上の画面が heatfolio です。tile の面積が評価額、色が前日比。tile の中には「銘柄名 (証券コード)」「評価額」「数量」「騰落率」が並び、右上には Yahoo Finance と TradingView へ 1 クリックで飛べるバッジがついています。ダッシュボードで「あれ、この銘柄なんで下がってる？」と気になった瞬間に、そのまま外部サイトで実チャートを確認できるようにしています（画面の Apple 5 株は demo・後段で解説する USD→JPY 換算の実演例）。
保有資産の全体感を、口座を明け渡さずに掴みたかった
証券口座と API 連携するタイプの資産管理ツールは、確かに便利です。ただ、その便利さと引き換えに、保有情報や場合によっては ID/PW をどこかのサービスに預けることになる。この「信頼コスト」が個人的にずっと引っかかっていました。
かといって Excel だと、増減は追えても「何にどれだけ寄せているのか」という全体感が入ってきません。数字の羅列は、意思決定に効かない。
heatfolio はその中間を狙って作った、単一 HTML の小さな自作ダッシュボードです。口座連携なし、パスワード不要、データはこの PC 内だけ。それでいて価格は日次で自動更新される。この記事では、選んだ設計判断と実装で面白かった 5 点を書き残します。
リポジトリはこちら（v0.1.0 が上がっています）:
https://github.com/ishizakahiroshi/heatfolio
既存の資産管理ツールに感じていた居心地の悪さ
証券会社の API 連携型は、初回に連携するときに「本当にこのサービスの中の人を全員信じていいのか」という問いを毎回スキップさせられます。しかも保有情報は個人の資産構成そのものなので、漏れた時のダメージが他のログイン情報と比較にならない。
決定的に効いたのは、国内で最大手の家計簿・資産管理サービスであるマネーフォワードで、過去に情報流出のインシデントが発生していることでした。特定のサービスを責めたい訳ではなくて、これはむしろ逆の話です。あれだけの規模で、あれだけ真面目にセキュリティに投資している会社でも、脆弱性・委託先・従業員アカウント経由で漏れは起こり得る。だとすると、より小さい会社の類似サービスや、無料の SaaS で「大丈夫ですよ」と言われても、それを鵜呑みにできる根拠はどこにも無い。連携先を信じる/信じないの問題ではなく、「そもそも家計データを人に預ける前提を採用するか」を選び直す話だと思うようになりました。
一方で、口座画面を毎日開いて眺めるのはコストが高い。手元にサマリが欲しい。だから何か作りたい、と思い続けていました。
ただ、いざ作ろうとすると Excel っぽくなっていく。表とグラフが並ぶ、あの見え方です。あれは「今日、どこにお金が寄っているか」を掴むのには向いていません。1 行 1 銘柄の表は、頭の中で総和を組み直す作業を毎回強いてくる。
面積で「量」を、色で「変化」を、同時に見たい。treemap の見え方が、意思決定には効く。ここは譲れないと思いました。
選んだ設計判断: 何を捨てるか
面白いのはここからで、「口座 API 連携」と「treemap で俯瞰する」の両方を同時に取ろうとすると、既存の SaaS ツールに寄せるしかなくなります。そこで、片方を明示的に捨てることにしました。
捨てたのは口座連携です。
- 数量は自分で 1 度だけ入力する（JSON を手で書くか、画面から編集する）
- 価格は Yahoo chart API で日次に自動取得する
- 保有データは PC ローカルの JSON に置く。クラウド DB は使わない
- 外部公開もしない。閲覧は自宅 PC のブラウザか、Tailscale で自分の端末からだけ
「やらないこと」を最初に固めたので、以降の実装判断がぶれずに済みました。ビルドツールも入れませんでした。index.html は 1 ファイル、開けばそのまま動きます。
中間解の全体像
構成はこの 3 層だけです。
- 静的 UI:
index.html（treemap の描画、保有と価格履歴を読んで評価額を計算する） - ローカル配信＋保存 API:
scripts/serve-local.pyw（Python の http.server +POST /api/holdingsで編集内容を書き戻す） - 日次バッチ:
scripts/fetch-prices.mjs（Yahoo chart API から終値を取得し、data/prices/history.jsonに追記）
データはこの 2 ファイルに集約されています。
data/
├── holdings.json # 保有（銘柄・数量・評価方法）を手入力
└── prices/history.json # 価格履歴（日次バッチが自動追記）
流れは至って単純です。日次バッチが Yahoo から価格を取って history.json に追記する。index.html が両方の JSON を読んで面積と色を計算する。編集は画面から POST /api/holdings を叩けば、保存 API が原子的に書き戻す。それだけです。
以降、この構成のなかで面白いと自分で思っている実装ポイントを 5 つ書きます。
実装で面白い 5 点
1. 価格取得の一点集約: fetchClose() だけ差し替えれば別ソースへ移れる
scripts/fetch-prices.mjs の中で、外部 API を叩いているのは fetchClose() という関数 1 つだけです。呼び出し側は「シンボル」と「日付範囲」を渡すだけで、返り値は { date, close } の配列。
// scripts/fetch-prices.mjs（抜粋・イメージ）
async function fetchClose(symbol, fromDate, toDate) {
const url = `https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/${symbol}` +
`?period1=${fromDate}&period2=${toDate}&interval=1d`;
const res = await fetch(url);
const json = await res.json();
// Yahoo のレスポンス構造を { date, close } の配列に整形して返す
return normalize(json);
}
Yahoo API が壊されたり、料金化されたときに、この関数の中身だけを別のソース（Google Finance、Stooq、証券会社のダウンロード CSV など）に差し替えれば、以降のパイプラインは何も変えなくて済む。これは「バラすと分かるが、まとめておくと後で助かる」種類の設計です。
USD 建て銘柄がある日は、この関数で JPY=X（Yahoo の USD/JPY）の「始値」も取っておきます（詳しくは 5. で書きます）。
2. holdings.json の原子置換保存: 書き途中で落ちても壊れない
POST /api/holdings の実装は、Python の http.server に 1 ハンドラ足すだけです。ただし「書き込み中に落ちて JSON が壊れる」は個人ツールでも普通に起きるので、原子置換で書きます。
# scripts/serve-local.pyw（抜粋・イメージ）
tmp = holdings_path.with_suffix(".json.tmp")
tmp.write_text(json.dumps(new_data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
os.replace(tmp, holdings_path) # 同一ボリューム内なら atomic
一時ファイルに全部書き切ってから os.replace で正本を差し替える。POSIX の rename が同一ボリュームでは atomic であることを利用しています。Windows でも os.replace は同じ意味で動きます。
これに加えて、書き込む前に JSON を検証しています。検証落ちや書き込み失敗で例外を出した場合、正本 holdings.json は 1 バイトも触られていません。「保存 API のバグで資産データが飛んだ」は避けたい事故なので、ここは強めに守っています。
3. Windows タスクスケジューラ + VBS ランチャーでノーウィンドウの日次バッチ
日次バッチは Windows のタスクスケジューラで平日 16:05 に叩いています。ここで素直に node scripts/fetch-prices.mjs を登録すると、実行のたびに黒いコンソール窓が一瞬ちらつく。地味に気が散ります。
対策は、間に VBS ランチャーを 1 枚挟むだけです。
' scripts/run-fetch.vbs（イメージ）
Set sh = CreateObject("WScript.Shell")
sh.Run "cmd /c node C:\path\to\fetch-prices.mjs", 0, True
' 第2引数 0 = ウィンドウ非表示、第3引数 True = 終了まで待つ
タスクスケジューラには wscript.exe run-fetch.vbs を登録する。VBS は同期実行で終了コードを親に返せるので、node の exit code がそのままタスクの結果として記録されます。StartWhenAvailable を有効にしておくと、PC が落ちて逃した回は次回起動時に自動で追いつきます。
4. Tailscale serve でスマホから tailnet 限定 HTTPS
閲覧はローカルサーバー 127.0.0.1:8080 で完結しますが、外出先のスマホからも見たい。そこは Tailscale の serve に頼っています。
tailscale serve --bg --https=8443 8080
これだけで tailnet 内から https://<このマシン>.<tailnet>.ts.net:8443/ で見えるようになります。ポート 8443 を使っているのは、同じマシンで別ツールが 443 を使っているためです（tailscale serve は「公開マウント点」で衝突するので、443 の / を奪い合うと片方が消える）。
Tailscale が入っている自分の端末からしか届かず、認証は Tailscale 側が担う。SSL 証明書も自動で用意されます。個人用途で「外に穴を開けず、でも自分の端末では見える」を実現するのに、これほど楽な選択肢は他に思いつきません。
5. USD 建て銘柄はその日の USD/JPY 始値で円換算する fxAt()
保有には米国株が混ざるので、合計を円で出すには為替換算が要ります。ただ厳密にやり出すと止まらないので、「その日の USD/JPY 始値で円換算する」で割り切りました。ヒーロー画像の一番大きい Apple のタイルがちょうどこの例で、AAPL 終値 × 5 株 × その日の USD/JPY 始値 を静かに計算しています。
// index.html の valueAt() の中で（イメージ）
function valueAt(holding, date) {
if (holding.currency === "USD") {
const usdPrice = priceAt(holding.symbol, date); // ドル建て価格
const jpyRate = fxAt(date); // その日の JPY=X 始値
return holding.quantity * usdPrice * jpyRate;
}
return holding.quantity * priceAt(holding.symbol, date);
}
fetcher 側は、USD 建て保有が 1 つでもある日だけ JPY=X の始値を取りに行きます。個別株の終値はそのまま、為替だけ「その日の朝の値」で束ねる。厳密ではありませんが、意思決定用の見え方としては十分です。
proxy（DC の S&P500 積立など、実銘柄ではなく指数近似）は設計として為替を無視しています。ここで為替まで刻むと、指数近似の粗さに比べて overshoot するので割り切っています。
学んだこと
- 「便利さ」の代償として何を差し出しているかを、機能一覧に並べて眺めると設計判断は自然に固まる。信頼コストも仕様の一要素です
- 大手が起こしたインシデントは「その会社のミス」ではなく「その仕組み自体のリスク上限」を教えてくれる情報として読める。マネーフォワードの流出は、家計データを他社に預ける仕組みの限界を、業界一真面目な会社の名前で示してくれたと受け取っています
- 外部依存が 1 箇所しかない関数（この場合
fetchClose()）を意識して用意しておくと、5 年後の自分に効きます - 個人ツールは「動き続ける仕組み」に寄せた方が長生きします。タスクスケジューラ +
StartWhenAvailableの組み合わせは、地味だが強い - 全体を俯瞰する視覚化は、数字の羅列より遥かに意思決定に効きます。Excel を通り抜けた先に heatmap があります
締め
こういう小さな道具は、動き続けている限り少しずつ削って磨けます。「自分の道具を自分で作る」は、案外そんなに大げさな話ではなくて、index.html 1 枚と JSON 2 本から始められる、という記録でした。
リポジトリはこちらです。よかったら覗いてみてください。
https://github.com/ishizakahiroshi/heatfolio
※ 本文のインフォグラフィックは AI（画像生成）で作成しています。
書いた人: ishizakahiroshi
群馬の北部で、保護猫2匹と暮らす、在宅エンジニア（何でも屋）
https://ishizakahiroshi.github.io/
https://github.com/ishizakahiroshi
X（業務委託・各種相談はこちら）：
https://x.com/ishizakahiroshi
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