Bigdata.comのデータを使って、上場企業をライバル企業と比較し、相対的な投資魅力度を評価します。比較項目は、企業価値の倍率、成長性、収益性、資本効率、負債水準、市場評価（センチメント）など多面的です。 比較の手順は以下の通りです： 1. **ライバル企業の選定** — 比較対象とする企業を明確な理由付きで決定し、含める企業・除外する企業を明示 2. **指標の集計** — 同じ基準で計算した各指標を表形式で一覧にし、ライバル企業の中央値や四分位置を並記 3. **割高・割安の分析** — 企業の相対的な高い評価または低い評価が、どの基礎的な経営数字に根拠があり、どの部分が根拠に乏しいのかを分解 4. **総合判定** — 最後に相対的な評価結論を提示 次のような場合に使用： - 「XをライバルX企業と比較したい」 - 「Xの比較可能企業表を作成してほしい」 - 「Xは同業他社と比べてどうスクリーニング（企業の選別・評価）されるか」 - 「Xは同業他社に比べて割安か」 - 「Xの比較企業一覧表がほしい」 - 「Xの相対的な企業価値評価は」 - 「Xのライバル企業は誰か」
Compare a public company against its peer set using Bigdata.com data — valuation multiples, growth, profitability, returns, leverage, and sentiment — to judge relative attractiveness. Builds the peer set with an explicit rationale for inclusion and exclusion, tabulates like-for-like metrics with peer median and quartile positioning, decomposes any premium or discount into what fundamentals justify versus what they do not, and closes with a relative verdict. Triggers: "compare X to its peers", "peer comparables for X", "how does X screen vs competitors", "is X cheap relative to peers", "comps table for X", "relative valuation of X", "who are X's peers".
防御可能なピア（同業他社）セットに対する相対的な評価。すべての根拠にBigdata.comのプラグインツールを使用します。
次のような場合に使用: 相対的な比較が必要な質問
このスキルを使用しない場合:
| 質問内容 | 代わりに使用 |
|---|---|
| 絶対的な価値——実際の価値はいくらか | 企業価値評価スナップショット |
| 業界全体の業績とテーマ | 業界分析 |
| 業界同士のランキング比較 | クロスセクター比較 |
| 完全な投資判断と提言を含む | 投資メモ |
| ツール | 目的 | 前提条件 |
|---|---|---|
find_securities |
対象企業とすべてのピアを特定 → entity_idを取得 |
なし |
bigdata_company_tearsheet |
企業ごとのマルチプル（評価倍率）、成長性、利益率、収益率、レバレッジ、市場評価 | find_securities |
bigdata_search |
ピアセットの妥当性確認、競争上のポジショニング、評価論争の確認 | なし |
すべての呼び出しで必須: このスキル実行中のすべてのBigdata.com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-peer-comparables" を含める。値は常にスキル名の bigdata-peer-comparables です（企業やクエリに関わらず）。
例外: searchツールと fetchツールは plugin_slug を受け付けない——そこでは省略してください。
find_securitiesの後に企業名が曖昧な場合は、以下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]のどちらのことですか？」
find_securitiesを呼び出し、その後 bigdata_company_tearsheet で事業モデル、セグメント構成、企業規模を確認します。
業界ラベルではなく、事業モデルと経済特性に基づいて5～8社のピアを選定します。以下の観点でスクリーニング: 収益モデル、エンドマーケット、規模（同程度）、成長性、地域分布、資本効率性。
妥当性確認の検索: 「[企業]の競合企業とのピア比較」「[企業]に最も近い比較対象企業」。
各ピアが含まれている理由を記述し、明らかに除外された候補を理由とともに名前を挙げてください。 ピア比較表の信頼性はピアセットの質で決まり、根拠なきセットは検証不可能です。
各ピアについて find_securities を実行してから bigdata_company_tearsheet を実行。同じメトリクス（指標）を同じ期間から抽出し、比較可能な表にします。決算期のズレがあれば注記。
| カテゴリ | メトリクス |
|---|---|
| 評価 | EV/売上、EV/EBITDA、PER（12ヶ月先予想、過去12ヶ月）、フリーキャッシュフロー利回り、業界標準のマルチプル |
| 成長性 | 売上高成長率（過去12ヶ月、12ヶ月先コンセンサス）、EPS成長率 |
| 収益性 | グロス利益率、EBITDA利益率、営業利益率、フリーキャッシュフロー利益率 |
| 収益率 | 投下資本利益率、自己資本利益率 |
| レバレッジ | ネット有利子負債/EBITDA、インタレストカバレッジ（利息返済能力） |
| 市場評価 | 平均目標株価対現在株価、格付分布、定量化された市場感情（入手可能な場合） |
事業に適したマルチプルを使用——銀行向けはPBR（簿価対株価）、REIT向けはP/AFFO（調整後フリーキャッシュフロー対株価）、成長期のプリーボーフィット企業向けはEV/売上。フレームワーク: references/multiples-framework.md。業界別KPI: references/sector-routing.md。
各メトリクスについて: 対象企業の数値、ピアの中央値、**四分位（分布上の位置）**を示す。百分位数のポジショニングは、単純な数表では見落とされる情報を明らかにします。
最も重要な分析ステップ。企業がプレミアムまたはディスカウントで取引されている場合、どの基礎的ファクター（成長速度の速さ、利益率の高さ、収益率の優位性、レバレッジの低さ、会計処理の透明性）がそれを正当化するのかを問い、ギャップのうちどのくらいが説明不可能なのかを明確にしてください。説明不可能なギャップの中に機会や警告信号が隠れています。
相対的な魅力度を具体的な要因とともに述べ、ギャップを縮小または拡大するために必要な要素を示します。
scripts/peer_comparables.pyはユーザーが明示的に自動化された比較表を望む場合のみ実行。
assets/report-template.mdに厳密に従う——セクション順序、表、情報源、ページ末尾。
[1]、[2]をインライン挿入し、ドキュメントURLにハイパーリンク。非交渉的な要件:
Relative screen against a defensible peer set. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.
Use this skill when the question is relative. Not this skill when:
| Request | Use instead |
|---|---|
| Absolute value — what is it worth | Valuation snapshot |
| Sector-level performance and themes | Sector analysis |
| Sectors ranked against each other | Cross-sector comparison |
| Full thesis with recommendation | Investment memo |
| Tool | Purpose | Prerequisite |
|---|---|---|
find_securities |
Resolve the subject and every peer → entity_id |
None |
bigdata_company_tearsheet |
Multiples, growth, margins, returns, leverage, sentiment per company | find_securities |
bigdata_search |
Peer-set validation, competitive positioning, valuation debate | None |
Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-peer-comparables" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-peer-comparables, 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, then bigdata_company_tearsheet to establish the business model, segment mix, and size.
Pick 5–8 peers on business model and economics, not just sector label. Screen on: revenue model, end markets, size within an order of magnitude, growth profile, geographic mix, and capital intensity.
Search to validate: "[Company] competitors peer group comparison", "[Company] closest comparable companies".
Write down why each peer is in — and name the obvious candidates you excluded, with the reason. A comps table is only as good as its peer set, and an unstated peer set is unfalsifiable.
Run find_securities then bigdata_company_tearsheet for each peer. Pull the same metrics for everyone, from the same period, so the table is like-for-like. Note any fiscal-year misalignment.
| Category | Metrics |
|---|---|
| Valuation | EV/Sales, EV/EBITDA, P/E (NTM and TTM), FCF yield, plus the sector-standard multiple |
| Growth | Revenue growth (TTM, NTM consensus), EPS growth |
| Profitability | Gross margin, EBITDA margin, operating margin, FCF margin |
| Returns | ROIC, ROE |
| Leverage | Net debt/EBITDA, interest coverage |
| Sentiment | Mean price target vs spot, rating distribution, quantified sentiment where available |
Use the multiples that fit the business — P/TBV for banks, P/AFFO for REITs, EV/Sales for pre-profit growth. Framework: references/multiples-framework.md. Sector-specific KPIs: references/sector-routing.md.
For each metric: the subject's value, the peer median, and its quartile. Percentile positioning shows what a raw table hides.
The core analytical step. If the company trades at a premium or discount, ask what fundamentals justify it — faster growth, higher margins, better returns, lower leverage, cleaner accounting — and how much of the gap remains unexplained. An unexplained gap is where the opportunity or the warning sits.
State relative attractiveness with the specific drivers, plus what would close or widen the gap.
Run scripts/peer_comparables.py only when the user explicitly wants a scripted comp table.
Follow assets/report-template.md exactly — section order, tables, sources, and footer.
[1], [2] immediately after claims, hyperlinked to the document URL.Non-negotiables:
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。