01
決算
を読む
数字の背後にある言葉を、横断で。
有価証券報告書・決算短信・四半期報告書を全文インデックス化。 単一企業の前期比較から、業界横断の論点抽出まで、 数字に紐づく定性情報を AI と一緒に読み解きます。
公開中
EDINET MCP →
yomulab は、投資にまつわる「読む」という行為を AI で加速するための研究プロダクト群です。
有価証券報告書・四半期報告書・大量保有報告書。人間が読み切れない量の一次情報を、AI と一緒に読みほどく。
yomulab の Yomu は、決算書を読むだけにとどまりません。
市場の構造を読む、時代の変化を読む。
投資判断にまつわる「読む」を、すべて AI で加速します。
有価証券報告書・決算短信・四半期報告書を全文インデックス化。 単一企業の前期比較から、業界横断の論点抽出まで、 数字に紐づく定性情報を AI と一緒に読み解きます。
大量保有報告書・臨時報告書を時系列で串刺しにし、特定主体の動向や イベントの連鎖を AI に追わせます。点ではなく線で、市場の構造変化を捉える。
数万件の開示文書を横串で集計し、語彙のシェアと文脈の変化を可視化。 「生成AIはどう書かれているか」のような時代軸の問いに、 一次情報ベースで答えます。
一次情報を読むには時間がかかります。 しかし AI と組めば、人間の「見る眼」は何倍にも伸びる。 yomulab はその拡張をツール側から支えるためのプロジェクトです。
公開中のものと、これから作るもの。順次増やしていきます。
プロダクトを使って実際に大規模インデックスを叩いた、定量的な観測ノートを公開しています。
約 3.2 万件の有報を全文検索した結果、「生成AI」を 事業等のリスク に書く企業は 2023年の 13 社から 2025年の 146 社へ、約 11 倍に。攻め／守りで姿勢が綺麗に分岐していた。
直近 2 年の大量保有報告書を横串で集計し、特定主体の蓄積パターンを可視化する。