Feloは金融データの正確さでAI検索エンジンをリード
金融データ検索におけるAI検索エンジンの性能を詳細にテストした結果、正確性の差が明らかに。Feloがより優れた投資データを提供する理由を学びましょう。
序章：同一のクエリが示すパフォーマンスの格差
AI検索エンジンの進化は目覚ましいものがあります。ChatGPT、Perplexity、Genspark、Manus、そしてFelo——多様なプラットフォームが新しい情報検索時代を切り開いています。しかし、果たして私たちは本当にこれらのツールを信頼できるのでしょうか？本調査では、複数のAI検索エンジンに対し、同一の金融クエリ「投資価値の最も高い1000円以下の日本株を20銘柄挙げよ」を提示しました。その結果は、AI検索技術の現状を非常に鮮明に示すものでした。
実験設計：統一プロンプトによる公平な比較
本調査では、全プラットフォームに以下の標準化されたプロンプトを使用しました：
投資価値の最も高い1000円以下の日本株を20銘柄挙げよ。
1. 表形式で表示
2. 投資根拠を提示
3. 慎重に検討すること
4. 現在の株価を含めること
このプロンプトは単なる情報検索ではなく、構造化データの提示、論理的な投資根拠、リアルタイム株価情報を同時に求める多次元的な課題です。金融情報の正確性は投資判断に直結するため、このテストはAI検索エンジンの実用性を測定するリトマス試験紙として最適でした。
検証結果：予想外のパフォーマンス階層
検証例：
>> https://felo.ai/search/HhNt6PT3zaQPvCffoHzVoX?invite=dO3X4xv4Rxy18
>> https://chatgpt.com/share/6916e6d2-3888-8009-8637-7e2804372e27#main
>> https://www.genspark.ai/agents?id=86eeea83-48e6-4980-aa22-7859b4b81323
>> https://www.perplexity.ai/search/1000yuan-yi-xia-nozui-motou-zi-O.ZkCmrGRtOX5BMrJXt65w#0
>> https://manus.im/share/U7ksn2TB5AKF79fyd3YBqF?replay=1
Felo：65％が投資に値するデータを提供
Feloは最も優れた性能を示し、提供データの65％が投資に値する情報でした。他のプラットフォームを大きく上回る結果です。Feloは、金融データベースへのアクセスおよびリアルタイム情報の統合で明確な技術的優位性を発揮しています。
Feloの強み：
- 株価情報の鮮度が高い
- 具体的で論理的な投資根拠
- 明確な表形式の提示
- データ出典の透明性
ChatGPT：合理的なアプローチだが60％は投資不適格
ChatGPTは株価情報の管理に合理的なアプローチを取ったものの、推奨銘柄の60％が投資不適格でした。これは、ChatGPTの言語生成能力が必ずしもリアルタイム金融データの正確性に結びつかないことを示唆しています。
ChatGPTの課題：
- 学習データの時間的制約
- リアルタイム市場データへのアクセス制限
- 投資適格性評価基準の不透明性
- 過度に保守的または楽観的な評価
Genspark、Manus、Perplexity：参考価値はわずか10％
最も衝撃的だったのは、Genspark、Manus、Perplexityの3プラットフォームがいずれも有用データが約10％にとどまり、残りの株価情報を正確に取得できなかったことです。これらのプラットフォームは一般的な情報検索においては高い評価を得ていますが、金融データのような専門分野では明確な限界を示しました。
低パフォーマンスの要因：
- 金融データベースとの統合不足
- 日本市場特有の情報源へのアクセス制限
- リアルタイムデータフィードの欠如
- 構造化金融データ処理能力の不足
比較分析マトリクス
| 評価項目 | Felo | ChatGPT | Genspark | Manus | Perplexity | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 投資価値データ率 | 65% | 40% | 10% | 10% | 10% | | 株価精度 | ◎ 高精度 | ○ 妥当だが古い | △ 不正確 | △ 不正確 | △ 不正確 | | 投資根拠の質 | ◎ 具体的・論理的 | ○ 一般的 | △ 不十分 | △ 不十分 | △ 不十分 | | 表形式表示 | ◎ 明確 | ○ 可 | △ 不完全 | △ 不完全 | △ 不完全 | | リアルタイム対応 | ◎ 優秀 | × 限定的 | × 限定的 | × 限定的 | × 限定的 | | データ出典の透明性 | ◎ 高い | ○ 中程度 | △ 低い | △ 低い | △ 低い | | 日本市場対応 | ◎ 優秀 | ○ 可 | △ 不十分 | △ 不十分 | △ 不十分 | | 総合評価 | A | B | D | D | D |
比較分析より作成
技術分析：なぜこれほどの差が生じたのか？
1. データソース構造の違い
Feloの優位性の主因は、金融データプロバイダーとの直接統合にあると考えられます。一方、ChatGPTは大規模言語モデルの学習データに依存しており、リアルタイム性に制約があります。Genspark、Manus、Perplexityは主に汎用検索エンジンとして設計されており、専門的な金融データベースへのアクセスは限定的です。
2. 日本市場特有の情報障壁
日本株市場の情報は英語圏市場と比べアクセス難易度が高い傾向にあります。多くのAI検索エンジンは英語データに最適化されており、日本の金融情報——特にリアルタイム株価——へのアクセスに課題を抱えています。Feloはこの点で明確な技術的優位を持っているようです。
3. 構造化データ処理能力の差
金融情報は高度に構造化されたデータです。株価、時価総額、PER、配当利回りなどの数値情報を正確に取得・提示する能力が求められます。Feloはこの構造化データ処理に優れている一方、他のプラットフォームは自然言語処理に依存する傾向が強く、数値データの正確性管理に課題を抱える可能性があります。
4. 検証機構の有無
投資情報を提供するには、データ検証およびファクトチェックが不可欠です。Feloは何らかの検証機構を実装していると推測されますが、他のプラットフォームでは生成情報の精度検証が十分とは言えないでしょう。
実務的示唆
投資家への推奨
本調査結果は、AI検索エンジンを用いて金融情報を取得する際、プラットフォーム選定が極めて重要であることを示しています。特に次の点に注意してください：
- プラットフォームの専門性を確認：汎用AI検索エンジンが金融情報に強いとは限らない
- 複数情報源でのクロス検証：単一AIツールの情報を鵜呑みにしない
- リアルタイム精度の確認：提示株価が最新かを常に検証
- 投資根拠の論理性を評価：AIが提示する投資理由が具体的データに基づいているかを確認
AI開発者への示唆
本調査で明らかになったAI検索エンジン開発上の課題は以下の通りです：
- ドメイン特化型データベースの統合：汎用性と同様に専門分野の深さも重要
- リアルタイムデータフィードの実装：鮮度は金融情報の生命線
- 多言語・多市場対応の強化：グローバル市場対応は不可欠
- 検証メカニズムの組み込み：生成情報を自動検証する仕組みが必要
結論：AI検索の強みと弱みを見極める
本実証分析は、AI検索エンジンの性能が用途によって劇的に異なることを明確に示しています。Feloの65％という投資価値データ率は印象的ですが、残り35％は依然として不適格です。ChatGPTの60％、およびGenspark、Manus、Perplexityの90％が不適格であることは、金融情報取得という分野における現行AI技術の限界を如実に示しています。
最も重要な教訓は、「AIは万能ではない」という自明の真実です。
特に金融情報のように高精度が求められる領域では、プラットフォーム選定が結果を大きく左右します。ユーザーは各ツールの特性を理解し、適切な目的に応じて活用する必要があります。一方でAI技術開発者は、汎用性の追求だけでなく、特定領域における深い専門性を実現することが求められます。
AI検索エンジンは確かに情報アクセスを革新していますが、その真の価値は「何ができるか」ではなく「何ができないかを理解しているか」で測られます。本調査が示した驚くべき結果は、AI技術進化の次なる重要な方向性——専門性・正確性・透明性の追求——を指し示しています。
本研究について
本比較分析は、5つの主要AI検索プラットフォームに同一条件のクエリを提示し、日本株市場における正確かつ投資関連性の高い金融データの取得性能を評価したものです。この結果は、専門分野情報を扱う際のツール選定の重要性を強調するものとなりました。
優れた金融検索性能を体験したい方へ：Felo Searchを利用して、正確かつリアルタイムな投資価値のある金融データを取得してみてください。
本ブログ記事は、AI検索エンジンの金融データ取得性能に関する独立比較調査の結果をまとめたものです。すべてのデータは、標準化されたプロンプトを用いた複数プラットフォームでのテスト結果を基にしています。