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
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
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
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
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
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
