上場企業の1か月間の動きをまとめた企業レポート（引用文献付き）を生成します。Bigdata.com のデータ（ニュース、提出書類、決算説明会の記録、財務情報）を活用して、その企業で何が起こったのか、なぜそれが重要なのかを説明します。 調査結果は以下のカテゴリーに分類されます： - 財務成績 - 商品・技術の新展開 - M&A（企業買収）とパートナーシップ - 規制・法務 - 経営陣の異動 - その他の重要なニュース 各項目には日付、事実、株価に対する強気・弱気・中立の見方、そしてそれが企業価値のどの要素に関わるかが記載されます。さらに業界での競争状況や、上位2～3位の重要な項目がランキング形式で示されます。 次のような場合に使用: 「X社の企業レポート」「X社は今どうなっている」「X社の最近の情報を教えて」「X社の最近の動き」「X社のニュース」「X社の先月の動向」「X社に何か新しいことはあった」
Generate a company brief — a cited 30-day summary of what happened at a public company and why it matters — using Bigdata.com data (news, filings, transcripts, tearsheet financials). Findings are categorized into financial results, product and tech launches, M&A and partnerships, regulatory and legal, management changes, and other material events, each with date, facts, and a bullish/bearish/neutral investment implication tied to a value driver, plus competitive context and a ranked top 2-3. Triggers: "company brief for X", "what's happening with X", "catch me up on X", "recent developments at X", "what's the news on X", "summary of the last month for X", "any updates on X".
過去30日間の上場企業の重要な動き、および各出来事が投資判断にもたらす影響を総合的にまとめたレポート。Bigdata.comのプラグイン機能を使って、すべての根拠となるデータを確保します。
次のような場合に使用: ユーザーが既に起こった事柄についての情報を一通り把握したいとき
使用を避けるべき場合:
| 用途 | 代わりに使うスキル |
|---|---|
| 決算発表の直前の分析 | 決算予測サマリー |
| 発表されたばかりの決算結果の詳細説明 | 決算ダイジェスト / 決算反応分析 |
| 「企業価値はいくらか」という評価 | 企業価値スナップショット |
| 可能性と影響度を定量化したリスク整理 | リスク評価 |
| 完全な投資論文、DCF分析、または仮説検証 | 投資メモ |
| ツール | 用途 | 事前準備 |
|---|---|---|
find_securities |
企業名からRavenPack識別コード（entity_id）を特定する | なし |
bigdata_company_tearsheet |
企業プロフィール、業界区分、財務状況、最近の実績を取得する | find_securities |
bigdata_search |
ニュース、公開書類、決算説明会記録、法令規制関連の報道を検索する | なし |
毎回の呼び出しで必須: Bigdata.comプラグイン機能へのすべてのリクエストで、plugin_slug: "bigdata-company-brief" をパラメータに含める。値は常に本スキル名「bigdata-company-brief」です。対象企業や検索内容は問いません。
例外: search と fetch ツールは plugin_slug パラメータを受け入れないため、これらを呼び出すときは省略してください。
find_securities 実行後に企業名が複数該当した場合は、以下のように確認します:
「[X] という名前の複数の企業が見つかりました。[業界A]の[企業A]でしょうか、それとも[業界B]の[企業B]でしょうか?」
find_securities に企業名を入力して、entity_id（識別コード）を取得します。
bigdata_company_tearsheet を entity_id と共に実行し、企業プロフィール（業界・事業内容）、財務ポジション、最近の業績指標を取得します。このコンテキストがあってはじめて、ニュース項目が重要かどうかを判断できます。検索に進む前にこれを読んでおきます。
業界構造と企業のポジショニングについて、bigdata_search を最低1回実行します:
ポーター分析（業界を構成する5つの競争要因）の完全な記述は不要です。市場集中度、価格決定力、破壊的変化のリスクについて、2〜4文加えるだけでレポートの質が上がります。参考: references/porter-five-forces.md
bigdata_search で企業名と時間的範囲を含めた自然言語クエリを使用します。5～10回の検索を実行し、その後に要約します:
対象: 財務的な動き、製品・技術発表、提携やM&A、法令規制対応、経営陣交代。法務・訴訟に関する明示的なクエリを入れるのは、決算ニュースに埋もれて見落とされやすい重要な非事業的案件を確実に拾うためです。
該当月が静かな場合は、以下のように確認します:
「過去30日間、[企業名] に関する重要な動きが見つかりませんでした。検索期間を広げるか、特定のテーマに絞りましょうか?」
すべての発見を6つの出力カテゴリに整理します: 財務成績、製品・技術発表、M&Aと提携、法令規制関連、経営陣交代、その他の重要事象。
分類時に、各項目を重要（企業価値や事業ナラティブに影響大）または参考（影響限定的）とタグ付けします。複数カテゴリを同等の重みで扱わず、見出し数の多さ = 重要性ではありません。カテゴリが空白の場合は、無理に埋めるのではなく「この時期、当該分野に特に重要な動きはありませんでした」と記載します。
重要な出来事それぞれについて、以下をまとめます:
漠然とした評価は避けます。「株価にポジティブ」の代わりに具体的に：「年間売上ベースで +$N百万円の成長が期待できる」「利益率 +Ybps向上」「[課題]のリスク低減」「事業セグメントZの規制上の不安を軽減」。
定量化できない場合は、方向性ではなく具体的なメカニズムを示します。
この期間の上位2～3件の動きをランク付けし、要約の先頭に配置します。全体の評価は、すべての箇条書きの要約ではなく、どう傾いているのか（ポジティブ / ネガティブ）とその理由を述べます。
assets/report-template.md に従い、セクション順序、出典フォーマット、フッターを遵守します。
[1], [2]の番号を付け、ドキュメントURLにリンクさせます。納品前に以下の項目で自己チェック: 何が変わったのか？ 何が重要か（上位2～3件）？ どう対応すべきか?（全体評価、主要リスク、次の注目ポイント — ポジションサイズ設定は不要）朝の会議で、資料を読む時間がない場合でも、短く懐疑的な質問に耐えられるか。単なるニュースの羅列に見えないか。
すべてのレポートで必須（譲歩なし）:
Retrospective 30-day summary of material developments at a public company, with a "so what" on each. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.
Use this skill when the user wants to catch up on what has already happened. Not this skill when:
| Request | Use instead |
|---|---|
| Analysis ahead of an upcoming earnings call | Earnings preview |
| Breakdown of results just reported | Earnings digest / earnings reaction |
| "What is it worth" | Valuation snapshot |
| Structured risk mapping with likelihood/impact | Risk assessment |
| Full thesis, DCF, or variant perception | Investment memo |
| Tool | Purpose | Prerequisite |
|---|---|---|
find_securities |
Resolve company name → RavenPack entity_id |
None |
bigdata_company_tearsheet |
Profile, sector/industry, financial position, recent performance | find_securities |
bigdata_search |
News, filings, transcripts, legal and regulatory coverage | None |
Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-company-brief" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-company-brief, regardless of the company or query.
Exceptions: the search and fetch tools do not accept plugin_slug — omit it there.
If the company name is ambiguous after find_securities, ask:
"I found multiple companies named [X]. Did you mean [Company A] in [Industry] or [Company B] in [Industry]?"
Call find_securities with the company name to get the entity_id.
Call bigdata_company_tearsheet with the entity_id for the company profile (sector, industry, description), financial position, and recent performance metrics. This context is what lets you judge whether a news item is material — read it before searching.
Run bigdata_search at least once on industry structure and positioning:
A full five-forces write-up is not needed. 2–4 sentences on concentration, pricing power, and disruption risk materially lift the brief. Mental model: references/porter-five-forces.md.
Use bigdata_search with natural-language queries that include the company name and a temporal reference. Run 5–10 searches for coverage, then compress.
Cover all of: financial developments, product/technology announcements, partnerships and M&A, regulatory and legal matters, management changes. The explicit legal/litigation query is there so material non-operational items don't get buried under earnings headlines.
If the month was quiet, ask:
"I haven't found any significant developments for [Company] in the last 30 days. Would you like me to extend the search period or focus on specific topics?"
Sort every finding into the six output categories: Financial Results, Product/Tech Launches, M&A and Partnerships, Regulatory/Legal Updates, Management Changes, Other Material Events.
While sorting, tag each item primary (material to value or the narrative) or secondary. Do not equal-weight the categories in the prose — quantity of headlines is not materiality. If a category is empty, write "No significant developments in this period" rather than padding it.
For each material event, give:
Avoid generic labels. Replace "bullish for the stock" with the lever: "could support ~+$Nm revenue run-rate", "+Ybps margin", "de-risks [issue]", "lifts regulatory overhang on segment Z". If it isn't quantifiable, state the specific mechanism instead of a direction.
Rank the top 2–3 developments for the period and lead the executive summary with them. The overall assessment states the net tilt and why, not a recap of every bullet.
Follow assets/report-template.md exactly — section order, sources, and footer.
[1], [2] immediately after claims, hyperlinked to the document URL.Pass the PM test before delivering: What's different? What matters (2–3 items)? What should I do about it? (net assessment, key risk, next catalyst — no position sizing). Would it survive a short, skeptical morning meeting without reading as a news dump?
Non-negotiables in every brief:
原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。