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企業研究の数字は有価証券報告書から: AI に渡す文つき
手順 2026-10-31 · 5 分
上場企業なら、平均年間給与・平均年齢・平均勤続年数・従業員数は有価証券報告書に必ず載っている。2023 年 3 月期からは、女性管理職比率・男性の育児休業取得率・男女の賃金の差異も同じ欄に加わった(公表義務のある会社)。企業研究の数字は、まず会社自身が国に出した書類から取れる。
どこを読むか
| 知りたいこと | 一次資料 | どこにあるか |
|---|---|---|
| 給与・年齢・勤続年数・人数 | 有価証券報告書「従業員の状況」 | 金融庁の EDINET(無料)、会社の IR ページ |
| 女性管理職比率・男性育休・男女の賃金差 | 同上(2023 年 3 月期から) | 同上 |
| 人をどう育てるか | 有価証券報告書「サステナビリティに関する考え方及び取組」の人的資本 | 同上 |
| 事業と稼ぎ方 | 有価証券報告書「事業の内容」「事業等のリスク」、決算説明資料 | 同上 |
| 新卒の離職者数・残業・有休 | 青少年雇用情報 | 採用ページ、求人票、会社に直接求める(手順) |
| 技術と開発の進め方 | 技術ブログ、登壇資料、公開リポジトリ | 会社の技術ブログ、勉強会の資料 |
| 社員が何を考えているか | 社員の記事・登壇・SNS | 会社の採用ページ、社員個人の発信 |
非上場の会社には有価証券報告書がない。その場合は、採用ページ、青少年雇用情報、技術ブログ、決算公告(官報など)が中心になる。
AI に企業研究を手伝わせる
AI に会社名だけを渡すと、古い情報や作り話が混ざる。資料を自分で集めて渡し、資料にないことは「不明」と書かせるのがこつ。
1. 資料を集める
- 有価証券報告書(最新 1 期)の PDF か、該当ページの本文
- 採用ページ・募集要項の本文
- 技術ブログの記事 3 〜 5 本の URL と本文
2. AI に渡す文
あなたは就職活動中の学生の企業研究を手伝います。
以下の【資料】だけを根拠に、次の表を日本語で作ってください。
- 資料に書いていないことは推測せず「不明」と書く
- 数字には、資料のどこから取ったか(資料名と見出し)を付ける
- 最後に「面接で聞くとよい、資料では分からないこと」を 5 つ挙げる
表の項目:
1. 事業: 何を売って、誰からお金をもらっているか
2. 数字: 従業員数 / 平均年齢 / 平均勤続年数 / 平均年間給与 / 女性管理職比率 / 男性育休取得率
3. 事業のリスク: 会社自身が挙げているもの 3 つ
4. 人の育て方: 研修・方針として書かれていること
5. 技術: 使っている技術、開発の進め方(技術ブログから)
6. 募集職種: 仕事内容、勤務地、初任給、固定残業代の有無
【資料】
(ここに本文を貼る)
3. 確かめる
- 数字は 1 つずつ、資料の該当ページで確かめる
- 「不明」になった項目は、青少年雇用情報で会社に求めるか、面接の逆質問に回す
就活サイトの企業ページとの違い
就活サイトの企業ページは、会社が自分を紹介する文章。有価証券報告書は金融商品取引法に基づいて提出する書類で、重要な事項について虚偽の記載をすると罰則がある。どちらも読む価値はあるが、数字は国に出した書類から取る。
読むときの注意
- 有価証券報告書の数字は、多くの場合「提出会社(単体)」の数字。グループ会社で採用される場合は、その会社の数字ではない。
- 平均年間給与は全社員の平均で、新卒の給与ではない。
- AI の出力は下書き。提出する ES や面接の答えにそのまま使わない。
出典: 金融庁「企業内容等の開示に関する内閣府令等改正の解説」(2023 年 5 月)/ 同「金融審議会ディスクロージャーワーキング・グループ報告を踏まえた内閣府令改正の概要」。2026-10-31 確認。