scenario-analyzer

Original source / Raw SKILL.md

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name: scenario-analyzer
description: |
  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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# Headline Scenario Analyzer

## 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。

## When to Use This Skill

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"
```

## Architecture

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Skill（オーケストレーター）                        │
│                                                                      │
│  Phase 1: 準備                                                       │
│  ├─ ヘッドライン解析                                                  │
│  ├─ イベントタイプ分類                                                │
│  └─ リファレンス読み込み                                              │
│                                                                      │
│  Phase 2: エージェント呼び出し                                        │
│  ├─ scenario-analyst（主分析）                                       │
│  └─ strategy-reviewer（セカンドオピニオン）                           │
│                                                                      │
│  Phase 3: 統合・レポート生成                                          │
│  └─ reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 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]

---

## 1. 関連ニュース記事
[scenario-analystが収集したニュースリスト]

## 2. 想定シナリオ概要（18ヶ月後まで）

### Base Case（XX%確率）
[シナリオ詳細]

### Bull Case（XX%確率）
[シナリオ詳細]

### Bear Case（XX%確率）
[シナリオ詳細]

## 3. セクター・業種への影響

### 1次的影響（直接的）
[影響テーブル]

### 2次的影響（バリューチェーン・関連産業）
[影響テーブル]

### 3次的影響（マクロ・規制・技術）
[影響テーブル]

## 4. ポジティブ影響が見込まれる銘柄（3-5銘柄）
[銘柄テーブル]

## 5. ネガティブ影響が見込まれる銘柄（3-5銘柄）
[銘柄テーブル]

## 6. セカンドオピニオン・レビュー
[strategy-reviewerの出力]

## 7. 最終投資判断・示唆

### 推奨アクション
[レビューを踏まえた具体的アクション]

### リスク要因
[主要リスクの列挙]

### モニタリングポイント
[フォローすべき指標・イベント]

---
**生成**: scenario-analyzer skill
**エージェント**: scenario-analyst, strategy-reviewer
```

#### Step 3.3: レポート保存

1. `reports/` ディレクトリが存在しない場合は作成
2. `scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md` として保存（例: `scenario_analysis_venezuela_20260104.md`）
3. 保存完了をユーザーに通知
4. **プロジェクトルートに直接保存しないこと**

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## Resources

### References
- `references/headline_event_patterns.md` - イベントパターンと市場反応
- `references/sector_sensitivity_matrix.md` - セクター感応度マトリクス
- `references/scenario_playbooks.md` - シナリオ構築テンプレート

### Agents
- `scenario-analyst` - メインシナリオ分析
- `strategy-reviewer` - セカンドオピニオン・レビュー

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## Important Notes

### 言語
- 全ての分析・出力は**日本語**で行う
- 銘柄ティッカーは英語表記を維持

### 対象市場
- 銘柄選定は**米国市場上場銘柄のみ**
- ADR含む

### 時間軸
- シナリオは**18ヶ月**を対象
- 0-6ヶ月/6-12ヶ月/12-18ヶ月の3フェーズで記述

### 確率配分
- Base + Bull + Bear = **100%**
- 各シナリオの確率は根拠とともに記述

### セカンドオピニオン
- **必須**で実行（strategy-reviewerを常に呼び出す）
- レビュー結果は最終判断に反映

### 出力先（重要）
- **必ず** `reports/` ディレクトリ配下に保存すること
- パス: `reports/scenario_analysis_<topic>_YYYYMMDD.md`
- 例: `reports/scenario_analysis_fed_rate_hike_20260104.md`
- `reports/` ディレクトリが存在しない場合は作成すること
- **プロジェクトルートに直接保存してはならない**

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## Quality Checklist

レポート完成前に以下を確認：

- [ ] ヘッドラインが正しく解析されているか
- [ ] イベントタイプの分類が適切か
- [ ] 3シナリオの確率合計が100%か
- [ ] 1次/2次/3次影響の論理的繋がりがあるか
- [ ] 銘柄選定に具体的な根拠があるか
- [ ] strategy-reviewerのレビューが含まれているか
- [ ] レビューを踏まえた最終判断が記載されているか
- [ ] レポートが正しいパスに保存されたか


---

## Referenced Files

> The following files are referenced in this skill and included for context.

### references/headline_event_patterns.md

```markdown
# Headline Event Patterns

このリファレンスは、各種イベントタイプが市場に与える典型的な影響パターンを記載しています。
シナリオ分析時に参照し、過去の類似事象から将来の展開を推測するために使用します。

## 1. 金融政策イベント

### Federal Reserve (FOMC)

#### 利上げ（Rate Hike）
**典型的パターン:**
- **即時反応（0-1週間）**: 株式市場は一時的下落、債券利回り上昇、ドル高
- **短期（1-3ヶ月）**: グロース株がバリュー株をアンダーパフォーム
- **中期（3-12ヶ月）**: 金融セクター堅調、不動産・公益事業軟調
- **長期（12-18ヶ月）**: 経済減速懸念が顕在化する可能性

**セクター別影響:**
| セクター | 影響 | 理由 |
|---------|------|------|
| 金融 | + | 純金利収入増加 |
| テクノロジー | - | 高バリュエーション銘柄の割引率上昇 |
| 不動産 | - | 住宅ローン金利上昇で需要減 |
| 公益事業 | - | 債券代替としての魅力低下 |
| 消費財（一般） | - | 借入コスト上昇で消費減退 |

**過去事例:**
- 2022年利上げサイクル: ナスダック -33%、金融セクター相対的堅調
- 2018年12月利上げ後: S&P500 -9%（12月）、翌年1月に反発

#### 利下げ（Rate Cut）
**典型的パターン:**
- **即時反応**: 株式市場上昇、債券利回り低下、ドル安
- **短期**: グロース株がアウトパフォーム
- **中期**: 不動産・公益事業が回復
- **長期**: 景気刺激効果で企業業績改善

**注意点:**
- 景気後退対応の利下げは、初期は株安を伴う可能性
- 「保険的利下げ」と「景気後退対応」で市場反応が異なる

#### QE（量的緩和）/ QT（量的引き締め）
**QE開始:**
- 株式市場に強い追い風（流動性供給）
- 全てのリスク資産に恩恵
- ドル安、コモディティ高

**QT開始:**
- 流動性縮小で株式市場に逆風
- 特に投機的資産、小型株に影響大
- ドル高傾向

### European Central Bank (ECB)

**特徴:**
- ユーロ/ドル為替への影響が大きい
- 欧州銀行株への直接的影響
- 周辺国スプレッド（イタリア、スペイン等）が注目指標

### Bank of Japan (BOJ)

**特徴:**
- YCC（イールドカーブコントロール）政策の変更は極めて市場インパクト大
- 円キャリートレードへの影響
- 日本株（日経平均）は円安で上昇傾向

**2024年YCC修正事例:**
- 10年金利上限引き上げ → 円急騰、グローバル金利上昇波及

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## 2. 地政学イベント

### 戦争・武力紛争

**典型的パターン:**
- **即時反応**: 株安、金高、原油高、国債高（安全資産へ逃避）
- **短期**: 防衛関連株上昇、エネルギー株堅調
- **中期**: 紛争地域に依存するサプライチェーンに影響
- **長期**: インフレ圧力、財政悪化

**セクター別影響:**
| セクター | 影響 | 理由 |
|---------|------|------|
| 防衛 | ++ | 軍事支出増加 |
| エネルギー | + | 供給懸念でコモディティ価格上昇 |
| 航空 | - | 燃料コスト上昇、需要減 |
| 保険 | - | 地政学リスク引当金 |
| サプライチェーン関連 | - | 物流混乱、調達リスク |

**過去事例:**
- ロシア・ウクライナ紛争（2022年）: 原油WTI $130超、欧州ガス危機
- 中東紛争（2023年）: 紅海航路リスク、海運コスト上昇

### 経済制裁

**影響パターン:**
- 対象国との貿易に依存する企業に打撃
- コモディティ供給懸念（対象国が主要輸出国の場合）
- 代替サプライヤーへの恩恵

### 関税・貿易摩擦

**典型的パターン:**
- **即時反応**: 対象国の株式市場下落、関連セクター売り
- **短期**: 輸出依存企業の業績懸念
- **中期**: サプライチェーン再構築の動き
- **長期**: オンショアリング/フレンドショアリングの進展

**2018-2019年米中貿易摩擦事例:**
- 中国依存の半導体、農業機械に影響
- 関税回避のためのメキシコ/ベトナムシフト

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## 3. 規制・政策変更

### 環境規制

**カーボン規制強化:**
- **恩恵**: 再エネ、EV、クリーンテック
- **打撃**: 石油・ガス、石炭、航空、重工業

**排出権取引:**
- カーボンクレジット価格上昇 → 高排出企業のコスト増

### 金融規制

**資本規制強化:**
- 銀行の自己資本比率要件引き上げ → 銀行収益圧迫
- 中小銀行への影響が大きい

**暗号資産規制:**
- 規制強化 → 暗号資産関連株に打撃、従来金融に恩恵
- 規制明確化 → 市場に好感される場合も

### 独占禁止法

**大型M&A阻止:**
- 対象企業の株価下落
- 業界再編の遅延

**ビッグテック規制:**
- プラットフォーム企業の事業分割リスク
- 競合他社・新興企業に恩恵

---

## 4. テクノロジーシフト

### AI革命

**恩恵セクター:**
| セクター | 銘柄例 | 理由 |
|---------|--------|------|
| 半導体 | NVDA, AMD, AVGO | AIチップ需要 |
| クラウド | MSFT, AMZN, GOOGL | AI基盤インフラ |
| ソフトウェア | CRM, NOW, ADBE | AI機能統合 |

**打撃セクター:**
| セクター | 銘柄例 | 理由 |
|---------|--------|------|
| コールセンター | - | AI自動化 |
| 翻訳・ローカライズ | - | AIによる代替 |
| 単純業務BPO | - | RPA/AI置換 |

### EV（電気自動車）普及

**恩恵:**
- リチウム、コバルト、ニッケル関連
- EV充電インフラ
- 電力会社（需要増）

**打撃:**
- 従来型自動車部品（エンジン、トランスミッション）
- ガソリンスタンド
- 石油精製

### 再生可能エネルギー

**政策支援拡大時:**
- 太陽光・風力関連株上昇
- ユーティリティスケールのストレージ需要

**政策後退時:**
- クリーンエネルギー株下落
- 従来型エネルギー株に資金回帰

---

## 5. コモディティショック

### 原油価格

**急騰シナリオ（供給ショック）:**
- **恩恵**: 石油メジャー、シェール企業、油田サービス
- **打撃**: 航空、輸送、化学、消費財

**急落シナリオ（需要減退）:**
- **恩恵**: 航空、輸送、消費財
- **打撃**: エネルギーセクター全般

**閾値:**
- $80以下: エネルギー株軟調
- $100超: インフレ懸念、消費者心理悪化

### 金（Gold）

**上昇要因:**
- 地政学リスク
- インフレ懸念
- 実質金利低下
- ドル安

**関連銘柄:**
- 金鉱株: NEM, GOLD, AEM
- 金ETF: GLD, IAU

### 銅

**経済指標としての役割（Dr. Copper）:**
- 銅価格上昇 → 景気拡大シグナル
- 銅価格下落 → 景気減速シグナル

**関連セクター:**
- 鉱業: FCX, SCCO
- 建設・インフラ
- EV（銅は重要素材）

---

## 6. 企業・M&A

### 大型買収発表

**典型的パターン:**
- 被買収企業: +20-40%（プレミアム反映）
- 買収企業: -3-10%（希薄化・プレミアム懸念）
- 同業他社: +5-15%（次の買収候補思惑）

### 大型破綻

**システミックリスク懸念:**
- 金融セクター全体に波及
- クレジットスプレッド拡大

**個別企業破綻:**
- 競合他社に恩恵（市場シェア獲得）
- サプライヤーに打撃

### スピンオフ

**典型的パターン:**
- 親会社: 短期は不透明、中期はスリム化評価
- スピンオフ会社: 独立後の成長期待で上昇傾向

---

## 使用上の注意

1. **過去パターンは参考**: 市場環境により反応は異なる
2. **複合要因を考慮**: 単一イベントではなく、複数要因の相互作用を分析
3. **タイミングの重要性**: 市場の織り込み度合いで反応が変わる
4. **規模感を確認**: イベントの規模により影響度が異なる
5. **定期的更新**: 市場構造の変化に応じてパターンを見直す

```

### references/sector_sensitivity_matrix.md

```markdown
# Sector Sensitivity Matrix

このリファレンスは、各種イベントタイプに対するセクター別の感応度をマトリクス形式で整理しています。
シナリオ分析時に、どのセクターが影響を受けやすいかを素早く判断するために使用します。

## 凡例

**影響度:**
- `++` : 強いポジティブ影響
- `+` : ポジティブ影響
- `0` : 中立/影響軽微
- `-` : ネガティブ影響
- `--` : 強いネガティブ影響

**確信度:**
- `H` : 高（過去パターンが一貫）
- `M` : 中（状況依存）
- `L` : 低（不確実性高）

---

## 1. 金融政策イベント別マトリクス

### 利上げ環境

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| 金融（銀行） | + | H | JPM, BAC, WFC | 純金利収入増加 |
| 金融（保険） | + | M | MET, PRU, AIG | 投資収益改善 |
| テクノロジー | - | H | AAPL, MSFT, NVDA | 高バリュエーション割引 |
| 消費財（一般） | - | H | AMZN, HD, NKE | 借入コスト上昇 |
| 不動産（REIT） | -- | H | AMT, PLD, EQIX | 金利敏感、資金調達コスト増 |
| 公益事業 | - | H | NEE, DUK, SO | 債券代替としての魅力低下 |
| ヘルスケア | 0 | M | UNH, JNJ, PFE | 相対的にディフェンシブ |
| 生活必需品 | 0 | M | PG, KO, WMT | 相対的にディフェンシブ |
| エネルギー | 0 | L | XOM, CVX, COP | マクロ環境依存 |
| 素材 | - | M | LIN, APD, ECL | 景気敏感 |
| 資本財 | - | M | CAT, DE, HON | 設備投資減速懸念 |
| 通信サービス | 0 | M | GOOGL, META, DIS | 個別要因大きい |

### 利下げ環境

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| テクノロジー | ++ | H | AAPL, MSFT, NVDA | 成長株バリュエーション拡大 |
| 不動産（REIT） | ++ | H | AMT, PLD, EQIX | 資金調達コスト低下 |
| 公益事業 | + | H | NEE, DUK, SO | 配当利回りの相対的魅力向上 |
| 消費財（一般） | + | H | AMZN, HD, NKE | 消費刺激 |
| 金融（銀行） | - | H | JPM, BAC, WFC | 純金利収入減少 |
| ヘルスケア | 0 | M | UNH, JNJ, PFE | 相対的にディフェンシブ |
| 生活必需品 | 0 | M | PG, KO, WMT | 相対的にディフェンシブ |
| エネルギー | 0 | L | XOM, CVX, COP | マクロ環境依存 |

---

## 2. 地政学イベント別マトリクス

### 戦争・武力紛争

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| 防衛 | ++ | H | LMT, RTX, NOC, GD | 軍事支出増加 |
| エネルギー | + | H | XOM, CVX, COP | 供給懸念で価格上昇 |
| 金（金鉱） | ++ | H | NEM, GOLD, AEM | 安全資産需要 |
| 航空 | -- | H | DAL, UAL, AAL | 燃料コスト、需要減 |
| 旅行・レジャー | -- | H | MAR, HLT, BKNG | 需要減退 |
| 保険 | - | M | AIG, TRV, ALL | 地政学リスク引当 |
| 半導体 | - | M | NVDA, AMD, INTC | サプライチェーンリスク |
| 海運 | +/- | L | ZIM, DAC, MATX | ルート依存で影響異なる |

### 関税・貿易摩擦（対中国）

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| 半導体（製造装置） | -- | H | AMAT, LRCX, KLAC | 中国市場規制 |
| 消費財（中国依存） | - | H | NKE, AAPL | 製造・販売両面で影響 |
| 農業 | - | H | DE, ADM, BG | 中国向け輸出減 |
| メキシコ生産企業 | + | M | - | サプライチェーン代替恩恵 |
| 国内製造企業 | + | M | - | オンショアリング恩恵 |

---

## 3. 規制・政策変更別マトリクス

### 環境規制強化

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| 再エネ（太陽光） | ++ | H | ENPH, SEDG, FSLR | 政策支援拡大 |
| 再エネ（風力） | ++ | H | NEE, AES | 政策支援拡大 |
| EV | ++ | H | TSLA, RIVN, LCID | 規制による需要増 |
| リチウム・バッテリー | ++ | H | ALB, LTHM | EV需要連動 |
| 石油・ガス | -- | H | XOM, CVX, COP | 座礁資産リスク |
| 石炭 | -- | H | - | フェードアウト加速 |
| 航空 | - | M | DAL, UAL, AAL | SAF義務化コスト |
| 自動車（従来型） | - | M | F, GM | EV移行コスト |

### 金融規制強化

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| 大手銀行 | - | H | JPM, BAC, C | 資本要件増、収益圧迫 |
| 地方銀行 | -- | H | - | 規制コスト負担大 |
| フィンテック | +/- | M | SQ, PYPL | 規制次第で恩恵/打撃 |
| 暗号資産関連 | - | M | COIN | 規制不透明感 |

### 独占禁止法強化

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| ビッグテック | - | M | GOOGL, META, AMZN, AAPL | 事業分割リスク |
| 通信 | - | M | T, VZ | M&A阻止リスク |
| 中小テック | + | M | - | 競争環境改善恩恵 |

---

## 4. テクノロジーシフト別マトリクス

### AI革命加速

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| 半導体（GPU） | ++ | H | NVDA, AMD | AI学習/推論チップ需要 |
| 半導体（メモリ） | ++ | H | MU, WDC | HBM需要 |
| クラウドインフラ | ++ | H | MSFT, AMZN, GOOGL | AI基盤提供 |
| エンタープライズSW | + | H | CRM, NOW, ADBE | AI機能統合 |
| データセンターREIT | ++ | H | EQIX, DLR | 需要急増 |
| 電力会社 | + | M | NEE, SO | データセンター電力需要 |
| BPO/アウトソーシング | -- | M | - | AI自動化による代替 |

### EV普及加速

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| EV製造 | ++ | H | TSLA, RIVN | 市場拡大 |
| バッテリー/リチウム | ++ | H | ALB, LTHM, LAC | 素材需要 |
| 充電インフラ | ++ | H | CHPT, BLNK | インフラ投資 |
| 電力会社 | + | M | NEE, SO | 電力需要増 |
| 従来型自動車 | - | M | F, GM | 移行コスト |
| 自動車部品（エンジン） | -- | H | - | 需要構造変化 |
| 石油精製 | - | M | VLO, PSX | ガソリン需要減 |

---

## 5. コモディティショック別マトリクス

### 原油価格急騰（$100+/bbl）

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| 石油メジャー | ++ | H | XOM, CVX, COP | 収益急増 |
| シェール企業 | ++ | H | PXD, EOG, DVN | 採算性大幅改善 |
| 油田サービス | ++ | H | SLB, HAL, BKR | 掘削活動増加 |
| 航空 | -- | H | DAL, UAL, AAL | 燃料コスト急増 |
| 輸送 | -- | H | UPS, FDX | 燃料コスト増 |
| 化学 | - | H | DOW, LYB | 原材料コスト増 |
| 消費財 | - | M | 全般 | 消費者購買力低下 |

### 原油価格急落（$50-/bbl）

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| 石油メジャー | -- | H | XOM, CVX, COP | 収益減、設備投資削減 |
| シェール企業 | -- | H | PXD, EOG, DVN | 採算割れリスク |
| 航空 | ++ | H | DAL, UAL, AAL | 燃料コスト減 |
| 消費財 | + | M | 全般 | 可処分所得増 |
| 化学 | + | M | DOW, LYB | 原材料コスト減 |

### 金価格急騰

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| 金鉱株 | ++ | H | NEM, GOLD, AEM | レバレッジ効果 |
| 銀鉱株 | ++ | H | PAAS, AG, HL | 貴金属連動 |
| 宝飾品 | 0 | M | SIG, TIF | 需要減と在庫価値増が相殺 |

---

## 6. 経済サイクル別マトリクス

### 景気拡大期

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| テクノロジー | ++ | H | AAPL, MSFT, NVDA | 企業IT投資増 |
| 消費財（一般） | ++ | H | AMZN, HD, NKE | 消費拡大 |
| 資本財 | ++ | H | CAT, DE, HON | 設備投資増 |
| 素材 | + | H | LIN, APD, FCX | 需要増 |
| 金融 | + | H | JPM, BAC, GS | 与信拡大、M&A活発 |

### 景気後退期

| セクター | 影響 | 確信度 | 代表的銘柄 | 備考 |
|---------|------|--------|-----------|------|
| 生活必需品 | + | H | PG, KO, WMT | ディフェンシブ |
| ヘルスケア | + | H | UNH, JNJ, PFE | 非裁量的支出 |
| 公益事業 | + | H | NEE, DUK, SO | 安定配当 |
| 消費財（一般） | -- | H | AMZN, HD, NKE | 裁量的支出削減 |
| 資本財 | -- | H | CAT, DE, HON | 設備投資凍結 |
| 金融 | - | H | JPM, BAC | 貸倒増加懸念 |

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## 使用方法

1. **イベントタイプを特定**: ヘッドラインからイベントカテゴリを判断
2. **該当マトリクスを参照**: 上記から適切なマトリクスを選択
3. **影響度と確信度を確認**: セクターごとの影響を把握
4. **代表的銘柄をスタート地点に**: さらに深掘り分析の起点として使用
5. **複合シナリオは複数参照**: 複数イベントが絡む場合は複数マトリクスを統合

## 注意事項

- **個別銘柄の状況**: セクター影響と個別銘柄影響は異なる場合がある
- **タイミング**: 即時影響と遅延影響を区別する
- **規模感**: イベントの規模により影響度は変動
- **市場織り込み度**: 既に市場が織り込んでいる場合は反応が限定的

```

### references/scenario_playbooks.md

```markdown
# Scenario Playbooks

このリファレンスは、18ヶ月シナリオを構築するためのテンプレートとベストプラクティスを提供します。
シナリオ分析時に、一貫性のある質の高いシナリオを作成するために使用します。

## シナリオ構築の基本原則

### 1. MECE原則（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）

シナリオは以下の条件を満たすべき：
- **相互排他**: 各シナリオは重複しない
- **網羅的**: 主要な可能性を全てカバー

### 2. 確率配分ガイドライン

| シナリオ | 典型的範囲 | 配分の根拠 |
|---------|----------|-----------|
| Base Case | 50-65% | 最も蓋然性の高い展開 |
| Bull Case | 15-25% | ポジティブな上振れ |
| Bear Case | 20-30% | ネガティブな下振れ |
| 合計 | 100% | 必ず100%になるよう調整 |

**非対称配分が適切な場合:**
- Bull > Bear: 強気材料が多い環境
- Bear > Bull: リスク要因が多い環境
- Base > 60%: 不確実性が低い状況
- Base < 50%: 不確実性が極めて高い状況（Base Caseも不確実）

### 3. タイムライン区切り

**3フェーズ構造:**
- **0-6ヶ月**: 短期的反応、初動
- **6-12ヶ月**: 中期的展開、トレンド形成
- **12-18ヶ月**: 長期的帰結、新しい均衡

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## シナリオテンプレート

### Base Case テンプレート

```markdown
### Base Case（XX%確率）

**概要**:
[1-2文でシナリオを要約。最も蓋然性の高い展開を記述]

**仮定条件**:
- [仮定1]: [具体的な条件]
- [仮定2]: [具体的な条件]
- [仮定3]: [具体的な条件]

**タイムライン**:

**0-6ヶ月:**
- [主要な展開1]
- [主要な展開2]
- [市場の反応予想]

**6-12ヶ月:**
- [中期的な展開1]
- [中期的な展開2]
- [トレンドの方向性]

**12-18ヶ月:**
- [長期的な帰結1]
- [新しい均衡状態]
- [構造的変化（あれば）]

**経済指標への影響**:
| 指標 | 現状 | 6ヶ月後予想 | 12ヶ月後予想 | 18ヶ月後予想 |
|------|------|------------|-------------|-------------|
| GDP成長率 | X% | X% | X% | X% |
| インフレ率 | X% | X% | X% | X% |
| 政策金利 | X% | X% | X% | X% |
| 失業率 | X% | X% | X% | X% |

**主要カタリスト**:
- [このシナリオを後押しする要因1]
- [このシナリオを後押しする要因2]

**無効化シグナル**:
- [このシナリオが崩れる兆候1]
- [このシナリオが崩れる兆候2]
```

### Bull Case テンプレート

```markdown
### Bull Case（XX%確率）

**概要**:
[1-2文で楽観シナリオを要約。どのような上振れが起きるか]

**仮定条件**:
- [楽観的仮定1]: [具体的な条件]
- [楽観的仮定2]: [具体的な条件]
- [楽観的仮定3]: [具体的な条件]

**タイムライン**:

**0-6ヶ月:**
- [ポジティブな展開1]
- [ポジティブな展開2]
- [市場の好反応予想]

**6-12ヶ月:**
- [上振れトレンドの継続]
- [追加のポジティブ要因]
- [市場心理の改善]

**12-18ヶ月:**
- [楽観シナリオの帰結]
- [達成される状態]
- [持続可能性の評価]

**経済指標への影響**:
[Base Caseより良い数値を想定]

**上振れカタリスト**:
- [このシナリオを実現させる要因1]
- [このシナリオを実現させる要因2]

**このシナリオの確率を上げる条件**:
- [条件1]
- [条件2]
```

### Bear Case テンプレート

```markdown
### Bear Case（XX%確率）

**概要**:
[1-2文でリスクシナリオを要約。どのような下振れが起きるか]

**仮定条件**:
- [リスク仮定1]: [具体的な条件]
- [リスク仮定2]: [具体的な条件]
- [リスク仮定3]: [具体的な条件]

**タイムライン**:

**0-6ヶ月:**
- [ネガティブな展開1]
- [ネガティブな展開2]
- [市場の悪反応予想]

**6-12ヶ月:**
- [下振れトレンドの継続/深化]
- [二次的な問題の顕在化]
- [市場心理の悪化]

**12-18ヶ月:**
- [リスクシナリオの帰結]
- [最悪の場合の状態]
- [回復の道筋（あれば）]

**経済指標への影響**:
[Base Caseより悪い数値を想定]

**下振れリスク要因**:
- [このシナリオを引き起こす要因1]
- [このシナリオを引き起こす要因2]

**このシナリオの確率を上げる条件**:
- [条件1]
- [条件2]

**リスク緩和要因**:
- [このシナリオを軽減する可能性のある要因1]
- [このシナリオを軽減する可能性のある要因2]
```

---

## イベントタイプ別シナリオプレイブック

### 1. 金融政策イベント（利上げ）

**Base Case（55%）:**
- 想定通りの利上げ実施
- 市場は概ね織り込み済み
- 軽微な株安、債券利回り小幅上昇

**Bull Case（20%）:**
- 利上げ幅が予想より小さい
- ハト派的なフォワードガイダンス
- 株式市場ラリー

**Bear Case（25%）:**
- 利上げ幅が予想より大きい
- タカ派的なフォワードガイダンス
- 株式市場急落、信用スプレッド拡大

### 2. 地政学イベント（紛争勃発）

**Base Case（50%）:**
- 紛争の限定的拡大
- 短期的なコモディティ価格上昇
- 数ヶ月で状況安定化

**Bull Case（15%）:**
- 早期停戦・和平合意
- コモディティ価格正常化
- 市場は早期に回復

**Bear Case（35%）:**
- 紛争の長期化・拡大
- コモディティ供給の重大な混乱
- グローバルインフレ加速、景気後退リスク

### 3. テクノロジーシフト（AI規制）

**Base Case（50%）:**
- 緩やかな規制導入
- 業界自主規制が主体
- イノベーションへの影響限定的

**Bull Case（25%）:**
- 規制が業界に有利な形で策定
- 規制の明確化でむしろ投資加速
- 大手に有利な参入障壁形成

**Bear Case（25%）:**
- 厳格な規制導入
- AI開発の大幅な制限
- 米国企業の競争力低下

### 4. 企業イベント（大型M&A）

**Base Case（60%）:**
- 規制当局の承認取得
- 予定通りのクロージング
- 統合シナジーの段階的実現

**Bull Case（15%）:**
- 予想を上回るシナジー実現
- 統合が順調
- 追加のM&A戦略が奏功

**Bear Case（25%）:**
- 規制当局の阻止または条件付き承認
- 統合の遅延・失敗
- シナジー未達成

---

## シナリオ品質チェックリスト

### 内部整合性
- [ ] 各シナリオの仮定条件は論理的に整合しているか
- [ ] タイムラインの展開は因果関係が明確か
- [ ] 経済指標の予想は相互に整合しているか

### 外部妥当性
- [ ] 過去の類似事象と整合的か
- [ ] 現在の市場環境を適切に反映しているか
- [ ] 専門家の見解と大きく乖離していないか

### 実用性
- [ ] 投資判断に役立つ具体性があるか
- [ ] モニタリング可能なカタリストが特定されているか
- [ ] 無効化シグナルが明確か

### 網羅性
- [ ] 主要なリスクシナリオが含まれているか
- [ ] 上振れ可能性が適切に考慮されているか
- [ ] テールリスクへの言及があるか

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## よくある間違いと回避方法

### 1. 現状維持バイアス
**問題**: Base Caseに過度な確率を割り当て（70%以上）
**回避**: 歴史的に見て「何も変わらない」確率は低いことを認識

### 2. 最新バイアス
**問題**: 直近のイベントの影響を過大評価
**回避**: 長期的な視点を維持、過去のパターンを参照

### 3. 確証バイアス
**問題**: ヘッドラインに沿った解釈のみ採用
**回避**: 意図的に反対意見を探す

### 4. 過度の精度
**問題**: 18ヶ月先の数値を小数点以下まで予想
**回避**: 不確実性を認め、レンジで表現

### 5. シナリオの重複
**問題**: Base/Bull/Bearが部分的に重なっている
**回避**: 各シナリオの境界条件を明確化

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## 確率更新のガイドライン

新しい情報が入った際の確率調整:

| 新情報の性質 | 確率調整の方向 |
|-------------|---------------|
| シナリオを支持するデータ | +5-15% |
| シナリオに反するデータ | -5-15% |
| 決定的な証拠 | +20-30% or -20-30% |
| 新しいリスク要因の出現 | Bear Case +5-10% |
| リスク要因の解消 | Bear Case -5-10% |

**調整後は必ず合計100%に再調整**

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## 出力品質基準

高品質なシナリオの特徴:
1. **具体性**: 抽象的でなく、数値・日付・名称が含まれる
2. **論理性**: 因果関係が明確
3. **検証可能性**: 後から正否を判断できる
4. **実用性**: 投資判断に直結する情報を含む
5. **謙虚さ**: 不確実性を適切に表現

```