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ISIデータサービス

MCPサーバー

ISIの入手困難なインテリジェンスを、お客様のAIの力に。

ISI MCPサーバーは、お客様のAIツールやエージェントをライセンス提供されたISIデータに接続します。マクロ経済・金融の時系列データ、先進国および急成長市場の現地情報源に基づくニュースやリサーチなどです。ISIの追跡可能な情報源に基づいて、AIの分析に確かな裏付けを与えます。

詳細情報をリクエスト 活用事例を見る

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エンタープライズAI向けに設計

ISIのインテリジェンスを組織のAI環境に統合し、統制が取れ、再現可能なリサーチおよび意思決定のワークフローを実現します。

エンタープライズAI向けに設計。信頼できる外部インテリジェンスを、貴社のAIがすでに稼働している環境に取り込みます。

  • 統制の取れたアクセス

    承認済みのエンタープライズアプリケーションおよびエージェントを通じて、ライセンス提供されたISIのインテリジェンスを利用可能にします

  • 組織のコンテキストに対応

    お客様のAI環境が対応している場合、ISIのエビデンスを社内文書、データ、モデル、専門ツールと組み合わせて活用できます。

  • 複数ステップのワークフローに対応

    単発の質問にとどまらず、取得、比較、算出、アウトプット作成を伴うリサーチ、モニタリング、評価業務にも対応します。

  • チーム間で再利用可能

    ISIのインテリジェンスを共通のエージェントやワークフローに組み込むことで、各ユーザーが同じリサーチを個別に行う必要がなくなります。

  • 検証可能なエビデンス

    監査可能性を確保するため、特定可能な情報源、日付、手法、裏付けとなる指標を保持します。

AIワークフローが活用できるもの

  • 4,000万件以上 の年間ニュース記事
  • 4,000万件以上 の経済データ系列
  • 400万件以上 の企業文書(年間発行)
  • 50万件以上 のリサーチレポート(年間発行)
  • 200 以上の経済圏

課題

分断されたデータから、より迅速なインサイトと意思決定へ。

  • 準備作業の多さ

    ユーザーは、影響を評価する前に、レポートを探し、指標を収集し、結果を統合する作業に多くの時間を費やしています。

  • 分断されたエビデンス

    経済動向と企業・業界の動向が別々に確認されるため、両者の関連性を評価しにくくなっています。

  • 市場の可視性のばらつき

    馴染みのない国や業界では追加のリサーチが必要となり、特に現地情報が分散している場合は負担が大きくなります。

  • 検証の難しさ

    ユーザーは、他者がレビューできるよう、提言の根拠となる情報源、日付、前提条件を特定する必要があります。

仕組み

個別のリサーチ業務から、自動化されたワークフローへ。

お客様のAI環境がワークフロー、スケジューリング、アウトプットを管理し、ISI MCPサーバーがインテリジェンスを提供します。

  1. 割り当てる

    単なる質問ではなく業務として:市場参入調査、ディールレビュー、モニタリングブリーフィング、予測チェックなど。

  2. 取得する

    お客様のエージェントが、MCPサーバーを通じてライセンス提供されたISIの時系列データ、ニュース、リサーチ、企業文書を呼び出します。

  3. 組み合わせる

    社内のデータ、文書、ツールと組み合わせ、ISIのエビデンスとお客様自身のコンテキストを一体として評価します。

  4. 提供する

    モデル、スプレッドシート、プレゼン資料、アラートへと反映し、新しいデータが入るたびに繰り返します。

質問の設定と意思決定を行うのは、貴社の専門家です。

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マクロから企業レベルまで、一つのエビデンス基盤。

  • 情報が分散している市場における、現地および専門的なインテリジェンス。
  • 前提条件を検証するための、業界・企業リサーチと経済エビデンスの組み合わせ。
  • 精査を可能にする、特定可能な情報源と裏付けとなる指標。
  • お客様のモデルが計算に使用できる、構造化された時系列データとメタデータ。
  • リサーチ文書に付与される出所情報により、アウトプットの追跡が可能です。

ニュース リサーチ 企業文書 マクロ経済・金融時系列データ

活用事例

質問のためだけでなく、
業務のために設計。

ISIのインテリジェンスを単独で、または社内データやツールと組み合わせて、お客様のAI内でリサーチおよびモニタリングのワークフローを実行します。反復的な準備作業を削減し、アウトプット全体の一貫性を高め、チームがエビデンスの解釈により多くの時間を割けるようにします。

対象ユーザー

  • コンサルティング・リサーチ会社

    貴社独自の手法や知的財産を保持したまま、ISIを自社のリサーチエージェントに組み込みます。

  • セルサイド機関

    ISIを、モデル、モニタリング、国別アップデートのワークフローに組み込みます。

  • 事業会社

    貴社のエンタープライズAIを通じて、組織全体のチームがISIを利用できるようにします。

  • 中央銀行・公的機関

    ISIの時系列データを、内部の予測や評価と組み合わせます。

  • エンタープライズAI・データチーム

    ライセンス提供されたISIコンテンツに基づき、ナレッジエージェントや意思決定支援システムに確かな裏付けを与えます。

活用事例

Use case 1

市場・競合モニタリング

重要な変化が起きた瞬間を把握する

重要な動きは、ニュース、企業発表、リサーチ、経済指標発表など様々な情報源に分散しています。すべての情報源を人手で確認する代わりに、モニタリングエージェントが定期的にこれらを確認し、重要な事項だけを抽出できます。

プロンプト例

「当社のタイおよびベトナム事業に影響する重要な動向を確認してください:規制変更、競合動向、M&A、生産能力の増強、需要指標、マクロ経済の変化などです。これらを当社の内部市場計画と比較し、本当に重要な事項が発生した場合のみアラートを出してください。日付と情報源を含めてください。」

組み合わせ:ISI&お客様のデータ

  • 現地ニュース
  • 業界リサーチ
  • 企業動向
  • 経済指標

  • 内部市場計画
  • 戦略文書

アウトプット例

アウトプット例:タイおよびベトナムにおける市場動向について、重要性でフィルタリングされたアラート

重要性

手作業での確認が不要な継続的モニタリング 脅威と機会のより早期の把握 アナリストの時間を重要事項に集中 複数の情報源を一つの視点で把握

Use case 2

市場・業界機会の評価

図表を含めた市場参入の論拠を構築する

市場参入には、需要、競合、バリューチェーン、経済に関するエビデンスを、お客様自身のデータと組み合わせる必要があります。コンサルティング会社のリサーチエージェントは、ISIをクライアント資料や自社の手法と併せて活用し、分析と図表を作成できます。

プロンプト例

「当社はブラジルで産業機械を製造しており、メキシコ、コロンビア、チリへの進出を検討しています。ISIのリサーチとデータを当社の内部販売データと組み合わせて、川下の需要、競合、販路を評価し、次に川上の投入材、コスト、輸入依存度を評価してください。機会に優先順位を付け、裏付けとなる図表を作成し、情報源を明記し、不足している情報を指摘してください。」

組み合わせ:ISI&お客様のデータ

  • 業界予測
  • 顧客・競合インテリジェンス
  • サプライヤーの動向
  • 消費、生産、貿易、価格指標

  • クライアントの販売データ
  • 自社の手法・テンプレート

アウトプット例

アウトプット例:メキシコ、コロンビア、チリの優先順位を付けた市場参入評価(裏付けとなる需要エビデンス付き)

重要性

より迅速な機会のスクリーニング クライアントデータと市場エビデンスを一つの分析に統合 同じワークフロー内での図表作成 より裏付けのある投資判断

Use case 3

コマーシャル・M&Aデューデリジェンス

事業計画をエビデンスと照合して検証する

取引は前提条件に左右されます。ディールチームのエージェントは、経営陣の計画をISIの成長、競合動向、需要、経済状況に関するデータと照合し、取引の進行に合わせてエビデンステーブルを最新の状態に保つことができます。

プロンプト例

「コマーシャルデューデリジェンスのため、インドの包装食品市場を評価してください。経営陣の事業計画における成長前提を、需要要因と競合圧力に関するISIのリサーチおよびデータと照合して検証してください。裏付けとなるエビデンスと反対のエビデンスの両方を提示し、エビデンステーブルを更新し、情報源を明記し、不足している情報を指摘してください。」

組み合わせ:ISI&お客様のデータ

  • 業界予測
  • 企業・競合リサーチ
  • 潜在需要指標
  • 経済状況

  • 経営陣の事業計画
  • データルーム資料

アウトプット例

アウトプット例:事業計画の成長前提を、裏付けとなるエビデンスと反対のエビデンスで検証した結果

重要性

より迅速なデューデリジェンス準備 独立したエビデンスによる計画前提の検証 リスクのより早期の特定 投資委員会向けのより強固なエビデンス

Use case 4

予測・モデルレビュー

成立しなくなった前提を特定する

エコノミストやアナリストは、分析を開始する前に、発表データの収集と予測との照合に多くの時間を費やしています。エージェントは、新しいISIデータをお客様のモデルの前提条件と比較し、変化した点を指摘できます。

プロンプト例

「当社の予測基準日以降に発表された関連するCEICの全データを、当社モデルのGDPおよびインフレ前提と比較してください。各前提を『一致』『要注視』『要再検討』に分類し、陳腐化している可能性のあるものを指摘し、次回の予測ラウンドの前に裏付けとなるブリーフィングを更新してください。」

組み合わせ:ISI&お客様のデータ

  • CEIC経済指標
  • 新しい経済データ発表

  • 予測モデルと前提条件
  • 前回の予測ブリーフィング

アウトプット例

アウトプット例:新しいデータ発表と照合して分類された予測前提、および次回の予測ラウンド向けブリーフィング文書

重要性

より迅速な予測準備 モデル前提の継続的なチェック より構造化されたレビュー 予測そのものへのより高い集中

アクセス

まずインテリジェンスありき。MCPがそれをアクセス可能にします。

ISIは、Webプラットフォーム、フィード、API、マーケットプレイスを通じて、お客様の働く場所に寄り添います。ISI MCPサーバーは、この戦略をお客様のAIワークフローにまで拡張するものです。

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次のステップへ

貴社のチームがすでに利用しているAI環境内で、エージェントに入手困難なエビデンスを提供します。

信頼できるISIのインテリジェンスを貴社のAIワークフローに取り入れ、リサーチ能力を拡大し、戦略的・商業的・投資上の意思決定の裏付けを強化します。

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