同業他社比較レポートを生成AI に作らせる

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"""peer_report.py
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同業他社の比較表を作り、生成AI に渡す Markdown を出力する。
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"""
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from __future__ import annotations
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import pandas as pd
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PEERS = ["A", "B", "C", "D", "E"]   # 同業 5 銘柄(架空コード)
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def build_peer_table() -> pd.DataFrame:
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    """既に集計済みの指標 CSV を読み込んで peers の表を返す。"""
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    df = pd.read_csv("peer_metrics.csv")
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    df = df[df["Code"].isin(PEERS)].copy()
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    # 表示順を固定
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    df["Code"] = pd.Categorical(df["Code"], categories=PEERS, ordered=True)
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    df = df.sort_values("Code").reset_index(drop=True)
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    return df
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def to_markdown_table(df: pd.DataFrame) -> str:
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    """生成AI に渡しやすい Markdown テーブルに整形する。"""
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    cols = ["Code", "CoName", "C", "market_cap",
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            "per", "pbr", "roe", "dividend_yield", "revenue_yoy"]
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    view = df[cols].copy()
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    # 比率は %、金額・倍率は丸め
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    for c in ["roe", "dividend_yield", "revenue_yoy"]:
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        view[c] = (view[c] * 100).round(2).astype(str) + "%"
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    for c in ["C", "market_cap"]:
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        view[c] = view[c].round(0).astype(int)
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    for c in ["per", "pbr"]:
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        view[c] = view[c].round(2)
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    return view.to_markdown(index=False)
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def main() -> None:
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    df = build_peer_table()
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    md = to_markdown_table(df)
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    with open("peer_table.md", "w", encoding="utf-8") as f:
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        f.write(md)
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    print(md)
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if __name__ == "__main__":
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    main()

目的:
次の同業他社比較表をもとに、800 字程度の比較レポートを作成する。
特定銘柄の売買推奨は禁止。学習用の整理として書く。

入力(Markdown 表):
(ここに peer_table.md の内容を貼る)

レポートの構成:
1. 全体の見立て(2 文)
2. 各社の特徴(1 社につき 2 〜 3 文、表の数字を必ず引用)
3. 比較から見える共通点と相違点(箇条書き)
4. 注意事項(過去データは将来を保証しないこと、データ取得日を明記)

スタイル:
- です・ます調で統一
- 主観的な強調表現(「圧倒的」「断然」など)は使わない
- 二人称・一人称は使わない
- 1 段落 3 〜 5 行
- 表の数値を改変しない。表に無い数字を新たに導入しない

出力:
Markdown(見出しは ##)