概要

1　はじめに
有価証券報告書は，金融商品取引所において株式を公開している企業が，事業年度ごとに外部に公開する重要な資料である．これは，企業間の比較分析において非常に重要な役割を果たしている.有価証券報告書は,原則として, EDINET 1)[1]への電子提出が義務付けられており, PDF及びXBRL²)の形式でEDINET上に公開されている.  EDINETのサイトからは，これらの報告書を直接ダウンロードすることが可能であり,また, EDINET APIを利用することでもPDFやXBRLのダウンロードも可能である. XBRLファイルにはタクソノミやインスタンスの情報が含まれており,表内の必要なデータを特定し取得することが可能である. XBRLにおけるタクソノミとは,いわば雛形のようなものであり,そこに数値や期間,単位などのインスタンスが入れられるといった仕組みである.このように,表内のデータに対してタクソノミが付与されることにより,構造的な正確さを保持したデータ抽出が可能となる.しかしながら, XBRLを用いても企業間の比較が困難な状況が散見される.それには主に2つの要因が考えられる.一つは,全ての表にタクソノミが付与されているわけではないという点である。TOPIX100³³の算出対象である企業の有価証券報告書に含まれる表において,タクソノミが付与されている表は全体のおよそ18 %に過ぎないとの報告がある[2]. つまり、必要なデータが取得できないために,企業間の比較ができないという問題が生じている.もう一つの要因は,企業が独自に定義することができるタクソノミや,少数の企業のみが使用しているタクソノミが存在しているという点である.これは,タクソノミが付与されていたとしても,それが必ずしも企業間の比較を可能とするわけではないということである.本研究の目的は,有価証券報告書に含まれるデータについて企業間の比較を行う際の課題を明らかにし,その解決策を提案することである.本研究の貢献は,以下の３点である. •有価証券報告書における企業間の比較可能なデータを定義した(3.1節）. •企業間でデータを比較するうえでの課題を明らかにした（4章）. •解決策として,企業間の比較に関するデータセットの構想を示した（4.4節）.
2　関連研究
門脇らは,有価証券報告書に含まれる表の各セルをMetadata, Header, Attribute, Dataの4つに分類するTDEタスクを提案した[3].しかしながら,このタスクでは,表の構造理解には取り組んでいるものの,データの抽出までは行っていない.木村らは,有価証券報告書内の本文と該当箇所のセルを関連付けるタスクとして, TTRE (Text-to-Table Relationship Extraction）タスクを提案した[2].しかしながら,このタスクは抽出対象が単一の有価証券報告書に限定されており,複数企業の有価証券報告書を跨いだ情報抽出は考慮されていない.
3　データの企業間の比較について
3.1 企業間の比較が可能なデータとは
本節では,企業間の比較を行う場合,どのような情報が必要となるのかを示す. EDINETのAPIは, 2023年8月21日にEDINET API version2が公開されており, XBRLから取得できるタクソノミやインスタンスの情報をCSV形式でダウンロードできるようになっている.ここでは, EDINETで公開されている有価証券報告書のXBRLファイルおよびCSVファイルを用いて説明する.例として,大和ハウス工業第81期の有価証券報告書を取り上げる.図1は連結経営指標等の1行目に記述されている内容である.図2はCSVファイルの一部を抜粋したものであり,図1で示されているデータの部分を抜粋している.ひとつの有価証券報告書の範囲内では,当該データの意味要素を定義する要素IDは一意になっておらず,データの文脈要素(いつのデータか,時点・期間どちらか,個別・連結どちらかなど)を定義するコンテキストIDと合わせることで一意な識別子となる.例えば,5つのデータは全て「jpcrp_cor:NetSalesSummaryOfBusinessResults」の要素IDを持つが,データの期間がそれぞれ異なるため,コンテキストIDと合わせることで一意となっている.したがって,異なる企業の有価証券報告書から,要素ID ＋コンテキストIDが同一のものを取得してくることにより,企業間の比較を行うことができる.つまり,企業間の比較が可能なデータとは,タクソノミによって要素IDとコンテキストIDが設定されており、他の企業の有価証券報告書にも同様の要素IDとコンテキストIDを持つデータが存在するデータであるということがいえる.本研究では,以降,「企業間の比較が可能である」ということと「要素ID +コンテキストIDが一致する」ということを同義で扱う.
3.2企業間の比較が不可能なデータとは
前節では,タクソノミによって要素IDとコンテキストIDが付与されていれば企業間の比較が可能であると述べたが,逆にタクソノミが付与されていないデータは要素IDやコンテキストIDを取得することができないため,当然企業間の比較もできないということがいえる.また,仮にタクソノミが付与されているデータであったとしても,企業間の比較を行うことができない場合が考えられる.なぜなら,他の有価証券報告書に同じ要素ID ＋コンテキストIDを持つデータが必ずしも存在するとは限らないためである.タクソノミには「EDINETタクソノミ」と,「提出者別タクソノミ」の2種類が存在する.前者は, EDINETから提供される標準的なタクソノミである.後者は,前者の中に適切なタクソノミが存在しなかった場合に,企業ごとに作成されるタクソノミである.提出者別タクソノミでは,企業独自の要素IDが適用されるため,データに提出者別タクソノミが付与された時点で,他の企業との比較が難しくなってしまう状況にある.
4　有価証券報告書データの分析
本章では,実際の有価証券報告書に含まれるデータを分析し,企業間の比較を行う際に課題となりうる点を調査する.分析対象とする有価証券報告書は, TOPIX100（2021年度）の算出対象企業,計100社の2020年度提出分の有価証券報告書である.したがって,対象となる有価証券報告書の数は100である.
4.1 メンバー要素
コンテキストIDには,末尾にメンバー要素が付与されているものが存在する.メンバー要素とは,ディメンション（ある概念をカテゴリ化,セグメント化したもの）の構成要素となるデータを記述する際に付与される要素である.タクソノミが付与されているデータ200,279個のうち,メンバー要素が付与されていないものは67,920個,付与されているものは132,359個であった.また、メンバー要素の種類は, EDINETタクソノミに限定した場合, 2,495種類であった.そのうち, 100社全てが共通して使用していたのは17種類, 1社のみが使用していたのは2,207種類と大半を占めていた.前者のメンバー要素であっても,「Row1Member（1行目のメンバー）」,
図1　有価証券報告書に含まれる表の例（大和ハウス工業第81期有価証券報告書連結経営指標等より売上高の行を抜粋）両者を組み合わせることで、一意なIDとなり比較・抽出に利用できる
図2  EDINETからダウンロードできるCSVの例（大和ハウス工業第81期有価証券報告書CSVより一部を抜粋) 「Row2Member（2行目のメンバー）」といった,具体的なメンバーを指定しての情報抽出が難しいと思われるメンバー要素も見られた.したがって,メンバー要素の付与はコンテキストIDの一致率が低下する大きな要因となっているということが言える.更にメンバー要素が企業間の比較を複雑化させる例を挙げると,図3では,要素IDは同じであるが,コンテキストIDに付与されているメンバー要素（橙枠）がそれぞれ異なる6つのデータが示されている.この部分のPDFを見ると4通常は要素IDに依存していた各データの項目名が,要素IDではなくメンバー要素に依存していることがわかる.本研究では,企業間比較の際には同一の要素ID +コンテキストID（メンバー要素を除く）を有していれば,同一ディメンション内のデータであるため複数のデータを取得してもかまわないと仮定し,異なるメンバー要素を持つコンテキストIDは,それらを省略してメンバー要素のないひとつのコンテキストIDとみなすこととする.
4.2  EDINETタクソノミ付与データ
EDINETタクソノミが付与されたデータの総数は、 192,221個であった.要素IDとコンテキストIDの組み合わせの種類は, 4,907種類であった.図5は,要素ID +コンテキストIDの種類数を,使用している企業の数ごとに示したグラフである.全ての企業（100社）に共通して使用されている要素ID ＋コンテキストIDの種類数は, 231種類であった.逆に, 1社にのみしか使用されていない要素ID ＋コンテキストIDの種類数は, 1,034種類であった. EDINETタクソノミは,提出者別タクソノミと異なり,全ての企業に共通していることを鑑みると,要素ID ＋コンテキストIDの一致率に向上の余地があると考えられる.
提出者別タクソノミ付与データ
4.3
提出者別タクソノミが付与されたデータの総数は, 8,058個であった.提出者別タクソノミの要素IDには,企業独自の文字列が含まれるため,当然ながら他者との比較が不可能である.例えば,大和ハウス工業の場合は,「jpcrp03000- asr_E00048-000:LandForDevelopmentCA」という要素IDの「E00048」という部分が企業独自の文字列となる.図6は,要素IDに含まれる企業独自の文字列をマスクしたうえで,要茶ID ＋コンテキストIDの種類数を,使用している企業の数ごとに示したグラフである.視認性を向上させるため, 1社のみが使用している要素ID ＋コンテキストIDの種類数は省略している. 最大11の企業で同一の要素ID ＋コンテキストIDが設定されていたが,それらの種類数を合計しても, 1社のみが使用している要素ID ＋コンテキストIDの種類数である4,056の1割にも満たないことが判明した.
4.4 課題解決に向けて
これらの課題に共通する要素としては,企業間で完全一致した要素ID ＋コンテキストIDを付与,並びに特定することの難しさが挙げられる.理想的な解決方法としては,全てのデータに企業間で統一したタクソノミが付与することであるが,その実現可能性は低い.タクソノミが付与されていないデータに関しては,データの特徴や文脈を考慮した暫定的な要素IDとコンテキストIDを自動で付与することにより,企業を跨いでも所望のデータを得られる可能性がある.既にタクソノミが付与されているデー
図３　要素IDが同じであるが,コンテキストIDにメンバー要素が付与されているデータの例（大和ハウス工業第81期有価証券報告書CSVより一部を抜粋)
図４　メンバー要素が項目名に相当している例（大和ハウス工業第81期有価証券報告書貸借対照表より一部の当期項目のみを抜粋）タに関しては,要素IDとコンテキストIDの意味的側面に着目して,企業を跨いで同類のデータを取得できる可能性がある.したがって,解決策としてEDINETからダウンロード可能なXBRLとCSVを用いて,それらに活用できるようなデータセットを構築することが考えられる.例えば,インラインXBRL（XBRLの情報をHTMLで記述したもの）で記述された有価証券報告書と,それに該当するCSVを利用することで,要素IDやコンテキストIDの命名パターンを文脈を踏まトIDの種類数えて学習することや,意味的側面の一致を構造的側面から裏付けることも可能になると思われる.
5　おわりに
本研究では,有価証券報告書に含まれるデータを企業間で比較する際の課題を明らかにし，その解決策を提案することを目的として調査を行った．企業間の比較が可能であるデータは，要素ID +コンテキストIDが一致しているデータであると定義した.企業間比較の現状の課題としては,タクソノミが付与されていないデータが多くあること、メンバー要素によりコンテキストIDの一致率が低下してしまうこと、EDINETタクソノミの要素ID ＋コンテキストIDの一致率が低いこと,提出者別タクソノミが存在することを示した.これらの課題改善のため,データセットを活用した自然言語処理的アプローチを提案した.今後の展望としては,本研究の結果を勘案して実際にデータセットを構築し,タスクを策定することが挙げられる.本研究はJSPS科研費21H03769,および,電気通信普及財団の助成を受けたものである. [1] 金融庁.  Edinet問覧（提出）サイト.  https: //disclosure2.edinet-fsa.go.jp/WEEK0010.aspx.最終アクセス日：2024年1月7日. [2] 木村泰知,近藤隆史,門脇一真,加藤誠. Ufo:有価証券報告書の表を対象とした情報抽出タスクの提案.人工知能学会第二種研究会資料, Vol. 2022, No. FIN-029, pp. 32–38, 2022. [3] 門脇一真,木村泰知,加藤誠,近藤隆史,乙武北斗.有価証券報告書を対象とした表構造解析のためのデータセットの構築に向けて.人工知能学会第二種研究会資料, Vol. 2023, No. FIN-030, pp. 100–105, 2023.