Keplerの記事を読んで、いちばん気になったこと
読んでまず思ったのは、これって「AIで分析が速くなりました」という話ではなく、AIをそのまま信用しないための設計が主役になっているのが面白い、ということだった。金融はそもそも、速さよりも「あとから検証できるか」が大事だ。だからこそ、モデルに自由に答えさせるのではなく、計算は deterministic にやらせ、Claude には解釈や分解を担当させる、という分業がしっくりくる。 特に引っかかったのは、Claude を「賢い回答者」としてではなく、パイプラインの一段として扱っているところだ。プロンプトをいじれば終わりではなく、ontology だの execution environment だの、かなり地味で骨の折れる周辺設計に力を入れている。正直、こういう話のほうがAIっぽさは薄いし、でも現実にはこっちのほうが重要なんだろうと思う。モデル単体の性能差より、どこで止めるか、どこで人間に返すか、どこを機械的に固定するかのほうが、実務では効く。 あと、各数値を「exact filing, page, and line item」まで辿れる、というのはかなり強い。金融の現場で嫌われ
papoo.work