クロード・オーパス4.6がバフェットの手紙を分析し、盲目的に株を選ぶ

実験設定：バフェット哲学の抽出

開発者は、Claude Opus 4.6がウォーレン・バフェットよりも優れた銘柄選択ができるかどうかを、彼の48年分の株主への手紙（1977-2024年、561,849語）を分析することでテストしました。この実験では、情報漏洩を防ぐために、異なるパイプライン段階を担当するサブエージェントを持つオーケストレーターとしてClaude Codeを使用しました。

最初の段階で、Claude Codeは48通の手紙を取得するスクリプトを作成し、それぞれから主要な投資原則を抽出しました。合計15の原則を特定し、そのうち9つは評価基準に変換できるほど定量的なものでした。これにはROEの閾値、負債対資本比率の制限、安全余裕、事業の参入障壁の持続性などが含まれます。6つの並列サブエージェントが、この抽出のために異なる時代の手紙をそれぞれ読みました。

盲検テストのアーキテクチャ

開発者は、以下の構造を持つClaude Codeのセットアップを作成しました：

buffett-analysis/
├── orchestrator # メインコントローラー - 銘柄ごとに完全なパイプラインを実行
├── skills/
│   ├── collect-financials # 10-Kデータ、比率、セグメント内訳を取得
│   ├── anonymize-company # 名前、ティッカーシンボル、ブランドを削除 → 「Company A」
│   ├── moat-analysis # 持続的な競争優位性を評価
│   ├── management-quality # 資本配分とインセンティブを評価
│   ├── valuation-model # DCF + オーナー収益 + 安全余裕
│   └── generate-verdict # 最終的な買い/パス/ウォッチの推奨
└── sub-agents/
    └── (企業ごとに生成) # 盲検分析 - 身元情報なし、ファンダメンタルのみ

盲検テストでは、Opusは50銘柄をすべての名前、ティッカーシンボル、セクターを削除して匿名化し、「Company Alpha」や「Company Bravo」などの匿名化された識別子のみを残しました。サンプルには、20の実際のバークシャー保有銘柄、15のバリュー候補銘柄、15の反バフェット対照銘柄（GameStop、Rivian、Beyond Meat、MicroStrategyを含む）が含まれていました。

複数のサブエージェントが、抽出された評価基準と匿名化された財務データのみを使用して、Opus自身の推論を適用せず、厳密にバフェット由来の原則に従って、すべての50社を評価しました。

結果と発見

Opus 4.6の分析は以下の結果をもたらしました：

• トップ10の選択肢のうち6つが実際のバークシャー保有銘柄でした（60%の一致、完全に盲検）
• 15の反バフェット対照銘柄のうち13が下半分に位置し、適切に拒否されました
• バークシャー・ハサウェイ自体が何であるかを知らずに、最もバフェット的な銘柄の第7位にランク付けしました

トップ10の選択肢は以下の通りでした：

1. アルファベット（GOOGL）
2. ビザ（V）
3. ムーディーズ（MCO）
4. コインベース（COIN）
5. マスターカード（MA）
6. プロクター・アンド・ギャンブル（PG）
7. バークシャー・ハサウェイ（BRK-B）
8. コカ・コーラ（KO）
9. アップル（AAPL）
10. テキサス・インスツルメンツ（TXN）

興味深い失敗は、コインベースが第4位にランクされたことです。これは反バフェット対照銘柄として意図されていたにもかかわらずです（バフェットは以前、暗号通貨を「二乗されたネズミの毒」と呼んでいます）。分析では、コインベースが39%の利益率を持っていると指摘されました。

この実験は、Claude Codeとサブエージェントが、大規模なテキストコーパスから複雑な投資原則を体系的に抽出し適用しながら、バイアスを減らすための盲検テストプロトコルを維持できる方法を示しています。