上場企業の最新決算を分析するスキルです。Bigdata.comのデータを参照しながら、決算結果・市場予想・サプライズ（予想との乖離）・決算説明会の内容・アナリストの反応・財務資料などを総合的に掘り下げます。 具体的には以下を実施します： - **売上と利益率の内訳**：事業セグメント別・営業指標の詳細分析 - **経営方針と財務状況**：経営陣のガイダンス（今後の見通し）・キャッシュフロー・貸借対照表を評価 - **予想との比較**：実績が予想を上回った/下回った理由を、一時的な要因と継続的な要因に分けて整理 - **投資判断の検証**：強気/弱気シナリオの妥当性をチェック、品質シグナル（企業の実力を示す指標）と今後の注視点を提示 - **市場心理と ポジション**：投資家の心理状態と市場での立場を把握 - **シナリオ分析**：決算後の見通しを更新し、確率加重で期待値を算出 - **株価評価の確認**：現在の株価が適正水準か複数角度から検証 **次のような場合に使用：** 「〇〇の決算を分析して」「〇〇の決算ダイジェストを作成」「〇〇は先四半期どうだった」「〇〇のQ3決算結果」「〇〇の決算を分解して」「〇〇は何を報告したか」「決算後の分析」「〇〇は予想を超えたか下回ったか」
Analyze a public company's latest reported earnings — a cited post-print digest using Bigdata.com data (results, consensus and surprise, transcript, analyst reactions, tearsheet financials). Breaks down revenue and margins, segment and operating KPIs, management guidance, cash flow and balance sheet, and surprises versus expectations with sustainable-vs-one-time framing, plus a bull/bear thesis check, quality signals with forward watch-fors, sentiment and positioning, a post-print scenario refresh with probability-weighted expected value, and a valuation cross-check. Triggers: "analyze X earnings", "earnings digest for X", "how did X do last quarter", "X Q3 results", "break down X's earnings", "what did X report", "post-earnings analysis", "did X beat or miss".
既に報告された1つの決算イベントを深掘り分析します。すべての事実をBigdata.comのプラグインツールで確認します。
次のような場合に使用: 決算結果が発表され、ユーザーが詳しく知りたいとき。以下の場合は別のスキルを使用:
| リクエスト内容 | 代わりに使用するスキル |
|---|---|
| 決算発表前の先行分析 | Earnings preview（決算プレビュー） |
| 1つのイベントではなく30日間のすべての動き | Company brief（企業概要） |
| 決算イベントに関連しない「企業価値は？」という問い | Valuation snapshot（企業価値スナップショット） |
| 包括的なリスク分析 | Risk assessment（リスク評価） |
| 特定の見方に対する短期的な反応コメント | Earnings reaction（決算反応） |
| ツール | 役割 | 必須条件 |
|---|---|---|
find_securities |
企業名をRavenPackの企業ID（entity_id）に変換 |
なし |
bigdata_company_tearsheet |
最新四半期、アナリスト予想、驚き度、事業セグメント、推移、市場センチメント・ポジション情報 | find_securities |
bigdata_events_calendar |
最新決算説明会の日付 | find_securities |
bigdata_search |
プレスリリース、説明会録音、アナリスト反応、ガイダンス、法的ニュース報道 | なし |
毎回の呼び出しで必須: このスキル実行中にBigdata.comのすべてのプラグインツール呼び出しのリクエストパラメータに plugin_slug: "bigdata-earnings-digest" を含める。値は常にスキル名 bigdata-earnings-digest で、企業や問い合わせ内容に関係なく変わりません。
例外: search と fetch ツールは plugin_slug を受け付けません。そこでは省略してください。
find_securities の後で企業名があいまいな場合は、次のように確認してください:
「[X]という名前の企業が複数見つかりました。[業界]の[企業A]、それとも[業界]の[企業B]のどちらでしょうか？」
ダイジェストは将来を見据えた内容であり、プレスリリースの転記ではありません。執筆前に、この決算後の議論を支配する2～3つの重要な要因を特定し、それを冒頭で述べてください。その他はすべて補足情報です。全ての項目に同じ重みを与えないでください。
企業名で find_securities を呼び出し、entity_id を取得します。
entity_id で bigdata_company_tearsheet を呼び出し、以下を取得:
最近複数の四半期のデータがある場合は、どれを分析するか確認してください:
「Q3 2024（最新）とQ2 2024の結果が見つかりました。最新のQ3結果を分析してよろしいでしょうか？」
entity_id で bigdata_events_calendar を呼び出し、最新決算説明会がいつ開催されたかを特定します。
5～7件の的を絞った bigdata_search クエリ を実行:
公式リリースと数値、説明会の重要ポイント、アナリストの反応と格付変更、経営層のガイダンス、市場の反応をカバーしてください。説明会録音から主要な引用文 を抽出してください。
説明会の録音がまだ公開されていない場合:
「決算説明会の録音はまだ公開されていません。プレスリリースで分析し、説明会公開後に更新します。」
数値を以下のように整理:
会計方法の変更と一時的な項目は明確に注記してください。
各要因について（上振れまたは下振れ）:
株価変動だけでなく、事業の根本的なドライバーに焦点を当ててください。
ユーザーから特定の見方が示されなくても、両側面をフレーム化してください:
ユーザーが見方を示した場合は、その状態を 継続中 / 強化 / 弱化 / 破綻 と明確に述べ、その判断を支える具体的なデータポイントを示してください。方法論は references/thesis-construction.md を参照してください。
注視対象 列を含む将来志向の表を作成 — 後向きのチェックではなく、監視項目:
| シグナル（指標） | 今四半期 | 前四半期 | 推移・備考 | 注視対象（今後） |
|---|---|---|---|---|
| OCF対純利益 | ||||
| 売上債権回転日数（DSO） | ||||
| 在庫（重要な場合） | ||||
| ガイダンス対実績（信頼性） |
詳細については references/quality-of-earnings.md を参照してください。
決算プレビュー時と同じ規律で: 四半期報告書から すべての 数値的な センチメント、インサイダー情報、13F報告書・フロー、オプション・空売りデータを最初に抽出してから、ステップ4の結果でギャップを埋めてください。不足しているセルについては「入手不可」と記入してください。欠落した行を削除しないでください。売上高予想サービスのメモ1件では、ポジション・データの代替になりません。
シナリオ更新（決算後）: 新しい情報に基づいて強気 / ベースケース / 弱気シナリオを再構築 — 確率は約100%に合計、決算前からの変化、価格帯、確率加重期待値（計算式を明示）。デフォルトでは散文または表で計算してください。ユーザーが明確に数学スクリプトを求めた場合のみ scripts/scenario_probability.py を実行してください。
企業価値評価のクロスチェック: 四半期報告書から現在のEV/EBITDA（企業価値/息税支払前利益）、P/E（株価収益率）、FCF利回りを確認。過去実績およびピア企業と比較してください。直接答えてください: 反応はサプライズとガイダンスに見合っているか？ 株価は新しいガイダンスを現在組み込んでいるか？
assets/report-template.md に厳密に従う — セクション順序、必須表、出典、フッター。
[1]、[2] をインラインで引用として追加し、ドキュメントURLにハイパーリンクしてください。納品前にPMテストに合格してください: 何が違うのか？ 何が重要か（2～3つの将来的な要因）？ それについて何をすべきか？（正味評価、主要リスク、次の触媒 — ポジション規模は含めない）。短く懐疑的な朝の会議でプレスリリース要約として読まれずに耐えうるか？
すべてのダイジェストで非交渉な要素:
Deep dive on one earnings event that has already been reported. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.
Use this skill when results are out and the user wants them broken down. Not this skill when:
| Request | Use instead |
|---|---|
| Analysis ahead of an upcoming print | Earnings preview |
| 30 days of all developments, not one event | Company brief |
| "What is it worth" with no earnings event | Valuation snapshot |
| Comprehensive risk mapping | Risk assessment |
| Short reaction note against a stated thesis | Earnings reaction |
| Tool | Purpose | Prerequisite |
|---|---|---|
find_securities |
Resolve company name → RavenPack entity_id |
None |
bigdata_company_tearsheet |
Latest quarter, consensus, surprise, segments, history, sentiment/positioning fields | find_securities |
bigdata_events_calendar |
Date of the most recent earnings call | find_securities |
bigdata_search |
Release, transcript, analyst reactions, guidance, legal coverage | None |
Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-earnings-digest" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-earnings-digest, 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]?"
The digest is forward-looking, not a transcription of the release. Before writing, identify the 2–3 factors that dominate the forward debate after this print and lead with them. Everything else is supporting detail — do not give every line item equal weight.
Call find_securities with the company name to get the entity_id.
Call bigdata_company_tearsheet with the entity_id for:
If more than one recent quarter is available, confirm which to analyze:
"I see results for Q3 2024 (most recent) and Q2 2024. Should I analyze the latest Q3 results?"
Call bigdata_events_calendar with the entity_id to pin down when the most recent earnings call was.
Run 5–7 targeted bigdata_search queries:
Cover the official release and metrics, transcript highlights, analyst reactions and rating changes, management guidance, and market reaction. Extract key quotes from the transcript where available.
If the call isn't published yet:
"The earnings call transcript isn't available yet. I'll analyze the press release and update once the call is published."
Organize the numbers into:
Note accounting changes and one-time items explicitly.
For each beat or miss:
Focus on business fundamentals, not just the stock move.
Even with no thesis supplied by the user, frame both sides:
If the user did supply a thesis, state its status explicitly as Intact / Strengthened / Weakened / Broken, with the specific data points that support the call. Methodology: references/thesis-construction.md.
Build the table with a forward watch for column — monitoring, not just a backward check:
| Signal | This quarter | Prior quarter | Trend / note | Watch for (forward) |
|---|---|---|---|---|
| OCF vs net income | ||||
| DSO | ||||
| Inventory (if material) | ||||
| Guidance vs actual (credibility) |
Depth: references/quality-of-earnings.md.
Same discipline as the earnings preview: pull every numeric sentiment, insider, 13F/flow, and options/short field from the tearsheet first, then use Step 4 results to fill gaps. Write "Not available" for missing cells rather than dropping rows. A single sell-side note is not a substitute for positioning data.
Scenario refresh (post-print): rebuild Bull / Base / Bear against the new information — probabilities summing to ~100%, what changed versus pre-print, price level or range, and the probability-weighted expected value with the arithmetic shown. Compute in prose/table by default; run scripts/scenario_probability.py only if the user explicitly asks for scripted math.
Valuation cross-check: current EV/EBITDA, P/E, FCF yield from the tearsheet vs recent history and peers. Answer directly: does the reaction fit the surprise and the guidance? Does the price now embed the new guidance?
Follow assets/report-template.md exactly — section order, mandatory tables, 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 forward factors)? 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 press-release recap?
Non-negotiables in every digest:
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。