天人感応
説明
ユーザーが指定した金融/テクノロジー/ビジネスの方向性に基づき、複数のプラットフォームから情報源を自動検索し、一次的な手がかりと核となる手がかりを抽出し、10年以内の関連イベントを掘り起こして、構造化されたテーマ分析レポートを出力します。 Step 1: マルチソース情報収集 - 過去30日間のニュースを検索（カバレッジ：WeChat公式アカウント、華爾街見聞、36Kr（高優先度）、虎嗅、雪球、タイメディア（標準優先度）） - タイトル、時間、プラットフォーム、要約、元リンクを記録 - 重複、広告、低信頼性の内容を一次フィルタリング Step 2: 情報の重複排除と集約 - 同一イベントを核となるオブジェクト、核となる事実、時間枠（7日以内）で集約 - 独立した情報源によって言及された数を統計 - 低価値のイベントを除去し、候補情報イベントリストを出力 Step 3: イベント分析と手がかり分類 一次的手がかりの基準（いずれかに該当）：異常イベント、高い議論度（3つ以上の情報源）、異変、業界の重要な節目、大企業のネガティブ情報 核となる手がかりの基準（2つ以上該当）：劇的な対立、掘り起こし可能な意味空間、3つ以上の主体、タイムリー性（14日以内） - 核となる手がかりは5つ以上、合計10～25件 - 各手がかりには：イベントのタイトル、概要、執筆可能なポイントの深掘り分析（具体的な執筆価値）、基準適合マークを含む Step 4: 深い関連性の掘り起こし - 検索範囲を10年以内に拡大 - 主要エンティティを抽出し、検索：主体の歴史的節目、業界政策の変遷、競合他社の同期動向、サプライチェーンの変化 - 関連があればすべて収録し、関連の種類と年をマーク Step 5: 構造化された出力 出力内容：一、核となる手がかりブロック；二、一次的手がかりブロック；三、研究提案 各手がかりには：イベント概要、基準適合マーク、執筆可能なポイントの深掘り分析、関連イベント（10年の歴史）、参考リンクを含む ツール設定：ウェブ検索、長文書生成 参考リソース：固定の参考はなく、ユーザーは入力時に追加可能
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コンテンツ調査レポート生成
📝 一言で言うと：テーマを入力するか資料をアップロードすると、AIが資料整理から初稿作成までの全工程を支援します。 🔍 主な機能： 資料のスマート統合：複数のドキュメントをアップロードすると、AIが核心的な意見、重要なデータ、典型的な事例を自動抽出し、重複を排除して矛盾をマークします。 アウトライン自動生成：テーマや資料の内容に基づき、論理的で構造が整った記事のアウトラインを生成します。 初稿をワンクリックで作成：アウトラインに沿って段落ごとに内容を生成。データや事例には出典が明記され、追跡可能です。 5つの執筆スタイルに対応：正式レポート、WeChat公式アカウント記事、小紅書（RED）ノート、学術論文、ビジネスブリーフ。 引用の透明性：すべてのデータと意見に出典を明記し、捏造や虚偽はありません。 コンテンツ自動生成ワークフロー：資料解析 → 意見抽出 → アウトライン生成 → 5スタイルでの執筆 🎯 適用シーン： 📊 業界研究：「2026年人型ロボット産業」と入力すると、データと事例を備えた分析レポートの初稿を生成します。 📝 コンテンツ制作：関連記事を3本アップロードして、WeChat公式アカウント向けの深掘り記事にまとめます。 📚 学術ライティング：複数の論文抄録をアップロードして、文献レビューの初稿を生成します。 📋 競合分析：競合他社の資料を複数アップロードすると、ワンクリックで比較分析レポートを生成します。 🧠 個人学習：新しい分野のテーマを入力すると、その分野の知識概要をすばやく生成します。 💼 ビジネス意思決定：ビジネスデータ＋背景資料を入力すると、CEO向けの意思決定ブリーフを生成します。 👩💼 対象者：研究者、アナリスト、コンテンツクリエイター、プロダクトマネージャー、学生、コンサルタントなど、高品質の初稿を迅速に作成したいすべての方。
個別銘柄深掘りエンジン｜一社を徹底研究
ニュースの抜き書きではなく、方法論の骨格を持つ個別銘柄調査レポートです。 企業名（A株/香港株/米国株の名称またはコード）を入力すると、10～15回の中英オンライン検索を行い、七次元フレームワークに沿ってレポートを作成します。 ① ビジネスモデル——お金の流れを解説し、「人間の言葉に翻訳」版も提供 ② 収益構造——事業別に分解＋成長エンジンと足かせ ③ 堀（競争優位）——「広がっているか狭まっているか」を、市場シェア・粗利率・価格決定力の方向で回答 ④ 財務品質——キャッシュフローと利益の一致度、売掛金・在庫・のれんの異変 ⑤ 競争環境——競合比較表＋集中度の方向性 ⑥ バリュエーションフレームワーク——データと計算枠組みのみ提供、割高・割安の判断はしない ⑦ リスクリスト——影響度順に並べ、各項目に検証可能なトリガーシグナルを付記 各レポートには以下を固定添付：強弱両面の1ページサマリー（両方に実質的な証拠）、来四半期のフォローアップリスト、各データの出典。 三つの鉄則： · 各重要な数字は公告や権威あるメディアに遡れること。確認できない場合は「情報不足」と明記し、決して捏造しない。 · 事実、計算、推論を分けて明記する。 · 株価予測、目標株価、売買推奨は行わない——「買うべきか」に対しても強弱の証拠のみを返す。 三つの視点に対応：事業理解（デフォルト）/ 財務諸表チェック / 2社比較競合分析。 投資研究者、金融コンテンツ制作者、一つの企業を体系的に理解したい真剣な投資家に適しています。
研究マルチエージェント投研チーム · A株選定と投委会分析
これはAIアシスタントではなく、仮想の投資調査チームです。 市販のAI銘柄選別にはよく3つの欠点があります：財務数値や目標価格を捏造する、漠然と「好材料/悪材料」と言うだけ、根拠もなく「買い推奨」とだけ言う。 「マルチエージェント投資調査チーム」は「6役割並行＋クロス検証＋ソース強制」の3つの仕組みでこれらに対処します：リサーチャー、ファンダメンタル担当、テクニカル担当、センチメント担当、リスク担当、投資マネージャーが並行して作業し、実際の投資委員会のように会議を開いて結論を出します。得られるのは曖昧な判断ではなく、事実、シグナル、意見の相違、リスク、すべての数字が追跡可能な専門的な投資調査原稿です。 2つのモードで、「1銘柄の調査」と「複数銘柄の選別」をカバーします。 モードA：単一銘柄投資委員会深層分析——銘柄を1つ指定するだけで（例：「BYD 002594を分析」）、自動的に完全な投資委員会が開催されます：リサーチャーが市況、財務報告、調査レポート、産業チェーン情報を集約し、客観的事実のみを提示；ファンダメンタルアナリストが財務健全性スコアカード、3つの主要財務表の重要な変化、PEG評価を算出；テクニカルアナリストがトレンド、移動平均線、MACD、サポート/レジスタンスラインを分析し、5つの買いシグナルヒット表を提示；センチメントアナリストが機関の見解の相違、掲示板のセンチメント、潜在的な誤解をスキャン；リスク管理担当が裏付けとなる反対証拠を掘り起こし、他の役割の楽観的な結論に逐一反論；最後に投資マネージャーは新しいデータに触れず、統合のみを行い、投資委員会議事録と1ページのサマリーを作成します。 モードB：複数条件銘柄選別——指定された範囲（沪深300、特定業界コンセプトブロック、または自身の株式プール）から、3層の漏斗で段階的にフィルタリングします：まずL1財務ハードフィルター（3四半期連続成長、キャッシュフロー十分、PEG<1、または契約負債大幅増加）、次にL2テクニカルタイミング（プラットフォームブレイクアウト、移動平均線ゴールデンクロス、出来高増加ブレイクアウト、強気の出来高減少リトレースメント、MACDゼロライン上抜け）、最後にL3情報検証（調査レポート評価と産業チェーン理論、純粋テクニカルでファンダメンタル理論のない銘柄を除外）。選別された候補リストから、上位N銘柄に自動的にモードAを適用して深層分析を行えます。 どのような成果物が得られるか モードAでは固定で「5点セット」を提供：①6役割を統合した完全な分析総合レポート；②データソースとエビデンステーブル、各重要結論に「データ→ソース→日付」を対応；③会議形式の投資委員会議事録（議題→各立場の見解→相違点→コンセンサス→追跡すべき変数）；④高/中/低の重大度で並べられたリスクリスト；⑤投資マネージャーによる1ページサマリー、核心ロジック、重要変数、検証ポイント、信頼度を凝縮。 モードBでは以下の提供：候補銘柄リスト表（コード｜名称｜ヒット条件｜重要データ｜ソース｜トリガー日付）＋選別条件と範囲の説明、そしてオプションで上位候補に完全な5点セットを添付。すべての成果物はファイルとして保存され、ファイル名には対象銘柄と日付が含まれ、再利用やアーカイブに便利です。
天人感応
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ユーザーが指定した金融/テクノロジー/ビジネスの方向性に基づき、複数のプラットフォームから情報源を自動検索し、一次的な手がかりと核となる手がかりを抽出し、10年以内の関連イベントを掘り起こして、構造化されたテーマ分析レポートを出力します。 Step 1: マルチソース情報収集 - 過去30日間のニュースを検索（カバレッジ：WeChat公式アカウント、華爾街見聞、36Kr（高優先度）、虎嗅、雪球、タイメディア（標準優先度）） - タイトル、時間、プラットフォーム、要約、元リンクを記録 - 重複、広告、低信頼性の内容を一次フィルタリング Step 2: 情報の重複排除と集約 - 同一イベントを核となるオブジェクト、核となる事実、時間枠（7日以内）で集約 - 独立した情報源によって言及された数を統計 - 低価値のイベントを除去し、候補情報イベントリストを出力 Step 3: イベント分析と手がかり分類 一次的手がかりの基準（いずれかに該当）：異常イベント、高い議論度（3つ以上の情報源）、異変、業界の重要な節目、大企業のネガティブ情報 核となる手がかりの基準（2つ以上該当）：劇的な対立、掘り起こし可能な意味空間、3つ以上の主体、タイムリー性（14日以内） - 核となる手がかりは5つ以上、合計10～25件 - 各手がかりには：イベントのタイトル、概要、執筆可能なポイントの深掘り分析（具体的な執筆価値）、基準適合マークを含む Step 4: 深い関連性の掘り起こし - 検索範囲を10年以内に拡大 - 主要エンティティを抽出し、検索：主体の歴史的節目、業界政策の変遷、競合他社の同期動向、サプライチェーンの変化 - 関連があればすべて収録し、関連の種類と年をマーク Step 5: 構造化された出力 出力内容：一、核となる手がかりブロック；二、一次的手がかりブロック；三、研究提案 各手がかりには：イベント概要、基準適合マーク、執筆可能なポイントの深掘り分析、関連イベント（10年の歴史）、参考リンクを含む ツール設定：ウェブ検索、長文書生成 参考リソース：固定の参考はなく、ユーザーは入力時に追加可能
関連スキル
すべて表示コンテンツ調査レポート生成
📝 一言で言うと：テーマを入力するか資料をアップロードすると、AIが資料整理から初稿作成までの全工程を支援します。 🔍 主な機能： 資料のスマート統合：複数のドキュメントをアップロードすると、AIが核心的な意見、重要なデータ、典型的な事例を自動抽出し、重複を排除して矛盾をマークします。 アウトライン自動生成：テーマや資料の内容に基づき、論理的で構造が整った記事のアウトラインを生成します。 初稿をワンクリックで作成：アウトラインに沿って段落ごとに内容を生成。データや事例には出典が明記され、追跡可能です。 5つの執筆スタイルに対応：正式レポート、WeChat公式アカウント記事、小紅書（RED）ノート、学術論文、ビジネスブリーフ。 引用の透明性：すべてのデータと意見に出典を明記し、捏造や虚偽はありません。 コンテンツ自動生成ワークフロー：資料解析 → 意見抽出 → アウトライン生成 → 5スタイルでの執筆 🎯 適用シーン： 📊 業界研究：「2026年人型ロボット産業」と入力すると、データと事例を備えた分析レポートの初稿を生成します。 📝 コンテンツ制作：関連記事を3本アップロードして、WeChat公式アカウント向けの深掘り記事にまとめます。 📚 学術ライティング：複数の論文抄録をアップロードして、文献レビューの初稿を生成します。 📋 競合分析：競合他社の資料を複数アップロードすると、ワンクリックで比較分析レポートを生成します。 🧠 個人学習：新しい分野のテーマを入力すると、その分野の知識概要をすばやく生成します。 💼 ビジネス意思決定：ビジネスデータ＋背景資料を入力すると、CEO向けの意思決定ブリーフを生成します。 👩💼 対象者：研究者、アナリスト、コンテンツクリエイター、プロダクトマネージャー、学生、コンサルタントなど、高品質の初稿を迅速に作成したいすべての方。
個別銘柄深掘りエンジン｜一社を徹底研究
ニュースの抜き書きではなく、方法論の骨格を持つ個別銘柄調査レポートです。 企業名（A株/香港株/米国株の名称またはコード）を入力すると、10～15回の中英オンライン検索を行い、七次元フレームワークに沿ってレポートを作成します。 ① ビジネスモデル——お金の流れを解説し、「人間の言葉に翻訳」版も提供 ② 収益構造——事業別に分解＋成長エンジンと足かせ ③ 堀（競争優位）——「広がっているか狭まっているか」を、市場シェア・粗利率・価格決定力の方向で回答 ④ 財務品質——キャッシュフローと利益の一致度、売掛金・在庫・のれんの異変 ⑤ 競争環境——競合比較表＋集中度の方向性 ⑥ バリュエーションフレームワーク——データと計算枠組みのみ提供、割高・割安の判断はしない ⑦ リスクリスト——影響度順に並べ、各項目に検証可能なトリガーシグナルを付記 各レポートには以下を固定添付：強弱両面の1ページサマリー（両方に実質的な証拠）、来四半期のフォローアップリスト、各データの出典。 三つの鉄則： · 各重要な数字は公告や権威あるメディアに遡れること。確認できない場合は「情報不足」と明記し、決して捏造しない。 · 事実、計算、推論を分けて明記する。 · 株価予測、目標株価、売買推奨は行わない——「買うべきか」に対しても強弱の証拠のみを返す。 三つの視点に対応：事業理解（デフォルト）/ 財務諸表チェック / 2社比較競合分析。 投資研究者、金融コンテンツ制作者、一つの企業を体系的に理解したい真剣な投資家に適しています。
研究マルチエージェント投研チーム · A株選定と投委会分析
これはAIアシスタントではなく、仮想の投資調査チームです。 市販のAI銘柄選別にはよく3つの欠点があります：財務数値や目標価格を捏造する、漠然と「好材料/悪材料」と言うだけ、根拠もなく「買い推奨」とだけ言う。 「マルチエージェント投資調査チーム」は「6役割並行＋クロス検証＋ソース強制」の3つの仕組みでこれらに対処します：リサーチャー、ファンダメンタル担当、テクニカル担当、センチメント担当、リスク担当、投資マネージャーが並行して作業し、実際の投資委員会のように会議を開いて結論を出します。得られるのは曖昧な判断ではなく、事実、シグナル、意見の相違、リスク、すべての数字が追跡可能な専門的な投資調査原稿です。 2つのモードで、「1銘柄の調査」と「複数銘柄の選別」をカバーします。 モードA：単一銘柄投資委員会深層分析——銘柄を1つ指定するだけで（例：「BYD 002594を分析」）、自動的に完全な投資委員会が開催されます：リサーチャーが市況、財務報告、調査レポート、産業チェーン情報を集約し、客観的事実のみを提示；ファンダメンタルアナリストが財務健全性スコアカード、3つの主要財務表の重要な変化、PEG評価を算出；テクニカルアナリストがトレンド、移動平均線、MACD、サポート/レジスタンスラインを分析し、5つの買いシグナルヒット表を提示；センチメントアナリストが機関の見解の相違、掲示板のセンチメント、潜在的な誤解をスキャン；リスク管理担当が裏付けとなる反対証拠を掘り起こし、他の役割の楽観的な結論に逐一反論；最後に投資マネージャーは新しいデータに触れず、統合のみを行い、投資委員会議事録と1ページのサマリーを作成します。 モードB：複数条件銘柄選別——指定された範囲（沪深300、特定業界コンセプトブロック、または自身の株式プール）から、3層の漏斗で段階的にフィルタリングします：まずL1財務ハードフィルター（3四半期連続成長、キャッシュフロー十分、PEG<1、または契約負債大幅増加）、次にL2テクニカルタイミング（プラットフォームブレイクアウト、移動平均線ゴールデンクロス、出来高増加ブレイクアウト、強気の出来高減少リトレースメント、MACDゼロライン上抜け）、最後にL3情報検証（調査レポート評価と産業チェーン理論、純粋テクニカルでファンダメンタル理論のない銘柄を除外）。選別された候補リストから、上位N銘柄に自動的にモードAを適用して深層分析を行えます。 どのような成果物が得られるか モードAでは固定で「5点セット」を提供：①6役割を統合した完全な分析総合レポート；②データソースとエビデンステーブル、各重要結論に「データ→ソース→日付」を対応；③会議形式の投資委員会議事録（議題→各立場の見解→相違点→コンセンサス→追跡すべき変数）；④高/中/低の重大度で並べられたリスクリスト；⑤投資マネージャーによる1ページサマリー、核心ロジック、重要変数、検証ポイント、信頼度を凝縮。 モードBでは以下の提供：候補銘柄リスト表（コード｜名称｜ヒット条件｜重要データ｜ソース｜トリガー日付）＋選別条件と範囲の説明、そしてオプションで上位候補に完全な5点セットを添付。すべての成果物はファイルとして保存され、ファイル名には対象銘柄と日付が含まれ、再利用やアーカイブに便利です。
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