有価証券報告書の分析・起草ツール / 招待制クローズド β

EdyScope(エディスコープ)有価証券報告書を、
10 年で読む。
そして、書く。

上場 3,900 社超の有報(XBRL)を一次情報源に、財務・企業価値・セグメント・リスク・KAM を、比較したい企業と横並びで読む。有報の文章は構造化された定性情報として、期で追い、全社で数える。自社の MD&A は、他社の事例と金融庁の好事例集を横に置いて起草する。

数字は決定論、AI は補完すべての数字に出典API キーは各自のもの
要約財務諸表 + ROIC を 10 期横並びで表示した画面(トヨタ自動車)

🔎 リサーチ › 財務諸表(10 年横並び・トヨタ自動車)。
出典: EDINET 閲覧(提出)サイト・PDL1.0 をもとに EdyScope が加工・作成。数値・KPI・要約・ランキングは EdyScope の集計・生成物であり、金融庁および提出会社の作成物ではありません。

For readers

読む人のために

有報を深く読みたい個人の方へ(アナリスト・IR・与信・投資の視点で)。有報を「比べて」「構造で」「10 年で」読むための 3 つです。

01

比較したい企業と、
いつでも横並び。

比較対象を一社選ぶだけで、財務諸表もチャートも、セグメント・リスク・企業価値シミュレータまで、すべての画面が左右 2 社の横並びになります。同じ科目、同じ期、同じ単位。タブを行き来して見比べる手間がありません。

  • チャートの Y 軸は 2 社で縮尺を揃えられる(大小の違いがそのまま見える)
  • 定性情報は左右で期をずらして読める(期ズラし比較)
  • 2 社で足りなければ、選んだ科目(科目プリセット)を最大 10 社分・直近 10 年まとめて Excel に。要約三表の 10 社一括も。値は画面と同じ計算
  • リスクは 2 社のギャップ分析
🔎 リサーチ / 財務諸表(10 年横並び)— 2 社を左右に(トヨタ自動車 × 本田技研工業)
トヨタ自動車と本田技研工業の要約財務諸表と 10 年チャートが左右に横並びで表示された画面
🔎 リサーチ / 複数社エクスポート — 選んだ科目を最大 10 社まとめて Excel に
複数社エクスポートの画面。対象企業を最大 10 社選んで、選択科目または要約三表を Excel に一括出力

上: 分析対象 = トヨタ自動車、比較対象 = 本田技研工業。表とチャートが同じ画面で左右に並び、Y 軸は「📐 スケール自動統一」で 2 社同じ目盛りです。下: 4 社を選んだ状態。
出典: EDINET 閲覧(提出)サイト・PDL1.0 をもとに EdyScope が加工・作成。数値・KPI・要約・ランキングは EdyScope の集計・生成物であり、金融庁および提出会社の作成物ではありません。

02

有報の文章を、
構造化された定性情報に。

事業の内容・事業等のリスク・経営者による分析(MD&A)・監査報告書(KAM)など 17 のブロックを、3,900 社分、ブロックと期で切り出して蓄積しています。「リスク項目とスコア」「業績要因」「KAM の論点」「セグメント」という項目に構造化してあるので、1 社を期で追うことも、業種や全社で数えることもできます。

  • 事業の内容・リスク・MD&A・監査報告書は約 10 期分。原典(EDINET)へのリンク付き
  • リスクは項目 × 期のヒートマップ、MD&A は業績要因を業種横断で集計(分類は辞書による決定論)
  • KAM(監査上の主要な検討事項)は選定理由・監査人の対応・関連勘定科目に分解し、勘定科目やキーワードで全社横断検索
  • 事業内容の全文検索で、全社から条件に合う会社を探せる
  • 構造化した情報は、下の 9 人の AI 専門家に手渡して質問できる(🗄️ AI データルーム)
🧩 MD&A / 定性情報(期選択)— 17 ブロックを期で読む(トヨタ自動車)
定性情報(期選択)の画面。17 のブロックを選んで期ごとに読む
🚨 リスク / リスク推移ヒートマップ — 項目 × 期のスコア(本田技研工業)
リスク推移ヒートマップ(項目 × 期)
🚨 リスク / KAM 分析 — 選定理由・監査人の対応・関連勘定科目(トヨタ自動車)
KAM 分析の画面。監査上の主要な検討事項の選定理由と監査人の対応、KAM 記載財務数値

出典: EDINET 閲覧(提出)サイト・PDL1.0 をもとに EdyScope が加工・作成。数値・KPI・要約・ランキングは EdyScope の集計・生成物であり、金融庁および提出会社の作成物ではありません。 リスクのスコアは EdyScope が有報の記述から構造化・採点したものです。

🗄️ AI データルーム / 9 人の AI 専門家に聞く

構造化された定性情報を、9 人の AI 専門家に手渡す。

質問すると、内容に応じて担当の専門家が自動で選ばれ、それぞれの担当ブロック(KAM・リスク・人的資本 など)を読んで答えます。指名も、追加資料の手渡しもできます。

🔭 業界リサーチャー事業構造・競争優位・成長ストーリーの縦断分析(SWOT)
🧾 会計・監査KAM・会計上の見積り・会計方針の妥当性とリスク
📊 市場・バリュエーション業績・CF・EPS の定量分析と MD&A(経営者の言い分)の突き合わせ
🤝 M&A バンカー買収候補・類似企業のスクリーニング
🧮 クオンツDCF・WACC・業種別マルチモデルの理論株価
🏛 戦略コンサル5 軸一貫性評価(言行一致の総合判定)
🌱 ESG コンサルサステナビリティ開示とガバナンス体制の実質評価
🧑‍💼 HR コンサル人的資本・人材戦略と経営戦略の接続評価
⚖️ リーガル(法務・規制)法的・規制・訴訟リスクとリスク管理体制の評価

🤖 ここに並ぶ専門家はすべて生成 AI(Google Gemini)です。弁護士・公認会計士・投資助言業者による法的助言・監査意見・投資助言ではなく、個別銘柄の売買を推奨するものでもありません。原文と専門家の確認を用いてください。

03

10 年の数字から、
価値の目安まで。

P/L・B/S・C/F の要約と ROIC を 10 期横並びに。J-GAAP / IFRS / US GAAP の違いは吸収済みで、科目ごとに有報の原典へ飛べます。全社横断の実測ランキングで業種内の位置を確かめ、企業価値シミュレータ(DCF・DDM・RIM)で理論株価の目安を置きます。

  • 表示単位・詳細レベル・連結/単体を切り替え。Excel 出力は画面と同じ計算
  • 業種で使い分け。事業会社は DCF、銀行・証券・保険は DDM と RIM を並記。割引率・成長率などの前提条件は自分で上書き
  • AI アナリストが有報を読んで作るレポートは PDF で持ち帰り
DCF / 将来 FCF 予測シミュレーション(トヨタ自動車)
企業価値シミュレータの過去実績と将来予測のチャート(トヨタ自動車)
DDM / 配当(DPS)の推移と予測(三菱UFJ フィナンシャル・グループ)
配当割引モデルの計算根拠: 1 株配当の実績と予測
RIM / 残余利益(純利益 − 資本コスト)の推移と予測(同)
残余利益モデルの計算根拠: 残余利益の実績と予測

💎 分析・評価 › 企業価値シミュレータ。事業会社は DCF、銀行・証券・保険は DDM と RIM を並記します。
「予」の値は、利用者が設定する前提条件(割引率・成長率・配当方針など)に基づく試算です。将来の業績・株価を予想・保証するものではなく、投資助言ではありません。
出典: EDINET 閲覧(提出)サイト・PDL1.0 をもとに EdyScope が加工・作成。数値・KPI・要約・ランキングは EdyScope の集計・生成物であり、金融庁および提出会社の作成物ではありません。

For writers

書く人のために

開示・経理・IR の実務に携わる方の、個人としての研究・学習に。有報の定性情報を、他社事例と金融庁の好事例集を横に置いて起草するための 1 つです。

01

自社の事実だけから、起草する。

経営者による分析(MD&A)・経営方針・事業等のリスク・会計上の見積り などのドラフトを、自社の事実・他社の開示事例・金融庁の好事例集の 3 つを材料に AI が起草します。出力は比較表と本文ドラフトの 2 形式。Word に貼れる形で持ち帰れます。

  • 同業他社(最大 8 社)の構成・開示水準を参考に。他社の事実は自社の文章に混ぜない
  • 「記述情報の開示の好事例集」2023〜2025 年版から、業種と項目ごとに模範事例を自動選定
  • 財務数値との突合(会計上の見積り・契約・後発事象・減損)と、開示要件のチェックリストが末尾に付く
有報ドラフト起草の画面

💎 分析・評価 › 有報ドラフト起草(本田技研工業・参照他社 2 社を選択)。
出典: EDINET 閲覧(提出)サイト・PDL1.0 をもとに EdyScope が加工・作成。数値・KPI・要約・ランキングは EdyScope の集計・生成物であり、金融庁および提出会社の作成物ではありません。

材料 1自社の事実

前期の有報・アップロードした資料(統合報告書・経営計画など)・特記事項・財務ファクト表

材料 2他社の開示事例

同業他社の有報(最大 8 社)。構成と開示水準の参考にし、他社の事実は自社の文章に混ぜない

材料 3金融庁の好事例集

「記述情報の開示の好事例集」2023〜2025 年版から、業種と項目ごとに模範事例を自動選定

→
出力ドラフト(比較表 / 本文)

開示要件の台帳に照らした到達水準の判定と、末尾のチェックリスト付き。根拠のない箇所は【要確認】として残す。Word 貼り付け用にダウンロード

ドラフトの先頭には AI 生成の明示、末尾には出典が付きます。最終的な文責は起草する方にあります。ドラフトは出発点であり、監査人・専門家の確認に代わるものではありません。

And more

ほかにも

上の 4 つのほかに、こんなことができます。

訂正も反映

提出会社が訂正報告書を出した期は訂正後の数値を使い、どの訂正報告書(提出日つき)に基づく値かを出典カードに示します。

実測ランキング

有報の XBRL から計算した指標で、全上場企業を業種ごとに並べます。株式分割は確定したものだけを反映します。

セグメント分析

セグメントごとの売上・利益の推移と経営者の説明を、期をそろえて並べます。

分析レシピ

ROIC の分解・資本配分・利益の質(一過性の損益)・運転資本・会計基準の橋渡し・SOTP の準備を、決まった手順で並べます。

大株主・政策保有株式・大量保有報告書

ご自身の J-Quants キーで、開示された株主構成を一覧にします。

信用残・空売り・相対株価

ご自身の J-Quants キーで、市場の需給と TOPIX・業種指数に対する値動きを示します。

生保の EV

有報の EV の表を計算式で読み取り、内訳の検算が合う表だけを採ります。

Principles

3 つの約束

信頼して読めるように、最初から決めていること。

決定論を優先し、AI は補完に限定

数字は実測値から計算式で。AI は文章の読解・要約・論点提示に限り、数字を作りません。

AI 由来の値には必ず印が付きます:✨AI抽出。決定論の値と混ざりません。印に触れると、なぜ AI 抽出なのかの根拠が出ます。✨AI抽出 バッジと、その根拠のツールチップ(US GAAP 開示のため XBRL に無い系列を AI が有報から補完した旨)
トヨタ自動車(US GAAP 開示)の KPI 画面。営業利益・減価償却費など XBRL タグに無い系列を AI が有報の本文から補完し、その旨を開示しています。

同一光源(1 円一致)

画面と Excel 出力は同じ計算から描かれます。「画面と Excel で数字が違う」は構造的に起きません。

数字やチャートの点をクリックすると出典カード: 計算式・構成要素・採用した XBRL タグ・出所の有報(EDINET へのリンク)を表示します。出典カードの実例: ROE の計算式と構成要素、XBRL タグ、出所の有価証券報告書
トヨタ自動車の ROE(2026-03)。出典: EDINET 閲覧(提出)サイト・PDL1.0 をもとに EdyScope が加工・作成。数値・KPI・要約・ランキングは EdyScope の集計・生成物であり、金融庁および提出会社の作成物ではありません。

非適用は「非適用」と言う

業種に合わない指標(例: 銀行の EV/EBITDA や ROIC-事業)は「それらしい数字」を出さず、「非適用」と理由を表示します。

銀行の KPI 表の実例(三菱UFJ フィナンシャル・グループ): 「※金融業(EV/EBITDA 非適用)」「(製造業式投下資本が非適用)」銀行の KPI 表で非適用が — と表示される実例
出典: EDINET 閲覧(提出)サイト・PDL1.0 をもとに EdyScope が加工・作成。数値・KPI・要約・ランキングは EdyScope の集計・生成物であり、金融庁および提出会社の作成物ではありません。
About the author

作者について

河合克巳 エディスコープ AI ラボ 代表(個人開発)

30 年余り、監査人として有価証券報告書を読み、企業の側で経営管理の数字を作ってきました。有報は一次情報として最も信頼できるのに、既存の企業情報サービスは価格が高く、有報を 10 年分読み込む用途には内容が物足りない。それなら生成 AI を活用して自分で作ろう、と始めたのが EdyScope です。

システム開発の実務経験はありません。あるのは会計・監査・原価・経営管理のドメイン知識だけ。それを頼りに、生成 AI と一緒に約 1 年で作りました。数字は決定論、AI は補完という約束は、この経歴から来ています。

EdyScope のほかにも、属人化した Excel 業務を Python アプリに置き換え、業務プロセスをアプリと AI に集中させる取り組みを進めています。

Career
  • 1988 三菱重工業(航空宇宙部門・大型プロジェクト管理・原価管理)
  • 1995 監査法人トーマツ(2005 年〜 監査パートナー。外資系金融・国内メガバンク等を担当)
  • 2019 デクセリアルズ(経営戦略・DX 推進)
  • 2025 キーウェアソリューションズ(業務改革・DX)
Credentials

US CPA(米国ワシントン州)/ MBA(カーネギーメロン大学)/ 応用情報技術者・生成AIパスポート

Closed beta

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アクセスのたびにメールへ届くワンタイムコードで入ります。URL の転送・共有はできません。

使いたい機能必要なもの費用
財務諸表・KPI・ランキング・セグメント・リスク・KAMなし(招待のみ)無料
AI 機能(AI アナリスト・データルーム・起草支援)Google Gemini の API キーご自身のキーに従量課金
株価・時価総額(企業価値シミュレータ・EV 系 KPI)J-Quants の API キー無料プランで動きます

J-Quants キーの取得をおすすめします

財務諸表・KPI・ランキング・定性情報は、キーがなくてもすべて使えます。株価を使う機能は、ご自身の J-Quants キーがあると次のように変わります。

機能キーなしキーあり
株価・時価総額表示されません期末ごとの株価と時価総額を表示
EV・EV/EBITDA簿価で代わりに計算(その旨を表示)時価総額をもとに計算
PER・PBR・配当利回り表示されません表示(市場系ランキングも使えます)
企業価値シミュレータ理論株価と現在の株価を比べられません。β は計算できません現在の株価と比べられます。β も計算します
直近決算(四半期・決算短信)と会社予想表示されません直近の決算短信(期首からの累計)と会社予想・進捗率を表示
大株主・政策保有株式・大量保有報告書表示されません一覧で表示
信用残・空売り・相対株価表示されません表示

無料プランでも動きます(過去 2 年・12 週間遅れ)。期末の株価を 5 年分そろえ、TOPIX との比較も使うなら、ライトプラン(月 1,650 円・税込)がおすすめです。キーは J-Quants に登録したあと、ダッシュボードの「設定 › API キー」で発行できます。

法人でのご利用は個別の契約となり、市場データは契約の中で提供する形を想定しています(その場合、J-Quants キーは不要です)。

β は少人数で運用しているため、お申し込みの順にご案内し、定員に達した場合は次の期にお声がけします。キーはお使いのブラウザにだけ保持され、サーバには保存されません。β 期間中は予告なく画面が変わることがあります。生成したレポートはタブを閉じると消えるため、残したいものは PDF / Excel で保存してください。β の終了や有償化などの変更は、少なくとも 1 か月前にメールでお知らせします。

法人でのご利用(社内での業務利用・複数名でのご利用)は、β の招待とは別に個別のご相談となります。上記の宛先までお問い合わせください。

β への参加を希望する(Gmail で書く)メールアプリで書く

宛先: [email protected]  件名: EdyScope β 参加希望

Sources & terms

出典・利用範囲・免責・個人情報

要旨を先に、全文は開いてお読みください。

データと出典
財務データは EDINET(PDL1.0)。市場データと AI は各自の API キー。

財務データの出典は EDINET 閲覧(提出)サイト(公共データ利用規約 PDL1.0)です。財務数値・KPI・要約・ランキングは EdyScope の集計・生成物であり、金融庁および提出会社の作成物ではありません。原文は EDINET でご確認ください。

株価・時価総額などの市場データは、利用者ご自身の J-Quants の API キーで取得します(運営者が取得したデータをお見せしない設計です)。

AI 機能は、利用者ご自身の Google Gemini の API キーで動き、費用はご自身のキーに発生します。

利用範囲
ご本人の個人的な調査・学習目的に限ります。法人でのご利用はご相談ください。

本サービスはご招待した方ご本人の個人的な調査・学習目的での利用に限ります。業務・商用目的での利用、第三者への提供・再配布(画面・出力物の転載を含む)は行わないでください。法人でのご利用をお考えの場合は、[email protected] までご相談ください。

免責
計測値と加工物の提示であり、投資判断・投資助言ではありません。

本サービスの表示は計測値と加工物の提示であり、投資判断・投資助言ではありません。

AI が生成した文章は、弁護士・公認会計士・投資助言業者による法的助言・監査意見・投資助言ではなく、個別銘柄の売買を推奨するものでもありません。原文と専門家の確認を用いてください。

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これらは、招待・ログイン・お問い合わせへの返信にだけ使い、第三者には提供しません。

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河合克巳

エディスコープ AI ラボ 代表(個人開発)。経歴は 作者について をご覧ください。