金融レポート生成

長文脈モデルを呼び出して決算報告書や公告を分析し、構造化されたリサーチ要約とレポートを生成します。 数十ページの PDF の重要情報を構造化データと読みやすい要約に圧縮することは、現在の大規模モデルにおいて最も成熟した実用シーンの一つです。

典型的なパイプライン

1. 文書解析: 決算報告書/公告をテキスト化した後、長文脈モデルに渡して情報抽出を行う;
2. 構造化出力: JSON 形式で出力内容を定義する（売上高、粗利益、リスク警告などのフィールド）;
3. 要約とレポート: 構造化データに基づいて、異なる深さのリサーチ要約を生成する;
4. 検索拡張: 過去のリサーチレポートをベクトル化して格納し、質問時には先に検索してから生成する。詳しくは 文本向量化 を参照。

推奨モデル

環節	推奨	説明
長文書抽出	claude-sonnet-5、gemini-3.1-pro	長文脈での安定した性能
深度分析	claude-opus-4-6-thinking、gpt-5.5-high	推論が密集する工程
一括要約	gemini-3.5-flash、gpt-5.4-mini	コスト重視の工程
図表/スキャン文書認識	画像モデル、画像理解 を参照	決算資料の図表解読

実装のポイント

• 長文書では単一リクエストのコンテキスト上限に注意し、超長資料はまず分割してから集約する;
• 構造化出力は、プロンプト内で JSON Schema を提示し、返却結果を検証して、失敗時は再試行することを推奨;
• 金融データは機密性が高いため、4ALL API は透過転送で会話内容を保持しません。詳しくは データセキュリティ を参照。