企業の数値データが最もリッチな有価証券報告書-その構造研究から生まれた新時代金融DB。XBRLで取得できない、生成AIでも安定出力できない有報の注記をリアルタイムに構造化。アナリスト・クオンツが求める精度で、財務データ分析を次世代ステージへ。
有価証券報告書の注記には業績予測・企業分析に役立つ情報が豊富に含まれています。しかし提供形式はPDFまたはXBRLの非構造データのため：
※当社調べ（有価証券報告書掲載数値レコードベース）
有報掲載の数値データをAPI、CSVとして提供。アナリストの手作業をゼロに、クオンツへの新たなデータソースを提供します。
XBRLデータに加えて注記データを組み込むことで、 将来費用・前提条件を反映したより精度の高い 業績予測モデルを構築できます。
上場企業約4,000社×最大10年の注記データを 横断的に取得し、ビッグデータ解析や クオンツ研究のデータセットとして利用できます。
PDFやXBRLのテキストブロックから 手作業で収集していた注記データを、 APIから直接取得できます。
| 前連結会計年度 （自 2023年1月1日 至 2023年12月31日） |
当連結会計年度 （自 2024年1月1日 至 2024年12月31日） |
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|---|---|---|
| 退職給付債務の期首残高 | 73,506百万円 | 73,114百万円 |
| 勤務費用 | 1,008 | 1,090 |
| 利息費用 | 1,052 | 1,090 |
| 数理計算上の差異の発生額 | △1,460 | △6,562 |
| 退職給付の支払額 | △2,870 | △3,704 |
| 過去勤務費用の発生額 | △76 | △19 |
| その他 | 68 | 128 |
| 退職給付債務の期末残高 | 73,114 | 66,841 |
手作業でしか取得できなかった財務諸表注記データを構造化API、csvとして提供。アナリストの業務効率を抜本的に改善します。
MetricsAPIについては企業間・時系列の横断分析が可能。定量的な比較分析を単一API(CSV)で実現します。DisclosureAPIについては企業固有の開示情報を時系列で取得可能。
EDINETへの提出直後にデータが反映。最新の開示情報をリアルタイムで利用できます。
LLMを使用しないため推論が入らず、データを無理に補完するような挙動が発生しません。完全に再現可能な結果を保証します。
御社の分析ニーズに応じて提供項目を柔軟に追加可能。カスタマイズ対応で独自の分析軸を構築できます。
2種類のAPIで、横断分析から個社固有の開示情報まで幅広くカバーします。
各社が同様の勘定科目を持つ指標を横断的に集計・比較できます。企業間・時系列の定量的な比較分析を単一APIで実現。
現在段階的に対応項目を増やしています。御社のニーズを是非お聞かせください。
各社独自の記載で横断が難しい指標を構造化して提供。全指標の90%以上をカバーしています。
※ 企業により提供項目、取得可能項目が異なります。財務三表が今期の結果を示す「健康診断の結果票」だとすれば、財務諸表注記は将来の約束・前提を示す「生活習慣・持病・住宅ローン」に相当します。
売上・利益・資産は「今年の結果」。一方、年金・減損・引当金は「将来の約束・前提」を映します。注記を読まずして企業の未来は語れません。
注記の前提 → 将来費用・損失 → 利益変化 → 株価・企業価値
注記データを分析に加えることで、より精度の高い業績予測が可能になります。
※Disclosure APIでは財務指標に加え、受注や地域×セグメント等、業績予測に役立つ企業固有の情報を時系列で取得可能です。
将来の年金支払い義務を示す。積立不足が大きいほど将来のキャッシュアウトリスクが高まります。
投資失敗の予兆。固定資産・のれんの減損兆候は、翌期以降の大規模損失計上を先読みできます。
将来損失の見込みを定量化。訴訟・保証・構造改革など、財務三表には現れない潜在リスクを捕捉します。
M&Aの成否を測るバロメーター。のれん残高と償却状況から買収効果の持続性を評価できます。
APIサンプルのご提供・詳細のご説明を承っています。
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