「四季報AI」、東洋経済が7月にローンチへ 「会社四季報」の情報をチャット形式で提供
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東洋経済よりAIチャットサービスの提供を開始。内容としてはChatGPTを活用した対話型（チャット）形式のサービスとのことです。
プレスリリースで上げている特徴はこんな感じです。
・過去の情報とのデータ比較が容易に
・条件に当てはまる企業をスクリーニング
・詳細な情報の分析が可能
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000010.000120643.html
プレスリリースの情報によるとChatGPTに四季報の情報を学習させ、チャット形式で質問が出来るサービスのようですね。
生成AIだとChatGPTの他にgoogleのBardもリリースされて話題になり、人によってはBardの方が使いやすいという声もチラホラ聴きます。
あくまで私の中での整理ですが、ChatGPTは言語モデルとしてより高度な印象があり、複雑な回答をして貰えるのですが、良いアウトプットを貰うには指示出し（プロンプト）がとても重要になります。頭でっかちな専門家イメージ。一方でBardは比較的簡単なプロンプトでも一定レベル以上の回答が貰える印象です。ゼネラリストタイプのイメージ。
プロンプトエンジニアリングという言葉が一般的になっていますが、プロンプトの技術だけでもビジネス上で重要な一つのスキルになってきていて、これはChatGPTの活用において特に重要であると感じます。
今後の生成AIのビジネス利活用においては、下記の点が重要であると考えます。独自のLLMを作る場合は除いての話。
①どの言語モデルをベースにするのか？
②どのような情報を追加で読み込ませるか？
③プロンプト支援ツールの精度はどうか？
③は、チャット上でシナリオがある程度準備されていて、選択肢を選んでいくと、それによってある程度精度の高いアウトプットが出せるようなプロンプトが自動的に作成されるようなツールが一般的になっていくと感じます。
つまり目的に応じて、その目的に特化したチャットサービスが今後はリリースされていくのかなと。分野が限定されればされるほどより精度の高いアウトプットが期待できますが、逆に上記の情報をどう設計していくのかという部分が差別化になっていくのではないかと考えます。仮に対話型AIモデルであれば、四季報に記載されていない情報（パラメーター）を取得・認識し応答するには、かなりの精度が求められます。（精度に満足できなければ、課金ユーザー獲得が難しいビジネスモデル）
自分で調査するのであれば、個人的にはSPEEDAで良いかなと。
