Weekly Data Aggregation

週次レポート用の入力データを集約・正規化するスキルです。

目的

このスキルは以下を提供します：

•データ集約: 複数の入力JSONファイルを読み込み、統合
•データ正規化: 異なるフォーマットを統一形式に変換
•データ検証: 必須フィールドの存在確認とデフォルト値補完
•メタデータ生成: レポート対象期間や生成情報の整理

いつ使用するか

プロアクティブ使用

weekly-report-writer エージェントの最初のフェーズとして自動的に呼び出される。

明示的な使用

週次レポート生成ワークフローの一部として呼び出し。

入力データ構造

入力ディレクトリ

code

articles/weekly_report/{date}/data/
├── indices.json          # 指数パフォーマンス
├── mag7.json             # MAG7 パフォーマンス
├── sectors.json          # セクター分析
├── news_from_project.json # GitHub Project からのニュース
└── news_supplemental.json # 追加検索結果（任意）

indices.json 形式

json

{
  "indices": [
    {
      "ticker": "^GSPC",
      "name": "S&P 500",
      "weekly_return": 0.025,
      "ytd_return": 0.032,
      "price": 5850.50,
      "change": 143.25
    }
  ],
  "period": {
    "start": "2026-01-14",
    "end": "2026-01-21"
  }
}

mag7.json 形式

json

{
  "mag7": [
    {
      "ticker": "AAPL",
      "name": "Apple",
      "weekly_return": 0.015,
      "ytd_return": 0.022,
      "price": 245.30,
      "market_cap": 3800000000000,
      "news": ["決算発表控え", "新製品期待"]
    }
  ]
}

sectors.json 形式

json

{
  "sectors": [
    {
      "name": "Information Technology",
      "ticker": "XLK",
      "weekly_return": 0.028,
      "weight": 0.295,
      "top_holdings": ["AAPL", "MSFT", "NVDA"]
    }
  ],
  "top_sectors": [...],
  "bottom_sectors": [...]
}

news_from_project.json 形式

json

{
  "news": [
    {
      "issue_number": 171,
      "title": "記事タイトル",
      "category": "macro",
      "summary": "日本語要約",
      "url": "https://github.com/...",
      "original_url": "https://...",
      "created_at": "2026-01-15T08:30:00Z"
    }
  ],
  "by_category": {
    "indices": [],
    "mag7": [],
    "sectors": [],
    "macro": [],
    "tech": [],
    "finance": []
  }
}

出力データ構造

aggregated_data.json

json

{
  "metadata": {
    "report_date": "2026-01-22",
    "period": {
      "start": "2026-01-14",
      "end": "2026-01-21"
    },
    "generated_at": "2026-01-22T09:00:00+09:00",
    "data_sources": {
      "indices": true,
      "mag7": true,
      "sectors": true,
      "news_from_project": true,
      "news_supplemental": false
    },
    "warnings": []
  },
  "indices": {
    "primary": {
      "spx": { "name": "S&P 500", "return": "+2.50%", "raw": 0.025 },
      "rsp": { "name": "S&P 500 Equal Weight", "return": "+1.80%", "raw": 0.018 },
      "vug": { "name": "Vanguard Growth", "return": "+3.20%", "raw": 0.032 },
      "vtv": { "name": "Vanguard Value", "return": "+1.20%", "raw": 0.012 }
    },
    "all": [...],
    "style_analysis": {
      "growth_vs_value": "グロース優位（+2.00%差）",
      "large_vs_small": "大型株優位（+0.70%差）"
    }
  },
  "mag7": {
    "stocks": [...],
    "top_performer": { "ticker": "TSLA", "return": "+3.70%" },
    "bottom_performer": { "ticker": "META", "return": "-1.20%" },
    "average_return": "+1.45%"
  },
  "sectors": {
    "all": [...],
    "top_3": [...],
    "bottom_3": [...],
    "rotation_signal": "グロース回帰"
  },
  "news": {
    "total_count": 25,
    "by_category": {
      "indices": [...],
      "mag7": [...],
      "sectors": [...],
      "macro": [...],
      "tech": [...],
      "finance": []
    },
    "highlights": [
      "Fed議長がインフレ目標達成への自信を示す",
      "NVDA、AI需要の持続性を強調",
      "エネルギーセクター、原油価格上昇で好調"
    ]
  }
}

プロセス

code

Phase 1: ファイル読み込み
├── 入力ディレクトリの存在確認
├── 各JSONファイルを読み込み
│   ├── indices.json（必須）
│   ├── mag7.json（必須）
│   ├── sectors.json（必須）
│   ├── news_from_project.json（必須）
│   └── news_supplemental.json（任意）
└── パースエラー時は警告を記録

Phase 2: データ検証
├── 必須フィールドの存在確認
├── データ型の検証
├── 欠損値の検出
└── 警告メッセージを収集

Phase 3: データ正規化
├── リターン値をパーセンテージ表記に変換
├── 日付形式を統一（YYYY-MM-DD）
├── ティッカーシンボルを正規化
└── カテゴリ名を統一

Phase 4: データ集約
├── メタデータを生成
├── 指数データを整理
├── MAG7データを整理
├── セクターデータを整理
├── ニュースデータを整理
└── ハイライトを抽出

Phase 5: 出力
└── aggregated_data.json を生成

データ変換ルール

リターン値の変換

入力	出力（表示用）	出力（計算用）
`0.025`	`"+2.50%"`	`0.025`
`-0.012`	`"-1.20%"`	`-0.012`
`0`	`"0.00%"`	`0`

ティッカー正規化

入力	出力
`^GSPC`	`SPX`
`^IXIC`	`IXIC`
`^DJI`	`DJI`
`AAPL`	`AAPL`

カテゴリ正規化

入力	出力
`Index` / `indices`	`indices`
`Stock` / `mag7`	`mag7`
`Sector` / `sectors`	`sectors`
`Macro Economics` / `macro`	`macro`
`AI` / `tech`	`tech`
`Finance` / `finance`	`finance`

デフォルト値補完

入力データが不足している場合、以下のデフォルト値で補完：

フィールド	デフォルト値
`weekly_return`	`0.0`
`ytd_return`	`null`
`news`	`[]`
`summary`	`""`

使用例

例1: 標準的な集約

入力:

code

articles/weekly_report/2026-01-22/data/
├── indices.json ✓
├── mag7.json ✓
├── sectors.json ✓
├── news_from_project.json ✓

出力:

json

{
  "metadata": {
    "report_date": "2026-01-22",
    "data_sources": {
      "indices": true,
      "mag7": true,
      "sectors": true,
      "news_from_project": true,
      "news_supplemental": false
    },
    "warnings": []
  },
  ...
}

例2: データ不足時

入力:

code

articles/weekly_report/2026-01-22/data/
├── indices.json ✓
├── mag7.json ✓
├── sectors.json ✗ (欠損)
├── news_from_project.json ✓

出力:

json

{
  "metadata": {
    "data_sources": {
      "sectors": false
    },
    "warnings": [
      "sectors.json が見つかりません。デフォルト値で補完します。"
    ]
  },
  "sectors": {
    "all": [],
    "top_3": [],
    "bottom_3": [],
    "rotation_signal": "データなし"
  },
  ...
}

品質基準

必須（MUST）

• 全ての入力ファイルを読み込む（存在する場合）
• 必須ファイル不足時は警告を出力
• データ型を検証し、不正な場合は警告
• 出力JSONが有効な形式

推奨（SHOULD）

•欠損値を適切なデフォルト値で補完
•スタイル分析（グロース vs バリュー）を含める
•ニュースハイライトを自動抽出

エラーハンドリング

E001: 入力ディレクトリが存在しない

json

{
  "error": "入力ディレクトリが見つかりません",
  "path": "articles/weekly_report/2026-01-22/data/",
  "suggestion": "先にデータ収集フェーズを実行してください"
}

E002: JSONパースエラー

json

{
  "error": "JSONパースエラー",
  "file": "indices.json",
  "detail": "Unexpected token at line 5"
}

E003: 必須データ欠損

json

{
  "warning": "必須データが不足しています",
  "missing": ["sectors.json"],
  "action": "デフォルト値で補完して続行"
}

完了条件

• 入力ディレクトリからファイルを読み込める
• データ検証が機能する
• データ正規化が正しく動作する
• aggregated_data.json が生成される
• 警告が適切に記録される

参考資料

•docs/project/project-21/project.md: 週次レポートプロジェクト計画
•.claude/agents/weekly-report-news-aggregator.md: ニュース集約エージェント

weekly-data-aggregation

Weekly Data Aggregation

目的

いつ使用するか

プロアクティブ使用

明示的な使用

入力データ構造

入力ディレクトリ

indices.json 形式

mag7.json 形式

sectors.json 形式

news_from_project.json 形式

出力データ構造

aggregated_data.json

プロセス

データ変換ルール

リターン値の変換

ティッカー正規化

カテゴリ正規化

デフォルト値補完

使用例

例1: 標準的な集約

例2: データ不足時

品質基準

必須（MUST）

推奨（SHOULD）

エラーハンドリング

E001: 入力ディレクトリが存在しない

E002: JSONパースエラー

E003: 必須データ欠損

完了条件

関連スキル

参考資料