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anthropics/financial-services 概要

このリポジトリは何？

Anthropic が公式に公開している 「金融サービス業務向け Claude リファレンス実装集」。投資銀行 (IB)、エクイティリサーチ、プライベートエクイティ (PE)、ウェルスマネジメント、ファンドアドミン、KYC など、現場で頻出するワークフローを Claude エージェントとして実装したテンプレート集である。

中身は大きく3層に分かれる。

Agents (plugins/agent-plugins/) — 業務単位で完結するエージェント群。Pitch Agent、Meeting Prep、Market Researcher、Earnings Reviewer、Model Builder、Valuation Reviewer、GL Reconciler、Month-End Closer、Statement Auditor、KYC Screener の10種。
Vertical plugins (plugins/vertical-plugins/) — 業種別のスキル＋スラッシュコマンド束（/comps, /dcf, /lbo, /earnings, /ic-memo, /tlh …）と、Daloopa／Morningstar／FactSet／S&P／Moody’s／LSEG／PitchBook／Egnyte 等の MCP データコネクタ を同梱。
Managed-agent cookbooks (managed-agent-cookbooks/) — 同じシステムプロンプト・スキルを Anthropic Managed Agents API (/v1/agents) にヘッドレスでデプロイするための agent.yaml 群。

すべて Markdown と YAML／JSON のみ。ビルド工程はなく、Python スクリプト (check.py, sync-agent-skills.py, orchestrate.py, deploy-managed-agent.sh) が検証・同期・デプロイを担う。

何が嬉しい？（既存手段との比較）

比較対象	違い／このリポジトリの利点
Claude をゼロからプロンプトで運用	コンプス、DCF、LBO、3表モデル、Excel 監査、IC メモ、KYC ルール評価といった金融固有の手順とフォーマットがスキル化済み。アナリスト成果物に必要な「お作法」を自前で書き起こす必要がない。
Bloomberg / FactSet / Capital IQ などのベンダー個別ツール	LSEG・S&P・Daloopa・PitchBook など 11種のデータプロバイダを MCP で横断接続でき、同じエージェントの中で連携できる。ベンダーロックインから解放される。
汎用 RPA / Copilot 系（Microsoft 365 Copilot 等）	単発タスクでなく「ワークフロー単位のエージェント」として設計され、各エージェントが自分の使うスキルを自己完結で同梱。Excel／PowerPoint への成果物出力 (`xlsx-author`, `pptx-author`, `ppt-template`) もネイティブ対応。
自社内製エージェント	同一ソースから Claude Cowork プラグインとしても Managed Agents API としてもデプロイ可能（”two ways from one source”）。インタラクティブ用途と無人実行用途を分岐実装する必要がない。
OSS LLM テンプレート	Anthropic 公式・Apache-2.0、`scripts/check.py` でマニフェスト lint と参照整合性検査が走り、人間サインオフ前提の安全設計（投資判断・取引執行・元帳記帳はしない）が明示。規制業界で導入しやすい。

要するに、「金融アナリスト業務をすぐ走らせられる、ベンダー中立かつ二経路デプロイ可能な Claude リファレンス」 という点が最大の差別化。

使うときの流れ

インストール経路を選ぶ

対話用途 → Cowork: Settings → Plugins → Add plugin にリポジトリ URL を貼るか、plugins/ 配下を zip でアップロード。

CLI → Claude Code:

claude plugin marketplace add anthropics/claude-for-financial-services
claude plugin install financial-analysis@claude-for-financial-services   # まずコア
claude plugin install pitch-agent@claude-for-financial-services           # 必要な agent を追加

無人運用 → Managed Agents:

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
scripts/deploy-managed-agent.sh gl-reconciler

コアを最初に入れる — financial-analysis プラグインに共通モデリングスキルと全 MCP コネクタが集約されているので、ここから始めて必要な vertical（investment-banking、equity-research、private-equity、wealth-management、fund-admin、operations など）を追加する。
データ接続を構成 — .mcp.json でベンダー（Daloopa／Morningstar／FactSet／S&P／LSEG／PitchBook 等）の MCP に API キーを設定。社内データソースに差し替えてもよい。
使う
- エージェントは Cowork ディスパッチに登場し、関連局面で自動的にスキルが発火。
- スラッシュコマンドで明示的に呼び出す：/comps、/dcf、/earnings、/ic-memo、/tlh など。
- 出力は Excel／PowerPoint／Markdown ドラフトとして 人間レビュー前提 で staging される。
自社向けにチューニング
- .mcp.json を社内データに向ける。
- スキルファイルに firm 用語・テンプレート・規程を追記。
- /ppt-template で自社ブランドの PPT レイアウトを学習させる。
- 新スキルを vertical-plugins/<vertical>/skills/ に追加し、python3 scripts/sync-agent-skills.py で各エージェントへ伝播。
PR 前検証 — python3 scripts/check.py でマニフェスト lint・参照解決・スキルドリフト検出を実行。
（任意）Microsoft 365 連携 — claude-for-msft-365-install プラグインで、Excel/PowerPoint/Word/Outlook の Claude アドインを自社クラウド（Vertex AI／Bedrock／社内 LLM ゲートウェイ）経由で配備。

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