ページを開く前から頭にあった疑問：GAAPの純利益が深くマイナスなのに、経営陣が調整後EBITDAを繰り返し引用しているような、高SBC（ストックベースの報酬）のソフトウェア企業に対して、収益の質をフォレンジック（不正・会計操作の観点）に評価するにはどうすればいいのでしょうか？
これは初心者向けのプロンプトではありません。財務諸表は理解していても、操作の“ベクトル”をうまく言語化できないために、経験ある投資家でさえつまずく類のものです。スキルとしてパッケージされたAIターミナルが、本当の深さを引き出せるのか――それとも教科書的な一節をただ言い直すだけなのか――確かめたかったのです。
ClawhHub から Drillr スキルをインストールする
clawhub.ai/yx9966/drillr にアクセスし、スターを付けてダウンロードしました。ページに着地してからスキルを有効化するまでの“摩擦”は2分未満でした。ClawhHub はインストールコマンドをページ上でそのまま提示してくれるので、ドキュメントを探しまわる必要がありません。
# ClawhHub skill install (from the page)
clawhub install yx9966/drillr
その後、スキルは直接呼び出せます。Drillr は分かりやすいインターフェースを公開しています。自然言語の質問を渡すと、ハードコードされた Google Cloud Run のエンドポイントへPOSTし、markdownをストリーミングで返します。インストール以外のセットアップは不要です。扱うべきAPIキーもありません。設定ファイルも不要です。
スキルの SKILL.md は、何をするのかを正直に説明していました。これは米国の上場株式向けの、読み取り専用の金融調査ターミナルです。テーマ（仮説）に基づくスクリーニング、フォレンジック会計、SEC提出書類の抽出、決算説明会の分析。どこまでが範囲かが明確で、その点をありがたく感じました。できると言い張って、それができないことはしない――という姿勢が伝わります。
私が選んだ質問と、その理由
「AppleのP/E倍率はいくつですか」といった類の質問はしたくありません。そういうものは、どんなLLMラッパーでも処理できます。私は特にフォレンジック会計の観点を掘り下げたかったのです。そこが、多くのツールで“汎用的なアドバイス”に崩れてしまう領域だからです。
私の質問：
"GAAPの純利益はマイナスだが、調整後EBITDAはプラスというソフトウェア企業において、収益の質の悪化をどのように特定するかを手順を追って説明してください。具体的には、10-K のどの科目を突き合わせるべきですか。また、ストックベースの報酬（SBC）と繰延収益の変化にどんなパターンが出れば、調整後の指標が実際のキャッシュ創出の問題を隠していると示唆されますか？"
これは実際の問いです。EBITDAの物語が魅力的に聞こえるものの、キャッシュフロー計算書を実際に引っ張ってみると話が変わってくる――そんな小型SaaS銘柄をいくつか想定して、この点についてずっと考えていました。
返ってきたもの
返答は複数パートに分かれた形で構成されていました。まず、GAAPの純利益から営業キャッシュフローへのつき合わせ（EBITDAではありません――EBITDAは設備投資（capex）や、SaaSにおいて非常に重要な運転資金の動きが除外される、と正しく指摘していました）、その次にSBC関連の“見逃し注意のサイン”を具体的に列挙しました。
SBCのセクションが一番良かったです。経営がスケールしているのだと主張しつつも、売上高に対するSBCの割合が増加するというパターンを指摘していました。これは、希薄化（ディリュージョン）が加速している――減速しているのではない――という兆候です。さらに、繰延収益の取り崩しもシグナルとして挙げていました。つまり、企業が認識（計上）済みの収益を前倒しで引っ張ってくる一方で、新規受注が鈍化している場合、調整後EBITDAの数字は安定して見えても、事業は静かに悪化している可能性がある、ということです。
単に文章を投げ込んだだけではありません。何を見ればいいのか、そしてその情報が提出書類のどこにあるのかを教えてくれました。こういうタイプの回答は別物です。
回答までの時間
Enterを押してから、完全なストリーミング応答が返ってくるまで：およそ14秒。
この複雑さの質問としては速いです。私は、より単純なプロンプトでChatGPTから遅い回答を受け取ったことがあります。ストリーミング形式のおかげで、生成が終わる前から読み進められました。
満足しているか？
はい、ただし1つの注意点があります。
回答は本当に役に立つものでした。自分が部分的に考えていた領域をカバーしたうえで、明示的には組み立てていなかった2つの観点を追加していました。具体的には、繰延収益の“速度（バーティリティ／ボラティリティではなく、動きの速さ）”の論点と、もう1つのGAAP/非GAAPの差として、資本化されたソフトウェア開発コストに関するメモです。こうしたものは、一般的なAIの返答ではなく、注釈のしっかり付いた株式調査レポートで見かける類です。
注意点：このスキルは、問い合わせを外部のエンドポイントへルーティングします。SKILL.mdには、問い合わせ内容はログとして記録される可能性があると、はっきり書かれています。未公開のポジションに関してプロプライエタリな調査をしている人にとっては、知っておくべきことです。一般的な学習や公開企業の分析であれば問題ありません。
実際に使うべき人
自分自身でポートフォリオを運用している開発者の方、あるいは投資ワークフローのためのツールを作っていて、調査領域をよりよく理解する必要がある方なら、インストールして試すのに価値があります。インストールと試用にかかるのは90秒程度です。これはBloomberg Terminalではありません。でも、公開されている株式データと提出書類のロジックの上に“質問応答レイヤー”として乗せるなら、ClawhHubのスキルとしては期待以上に機能します。
インストールはきれいで、スコープは正直で、難しい質問に対してうまく答えてくれました。それなら、私のツールキットに入れておくのに十分です。
ClawhHub でテスト： clawhub.ai/yx9966/drillr 。スキル提供： Drillr.ai。
