Supabase×LLM 高成長株（グロース株）自動分析・選定システム

プロジェクトの課題 (The Problem)

投資家やアナリストが直面する最大の課題は、「継続的な銘柄確認・分析作業の重い負荷」です。数千ある上場企業の中から、テンバガー（10倍株）候補となり得る高成長株（グロース株）を手作業と目視アプローチだけで継続的にスクリーニングすることは事実上不可能であり、有望な投資機会を常に見逃しているという機会損失が存在しました。

解決策・アプローチ (The Solution)

クラウドデータベース（Supabase）による全自動のデータパイプラインと、多角的なロジック、さらにLLMによる定性情報の解釈を統合したハイブリッド分析システムを独自に開発しました。

1. Supabaseによる自動収集・成形基盤

上場企業の四半期決算や日々の財務データ、株価情報を各省庁や金融APIからデイリーで自動スクレイピングし、Supabase（PostgreSQLベースのBaaS）へ登録・正規化し続ける堅牢なデータ基盤を構築しました。

2. テクニカル×ファンダメンタルのハイブリッドアルゴリズム

PERやEPS成長率といったファンダメンタル指標の計算だけでなく、移動平均のゴールデンクロスやモメンタムなどのテクニカル指標のロジックを両立させた複合的なアルゴリズムを毎朝バッチ処理で自動実行します。

3. LLMを用いた将来の成長予測と具体的判断

単なる数値分析にとどまらず、取得したニューステキストや決算短信の定性的な文言をLLM（大規模言語モデル）に読み込ませ、「今後の成長シナリオの妥当性」を加味した未来の成長予測を実施します。最終的に「購入推奨」「利確ライン」「損切ライン」といった人間が即座にアクション可能な投資判断として提示するUIを実装しました。

成果・インパクト (The Impact)

従来、人間が多大な時間をかけて目視でスクリーニングしていたグロース株の発見サイクルを完全自動化しました。これにより高精度かつ圧倒的に広範囲での銘柄検出（網羅性）が可能となり、アナリストの手作業に依存しない極めて効率的・機械的な銘柄選定・資産管理を実現しています。