ブログ

エンジニアリングとプロダクトの最新情報。

グラウンディングだけでは足りない

開示PDFをClaudeに投げれば、それらしい答えは返ってくる。でも「それらしい」と「証明できる」は違う。AxioraがAIの推論とデータ取得を分離する理由と、機関投資家にとってなぜその区別が重要なのか。

Axioraが全ての財務データをEDINET XBRLの届出まで遡る仕組み: doc_id、XBRL要素名、コンテキスト、閲覧URL。なぜ出典情報がデータ品質の強制装置になるのか。

14万件以上の有報をパースして体系化した、データを静かに破壊する7つの構造的曖昧性。ほとんどのプロバイダーは対応していません。

EDINETの新規開示をプッシュ通知。Webhookを登録し、署名を検証し、Discordに自動投稿: Python 40行、ポーリング不要。

Axiora MCP サーバーをClaude Desktopに接続。4,125社以上の日本企業の財務データに自然言語でアクセス: セットアップ3分、コード不要。

4,125社以上の日本企業をスクリーニングするWebアプリを90行のPythonで。ROE・売上高・セクターでフィルタし、Streamlit Cloudに無料デプロイ。

langchain-axioraでLangChainエージェントに18ツールとRetrieverを追加。4,125社の財務データ、スクリーニング、健全性スコア、有報の英訳: EDINETのXBRLパース済みデータをそのまま。

4,125社以上の日本企業の財務データをPythonで。最初のAPIコールからスクリーニング、チャート作成まで: すべて無料プラン。

有価証券報告書は100〜200ページ、XBRL完全対応、4,125社が無料公開。それでも開発者向けAPIは存在しなかった。EDINETデータの壁と、それを壊す方法。

AxioraのXBRLパーサーの設計思想：なぜゼロから構築したのか、日本の財務データが特に難しい理由、そして870行のコードに665のテストがある理由。

EDINETとは何か、APIの使い方、XBRLパースが本当に大変な理由、そして構造化された日本の財務データを手軽に取得する方法。

EDINET の XBRL を自前で解析すると約3,000行のコードと2週間が必要。Axiora は 4行の Python で同じデータを返します。