Claude Code Skills で「使うほど賢くなる」投資分析AIを作った話 Vol.2【Neo4j × 個人開発】

概要

Claude CodeとNeo4jを組み合わせ、過去の分析結果や投資の失敗から得た教訓を自動でコンテキストに注入し、使うほどに精度が高まる個人用投資分析AIの構築事例。

詳細内容

本記事はClaude Code Skillsを活用した投資分析システムの進化版について解説しています。従来のAIチャットにおける「過去のコンテキスト消失」という課題に対し、Neo4j（グラフデータベース）を導入することで、過去のレポート、売買履歴、投資テーゼ、そして「学び（ポストモーテム）」を自動的に蓄積・検索する仕組みを構築しました。銘柄名を入力するだけで、システムがDBから関連情報を抽出し、最新の市場データと比較した差分分析や、過去の失敗パターンに基づく警告を自動で行います。Netflixの失敗から学ぶ文化を参考に、投資の反省を構造化データとして残し、次回分析時にリマインドする機能が特徴です。設計面では「なくても動く、あれば賢くなる」という疎結合な方針を採り、Grok APIによる定性分析やベクトル検索などの外部機能をオプションとして統合しています。

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