入社エントリ：AIエージェントの時代にバフェットコードに転職する話

こんにちは、2026年2月に入社した中山です。サービス企画と開発・運用(PdM/エンジニア)の仕事をしています。本日は簡単な自己紹介とバフェットコードデータを用いた企業分析分野におけるAIの活用について紹介したいと思います。

自己紹介

大学院卒業後に公認会計士の資格を取得し監査法人で働いていました。働く中でデータに興味を持ち、前職であるデータ分析の受託会社に入社し、データサイエンティストとしてデータ活用のコンサルティングから深層学習モデルの開発、生成AIの活用支援まで実施してきました。

転職したきっかけ

従来より、株式投資等の目的でバフェットコードのWebサイトを活用して企業分析を実施していました。特に1つの企業の決算短信・決算説明会資料・有価証券報告書等の元データがWebサイトの1ページにコンパクトにまとまっており、複数事業年度に渡る企業の状況を最短の手数で知ることができる設計が私のお気に入りです。バフェットコードの中の人と知り合う機会があり、有志で同人本を作成し「コミックマーケット」に2回出典しました。そういった中の人との関係性や今までの「公認会計士 × データサイエンティスト」というキャリアから、世の中にまだ無く多くの人の役に立つサービスを新たに開発できるのではないかという思いもあり転職を決めました。

AIエージェントの時代

2026年はAIエージェントの時代と言われています。Claude CodeやClaude Coworkなど、これまで人が行ってきた仕事の一部をAIが担う流れが世間にも株式市場にも広がりつつあります。こうした流れの中で重要になるのが「AIも人も理解しやすいデータの形」です。従来は人間が読むことを前提に設計されていたデータが、今後はAIエージェントにも読まれる。両者に使ってもらえるデータ構造をどう設計し、どう管理・運用するか。バフェットコードでは、このテーマをプロダクトとしてサービス化することに取り組んでいます。

参考:AI時代にデータを売る、SaaSの生存戦略を語る

バフェットコード内の役割

私は新サービスの企画・開発(PdM/エンジニア)の他、新規データ構造の再設計・管理・運用の構想策定、データの正確性の担保と運用に携わっています。バフェットコードは各人の裁量が大きく、自分のやりたいことを提案し実行できる環境です。実際、AIエージェントの時代に備えた新規データ構造の再設計は、私自身が提案して動き始めた取り組みです。プロダクト企業であるため、全員が運用フェーズまで責任を持って関わるのが特徴です。

参考:バフェットコード開発チームカルチャーデック

AIエージェントの時代の企業分析

今後の構想の一つの事例としてAIエージェント時代の企業分析(=AIエージェントを用いた企業分析)を紹介します。 AIエージェントの時代の企業分析は、次の3ステップで進めるのが良いと考えています。

欲しい結果を記載する
そのためのデータアクセス手段を記載する(バフェットコードではAPIを用意しており、APIへのアクセス方法を記載する)
企業分析の評価基準を記載し、作成者の感覚に合うレベルに達するまで「修正点」の指示や「評価基準」の変更を行う

例えば、通信会社4社の収益性の企業分析を実施したい場合は「大手通信会社(MNO)4社のモバイル事業のセグメント売上と利益を取得し、その利益率及びROICを3年間比較したい」と記載します。次にデータアクセス手段としてAPIの説明文書、バフェットコードではAPIの仕様書の内容を記載します。最後の評価基準は、例えば「高校生でも分かるか？」「タイトルメッセージには具体的な利益率とROICの数字を含んでいるか？」になります。実際に一度分析結果を作成した後に、その結果では不十分と感じることが多く、何度かサイクルを繰り返すことにより目的に沿った企業分析が行えるようになります。今回の一例として示した分析結果においても、評価基準は「小学生」→「中学生」→「高校生」と変えています。これは最初は小学生レベルにして誰にでも分かるようにしましたが、利益が「りえき」のように通常漢字にして読みやすくするところがひらがなとなり、大人にとって逆に読みにくくなるといったことがあったためでした。