■ 概要 古典的な価値投資理論を多角的なAIエージェントワークフローに組み込み、単なる情報分析ではなく構造化された意思決定支援を行うプロンプトエンジニアリングフレームワーク。 ■ 特徴・用途 多視点エージェント設計：巴菲ットや芒格といった複数の専門家の論理を競合させることで、LLMが陥りがちな「平均化された曖昧な分析」を避け、真の矛盾点（Tension）を可視化できる。 出力構造の強制：分析結果に留まらず、「激進型」「稳健型」「保守型」といった明確な戦略区分と具体的な価格帯を強制的に出力させることで、実用的な行動指針（Actionable Insights）を提供するプロセスが確立されている。 技術的応用点：本フレームワークは、LLMを用いて高度なシミュレーションやコンセンサス形成（Consensus Building）を行う際の、非常に洗練されたシステム設計パターンとして参考になる。 ■ 結論 投資判断の「プロセス」と「構造化された結論」を高度にエミュレートしたものであり、エージェント設計やLLMを用いた意思決定支援システム（DSS）の実現パターンとして非常に価値が高い。