1. データ収集と前処理
まずは、株価、決算情報、経済指標、企業のニュース記事など、あらゆる金融データを収集いたします。これらのデータは、多種多様な形式（数値、文章、グラフなど）で提供されるため、まずは統一されたフォーマットに変換し、前処理（ノイズ除去や欠損値補完など）を行います。これにより、AIが解析しやすい状態に整えられます。
2. モデルによる解析と予測
前処理されたデータは、機械学習モデルやディープラーニングモデルに入力され、過去の傾向や相関関係を学習します。ここで用いられるモデルは、株価の変動予測やリスク評価、企業の成長性の分析など、様々な指標を算出いたします。これらの数値データは、投資判断の根拠となる重要な要素です。
3. 自然言語生成によるレポート作成
取得した解析結果や予測値をもとに、生成AIが投資レポートのドラフトを自動作成いたします。ここで大きな役割を果たすのが、大規模言語モデル（LLM）です。LLMは、膨大なテキストデータから学習しているため、数値データと論理的な文章を組み合わせ、分かりやすく説得力のあるレポートを生成いたします。文章は専門用語を噛み砕いた平易な表現に変換され、初心者にも理解しやすい内容となります。
4. プロンプトの設定と調整
AIにレポート作成を依頼する際、どのような情報を盛り込み、どのような視点で分析を行うかは、プロンプト（指示文）に依存いたします。適切なプロンプトを設定することで、より詳細で具体的なレポートが得られます。以下に具体的なプロンプトの事例を、コードブロック形式でご紹介いたします。
これらのプロンプトは、AIに対して具体的な指示を与え、求める情報を明確にするためのものです。プロンプトを工夫することで、生成されるレポートの質が大きく向上いたします。
5. 人間による最終チェックと補足
最終的には、AIが生成したレポートは専門の金融アナリストがチェックいたします。AIは大量のデータから迅速にレポートを作成することができますが、未知のリスクや市場の急変に対する判断は、依然として人間の経験や直感が重要です。そのため、AIが作成した文章を基に、細部の補足や誤解を招かないような修正を加え、最終的な投資レポートとして仕上げます。
金融市場は今後も急速に変化していくことが予測されており、AI技術の発展はその変化の一翼を担う存在となります。現在、Bloomberg GPT、Kenshoといった先進のAIツールが実用化され、現場での導入が進んでおりますが、今後はさらに多くの金融機関がAI技術を取り入れることが見込まれます。
また、AIの進化により、投資レポートの自動生成だけでなく、リスク管理、ポートフォリオの最適化、さらには新たな金融商品の設計など、金融分野における応用範囲は拡大してまいります。これに伴い、金融アナリストの役割も変化し、AIが提供する大量の情報を適切に解釈し、最適な戦略を立てることが求められるようになるでしょう。
加えて、金融市場における規制や倫理の面でも、新たな課題が浮上する可能性があります。AIが自動生成する情報が投資判断に大きな影響を及ぼすことから、情報の信頼性や透明性、さらには説明責任が問われる局面が増えると予想されます。これらの課題に対しては、技術面だけでなく、法制度や業界内のガイドライン整備も進められる必要があると考えられます。
