バフェット・コードBusiness
データソリューション

バフェット・コードの企業データを
プロダクト / データ基盤 / AI

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「AI × データ」のデータにレバレッジをかける

AIと企業データの連携イメージ

AIをプロダクトや業務に組み込めるかが、競争優位を左右する時代。AIのコモディティ化が進む中、勝敗を分けるのはデータの網羅性とAI適合性です。そして、あらゆる企業活動の土台となる企業情報は最も重要なデータです。
ところが、上場企業データを供給しているサービスはありますが、上場・未上場を横断し、長期のヒストリカルデータまで揃えたデータプロバイダーは見当たりません。かといって、自前で構築すれば、収集・加工・維持管理にリソースを奪われます。
その課題に、柔軟に応えるのがバフェット・コードのデータソリューションです。

USE CASES

データソリューションの活用シーン

バフェット・コードの企業データを自社プロダクトや社内データ基盤に統合し、競争優位性や生産性を向上。API・MCPによるシステム連携と、データフィードによる社内データ基盤へのDB構築に対応します。

プロダクト提供価値向上

自社サービスに企業データを活用した新機能開発

LLMの回答精度向上

エージェント型検索(RAG)基盤に

ターゲティングと提案力強化

業種・財務・中期経営計画・キーマンデータを活用したターゲティング・提案支援

業務生産性の向上

社内データ基盤への企業情報統合
与信・投資判断の効率化

FEATURES

データソリューションの特徴

Feature 1.

全上場企業17期超のデータを収録

企業の実力を測るには、5年程度の情報では足りません。変化率やトレンド、不況局面での振る舞いまで踏まえて精度高く分析するには、長期のデータが必要です。

  • 上場企業約4,000社の開示資料・財務データを17期分以上収録
  • EDINETやTDnetのAPIで取得できる過去履歴よりも、さらに過去まで遡って取得可能
2008 2013 2018 2023
Feature 2.

未上場企業160万社を網羅

営業データベースやM&A・提携先の検討において、上場企業の情報だけでは市場の9割以上を取りこぼしていることになります。

  • スタートアップを含む未上場企業160万社を収録
  • 業種・事業内容でのリストアップ、規模や成長性によるスクリーニングも可能
Feature 3.

提供形態と提供データの豊富さ

お客様のニーズに合わせて、提供形態・提供情報をテーラーメイドします。

  • バフェット・コードに収録されたほぼ全データを取得・活用可能
  • 必要なデータ種別や活用方法に応じてプランを設計し、最適な価格で提案
バフェット・コード DB API MCP データフィード
Feature 4.

加工不要、そのまま使えるデータベース

提供データは構造化・チャンク化されているため、追加加工なしでシステムやAIに取り込めます。

  • 社名変更・統廃合に対応した名寄せ、勘定科目マッピング済み
  • 障害対応・仕様変更への対応といった運用管理も不要

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WHY A SPECIALIST

なぜ専門のデータプロバイダーが必要?

AIと企業データの連携イメージ

開示情報のデータ化とAIの発展により、企業データベースを自前で構築する試みが増えています。しかし、企業データベースは情報収集、データ加工、メンテナンスのノウハウと泥臭い手作業の蓄積によってようやく完成します。
独自のデータベースを作ることは、“それ自体が付加価値を生まないデータ整備”に、エンジニアの時間を張り続けるという選択です。企業情報のデータベース化が目的ではなく手段なのであれば、専門ベンダーを活用しましょう。

自前のデータベース構築が上手くいかない理由

Case 1.

LLMのディープリサーチで企業分析に失敗してしまう

膨大な処理コスト
大量のPDF・XBRLのローデータを繰り返しAIに処理させると、コストが膨らみます。分析の頻度やデータの規模によっては過剰なコストが発生します。
ハルシネーションのリスク
学習データや不確かな外部情報を分析に使うと、誤った意思決定に繋がる恐れがあります。また、ファクトチェックに時間を要することで生産性低下を招きます。
Case 2.

AI+Webクローリングで失敗してしまう

情報収集の壁
ログイン・CAPTCHA突破、仕様変更・利用規約への対応が必要で、法務リスクも考慮する必要があります。
永続的な運用保守
名寄せ・欠損補完・更新監視・障害対応など、管理コストが発生し続けます。
ローデータの構造化
正規化・構造化や名寄せ、勘定科目のマッピングには、膨大なノウハウと手作業による修正が要求されます。
トータルコストが高額
ほとんどの場合、人件費まで含めると自前構築は外部調達よりトータルコストが高額になります。
Case 3.

EDINET・TDnet APIで作ろうとして失敗する

未上場企業の取りこぼし
上場は集められても、未上場はほとんど取得できません。営業・投資・提携検討では未上場情報が不可欠です。
構造化されていないデータ
PDFやXBRL形式のデータを名寄せや勘定科目のマッピングをして使える形に構造化するには、ノウハウと工数が必要です。
揮発する開示情報
APIの過去履歴には5年・10年などの制約があり、さかのぼって取得できる情報量に制約があります。
永続的な運用保守+高コスト
実務で使えるデータベースを構築・維持しようとすると、ほとんどの場合外部調達よりトータルコストが高額になります。

「こんな事できる?」というご相談も歓迎です

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COMPARISON

バフェット・コードを選ぶ理由

自社のデータ基盤に企業データベースを構築したい、国内上場・未上場企業のデータを柔軟な用途で活用したい——その場合はバフェット・コードをお選びください。

バフェット・コード 一般的な企業データベースAPI
提供形態 API、MCP、データフィード(CSV/TSV)、その他ご要望に応じます APIや一部サービスでMCP対応
提供情報の広さ 上場約4,000社+未上場160万社の収録データを、ほぼすべて提供可能 上場企業のみ/スタートアップのみなど、限られた企業群・情報項目
提供情報の期間 過去17期分以上 5年・10年など
構造化・名寄せ 構造化・チャンク化・名寄せ・勘定科目マッピング済み(加工不要) 構造化・名寄せは自社対応が必要なケースあり
データの鮮度 新情報は原則翌日に反映 サービスにより更新頻度はまちまち
価格 用途・データ・利用範囲に応じたムダのない個別プラン設計
※原則従量課金なし
全部盛りの固定プラン、従量制など
PLANS

提供プラン

リアルタイムに企業データを取得し、自社プロダクトやシステムへ組み込み。

最適な用途自社プロダクトの機能拡張/営業支援AI/与信・審査システム

MCP

社内AIエージェントがバフェット・コードの企業データにアクセスし、結果を生成。

最適な用途社内AIエージェント/営業支援AI

データフィード

社内データ基盤向けにCSV・TSV形式でデータベースを納品。

最適な用途自社プロダクトの機能拡張/社内RAG基盤構築/BI・経営ベンチマーク

提供データ・更新頻度・利用範囲に応じて、最適なプランをお見積りします

プラン設計を依頼する
FAQ

よくあるご質問

提供データについて
上場・未上場の基本情報、業種・事業内容、財務データ、月次従業員数、適時開示・IR/決算資料・統合報告書などの非財務データまで、バフェット・コードに収録されたほぼすべてのデータをご提供できます。必要な種別に絞ったプラン設計も可能です。
スタートアップを含む160万社を収録し、業種・事業内容でのリストアップ、規模・成長性でのスクリーニングが可能です。財務開示が乏しい未上場企業については、月次従業員数などの代替指標で業況を把握できます。スタートアップについては、公開されている資金調達情報も収録しています。
企業の実力は、トレンド(傾き)や不況局面での振る舞いを見て初めて判断できます。直近5年では1つの景気循環にも満たず、変化点や異常の検知精度が上がりません。長期履歴は、機械学習の学習データやバックテストにも不可欠です。
新たな情報が発信された場合、原則翌日に反映されます。
米国の上場企業を中心に、1万社程度収録しています。
自前構築・他社比較について
「入手できる」ことと「使える状態で持ち続ける」ことは別です。クローリング・名寄せ・構造化・長期保存・更新運用はノウハウの塊で、PoCは作れても運用が続かないケースが大半です。EDINET/TDnetのAPIは未上場を取りこぼし、遡れる履歴にも制約があります。
データフィードとして提供可能です。TSV/CSVなどの静的データの定期的なご提供や、データウェアハウスへのデータベース構築にも対応いたします。
API・契約について
API/MCP/データフィード(CSV・TSV)から、用途に合わせて選べます。併用も可能です。
API仕様についてはこちらをご参照ください。社内利用・商用どちらも問題ございませんが、外販はできません。
ご要件に合わせたムダのないプランを個別見積いたします。見積依頼フォームより、ご要件をお知らせください。

AI時代の競争力の源泉となる企業データを手に入れましょう