xbtlin/ai-berkshire

解決する課題

AI Berkshireは、標準的なAI財務分析における意思決定レベルの品質不足に対処します。一般的なLLMはバランスの取れた曖昧な要約を提供しがちですが、このフレームワークは意思決定の規律、多角的な対抗分析、および財務的厳密さを強制し、単なる要約ではなく、実行可能な投資リサーチレポートを作成します。

仕組み

このプロジェクトは、Claude CodeおよびCodexと互換性のある構造化された「スキル」（コマンド）のコレクションを提供します。AIを単一のアナリストから仮想投資チームへと変革します：

• マルチエージェント対抗視点：4人のバリュー投資の巨匠（Warren Buffett、Charlie Munger、Duan Yongping、Li Lu）をシミュレートし、互いの結論に異議を唱えるよう強制します（例：一方はビジネスモデルに、もう一方はリスクや失敗シナリオに焦点を当てる）。
• 構造化ワークフロー：タスクに応じて特定のパイプラインを使用します。例えば、「インダストリー・ファネル」（市場全体を3社まで絞り込む）や「投資チェックリスト」（6ステップの二値フィルタ）などです。
• 財務厳密化ツール：専用のPythonツール (financial_rigor.py) を使用し、decimal.Decimal を採用して正確な計算を行い、時価総額や評価額におけるLLMの算術エラーを回避します。
• バイアス防止メカニズム：情報豊富度評価 (A/B/C) と「ミラーテスト」を実装し、リサーチャーが投資テーゼを明確に説明できるか、あるいは無知を認められるかを保証します。

対象読者

AIを活用してディープダイブ・リサーチプロセスを自動化しつつ、プロのバリュー投資の厳格な知的規律を維持したいバリュー投資家および財務アナリスト。

ハイライト

• 20の専門スキル：詳細リサーチ、決算レビュー、業界スキャン、ポートフォリオ管理、ニュース帰属分析など。
• マルチエージェント並列処理：/investment-team スキルは4つの独立したエージェントを同時に展開して企業を調査し、4倍の検索量と多様な視点を提供します。
• 意思決定優先の出力：中立的な要約ではなく、具体的な結論（合格/不合格/グレー）と特定の価格帯を提示するようAIに強制します。
• 非公開企業フレームワーク：公開データが少ない企業向けの専門的な「探偵スタイル」のリサーチフロー。
• ニュースパルス：基本的な価値イベントと感情的な市場ノイズを区別するための、10〜15分の迅速な帰属分析ツール。