Claude Codeにやってもらっていること
最近、Claude Codeをどうやって使えばコスパが上がるかな〜と試行錯誤しています。
とりあえずやってもらっていることとしては:
- 定性分析
- 有価証券報告書の読解
- 企業価値が爆発する仕組みの解明
あたりを依頼しています。
この3つのうち、有価証券報告書の読解はめちゃくちゃトークンを消費するんですよね。1週間あたり5社も調べれば「もう限界!」となるので、何か良い方法がないか考えているところです。
とはいえ、ニュースサイトなどよりも有価証券報告書などの一次情報をチェックすることが大事なんで、「ここは外しちゃいけない」気がするんですよね。
情報の価値
Claude Codeのコスパを最大限に引き上げるにあたって、「そもそもどんな情報を調べてもらうのか、読解してもらうのが良いのか?」「情報の価値ってなんなんだろう?」みたいなことを考えています。
行き着くところは情報理論の父であるClaude Shannonなんですよね。僕が使っているAIのClaudeも、彼の名前が由来だと言われています。
ちょっと調べてみると、情報量とか、情報の価値とか、エントロピーとか、なんだか理系学生が大学で学びそうな用語が並んでいて、懐かしさを感じました。
これ、多分、自分の投資戦略やClaudeのコスパ(トークンあたりリターン)を考える上でも重要な理論になってくると思うので、入門書とか買って勉強してみようかなー。
実務家>投資家
投資をやっていると、つくづく「投資家より実務家の方がすごいよな〜」って思います。
投資家がやっていることって、とどのつまりは「良い会社のオーナーになる権利を奪い合う」ことであって、椅子取り競争みたいなものなんですよね。
それに対して、実務家の方々は「椅子を作る」ことに長けているので、それこそ本当の社会貢献だよなあと思うのです。
投資先の社長さんが書いた本のうち、まだ読めていないものがいくつかあるので、そのうち本を買って読んでみようかな〜。
いま読んでいる本
さいきん、Rangeと言う本を読んでいます。
「1つの専門領域に早く特化することよりも、いろんな幅広いことを経験しておいて回り道する方が、巡り巡って専門領域でのパフォーマンスが上がるぞ!」と言う本なんですが、自分の人生経験からも「確かにそうだよな〜」と感じました。
中学生の頃はエクセルを叩いてルービックキューブのスコアを記録していたし、そのおかげでパソコンや関数、データ処理が得意になったし。
大学生の頃にはなんとなく統計の授業をとりましたが、その時の知識で「データを使って株価を予想できるんじゃないか?」と投資と理系の知識をつなげるアイデアが出てきましたし。
大事なのは「専門領域に特化すること」だけではなくて、それ以上に、「他の専門家とは違う視点で専門領域を眺められること」なんだと思うんですよね〜。
いつの時代も多才な人というのはいるものですが、多才だからこそ奇抜なアイデアが出せる、つまりは「幅広い経験があるからこそ訳わからん発明(褒め言葉)ができる」ってことなんだと思います。
僕も投資先について専門領域を作ろうかな〜(セクターを絞ろうかな)とか考えていたんですが、多分セクターを絞るよりも時間軸で絞る方が良い気がしています。
つまり、「あのセクターをみる」とかじゃなくて「超長期タームの分析をする」という視点で、ここに専門特化しつつ、いろんな経験や本に触れて知識の幅を広げていく感じかなあ〜と。
追伸
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