Scenario Analyzer

ニュースヘッドラインを入力として18ヶ月シナリオを分析するスキル。 scenario-analystエージェントで主分析を実行し、 strategy-reviewerエージェントでセカンドオピニオンを取得。 1次・2次・3次影響、推奨銘柄、レビューを含む包括的レポートを日本語で生成。 使用例: /scenario-analyzer “Fed raises rates by 50bp” トリガー: ニュース分析、シナリオ分析、18ヶ月展望、中長期投資戦略

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Table of Contents

1. Overview

このスキルは、ニュースヘッドラインを起点として中長期（18ヶ月）の投資シナリオを分析します。 2つの専門エージェント（scenario-analystとstrategy-reviewer）を順次呼び出し、 多角的な分析と批判的レビューを統合した包括的なレポートを生成します。

2. When to Use

以下の場合にこのスキルを使用してください：

  • ニュースヘッドラインから中長期の投資影響を分析したい
  • 18ヶ月後のシナリオを複数構築したい
  • セクター・銘柄への影響を1次/2次/3次で整理したい
  • セカンドオピニオンを含む包括的な分析が必要
  • 日本語でのレポート出力が必要

使用例:

/headline-scenario-analyzer "Fed raises interest rates by 50bp, signals more hikes ahead"
/headline-scenario-analyzer "China announces new tariffs on US semiconductors"
/headline-scenario-analyzer "OPEC+ agrees to cut oil production by 2 million barrels per day"

3. Prerequisites

  • API Key: None required
  • Python 3.9+ recommended

4. Quick Start 

Read references/headline_event_patterns.md
Read references/sector_sensitivity_matrix.md
Read references/scenario_playbooks.md

5. Workflow

Phase 1: 準備

Step 1.1: ヘッドライン解析

ユーザーから入力されたヘッドラインを解析します。

  1. ヘッドライン確認
    • 引数としてヘッドラインが渡されているか確認
    • 渡されていない場合はユーザーに入力を求める
  2. キーワード抽出
    • 主要なエンティティ（企業名、国名、機関名）
    • 数値データ（金利、価格、数量）
    • アクション（引き上げ、引き下げ、発表、合意等）

Step 1.2: イベントタイプ分類

ヘッドラインを以下のカテゴリに分類：

カテゴリ 例
金融政策 FOMC、ECB、日銀、利上げ、利下げ、QE/QT
地政学 戦争、制裁、関税、貿易摩擦
規制・政策 環境規制、金融規制、独禁法
テクノロジー AI、EV、再エネ、半導体
コモディティ 原油、金、銅、農産物
企業・M&A 買収、破綻、決算、業界再編

Step 1.3: リファレンス読み込み

イベントタイプに基づき、関連するリファレンスを読み込みます：

Read references/headline_event_patterns.md
Read references/sector_sensitivity_matrix.md
Read references/scenario_playbooks.md

リファレンス内容:

  • headline_event_patterns.md: 過去のイベントパターンと市場反応
  • sector_sensitivity_matrix.md: イベント×セクターの影響度マトリクス
  • scenario_playbooks.md: シナリオ構築のテンプレートとベストプラクティス

Phase 2: エージェント呼び出し

Step 2.1: scenario-analyst 呼び出し

Task toolを使用してメイン分析エージェントを呼び出します。

Task tool:
- subagent_type: "scenario-analyst"
- prompt: |
    以下のヘッドラインについて18ヶ月シナリオ分析を実行してください。

    ## 対象ヘッドライン
    [入力されたヘッドライン]

    ## イベントタイプ
    [分類結果]

    ## リファレンス情報
    [読み込んだリファレンスの要約]

    ## 分析要件
    1. WebSearchで過去2週間の関連ニュースを収集
    2. Base/Bull/Bearの3シナリオを構築（確率合計100%）
    3. 1次/2次/3次影響をセクター別に分析
    4. ポジティブ/ネガティブ影響銘柄を各3-5銘柄選定（米国市場のみ）
    5. 全て日本語で出力

期待する出力:

  • 関連ニュース記事リスト
  • 3シナリオ（Base/Bull/Bear）の詳細
  • セクター影響分析（1次/2次/3次）
  • 銘柄推奨リスト

Step 2.2: strategy-reviewer 呼び出し

scenario-analystの分析結果を受けて、レビューエージェントを呼び出します。

Task tool:
- subagent_type: "strategy-reviewer"
- prompt: |
    以下のシナリオ分析をレビューしてください。

    ## 対象ヘッドライン
    [入力されたヘッドライン]

    ## 分析結果
    [scenario-analystの出力全文]

    ## レビュー要件
    以下の観点でレビューを実施：
    1. 見落とされているセクター/銘柄
    2. シナリオ確率配分の妥当性
    3. 影響分析の論理的整合性
    4. 楽観/悲観バイアスの検出
    5. 代替シナリオの提案
    6. タイムラインの現実性

    建設的かつ具体的なフィードバックを日本語で出力してください。

期待する出力:

  • 見落としの指摘
  • シナリオ確率への意見
  • バイアスの指摘
  • 代替シナリオの提案
  • 最終推奨事項

Phase 3: 統合・レポート生成

Step 3.1: 結果統合

両エージェントの出力を統合し、最終投資判断を作成します。

統合ポイント:

  1. レビューで指摘された見落としを補完
  2. 確率配分の調整（必要な場合）
  3. バイアスを考慮した最終判断
  4. 具体的なアクションプランの策定

Step 3.2: レポート生成

以下の形式で最終レポートを生成し、ファイルに保存します。

保存先: reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md

```markdown

ヘッドライン・シナリオ分析レポート

分析日時: YYYY-MM-DD HH:MM 対象ヘッドライン: [入力されたヘッドライン] イベントタイプ: [分類カテゴリ]

6. Resources

References:

  • skills/scenario-analyzer/references/headline_event_patterns.md
  • skills/scenario-analyzer/references/scenario_playbooks.md
  • skills/scenario-analyzer/references/sector_sensitivity_matrix.md