MoneyForward ME 資産トラッカー

マネーフォワード ME の「資産」画面から1日1回データを取得し、資産の推移・分析・将来予測を行う個人用ツール。

目的

毎日の資産状況をスナップショットとして記録する
口座別・銘柄別・資産クラス別の増減を把握する（前日/前月/前年比較）
保有株式の業種分散と配当予測を確認する
モンテカルロ・シミュレーションで将来の資産レンジを推定する
Gemini API（無料）で資産データを分析し、AIコメントを表示する

全体の流れ

[ Playwright (ブラウザ自動操作) ]
    ↓  HTML / Screenshot 保存
[ raw/ ディレクトリ ]
    ↓  パース
[ SQLite DB ]
    ↓  分析・予測
[ Web ダッシュボード / CLI ]

サイトへのアクセスは1日1回のみ。取得した raw データを元にすべての分析を行い、再アクセスはしない。

セットアップ

ワンコマンドインストール（推奨）

# Linux / macOS / WSL
bash install.sh

# Windows PowerShell
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File install.ps1

Python 3.11+ の確認 → uv インストール → 仮想環境作成 → 依存インストール → Playwright Chromium インストールを一括実行する。

手動セットアップ

# 仮想環境の作成と依存インストール
uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .

# Playwright のブラウザをインストール
playwright install chromium

システムに Chromium の依存ライブラリが足りない場合: sudo playwright install-deps chromium

使い方

1. 初回ログイン（手動）

ブラウザが開くので、マネーフォワードに手動でログインする。ログイン完了後、ターミナルで Enter を押すとセッション情報が .auth/storage_state.json に保存される。

python -m src.scraper.login

2. 日次データ取得（毎日1回）

取得 → パース → DB保存を1コマンドで実行する。前回からデータに変化がない場合は自動的に一括更新をリクエストし、待機後に再取得する。

同じ認証済みセッションでMoneyForwardの口座詳細も確認し、カードの「引き落とし予定額」（引落日・金額）を自動取得する。取得に失敗した日は前回の自動取得値を保持し、設定ページの「投資可能額」に計画期間内の予定だけを反映する。

python -m src.daily                # デフォルト（更新待ち60秒）
python -m src.daily --wait 30      # 更新待ちを30秒に変更
python -m src.daily --no-refresh   # 一括更新を行わない（従来動作）

raw データは raw/YYYY-MM-DD_HHMMSS/ に保存され、解析結果が data/assets.db に格納される。

3. 配当データ更新

Yahoo Finance Japan から各銘柄の年間予想配当（1株配当）を自動取得し data/dividends.json に保存する。 ETF や Yahoo に dps が未掲載の銘柄は dps: null で記録され、ダッシュボードでは「取得エラー」と表示される（集計には含まれない）。セカンダリ取得経路（minkabu 等）の追加は Issue #77 で追跡中。

python -m src.data.dividend_fetcher           # 全銘柄を取得
python -m src.data.dividend_fetcher 5401 9433  # 指定銘柄のみ

4. ダッシュボード表示

python -m src.web.server
# → http://localhost:8080

起動時の自動更新: 当日の資産データや配当データがなければ、サーバー起動前に自動で取得を実行する。手動で事前に src.daily や src.data.dividend_fetcher を実行する必要はない。

python -m src.web.server               # 自動更新あり（推奨）
python -m src.web.server --skip-update  # 自動更新をスキップ

ダッシュボードの機能:

資産総額と資産クラス別内訳（円グラフ + ホバー詳細）
AI分析コメント（Gemini API、設定時のみ）
リスク指標カード（ボラティリティ・最大ドローダウン・集中度）
前日比 / 前月比 / 前年比の変動表示
口座一覧（残高順）
保有銘柄一覧（クラス別グループ、評価損益・各比較期間の差分付き）
株式の業種別内訳（円グラフ + ホバー詳細）
年間配当予測（利回り別内訳・業種別配当つき）
金融用語の解説（? ボタン）
ライフプランページ・設定ページへのリンク
日付セレクタで過去データの閲覧

5. 家計簿分析

ダッシュボード右上の「家計簿 →」からアクセスできる。

ページ構成:

サマリーカード — 支出合計・収入合計・収支
カテゴリ別支出 — 大項目別の円グラフ＋テーブル（ホバーで中項目詳細表示、予算対比付き）
高額支出 TOP15 — 金額順の支出リスト
月別支出推移 — 収入・支出の棒グラフ（カテゴリ別月次推移も表示）
予算残りカード — カテゴリごとの予算消化率をプログレスバーで表示
収入内訳 — 給与・副業・配当等の中項目別内訳＋月別推移
固定費・変動費分析 — 自動検出した固定費の一覧と固定費率
AI分析コメント — Gemini API による家計アドバイス（設定時のみ）
過去月ダウンロード管理 — 未取得月のCSVをオンデマンドでダウンロード

各カードには折りたたみボタン付き。折りたたみ状態は localStorage に保存される。

当月のCSVは日次パイプライン（python -m src.daily）で自動取得される。

6. ライフプランニング

ダッシュボード右上の「ライフプラン →」からアクセスできる。

ページ構成:

AI分析コメント（Gemini API、設定時のみ）
日次資産推移 — 過去6ヶ月の資産クラス別エリアチャート
月次資産推移 — スナップショットから月末総資産の折れ線グラフ + テーブル
月次収支 — 月次の収入・支出・収支テーブル + 棒グラフ（支出には積立投資を含む旨の注記付き）
配当・分配金実績 — 月別棒グラフ＋年別サマリーテーブル
成長予測（追加投資なし） — モンテカルロ・シミュレーション（P10/P50/P90）
成長予測（積立込み） — 月額積立額を設定して再計算可能（設定は DB に保存）

積立額は /plan?contrib=80000 のように変更すると DB に永続化され、次回以降もその値が使われる。

7. AI分析コメント（Gemini API）

ダッシュボード右上の「設定」から Gemini API キーを登録すると、資産データの AI 分析コメントが有効になる。

コスト: 無料（Gemini 2.5 Flash 無料枠: 250リクエスト/日、この機能は最大3回/日）
API キーは Google AI Studio で無料取得
環境変数 GEMINI_API_KEY でも設定可能

コメントはバックグラウンド更新完了後に自動生成し DB に保存される。同日のコメントが既にあれば再生成しない。設定ページでキーを保存すると、即座にコメント生成が開始される。

ダッシュボード・ライフプラン・家計簿の3ページそれぞれに分析コメントが表示される。

8. CLI レポート

python -m src.cli.report

9. デモモード（ダミーデータ）

実データを使わず架空のポートフォリオで表示する。SNS共有などに。

python -m src.web.server --demo

10. 静的HTMLビルドと Cloudflare Pages デプロイ

dist/ に静的HTMLを生成し、Cloudflare Pages（または GitHub Pages）に公開できる。

# デモデータで静的HTML生成（GitHub Pages 用デモバナー付き）
python -m scripts.build_static --mode demo --output dist

# 実データで静的HTML生成（バナーなし、本人閲覧用）
python -m scripts.build_static --mode live --db-path data/assets.db --output dist

# 日次取得→ビルド→Cloudflare Pages デプロイを一括実行
python -m src.daily --build-static --deploy --deploy-project-name <PROJECT_NAME>

Cloudflare Pages デプロイの前提:

wrangler CLI が PATH 上にあること（npm install -g wrangler または npx wrangler）
以下のいずれかで Cloudflare の認証を済ませておく:
- wrangler login で対話的にログイン（推奨）
- 環境変数 CLOUDFLARE_API_TOKEN（および必要なら CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID）を設定（CI 用）
--deploy-project-name で Cloudflare Pages の project name を指定（省略時は wrangler のデフォルト挙動）
認証失敗・wrangler 未インストール時はビルド成果物（dist/）は残るが、デプロイのみが失敗する

⚠️ --mode live は dist/ に実データを書き出すため、生成物をそのまま公開リポジトリにコミットしないこと。Cloudflare Pages 経由でのみ配信する想定。

プロジェクト構成

money_forward/
├── pyproject.toml
├── .gitignore
├── raw/                            # raw データ（git管理外）
├── data/                           # SQLite DB・配当JSON（git管理外）
├── .auth/                          # セッション情報（git管理外）
├── src/
│   ├── scraper/
│   │   ├── login.py                # 手動ログイン → storageState 保存
│   │   └── fetch.py                # Playwright でページ取得・raw 保存
│   ├── parser/
│   │   ├── normalize.py            # 資産 HTML → 構造化データ
│   │   ├── cashflow.py             # 月次収支 HTML → 収入・支出データ
│   │   └── cf_csv.py               # 家計簿 CSV → 取引明細データ
│   ├── db/
│   │   ├── schema.py               # SQLite スキーマ定義・初期化
│   │   └── repository.py           # スナップショット・月次収支・設定の保存・取得
│   ├── analysis/
│   │   ├── compare.py              # 前日/前月/前年比較
│   │   ├── metrics.py              # ボラティリティ・ドローダウン等
│   │   └── ai_comment.py           # Gemini API による AI 分析コメント
│   ├── prediction/
│   │   └── montecarlo.py           # モンテカルロ成長予測
│   ├── data/
│   │   ├── stock_master.py         # 銘柄マスタ（業種・配当）
│   │   └── dividend_fetcher.py     # Yahoo Finance から配当自動取得
│   ├── cli/
│   │   └── report.py               # CLI レポート
│   ├── web/
│   │   └── server.py               # Web ダッシュボード
│   └── daily.py                    # 日次パイプライン
└── tests/
    ├── test_repository.py         # DB クエリ関数のテスト
    ├── test_server_html.py        # HTML 生成・UI テスト
    └── test_e2e_budget.py         # 予算機能 E2E テスト

技術スタック

項目	技術
ブラウザ自動操作	Playwright (Chromium, headless=False)
HTML パース	BeautifulSoup4 + lxml
データベース	SQLite (WAL モード)
Web サーバー	Python 標準ライブラリ (http.server)
フロントエンド	vanilla HTML/CSS/JS, Canvas 円グラフ
配当データ取得	Yahoo Finance Japan (urllib.request)
成長予測	モンテカルロ・シミュレーション (stdlib random)
AI 分析	Google Gemini 2.5 Flash（無料枠）
パッケージ管理	uv

外部フレームワーク不使用。Web ダッシュボードは stdlib の HTTPServer で動作する。

成長予測について

モンテカルロ・シミュレーションで 1年/3年/5年後の資産額を P10（悲観）/ P50（中央）/ P90（楽観）のレンジで推定する。

リスク資産（株式・投信・株式型年金）のみ市場変動の対象としてシミュレーション
安全資産（預金・不動産・保険型年金）は変動なしで固定加算
年金は銘柄名から株式型（iDeCo・確定拠出等）/ 保険型を自動判定
幾何ブラウン運動（対数正規モデル）で月次リターンを生成、10,000回実行
パラメータは過去の日次リターンから推定（データ5日未満の場合は資産クラス別デフォルト値の加重平均を使用）
「積立込み」モードでは月額積立額を指定可能

ダッシュボードの ? ボタンから詳細な説明を確認できる。

ロードマップ

マネーフォワード ME 資産形成アドバンスコースの機能を Web で再現することを目指している。

実装済み

資産ダッシュボード (/)

機能	備考
資産クラス別内訳（円グラフ）	5クラス分類
株式の業種別内訳（円グラフ）	国内株＋米国株対応
年間配当予測（銘柄別内訳）	Yahoo Finance から DPS 自動取得
配当利回り表示	現在値ベース＋取得単価ベースの2種類
配当利回り別・業種別配当内訳	低/中/高配当の円グラフ＋業種別テーブル
前日比 / 前月比 / 前年比	総額・クラス別・銘柄別
ボラティリティ・ドローダウン	リスク指標カード
円グラフのホバー詳細表示	全グラフでツールチップ対応
日付セレクタ	過去データの閲覧
セッション切れ通知	自動検知して赤バナー表示
データエクスポート	CSV / JSON 形式で資産データをダウンロード

家計簿分析 (/cf)

機能	備考
カテゴリ別支出・収入分析	大項目/中項目別の円グラフ＋テーブル
高額支出 TOP15	金額順リスト
月別支出推移	収入・支出の棒グラフ
カテゴリ別月次推移	カテゴリごとの棒グラフ (#1)
予算設定と予算対比	カテゴリごとの予算＋消化率プログレスバー (#2)
AI分析コメント	家計アドバイス（Gemini API） (#3)
固定費・変動費の自動検出	金額ブレ10%以内で判定 (#4)
収入内訳・月別推移	給与・副業・配当等の内訳
CSVダウンロード管理	過去月のオンデマンドDL (#12, #15)

ライフプランニング (/plan)

機能	備考
日次資産推移	過去6ヶ月のクラス別エリアチャート (#18)
月次資産推移	月末総資産の折れ線グラフ
月次収支	収入・支出・収支テーブル＋棒グラフ
配当・分配金実績	月別棒グラフ＋年別サマリー (#6)
モンテカルロ成長予測	P10/P50/P90 レンジ推定
積立シミュレーション	月額設定をDBに永続化
AI分析コメント	ライフプランアドバイス（Gemini API）

設定・インフラ

機能	備考
AI分析コメント（3ページ対応）	Gemini 2.5 Flash 無料枠
AIチャット連携	DBデータをエクスポートして外部AIで分析 (#33)
レスポンシブ対応	モバイル表示に最適化 (#7)
折りたたみ対応（全ページ）	カード縮小方式 (#11, #14)
ナビゲーションバー	ツールバー形式 (#13)
セキュリティ対策	XSS対策・入力検証・CSRF対策 (#21-#23)
DB最適化	busy_timeout・WAL・接続管理 (#25, #26, #29)
ロギング	構造化ログ出力 (#28)
米国株対応	業種マスタ・配当データ・USD→JPY変換 (#5)
テスト	pytest による自動テスト (#8)

未実装・検討中

機能	優先度	内容
締め日設定	中	月の集計開始日をカスタマイズ（例: 25日始まり） (#17)
ライフイベント計画	低	結婚・住宅購入等の大型支出を予測に反映 (#20)
ライフプラン詳細化	低	資産クラス別リターン・ボラの調整UI (#19)
投資信託のグラフ表示	低	投資信託のリターン推移 (#34)
カード払い明細の家計簿化	要検討	カード引き落とし時の二重計上問題 (#16)
資産タグ付け	非対応	本家アプリ独自の UI 機能

注意事項

サイトへのアクセスは1日1回を厳守し、サーバーへの負荷を最小化する
.auth/（セッション情報）、raw/（生データ）、data/（DB）は git 管理外

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.claude/skills		.claude/skills
.github		.github
data		data
docs		docs
scripts		scripts
src		src
tests		tests
.gitignore		.gitignore
.pre-commit-config.yaml		.pre-commit-config.yaml
CLAUDE.md		CLAUDE.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
install.ps1		install.ps1
install.sh		install.sh
pyproject.toml		pyproject.toml

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