GPT-4oを用いたSEC提出書類およびマクロデータからの投資家ブリーフ生成RAGシステム

大規模言語モデル（LLM）を基礎分析に活用する研究として、企業のレポート、GDPやインフレ率などのマクロ経済データ、EDGAR上の米国証券取引委員会（SEC）文書が処理される。本システムは、前処理されたデータをAPI経由でGPT-4oモデルに送信するために、検索拡張生成（RAG）のアプローチを採用している。

研究者らは9つの企業に関連するデータを4週間にわたってスキャンし、キッチンサイクルに基づく例示投資家知識文書を組み込んだ。このプロセスにより各企業の自動ブリーフが生成され、その有用性について9人の個人投資家によって評価された。

本研究は、LLMが複雑な金融データソースの分析を自動化・強化する可能性を示すことを目的としている。