投資・金融の分析力を、
社外に出さない「自社専用AI」に
ローカルLLM×分析基盤 開発・構築
一切を外部に送信せず、自社のPC・サーバーの中で、
企業分析・戦略検討・レポート作成を支援するAI環境を構築します。
- llama.cpp
- RAG・追加学習
- 完全オフライン構成
- トレードシステム連携
- 決算書・有価証券報告書・企業開示情報・市場ニュース・過去の取引記録を、自社専用AIで抽出・整理・説明
- 独自の投資手法・分析ノウハウ・顧客情報・保有資産は、一バイトも社外に出ません
- 数値処理は専用プログラムとデータベース、文書の読解はローカルLLM。定量×文書のハイブリッド分析
- 蓄積されるプロンプト・分析シナリオ・学習データは、貴社が保有し続ける事業資産になります
本事業は、投資・金融分野の情報分析や業務支援を対象として、自社のPC・サーバー内で稼働するローカルLLM（大規模言語モデル）を開発・構築する事業です。
決算書、有価証券報告書、企業開示情報、市場ニュース、過去の取引記録などを活用し、企業分析、投資情報の整理、取引戦略の検討、レポート作成などを支援する、自社専用のAI環境を構築します。
投資情報・顧客情報を外部AIへ送信しません。
- 決算書・開示情報・ニュース・取引記録を、分析に使える情報にする
- 数値処理システムとローカルLLMを、役割分担で接続する
- 投資方針・専門用語・分析基準に合わせて自社専用化する
- プロンプト・分析シナリオ・学習データを、自社資産として蓄積する
その情報、クラウドAIに送れますか
投資・金融分野では、独自の投資手法や分析ノウハウ、顧客情報、保有資産、取引履歴など、外部への送信を避けたい重要な情報を日常的に扱います。分析の質を上げようとAIを使うほど、こうした情報をクラウドへ送る場面が増える - これが、この分野でAI活用が進みにくい最大の理由です。
本事業では、AIによる情報処理を自社環境内で完結させることで、これらの機密情報を外部のクラウドAIへ送信することなく、日常業務や分析に活用できる仕組みを提供します。
事業概要｜自社の中で動く、投資・金融専用AI環境
汎用的なAIを導入するだけではなく、自社が保有する文書やデータベースとの連携、専門用語や分析基準への対応、必要に応じた追加学習などを行い、利用者の投資方針や業務に合わせたシステムとして構築します。
モデルの実行環境からデータ管理、アクセス制御、運用までを含めた、自社専用のAI基盤としてご提供します。稼働場所は自社のWindows PC・社内サーバーで、インターネット接続がない環境でも動作します。
活用例｜企業分析からレポート作成まで
企業分析｜決算書・有価証券報告書の読解
決算書や有価証券報告書から、事業内容・リスク要因・財務の変化点などを抽出・整理します。数値の計算は専用プログラムが行い、LLMは記載内容の読解と要点整理を担当します。
投資情報の整理｜開示情報・市場ニュースの要約
企業開示情報や市場ニュースを取り込み、保有銘柄・監視銘柄ごとに分類・要約。毎朝の情報確認を、読む作業から確認する作業に変えます。
取引戦略の検討支援｜過去の取引記録の振り返り
過去の取引記録・売買判断のメモを検索・整理し、「同じような相場局面で過去どう判断したか」を呼び出せるようにします。戦略検討の材料出しをAIが支援します。
レポート作成｜分析結果の文章化
分析結果や運用状況を、定型レポート・顧客向け資料の下書きとして文章化します。数値はデータベースから直接差し込み、LLMは説明文の生成を担当します。
社内ナレッジ検索｜過去の分析・ルールをRAGで呼び出す
過去の分析メモ・レポート・社内ルール・運用基準を検索基盤（RAG）に載せ、根拠となる文書を示しながら回答するAI検索を構築します。
情報収集からレポートまでの一体運用
ブラウザ自動化・RPAと組み合わせ、情報収集→データ保存→分析→レポート出力までを一体化。人が行うのは確認と判断だけ、という流れを作ります。
定量分析×文書分析｜役割分担の設計
LLMに数値計算をさせない -これが投資・金融分野でAIを実務に使うための設計原則です。株価や取引データの数値処理は専用のプログラムやデータベースが行い、ローカルLLMは情報の抽出・整理・説明を担います。役割を分けることで、定量分析と文書分析を組み合わせた業務支援を実現します。
トレードシステム・自動化との連携
既存のトレードシステムやブラウザ自動化、RPAとの連携により、情報収集からデータ保存、分析、レポート出力までを一体化します。
連携方法は、API・データベース・ファイル連携など既存システムの構成に合わせて設計します。自社開発のブラウザ自動化基盤（CmdBrowserCDP）やWindowsネイティブ開発の実績を活かし、「いま動いている仕組みを壊さずに、AIを足す」形で組み込みます。
自社専用化｜文書連携・専門用語・追加学習
汎用AIをそのまま置いても、投資・金融の実務では使いものになりません。自社専用化のために、次の3段階で調整します。
1. 文書・データベース連携（RAG） - 自社の分析メモ・レポート・運用ルールを検索基盤に載せ、回答の根拠を自社文書に置きます。
2. 専門用語・分析基準への対応 - 業界用語、社内の略語、独自の分析基準・評価軸をシステムに組み込み、社内の言葉で使えるようにします。
3. 必要に応じた追加学習 - RAGで足りない場合に、自社データによる追加学習を検討します。学習に使ったデータも成果物も、自社内に残ります。
プロンプトと分析シナリオは、事業資産
本事業では、蓄積される分析・判断・学習データ、プロンプト、業務シナリオそのものを、重要な事業資産と位置付けています。
クラウドAI依存の運用では、使い込んだプロンプトやワークフローがサービスの仕様変更・値上げ・終了に振り回されます。自社基盤であれば、これらを自社で継続的に保有・改善・活用できます。分析の型が積み上がるほど、他社が真似できない自社だけの分析環境になっていきます。
そのため本事業は、モデルの実行環境からデータ管理、アクセス制御、運用までを含めて、外部クラウドAIへの依存を抑えた自社専用のAI基盤として提供します。
このような方に向いています
- 投資会社・運用会社・FX/株式トレーダーなど、独自の手法・顧客情報を扱っており、クラウドAIに情報を出せない方
- 決算書・開示情報・ニュースの確認に毎日時間を取られており、整理・要約を自動化したい方
- 既にトレードシステムや分析ツールを持っており、そこにAIによる文書分析を足したい方
- 分析ノウハウ・プロンプト・データを、外部サービスではなく自社の資産として蓄積したい方
よくある質問
クラウドAIと比べて、精度は落ちませんか？
汎用の雑談性能では大手クラウドAIに及びませんが、本事業の目的は汎用対話ではなく、対象を絞った業務支援です。用途を限定し、RAGで自社文書を根拠に使い、数値処理を専用プログラムに分離することで、実務で必要な精度を確保します。
何を用意すれば始められますか？
分析対象の文書・データ（決算書、取引記録、分析メモなど）と、現在の業務の流れが分かる情報があれば検討を始められます。稼働させるPC・サーバーの構成は、扱うモデルの規模に応じてご相談のうえ決めます。
既存のトレードシステムと連携できますか？
API・データベース・ファイル連携など、既存システムの構成に合わせて接続方法を設計します。ブラウザ自動化・RPAによる情報収集との組み合わせも対応します。
追加学習は必ず必要ですか？
必須ではありません。多くの用途はRAG（文書検索連携）で対応できます。社内固有の書式・基準への適合が必要な場合に、追加学習を選択肢として検討します。
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いまの分析業務と扱う情報を伺い、実現範囲と概算をご提案します。既存のトレードシステム・Excel・データベースとの連携、部分的なスポット開発のご依頼も歓迎します。
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