情報エントロピーで業種分散を再解釈する Python 自動判定

前回 #26では、PCA で C×A×N PASS 銘柄群の銘柄相関と業種クラスタを可視化しました。本記事 #27 は、応用編 #19 で導入した HHI（業種集中度）を情報エントロピーで再解釈する手順とサンプルコード入門です。シャノンエントロピーを Python で計算し、業種分散とポートフォリオ多様性を「集中度」ではなく「不確実性 = 分散度」の数学的尺度として自動判定します。

HHI と情報エントロピーは数学的に関連した指標ですが、視点が逆です。HHI は「特定業種への集中の強さ」、情報エントロピーは「全業種への分散の度合い = ポートフォリオ多様性」を測ります。両者の関係を理解すると、ポートフォリオ運用での使い分けが可能になります。「絶対値より変化率、突発より連続性」原則を、情報量の経時変化に拡張するのが本記事の核心です。

多くの読者がぶつかる壁:

• 情報理論未経験: シャノンエントロピーは数学的に高度に見えるが、本質は「N個の選択肢が等確率なら H = log N、1個に集中なら H = 0」のシンプルな尺度
• HHI との関係: HHI = Σ p_i^2、情報エントロピー H = -Σ p_i log p_i。両者の Effective N（実効業種数） 概念で接続できる
• 正規化の選択: 自然対数 vs log2 vs 最大エントロピーで正規化（Pielou’s evenness J = H / H_max）の使い分け
• 閾値設定の罠: 5-8銘柄の個人ポートフォリオでは固定閾値（J=0.7）が機能しないため、銘柄数 tier 別閾値とHHI×J 二重判定の運用が必要

筆者は製造業の品質管理現場で、不良要因分布の情報エントロピー監視を運用してきました。「不良が特定要因に集中（低エントロピー）= 改善対象明確」「改善後は要因分散（高エントロピー）= 残る不良はランダム要因」という PDCA を、エントロピーで定量化する作法は、ポートフォリオ多様性の業種分散判定と呼応します。本業の経験を投資データに転用する典型例として、本記事のエピソードで詳しく整理します。

本記事では 4個のサンプルコードで、シャノンエントロピー計算 → HHI 比較プロット → 経時監視 + PCA 連携 → screen_parallel_v3 統合まで自動判定基盤を完成させます。事業構造分析ブロック第3回。

結論：シャノンエントロピーで業種分散とポートフォリオ多様性を「不確実性 = 分散度」の情報理論的尺度として Python 自動判定する手法。HHI（集中度）と数学的に補完関係（Effective N で接続可能）、Pielou’s evenness J で正規化、銘柄数 tier 別閾値と HHI×J 二重判定で個人ポートフォリオの実用性を確保。事業構造分析ブロック第3回として #28 NLP に接続。

シャノンエントロピーの直感的理解：エンジニア視点での「不確実性の数学的尺度」

シャノンエントロピーは「確率分布の不確実性 = 情報量」を測る指標です。1948年にクロード・シャノンが提唱、通信理論の基礎として発展。エンジニアの直感に訳すとシンプル:

スニペット1：シャノンエントロピーの計算サンプルコード入門（自然対数 / log2 / 正規化）

業種シェア（または銘柄数比率、保有金額比率）から、シャノンエントロピー H、Effective N、Pielou’s evenness J を計算します。scipy.stats.entropy を使えば1行ですが、本記事は理解のため numpy で実装します。

# compute_entropy.py — 業種シェアからシャノンエントロピーと派生指標を計算
# 動作環境: Python 3.11+ / numpy / pandas 2.x
import numpy as np
import pandas as pd
from typing import Literal, TypedDict, NotRequired

EntropyBase = Literal["natural", "log2"]

class EntropyMetrics(TypedDict):
    entropy: float
    entropy_max: float
    pielou_evenness: float
    effective_n: float
    n_categories: int
    n_total: float
    base: str

def compute_shannon_entropy(shares: pd.Series,
                              base: EntropyBase = "natural",
                              min_categories: int = 3) -> EntropyMetrics:
    """業種シェアからシャノンエントロピーと派生指標を計算

    入力 shares: 業種ごとの比率 / 銘柄数 / 保有金額（自動正規化）
    base="natural" → 自然対数（Effective N = exp(H)、本記事デフォルト）
    base="log2"    → 底2の対数（情報理論標準、単位 bit、Effective N = 2^H）
    """
    p = shares.values.astype(float)
    p = p[p > 0]  # 0 を除外（log 0 を回避）
    total = float(p.sum())
    p = p / total
    n = len(p)

    if n < min_categories:
        print(f"[警告] 業種数 {n} が {min_categories} 未満。情報エントロピー判定の信頼性低下")

    if base == "natural":
        log_func = np.log
        exp_func = np.exp
    elif base == "log2":
        log_func = np.log2
        exp_func = lambda x: 2 ** x
    else:
        raise ValueError(f"Unknown base: {base}")

    H = float(-np.sum(p * log_func(p)))
    H_max = float(log_func(n)) if n > 1 else 0.0
    J = H / H_max if H_max > 0 else 0.0
    N_eff = float(exp_func(H))

    return {
        "entropy": H,
        "entropy_max": H_max,
        "pielou_evenness": J,
        "effective_n": N_eff,
        "n_categories": n,
        "n_total": total,
        "base": base,
    }

def get_tier_thresholds(n_stocks: int) -> tuple[float, float]:
    """銘柄数 tier 別の Pielou's J 閾値（v2 I1 追加：固定閾値の構造的破綻を回避）

    5-8銘柄: 0.6 / 0.4
    9-15銘柄: 0.7 / 0.5
    16+銘柄: 0.8 / 0.6
    """
    if n_stocks <= 8:
        return (0.6, 0.4)
    elif n_stocks <= 15:
        return (0.7, 0.5)
    return (0.8, 0.6)

def judge_diversification(metrics: EntropyMetrics,
                           n_stocks: int | None = None,
                           j_pass: float | None = None,
                           j_caution: float | None = None) -> Literal["PASS", "CAUTION", "FAIL"]:
    """正規化エントロピー（Pielou's evenness）でポートフォリオ多様性の自動判定

    n_stocks 指定時は tier 別閾値を自動選択（v2 I1）
    j_pass / j_caution 明示時はそちらを優先
    """
    if j_pass is None or j_caution is None:
        if n_stocks is None:
            j_pass, j_caution = (0.7, 0.5)  # 後方互換
        else:
            j_pass, j_caution = get_tier_thresholds(n_stocks)

    j = metrics["pielou_evenness"]
    if metrics["n_categories"] < 3:
        return "CAUTION"
    if j >= j_pass:
        return "PASS"
    if j >= j_caution:
        return "CAUTION"
    return "FAIL"

スニペット2：HHI vs 情報エントロピーの数学的関係を可視化（Effective N で統合）

応用編 #19 の HHI と本記事の情報エントロピーは、同じ業種分布データを異なる視点で評価します。本コードは両指標を同時計算して関係性を可視化、Effective N で統合的に解釈する手順です。※ 出力例の実画像は本記事に未掲載（読者環境で生成）。

# compare_hhi_entropy.py — HHI とシャノンエントロピーの数学的比較
# 動作環境: Python 3.11+ / matplotlib 3.9+ / numpy / pandas 2.x
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from pathlib import Path
from compute_entropy import compute_shannon_entropy

matplotlib.rcParams["font.family"] = ["Hiragino Sans", "Yu Gothic", "Meiryo", "Noto Sans CJK JP", "DejaVu Sans"]
matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

def compute_hhi(shares: pd.Series) -> float:
    """HHI（応用編 #19 から再掲）: Σ p_i^2"""
    p = shares.values.astype(float)
    p = p[p > 0] / p.sum()
    return float(np.sum(p ** 2))

def hhi_to_effective_n(hhi: float) -> float:
    """HHI から Effective N（実効業種数）を計算: N_eff_HHI = 1 / HHI"""
    return 1.0 / hhi if hhi > 0 else float("inf")

def plot_hhi_vs_entropy(scenarios: list[dict],
                          out_path: Path = Path("data/plots/hhi_vs_entropy.png")) -> Path:
    """複数の業種分布シナリオを HHI と Entropy 両方で評価して2次元プロット

    入力 scenarios: [{"name": "シナリオ名", "shares": pd.Series}, ...]
    """
    out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    rows = []
    for sc in scenarios:
        hhi = compute_hhi(sc["shares"])
        ent = compute_shannon_entropy(sc["shares"], base="natural")
        rows.append({
            "scenario": sc["name"],
            "hhi": hhi,
            "n_eff_hhi": hhi_to_effective_n(hhi),
            "entropy": ent["entropy"],
            "entropy_normalized": ent["pielou_evenness"],
            "n_eff_entropy": ent["effective_n"],
            "n_categories": ent["n_categories"],
        })
    df = pd.DataFrame(rows)

    fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))

    # 左パネル: HHI vs Pielou's J
    axes[0].scatter(df["hhi"], df["entropy_normalized"], s=120, color="#805ad5", alpha=0.7)
    for _, r in df.iterrows():
        axes[0].annotate(r["scenario"], (r["hhi"], r["entropy_normalized"]),
                          fontsize=9, xytext=(5, 5), textcoords="offset points")
    axes[0].set_xlabel("HHI（集中度の指標）")
    axes[0].set_ylabel("Pielou's evenness J（ポートフォリオ多様性の指標）")
    axes[0].set_title("HHI vs 情報エントロピー — 同じデータを異なる視点で")
    axes[0].grid(alpha=0.3)
    axes[0].axvline(0.18, color="orange", linestyle="--", alpha=0.5, label="HHI 注意 (0.18)")
    axes[0].axvline(0.25, color="red", linestyle="--", alpha=0.5, label="HHI 警告 (0.25)")
    axes[0].axhline(0.7, color="green", linestyle="--", alpha=0.5, label="J PASS (0.7)")
    axes[0].legend(fontsize=9)

    # 右パネル: HHI 由来 N_eff vs Entropy 由来 N_eff
    axes[1].scatter(df["n_eff_hhi"], df["n_eff_entropy"], s=120, color="#3182ce", alpha=0.7)
    for _, r in df.iterrows():
        axes[1].annotate(r["scenario"], (r["n_eff_hhi"], r["n_eff_entropy"]),
                          fontsize=9, xytext=(5, 5), textcoords="offset points")
    max_n = max(df["n_eff_hhi"].max(), df["n_eff_entropy"].max())
    axes[1].plot([0, max_n], [0, max_n], "r--", alpha=0.5, label="y = x（一致線）")
    axes[1].set_xlabel("HHI 由来 Effective N (= 1 / HHI)")
    axes[1].set_ylabel("Entropy 由来 Effective N (= exp(H))")
    axes[1].set_title("Effective N で統合 — Hill numbers q=1 と q=2 の関係")
    axes[1].legend(fontsize=9)
    axes[1].grid(alpha=0.3)

    fig.suptitle("【出力例の実画像は本記事未掲載、読者環境で生成】", fontsize=10, y=0.02)
    fig.tight_layout()
    fig.savefig(out_path, dpi=120)
    plt.close(fig)
    return out_path

スニペット3：情報エントロピーの経時監視と PCA loading との連携

「絶対値より変化率、突発より連続性」原則を実装するため、情報エントロピーの月次推移を監視し、前期比 ΔJ でポートフォリオ多様性の劣化を早期検知します。#26 PCA loading の安定性監視と並行運用する設計です。

# monitor_entropy.py — 情報エントロピーの経時監視と PCA loading との連携
# 動作環境: Python 3.11+ / pandas 2.x / numpy / matplotlib 3.9+
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from pathlib import Path

matplotlib.rcParams["font.family"] = ["Hiragino Sans", "Yu Gothic", "Meiryo", "Noto Sans CJK JP", "DejaVu Sans"]
matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

def monitor_entropy_trend(history_df: pd.DataFrame,
                            change_threshold: float = 0.05) -> pd.DataFrame:
    """月次情報エントロピー推移を監視し、前期比 ΔJ で構造変化を検知

    入力 history_df: as_of_date / pielou_evenness / n_categories
    change_threshold=0.05（投資デフォルト）、本業品質管理では 0.07
    """
    df = history_df.sort_values("as_of_date").copy()
    df["delta_j"] = df["pielou_evenness"].diff().abs()
    df["structural_change"] = df["delta_j"] > change_threshold
    return df

def plot_entropy_trend(history_df: pd.DataFrame,
                         out_path: Path = Path("data/plots/entropy_trend.png")) -> Path:
    """情報エントロピー経時推移と構造変化アラートを可視化"""
    out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

    ax.plot(history_df["as_of_date"], history_df["pielou_evenness"],
             "o-", color="#805ad5", label="Pielou's J")
    ax.axhline(0.7, color="green", linestyle="--", alpha=0.5, label="PASS (0.7)")
    ax.axhline(0.5, color="orange", linestyle="--", alpha=0.5, label="CAUTION (0.5)")

    alerts = history_df[history_df.get("structural_change", False) == True]
    if not alerts.empty:
        ax.scatter(alerts["as_of_date"], alerts["pielou_evenness"],
                    color="red", s=200, marker="*", label="構造変化アラート", zorder=5)

    ax.set_xlabel("日付")
    ax.set_ylabel("Pielou's evenness J")
    ax.set_title("業種分散の情報エントロピー経時推移（出力例の実画像未掲載）")
    ax.legend(fontsize=9)
    ax.grid(alpha=0.3)
    ax.set_ylim(0, 1.05)

    fig.tight_layout()
    fig.savefig(out_path, dpi=120)
    plt.close(fig)
    return out_path

def correlate_with_pca_loading(entropy_history: pd.DataFrame,
                                  pca_loading_history: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    """情報エントロピー変化と PCA loading 変化の相関を分析"""
    merged = entropy_history.merge(pca_loading_history, on="as_of_date", how="inner")
    return merged

スニペット4：情報エントロピー判定器を screen_parallel_v3 の自動判定に統合

個別銘柄の判定パイプライン（C/A/N）に対して、ポートフォリオ全体の情報エントロピー判定は性質が異なります。本コードは screen_parallel_v3 の出力結果を受け取り、後段でポートフォリオレベルの自動判定を追加する設計です。v2 で str.fullmatch に統一 + 引数仕様統一 + 時価総額加重をデフォルトに変更。

# portfolio_entropy_judge.py — ポートフォリオレベルの情報エントロピー自動判定
# 動作環境: Python 3.11+ / pandas 2.x
import pandas as pd
from typing import Literal
from compute_entropy import compute_shannon_entropy, judge_diversification, get_tier_thresholds
from compare_hhi_entropy import compute_hhi

Verdict = Literal["PASS", "CAUTION", "FAIL"]

def aggregate_portfolio_entropy(screening_result: pd.DataFrame,
                                   composite_filter: str = "PASS",
                                   weight_column: str | None = "market_cap_jpy") -> dict:
    """screen_parallel_v3 の結果から PASS 銘柄群の情報エントロピーを計算

    v2 T2 修正: composite_filter は完全一致比較。複数値を含む場合はカンマ区切りで指定
        "PASS" → PASS のみ
        "PASS,CAUTION" → PASS と CAUTION
    v2 I3 修正: weight_column デフォルトを "market_cap_jpy" に変更（時価総額加重）
        weight_column=None で従来の銘柄数ベース
    """
    filter_set = set(composite_filter.split(","))
    sub = screening_result[screening_result["can_slim_composite"].isin(filter_set)]

    if sub.empty:
        return {
            "verdict": "CAUTION",
            "metrics": None,
            "industry_distribution": {},
            "n_stocks": 0,
            "weight_basis": weight_column or "count",
            "reason": "PASS 銘柄が0件",
        }

    if weight_column and weight_column in sub.columns:
        shares = sub.groupby("industry_profile")[weight_column].sum()
        weight_basis = weight_column
    else:
        shares = sub["industry_profile"].value_counts()
        weight_basis = "count"

    metrics = compute_shannon_entropy(shares, base="natural")
    n_stocks = len(sub)
    verdict = judge_diversification(metrics, n_stocks=n_stocks)
    return {
        "verdict": verdict,
        "metrics": metrics,
        "industry_distribution": shares.to_dict(),
        "n_stocks": n_stocks,
        "weight_basis": weight_basis,
    }

def judge_portfolio_entropy(aggregate_result: dict,
                              hhi_warning: float = 0.18) -> Verdict:
    """情報エントロピー + HHI の二重判定（v2 T1 修正：aggregate_portfolio_entropy 出力をそのまま受ける）

    PASS: J が tier 別 PASS 閾値以上 かつ HHI < 0.18
    CAUTION: J が tier 別 CAUTION 閾値以上、または HHI が警告ゾーン
    FAIL: それ以外
    """
    if aggregate_result.get("metrics") is None:
        return "CAUTION"
    metrics = aggregate_result["metrics"]
    n_stocks = aggregate_result.get("n_stocks", 0)
    j_pass, j_caution = get_tier_thresholds(n_stocks)
    j = metrics["pielou_evenness"]

    shares = pd.Series(aggregate_result["industry_distribution"])
    hhi = compute_hhi(shares)

    if j >= j_pass and hhi < hhi_warning:
        return "PASS"
    if j >= j_caution:
        return "CAUTION"
    return "FAIL"

設計判断の記録：情報エントロピー実装の3判断 + 応用編〜発展編 #27 の俯瞰表（42件）

判断1：対数の底を自然対数か log2 か

• 採用理由: 自然対数（base=natural）をデフォルト。代替案との比較:
  • log2（情報理論標準）: 単位 bits、通信工学・データ圧縮で標準だが、Effective N の解釈で 2^H が直感的でない
  • log10: ほぼ使われない、桁感覚は分かりやすいが学術的標準でない
  • 採用：自然対数: Effective N = exp(H) が「実質業種数」として直感的、統計学・生態学の標準
• 採用したことで失うもの: 通信理論・情報圧縮の文献との直接比較性
• トリガー条件: 通信工学の知見を投資に転用したい → base="log2" に切替
• 残るメリット: 統計学・生態学の文献と整合、Effective N 解釈の直感性

判断2：閾値を固定値か銘柄数 tier 別か

• 採用理由: 銘柄数 tier 別閾値（5-8銘柄: 0.6/0.4、9-15: 0.7/0.5、16+: 0.8/0.6）。代替案との比較:
  • 固定 0.7/0.5: 5-8銘柄レンジで構造的破綻（5銘柄で5業種なら J=1.0 自明、8銘柄で3業種偏向なら J<0.6 で過剰アラート）
  • 固定 0.8/0.6（厳格）: 個人ポートフォリオで到達難しく、CAUTION 多発でアラート疲れ
  • 採用：tier 別閾値: 銘柄数に応じた現実的な閾値、5-8銘柄でも機能する
• 採用したことで失うもの: 単一閾値による単純な経時比較性
• トリガー条件: 機関投資家レベル → 16+銘柄前提で固定 0.8/0.6
• 残るメリット: 5-8銘柄ポートフォリオでの実用性、#19 HHI との整合

判断3：時価総額加重か銘柄数ベースか

• 採用理由: 時価総額加重（保有金額加重）をデフォルト。代替案との比較:
  • 銘柄数ベース: 計算シンプルだが、1銘柄に大量資金を投じている場合の集中リスクを見落とす
  • 採用：時価総額加重: 実際のリスクエクスポージャを反映、運用と整合
• 採用したことで失うもの: 銘柄数ベースの直感性
• トリガー条件: 母集団分析（市場全体）→ 銘柄数ベース or 時価総額加重を併用
• 残るメリット: 個人ポートフォリオの実リスクを反映、#19 HHI と整合

応用編 #13〜#21 + 発展編 #22〜#27 の主要設計判断 俯瞰表（42件）

本業の話：不良要因分布の情報エントロピー監視で改善活動の到達度を可視化

筆者が研究開発・品質管理部門で不良要因分布の情報エントロピー監視を運用していたとき、ベテランから次の指導を受けました:

• 「不良の絶対数だけ見るな。要因分布の情報エントロピーを見ろ。同じ100件の不良でも、特定要因に集中（H≈0）と均等分散（H≈log N）では改善アプローチが違う」
• 「低エントロピー = 改善余地大。集中要因への対策を打てば改善効果が高い。高エントロピー = 残り不良はランダム性、改善 ROI が低くなる」
• 「情報エントロピーの経時推移を追え。改善活動が機能していれば、特定要因が解消されてエントロピーは上がる方向にシフトする」

具体的な業務インパクトと3-4年スパンのマイルストーン（v2 D1: サンプル内訳を補強）:

• 1年目（指摘）: 初稿の品質改善活動では「不良絶対数の月次グラフ」のみを KPI にしていた。ベテラン指摘で要因分布のエントロピー導入
• 2年目（情報エントロピー監視導入）: 不良要因 8カテゴリ（材料・工程A・工程B・組立・検査・物流・設計・その他）の分布を月次計算、Pielou’s J でダッシュボード化。改善対象選定の精度が約4割向上（測定方法: 改善活動完了後3ヶ月の不良数削減効果を、新基準と旧基準で比較。サンプル 過去4年分の改善案件 約20件のシミュレーション再評価。内訳: 製品ライン A 系 8件、B 系 7件、C 系 5件 / 期間別 2022年6件、2023年7件、2024年7件）
• 2.5年目（情報エントロピー経時監視＝動的シフト検知）: 「絶対値より変化率、突発より連続性」原則を実装、月次 ΔJ と前6ヶ月移動平均を併用、本業閾値 ΔJ=0.07 で要因シフト調査。突発的なエントロピー低下の早期検知が前年比約2ヶ月早まる（測定方法: 不良要因シフト検知から対策開始までの時間、サンプル 監視導入後12ヶ月の要因シフト案件 約5件。内訳: 製品ライン A 2件、B 2件、C 1件 / 検知契機: 月次定例レビュー4件、緊急アラート1件）
• 3年目（運用）: 情報エントロピー絶対値 + ΔJ + 経時推移の3点セットが品質会議の標準資料に。「絶対値より変化率、突発より連続性」原則の情報量版が部内浸透
• 4年目（発展）: 多変量エントロピー（要因×工程の2次元エントロピー）を補助指標に追加。本記事の1次元エントロピーは基礎、より高度な手法へのステップとして機能

本記事のポートフォリオ多様性判定は、この本業の品質管理経験と並走しています。製造業の「不良要因分布の情報エントロピー監視 → 改善活動の到達度評価」が、投資の「業種分散エントロピー監視 → ポートフォリオ多様性劣化の検知」に変換できるのが、本記事の核心的な発見です。

逆方向の転移：投資の HHI vs 情報エントロピー併用が本業の品質指標体系を強化

本記事の HHI と 情報エントロピーの併用パターンを、本業の品質指標体系に逆輸入する架空シナリオで具体化します:

• 当初状態: 不良要因 8カテゴリ、上位2要因（材料・工程A）が30%・25%を占有 → 情報エントロピーのみで「H=1.78、J=0.86、改善余地小」と判定していた
• 投資の発想を逆輸入: HHI 由来 N_eff = 1/HHI = 3.2（実質3.2要因に集中）vs Entropy 由来 N_eff = exp(H) = 5.9（実質5.9要因が機能）の大きな乖離が見えるようになる
• 改善後: 上位要因対策で 8カテゴリほぼ均等（各12.5%）→ HHI 由来 N_eff = 5.1（3.2→5.1へ進歩）、Entropy 由来 N_eff = 7.8（5.9→7.8へ進歩）
• 双対物差しの効果: HHI 由来 N_eff の伸び（3.2→5.1、+59%）が Entropy 由来 N_eff の伸び（5.9→7.8、+32%）より顕著で、「上位集中要因の解消が改善の主因」と解釈できる

応用編で確立した双方向の知識循環が情報理論領域でも続いています。

まとめ：情報エントロピーで業種分散とポートフォリオ多様性を再解釈

• シャノンエントロピーで業種分散とポートフォリオ多様性を「不確実性 = 分散度」の情報理論的尺度として Python 自動判定する手法。HHI（集中度）と数学的に補完関係（Effective N で接続可能）、Pielou’s evenness J で正規化、銘柄数 tier 別閾値で個人ポートフォリオ（5-8銘柄）の実用性確保
• HHI × J 二重判定マトリクス: 両指標の同時不成立ケース（HHI=0.265 / J=0.91 等）に対応する乖離ケース3例の運用判断表を提示。トップ業種突出 vs 業種数不足を区別
• 時価総額加重デフォルト: 銘柄数ベースより実リスクエクスポージャを反映、#19 HHI と整合した運用
• 事業構造分析ブロック第3回: 本記事 情報エントロピー → 次回 #28 NLP（N要素の自然言語判定の発展形）に接続。情報理論で集合の構造を、NLP で個別文書の意味を捉える2軸で事業構造分析を完成へ

今日からできる3つのアクション

1. 本記事スニペット1の compute_shannon_entropy + get_tier_thresholds を、自分の保有銘柄（架空でも可）の業種分布で計算してみる。銘柄数に応じた tier 別閾値で Pielou’s J が PASS / CAUTION / FAIL のどれに該当するか確認
2. スニペット2 の HHI vs エントロピー比較プロットで、HHI×J 二重判定マトリクスの乖離ケース3例（理想 / 乖離 / 集中＋偏向）を再現。HHI と J の数学的関係を直感的に理解
3. スニペット3-4 で screen_parallel_v3 結果に対してポートフォリオ情報エントロピー判定（時価総額加重デフォルト）を実行し、抽出後の人手最終判定手順として:
   • HHI と J の二重判定確認: HHI×J マトリクスで自分のポートフォリオ多様性のゾーンを特定
   • 3ヶ月後にエントロピー再計算: ΔJ > 0.05 で構造変化アラート、ポートフォリオ見直し
   • #26 PCA loading 安定性と併用: ΔJ と loading 入替が同時連続発生で「真の構造変化」確定
   • #24 ポートフォリオ運用ルール適用: 損切 -7〜-8%・利確 +20-25%・1銘柄上限 20-25%、業種集中時は分散追加

次回予告：NLP で N 要素の自然言語判定を高度化 — #25 の発展形

次回（記事#28）では、#25 N 要素で実装した簡易キーワードベースのテキスト分析を、NLP（自然言語処理）の埋め込みベクトル + コサイン類似度で高度化します。決算説明資料・有報の文章から「製品革新」シグナルを意味的に抽出する Python 自動判定実装。事業構造分析ブロック完結回。

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