KOMORI57%開示資料から取り出した事実のうち、Komoriの回答に戻ってきた割合です。
ウェブAI最高 · kimi-k337%同じ事実リストで最も強かった、Komori以外のエントリーです。
差+20pt同じ事実、同じ採点者。違うのは、どこを読んでいるかだけです。
拾えた事実の割合
塗られている部分が、その答えに含まれていた割合です。見つけた落とした
Komori57%
kimi-k337%
ChatGPT34%
kimi.com31%
claude.ai30%
DeepSeek10%
順位
総合スコア7次のエントリー採点中新しいモデルも同じ条件で走らせ、ここに追加します。—
点数の内訳
セクション別の事実想起率、全社単位（%）サプライチェーン外部エクスポージャー技術能力構築
Komori48%66%67%34%
kimi-k346%40%29%30%
ChatGPT33%40%38%6%
kimi.com26%43%29%4%
claude.ai37%31%26%2%
DeepSeek9%14%10%2%
サプライチェーン
Komori48%
kimi-k346%
ChatGPT33%
kimi.com26%
claude.ai37%
DeepSeek9%
外部エクスポージャー
Komori66%
kimi-k340%
ChatGPT40%
kimi.com43%
claude.ai31%
DeepSeek14%
技術
Komori67%
kimi-k329%
ChatGPT38%
kimi.com29%
claude.ai26%
DeepSeek10%
能力構築
Komori34%
kimi-k330%
ChatGPT6%
kimi.com4%
claude.ai2%
DeepSeek2%
順位ではなく、行どうしを見比べてください。外部エクスポージャー（為替や市況への依存）は記事が扱う話題なので、ウェブ調査が最も力を出せます。サプライチェーンは取引先名や生産拠点を聞いていて、これは有価証券報告書にしかありません。能力構築はどのエントリーでもほぼ空で、これはモデルの優劣というより、ウェブ調査そのものの限界です。
Komoriとの差
セクションごとの、ウェブAI最高値とKomoriサプライチェーン+2ptサプライチェーンウェブAI最高：kimi-k3 46%ウェブAI最高：kimi-k3 46% · Komori 48%+2ptKomori 48%
外部エクスポージャー+23pt外部エクスポージャーウェブAI最高：kimi.com 43%ウェブAI最高：kimi.com 43% · Komori 66%+23ptKomori 66%
技術+29pt技術ウェブAI最高：ChatGPT 38%ウェブAI最高：ChatGPT 38% · Komori 67%+29ptKomori 67%
能力構築+4pt能力構築ウェブAI最高：kimi-k3 30%ウェブAI最高：kimi-k3 30% · Komori 34%+4ptKomori 34%
ウェブAI最高Komori軸 0〜70%
点数のつけ方
候補は複数、採点者はひとつ01事実を人手で取り出す検証済みの事実は、有価証券報告書の原文から人手で抜き出します。そのうえで、原文に一字一句あることを機械で確認しています。生成した事実はひとつもありません。
02候補をそろえるKomoriは自社のセクション本文から答えます。各ウェブツールは調査機能を使い、同じ指示と同じセクション構成で、1社につき1本のレポートを書きます。本文は返ってきたまま採点します。
03採点者はひとつすべての事実の合否を、同じ基準と同じ採点者が決めます。採点者に偏りがあるなら、その偏りは全エントリーに等しくかかります。
04加重してまとめるセクション別の点数をまとめて、ひとつの総合スコアにします。全社単位で通しており、どのエントリーにも他より少ない範囲は求めていません。
この数字が言っていないこと
正確さではなく、想起率誤った記述をしても、ここでは減点されません。広く曖昧に書くほど有利になり得ます。言い過ぎを罰する仕組みはこれから作ります。
採点者は言い換えを認める採点者は言語モデルで、言い換えられた事実も通します。流暢な文章を返すツールにやや有利で、点差の一部はそう読むのが公平です。
対象は有名企業銘柄選定はあえて情報の多い企業に寄せています。ウェブ調査にとって最も有利な地面です。取り上げられることの少ない銘柄では、レポートは短くなり、セクションが「該当なし」で埋まりはじめます。
1回の実行は、その日の断面点数は、実行日に動いていたモデルのバージョンについてのものです。あとから採点し直すことはせず、過去の実行はそのまま残します。
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