Bigdata.comのデータを使って、上場企業をライバル企業グループと比較し、相対的な魅力度を判断します。比較対象の企業選定理由を明確にしたうえで、評価倍率（株価や利益に基づく割高・割安の指標）、成長性、収益性、収益率、借入金の状況、市場心理などを並べて分析します。 具体的には、ライバル企業グループを構成して選定根拠と除外理由を記載し、同じ条件での指標を表にまとめ、中央値や四分位数（グループ内での位置付け）と比較します。割高または割安な部分が、企業の経営成績で正当化できるのか、それとも市場の過度な評価なのかを分解して説明し、最後に相対的な評価判定を下します。 **次のような場合に使用:** 「Xをライバル企業と比較したい」「Xの同業他社との比較表が欲しい」「Xはライバルと比べてどのようにスクリーニングされるか」「Xはライバルと比べて割安か」「Xの比較指標表が必要」「Xの相対的な評価を知りたい」「Xの競合企業は誰か」
Compare a public company against its peer set using Bigdata.com data — valuation multiples, growth, profitability, returns, leverage, and sentiment — to judge relative attractiveness. Builds the peer set with an explicit rationale for inclusion and exclusion, tabulates like-for-like metrics with peer median and quartile positioning, decomposes any premium or discount into what fundamentals justify versus what they do not, and closes with a relative verdict. Triggers: "compare X to its peers", "peer comparables for X", "how does X screen vs competitors", "is X cheap relative to peers", "comps table for X", "relative valuation of X", "who are X's peers".
防御可能な比較対象企業グループに対する相対評価。すべての分析にBigdata.comプラグインツールを活用します。
次のような場合に使用: 相対的な評価が必要なとき。以下の場合は別のスキルを使用:
| リクエスト | 代わりに使用するスキル |
|---|---|
| 絶対評価 — 企業価値はいくらか | バリュエーション・スナップショット |
| 業界全体のパフォーマンスとテーマ | セクター分析 |
| 業界同士の相互ランキング | クロス・セクター比較 |
| 完全な投資論文と推奨 | インベストメント・メモ |
| ツール | 用途 | 前提条件 |
|---|---|---|
find_securities |
対象企業と比較対象企業すべてを特定 → entity_id を取得 |
なし |
bigdata_company_tearsheet |
企業ごとに倍率・成長率・利益率・利回り・レバレッジ・市場心理を取得 | find_securities の実行後 |
bigdata_search |
比較対象企業グループの検証、競争ポジション、バリュエーション議論 | なし |
すべてのコール時の必須項目: このスキル実行中のBigdata.comプラグインツール呼び出しごとに、リクエストパラメータに plugin_slug: "bigdata-peer-comparables" を必ず渡してください。値は常に「bigdata-peer-comparables」（企業や質問に関わらず固定）です。
例外: search ツールと fetch ツールは plugin_slug を受け付けません — そこでは省略してください。
find_securities 実行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] という名前の企業が複数見つかりました。[業界] の [企業A] ですか、それとも [業界] の [企業B] ですか?」
find_securities を実行し、次に bigdata_company_tearsheet を実行して、ビジネスモデル、事業セグメント構成、企業規模を把握します。
業界ラベルではなく、ビジネスモデルと経済特性に基づいて5～8社を選定 します。以下のポイントでスクリーニング: 収益モデル、顧客市場、同規模の範囲内での企業規模、成長プロフィール、地理的構成、資本集約性。
検索で検証: 「[企業名] 競合企業 比較対象企業」、「[企業名] 最も近い比較可能企業」
各企業を選んだ理由を書き出し、明らかに除外した候補企業とその理由も記載します。 コンパラブル（比較倍率）テーブルの信頼性は比較対象企業グループの質次第であり、明記されないグループは検証のしようがないからです。
各比較対象企業について find_securities を実行してから bigdata_company_tearsheet を実行します。すべての企業から同じ指標を、同じ期間から取得し、テーブルが正確に比較可能になるようにします。会計年度のずれはすべて記録してください。
| カテゴリー | 指標 |
|---|---|
| バリュエーション | EV/売上、EV/EBITDA、PER（翌年度予想および過去12ヶ月）、フリーキャッシュフロー利回り、業界標準倍率 |
| 成長 | 売上成長率（過去12ヶ月、翌年度予想コンセンサス）、EPS成長率 |
| 収益性 | グロスマージン、EBITDAマージン、営業利益率、フリーキャッシュフロー利率 |
| 利回り | 投下資本利益率（ROIC）、自己資本利益率（ROE） |
| レバレッジ | 純債務/EBITDA、利払カバー率 |
| 市場心理 | 目標株価対現在価格の平均値、格付け分布、定量化された市場心理（入手可能な場合） |
ビジネスに適した倍率を使用してください — 銀行は簿価対株価比率（P/TBV）、リート（不動産投資信託）は調整後営業利益対株価比率（P/AFFO）、赤字の成長企業はEV/売上など。フレームワーク: references/multiples-framework.md。 業界別主要指標: references/sector-routing.md。
各指標について: 対象企業の値、比較対象企業の中央値、四分位数を示します。パーセンタイル（相対順位）での表示は、素の数値テーブルでは見えないものを明らかにします。
最も重要な分析ステップです。企業がプレミアムまたはディスカウントで取引されている場合、どのファンダメンタルズがそれを正当化するのかを問います — より速い成長、高い利益率、より良い利回り、低いレバレッジ、会計の透明性など。そして、説明がつかないギャップ**がどの程度残るのかを評価します。説明がつかないギャップこそが、機会または警告信号が隠れている場所です。
相対的な魅力度を、具体的なドライバーを示して述べます。また、ギャップを縮める・広げるために何が必要かを明記してください。
scripts/peer_comparables.py は、ユーザーが明確にスクリプト化されたコンパラブルテーブルを希望する場合のみ実行してください。
assets/report-template.md に完全に従ってください — セクション順序、テーブル、情報源、フッターを厳密に守ります。
[1], [2] のような引用番号をその場で記し、ドキュメントURLにリンクさせてください。譲れない要件:
Relative screen against a defensible peer set. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.
Use this skill when the question is relative. Not this skill when:
| Request | Use instead |
|---|---|
| Absolute value — what is it worth | Valuation snapshot |
| Sector-level performance and themes | Sector analysis |
| Sectors ranked against each other | Cross-sector comparison |
| Full thesis with recommendation | Investment memo |
| Tool | Purpose | Prerequisite |
|---|---|---|
find_securities |
Resolve the subject and every peer → entity_id |
None |
bigdata_company_tearsheet |
Multiples, growth, margins, returns, leverage, sentiment per company | find_securities |
bigdata_search |
Peer-set validation, competitive positioning, valuation debate | None |
Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-peer-comparables" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-peer-comparables, 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, then bigdata_company_tearsheet to establish the business model, segment mix, and size.
Pick 5–8 peers on business model and economics, not just sector label. Screen on: revenue model, end markets, size within an order of magnitude, growth profile, geographic mix, and capital intensity.
Search to validate: "[Company] competitors peer group comparison", "[Company] closest comparable companies".
Write down why each peer is in — and name the obvious candidates you excluded, with the reason. A comps table is only as good as its peer set, and an unstated peer set is unfalsifiable.
Run find_securities then bigdata_company_tearsheet for each peer. Pull the same metrics for everyone, from the same period, so the table is like-for-like. Note any fiscal-year misalignment.
| Category | Metrics |
|---|---|
| Valuation | EV/Sales, EV/EBITDA, P/E (NTM and TTM), FCF yield, plus the sector-standard multiple |
| Growth | Revenue growth (TTM, NTM consensus), EPS growth |
| Profitability | Gross margin, EBITDA margin, operating margin, FCF margin |
| Returns | ROIC, ROE |
| Leverage | Net debt/EBITDA, interest coverage |
| Sentiment | Mean price target vs spot, rating distribution, quantified sentiment where available |
Use the multiples that fit the business — P/TBV for banks, P/AFFO for REITs, EV/Sales for pre-profit growth. Framework: references/multiples-framework.md. Sector-specific KPIs: references/sector-routing.md.
For each metric: the subject's value, the peer median, and its quartile. Percentile positioning shows what a raw table hides.
The core analytical step. If the company trades at a premium or discount, ask what fundamentals justify it — faster growth, higher margins, better returns, lower leverage, cleaner accounting — and how much of the gap remains unexplained. An unexplained gap is where the opportunity or the warning sits.
State relative attractiveness with the specific drivers, plus what would close or widen the gap.
Run scripts/peer_comparables.py only when the user explicitly wants a scripted comp table.
Follow assets/report-template.md exactly — section order, tables, sources, and footer.
[1], [2] immediately after claims, 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。