必須手順
台湾の投資顧問法では、適法に登録されていない投資顧問は、エントリー、エグジット、または運用指示を出せない。銘柄コードやオプション戦略に触れる記事はすべて、公開前にコンプライアンス Skill のスキャンを通す必要がある：
- 指示的言語（「いまエントリーできる」「損切りは XX に置く」）→ 状況記述に改める
- 具体的な株数、金額、個人口座パラメータ → すべて削除し、「ポートフォリオ単一ポジション上限」などの枠組み言語に置き換える
- 各篇の末尾に免責声明を置き、適法登録の投資顧問ではないことを明示する
五、第三層：決算追跡とバージョン更新
継続追跡
研究は書き終わりで終わらない。各銘柄研究には対応する決算追跡リストがあり、決算発表後に更新フローが起動する：
A 級（論点反転）→ 全篇書き換え；B 級（通常更新）→ キー段落の修正；C 級（数字更新）→ 表データの刷新
v1.0 原文を保持し、上部に更新告知を置いて v2.x へリンク；読者は最新判断を見られ、歴史的文脈も残る
六、CoWork スキルシステム：プロセスを Skill に固定する
インフラ
| Skill 名 | 機能 |
|---|---|
| CANSLIM スクリーニング | MarketSurge Excel を読み、六つの閾値を適用し、ブランド化 HTML レポートを出力 |
| 銘柄深度研究 | 六章構造テンプレート + ブランド色 + 四層防御フィルター早見表 |
| Ghost CMS 配信 | JWT 認証 + Lexical HTML Card + excerpt ルール + tag 対応 |
| オプション四層フィルター | 需給面 → 堀 → ボラティリティ → テクニカル、出力は通過 / 様子見 / 拒否 |
| カバー画像生成プロンプト | 三つの視覚スタイルテンプレート、ChatGPT Image 2 で使える完全 Prompt を出力 |
| 決算追跡 | CoWork スケジュールタスク + 更新レベル判定 + 修正リスト |
| コンプライアンス審査 | 危険語彙をスキャンし、通過 / 要修正 / 差戻しを出力 |
| ブランド三言語標準 | 繁体字中国語 / 英語 / 日本語の用語対照、英語版配信前に自動チェック |
| ソーシャル配信 | Ghost 記事 → 四プラットフォームのネイティブ形式コピーへ自動変換 |
七、Claude + ChatGPT Image 2：ビジュアルワークフロー
カバー生成
- Claude が記事カテゴリと核心論点を読み、三つのテンプレート（研究系 / 戦略系 / 見解系）に沿って完全な英語 Prompt を生成
- Prompt の内容：シーン構図、光の方向、ブランド色値（#2d3f5e / #EF9F27）、禁止要素リスト
- ChatGPT Image 2 が Prompt を受け取り画像を生成
- 中国語文字の重ねが必要なときは Canva で補字する（AI 生成画像の中国語字形誤読率は依然高い）
この分業により、各記事のカバー画像は概念から使える素材まで、安定して 10 分以内に収まる。サイト全体の視覚一貫性も、「記事ごとに大きく違う」から「一目で ProfitVision LAB だと分かる」へ変わった。
八、リアルタイムデバッグ：効率を最も変えた一件
効率の鍵
Claude はローカルにアップロードしたファイル（MarketSurge Excel、財務 CSV、スクリプトエラーメッセージ）を読め、認可があれば指定ウェブページも読める。作業リズムを最も深く変えたのは：リアルタイムデバッグである。
以前はスクリプトが失敗すると、エラーメッセージをコピーして貼り付け、文脈を説明し、返答を待った。いまはターミナル出力をそのまま Claude に渡し、スクリプトと照合して精確な fix を一往復で出す。Node.js SyntaxError、Ghost API 422 エラー、JWT 期限切れ——これらの平均修復時間は 15 分から 2 分に圧縮された。
AI は素早い整理、問い、構造化、機械的タスクの実行を担う——力仕事。
あなたは何が重要か、どの仮説が妥当か、最終的に買うかを判断する——思考。
Skill システムがこの分業を固定し、個別の対話の質に依存させない。
このフローは現在 30+ 篇の研究をカバーし、Ghost のトラフィックはもともと使っていた Vocus プラットフォームを超えた。具体的な出力成果を見たいなら、本サイトの銘柄研究シリーズを参照してほしい。