AI駆動型財務分析の新しい基準。 リアルタイムデータとカスタマイズされた技術戦略で最高のトレーディング洞察を体験してください。
質問するだけで、財務諸表、コンセンサス、ニュース、チャート分析が一度に。 複雑なクエリ不要 — AIが機関グレードのデータに基づいて即座に回答します。
CANSLIM、VCP、PEADなど学術的に検証されたスクリーニング戦略をワンクリックで実行。 マクロレジーム分析と機関投資家フロー追跡で — 市場の構造的変化を誰よりも早く検知します。
グローバルマクロダッシュボード、市場健全性指標、ニュースDB、開示モニタリングを一つのプラットフォームで。 分散した情報を統合し、意思決定に必要な全コンテキストをリアルタイムで確保します。
トヨタがホンダに対して営業利益率で優位に立っています。
| トヨタ | ホンダ |
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自然言語で質問すれば、財務諸表、コンセンサス、ニュース、テクニカル分析を総合した回答を即座に提供します。 マルチターン対話で以前の文脈を記憶し、データグリッドやチャート視覚化もリアルタイムで生成します。
DART開示原本、SEC Filings、証券会社レポートから直接抽出したデータを多段階検証パイプラインで交差検証します。 3,000社以上の上場企業の財務諸表、コンセンサス、株価・需給・マクロデータを機関グレードの精度で提供します。
TradingViewベースのプロフェッショナルチャート上に、AIがサポート/レジスタンスゾーン、トレンドライン、流動性エリアを自動マッピングします。 パターン認識、モメンタム分析、ミクロ構造の変曲点検出まで — チャートの読み方そのものが変わります。
アナリストレポート、規制当局への開示、決算説明会、リアルタイムニュースフローを交差参照し、エビデンスベースの洞察を構築します。 CANSLIM・VCP・PEADなど実証された戦略ベースのスクリーナーとマクロレジーム分析、機関投資家フロー追跡を統合提供します。
財務分析、テクニカル分析、市場センチメントなどドメイン別の専門AIが並列で分析を実行します。 各エージェントの結果を交差検証して矛盾を解決し、一貫性のある投資テーゼを導出します。 単一LLMの限界を超えた機関グレードの分析品質を実現します。
Finance Benchmark — Normalized Score (0-1) · LLM-as-Judge (GPTベース, 0-5点)
* LLM-as-Judge方式：GPTが各応答の正確性・鮮度・精度・クロスソース検証を0-5点で評価し、0-1に正規化。同一プロンプト・同一データ・同一評価基準を適用。
評価フレームワーク参考："Fin-RATE: A Real-world Financial Analytics and Tracking Evaluation Benchmark for LLMs on SEC Filings"（Jiang et al., 2026）— イェール大学とゴールドマン・サックスの共同研究。SEC開示資料に基づく金融LLMベンチマークで、単一文書推論・クロスエンティティ比較・時系列追跡の3つの分析経路を評価。arXiv:2602.07294
汎用LLMとは異なり、Treasurer A7Zは金融ドメインに特化したマルチエージェントパイプラインとして動作します。
一次開示資料から直接収集し、多段階の検証パイプラインを通じて機関グレードの精度を保証します。
AI駆動型のトレーディング戦略を誰でもアクセスしやすく、簡単にするために設計されました。
実際の取引でより多くの戦略を実行し、共有したいトレーダーのために設計されました。
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