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Dexter JP — 日本株の自律型リサーチエージェント

聞くだけで、勝手に計画を立てて、複数のデータソースを横断して、自分で検証しながらレポートまで仕上げる。

EDINET DB + J-Quants で動く、日本株特化の金融AIエージェント。 virattt/dexter（米国株版）をフォークし、日本市場向けに全面改修。

ただのツールではない

よくある金融ツールは「スクリーニングできます」「財務データ見れます」で終わる。Dexter JPは違う。

「ソニーと任天堂、投資先としてどちらが優れているか分析して」 と聞くと:

1. まず計画を立てる — 比較に必要な指標（収益性、成長性、財務健全性、リスク）を自分で決める
2. 複数のツールを自律的に呼び出す — 両社の財務データ、有報のリスク要因、決算短信を並列取得
3. 途中で検証する — 数字とナラティブに矛盾がないか、データが足りているか自分で判断
4. レポートを仕上げる — 比較表と結論付きの構造化された分析結果を出力

これを1回の質問で、人間が介在せずにやる。ツールを1つ呼ぶだけの「データ取得」ではなく、複数のデータソースを横断した「分析」が自動で走る。

セットアップ

必要なもの

• Bun
• LLM APIキー（以下のいずれか1つ）
• EDINET DB APIキー

環境変数

.envに設定するもの:

# === 必須 ===

# LLM（いずれか1つ。複数設定してもOK、CLI上で切替可能）
OPENAI_API_KEY=sk-...          # OpenAI（デフォルト）
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...   # Claude
GOOGLE_API_KEY=...             # Gemini
XAI_API_KEY=...                # Grok
OPENROUTER_API_KEY=...         # OpenRouter（複数モデル利用可）

# 日本株データ
EDINETDB_API_KEY=edb_...       # edinetdb.jp で取得（無料枠あり）

# === オプション ===

# 株価データ（設定すると get_stock_price ツールが有効化）
JQUANTS_API_KEY=...            # jpx-jquants.com で取得（無料、期限なし）

# Web検索（設定すると web_search ツールが有効化。優先順: Exa → Perplexity → Tavily）
EXASEARCH_API_KEY=...
PERPLEXITY_API_KEY=...
TAVILY_API_KEY=...

# X/Twitter検索
X_BEARER_TOKEN=...

# ローカルLLM
OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

インストール & 起動

git clone https://github.com/edinetdb/dexter-jp.git
cd dexter-jp
bun install
cp env.example .env  # 編集してAPIキーを設定
bun run start

使い方の例

自律的な分析（エージェントの真価）

複雑な問いを投げると、Dexterが自分で計画を立て、複数のデータソースを横断し、レポートを仕上げる:

トヨタの競争力を総合分析して。財務データ、有報のリスク要因、最新決算を踏まえてレポートにまとめて

ソニーと任天堂、投資先としてどちらが優れているか。財務健全性・収益性・成長性・リスクを比較して結論を出して

高ROE・高配当の割安銘柄を探して、トップ3の財務健全性と事業リスクを深掘り分析して

キーエンスのDCFバリュエーションをして。現在の株価水準が割高か割安か判断して

シンプルな質問もOK

トヨタの直近5年の財務推移を見せて

ROE15%以上、自己資本比率50%以上の企業をスクリーニングして

任天堂の有報のリスク要因を読んで

配当利回り4%以上の高配当銘柄を探して

英語でも動く

Analyze Toyota's competitiveness. Cover financials, risk factors from the annual report, and latest earnings.

Compare Sony vs Nintendo as investment targets with a final recommendation.

アーキテクチャ

ユーザーの質問
    ↓
エージェントループ（LangChain）
    ↓ 計画 → ツール選択 → 実行 → 検証 → 繰り返し
    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│  get_financials（メタツール）             │
│    → get_financial_statements           │
│    → get_company_info                   │
│    → get_key_ratios                     │
│    → get_analysis                       │
│    → get_earnings                       │
├─────────────────────────────────────────┤
│  read_filings                           │
│    → text-blocks（有報テキスト）          │
│    → shareholders（大量保有報告書）       │
├─────────────────────────────────────────┤
│  company_screener（100+ 指標）           │
├─────────────────────────────────────────┤
│  get_stock_price（J-Quants V2）          │
├─────────────────────────────────────────┤
│  web_search / browser / skills          │
└─────────────────────────────────────────┘
    ↓
構造化されたレポート出力

メタツールの仕組み

get_financialsは単なるAPIラッパーではない。内部にLLMを持つルーティングエージェント:

1. ユーザーの自然言語クエリを受け取る
2. 内部LLMがどのサブツールを呼ぶべきか判断
3. 複数サブツールを並列実行
4. 結果を統合して返す

「ソニーとトヨタの利益率を比較して」→ 内部で4つのAPI呼び出しが自動で走る。

スキルシステム

複雑な多段階ワークフローはSKILL.mdで定義。DCFバリュエーションスキルを内蔵:

• 日本国債利回りベースのWACC計算
• 東証PBR1倍割れ問題の文脈
• 円建て分析

リサーチルール（.dexter/RULES.md）

自分の投資スタイルや分析方針をMarkdownで定義できる。設定した内容がシステムプロンプトに自動で反映され、Dexterの行動指針になる。

mkdir -p .dexter
cp RULES.md.example .dexter/RULES.md
# 自分のルールに書き換える

CLIで /rules と入力すると現在のルールを確認できる。

設定例:

• 分析時は必ず同業他社5社と比較する
• 財務指標はJPY百万円で表示する
• バリュー投資基準（ROE > 10%、PBR < 1.5）でスクリーニングする

コンテキスト圧縮

長時間のリサーチセッションで大量のデータを取得した場合、高速LLMが自動的にデータをサマリに圧縮してコンテキストを節約する。単純なデータ削除ではなく、重要な数値・結論を保持した要約を生成するため、セッションを通じた分析の整合性が保たれる。

メモリ

セッション間で記憶を保持。投資方針、ポートフォリオ情報、過去の分析結果を覚える。

対応LLM

/modelコマンドでCLI上から切替可能:

• OpenAI（GPT-4o, GPT-4o-mini 等）
• Anthropic（Claude）
• Google（Gemini）
• xAI（Grok）
• OpenRouter
• Ollama（ローカルLLM）
• Claude Agent SDK（後述）

Claude Agent SDK モード

@anthropic-ai/claude-agent-sdk 経由で動く実行モード。エージェントのループを SDK に委譲し、認証は SDK が解決する（Dexter は認証フローを実装しない）。

• /model で Claude Agent SDK プロバイダを選び、モデル（claude-fable-5 / claude-opus-4-8 / claude-sonnet-4-6）を選ぶだけで使える。API キーの入力は求められない。
• 認証は SDK が解決する。Claude Code のログイン、CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN、ANTHROPIC_API_KEY のいずれでも動作する。どれが使われるかは SDK が環境から判断する。
• Claude プラン（Pro/Max）で Agent SDK を利用できるかの条件は Anthropic の公式ヘルプを参照（Use the Claude Agent SDK with your Claude plan）。制度は変更される可能性がある。
• 個人の資格情報でのみ使うこと。マルチユーザー向けサービスとして提供しない。
• 課金経路の確認: ANTHROPIC_API_KEY や CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK / CLAUDE_CODE_USE_VERTEX など従量課金の資格情報が環境にある場合、起動時に検出結果を表示し、意図しない課金経路で走らないよう停止する（fail-loud）。その経路で実行したい場合は DEXTER_AGENT_SDK_ALLOW_METERED=1 を設定して再実行する。
• コスト上限を設けたい場合は DEXTER_AGENT_SDK_MAX_BUDGET_USD（USD）を設定する。SDK 側の見積りがこの値に達すると停止する。
• このモードでは Dexter の財務・データツールを「そのままのデータを返す」形で SDK に渡し、メインモデル自身が解釈する（ツール内部で LLM を再呼び出ししない）。SDK 組み込みのツール（Bash / Write / WebSearch 等）は使わない。

注: 本モードの利用可否・料金は Anthropic 側の仕様変更に依存する。ここでは「無料」「追加課金なし」といった断定はしない。実際にどの資格情報が使われるかは起動時の表示で確認できる。

メッセージング連携

CLIだけでなく、Slack・Discord経由でも使える。bun run gateway で起動:

設定された環境変数に応じて、対応するチャネルだけが起動する。複数チャネル同時稼働可能。

Slack Bot セットアップ

1. api.slack.com/apps → Create New App → From scratch
2. Socket Mode → Enable → App-Level Token を生成（xapp-で始まるトークン）
3. OAuth & Permissions → Bot Token Scopes に追加:
   • chat:write, im:history, im:read, app_mentions:read
4. Event Subscriptions → Enable Events → Subscribe to bot events:
   • message.im（DM受信）, app_mention（メンション受信）
5. App Home → Messages Tab を ON → 「Allow users to send Slash commands and messages from the messages tab」にチェック
6. Install to Workspace → Bot Token（xoxb-で始まる）をコピー
7. .env に設定:

   SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...
   SLACK_APP_TOKEN=xapp-...
   

サーバー内ではスレッド返信、DMでは直接返信。

Discord Bot セットアップ

1. discord.com/developers/applications → New Application
2. Bot → Reset Token → Bot Token をコピー
3. Bot → Privileged Gateway Intents → Message Content Intent を ON
4. OAuth2 → URL Generator:
   • Scopes: bot
   • Bot Permissions: Send Messages, Read Message History, Send Messages in Threads
5. 生成されたURLをブラウザで開いてサーバーに招待
6. .env に設定:

   DISCORD_BOT_TOKEN=MTQ4...
   

サーバー内では @Bot名 メンションでスレッド返信、DMでは直接返信。

LINE Bot セットアップ

LINEはWebhook方式のため、外部からアクセス可能なURLが必要（Slack/Discordとは異なる）。

1. LINE Official Account Manager で LINE公式アカウントを作成
   • LINE Developersコンソールから直接Messaging APIチャネルは作成できない（2026年時点）
2. LINE Official Account Manager → 設定 → Messaging API → 「Messaging APIを利用する」
   • プロバイダーを選択（既存でOK）
3. LINE Developersコンソール → 該当チャネル → Messaging API設定 タブ:
   • チャネルアクセストークン（長期） → 発行
   • Webhook URL → https://{your-domain}/webhook/line を設定
   • Webhookの利用 → ON
   • Webhookの再送 → OFF（重複処理防止）
4. LINE Official Account Manager → 設定 → 応答設定:
   • 応答メッセージ → OFF
   • あいさつメッセージ → OFF
5. チャネル基本設定 タブからChannel Secretを取得
6. .env に設定:

   LINE_CHANNEL_SECRET=your-channel-secret
   LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN=your-channel-access-token
   WEBHOOK_PORT=3000  # デフォルト
   

公開URL（Webhook）の用意:

• ローカルテスト: ngrok http 3000 → 生成されたURL + /webhook/line をWebhook URLに設定
• 本番運用: 長寿命プロセスを維持できるサービスにデプロイ（サーバーレス不可）
  • Railway — Dockerfile 追加するだけ。無料枠あり。最も手軽
  • Fly.io — fly launch で数分。無料枠あり
  • Render — Background Worker として起動。無料枠あり
  • Google Cloud Run（min-instances=1）
  • 自前のVPS / VPC
  • Vercel / Netlify は不可（サーバーレスのため長寿命プロセスを維持できない）

起動

bun run gateway    # 設定済みの全チャネルが同時に起動

データソース

オリジナル版（米国株）との違い

ライセンス

MIT

クレジット

• オリジナル Dexter by @virattt
• 財務データ: EDINET DB
• 株価データ: J-Quants