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bigdata-sector-analysis

プラグイン: bigdata-com
ソース: GitHub で見る ↗

説明

Bigdata.comのデータを使って市場セクター（産業分野）を分析します。パフォーマンス、企業評価、テーマ、サブセクター、今後の注目材料などを調べます。一般的なPER（株価収益率）ではなく、そのセクター独自の経営効率や評価指標を使って分析し、景気サイクルと収益性の位置づけを過去との比較で「初期段階」「中盤」「後期」として読み取ります。業界の指標となる企業の詳細データを集約し、最後に投資ポジション（買いか売りかの判断）と有望銘柄、避けるべき企業を示します。 **使用される質問例:** 「X業界を分析して」「X産業で今何が起きているのか」「X業界の見通し」「X業界の調子はどう」「X業界の企業評価」「X業界は魅力的か」「半導体・エネルギー・ヘルスケア業界をどう見るか」

原文を表示

Analyze a market sector using Bigdata.com data — performance, valuations, themes, sub-industries, and upcoming catalysts. Maps the sector to its own operating and valuation KPIs rather than generic P/E, reads cycle and profitability positioning as early, mid, or late versus history, aggregates bellwether tearsheet metrics, and closes with a positioning call plus top picks and areas to avoid. Triggers: "analyze the X sector", "what's happening in X sector", "X sector outlook", "how is the X industry doing", "X sector valuations", "is the X sector attractive", "semiconductor/energy/healthcare sector view".

ユースケース

特定の市場セクターのパフォーマンスを調べるとき
業界の景気サイクル段階を判断したいとき
セクター内の企業評価を比較するとき
業界の投資ポジションを決めるとき
有望銘柄と回避企業を選定するとき

本文（日本語訳）

ビッグデータセクター分析

1つのセクター（業種）について徹底的に調べます。どこで取引されているか、何が価格変動を左右するか、今後の見通しはどうかを解明します。すべての事実の根拠には Bigdata.com のプラグインツールを使用します。

次のような場合に使用:

対象が1つのセクターに限定されている場合

このスキルを使わない場合:

対象内容	代わりに使用するスキル
2つ以上のセクター比較、またはセクター間の入れ替わり	クロスセクター比較分析
特定の国や地域内における業種分析	国・地域別セクター分析
業種投資のための実行可能な重要指標と論点をまとめたガイド	セクター戦略ガイド
複数業種にまたがるマクロテーマ	テーマ型調査
業種内の1つの企業	企業概要 / 投資メモ

データの基盤（プラグインツール）

ツール	用途	前提条件
`bigdata_search`	セクター動向、株価指標、政策、価格変動要因、景気サイクルの文脈	なし
`find_securities`	5〜10社の業種の主要企業を特定	なし
`bigdata_company_tearsheet`	企業ごとの財務指標、業績予想、市場評価、事業セグメント	`find_securities`
`bigdata_events_calendar`	来期の決算発表・カンファレンス予定	`find_securities`

すべての呼び出しで必須: このスキル実行中に Bigdata.com のすべてのプラグインツール呼び出しのリクエストパラメータに plugin_slug: "bigdata-sector-analysis" を付与してください。値は常にスキル名の bigdata-sector-analysis で、対象企業やクエリに関わらず変わりません。

例外: search と fetch ツールは plugin_slug に対応していないため、ここでは省略します。

実行中に 5〜10回の焦点を絞った検索 を行います。時間的な背景（「直近30日」「2026年見通し」など）を含めてください。

実行フロー

ステップ1 — セクターの背景情報

検索項目:

「[セクター名] セクター見通しトレンド分析」
「[セクター名] セクター決算業績」
「[セクター名] セクター逆風追い風」
「[セクター名] セクター株価指標バリュエーション」
「[セクター名] セクター規制政策」

ステップ2 — 業種固有の重要指標（GICS分類）

一般的な PER（株価収益率）、PSR（株価売上高倍率）、EV/EBITDA（企業価値営業利益倍率）だけに頼ってはいけません。各セクターを、その主要な営業・バリュエーション指標にマッピングします:

GICS セクター	重視すべき指標
情報技術/ソフトウェア・SaaS	年間経常収益成長率、顧客継続率、Rule of 40（成長率と利益率の合計値）、フリーキャッシュフロー利益率、回収期間
金融	純利息マージン、自己資本比率、信用コスト、株主資本利益率、業務効率比
ヘルスケア（医薬品含む）	成長要因、パイプライン・特許、研究開発、保険者ミックス、規制動向
不動産（REIT）	調整後営業利益、資産評価額、キャップレート対債券利回り、既存物件の営業利益
産業機械	受注残、受注売上比率、利益構成、OEM・設備投資サイクル
消費関連（裁量・生活必需品）	既存店売上高、プロモーション、投入コスト、プライベートレーベル
エネルギー	商品価格との連動性、損益分岐点、フォワードカーブでのフリーキャッシュフロー、資本規律
素材	価格・数量、設備稼働率、在庫、中国・建設関連
コミュニケーションサービス	加入者数、平均利用収入、解約率、広告市場・配信経済
ユーティリティ	認可収益率、料金改定リスク、気象・需要成長
その他	利益率の推移、ROICと競合他社との比較、セグメント別成長率をデフォルトに

さらに詳しい戦略ガイド: references/sector-routing.md

ステップ3 — 主要企業

find_securities を使い、業種の主要企業 5〜10社を特定してから、各社について bigdata_company_tearsheet で調べます：財務指標と業績、アナリスト予想と市場評価、売上構成、ESGスコア。

ステップ4 — セクター全体の指標を集計

各企業のシートから、セクター関連の指標（ステップ2の指標で、PER のみではなく）、ステップ2の重要指標（データがあれば）、売上・利益成長の動き、アナリストの投資判断分布、市場心理指標をまとめます。

ステップ5 — サイクル・収益性ポジション

根拠を示したサイクル情報を簡潔に加えます：

「[セクター名] セクター ROIC 収益性サイクル見通し」と「[セクター名] 利益率サイクル過去との比較」を検索
ROIC（またはセクター代替指標）と利益率が通常サイクルと比べて 初期段階 / 中盤 / 後期段階 のどの位置にあるか述べます。データ不足ならその旨を明示してください
業界経済学的な思考枠組み: references/porter-five-forces.md

ステップ6 — 価格変動要因

検索項目:

「[セクター名] セクター規制政策変化」
「[セクター名] テクノロジー破壊的変化」
「[セクター名] M&A 業界統合」
「[セクター名] 決算業績期待」
「[セクター名] サプライチェーン関税」

ステップ7 — イベントカレンダー

bigdata_events_calendar を使い、主要企業の決算発表・カンファレンス予定を確認します。

出力形式

assets/report-template.md に厳密に従います — セクション順序、表、引用元、フッター。

文中引用 [1]、[2] をソースからのすべての記述の直後に付け、ドキュメント URL にリンクさせます
最後に番号付き 引用元一覧 （ソース、日付、URL）、続けて Bigdata.com により提供 の行と 免責事項 をそのまま記載します
デフォルト形式は Markdown です。提出後、「この分析を Word ドキュメントやプレゼンテーション形式で作成しましょうか？」と尋ねてもよいです

品質基準

すべてのセクター分析で譲れない要件:

セクター固有の重要指標が含まれている — PER だけで構成された報告書は不十分です
サイクルポジションが明示されているか、データ制限が明記されている
追い風・逆風では どの企業が影響を受けるか を名指ししている
投資判断が示されている（買い増し / 中立 / 売り推奨）、有力候補と注意すべき分野を挙げている
ソースからのすべての記述に文中引用と引用元一覧の記載がある

GICS セクター一覧

情報技術、ヘルスケア、金融、消費関連（裁量）、消費関連（生活必需品）、産業機械、エネルギー、素材、不動産、コミュニケーションサービス、ユーティリティ。

原文（English）を表示

Bigdata Sector Analysis

Full read on one sector: where it trades, what drives it, and what is coming. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.

Use this skill when the subject is one sector. Not this skill when:

Request	Use instead
Two or more sectors compared, or rotation	Cross-sector comparison
A sector inside a specific country or region	Country-sector analysis
An actionable KPI-and-debates playbook for investing the sector	Sector playbook
A macro theme that cuts across sectors	Thematic research
One company in the sector	Company brief / investment memo

Data foundation (plugin tools)

Tool	Purpose	Prerequisite
`bigdata_search`	Sector trends, valuations, policy, catalysts, cycle context	None
`find_securities`	Entity ids for 5–10 sector bellwethers	None
`bigdata_company_tearsheet`	Per-company metrics, estimates, sentiment, segments	`find_securities`
`bigdata_events_calendar`	Upcoming earnings and conferences	`find_securities`

Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-sector-analysis" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-sector-analysis, regardless of the company or query.

Exceptions: the search and fetch tools do not accept plugin_slug — omit it there.

Run 5–10 targeted searches across the workflow. Include temporal context ("last 30 days", "2026 outlook").

Workflow

Step 1 — Sector context

Search:

"[Sector] sector outlook trends analysis"
"[Sector] sector earnings performance"
"[Sector] sector headwinds tailwinds"
"[Sector] sector valuations multiples"
"[Sector] sector regulatory policy"

Step 2 — Sector-specific KPI lens (GICS)

Do not rely only on generic P/E, P/S, and EV/EBITDA. Map the sector to its primary operating and valuation KPIs:

GICS sector	Emphasize these KPIs
Information Technology / Software-SaaS	ARR growth, NRR, Rule of 40, FCF margin, payback
Financials	NIM, CET1 / capital, credit costs, ROTCE, efficiency
Health Care (incl. Pharma)	Growth drivers, pipeline / patent, R&D, payer mix, regulatory
Real Estate (REITs)	AFFO, NAV, cap rates vs bonds, same-store NOI
Industrials	Backlog, book-to-bill, margin mix, OEM / capex cycle
Consumer Discretionary / Staples	Same-store sales, promo, input costs, private label
Energy	Commodity linkage, breakeven, FCF at forward curve, capital discipline
Materials	Price/volume, capacity, inventory, China / construction linkage
Communication Services	Subscribers, ARPU, churn, ad market / streaming economics
Utilities	Allowed ROE, rate case risk, weather / load growth
(Other)	Default to margin trajectory, ROIC vs peers, and segment growth

Deeper playbooks: references/sector-routing.md.

Step 3 — Key companies

Use find_securities for 5–10 major sector companies, then bigdata_company_tearsheet for each: financial metrics and performance, analyst estimates and sentiment, revenue segmentation, ESG scores.

Step 4 — Aggregate sector metrics

From the tearsheets, compile sector-relevant multiples (per Step 2, not only P/E), the Step 2 KPIs where visible, revenue and earnings growth trends, the analyst rating distribution, and sentiment indicators.

Step 5 — Cycle and profitability positioning

Add brief, evidence-based cycle context:

Search "[Sector] sector ROIC profitability cycle outlook" and "[Sector] margin cycle vs history"
State whether ROIC (or a sector proxy) and margins look early / mid / late versus a normal cycle — or flag the data limits
Industry-economics mental model: references/porter-five-forces.md

Step 6 — Catalysts

Search:

"[Sector] regulatory changes policy"
"[Sector] technology disruption"
"[Sector] M&A consolidation"
"[Sector] earnings expectations"
"[Sector] supply chain tariffs"

Step 7 — Events calendar

Use bigdata_events_calendar for upcoming earnings and conferences across the bellwethers.

Output

Follow assets/report-template.md exactly — section order, tables, sources, and footer.

Inline citations [1], [2] after every claim from a source, hyperlinked to the document URL.
End with the numbered Sources table (source, date, URL), then the Powered by Bigdata.com line and Disclaimer, verbatim.
Default format is Markdown. After delivering, you may ask: "Would you like me to create a Word document or presentation with this analysis?"

Quality bar

Non-negotiables in every sector analysis:

Sector-specific KPIs present — a report built only on P/E has not done the job
Cycle positioning stated (early / mid / late) or its data limits flagged
Tailwinds and headwinds name which companies are exposed
Positioning call given: overweight / neutral / underweight, with top picks and areas to avoid
Every claim from a source carries an inline citation and appears in the Sources table

GICS sectors reference

Information Technology, Health Care, Financials, Consumer Discretionary, Consumer Staples, Industrials, Energy, Materials, Real Estate, Communication Services, Utilities.

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。

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bigdata-sector-analysis

プラグイン: bigdata-com
ソース: GitHub で見る ↗

説明

原文を表示

ユースケース

特定の市場セクターのパフォーマンスを調べるとき
業界の景気サイクル段階を判断したいとき
セクター内の企業評価を比較するとき
業界の投資ポジションを決めるとき
有望銘柄と回避企業を選定するとき

本文（日本語訳）

ビッグデータセクター分析

次のような場合に使用:

対象が1つのセクターに限定されている場合

このスキルを使わない場合:

対象内容	代わりに使用するスキル
2つ以上のセクター比較、またはセクター間の入れ替わり	クロスセクター比較分析
特定の国や地域内における業種分析	国・地域別セクター分析
業種投資のための実行可能な重要指標と論点をまとめたガイド	セクター戦略ガイド
複数業種にまたがるマクロテーマ	テーマ型調査
業種内の1つの企業	企業概要 / 投資メモ

データの基盤（プラグインツール）

ツール	用途	前提条件
`bigdata_search`	セクター動向、株価指標、政策、価格変動要因、景気サイクルの文脈	なし
`find_securities`	5〜10社の業種の主要企業を特定	なし
`bigdata_company_tearsheet`	企業ごとの財務指標、業績予想、市場評価、事業セグメント	`find_securities`
`bigdata_events_calendar`	来期の決算発表・カンファレンス予定	`find_securities`

例外: search と fetch ツールは plugin_slug に対応していないため、ここでは省略します。

実行中に 5〜10回の焦点を絞った検索 を行います。時間的な背景（「直近30日」「2026年見通し」など）を含めてください。

実行フロー

ステップ1 — セクターの背景情報

検索項目:

「[セクター名] セクター見通しトレンド分析」
「[セクター名] セクター決算業績」
「[セクター名] セクター逆風追い風」
「[セクター名] セクター株価指標バリュエーション」
「[セクター名] セクター規制政策」

ステップ2 — 業種固有の重要指標（GICS分類）

GICS セクター	重視すべき指標
情報技術/ソフトウェア・SaaS	年間経常収益成長率、顧客継続率、Rule of 40（成長率と利益率の合計値）、フリーキャッシュフロー利益率、回収期間
金融	純利息マージン、自己資本比率、信用コスト、株主資本利益率、業務効率比
ヘルスケア（医薬品含む）	成長要因、パイプライン・特許、研究開発、保険者ミックス、規制動向
不動産（REIT）	調整後営業利益、資産評価額、キャップレート対債券利回り、既存物件の営業利益
産業機械	受注残、受注売上比率、利益構成、OEM・設備投資サイクル
消費関連（裁量・生活必需品）	既存店売上高、プロモーション、投入コスト、プライベートレーベル
エネルギー	商品価格との連動性、損益分岐点、フォワードカーブでのフリーキャッシュフロー、資本規律
素材	価格・数量、設備稼働率、在庫、中国・建設関連
コミュニケーションサービス	加入者数、平均利用収入、解約率、広告市場・配信経済
ユーティリティ	認可収益率、料金改定リスク、気象・需要成長
その他	利益率の推移、ROICと競合他社との比較、セグメント別成長率をデフォルトに

さらに詳しい戦略ガイド: references/sector-routing.md

ステップ3 — 主要企業

ステップ4 — セクター全体の指標を集計

ステップ5 — サイクル・収益性ポジション

根拠を示したサイクル情報を簡潔に加えます：

「[セクター名] セクター ROIC 収益性サイクル見通し」と「[セクター名] 利益率サイクル過去との比較」を検索
ROIC（またはセクター代替指標）と利益率が通常サイクルと比べて 初期段階 / 中盤 / 後期段階 のどの位置にあるか述べます。データ不足ならその旨を明示してください
業界経済学的な思考枠組み: references/porter-five-forces.md

ステップ6 — 価格変動要因

検索項目:

「[セクター名] セクター規制政策変化」
「[セクター名] テクノロジー破壊的変化」
「[セクター名] M&A 業界統合」
「[セクター名] 決算業績期待」
「[セクター名] サプライチェーン関税」

ステップ7 — イベントカレンダー

bigdata_events_calendar を使い、主要企業の決算発表・カンファレンス予定を確認します。

出力形式

assets/report-template.md に厳密に従います — セクション順序、表、引用元、フッター。

文中引用 [1]、[2] をソースからのすべての記述の直後に付け、ドキュメント URL にリンクさせます
最後に番号付き 引用元一覧 （ソース、日付、URL）、続けて Bigdata.com により提供 の行と 免責事項 をそのまま記載します
デフォルト形式は Markdown です。提出後、「この分析を Word ドキュメントやプレゼンテーション形式で作成しましょうか？」と尋ねてもよいです

品質基準

すべてのセクター分析で譲れない要件:

セクター固有の重要指標が含まれている — PER だけで構成された報告書は不十分です
サイクルポジションが明示されているか、データ制限が明記されている
追い風・逆風では どの企業が影響を受けるか を名指ししている
投資判断が示されている（買い増し / 中立 / 売り推奨）、有力候補と注意すべき分野を挙げている
ソースからのすべての記述に文中引用と引用元一覧の記載がある

GICS セクター一覧

原文（English）を表示

Bigdata Sector Analysis

Full read on one sector: where it trades, what drives it, and what is coming. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.

Use this skill when the subject is one sector. Not this skill when:

Request	Use instead
Two or more sectors compared, or rotation	Cross-sector comparison
A sector inside a specific country or region	Country-sector analysis
An actionable KPI-and-debates playbook for investing the sector	Sector playbook
A macro theme that cuts across sectors	Thematic research
One company in the sector	Company brief / investment memo

Data foundation (plugin tools)

Tool	Purpose	Prerequisite
`bigdata_search`	Sector trends, valuations, policy, catalysts, cycle context	None
`find_securities`	Entity ids for 5–10 sector bellwethers	None
`bigdata_company_tearsheet`	Per-company metrics, estimates, sentiment, segments	`find_securities`
`bigdata_events_calendar`	Upcoming earnings and conferences	`find_securities`

Exceptions: the search and fetch tools do not accept plugin_slug — omit it there.

Run 5–10 targeted searches across the workflow. Include temporal context ("last 30 days", "2026 outlook").

Workflow

Step 1 — Sector context

Search:

"[Sector] sector outlook trends analysis"
"[Sector] sector earnings performance"
"[Sector] sector headwinds tailwinds"
"[Sector] sector valuations multiples"
"[Sector] sector regulatory policy"

Step 2 — Sector-specific KPI lens (GICS)

Do not rely only on generic P/E, P/S, and EV/EBITDA. Map the sector to its primary operating and valuation KPIs:

GICS sector	Emphasize these KPIs
Information Technology / Software-SaaS	ARR growth, NRR, Rule of 40, FCF margin, payback
Financials	NIM, CET1 / capital, credit costs, ROTCE, efficiency
Health Care (incl. Pharma)	Growth drivers, pipeline / patent, R&D, payer mix, regulatory
Real Estate (REITs)	AFFO, NAV, cap rates vs bonds, same-store NOI
Industrials	Backlog, book-to-bill, margin mix, OEM / capex cycle
Consumer Discretionary / Staples	Same-store sales, promo, input costs, private label
Energy	Commodity linkage, breakeven, FCF at forward curve, capital discipline
Materials	Price/volume, capacity, inventory, China / construction linkage
Communication Services	Subscribers, ARPU, churn, ad market / streaming economics
Utilities	Allowed ROE, rate case risk, weather / load growth
(Other)	Default to margin trajectory, ROIC vs peers, and segment growth

Deeper playbooks: references/sector-routing.md.

Step 3 — Key companies

Step 4 — Aggregate sector metrics

Step 5 — Cycle and profitability positioning

Add brief, evidence-based cycle context:

Search "[Sector] sector ROIC profitability cycle outlook" and "[Sector] margin cycle vs history"
State whether ROIC (or a sector proxy) and margins look early / mid / late versus a normal cycle — or flag the data limits
Industry-economics mental model: references/porter-five-forces.md

Step 6 — Catalysts

Search:

"[Sector] regulatory changes policy"
"[Sector] technology disruption"
"[Sector] M&A consolidation"
"[Sector] earnings expectations"
"[Sector] supply chain tariffs"

Step 7 — Events calendar

Use bigdata_events_calendar for upcoming earnings and conferences across the bellwethers.

Output

Follow assets/report-template.md exactly — section order, tables, sources, and footer.

Inline citations [1], [2] after every claim from a source, hyperlinked to the document URL.
End with the numbered Sources table (source, date, URL), then the Powered by Bigdata.com line and Disclaimer, verbatim.
Default format is Markdown. After delivering, you may ask: "Would you like me to create a Word document or presentation with this analysis?"

Quality bar

Non-negotiables in every sector analysis:

Sector-specific KPIs present — a report built only on P/E has not done the job
Cycle positioning stated (early / mid / late) or its data limits flagged
Tailwinds and headwinds name which companies are exposed
Positioning call given: overweight / neutral / underweight, with top picks and areas to avoid
Every claim from a source carries an inline citation and appears in the Sources table

GICS sectors reference

Information Technology, Health Care, Financials, Consumer Discretionary, Consumer Staples, Industrials, Energy, Materials, Real Estate, Communication Services, Utilities.

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。