ポートフォリオ企業全体の統計情報(中央値、平均値、代表的な値、値の範囲など)を計算し、市場のベンチマーク(比較基準)として活用します。 企業ごとの詳細データではなく、集計された数値とパーセンタイル(百分位数)を返します。
Computed statistics across portfolio companies — median, average, typical, range — used as market benchmarks. Returns aggregate numbers and percentiles, not raw per-company listings.
<!-- carta:instrumentation-fallback -->
<重要事項>
_instrumentation_v2 は Carta スキルの利用状況を記録する匿名テレメトリです。Carta MCP ツール呼び出しの引数には常に含めてください — プラグインのフックが実行時に上書きするため、常に送信しても安全です。形式:
_instrumentation_v2: {"skills": ["<プラグイン>:<スキル>", ...], "model": "<モデルID>", "surface": "<値>"}
skills はセッション全体に蓄積されます。これまで読み込まれたすべての Carta スキルをリストアップしてください(このコールを駆動しているスキルだけではなく)。各エントリを "プラグイン:スキル" 形式でネームスペース付けし、古い順に並べて最も最近使用したスキルを末尾に置いてください。Carta スキル(carta-cap-table:*、carta-crm:*、carta-investors:*)のみをリストアップしてください — Carta 以外のプラグインのスキルは含めないでください。
surface は実行している Claude のプラットフォームです: "chat"(claude.ai または Claude アプリ、つまり通常のチャット。Cowork 以外)、"cowork"(Cowork モード)、"code-terminal"、"code-desktop"、または "excel"。該当するものがない場合や判断できない場合は省略してください — 推測したり新しい値を作ったりしないでください。
</重要事項>
<!-- Carta AI Agent プラグインの公式ドキュメント -->
自社の Carta データからポートフォリオ全体のベンチマークを算出します。オプションプール(従業員向けストック・オプションの総数)のサイズ、SAFE(シンプルな投資契約書)の評価額上限、ラウンドサイズなどが対象です。新しい案件の条件が既存ポートフォリオと比べて妥当かどうかを確認するのに役立ちます。
注釈: これは会社全体のデータではなく、貴社のポートフォリオを反映しています。結果を「ポートフォリオベンチマーク」として提示してください。「市場データ」ではありません。
入力不要 — このスキルはポートフォリオ全体を自動的に処理します。
list_accounts を呼び出します。corporation_pk: アカウントにフィルタリングします。最大 20 個の数値企業 ID を抽出します。20 社以上存在する場合は、ユーザーに範囲を絞るよう依頼してください。
各企業について、以下のコマンドが該当します:
call_tool({"name": "cap_table__get__cap_table_by_share_class", "arguments": {"corporation_id": corporation_id}}) — オプションプール情報call_tool({"name": "cap_table__get__convertible_notes", "arguments": {"corporation_id": corporation_id}}) — SAFE/投資契約書の条件(サマリーには価格上限の中央値/最小値/最大値、平均割引率などが含まれます)call_tool({"name": "cap_table__get__financing_history", "arguments": {"corporation_id": corporation_id}}) — ラウンドサイズ(サマリーにはラウンドごとの調達額と最新日付が含まれます)ゲートウェイはデフォルトで 3 つのコマンドすべてに detail=summary を適用します。充実したサマリーには、ポートフォリオベンチマークに必要なすべてのフィールドが含まれています — 個別レコードは不要です。
並列実行:
fetchツールはreadOnlyHint=trueを備えているため、Claude Code は並列フェッチコールを同時に実行します。1 回の応答ですべての企業のすべてのフェッチコールを発行してください — 企業ごとにループしないでください。ワークフロー手順 2 を参照してください。
キャップテーブル(オプションプール)から:
option_plans[].authorized_shares: プラン当たりの認定済み株式数totals.total_fully_diluted: 完全希薄化ベースの総株数転換証券(サマリー)から:
median_price_cap、min_price_cap、max_price_cap: 評価額上限の統計値avg_discount: 平均割引率by_type: SAFE と投資契約書の数total_dollar_amount: すべての商品にわたる投資総額ファイナンシング履歴(サマリー)から:
by_round: ラウンドごとの {数、調達額、最新日付}total_cash_raised: すべてのラウンドにわたる合計list_accounts を呼び出します。corporation_pk: アカウントにフィルタリングします。最大 20 個の数値企業 ID を抽出します。
1 回の応答ですべての企業のすべてのフェッチコールを発行してください — 企業ごとにループしないでください。各フェッチコールは独立しており、同時に実行されます。
たとえば、5 社でしかも 3 種類すべてのデータを扱う場合、15 個のフェッチコールを一度に発行します:
call_tool({"name": "cap_table__get__cap_table_by_share_class", "arguments": {"corporation_id": 1}})
call_tool({"name": "cap_table__get__convertible_notes", "arguments": {"corporation_id": 1}})
call_tool({"name": "cap_table__get__financing_history", "arguments": {"corporation_id": 1}})
call_tool({"name": "cap_table__get__cap_table_by_share_class", "arguments": {"corporation_id": 2}})
call_tool({"name": "cap_table__get__convertible_notes", "arguments": {"corporation_id": 2}})
call_tool({"name": "cap_table__get__financing_history", "arguments": {"corporation_id": 2}})
... (すべての企業)
結果から:
株式区分ごとのキャップテーブル(オプションプール%用):
option_plans[] から: すべてのプランの authorized_shares を合計totals.total_fully_diluted から: オプションプール% を計算 = option_pool_authorized / total_fully_dilutedSAFE / 転換証券の条件(サマリー):
median_price_cap、min_price_cap、max_price_cap を SAFE 評価額上限ベンチマークとして直接使用avg_discount を割引ベンチマークとして使用by_type を使用して企業ごとに SAFE と投資契約書を集計ファイナンシング履歴(サマリー):
by_round を使用してラウンドと調達額を特定total_cash_raised を使用して合計金額を取得latest_date が最新のラウンド各メトリクスについて、データがある企業全体で計算します:
メトリクス:
プレゼンテーションセクションを参照してください。
ユーザーが特定の企業について尋ねた場合(「Acme のオプションプールはどう比較されますか?」)、ポートフォリオの中央値と並べてその企業の値を表示してください。
必須入力: なし — ポートフォリオの列挙は自動です。
AI による計算: あり — ポートフォリオベンチマークの統計量(オプションプールサイズ、SAFE 評価額上限、ラウンドサイズの中央値、最小値、最大値)は、集計キャップテーブルデータから AI で算出されます。
ベンチマーク統計またはポートフォリオ比較を出力する前に、AI 計算ゲート(carta-interaction-reference §6.2 参照)をトリガーしてください。
サブエージェント禁止: 該当しません。
形式: メトリクスごとにグループ化したベンチマークテーブル
主な成果報告: 分析した企業数と最も注目すべき発見(例: 「14 社全体でオプションプールの中央値は 12.5%」)で始めます。
並べ替え順: メトリク名順(オプションプール、SAFE 評価額上限、ラウンドサイズ)。
ポートフォリオベンチマーク(N 社)
オプションプールサイズ(完全希薄化ベース %)
| メトリク | 値 |
|---|---|
| 中央値 | 12.5% |
| 範囲 | 8% – 20% |
| データがある企業数 | 14 |
SAFE 評価額上限
| メトリク | 値 |
|---|---|
| 中央値 | $8,000,000 |
| 範囲 | $3M – $25M |
| 分析対象 SAFE 数 | 28 |
直近の値段決定ラウンドサイズ
| メトリク | 値 |
|---|---|
| 中央値 | $5,000,000 |
| 範囲 | $500K – $30M |
| 値段決定ラウンドがある企業数 | 10 |
<!-- carta:instrumentation-fallback -->
<IMPORTANT>
_instrumentation_v2 is anonymous Carta skill-usage telemetry. ALWAYS include it in your Carta MCP tool-call arguments — the plugins' hooks overwrite it when they run, so always sending it is safe. Shape:
_instrumentation_v2: {"skills": ["<plugin>:<skill>", ...], "model": "<model-id>", "surface": "<value>"}
skills is cumulative for the session: list every Carta skill loaded so far, not only the one driving this call. Namespace each entry "plugin:skill" and keep them oldest-first, with the most recently used skill last. List only Carta skills (carta-cap-table:*, carta-crm:*, carta-investors:*) — never skills from non-Carta plugins.
surface is the Claude surface you are running in: "chat" (claude.ai or the Claude app, i.e. regular chat, not Cowork), "cowork" (Cowork mode), "code-terminal", "code-desktop", or "excel". Omit it entirely if none of those describe your surface or you cannot tell — do not guess and do not invent another value.
</IMPORTANT>
<!-- Part of the official Carta AI Agent Plugin -->
Compute portfolio-wide benchmarks from your own Carta data: option pool sizes, SAFE valuation caps, and round sizes. Useful for sanity-checking a new deal's terms against your existing portfolio.
Note: This reflects your firm's portfolio, not Carta-wide market data. Present results as "portfolio benchmarks" not "market data."
No inputs required — this skill loops the full portfolio automatically.
Call list_accounts. Filter to corporation_pk: accounts. Extract up to 20 numeric corporation IDs. If more than 20 companies exist, ask the user to narrow scope.
For each company, the relevant commands are:
call_tool({"name": "cap_table__get__cap_table_by_share_class", "arguments": {"corporation_id": corporation_id}}) -- option pool datacall_tool({"name": "cap_table__get__convertible_notes", "arguments": {"corporation_id": corporation_id}}) -- SAFE/note terms (summary includes median/min/max price_cap, avg_discount, by_type)call_tool({"name": "cap_table__get__financing_history", "arguments": {"corporation_id": corporation_id}}) -- round sizes (summary includes per-round cash_raised and latest_date)The gateway defaults to detail=summary for all three commands. The enriched summaries include all fields needed for portfolio benchmarks — no individual records required.
Parallel execution: The
fetchtool hasreadOnlyHint=true, so Claude Code executes parallel fetch calls concurrently. Issue ALL fetch calls for ALL companies in a single response — do NOT loop company-by-company. See Workflow Step 2.
From cap table (option pool):
option_plans[].authorized_shares: shares authorized per plantotals.total_fully_diluted: total fully diluted share countFrom convertible notes (summary):
median_price_cap, min_price_cap, max_price_cap: valuation cap statisticsavg_discount: average discount rateby_type: count of SAFEs vs Convertible Notestotal_dollar_amount: total invested across all instrumentsFrom financing history (summary):
by_round: per-round {count, cash_raised, latest_date}total_cash_raised: aggregate across all roundsCall list_accounts. Filter to corporation_pk: accounts. Extract up to 20 numeric corporation IDs.
Issue ALL fetch calls for ALL companies in a single response — do NOT loop company-by-company. Each fetch call is independent and will execute concurrently.
For example, with 5 companies and all 3 data types, issue all 15 fetch calls at once:
call_tool({"name": "cap_table__get__cap_table_by_share_class", "arguments": {"corporation_id": 1}})
call_tool({"name": "cap_table__get__convertible_notes", "arguments": {"corporation_id": 1}})
call_tool({"name": "cap_table__get__financing_history", "arguments": {"corporation_id": 1}})
call_tool({"name": "cap_table__get__cap_table_by_share_class", "arguments": {"corporation_id": 2}})
call_tool({"name": "cap_table__get__convertible_notes", "arguments": {"corporation_id": 2}})
call_tool({"name": "cap_table__get__financing_history", "arguments": {"corporation_id": 2}})
... (all companies)
Then from the results:
Cap table by share class (for option pool %):
option_plans[]: sum authorized_shares across all planstotals.total_fully_diluted: compute option pool % = option_pool_authorized / total_fully_dilutedSAFE / convertible note terms (summary):
median_price_cap, min_price_cap, max_price_cap directly for SAFE cap benchmarksavg_discount for discount benchmarksby_type to count SAFEs vs notes per companyFinancing history (summary):
by_round to identify rounds and their cash_raisedtotal_cash_raised for aggregate amountslatest_dateFor each metric, compute across companies that have data:
Metrics:
See Presentation section.
If the user asks about a specific company ("how does Acme's option pool compare?"), show that company's value alongside the portfolio median.
Required inputs: None — portfolio enumeration is automatic.
AI computation: Yes — portfolio benchmark statistics (median, min, max for option pool sizes, SAFE caps, round sizes) are AI-derived from aggregated cap table data. Trigger the AI computation gate (see carta-interaction-reference §6.2) before outputting any benchmark statistics or portfolio comparisons.
Subagent prohibition: Not applicable.
Format: Benchmark tables grouped by metric
BLUF lead: Lead with the number of companies analyzed and the most notable finding (e.g., "median option pool is 12.5% across 14 companies").
Sort order: By metric name (Option Pool, SAFE Caps, Round Sizes).
Portfolio Benchmarks (N companies)
Option Pool Size (% Fully Diluted)
| Metric | Value |
|---|---|
| Median | 12.5% |
| Range | 8% – 20% |
| Companies with data | 14 |
SAFE Valuation Caps
| Metric | Value |
|---|---|
| Median | $8,000,000 |
| Range | $3M – $25M |
| SAFEs analyzed | 28 |
Last Priced Round Size
| Metric | Value |
|---|---|
| Median | $5,000,000 |
| Range | $500K – $30M |
| Companies with priced rounds | 10 |
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。