企業の最近30日間の動向をまとめた報告書を作成します。Bigdata.comのデータ（ニュース、提出書類、企業説明会の記録、財務情報）を活用して、上場企業で起きたことと、それがなぜ重要かを整理します。 調査結果は以下のカテゴリーに分類されます： - **財務成績** - **製品・技術の新展開** - **M&A（企業買収・合併）とパートナーシップ** - **規制・法的問題** - **経営陣の交代** - **その他の重要な出来事** 各項目には日付、具体的な事実、そして投資判断（好材料／悪材料／中立）を記載し、企業価値にどう影響するかを説明します。競合他社との比較情報や、特に注目すべき上位2～3項目もハイライトします。 次のような場合に使用: 「X社の企業レポートを作成」「X社の最近の動きを教えて」「X社についての最新情報をまとめて」「X社の最近の展開を知りたい」「X社のニュースは」「この1ヶ月のX社の動きは」「X社に何か動きはあった」
Generate a company brief — a cited 30-day summary of what happened at a public company and why it matters — using Bigdata.com data (news, filings, transcripts, tearsheet financials). Findings are categorized into financial results, product and tech launches, M&A and partnerships, regulatory and legal, management changes, and other material events, each with date, facts, and a bullish/bearish/neutral investment implication tied to a value driver, plus competitive context and a ranked top 2-3. Triggers: "company brief for X", "what's happening with X", "catch me up on X", "recent developments at X", "what's the news on X", "summary of the last month for X", "any updates on X".
過去30日間の上場企業における重要な動向をまとめた振り返り資料です。各項目について「それが何を意味するか」という投資観点の評価を加えます。すべての情報の根拠として Bigdata.com プラグインツールを使用します。
次のような場合に使用: ユーザーが既に起きたことについて把握したいとき
このスキルを使わない場合:
| 質問内容 | 代わりに使用するスキル |
|---|---|
| 決算発表前の見通し分析 | Earnings preview（決算予想） |
| 発表直後の決算内容の詳細分析 | Earnings digest / Earnings reaction（決算速報・反応分析） |
| 「企業価値はいくらか」 | Valuation snapshot（企業評価スナップショット） |
| リスクの体系的な分類（確率と影響を含む） | Risk assessment（リスク評価） |
| 完全な投資判断、DCF分析、独自の経営見通し | Investment memo（投資提案書） |
| ツール | 役割 | 前提条件 |
|---|---|---|
find_securities |
企業名 → RavenPack entity_id（企業識別番号）に変換 | 不要 |
bigdata_company_tearsheet |
企業プロフィール、業界情報、財務状況、近年の業績 | find_securities |
bigdata_search |
ニュース、決算資料、決算説明会議事録、法令規制関連情報 | 不要 |
毎回必須: このスキル実行中に使用するすべての Bigdata.com プラグインツール呼び出しの要求パラメータに plugin_slug: "bigdata-company-brief" を含める。値は常に bigdata-company-brief です（企業や質問内容に関わらず）。
例外: search および fetch ツールは plugin_slug に対応していないため、これらの呼び出しでは省略してください。
企業名が複数に該当する場合は、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 A] の企業 [A社] のことですか、それとも [業界 B] の企業 [B社] のことですか？」
find_securities に企業名を入力して entity_id を取得します。
bigdata_company_tearsheet を entity_id で実行し、企業プロフィール（業界・事業内容）、財務状況、近年の業績指標を取得します。この背景情報があることで、ニュース項目が重要かどうかを判断できます。検索前に必ず読んでください。
bigdata_search を使って業界構造と企業のポジションについて少なくとも1回検索してください：
5段階分析（競争環境の詳細な枠組み分析）の全文は不要です。2～4文程度 で市場の集中度、価格決定力、破壊的変化のリスクを述べれば、レポートの説得力が大幅に高まります。参考資料：references/porter-five-forces.md
自然な日本語表現で企業名と期間を指定して bigdata_search を実行します。5～10回の検索 を行い、その後に要約します。
以下のすべてをカバーしてください：財務関連のニュース、商品・技術発表、買収や提携、規制・法務関連、経営陣人事。法務・訴訟に特化した検索項目を入れているのは、重要な事業外のニュースが決算ニュースに埋もれてしまうのを防ぐためです。
該当月が静かだった場合は、以下のように確認してください：
「過去30日間、[企業名] に関する重要な動きが見つかりませんでした。検索期間を広げるか、特定のトピックに絞って調べてもよろしいですか？」
すべての情報を6つのカテゴリーに分類します：財務業績、商品・技術発表、買収と提携、規制・法務関連、経営陣変更、その他の重要事項
分類時に、各項目を 主要（企業価値またはストーリー上の重要度が高い）または 副次的 にタグ付けしてください。ストーリーの中でカテゴリーを等価に扱わないこと——ニュース量が重要度の指標ではありません。カテゴリーが空の場合は、埋め草するのではなく「この期間に重要な動きはありません」と明記してください。
重要な 各イベントについて、以下を記載してください：
一般的なラベルは避けてください。「株価にとって強気」ではなく、具体的な要因を示します：「年間売上高で約 ¥X 億の増加につながる可能性」「利益率を Y 基点（0.01％）改善」「[課題]のリスクを軽減」「事業セクション Z の法務上の懸念を払拭」。数値化できない場合は、方向性ではなく 具体的なメカニズム を述べてください。
この期間の トップ 2～3件 の開発を順位付けし、サマリーの冒頭で提示してください。全体評価では、すべての項目の回顧ではなく、ネットでの傾向とその理由 を示してください。
assets/report-template.md に従ってください——セクション順序、出典、フッターを正確に守ります。
[1]、[2] のようにマークし、主張の直後に配置して、文書 URL にハイパーリンクさせてください。納品前に PM（プロダクト マネージャー）テストをクリアしてください：何が変わったか？ 何が重要か（2～3項目）？ それについて何をすべきか？（ネットでの評価、重要なリスク、次の催触）。短い懐疑的な朝礼でニュース寄せ集めだと読まれずに済むものになっているか？
すべてのレポートに必須の要素：
Retrospective 30-day summary of material developments at a public company, with a "so what" on each. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.
Use this skill when the user wants to catch up on what has already happened. Not this skill when:
| Request | Use instead |
|---|---|
| Analysis ahead of an upcoming earnings call | Earnings preview |
| Breakdown of results just reported | Earnings digest / earnings reaction |
| "What is it worth" | Valuation snapshot |
| Structured risk mapping with likelihood/impact | Risk assessment |
| Full thesis, DCF, or variant perception | Investment memo |
| Tool | Purpose | Prerequisite |
|---|---|---|
find_securities |
Resolve company name → RavenPack entity_id |
None |
bigdata_company_tearsheet |
Profile, sector/industry, financial position, recent performance | find_securities |
bigdata_search |
News, filings, transcripts, legal and regulatory coverage | None |
Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-company-brief" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-company-brief, 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 with the company name to get the entity_id.
Call bigdata_company_tearsheet with the entity_id for the company profile (sector, industry, description), financial position, and recent performance metrics. This context is what lets you judge whether a news item is material — read it before searching.
Run bigdata_search at least once on industry structure and positioning:
A full five-forces write-up is not needed. 2–4 sentences on concentration, pricing power, and disruption risk materially lift the brief. Mental model: references/porter-five-forces.md.
Use bigdata_search with natural-language queries that include the company name and a temporal reference. Run 5–10 searches for coverage, then compress.
Cover all of: financial developments, product/technology announcements, partnerships and M&A, regulatory and legal matters, management changes. The explicit legal/litigation query is there so material non-operational items don't get buried under earnings headlines.
If the month was quiet, ask:
"I haven't found any significant developments for [Company] in the last 30 days. Would you like me to extend the search period or focus on specific topics?"
Sort every finding into the six output categories: Financial Results, Product/Tech Launches, M&A and Partnerships, Regulatory/Legal Updates, Management Changes, Other Material Events.
While sorting, tag each item primary (material to value or the narrative) or secondary. Do not equal-weight the categories in the prose — quantity of headlines is not materiality. If a category is empty, write "No significant developments in this period" rather than padding it.
For each material event, give:
Avoid generic labels. Replace "bullish for the stock" with the lever: "could support ~+$Nm revenue run-rate", "+Ybps margin", "de-risks [issue]", "lifts regulatory overhang on segment Z". If it isn't quantifiable, state the specific mechanism instead of a direction.
Rank the top 2–3 developments for the period and lead the executive summary with them. The overall assessment states the net tilt and why, not a recap of every bullet.
Follow assets/report-template.md exactly — section order, 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 items)? 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 news dump?
Non-negotiables in every brief:
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。