Terminal X、GPT-6.1 Solを用いた評価エージェントが上級投資家の判断と88.6%一致
- •GPT-6.1 Solを用いたTerminal Xの評価エージェントは、上級審査者と88.6%一致し、次点モデルを220ベーシスポイント上回った
- •GPT-6.1 Solは次点モデルより約25%多くのマンデート逸脱推奨を検出し、クエリあたりのコストを約30%削減した
- •ある未公開株式投資会社は、自動化されたデューデリジェンスのワークフローにより年間240万ドルの節約を報告した
投資会社向けにAIエージェントを開発するスタートアップのTerminal Xは、GPT-6.1 Solを搭載した同社の評価エージェントが、500件の採点済み判断において上級の人間審査者と88.6%一致したと発表しました。これは次点モデルの86.4%を220ベーシスポイント上回る結果です。
同社のCapital Memory運用システムは、「メモリ負債」と呼ばれる問題への対応を目的としています。上級投資家が退職すると、会社は文書を保持できても、意思決定の背後にある推論を失う可能性があります。JPMorganやBlackstoneの元金融・投資専門家である前線配置エンジニアが各顧客の投資チームと協働し、企業のエージェント型アーキテクチャを設計して、投資の方針を企業が所有するエージェントに組み込みます。エージェントはオンプレミスまたは自社クラウドに展開されます。
GPT-6.1 SolとGPT-6 Lunaを含むOpenAIのモデルがこれらのエージェント内の推論を担当します。GPT-6.1 Solは投資テーゼの統合や企業のマンデートとの適合性評価など、判断と大きなコンテキストウィンドウを必要とする段階を担い、GPT-6 Lunaは深さよりもトークン効率が重要な大量処理の工程を実行します。
GPT-6.1 Solと他のOpenAIモデル上で動作するオーケストレーション済みワークフローである評価エージェントは、各エージェントの出力を54項目のルーブリックで検証します。GPT-6.1 Solは、次点モデルと比べてファンドのマンデートから逸脱した推奨を約25%多く検出し、同程度の速度でクエリあたりのコストを約30%低く抑えて同じワークフローを実行しました。
Terminal Xによると、顧客はこのアプローチによって大きな節約を得ています。そのひとつであるプライベートエクイティ企業は、自動化されたデューデリジェンスと投資メモのワークフローにより年間240万ドルの節約を報告しました。GPT-6.1 SolとGPT-6 Lunaを用いて、Terminal Xは1,700の企業向けMemoryを構築し、100万件を超えるカスタムワークフローを実行し、週間アクティブユーザー数が月間アクティブユーザー数の81%に達しました。同社は次の段階として、企業Memoryをデスク単位から個々の投資専門家へ拡張することを目指しています。共同創業者兼CEOのHyun Hong氏は、投資判断を測定可能にして保持・改善・再利用できるようにすることが目標だと述べました。