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10|SEGMENT|セグメント情報分析Pythonツール
10|SEGMENT

価格 | 14,800円(限定10部) |
リリース日 | 2025年5月12日 |
最新バージョン | 1.2 |
分析対象企業 | セグメント情報が 存在するすべての企業 |
必要財務データ | 最大5年分の セグメント売上・利益 |
手動データ入力 | セクション1は必要 セクション2は不要 |
アップデート告知 | ザイマニ公式LINE |
セグメント別の売上高・利益・利益率を効率的にグラフ化するPythonツールです。
売上構成比率は低い一方で利益率は主力事業よりも高い、そんな稼ぎ頭セグメントを発掘したり、作成したグラフ画像をレポートや社内説明資料に活用することも可能です。
気になる企業のセグメント情報を多角的に分析したい、分析グラフを説明資料の一部に盛り込みたい、そんなビジネスパーソンにおすすめです。




10|SEGMENTの目次
10|SEGMENTのサマリー
10|SEGMENTの目次とアウトプットイメージは以下の通りです▼






また、今回使用するプログラミングコードは以下の3セクションで構成されています▼
0|初期設定
1|手動入力データで分析
2|SEGMENT用データセットで分析
セクション1ではColab上に手動で入力したデータを、セクション2ではSEGMENT専用のデータセットcsvをもとにセグメント分析およびグラフ化を行う構成です。
Colab上に表示されたグラフはそのままあなたのGooglDriveに画像として保存されます。ゆっくり分析したい時や他者に共有したい時などにご活用ください。
10|SEGMENTの使い方
任天堂株式会社を例に、10|SEGMENTのセクション1の使い方を解説します。セクション2の使い方についてはSEGMENTの実践ガイドページ(note)をご覧くださいませ。
上からひとつずつ、以下のコードまでセルを実行してください。セクション2で使用するデータセットcsvファイルをアップロードするフォルダや、グラフ画像を保存するフォルダをGoogleDrive上に作成するコードです▼
# GoogleDrive上にフォルダ作成
# Pythonツールのアウトプットを保存するフォルダをGoogleDrive上に作成する
python_save_folder_path = '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/02_Python_Tool_Output'
os.makedirs( python_save_folder_path ,exist_ok=True ) #フォルダが存在しなければフォルダを作成
# SEGMENT関連資料を保存するためのフォルダをGoogleDrive上に作成する
segment_save_path = '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/02_Python_Tool_Output/10_SEGMENT/'
os.makedirs( segment_save_path ,exist_ok=True ) #フォルダが存在しなければフォルダを作成
# SEGMENTで使用する実績財務データをアップロードするフォルダをGoogleDrive上に作成する
segment_actual_dataset_path = '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/02_Python_Tool_Output/10_SEGMENT/01_実績財務データ'
os.makedirs( segment_actual_dataset_path ,exist_ok=True ) #フォルダが存在しなければフォルダを作成
# SEGMENTのセグメント分析グラフをアップロードするフォルダをGoogleDrive上に作成する
segment_predict_graph_path = '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/02_Python_Tool_Output/10_SEGMENT/02_セグメント分析グラフ'
os.makedirs( segment_predict_graph_path ,exist_ok=True ) #フォルダが存在しなければフォルダを作成

この段階で気になる企業のデータを入力いただいてもOKですが、まずはデフォルトの状態のまま(データを更新せずに任天堂のデータのまま)1-3まで実行するのがおすすめです。任天堂のセグメント情報に関する分析グラフが出力されます。
セクション1で他の企業を対象にセグメント分析を実施したい場合、以下のコードのハイライト箇所+4年分の調整が必要になります▼
# 共通データの入力(5年分共通の値)
common_data_ch1 = {
'EDINETコード': 'E02367',
'証券コード': 7974,
'会社名': '任天堂株式会社',
'会社名_省略': '任天堂',
'英語表記_会社名': 'Nintendo Co., Ltd.',
'決算タイプ': '連結',
'決算月': '3月',
'会計基準': '日本',
'市場区分': 'プライム',
'業種': 'その他製品',
'単位': '百万円',
'セグメント数': 1,
'セグメント1': '単一セグメント',
'セグメント2': '-',
'セグメント3': '-',
'セグメント4': '-',
'セグメント5': '-',
}
# 年度別の変動データ
yearly_data_ch1 = {
2020: {
'売上高': 1308519000000,
'セグメント1_売上': 1308519000000,
'セグメント1_利益': 352370000000,
'セグメント1_利益率': 26.9,
'セグメント2_売上': 0,
'セグメント2_利益': 0,
'セグメント2_利益率': 0,
'セグメント3_売上': 0,
'セグメント3_利益': 0,
'セグメント3_利益率': 0,
'セグメント4_売上': 0,
'セグメント4_利益': 0,
'セグメント4_利益率': 0,
'セグメント5_売上': 0,
'セグメント5_利益': 0,
'セグメント5_利益率': 0
},
データの入力が終わればあとは実行するだけです。デフォルト状態では以下のグラフが表示されます▼




以上がセクション1の大まかな使い方です。任天堂のセグメント情報をさっとグラフ化する例でした。その他の企業を対象にしたい場合、1-1で企業の基本情報とセグメント情報を手動入力&上から実行するだけでOKです。
とはいえ、数年分のデータを毎回Colabに手動入力するのは正直手間ですよね。そこで、セクション2では、あらかじめ用意されたデータセットcsvを利用したセグメント分析を行います。詳しくはSEGMENT|セグメント情報分析Pythonツール実践ガイドをご覧下さい。全文無料で最後まで読めます。
10|SEGMENTの分析例
任天堂のセグメント分析




オリエンタルランドのセグメント分析




10|SEGMENTの販売プラットフォーム
10|SEGMENTはクリエイタープラットフォーム「note」にて販売しております。
これはザイマニ管理人が個人で決済システムを構築・メンテナンスするよりも、上場企業が運営する大手プラットフォームを利用する方が主にセキュリティ面に優れ、ユーザーの皆様に安心して購入いただけると判断したためです。
また、10|SEGMENTの販売価格は以下のような要因によって変動します。正当な理由なく価格を釣り上げることは絶対にございません。
- Pythonコードのアップデートによる機能追加(ユーザーからのフィードバック反映など)
- 急速な為替変動に伴う開発コストの増加
10|SEGMENT利用時の注意事項
- 本Pythonツールの譲渡・転売・貸与・再配布を禁止します。
- ご利用にあたってザイマニのクレジット表記は必要ありません。
- SNSやブログ等で分析結果画像を掲載される場合、出典としてザイマニを明記&リンクして頂けると嬉しいです。
- Google Colaboratory自体のアップデートにより、本Pythonツールが意図通りに機能しなくなる可能性がございます。その際は気兼ねなくザイマニ公式LINEかお問い合わせページからご連絡くださいませ。早急に対応いたします。
- 本Pythonツールのアップデート情報はザイマニ公式LINEで告知しますのでぜひご登録ください。
- その他の注意事項をまとめた利用規約をご一読の上、ご購入・ご活用くださいませ。
10|SEGMENTに関するお問い合わせ
本Pythonツールをご利用中に不具合を発見された場合、以下のお問い合わせ窓口よりご連絡いただけますと幸いです。