Daloopa統合により、Claudeは公開企業の提出書類とメトリクスをカバーする財務データ抽出サービスにアクセスできます。この記事では、Daloopa を設定して財務データを取得し、分析に活用する方法について説明します。
Daloopa統合は、Claude のリモートコネクタを使用する機能に依存しています。
この統合が提供するもの
機能
Daloopa統合により、Claudeは公開企業の提出書類から包括的な財務データにアクセスできます。
企業の発見と識別： ティッカーシンボルまたは企業名を使用して、Daloopa のデータベースにある 3,500 社以上の公開企業から企業を検索します。検索は名前のバリエーションに対応し、正しいエンティティに自動的にマッチします。
財務メトリクスの発見： ストリーミングサービスの購読者数や半導体のウェーハ出荷数など、標準的な財務諸表と企業固有の KPI を含む、任意の企業で利用可能なすべてのデータシリーズを探索します。これにより、標準的な項目を超えた独自の運用メトリクスが明らかになります。
履歴データの取得： カスタム期間にわたって特定の財務基礎データにアクセスします。ほとんどの企業は 10 年以上のデータを保有しています。個別の四半期、通年、または柔軟な分析のための任意の組み合わせをリクエストできます。
ソースリンク付きデータポイント： すべての財務値には、SEC 提出書類または投資家向け資料内の正確な場所へのハイパーリンクが含まれており、完全な透明性と監査証跡を提供します。
柔軟な期間選択： 四半期または年の任意の組み合わせのデータをリクエストして、四半期ごとの比較、前年同期比分析、または分析ニーズに合わせたカスタム期間選択を実現します。
粒度の高いメトリクスアクセス： セグメント別売上高の内訳や運転資本コンポーネントなど、特定の項目にアクセスでき、財務諸表全体を取得する必要がありません。
Claude が Daloopa データを使用する方法
Claude は Daloopa の財務データを適用して、分析をサポートします。
複数企業の比較： 複数の企業のメトリクスを取得し、売上高成長率、マージン、その他の KPI を並べて示す比較表を作成して、相対的なパフォーマンスを特定します。
トレンド分析の構築： 複数の期間にわたってデータを取得して成長率を計算し、パターンを特定し、企業パフォーマンスの加速または減速の時期を強調します。
カスタムメトリクスの計算： 生の財務データを使用してフリーキャッシュフロー転換率や投下資本利益率などの派生メトリクスを計算し、分析フレームワークに合わせた計算を作成します。
データ品質の検証： ソースリンクを使用して特定の提出書類の場所を参照し、異常な数値の検証や元の文書からの説明との矛盾の調整に役立てます。
決算分析の自動化： リリース後、最新の結果を取得して過去の期間と比較し、差異を計算して、主要な変更の構造化分析を提示します。
不慣れな企業のメトリクス発見： まず新しい企業で利用可能なメトリクスを探索し、次に最も関連性の高い KPI を取得します。これは、異なるパフォーマンス指標を持つ不慣れなセクターを分析する場合に特に有用です。
Daloopa 統合の設定
Daloopa 統合の技術詳細は、Daloopa のMCP サーバードキュメントに記載されています。MCP サーバーへのアクセスを取得するには、Daloopa に連絡する必要があります。
組織の所有者向け
管理設定 > コネクタに移動します。
下にスクロールして、リストの下部にある「カスタムコネクタを追加」をクリックします。
統合 URL を入力します：https://mcp.daloopa.com/server/mcp
統合に名前を付けます（例：「Daloopa MCP」）
「追加」をクリックします
個別ユーザー向け
ツールの検索と接続について詳しく知る。
一般的なユースケース
複数企業のベンチマーキング
Daloopa を使用して、過去 8 四半期間の CAVA、SHAK、CMG の
キャッシュオンキャッシュリターンを比較します。絶対値と四半期ごとの
成長率の両方を含めて、どの企業が運用効率を最も速く改善しているかを
特定します。
使用時期： 投資判断または競争分析のためにピア企業間の相対的なパフォーマンスを評価する場合。
ヒント： 3～10 社の企業と明確なメトリクスを指定して、テーブルやチャートに適した管理可能な出力を実現します。
時系列分析
2023 年第 1 四半期から 2025 年第 1 四半期までの MSFT の売上高と
粗利益率のトレンドを取得します。四半期ごとの値と各四半期の
前年同期比成長率の両方を表示します。
使用時期： 企業のパフォーマンスを時系列で追跡して、トレンド、季節性、または転換点を特定する場合。
典型的な期間： 4～24 四半期は、詳細に圧倒されることなく、良好なトレンド可視性を提供します。
運用 KPI 分析
トップアナログ半導体企業の非 GAAP 粗利益率を表示します。
AMD、NVDA、INTC、AVGO、QCOM に焦点を当てて、セクター内の
マージンプロファイルを理解します。
使用時期： 同じ業界の企業間で運用効率メトリクスを比較する場合。
注： 分析の明確性のために、一度に 2～5 個の特定の KPI に焦点を当てます。
四半期ごとの分析
Apple の最新四半期と前四半期で最も大きく変わったのは何ですか？
売上高、営業マージン、フリーキャッシュフローの変化に焦点を当てます。
使用時期： 企業パフォーマンスの勢いと最近の変化を理解する場合。特に決算発表直後に有用です。
適切に機能する期間： 焦点を絞った分析のための最近の 2～4 報告期間。
決算後分析
Microsoft は昨日決算を発表しました。2024 年第 4 四半期の結果を
取得し、前四半期（2024 年第 3 四半期）と前年同期（2023 年第 4 四半期）の
両方と比較します。セグメント別売上高、営業マージン、Azure 成長率や
Office 365 購読者数などの利用可能な運用メトリクスを含めます。
使用時期： 企業が決算を報告した直後に、複数の比較期間に対するパフォーマンスを迅速に評価する場合。
主な利点： 市場がまだ結果を消化している間に、定量化されたデルタと成長率を含む決算サマリーを迅速に生成します。
注： 決算説明会で言及された特定のセグメントまたはメトリクスをリクエストして、ビジネスドライバーについてより深い洞察を得ます。
利用可能なメトリクスの発見
Spotify（SPOT）を分析しており、標準的な財務以外の主要なビジネス
メトリクスを理解する必要があります。Daloopa で購読者数、ARPU、
コンテンツコスト、および過去 8 四半期間に報告されたその他の運用 KPI に
関連するすべての利用可能なメトリクスを検索します。
使用時期： 不慣れな企業またはセクターの分析を開始する場合。追跡されている独自のメトリクスを理解する必要があります。
重要な理由： 多くの企業は、標準的な財務諸表に含まれていない業界固有の KPI（Spotify のプレミアム購読者数や Netflix のコンテンツ償却など）を報告しています。
ヒント： 利用可能なメトリクスを発見するために広く開始し、その後、詳細な分析のためにリクエストを最も関連性の高いものに絞り込みます。
Daloopa 使用のヒント
特定の企業ティッカー（MSFT、AAPL）を使用します
明確な期間を定義します（2024 年第 1 四半期、2023 年度）
一般的なカテゴリではなく、特定のメトリクスをリクエストします
スコープを合理的な数の企業に制限して、明確な比較を実現します
データの鮮度を考慮します。Daloopa は決算発表後に更新されますが、リアルタイムの日中データがない場合があります