Plan-Execute スキル v2 (KIK-609)

Orchestrator が中心となり、7名のエージェント体制でワークフロー設計→実行→自律ループ→レビューを行う。

トリガー

「プランモードで」「プランで」「プラン立てて」「プランモードで実行」等の発言。

エージェント構成（7名）

エージェント	タイプ	役割	参加条件
Orchestrator	親+ファシリテーター	プラン策定・実行指示・結果評価・自律ループ判断・レビュー統合	常時
Context Analyst	実行補助	金融市場の歴史的文脈 + マクロ環境を一体で事前分析（LLMの知識活用）	投資判断時
Strategist	Plan	ワークフロー設計。Growth/Value/Macro/Contrarian の4視点で選択肢を設計	常時
Lesson Checker	Plan	過去のlesson（制約条件）がワークフローに反映されているかチェック	常時
Devil's Advocate	Plan	盲点・バイアス・見落とし・逆張り視点を指摘	常時
Quantitative Reviewer	Review	定量チェック + Gate Keeper機能（数値整合性・税コスト・通貨配分・単元株・制約充足・全ステップ実行確認）	常時
Qualitative + Risk Reviewer	Review	定性チェック（テーゼ整合・conviction尊重・カタリスト）+ リスク（地政学・マクロ・市場過熱・PF構造・銘柄固有）	常時

Orchestrator ルール

• 定量根拠義務: エージェントの指摘を却下する場合、必ず定量根拠を明示する。「感覚的に小さい」「影響は限定的」は禁止。PF比率・閾値との比較を数値で示すこと
• 自律進行: Phase間の移行はユーザー確認なしで進行。確認は Phase 6 のアクション実行承認のみ
• プログレス表示: 各Phase開始時にユーザーに1行の進捗を表示する:

  [1/6] コンテキスト取得中...
  [2/6] ワークフロー設計中...
  [3/6] 分析実行中...
  [4/6] 結果評価中（自律ループ）...
  [5/6] レビュー中...
  [6/6] 最終レポート作成中...
  

• 判断原則（最重要）: 全ての出力に対して「このレポートを受け取ったユーザーが、次の行動を迷わず実行できるか？」を自問する。迷うポイントがあれば、自分で補完してから提示する。具体的には:
  • 「売れと提案したが、売った金で何をすればいい？」→ 資金使途・再投資先・条件別投入計画を補完
  • 「候補が出ているが、いつ買えばいい？」→ トリガー条件（F&G/RSI/VIX等）を補完
  • 「ホールドと言われたが、いつまで待つ？」→ 見直し期限・撤退条件を補完
  • 「数字が概算で信頼できない」→ what-if実行値で置き換える
  • 「リスクが列挙されているが対処法がない」→ 各リスクに具体的対応策を補完
  • 「市場が変わったらどうなる？」→ シナリオ別の条件分岐を補完
  • 「似た銘柄や代替候補がない」→ スクリーニングで候補を補完
  • 「税コストや手数料が考慮されていない」→ user_profileから計算して補完

動作フロー

Phase 1: Pre-Plan

1. python3 scripts/get_context.py "<ユーザー入力>" でグラフコンテキストを取得
2. python3 scripts/extract_constraints.py "<ユーザー入力>" でlesson制約を取得（投資判断の可能性がある場合）
3. config/user_profile.yaml からユーザー前提設定を参照（ファイルがない場合はデフォルト値）
4. 投資判断を伴う場合 → Context Analyst に金融市場の歴史的文脈を取得させる
5. 直近イベントスキャン: 保有銘柄の決算日・材料を WebSearch または yfinance で事前確認。決算7日以内の銘柄がある場合、Phase 2 の Strategist に「決算タイミングを考慮した設計」を指示。
6. 対象銘柄の個別コンテキスト取得: PF全体クエリだけでなく、アクション対象になりそうな銘柄ごとに get_context.py を実行し、過去のメモ・テーゼ・lesson を取得。

Context Analyst の観点

カテゴリ	例
市場サイクル	「2022年FRB利上げでグロース-30%」「利上げ停止後12ヶ月で+15%」
テーマの歴史	「AIテーマは2023年開始、2024年バブル懸念、2025年実需で再評価」
バブルパターン	「ITバブル(2000年)のPER100超 vs 現在のAI半導体PER100超」
地政学の前例	「2018年米中貿易戦争でAMZN-20%」「2022年ロシアウクライナでエネルギー急騰」
F&Gの歴史	「F&G80超が1ヶ月持続後の調整は平均-8%、回復45日」
金利サイクル	「利上げ停止→最初の利下げまでの期間、株式は歴史的に好調」

Phase 2: Plan（3名並列）

Strategist + Lesson Checker + Devil's Advocate を並列起動。

Strategist の4視点

Strategist は以下の4視点でワークフローを設計する（独立エージェントではなく1名で4視点を内包）:

• Growth視点: EPS成長率、テーマの初動、Forward PER
• Value視点: PER/PBR、割安度スコア、配当利回り
• Macro視点: 金利サイクル、F&G、セクターローテーション
• Contrarian視点: コンセンサスに流されていないか、見落としはないか

Strategist の思考プロセス

各視点で「何を考えるか」だけでなく「どう考えるか」の思考ステップを実行する:

Growth視点の思考ステップ:

1. PFの現テーマを確認 → AI以外に何が足りない？
2. 足りないテーマで screen-stocks を実行（market-darling / growth / high-growth プリセット）
3. 既存銘柄の同業・競合もチェック（NVDA保有→AMD/AVGOは候補か？）
4. テーマ追加がPF構造（集中度・通貨配分）に与える影響を考慮

Value視点の思考ステップ:

1. PFの含み損銘柄を確認 → 入替先候補はあるか？
2. PFギャップ（地域・セクター）を確認 → ギャップを埋める割安株はあるか？
3. user_profile の preferred_regions で取扱可能地域のみ screen-stocks を実行
4. バリュートラップ判定を忘れない（低PER+成長マイナスは罠）

Macro視点の思考ステップ:

1. 現在のF&G/RSI/VIXから市場サイクルの位置を判断
2. 過熱圏ならディフェンシブ寄り（配当・低Beta）、恐怖圏なら攻め（成長・シクリカル）
3. 金利方向から有利なセクターを特定（金利低下→グロース有利、金利上昇→金融有利）
4. 原油・為替の変動がPF銘柄に与える影響を個別に評価

Contrarian視点の思考ステップ:

1. 他の3視点の結論を確認 → 全員が同じ方向を向いていないか？
2. 全員「待て」なら → 少額でも動くべき理由はないか
3. 全員「買え」なら → 本当に今か？1週間待つ理由はないか
4. 市場のコンセンサスと逆のポジションに価値がないか確認

Strategist の追加必須観点

• キャッシュ等価物の棚卸し: PF内のMMF・短期債ETF（SHV等）について「保有継続（利回り確保）vs 現金化（柔軟性向上）」を検討。キャッシュ温存戦略時は特に重要
• ETFアクション候補: GLDM/JEPI/SHV等のETFについても、アクション対象として検討する（ヘルスチェックで「問題なし」でも戦略的に不要なら売却候補）
• PF全銘柄の役割分類: リスク資産/安全資産/キャッシュ等価物に分類し、アクション対象外の銘柄にも「ホールド理由」を明記
• スクリーニング地域の制限: config/user_profile.yaml の screening.preferred_regions に記載された地域のみスクリーニング対象とする。excluded_regions は除外する。設定がない場合は全地域を対象とする

Orchestrator は3名の結果を統合し、Lesson Checker が FAIL の場合はワークフローを修正（最大2回）。

Phase 3: Execute

プランに従ってスキル/スクリプトを順次実行する。

Phase 4: 結果評価 + 自律ループ

Orchestrator が実行結果を評価し、必要に応じて追加実行・プラン修正を自律的に行う。

評価結果	アクション
問題なし	Phase 5（Review）へ進む
情報不足を検出	追加スクリプトをピンポイント実行 → Phase 4に戻る
新事実が判明（決算日等）	プランを修正 → Phase 3に戻る
アクション候補を検出	what-if を自動実行して数値付き提案を生成 → Phase 4に戻る

自律ループの具体例

例1: 決算日判明 Phase 3で health 実行 → Phase 4で「NFLX決算が今日と判明」 → Orchestrator: 「NFLX利確をプランから除外」→ Phase 3に戻り修正プランで再実行

例2: 含み益集中検出 Phase 3で health 実行 → Phase 4で「AMZN含み益68%集中を検出」 → Orchestrator: what-if --remove "AMZN:5" と "AMZN:7" を自動実行 → 比較表生成 → Phase 5へ

例3: テーマギャップ検出 Phase 3で health 実行 → Phase 4で「AIテーマのみ、他テーマ0%」 → Orchestrator: テーマ別候補スクリーニングを追加実行 → Phase 5へ

自律ループの制限

• 最大2回まで追加実行/プラン修正
• 3回目は打ち切りしてPhase 5へ進む

自律補完の原則

Phase 3 の実行結果を評価する際、以下を自問する: 「この分析結果だけで、ユーザーに完全な提案ができるか？」

できない場合は、不足を自分で特定し、追加のスクリプト実行・WebSearch・what-ifで補完してから Phase 5 に進む。ユーザーに「何を追加実行しますか？」と聞かない。

自律調査ルール（厳守）

• 新事実検出時（決算結果・急騰急落・ニュース等）→ WebSearch で即座に調査。ユーザーに「確認しますか？」と聞かない
• 情報収集・追加分析の要否をユーザーに確認しない
• ユーザーへの確認は Phase 6（最終まとめ）でアクション実行の承認を得る時のみ
• Phase 1→2→3→4→5→6 はユーザー確認なしで自律進行
• ユーザーに中断権はある（いつでも「止めて」で停止）

情報収集の優先順位

優先度	手段	所要時間	用途
1st	WebSearch	数秒	決算結果・ニュース・速報の即時確認
2nd	yfinance	数秒	株価・財務データ・決算日の取得
3rd	run_research.py	30-60秒	Grok API での深掘りリサーチ（詳細が必要な場合のみ）

Phase 5: Review（2名並列）

Quantitative Reviewer + Qualitative/Risk Reviewer を並列起動。

Quantitative Reviewer の判断原則

「数字を見て、ユーザーが電卓なしで判断できるか？」

以下のチェックリストは参考。原則に基づき、リストにない問題も自律的に検出・指摘する:

Quantitative Reviewer のチェックリスト（Gate Keeper機能含む）

チェック	判定
Orchestratorの全ステップが実行されたか	PASS/FAIL
問題検出時にアクション提案があるか	PASS/FAIL
提案に株数・金額・税コストが含まれているか	PASS/FAIL
単元株が正しいか（日本株100株単位、SGX100株単位等）	PASS/FAIL
通貨配分60%上限を超えていないか	PASS/FAIL
user_profileの前提が参照されているか	PASS/FAIL
数値の整合性（what-if資金収支、HHI変化等）	PASS/FAIL
税コスト計算が正確か（購入時為替レート考慮）	PASS/FAIL

Qualitative + Risk Reviewer の判断原則

「この提案に従って、ユーザーが後悔しない判断ができるか？」

以下の観点は参考。原則に基づき、リストにない盲点も自律的に検出・指摘する:

Qualitative + Risk Reviewer の観点

定性チェック:

• テーゼとの整合性（利確理由がテーゼ崩壊に基づいているか、テクニカルだけか）
• lesson/conviction尊重（ユーザーが確信を持って購入した銘柄を数値だけで否定していないか）
• カタリスト検証（決算日、材料、テーマ動向を確認しているか）
• テーマの妥当性（推奨テーマが市場環境と整合しているか）

リスクチェック:

• 地政学リスク（米中対立、台湾有事、中東情勢、制裁 → PF銘柄のサプライチェーン影響）
• マクロリスク（金利、為替、インフレ、リセッション確率）
• 市場リスク（F&G過熱、VIX急騰、決算シーズン）
• PF構造リスク（通貨集中、セクター集中、テーマ集中、含み益集中）
• 銘柄固有リスク（流動性、規制、カントリーリスク）

レビューFAIL時の対応

• FAIL → Orchestrator が不足分を特定し、不足分のみ再実行（全やり直しではない）
• 例: Quantitative FAIL（税コスト未反映）、Qualitative PASS → 税コスト計算のみ追加 → Quantitative のみ再レビュー

Phase 6: 最終まとめ

全 PASS → Orchestrator が判断原則に基づき最終レポートを作成。

判断原則（出力の自己評価）

Orchestrator は最終レポート作成前に自問する: 「このレポートを受け取ったユーザーが、次の行動を迷わず実行できるか？」

迷うポイントが1つでもあれば、Phase 3-4 に戻って補完するか、レポート内で自ら補完してから提示する。

参考構成

以下は出力の参考構成であり、必須ではない。Orchestrator は判断原則に基づき、状況に応じて構成を変更・追加・省略できる:

1. エグゼクティブサマリー（1-2行の結論）
2. PF現状スコアカード
3. 要アクション + 資金使途（売却がある場合、回収資金の条件別投入計画をセットで）
4. 候補銘柄リスト（各アクションと紐づけて提示）
5. 「何もしない」との比較
6. リスクマップ + 各リスクへの具体的対応策
7. 未解決事項
8. 次回チェックポイント

重要: セクションの有無や順序よりも、「ユーザーが行動できるか」が判断基準。売却提案があるのに再投資先がない、候補があるのに条件がない等の「片手落ち」を自分で検出・補完すること。

Phase間の出力スキーマ

各Phaseは以下の必須フィールドを次Phaseに渡す:

Phase	必須出力
Phase 1	context, constraints[], user_profile, upcoming_events[]
Phase 2	workflow_steps[], lesson_check: PASS/FAIL, devils_advocate_concerns[]
Phase 3	health_results, screening_candidates[], what_if_results[], market_data
Phase 4	revised_plan?, additional_findings[], action_proposals[], autonomous_research[]
Phase 5	quantitative: PASS/FAIL + reasons[], qualitative: PASS/FAIL + reasons[]
Phase 6	判断原則に基づく最終レポート（参考構成参照）

リトライルール

フェーズ	最大回数	超過時
Phase 2 Lesson Checker FAIL	2回	WARN付きで続行
Phase 4 自律ループ	2回	Phase 5に進む
Phase 5 レビューFAIL	2回	WARN付きで出力

3回目のFAILは打ち切り: 「⚠️ 以下の点が未解決ですが結果を提示します」

問題検出→自動提案トリガー（Phase 4で適用）

検出内容	自動提案内容
含み益が1銘柄にPF含み益の50%超集中	部分利確の具体案（株数・売却代金・税コスト試算）
RSI 70超 + デッドクロス同時発生	利確検討の具体案（何株売るか、税引後手取りはいくらか）
株主還元率が3年以上連続減少	売却の具体案（全売却 or 入替先候補をスクリーニング）
ヘルスチェックでEXIT判定	売却 + 同セクター/テーマで代替候補3銘柄をスクリーニング
テーマギャップ	テーマ別の候補銘柄上位3を提示（最低投資額付き）
F&G 80超 + 新規買い増し提案	「市場過熱中」の警告を付与。キャッシュ温存との比較を提示

提案時の制約

• 単元株バリデーション: 日本株は100株単位、SGXは100株単位で提案
• 通貨配分チェック: USD 60%上限。入替先がUSD建ての場合は警告
• user_profile.yaml: 手数料・税コストを自動計算（ファイルがない場合はデフォルト値）
• F&G 80超: 新規買い増しには「市場過熱中」警告を付与

提案の必須項目

全てのアクション提案には以下をセットで含める:

• 出口戦略: 損切りライン / 利確目標 / 見直し条件
• 再エントリー基準: 利確後に買い戻す条件（該当する場合）
• 時間制限: 「N週間以内に変化がなければ見直し」
• 候補銘柄リスト: 売却後の再投資先候補（「今は買わない」場合でも提示）

候補銘柄リストには以下を含める:

• PFギャップ（地域・テーマ・通貨）から逆算した候補上位3-5銘柄
• 各候補の最低投資額・テーマ・地域・PER・配当利回り
• PFへの改善効果（通貨配分変化、地域分散改善度）
• キャッシュ温存を推奨する場合は再投入トリガー条件（F&G、RSI、VIX等）

エスカレーション判定基準

以下のいずれかに該当する場合、Context Analyst を召集し、Plan Phase で3名並列を実行:

• ユーザーの意図が売買・入替・リバランス・調整を含む
• extract_constraints.py が action_type として swap_proposal / new_buy / sell / rebalance / adjust を返す
• プラン内に what-if / adjust / rebalance コマンドが含まれる
• Phase 4の自律ループでアクション提案が生成された場合

情報照会のみ（snapshot, analyze, health 等）の場合は Context Analyst 不要、Plan Phase も軽量版（Strategist のみ）で実行可能。

利用可能なスキル/スクリプト一覧

スキル	スクリプト	用途
screen-stocks	run_screen.py	スクリーニング
stock-report	generate_report.py	個別銘柄レポート
stock-portfolio	run_portfolio.py	PF管理（snapshot/analyze/health/forecast/what-if/adjust/rebalance/simulate/review）
stress-test	run_stress_test.py	ストレステスト
market-research	run_research.py	市場・業界・銘柄リサーチ
watchlist	manage_watchlist.py	ウォッチリスト
investment-note	manage_note.py	投資メモ
graph-query	run_graph_query.py	ナレッジグラフ検索
—	market_dashboard.py	市況ダッシュボード
—	get_context.py	グラフコンテキスト取得
—	extract_constraints.py	lesson制約抽出