全上場3,848社の有報データをAI分析、「EDINET DB」β版を無料公開
PR TIMES
Cabocia株式会社
API・MCP Server対応。AIエージェントから直接参照可能な財務データ基盤
Cabocia株式会社（本社: 東京都港区、共同代表取締役: 小池陸）は、日本の全上場企業3,848社の有価証券報告書データを構造化し、AI分析を提供するWebサービス「EDINET DB」のβ版を2026年2月17日に無料公開しました。
金融庁EDINETのXBRLデータから、JP GAAP・IFRS・US GAAPの3会計基準を統一的に名寄せした財務データベースを構築。算出ロジックを全公開した信用スコア（0～100点）や、有報テキストを含むAI総合所見を全企業に対して提供します。
Webでの閲覧は登録不要・完全無料。開発者向けにはREST API（11エンドポイント）とMCP Serverを提供し、AIエージェントから直接データを参照できます。β期間中は通常Pro相当のAPI（1,000件/日）を無料で利用可能です。
URL: https://edinetdb.jp/
■ 開発の背景
EDINET DB - 全上場3,848社の有報データをAI分析できる財務データ基盤
日本の上場企業が提出する有価証券報告書（有報）には、経営状態を把握するための財務データが網羅的に記載されています。金融庁が運営するEDINETを通じて無料で閲覧できますが、分析に活用するにはいくつかの技術的なハードルがあります。
JP GAAP・IFRS・US GAAPの3つの会計基準で科目名が異なるため、横断比較には名寄せ処理が不可欠です。EDINET APIのXBRLデータは構造が複雑で、プログラムから扱うには専門知識が求められます。
Cabociaは上場企業を含む法人向けに、データ分析基盤やAIエージェントの構築を手がけてきました。EC事業者やコンサルティング会社向けに、異なるデータソースの名寄せ処理や横断分析のためのデータ基盤を構築してきた経験があります。こうしたクライアントワークの中で「有報の財務データを構造化されたデータベースとして扱いたい」「AIから直接参照できるようにしたい」という声に接してきました。しかし、3会計基準を横断して名寄せ済みの日本株財務データを、ロジック公開のうえAPIで提供しているサービスは見当たりません。EDINET DBはこの空白を埋めるために開発しました。
全3,848社を各種指標(ROE、売上高、信用スコア、etc…)でランキング表示。登録不要で閲覧可能
3会計基準を横断して名寄せ済みの日本株財務データ。毎日更新。
簡単なサービス解説動画です。
■ EDINET DBの特長
1. 3会計基準を名寄せした財務データベース
JP GAAP（日本基準）・IFRS（国際基準）・US GAAP（米国基準）の3基準にまたがる財務科目を、24指標に統一的にマッピング。売上高・営業利益・ROEなどの主要指標を、会計基準の違いを意識せずに企業間比較できます。
全3,848社×最大6年分（FY2020～FY2025）のデータを収録。名寄せのマッピング定義（各会計基準の科目ID対応表）はサイト上のドキュメントページ（/docs/metrics）で全て公開しており、どの基準のどの科目がどう統合されているかを確認できます。
名寄せのマッピング定義（各会計基準の科目ID対応表）は全て公開
2. 算出ロジックを全公開した信用スコアとAI総合所見
収益性・安全性・効率性・成長性の4軸で定量評価する信用スコア（0～100点、6段階）を全企業に付与しています。基準点50から、自己資本比率・営業利益率・キャッシュフローなどの指標で加減点する仕組みで、算出ロジックの全項目をドキュメントページ（/docs/credit-scoring）で公開しています。
加えて、有報テキストを含む定量・定性情報をAI（Gemini）が統合分析し、企業ごとに総合所見を生成。数字だけでは読み取れない経営方針やリスク情報も踏まえた、定量×定性の統合分析を提供します。
定量・定性情報をAI（Gemini）が統合分析し、企業ごとに総合所見を生成（トヨタ自動車）
3. 有報テキスト78万件のAPI提供
有価証券報告書に記載されたテキスト情報（事業の内容、経営方針、リスク情報、MD&Aなど）78万件を構造化して提供。無料プランでも利用可能なAPIとして、有報テキストの網羅的な取得に対応しています。
無料プランでも利用可能なAPI。APIドキュメントも充実。
4. REST API・MCP Server - AIから直接使える財務データ
REST API v1（11エンドポイント）で企業検索、財務データ、財務比率、分析スコア、ランキング、業種別集計などを取得できます。
MCP（Model Context Protocol）Serverにも対応しており、AIとの連携を2つの方法で提供します。
ローカルMCP Serverは、Claude DesktopやCursorに設定ファイルを追加するだけで利用できます。リモートMCP Server（β期間中に提供予定）では設定ファイルも不要。Claude（Web版）やChatGPTからURLとAPIキーを登録するだけで、ブラウザ上のAIから直接データを参照できます。開発者でなくても、AIを使っている人なら「トヨタの直近5年の財務推移を分析して」と聞くだけで、構造化された財務データに基づく回答が返ってきます。
Claude DesktopからEDINET DBのデータを呼び出し、企業分析を実行している画面 1
Claude DesktopからEDINET DBのデータを呼び出し、企業分析を実行している画面 2
■ 利用プラン
Webでの閲覧は登録不要・完全無料。APIは3段階のプランを用意しています（有料プランの料金は正式リリース時に発表予定）。
β期間中（2026年2月～3月中の正式リリースまで）にご登録いただいた方には、Pro相当の機能（API 1,000件/日）を無料で開放します。正式リリース後も特別な優待を予定しています。
■ 想定利用シーン
個人投資家 - 「気になる企業を、AIに聞くだけ」
3,848社の信用スコアをランキング形式で閲覧し、気になる企業のAI所見をワンクリックで確認。会計基準の違いを意識せずに同業他社を比較できます。MCP連携を使えば、「この企業の財務は健全？同業他社と比べてどう？」と自然言語で聞くだけで、正確な財務データに基づく回答が返ってきます。BIツールのように操作を覚える必要はありません。
AIエンジニア・クオンツ開発者 - 「分析パイプラインに組み込む」
REST APIやMCP Serverから構造化された財務データを直接取得し、独自の分析パイプラインに組み込めます。1回のAI会話で消費するAPIリクエストは2～3件程度。Free（100件/日）でも1日に30回以上の分析会話が可能です。Pythonスクリプトからの一括取得にも対応しています。
法人（コンサルティング・金融）- 「日本株ファンダメンタルの一括取得」
Business APIから3,848社の財務データを一括取得し、社内の分析基盤に統合。有報テキストAPIと組み合わせれば、数字だけでは見えない経営方針やリスク情報もまとめて取得できます。
■ 既存サービスとの位置づけ
EDINET DBは有報データの構造化とAI分析に特化したサービスです。日本の財務データ分野の既存サービスとの違いを以下に整理します。
日本の主要財務データサービスとの機能比較
有報テキスト78万件を無料APIで提供し、名寄せロジックを全て公開している点はEDINET DB独自の特徴です。リモートMCPサーバー（β期間中に提供予定）により、エンジニアでなくてもブラウザ上のAIから直接データを利用できるようになります。
株価データやリアルタイム市場データは現時点では対象外ですが、正式リリース後にユーザーからの要望が多ければ対応を検討します。
■ 開発体制
Cabociaは、上場企業を含む法人向けにデータ分析基盤の構築やAIエージェントの導入を手がけている会社です。代表はEC事業者向けの異なるモール・媒体のデータ名寄せや横串分析を設立前から続けており、設立後はECだけでなく、コンサルティング会社やマーケティング会社向けに、社内ナレッジを構造化してAIエージェントから参照可能にする基盤も提供しています。
EDINET DBは、この名寄せ・構造化とAI活用基盤設計の経験を、有価証券報告書の領域に適用して開発しました。数字だけでなく、有報テキストのような定性データもAIが読み取れる形に構造化している点がその具体的な反映です。
Cabocia株式会社のサービスアーキテクチャ一例
■ 今後の展開
2026年3月の正式リリースに向けて、β期間中のユーザーフィードバックをもとにデータ品質と機能の改善を進めます。
EDINET DBは「AIが読み取りやすく、探索しやすいデータ基盤」を設計思想の中心に置いています。定量的な財務データに加え、有報テキストのような定性データをAIが統合的に扱えるようにすることがこのプラットフォームの核です。今後は対象データの拡充と、AIからのアクセス体験の改善を優先的に進めます。
ぜひAIを介して使っていただき、率直なフィードバックをお寄せください。4～5月の決算ラッシュ期には、AI分析の結果を活用した情報発信も予定しています。
■ サービス概要
■ 会社概要
■ お問い合わせ
Cabocia株式会社 EDINET DB事業部
メール: edinetdb@cabocia.jp
X: @edinetdb
JP GAAP（日本基準）・IFRS（国際基準）・US GAAP（米国基準）の3基準にまたがる財務科目を、24指標に統一的にマッピング。売上高・営業利益・ROEなどの主要指標を、会計基準の違いを意識せずに企業間比較できます。
全3,848社×最大6年分（FY2020～FY2025）のデータを収録。名寄せのマッピング定義（各会計基準の科目ID対応表）はサイト上のドキュメントページ（/docs/metrics）で全て公開しており、どの基準のどの科目がどう統合されているかを確認できます。
名寄せのマッピング定義（各会計基準の科目ID対応表）は全て公開
2. 算出ロジックを全公開した信用スコアとAI総合所見
収益性・安全性・効率性・成長性の4軸で定量評価する信用スコア（0～100点、6段階）を全企業に付与しています。基準点50から、自己資本比率・営業利益率・キャッシュフローなどの指標で加減点する仕組みで、算出ロジックの全項目をドキュメントページ（/docs/credit-scoring）で公開しています。
加えて、有報テキストを含む定量・定性情報をAI（Gemini）が統合分析し、企業ごとに総合所見を生成。数字だけでは読み取れない経営方針やリスク情報も踏まえた、定量×定性の統合分析を提供します。
定量・定性情報をAI（Gemini）が統合分析し、企業ごとに総合所見を生成（トヨタ自動車）
3. 有報テキスト78万件のAPI提供
有価証券報告書に記載されたテキスト情報（事業の内容、経営方針、リスク情報、MD&Aなど）78万件を構造化して提供。無料プランでも利用可能なAPIとして、有報テキストの網羅的な取得に対応しています。
無料プランでも利用可能なAPI。APIドキュメントも充実。
4. REST API・MCP Server - AIから直接使える財務データ
REST API v1（11エンドポイント）で企業検索、財務データ、財務比率、分析スコア、ランキング、業種別集計などを取得できます。
MCP（Model Context Protocol）Serverにも対応しており、AIとの連携を2つの方法で提供します。
ローカルMCP Serverは、Claude DesktopやCursorに設定ファイルを追加するだけで利用できます。リモートMCP Server（β期間中に提供予定）では設定ファイルも不要。Claude（Web版）やChatGPTからURLとAPIキーを登録するだけで、ブラウザ上のAIから直接データを参照できます。開発者でなくても、AIを使っている人なら「トヨタの直近5年の財務推移を分析して」と聞くだけで、構造化された財務データに基づく回答が返ってきます。
Claude DesktopからEDINET DBのデータを呼び出し、企業分析を実行している画面 1
Claude DesktopからEDINET DBのデータを呼び出し、企業分析を実行している画面 2
■ 利用プラン
Webでの閲覧は登録不要・完全無料。APIは3段階のプランを用意しています（有料プランの料金は正式リリース時に発表予定）。
β期間中（2026年2月～3月中の正式リリースまで）にご登録いただいた方には、Pro相当の機能（API 1,000件/日）を無料で開放します。正式リリース後も特別な優待を予定しています。
■ 想定利用シーン
個人投資家 - 「気になる企業を、AIに聞くだけ」
3,848社の信用スコアをランキング形式で閲覧し、気になる企業のAI所見をワンクリックで確認。会計基準の違いを意識せずに同業他社を比較できます。MCP連携を使えば、「この企業の財務は健全？同業他社と比べてどう？」と自然言語で聞くだけで、正確な財務データに基づく回答が返ってきます。BIツールのように操作を覚える必要はありません。
AIエンジニア・クオンツ開発者 - 「分析パイプラインに組み込む」
REST APIやMCP Serverから構造化された財務データを直接取得し、独自の分析パイプラインに組み込めます。1回のAI会話で消費するAPIリクエストは2～3件程度。Free（100件/日）でも1日に30回以上の分析会話が可能です。Pythonスクリプトからの一括取得にも対応しています。
法人（コンサルティング・金融）- 「日本株ファンダメンタルの一括取得」
Business APIから3,848社の財務データを一括取得し、社内の分析基盤に統合。有報テキストAPIと組み合わせれば、数字だけでは見えない経営方針やリスク情報もまとめて取得できます。
■ 既存サービスとの位置づけ
EDINET DBは有報データの構造化とAI分析に特化したサービスです。日本の財務データ分野の既存サービスとの違いを以下に整理します。
日本の主要財務データサービスとの機能比較
有報テキスト78万件を無料APIで提供し、名寄せロジックを全て公開している点はEDINET DB独自の特徴です。リモートMCPサーバー（β期間中に提供予定）により、エンジニアでなくてもブラウザ上のAIから直接データを利用できるようになります。
株価データやリアルタイム市場データは現時点では対象外ですが、正式リリース後にユーザーからの要望が多ければ対応を検討します。
■ 開発体制
Cabociaは、上場企業を含む法人向けにデータ分析基盤の構築やAIエージェントの導入を手がけている会社です。代表はEC事業者向けの異なるモール・媒体のデータ名寄せや横串分析を設立前から続けており、設立後はECだけでなく、コンサルティング会社やマーケティング会社向けに、社内ナレッジを構造化してAIエージェントから参照可能にする基盤も提供しています。
EDINET DBは、この名寄せ・構造化とAI活用基盤設計の経験を、有価証券報告書の領域に適用して開発しました。数字だけでなく、有報テキストのような定性データもAIが読み取れる形に構造化している点がその具体的な反映です。
Cabocia株式会社のサービスアーキテクチャ一例
■ 今後の展開
2026年3月の正式リリースに向けて、β期間中のユーザーフィードバックをもとにデータ品質と機能の改善を進めます。
EDINET DBは「AIが読み取りやすく、探索しやすいデータ基盤」を設計思想の中心に置いています。定量的な財務データに加え、有報テキストのような定性データをAIが統合的に扱えるようにすることがこのプラットフォームの核です。今後は対象データの拡充と、AIからのアクセス体験の改善を優先的に進めます。
ぜひAIを介して使っていただき、率直なフィードバックをお寄せください。4～5月の決算ラッシュ期には、AI分析の結果を活用した情報発信も予定しています。
■ サービス概要
■ 会社概要
■ お問い合わせ
Cabocia株式会社 EDINET DB事業部
メール: edinetdb@cabocia.jp
X: @edinetdb
個人投資家 - 「気になる企業を、AIに聞くだけ」
3,848社の信用スコアをランキング形式で閲覧し、気になる企業のAI所見をワンクリックで確認。会計基準の違いを意識せずに同業他社を比較できます。MCP連携を使えば、「この企業の財務は健全？同業他社と比べてどう？」と自然言語で聞くだけで、正確な財務データに基づく回答が返ってきます。BIツールのように操作を覚える必要はありません。AIエンジニア・クオンツ開発者 - 「分析パイプラインに組み込む」
REST APIやMCP Serverから構造化された財務データを直接取得し、独自の分析パイプラインに組み込めます。1回のAI会話で消費するAPIリクエストは2～3件程度。Free（100件/日）でも1日に30回以上の分析会話が可能です。Pythonスクリプトからの一括取得にも対応しています。法人（コンサルティング・金融）- 「日本株ファンダメンタルの一括取得」
Business APIから3,848社の財務データを一括取得し、社内の分析基盤に統合。有報テキストAPIと組み合わせれば、数字だけでは見えない経営方針やリスク情報もまとめて取得できます。■ 既存サービスとの位置づけ
EDINET DBは有報データの構造化とAI分析に特化したサービスです。日本の財務データ分野の既存サービスとの違いを以下に整理します。
日本の主要財務データサービスとの機能比較
有報テキスト78万件を無料APIで提供し、名寄せロジックを全て公開している点はEDINET DB独自の特徴です。リモートMCPサーバー（β期間中に提供予定）により、エンジニアでなくてもブラウザ上のAIから直接データを利用できるようになります。
株価データやリアルタイム市場データは現時点では対象外ですが、正式リリース後にユーザーからの要望が多ければ対応を検討します。
■ 開発体制
Cabociaは、上場企業を含む法人向けにデータ分析基盤の構築やAIエージェントの導入を手がけている会社です。代表はEC事業者向けの異なるモール・媒体のデータ名寄せや横串分析を設立前から続けており、設立後はECだけでなく、コンサルティング会社やマーケティング会社向けに、社内ナレッジを構造化してAIエージェントから参照可能にする基盤も提供しています。
EDINET DBは、この名寄せ・構造化とAI活用基盤設計の経験を、有価証券報告書の領域に適用して開発しました。数字だけでなく、有報テキストのような定性データもAIが読み取れる形に構造化している点がその具体的な反映です。
Cabocia株式会社のサービスアーキテクチャ一例
■ 今後の展開
2026年3月の正式リリースに向けて、β期間中のユーザーフィードバックをもとにデータ品質と機能の改善を進めます。
EDINET DBは「AIが読み取りやすく、探索しやすいデータ基盤」を設計思想の中心に置いています。定量的な財務データに加え、有報テキストのような定性データをAIが統合的に扱えるようにすることがこのプラットフォームの核です。今後は対象データの拡充と、AIからのアクセス体験の改善を優先的に進めます。
ぜひAIを介して使っていただき、率直なフィードバックをお寄せください。4～5月の決算ラッシュ期には、AI分析の結果を活用した情報発信も予定しています。
■ サービス概要
■ 会社概要
■ お問い合わせ
Cabocia株式会社 EDINET DB事業部
メール: edinetdb@cabocia.jp
X: @edinetdb
EDINET DBは、この名寄せ・構造化とAI活用基盤設計の経験を、有価証券報告書の領域に適用して開発しました。数字だけでなく、有報テキストのような定性データもAIが読み取れる形に構造化している点がその具体的な反映です。
Cabocia株式会社のサービスアーキテクチャ一例
■ 今後の展開
2026年3月の正式リリースに向けて、β期間中のユーザーフィードバックをもとにデータ品質と機能の改善を進めます。
EDINET DBは「AIが読み取りやすく、探索しやすいデータ基盤」を設計思想の中心に置いています。定量的な財務データに加え、有報テキストのような定性データをAIが統合的に扱えるようにすることがこのプラットフォームの核です。今後は対象データの拡充と、AIからのアクセス体験の改善を優先的に進めます。
ぜひAIを介して使っていただき、率直なフィードバックをお寄せください。4～5月の決算ラッシュ期には、AI分析の結果を活用した情報発信も予定しています。
■ サービス概要
■ 会社概要
■ お問い合わせ
Cabocia株式会社 EDINET DB事業部
メール: edinetdb@cabocia.jp
X: @edinetdb
■ 会社概要
■ お問い合わせ
Cabocia株式会社 EDINET DB事業部
メール: edinetdb@cabocia.jp
X: @edinetdb
メール: edinetdb@cabocia.jp
X: @edinetdb