# 上場企業の開示資料をClaudeやChatGPTから出典つきで検索 Yozora Financeが「モモンガサーチ 法人向けAPI」の提供を開始

- 出典: fture-scope（https://future-scope.net/）
- URL: https://future-scope.net/2026/10/25/%e4%b8%8a%e5%a0%b4%e4%bc%81%e6%a5%ad%e3%81%ae%e9%96%8b%e7%a4%ba%e8%b3%87%e6%96%99%e3%82%92claude%e3%82%84chatgpt%e3%81%8b%e3%82%89%e5%87%ba%e5%85%b8%e3%81%a4%e3%81%8d%e3%81%a7%e6%a4%9c%e7%b4%a2/
- カテゴリ: AIツール
- 公開日: 2026-10-25
- 更新日: 2026-10-25

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株式会社Yozora Financeは2026年10月22日、AIでの利用に最適化した金融データベース「モモンガサーチ」の法人向けAPIの提供を開始します。有価証券報告書や適時開示、企業や公的機関の公表資料にもとづくニュースから、調べる目的に合った記述を出典つきで取り出せるサービスです。ClaudeやChatGPTなど、企業がすでに導入しているAIからそのまま利用できます。

検索には、早稲田大学理工学術院の研究室との技術開発連携で生まれた検索技術を搭載しています。この技術は特許出願準備中で、出願済み・取得済みではありません。

![キーワード検索と意味検索の模式図。記述は説明用の例で、実際の検索結果ではありません。](https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/182913/2/182913-2-c27d548e0055b1b0e89a6a4befcb8035-2400x1260.png?width=1200&quality=85%2C65&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff)キーワード検索と意味検索の模式図。記述は説明用の例で、実際の検索結果ではありません。

## AIの出力のブレを抑えるための三つの方針

企業調査に生成AIを使う場面は増えています。一方で、Web検索をもとにした回答は情報源の確認に時間がかかります。生成AIは出力が一定ではなく、モデルの性能がサイレントに制限されているのではないかという声もあります。同じ質問でも答えが変わるため、出力が調べたい内容と合っているかを、そのつど検証しなければなりません。

同社はこうした課題に対し、AIの出力のブレを極力抑えるため、次の三つの方針で開発を進めました。

- 情報源を、企業の開示資料と公表資料にもとづくニュースに限定する
- 出力の形式を「スキル」で固定する
- 情報の取得はAIに任せず、早稲田大学理工学術院の研究室と連携して開発した、キーワード検索と意味検索を組み合わせたハイブリッド検索モデルで行う

この設計により、AIが担う作業は、検索で得た記述と数値を表にまとめることにほぼ限られます。

![/ロングリストの実行画面（社名は伏せています）。表と「出典と確認状態」を表示しています。](https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/182913/2/182913-2-51973318a693fc63da7b51c0cfe4cc7c-2800x1470.png?width=1200&quality=85%2C65&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff)/ロングリストの実行画面（社名は伏せています）。表と「出典と確認状態」を表示しています。

## 言葉が違っても同じ意味の記述まで拾うハイブリッド検索

モモンガサーチは、言葉の一致で探すキーワード検索と、意味の近さで探す意味検索を1回の検索で同時に実行します。たとえば「人手不足 対応」で検索すると、「人手不足への対応として採用を強化」のように同じ言葉を含む記述に加え、「採用難を受け、店舗業務を自動化」「省人化設備を導入し、少人数で稼働」といった言い換えの記述も対象になります。さらに特許出願準備中の技術によって、意味の近さと言葉の一致のどちらを重視するかを調べる目的ごとに切り替えます。そのため、同業の会社を探す場合と主張の根拠を探す場合とでは、上位に表示される記述が変わります。検索対象は有価証券報告書・適時開示と、企業や公的機関の公表資料にもとづくニュースだけです。Web上の転載記事や個人の投稿を含まないので、情報源を確かめ直す手間がかかりません。

## 24のスキルで、どのAIからでも同じ型の表を出力

コンサルティングやM&Aの現場で繰り返し行われる調査を、24の「スキル」として搭載しています。候補企業のロングリスト作成（/ロングリスト）、類似会社の比較（/コンプス）、市場規模の把握（/市場規模）などがその例です。利用者はコマンドを選んで条件を入力するだけで、原文と出典が付いた表を受け取れます。

Claude CodeやCodexなどの汎用AIにそのまま調べさせると、同じ質問でも表の項目や数字、根拠が実行のたびに変わります。モモンガサーチでは、読む節、表の列、出典の書き方をスキルごとに固定しており、情報は一次情報からしか取得しません。表に出る数字と引用は、同社のサーバーが原文と照合したものに限られます。同社によると、汎用AIにそのまま調べさせる場合と比べて出力ははるかに安定し、どのAIから使っても同じ型の表が返ります。表のセルを押すと出典をそのままコピーでき、社名を押すとその会社の要点をまとめたシートが開くため、調べた結果をそのまま資料に使えます。

## 報道の土台となる「公表された事実」も一次情報で提供

意味検索の技術は、ニュースの収集・検索にも活用されています。ニュースは企業や公的機関の公表資料だけを根拠に作成しています。日経電子版・Bloomberg日本語版の記事のうち、当事者の発表が無料で公開されていたものについて、見出しが伝える事実の76.6%（約8割）を記事公表から24時間以内に提供しています。この値は、2026年10月5日〜15日の11日間に両媒体の記事から日ごとに無作為に抽出した426記事で計測し、日ごとの記事数で重み付けしたものです。当事者の発表が記事の3日前から翌日までに無料で公開されていた記事が対象で、値動きだけの市況記事と新しい発表にもとづかない記事は除いています。一部は現行の本番コードで処理し直した値です。同社は、取材にもとづく独自の情報や記者の分析は報道機関にしかない価値としたうえで、その土台にある「公表された事実」は一次情報から出典つきで押さえられるとしています。

収録データは、有価証券報告書（2024年4月〜）、適時開示（2025年6月〜。本文は上流の利用約款により開示の約24時間後から）、公表資料にもとづくニュース（2026年4月〜）です。本文を整備した文書は1,171,349件（2026年10月19日時点）にのぼります。なお、本サービスは公表情報の検索・整理を目的とした情報提供で、投資助言や特定の金融商品の推奨を行うものではありません。また、Bloomberg、日本経済新聞、Claude Code、Codexへの言及はサービス説明のためのもので、各社との提携・承認を示すものではありません。Yozora Financeは2026年2月11日設立、東京都調布市に本社を置き、AIでの利用に最適化した金融データベースのAPI・MCPの開発および提供を手がけています。

出典：[株式会社Yozora Finance](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000182913.html)