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EDINET大量保有報告書API実践：5%ルール・変更報告・自社株買いをJSONで取得（コード付き）

誰がどの銘柄を買い増しているのか——大量保有報告書（5%ルール）、その変更報告書、そして自社株買いの開示は、日本株のインサイダー・フロー（需給）を読む一次情報です。アクティビスト追跡やイベントドリブン戦略、IR のディフェンスにおいて、これらの開示を継続的・構造的に取り込めるかは差になります。これらはすべて金融庁の EDINET に開示されますが、そのままだと検索・閲覧前提で、分析パイプラインに載せるには取得と整形の仕組みが要ります。

この記事では、Apify 上の Japan EDINET Insider Filings（大量保有報告書・自社株買い） Actor を紹介します。EDINET の開示を検索し、提出者・対象銘柄・保有株数・保有割合・増減・提出日などを構造化 JSON で返します（XBRL から保有割合も付与）。クラウド実行・従量課金で、無料枠から始められます。

1. 課題：需給の一次情報なのに、扱いにくい

  • 閲覧前提。 EDINET は個別検索向きで、一括取得・自動処理がしづらい。
  • XBRL の解析。 保有割合などは XBRL に埋め込まれ、抽出に手間がかかる。
  • 種別の整理。 大量保有・変更報告・自社株買いを分類して扱う必要がある。
  • 当日性。 需給イベントは鮮度が命で、取りこぼすと価値が下がる。

2. このActorでできること

期間・提出者名・対象銘柄（4桁証券コード）・書類種別で EDINET 開示を検索します。書類種別は large_shareholder（大量保有報告書）／large_shareholder_change（変更報告書）／treasury_buyback（自社株買い）／officer_trade（役員取引）／all から選べます。enrich_xbrl を有効にすると、XBRL から保有割合を付与します。出典は金融庁 EDINET（金融商品取引法に基づく開示）です。

主な入力パラメータ：date_from / date_to（期間）、doc_type（書類種別）、filer_name（提出者名）、issuer_ticker（4桁証券コード）、max_filings（最大件数、既定 100）、enrich_xbrl（保有割合の付与、既定 ON）、apiKey（任意：EDINET API キー）。

3. こんな方におすすめ

  • クオンツ／イベントドリブン： 大量保有・自社株買いをシグナル化して需給を読む。
  • アクティビスト追跡： 特定提出者の保有変化を継続モニタリング。
  • IR／経営企画： 自社・同業の保有異動を把握しディフェンスに活用。
  • データ基盤： インサイダー・フローを自社パイプラインに取り込み。

4. 出力フィールド例

フィールド 内容
filer_name_jp / filer_name_en 提出者名（日本語 / 英語）
issuer_name / issuer_ticker 対象銘柄名 / 証券コード
holdings_shares / holdings_pct 保有株数 / 保有割合
change_pct 保有割合の増減
doc_type / doc_type_jp / doc_type_en / doc_type_code 書類種別（コード／日英）
filing_date 提出日
doc_id / doc_url / edinet_code 書類ID / リンク / EDINETコード
data_source データソース

1件あたりの JSON はおおよそ次のような形です：


    {
      "filer_name_jp": "サンプル投資顧問",
      "filer_name_en": "Sample Asset Management",
      "issuer_name": "サンプル株式会社",
      "issuer_ticker": "7203",
      "holdings_shares": 12000000,
      "holdings_pct": 5.2,
      "change_pct": 1.1,
      "doc_type": "large_shareholder",
      "doc_type_jp": "大量保有報告書",
      "filing_date": "2026-06-13",
      "doc_url": "https://disclosure2.edinet-fsa.go.jp/..."
    }
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

※ 値はフォーマット例示用のサンプルです。実データは実行時に取得されます。

5. 活用例

  • 5%ルール監視： doc_type=large_shareholder で新規の大量保有を検知。
  • 保有変化の追跡： filer_name でアクティビストの増減を継続取得。
  • 自社株買いウォッチ： doc_type=treasury_buyback で還元姿勢をモニタリング。
  • 銘柄別フロー： issuer_ticker で特定銘柄の需給イベントを時系列化。

6. Apify で実行する

Actor ページ：Japan EDINET Insider Filings on Apify。新規登録で $5 の無料クレジット （こちらから登録）。


    from apify_client import ApifyClient

    client = ApifyClient("YOUR_APIFY_TOKEN")
    run = client.actor("nexgendata/japan-edinet-insider-filings").call(run_input={
        "doc_type": "large_shareholder",
        "max_filings": 25,
        "enrich_xbrl": True,
    })

    for item in client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items():
        print(item["filing_date"], item["issuer_ticker"], item["filer_name_jp"], item.get("holdings_pct"))
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

料金：いくらかかる？

従量課金（Pay-Per-Event） ：起動 $0.00005 + 1件あたり $0.20 。たとえば 100 件で約 $20。無料枠の $5 で約 25 件まで取得できます。doc_type や issuer_ticker、件数で対象を絞ると費用を抑えられます。

7. 関連Actor：日本データスタックを組む

8. よくある質問

どんな開示を取得できますか？

大量保有報告書（5%ルール）、変更報告書、自社株買い、役員取引などを doc_type で指定して取得できます。

データの出典は？

金融庁の EDINET（金融商品取引法に基づく開示）です。

保有割合は取れますか？

はい。enrich_xbrl を有効にすると、XBRL から保有割合（holdings_pct）や増減（change_pct）を付与します。

特定銘柄や提出者で絞れますか？

はい。issuer_ticker（4桁証券コード）や filer_name、期間で絞り込めます。

pandas や Excel にそのまま読み込めますか？

はい。結果は Apify のデータセットに保存され、CSV / Excel / JSON でエクスポート、またはデータセット API から pandas に直接読み込めます。

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