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revenue-geographic-segmentation

revenue-geographic-segmentation

github.com/octagonaiデータ・データベース130258 回インストール21 週間前に更新
リポジトリ

revenue-geographic-segmentation について

revenue-geographic-segmentationは、Octagon MCPを使って上場企業の地域別セグメント収益を取得するスキルです。地域ごとの収益推移や構成、年度間の成長を分析する用途に向いています。

主な機能

  1. 01年度別の地域セグメント収益取得
  2. 02複数年の地域別テーブル出力
  3. 03地域別収益比率の算出支援
  4. 04地域ごとの成長傾向の比較

活用シーン

  1. 01企業の地域別収益構成の推移確認
  2. 02収益成長の速い地域と遅い地域の特定

MCP 対応

octagon-mcp上のoctagon-agentツールを通じて、上場企業の地域別収益データを取得します。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/octagonai/skills --skill revenue-geographic-segmentation

インストール後、Claude Code で/revenue-geographic-segmentationを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

marketplace.json
README.md
references/
interpreting-results.md
mcp-setup.md

詳細

地域別売上高セグメント

Octagon MCP を使用して、上場企業の地域セグメント別の詳細な売上高内訳を取得します。

前提条件

AI エージェント（Cursor、Claude Desktop、Windsurf など）で Octagon MCP が設定されていることを確認してください。インストール手順については、references/mcp-setup.md を参照してください。

クエリ形式

Retrieve detailed revenue by geographic segment for <TICKER>, for the annual period with a flat response structure.

MCP 呼び出し：

{
  "server": "octagon-mcp",
  "toolName": "octagon-agent",
  "arguments": {
    "prompt": "Retrieve detailed revenue by geographic segment for AAPL, for the annual period with a flat response structure"
  }
}

出力形式

エージェントは、各年の地域セグメント別売上高を含む表を返します。

会計年度南北アメリカセグメント欧州セグメント大中華圏セグメント日本セグメントその他のアジア太平洋セグメント
2025$178,353.00M$111,032.00M$64,377.00M$28,703.00M$33,696.00M
2024$167,045.00M$101,328.00M$66,952.00M$25,052.00M$30,658.00M
2023$162,560.00M$94,294.00M$72,559.00M$24,257.00M$29,615.00M
2022$169,658.00M$95,118.00M$74,200.00M$25,977.00M$29,375.00M
2021$153,306.00M$89,307.00M$68,366.00M$28,482.00M$26,356.00M

データソース： octagon-financials-agent

主な観察パターン

データを受け取った後、以下の観点から所見を生成します。

  1. 地域別集中度：売上高が最も大きい地域を特定します
  2. 成長傾向：どの地域が最も速く成長しているかを追跡します
  3. 通貨エクスポージャー：地域別に為替リスクを評価します
  4. 新興市場：発展途上地域の成長を監視します
  5. 過去の推移：地域構成の経時的な変化を追跡します

分析のヒント

地域別構成比の計算
Region Share = Region Revenue / Total Revenue × 100

地域別に計算して、地域構成を把握します。

地域別集中度
  • 南北アメリカが50％超＝米国中心
  • 単一地域が60％超＝集中度が高い
  • バランスが良好＝どの地域も40％超ではない
地域別成長率
Region Growth = (Current Year - Prior Year) / Prior Year × 100

最も成長の速い地域と遅い地域を特定します。

通貨への影響

地域別エクスポージャーは、次のような為替リスクを伴います。

  • 南北アメリカ：USD（通常は基準通貨）
  • 欧州：EUR、GBPへのエクスポージャー
  • 大中華圏：CNYへのエクスポージャー
  • 日本：JPYへのエクスポージャー
  • その他のアジア太平洋：複数の通貨
地政学的リスク

次のような地域リスクを考慮します。

  • 貿易摩擦（米中）
  • 規制環境
  • 景気循環
  • 政治的安定性

戦略分析

海外展開

以下を経時的に追跡します。

  • 海外売上高の構成比は拡大しているか
  • どの地域で勢いが見られるか
  • 新たな市場への参入はあるか
市場浸透度

以下と比較します。

  • 地域別 GDP または人口
  • 対象市場の規模
  • 競合他社の地域別展開
分散効果

バランスの取れた地域構成には、次のようなメリットがあります。

  • 為替ヘッジ（自然なヘッジ）
  • 景気循環の分散
  • 規制リスクの分散

セグメントの推移

長期的な傾向

10年以上の期間で、次の点を確認します。

  • 南北アメリカ：通常は安定しており、規模が大きい
  • 欧州：着実に成長
  • 大中華圏：急速に拡大した後、成熟
  • 新興アジア：高い成長の可能性
転換点

次のような大きな変化に注目します。

  • 新たな市場への参入
  • 貿易政策の影響
  • パンデミックの影響
  • 通貨の切り下げ

追加のクエリ

結果に基づいて、より詳細な分析を提案します。

  • 「[YEAR1] から [YEAR2] にかけて、南北アメリカセグメントの売上高が伸びた要因は何ですか？」
  • 「[COMPANY] の製品構成は、地域セグメント全体でどのように変化しましたか？」
  • 「[YEAR] において、各地域セグメントは総売上高の何％を占めていますか？」
  • 「[COMPANY] の地域別売上高構成を [PEER1] および [PEER2] と比較してください」

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