競合調査をやる

競合調査では、最初に seed 会社を正しく解決します。その後、seed の業種・市場区分・website / EDINET 根拠 から特徴語を拾い、同じ条件で候補会社を横断探索します。

Signal Foundry は、競合 A と競合 B を直接比較する専用 API ではありません。競合調査では、各社を同じ型で掘り、外側で比較表を作ります。

使う場面

• seed 会社に近い会社を見つけたい
• 同じ業界・市場区分で、同じテーマに反応している会社を比較したい
• 各社の website / EDINET 根拠を同じ観点で揃えたい
• 候補をローカルの比較表にして後から見直したい

成功状態

1. Seed 会社を解決する

sf company search トヨタ --json

見る key:

• items[].company_id
• items[].display_name
• items[].query_match
• meta.returned_companies

候補が複数ある場合は、証券コード、正式社名、website domain の順で 検索条件を狭めます。

2. Seed の比較軸を拾う

sf company profile jpx_7203 --json
sf company observations jpx_7203 --limit 10 --json
sf company filings jpx_7203 --limit 5 --json
sf signals jpx_7203 --include ir --json

見る key:

• company.company_id
• profile.industry_33
• profile.industry_17
• profile.market_segment
• profile.website_domain
• observations[].summary
• observations[].source
• filings[].filing_id
• filings[].document_type
• filing.artifact_health
• filing.summary_metrics
• filing.segment_metrics

比較軸は、構造条件とテーマ語に分けます。

3. 同じ条件で候補を広げる

sf company search "輸送用機器の東証プライム上場企業で電動化とソフトウェアに関連" --json

見る key:

• status
• companies[].company.company_id
• companies[].company.display_name
• companies[].reason
• weak_conditions

候補会社は、company_id と 根拠の要約 の組で扱います。会社名だけのリストは競合候補として不十分です。

4. 各社を同じ型で掘る

候補ごとに同じ順番で確認します。

sf company profile <companyId> --json
sf company observations <companyId> --limit 5 --json
sf company filings <companyId> --limit 5 --json
sf signals <companyId> --include ir --json

見る key:

• company.company_id
• profile.industry_33
• profile.market_segment
• observations[].summary
• observations[].source
• filings[].filing_id
• signals.ir

比較表は外側で作ります。各社について同じ 列を埋めると、エージェントが要約しやすくなります。

company_id | company_name | industry_33 | market_segment | theme_evidence | source | latest_filing | notable_change

5. 候補を残す場合

競合候補を後から見直すなら、agent 側でローカルの比較表にします。

sf company search "輸送用機器の東証プライム上場企業" --json
sf company profile <companyId> --card --json

見る key:

• status
• meta.returned_companies
• companies[].company.company_id
• companies[].reason
• company_card

テーマ根拠は reason と会社-level observations として残し、比較表には supported な industry / market segment / listing status を入れます。

復旧方法

Claude Code / Codex に渡す prompt

Signal Foundry で競合調査をしてください。

seed:
- トヨタ

進め方:
1. `sf auth show --json`
2. `sf company search トヨタ --json`
3. seed company の `company_id` を決める
4. `sf company profile <companyId> --json`
5. `sf company observations <companyId> --limit 10 --json`
6. seed の industry / market_segment / theme words を抽出する
7. `sf company search "<industry> の <segment> 上場企業で <theme> に関連" --json`
8. 候補ごとに `profile --card`, 必要な `signals`, 必要なら `company filings` を同じ順で実行する
9. 残す必要があれば、候補 company_id / 根拠 / 比較軸をローカルの表にする

返し方:
- seed company_id
- 候補 company_id
- 各候補の evidence summary と source
- 同じ比較軸で埋めた表
- ローカル表に残した場合は path / row_count / 使った command

このワークフロー に含めないもの

• 競合企業どうしの直接比較 API
• CRM 同期
• full monitor / alert
• 自動 ranking の確定判断

次に進む

競合調査は、同じ型で根拠を揃えるワークフローです。候補を表やCSVで運用する場合は、sf company search の JSON から agent 側で local list に整形します。