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バフェット・チェックリスト

ウォーレン・バフェットの投資フレームワークを規律のレンズとして適用し、買い・保有・売りの判断を評価します。自己能力圏、経済的堀、オーナー利益と本質的価値、安全余裕、経営陣・資本配分の質、市場心理(ミスターマーケット、恐怖対欲望、気質)を考慮します。「これをバフェットにかけてみて」「バフェットなら何と言う?」「これは堀のテストに通るか?」「これで十分に安いか?」といった質問や、評価中・保有中の銘柄に対する懐疑的な第二の意見として使用します。これは戦略の代替ではなく、規律のオーバーレイです。

バフェット・チェックリスト とは?

このスキルは、ウォーレン・バフェットの実際の投資方法論に従って銘柄を評価するためのチェックリストです。インターネットミーム的なバフェット解釈ではなく、株主への手紙やインタビューに基づき、実際にバフェットとチャーリー・マンガーがどのように投資をフィルタリングし、評価し、ポジションサイズを決定したかを適用します。主にClaude CodeなどのAIエージェント上で動作し、特定の銘柄(保有中または評価対象)を分析する際に、自己能力圏の明確化、経済的堀の特定、オーナー利益と本質的価値の計算、安全余裕の確認、経営陣の資本配分の質の評価、そして市場心理に対する気質チェックを段階的に実行するよう指示します。 このスキルが有用なのは、単なるバフェット賛美ではなく、彼のフレームワークが現代の集中投資ポートフォリオにどのように適用でき、どこで適用できないかを正直に区別する点です。特に、早期サイクルやテーマ性の高い投資テーゼに対しては、バフェット流の厳格なテストを無理に通そうとせず、適用できる部分だけを抽出する「正直な緊張関係」を重視します。「intrinsic-value」「sec-financials」「etrade-pull」「realized-pnl」「price-history」「trade-journal」などの関連ツールと連携し、定量的な裏付けとともに分析を行います。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/2016judea/brick-mortar-skills/tree/HEAD/skills/buffett-checklist

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ドキュメント

バフェット・チェックリスト は何をしますか?

ウォーレン・バフェットの実際の方法論に従って銘柄を評価するためのチェックリスト。インターネットミーム版(「知っているものに投資せよ」「永遠に保有せよ」)ではなく、バフェットとマンガーが実際にどのように候補をフィルタリングし、評価し、ポジションサイズを決定したかを、株主への手紙とインタビューに基づいて示す。ここで引用されているものの主要な一次情報源は berkshirehathaway.com の株主への手紙アーカイブ。重要な場面でバフェットを引用する前に、実際の手紙で確認すること。

保持すべき正直な緊張関係: チェックしている銘柄が、集中投資で初期サイクルかつテーマ性の高いもの——まだ認識されていない構造的なマクロテーゼ——である場合、バフェットの得意領域はその正反対、すなわちシンプルで既に証明され、広い堀を持ち、永遠に保有できるキャッシュ生成企業(コカ・コーラ、アメリカン・エキスプレス、シーズ・キャンディーズ)である。初期テーゼの銘柄を、無理に厳格な自己能力圏テストや10年予測可能性テストに通そうとしてはいけない。ほとんどの場合は通らず、それは自動的に否定的な評価にはならない。 バフェットの規律のうち、スタイルに関係なく転用できる部分(過剰な支払いをしないこと、経営陣が資本の良き管理者かを判断すること、恐怖で売ってしまわないという気質のルール)を使用し、転用できない部分は転用したふりをせずに明示すること。

フィルター(順序通り)

  1. 自己能力圏。 この企業がどのように収益を上げ、なぜ10年後も同じ方法で収益を上げ続けるのか、専門用語を使わずに1段落で説明できるか? できないなら、「難しすぎる」山行き——これは本当の答えであり、逃げではない。バフェット自身の能力圏はゆっくりと、深い研究によってのみ拡大した(アップルは「テクノロジー」として評価されたのではなく、消費者ロイヤルティビジネスとして評価された)。

  2. 経済的堀。 競合他社がこの企業の利益率を奪うのを、具体的に何が防いでいるのか? バフェットの4つの堀のタイプ:価格決定力/ブランド(値上げしても顧客が離れない——シーズ・キャンディーズ)、低コスト生産(コストコ、GEICO)、スイッチングコスト(エンタープライズソフトウェア、銀行決済インフラ)、ネットワーク効果(アメリカン・エキスプレス)。定量的な指標:ROICが10年間で一貫して15%超かつ粗利益率が40%超であり、競合に侵蚀されていない。メカニズムを指し示せない堀は、物語であって堀ではない。

  3. オーナー利益と本質的価値。 バフェットはEBITDAやコンセンサスFCFを使わない。彼の計算式:オーナー利益 = 当期純利益 + 減価償却費 − 維持設備投資(現在の競争力を維持するための設備投資であり、成長のための設備投資ではない)。将来のオーナー利益を保守的な割引率で現在価値に割り引く——歴史的には10年国債利回り、金利が人為的に低い場合は7~10%のハードルレートに引き上げる。これは、カネが安いという理由で過剰に支払ってしまう自己欺瞞を防ぐため。CAPMもベータも使わない——バフェットは明確に「変動性≠リスク」と述べている。

  4. 安全余裕。 あなたの本質的価値の推定値を大幅に下回る価格で買う——歴史的にバフェットは5%ではなく30~40%のディスカウントを探してきた。「3万ポンドの橋を建設し、1万ポンドのトラックを渡らせる。」 これはあなた自身の予測誤差に対するチェックであり、単なる価格設定の上品な表現ではない——成長前提が最も積極的な銘柄に対して最も厳しく適用すること。

経営陣と資本配分

  • 誠実性、知性、エネルギー——この順番で。 「最初のものがなければ、後の二つはあなたを殺すだろう。」 率直さを探せ:CEOは決算説明会で自らの過ちを認めるか、それともいつも天候やマクロ要因、一時的要因のせいにするか? GAAPベースの損失を隠すために調整後EBITDAや非GAAPの枠組みに大きく依存するのは、ニュアンスではなく、危険信号である。
  • 1ドルテスト。 5~10年の期間で、留保利益1ドルあたり少なくとも1ドルの時価総額増加が生み出されているか? 平凡なリターンしか得られない再投資のために現金を還元しない経営陣は、「成長」と称した価値破壊である。
  • 自社株買い vs. 配当。 自社株買いが価値を生むのは、本質的価値を下回る場合のみ——割高な倍率での自社株買いは、主にストックオプションの希薄化を相殺し、一株当たり利益を水増しするだけであり、バフェットはこのパターンを嫌うと公言している。配当は、経営陣が現金を高いリターンで使う方法を使い果たしたことを認めるもの——本質的に悪いわけではないが、成長の余地についてのシグナルである。
  • 制度的命令。 マンガーとバフェットの造語で、同業他社を模倣したり、現金を「使い切る」ために買収を追い求めたり、分析ではなく惰性で方向転換に抵抗する経営陣を指す。CEOが「なぜやるのか」と同じくらい明確に「なぜやらないのか」を説明できるかどうかに注目せよ。

危険信号 / 「難しすぎる」山

高いレバレッジ(それに見合うフロートのような資金源がない);複雑な財務構造や簡単に説明できないビジネスモデル;頻繁な経営陣/CFOの交代;「調整後」利益から除外された多額の株式報酬;低コスト生産者ではないコモディティ経済;利益がその場に留まるためだけに設備に再投資される装置集約型ビジネス(鉄鋼、そしてバフェット自身の戒めの物語である繊維——文字通り元々のバークシャー・ハサウェイ)。航空会社は、彼が自身のルールを破った個人的なお気に入りの例である(2016年に購入、2020年のパニックで損失を出して売却)——これは、バフェットのフレームワークでさえ、本当に悪い構造的ビジネスを覆せないことの証拠である。

気質

集中投資を行うほとんどの人にとって、これが最も価値の高いセクションである。なぜなら、文書化された損失の原因は通常、選択ではなく出口——つまり、局所的な底値付近で損失銘柄を切ってしまうこと——だからである。あなたの実際の損失ロット(このリポジトリの backtest_holding.py を参照)のバックテストが、保有し続けた方が良かったことを示しているなら、それはこのセクションで定量化される。

  • ミスターマーケットの寓話: 市場は躁うつ病のビジネスパートナーであり、毎日価格を提示してくる。あなたは決して彼の価格で取引する義務はない——彼の気分の変動は、ビジネスそのものについてではなく、彼自身についての情報である。ただし、ビジネスについて実際に何かが変わった場合を除く。
  • 恐怖 vs. 欲望: 「他の人が強欲なときは恐怖し、他の人が恐怖しているときは強欲であれ。」 テーゼを破るニュースがない下落は、ミスターマーケットの機嫌が悪いだけ——ハンバーガーのアナロジー:まだ買い続けているなら、価格の下落はあなたを怖がらせるのではなく、喜ばせるべきである。
  • IQではなく気質: 「投資は、IQ160の人がIQ130の人に勝つゲームではない…必要なのは、他の人をトラブルに巻き込む衝動を制御する気質である。」 重要なのは堀を見つけるスキルではない——それは多くの人ができる。重要なのは、あなたが正しく評価した銘柄の40%の下落を、ひるむことなく耐え抜くことである。
  • バフェットが実際に売るとき(「永遠に保有」が言い訳になることへの逆チェック):堀が構造的に壊れている(単に株価が下がっただけではない)、当初のテーゼが間違っていたと結論づけた(2020年の航空会社売却——実際の過ちであり、率直に認められ、合理化されていない)、または劇的に良い機会に資本が必要になった。これは、ポジションごとの文書化されたテーゼ無効ルールに直接対応する——バフェット版とジャーナル版は、同じルールを二つの方法で述べたものである。

集中とサイジング

バフェットの 「分散は無知に対する防御策である——自分のしていることを知っているなら、分散はほとんど意味をなさない」 という言葉は、実際に引受調査を行う人にとっては、分散の擁護ではなく、集中の擁護である。バークシャーは約40銘柄を保有するが、上位5銘柄で株式ポートフォリオの約70%を占める。「パンチカード」のフレームワーク(生涯に20回のスイング、だからそれを有効に使え)とテッド・ウィリアムズの得意ゾーンのアナロジー(自分の得意な球だけを打て)は、どちらも確信に基づく集中を主張している。

バフェットのサイジングの規律が、ほとんどの集中型リテールポートフォリオと異なる点:彼は安全余裕テストをクリアした後にのみサイジングする。ストップロスを使わずに運用する場合、ポジションサイズが唯一のリスク管理手段となり、そのサイジング決定に彼のプロセスよりもはるかに大きな重みがかかる。その違いをぼかさずに、率直に述べること。

実際の実行方法

特定の銘柄(保有中または候補)に関して呼び出された場合:

  1. 自己能力圏の答えを平易な言葉で述べる——または「これは条件を満たさない。テーマ性のある賭けであり、そのように評価せよ」と明示する。
  2. 堀のメカニズムを明確にする。まだない場合は、そのように述べる。初期サイクルの銘柄はしばしばまだ堀を持っていない——それが賭けであり、それについて正直であること。
  3. オーナー利益/バリュエーションチェック——intrinsic-value を実行し、ここで推定してはいけない。 そのスキルが計算(オーナー利益、有形資本収益率、逆DCF、安全余裕のラダー)と、のれんの減損や特異な年度を収益として評価することを防ぐ拒否ルールを担当する。また、キャリブレーションルールも持つ:バフェットが実際に所有しているビジネスに対して同じモデルを実行せずに、絶対的な「公正価値」を決して提供してはならない——キャリブレーションされていないと、このモデルはコカ・コーラをスクリーニング対象銘柄よりも過大評価すると判定する可能性がある。堀がないか初期サイクルの銘柄の場合、このスキルは完全に拒否する(「難しすぎる」)。代わりに「真実でなければならないこと」を提示し、その旨を明確に述べる。
  4. 安全余裕の読み取り:現在の株価はすでにテーゼが成立することを織り込んでいるか? それとも、テーゼが正しくかつ株価が見直される余地があるか?
  5. 経営陣/資本配分のクイックリード(公開書類がサポートする場合)。
  6. 気質チェック——これが下落中の「売るべきか」という質問である場合、他のすべてよりも先に、ミスターマーケット、恐怖対欲望、文書化された無効ルールを前面に出す。
  7. この銘柄において、バフェットのフレームワークと実際の戦略がどこで乖離するかを、無理に適合させようとせず、率直に述べる。

ツール

特定のバフェットの引用、手紙、または最近のバークシャーの動きを引用する前に、最新情報を確認または検証すること——ポジションや公の発言は変わる可能性があり、このファイルはフレームワークのスナップショットであり、ライブフィードではない。

  • バリュエーションの計算とその背後にあるデータ:intrinsic-value と sec-financials。このファイルはレンズであり、これら二つは数字である。
  • 現在のポジションとウェイト:etrade-pull。
  • 実際に行われた取引に対して定量化された気質セクション:realized-pnl——その反事実的思考こそが、「あなたは損失を早く切りすぎている」という非難を数字に変えるものである。
  • 安全余裕の読み取りのための、銘柄のサイクル上の位置:price-history。
  • 「バフェットが実際に売るとき」のテストをチェックするための文書化された無効ルール:trade-journal。

portfolio-review の一部として呼び出され、それは懐疑的な読み取りが必要なタイミングを判断する。

Individual skills in this repo

This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.

2016judea/ascii-charts

Build charts as plain Unicode-block text — bar, range, bullet, gap-bracket, star-histogram, heatmap, line, Venn, pie, donut and scatter — with a dependency-free Python script, for anywhere only monospace text survives (newsletter code blocks, Markdown, terminals, plain-text email, chat). Use when a chart has to embed as literal text instead of an image or a third-party chart service, or when you want a hand-made terminal look with no branding footer.

2016judea/image-riff

Turn one or more reference images into original art in that reference's own visual language, then cut it to whatever surface it's for. Use when you paste or point at art and say "use this as the base image", "generate art from this", "riff on this", "some creative ideation with these images", "make me a channel banner / avatar / cover / plate", "wilder version of this", or want a spread of options off one piece of reference. This is the TASK skill; the engine is the `make-art` tool skill.

2016judea/leonardo

Draw the way Leonardo da Vinci drew — a study sheet, a notebook folio, a red-chalk or silverpoint study, a machine cutaway, a storm of vortices — in his real materials and page-logic, generated with the make-art engine and anchored on fifteen of his actual (public-domain) sheets. Use when you say "Leonardo", "da Vinci", "like his notebooks", "a codex page of X", "draw this as one of his study sheets", "sanguine", "silverpoint", or wants a design, diagram, or illustration in that hand. Also a reading guide to his notebooks (Richter's 1883 public-domain translation) for "what did Leonardo say about shadow / trees / water". This is a TASK skill; the engine is `make-art`.

2016judea/mcp-stack

Which free MCP server or framework to reach for, and its traps — finance/gov data (SEC EDGAR, Yahoo, SAM.gov, USAspending), web research (Exa, Firecrawl, Crawl4AI, Jina reader), design/art/brand (Canva, Inkscape, Penpot, Figma, Orshot, Hugging Face image gen, vectorizing, charts), data/spatial (DuckDB spatial, live ArcGIS layers, OpenStreetMap/Overpass, Census, MapLibre), and ops (PostHog, iMessage, context7 docs). Use when making a social post, OG card, poster, logo/vector, chart, map, or brand asset; when querying parquet/geojson/duckdb or a city's open-data layer; when an MCP "needs authentication" or fails; or when asked "what tools do we have", "is there an MCP for X", "should we add X".

2016judea/records-request

Get a specific record out of a US government office by public-records request — "request the assessor's model", "file a data practices request", "FOIA this", "open records request", "can we just ask the county for it", "who do I write to at <county>", "chase that request", "did they ever answer". Covers checking the website first, finding the right office and statute, the carve-out paragraph that makes a request answerable instead of refused, web-form traps (hidden character caps, WAFs that reject apostrophes), chasing (there is usually no deadline), whether what comes back may be republished, and parsing multi-year tables without silent errors.

2016judea/sms-native-product

Build a product whose interface is text messages rather than an app or a website — "no app, no website", "they just text a number", "chat with our agent natively in Text Messages", "can we do this over text", "an SMS bot", "a Telegram bot", "make it a group chat", "minimum viable friction". Fires equally when it has already gone wrong — "my campaign got rejected", "our number is blocked", "the texts aren't arriving", "why do I need to register". Covers the gate that decides whether such a product can send at all (US A2P 10DLC registration, SHAFT content rules, permanent rejection codes), group MMS from code, what each channel can't do, an architecture that survives losing the channel, and guarding model-rewritten user content.

2016judea/vertical-market-agent

Build a chat agent that knows one industry in one metro better than any general model because it carries a precomputed digest of real public records (or a mined review corpus) and can pull live records mid-conversation — finding the moat, building a byte-stable substrate, enumerating what the records can't, the data traps that produce plausible wrong numbers, deterministic math in tools, measured prompt cost and cache TTL, shipping as an ad destination, an off-sector ending, and a precomputed spatial "what is this next to" layer. Use when building a vertical AI agent grounded in records rather than general knowledge.

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