Bigdata.com のデータを使用してマクロ投資テーマを調査します。調査内容は、テーマの範囲と部分的なテーマ、投資への影響、業界への影響、具体的な恩恵を受ける企業と損失を被る企業（基本的な財務データ付き）、政策と規制上の側面、地域への影響、具体的な実行アイデアに対応しています。 AI、エネルギー転換、インフレと金利、グローバル化の縮小と国内回帰、人口動態、地政学的リスク、財政政策といったテーマをカバーします。 次のような場合に使用: - 「X テーマを調査してほしい」 - 「X の投資への影響は」 - 「X から誰が利益を得るのか」 - 「X にどう投資すればいいのか」 - 「AI / エネルギー転換 / グローバル化の縮小 のテーマについて」 - 「X に関するテーマ的な見方」
Research a macro investment theme using Bigdata.com data — scope and sub-themes, investment implications, sector impact, named beneficiaries and vulnerable losers with tearsheet fundamentals, the policy and regulatory dimension, geographic impact, and concrete implementation ideas. Covers themes such as AI, energy transition, inflation and rates, deglobalization and reshoring, demographics, geopolitical risk, and fiscal policy. Triggers: "research the X theme", "X investment implications", "who benefits from X", "how do I play X", "AI / energy transition / deglobalization theme", "thematic view on X".
複数の業界にまたがる大きなテーマについて調査し、実行可能なアイデアへと落とし込みます。すべての根拠には 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: 業界や国境を越えて共通する大きなテーマが対象のとき
これ以外の場合は別のスキルを使用:
| 依頼内容 | 代わりに使用するスキル |
|---|---|
| 特定の業界の業績と見通し | 業界分析 |
| 複数の業界を相互比較 | 業界間比較分析 |
| 特定国の経済状況 | 国別分析 |
| テーマの影響を受ける特定企業 | 企業レポート / 投資メモ |
よくあるテーマ：AI と技術革新、エネルギー転換とクリーンテック、インフレと金利、グローバル化の逆転と国内回帰、人口動態の変化、地政学的リスク、財政政策と政府支出
| ツール | 用途 | 前提条件 |
|---|---|---|
bigdata_search |
テーマの報道、影響、政策、市場への波及 | なし |
find_securities |
テーマの影響を最も受ける企業の ID を検出 | なし |
bigdata_company_tearsheet |
恩恵を受ける企業と打撃を受ける企業の基本情報と影響度 | find_securities |
bigdata_country_tearsheet |
利用可能な場合は地理的な影響 | なし |
すべてのプラグイン呼び出しで必須： このスキル実行中に Bigdata.com プラグインツールを呼び出す際は、毎回リクエストパラメータに plugin_slug: "bigdata-thematic-research" を指定してください。値は企業や検索内容に関わらず常に bigdata-thematic-research です。
例外： search と fetch ツールは plugin_slug を受け付けないため、これらでは省略してください。
検索を始める前に、テーマの境界と関連する小テーマを明示的に述べます。範囲を限定しないテーマは限定されないレポートになるため、このステップが成果物を実用的に保つために重要です。
find_securities と bigdata_company_tearsheet を使い、テーマの影響を最も受ける企業を双方の側面から抽出します。勝者だけを挙げたテーマ分析はピッチであり研究ではありません。利用可能なデータに基づき、露出度を定量化してください（売上比率、テーマに紐付いた資本支出、契約ポートフォリオ等）。
bigdata_country_tearsheet または検索を使い、正と負の両面で最も影響を受ける国々を把握します。
分析を具体的な投資戦略に転換します：直接的な恩恵企業、二次的な波及効果、回避すべき露出、テーマが成立しなくなる条件。
assets/report-template.md に厳密に従ってください — セクションの順序、表、出典、フッター。
[1] [2] を付け、ドキュメント URL へハイパーリンク必須項目：
Cross-sector research on one macro theme, ending in implementable ideas. Use Bigdata.com plugin tools for every fact.
Use this skill when the subject is a theme that cuts across sectors or borders. Not this skill when:
| Request | Use instead |
|---|---|
| One sector's performance and outlook | Sector analysis |
| Sectors ranked against each other | Cross-sector comparison |
| One country's economy | Country analysis |
| One company exposed to the theme | Company brief / investment memo |
Common themes: AI and technology transformation, energy transition and clean tech, inflation and interest rates, deglobalization and reshoring, demographic shifts, geopolitical risk, fiscal policy and government spending.
| Tool | Purpose | Prerequisite |
|---|---|---|
bigdata_search |
Theme coverage, implications, policy, market impact | None |
find_securities |
Entity ids for the most exposed companies | None |
bigdata_company_tearsheet |
Fundamentals and exposure of beneficiaries and losers | find_securities |
bigdata_country_tearsheet |
Geographic impact where available | None |
Required on every call: pass plugin_slug: "bigdata-thematic-research" in the request parameters of every Bigdata.com plugin tool call made while running this skill. The value is always the skill name, bigdata-thematic-research, regardless of the company or query.
Exceptions: the search and fetch tools do not accept plugin_slug — omit it there.
State the boundaries and the sub-themes explicitly before searching. An unbounded theme produces an unbounded report — this step is what keeps the deliverable usable.
Use find_securities and bigdata_company_tearsheet for the most exposed companies on both sides. A theme note that names only winners is a pitch, not research — quantify the exposure where the data allows (revenue share, capex tied to the theme, contract backlog).
Use bigdata_country_tearsheet (or search) for the countries most affected, positively and negatively.
Turn the analysis into concrete ways to express the theme: direct beneficiaries, second-order plays, avoided exposures, and what would invalidate the theme.
Follow assets/report-template.md exactly — section order, tables, sources, and footer.
[1], [2] after every claim from a source, 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。