EDINET XBRL を Python で扱うガイド

概要

EDINET（Electronic Disclosure for Investors’ NETwork）は金融庁が運営する電子開示システムで、上場企業の有価証券報告書を XBRL 形式でダウンロードできる。edinet-xbrl ライブラリを使えば、複雑な XBRL 仕様を意識せずに Python でデータを抽出できる。

必要なもの

• EDINET API キー（EDINET API で取得）
• Python 3.x
• edinet-xbrl ライブラリ（pip install edinet-xbrl）

基本的な使い方

from edinet_xbrl.edinet_xbrl_parser import EdinetXbrlParser

parser = EdinetXbrlParser()
edinet_xbrl_object = parser.parse_file("path/to/file.xbrl")

# 総資産の取得例
assets = edinet_xbrl_object.get_data_by_context_ref(
    "jppfs_cor:Assets", "CurrentYearInstant"
).get_value()

主要な財務タクソノミキー

jppfs_cor は日本 GAAP 財務諸表のタクソノミ名前空間。context_ref の CurrentYearInstant は当期末時点を指す。

EDINET API から書類を取得する

import requests

url = "https://api.edinet-fsa.go.jp/api/v2/documents.json"
params = {
    "date": "2024-03-31",
    "type": 2,  # 書類メタデータ
    "Subscription-Key": "YOUR_API_KEY"
}
response = requests.get(url, params=params)
documents = response.json()
# documents["results"] から docID を取得

バフェット・コードとの関係

バフェット・コードは同様のパイプライン（EDINET/TDNET → XBRL パース → RDB 格納）を活用した企業分析 SaaS。edinet-xbrl ライブラリ自体も BuffettCode 社が OSS 公開している。Web API、スプレッドシート連携、MCP サーバーなどを通じて財務データにアクセス可能。

書類一覧 API のメタデータだけを使う場合

XBRL 本体をパースせず、書類一覧 API（/api/v2/documents.json）のメタデータだけで用が足りるケースもある。大量保有報告書によるアクティビスト追跡がその例。

• type=2 で提出書類一覧 + メタデータを取得する。Subscription-Key は必須（無いと 401）
• 書類種別コード — 350 大量保有報告書 / 360 訂正大量保有報告書 / 240・250 公開買付届出書・訂正 / 290 意見表明報告書
• 変更報告書に独立コードはない — 新規か変更かは docDescription の文字列で判別する
• secCode は提出者の証券コード（仕様書の項目 15）。大量保有報告書の提出者はファンドなので多くは null になり、買われている側の銘柄コードは取れない
• 対象企業は issuerEdinetCode（項目 26）から引く。EDINET コードリスト（Edinetcode.zip）で証券コードへ変換する。CSV は cp932、1 行目がメタ行・2 行目がヘッダ、証券コードは 5 桁表記なので上 4 桁が銘柄コード
• 四半期報告書は廃止済み — 2024 年 4 月以後の Q1/Q3 の数字を EDINET に求めてはいけない

関連ページ

• DuckDB — 取得した財務データの高速集計に活用可能
• アクティビスト検知 — 書類一覧 API を「開示が無いこと」の確認に使う応用
• 株式データソースの3層構造 — EDINET の位置づけ

ソース記事

• EDINET XBRL を Python で扱う — 2026-04-06
• バフェット・コード徹底分析 — 2026-04-07
• 大量保有報告書の「前」を検知する — EDINET API とニュース見出しでアクティビストの兆候を捕まえる — 2026-08-05（docTypeCode 350/360 と secCode の落とし穴）