上場企業の直近の決算情報を分析し、Bigdata.com のデータ（決算結果、市場予想との比較、決算説明会の記録、アナリストの反応、財務サマリー）を活用した包括的な解説を作成します。 **分析内容：** - 売上高と利益率の内訳、事業セグメント別・営業指標の詳細 - 経営陣の業績見通し、現金流と貸借対照表の状況 - 市場予想との乖離を「継続的な収益」と「一時的な要因」に区分 - 強気・弱気の投資論拠の妥当性確認 - 品質シグナル（継続的な競争力を示す指標）と注視ポイント - 市場心理と投資家のポジション構成 - 決算発表後の事業シナリオを確率加重で評価し、期待値を算出 - 企業価値の妥当性をクロスチェック **次のような場合に使用：** 「X社の決算を分析してほしい」「X社の決算ダイジェストが欲しい」「X社は先四半期どうだった？」「X社のQ3決算結果」「X社の決算内容を詳しく知りたい」「X社は何を発表した？」「決算発表後の分析」「X社は予想を上回ったか下回ったか」
Analyze a public company's latest reported earnings — a cited post-print digest using Bigdata.com data (results, consensus and surprise, transcript, analyst reactions, tearsheet financials). Breaks down revenue and margins, segment and operating KPIs, management guidance, cash flow and balance sheet, and surprises versus expectations with sustainable-vs-one-time framing, plus a bull/bear thesis check, quality signals with forward watch-fors, sentiment and positioning, a post-print scenario refresh with probability-weighted expected value, and a valuation cross-check. Triggers: "analyze X earnings", "earnings digest for X", "how did X do last quarter", "X Q3 results", "break down X's earnings", "what did X report", "post-earnings analysis", "did X beat or miss".
既に発表された決算イベント1つについて詳しく掘り下げます。すべての事実確認に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: 決算結果が出ており、ユーザーがそれを分析してほしい場合。 使用しない場合:
| 要望内容 | 代わりに使用するスキル |
|---|---|
| 今後の決算発表前の分析 | 決算プレビュー |
| 1つのイベントではなく30日間のすべての動向 | 企業概要 |
| 決算イベントがない「企業の価値は何か」という質問 | バリュエーションスナップショット |
| 包括的なリスク分析 | リスク評価 |
| 提示されたテーゼに対する簡潔な反応メモ | 決算反応 |
| ツール | 用途 | 前提条件 |
|---|---|---|
find_securities |
企業名をRavenPackのentity_idに変換 | なし |
bigdata_company_tearsheet |
最新四半期、コンセンサス予想、サプライズ、事業セグメント、過去データ、センチメント・ポジショニング | find_securities |
bigdata_events_calendar |
最新決算説明会の日付 | find_securities |
bigdata_search |
プレスリリース、トランスクリプト、アナリスト反応、ガイダンス、法務報道 | なし |
すべての呼び出しで必須: このスキル実行時にBigdata.comプラグインツールを呼び出すたびに、リクエストパラメータに plugin_slug: "bigdata-earnings-digest" を付与してください。値は常にスキル名の bigdata-earnings-digest です（企業や検索内容に関わらず）。
例外: search と fetch ツールは plugin_slug を受け付けないため、ここでは省略してください。
find_securities 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]という名前の複数企業が見つかりました。[業界A]の[企業A]ですか、それとも[業界B]の[企業B]ですか？」
このダイジェストは将来を見据えた内容であり、プレスリリースの転記ではありません。執筆前に、この決算発表後の議論を支配する2～3の重要要因を特定し、そこから始めてください。それ以外はすべて裏付けの詳細です。すべての項目に同じ重みを与えないでください。
企業名を使い find_securities を呼び出し、entity_id を取得します。
entity_id を使い bigdata_company_tearsheet を呼び出して以下を取得します：
複数の直近四半期がある場合は、どれを分析するか確認してください：
「Q3 2024（最新）とQ2 2024の結果が見つかりました。最新のQ3の結果を分析しましょうか？」
entity_id を使い bigdata_events_calendar を呼び出し、最新決算説明会の正確な日時を特定します。
5～7件のターゲット検索を bigdata_search で実行:
公式リリースと指標、トランスクリプトのハイライト、アナリスト反応と格付変更、経営ガイダンス、市場反応をカバーしてください。トランスクリプトから重要な引用を抽出してください。
説明会がまだ公開されていない場合：
「決算説明会のトランスクリプトはまだ利用できません。プレスリリースで分析し、トランスクリプト公開後に更新します。」
数字を以下のカテゴリーに整理します：
会計変更と一時的な項目を明示的に記載してください。
各ビート（予想超過）またはミス（予想割れ）について：
株価の動きだけでなく、事業の基礎要因に焦点を当ててください。
ユーザーがテーゼを提示していない場合でも、両面から枠付けしてください：
ユーザーがテーゼを提示した場合は、そのステータスを維持 / 強化 / 弱化 / 破綻と明示し、判断を支持する具体的なデータポイントを示してください。方法論：references/thesis-construction.md
将来の「注視すべき点」列を含むテーブルを作成 — 過去の確認ではなく監視：
| シグナル | 今四半期 | 前四半期 | トレンド / 注記 | 注視すべき点（今後） |
|---|---|---|---|---|
| OCF 対 純利益 | ||||
| DSO（売上債権回転日数） | ||||
| 在庫（重要性が高い場合） | ||||
| ガイダンス 対 実績（信頼性） |
詳細：references/quality-of-earnings.md
決算プレビューと同じ厳密さで実施：ティアシートからまずすべての数値化されたセンチメント、インサイダー、13F/フロー、オプション・空売りデータを抽出し、ステップ4の結果でギャップを埋めてください。不足するセルには「データ利用不可」と記載し、行を削除しないでください。売上高側（アナリスト）の単一レポートはポジショニングデータの代替にはなりません。
シナリオの更新（決算後）: 新しい情報に対して強気／基本／弱気シナリオを再構築 — 合計~100%の確率、決算前との変化、株価水準またはレンジ、算式を明記した確率加重期待値。デフォルトは散文/テーブルで計算；ユーザーが明示的にスクリプト計算をリクエストした場合のみ scripts/scenario_probability.py を実行してください。
バリュエーション相互確認: ティアシートから現在のEV/EBITDA、P/E、FCF利回り対 最近の過去データとピア企業。直接答えてください：反応はサプライズとガイダンスに見合っているか？ 株価は現在、新しいガイダンスを織り込んでいるか？
assets/report-template.md を厳密に従う — セクション順序、必須テーブル、出典、フッター。
[1], [2] を主張の直後に添え、ドキュメントURLにハイパーリンクしてください。配信前にPM（プロダクトマネジャー）テストを実施：何が異なるか？ 何が重要か（2～3の将来要因）？ それについて何をすべきか？（ネット評価、主要リスク、次の触媒 — ポジション規模設定なし）。短く懐疑的な朝のミーティングでプレスリリース要約として読まれずに持ちこたえるか？
すべてのダイジェストに絶対必須：
Deep dive on one earnings event that has already been reported. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.
Use this skill when results are out and the user wants them broken down. Not this skill when:
| Request | Use instead |
|---|---|
| Analysis ahead of an upcoming print | Earnings preview |
| 30 days of all developments, not one event | Company brief |
| "What is it worth" with no earnings event | Valuation snapshot |
| Comprehensive risk mapping | Risk assessment |
| Short reaction note against a stated thesis | Earnings reaction |
| Tool | Purpose | Prerequisite |
|---|---|---|
find_securities |
Resolve company name → RavenPack entity_id |
None |
bigdata_company_tearsheet |
Latest quarter, consensus, surprise, segments, history, sentiment/positioning fields | find_securities |
bigdata_events_calendar |
Date of the most recent earnings call | find_securities |
bigdata_search |
Release, transcript, analyst reactions, guidance, legal coverage | None |
Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-earnings-digest" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-earnings-digest, 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]?"
The digest is forward-looking, not a transcription of the release. Before writing, identify the 2–3 factors that dominate the forward debate after this print and lead with them. Everything else is supporting detail — do not give every line item equal weight.
Call find_securities with the company name to get the entity_id.
Call bigdata_company_tearsheet with the entity_id for:
If more than one recent quarter is available, confirm which to analyze:
"I see results for Q3 2024 (most recent) and Q2 2024. Should I analyze the latest Q3 results?"
Call bigdata_events_calendar with the entity_id to pin down when the most recent earnings call was.
Run 5–7 targeted bigdata_search queries:
Cover the official release and metrics, transcript highlights, analyst reactions and rating changes, management guidance, and market reaction. Extract key quotes from the transcript where available.
If the call isn't published yet:
"The earnings call transcript isn't available yet. I'll analyze the press release and update once the call is published."
Organize the numbers into:
Note accounting changes and one-time items explicitly.
For each beat or miss:
Focus on business fundamentals, not just the stock move.
Even with no thesis supplied by the user, frame both sides:
If the user did supply a thesis, state its status explicitly as Intact / Strengthened / Weakened / Broken, with the specific data points that support the call. Methodology: references/thesis-construction.md.
Build the table with a forward watch for column — monitoring, not just a backward check:
| Signal | This quarter | Prior quarter | Trend / note | Watch for (forward) |
|---|---|---|---|---|
| OCF vs net income | ||||
| DSO | ||||
| Inventory (if material) | ||||
| Guidance vs actual (credibility) |
Depth: references/quality-of-earnings.md.
Same discipline as the earnings preview: pull every numeric sentiment, insider, 13F/flow, and options/short field from the tearsheet first, then use Step 4 results to fill gaps. Write "Not available" for missing cells rather than dropping rows. A single sell-side note is not a substitute for positioning data.
Scenario refresh (post-print): rebuild Bull / Base / Bear against the new information — probabilities summing to ~100%, what changed versus pre-print, price level or range, and the probability-weighted expected value with the arithmetic shown. Compute in prose/table by default; run scripts/scenario_probability.py only if the user explicitly asks for scripted math.
Valuation cross-check: current EV/EBITDA, P/E, FCF yield from the tearsheet vs recent history and peers. Answer directly: does the reaction fit the surprise and the guidance? Does the price now embed the new guidance?
Follow assets/report-template.md exactly — section order, mandatory 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 forward factors)? 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 press-release recap?
Non-negotiables in every digest:
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。