AIで使うXBRL入門 #4｜最新の有報をAIに渡す前に――トヨタ第122期で「前年と今年」を同じ表から読む

AIで使うXBRL入門 #4／2026年7月21日、最新書類に基づき全面更新

「トヨタの最新有報をAIで比べたい」。そのとき、最初に人が勘定科目を探したり、前年のPDFを集めたりする必要はない。最新の有価証券報告書には、通常は前年の比較列も入っている。AIにXBRL一式を渡せば、まず同じ表から前年と今年を拾わせられる。

今回の原本は、トヨタ自動車の第122期有価証券報告書（2026年3月期、2026年6月10日提出、EDINETコード E02144、書類管理番号 S100Y8NY）だ。EDINETの公開閲覧画面で連結損益計算書を確認すると、連結営業収益は前年の48兆367億円から50兆6,850億円へ増えた一方、営業利益は4兆7,956億円から3兆7,662億円へ減った。

結論：AIに任せるのは、最新XBRL一式からの「候補探し」まででよい。 人が最後に確認するのは、会社・年度・連結/単体・単位・引用元の5点だけだ。そこが合えば、前年と今年の比較を始められる。

まず、今回の二つの数字

連結・通期（百万円）	2025年3月期	2026年3月期	増減	原本で確定すること
営業収益	48,036,704	50,684,952	+5.5%	連結営業収益は増えた
営業利益	4,795,586	3,766,216	-21.5%	連結営業利益は減った

出典： EDINETのトヨタ自動車第122期有価証券報告書の連結損益計算書。増減率と図は本記事の編集上の計算・整理であり、将来予想ではない。

数字だけでは、利益が減った理由は決まらない。ナオ（企業開示を検証するリサーチャー）は「AIがもっともらしい因果関係を作る前に、数字の住所を確定する」と主張した。一方、ミユ（AI活用を試すデータ編集者）は、AIに文書構造をたどらせれば、人が手作業でファイルを探す時間を減らせると考えた。結論は二つを組み合わせることだった。

人がするのは三操作、確認は五点

EDINETの大量取得や自動巡回をAIにさせる必要はないし、させない。人が通常のEDINET画面から対象の1書類を手動で取得する、または既に手元にあるZIPを使う。AIが読むのは、その後のローカルフォルダだけだ。

人が行う操作	AIに任せる処理
1. EDINET画面で対象会社の最新有報を開く	なし。取得画面の操作やダウンロードは自動化しない
2. XBRL ZIPを手動で保存し、Finderで解凍する	manifest_PublicDoc.xml を見つけ、構成文書を一覧化する
3. 解凍したフォルダをAIへ渡し、一回の依頼を送る	連結損益計算書を探し、前年・当年の候補と出典位置を表にする

人の最終確認は次の五点に限定する。AIの表にこの欄が埋まらなければ、その行は使わない。

最低限の確認点	今回の正解	なぜ必要か
提出者	トヨタ自動車株式会社	会社が違えば、以降の数字は全て使えない
対象年度	2026年3月期（第122期）	「最新」と前年を取り違えない
範囲	連結	単体の数字と混ぜない
単位	百万円	桁を取り違えない
原文の場所	文書名・表題・行名	AIの答えを一度で照合できる

ここでいうファクトは、XBRLに記録された数字または文章である。ファクトには、何の項目か、いつの値か、連結か単体か、単位は何かという条件が結び付く。ラベルが「売上高」に似ていても、この条件が違えば同じ数字ではない。

一回で渡す依頼文

次の本文を、解凍フォルダを開いたAIへの依頼に使う。業界知識も、勘定科目名を先に考える作業も不要にした。AIにファイルを作成・変更させず、必要な文書を自分で探させる。

この作業フォルダには、私がEDINET画面から手動で取得し、解凍した
有価証券報告書のXBRL一式があります。読み取りだけで作業してください。
外部サイトへのアクセス、ダウンロード、ファイルの作成・変更・削除はしないでください。

最初に manifest_PublicDoc.xml とヘッダー文書を確認し、提出者名、EDINETコード、
対象年度を報告してください。次に、連結損益計算書を探してください。

以下のMarkdown表を一回だけ作ってください。
| 項目 | 前年 | 当年 | 単位 | 連結/単体 | 原文の場所（文書名・表題・行名） | 確認状態 |

営業収益と営業利益を優先し、最大3項目までにしてください。
ラベルだけで同一視せず、期間・範囲・単位が一致するものだけを候補にしてください。
確認できないセルは推測せず「未確認」と書いてください。原因の説明、株価予想、投資判断はしないでください。

CLIなら、解凍したフォルダで読み取り専用のタスクを起動してこの本文を貼る。デスクトップアプリなら、そのフォルダを含む作業フォルダを開き、同じ本文をチャットへ貼る。どちらも、AIに渡す情報と完了条件は同じでよい。

レン（初学者の視点で確認する読者）は「五点を自分で探すのも大変では」と問いかけた。そこで、AIの表には最初から提出者・年度・単位・原文の場所を出させる。人がするのは、画面の表紙と該当表を一度開き、表の五つを見比べるだけだ。

この回で覚えること

• AIにEDINETを巡回させない。 取得は人が1書類だけ手動で行い、AIはローカルのフォルダだけを読む。
• AIにファイル探索を任せる。 マニフェストから必要文書を探すため、人がiXBRLのファイル名を知る必要はない。
• 人は五点だけ照合する。 会社、年度、範囲、単位、原文の場所が合えば、数字の比較は始められる。
• 原因は次の回で扱う。 「売上増・利益減」は確認済みの事実だが、理由はまだ仮説にしない。

出典を読むときのポイント

• EDINET「トヨタ自動車 第122期有価証券報告書」：提出者、提出日、対象期間、連結損益計算書の前年・当年の数値を確認した公開閲覧画面。
• 同書類のPDF原本：表紙、財務諸表、注記を同じ書類として照合できる原本。
• トヨタ自動車「有価証券報告書」：会社が公開する有価証券報告書の掲載場所と最新年度を確認した。
• EDINET「書類閲覧」案内：通常の画面操作で書類を検索・閲覧する入口を確認した。API利用を前提にしていない。
• XBRL International「What is XBRL?」：XBRLが数字だけでなく、報告情報を機械処理しやすくする構造を持つことを確認した。

特定の投資判断を勧めるものではありません。