Zillion
Zillion · その他
Zillion は金融機関に AI アナリストを提供する。エージェントは開示資料を読み、市場データとマクロ統計を突き合わせ、モデルや報告書、資料を月額 25 ドルから仕上げる。
Zillion について
About
Zillion とは何か
Zillion は財務分析ソフトだ。投資チームに疲れ知らずのジュニアアナリストを一人増やす、という発想で作られている。日常的な言葉で質問を投げると、システムは開示資料、決算資料、市場データ、自社の文書を読み込み、数字の根拠を並べた回答を返す。
狙うのは金融業務の底辺にある作業だ。比較会社をそろえ、200 ページの年次報告書に目を通し、三表モデルを組み直し、資料の体裁を整える。こうした作業はパートナーが判断に使いたい時間を削る。Zillion はその初稿を作り、確認は人に残す。
一般的なチャットボットとの違いはデータの範囲にある。12,000 社以上の発行体と 40 種類以上のマクロ統計に接続し、各社が独自のオルタナティブデータを足せる。限界もはっきりしている。金融業の調査と起稿のための道具であり、個人向けの投資アプリではない。顧客に出す前に人の確認が要る。
使い始め方
- Zillion のサイトで利用を申し込み、料金プランを選ぶ。Lite と Executive は個人や小規模チーム向け、Enterprise は独自データと業務フローを開く。
- 手元の資料をつなぐ。報告書、決算資料、表計算をアップロードするか、アナリストを標準搭載の発行体データと経済統計に向ける。
- チャットで分析を依頼する。「3 社の 5 年間の利益率の推移を比較して」と投げれば、文章、表、各数値の出所が返る。
- 回答を成果物にする。表計算、モデル、スライドとして書き出し、自分の見解が必要な部分を直す。
- 繰り返し作業を整える。Enterprise なら自社の方法論を組み込み、四半期報告の構成を毎回そろえられる。
AIツール情報
Zillionの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 株式・信用調査のアナリスト：午前中を埋める資料レビューとデータ収集をアシスタントが引き受ける。投資仮説を練る時間が増える。どの数字が重要かを見極める力は依然として要る。
- 小規模な投資会社：以前なら採用が一人必要だった調査能力を取り戻せる。25 ドルから 45 ドルの席料なら、全体導入の前に試しやすい。
- ファンドマネージャーやパートナー：銘柄やセクターの質問に根拠付きで返るため、完整な社内メモを待たずに会議へ持ち込める。
タスク
- 初期デューデリジェンス：データルームを上げ、収益の質、顧客集中度、利益率の橋渡しを尋ねる。初稿は数分で出る。どこを深掘るかは人が決める。
- 比較会社分析：同業の数値を集め、表を組み、データが薄い箇所に印を付ける。
- 決算シーズンの仕分け：決算資料をまとめて読み込ませ、ガイダンス変更、一時要因、セグメントの動きをまとめた要約を受け取る。
- 顧客向け報告：定例のコメントやポートフォリオ更新を保存済みの型に沿わせ、四半期末の整形作業を減らす。
シーン
- 2 人で 40 銘柄を担当する調査チーム：定型の更新は AI が処理し、取材と確信は人が持つ。
- 期限の短いディールチーム：資料レビューとモデル構築を同時に進められる。
- 独自の採点基準を持つ会社：Enterprise の設定で、汎用のチェックリストではなく自社手法を適用させる。
主な機能
金融に特化したアナリスト
各アナリストは金融業務向けに調整されている。年次報告書の構成を理解し、調整後利益と開示利益を区別し、バリュエーション表の並びも分かる。汎用モデルが資料を読み違えて往復する時間を、この下地が削る。
大量の資料レビュー
年次報告書、リサーチノート、融資契約、データルーム全体を読み込ませ、横断して質問できる。長い文書を要約し、特定の数値を抜き出し、期間ごとの表現の違いを比べる。デューデリジェンスでは最も時間を節約できる機能だ。
発行体と経済統計のカバレッジ
12,000 社以上の発行体と 40 種類以上のマクロ統計につながるため、企業数値に金利、物価、業種データを重ねられる。各社のオルタナティブデータも追加できる。景気の文脈で企業を素早く見たいときに効く。
モデル・表計算・スライド
回答はチャットの中に留まらない。表計算、財務モデル、PowerPoint ファイルを出力し、チームが普段使うツールで開いて直せる。体裁は整った状態で出てきて、前提も確認できる形で残る。
自社手法の組み込み
企業の評価や推奨の組み立て方は各社で違う。Enterprise の顧客はその手法を、独自のデータ源や自動化とともに組み込める。出力は汎用のひな型ではなく、社内の型に沿う。
出所の明示と慎重な回答
アナリストは数値の出所を示し、答えに足る情報がないときはそう言う。金融では速度より重い。自信たっぷりの間違った数字は、時間をかけた「資料にない」より高くつく。
メリットとデメリット
メリット
- 資料レビューの初稿が速い。ジュニア業務が詰まるのはまさにそこだ。
- 同業分析に別途の市場データ契約が要らない程度のデータ範囲がある。
- 出力は編集できる表計算、モデル、スライドで、組み直しが要るチャット文ではない。
- Enterprise のカスタマイズで自社の方法論とオルタナティブデータを保てる。
- 個人のアナリストが実務で試せる水準の開始価格だ。
デメリット
- 公開 API がないため、社内システムや自社アプリに組み込めない。
- 金融向けに作られており、他部門が席を持っても得るものは少ない。
- 回答には人の確認が要る。開示資料に詳しくない確認者だと、もっともらしい誤った数字を見逃す。
- 製品計画や最近の更新に関する公開情報が薄い。チーム導入の前にデモを求めたほうがよい。
よくある質問
金融機関の AI アナリストとして働く。質問を投げると資料とデータを読み、分析を実行し、根拠付きの回答を返す。必要なら表計算やスライドも出す。
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