金融

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金融業界の市場・投資リサーチAIとは?仮説検証と原典確認の進め方

金融業界の市場・投資リサーチAIに任せる証拠整理と、人が残す原典確認・統制を解説します。決算資料から支持、反証、未確認の台帳を作る手順も示します。
サービス・インフラ

CB Insightsとは?市場マップDB|AI調査のカテゴリ仮説を検証する

CB Insightsの企業・市場データとMarket Mapの選定条件を読み、AIでカテゴリ仮説を検証する手順を解説します。
サービス・インフラ

PitchBookとは?投資データDB|AI企業比較で根拠を残す方法

PitchBookの収録対象、Screenerと出力方法、推計値や分類差の読み方、契約で許された経路からAIへ渡し、人が元レコードを検証する企業比較の進め方を説明します。
サービス・インフラ

Crunchbaseとは?企業情報DB|AI企業調査で資金調達情報を確かめる

Crunchbaseの収録情報と資金調達額の読み方、AIで候補を抽出しながら企業発表・SEC・取引所資料で重要値を確認する方法を説明します。
ソフトウエア

バーティカルAIとは?|業界特化AIを選ぶ4軸

バーティカルAIとは、特定の業界または業務向けに、データ、ルール、既存システムとの接続、監督方法を設計したAIです。汎用AIとの違いと導入時の確認方法を紹介します。
ソフトウエア

業界比較の手順|AIで回す緊急・週次・四半期の3パルス

戦略企画・BD・M&A・投資家・調査部門向けに、業界比較のリサーチを緊急24時間/週次/四半期の3パルスで回す設計論を整理しました。SEC 8-K・EDINET・特許・雇用シグナルの取り方、TAM/SAM/SOMとPorter 5F・SWOTのAI更新、Bloomberg ASKB・AlphaSense・CB Insights・Snorbeなどツール選定までを解説します。
ソフトウエア

金融業界のリサーチAI|ROI計算で見る導入判断の3層モデル

金融業界のリサーチAI導入をROIの3層モデルで整理。層1は人件費削減、層2は意思決定精度、層3は新規収益機会。JPMorgan、Morgan Stanley、BlackRock Aladdin、MUFGなど9社の実数を交えて、初学者にもわかる形で解説します。
サービス・インフラ

HITLとはAI運用で人間が判断する境界を業務別に決める

HITL(Human-in-the-loop)の定義から、業務類型別の意思決定ツリー、みずほ銀行・セブンイレブン・メルカリの実装事例、EU AI法とAI事業者ガイドラインv1.2の5委任原則、Snorbeで調査業務から始める月曜日からの3ステップまで、AI運用担当が使える実務ガイドを解説します。
サービス・インフラ

デスクリサーチとは?AI時代までの進化を歴史から解きほぐす

デスクリサーチは1900年の帝国データバンクから2026年のClaude Scienceまで、道具が3段階で書き換わってきた仕事です。伝統時代・Web検索時代・AI時代の変化を数字と一次ソースで追いかけ、変わらない本質と新しい選択肢としてのSnorbeまでを解きほぐします。
サービス・インフラ

TAM/SAM/SOMとは?|AIで市場規模を積む計算実演

TAM SAM SOMを日本の中小企業向け請求書AI SaaSで実演。中小企業庁357万社からTAM4,284億円→SAM720億円→SOM7.2億円まで積み上げ、ボトムアップは営業5名から3,600万円→8,784万円まで。AI Deep Researchの限界、SmartHRのTAM拡張、継続リサーチの伴走ツールSnorbeまで、事業企画・スタートアップ創業者向けに一次ソース付きで解説。