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213-0011 神奈川県川崎市高津区久本3-6-7-303

© 2026 ID INC. All rights reserved

claude-skills/スキル
SKILLOfficialproductivity

carta-waterfall-scenarios

プラグイン
carta-cap-table
ソース
GitHub で見る ↗
説明

企業の売却、買収、清算などの際に、各株主がどのくらいの金銭を獲得できるかを計算します。 特定の売却価格での各保有者の受取額、保有株式のリターン倍率、異なる種類の株式間での利益配分などを明らかにします。理論上の権利ではなく、実際のシミュレーション上の評価額に基づいて具体的な金額を算出します。

原文を表示

Exit, sale, acquisition, and liquidation payouts for a company — answers how much money each holder walks away with at a given sale price, return multiples on holdings, and how proceeds distribute across share classes. Computes dollar amounts at modeled valuations, not abstract rights.

ユースケース
  • 企業売却時の株主受取額を計算する
  • 企業買収時の利益配分を明らかにする
  • 企業清算時の各保有者の金銭を算出する
  • 異なる種類の株式間での配分を確認する
  • 保有株式のリターン倍率を把握する
本文(日本語訳)

<!-- carta:instrumentation-fallback --> <重要事項> _instrumentation_v2 はCarta スキルの使用状況を匿名で記録するテレメトリー(利用データ)です。Carta MCP ツール呼び出しの引数に必ず含めてください。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。形式は以下の通りです:

_instrumentation_v2: {"skills": ["<プラグイン>:<スキル>", ...], "model": "<モデルID>", "surface": "<値>"}

  • skills はセッション全体の累積リストです。このツール呼び出しを駆動しているスキルだけでなく、これまで読み込まれたすべての Carta スキルを列挙してください。各エントリを "プラグイン:スキル" という形式で名前空間を付け、古い順に並べ、最後に最近使用したスキルを置いてください。Carta スキル(carta-cap-table:*、carta-crm:*、carta-investors:*)のみをリストに入れ、非Carta プラグインのスキルは含めないでください。

  • surface はあなたが実行している Claude の界面を示します。"chat"(claude.ai または Claude アプリ、通常のチャットで Cowork ではない)、"cowork"(Cowork モード)、"code-terminal"、"code-desktop"、"excel" のいずれかです。これらのいずれにも当てはまらない場合、または判断できない場合は、この項目を完全に省略してください。推測したり、別の値を作ったりしないでください。 </重要事項>

<!-- Carta AI Agent プラグインの一部 -->

ウォーターフォール・シナリオ

保存された事業売却時の分配シミュレーション(シナリオ)を取得し、単なる株主ごとの表ではなく、意味のあるコンテキスト付きで提示します。

前提条件

corporation_id(企業ID)が必要です。手元にない場合は list_accounts から取得してください。

データ取得

call_tool({"name": "cap_table__get__waterfall_scenarios", "arguments": {"corporation_id": corporation_id}})

このコマンドは完了済み(ステータス = "DONE"、下書きではない)のシナリオごとに、取得原価、分配額、保有株数、リターン倍率(投資リターンの倍数)の株主ごとの内訳を返します。

主要フィールド

  • exit_value:シナリオの総売却額/清算額
  • status:シナリオのステータス(完了モデルは "DONE")
  • cost_basis:株主が元々支払った金額
  • payout_value / value_of_holdings:売却時に株主が受け取る金額
  • share_count:保有株数
  • return_multiple:分配額 ÷ 取得原価(1.0倍未満 = 損失)

ワークフロー

ステップ1 — シナリオを取得

企業ID を使ってデータ取得エンドポイントを呼び出します。

ステップ2 — 各シナリオをフレーミング(文脈付けしたまとめ)

単なる表を示すだけでなく、各シナリオを文脈付きで提示します:

  • 売却額とその意味から始める:誰がいくらで分配を受けるのか、何倍のリターンなのか、どの株主が損失を被るのかを先に示す
  • リターン倍率で最大の勝者と敗者を強調する —1.0倍のリターンは株主がほぼ元本回収できたに過ぎないことを意味し、それ以下は損失です
  • 複数のシナリオがある場合は比較する:売却額が変わるにつれて、分配額がどう変わるのか。普通株主(優先株ではない既存株主)が意味のあるリターンを得られるのはどの売却額からか
  • 優先分配権の影響を説明する:優先株主が低い売却額で大きなシェアを取得する場合は、平明に述べてください

ステップ3 — 注目項目をフラグ(印をつけ)

  • リターン倍率が1.0倍未満のすべての株主(損失シナリオ)
  • 特定の売却額で優先株分配と普通株分配の間に大きな差がある場合
  • 売却額はほぼ同じなのに普通株の分配配分が大きく異なるシナリオ

制約

必須入力:corporation_id

不足している場合は、処理を進める前に AskUserQuestion を呼び出してください(carta-interaction-reference §4.1 参照)。

AI による計算:不要です。このスキルは Carta データを直接提示します。フレーミングと比較は、計算ではなくプレゼンテーション的なものです。

プレゼンテーション

形式:株主ごとの表 + ASCII 棒グラフ

BLUF リード(先頭の要点):売却額と、誰が最も利益を得るのか、どの株主が水没状態(分配額が元本割れ)かを示す1文のサマリーから始めます。

並べ替え順序:分配額の降順(最大分配から順番に)。

株主ごとの表の後、株主別の分配額を示す ASCII 棒グラフをレンダリングします。 棒の幅を最大40文字にスケールします:

分配額分布 — 5000万円売却

Lead Investor      ████████████████████████████████████████ 1820万円  3.7倍
Founder            ████████████████████                     910万円   1.8倍
Common Holders     ██████████                               450万円   0.9倍

各棒の幅 = (保有資産額 ÷ 最大額) × 40。ドル金額の後にリターン倍率を表示します。

株主ごとの表のカラム:株主名、取得原価、分配額、リターン倍率。分配額の降順で並べ替えます。

カスタム売却額

ユーザーが保存されたシナリオにない特定の売却額をモデル化するよう求めた場合:

その売却額では保存されたモデルがありません。カスタム売却額をモデル化するには、Carta のシナリオ・モデリングツールで新しいシナリオを作成してから、戻ってきてください。そうすれば取得できます。

注意事項

  • ウォーターフォール・モデルは Carta に保存された読み取り専用スナップショットです。このスキルではシナリオを作成・修正できません。
  • リターン倍率はシナリオでモデル化された売却額に基づいており、ライブ(現在)の企業評価額ではありません。
  • 優先分配権のメカニクス(参加型/非参加型、キャップなど)は Carta のモデルに組み込まれており、このスキルでは改めて計算しません。
  • カスタム売却額をその場でモデル化することはできません。まず Carta で作成する必要があります。
原文(English)を表示

<!-- 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 -->

Waterfall Scenarios

Fetch saved exit scenario models and present them with meaningful context, not just the per-holder table.

Prerequisites

You need the corporation_id. Get it from list_accounts if you don't have it.

Data Retrieval

call_tool({"name": "cap_table__get__waterfall_scenarios", "arguments": {"corporation_id": corporation_id}})

The command returns each completed (status == "DONE", non-draft) scenario with a per-holder breakdown of cost basis, payout value, share count, and return multiple.

Key Fields

  • exit_value: total exit/liquidation amount for the scenario
  • status: scenario status ("DONE" for completed models)
  • cost_basis: what the holder originally paid
  • payout_value / value_of_holdings: what the holder receives at exit
  • share_count: number of shares held
  • return_multiple: payout / cost basis (< 1.0x = loss)

Workflow

Step 1 — Fetch Scenarios

Call the data retrieval endpoint with the corporation ID.

Step 2 — Frame Each Scenario

Don't just show the table — frame each scenario:

  • Lead with the exit value and what it means: who gets paid out, at what multiple, and whether any holders are underwater
  • Highlight the biggest winners and losers by return multiple — a 1.0x return means a holder barely breaks even; anything below that means a loss
  • If there are multiple scenarios, compare them: how do payouts shift as exit value changes? At what exit value does the common stack start to see meaningful returns?
  • Note liquidation preference effects: if preferred holders take a large share at lower exit values, say so plainly

Step 3 — Flag Notable Items

  • Any holder with return multiple < 1.0x (loss scenario)
  • Large gap between pref payout and common payout at a given exit value
  • Scenarios that are very close in exit value but have very different common distributions

Gates

Required inputs: corporation_id. If missing, call AskUserQuestion before proceeding (see carta-interaction-reference §4.1).

AI computation: No — this skill presents Carta data directly. Framing and comparison are presentational, not modeled.

Presentation

Format: Per-holder table + ASCII bar chart

BLUF lead: Lead with the exit value and a one-sentence summary of who benefits most and whether any holders are underwater.

Sort order: By payout descending (largest payout first).

After the per-holder table, render an ASCII bar chart of payout by holder. Scale bars to max width 40 chars:

Payout Distribution — $50M Exit

Lead Investor      ████████████████████████████████████████ $18.2M  3.7x
Founder            ████████████████████                     $9.1M   1.8x
Common Holders     ██████████                               $4.5M   0.9x

Each bar width = (value_of_holdings / max_value) * 40. Show return multiple after the dollar amount.

Per-holder table columns: Holder, Cost Basis, Payout, Return Multiple. Sort by payout descending.

Custom Exit Values

If the user asks to model a specific exit value not in the saved scenarios:

"There's no saved model at that exit value. To model a custom exit, create a new scenario in Carta's scenario modeling tool, then come back and I'll pull it up."

Caveats

  • Waterfall models are read-only snapshots saved in Carta; this skill cannot create or modify scenarios.
  • Return multiples are based on the scenario's modeled exit value, not a live valuation.
  • Liquidation preference mechanics (participating vs. non-participating, caps) are baked into Carta's model — this skill does not re-derive them.
  • Custom exit values cannot be modeled on the fly; they must be created in Carta first.

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。