リサーチプロダクト読了目安 8分RCRRベンチマーク公開：文書変換で「意味」はどれだけ生き残るか商用OCR製品、オープンウェイトモデル、フロンティアVLM APIの14システムを、ただ一つの基準で測定した。日本語IR資料のページをMarkdownに変換したあと、人間が元のページから答えられる質問に、AIも答えられるか。スコアは20.2から94.6まで開き、市場を分けるのはチャートだった。Sandeep Yella2026年7月13日
リサーチ18分RCRR技術レポート：日本のIR資料の「意味」を保てるドキュメント変換システムはどれかRCRR技術レポートの全文。主要比較14システム、実在の日本語IR資料99ページ、検証済み1,410問をエンドツーエンドで測定。手法、実例、統計、ゴールドの出典、限界まで、結果に挑戦するために必要なすべてを公開する。Sandeep Yella2026年7月13日
Ur AI知見リサーチ6分なぜ最先端のLLMは日本語ドキュメントの読み取りに失敗するのか（日本語の何が特殊なのか）最先端のLLMが日本語ドキュメントでつまずくのは、日本語が3種類の文字体系を混在させ、単語間にスペースを置かず、しばしば縦書きで書かれるためです。縦書きでは誤り率が約10倍に跳ね上がります。本記事では、日本語ドキュメントの何が特殊なのか、モデルがどこで破綻するのか、そして実際に機能するものは何かを解説します。Sandeep Yella2026年6月21日
Ur AI知見6分AIケイパビリティとは？企業はどう築くか（そしてなぜ多くが停滞するのか）AIケイパビリティとは、AIを再現性高く、価値を生む形で導入・測定・拡張できる組織の能力です。単発のプロジェクトではなく「運用能力」です。本記事では、その構成要素、成熟段階、なぜ多くがPoCで止まるのか、そして信頼できるケイパビリティの築き方を解説します。Sandeep Yella2026年6月1日
Ur AI知見プロダクト6分M&Aデューデリジェンス チェックリスト：契約前に押さえる12の調査領域完全なM&Aデューデリジェンスのチェックリストは、調査を約12の領域・180項目以上に整理します。会社登記や財務から、知的財産、データプライバシー、環境まで。本記事では、全チェックリスト、注意すべきレッドフラッグ、そして作業を速める方法を解説します。Sandeep Yella2026年5月26日
Ur AI知見プロダクト5分デューデリジェンスにおける生成AI活用：ユースケース・リスク・本当に機能する形生成AIはM&Aの主流になりました（Deloitte調査では経営層の86%が活用）。本記事では、デューデリジェンスでの生成AIの使い方、速度・費用に関するデータ、現実的なリスク、そしてなぜ「監査可能で人が主導するAI」だけが機能するのかを解説します。Sandeep Yella2026年5月19日
Ur AI知見プロダクト5分M&Aのデューデリジェンス費用はいくら？2026年版・実務ガイドデューデリジェンス費用は、案件規模・調査範囲・確認すべき書類量で大きく変わります。本記事では費用の相場、業務領域ごとの内訳、そしてAIが最大の費用である「確認工数」をどう削減するかを解説します。Sandeep Yella2026年5月12日
Ur AIプロダクトリサーチ5分Nebulaを公開しました: PDF・PPT・表・グラフをAIが使えるMarkdownへUr AIは、PDF/PowerPoint、表、グラフ、財務資料などをLLMやRAGで使いやすいMarkdownへ変換するAI文書構造化プラットフォーム「Nebula」の初期公開版をリリースしました。Sandeep Yella2026年5月1日
パートナーシップ3分DeepCore × OpenAI Hackathon TokyoでUr AIメンバーのチームが1位・2位を獲得2026年4月24日に東京で開催されたDeepCore × OpenAI HackathonにUr AIメンバーが参加し、Teruaki Teraiが参加したチームが1位、Sandeep Yellaが参加したチームが2位を獲得した。Sandeep Yella2026年4月24日
パートナーシップ5分SpecterのAI機能強化に向けたソフトバンク株式会社のGPUインフラ活用について当社は、ソフトバンク株式会社のAIデータセンターにおけるGPUインフラを活用し、SpecterのAI機能の開発を加速します。Sandeep Yella2026年4月16日
リサーチ15分ベンチマークレポート: Ur-AI Parser API vs. Azure・LlamaParse・IBM Docling — 日本語の企業・財務文書での比較評価Ur-AI Parser APIは、テキスト・表の推論精度においてAzure Document IntelligenceおよびLlamaParseと同等水準を達成し、チャート理解ではAzureを28ポイント上回りました。日本語の企業・財務文書25件、363タスクで検証。従来のOCR指標（CER・TEDS）では捉えられない結果です。Sandeep Yella2026年4月10日
プロダクト7分Specterを支える三つの技術的柱Specterを差別化しているのは、AIそのものだけではない。デューデリジェンスの精度とトレーサビリティを支える独自技術スタックを三つの柱から解説する。Sandeep Yella2026年3月17日
パートナーシップセキュリティ3分SOC 2 Type 2およびGDPR対応プロセスを開始Ur AIは、Vantaを通じてSOC 2 Type 2およびGDPR対応プロセスを開始した。SOC 2の正式な監査プロセスは2026年3月27日に始まる予定である。Sandeep Yella2026年2月26日
プロダクト8分データルームからICメモまで数時間で進める、新しいディールワークフローSpecterのAIワークフローは、デューデリジェンスのタイムラインを数週間から数時間へ圧縮しながら、深さと精度を維持する。Sandeep Yella2026年2月21日
プロダクト4分Fortune 100企業でも進む、Specterの導入Fortune 100企業を含む有償導入とパイロット導入が進み、AIを活用したデューデリジェンスに対するエンタープライズ需要が鮮明になってきた。Sandeep Yella2026年2月15日
プロダクト7分Specterは、なぜすべての指摘事項をワンクリックで検証できるのかSpecterの出典検証は後付けの確認機能ではない。デューデリジェンス特化のオントロジー、ナレッジグラフ、抽出時点の来歴情報によって、すべての指摘事項を即座に検証できる設計になっている。Sandeep Yella2026年2月14日
知見6分クロスボーダーM&Aにおいて、多言語AI解析は何を変えるのか複数言語の文書を含むクロスボーダー案件は、これまで最も複雑で高コストな領域の一つだった。AIはその前提を大きく変えつつある。Sandeep Yella2026年2月7日
パートナーシップ4分日本有数のアーリーステージVC、Incubate Fundから資金調達を実施日本を代表するアーリーステージVCの一社であるIncubate Fundから資金調達を実施し、Specterの開発と市場拡大を加速させる。Sandeep Yella2026年1月26日
知見8分2026年、AIはいかにM&Aデューデリジェンスを変えているのか文書分析の自動化からICメモ生成まで、M&Aの実務はデューデリジェンスの進め方そのものを変える技術転換の初期段階に入っている。Sandeep Yella2026年1月22日
プロダクト5分AIデューデリジェンス・プラットフォーム「Specter」を正式公開Specterは、100%のトレーサビリティ、多言語対応、人間主導のAIワークフローを備えたAIデューデリジェンス・プラットフォームとして正式公開された。Sandeep Yella2026年1月14日
セキュリティ3分Ur AI、ISO 27001認証を取得Ur AIは、2025年12月にビューローベリタスジャパンによる厳格な審査を経て、ISO 27001認証を取得した。セキュリティは、当社のものづくりの中核である。Sandeep Yella2026年1月9日
知見7分従来型デューデリジェンスはなぜ機能不全なのか──その先に来るものディールチームは数週間にわたりデータルームに埋もれ、人的ミスを含んだレポートを作っている。デューデリジェンスの進め方は、いま根本から見直されるべき局面にある。Sandeep Yella2025年12月22日
プロダクト6分なぜUr AIは基盤モデルをゼロから作らず、ファインチューニングを選ぶのかUr AIは、基盤モデルを再発明するのではなく、既存モデルの上に信頼できるエンタープライズ向けAIプロダクトを構築している。その理由を整理する。Sandeep Yella2025年12月8日
知見6分遅いデューデリジェンスの隠れたコスト──スピードは案件成果をどう左右するのかデューデリジェンスのスピードは単なる利便性ではない。案件価格、競争優位、買収後の価値創出に直接影響する。Sandeep Yella2025年9月8日
パートナーシップ4分日本政策金融公庫の新規開業・スタートアップ支援資金で、当時最大規模の融資を実現創業から間もない段階で、日本政策金融公庫の新規開業・スタートアップ支援資金において当時最大規模の融資を実現し、Specterの開発と日本発のAIイノベーションへの取り組みを支える。Sandeep Yella2025年8月1日
知見7分M&Aチームに必要なのは、完全自動化ではなく人とAIの連携である最も効果的なAIは、人間の判断を置き換えるのではなく増幅する。なぜ人とAIの連携が、完全自動化より良い案件成果につながるのかを整理する。Sandeep Yella2025年5月22日
