Gemini

Gemini 超長文コンテキストが拓く金融AIの次世代

第1章: はじめに – 概念から再設計されたAI、Geminiの登場

1.1 GoogleのAI戦略の集大成

2023年12月6日、Googleは次世代AIモデル「Gemini」を発表しました。これは単に既存モデルの性能を向上させたものではなく、同社の長年にわたるAI研究開発の集大成として、AIの能力を根本から再定義することを目指して開発されたものです 1。Geminiは、先行するLaMDAやPaLM 2の後継と位置づけられながらも、その設計思想において一線を画しています。その最大の特徴は、開発の初期段階、すなわちゼロから「ネイティブ・マルチモーダル」なAIとして構築された点にあります 4。

この野心的なプロジェクトは、Google DeepMindとGoogle Researchを含む、Google社内の広範な専門家チームによる大規模な共同研究の成果です 6。開発の各段階で安全性と倫理性が最優先事項として組み込まれ、潜在的なリスクの検討と軽減策が講じられています 2。このアプローチは、AI技術が社会に与える影響の大きさを考慮した、責任ある開発姿勢の表れと言えるでしょう。

Geminiは単一の巨大モデルではなく、用途に応じて最適化されたモデルファミリーとして提供されます。この戦略的な構成により、Geminiはデータセンターから個人のモバイルデバイスまで、あらゆる環境で効率的に動作する卓越した柔軟性を獲得しています 6。

  • Gemini Ultra: 非常に複雑で高度なタスクに対応するために設計された、ファミリーの中で最大かつ最高性能を誇るモデルです 6。
  • Gemini Pro: 幅広いタスクに対して最適な性能と効率のバランスを提供する、汎用性の高い主力モデルです 6。
  • Gemini Nano: スマートフォンなどのデバイス上で、ネットワーク接続なしに高速な処理を実行することに特化した、最も効率的なモデルです 4。

この階層的なモデル展開は、最先端のAI能力を、特定のニーズを持つ多様なユーザー層へ届けるというGoogleの明確なビジョンを示しています。

1.2 従来のAIの限界とGeminiのブレークスルー

Geminiの登場がなぜ画期的であるかを理解するためには、まず従来の高性能AIが直面していた根本的な限界を認識する必要があります。これまでのAIモデルの多くは、その進化の過程でテキスト処理能力を中核として発展してきました。その結果、画像、音声、動画といったテキスト以外の情報（モダリティ）を扱う際には、それぞれのデータ形式に特化した個別のモデルを後から連携させる、いわば「つぎはぎ」のアプローチを取らざるを得ませんでした 4。この構造は、異なる種類の情報が分断される「情報のサイロ化」を生み出し、モダリティを横断するような深い文脈の理解を妨げる一因となっていました。

さらに、従来のモデルは一度に処理できる情報量、すなわち「コンテキストウィンドウ」に厳しい制約を抱えていました 8。これは、AIの「短期記憶」の容量が限られていることに例えられます。この制約により、数百ページに及ぶ年次報告書や、複雑な金融派生商品の契約書群、あるいは長時間の決算説明会の音声など、膨大な情報の中から全体像を把握し、相互の関連性を分析することは極めて困難でした 10。

Geminiは、これらの構造的な課題を正面から解決するために、2つの技術的ブレークスルーをその核心に据えて設計されました。それが「ネイティブ・マルチモーダル」アーキテクチャと「超長文コンテキスト」です。

この設計思想は、AIの情報処理能力におけるパラダイムシフトを意味します。従来のAIが、まず言語を完璧に習得した専門家が、後から視覚や聴覚を学ぼうとするプロセスに似ているとすれば、Geminiは、人間が生まれながらにして目、耳、言葉を同時に使い、それらを統合しながら世界を認識していくプロセスに近いと言えます。この根本的なアーキテクチャの違いは、単なる機能追加以上の質的な差を生み出します。それは、異なる種類の情報間に本質的に存在する複雑な関連性を、モデルの根幹部分で直感的に理解できる能力の差となって現れるのです。

したがって、Geminiは単なる「より高性能なAI」ではなく、「AIという概念そのものを再設計した存在」として捉えるべきです。特にフィンテック分野においては、これまで専門家チームが別々に分析していた定性データ（ニュース記事、アナリストの音声解説）と定量データ（株価チャート、財務諸表）を、AIが初めて真に統合し、横断的に分析できるプラットフォームとなる巨大なポテンシャルを秘めているのです。

第2章: Geminiを定義する2つの技術的ブレークスルー

Geminiが次世代AIとして位置づけられる所以は、その根幹をなす2つの革新的な技術的特徴に集約されます。これらは従来のAIの制約を打ち破り、金融分析を含む多くの分野で新たな可能性を切り拓くものです。

2.1 ネイティブ・マルチモーダルアーキテクチャ：情報のサイロを破壊する

Geminiの最も根源的な特徴は、その「ネイティブ・マルチモーダル」設計にあります。これは、テキスト、画像、音声、動画、そしてコードといった、人間が世界を認識するために用いる多様な情報モダリティを、単一の、統一されたニューラルネットワーク内でシームレスに理解し、推論する能力を意味します 4。

従来のAIシステムが、例えば画像認識には画像専用モデル、音声認識には音声専用モデルといった個別のコンポーネントを外部で連携させていたのに対し、Geminiは設計の初期段階から、これらの異なるデータストリームを統合的に処理するよう訓練されています 12。これにより、ユーザーはテキストプロンプトの途中に画像を挿入したり、動画と音声を同時に分析させたりと、極めて柔軟で直感的な対話が可能になります 12。このアーキテクチャは、まるで人間が会話の中で、言葉、表情、身振りを自然に組み合わせて意図を伝えるプロセスをAIで再現する試みと言えるでしょう。

この高度な統合処理を、現実的な計算コストで実現しているのが、「Mixture-of-Experts (MoE)」と呼ばれる先進的なアーキテクチャです 4。MoEは、モデルの内部に数学、コーディング、言語理解といった特定のタスクやデータタイプに高度に特化した「専門家（Experts）」と呼ばれる小規模なニューラルネットワークを多数保持しています。入力されたプロンプトの内容に応じて、「ゲーティングメカニズム」が最も関連性の高い専門家群のみを動的に選択し、活性化させます 4。これにより、モデル全体としては数千億パラメータという巨大な知識と能力を維持しながらも、個々の処理においてはその一部のみを稼働させるため、計算効率を劇的に向上させ、高速な応答を可能にしているのです。

2.2 100万トークンの超長文コンテキスト：分析の次元を変える「作業記憶」

Geminiのもう一つの革命的な特徴は、その圧倒的な情報処理容量、すなわち「コンテキストウィンドウ」の大きさにあります。Gemini 1.5 Proは、標準で100万トークン、Googleの内部研究では最大1000万トークンという、業界の常識を覆す長大なコンテキストウィンドウを実装しました 8。これは、先行する他の高性能モデル、例えばOpenAIのGPT-4 Turboが持つ12.8万トークンや、Anthropic社のClaude 2が持つ20万トークンといったコンテキストサイズを遥かに凌駕するものです 13。

100万トークンという情報量は、具体的なスケールに換算すると、約1,500ページのテキスト、約3万行のソースコード、1時間以上の動画、あるいは11時間分の音声データに相当します 15。これは、これまでAIが処理するためには細かく分割し、要約を繰り返す必要があった膨大な情報を、一度のプロンプトで「丸ごと」読み込ませることを可能にします。

この長大なコンテキストウィンドウの信頼性は、「Needle in a Haystack（干し草の中の針）」と呼ばれる厳格な評価テストによって実証されています。このテストは、長大な無関係な情報（干し草）の中に、意図的に特定の事実（針）を一つだけ埋め込み、AIがそれを正確に見つけ出せるかを検証するものです。Gemini 1.5 Proは、100万トークンもの長さのデータブロックにおいても、99%以上という驚異的な精度で埋め込まれた情報（針）を検出することに成功しました 7。これは、単に大量の情報を保持できるだけでなく、その隅々まで極めて高い精度で注意を払い、必要な情報を正確にリコールできる能力の証明に他なりません。

この超長文コンテキスト能力は、「インコンテキスト学習（In-Context Learning）」と呼ばれる、AIの新たな学習パラダイムを可能にします 7。これは、モデル自体に追加の訓練（ファインチューニング）を施すことなく、プロンプト内で提供された大量の指示や事例から、AIがその場で新しいスキルや知識を学習する能力です 16。

この能力を象徴する事例として、Googleは話者数が世界で200人にも満たない希少言語「カラマン語」を用いた実験を行いました。Gemini 1.5 Proに、カラマン語の文法マニュアルと数百の例文をプロンプトとして与えたところ、モデルはそれだけの情報から、人間が同じ資料から学習するのと同等レベルの精度で、英語からカラマン語への翻訳を即座に実行できるようになったのです 7。

この2つの技術的ブレークスルーは、単なる性能向上以上の、質的な変化をAIにもたらします。特に超長文コンテキストは、AIによる情報分析のあり方を「検索（Retrieval）」から「完全読解（Comprehensive Ingestion）」へと進化させます。従来のAIシステム、特にRAG（Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれる技術は、巨大な文書データベースからユーザーの質問に関連性の高い「断片」を検索し、それらを基に応答を生成するアプローチが主流でした。これは効率的ですが、文書全体を横断するような微妙な文脈の変化や、複数の文書間にまたがる矛盾点を見抜くことは原理的に困難でした。

対照的に、Gemini 1.5 Proは、例えば数年分の決算報告書や数百ページに及ぶ複雑な契約書群全体を、文字通り「丸ごと読み込んで記憶する」ことができます 13。これにより、AIは断片的な情報ではなく、完全な全体像に基づいた深い推論を行えるようになります。例えば、「2021年第1四半期報告書の本文で楽観的に語られていた新規事業のリスクについて、2023年第3四半期報告書の脚注部分ではどのように表現が変化しているか」といった、経験豊富な人間のアナリストでも見落としがちな、時間と文書をまたいだ高度な分析が可能になるのです。これは、AIの役割が「優秀な検索エンジン」から、疲れを知らない「超人的な専門家チーム」へと質的に変化することを意味します。

同様に、「インコンテキスト学習」は、フィンテック企業にとって、高価で時間のかかるファインチューニングに代わる、俊敏でコスト効率の高い「動的カスタマイズ」という新たな選択肢を提供します。カラマン語の事例が示すように、Geminiはプロンプト内で与えられた「ルールブック（文法書）」と「具体例」から、未知のタスクをその場で学習できます。これを金融分野に応用すれば、例えば「当社のデリバティブ契約書レビューにおける独自のチェックリスト（ルールブック）」と「過去にレビュー済みの契約書サンプル（具体例）」をプロンプトとして与えることで、追加のモデル開発を行うことなく、即座に「自社専用の契約レビューAI」を動的に構築できる可能性が生まれます。これは、AI MQL合同会社が事業戦略として掲げる「オーダーメイド・ソリューション」を、顧客に対して迅速かつ柔軟に提供するための、極めて強力な技術的基盤となるのです 19。

第3章: フィンテックにおけるGeminiの戦略的立ち位置と応用

Geminiが持つネイティブ・マルチモーダルと超長文コンテキストという技術的優位性は、抽象的な概念に留まらず、AI MQL合同会社の主要顧客層であるプロップトレーディングファーム、先進的FXブローカー、専門フィンテック企業が日々直面している、具体的かつ高度な課題を解決するための強力な武器となります 19。本章では、これらの技術が金融実務の現場でどのように応用され、新たな価値を創出するのかを、実践的なユースケースを通じて詳述します。

3.1 巨大文書群の超高速・高精度分析：規制・法務・リサーチの革新

金融機関の日常業務は、膨大な非構造化文書との戦いと言っても過言ではありません。四半期ごとに発表される財務諸表、数百ページに及ぶ年次報告書（10-K）、複雑怪奇な金融派生商品契約書、そして日々更新される規制当局への提出書類や市場調査レポート。これらの文書から手作業で重要な情報を抽出し、リスク要因を特定し、事業機会を見出すプロセスは、膨大な時間と高度な専門知識を要するだけでなく、常にヒューマンエラーのリスクを伴います 20。

Gemini 1.5 Proが持つ100万トークンの超長文コンテキストは、この長年の課題に対するゲームチェンジャーとなり得ます。これまで分割して処理せざるを得なかった長大な文書群を一度に読み込み、文書全体、あるいは文書群全体を俯瞰した、次元の異なる分析を可能にするのです 15。

ユースケース1：財務諸表分析の自動化と高度化

アナリストは、複数年分の財務諸表（貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書）のPDFファイルをGeminiにアップロードし、「過去3事業年度における売上総利益率、営業利益率、純利益率を計算し、それぞれの指標の推移から読み取れる経営効率の変化について、具体的な数値を挙げて考察を述べよ」といった自然言語のプロンプトを与えるだけで、瞬時に詳細な分析レポートを生成させることができます 24。さらに、特定の会計項目に関する注記部分を横断的に比較させ、会計方針の変更が利益率に与えた影響を分析するなど、より深い洞察を得ることも可能です 28。

ユースケース2：ISDA契約書のデューデリジェンス

デリバティブ取引の根幹をなすISDA（国際スワップ・デリバティブ協会）マスター契約書およびCSA（クレジット・サポート・アネックス）は、その複雑さからレビューに多大な労力を要します。ISDA自身が発表した研究では、複数の主要なLLMが、CSAの主要条項を90%以上の高い精度で抽出し、業界標準のデジタルフォーマットであるCDM（Common Domain Model）に変換できる可能性が示されました 29。特に、Gemini 1.5 Proは、その長文読解能力により、他の有力なLLM（GPT-4等）を上回る契約書分析精度（ある研究では64%）を達成したとの報告もあります 30。この能力を活用すれば、契約書群全体における担保適格資産の定義の不整合や、不利な紛争解決条項の有無などを自動で検出し、リスク管理を大幅に効率化できます。さらに、プロンプトエンジニアリングを通じてISDAの条項ライブラリといったドメイン知識を与えることで、精度が飛躍的に向上することも確認されており、これはAI MQLが提供する専門的なコンサルティングサービスの価値と直結します 19。

ユースケース3：規制文書・法務文書レビュー

金融機関は、常に変化する規制環境への準拠を求められます。数百ページに及ぶ新たな規制文書が公表された際、Geminiを活用して自社の既存のコンプライアンスマニュアルとの差分を瞬時に洗い出し、対応が必要な項目をリストアップさせることが可能です 31。また、訴訟案件においては、膨大な証拠資料や過去の判例データベースを読み込ませ、自社の主張を裏付ける、あるいは相手方の主張の弱点となるような記述を網羅的に探し出すといった、高度なリーガルリサーチを自動化できます 20。

3.2 マルチモーダル市場インテリジェンス：決算説明会の「空気」を読む

企業のファンダメンタルズを評価する上で、四半期ごとの決算説明会は最も重要な情報源の一つです。しかし、公式に公開されるトランスクリプト（テキスト情報）だけでは、その情報の全てを捉えることはできません。経営陣が業績見通しを語る際の自信に満ちた声のトーンや、逆に厳しい質問に対してしどろもどろになる様子、質疑応答における緊張感といった非言語的な情報は、株価を動かす極めて重要なシグナルとなり得ます 33。従来、こうした「空気」の分析は、経験豊富なアナリストの主観的な判断に委ねられていました。

Geminiのネイティブ・マルチモーダルアーキテクチャは、この定性分析の領域に革命をもたらします。決算説明会の動画ファイル（経営陣の表情や身振りといった視覚情報）、音声（声のトーン、抑揚、話す速度といった聴覚情報）、プレゼンテーションスライド（図表などの画像情報）、そしてトランスクリプト（テキスト情報）を、単一のプロンプトで統合的に分析することを可能にするのです 11。

ユースケース：決算説明会の深層分析

Geminiに決算説明会の動画ファイルをインプットとして与え、以下のような複合的かつ高度なプロンプトを実行させることが可能です。

「この決算説明会の動画を分析してください。まず、CEOが来期の業績見通しについて語っている部分（タイムスタンプ 15:30-17:00）を特定し、その際の声のトーンや話す速度から、発言内容に対する自信の度合いを評価してください。次に、その発言と同時にスクリーンに表示されているプレゼンテーションスライドのグラフ（売上予測）の傾向が、発言内容と整合しているかを確認してください。最後に、その直後の質疑応答セッションで、アナリストから最も厳しい質問が投げかけられた場面を特定し、CEOの応答の速さ、言葉の選び方、視線の動きなどを総合的に評価し、説明会全体のセンチメントをポジティブ、ニュートラル、ネガティブの3段階で判定し、その根拠を具体的に示してください。」

このような分析は、テキスト情報だけでは決して得られない「行間の情報」をデータとして抽出し、より精度の高い投資判断やリスク評価に直結する、新たな次元の市場インテリジェンスを実現します 38。

3.3 高度な定量的戦略とコード分析

アルファの創出を至上命題とするプロップトレーディングファームやクオンツヘッジファンドにとって、取引戦略を実装したソフトウェアの品質とパフォーマンスは、事業の生命線です 19。しかし、数万行、時には数十万行にも及ぶ複雑なコードベースの保守、新たな脆弱性の発見、パフォーマンスの最適化、そしてドキュメントの整備は、極めて専門性の高い開発者の時間を大量に消費する、深刻なボトルネックとなっています。

Geminiの高度なコード理解能力と超長文コンテキストは、この課題に対する強力なソリューションを提供します。大規模なコードベース全体を一度に読み込み、その構造、依存関係、ロジックを深く理解することで、人間では膨大な時間を要するレビューやデバッグ作業を自動化・高速化するのです 11。

ユースケース：コードベース全体の脆弱性スキャンとリファクタリング

あるプロップファームが長年運用してきた高頻度取引（HFT）システムの全ソースコード（例えば、C++で書かれた3万行のコード）をGeminiにアップロードし、次のような指示を与えることが考えられます。

「このHFTシステムのコードベース全体を分析してください。まず、潜在的なレースコンディションやメモリリークに繋がる箇所を特定し、その危険度を評価してください。次に、特に計算負荷の高い価格計算モジュールにおいて、再帰的な処理に起因するパフォーマンスボトルネックがないかを確認し、もし存在すれば、より効率的な非同期処理やルックアップテーブルを用いたリファクタリング案を、具体的なコード例と共に提案してください。」

このような活用法は、システムの安定性を直接的に向上させるだけでなく、優秀な開発者を定型的な保守作業から解放し、新たなアルファを生み出すための創造的な研究開発に集中させることを可能にし、企業全体の生産性を飛躍的に高めることに貢献します 25。

主要機能技術的概要フィンテックにおける具体的価値
ネイティブ・マルチモーダルテキスト、音声、画像、動画を単一モデルで統合処理 4。決算説明会のCEOの声のトーン（音声）、表情（動画）、スライド（画像）を同時に分析し、テキストだけでは読み取れない確信度や市場センチメントを把握 35。
超長文コンテキスト (100万トークン以上)数千ページ規模の文書や数時間の音声データを一度に処理。99%以上の情報検索精度を誇る 8。複数年分の年次報告書や複雑なISDA契約書群を横断的に分析し、人間では見落としがちなリスク要因や契約条項間の矛盾点を自動で抽出 26。
インコンテキスト学習プロンプト内で提供された大量の情報（例：マニュアル）から、ファインチューニング無しで新たなスキルを獲得 7。企業独自の財務分析フレームワークやコンプライアンスチェックリストをプロンプトで与えることで、即座に「自社専用アナリストAI」として機能させ、定型業務を自動化 23。
高度な推論・コード生成能力複雑な問題に対して多角的な思考プロセスを実行し、高品質なコードを理解・生成・修正する能力 25。数万行に及ぶ既存の取引アルゴリズムのコードベースをレビューし、パフォーマンスのボトルネックを特定、最適化案を提案することで、開発者の生産性を飛躍的に向上 15。

第4章: 結論 – Geminiがもたらす新たな競争優位性

4.1 パラダイムシフトの要約

本レポートで詳述してきた通り、GoogleのGeminiは、単なる既存AIモデルの性能を直線的に向上させた存在ではありません。その核心にある「ネイティブ・マルチモーダル」アーキテクチャと「超長文コンテキスト」という2つの技術的支柱は、AIによる情報処理のあり方そのものを根本から変革する、真のパラダイムシフトを促すものです。

これまでAIが、テキスト、画像、音声といった異なる種類の情報を個別のサイロとして、あるいは断片的にしか扱えなかったのに対し、Geminiは初めて、これらの膨大かつ多様なデータを「一つの全体像」として統合的に理解し、推論することを可能にしました。これは、金融情報分析の世界において、情報の「量」を追い求める時代から、情報の「質と文脈」を深く読み解く時代への決定的な転換を加速させます。もはやAIは単なるデータ処理ツールではなく、複雑な事象の背後にある因果関係やニュアンスを解き明かす、強力な分析パートナーへと進化を遂げたのです。

4.2 AI MQL合同会社との価値共創

しかし、Geminiが秘めるこの革命的なポテンシャルを最大限に引き出し、具体的なビジネス上の競争優位性へと転換するためには、その能力を技術的に深く理解し、各企業の固有の課題、独自のデータ、そして既存のワークフローに合わせてAPIを精密に組み込む高度な専門知識が不可欠となります。汎用的なツールであるGemini APIを導入するだけでは、真の価値は生まれません。

この「最後の統合の1マイル」こそが、AI MQL合同会社のような専門企業の存在価値を決定づけます。私たちの価値提案は、単に「Geminiが使えます」ということではありません。それは、「お客様のビジネスと課題を深く理解し、Geminiという最先端のエンジンを、お客様だけが持つことのできる最強の武器へと仕立て上げます」という約束です。

AI MQL合同会社は、本レポートで解説したようなGeminiの高度な機能を活用し、お客様の競争優位性に直結する完全オーダーメイドのソリューションを設計・開発する「価値共創パートナー」です 19。プロップトレーディングファームが求める新たなアルファの源泉の探求、先進的FXブローカーが目指す顧客エンゲージメントの革新、そして専門フィンテック企業が挑む次世代サービスの構築。これらお客様それぞれの戦略的目標達成に向けて、私たちはGeminiという強力なツールを最適に活用するための戦略と技術を提供します 19。

Geminiの導入は、単なるツールやシステムの導入ではなく、ビジネスの根幹をAIの力で再構築する戦略的投資です。AI MQL合同会社は、その重要な投資対効果を最大化し、お客様と共に未来の金融市場を切り拓いていくことをお約束します。

引用

  1. Google、次世代生成AIモデル「Gemini」を発表 – AIsmiley,フィンテック https://aismiley.co.jp/ai_news/google-generative-ai-gemini/
  2. ついに発表！「 Gemini 」登場で、Google のAI 技術はどう変わる？ – 吉積情報,フィンテック https://www.yoshidumi.co.jp/collaboration-lab/gemini
  3. Google、マルチモーダル生成AIモデル「Gemini」リリース – ITmedia NEWS,フィンテック https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2312/07/news080.html
  4. Gemini AI: Capabilities, Multimodal Architecture & Uses – Gurkha …,フィンテック https://gurkhatech.com/gemini-ai-capabilities-applications/
  5. Unlocking the Power of Multimodal AI and Insights from Google’s Gemini Models – Galileo AI,フィンテック https://galileo.ai/blog/unlocking-multimodal-ai-google-gemini
  6. 2023年12月7日「Google Gemini」発表｜AICU – note,フィンテック https://note.com/aicu/n/n18666ffea62f
  7. 次世代モデル、 Gemini 1.5 を発表,フィンテック https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-model-february-2024-jp/
  8. What is a long context window? Google DeepMind engineers explain,フィンテック https://blog.google/technology/ai/long-context-window-ai-models/
  9. What is long context and why does it matter for AI? | Google Cloud Blog,フィンテック https://cloud.google.com/transform/the-prompt-what-are-long-context-windows-and-why-do-they-matter
  10. Long context | Gemini API – Google AI for Developers,フィンテック https://ai.google.dev/gemini-api/docs/long-context
  11. Multimodal AI | Google Cloud,フィンテック https://cloud.google.com/use-cases/multimodal-ai
  12. Gemini (language model) – Wikipedia,フィンテック https://en.wikipedia.org/wiki/Gemini_(language_model)
  13. Gemini 1.5 Pro, the Million-Token-Context LLM – Jon Krohn,フィンテック https://www.jonkrohn.com/posts/2024/3/1/gemini-15-pro-the-million-token-context-llm
  14. Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context – arXiv,フィンテック https://arxiv.org/pdf/2403.05530
  15. Gemini in Pro and long context — power file & code analysis,フィンテック https://gemini.google/overview/long-context/
  16. Google’s Surprise Release of a 1-Million Token Model – Marketing AI Institute,フィンテック https://www.marketingaiinstitute.com/blog/google-gemini-1.5
  17. [N] Google blog post “What is a long context window?” states that the long context project whose results are used in Gemini 1.5 Pro required “a series of deep learning innovations,” but doesn’t specify what those innovations are : r/MachineLearning – Reddit,フィンテック https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1attgz7/n_google_blog_post_what_is_a_long_context_window/
  18. Long context | Generative AI on Vertex AI – Google Cloud,フィンテック https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/long-context
  19. AI MQL
  20. AI for legal document review and drafting – Thomson Reuters Legal Solutions,フィンテック https://legal.thomsonreuters.com/blog/ai-for-legal-documents-unlocking-a-competitive-edge/
  21. Streamline Legal Document Review with LLMs in Data Rooms – Hadaly,フィンテック https://hadaly.ca/how-to-streamline-legal-document-review-with-llm-in-data-rooms/
  22. Google Gemini 1.5 Review: Million-Token AI Changes Everything – PyImageSearch,フィンテック https://pyimagesearch.com/2024/03/04/google-gemini-1-5-review-million-token-ai-changes-everything/
  23. Document tuning | Generative AI on Vertex AI,フィンテック https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/tune_gemini/doc_tune
  24. AI for Finance – Gemini – Google Workspace,フィンテック https://workspace.google.com/solutions/ai/finance/
  25. Example use cases | Gemini Enterprise – Google Cloud Documentation,フィンテック https://docs.cloud.google.com/gemini/enterprise/docs/example-use-cases
  26. Use case: Analyze financial statements and calculate ratios | Gemini …,フィンテック https://cloud.google.com/gemini/enterprise/docs/use-case-analyze-financial-statements
  27. Company Financial Analysis | Generative AI on Vertex AI – Google Cloud Documentation,フィンテック https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/prompt-gallery/samples/answer_question_company_financial_analysis
  28. 7 examples of Gemini’s multimodal capabilities in action – Google Developers Blog,フィンテック https://developers.googleblog.com/en/7-examples-of-geminis-multimodal-capabilities-in-action/
  29. ISDA Publishes Paper Exploring Use of Generative AI to Extract and …,フィンテック https://www.isda.org/2025/05/15/isda-publishes-paper-exploring-use-of-generative-ai-to-extract-and-digitize-csa-clauses/
  30. Gemini 1.5 Pro for Contract Analysis – Research From The Lab – Red …,フィンテック https://redmarble.ai/gemini-1-5-pro-for-contract-analysis-research-from-the-lab/
  31. Legal Document Analysis Using Gemini 1.5 – Kaggle,フィンテック https://www.kaggle.com/code/danyalasgar/legal-document-analysis-using-gemini-1-5
  32. How AI Enhances Legal Document Review – American Bar Association,フィンテック https://www.americanbar.org/groups/law_practice/resources/law-technology-today/2025/how-ai-enhances-legal-document-review/
  33. Predicting Stock Prices: A New Approach to ML-Driven Sentiment Analysis – University of Technology Sydney,フィンテック https://www.uts.edu.au/globalassets/sites/default/files/2024-01/2023-honours-thesis-jacob-lees.pdf
  34. Predicting Stock Volatility Using Verbal and Vocal Cues – ACL Anthology,フィンテック https://aclanthology.org/P19-1038.pdf
  35. Unlocking the Power of Voice for Financial Risk Prediction: A Theory-Driven Deep Learning Design Approach1 – MIS Quarterly,フィンテック https://misq.umn.edu/misq/article/47/1/63/2217/Unlocking-the-Power-of-Voice-for-Financial-Risk
  36. Multimodal Proposal for an AI-Based Tool to Increase Cross-Assessment of Messages.,フィンテック https://arxiv.org/html/2509.03529v1
  37. Build an agentic multimodal AI assistant with Amazon Nova and Amazon Bedrock Data Automation | Artificial Intelligence – AWS,フィンテック https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-agentic-multimodal-ai-assistant-with-amazon-nova-and-amazon-bedrock-data-automation/
  38. Multimodal Gemini 1.5 Flash API – Google AI for Developers,フィンテック https://ai.google.dev/competition/projects/multimodal-gemini-15-flash-api
  39. Video understanding | Gemini API | Google AI for Developers,フィンテック https://ai.google.dev/gemini-api/docs/video-understanding
  40. FinSight: AI-Powered Earnings Call Analyzer with Gemini 2.0 Flash | by Aashi Dutt – Medium,フィンテック https://aashi-dutt3.medium.com/finsight-ai-powered-earnings-call-analysis-with-gemini-2-0-flash-11db4b027bd9
  41. Experimenting with Gemini 1.5 Pro and vulnerability detection | Google Cloud Blog,フィンテック https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/experimenting-with-gemini-1-5-pro-and-vulnerability-detection
  42. From Assistant to Analyst: The Power of Gemini 1.5 Pro for Malware Analysis – Google Cloud,フィンテック https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/gemini-for-malware-analysis
  43. Gemini – Google DeepMind,フィンテック https://deepmind.google/models/gemini/
お問い合わせ
TOP