日本の有報を、
1秒で探す。

シェルから 1 行で。

q= に会社名・銘柄コード・業種を渡し、doc_type=120 で有価証券報告書のみに絞り込み。 period=10y で過去 10 年。これだけで 3,650 リクエストが 1 リクエストに圧縮されます。

# トヨタの過去10年分の有報 (1 リクエスト)
URL="https://yuho-db-api-7oq53ssyja-an.a.run.app"
curl "$URL/api/v1/documents?q=トヨタ&doc_type=120&period=10y"

# CSV ダウンロード (Excel 互換)
curl "$URL/api/v1/documents/export.csv?q=トヨタ&period=10y" \
  -o toyota.csv

# PDF ダウンロード (DocID 指定)
curl "$URL/api/v1/documents/S100ABCD/download?type=pdf" \
  -o toyota_yuho.pdf

Python から、3 行で。

requests だけで完結します。キーも、認証も、SDK も不要。 戻り値は JSON で results[] に DocID と提出者情報、total に総件数が入ります。

import requests

URL = "https://yuho-db-api-7oq53ssyja-an.a.run.app"
r = requests.get(f"{URL}/api/v1/documents", params={
    "q": "トヨタ",
    "doc_type": "120",   # 有価証券報告書
    "period": "10y",     # 過去10年
})
docs = r.json()["results"]
print(f"{len(docs)} docs over 10 years")
# → 約 10 件 (年次有報1本/年) を 1 回の HTTP で取得

LLM の tool として登録。

Claude / GPT の tool-use (function calling) にそのまま渡せる JSON スキーマ。 ユーザーが自然言語で「トヨタの直近 5 年の有報を持ってきて」と話しかけるだけで、 モデルが自動で q="トヨタ" period="5y" を組み立てて呼びます。

認証フローを介さないので tool 定義がシンプルに収まり、トークンも節約できます。

{
  "name": "search_yuho_documents",
  "description": "日本企業の有価証券報告書・開示書類を企業軸で検索 (EDINETメタデータ)",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "q":        { "type": "string", "description": "会社名 / 銘柄コード / 業種" },
      "doc_type": { "type": "string", "enum": ["120", "140", "160"] },
      "period":   { "type": "string", "enum": ["1y", "3y", "5y", "10y"] }
    },
    "required": ["q"]
  }
}

// → tool 実行: GET /api/v1/documents?q=...&doc_type=...&period=...
// → 認証ヘッダ不要、結果 JSON をそのまま LLM に戻す