serenity-skill: テクノロジートレンドにおける高付加価値投資ターゲットを特定するサプライチェーン調査エージェントスキル

解決する課題

Serenity.skill は、半導体、ロボティクス、CPO などの熱い AI・テクノロジートレンドに投資家が取り組む際、曖昧な市場の熱狂を構造化されたエビデンスベースの調査プロセスへと変換します。サプライチェーンを体系的に分析させ、実際のボトルネックや高付加価値機会がどこにあるかを特定させることで、投資家が盲目的にトレンドに追随することを防ぎます。

仕組み

本プロジェクトは、Serenity（@aleabitoreddit）の公開投資調査パターンに基づく調査手法を実装しています。AI エージェントに以下のワークフローを実行させます。

1. トレンドの分解: ホットトピックを下流需要、システム統合、チップ/デバイス、装置、材料、パッケージ/テスト、インフラに分解します。
2. ボトルネックの特定: サプライヤーが少ない、検証サイクルが長い、拡張が困難、顧客認証が厳しいといったセグメントを検索します。
3. 資産へのマッピング: これらのボトルネックを具体的な株式やファンドの方向性に結び付けます。
4. エビデンスの検証: 公式発表、財務報告、取引所への提出書類、特許、専門家分析と照らし合わせます。
5. 優先順位付け: 実際のボトルネックへの近さとエビデンスの強さに基づいて候補をランク付けします。

対象ユーザー

大量の情報ストリームを扱い、ソーシャルメディアの噂ではなくサプライチェーンロジックに基づいて銘柄やファンドを体系的に絞り込みたい投資家向けです。

ハイライト

• エージェント対応: Claude Code、Codex、Hermes Agent など様々な AI エージェントクライアントにインストール可能な「Skill」として設計されています。
• エビデンスベース: ソーシャルメディアのヒントよりも、提出書類やレポートといったハードエビデンスを優先します。
• 構造化出力: なぜ特定のターゲットが上位にランク付けされたかのロジックを明示した優先順位付き調査リストを提供します。
• ボトルネックスコアリング: 企業評価用の「ボトルネックスコアカード」を生成・実行する Python スクリプトを含みます。