プレスリリース要約
サステナビリティ情報開示支援を行うシェルパ・アンド・カンパニーが、経済産業省とNEDOが推進する生成AI開発支援プロジェクト「GENIAC」に採択されました。同社は金融領域特有の複雑な非定型文書を高精度に解析し、情報の根拠まで明示できる基盤モデルの開発に取り組み、金融実務の劇的な効率化を目指します。
シェルパ・アンド・カンパニー株式会社は、経済産業省およびNEDOが実施する「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／競争力ある生成AI基盤モデルの開発（GENIAC）」の第4期事業者に採択されました。本事業において同社は、「金融領域に向けた非定型文書解析・根拠生成モデルの構築」をテーマに掲げ、2026年7月から1年間にわたり研究開発および実証実験を行います。このプロジェクトでは、統合報告書や有価証券報告書といった複雑なレイアウトを持つ日本語の非定型文書を対象に、高度な情報抽出と、その抽出根拠を明示できる生成AIモデルの構築を目指します。
同社が開発するモデルは、文書構造を正確に理解する「文書解析モデル」と、ユーザーの質問に対して根拠を提示しながら回答する「根拠生成モデル」の2つから構成されます。実証実験では、金融市場の意思決定を支える大手機関と連携し、非財務情報の調査業務における検証を行う予定です。これまで多くの時間を要していた、企業の開示情報からのデータ収集や整合性の点検作業において、情報確認作業の効率化と透明性の改善効果を検証します。また、開発されたモデルや評価データセットの一部は一般公開され、国内の生成AI研究開発力の向上にも貢献する方針です。
Journalポイント
実はこれ、単に文書から文字を読み取るだけでなく、抽出したデータの「根拠」を自動で裏付けて提示してくれる、実務に特化した取り組みなんです。
え, そうなんですか？AIがデータを抜き出すだけじゃなくて、その理由や原文の場所まで教えてくれるってことですか？
実は今、企業の統合報告書などの解析において、担当者が目視で情報を抽出し、別の点検者が原文と照らし合わせて最終確認を行うという、人的リソースに依存したアナログな工程が大きな課題になっているんです。
でも、それってもともと、AIを活用したOCRなどの技術を使えば、簡単に自動化できる領域ではないんですか？
OCRというのは、画像化された文字をテキストデータに変換する技術のことで、今回のモデルはさらにその先を行きます。たとえば、複雑なレイアウトの文書から、必要なデータがどの文脈で語られているかまでを理解し、1社あたり1,000項目を超える情報を正確に抽出・記録できるんです。
なるほど！じゃあ、これを使えば人間が何日もかけていたチェック作業が、劇的にスピードアップするということですか？
その通りです。抽出結果の正誤確認にかかる工数を大幅に削減できます。実証実験では、大手機関と連携して非財務情報の調査業務にこのモデルを導入し、作業効率とデータの透明性がどれだけ改善するかを検証します。
金融業界以外の、他の業界でも似たような文書解析のニーズはありそうですが、この開発は他社とどう違うのですか？
実は業界全体が国産の特化型AIの開発へシフトしています。シェルパは既存のESG開示支援事業で培った顧客ニーズへの深い理解があるため、実務で本当に使える信頼性の高いモデルを構築できるのが大きな強みです。
実務の課題を知り尽くした企業だからこそ、現場で本当に役立つAIインフラが作れるのですね。とても勉強になりました！
