ZEL LAB ／ 技術力デモンストレーション
日本のアクティビスト、
過去 10 年、全件。
データを集め、AI で読み解き、Web で見せる。
中堅企業向け業務システムの実例として、ZEL が運営しています。
944,208
EDINET 提出書類
2015 — 2026
5,326
保有ケース
fund × target × 期間
33
業種カバレッジ
東証 S33 全業種
384次元
AI 意味ベクトル
OpenAI text-embedding-3-small
EDINET / J-QUANTS / FRED / OPENAI EMBEDDING / DJANGO + ASTRO + MARIADB
SHOWCASE
触れる実例。
以下、本番画面そのまま。実データ・実機能です。
kabunushi.zel.co.jp / dashboard
総ケース数
5,326
+12 今週
完結ケース
3,035
57.0%
進行中ケース
2,177
40.9%
勝ちパターン該当
412
13.6%
最新ケース
直近 4 件
| ファンド | 対象企業 | 保有比率 | 状態 |
|---|---|---|---|
| オアシス・マネジメント | アジア開発キャピタル | 11.2% | 進行 |
| シティインデックスイレブンス | イオン北海道 | 8.4% | 進行 |
| ストラテジック・キャピタル | 極東貿易 | 7.1% | 進行 |
| 村上ファンド系 | 栗田工業 | 4.9% | 完結 |
ダッシュボード ／ 全体の概観 + 最新ケース 20 件
kabunushi.zel.co.jp / funds / オアシス・マネジメント
ファンド詳細
オアシス・マネジメント
香港拠点 / 2002年〜 / アクティビスト
最終更新 2026-05-18
ケース
47
平均
+8.2%
中央
+5.4%
勝率
62.4%
リターン分布
業種相対リターン（完結ケース）
-30-20-100+10+20+30+40
min: -28%
max: +42%
ファンド詳細 ／ 全ケース + リターン分布 + 業種別集計
kabunushi.zel.co.jp / cases / 5827
ケース詳細
オアシス・マネジメント → 中外鉱業
2023-04 〜 2025-04 / 保有期間 730 日 / 最大比率 11.2% / 完結時 4.8%
保有比率推移
5% 完結ライン入り
2023-04 2024-02（最大 11.2%） 2025-04
提出書類
大量保有報告書（直近 3 件）
| 提出日 | 区分 | 保有比率 | 書類ID |
|---|---|---|---|
| 2024-02-08 | 変更 | 11.2% | S100T8L2 |
| 2023-12-15 | 変更 | 9.5% | S100SHM4 |
| 2023-09-22 | 変更 | 8.1% | S100R2KQ |
ケース詳細 ／ 保有比率推移 + リターン 4 種 + 株価チャート
📧 inbox / kabunushi-pattern-alert
毎朝 07:30（JST）の通知メール
[株主Tracker] 勝ちパターン類似ケース 3 件（2026-05-18）
差出人: noreply@zel.email ／ 宛先: shimada@zel.email
過去の勝ちケース（業種相対リターン +10% 超）に類似する進行中ケースを 3 件 検出しました。
類似度 ≥ 0.70 ／ 上位 5 件
1. オアシス・マネジメント → 中外鉱業
類似度 0.872
現在保有：7.5%
類似件数：12
平均：+15.2%
中央値：+12.1%
2. シティインデックスイレブンス → イオン北海道
類似度 0.841
現在保有：8.4%
類似件数：9
平均：+11.4%
中央値：+9.8%
3. ストラテジック・キャピタル → 極東貿易
類似度 0.798
現在保有：7.1%
類似件数：14
平均：+8.7%
中央値：+6.2%
本通知は過去事例の集計です。投資判断は自己責任で行ってください。
株主Tracker β ／ 勝ちパターン類似検出
勝ちパターンメール ／ 過去の勝ちケースに似た進行中案件を毎朝通知
RANGE
3 つの公的データ、10 年分、すべて。
金融庁の EDINET、JPX の J-Quants、米国 FRED。
3 ソースを 1 つの DB に統合しました。
EDINET （金融庁）
944,208 件
2015 — 2026
大量保有報告書を XBRL から構造化
J-Quants （JPX）
全銘柄
10 年分
株価 + TOPIX + 業種指数
FRED （米国セントルイス連銀）
90 シリーズ
月次
金利・為替・物価・雇用
PIPELINE
1 Fetch
取り込み
- API ／ ZIP DL
→
2 Parse
構造化
- XBRL → DB
- CSV → DB
→
3 Aggregate
集計・解析
- ケース構築
- リターン計算
- AI ベクトル化
→
4 Serve
配信
- Web
- メール通知
DEPTH
3 つの独自分析、6 領域の技術。
時系列イベント集約、多軸並列計算、AI 類似検索。
時系列イベント集約
01 ／ ケース完結追跡
5% 超で入って 5% 未満で抜けるまでを 1 件に。
ファンドが大量保有報告書を初めて出した時点から、保有比率が 5% 未満に下がるまでを 1 ケースとして集約します。その後の再エントリは別ケースとして記録します。
- → 基準日ベースで判定（提出日ではない）
- → 5% 未満で完結、再介入は別ケース
- → 業種コードはケース開始時点で固定して計算
多軸並列計算
02 ／ リターン 4 種計算
単純・調整後・TOPIX 相対・業種相対を全ケース並列で。
4 種を全ケースで並列計算します。業種相対リターン +10% 超を「勝ちケース」と定義し、次の段（勝ちパターン類似検出）に渡します。
単純
終値ベース
調整後
分割・配当補正
TOPIX 相対
TOPIX を差し引く
業種相対
業種指数を差し引く
AI 類似検索
03 ／ 勝ちパターン類似検出
過去の勝ちケースに、いま似ているか。
勝ちケースの保有目的テキストを OpenAI の埋め込みモデル text-embedding-3-small で 384 次元の意味ベクトルに変換。進行中ケースを同様にベクトル化し、コサイン類似度と業種・ファンド属性などのメタ特徴量を加重平均してスコアリングします。
- → OpenAI 埋め込み（384 次元に圧縮、コスト 1/4）
- → テキスト類似 0.7 ＋ メタ類似 0.3 の加重
- → 毎朝 07:30 に staff 宛にメール通知
USED STACK
使っている技術
バックエンド
- Python 3.14
- Django 6.0
- MariaDB 11.8
フロントエンド
- Astro 4
- Tailwind CSS
- HTMX + Alpine
データソース
- EDINET API
- J-Quants
- FRED
AI ／ 検索
- OpenAI Embeddings
- MariaDB Vector
- numpy
インフラ
- Conoha VPS
- nginx + Gunicorn
- systemd timer
メール
- SMTP
- SPF/DKIM/DMARC
- Django templates
FOR BUSINESS
同じ技術で、
同じ技術で、
貴社のシステムも。
kabunushi で組んだ技術を、そのまま貴社の業務システムに。
データ取り込み・構造化・AI 分析・Web 配信。
中堅企業の業務システムを、ZEL 1 社で完結。
株主Tracker は ZEL Lab の公開研究プロジェクト。無料・登録不要。