aslla77/company-scout

company-scout は何をしますか？

1つの企業名を入力として、公開・検証可能な情報のみを使ってその企業を分析し、初心者でも読んで理解できるレポートを作成します。

北極星（最も重要な基準）

初心者がこのレポート1つでその企業を理解できるか。 その企業が何をしているのか → どのように収益を得ているのか → 市場・競争はどうか → どのような課題を抱えているのかを、専門知識なしでも追えるようにする。出典の整合性やフォーマットは二の次です。

絶対ルール（第0原則 — 違反したらレポートは破棄）

1. 公開・検証可能な情報のみを根拠として使用する。企業内部の非公開情報、確認できない個人的経験、出典のない数字は使用しない。
2. すべての事実主張には公開URL＋出典グレード(A/B/C)＋確認日を付与する。
3. 出典を示せない場合は事実として扱わず、「根拠不足」 または 「仮説」 に格下げする。
4. 確定した事実と**課題予測（仮説）**を決して混同しない。仮説には「〜の可能性がある」「推定」と明記する。
5. 知らないことは知らないと書く。推論は「仮定／仮説」として示す。
6. 秘密鍵・トークン・パスワードを検索窓やログに入力しない。

出典グレード

• A = 公式・標準：企業公式サイト・採用情報(JD)・技術ブログ・プレスリリース・公式SNS、DART電子公示（監査報告書・事業報告書）、政府・標準文書。
• B = 信頼できる二次情報源：主要経済・テクノロジーメディアの記事。
• C = 手がかり専用：コミュニティ・個人ブログ・YouTube・アプリストアレビュー・Wiki。事実断定に使用しない。 方向性を見極める手がかりとしてのみ使用。

入力

• 必須：企業名1つ（例：「マイリアルトリップ」）。
• オプション：業界ヒント、関心軸（例：財務重視）。

手順

1) 企業タイプ判別 → 検索戦略選択

企業タイプによって出発点が異なる：

• コマース／プラットフォーム（ムシンサ・マイリアルトリップ）：採用情報、技術ブログ、アプリ・プレイストアレビュー(C手がかり)、取引額・MAU関連報道。
• フィンテック／金融（カカオペイ証券）：DART・金融監督院の公示、規制・ライセンス、親会社IR。
• 会計／コンサルティング（サミルPwC）：業界レポート・刊行物、採用職種、規制動向。
• 非上場・情報不足（メディセラピー・チャンネルコーポレーション）：採用情報・プレスリリース・特許・代表者インタビュー・製品ページで補完。情報が乏しい場合は正直に「根拠不足」とする。

2) 5軸収集（企業 → 製品 → 顧客 → 課題 → 関連企業）

各軸ごとに公開出典を集め、グレード・確認日を記録する。

• 企業：法人・沿革・規模・ビジネスモデル。
• 製品：主要製品・機能。
• 顧客：主な顧客層・使用コンテキスト(B2C/B2B/供給側)。
• 財務シグナル（可能なら）：DART監査報告書(Aグレード) から売上高・営業利益・純利益・主要コスト（販管費・支払手数料・運搬費）・在庫・キャッシュフローのトレンドと比率。数値には必ず出典・会計年度を付与。入手できない場合は「根拠不足」。
• 課題：企業／業界／顧客が直面する実際の課題。出発点 — 採用情報が明示する課題、技術ブログのエンジニアリング上の難題、ニュース／IRの事業課題、財務シグナルが示す異常（例：売上↑だが営業利益↓）、アプリレビューの繰り返し不満(C手がかり)。
• 関連企業：投資家・親会社／子会社・M&A・提携・競合・主要顧客／供給者。関係タイプをラベルで付与し、それぞれに出典を示す。

3) 出典-主張一致チェック（軽量）

核となる事実（特に数値）について、(a)URLが生きていること、(b)本文がその主張を実際に裏付けていることを確認する。出典間で矛盾があれば両方を併記＋「矛盾あり、再確認が必要」。リンク切れや不一致は格下げ。

4) 課題候補整理 + Codex適合性ルーブリック

課題候補 最低3件。各候補：

• 課題1行 + [事実]／[仮説]ラベル
• 公開出典(グレード)
• Codex適合性3軸スコア（各：高/中/低）：
  1. 入力データの公開可用性（公開API・ダミーで代替可能か）
  2. 課題境界の明確さ（プラグイン1つで扱えるほど狭いか）
  3. プラグイン表現可能性（スキル/スクリプトでモデル化できるか）
• 本選課題除外：YouTube「AX人材戦争」で公開された本選予告課題（例：マイリアルトリップLuckyGlide型価格探索）はそのまま使わず、独立した公開出典で実証される類似変形のみ採用。

5) レポート組み立て（下記出力スキーマ参照）

初心者優先：サマリーを先頭に、平易な文章、論理の流れを維持。

6) 合格自己チェック

レポートを出す前に以下をすべて確認する（1つでも失敗したら修正）：

• 先頭サマリー（企業1行＋核となる数字＋わかること／わからないこと）
• 事実主張は100%公開出典あり（ない場合は「根拠不足」／「仮説」に格下げ）
• 課題候補≥3、各出典＋適合性3軸スコア
• [事実]と[仮説]の分離＋「分析の限界」セクション存在
• 各セクション末尾にフォローアップ質問3つ
• 専門用語はすべて用語説明にある（またはインラインで説明）
• References（A/B/C・確認日）、根拠不足一覧
• 初心者が読んで詰まる箇所がない

出力スキーマ（レポート）

メイン軸はこの5軸。他人のレポートの形式や数値を流用しない。

# <企業名> — 公開情報に基づく企業理解レポート
作成日 / データ基準日 / 一行での正体

## 0. サマリー
- 企業一行＋核となる数字スナップショット（出典）
- このレポートでわかること／わからないこと

## 1. 企業    ## 2. 製品    ## 3. 顧客
（各事実 [n]出典）
### フォローアップ質問（3）

## 4. 財務シグナル   ← DART監査報告書などAグレードがあれば。事実のみ。
### フォローアップ質問（3）

## 5. 市場・競争／関連企業   ← 関係タイプラベル＋競合数値
### フォローアップ質問（3）

## 6. 課題シグナル → 課題仮説
- [確認された事実] ... / [課題予測＝仮説] ...
- 課題候補1..N（課題 / 出典 / Codex適合性3軸）
### フォローアップ質問（3）

## 7. 分析の限界
- 公開情報で言えること／言えないこと

## （オプション）予選5問草案
## References   （番号 → URL・グレードA/B/C・確認日）
## 用語説明   （専門用語 → 一行定義 [+出典]）
## 根拠不足一覧

保存

out/<企業名>-dossier-YYYYMMDD.md に保存（可能な環境で）。

参考

• 良い出力例は examples/myrealtrip-dossier.md（few-shot参照）。形式・深さの基準とするが、内容は対象企業に合わせて新たに調査する。