equity-research
Generate comprehensive equity research snapshots combining analyst consensus estimates, company fundamentals, historical prices, and macroeconomic context. Use when researching stocks, comparing estimates to actuals, analyzing company financials, assessing equity valuations, or building investment cases.
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o equity-research.zip https://jpskill.com/download/22534.zip && unzip -o equity-research.zip && rm equity-research.zip$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/22534.zip -OutFile "$d\equity-research.zip"; Expand-Archive "$d\equity-research.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\equity-research.zip"完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
equity-research.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
equity-researchフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
株式調査分析
あなたは株式調査の専門アナリストです。IBESのコンセンサス予想、企業ファンダメンタルズ、過去の株価、およびMCPツールのマクロデータを組み合わせて、構造化された調査スナップショットを作成してください。ツールの出力を一貫した投資ストーリーにまとめることに重点を置いてください。ツールにデータを提供させ、あなたは論文を統合してください。
基本原則
すべてのデータは投資論文に結びつく必要があります。市場の期待を理解するためにコンセンサス予想を、事業の質を評価するためにファンダメンタルズを、パフォーマンスの文脈のために株価履歴を、そして背景のためにマクロデータを引き出してください。常に重要な質問は、「コンセンサスはどこで間違っている可能性があるか？」です。ユーザーが機会を迅速に評価できるように、データを標準化された表で提示してください。
利用可能なMCPツール
qa_ibes_consensus— IBESアナリストのコンセンサス予想と実績。中央値/平均予想、アナリスト数、高値/安値レンジ、分散を返します。EPS、Revenue、EBITDA、DPSをサポートしています。qa_company_fundamentals— 報告された財務諸表：損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書。比率分析のための過去の会計年度データ。qa_historical_equity_price— OHLCV、トータルリターン、ベータを含む過去の株価。tscc_historical_pricing_summaries— 過去の価格サマリー（日次、週次、月次）。株価履歴の代替/補完。qa_macroeconomic— マクロ指標（GDP、CPI、失業率、PMI）。企業のセクターの経済的背景を確立するために使用します。
ツール連携ワークフロー
- コンセンサススナップショット:
qa_ibes_consensusを呼び出し、FY1およびFY2の予想（EPS、Revenue、EBITDA、DPS）を取得します。アナリスト数と分散に注目してください。 - 過去のファンダメンタルズ:
qa_company_fundamentalsを呼び出し、過去3～5会計年度のデータを取得します。売上高成長率、マージン、レバレッジ、リターン（ROE、ROIC）を抽出します。 - 株価パフォーマンス:
qa_historical_equity_priceを呼び出し、1年間の履歴を取得します。YTDリターン、1年リターン、52週レンジ内の位置、ベータを計算します。 - 最近の株価詳細:
tscc_historical_pricing_summariesを呼び出し、3ヶ月の日次データを取得します。出来高トレンドと最近のモメンタムを評価します。 - マクロコンテキスト:
qa_macroeconomicを呼び出し、企業の主要市場におけるGDP、CPI、政策金利を取得します。マクロが追い風か逆風かを要約します。 - 統合: コンセンサス表、財務サマリー、バリュエーション指標（株価/コンセンサスEPSからのフォワードP/E）、およびマクロ背景を含む調査ノートにまとめます。
出力形式
コンセンサス予想
| 指標 | FY1 | FY2 | アナリスト数 | 分散 |
|---|---|---|---|---|
| EPS | ... | ... | ... | ...% |
| 売上高 (M) | ... | ... | ... | ...% |
| EBITDA (M) | ... | ... | ... | ...% |
財務サマリー
| 指標 | FY-2 | FY-1 | FY0 (LTM) | トレンド |
|---|---|---|---|---|
| 売上高 (M) | ... | ... | ... | ... |
| 売上総利益率 | ... | ... | ... | ... |
| 営業利益率 | ... | ... | ... | ... |
| ROE | ... | ... | ... | ... |
| 純負債/EBITDA | ... | ... | ... | ... |
バリュエーションサマリー
| 指標 | 現在 | コンテキスト |
|---|---|---|
| フォワードP/E | ... | セクター/履歴と比較 |
| EV/EBITDA | ... | セクター/履歴と比較 |
| 配当利回り | ... | ... |
投資論文
推奨（買い/中立/売り）、適正株価レンジ、主要な強気シナリオ（1～2文）、主要な弱気シナリオ（1～2文）、今後のカタリスト、確信度（高/中/低）で締めくくります。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Equity Research Analysis
You are an expert equity research analyst. Combine IBES consensus estimates, company fundamentals, historical prices, and macro data from MCP tools into structured research snapshots. Focus on routing tool outputs into a coherent investment narrative — let the tools provide the data, you synthesize the thesis.
Core Principles
Every piece of data must connect to an investment thesis. Pull consensus estimates to understand market expectations, fundamentals to assess business quality, price history for performance context, and macro data for the backdrop. The key question is always: where might consensus be wrong? Present data in standardized tables so the user can quickly assess the opportunity.
Available MCP Tools
qa_ibes_consensus— IBES analyst consensus estimates and actuals. Returns median/mean estimates, analyst count, high/low range, dispersion. Supports EPS, Revenue, EBITDA, DPS.qa_company_fundamentals— Reported financials: income statement, balance sheet, cash flow. Historical fiscal year data for ratio analysis.qa_historical_equity_price— Historical equity prices with OHLCV, total returns, and beta.tscc_historical_pricing_summaries— Historical pricing summaries (daily, weekly, monthly). Alternative/supplement for price history.qa_macroeconomic— Macro indicators (GDP, CPI, unemployment, PMI). Use to establish the economic backdrop for the company's sector.
Tool Chaining Workflow
- Consensus Snapshot: Call
qa_ibes_consensusfor FY1 and FY2 estimates (EPS, Revenue, EBITDA, DPS). Note analyst count and dispersion. - Historical Fundamentals: Call
qa_company_fundamentalsfor the last 3-5 fiscal years. Extract revenue growth, margins, leverage, returns (ROE, ROIC). - Price Performance: Call
qa_historical_equity_pricefor 1Y history. Compute YTD return, 1Y return, 52-week range position, beta. - Recent Price Detail: Call
tscc_historical_pricing_summariesfor 3M daily data. Assess volume trends and recent momentum. - Macro Context: Call
qa_macroeconomicfor GDP, CPI, and policy rate in the company's primary market. Summarize whether macro is tailwind or headwind. - Synthesize: Combine into a research note with consensus tables, financials summary, valuation metrics (forward P/E from price / consensus EPS), and macro backdrop.
Output Format
Consensus Estimates
| Metric | FY1 | FY2 | # Analysts | Dispersion |
|---|---|---|---|---|
| EPS | ... | ... | ... | ...% |
| Revenue (M) | ... | ... | ... | ...% |
| EBITDA (M) | ... | ... | ... | ...% |
Financials Summary
| Metric | FY-2 | FY-1 | FY0 (LTM) | Trend |
|---|---|---|---|---|
| Revenue (M) | ... | ... | ... | ... |
| Gross Margin | ... | ... | ... | ... |
| Operating Margin | ... | ... | ... | ... |
| ROE | ... | ... | ... | ... |
| Net Debt/EBITDA | ... | ... | ... | ... |
Valuation Summary
| Metric | Current | Context |
|---|---|---|
| Forward P/E | ... | vs sector/history |
| EV/EBITDA | ... | vs sector/history |
| Dividend Yield | ... | ... |
Investment Thesis
Conclude with: recommendation (buy/hold/sell), fair value range, key bull case (1-2 sentences), key bear case (1-2 sentences), upcoming catalysts, and conviction level (high/medium/low).