決算説明会の想定問答集を決算資料と過去の質疑記録から作る

処理の起点を決める

生成はファイル保存のたびに動かしません。 原稿は何度も変わり、そのたびに未公表の資料を送ることになるためです。

差し替えの監視には、SharePoint トリガー「ファイルが作成または変更されたとき（プロパティのみ）」を使い、「Folder」で対象フォルダを指定します。

入力データを集める

データの取得方法を決める

開示資料： PowerPointではなく開示するPDFを使います。 根拠をページ番号で示すため、読み手の資料とページがずれると確認できません。決算数値一覧は、経理部が資料との一致を確認済みの版を使います。

SharePoint のファイルを処理環境へ渡す方法（同期フォルダかAPIか）は、利用環境に応じた個別確認が必要です。

AIへ渡す前に整形する

1. ページ単位のテキスト化 … 各ページの先頭に「資料名＋ページ番号」を付けます。表紙を1ページ目と数えるか、印字のページ番号を使うかを先に決めます
2. 文字化けの確認 … PDFによっては取り出したテキストが化けます。化けたまま照合すると、すべて「不一致」になります
3. 質疑の分割と匿名化 … 質問と回答の組にID（例：2026Q1-07）を付け、質問者の氏名と社名を「アナリストA」に置き換えます
4. 前期比の計算と優先順位 … 前期比が社内で決めた幅を超えた項目を「動いた項目」にし、論点を A＝聞かれていて動いた、B＝聞かれていないが大きく動いた、C＝聞かれているが動いていない、に分けます
5. 関係ページの絞り込み … 論点に紐づく項目名やセグメント名でページを文字列検索し、該当ページだけを生成AIに渡します

AIに処理させる

させないことも決めます。 前期比の計算、単位の換算、資料にない見通し、数値の照合です。照合を生成AIにさせると、照合結果そのものを確かめる手段がなくなります。

指示内容を固定する

あなたは上場企業のIR担当を支援する担当者です。
下の【論点】について、決算説明会で出そうな質問と回答案を作ってください。

【厳守事項】
- 回答案には【開示資料】の記載だけを使ってください。
  資料にない数値、見通し、理由を書かないでください。
- 【前回までの想定問答】は言い回しの参考にだけ使ってください。
  そこにある数値は古い期のものなので使わないでください。
- 数値は資料の表記のまま書いてください（億円に直さない、△を「減」に
  言い換えない）。前期比や構成比を自分で計算しないでください。
- evidence に資料名・ページ・原文を入れてください。原文は要約しないでください。
- 資料で答えられない場合は answer_draft を null にし、
  cannot_answer_reason と needs_department を埋めてください。

【論点】{topic}（優先度：{priority}）
【今回動いた数値（計算済み）】{moved_items}
【過去の質疑】{past_qa}
【前回までの想定問答】{previous_qa}
【開示資料（関係ページのみ。先頭に資料名とページ番号）】{pages}

「前回の数値を使わない」の1行が要です。 生成AIは言い回しと一緒に数値も引き継ぎやすく、古い数値が自然な文章に紛れると人の目では見落とします。

出力形式を固定する

{
  "topic_id": "",
  "priority": "A | B | C",
  "questions": [
    {
      "question": "",
      "based_on_past": ["2026Q1-07"],
      "answer_draft": "",
      "evidence": [{ "doc": "決算説明資料", "page": 0, "quote": "" }],
      "cannot_answer_reason": null,
      "needs_department": []
    }
  ]
}

Azure OpenAI Service の Structured Outputs で、この形を JSON Schema として指定します（Chat Completions は response_format、Responses は text.format、strict: true）。全項目を required にし、additionalProperties: false を付ける必要があります。 空で返す項目は型を ["string", "null"] にします。

システムへ連携する

数値の照合（Python）： 回答案の数値が根拠ページにあるか、引用した原文がそのページにあるかを文字列で突き合わせます。

import re, unicodedata
NUM = re.compile(r"-?\d+(?:\.\d+)?")

def norm(s):  # 全角→半角、12,345→12345、△1,234→-1234
    s = unicodedata.normalize("NFKC", s)
    s = re.sub(r"(?<=\d),(?=\d)", "", s)
    return re.sub(r"[△▲]\s*", "-", s)

def check(answer, evidence, pages):
    bad, cited = [], ""
    sq = lambda s: re.sub(r"\s+", "", norm(s))
    for e in evidence:
        text = pages.get((e["doc"], e["page"]))
        if text is None or sq(e["quote"]) not in sq(text):
            bad.append(e)  # ページや原文が見つからない
        else:
            cited += "\n" + text
    missing = set(NUM.findall(norm(answer))) - set(NUM.findall(norm(cited)))
    return {"bad_evidence": bad, "missing_numbers": sorted(missing)}

結果は「一致」「不一致」「根拠不正」「回答なし」に分けてExcelに書き出します。資料が差し替わったら照合だけをやり直します。 「不一致」に変わった問答は、数値が古くなったということです。

部門への確認依頼（Power Automate）： 確認を終えた問答を SharePoint リスト「部門確認」に1問1行で登録し、状態を「部門確認依頼」にすると、「アイテムを作成か変更した場合」トリガーで担当部門へ通知します。部門はリストに直接修正を書き込みます。数値が書き足された問答には照合をもう一度かけます。 このトリガーは実行まで数分かかることがあります。

人が確認する

全件、人が確認します。運用が安定しても変えません。 経営陣が口にする内容であり、数値を誤れば訂正が要り、未公表の重要な情報を話せば開示の問題になるためです。

確認を速くするため、「一致」とそれ以外を分けて並べ、回答案の横に根拠の原文を表示します。

例外に対処する

記録を残す

• 使った資料の版、生成AIに送った内容（論点とページ）、返ってきたJSON
• 照合結果と、照合に使った資料の版
• IR担当・部門・IR責任者の修正前後、確認者、日時
• 説明会で実際に出た質問と、想定問答との対応

送った内容の記録は、発表前の情報をいつ・どこへ出したかの記録です。 インサイダー取引防止の社内管理と合わせて保管期間と閲覧者を決めてください。