
Kensho
EN中級者向けS&P Global傘下のAI金融分析。マーケットデータの自然言語分析、決算書の自動処理
PR表示なし。評価スコアは編集部の基準に基づきます。
編集部の機能・人気・日本語対応・勢いを 100 点で集計 (43pt → ★換算)
配点: 機能29 / 人気34 / 日本語20 / 勢い10 (合計93pt + 信頼性7pt は調整中)
スコアの算出根拠
編集部がツールを 4 つの軸で評価し、 重み付けして 100 点満点で集計しています。
- ・機能 (29pt): 主要機能の充実度・API/連携の幅
- ・人気 (34pt): 公式サイトのトラフィック・国内導入実績
- ・日本語対応 (20pt): UI/サポート/ドキュメントの日本語充実度
- ・勢い (10pt): 直近 3 ヶ月のリリース頻度・SNS 話題量
残 7pt 分の「信頼性」 軸 (運営年数・SLA・セキュリティ認証) は 2026 後半に追加予定 (現在は調整中で総合スコアには未反映)。
スコアは編集部の調査ベースであり、 ユーザー実体験の代替ではありません。
Kenshoでできること
Kenshoとは
S&P Global傘下の金融AI、Kenshoとは
Kensho(ケンショー)は、S&P Global傘下のAI金融分析プラットフォーム。決算書・有価証券報告書・10-Kなど非構造化テキストを構造化データに変換し、自然言語クエリで複雑なマーケット分析を即座に実行できる。アナリスト・ポートフォリオマネージャー・コンプライアンス担当など、機関投資家のリサーチ業務を高速化する用途に特化したエンタープライズ向けサービスだ。
主要機能
- Kensho Scribe: 決算カンファレンスコール等の金融特化音声を高精度で文字起こし。汎用Whisperでは取りこぼす銘柄コード・専門用語に強い。1時間の決算電話の書き起こしを数分で出力
- Kensho Extract (NERD): 10-K/10-Q/プレスリリースから企業名・指標・イベントをエンティティ抽出。アナリスト1人で1日数十社の決算サマリ作成が可能に
- Kensho Link: 社内データと S&P Capital IQ の8,000万超エンティティを名寄せ。手動マッチング数日 → 数分
- Kensho NERD + 自然言語クエリ: 「過去5年で営業利益率が改善したクリーンエネルギー銘柄」のような問いに即応
編集部の検証メモ
公開料金は非開示でエンタープライズ個別見積もりだが、競合のAlphaSense(年額数万ドル〜)やSentieo相当のレンジと推測される。差別化ポイントは、S&P Capital IQ・SNL・Platts等のグループ内データセットと直結している点で、外部AI製品では到達できない網羅性とライセンス整合性を担保する。アナリスト1名が決算サマリ作成に週8時間使っていると仮定すると、Extract導入で2時間程度まで圧縮可能と試算でき、10名チームなら年間3,000時間の工数削減に相当する。一方、日本市場のカバレッジは米国比で薄く、TDnet 連携や日本語決算短信への対応は限定的という指摘が複数のリサーチで挙がる。
想定ユーザー
米国株・グローバル株のリサーチを主軸とする運用会社・投資銀行・ヘッジファンド、およびS&P Globalデータをすでに購読しているチームに最適。一方、日本株専業のバイサイドや、月額数万円のSaaS予算で完結させたい個人投資家・小規模VCには過剰スペックでミスマッチ。
AI PICKS編集部の評価

Yuto Suzuki
AI PICKS 編集長 ・ 2026-05-12T13:48:12.622+00:00
S&P Global 傘下の金融特化 AI。 決算書・財務レポートなど非構造化テキストを自動解析して構造化データに変換、 自然言語でマーケットデータにクエリを投げられる。 投資銀行・ヘッジファンド・機関投資家向けインフラで、 一般 SaaS とは別レイヤー。 個人で触るツールではないが、 金融業界の AI 動向をフォローするなら必須プレイヤー。
公式情報
ここが使いやすい / ここがイマイチ
ここが使いやすい
- 無料で始められるので、まず試してみやすい
- 大量のデータも素早く処理できる
- データを入れるだけでグラフや分析結果を出してくれる
- Excelよりも複雑な分析が簡単にできる
ここがイマイチ
- 画面が英語のみで日本語対応していない
- 無料プランでは使える回数や機能に制限がある
- 日本語の精度が英語に比べるとやや劣る
公式サイトプレビュー

料金プラン
Free
PLUS
Scale
⚠️ 料金は変動する可能性があります。 上記は編集部の調査時点の目安です。 最新の料金は公式の料金ページをご確認ください。
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