決算書分析ウォーターフォール機能 要件定義

進捗状況（2026-01-05確認）: 部分実装（Jリーグ向けのみ）

• ✅ PLウォーターフォール（Jリーグ向け）実装済み
• ✅ CFウォーターフォール（Jリーグ向け）実装済み
• ✅ 純資産増減ウォーターフォール実装済み
• ❌ earnings-analysis/ 汎用コンポーネント群は未作成
• ❌ 手動入力→チャート生成フロー未実装
• ❌ プレスリリースからのコメント自動抽出未実装

概要

決算書（PL・SS・CF）から増減データを抽出し、ウォーターフォールチャートで可視化する。プレスリリース等から増減要因のコメントを自動で紐付け、SNS向けにリリースできる分析コンテンツを生成する。

関連ドキュメント: SEC EDGAR API 財務データ取得ガイド - 米国上場企業の財務データをAPIで取得する方法

対象財務諸表

1. PL（損益計算書）増減分析

• 目的: 前期比での売上・利益の増減要因を可視化
• 主要項目:
  • 売上高
  • 売上原価
  • 販管費
  • 営業利益
  • 営業外損益
  • 特別損益
  • 当期純利益

2. SS（株主資本等変動計算書）増減分析

• 目的: 純資産の変動要因を可視化
• 主要項目:
  • 期首残高
  • 当期純利益
  • 配当金
  • 自己株式取得/処分
  • その他包括利益
  • 期末残高

3. CF（キャッシュフロー計算書）増減分析

• 目的: 現金の増減要因を可視化
• 主要項目:
  • 期首現金残高
  • 営業CF
  • 投資CF
  • 財務CF
  • 期末現金残高
• 

4. 営業利益増減ウォーターフォール

• 目的: 前期比での営業利益の増減要因を項目別に可視化
• 主要項目:
  • 前期営業利益
  • 売上高増減
  • 売上原価増減
  • 販管費増減
  • 当期営業利益

増減分析の2つのアプローチ

数値例: NVIDIA Q2→Q3 FY2026（単位: 百万ドル）

パターン1: 金額差異ベース（シンプル）

各項目の増減金額をそのまま表示する方法。

Q2 Net income        26,422
  ├─ 売上増減        +10,263
  ├─ 原価増減         -2,267
  ├─ R&D増減           -414
  ├─ SG&A増減           -12
  ├─ その他収益増減     -840
  ├─ 税金増減         -1,242
Q3 Net income        31,910

検算: 26,422 + 10,263 - 2,267 - 414 - 12 - 840 - 1,242 = 31,910 ✓

パターン2: 売上高寄与×粗利率寄与の分解（Variance Analysis）

「売上高寄与」と「粗利率寄与」に粗利益の増減を分解する方法。

用語の検討:

→ 「寄与」は利益への貢献度を示す表現として適切なため採用。

Q2 粗利率 = 33,853 / 46,743 = 72.42%
Q3 粗利率 = 41,849 / 57,006 = 73.41%
粗利率改善 = +0.99pt

分解計算:

Q2 Net income        26,422
  ├─ 売上高寄与       +7,432
  ├─ 粗利率寄与         +564
  ├─ R&D増減           -414
  ├─ SG&A増減           -12
  ├─ その他収益増減     -840
  ├─ 税金増減         -1,242
Q3 Net income        31,910

検算: 26,422 + 7,432 + 564 - 414 - 12 - 840 - 1,242 = 31,910 ✓

税金の分解について:

税金も理論上は「利益増加寄与」と「税率寄与」に分解可能：

• 利益増加寄与 = 税引前利益増加 × Q2実効税率 = 6,730 × 15.33% = 1,032（83%）
• 税率寄与 = Q3税引前利益 × 税率変動 = 37,936 × 0.55% = 209（17%）

→ ただし実効税率は通常安定しているため、分解せず「税金増減」として一括表示。大きく変動した場合のみ注記で対応。

2パターンの使い分け

「売上が伸びたから利益が増えたのか、利益率が改善したから増えたのか」をパターン2は明確に分離できる。

機能要件

データ取得

• 決算短信PDFからの数値抽出
• 有価証券報告書からの数値抽出
• 手動入力インターフェース

ウォーターフォールチャート生成

• 増加項目（緑）・減少項目（赤）・合計（青）の色分け
• インタラクティブなツールチップ
• レスポンシブ対応
• PNG/SVGエクスポート機能

コメント自動抽出

• プレスリリースPDFからの要因抽出
• 決算説明会資料からの要因抽出
• AI要約による増減コメント生成

SNS向け出力

• OGP画像自動生成
• Twitter/X向け画像サイズ対応
• 要約テキスト自動生成

技術検討事項

データ取得方針（仮説）

推奨アプローチ: IR PDF → Markdown → Gemini → JSON

IRサイト → PDF → ローカルパーサー → Markdown → Gemini API → JSON

理由:

1. EDGAR APIは二度手間になる可能性
   • 企業ごとにメトリック名が異なる（SEC EDGAR APIガイド参照）
   • 結局IR文書から増減コメントを取得する必要がある
   • 同じソースから数値もコメントも取得する方が効率的
2. Geminiのドキュメント→JSON変換が優秀
   • PDFをMarkdownに変換後、Geminiで任意のJSON形式にパース
   • 構造化データ抽出の精度が高い
3. 柔軟なJSONフォーマット
   • オブジェクトではなく配列で設計
   • 期間によって内訳項目が変わっても対応可能
   • 例: [{label: "Revenue", value: 57006}, {label: "Cost of revenue", value: 15157}, ...]

処理フロー:

1. IRサイトからPDFをダウンロード（決算短信、10-Q等）
2. ローカルでPDF → Markdown変換
3. Gemini APIでMarkdown → JSON変換（数値抽出）
4. 同時に増減コメントも抽出
5. JSONをアプリケーションで利用

メリット:

• 一つのソース（IR文書）から数値とコメントを同時取得
• 企業固有のフォーマットに柔軟に対応
• 一度フォーマットが決まれば同一企業は毎期同じ処理で対応可能

PDFパース

• pdf.js or pdf-parse
• OCR対応（スキャンPDF向け）

データ構造

interface FinancialChange {
  label: string;          // 項目名
  value: number;          // 金額
  isIncrease: boolean;    // 増加/減少
  isTotal: boolean;       // 合計項目かどうか
  comment?: string;       // 増減コメント
  source?: string;        // 出典（プレスリリースURL等）
}

チャートライブラリ

• 既存: Chart.js（プロジェクトで使用中）
• 検討: Apache ECharts, Plotly.js

開発フェーズ

Phase 1: MVP

• 手動入力でのウォーターフォールチャート生成
• PLの増減分析のみ

Phase 2: 自動化

• PDFからの数値抽出
• SS・CFへの拡張

Phase 3: コメント連携

• プレスリリースからのコメント抽出
• AI要約機能

Phase 4: SNS最適化

• OGP画像生成
• シェア機能

既存コンポーネント（再利用・参考）

参考ページ

• Jリーグ浦和: https://log.eurekapu.com/financial-quiz/jleague/club/urawa
• 純資産増減ウォーターフォール: /financial-quiz/net-assets-waterfall
• PLウォーターフォール: /financial-quiz/pl-waterfall

Jリーグ用コンポーネント（ベース）

汎用コンポーネント

コンポーネント作成計画

新規作成コンポーネント

1. EarningsAnalysisPanel.vue - 決算分析統合パネル
   • PLウォーターフォール
   • 営業利益増減分析
   • 純資産増減ウォーターフォール
   • 比例縮尺BS
   • をタブ/セクションで切り替え
2. EarningsPLWaterfall.vue - 汎用PL増減ウォーターフォール
   • JLeaguePLWaterfallChart.vue をベースに汎用化
   • 企業決算向けにカスタマイズ
3. EarningsVarianceChart.vue - 営業利益増減分析
   • JLeagueVarianceWaterfallChart.vue をベースに汎用化
4. EarningsNetAssetsWaterfall.vue - 純資産増減ウォーターフォール
   • JLeagueNetAssetsWaterfallChart.vue をベースに汎用化
5. EarningsBSComparison.vue - 比例縮尺BS比較
   • BalanceSheetComparison.vue をベースに
6. EarningsCommentOverlay.vue - 増減コメント表示
   • プレスリリースからの要因コメントを表示

ディレクトリ構成

apps/web/app/components/
├── earnings-analysis/           # 新規作成
│   ├── EarningsAnalysisPanel.vue
│   ├── EarningsPLWaterfall.vue
│   ├── EarningsVarianceChart.vue
│   ├── EarningsNetAssetsWaterfall.vue
│   ├── EarningsBSComparison.vue
│   └── EarningsCommentOverlay.vue
├── jleague/                     # 既存（参考）
└── financial-quiz/              # 既存（参考）

EPS/純利益の3軸比較分析

課題認識

決算発表直後、EPSや売上のガイダンス比較・コンセンサス比較がTwitterなどで速報されることがある。これ自体は価値があるが、以下の問題がある：

1. 数字だけで内容がわからない EPS差異の「なぜ」が見えない。決算書を読んでいない人には、予想と実績のギャップがどこで生まれたのか理解できない。
2. 日本語コンテンツがない CFO CommentaryやQ&Aセッションの内容は英語のまま放置されている。
3. 手作業が多い 追っている銘柄が増えると、毎四半期の分析が追いつかない。

解決策：3軸比較ウォーターフォール

増減分析には以下の3つの軸が必要である。それぞれ原因が異なるため、全てを比較しないと正確な分析ができない。

ウォーターフォール表示イメージ

[YoY比較]
FY25 Q3 EPS  →  売上増寄与  →  粗利率改善  →  R&D増  →  ...  →  FY26 Q3 EPS

[QoQ比較]
FY26 Q2 EPS  →  売上増寄与  →  粗利率改善  →  R&D増  →  ...  →  FY26 Q3 EPS

[vs Consensus]
Consensus EPS  →  売上Beat寄与  →  粗利率Beat  →  OpEx Miss  →  ...  →  Actual EPS

データソースと日本語化

必要なドキュメント（NVIDIAの例）

日本語化フロー

英語PDF/Transcript
    ↓
Claude/Gemini でMarkdown化 + 構造化
    ↓
重要箇所の日本語要約
    ↓
ウォーターフォールチャート + コメント

自動化パイプライン構想

Phase 1: 手動（現状）

1. 決算発表後、10-QとCFO Commentaryをダウンロード
2. Claude Codeで数値抽出 + 増減分析
3. Vueページを手動更新

Phase 2: 半自動化

1. 決算カレンダーから対象銘柄・発表日を取得
2. 発表後、IRサイトから自動でPDFダウンロード
3. Gemini APIでJSON変換（数値 + コメント）
4. 差分検出して通知

Phase 3: 完全自動化

1. トリガー: 決算発表をRSSまたはSEC Filing検知
2. 自動パイプライン実行
3. 生成されたコンテンツをレビュー後に公開

データ取得URL設計

IRサイトの構造は企業ごとに決まっているため、URLパターンを定義しておく。

interface CompanyIRConfig {
  ticker: string;
  name: string;
  fiscalYearEnd: string; // e.g., "January" for NVIDIA
  sources: {
    tenQ: string;      // SEC EDGAR URL pattern
    cfoCommentary: string; // IR site URL pattern
    earnings: string;  // Earnings call page
  };
}

// 例: NVIDIA
const NVDA_CONFIG: CompanyIRConfig = {
  ticker: "NVDA",
  name: "NVIDIA",
  fiscalYearEnd: "January",
  sources: {
    tenQ: "https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar?action=getcompany&CIK=0001045810&type=10-Q",
    cfoCommentary: "https://investor.nvidia.com/financial-info/quarterly-results/default.aspx",
    earnings: "https://investor.nvidia.com/events/default.aspx"
  }
};

主要銘柄の対応優先度

既存コンポーネントの拡張

JLeagueVarianceWaterfallChart.vue をベースに以下の拡張が必要：

1. 3軸切り替えタブ: YoY / QoQ / vs Consensus
2. 数値×率の分解表示: 売上高寄与 / 粗利率寄与
3. コメントオーバーレイ: CFO Commentaryからの引用表示
4. 多言語対応: 日本語/英語切り替え

議論メモ

2026-01-05

• EPS/純利益の3軸比較分析を追加: YoY、QoQ、アナリストコンセンサス比較の3軸で増減分析
• 自動化パイプライン構想: 決算発表検知→PDF取得→JSON変換→コンテンツ生成の自動化フロー
• 日本語化の必要性: CFO Commentary、Q&Aセッションの日本語コンテンツが不足している課題
• 主要銘柄の優先度設定: NVDA、AMD、MU、AVGOを優先対応

2025-12-28

• Jリーグ浦和ページで使用中のコンポーネントをベースに汎用化する方針
• 4つのチャートタイプ: PLウォーターフォール、営業利益増減、純資産増減、比例縮尺BS
• プレスリリースからのコメント自動抽出はPhase 3で対応
• SEC EDGAR API調査完了: 米国上場企業の財務データ取得方法を検証
  • NVIDIA, Apple, Microsoft, Tesla, Amazonの5社でメトリック共通性を検証
  • 71%の主要メトリックが全社共通で使用されている
  • PL・BS・CF項目は10-Qと完全一致することを確認
  • SS（株主資本等変動計算書）の列内訳はEDGARでは取得不可（総額のみ）
  • 詳細: SEC EDGAR API 財務データ取得ガイド