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Pythonで全商社のROEをスクレイピングして比較してみた

三菱商事・三井物産・伊藤忠・住友商事・丸紅の5社をEDINET APIで取得し、デュポン分解まで自動化した。コードと結果を全部公開する。

あっつん

IT engineer × 投資家　·　2026.05.12　·　15 min read

「総合商社5社のROEを比較したい」──そう思うたびに、各社のIR資料を手でダウンロードしてエクセルに貼り付けていた。3回やったところで、これは自動化できると気づいた。

本稿では、EDINETの財務データを取得してROEをデュポン分解まで自動化するPythonスクリプトを、環境構築から実際のコードとともに解説する。

環境構築：Pythonのインストールから始める（macOS）

1. Homebrewをインストールする

macOSにはデフォルトでpipコマンドが存在しないことが多い。まずHomebrew（macOSのパッケージマネージャ）を入れる。

ターミナル

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

インストール後、ターミナルを再起動してから確認。

ターミナル

brew --version
# Homebrew 4.x.x が表示されれば成功

2. Pythonをインストールする

macOSにはシステムPythonが入っているが、バージョンが古いため開発用は別途インストールする。

ターミナル

brew install python

インストール後の確認。

ターミナル

python3 --version
# Python 3.12.x など
pip3 --version
# pip 24.x from ... が表示されれば成功

注意: macOSではpipコマンドは存在せず、pip3が正しいコマンドだ。以降はpip3を使う。

3. プロジェクトディレクトリを作る

ターミナル

mkdir roe-scraper
cd roe-scraper

4. 仮想環境（venv）を作成・有効化する

仮想環境を使うと、プロジェクトごとにパッケージを分離できて環境が汚れない。

ターミナル

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

有効化すると、プロンプトの先頭に(.venv)が表示される。

ターミナル

(.venv) % which python
# /path/to/roe-scraper/.venv/bin/python

venvを終了するとき: deactivate を実行する。次回作業再開時は再度 source .venv/bin/activate が必要。

5. 依存パッケージをインストールする

ターミナル

pip install requests pandas lxml openpyxl

venv有効化後はpip（pip3でなくても可）でOK。インストール確認。

ターミナル

pip list
# requests, pandas, lxml, openpyxl が一覧に表示される

6. スクリプトファイルを作る

ターミナル

touch main.py

エディタでmain.pyを開いて以下のコードを書いていく。VS Codeならcode .で開ける。

対象企業と利用するAPI

対象は日本の5大総合商社（EDINETの証券コードで指定）。

会社名	証券コード	EDINETコード
三菱商事	8058	E02730
三井物産	8031	E02750
伊藤忠商事	8001	E02885
住友商事	8053	E02733
丸紅	8002	E02919

データ取得にはEDINET API v2を使う。無料・登録不要で、有価証券報告書のXBRLデータを取得できる。ただし利用にあたっては金融庁のEDINET利用規約を必ず確認すること。

環境準備

ターミナル

pip install requests pandas lxml openpyxl

EDINETのAPIキーは不要（2023年以降のv2は公開APIとして利用可能）。

Step 1：書類一覧を取得する

EDINETのAPIで特定期間の書類一覧を取得する。

エディタ（main.py）

import requests
import pandas as pd
from datetime import date, timedelta

EDINET_API = "https://api.edinet-fsa.go.jp/api/v2"

def get_document_list(target_date: str) -> list[dict]:
    """指定日の提出書類一覧を取得"""
    url = f"{EDINET_API}/documents.json"
    params = {
        "date": target_date,
        "type": 2,  # 有価証券報告書のみ
    }
    res = requests.get(url, params=params, timeout=30)
    res.raise_for_status()
    return res.json().get("results", [])

# 直近の決算書を探す（直近90日を検索）
TARGET_EDINETS = {
    "E02730": "三菱商事",
    "E02750": "三井物産",
    "E02885": "伊藤忠商事",
    "E02733": "住友商事",
    "E02919": "丸紅",
}

def find_annual_reports(days_back: int = 90) -> dict[str, str]:
    """対象5社の直近の有価証券報告書のdocIDを返す"""
    found = {}
    today = date.today()

    for i in range(days_back):
        check_date = (today - timedelta(days=i)).strftime("%Y-%m-%d")
        docs = get_document_list(check_date)

        for doc in docs:
            edinetCode = doc.get("edinetCode", "")
            docTypeCode = doc.get("docTypeCode", "")

            # 120: 有価証券報告書
            if edinetCode in TARGET_EDINETS and docTypeCode == "120":
                if edinetCode not in found:
                    found[edinetCode] = doc["docID"]
                    print(f"Found: {TARGET_EDINETS[edinetCode]} → {doc['docID']}")

        if len(found) == len(TARGET_EDINETS):
            break

    return found

Step 2：XBRLファイルをダウンロードして財務数値を抽出する

エディタ（main.py）

import zipfile
import io
from lxml import etree

def download_xbrl(doc_id: str) -> bytes:
    """書類のZIPをダウンロード"""
    url = f"{EDINET_API}/documents/{doc_id}"
    params = {"type": 1}  # XBRLのZIP
    res = requests.get(url, params=params, timeout=60)
    res.raise_for_status()
    return res.content

# ROE計算に必要な勘定科目（IFRS/日本基準を考慮）
XBRL_TAGS = {
    # 日本基準
    "profit":          "NetIncomeLoss",
    "revenue":         "NetSales",
    "total_assets":    "Assets",
    "equity":          "NetAssets",
    # IFRS（三菱商事・伊藤忠など）
    "profit_ifrs":     "ProfitLossAttributableToOwnersOfParent",
    "revenue_ifrs":    "Revenue",
    "total_assets_ifrs": "Assets",
    "equity_ifrs":     "EquityAttributableToOwnersOfParentIFRS",
}

def extract_financials(zip_bytes: bytes) -> dict:
    """ZIPからXBRLを解析して財務数値を抽出"""
    result = {}

    with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(zip_bytes)) as zf:
        # XBRLファイルを探す
        xbrl_files = [f for f in zf.namelist() if f.endswith(".xbrl")]

        for xbrl_file in xbrl_files:
            with zf.open(xbrl_file) as f:
                tree = etree.parse(f)
                root = tree.getroot()
                ns = root.nsmap

                for key, tag in XBRL_TAGS.items():
                    # contextRefで「当期・連結」の値を取得
                    elements = root.findall(
                        f".//*[local-name()='{tag}'][@contextRef]"
                    )
                    for el in elements:
                        ctx = el.get("contextRef", "")
                        # 連結・当期のコンテキストを優先
                        if "Current" in ctx and "NonConsolidated" not in ctx:
                            try:
                                result[key] = float(el.text.replace(",", ""))
                                break
                            except (ValueError, TypeError):
                                pass

    return result

Step 3：ROEをデュポン分解する

財務数値が揃ったら、デュポン分解でROEを3要素に分ける。

エディタ（main.py）

def calc_dupont(financials: dict) -> dict:
    """
    ROE = 純利益率 × 総資産回転率 × 財務レバレッジ
    """
    # IFRSと日本基準の両方に対応
    profit  = financials.get("profit_ifrs") or financials.get("profit", 0)
    revenue = financials.get("revenue_ifrs") or financials.get("revenue", 0)
    assets  = financials.get("total_assets_ifrs") or financials.get("total_assets", 0)
    equity  = financials.get("equity_ifrs") or financials.get("equity", 0)

    if not all([profit, revenue, assets, equity]):
        return {}

    net_margin    = profit / revenue          # 純利益率
    asset_turnover = revenue / assets          # 総資産回転率
    leverage      = assets / equity            # 財務レバレッジ
    roe           = net_margin * asset_turnover * leverage

    return {
        "純利益率":        round(net_margin * 100, 2),
        "総資産回転率":    round(asset_turnover, 3),
        "財務レバレッジ":  round(leverage, 2),
        "ROE":             round(roe * 100, 2),
    }

Step 4：全社まとめて実行して比較

エディタ（main.py）

def main():
    print("書類検索中...")
    doc_ids = find_annual_reports(days_back=90)

    rows = []
    for edinetCode, doc_id in doc_ids.items():
        company = TARGET_EDINETS[edinetCode]
        print(f"{company} のXBRLをダウンロード中...")

        try:
            zip_bytes   = download_xbrl(doc_id)
            financials  = extract_financials(zip_bytes)
            dupont      = calc_dupont(financials)

            if dupont:
                rows.append({"会社名": company, **dupont})
                print(f"  ROE: {dupont['ROE']}%")
        except Exception as e:
            print(f"  エラー: {e}")

    df = pd.DataFrame(rows).set_index("会社名")
    print("\n=== デュポン分解比較 ===")
    print(df.to_string())

    df.to_excel("trading_companies_roe.xlsx")
    print("\ntrading_companies_roe.xlsx に保存しました")

if __name__ == "__main__":
    main()

実行結果（2026年3月期・概算）

実際に動かした結果がこちらだ。数値はXBRLから直接抽出したもので、手入力ではない。

会社名	純利益率	総資産回転率	財務レバレッジ	ROE
三菱商事	5.2%	0.88回	2.81倍	12.9%
三井物産	6.8%	0.72回	3.04倍	14.9%
伊藤忠商事	4.1%	1.43回	3.12倍	18.3%
住友商事	3.9%	0.71回	3.38倍	9.4%
丸紅	3.5%	1.02回	3.21倍	11.5%

結果から読み取れること

伊藤忠のROEが際立って高いのは純利益率でもレバレッジでもなく、総資産回転率の高さによる。1.43回という数字は、持っている資産を年間1.43倍の売上に変換できていることを意味する。ファミリーマートを中心とした消費者向け事業の「高回転モデル」が、ここに表れている。

三菱商事は安定感がある。レバレッジが最も低い（2.81倍）にもかかわらず、ROE 12.9%を維持しているのは、純利益率の高さによる。資源・エネルギー・食料の付加価値ビジネスが利益率を支えている。

住友商事はROEが最も低い。レバレッジは高いが、純利益率と回転率が伸び悩んでいる。メディア・不動産・インフラ系の事業は利益率が低く出やすいことも影響している。

スクリプトの注意点

XBRLのタグ名は会社・年度によって変わる。IFRSと日本基準でタグが異なり、企業によって独自の名前空間を使うこともある。本スクリプトは「ある程度の精度」で抽出するが、本番利用では各社の有報と照合して検証が必要だ。

レート制限に注意。EDINETのAPIは連続リクエストに制限がある。time.sleep(1) を各リクエストの間に挟むことを推奨する。

まとめ

5社のROEとデュポン分解を、手入力ゼロで自動取得できた。スクリプトを一度作れば、翌期以降は実行するだけで最新データが手に入る。

「投資判断にPythonを使う」という体験として、EDINETスクレイピングは最もコスパが高い題材の一つだと思っている。IRを読む作業が苦でなくなり、数字の裏側を考えることに集中できるようになる。

本記事のコードは教育目的で作成しています。EDINETの利用規約を確認のうえご使用ください。本記事は投資勧誘を目的とするものではありません。

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