The Hudson Labs Co-Analyst

Co-Analystは原資料から引き出した結果で答え、その一つひとつに引用を添える。複数期間・複数書類のクエリは、行ごとに検証できる表を返す。出所を示さず要約するだけの汎用チャットボットとの違いは、まさにここにあると同社は説明する。

財務見通しでは、言い回しが数字と同じだけ重い。ガイダンスモデルは将来見通しの記述を丸ごと捉え、CFOが紛れ込ませる含みや条件も残すため、削られた見通しを見逃さない。経営陣が自社の予想をどう見直すかも時系列で追う。

Hudson Labsは、関係者取引や会計上の警告サイン、簿外エクスポージャーといった非構造化のシグナルから詐欺の可能性を評価する独自の不正リスクスコアを構築した。高リスク企業は詐欺訴訟に直面する確率が3倍だと同社は説明する。スコアは利益の質、内部統制、ガバナンスといった区分に分かれ、Institutionalプランに含まれる。

検索レイヤーは自然言語のクエリとファンダメンタル指標を結び付けるため、フィルタを一から組まなくてもスクリーニングできる。1万社を超える上場企業の市場で、同業比較、セクター入門、テーマ別の深掘りに対応する。不正リスクで絞り込み、疑わしい銘柄をまとめて洗い出すことも可能だ。

決算レビュー、リサーチの抽出、ポートフォリオ監視を自動化するエージェントを自分で組める。エージェントは指定のスケジュールで動き、結果を届ける。毎週アナリストの時間を食う定型作業に向く。Institutionalプランはエージェント型自動化の上限を外す。

プラットフォームには、提出書類や書き起こし、プレスリリース、ウェブデータを統合した既製のリサーチレポートが入っている。上位のレポートは500以上の出典を参照する。事前に実行済みのため、待ち時間もトークン費用もかからない。Google DriveとOneDriveをつなげば社内資料を同じ作業スペースに取り込め、MCP接続で出典付きのカバレッジをClaudeへ送れる。