Bigdata.comのデータを使用してマクロ投資テーマ（景気全体に関わる大型投資テーマ）について調査します。テーマの範囲とサブテーマ、投資上の影響、業種への波及効果、恩恵を受ける企業と被害を受ける企業（詳細な基礎データ付き）、政策・規制面、地理的な影響、そして具体的な実行アイデアを提供します。 対応するテーマ：AI、エネルギー転換、インフレと金利、グローバル化の後退と国内産業回帰、人口動態、地政学的リスク、財政政策など。 **次のような場合に使用:** - 「Xというテーマについて調査してほしい」 - 「Xの投資上の影響を知りたい」 - 「Xから誰が利益を得るのか」 - 「Xにどう投資すればよいか」 - 「AI／エネルギー転換／グローバル化の後退テーマについて」 - 「Xについてのテーマ的見方を聞きたい」
Research a macro investment theme using Bigdata.com data — scope and sub-themes, investment implications, sector impact, named beneficiaries and vulnerable losers with tearsheet fundamentals, the policy and regulatory dimension, geographic impact, and concrete implementation ideas. Covers themes such as AI, energy transition, inflation and rates, deglobalization and reshoring, demographics, geopolitical risk, and fiscal policy. Triggers: "research the X theme", "X investment implications", "who benefits from X", "how do I play X", "AI / energy transition / deglobalization theme", "thematic view on X".
業界や国境を越えた大きなテーマについて、複数分野にわたる調査を行い、実行可能なアイデアに落とし込むスキルです。すべての根拠データに Bigdata.com のプラグインツールを活用します。
次のような場合に使用: 複数の業界や国の境界を越えたテーマが対象のとき
使用しない場合:
| 依頼内容 | 代わりに使う |
|---|---|
| 単一業界のパフォーマンスと見通し | 業界分析 |
| 複数業界を相互比較 | 業界間比較分析 |
| 単一国の経済 | 国別分析 |
| テーマに関わる個別企業 | 企業概要 / 投資メモ |
典型的なテーマ: AI と技術革新、エネルギー転換と再生可能エネルギー、インフレと金利、グローバル化の逆転と国内回帰、人口構成の変化、地政学的リスク、財政政策と政府支出
| ツール | 用途 | 前提条件 |
|---|---|---|
bigdata_search |
テーマの報道、影響、政策、市場への波及 | なし |
find_securities |
テーマの影響を受ける企業の識別子を取得 | なし |
bigdata_company_tearsheet |
恩恵を受ける企業と被害企業の基礎情報と露出度 | find_securities |
bigdata_country_tearsheet |
地域別の影響（データがある場合） | なし |
毎回必須: このスキル実行中に Bigdata.com プラグインツールを呼び出す際は、すべてのリクエスト に plugin_slug: "bigdata-thematic-research" パラメータを含めてください。値は常にこのスキル名 bigdata-thematic-research です。
例外: search と fetch ツールは plugin_slug を受け付けないため、これらの呼び出しでは省略してください。
調査を始める前に、境界線と下位テーマを明示的に述べます。範囲が不明確だと報告書も無限に拡大してしまい、この第一段階が成果物を実用的に保つ鍵となります。
最も影響を受ける企業について、find_securities と bigdata_company_tearsheet を使って勝者と敗者の両方を把握します。勝者だけを列挙したテーマ分析は研究ではなくセールスピッチになってしまいます。可能な範囲で露出度を数値化してください（収益に占める割合、テーマに紐付く設備投資、契約残高など）。
bigdata_country_tearsheet（または検索）を使い、最も好影響と悪影響を受ける国を特定します。
分析をテーマの具体的な投資表現に転換します：直接的な恩恵企業、二次的な関連企業、回避すべき露出、そしてテーマを無効化する要因を示唆します。
assets/report-template.md に従ってください——セクション順序、表、出所、フッターは固定です。
[1]、[2] をすべての情報源に基づいた記述の直後に付け、ドキュメント URL にハイパーリンクさせます。必須要件：
Cross-sector research on one macro theme, ending in implementable ideas. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.
Use this skill when the subject is a theme that cuts across sectors or borders. Not this skill when:
| Request | Use instead |
|---|---|
| One sector's performance and outlook | Sector analysis |
| Sectors ranked against each other | Cross-sector comparison |
| One country's economy | Country analysis |
| One company exposed to the theme | Company brief / investment memo |
Common themes: AI and technology transformation, energy transition and clean tech, inflation and interest rates, deglobalization and reshoring, demographic shifts, geopolitical risk, fiscal policy and government spending.
| Tool | Purpose | Prerequisite |
|---|---|---|
bigdata_search |
Theme coverage, implications, policy, market impact | None |
find_securities |
Entity ids for the most exposed companies | None |
bigdata_company_tearsheet |
Fundamentals and exposure of beneficiaries and losers | find_securities |
bigdata_country_tearsheet |
Geographic impact where available | None |
Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-thematic-research" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-thematic-research, regardless of the company or query.
Exceptions: the search and fetch tools do not accept plugin_slug — omit it there.
State the boundaries and the sub-themes explicitly before searching. An unbounded theme produces an unbounded report — this step is what keeps the deliverable usable.
Use find_securities and bigdata_company_tearsheet for the most exposed companies on both sides. A theme note that names only winners is a pitch, not research — quantify the exposure where the data allows (revenue share, capex tied to the theme, contract backlog).
Use bigdata_country_tearsheet (or search) for the countries most affected, positively and negatively.
Turn the analysis into concrete ways to express the theme: direct beneficiaries, second-order plays, avoided exposures, and what would invalidate the theme.
Follow assets/report-template.md exactly — section order, tables, sources, and footer.
[1], [2] after every claim from a source, 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。