品質管理：日本株・企業調査のAIリサーチ

品質を感覚ではなく、用途ごとの合格条件として定義します。

決算短信、適時開示、IR資料など公開情報をAIで整理するときに、出典・数値・時点・不確実性を確認する実務ガイド。

このテーマで確認するポイント

• 事実性・数値整合
• 必要項目の網羅性
• 表現・形式の遵守
• 例外時に適切に停止できること

日本株・企業調査のAIリサーチでの具体例

決算短信・有価証券報告書・適時開示・IR資料など、公開時点が異なる企業情報を扱う場面では、AIの出力だけを見るのではなく、元情報の時点・入力条件・人の確認・例外処理を一緒に残します。品質管理の観点から、後から別の担当者が判断理由を追える状態を目標にします。

実務での進め方

1. 対象となる実際の1件を選び、現状のやり方を記録する
2. 品質管理の確認ポイントを使ってAI支援の工程を試す
3. 差し戻し・例外・修正理由を記録し、テンプレートやSOPを更新する

PALはAI出力を自動的に正解とは扱いません。重要な数値・固有名詞・契約・投資判断などは、用途に応じて一次情報や適切な専門家を確認してください。

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