AIで使うXBRL入門 #5｜利益が減った理由をAIに聞く前に――トヨタ第122期の「数字」と「文章」を往復する

AIで使うXBRL入門 #5／2026年7月21日、最新書類に基づき全面更新

第4回で確認したトヨタの第122期有価証券報告書には、売上が伸び、営業利益が減ったという二つの数字がある。ここでAIに「なぜ減ったの？」とだけ聞くと、為替、原材料、品質、販売競争といった、もっともらしい説明を混ぜて返すかもしれない。

それでは調査にならない。この回の目的は、AIに原因を決めさせず、数字の変化と関連する文章の場所を一回で下書きさせることだ。人は最後に、AIが示した原文を開き、事実・仮説・未確認に仕分ける。

結論：AIに「理由」を答えさせるのではなく、「理由が書かれていそうな原文を、根拠付きで案内させる」。 人が確認するのは、会社・年度・連結/単体・単位・引用した原文の場所。これ以外の準備はAIに任せる。

変化を、原因にしない

連結損益計算書には、次の変化が載る。これは数字として確認できる。けれども、最後の列はまだ結論ではない。

連結・通期（百万円）	2025年3月期	2026年3月期	増減	ここから言えること	ここからは言えないこと
営業収益	48,036,704	50,684,952	+2,648,248	収益は増えた	何が収益増を作ったか
売上原価	35,510,157	39,141,418	+3,631,261	原価は増えた	原価増の内訳・原因
販売費及び一般管理費	4,782,452	4,697,524	-84,928	この表示項目は減った	費用全体が改善した
営業利益	4,795,586	3,766,216	-1,029,370	営業利益は減った	一つの要因が主因だった

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。図は会計表示項目の増減を編集上整理したもので、個別の原因を特定するものではない。

ナオ（企業開示を検証するリサーチャー）は、原価の増加を見て、ただちに外部環境や個別の費用を主因と呼ぶことに反対した。ミユ（AI活用を試すデータ編集者）は、だからこそAIに文章ファクトを探させ、候補の前後を読める状態にすればよいと提案した。レン（初学者の視点で確認する読者）が心配したのは、候補が多すぎて結局読めなくなることだった。そこで、AIの出力は最大二つの文章候補に絞る。

AIが作るのは「答え」ではなく、承認待ちのメモ

AIに任せるのは、解凍済みのローカルXBRL一式から、数字の変化と関係しそうな文章を探すことだ。EDINETの検索・取得・巡回はAIにさせない。

行	AIが下書きする	人が確認する	確認後の扱い
数字	前年・当年・単位・連結/単体・原文の場所	同じ表・同じ列の数字か	一致すれば「事実」
文章	文書名・見出し・短い要旨・原文の場所	前後を読み、対象期間と条件を見る	一致すれば「事実」
つながり	「この文章は関係する可能性」	数字との因果が原文に明記されるか	明記がなければ「仮説」
余白	見つからない説明、別の可能性	必要なら別の注記を開く	「未確認」のまま残す

第122期の連結財務諸表注記には、品質保証に関する負債、金融事業の信用損失引当金、非金融資産の減損などが重要な会計上の見積りとして挙げられている。これは「どの注記を読む候補にするか」の入口にはなる。しかし、記載されていることだけで、当期の営業利益減少の原因とは言えない。ここが、文章ファクトを数字と同じように慎重に扱う理由だ。

一回の依頼文：AIに探させ、人は最後に見る

人が手元の解凍フォルダをAIに渡したら、次の依頼を一回送る。特定の業界や勘定科目の知識を求めない。AIにマニフェストから必要な文書を探させる。

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。

manifest_PublicDoc.xml とヘッダー文書で提出者・EDINETコード・対象年度を確認した後、
連結損益計算書を探してください。前年と当年で変化した項目を最大3件選び、
それぞれに関連しそうな文章ファクトまたは業績説明を最大2件だけ探してください。

次の表をMarkdownで一回だけ作ってください。
| 確認できた数字 | 数字の原文の場所 | 文章候補の要旨 | 文章の原文の場所 | 事実/仮説/未確認 | 人間の確認状態 |

ルール：
- 数字の単位、期間、連結/単体を必ず併記する。
- 原因を断定しない。「関係する可能性」「原文で因果関係を確認できない」と区別する。
- 人間の確認状態は、全行を最初は「未確認」にする。
- 最後に、人が開くべき原文を最大3箇所だけ箇条書きで示す。
- 株価予想や投資判断はしない。

CLIでもデスクトップアプリでも、解凍フォルダを含む作業場所を開いて同じ依頼文を渡す。人が個別のiXBRLファイル名を探す必要はない。AIに「出典の場所を必ず書く」と命じるので、確認は回答を読んだ後に必要な数箇所だけになる。

第4回の五点を、今回はどう使うか

会社・年度・連結/単体・単位・原文の場所という五点は、第4回で確定済みの前提だ。この回で人が新たにする作業は、五点をもう一度ゼロから探すことではない。

1. AIが挙げた原文の場所を最大3箇所だけ開く。
2. 原文に書かれた数字・文章を「事実」として残す。
3. 数字との因果が明記されない説明は「仮説」、見つからないものは「未確認」にする。

確認できない行は削除せず「未確認」にしておく。未確認を残すことは分析の失敗ではなく、AIが作った物語を事実へすり替えないための記録になる。次の第6回では、この三択を含む調査ノート全体をAIへ一回で下書きさせる。

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」：連結損益計算書の各表示項目と、重要な会計上の見積りを含む注記を確認した公開閲覧画面。
• 同書類のPDF原本：数字の表と、AIが候補に挙げる文章を人が照合する原本。
• トヨタ自動車「有価証券報告書」：会社が公開する最新報告書の掲載場所を確認した。
• XBRL International「What is XBRL?」：数字だけでなく報告書の文章も構造化して扱いうるXBRLの基本的な役割を確認した。

特定の投資判断を勧めるものではありません。