公開企業のリスク評価を包括的に実施するスキルです。Bigdata.com の各種データ（企業開示書類である10-K様式のリスク要因、重要事象開示である8-K、ニュース報道、財務資料）を活用します。 **評価対象となる6つのカテゴリ** - 規制・法務リスク - 競争環境と競争優位性の低下 - 事業運営リスク - 財務・貸借対照表リスク - マクロ経済リスク - 経営陣・統治体制（ガバナンス）リスク **提供される分析内容** 各カテゴリについて、発生の可能性と影響度の大きさで格付けします。さらに、借入金の負担が大きくなっている場合には経営危機の可能性を検出し、リスク軽減策の進行状況、優先度マトリクス（重要度と緊急度による分類表）、および経営価値に影響する要因への対応シナリオを示します。 **次のような場合に使用:** 「X社のリスク評価」「X社のリスク分析」「X社にはどんなリスクがあるか」「X社で何が起こる可能性があるか」「X社のリスク要因」「X社はどの程度リスキーなのか」「X社の下振れリスク」
Produce a comprehensive risk assessment for a public company using Bigdata.com data (10-K risk factors, 8-K material events, news, tearsheet financials). Covers six categories — regulatory and legal, competitive and moat erosion, operational, financial and balance sheet, macro, and management and governance — each rated by likelihood and impact, with a distress screen when leverage is stretched, mitigation status, a priority matrix, and a scenario bridge to value drivers. Triggers: "risk assessment for X", "assess risks for X", "what are the risks with X", "what could go wrong at X", "risk factors for X", "how risky is X", "downside risks for X".
上場企業の包括的で根拠に基づくリスク分析。Bigdata.comプラグインツールを使用してすべての事実を検証します。
次のような場合に使用: ユーザーがリスクの特定、評価、優先順位付けを望む場合
このスキルを使用しないケース:
| 内容 | 代わりに使用するツール |
|---|---|
| 過去1カ月の最新動向 | 企業概要 |
| 特定の決算発表時点での短期的な要因 | 決算予想・要約 |
| 会計操作の危険信号に限定した分析 | 決算品質スクリーン |
| 競争優位性の持続力と経営品質に限定した分析 | 競争優位性・ガバナンス評価 |
| 推奨付き完全な投資論文 | 投資メモ |
| ツール | 用途 | 前提条件 |
|---|---|---|
find_securities |
企業名をRavenPackのEntity ID（企業識別番号）に変換 | なし |
bigdata_company_tearsheet |
レバレッジ、流動性、キャッシュフロー、カバレッジ、債務満期 | find_securities |
bigdata_search |
10-K（年間報告書）のリスク要因、8-K（流動性報告書）、ニュース、ガバナンス情報 | なし |
すべてのツール呼び出しで必須: 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-risk-assessment" を設定してください。値は常にスキル名の bigdata-risk-assessment です（企業や質問の内容に関わらず）。
例外: search および fetch ツールは plugin_slug を受け付けません（この場合は省略）。
企業名があいまいな場合は以下のように確認してください:
「[X]という名前の複数の企業が見つかりました。[業界]の[企業A]または[業界]の[企業B]のどちらですか？」
すべてのリスクを評価しますが、実際に企業価値に影響を与えるリスクを最初に提示します。確率が低く影響も小さいリスクの長いリストは、データの羅列にすぎません。2～3個の主要なリスク（業界でも議論の中心になっているもの）を特定し、要約と優先順位表の最初に示します。
find_securitiesを企業名で呼び出し、entity_idを取得します。
bigdata_company_tearsheetをentity_idで呼び出し、以下を分析します：
レバレッジが高い、カバレッジが低い、フリーキャッシュフロー（営業活動から生まれた自由に使える現金）が債務返済に不十分、または流動性が逼迫している場合は、定量的な警告フラグを追加します：
references/moat-taxonomy.mdを使用して、競争優位性のタイプ（存在する場合）とその侵食方法を特定します：
必要に応じて検索: 「[企業] 価格設定力 市場シェア 競争 ROIC」
bigdata_searchで企業自身の開示情報を使用（基本となる公式情報）：
10-K（年間報告書）が見つからない場合：
「最新の10-K申告書が見つかりませんでした。8-K（流動性報告書）とニュースベースのリスク分析で進めてもよろしいですか？」
8-K（流動性報告書）は年間報告書の後に表面化した新しいリスクを把握できます。
リスク領域別に4～6件の絞った検索を実施：
特に創業者主導や所有権が集中している企業の場合：
references/capital-allocation.mdのパターンと照合確認します。
すべてのリスクを6つのカテゴリーに分類し、確度と影響度で評価します：
確度 — 高：12カ月以内に50%超の確率、または既に顕在化 · 中：12～24カ月以内に20～50% · 低：20%未満または24カ月以上先
影響度 — 高：売上/利益の10%超、または存亡の危機 · 中：3～10%、または重大な業務支障 · 低：3%未満、または対応可能
総合優先度 — 高×高＝極度危機的 · 高×中または中×高＝高 · 中×中＝中 · その他＝低
6つのカテゴリー：
評価は客観的で根拠に基づくものとし、各重要リスクのリスク軽減状況を記載し、実質性を区別します。開示されたすべてのリスク要因が等しい重みを持つわけではありません。
尤度×影響度の見方を、簡潔な強気・基準・弱気シナリオの物語で価値要因に結びつけます。完全なDCF（割引キャッシュフロー分析）ではなく物語です。これにより、記述的ではなく実行可能な評価になります。
分析が薄い場合：
「入手可能な情報に基づくと、リスク分析は相対的に低く見えます。検索条件を広げるか、業界固有のリスクに焦点を当てることをお望みですか？」
assets/report-template.mdに正確に従ってください（セクション順、評価表、出典、フッター）。
[1], [2] として引用を付け、ドキュメントURLにハイパーリンクします。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個のリスク）？ どう対応すべきか？（ネット評価、主要リスク、次の触媒＝ポジション規模なし）
すべての評価で譲れない条件：
Comprehensive, evidence-rated risk profile of a public company. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.
Use this skill when the user wants risks identified, rated, and prioritized. Not this skill when:
| Request | Use instead |
|---|---|
| Recent developments over the past month | Company brief |
| Near-term drivers around a specific print | Earnings preview / digest |
| Accounting and manipulation red flags specifically | Earnings quality screen |
| Moat durability and management quality specifically | Moat & governance review |
| Full thesis with a recommendation | Investment memo |
| Tool | Purpose | Prerequisite |
|---|---|---|
find_securities |
Resolve company name → RavenPack entity_id |
None |
bigdata_company_tearsheet |
Leverage, liquidity, cash flow, coverage, debt maturity | find_securities |
bigdata_search |
10-K risk factors, 8-K events, news, governance signals | None |
Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-risk-assessment" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-risk-assessment, 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]?"
Rate everything, but lead with what moves the name. A long list of low-likelihood, low-impact risks is a data dump. Identify the 2–3 risks that dominate the debate and put them first in the executive summary and the priority matrix.
Call find_securities with the company name to get the entity_id.
Call bigdata_company_tearsheet with the entity_id and analyze:
When leverage is elevated, coverage is thin, FCF is weak against debt service, or liquidity is tight, add a quantitative flag:
Identify the moat type (if any) and how it could erode, using references/moat-taxonomy.md:
Search if needed: "[Company] pricing power market share competition ROIC".
Use bigdata_search for the company's own disclosures — the authoritative baseline:
If the 10-K can't be found:
"I couldn't locate the most recent 10-K filing. Should I proceed with 8-K filings and news-based risk analysis?"
8-Ks catch emerging risks that post-date the annual report.
Run 4–6 targeted searches across risk categories:
Especially for founder-led or concentrated-ownership names:
Cross-check patterns against references/capital-allocation.md.
Sort every risk into the six categories and rate each on likelihood and impact:
Likelihood — High: >50% within 12 months or already materializing · Medium: 20–50% within 12–24 months · Low: <20% or >24 months out
Impact — High: >10% of revenue/earnings or existential · Medium: 3–10% or significant operational impairment · Low: <3% or manageable
Combined priority — High×High = Critical · High×Medium or Medium×High = High · Medium×Medium = Medium · otherwise Lower
The six categories:
Be objective and evidence-based in the ratings, note mitigation status for each material risk, and distinguish materiality — not every disclosed risk factor deserves equal weight.
Connect the likelihood × impact view to a brief bull / base / bear narrative for the value drivers. Narrative, not a full DCF — this is what makes the assessment actionable rather than descriptive.
If the profile comes out thin:
"Risk profile appears relatively low based on available information. Would you like me to expand the search parameters or focus on industry-specific risks?"
Follow assets/report-template.md exactly — section order, rating 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 risks)? What should I do about it? (net assessment, key risk, next catalyst — no position sizing).
Non-negotiables in every assessment:
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。