EDINET DB と FUDOSAN DB を同じ画面で見る実験メモ

不動産や地域の判断で AI を使うとき、最初に大事なのは「AI に何を答えさせるか」ではなく、「どの一次情報に戻れる状態で考えるか」だと思っています。

今日は SecAnalyzer の CEO execution loop で、EDINET DB と FUDOSAN DB を同じ流れで読ませる小さな実験を回しました。これは投資判断や売上実績の話ではありません。一次データを使った研究ログを、あとから検証できる形で残すための作業です。

今回見たデータ

EDINET DB 側では、企業の財務データをサンプルとして取得しました。売上、純資産、負債、現金、従業員数など、企業単位の状態を読むための項目が含まれます。

FUDOSAN DB 側では、地域プロファイルを取得しました。人口、地価、取引件数、災害リスク、学校や病院など、地域単位の状態を読むための項目が含まれます。

この 2 種類のデータを並べると、企業側の体力と地域側の条件を、同じメモの中で確認できます。ただし、ここで見えているのは「判断の材料」です。これだけで地域や企業の将来を断定するものではありません。

AI に任せたい部分

AI に任せたいのは、結論ではなく整理です。

• どの項目を比較すべきか
• 欠けているデータは何か
• 追加で確認すべき一次情報は何か
• 読み手に誤解を与えやすい表現はどこか

こうした確認作業は、人間が毎回ゼロから行うと重くなります。AI には、その前処理を任せる価値があります。

AI に任せない部分

一方で、AI に任せない部分も明確にしておきます。

• 投資判断
• 収益の見込み
• 売買や購入の推奨
• 個別案件への助言
• 未公開情報や顧客情報の処理

このあたりは、人間の確認と責任が必要です。SecAnalyzer では、こうした境界を守るために、公開前の safety check と local/Ollama 優先の扱いを置いています。

今日の収穫

今回の収穫は、EDINET DB と FUDOSAN DB を同じ作業台に載せられることを確認できた点です。

まだ「使える分析サービス」ではなく、一次データの観察ログです。それでも、毎回の調査で根拠を探し直す状態から、根拠を残しながら次の仮説に進む状態へ少し近づきます。

今後は、対象地域を増やし、企業側データと地域側データをどう並べると読み手に伝わりやすいかを検証します。特に、不動産、金融、地域再生の文脈で「確認すべき項目の型」を作ることが次の課題です。

次に見ること

次回は、以下を確認します。

• 地域を変えたときに同じ見方が使えるか
• データの取得日と対象期間を本文に明記できているか
• 読み手が次に確認すべき一次情報を迷わないか
• AI の出力が断定や助言に見えないか

AI を使うほど、最後に必要になるのは「どこまでが観察で、どこからが判断か」を分ける線です。この線を残すために、SecAnalyzer の実験ログを続けます。