Financial_Note_API by dig-the-company

経営分析を
早く、深く、広くする
膨大な構造化データ

High-velocity structured data feed for company analitics.
有価証券報告書の注記情報を、APIやCSV等、構造化データとして提供します。

// 上場企業 ~4,000社 × 10年分の財務注記データを即日取得
// LLMによる推論を介さない決定論的解析 — ハルシネーションなし
// 企業間横断分析対応の高速構造化フォーマット

4,000+
上場企業
10年
履歴データ
即日
開示後反映
日本初
注記 API 化
Disclosure APIサンプル Metric APIサンプル お問い合わせ
退職給付関連 セグメント別生産・受注情報 金融商品関連 のれん関連 税効果会計 製造原価情報 借入関連 サスティナビリティ 事業所別情報 販売先情報 有価証券関連 社債関連 退職給付関連 セグメント別生産・受注情報 金融商品関連 のれん関連 税効果会計 製造原価情報 借入関連 サスティナビリティ 事業所別情報 販売先情報 有価証券関連 社債関連

Data Coverage

企業分析・業績予測に役立つ
データ量を大幅に増加させる

XBRLで取得できる財務三表・セグメント情報に加え、FinancialNoteAPIはこれまで取得不可能だった注記情報群を構造化データとして提供します。

XBRLで取得できる指標 FinancialNoteAPI で取得できる指標
財務サマリー
連結・単体の財務三表
セグメント別収益
一般管理費内訳
従業員情報
株式情報
連結変動持分計算書
連結包括利益計算書 等
XBRL全指標に加え:
+ セグメント別生産・受注・仕入情報(一部数量含む)
+ セグメント × 地域の収益情報
+ 事業所別情報(簿価、従業員等)
+ 製造原価情報
+ サスティナビリティ関連(女性比率、中途比率等)
+ 販売先の情報(売上占有率)
+ 金融商品関連
+ 退職給付関連
+ 借入関連 / のれん関連 / 有価証券関連
+ 社債関連 / 税効果会計関連 等

※ 上記情報は代表的なものです。掲載の有無・形式は企業によって異なります。

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Problem / Solution

有価証券報告書は、
人にもLLMにも難解な素材だった

// Problem

生データは構造的に扱えない

  • HTMLが企業ごとに4,000通り以上の独自構造で記述されている
  • 1社あたり150〜250ページと大容量 — LLMのコンテキストを圧迫
  • XBRLでは財務三表・セグメント程度しか取得できない

// Solution

FinancialNoteAPI が変えること

  • 本文と表を統合し、親子関係を自動抽出して構造化
  • LLMがそのまま大量処理できるJSONフォーマットで提供
  • 上場企業約4,000社 × 10年分、全項目対象

Features

経営分析を加速させる
5つの特長

01
🇯🇵

日本初 — 注記情報のAPI化

業績予測指標を含む財務諸表注記を構造化データ化。これまで手作業でしか取得できなかった情報を、プログラムからアクセス可能に。

Japan First
02

LLM高速処理に最適化された構造

JSON形式で統一された構造化データ。本文・表・親子関係を統合済み。LLMが大量処理できるフォーマットで提供。

LLM-Ready JSON
03
🔄

企業間横断分析(MetricAPI)

上場企業約4,000社 × 10年分のデータを横断クエリ可能。時系列分析・ベンチマーキングに対応。

4,000社 × 10年
04
📅

即日反映

有価証券報告書の提出後、即日データを反映。決算シーズンのリアルタイム分析・LLMへの最新データ供給を実現。

Same-day Update
05

完全再現性 — LLM推論不使用

決定論的解析を採用。LLMによる推論を一切介さないため、ハルシネーションなし。同じ入力に対して常に同じ出力が保証される。

Deterministic
+
🧮

業績予測に直結する指標

財務三表にはない注記情報(退職給付、製造原価、セグメント別受注等)は、業績予測モデルの精度を大幅に向上させる隠れた情報源です。

Alpha Signal

Why Notes Matter

財務三表は過去、
注記は未来を語る

財務三表が示すのは、すでに確定した過去の業績です。しかし投資家や金融LLMが本当に必要とするのは、未来の業績を予測するためのシグナル。

"注記情報は、財務三表には現れない
業績予測のアルファ・シグナルだ。"

退職給付の推移、受注高の地域別内訳、のれんの減損リスク——こうした注記情報は、財務モデルの精度を決定的に左右します。FinancialNoteAPIはこれを構造化データとして解放します。

退職給付関連

ロールフォワード形式での期首・期末残高変動。将来のキャッシュフロー予測に直結する重要指標。

セグメント別受注・生産情報

売上計上前の受注高推移。事業の先行指標として業績予測モデルへの組み込みが可能。

のれん・無形資産関連

減損リスクの早期検知に不可欠。M&A後の財務健全性評価をLLMが自動化できる。

サスティナビリティ情報

女性管理職比率・中途採用比率等のESG関連データ。非財務情報のLLM活用ユースケースを拡大。

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