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Portfolio — 製品開発DXの横展開

Portfolio — 製品開発DXの横展開

製造業の開発現場で培ったデータ分析・システム設計のアプローチを、
業務改善・株式投資・コンテンツ運用の3領域で再現しています。

投資スタイル × DXスキル

インデックス → 高配当株 → 成長株 の学びの階段が、DXスキルの深さと対応します。

基礎

インデックス投資

データドリブン思考
標準化・自動化の基盤
＝ DXの思想そのもの

応用

高配当株（両学長）

財務指標の多変量
スクリーニング
＝ データパイプライン

発展

成長株（オニール）

EPS成長トレンド＋
事業構造分析
＝ アーキテクチャ設計力

高配当株分析（両学長）× 製品開発DX
指標カテゴリ具体的な指標現状製品開発での対応
配当安定性 配当利回り、配当性向、連続増配 強み 製品の信頼性評価（安定性の定量判断）
収益成長性 EPS推移、売上高推移 強み 実験データのトレンド分析
財務健全性 自己資本比率、営業CF 強み 製品コスト構造・設計余裕度の評価
バリュエーション PER、PBR 強み スペック対コストの妥当性評価
リスク分散 業種分散、景気敏感判断 発展途上 FMEA的リスク分散思考
罠銘柄回避 高利回りだが危険な銘柄 発展途上 異常値検知・外れ値分析
成長株分析（オニール CAN-SLIM）× 製品開発DX
CAN-SLIM投資での意味現状製品開発での対応
C: 当期EPS 直近四半期の利益成長 強み プロトタイプ直近評価（最新実験の改善度）
A: 年間EPS 過去3-5年の利益成長率 強み 開発KPI推移（長期トレンド分析）
N: 新製品・新事業 新しい何かが株価を動かす 発展途上 将来: NLP分析で定量化
S: 需給 出来高・浮動株の動き 発展途上 将来: 出来高・相対強度の自動計算
L: 主導株 業界内の相対強度 発展途上 将来: 競合ベンチマーク分析
I: 機関投資家 機関の保有動向 対象外 人間の判断領域
M: 市場方向 相場全体のトレンド 対象外 人間の判断領域

共通パターン: 定量データ分析が強み。定性判断は発展テーマとして段階的に拡張。

Projects — DXの横展開
業務プロセスDX

業務時間の可視化・分析ツール

Google Calendar Visualizer
運用中
DX ストーリー 製造業の開発現場で”会議に埋もれる問題”を数値化し、 時間配分の改善提案につなげるアプローチを個人開発で実証。
コード53%削減 GCPデプロイ完全スクリプト化
Streamlit FastAPI GCP (Cloud Run)
データ分析DX

複数データソース統合・自動分析パイプライン

高配当株分析プラットフォーム
開発中
DX ストーリー 製品開発における実験データ分析と同じアプローチ（収集→前処理→分析→可視化）を 株式分析ドメインで再現。複数データソース統合の設計力を証明。
実験データ → ファンダメンタルズデータ（IR BANK, KABU+）
製品スペック評価 → 財務指標・配当利回り
品質トレンド → テクニカル指標・株価推移
製品アーキテクチャ → 影響因子の関係性構造化
Python DuckDB FastAPI Streamlit
コンテンツ運用DX

AI連携コンテンツ生成パイプライン

Chelsea-Labs 自動化基盤
開発中
DX ストーリー GitHub push → AI生成 → 自動デプロイという、 製品開発のCI/CDと同じ思想をコンテンツ管理に適用。
Python Claude API GitHub Actions WordPress REST API
ロードマップ — データ成熟度モデル

製品開発のデータ活用成熟プロセスと同じ構造で、株式分析ツールを段階的に進化。

Phase 1: 収集済
IR BANKデータの自動収集
製品開発: センサー・計測データの取得自動化
Phase 4: 可視化将来
Streamlitで銘柄比較ダッシュボード
製品開発: ダッシュボード化
Phase 5: 自動判断将来
スクリーニング条件合致の自動通知
製品開発: 閾値ベースのアラート
Phase 6: 最適化将来
ポートフォリオ最適化、定性→定量化（NLP等）
製品開発: AIパラメータ最適化
数理的基盤 — E資格で学んだ数学 × 株式分析 Phase 6（最適化・AI活用）を支える数理的基盤として、以下の数学的知識を株式分析に接続予定。
  • 線形代数（固有値分解）→ PCAで銘柄間の相関構造を分析
  • 線形代数（特異値分解）→ 大量の財務指標を本質的な軸に圧縮
  • 線形代数（ノルム）→ ポートフォリオのリスク計量
  • 確率・統計（ベルヌーイ分布）→ 増配確率・勝率ベースの投資判断
  • 情報理論 → どの指標が銘柄選定に最も効くかのエントロピー分析
技術スタック
Python FastAPI Streamlit DuckDB GCP Cloud Run GitHub Actions Claude API WordPress SWELL
このポートフォリオは Claude API + GitHub Actions で自動更新されています
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