SKILLKnowledge Work

bigdata-sector-analysis

プラグイン: Bigdata.com
ソース: GitHub で見る ↗

説明

Bigdata.com のデータを使用して市場セクター（業界分野）を分析します。パフォーマンス、企業価値評価、投資テーマ、サブセクター、および今後の注目材料を調べます。セクターを汎用的なP/E倍数（株価収益率）ではなく、そのセクター独自の営業指標や評価指標に照らし合わせて分析します。また、景気サイクル（景気変動の周期）と収益性のポジション（段階）を過去比で初期・中盤・後期のいずれかとして読み取り、主要企業の評価指標を集約します。最後に、投資判断の提案とともに注目すべき銘柄、および避けるべき分野を示します。 **使用される主な表現:** - 「X セクターを分析してください」 - 「X セクターで今何が起きているのか」 - 「X セクターの見通し」 - 「X 産業はどうなっているか」 - 「X セクターの企業価値評価」 - 「X セクターは魅力的か」 - 「半導体/エネルギー/ヘルスケアセクターの見方」

原文を表示

Analyze a market sector using Bigdata.com data — performance, valuations, themes, sub-industries, and upcoming catalysts. Maps the sector to its own operating and valuation KPIs rather than generic P/E, reads cycle and profitability positioning as early, mid, or late versus history, aggregates bellwether tearsheet metrics, and closes with a positioning call plus top picks and areas to avoid. Triggers: "analyze the X sector", "what's happening in X sector", "X sector outlook", "how is the X industry doing", "X sector valuations", "is the X sector attractive", "semiconductor/energy/healthcare sector view".

ユースケース

特定セクターのパフォーマンスを調べたいとき
業界の企業価値評価を分析したいとき
セクター固有の営業指標を確認したいとき
景気サイクルにおける収益性ポジションを把握したいとき
セクター内の投資銘柄を選別したいとき

本文（日本語訳）

ビッグデータセクター分析

1つのセクター（業種）について詳しく調べます。どこで取引されているか、何が動きを左右するか、今後どうなるかを解説。Bigdata.comのプラグインツールを使ってすべての情報を検証します。

次のような場合に使用: 調べる対象が1つのセクターの場合。以下の場合は別のスキルを選んでください:

依頼内容	代わりに使用するスキル
2つ以上のセクターを比較、またはセクター間の切り替え	セクター横断比較分析
特定の国・地域内のセクター	国別セクター分析
セクター投資のための実践的なKPI（重要業績指標）と議論の手引き	セクター投資戦略書
複数セクターにまたがるテーマ	テーマ別調査
セクター内の1社	企業概要 / 投資検討書

使用するデータと情報源（プラグインツール）

ツール	役割	事前条件
`bigdata_search`	セクターのトレンド、株価指標、政策、上昇要因、景気循環の背景	なし
`find_securities`	セクターの代表的企業5～10社の識別コード	なし
`bigdata_company_tearsheet`	企業別の財務指標、アナリスト予想、市場評価、事業セグメント	`find_securities`
`bigdata_events_calendar`	今後の決算発表とカンファレンス日程	`find_securities`

毎回必須: Bigdata.comのすべてのプラグインツール呼び出しで、リクエストパラメータに plugin_slug: "bigdata-sector-analysis" を含めてください。この値は常に bigdata-sector-analysis（スキル名）です。企業や検索内容によって変わりません。

例外: search と fetch ツールは plugin_slug に対応していないため、これらの場合は省略します。

ワークフロー全体で5～10回の絞り込んだ検索を実施してください。時間軸を含めます（「過去30日」「2026年の見通し」など）。

ワークフロー

ステップ1 — セクターの基本情報

以下のテーマで検索:

「[セクター名] セクター見通しトレンド分析」
「[セクター名] セクター決算パフォーマンス」
「[セクター名] セクター逆風と追い風」
「[セクター名] セクター株価指標」
「[セクター名] セクター規制と政策」

ステップ2 — セクター固有のKPI分析（GICS業種分類に基づく）

PER（株価収益率）、PS（株価売上高倍率）、EV/EBITDA（企業価値/営業利益）だけに頼らないでください。各セクターの本当に重要な経営指標と評価指標を押さえます:

GICS業種	重視すべきKPI
情報技術・ソフトウェア（SaaS）	年間経常収益成長率、ネット新規収益率、ルール・オブ・40（成長率と利益率の合計）、フリーキャッシュフロー率、回収期間
金融	純利ざや、自己資本比率、信用コスト、株主資本利益率、費用効率性
ヘルスケア（医薬含む）	成長要因、開発中の医薬品パイプラインと特許、研究開発費、保険者の構成、規制対応
不動産（REIT）	調整後営業キャッシュフロー、純資産価値、キャップレート（利回り）と債券利回りの比較、既存物件の営業利益
産業機械	受注残、受注額と売上の比率、利益率の構成、自動車メーカーなど大手顧客との関係と設備投資サイクル
一般消費財・生活必需品	既存店売上、販売促進水準、原材料費、プライベートブランドの拡大
エネルギー	石油ガス価格との連動性、採算分岐点、先物価格を考慮したフリーキャッシュフロー、資本規律
素材・鉱物	価格と販売量、生産能力、在庫、中国・建設業との関連性
通信サービス	加入者数、ユーザー1人当たり平均収益、解約率、広告市場と動画配信の経済性
公共事業	認可自己資本利益率、料金改定のリスク、気象や電力需要の増減
その他	利益率の推移、業種内での自己資本利益率、事業セグメント別成長率をデフォルトで確認

詳しい分析手法: references/sector-routing.md

ステップ3 — 主要企業の選定

find_securities を使って業界の代表的企業5～10社を特定し、それぞれについて bigdata_company_tearsheet で情報を取得: 財務指標とパフォーマンス、アナリスト予想と市場評価、収益セグメント、ESGスコア。

ステップ4 — セクター全体の指標を集計

企業情報から、ステップ2で挙げたセクター固有の指標（単なるPERではなく）、該当する場合はそのKPI、収益と利益の成長トレンド、アナリスト格付けの分布、市場センチメント（買い気配）をまとめます。

ステップ5 — 景気循環と採算性の位置付け

根拠を示して簡潔に景気循環の段階を述べます:

「[セクター名] セクター自己資本利益率採算性景気循環見通し」と「[セクター名] 利益率過去との比較」を検索
自己資本利益率（またはそれに相当する指標）と利益率が、通常の景気循環の中で初期・中期・後期のどの段階にあるか明記 — あるいはデータの制限があれば注記
業界構造の考え方: references/porter-five-forces.md

ステップ6 — 上昇・下降要因

以下のテーマで検索:

「[セクター名] 規制変化政策」
「[セクター名] 技術革新破壊」
「[セクター名] M&A 統合」
「[セクター名] 決算予想」
「[セクター名] サプライチェーン関税」

ステップ7 — イベント日程

代表企業の今後の決算発表とカンファレンスの予定を bigdata_events_calendar で確認します。

出力形式

assets/report-template.md に厳密に従ってください — セクション順序、表、情報源、最後の一文まで完全に一致させます。

本文中の引用表記 [1]、[2] をすべての根拠のあとに記載し、ソース文書のURLにリンク。
最後に番号付き参考文献一覧（ソース、発行日、URL）、その後に「Bigdata.comが提供」の行と免責事項を、指定通りそのまま掲載。
デフォルト形式はMarkdown。配信後に「このレポートをWord文書またはプレゼンテーションに変換したいですか？」と尋ねても構いません。

品質基準

すべてのセクター分析に必須の要件:

セクター固有のKPIが含まれていること — 単なるPERだけで作った報告書は不合格
景気循環の段階が明記されている、またはデータ不足の場合はその旨が示されている
上昇・下降要因でどの企業が影響を受けるか具体的に述べられている
投資判断（買い増し / 中立 / 売り）が明記され、推奨銘柄と避けるべき分野が示されている
すべての根拠に引用元の記載があり、参考文献一覧に記録されていること

GICS業種分類

情報技術、ヘルスケア、金融、一般消費財、生活必需品、産業機械、エネルギー、素材・鉱物、不動産、通信サービス、公共事業

原文（English）を表示

Bigdata Sector Analysis

Full read on one sector: where it trades, what drives it, and what is coming. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.

Use this skill when the subject is one sector. Not this skill when:

Request	Use instead
Two or more sectors compared, or rotation	Cross-sector comparison
A sector inside a specific country or region	Country-sector analysis
An actionable KPI-and-debates playbook for investing the sector	Sector playbook
A macro theme that cuts across sectors	Thematic research
One company in the sector	Company brief / investment memo

Data foundation (plugin tools)

Tool	Purpose	Prerequisite
`bigdata_search`	Sector trends, valuations, policy, catalysts, cycle context	None
`find_securities`	Entity ids for 5–10 sector bellwethers	None
`bigdata_company_tearsheet`	Per-company metrics, estimates, sentiment, segments	`find_securities`
`bigdata_events_calendar`	Upcoming earnings and conferences	`find_securities`

Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-sector-analysis" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-sector-analysis, regardless of the company or query.

Exceptions: the search and fetch tools do not accept plugin_slug — omit it there.

Run 5–10 targeted searches across the workflow. Include temporal context ("last 30 days", "2026 outlook").

Workflow

Step 1 — Sector context

Search:

"[Sector] sector outlook trends analysis"
"[Sector] sector earnings performance"
"[Sector] sector headwinds tailwinds"
"[Sector] sector valuations multiples"
"[Sector] sector regulatory policy"

Step 2 — Sector-specific KPI lens (GICS)

Do not rely only on generic P/E, P/S, and EV/EBITDA. Map the sector to its primary operating and valuation KPIs:

GICS sector	Emphasize these KPIs
Information Technology / Software-SaaS	ARR growth, NRR, Rule of 40, FCF margin, payback
Financials	NIM, CET1 / capital, credit costs, ROTCE, efficiency
Health Care (incl. Pharma)	Growth drivers, pipeline / patent, R&D, payer mix, regulatory
Real Estate (REITs)	AFFO, NAV, cap rates vs bonds, same-store NOI
Industrials	Backlog, book-to-bill, margin mix, OEM / capex cycle
Consumer Discretionary / Staples	Same-store sales, promo, input costs, private label
Energy	Commodity linkage, breakeven, FCF at forward curve, capital discipline
Materials	Price/volume, capacity, inventory, China / construction linkage
Communication Services	Subscribers, ARPU, churn, ad market / streaming economics
Utilities	Allowed ROE, rate case risk, weather / load growth
(Other)	Default to margin trajectory, ROIC vs peers, and segment growth

Deeper playbooks: references/sector-routing.md.

Step 3 — Key companies

Use find_securities for 5–10 major sector companies, then bigdata_company_tearsheet for each: financial metrics and performance, analyst estimates and sentiment, revenue segmentation, ESG scores.

Step 4 — Aggregate sector metrics

From the tearsheets, compile sector-relevant multiples (per Step 2, not only P/E), the Step 2 KPIs where visible, revenue and earnings growth trends, the analyst rating distribution, and sentiment indicators.

Step 5 — Cycle and profitability positioning

Add brief, evidence-based cycle context:

Search "[Sector] sector ROIC profitability cycle outlook" and "[Sector] margin cycle vs history"
State whether ROIC (or a sector proxy) and margins look early / mid / late versus a normal cycle — or flag the data limits
Industry-economics mental model: references/porter-five-forces.md

Step 6 — Catalysts

Search:

"[Sector] regulatory changes policy"
"[Sector] technology disruption"
"[Sector] M&A consolidation"
"[Sector] earnings expectations"
"[Sector] supply chain tariffs"

Step 7 — Events calendar

Use bigdata_events_calendar for upcoming earnings and conferences across the bellwethers.

Output

Follow assets/report-template.md exactly — section order, tables, sources, and footer.

Inline citations [1], [2] after every claim from a source, hyperlinked to the document URL.
End with the numbered Sources table (source, date, URL), then the Powered by Bigdata.com line and Disclaimer, verbatim.
Default format is Markdown. After delivering, you may ask: "Would you like me to create a Word document or presentation with this analysis?"

Quality bar

Non-negotiables in every sector analysis:

Sector-specific KPIs present — a report built only on P/E has not done the job
Cycle positioning stated (early / mid / late) or its data limits flagged
Tailwinds and headwinds name which companies are exposed
Positioning call given: overweight / neutral / underweight, with top picks and areas to avoid
Every claim from a source carries an inline citation and appears in the Sources table

GICS sectors reference

Information Technology, Health Care, Financials, Consumer Discretionary, Consumer Staples, Industrials, Energy, Materials, Real Estate, Communication Services, Utilities.

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。

SKILLKnowledge Work

bigdata-sector-analysis

プラグイン: Bigdata.com
ソース: GitHub で見る ↗

説明

原文を表示

ユースケース

特定セクターのパフォーマンスを調べたいとき
業界の企業価値評価を分析したいとき
セクター固有の営業指標を確認したいとき
景気サイクルにおける収益性ポジションを把握したいとき
セクター内の投資銘柄を選別したいとき

本文（日本語訳）

ビッグデータセクター分析

次のような場合に使用: 調べる対象が1つのセクターの場合。以下の場合は別のスキルを選んでください:

依頼内容	代わりに使用するスキル
2つ以上のセクターを比較、またはセクター間の切り替え	セクター横断比較分析
特定の国・地域内のセクター	国別セクター分析
セクター投資のための実践的なKPI（重要業績指標）と議論の手引き	セクター投資戦略書
複数セクターにまたがるテーマ	テーマ別調査
セクター内の1社	企業概要 / 投資検討書

使用するデータと情報源（プラグインツール）

ツール	役割	事前条件
`bigdata_search`	セクターのトレンド、株価指標、政策、上昇要因、景気循環の背景	なし
`find_securities`	セクターの代表的企業5～10社の識別コード	なし
`bigdata_company_tearsheet`	企業別の財務指標、アナリスト予想、市場評価、事業セグメント	`find_securities`
`bigdata_events_calendar`	今後の決算発表とカンファレンス日程	`find_securities`

例外: search と fetch ツールは plugin_slug に対応していないため、これらの場合は省略します。

ワークフロー全体で5～10回の絞り込んだ検索を実施してください。時間軸を含めます（「過去30日」「2026年の見通し」など）。

ワークフロー

ステップ1 — セクターの基本情報

以下のテーマで検索:

「[セクター名] セクター見通しトレンド分析」
「[セクター名] セクター決算パフォーマンス」
「[セクター名] セクター逆風と追い風」
「[セクター名] セクター株価指標」
「[セクター名] セクター規制と政策」

ステップ2 — セクター固有のKPI分析（GICS業種分類に基づく）

GICS業種	重視すべきKPI
情報技術・ソフトウェア（SaaS）	年間経常収益成長率、ネット新規収益率、ルール・オブ・40（成長率と利益率の合計）、フリーキャッシュフロー率、回収期間
金融	純利ざや、自己資本比率、信用コスト、株主資本利益率、費用効率性
ヘルスケア（医薬含む）	成長要因、開発中の医薬品パイプラインと特許、研究開発費、保険者の構成、規制対応
不動産（REIT）	調整後営業キャッシュフロー、純資産価値、キャップレート（利回り）と債券利回りの比較、既存物件の営業利益
産業機械	受注残、受注額と売上の比率、利益率の構成、自動車メーカーなど大手顧客との関係と設備投資サイクル
一般消費財・生活必需品	既存店売上、販売促進水準、原材料費、プライベートブランドの拡大
エネルギー	石油ガス価格との連動性、採算分岐点、先物価格を考慮したフリーキャッシュフロー、資本規律
素材・鉱物	価格と販売量、生産能力、在庫、中国・建設業との関連性
通信サービス	加入者数、ユーザー1人当たり平均収益、解約率、広告市場と動画配信の経済性
公共事業	認可自己資本利益率、料金改定のリスク、気象や電力需要の増減
その他	利益率の推移、業種内での自己資本利益率、事業セグメント別成長率をデフォルトで確認

詳しい分析手法: references/sector-routing.md

ステップ3 — 主要企業の選定

ステップ4 — セクター全体の指標を集計

ステップ5 — 景気循環と採算性の位置付け

根拠を示して簡潔に景気循環の段階を述べます:

「[セクター名] セクター自己資本利益率採算性景気循環見通し」と「[セクター名] 利益率過去との比較」を検索
自己資本利益率（またはそれに相当する指標）と利益率が、通常の景気循環の中で初期・中期・後期のどの段階にあるか明記 — あるいはデータの制限があれば注記
業界構造の考え方: references/porter-five-forces.md

ステップ6 — 上昇・下降要因

以下のテーマで検索:

「[セクター名] 規制変化政策」
「[セクター名] 技術革新破壊」
「[セクター名] M&A 統合」
「[セクター名] 決算予想」
「[セクター名] サプライチェーン関税」

ステップ7 — イベント日程

代表企業の今後の決算発表とカンファレンスの予定を bigdata_events_calendar で確認します。

出力形式

assets/report-template.md に厳密に従ってください — セクション順序、表、情報源、最後の一文まで完全に一致させます。

本文中の引用表記 [1]、[2] をすべての根拠のあとに記載し、ソース文書のURLにリンク。
最後に番号付き参考文献一覧（ソース、発行日、URL）、その後に「Bigdata.comが提供」の行と免責事項を、指定通りそのまま掲載。
デフォルト形式はMarkdown。配信後に「このレポートをWord文書またはプレゼンテーションに変換したいですか？」と尋ねても構いません。

品質基準

すべてのセクター分析に必須の要件:

セクター固有のKPIが含まれていること — 単なるPERだけで作った報告書は不合格
景気循環の段階が明記されている、またはデータ不足の場合はその旨が示されている
上昇・下降要因でどの企業が影響を受けるか具体的に述べられている
投資判断（買い増し / 中立 / 売り）が明記され、推奨銘柄と避けるべき分野が示されている
すべての根拠に引用元の記載があり、参考文献一覧に記録されていること

GICS業種分類

情報技術、ヘルスケア、金融、一般消費財、生活必需品、産業機械、エネルギー、素材・鉱物、不動産、通信サービス、公共事業

原文（English）を表示

Bigdata Sector Analysis

Full read on one sector: where it trades, what drives it, and what is coming. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.

Use this skill when the subject is one sector. Not this skill when:

Request	Use instead
Two or more sectors compared, or rotation	Cross-sector comparison
A sector inside a specific country or region	Country-sector analysis
An actionable KPI-and-debates playbook for investing the sector	Sector playbook
A macro theme that cuts across sectors	Thematic research
One company in the sector	Company brief / investment memo

Data foundation (plugin tools)

Tool	Purpose	Prerequisite
`bigdata_search`	Sector trends, valuations, policy, catalysts, cycle context	None
`find_securities`	Entity ids for 5–10 sector bellwethers	None
`bigdata_company_tearsheet`	Per-company metrics, estimates, sentiment, segments	`find_securities`
`bigdata_events_calendar`	Upcoming earnings and conferences	`find_securities`

Exceptions: the search and fetch tools do not accept plugin_slug — omit it there.

Run 5–10 targeted searches across the workflow. Include temporal context ("last 30 days", "2026 outlook").

Workflow

Step 1 — Sector context

Search:

"[Sector] sector outlook trends analysis"
"[Sector] sector earnings performance"
"[Sector] sector headwinds tailwinds"
"[Sector] sector valuations multiples"
"[Sector] sector regulatory policy"

Step 2 — Sector-specific KPI lens (GICS)

Do not rely only on generic P/E, P/S, and EV/EBITDA. Map the sector to its primary operating and valuation KPIs:

GICS sector	Emphasize these KPIs
Information Technology / Software-SaaS	ARR growth, NRR, Rule of 40, FCF margin, payback
Financials	NIM, CET1 / capital, credit costs, ROTCE, efficiency
Health Care (incl. Pharma)	Growth drivers, pipeline / patent, R&D, payer mix, regulatory
Real Estate (REITs)	AFFO, NAV, cap rates vs bonds, same-store NOI
Industrials	Backlog, book-to-bill, margin mix, OEM / capex cycle
Consumer Discretionary / Staples	Same-store sales, promo, input costs, private label
Energy	Commodity linkage, breakeven, FCF at forward curve, capital discipline
Materials	Price/volume, capacity, inventory, China / construction linkage
Communication Services	Subscribers, ARPU, churn, ad market / streaming economics
Utilities	Allowed ROE, rate case risk, weather / load growth
(Other)	Default to margin trajectory, ROIC vs peers, and segment growth

Deeper playbooks: references/sector-routing.md.

Step 3 — Key companies

Step 4 — Aggregate sector metrics

Step 5 — Cycle and profitability positioning

Add brief, evidence-based cycle context:

Search "[Sector] sector ROIC profitability cycle outlook" and "[Sector] margin cycle vs history"
State whether ROIC (or a sector proxy) and margins look early / mid / late versus a normal cycle — or flag the data limits
Industry-economics mental model: references/porter-five-forces.md

Step 6 — Catalysts

Search:

"[Sector] regulatory changes policy"
"[Sector] technology disruption"
"[Sector] M&A consolidation"
"[Sector] earnings expectations"
"[Sector] supply chain tariffs"

Step 7 — Events calendar

Use bigdata_events_calendar for upcoming earnings and conferences across the bellwethers.

Output

Follow assets/report-template.md exactly — section order, tables, sources, and footer.

Inline citations [1], [2] after every claim from a source, hyperlinked to the document URL.
End with the numbered Sources table (source, date, URL), then the Powered by Bigdata.com line and Disclaimer, verbatim.
Default format is Markdown. After delivering, you may ask: "Would you like me to create a Word document or presentation with this analysis?"

Quality bar

Non-negotiables in every sector analysis:

Sector-specific KPIs present — a report built only on P/E has not done the job
Cycle positioning stated (early / mid / late) or its data limits flagged
Tailwinds and headwinds name which companies are exposed
Positioning call given: overweight / neutral / underweight, with top picks and areas to avoid
Every claim from a source carries an inline citation and appears in the Sources table

GICS sectors reference

Information Technology, Health Care, Financials, Consumer Discretionary, Consumer Staples, Industrials, Energy, Materials, Real Estate, Communication Services, Utilities.

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。