公開企業（株式公開企業）に対する包括的なリスク評価をBigdata.comのデータを活用して実施します。10-K（年間報告書）のリスク要因、8-K（重要事象の報告）、ニュース、財務サマリーなどの情報から、6つのカテゴリー――規制・法務、競争力・競争優位性の喪失、事業運営、財務・貸借対照表、マクロ経済、経営・ガバナンス――を分析します。 各カテゴリーについて、発生可能性と影響度で格付けを行い、負債が過度に増加している場合は経営危機スクリーン（早期警戒信号）を表示します。リスク軽減策の状況、優先度マトリクス（リスクを図式化した優先順位表）、企業価値を左右する要因への影響を示す分析を提供します。 次のような場合に使用： - 「X企業のリスク評価をして」 - 「X企業のリスクを評価して」 - 「X企業にはどんなリスクがあるか」 - 「X企業で何が問題になる可能性があるか」 - 「X企業のリスク要因は」 - 「X企業のリスクはどの程度か」 - 「X企業の下振れリスクは」
Produce a comprehensive risk assessment for a public company using Bigdata.com data (10-K risk factors, 8-K material events, news, tearsheet financials). Covers six categories — regulatory and legal, competitive and moat erosion, operational, financial and balance sheet, macro, and management and governance — each rated by likelihood and impact, with a distress screen when leverage is stretched, mitigation status, a priority matrix, and a scenario bridge to value drivers. Triggers: "risk assessment for X", "assess risks for X", "what are the risks with X", "what could go wrong at X", "risk factors for X", "how risky is X", "downside risks for X".
上場企業の包括的でエビデンス（証拠）に基づくリスク評価。Bigdata.comプラグインツールを用いてすべての事実を確認します。
次のような場合に使用: ユーザーがリスクの特定、評価、優先順位付けを求めるとき。以下の場合は別のスキルを使用してください：
| 対象 | 代わりに使用するスキル |
|---|---|
| 過去1ヶ月の最近の動き | 企業概要 |
| 特定の決算周期を巡る短期動向 | 決算予想／サマリー |
| 会計操作の危険信号に限定 | 決算品質スクリーン（決算情報の信頼性診断） |
| 競争優位性と経営陣の質に限定 | 競争優位性・ガバナンス評価 |
| 推奨意見を含む完全な投資論理 | 投資メモ |
| ツール | 用途 | 前提条件 |
|---|---|---|
find_securities |
企業名をRavenPackの企業ID に変換 | なし |
bigdata_company_tearsheet |
レバレッジ、流動性、キャッシュフロー、利息カバー率、債務満期 | find_securities |
bigdata_search |
10-Kのリスク要因、8-Kのイベント、ニュース、ガバナンス情報 | 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たびに、リクエストパラメータに plugin_slug: "bigdata-risk-assessment" を含めてください。値は常にスキル名「bigdata-risk-assessment」です（企業や質問内容に関わらず）。
例外: search ツールと fetch ツールは plugin_slug を受け付けません。これらのツール呼び出しでは省略してください。
企業名があいまいな場合は、以下のように確認してください：
「[X]という名前の複数の企業が見つかりました。[業界]の[企業A]と[業界]の[企業B]のどちらを意図していますか？」
すべてのリスクを評価しますが、その企業の株価を左右するリスクを最初に示します。尤度（起きやすさ）と影響度が低いリスクの長いリストは単なるデータ列挙に過ぎません。議論を支配する2～3つのリスクを特定し、エグゼクティブサマリーと優先順位マトリックスの最初に掲載してください。
find_securities を企業名で呼び出し、企業IDを取得します。
企業IDを使用して bigdata_company_tearsheet を呼び出し、以下を分析します：
レバレッジが高い、利息カバー率が低い、自由キャッシュフローが債務返済に不十分、または流動性が逼迫している場合、以下の定量的指標を追加します：
references/moat-taxonomy.md を使用して、競争優位性の種類（存在する場合）とその劣化可能性を特定します：
必要に応じてこのキーワードで検索: 「[企業] 価格設定力 市場シェア 競争 ROIC」
bigdata_search を使用して企業自身の開示――権威ある基準となる情報――を検索します：
10-Kが見つからない場合：
「最新の10-K提出書類が見つかりませんでした。8-K（現在報告書）とニュースに基づくリスク分析を進めてもよろしいですか？」
8-Kは年間報告書以降の新しく浮上したリスクを捕捉します。
リスク分野ごとに 4～6件の的を絞った検索 を実行します：
特に創業者主導型または所有権が集中している企業について：
references/capital-allocation.md に照らしてパターンをクロスチェックします。
すべてのリスクを6つのカテゴリーに分類し、尤度と影響度で各々を評価します：
尤度 ― 高：12ヶ月以内に50%以上の確率、または既に顕在化 ・ 中：12～24ヶ月以内に20～50% ・ 低：20%未満、または24ヶ月以上先
影響度 ― 高：売上高または利益の10%超、または存続を脅かす ・ 中：3～10%、または著しい操業上の支障 ・ 低：3%未満、または管理可能
総合優先度 ― 高×高＝極度に重要 ・ 高×中または中×高＝高 ・ 中×中＝中 ・ その他＝低位
6つのカテゴリー：
評価は客観的でエビデンス（証拠）に基づき、各重大リスクの緩和状況を記録し、重要性（実際に株価に影響するかどうか）を区別してください。開示されたすべてのリスク要因が同じ重みを持つわけではありません。
尤度×影響度の分析を、価値を左右する主要要因の簡潔な強気／基本／弱気シナリオ に結びつけます。完全なDCF（割引キャッシュフロー分析）ではなく叙述的なもの――これが評価を単なる記述的なものではなく実行可能なものにします。
プロファイルが薄い場合：
「利用可能な情報に基づくと、リスクプロファイルは比較的低いように見えます。検索パラメータを拡大するか、業界固有のリスクに焦点を当てることをお望みですか？」
assets/report-template.md に完全に従ってください――セクション順序、評価表、情報源、フッター。
[1]、[2] で引用を追加し、ドキュメント URL にハイパーリンクさせます。納品前にPMテスト（経営陣テスト）に合格してください：何が異なるのか？ 何が重要か（2～3のリスク）？ それについて何をすべきか？（純粋な評価、主要リスク、次の触媒――ポジションサイジング〈投資額決定〉は含めない）
すべての評価に対する非交渉事項：
Comprehensive, evidence-rated risk profile of a public company. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.
Use this skill when the user wants risks identified, rated, and prioritized. Not this skill when:
| Request | Use instead |
|---|---|
| Recent developments over the past month | Company brief |
| Near-term drivers around a specific print | Earnings preview / digest |
| Accounting and manipulation red flags specifically | Earnings quality screen |
| Moat durability and management quality specifically | Moat & governance review |
| Full thesis with a recommendation | Investment memo |
| Tool | Purpose | Prerequisite |
|---|---|---|
find_securities |
Resolve company name → RavenPack entity_id |
None |
bigdata_company_tearsheet |
Leverage, liquidity, cash flow, coverage, debt maturity | find_securities |
bigdata_search |
10-K risk factors, 8-K events, news, governance signals | None |
Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-risk-assessment" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-risk-assessment, 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]?"
Rate everything, but lead with what moves the name. A long list of low-likelihood, low-impact risks is a data dump. Identify the 2–3 risks that dominate the debate and put them first in the executive summary and the priority matrix.
Call find_securities with the company name to get the entity_id.
Call bigdata_company_tearsheet with the entity_id and analyze:
When leverage is elevated, coverage is thin, FCF is weak against debt service, or liquidity is tight, add a quantitative flag:
Identify the moat type (if any) and how it could erode, using references/moat-taxonomy.md:
Search if needed: "[Company] pricing power market share competition ROIC".
Use bigdata_search for the company's own disclosures — the authoritative baseline:
If the 10-K can't be found:
"I couldn't locate the most recent 10-K filing. Should I proceed with 8-K filings and news-based risk analysis?"
8-Ks catch emerging risks that post-date the annual report.
Run 4–6 targeted searches across risk categories:
Especially for founder-led or concentrated-ownership names:
Cross-check patterns against references/capital-allocation.md.
Sort every risk into the six categories and rate each on likelihood and impact:
Likelihood — High: >50% within 12 months or already materializing · Medium: 20–50% within 12–24 months · Low: <20% or >24 months out
Impact — High: >10% of revenue/earnings or existential · Medium: 3–10% or significant operational impairment · Low: <3% or manageable
Combined priority — High×High = Critical · High×Medium or Medium×High = High · Medium×Medium = Medium · otherwise Lower
The six categories:
Be objective and evidence-based in the ratings, note mitigation status for each material risk, and distinguish materiality — not every disclosed risk factor deserves equal weight.
Connect the likelihood × impact view to a brief bull / base / bear narrative for the value drivers. Narrative, not a full DCF — this is what makes the assessment actionable rather than descriptive.
If the profile comes out thin:
"Risk profile appears relatively low based on available information. Would you like me to expand the search parameters or focus on industry-specific risks?"
Follow assets/report-template.md exactly — section order, rating 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 risks)? What should I do about it? (net assessment, key risk, next catalyst — no position sizing).
Non-negotiables in every assessment:
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。