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何を解決するか

このプロジェクトは、AIモデルがファンドマネージャーの見解を誤って生成したり、架空の内容を捏造する問題に対処します。正規の公開資料、報告書、インタビューから直接引き出された証明可能な、根拠に基づく知識ベースを提供し、鄭曦（易方達資産運用株式投資部門副総経理兼ファンドマネージャー）の投資哲学と手法に関するすべての結論が特定の出典に遡れるようにします。

動作方法

このシステムは「エージェントスキル」として機能し、選別された知識ベースと実行可能なスクリプトを統合します：

• 検証可能なコロナス：2012年から2026年までのオリジナルテキストのコレクション。四半期報告書、年次報告書、マネージャーのコメント、メディアインタビューを含む。
• 要約された手法：コロナスから導き出されたフレームワーク。すべてのルールがオリジナルの引用に基づいており、AIが鄭曦の論理に従って新しいトピックについて推論できるようにし、推測ではなく論理的導出を可能にします。
• リアルタイムデータ統合：市場の27,000以上のファンドについて、任意のファンドのデータを取得するPythonスクリプト。鄭曦が管理するファンドと比較したり、彼の独自の投資基準に基づいてスコアリングが可能。
• クロスプラットフォーム互換性：Claude Code、騰訊WorkBuddy、Cursor、ChatGPTなど、カスタム指示と知識ファイルを通じてAIエージェントに統合可能。

対象ユーザー

• 鄭曦の投資哲学を研究したい投資家や研究者。
• ファンドマネージャーの実際の保有資産が、公表された見解と一致しているかを検証したいアナリスト（言動一致の確認）。
• 特定の専門的フレームワークを使ってファンドや市場動向を構造的・根拠に基づいて分析したいAIエージェントの利用者。

特徴

• 厳格な追跡性：すべての回答にはオリジナルの出典が必須。AIは明確に引用を捏造することを禁止されています。
• 手法に基づく推論：コロナスにないトピックについては、要約されたフレームワークを使ってマネージャーがどのように考えるかをシミュレート。明確に「推論」として表示されます。
• uma-market 比較機能：市場の任意のファンドについてリアルタイムデータを取得し、並べて比較可能。
• 自動化されたリサーチパイプライン：MCP（Model Context Protocol）や自動化ツールと連携可能。市場データとマネージャーのフレームワークに基づき、毎日の構造化された分析レポートを自動生成できます。