Qovest が狙うのは、調査のなかで最も時間を食う区間だ。資料をそろえ、読み切り、人に見せられる報告へ結論を落とす。

一文を入れると、まず仕事を分けてからデータを取る

Qovest はアリババクラウドが 11 月 2 日に出した AI の調査作業台で、中国語名は万睿研見。公式サイトは強みを三つの文に分ける。調査を本当に終わらせること、AI に本当にデータを取らせること、調査を続けられること。一つ目は段取りで、何を調べるかを伝えると、目的を捉え、手順に分け、道具を呼び、最後に報告を出す。二つ目はデータで、銘柄、会計年度、指標の定義を理解したうえで、対応する金融データを自分で取りに行く。

どちらも単独では目新しくない。重なることに意味がある。汎用のチャットでも調査報告らしいものは書けるが、数字がどこから来たのか、定義が噛み合っているのかは、たいてい書かれない。Qovest は取得と執筆を同じ流れに置く。画面に出るグラフ、リスクとリターンの散布図、利益の要因分解、売上構成の変化、国債利回り曲線は、取ってきたデータから直接作られ、出所に当たって確かめられる。

定時タスクで、調査が市場についていく

実用に近いのはこちらだ。タスクは取引日ごと、あるいは週ごとに設定できる。サイトの例では、A 株の寄り前の主線走査が取引日ごとに 8 時 30 分に走り、前夜の情報、開示、資金の手がかりをまとめてその日の注目リストを作る。主要ポートフォリオの引け後の点検は取引日ごとに 15 時 30 分。AI 産業チェーンの週次追跡は毎週金曜の夕方に開示、業界データ、調査資料を更新する。どのタスクにも有効期間と実行回数が付き、結果も一覧で見える。

以前は研究担当が毎朝手でやっていた。前夜の海外市場をひもとき、開示を拾い、資金の流れを見て、朝会の材料に仕立てる。定時タスクに渡したあとに人がやるのは、その一覧のどこが本当に重要かを見きわめることで、材料をゼロから積むことではない。

調査スペースで、毎回ゼロから始めなくてよい

三つ目の強みは継続にある。回ごとの成果、資料、結論、確かめたい事項は調査スペースに残り、次に続けるときに背景を言い直さなくてよい。公式の説明は、データに出所があり、結論を照合でき、成果が積み上がるというもの。運用の場面では、一社の調査が一本の筋になり、しばらくして戻ってきたときに当時の前提がまだ成り立つかを試せるということだ。

分析寄りの機能も二つ並ぶ。節ごとの単体価値と国産化の度合いを分解する対話式の産業チェーン図と、前提を変えると自動で計算し直す連動の試算。従来の金融端末にもあるが、ここでは入口が日常の言葉で、問い合わせの文法を先に覚えなくてよい。

データの出所について、公式は何と言っているか

調査の道具が使えるかどうかを決めるのは画面ではなくデータだ。公式の説明は、権威ある金融データベースを調達してアリババクラウド上に置き、金融向けのエージェント基盤を自社で作り、データ取得から分析の出力までを通すというもの。公開の金融評価セットでの比較にも触れているが、この種の評価は提供者自身による試験であり、割り引いて読むべきだ。本当の試しは、答えを知っている問いを自分で走らせることにある。

もうひとつの実際的な論点は鮮度だ。相場データは引け後にまとめて取り込まれるため、間に空白ができる。取引時間中にリアルタイムで見たいときは、その点を先に知っておきたい。

いま使うには

現状は申請制だ。サイトは三つの手順を示す。体験を申し込み、研究の必要に応じて試験の枠に割り当てられ、開通したら使い始める。個人でも申し込め、登録後に試用のポイントが渡され、その後は月額の契約になる。証券会社、ファンド、資産運用のチーム向けの企業版は近く出るという。

はっきりさせておきたいのは、これは調査の道具であり、出てくるのは調査報告とデータの図表で、投資助言ではないという点だ。省けるのは資料探し、指標の計算、体裁を整える時間で、判断の部分は使う人に残る。

Qovest の価値は調査報告を書けることではなく、取得、分析、保管を繰り返し走れる流れにしたことにある。毎日大量の資料を動かす人にとって戻ってくるのは材料を積む時間で、結論が正しいかは自分で決めるほかない。