FactSet統合は現在早期アクセス段階です。詳細については、FactSetチームにお問い合わせください。
FactSet統合により、Claudeは世界中の投資専門家が使用する機関投資家向けの金融データと分析にアクセスできます。この記事では、グローバル価格データ、ファンダメンタルズ、アナリスト予想、M&A取引、所有権データ、経営幹部情報など、金融分析用のFactSetデータの設定と使用方法について説明します。
この統合が提供するもの
機能
FactSet統合により、Claudeは複数のカテゴリーの金融およびマーケットデータにアクセスできます。
グローバルマーケットデータ：2006年以降のグローバル株式、ADR、ETFの終値、OHLC、出来高、リターンデータ。企業行動と配当調整を含みます。
包括的なファンダメンタルズ：企業開示から得た標準化された財務諸表、セグメント分析、および年次、四半期、中間期のレシオ。
アナリストコンセンサスと予想：将来の利益予想、アナリスト格付け、および実績と予想を比較した利益サプライズデータ。
M&Aおよびディール情報：ディール価値、条件、当事者、および公開企業と非公開企業の両方のディールのステータスを含む取引データ。
サプライチェーン関係：規制開示から得た競合企業、顧客、サプライヤー、パートナーのビジネスネットワークマッピング。
所有権とインサイダー活動：機関投資家の保有、ファンドポジション、およびインサイダー取引（四半期開示ラグあり）。
経営幹部およびボード情報：リーダーシッププロフィール、報酬データ、雇用履歴、およびガバナンス統計。
企業イベントカレンダー：利益発表、投資家会議、およびその他の予定されている企業イベント。
Claudeがどのようにファクトセットデータを使用するか
Claudeは包括的な分析をサポートするためにFactSetのデータを適用します。
統合企業分析：価格、ファンダメンタルズ、予想、所有権データを組み合わせて、完全な企業プロフィールを構築します。
クロスデータセット検証：利益サプライズとインサイダー取引パターンの比較など、データタイプ全体で情報を検証します。
タイムラインの構築：M&Aイベント、企業行動、経営陣の変更を組み合わせた時系列ナラティブを構築します。
ネットワークマッピング：競争力学と所有構造を示す関係マップを作成します。
複数期間の比較：正確なピア分析のために企業全体で標準化されたメトリクスを取得します。
FactSet統合の設定
組織オーナー向け
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。
FactSet統合URL（FactSet担当者から提供）を入力します。
統合に名前を付けます（例：「FactSet」）。
「追加」をクリックします。
個別ユーザー向け
一般的なユースケース
包括的なエクイティリサーチ
FactSetを使用して、Apple（AAPL）の完全な分析を作成します。これには、
総リターンを含む5年間の価格パフォーマンス、前年比の最新四半期ファンダメンタルズ、
次会計年度のコンセンサス予想、および最近のインサイダー取引活動が含まれます。
主要メトリクスをMicrosoftとGoogleのピアベンチマークと比較します。
このリクエストは、複数のFactSetデータセットを使用して完全なエクイティリサーチレポートを構築します。Claudeは過去の価格データを取得してパフォーマンストレンドを示し、年対年比較のための標準化されたファンダメンタルズを引き出し、将来を見据えたコンセンサス予想を組み込み、インサイダー活動を通じてガバナンスコンテキストを追加します。ピア比較により、FactSetの標準化されたメトリクスを使用した相対的な評価コンテキストが確保されます。
使用時期：投資リサーチレポートの構築または投資委員会プレゼンテーションの準備。
ヒント：FactSetの標準化されたファンダメンタルズにより、異なる会計表示を使用している場合でも、企業間での真の比較が可能になります。
M&A活動分析
過去24ヶ月間のソフトウェアセクターのすべてのM&Aディールを取得します。
ディール価値が10億ドルを超えるもの。買収企業、ターゲット、ディール価値、
および完了ステータスを含めます。その後、最も活発な買収企業と
その典型的なディールサイズを特定します。
FactSetを通じたM&A分析は、特定のセクターにおける統合パターンと戦略的優先事項を示します。Claudeは業界、規模、期間でフィルタリングされた取引データを取得し、パターンを分析して、シリアル買収企業、典型的な評価、および優先されるディール構造を特定します。
使用時期：統合トレンドの理解または潜在的な買収企業とターゲットの特定。
注記：ディールデータには完了したディールと保留中のディールの両方が含まれ、ステータスインジケーターは、どのディールが正常に完了したか、または終了したかを示します。
利益サプライズ分析
過去8四半期について、Netflixの報告EPS対コンセンサス予想を表示します。
サプライズパーセンテージと方向を計算します。各発表後の3日間の
株価反応を含めて、市場がサプライズにどのように反応したかを理解します。
利益サプライズ分析は、FactSetの予想データを実際の報告結果と後続の価格変動と組み合わせます。Claudeは企業が予想を上回ったか下回ったかを特定し、サプライズの大きさを計算できます。統合により、対応する株価変動と並行して過去の利益パフォーマンスデータが提供され、利益感応性パターンの分析が可能になります。
使用時期：経営陣の信頼性の評価とマーケット期待の理解。
主な利点：推定データを価格反応と組み合わせて、完全なサプライズ影響分析を行い、サプライズだけでなく市場がそれをどのように解釈したかを示します。
所有権とインサイダー追跡
Teslaの上位20機関投資家、その現在のポジション、および過去1四半期の
変化を表示します。また、過去6ヶ月間に100万ドルを超えるインサイダー取引を
すべて引き出し、経営幹部が買いか売りかを記載します。
Claudeは、投資マネージャー、ミューチュアルファンド、およびその他の機関投資家によるポジションサイズと変化を示す機関投資家保有データを取得します。統合はインサイダー取引も追跡し、経営幹部と取締役が自社株を買い売りする時期を記録します。これらのデータセットは時間経過に伴う所有権の変化を示しますが、機関投資家データは通常、四半期開示サイクルではなく現在のポジションを反映しています。
使用時期：投資家センチメントと経営陣の信頼度の理解。
注記：所有権データは通常、開示要件により四半期ラグがあるため、表示されるポジションは現在の保有を反映していない可能性があります。
サプライチェーンリスク評価
FactSetの関係データからNVIDIAの主要なサプライヤー、顧客、パートナーを
マップします。単一の関係が重大な収益エクスポージャーを表す集中リスクを
特定します。最近の10-Kリスク開示と相互参照します。
FactSetを通じたサプライチェーン分析は、財務諸表から明らかでない可能性のある依存関係を示すことができます。この分析は、将来のパフォーマンスに影響を与える可能性のあるリスク、潜在的なサプライ中断、および顧客依存関係を強調することができます。
使用時期：オペレーショナルデューデリジェンスまたはサプライチェーンリスク分析。
主な考慮事項：関係データは開示されたソースから取得され、特に重要性の閾値以下のパートナーシップをすべてキャプチャしない可能性があります。
FactSetの使用に関するヒント
結果が圧倒的にならないように、必要な正確なデータタイプを指定します。
日付範囲を使用してデータ量を管理します。特に日次価格データの場合。
一部のデータには報告ラグがあることに注意してください。所有権は四半期ごと、インサイダー取引には開示遅延があります。
複雑な分析の場合は、スコープを拡大する前に企業のサブセットから始めます。
関係データと所有権データは開示情報を反映しており、完全でない可能性があることに注意してください。