02 4月 2026 3 min read AI分析

claude.aiスケジューラからローカルlaunchdへ移行した話 — yfinance 403エラーの解決

発端：毎朝のルーティンがサイレントに失敗していた

このブログの分析レポートは、claude.aiのスケジューラ（CCR: Claude Code Remote）が毎朝自動実行することで生成されている。ある時点から、レポートが生成されなくなった。ログを確認すると、以下のエラーが記録されていた。

Failed to get ticker '^N225' reason: Failed to perform,
curl: (56) CONNECT tunnel failed, response 403.

日経平均（^N225）のデータ取得がブロックされていた。yfinanceを使った外部API接続が、Claude Codeのリモート実行環境から行われる際に403で弾かれていたのだ。

切り分け：ローカルでは動く、リモートでは動かない

まずターミナルから直接Pythonを実行してみた。

from data.market_summary import MarketSummary
ms = MarketSummary()
print(ms.generate_text())

問題なく日経平均・ドル円・VIXなどのデータが取得できた。つまりyfinance自体の問題ではなく、実行環境の問題だと分かった。

CCRはAnthropicのクラウドインフラ上でClaudeセッションを実行する仕組みである。このインフラからの外部API接続（Yahoo Finance等）がプロキシによってブロックされていた。ローカルのターミナルから実行すれば問題ないが、CCR経由では同じコードが403を返す。

当初の解決案：データ取得だけを切り離す

最初に考えたのは「データ取得だけをローカルで先に実行し、JSONに保存しておく」というアプローチだった。

ローカル launchd（先行実行）
  └─ update_market_data.py → yfinanceでデータ取得 → JSONに保存

CCRスケジューラ（後続実行）
  └─ JSONを読むだけ → 分析・レポート生成

ただしこの構成は複雑で、ローカルとリモートの実行タイミング依存が生まれる。試作したが、すぐに削除した。

採用した解決策：全てローカルに移行する

シンプルな結論に至った。CCRでやっていることを全てローカルのlaunchdで実行すれば良い。

CCRが不要になる理由は明確だった。

CCRが失敗する根本原因はネットワーク制限であり、回避策は複雑になる
ローカル実行であれば制限が一切ない
すでにmorning_routine_jp.shというシェルスクリプトが存在しており、各スキルをclaude --printで順番に実行する仕組みが実装済みだった
各スキルが独立したセッションで実行されるため、CCRで問題になっていたコンテキスト蓄積（トークン上限）も発生しない

CCRとの違いは「Macが起動している必要がある」という点だけだ。朝7時台にMacが起動していれば問題ない。

移行作業の内容

launchdジョブの整理

移行前、~/Library/LaunchAgents/には使われていないplistファイルが複数残っていた。

ファイル	問題
`com.tradeapp.morning.plist`	`morning_routine_jp.sh`を8:37に実行する古いファイル。新しい`morning-routine-jp`（7:37）と重複
`com.tradeapp.evening.plist`	削除済みの`morning_routine_us.sh`を参照していた
`com.tradeapp.evening.plist.backup`	backupファイルがそのまま残存
`com.tradeapp.market-updater`	試作したupdate_market_data.pyのplistがアンロードされずに残存

これらを全てアンロード・削除した。

スクリプトの修正

morning_routine_jp.shに2点追加した。

1. git pull（開始時）

CCRは実行開始時にgit pullでmemory/の最新状態を取得していた。ローカル実行でも同様に、他の端末から更新された内容を取り込むために必要だ。

2. git push（終了時）

各スキルがmemory/にレポートを書き出した後、GitHub ActionsがGhost投稿をトリガーするためにgit pushが必要だ。

Ghost下書きの保存先変更

従来のmorning_routine_jp.shはGhost下書きを/tmp/に保存してghost_poster.pyをローカル実行していた。しかしGitHub Actionsを活用する構成では、memory/ghost_draft_jp_{日付}.mdに保存してgit pushするだけで自動投稿が走る。この方が一貫性があるため、保存先を変更した。

PTSスキャンのローカル化

夕方16:30に実行されるPTS急騰スキャンも同様にローカル化した。CCRのスケジューラに設定していたプロンプトをそのままpts_scan.shに移植し、launchdで16:30に実行するようにした。

移行後の構成

ローカル Mac（launchd）
  ├─ morning_routine_jp.sh  月・水・金 7:37
  │    git pull → market → deep-dive → recommend
  │    → health-check → Ghost下書き → git push
  │
  ├─ discover_jp.sh         火曜 8:44
  │    未発掘株スキャン → Ghost下書き（会員制）
  │
  └─ pts_scan.sh            平日 16:30
       PTS急騰スキャン → memory保存 → git push

GitHub Actions
  └─ ghost_draft_*.md の push を検知 → Ghost自動投稿
       └─ dlvr.it → X（Twitter）自動転送

CCRのスケジューラは2つとも停止した。