{
  "date": "2026-06-27",
  "generated_at": "2026-06-26T21:30:55+00:00",
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    "date": "2026-06-27",
    "stance": "テーマ分散で強めに監視",
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  "stance": "テーマ分散で強めに監視",
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    "date": "2026-06-27",
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    "summary": "EV・電池を中心にテーマ変化が出ています。新規テーマ0件、上昇テーマ3件を優先確認します。",
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      {
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      {
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        "strategy_view": "三菱重工業はGX・脱炭素、核融合・次世代エネルギー、防衛・宇宙で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア84.4、関連テーマ3件、根拠2205件。技術適合0.97、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.41、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
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        "strategy_view": "富士通は量子・次世代計算、スタートアップ・イノベーション、コンテンツ・エンタメで複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア83.9、関連テーマ5件、根拠5710件。技術適合0.85、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.43、織り込み0.54。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "9508.T",
        "company_name": "九州電力",
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        "strategy_view": "九州電力はGX・脱炭素、核融合・次世代エネルギーで強いテーマに接続する重点候補。総合スコア82.9、関連テーマ2件、根拠1338件。技術適合0.99、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.41、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "1605.T",
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        "strategy_view": "INPEXはGX・脱炭素、核融合・次世代エネルギーで強いテーマに接続する重点候補。総合スコア82.4、関連テーマ2件、根拠1338件。技術適合0.96、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.41、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "9513.T",
        "company_name": "電源開発",
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        "strategy_view": "電源開発はGX・脱炭素、核融合・次世代エネルギーで強いテーマに接続する重点候補。総合スコア82.4、関連テーマ2件、根拠1333件。技術適合0.96、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.41、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "5019.T",
        "company_name": "出光興産",
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        "strategy_view": "出光興産はGX・脱炭素、核融合・次世代エネルギーで強いテーマに接続する重点候補。総合スコア81.6、関連テーマ2件、根拠1323件。技術適合0.94、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.41、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "6503.T",
        "company_name": "三菱電機",
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        "strategy_view": "三菱電機はサプライチェーン・経済安全保障、防衛・宇宙で強いテーマに接続する重点候補。総合スコア81.0、関連テーマ2件、根拠1198件。技術適合0.90、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.44、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "9531.T",
        "company_name": "東京ガス",
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        "strategy_view": "東京ガスはGX・脱炭素で強いテーマに接続する重点候補。総合スコア79.1、関連テーマ1件、根拠1008件。技術適合0.90、収益感応0.88、政策追い風0.84、競争優位1.00、モメンタム0.43、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      }
    ],
    "falling_companies": [
      {
        "ticker": "8306.T",
        "company_name": "三菱UFJフィナンシャル・グループ",
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        "strategy_view": "三菱UFJフィナンシャル・グループは金融政策・金利、資産運用・市場制度、人的資本・労働市場で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア83.6、関連テーマ3件、根拠6156件。技術適合0.91、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.47、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "6920.T",
        "company_name": "レーザーテック",
        "label": "横ばい",
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        "theme_count": 1,
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        "strategy_view": "レーザーテックは半導体でテーマ適合を継続確認する候補。総合スコア76.0、関連テーマ1件、根拠655件。技術適合0.82、収益感応0.87、政策追い風0.81、競争優位1.00、モメンタム0.40、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "8604.T",
        "company_name": "野村ホールディングス",
        "label": "横ばい",
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        "total_evidence": 3895,
        "strategy_view": "野村ホールディングスは資産運用・市場制度、金融政策・金利でテーマ適合を継続確認する候補。総合スコア80.8、関連テーマ2件、根拠3895件。技術適合0.87、収益感応0.87、政策追い風0.82、競争優位1.00、モメンタム0.50、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "8601.T",
        "company_name": "大和証券グループ本社",
        "label": "横ばい",
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        "theme_count": 2,
        "total_evidence": 3877,
        "strategy_view": "大和証券グループ本社は資産運用・市場制度、金融政策・金利でテーマ適合を継続確認する候補。総合スコア80.8、関連テーマ2件、根拠3877件。技術適合0.87、収益感応0.87、政策追い風0.82、競争優位1.00、モメンタム0.50、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "4755.T",
        "company_name": "楽天グループ",
        "label": "横ばい",
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        "theme_count": 1,
        "total_evidence": 2024,
        "strategy_view": "楽天グループは金融政策・金利でテーマ適合を継続確認する候補。総合スコア77.6、関連テーマ1件、根拠2024件。技術適合0.82、収益感応0.87、政策追い風0.82、競争優位1.00、モメンタム0.52、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "9613.T",
        "company_name": "NTTデータグループ",
        "label": "横ばい",
        "weighted_score": 85.9,
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        "theme_count": 12,
        "total_evidence": 15907,
        "strategy_view": "NTTデータグループは量子・次世代計算、サイバーセキュリティ、人的資本・労働市場で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア85.9、関連テーマ12件、根拠15907件。技術適合0.93、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.44、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "9984.T",
        "company_name": "ソフトバンクグループ",
        "label": "横ばい",
        "weighted_score": 85.7,
        "previous_weighted_score": 85.8,
        "delta": -0.1,
        "theme_count": 7,
        "total_evidence": 6633,
        "strategy_view": "ソフトバンクグループは量子・次世代計算、スタートアップ・イノベーション、ロボット・省人化で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア85.7、関連テーマ7件、根拠6633件。技術適合0.93、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.44、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "4307.T",
        "company_name": "野村総合研究所",
        "label": "横ばい",
        "weighted_score": 84.6,
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        "theme_count": 9,
        "total_evidence": 12439,
        "strategy_view": "野村総合研究所はサイバーセキュリティ、スタートアップ・イノベーション、バイオ・医療技術で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア84.6、関連テーマ9件、根拠12439件。技術適合0.88、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.44、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "8411.T",
        "company_name": "みずほフィナンシャルグループ",
        "label": "横ばい",
        "weighted_score": 82.5,
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        "theme_count": 3,
        "total_evidence": 6806,
        "strategy_view": "みずほフィナンシャルグループは金融政策・金利、資産運用・市場制度、人的資本・労働市場で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア82.5、関連テーマ3件、根拠6806件。技術適合0.86、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.47、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "8316.T",
        "company_name": "三井住友フィナンシャルグループ",
        "label": "横ばい",
        "weighted_score": 81.2,
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        "delta": -0.1,
        "theme_count": 2,
        "total_evidence": 4129,
        "strategy_view": "三井住友フィナンシャルグループは金融政策・金利、資産運用・市場制度でテーマ適合を継続確認する候補。総合スコア81.2、関連テーマ2件、根拠4129件。技術適合0.89、収益感応0.87、政策追い風0.82、競争優位1.00、モメンタム0.50、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "3436.T",
        "company_name": "SUMCO",
        "label": "横ばい",
        "weighted_score": 79.4,
        "previous_weighted_score": 79.5,
        "delta": -0.1,
        "theme_count": 2,
        "total_evidence": 1077,
        "strategy_view": "SUMCOは半導体、サプライチェーン・経済安全保障で強いテーマに接続する重点候補。総合スコア79.4、関連テーマ2件、根拠1077件。技術適合0.84、収益感応0.88、政策追い風0.82、競争優位1.00、モメンタム0.43、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      },
      {
        "ticker": "4704.T",
        "company_name": "トレンドマイクロ",
        "label": "横ばい",
        "weighted_score": 79.3,
        "previous_weighted_score": 79.4,
        "delta": -0.1,
        "theme_count": 2,
        "total_evidence": 2297,
        "strategy_view": "トレンドマイクロはサイバーセキュリティ、人的資本・労働市場で強いテーマに接続する重点候補。総合スコア79.3、関連テーマ2件、根拠2297件。技術適合0.83、収益感応0.89、政策追い風0.84、競争優位1.00、モメンタム0.42、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
      }
    ]
  },
  "buckets": {
    "買い": [],
    "売り": [],
    "監視": [
      {
        "theme": "量子・次世代計算",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.79,
        "momentum_score": 0.44,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: コモディティ、日本株、為替",
        "time_horizon_view": "量子・次世代計算 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "量子・次世代計算は政策起点の重点テーマ。直近根拠48件、発信元9件、シグナル0.79。モメンタム0.44、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業は富士通(6702.T)、NEC(6701.T)、日立製作所(6501.T)、NTTデータグループ(9613.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "富士通",
            "ticker": "6702.T",
            "avg_score": 98.42,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 78,
            "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
            "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠78件、平均98.4、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NEC",
            "ticker": "6701.T",
            "avg_score": 93.33,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 75,
            "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
            "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠75件、平均93.3、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "日立製作所",
            "ticker": "6501.T",
            "avg_score": 88.58,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 75,
            "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
            "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠75件、平均88.6、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NTTデータグループ",
            "ticker": "9613.T",
            "avg_score": 95.24,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 73,
            "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 金融システム",
            "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 金融システム。資料根拠73件、平均95.2、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NTT",
            "ticker": "9432.T",
            "avg_score": 92.78,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 73,
            "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
            "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠73件、平均92.8、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "ソフトバンクグループ",
            "ticker": "9984.T",
            "avg_score": 95.63,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 70,
            "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠70件、平均95.6、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 中長期目標の期間の終了時に見込まれる中長期目標の期間における業務の実績に関する評価の結果について（PDF形式：7030KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第84回） / 第80 回総合科学技術・イノベーション会議議事録（案）（PDF形式：375KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui084/sanko2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第66回） / 第61回総合科学技術・イノベーション会議議事録 (案)（PDF形式：234KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui066/sanko1.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 第73回総合科学技術・イノベーション会議議事録（案）（PDF形式：492KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko8.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "人的資本・労働市場",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.77,
        "momentum_score": 0.42,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: 日本株、コモディティ",
        "time_horizon_view": "人的資本・労働市場 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "人的資本・労働市場は政策起点の重点テーマ。直近根拠990件、発信元44件、シグナル0.77。モメンタム0.42、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はNTTデータグループ(9613.T)、SCSK(9719.T)、野村総合研究所(4307.T)、日立製作所(6501.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "NTTデータグループ",
            "ticker": "9613.T",
            "avg_score": 95.0,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 3347,
            "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠3347件、平均95.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "SCSK",
            "ticker": "9719.T",
            "avg_score": 94.04,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 3346,
            "matched_terms": "DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠3346件、平均94.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "野村総合研究所",
            "ticker": "4307.T",
            "avg_score": 89.07,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 3270,
            "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠3270件、平均89.1、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "日立製作所",
            "ticker": "6501.T",
            "avg_score": 85.31,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 3230,
            "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
            "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠3230件、平均85.3、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "富士通",
            "ticker": "6702.T",
            "avg_score": 78.4,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 2738,
            "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
            "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠2738件、平均78.4、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "みずほフィナンシャルグループ",
            "ticker": "8411.T",
            "avg_score": 86.37,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 2732,
            "matched_terms": "政策金融, 本文に企業名/別名, 金利, 金融",
            "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: 政策金融, 本文に企業名/別名, 金利, 金融。資料根拠2732件、平均86.4、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ２（PDF形式：1719KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 中長期目標の期間の終了時に見込まれる中長期目標の期間における業務の実績に関する評価の結果について（PDF形式：7030KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第58回） / 印刷用一括版（PDF形式：4355KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui058/siryo3_insatuyou.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議 世界と伍する研究大学専門調査会（第12回） / ２（PDF形式：1262KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/sekai/12kai/siryo2_2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "スタートアップ・イノベーション",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.77,
        "momentum_score": 0.41,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: 日本株、コモディティ",
        "time_horizon_view": "スタートアップ・イノベーション | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "スタートアップ・イノベーションは政策起点の重点テーマ。直近根拠826件、発信元43件、シグナル0.77。モメンタム0.41、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はソフトバンクグループ(9984.T)、NTTデータグループ(9613.T)、日立製作所(6501.T)、野村総合研究所(4307.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "ソフトバンクグループ",
            "ticker": "9984.T",
            "avg_score": 99.52,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1683,
            "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠1683件、平均99.5、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NTTデータグループ",
            "ticker": "9613.T",
            "avg_score": 96.07,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1681,
            "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1681件、平均96.1、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "日立製作所",
            "ticker": "6501.T",
            "avg_score": 91.52,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1644,
            "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
            "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠1644件、平均91.5、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "野村総合研究所",
            "ticker": "4307.T",
            "avg_score": 92.52,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1453,
            "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1453件、平均92.5、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "ソニーグループ",
            "ticker": "6758.T",
            "avg_score": 84.7,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1436,
            "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠1436件、平均84.7、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "富士通",
            "ticker": "6702.T",
            "avg_score": 85.52,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1407,
            "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
            "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠1407件、平均85.5、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / １（PDF形式：1987KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-1.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第63回） / 新産業創出等研究開発基本計画（案）（PDF形式：815KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui063/sanko3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ２（PDF形式：1719KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ３（PDF形式：1597KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "防災・国土強靭化",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.77,
        "momentum_score": 0.42,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、中国 / 対象資産: 日本株、コモディティ",
        "time_horizon_view": "防災・国土強靭化 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "防災・国土強靭化は政策起点の重点テーマ。直近根拠801件、発信元39件、シグナル0.77。モメンタム0.42、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業は日立製作所(6501.T)、ソニーグループ(6758.T)、NEC(6701.T)、村田製作所(6981.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "日立製作所",
            "ticker": "6501.T",
            "avg_score": 92.64,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 2049,
            "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
            "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠2049件、平均92.6、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "ソニーグループ",
            "ticker": "6758.T",
            "avg_score": 82.07,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1855,
            "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠1855件、平均82.1、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NEC",
            "ticker": "6701.T",
            "avg_score": 83.19,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1781,
            "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
            "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠1781件、平均83.2、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "村田製作所",
            "ticker": "6981.T",
            "avg_score": 84.02,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1670,
            "matched_terms": "EV, センサー, 本文に企業名/別名, 通信, 電子部品",
            "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: EV, センサー, 本文に企業名/別名, 通信, 電子部品。資料根拠1670件、平均84.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "KDDI",
            "ticker": "9433.T",
            "avg_score": 80.76,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1596,
            "matched_terms": "AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信",
            "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信。資料根拠1596件、平均80.8、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "住友電気工業",
            "ticker": "5802.T",
            "avg_score": 84.33,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1594,
            "matched_terms": "EV, 光通信, 本文に企業名/別名, 電力網, 電線",
            "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: EV, 光通信, 本文に企業名/別名, 電力網, 電線。資料根拠1594件、平均84.3、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第63回） / 新産業創出等研究開発基本計画（案）（PDF形式：815KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui063/sanko3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ２（PDF形式：1719KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ＡＩ戦略2022（PDF形式：667KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo4-3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第58回） / 印刷用一括版（PDF形式：4355KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui058/siryo3_insatuyou.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "GX・脱炭素",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.76,
        "momentum_score": 0.43,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: コモディティ、日本株",
        "time_horizon_view": "GX・脱炭素 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "GX・脱炭素は政策起点の重点テーマ。直近根拠480件、発信元39件、シグナル0.76。モメンタム0.43、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はINPEX(1605.T)、日立製作所(6501.T)、三菱重工業(7011.T)、九州電力(9508.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "INPEX",
            "ticker": "1605.T",
            "avg_score": 100.0,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1105,
            "matched_terms": "エネルギー, 再生可能エネルギー, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 水素",
            "rationale": "GX・脱炭素との適合語: エネルギー, 再生可能エネルギー, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 水素。資料根拠1105件、平均100.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "日立製作所",
            "ticker": "6501.T",
            "avg_score": 100.0,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1105,
            "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
            "rationale": "GX・脱炭素との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠1105件、平均100.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "三菱重工業",
            "ticker": "7011.T",
            "avg_score": 100.0,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1105,
            "matched_terms": "エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛",
            "rationale": "GX・脱炭素との適合語: エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛。資料根拠1105件、平均100.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "九州電力",
            "ticker": "9508.T",
            "avg_score": 100.0,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1105,
            "matched_terms": "GX, 再生可能エネルギー, 原子力, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 電力",
            "rationale": "GX・脱炭素との適合語: GX, 再生可能エネルギー, 原子力, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 電力。資料根拠1105件、平均100.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "IHI",
            "ticker": "7013.T",
            "avg_score": 95.24,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1104,
            "matched_terms": "アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛",
            "rationale": "GX・脱炭素との適合語: アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛。資料根拠1104件、平均95.2、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "電源開発",
            "ticker": "9513.T",
            "avg_score": 100.0,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1100,
            "matched_terms": "GX, 再生可能エネルギー, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 電力",
            "rationale": "GX・脱炭素との適合語: GX, 再生可能エネルギー, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 電力。資料根拠1100件、平均100.0、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / １（PDF形式：1987KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-1.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第63回） / 新産業創出等研究開発基本計画（案）（PDF形式：815KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui063/sanko3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ３（PDF形式：1597KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 国立研究開発法人産業技術総合研究所の第５期中長期目標期間の終了時に見込まれる第５期中長期目標期間における業務の実績に関する評価について（PDF形式：1299KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko5.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "バイオ・医療技術",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.76,
        "momentum_score": 0.42,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、欧州、米国 / 対象資産: 日本株、コモディティ",
        "time_horizon_view": "バイオ・医療技術 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "バイオ・医療技術は政策起点の重点テーマ。直近根拠444件、発信元32件、シグナル0.76。モメンタム0.42、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業は武田薬品工業(4502.T)、第一三共(4568.T)、中外製薬(4519.T)、エーザイ(4523.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "武田薬品工業",
            "ticker": "4502.T",
            "avg_score": 93.63,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1148,
            "matched_terms": "グローバル医薬, バイオ, ワクチン, 医薬, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: グローバル医薬, バイオ, ワクチン, 医薬, 本文に企業名/別名。資料根拠1148件、平均93.6、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "第一三共",
            "ticker": "4568.T",
            "avg_score": 92.92,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1147,
            "matched_terms": "ADC, バイオ, 医薬, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: ADC, バイオ, 医薬, 本文に企業名/別名。資料根拠1147件、平均92.9、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "中外製薬",
            "ticker": "4519.T",
            "avg_score": 92.91,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1147,
            "matched_terms": "AI創薬, バイオ, 医薬, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: AI創薬, バイオ, 医薬, 本文に企業名/別名。資料根拠1147件、平均92.9、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "エーザイ",
            "ticker": "4523.T",
            "avg_score": 92.91,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1147,
            "matched_terms": "バイオ, 創薬, 医薬, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: バイオ, 創薬, 医薬, 本文に企業名/別名。資料根拠1147件、平均92.9、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "日立製作所",
            "ticker": "6501.T",
            "avg_score": 88.95,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1076,
            "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
            "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠1076件、平均89.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NTTデータグループ",
            "ticker": "9613.T",
            "avg_score": 95.48,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1072,
            "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1072件、平均95.5、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / １（PDF形式：1987KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-1.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ３（PDF形式：1597KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 中長期目標の期間の終了時に見込まれる中長期目標の期間における業務の実績に関する評価の結果について（PDF形式：7030KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 国立研究開発法人産業技術総合研究所の第５期中長期目標期間の終了時に見込まれる第５期中長期目標期間における業務の実績に関する評価について（PDF形式：1299KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko5.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "生成AI・AI",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.76,
        "momentum_score": 0.45,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: 日本株、コモディティ、金利・債券",
        "time_horizon_view": "生成AI・AI | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "生成AI・AIは政策起点の重点テーマ。直近根拠258件、発信元33件、シグナル0.76。モメンタム0.45、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はKDDI(9433.T)、ソフトバンク(9434.T)、NTT(9432.T)、NTTデータグループ(9613.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "KDDI",
            "ticker": "9433.T",
            "avg_score": 91.87,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1937,
            "matched_terms": "AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信",
            "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信。資料根拠1937件、平均91.9、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "ソフトバンク",
            "ticker": "9434.T",
            "avg_score": 91.62,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1936,
            "matched_terms": "AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 通信",
            "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠1936件、平均91.6、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NTT",
            "ticker": "9432.T",
            "avg_score": 91.22,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1936,
            "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
            "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠1936件、平均91.2、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NTTデータグループ",
            "ticker": "9613.T",
            "avg_score": 94.4,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1932,
            "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1932件、平均94.4、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "東京エレクトロン",
            "ticker": "8035.T",
            "avg_score": 89.54,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1807,
            "matched_terms": "先端パッケージ, 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置",
            "rationale": "生成AI・AIとの適合語: 先端パッケージ, 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置。資料根拠1807件、平均89.5、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "ソニーグループ",
            "ticker": "6758.T",
            "avg_score": 85.46,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 1794,
            "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠1794件、平均85.5、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ＡＩ戦略2022（PDF形式：667KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo4-3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第78回） / 諮問第49号「統合イノベーション戦略2025について」に対する答申（案）（PDF形式：3585KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui078/siryo1-2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第73回） / 第71回総合科学技術・イノベーション会議議事録 (案) （PDF形式：823KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui073/sanko7.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "教育・人材育成ワーキンググループ（第7回） / 分割ファイル１（PDF形式：1585KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/kyouikujinzai/7kai/siryo1-1.pdf",
            "date": "2026-06-07T04:33:03+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "サイバーセキュリティ",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.76,
        "momentum_score": 0.42,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、中国 / 対象資産: 日本株、コモディティ、為替、金利・債券、クレジット",
        "time_horizon_view": "サイバーセキュリティ | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "サイバーセキュリティは政策起点の重点テーマ。直近根拠233件、発信元33件、シグナル0.76。モメンタム0.42、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はNEC(6701.T)、NTTデータグループ(9613.T)、野村総合研究所(4307.T)、SCSK(9719.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "NEC",
            "ticker": "6701.T",
            "avg_score": 96.98,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 636,
            "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
            "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠636件、平均97.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NTTデータグループ",
            "ticker": "9613.T",
            "avg_score": 96.9,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 621,
            "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠621件、平均96.9、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "野村総合研究所",
            "ticker": "4307.T",
            "avg_score": 95.28,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 620,
            "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠620件、平均95.3、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "SCSK",
            "ticker": "9719.T",
            "avg_score": 94.68,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 586,
            "matched_terms": "DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠586件、平均94.7、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "KDDI",
            "ticker": "9433.T",
            "avg_score": 85.9,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 495,
            "matched_terms": "AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信",
            "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信。資料根拠495件、平均85.9、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NTT",
            "ticker": "9432.T",
            "avg_score": 85.75,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 470,
            "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
            "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠470件、平均85.8、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第73回） / 諮問第41号「統合イノベーション戦略2024について」に対する答申（案）（PDF形式：2897KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui073/siryo1-2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第58回） / Society5.0の実現に向けた教育・人材育成に関する政策パッケージ（中間まとめ）（PDF形式：2007KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui058/siryo4.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "教育・人材育成ワーキンググループ（第7回） / 印刷用一括ファイル（PDF形式：3068KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/kyouikujinzai/7kai/siryo_print.pdf",
            "date": "2026-06-07T04:33:03+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / 第58回総合科学技術・イノベーション会議議事録 (案)（PDF形式：376KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/sanko2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "EV・電池",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.76,
        "momentum_score": 0.49,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、中国、米国 / 対象資産: コモディティ、日本株、為替",
        "time_horizon_view": "EV・電池 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "EV・電池は政策起点の重点テーマ。直近根拠47件、発信元18件、シグナル0.76。モメンタム0.49、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はTDK(6762.T)、トヨタ自動車(7203.T)、イビデン(4062.T)、村田製作所(6981.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "TDK",
            "ticker": "6762.T",
            "avg_score": 94.34,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 196,
            "matched_terms": "EV, センサー, 本文に企業名/別名, 電子部品, 電池",
            "rationale": "EV・電池との適合語: EV, センサー, 本文に企業名/別名, 電子部品, 電池。資料根拠196件、平均94.3、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "トヨタ自動車",
            "ticker": "7203.T",
            "avg_score": 88.19,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 192,
            "matched_terms": "EV, ロボット, 本文に企業名/別名, 水素, 電池",
            "rationale": "EV・電池との適合語: EV, ロボット, 本文に企業名/別名, 水素, 電池。資料根拠192件、平均88.2、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "イビデン",
            "ticker": "4062.T",
            "avg_score": 87.91,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 171,
            "matched_terms": "AI半導体, 半導体, 電子部品",
            "rationale": "EV・電池との適合語: AI半導体, 半導体, 電子部品。資料根拠171件、平均87.9、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "村田製作所",
            "ticker": "6981.T",
            "avg_score": 90.8,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 164,
            "matched_terms": "EV, センサー, 本文に企業名/別名, 通信, 電子部品",
            "rationale": "EV・電池との適合語: EV, センサー, 本文に企業名/別名, 通信, 電子部品。資料根拠164件、平均90.8、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "パナソニックホールディングス",
            "ticker": "6752.T",
            "avg_score": 89.69,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 160,
            "matched_terms": "EV, GX, 住宅, 本文に企業名/別名, 電池",
            "rationale": "EV・電池との適合語: EV, GX, 住宅, 本文に企業名/別名, 電池。資料根拠160件、平均89.7、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "デンソー",
            "ticker": "6902.T",
            "avg_score": 86.69,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 153,
            "matched_terms": "EV, センサー, 本文に企業名/別名, 車載半導体",
            "rationale": "EV・電池との適合語: EV, センサー, 本文に企業名/別名, 車載半導体。資料根拠153件、平均86.7、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 国立研究開発法人産業技術総合研究所の第５期中長期目標期間の終了時に見込まれる第５期中長期目標期間における業務の実績に関する評価について（PDF形式：1299KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko5.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第58回） / Society5.0の実現に向けた教育・人材育成に関する政策パッケージ（中間まとめ）（PDF形式：2007KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui058/siryo4.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "教育・人材育成ワーキンググループ（第7回） / 印刷用一括ファイル（PDF形式：3068KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/kyouikujinzai/7kai/siryo_print.pdf",
            "date": "2026-06-07T04:33:03+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / 【一括印刷用】Society5.0の実現に向けた教育・人材育成に関する政策パッケージ（案）（PDF形式：2249KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo3-3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "防衛・宇宙",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.75,
        "momentum_score": 0.41,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: 日本株、コモディティ、金利・債券、為替",
        "time_horizon_view": "防衛・宇宙 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "防衛・宇宙は政策起点の重点テーマ。直近根拠279件、発信元35件、シグナル0.75。モメンタム0.41、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はIHI(7013.T)、NEC(6701.T)、三菱電機(6503.T)、三菱重工業(7011.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "IHI",
            "ticker": "7013.T",
            "avg_score": 93.71,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 936,
            "matched_terms": "アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛",
            "rationale": "防衛・宇宙との適合語: アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛。資料根拠936件、平均93.7、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NEC",
            "ticker": "6701.T",
            "avg_score": 91.78,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 929,
            "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
            "rationale": "防衛・宇宙との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠929件、平均91.8、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "三菱電機",
            "ticker": "6503.T",
            "avg_score": 90.33,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 886,
            "matched_terms": "FA, 半導体, 宇宙, 本文に企業名/別名, 防衛, 電力網",
            "rationale": "防衛・宇宙との適合語: FA, 半導体, 宇宙, 本文に企業名/別名, 防衛, 電力網。資料根拠886件、平均90.3、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "三菱重工業",
            "ticker": "7011.T",
            "avg_score": 86.49,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 867,
            "matched_terms": "エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛",
            "rationale": "防衛・宇宙との適合語: エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛。資料根拠867件、平均86.5、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "川崎重工業",
            "ticker": "7012.T",
            "avg_score": 85.73,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 865,
            "matched_terms": "ロボット, 本文に企業名/別名, 水素, 航空, 防衛",
            "rationale": "防衛・宇宙との適合語: ロボット, 本文に企業名/別名, 水素, 航空, 防衛。資料根拠865件、平均85.7、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NTTデータグループ",
            "ticker": "9613.T",
            "avg_score": 92.22,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 838,
            "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
            "rationale": "防衛・宇宙との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠838件、平均92.2、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / １（PDF形式：1987KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-1.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ２（PDF形式：1719KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ３（PDF形式：1597KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第83回） / 諮問第43号「科学技術・イノベーション基本計画について」に対する答申（案）（PDF形式：1,151KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui083/siryo2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "ロボット・省人化",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.75,
        "momentum_score": 0.42,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、中国 / 対象資産: 日本株、コモディティ、不動産・REIT",
        "time_horizon_view": "ロボット・省人化 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "ロボット・省人化は政策起点の重点テーマ。直近根拠175件、発信元31件、シグナル0.75。モメンタム0.42、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はキーエンス(6861.T)、ファナック(6954.T)、安川電機(6506.T)、ソニーグループ(6758.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "キーエンス",
            "ticker": "6861.T",
            "avg_score": 99.06,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 514,
            "matched_terms": "FA, センサー, ロボット, 本文に企業名/別名, 省人化",
            "rationale": "ロボット・省人化との適合語: FA, センサー, ロボット, 本文に企業名/別名, 省人化。資料根拠514件、平均99.1、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "ファナック",
            "ticker": "6954.T",
            "avg_score": 92.99,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 514,
            "matched_terms": "FA, ロボット, 工作機械, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "ロボット・省人化との適合語: FA, ロボット, 工作機械, 本文に企業名/別名。資料根拠514件、平均93.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "安川電機",
            "ticker": "6506.T",
            "avg_score": 92.9,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 513,
            "matched_terms": "FA, モーター, ロボット, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "ロボット・省人化との適合語: FA, モーター, ロボット, 本文に企業名/別名。資料根拠513件、平均92.9、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "ソニーグループ",
            "ticker": "6758.T",
            "avg_score": 94.09,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 505,
            "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "ロボット・省人化との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠505件、平均94.1、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "ニデック",
            "ticker": "6594.T",
            "avg_score": 93.19,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 503,
            "matched_terms": "EV, モーター, ロボット, 本文に企業名/別名, 省人化",
            "rationale": "ロボット・省人化との適合語: EV, モーター, ロボット, 本文に企業名/別名, 省人化。資料根拠503件、平均93.2、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "オムロン",
            "ticker": "6645.T",
            "avg_score": 93.85,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 486,
            "matched_terms": "FA, センサー, ヘルスケア, 本文に企業名/別名, 省人化",
            "rationale": "ロボット・省人化との適合語: FA, センサー, ヘルスケア, 本文に企業名/別名, 省人化。資料根拠486件、平均93.8、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第63回） / 新産業創出等研究開発基本計画（案）（PDF形式：815KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui063/sanko3.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議 世界と伍する研究大学専門調査会（第12回） / ２（PDF形式：1262KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/sekai/12kai/siryo2_2.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議 イノベーション・エコシステム専門調査会（第4回） / 印刷用一括版（PDF形式：4086KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/innovation_ecosystem/4kai/siryo2-print.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 第73回総合科学技術・イノベーション会議議事録（案）（PDF形式：492KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko8.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      },
      {
        "theme": "サプライチェーン・経済安全保障",
        "action_bucket": "監視",
        "signal_score": 0.75,
        "momentum_score": 0.47,
        "priced_in_score": 0.55,
        "report_linkage_score": 0.45,
        "stage": "既存テーマの強化",
        "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: 日本株、コモディティ、為替、金利・債券",
        "time_horizon_view": "サプライチェーン・経済安全保障 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
        "strategy_view": "サプライチェーン・経済安全保障は政策起点の重点テーマ。直近根拠105件、発信元21件、シグナル0.75。モメンタム0.47、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はアドバンテスト(6857.T)、ソニーグループ(6758.T)、三菱電機(6503.T)、NEC(6701.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
        "trade_view": {
          "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
          "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
          "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
          "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
        },
        "related_companies": [
          {
            "company_name": "アドバンテスト",
            "ticker": "6857.T",
            "avg_score": 83.33,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 382,
            "matched_terms": "AI半導体, 半導体, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI半導体, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠382件、平均83.3、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "ソニーグループ",
            "ticker": "6758.T",
            "avg_score": 83.34,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 339,
            "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
            "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠339件、平均83.3、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "三菱電機",
            "ticker": "6503.T",
            "avg_score": 90.98,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 312,
            "matched_terms": "FA, 半導体, 宇宙, 防衛, 電力網",
            "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: FA, 半導体, 宇宙, 防衛, 電力網。資料根拠312件、平均91.0、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "NEC",
            "ticker": "6701.T",
            "avg_score": 90.19,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 310,
            "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
            "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠310件、平均90.2、最大100.0。"
          },
          {
            "company_name": "SUMCO",
            "ticker": "3436.T",
            "avg_score": 83.91,
            "max_score": 99.2,
            "evidence_count": 307,
            "matched_terms": "AI半導体, シリコンウエハ, 半導体材料",
            "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI半導体, シリコンウエハ, 半導体材料。資料根拠307件、平均83.9、最大99.2。"
          },
          {
            "company_name": "東京エレクトロン",
            "ticker": "8035.T",
            "avg_score": 82.86,
            "max_score": 100.0,
            "evidence_count": 300,
            "matched_terms": "半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置",
            "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置。資料根拠300件、平均82.9、最大100.0。"
          }
        ],
        "evidence": [
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第73回） / 第71回総合科学技術・イノベーション会議議事録 (案) （PDF形式：823KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui073/sanko7.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 総合科学技術・イノベーション会議が実施する国家的に重要な研究開発の評価「水素利用拡大に向けた共通基盤強化のための研究開発事業 」の事前評価結果（案）（PDF形式：539KB）",
            "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/siryo3-4.pdf",
            "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
            "source_id": "cao_csti",
            "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
          },
          {
            "title": "関税・外国為替等審議会 第68回外国為替等分科会議事録",
            "url": "https://www.mof.go.jp/about_mof/councils/customs_foreign_exchange/sub-foreign_exchange/proceedings/proceedings/20260611145543.html",
            "date": "2026-06-12",
            "source_id": "mof_news_rss",
            "source_name": "財務省 新着情報RSS"
          },
          {
            "title": "「税関中長期構想2030」を公表しました【税関ホームページ】 / 税関中長期構想2030（本文）",
            "url": "http://www.customs.go.jp/zeikan/seido/smart/honbun2030.pdf",
            "date": "2026-06-23T21:26:20+00:00",
            "source_id": "mof_news_rss",
            "source_name": "財務省 新着情報RSS"
          }
        ],
        "checkpoints": [
          "次回の同テーマ資料が増えているか",
          "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
          "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
          "織り込み度が上がりすぎていないか"
        ]
      }
    ],
    "リスク要因": []
  },
  "themes": [
    {
      "theme": "量子・次世代計算",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.79,
      "momentum_score": 0.44,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: コモディティ、日本株、為替",
      "time_horizon_view": "量子・次世代計算 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "量子・次世代計算は政策起点の重点テーマ。直近根拠48件、発信元9件、シグナル0.79。モメンタム0.44、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業は富士通(6702.T)、NEC(6701.T)、日立製作所(6501.T)、NTTデータグループ(9613.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "富士通",
          "ticker": "6702.T",
          "avg_score": 98.42,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 78,
          "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠78件、平均98.4、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NEC",
          "ticker": "6701.T",
          "avg_score": 93.33,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 75,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠75件、平均93.3、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "日立製作所",
          "ticker": "6501.T",
          "avg_score": 88.58,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 75,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠75件、平均88.6、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NTTデータグループ",
          "ticker": "9613.T",
          "avg_score": 95.24,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 73,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 金融システム",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 金融システム。資料根拠73件、平均95.2、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NTT",
          "ticker": "9432.T",
          "avg_score": 92.78,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 73,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠73件、平均92.8、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "ソフトバンクグループ",
          "ticker": "9984.T",
          "avg_score": 95.63,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 70,
          "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠70件、平均95.6、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 中長期目標の期間の終了時に見込まれる中長期目標の期間における業務の実績に関する評価の結果について（PDF形式：7030KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第84回） / 第80 回総合科学技術・イノベーション会議議事録（案）（PDF形式：375KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui084/sanko2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第66回） / 第61回総合科学技術・イノベーション会議議事録 (案)（PDF形式：234KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui066/sanko1.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 第73回総合科学技術・イノベーション会議議事録（案）（PDF形式：492KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko8.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "人的資本・労働市場",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.77,
      "momentum_score": 0.42,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: 日本株、コモディティ",
      "time_horizon_view": "人的資本・労働市場 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "人的資本・労働市場は政策起点の重点テーマ。直近根拠990件、発信元44件、シグナル0.77。モメンタム0.42、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はNTTデータグループ(9613.T)、SCSK(9719.T)、野村総合研究所(4307.T)、日立製作所(6501.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "NTTデータグループ",
          "ticker": "9613.T",
          "avg_score": 95.0,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 3347,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠3347件、平均95.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "SCSK",
          "ticker": "9719.T",
          "avg_score": 94.04,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 3346,
          "matched_terms": "DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠3346件、平均94.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "野村総合研究所",
          "ticker": "4307.T",
          "avg_score": 89.07,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 3270,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠3270件、平均89.1、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "日立製作所",
          "ticker": "6501.T",
          "avg_score": 85.31,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 3230,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠3230件、平均85.3、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "富士通",
          "ticker": "6702.T",
          "avg_score": 78.4,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 2738,
          "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
          "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠2738件、平均78.4、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "みずほフィナンシャルグループ",
          "ticker": "8411.T",
          "avg_score": 86.37,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 2732,
          "matched_terms": "政策金融, 本文に企業名/別名, 金利, 金融",
          "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: 政策金融, 本文に企業名/別名, 金利, 金融。資料根拠2732件、平均86.4、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ２（PDF形式：1719KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 中長期目標の期間の終了時に見込まれる中長期目標の期間における業務の実績に関する評価の結果について（PDF形式：7030KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第58回） / 印刷用一括版（PDF形式：4355KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui058/siryo3_insatuyou.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議 世界と伍する研究大学専門調査会（第12回） / ２（PDF形式：1262KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/sekai/12kai/siryo2_2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "スタートアップ・イノベーション",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.77,
      "momentum_score": 0.41,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: 日本株、コモディティ",
      "time_horizon_view": "スタートアップ・イノベーション | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "スタートアップ・イノベーションは政策起点の重点テーマ。直近根拠826件、発信元43件、シグナル0.77。モメンタム0.41、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はソフトバンクグループ(9984.T)、NTTデータグループ(9613.T)、日立製作所(6501.T)、野村総合研究所(4307.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "ソフトバンクグループ",
          "ticker": "9984.T",
          "avg_score": 99.52,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1683,
          "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠1683件、平均99.5、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NTTデータグループ",
          "ticker": "9613.T",
          "avg_score": 96.07,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1681,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1681件、平均96.1、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "日立製作所",
          "ticker": "6501.T",
          "avg_score": 91.52,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1644,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠1644件、平均91.5、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "野村総合研究所",
          "ticker": "4307.T",
          "avg_score": 92.52,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1453,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1453件、平均92.5、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "ソニーグループ",
          "ticker": "6758.T",
          "avg_score": 84.7,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1436,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠1436件、平均84.7、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "富士通",
          "ticker": "6702.T",
          "avg_score": 85.52,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1407,
          "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠1407件、平均85.5、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / １（PDF形式：1987KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-1.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第63回） / 新産業創出等研究開発基本計画（案）（PDF形式：815KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui063/sanko3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ２（PDF形式：1719KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ３（PDF形式：1597KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "防災・国土強靭化",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.77,
      "momentum_score": 0.42,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、中国 / 対象資産: 日本株、コモディティ",
      "time_horizon_view": "防災・国土強靭化 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "防災・国土強靭化は政策起点の重点テーマ。直近根拠801件、発信元39件、シグナル0.77。モメンタム0.42、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業は日立製作所(6501.T)、ソニーグループ(6758.T)、NEC(6701.T)、村田製作所(6981.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "日立製作所",
          "ticker": "6501.T",
          "avg_score": 92.64,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 2049,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠2049件、平均92.6、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "ソニーグループ",
          "ticker": "6758.T",
          "avg_score": 82.07,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1855,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠1855件、平均82.1、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NEC",
          "ticker": "6701.T",
          "avg_score": 83.19,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1781,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠1781件、平均83.2、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "村田製作所",
          "ticker": "6981.T",
          "avg_score": 84.02,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1670,
          "matched_terms": "EV, センサー, 本文に企業名/別名, 通信, 電子部品",
          "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: EV, センサー, 本文に企業名/別名, 通信, 電子部品。資料根拠1670件、平均84.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "KDDI",
          "ticker": "9433.T",
          "avg_score": 80.76,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1596,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信",
          "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信。資料根拠1596件、平均80.8、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "住友電気工業",
          "ticker": "5802.T",
          "avg_score": 84.33,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1594,
          "matched_terms": "EV, 光通信, 本文に企業名/別名, 電力網, 電線",
          "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: EV, 光通信, 本文に企業名/別名, 電力網, 電線。資料根拠1594件、平均84.3、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第63回） / 新産業創出等研究開発基本計画（案）（PDF形式：815KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui063/sanko3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ２（PDF形式：1719KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ＡＩ戦略2022（PDF形式：667KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo4-3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第58回） / 印刷用一括版（PDF形式：4355KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui058/siryo3_insatuyou.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "GX・脱炭素",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.76,
      "momentum_score": 0.43,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: コモディティ、日本株",
      "time_horizon_view": "GX・脱炭素 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "GX・脱炭素は政策起点の重点テーマ。直近根拠480件、発信元39件、シグナル0.76。モメンタム0.43、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はINPEX(1605.T)、日立製作所(6501.T)、三菱重工業(7011.T)、九州電力(9508.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "INPEX",
          "ticker": "1605.T",
          "avg_score": 100.0,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1105,
          "matched_terms": "エネルギー, 再生可能エネルギー, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 水素",
          "rationale": "GX・脱炭素との適合語: エネルギー, 再生可能エネルギー, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 水素。資料根拠1105件、平均100.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "日立製作所",
          "ticker": "6501.T",
          "avg_score": 100.0,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1105,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "GX・脱炭素との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠1105件、平均100.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "三菱重工業",
          "ticker": "7011.T",
          "avg_score": 100.0,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1105,
          "matched_terms": "エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛",
          "rationale": "GX・脱炭素との適合語: エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛。資料根拠1105件、平均100.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "九州電力",
          "ticker": "9508.T",
          "avg_score": 100.0,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1105,
          "matched_terms": "GX, 再生可能エネルギー, 原子力, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 電力",
          "rationale": "GX・脱炭素との適合語: GX, 再生可能エネルギー, 原子力, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 電力。資料根拠1105件、平均100.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "IHI",
          "ticker": "7013.T",
          "avg_score": 95.24,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1104,
          "matched_terms": "アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛",
          "rationale": "GX・脱炭素との適合語: アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛。資料根拠1104件、平均95.2、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "電源開発",
          "ticker": "9513.T",
          "avg_score": 100.0,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1100,
          "matched_terms": "GX, 再生可能エネルギー, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 電力",
          "rationale": "GX・脱炭素との適合語: GX, 再生可能エネルギー, 地熱, 地熱発電, 本文に企業名/別名, 電力。資料根拠1100件、平均100.0、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / １（PDF形式：1987KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-1.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第63回） / 新産業創出等研究開発基本計画（案）（PDF形式：815KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui063/sanko3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ３（PDF形式：1597KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 国立研究開発法人産業技術総合研究所の第５期中長期目標期間の終了時に見込まれる第５期中長期目標期間における業務の実績に関する評価について（PDF形式：1299KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko5.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "バイオ・医療技術",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.76,
      "momentum_score": 0.42,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、欧州、米国 / 対象資産: 日本株、コモディティ",
      "time_horizon_view": "バイオ・医療技術 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "バイオ・医療技術は政策起点の重点テーマ。直近根拠444件、発信元32件、シグナル0.76。モメンタム0.42、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業は武田薬品工業(4502.T)、第一三共(4568.T)、中外製薬(4519.T)、エーザイ(4523.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "武田薬品工業",
          "ticker": "4502.T",
          "avg_score": 93.63,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1148,
          "matched_terms": "グローバル医薬, バイオ, ワクチン, 医薬, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: グローバル医薬, バイオ, ワクチン, 医薬, 本文に企業名/別名。資料根拠1148件、平均93.6、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "第一三共",
          "ticker": "4568.T",
          "avg_score": 92.92,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1147,
          "matched_terms": "ADC, バイオ, 医薬, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: ADC, バイオ, 医薬, 本文に企業名/別名。資料根拠1147件、平均92.9、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "中外製薬",
          "ticker": "4519.T",
          "avg_score": 92.91,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1147,
          "matched_terms": "AI創薬, バイオ, 医薬, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: AI創薬, バイオ, 医薬, 本文に企業名/別名。資料根拠1147件、平均92.9、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "エーザイ",
          "ticker": "4523.T",
          "avg_score": 92.91,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1147,
          "matched_terms": "バイオ, 創薬, 医薬, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: バイオ, 創薬, 医薬, 本文に企業名/別名。資料根拠1147件、平均92.9、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "日立製作所",
          "ticker": "6501.T",
          "avg_score": 88.95,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1076,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠1076件、平均89.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NTTデータグループ",
          "ticker": "9613.T",
          "avg_score": 95.48,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1072,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1072件、平均95.5、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / １（PDF形式：1987KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-1.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ３（PDF形式：1597KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 中長期目標の期間の終了時に見込まれる中長期目標の期間における業務の実績に関する評価の結果について（PDF形式：7030KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 国立研究開発法人産業技術総合研究所の第５期中長期目標期間の終了時に見込まれる第５期中長期目標期間における業務の実績に関する評価について（PDF形式：1299KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko5.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "生成AI・AI",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.76,
      "momentum_score": 0.45,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: 日本株、コモディティ、金利・債券",
      "time_horizon_view": "生成AI・AI | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "生成AI・AIは政策起点の重点テーマ。直近根拠258件、発信元33件、シグナル0.76。モメンタム0.45、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はKDDI(9433.T)、ソフトバンク(9434.T)、NTT(9432.T)、NTTデータグループ(9613.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "KDDI",
          "ticker": "9433.T",
          "avg_score": 91.87,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1937,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信。資料根拠1937件、平均91.9、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "ソフトバンク",
          "ticker": "9434.T",
          "avg_score": 91.62,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1936,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 通信",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠1936件、平均91.6、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NTT",
          "ticker": "9432.T",
          "avg_score": 91.22,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1936,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠1936件、平均91.2、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NTTデータグループ",
          "ticker": "9613.T",
          "avg_score": 94.4,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1932,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1932件、平均94.4、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "東京エレクトロン",
          "ticker": "8035.T",
          "avg_score": 89.54,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1807,
          "matched_terms": "先端パッケージ, 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: 先端パッケージ, 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置。資料根拠1807件、平均89.5、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "ソニーグループ",
          "ticker": "6758.T",
          "avg_score": 85.46,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1794,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠1794件、平均85.5、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ＡＩ戦略2022（PDF形式：667KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo4-3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第78回） / 諮問第49号「統合イノベーション戦略2025について」に対する答申（案）（PDF形式：3585KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui078/siryo1-2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第73回） / 第71回総合科学技術・イノベーション会議議事録 (案) （PDF形式：823KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui073/sanko7.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "教育・人材育成ワーキンググループ（第7回） / 分割ファイル１（PDF形式：1585KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/kyouikujinzai/7kai/siryo1-1.pdf",
          "date": "2026-06-07T04:33:03+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "サイバーセキュリティ",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.76,
      "momentum_score": 0.42,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、中国 / 対象資産: 日本株、コモディティ、為替、金利・債券、クレジット",
      "time_horizon_view": "サイバーセキュリティ | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "サイバーセキュリティは政策起点の重点テーマ。直近根拠233件、発信元33件、シグナル0.76。モメンタム0.42、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はNEC(6701.T)、NTTデータグループ(9613.T)、野村総合研究所(4307.T)、SCSK(9719.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "NEC",
          "ticker": "6701.T",
          "avg_score": 96.98,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 636,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠636件、平均97.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NTTデータグループ",
          "ticker": "9613.T",
          "avg_score": 96.9,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 621,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠621件、平均96.9、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "野村総合研究所",
          "ticker": "4307.T",
          "avg_score": 95.28,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 620,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠620件、平均95.3、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "SCSK",
          "ticker": "9719.T",
          "avg_score": 94.68,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 586,
          "matched_terms": "DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠586件、平均94.7、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "KDDI",
          "ticker": "9433.T",
          "avg_score": 85.9,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 495,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信",
          "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, データセンター, 本文に企業名/別名, 衛星, 通信。資料根拠495件、平均85.9、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NTT",
          "ticker": "9432.T",
          "avg_score": 85.75,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 470,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
          "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠470件、平均85.8、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第73回） / 諮問第41号「統合イノベーション戦略2024について」に対する答申（案）（PDF形式：2897KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui073/siryo1-2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第58回） / Society5.0の実現に向けた教育・人材育成に関する政策パッケージ（中間まとめ）（PDF形式：2007KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui058/siryo4.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "教育・人材育成ワーキンググループ（第7回） / 印刷用一括ファイル（PDF形式：3068KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/kyouikujinzai/7kai/siryo_print.pdf",
          "date": "2026-06-07T04:33:03+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / 第58回総合科学技術・イノベーション会議議事録 (案)（PDF形式：376KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/sanko2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "EV・電池",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.76,
      "momentum_score": 0.49,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、中国、米国 / 対象資産: コモディティ、日本株、為替",
      "time_horizon_view": "EV・電池 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "EV・電池は政策起点の重点テーマ。直近根拠47件、発信元18件、シグナル0.76。モメンタム0.49、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はTDK(6762.T)、トヨタ自動車(7203.T)、イビデン(4062.T)、村田製作所(6981.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "TDK",
          "ticker": "6762.T",
          "avg_score": 94.34,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 196,
          "matched_terms": "EV, センサー, 本文に企業名/別名, 電子部品, 電池",
          "rationale": "EV・電池との適合語: EV, センサー, 本文に企業名/別名, 電子部品, 電池。資料根拠196件、平均94.3、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "トヨタ自動車",
          "ticker": "7203.T",
          "avg_score": 88.19,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 192,
          "matched_terms": "EV, ロボット, 本文に企業名/別名, 水素, 電池",
          "rationale": "EV・電池との適合語: EV, ロボット, 本文に企業名/別名, 水素, 電池。資料根拠192件、平均88.2、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "イビデン",
          "ticker": "4062.T",
          "avg_score": 87.91,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 171,
          "matched_terms": "AI半導体, 半導体, 電子部品",
          "rationale": "EV・電池との適合語: AI半導体, 半導体, 電子部品。資料根拠171件、平均87.9、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "村田製作所",
          "ticker": "6981.T",
          "avg_score": 90.8,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 164,
          "matched_terms": "EV, センサー, 本文に企業名/別名, 通信, 電子部品",
          "rationale": "EV・電池との適合語: EV, センサー, 本文に企業名/別名, 通信, 電子部品。資料根拠164件、平均90.8、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "パナソニックホールディングス",
          "ticker": "6752.T",
          "avg_score": 89.69,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 160,
          "matched_terms": "EV, GX, 住宅, 本文に企業名/別名, 電池",
          "rationale": "EV・電池との適合語: EV, GX, 住宅, 本文に企業名/別名, 電池。資料根拠160件、平均89.7、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "デンソー",
          "ticker": "6902.T",
          "avg_score": 86.69,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 153,
          "matched_terms": "EV, センサー, 本文に企業名/別名, 車載半導体",
          "rationale": "EV・電池との適合語: EV, センサー, 本文に企業名/別名, 車載半導体。資料根拠153件、平均86.7、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 国立研究開発法人産業技術総合研究所の第５期中長期目標期間の終了時に見込まれる第５期中長期目標期間における業務の実績に関する評価について（PDF形式：1299KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko5.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第58回） / Society5.0の実現に向けた教育・人材育成に関する政策パッケージ（中間まとめ）（PDF形式：2007KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui058/siryo4.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "教育・人材育成ワーキンググループ（第7回） / 印刷用一括ファイル（PDF形式：3068KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/kyouikujinzai/7kai/siryo_print.pdf",
          "date": "2026-06-07T04:33:03+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / 【一括印刷用】Society5.0の実現に向けた教育・人材育成に関する政策パッケージ（案）（PDF形式：2249KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo3-3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "防衛・宇宙",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.75,
      "momentum_score": 0.41,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: 日本株、コモディティ、金利・債券、為替",
      "time_horizon_view": "防衛・宇宙 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "防衛・宇宙は政策起点の重点テーマ。直近根拠279件、発信元35件、シグナル0.75。モメンタム0.41、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はIHI(7013.T)、NEC(6701.T)、三菱電機(6503.T)、三菱重工業(7011.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "IHI",
          "ticker": "7013.T",
          "avg_score": 93.71,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 936,
          "matched_terms": "アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛。資料根拠936件、平均93.7、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NEC",
          "ticker": "6701.T",
          "avg_score": 91.78,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 929,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠929件、平均91.8、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "三菱電機",
          "ticker": "6503.T",
          "avg_score": 90.33,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 886,
          "matched_terms": "FA, 半導体, 宇宙, 本文に企業名/別名, 防衛, 電力網",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: FA, 半導体, 宇宙, 本文に企業名/別名, 防衛, 電力網。資料根拠886件、平均90.3、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "三菱重工業",
          "ticker": "7011.T",
          "avg_score": 86.49,
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          "evidence_count": 867,
          "matched_terms": "エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛。資料根拠867件、平均86.5、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "川崎重工業",
          "ticker": "7012.T",
          "avg_score": 85.73,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 865,
          "matched_terms": "ロボット, 本文に企業名/別名, 水素, 航空, 防衛",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: ロボット, 本文に企業名/別名, 水素, 航空, 防衛。資料根拠865件、平均85.7、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NTTデータグループ",
          "ticker": "9613.T",
          "avg_score": 92.22,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 838,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠838件、平均92.2、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / １（PDF形式：1987KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-1.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ２（PDF形式：1719KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第61回） / ３（PDF形式：1597KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui061/siryo1-2-3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第83回） / 諮問第43号「科学技術・イノベーション基本計画について」に対する答申（案）（PDF形式：1,151KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui083/siryo2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "ロボット・省人化",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.75,
      "momentum_score": 0.42,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、中国 / 対象資産: 日本株、コモディティ、不動産・REIT",
      "time_horizon_view": "ロボット・省人化 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "ロボット・省人化は政策起点の重点テーマ。直近根拠175件、発信元31件、シグナル0.75。モメンタム0.42、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はキーエンス(6861.T)、ファナック(6954.T)、安川電機(6506.T)、ソニーグループ(6758.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "キーエンス",
          "ticker": "6861.T",
          "avg_score": 99.06,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 514,
          "matched_terms": "FA, センサー, ロボット, 本文に企業名/別名, 省人化",
          "rationale": "ロボット・省人化との適合語: FA, センサー, ロボット, 本文に企業名/別名, 省人化。資料根拠514件、平均99.1、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "ファナック",
          "ticker": "6954.T",
          "avg_score": 92.99,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 514,
          "matched_terms": "FA, ロボット, 工作機械, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "ロボット・省人化との適合語: FA, ロボット, 工作機械, 本文に企業名/別名。資料根拠514件、平均93.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "安川電機",
          "ticker": "6506.T",
          "avg_score": 92.9,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 513,
          "matched_terms": "FA, モーター, ロボット, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "ロボット・省人化との適合語: FA, モーター, ロボット, 本文に企業名/別名。資料根拠513件、平均92.9、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "ソニーグループ",
          "ticker": "6758.T",
          "avg_score": 94.09,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 505,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "ロボット・省人化との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠505件、平均94.1、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "ニデック",
          "ticker": "6594.T",
          "avg_score": 93.19,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 503,
          "matched_terms": "EV, モーター, ロボット, 本文に企業名/別名, 省人化",
          "rationale": "ロボット・省人化との適合語: EV, モーター, ロボット, 本文に企業名/別名, 省人化。資料根拠503件、平均93.2、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "オムロン",
          "ticker": "6645.T",
          "avg_score": 93.85,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 486,
          "matched_terms": "FA, センサー, ヘルスケア, 本文に企業名/別名, 省人化",
          "rationale": "ロボット・省人化との適合語: FA, センサー, ヘルスケア, 本文に企業名/別名, 省人化。資料根拠486件、平均93.8、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第63回） / 新産業創出等研究開発基本計画（案）（PDF形式：815KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui063/sanko3.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議 世界と伍する研究大学専門調査会（第12回） / ２（PDF形式：1262KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/sekai/12kai/siryo2_2.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議 イノベーション・エコシステム専門調査会（第4回） / 印刷用一括版（PDF形式：4086KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/innovation_ecosystem/4kai/siryo2-print.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 第73回総合科学技術・イノベーション会議議事録（案）（PDF形式：492KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/sanko8.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    },
    {
      "theme": "サプライチェーン・経済安全保障",
      "action_bucket": "監視",
      "signal_score": 0.75,
      "momentum_score": 0.47,
      "priced_in_score": 0.55,
      "report_linkage_score": 0.45,
      "stage": "既存テーマの強化",
      "market_scope_summary": "対象市場: 日本、グローバル、米国、欧州 / 対象資産: 日本株、コモディティ、為替、金利・債券",
      "time_horizon_view": "サプライチェーン・経済安全保障 | 短期: 反応は限定的で、次の材料待ち。 中期: 予算・制度・企業受注に接続すればテーマが持続。 長期: 産業構造の変化として定着する可能性。",
      "strategy_view": "サプライチェーン・経済安全保障は政策起点の重点テーマ。直近根拠105件、発信元21件、シグナル0.75。モメンタム0.47、織り込み度0.55、レポート連動0.45、判定=監視。複数ソースで確認。候補企業はアドバンテスト(6857.T)、ソニーグループ(6758.T)、三菱電機(6503.T)、NEC(6701.T)。次は予算・制度・受注・業績見通しへの接続を確認する。",
      "trade_view": {
        "buy": "テーマ性はあるが、価格・業績・受注への接続確認を待つ。",
        "sell": "織り込み度が上がり、モメンタムが落ちる局面では利益確定・逆回転を警戒。",
        "watch": "次の資料、予算措置、企業決算コメント、証券会社レポートの追随を確認。 特に制度化・補助金・調達への落ち方を見る。",
        "risk": "政策変更、金利・為替、海外規制、期待先行のバリュエーション上昇が主なリスク。 既存テーマ化しているため、ニュースに対する株価反応が鈍る可能性も見る。"
      },
      "related_companies": [
        {
          "company_name": "アドバンテスト",
          "ticker": "6857.T",
          "avg_score": 83.33,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 382,
          "matched_terms": "AI半導体, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI半導体, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠382件、平均83.3、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "ソニーグループ",
          "ticker": "6758.T",
          "avg_score": 83.34,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 339,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠339件、平均83.3、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "三菱電機",
          "ticker": "6503.T",
          "avg_score": 90.98,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 312,
          "matched_terms": "FA, 半導体, 宇宙, 防衛, 電力網",
          "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: FA, 半導体, 宇宙, 防衛, 電力網。資料根拠312件、平均91.0、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "NEC",
          "ticker": "6701.T",
          "avg_score": 90.19,
          "max_score": 100.0,
          "evidence_count": 310,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠310件、平均90.2、最大100.0。"
        },
        {
          "company_name": "SUMCO",
          "ticker": "3436.T",
          "avg_score": 83.91,
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          "evidence_count": 307,
          "matched_terms": "AI半導体, シリコンウエハ, 半導体材料",
          "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI半導体, シリコンウエハ, 半導体材料。資料根拠307件、平均83.9、最大99.2。"
        },
        {
          "company_name": "東京エレクトロン",
          "ticker": "8035.T",
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          "evidence_count": 300,
          "matched_terms": "半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置",
          "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置。資料根拠300件、平均82.9、最大100.0。"
        }
      ],
      "evidence": [
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第73回） / 第71回総合科学技術・イノベーション会議議事録 (案) （PDF形式：823KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui073/sanko7.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "総合科学技術・イノベーション会議（第75回） / 総合科学技術・イノベーション会議が実施する国家的に重要な研究開発の評価「水素利用拡大に向けた共通基盤強化のための研究開発事業 」の事前評価結果（案）（PDF形式：539KB）",
          "url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/siryo/haihui075/siryo3-4.pdf",
          "date": "2026-06-06T22:17:40+00:00",
          "source_id": "cao_csti",
          "source_name": "内閣府 総合科学技術・イノベーション会議"
        },
        {
          "title": "関税・外国為替等審議会 第68回外国為替等分科会議事録",
          "url": "https://www.mof.go.jp/about_mof/councils/customs_foreign_exchange/sub-foreign_exchange/proceedings/proceedings/20260611145543.html",
          "date": "2026-06-12",
          "source_id": "mof_news_rss",
          "source_name": "財務省 新着情報RSS"
        },
        {
          "title": "「税関中長期構想2030」を公表しました【税関ホームページ】 / 税関中長期構想2030（本文）",
          "url": "http://www.customs.go.jp/zeikan/seido/smart/honbun2030.pdf",
          "date": "2026-06-23T21:26:20+00:00",
          "source_id": "mof_news_rss",
          "source_name": "財務省 新着情報RSS"
        }
      ],
      "checkpoints": [
        "次回の同テーマ資料が増えているか",
        "証券会社・運用会社レポートの追随があるか",
        "関連企業の受注・決算コメント・設備投資に接続したか",
        "織り込み度が上がりすぎていないか"
      ]
    }
  ],
  "top_companies": [
    {
      "ticker": "9613.T",
      "company_name": "NTTデータグループ",
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        {
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        {
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        {
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        {
          "theme": "生成AI・AI",
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          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1932件、平均94.4、最大100.0。",
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        {
          "theme": "スタートアップ・イノベーション",
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        {
          "theme": "バイオ・医療技術",
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          "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1072件、平均95.5、最大100.0。",
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        },
        {
          "theme": "金融政策・金利",
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          "rationale": "金融政策・金利との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠2172件、平均90.5、最大100.0。",
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        },
        {
          "theme": "コンテンツ・エンタメ",
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          "rationale": "コンテンツ・エンタメとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠682件、平均96.6、最大100.0。",
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        },
        {
          "theme": "スポーツ・ヘルスケア",
          "theme_signal_score": 0.74,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
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          "evidence_count": 978,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "スポーツ・ヘルスケアとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠978件、平均94.3、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.8,
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        },
        {
          "theme": "資産運用・市場制度",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 21,
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          "evidence_count": 1805,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "資産運用・市場制度との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1805件、平均90.8、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.4,
          "technology_fit_score": 0.91,
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        },
        {
          "theme": "半導体",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 19,
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          "evidence_count": 706,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "半導体との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠706件、平均97.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.4,
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          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "防衛・宇宙",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
          "company_avg_score": 92.22,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 838,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 公共DX, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠838件、平均92.2、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.2,
          "technology_fit_score": 0.92,
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          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "NTTデータグループは量子・次世代計算、サイバーセキュリティ、人的資本・労働市場で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア85.9、関連テーマ12件、根拠15907件。技術適合0.93、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.44、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "6501.T",
      "company_name": "日立製作所",
      "weighted_score": 85.8,
      "theme_count": 10,
      "total_evidence": 12795,
      "themes": [
        {
          "theme": "GX・脱炭素",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 39,
          "company_avg_score": 100.0,
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          "evidence_count": 1105,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "GX・脱炭素との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠1105件、平均100.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 79.6,
          "technology_fit_score": 1.0,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 1.0,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.43,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "核融合・次世代エネルギー",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 14,
          "company_avg_score": 100.0,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 233,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "核融合・次世代エネルギーとの適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠233件、平均100.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 78.7,
          "technology_fit_score": 1.0,
          "revenue_sensitivity_score": 0.87,
          "policy_tailwind_score": 0.82,
          "competitive_edge_score": 1.0,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.39,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "防災・国土強靭化",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 39,
          "company_avg_score": 92.64,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 2049,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠2049件、平均92.6、最大100.0。",
          "weighted_score": 78.1,
          "technology_fit_score": 0.95,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "量子・次世代計算",
          "theme_signal_score": 0.79,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 9,
          "company_avg_score": 88.58,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 75,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠75件、平均88.6、最大100.0。",
          "weighted_score": 78.0,
          "technology_fit_score": 0.92,
          "revenue_sensitivity_score": 0.9,
          "policy_tailwind_score": 0.85,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スタートアップ・イノベーション",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 43,
          "company_avg_score": 91.52,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1644,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠1644件、平均91.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.9,
          "technology_fit_score": 0.94,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "生成AI・AI",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 33,
          "company_avg_score": 86.37,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1736,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠1736件、平均86.4、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.4,
          "technology_fit_score": 0.91,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.45,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "バイオ・医療技術",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 32,
          "company_avg_score": 88.95,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1076,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠1076件、平均89.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.3,
          "technology_fit_score": 0.92,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スポーツ・ヘルスケア",
          "theme_signal_score": 0.74,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
          "company_avg_score": 86.25,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 967,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "スポーツ・ヘルスケアとの適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠967件、平均86.2、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.0,
          "technology_fit_score": 0.91,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.43,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "コンテンツ・エンタメ",
          "theme_signal_score": 0.7,
          "theme_stage": "継続監視",
          "source_count": 32,
          "company_avg_score": 88.31,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 680,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "コンテンツ・エンタメとの適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠680件、平均88.3、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.0,
          "technology_fit_score": 0.92,
          "revenue_sensitivity_score": 0.86,
          "policy_tailwind_score": 0.81,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.51,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "人的資本・労働市場",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 44,
          "company_avg_score": 85.31,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 3230,
          "matched_terms": "AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網",
          "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, GX, インフラ, 地熱, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 発電, 電力網。資料根拠3230件、平均85.3、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.9,
          "technology_fit_score": 0.9,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "日立製作所はGX・脱炭素、核融合・次世代エネルギー、防災・国土強靭化で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア85.8、関連テーマ10件、根拠12795件。技術適合0.94、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.43、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "9984.T",
      "company_name": "ソフトバンクグループ",
      "weighted_score": 85.7,
      "theme_count": 7,
      "total_evidence": 6633,
      "themes": [
        {
          "theme": "量子・次世代計算",
          "theme_signal_score": 0.79,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 9,
          "company_avg_score": 95.63,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 70,
          "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠70件、平均95.6、最大100.0。",
          "weighted_score": 79.2,
          "technology_fit_score": 0.96,
          "revenue_sensitivity_score": 0.9,
          "policy_tailwind_score": 0.85,
          "competitive_edge_score": 0.99,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スタートアップ・イノベーション",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 43,
          "company_avg_score": 99.52,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1683,
          "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠1683件、平均99.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 79.1,
          "technology_fit_score": 0.98,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 1.0,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "ロボット・省人化",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 31,
          "company_avg_score": 93.16,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 443,
          "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "ロボット・省人化との適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠443件、平均93.2、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.9,
          "technology_fit_score": 0.94,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "サプライチェーン・経済安全保障",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 21,
          "company_avg_score": 88.37,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 281,
          "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠281件、平均88.4、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.5,
          "technology_fit_score": 0.91,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.47,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "生成AI・AI",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 33,
          "company_avg_score": 89.59,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1713,
          "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠1713件、平均89.6、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.4,
          "technology_fit_score": 0.91,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.45,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "半導体",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 19,
          "company_avg_score": 89.95,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 642,
          "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "半導体との適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠642件、平均90.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.4,
          "technology_fit_score": 0.92,
          "revenue_sensitivity_score": 0.87,
          "policy_tailwind_score": 0.81,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.4,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "資産運用・市場制度",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 21,
          "company_avg_score": 83.49,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1801,
          "matched_terms": "AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "資産運用・市場制度との適合語: AI, VC, スタートアップ, ロボット, 半導体, 投資, 本文に企業名/別名。資料根拠1801件、平均83.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.2,
          "technology_fit_score": 0.87,
          "revenue_sensitivity_score": 0.87,
          "policy_tailwind_score": 0.82,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.48,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "ソフトバンクグループは量子・次世代計算、スタートアップ・イノベーション、ロボット・省人化で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア85.7、関連テーマ7件、根拠6633件。技術適合0.93、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.44、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "6701.T",
      "company_name": "NEC",
      "weighted_score": 84.9,
      "theme_count": 7,
      "total_evidence": 5670,
      "themes": [
        {
          "theme": "サイバーセキュリティ",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 33,
          "company_avg_score": 96.98,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 636,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠636件、平均97.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 78.3,
          "technology_fit_score": 0.95,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.99,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "量子・次世代計算",
          "theme_signal_score": 0.79,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 9,
          "company_avg_score": 93.33,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 75,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠75件、平均93.3、最大100.0。",
          "weighted_score": 78.2,
          "technology_fit_score": 0.92,
          "revenue_sensitivity_score": 0.9,
          "policy_tailwind_score": 0.85,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "サプライチェーン・経済安全保障",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 21,
          "company_avg_score": 90.19,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 310,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠310件、平均90.2、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.4,
          "technology_fit_score": 0.9,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.47,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "防衛・宇宙",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
          "company_avg_score": 91.78,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 929,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠929件、平均91.8、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.9,
          "technology_fit_score": 0.91,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スタートアップ・イノベーション",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 43,
          "company_avg_score": 86.19,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1326,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠1326件、平均86.2、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.5,
          "technology_fit_score": 0.88,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "防災・国土強靭化",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 39,
          "company_avg_score": 83.19,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1781,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠1781件、平均83.2、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.8,
          "technology_fit_score": 0.86,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "コンテンツ・エンタメ",
          "theme_signal_score": 0.7,
          "theme_stage": "継続監視",
          "source_count": 32,
          "company_avg_score": 81.67,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 613,
          "matched_terms": "AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛",
          "rationale": "コンテンツ・エンタメとの適合語: AI, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 通信, 量子, 防衛。資料根拠613件、平均81.7、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.1,
          "technology_fit_score": 0.85,
          "revenue_sensitivity_score": 0.86,
          "policy_tailwind_score": 0.81,
          "competitive_edge_score": 0.95,
          "priced_in_score": 0.51,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "NECはサイバーセキュリティ、量子・次世代計算、サプライチェーン・経済安全保障で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア84.9、関連テーマ7件、根拠5670件。技術適合0.90、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.43、織り込み0.54。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "9719.T",
      "company_name": "SCSK",
      "weighted_score": 84.9,
      "theme_count": 4,
      "total_evidence": 5312,
      "themes": [
        {
          "theme": "人的資本・労働市場",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 44,
          "company_avg_score": 94.04,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 3346,
          "matched_terms": "DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠3346件、平均94.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.6,
          "technology_fit_score": 0.91,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.99,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "サイバーセキュリティ",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 33,
          "company_avg_score": 94.68,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 586,
          "matched_terms": "DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠586件、平均94.7、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.6,
          "technology_fit_score": 0.92,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.99,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スポーツ・ヘルスケア",
          "theme_signal_score": 0.74,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
          "company_avg_score": 89.78,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 748,
          "matched_terms": "DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "スポーツ・ヘルスケアとの適合語: DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠748件、平均89.8、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.6,
          "technology_fit_score": 0.89,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.43,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "コンテンツ・エンタメ",
          "theme_signal_score": 0.7,
          "theme_stage": "継続監視",
          "source_count": 32,
          "company_avg_score": 89.66,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 632,
          "matched_terms": "DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 金融システム",
          "rationale": "コンテンツ・エンタメとの適合語: DX, クラウド, サイバーセキュリティ, 金融システム。資料根拠632件、平均89.7、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.9,
          "technology_fit_score": 0.87,
          "revenue_sensitivity_score": 0.86,
          "policy_tailwind_score": 0.81,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.51,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "SCSKは人的資本・労働市場、サイバーセキュリティ、スポーツ・ヘルスケアで複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア84.9、関連テーマ4件、根拠5312件。技術適合0.90、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.43、織り込み0.54。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "4307.T",
      "company_name": "野村総合研究所",
      "weighted_score": 84.6,
      "theme_count": 9,
      "total_evidence": 12439,
      "themes": [
        {
          "theme": "サイバーセキュリティ",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 33,
          "company_avg_score": 95.28,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 620,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠620件、平均95.3、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.6,
          "technology_fit_score": 0.92,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.99,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スタートアップ・イノベーション",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 43,
          "company_avg_score": 92.52,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1453,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1453件、平均92.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.1,
          "technology_fit_score": 0.9,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "バイオ・医療技術",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 32,
          "company_avg_score": 91.29,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 972,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠972件、平均91.3、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.0,
          "technology_fit_score": 0.9,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "人的資本・労働市場",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 44,
          "company_avg_score": 89.07,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 3270,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠3270件、平均89.1、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.6,
          "technology_fit_score": 0.88,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "金融政策・金利",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 21,
          "company_avg_score": 85.29,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 2083,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "金融政策・金利との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠2083件、平均85.3、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.3,
          "technology_fit_score": 0.85,
          "revenue_sensitivity_score": 0.87,
          "policy_tailwind_score": 0.82,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.52,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "防衛・宇宙",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
          "company_avg_score": 89.97,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 818,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠818件、平均90.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.3,
          "technology_fit_score": 0.89,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "コンテンツ・エンタメ",
          "theme_signal_score": 0.7,
          "theme_stage": "継続監視",
          "source_count": 32,
          "company_avg_score": 89.73,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 643,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "コンテンツ・エンタメとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠643件、平均89.7、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.3,
          "technology_fit_score": 0.89,
          "revenue_sensitivity_score": 0.86,
          "policy_tailwind_score": 0.81,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.51,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スポーツ・ヘルスケア",
          "theme_signal_score": 0.74,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
          "company_avg_score": 87.72,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 837,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "スポーツ・ヘルスケアとの適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠837件、平均87.7、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.1,
          "technology_fit_score": 0.87,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.43,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "資産運用・市場制度",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 21,
          "company_avg_score": 85.17,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1743,
          "matched_terms": "AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム",
          "rationale": "資産運用・市場制度との適合語: AI, DX, サイバーセキュリティ, 本文に企業名/別名, 金融システム。資料根拠1743件、平均85.2、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.8,
          "technology_fit_score": 0.85,
          "revenue_sensitivity_score": 0.87,
          "policy_tailwind_score": 0.82,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.48,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "野村総合研究所はサイバーセキュリティ、スタートアップ・イノベーション、バイオ・医療技術で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア84.6、関連テーマ9件、根拠12439件。技術適合0.88、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.44、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "7011.T",
      "company_name": "三菱重工業",
      "weighted_score": 84.4,
      "theme_count": 3,
      "total_evidence": 2205,
      "themes": [
        {
          "theme": "GX・脱炭素",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 39,
          "company_avg_score": 100.0,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1105,
          "matched_terms": "エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛",
          "rationale": "GX・脱炭素との適合語: エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛。資料根拠1105件、平均100.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 79.6,
          "technology_fit_score": 1.0,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 1.0,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.43,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "核融合・次世代エネルギー",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 14,
          "company_avg_score": 100.0,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 233,
          "matched_terms": "エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛",
          "rationale": "核融合・次世代エネルギーとの適合語: エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛。資料根拠233件、平均100.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 78.7,
          "technology_fit_score": 1.0,
          "revenue_sensitivity_score": 0.87,
          "policy_tailwind_score": 0.82,
          "competitive_edge_score": 1.0,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.39,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "防衛・宇宙",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
          "company_avg_score": 86.49,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 867,
          "matched_terms": "エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: エネルギー, 原子力, 地熱, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 発電, 防衛。資料根拠867件、平均86.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.8,
          "technology_fit_score": 0.91,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "三菱重工業はGX・脱炭素、核融合・次世代エネルギー、防衛・宇宙で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア84.4、関連テーマ3件、根拠2205件。技術適合0.97、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.41、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "6758.T",
      "company_name": "ソニーグループ",
      "weighted_score": 84.2,
      "theme_count": 11,
      "total_evidence": 9367,
      "themes": [
        {
          "theme": "ロボット・省人化",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 31,
          "company_avg_score": 94.09,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 505,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "ロボット・省人化との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠505件、平均94.1、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.8,
          "technology_fit_score": 0.93,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.99,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "EV・電池",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 18,
          "company_avg_score": 84.65,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 145,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "EV・電池との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠145件、平均84.7、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.7,
          "technology_fit_score": 0.87,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.49,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "生成AI・AI",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 33,
          "company_avg_score": 85.46,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1794,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠1794件、平均85.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.4,
          "technology_fit_score": 0.87,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.45,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "コンテンツ・エンタメ",
          "theme_signal_score": 0.7,
          "theme_stage": "継続監視",
          "source_count": 32,
          "company_avg_score": 88.65,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 682,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "コンテンツ・エンタメとの適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠682件、平均88.7、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.3,
          "technology_fit_score": 0.89,
          "revenue_sensitivity_score": 0.86,
          "policy_tailwind_score": 0.81,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.51,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "量子・次世代計算",
          "theme_signal_score": 0.79,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 9,
          "company_avg_score": 83.97,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 62,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体。資料根拠62件、平均84.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.3,
          "technology_fit_score": 0.85,
          "revenue_sensitivity_score": 0.9,
          "policy_tailwind_score": 0.85,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "サプライチェーン・経済安全保障",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 21,
          "company_avg_score": 83.34,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 339,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠339件、平均83.3、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.2,
          "technology_fit_score": 0.86,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.47,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スタートアップ・イノベーション",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 43,
          "company_avg_score": 84.7,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1436,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠1436件、平均84.7、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.1,
          "technology_fit_score": 0.87,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "バイオ・医療技術",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 32,
          "company_avg_score": 83.51,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 913,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "バイオ・医療技術との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠913件、平均83.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.8,
          "technology_fit_score": 0.86,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "防災・国土強靭化",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 39,
          "company_avg_score": 82.07,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1855,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠1855件、平均82.1、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.6,
          "technology_fit_score": 0.85,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スポーツ・ヘルスケア",
          "theme_signal_score": 0.74,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
          "company_avg_score": 82.0,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 916,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "スポーツ・ヘルスケアとの適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠916件、平均82.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.4,
          "technology_fit_score": 0.85,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.95,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.43,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "半導体",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 19,
          "company_avg_score": 84.61,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 720,
          "matched_terms": "AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名",
          "rationale": "半導体との適合語: AI, エンタメ, センサー, ロボット, 半導体, 本文に企業名/別名。資料根拠720件、平均84.6、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.1,
          "technology_fit_score": 0.87,
          "revenue_sensitivity_score": 0.87,
          "policy_tailwind_score": 0.81,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.4,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "ソニーグループはロボット・省人化、EV・電池、生成AI・AIで複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア84.2、関連テーマ11件、根拠9367件。技術適合0.87、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.44、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "8035.T",
      "company_name": "東京エレクトロン",
      "weighted_score": 84.2,
      "theme_count": 4,
      "total_evidence": 2928,
      "themes": [
        {
          "theme": "生成AI・AI",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 33,
          "company_avg_score": 89.54,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1807,
          "matched_terms": "先端パッケージ, 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: 先端パッケージ, 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置。資料根拠1807件、平均89.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.8,
          "technology_fit_score": 0.88,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.97,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.45,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "量子・次世代計算",
          "theme_signal_score": 0.79,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 9,
          "company_avg_score": 88.58,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 61,
          "matched_terms": "半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置。資料根拠61件、平均88.6、最大100.0。",
          "weighted_score": 76.7,
          "technology_fit_score": 0.86,
          "revenue_sensitivity_score": 0.9,
          "policy_tailwind_score": 0.85,
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          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "半導体",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 19,
          "company_avg_score": 90.55,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 760,
          "matched_terms": "先端パッケージ, 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置",
          "rationale": "半導体との適合語: 先端パッケージ, 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置。資料根拠760件、平均90.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.9,
          "technology_fit_score": 0.89,
          "revenue_sensitivity_score": 0.87,
          "policy_tailwind_score": 0.81,
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          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.4,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "サプライチェーン・経済安全保障",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 21,
          "company_avg_score": 82.86,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 300,
          "matched_terms": "半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置",
          "rationale": "サプライチェーン・経済安全保障との適合語: 半導体, 本文に企業名/別名, 生成AI, 製造装置。資料根拠300件、平均82.9、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.4,
          "technology_fit_score": 0.82,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.47,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "東京エレクトロンは生成AI・AI、量子・次世代計算、半導体で複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア84.2、関連テーマ4件、根拠2928件。技術適合0.86、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.44、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "9432.T",
      "company_name": "NTT",
      "weighted_score": 84.0,
      "theme_count": 6,
      "total_evidence": 5766,
      "themes": [
        {
          "theme": "量子・次世代計算",
          "theme_signal_score": 0.79,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 9,
          "company_avg_score": 92.78,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 73,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠73件、平均92.8、最大100.0。",
          "weighted_score": 78.0,
          "technology_fit_score": 0.91,
          "revenue_sensitivity_score": 0.9,
          "policy_tailwind_score": 0.85,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "生成AI・AI",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 33,
          "company_avg_score": 91.22,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1936,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
          "rationale": "生成AI・AIとの適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠1936件、平均91.2、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.4,
          "technology_fit_score": 0.9,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.45,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "サイバーセキュリティ",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 33,
          "company_avg_score": 85.75,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 470,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
          "rationale": "サイバーセキュリティとの適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠470件、平均85.8、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.8,
          "technology_fit_score": 0.86,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スタートアップ・イノベーション",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 43,
          "company_avg_score": 84.95,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1199,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠1199件、平均85.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.6,
          "technology_fit_score": 0.85,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "防災・国土強靭化",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 39,
          "company_avg_score": 80.04,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1552,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
          "rationale": "防災・国土強靭化との適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠1552件、平均80.0、最大100.0。",
          "weighted_score": 74.8,
          "technology_fit_score": 0.82,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.95,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "コンテンツ・エンタメ",
          "theme_signal_score": 0.7,
          "theme_stage": "継続監視",
          "source_count": 32,
          "company_avg_score": 80.37,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 536,
          "matched_terms": "AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信",
          "rationale": "コンテンツ・エンタメとの適合語: AI, データセンター, 光電融合, 本文に企業名/別名, 通信。資料根拠536件、平均80.4、最大100.0。",
          "weighted_score": 74.4,
          "technology_fit_score": 0.82,
          "revenue_sensitivity_score": 0.86,
          "policy_tailwind_score": 0.81,
          "competitive_edge_score": 0.95,
          "priced_in_score": 0.51,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "NTTは量子・次世代計算、生成AI・AI、サイバーセキュリティで複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア84.0、関連テーマ6件、根拠5766件。技術適合0.86、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.43、織り込み0.54。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "7013.T",
      "company_name": "IHI",
      "weighted_score": 84.0,
      "theme_count": 3,
      "total_evidence": 2265,
      "themes": [
        {
          "theme": "GX・脱炭素",
          "theme_signal_score": 0.76,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 39,
          "company_avg_score": 95.24,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1104,
          "matched_terms": "アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛",
          "rationale": "GX・脱炭素との適合語: アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛。資料根拠1104件、平均95.2、最大100.0。",
          "weighted_score": 78.8,
          "technology_fit_score": 0.97,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.99,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.43,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "防衛・宇宙",
          "theme_signal_score": 0.75,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
          "company_avg_score": 93.71,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 936,
          "matched_terms": "アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛",
          "rationale": "防衛・宇宙との適合語: アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛。資料根拠936件、平均93.7、最大100.0。",
          "weighted_score": 78.0,
          "technology_fit_score": 0.96,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "核融合・次世代エネルギー",
          "theme_signal_score": 0.73,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 14,
          "company_avg_score": 92.65,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 225,
          "matched_terms": "アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛",
          "rationale": "核融合・次世代エネルギーとの適合語: アンモニア, 宇宙, 本文に企業名/別名, 核融合, 次世代エネルギー, 水素, 航空, 防衛。資料根拠225件、平均92.7、最大100.0。",
          "weighted_score": 77.2,
          "technology_fit_score": 0.95,
          "revenue_sensitivity_score": 0.87,
          "policy_tailwind_score": 0.82,
          "competitive_edge_score": 0.98,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.39,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "IHIはGX・脱炭素、防衛・宇宙、核融合・次世代エネルギーで複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア84.0、関連テーマ3件、根拠2265件。技術適合0.96、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.41、織り込み0.55。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    },
    {
      "ticker": "6702.T",
      "company_name": "富士通",
      "weighted_score": 83.9,
      "theme_count": 5,
      "total_evidence": 5710,
      "themes": [
        {
          "theme": "量子・次世代計算",
          "theme_signal_score": 0.79,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 9,
          "company_avg_score": 98.42,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 78,
          "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
          "rationale": "量子・次世代計算との適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠78件、平均98.4、最大100.0。",
          "weighted_score": 79.0,
          "technology_fit_score": 0.94,
          "revenue_sensitivity_score": 0.9,
          "policy_tailwind_score": 0.85,
          "competitive_edge_score": 1.0,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スタートアップ・イノベーション",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 43,
          "company_avg_score": 85.52,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 1407,
          "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
          "rationale": "スタートアップ・イノベーションとの適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠1407件、平均85.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.9,
          "technology_fit_score": 0.86,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.41,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "コンテンツ・エンタメ",
          "theme_signal_score": 0.7,
          "theme_stage": "継続監視",
          "source_count": 32,
          "company_avg_score": 82.56,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 662,
          "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
          "rationale": "コンテンツ・エンタメとの適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠662件、平均82.6、最大100.0。",
          "weighted_score": 75.0,
          "technology_fit_score": 0.84,
          "revenue_sensitivity_score": 0.86,
          "policy_tailwind_score": 0.81,
          "competitive_edge_score": 0.96,
          "priced_in_score": 0.51,
          "momentum_score": 0.44,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "人的資本・労働市場",
          "theme_signal_score": 0.77,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 44,
          "company_avg_score": 78.4,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 2738,
          "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
          "rationale": "人的資本・労働市場との適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠2738件、平均78.4、最大100.0。",
          "weighted_score": 74.7,
          "technology_fit_score": 0.81,
          "revenue_sensitivity_score": 0.89,
          "policy_tailwind_score": 0.84,
          "competitive_edge_score": 0.95,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.42,
          "report_linkage_score": 0.45
        },
        {
          "theme": "スポーツ・ヘルスケア",
          "theme_signal_score": 0.74,
          "theme_stage": "既存テーマの強化",
          "source_count": 35,
          "company_avg_score": 79.55,
          "company_max_score": 100.0,
          "evidence_count": 825,
          "matched_terms": "AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子",
          "rationale": "スポーツ・ヘルスケアとの適合語: AI, DX, スーパーコンピュータ, 本文に企業名/別名, 量子。資料根拠825件、平均79.5、最大100.0。",
          "weighted_score": 74.7,
          "technology_fit_score": 0.82,
          "revenue_sensitivity_score": 0.88,
          "policy_tailwind_score": 0.83,
          "competitive_edge_score": 0.95,
          "priced_in_score": 0.55,
          "momentum_score": 0.43,
          "report_linkage_score": 0.45
        }
      ],
      "strategy_view": "富士通は量子・次世代計算、スタートアップ・イノベーション、コンテンツ・エンタメで複数テーマにまたがる中核候補。総合スコア83.9、関連テーマ5件、根拠5710件。技術適合0.85、収益感応0.88、政策追い風0.83、競争優位1.00、モメンタム0.43、織り込み0.54。次は受注・設備投資・政策予算・業績感応度を確認する。"
    }
  ],
  "cross_theme_companies": [
    {
      "ticker": "9613.T",
      "company_name": "NTTデータグループ",
      "theme_count": 12,
      "avg_score": 94.55,
      "total_evidence": 15907,
      "themes": "資産運用・市場制度 / 生成AI・AI / 半導体 / 金融政策・金利 / 人的資本・労働市場 / スタートアップ・イノベーション / 防衛・宇宙 / サイバーセキュリティ / バイオ・医療技術 / コンテンツ・エンタメ / スポーツ・ヘルスケア / 量子・次世代計算"
    },
    {
      "ticker": "4307.T",
      "company_name": "野村総合研究所",
      "theme_count": 12,
      "avg_score": 90.0,
      "total_evidence": 14756,
      "themes": "金融政策・金利 / 人的資本・労働市場 / 半導体 / 生成AI・AI / 資産運用・市場制度 / スタートアップ・イノベーション / 防衛・宇宙 / サイバーセキュリティ / バイオ・医療技術 / コンテンツ・エンタメ / スポーツ・ヘルスケア / 量子・次世代計算"
    },
    {
      "ticker": "6501.T",
      "company_name": "日立製作所",
      "theme_count": 11,
      "avg_score": 90.39,
      "total_evidence": 13413,
      "themes": "生成AI・AI / 半導体 / GX・脱炭素 / 人的資本・労働市場 / 防災・国土強靭化 / スタートアップ・イノベーション / 核融合・次世代エネルギー / バイオ・医療技術 / コンテンツ・エンタメ / スポーツ・ヘルスケア / 量子・次世代計算"
    },
    {
      "ticker": "6758.T",
      "company_name": "ソニーグループ",
      "theme_count": 11,
      "avg_score": 85.19,
      "total_evidence": 9367,
      "themes": "生成AI・AI / 半導体 / ロボット・省人化 / 防災・国土強靭化 / スタートアップ・イノベーション / サプライチェーン・経済安全保障 / バイオ・医療技術 / コンテンツ・エンタメ / スポーツ・ヘルスケア / EV・電池 / 量子・次世代計算"
    },
    {
      "ticker": "4755.T",
      "company_name": "楽天グループ",
      "theme_count": 10,
      "avg_score": 84.07,
      "total_evidence": 8761,
      "themes": "生成AI・AI / 半導体 / 資産運用・市場制度 / 金融政策・金利 / スタートアップ・イノベーション / バイオ・医療技術 / サイバーセキュリティ / 防災・国土強靭化 / コンテンツ・エンタメ / 量子・次世代計算"
    },
    {
      "ticker": "6701.T",
      "company_name": "NEC",
      "theme_count": 10,
      "avg_score": 88.15,
      "total_evidence": 8516,
      "themes": "生成AI・AI / 半導体 / スタートアップ・イノベーション / 防衛・宇宙 / サプライチェーン・経済安全保障 / サイバーセキュリティ / 防災・国土強靭化 / バイオ・医療技術 / コンテンツ・エンタメ / 量子・次世代計算"
    },
    {
      "ticker": "9984.T",
      "company_name": "ソフトバンクグループ",
      "theme_count": 10,
      "avg_score": 89.95,
      "total_evidence": 8034,
      "themes": "資産運用・市場制度 / 生成AI・AI / 半導体 / ロボット・省人化 / スタートアップ・イノベーション / サプライチェーン・経済安全保障 / EV・電池 / コンテンツ・エンタメ / バイオ・医療技術 / 量子・次世代計算"
    },
    {
      "ticker": "6503.T",
      "company_name": "三菱電機",
      "theme_count": 10,
      "avg_score": 89.02,
      "total_evidence": 3150,
      "themes": "生成AI・AI / 半導体 / ロボット・省人化 / GX・脱炭素 / 防災・国土強靭化 / 防衛・宇宙 / サプライチェーン・経済安全保障 / サイバーセキュリティ / EV・電池 / 核融合・次世代エネルギー"
    },
    {
      "ticker": "9719.T",
      "company_name": "SCSK",
      "theme_count": 9,
      "avg_score": 90.16,
      "total_evidence": 10546,
      "themes": "金融政策・金利 / 人的資本・労働市場 / 生成AI・AI / スタートアップ・イノベーション / 防衛・宇宙 / 資産運用・市場制度 / サイバーセキュリティ / コンテンツ・エンタメ / スポーツ・ヘルスケア"
    },
    {
      "ticker": "9433.T",
      "company_name": "KDDI",
      "theme_count": 9,
      "avg_score": 85.71,
      "total_evidence": 7885,
      "themes": "生成AI・AI / 半導体 / 防災・国土強靭化 / スタートアップ・イノベーション / 防衛・宇宙 / サイバーセキュリティ / バイオ・医療技術 / コンテンツ・エンタメ / 量子・次世代計算"
    },
    {
      "ticker": "4704.T",
      "company_name": "トレンドマイクロ",
      "theme_count": 9,
      "avg_score": 86.09,
      "total_evidence": 4792,
      "themes": "スタートアップ・イノベーション / 防衛・宇宙 / サイバーセキュリティ / 生成AI・AI / 人的資本・労働市場 / 半導体 / コンテンツ・エンタメ / バイオ・医療技術 / 量子・次世代計算"
    },
    {
      "ticker": "6702.T",
      "company_name": "富士通",
      "theme_count": 8,
      "avg_score": 84.02,
      "total_evidence": 8039,
      "themes": "スタートアップ・イノベーション / 人的資本・労働市場 / 生成AI・AI / 半導体 / コンテンツ・エンタメ / バイオ・医療技術 / スポーツ・ヘルスケア / 量子・次世代計算"
    }
  ]
}