Valarnを始める前、私は数年間、プロの投資チームと共に働いていました。
一つのことがすぐに明らかになりました。
プロの投資家は、単一のニュース記事や一つの決算報告書から意思決定を行いません。
彼らは、あらゆる角度から会社を調査するために、何時間、時には何日も費やします。
個人投資家は、その贅沢を持つことは稀です。
ほとんどの人は、キャリア、家族、忙しい生活を両立させています。彼らは、重要な決定を下す前に株を調査するための時間を持つのは、仕事の後の1時間かもしれません。
それは知性の欠如ではありません。
それは時間と調査ツールの欠如です。
それが私が解決したい問題でした。
調査のギャップ#
大手投資会社には、調査専任のチームがいます。
一人は会社の財務を研究します。
別の人は経済動向を見守ります。
他の誰かは業界ニュースを追います。
他の人はリスク、テクニカル分析、または市場のセンチメントに焦点を当てます。
これらの専門家は、重要な投資決定が行われる前に、お互いのアイデアに挑戦します。
ほとんどの個人投資家は、以下のリソースを持っています：
- 財務ニュースウェブサイト
- ブローカーアプリ
- ソーシャルメディア
- おそらくYouTubeの動画やポッドキャスト
これらのリソースに問題はありません。
しかし、異なる視点から同じ会社をレビューする専門家のチームを持つこととは同じではありません。
私は、AIがそのギャップを埋めるのに役立つと信じていました。
アイデアの出所#
2024年、私は金融調査のためにAIを使って実験を始めました。
多くの人と同様に、私はAIに決算報告書を要約する、SECの提出書類、会社ニュースを尋ねました。
その回答は説得力がありました。
しかし、しばしば深みが欠けていました。
時には自信を持って間違っていることもありました。
その時、私は何かに気付きました。
プロの調査は、一人のアナリストが単独で行うものではありません。
それは、議論、意見の相違、そして常に質問することを通じて作成されます。
一人のアナリストが機会を見つけます。
別のアナリストがリスクを指摘します。
三人目が仮定に挑戦します。
最良のアイデアは、テストされた結果生き残ります。
それは単純な質問につながりました：
もしAIが同じように機能したらどうなるでしょうか？
一つのAIが一つの意見を出す代わりに...
複数のAI専門家が同じ会社を異なる角度から調査し、お互いの推論に挑戦し、そして一緒にバランスの取れた調査報告書を作成したらどうなるでしょうか？
それがValarnの基盤となりました。
AIアナリストのチームを構築する#
一つの汎用AIに依存する代わりに、Valarnは専門のAIアナリストのチームを使用しています — 現在、約25人が五つのカテゴリーに組織されています。
それぞれが特定の仕事を持っています。以下はその一部です：
- ファンダメンタルズアナリスト — 財務諸表、収益、評価、会社のパフォーマンスをレビューします。
- マーケットアナリスト — 価格動向と市場構造を探ります。
- センチメントアナリスト — ニュース、決算発表、アナリストの修正、そして市場のセンチメントを追跡します。
- マクロアナリスト — 投資に影響を与える可能性のある経済動向を監視します。
- リスクアナリスト — 投資アイデアが失敗する理由を探します。
リスクアナリストは私のお気に入りの一つです。
その仕事は、異議を唱えることです。
本当に。
他のアナリストがケースを構築する間、リスクアナリストはそれを引き裂こうとします。
時にはそれが苛立たしいこともあります。
通常、それが必要なことです。
良い調査は、自分が正しいことを証明することではありません。
自分が間違っているかもしれない場所を見つけることです。
議論が重要な理由#
プロの投資チームは常に議論を交わします。
目標は議論に勝つことではありません。
目標は最も強力な結論を見つけることです。
私たちは、AIにも同じように機能してほしいと考えました。
一つの迅速な回答を提供する代わりに、Valarnは複数のAIアナリストが同じ証拠を異なる視点から調査し、最終的な調査要約を作成することを可能にします。
時には彼らは同意します。
時には同意しません。
その意見の相違は貴重です。
それはしばしば、見逃されるリスクや機会を明らかにします。
誰のためにValarnを作ったのか#
Valarnは、ファイナンシャルアドバイザーやプロの投資マネージャーを置き換えるために設計されていません。
それは、自分で調査を行うことを楽しみ、より良いツールを求める人々のために作られています。
自分の投資を管理する人々。
- ヘッドラインやソーシャルメディアの意見以上のものを求める人々。
- 機会のポジティブな面とネガティブな面の両方を理解することが好きな人々。
- 毎日何時間もかけて数百の報告書を読む時間がない人々。
これらはエンジニア、教師、医師、起業家、退職者、そして生涯学習者です。
彼らは、機関レベルの質の調査を理解する能力があります。
彼らはただ、機関の調査チームにアクセスできないだけです。
私たちが学んだこと#
私たちの最大の驚きの一つは、ユーザーが最も気にかけていることでした。
私たちは、誰もが最終的な調査ビューに焦点を当てるだろうと考えていました。
しかし、多くのユーザーは、AIアナリスト間の議論を読むのに最も多くの時間を費やしています。
彼らは、AIがどのように結論に達したのかを理解したいのです。
もう一つの教訓？
不確実性は貴重です。
時にはすべてのアナリストが同意します。
時には同意しません。
その意見の相違を示すことは、人々が盲目的に一つの答えを信じるのではなく、より良い情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。
私たちはまた、透明性が信頼を築くことを学びました。
ユーザーに単にAIを信じるように求めるのではなく、過去の分析を探求し、結論に至った経緯を理解できるようにしています。
信頼は得られるべきものであり、仮定されるべきではありません。
私たちの使命#
数十年にわたり、最高の調査ツールは主に大手金融機関に利用可能でした。
AIはそれを変えています。
今日、個人投資家にアクセスを提供することが可能です。かつては、アナリストのチーム全体が必要でした。
それが私を興奮させます。
人間の判断を置き換えることではありません。
それをサポートすることです。
人々が機会とリスクの両方を理解するのを助けること。
より良い質問をするのを助けること。
より良い情報に基づいた決定を下すのを助けること。
私たちはまだ始まったばかり#
AIは驚異的なペースで改善されています。
Valarnもそうです。
私たちは、新しいデータソースを追加し、AIアナリストを改善し、調査能力を拡大し、すべての報告書を理解しやすくすることを続けます。
私たちの目標は、人々に何を買うべきか、売るべきかを伝えることではありません。
私たちの目標は、人々がより明確に考えるのを助けることです。
日常の投資家により良い調査、より良い文脈、そしてより大きな透明性を提供し、彼らが自信を持って自分の決定を下せるようにすることです。
もし私たちがウォール街と個人投資家の間の調査のギャップを狭めることができれば — たとえ少しでも — それを成功と見なします。
そして、私たちはまだ始まったばかりです。
Valarn
Founder
Valarn Research Team
