AIで​TDnetの​適時開示を​分類・​モニタリングする​｜分類設計と​規約の​確認

結論：分類設計より​先に​「取得してよいか」を​確定させる

適時開示のモニタリングは、AIに分類させれば効率化できる業務の代表例です。ただし、着手の順番を間違えると、作った仕組みごと使えなくなります。最初にやるべきは分類設計ではなく、情報源の利用条件と技術的制約の確認です。JPXのサイトには利用上の注意と免責事項が明示されており、商用目的のデータ収集・二次利用や、生成AIを用いた利用について定めがあります。ここを確認しないまま取得の仕組みを作ると、後から全面的な作り直しになります。

その上で本記事が提供するのは、①開示分類の定義表（10分類・判定キー付き）と、②モニタリング運用手順（対象選定→頻度→担当→エスカレーション→記録）の2点です。AIは「大量の開示を一次仕分けする下書き役」として使い、分類の確定と重要度の最終判断は人が行う、という役割分担を前提にしています。1件の開示資料そのものを深く読む工程は生成AIで​有価証券報告書・​決算資料を​読む​手順で扱っているため、本記事は流れ込んでくる開示をどう仕分けし、どう追い続けるかに絞ります。

規約と​技術的制約を​先に​確認する

JPXの​サイト​利用条件で​確認できた​こと

JPX「サイトのご利用上の注意と免責事項」（2026年7月29日更新／2026年8月3日確認）には、次の記載があります。いずれも原文の趣旨をそのまま示します。

• 掲載情報（文字・写真・イラスト等）に関する著作権を含む一切の権利はJPXに帰属し、サイト全体も編集著作物として著作権の対象である。無断での改変はできない。
• 有料情報としてJPXと契約して取得する場合、またはJPXの許可により取得する場合を除き、商用目的によるデータ収集及び二次利用はできない。
• 利用者が生成AI等を用いて当サイトの情報を学習・解析・生成に利用する場合であっても、著作権その他の権利・利益を侵害しないことはもちろん、サイトの趣旨や運営方針に反する不適切な利用を含め、JPXが不利益を被る可能性のある一切の行為を禁止する。
• 「その他」の項に、当サイトへの高頻度・高負荷に繋がる可能性のある自動取得等はご遠慮いただいておりますとの記載がある。

つまり、生成AIに読ませること自体が一律に禁止と書かれているわけではありませんが、「JPXが不利益を被る可能性のある一切の行為」という広い禁止条項が置かれているという事実は動きません。商用目的でのデータ収集・二次利用には契約または許可が必要であるという記載も明確です。自社の利用が「商用目的のデータ収集及び二次利用」に当たるか、生成AIへの入力が上記の禁止条項に触れないかは、法解釈を伴う判断です。本記事では判断を示しません。必ず原文をご確認のうえ、法務部門または顧問弁護士にご相談ください。

確認できなかった​こと​（書かないこと）

正直に申し上げると、今回の確認では次の2点に到達できませんでした。記事として断定できないため、そのまま記載します。

• 無料の「適時開示情報閲覧サービス」（release.tdnet.info）に固有の利用規約があるかどうか。上記のJPXサイト共通の利用条件がそのまま適用されるのか、別建ての条件があるのかは特定できていません。
• TDnet APIサービスの利用約款PDFの本文。再配布可否やアクセス頻度の具体的な条文は確認できていません。

したがって本記事では、スクレイピングを含む取得手法、アクセス制限に関わる技術的な回避策、規約に反する取得方法は一切扱いません。取得手段は「人が閲覧サービスを通常どおり閲覧する」「JPXと契約した正規のサービスを利用する」「報道機関や情報ベンダー経由で受け取る」といった、条件が明示されたルートに限定してください。

技術的制約​（掲載期間）と​サービスの​存在

JPX「TDnetの概要」（2022年2月28日更新／2026年8月3日確認）によれば、TDnetを通じて公開された資料は開示日を含めて31日分（土日祝日を含む）が適時開示情報閲覧サービスで閲覧でき、過去10年分は「東証上場会社情報サービス」で閲覧できるとされています。過去5年分の開示データすべてについては、有料のTDnetデータベースサービスの利用が必要と記載されています。31日という掲載期間は運用設計に直結します。31日を過ぎた開示を後から遡って取り直す前提の設計にしていると、必ず穴が空きます。取得した時点で社内に記録を残す運用が必須です。

有料サービスとしては、JPX総研のページ（2026年7月6日更新／2026年8月3日確認）にTDnetDBSサービス／TDnetサーバ型サービス／TDnet APIサービス／TDnet on Snowflakeサービスの4つが掲載されており、いずれもXBRL形式の決算短信情報や財務情報を取得できると説明されています。利用料金は同ページに掲載されていますが、料金体系は変更されうるため本記事では金額を引用しません。検討する場合は公式ページで最新の条件をご確認ください（本記事の執筆にあたって契約・課金は行っていません）。

最初に​やる​5ステップ

1. 情報源ごとに利用条件のページを特定し、更新日と確認日を記録する。
2. 自社の利用目的が「商用目的のデータ収集及び二次利用」に当たるかを整理し、法務に確認する。
3. 生成AIへの入力可否を、利用条件と社内のAI利用規程の両面から確認する。社内規程の考え方は生成AIに​入れてよい​情報・​いけない​情報を参照してください。
4. 取得ルートを1つに決める（人手閲覧／契約サービス／ベンダー配信）。複数併用する場合は、それぞれで条件を確認する。
5. 確認結果を1枚のメモにまとめ、四半期ごとに再確認する日を決める。利用条件は更新されます。

土台と​なる​公式の​区分を​押さえる

分類を自作する前に、JPXが何を「適時開示が求められる会社情報」として列挙しているかを押さえます。JPXの当該ページ（2026年7月3日更新／掲載内容は2026年7月10日現在／2026年8月3日確認）では、まず「上場会社の情報」と「子会社等の情報」に大きく分かれ、上場会社の情報がさらに次の5区分で構成されています。

• 決定事実：株式・新株予約権の募集や売出し、資本金の​額の​減少、自己株式の取得、株式の分割又は併合、剰余金の​配当、合併等の組織再編行為、公開買付け又は自己株式の公開買付け、公開買付け等に関する意見表明等、事業の全部又は一部の譲渡又は譲受け、子会社等の異動を伴う株式又は持分の譲渡又は取得、固定資産の譲渡又は取得、代表取締役又は代表執行役の異動、財務上の特約が付された金銭消費貸借契約の締結や社債の発行、公認会計士等の異動、定款の変更 ほか
• 発生事実：災害に起因する損害又は業務遂行の過程で生じた損害、主要株主又は主要株主である筆頭株主の異動、上場廃止の原因となる事実、訴訟の提起又は判決等、行政庁による処分又は告発、親会社の異動・支配株主の異動、手形等の不渡り、債権の取立不能又は取立遅延、取引先との取引停止、債務免除等の金融支援 ほか
• 決算情報：決算短信／第2四半期（中間期）決算短信／第1・第3四半期決算短信
• 業績予想、配当予想の修正等：業績予想の修正、予想値と決算値の差異等／配当予想、配当予想の修正
• その他の情報：投資単位の引下げに関する開示、財務会計基準機構への加入状況等、MSCB等の転換又は行使の状況、支配株主等に関する事項、非上場の親会社等の決算情報、事業計画及び成長可能性に関する事項、上場維持基準への適合に向けた計画 ほか

「子会社等の情報」にも、子会社等の決定事実・発生事実・業績予想の修正等が別建てで並んでいます。ここが後述の落とし穴に直結します。なお同ページには、2026年12月1日以後に終了する事業年度に係る定時株主総会の日から適用される「少数株主の賛成割合等の開示」や、2026年12月11日からの「早期事業再生法に基づく権利変更決議の成立」といった追加項目も明記されています。制度は動くため、分類表は年1回は公式一覧と突き合わせてください。

制度の位置づけも押さえておきます。TDnetは取引所の適時開示情報伝達システムであり、JPXの説明では上場会社は会社情報の適時開示を行う場合にTDnetを利用することが上場規程により義務付けられています。これは金融商品取引法に基づく法定開示（有価証券報告書等）とは根拠も書類体系も別です。有報側の読み解きは有価証券報告書の​読み方を参照してください。米国のEDGARやForm 8-Kとは書類体系も区分の切り方も異なるため、海外の開示分類コードをそのまま日本に持ち込まないでください。監視対象を市場別に区切る場合は東証の​市場区分の考え方が土台になります。

実務成果物①：開示分類の​定義表を​作る

公式区分は網羅性のための分類であり、そのままでは「誰に・どれだけ急いで伝えるか」を決められません。決定事実には資金調達も人事も組織再編も同居しており、監視側の関心とは粒度が合わないためです。そこで、公式区分を上位に置いたまま、監視業務用の分類を10個だけ定義します。

2点だけ補足します。第一に、「株主優待」はJPXの一覧に独立した項目としては掲載されていません（2026年8月3日確認）。実際にどの区分で開示されるかは各社の判断によるため、監視側ではC3に独立した小分類を置いて取りこぼしを防ぐ設計にしています。第二に、「持分法適用範囲の変更」も一覧に独立項目としての掲載は見当たりません。子会社等の異動や決算短信の注記に伴って現れることが多いため、C10で拾い、決算発表時にも突き合わせる運用にします。関連する基礎知識は用語集の業績予想の​開示、四半期決算短信、自己株式取得、会社分割で確認できます。C6の背景にある考え方は資本政策と​IR、C4の公開買付けはTOB​（株式公開買付け）​入門に整理があります。

判定に​迷う​境界例と、​優先順位を​固定した​判定フロー

分類は「定義を書けば決まる」ものではありません。実務では必ず境界例が出ます。重要なのは正解を決めることではなく、判定の順序を固定して毎回同じ結論が出るようにすることです。

実務成果物②：モニタリングの​運用手順

監視対象​（ユニバース）の​決め方

「全上場会社を見る」は運用が破綻します。目的から逆算して3系統に分けて選定してください。以下は仮設の事業会社「城東インダストリー株式会社」（架空）の例です。

• 競合系（8社）：同一セグメントで直接競合する上場会社。C2・C4・C6を重点監視。
• 取引先系（21社）：売上・仕入の上位先と、与信残高が一定額以上の先。C9・C10を重点監視。
• 保有銘柄系（13社）：政策保有株式および運用資産の保有先。C1・C2・C3を重点監視。

合計8＋21＋13＝42社。この規模なら、1営業日あたりの該当開示は数件から数十件に収まります。ユニバースは四半期ごとに見直し、追加・削除の理由を記録します。

重要度​スコアと​頻度・​担当・​エスカレーション

重要度は3軸・7点満点の整数で置きます。スコアは仕分けのための道具であり、最終判断は人が行います。

• 軸1 事象の性質（分類の基礎点）：C2・C4・C5・C9・C10＝3点／C1・C3・C6・C7＝2点／C8＝1点
• 軸2 自社との距離：直接競合・主要取引先・保有銘柄＝2点／それ以外＝1点
• 軸3 数値インパクト：営業利益予想の修正率が絶対値20%以上、または取引金額が自社の重要性基準を超える＝2点／それ未満＝0点

合計5点以上をレベルA（当日中に担当役員へ要約を報告）、3〜4点をレベルB（翌営業日中に担当が要約をチームへ共有）、2点以下をレベルC（記録のみ、週次でまとめて確認）とします。頻度は、レベルA相当が出うる分類を含むため営業日は1日2回（12時・18時）を基本とし、決算発表が集中する時期は追加します。担当は主担当1名・副担当1名を置き、副担当が主担当の判定を翌営業日にサンプル確認します。

数値例：仮設​「北千住プレシジョン株式会社」の​業績予想の​修正

架空の上場会社「北千住プレシジョン株式会社」が、通期の連結業績予想を修正したという設定です（単位はすべて百万円）。

検算します。売上高は48,000−45,600＝2,400、2,400÷48,000＝5.0%。営業利益は4,200−3,150＝1,050、1,050÷4,200＝25.0%。純利益は2,800−2,030＝770、770÷2,800＝27.5%。売上は5.0%減にとどまる一方、営業利益は25.0%減で、減益幅が売上の減少幅の5倍です。原価または固定費側に理由があるはずで、本文の修正理由欄を必ず確認する対象になります。

スコアは、軸1がC2で3点、軸2が直接競合で2点、軸3が修正率25.0%（絶対値20%以上）で2点、合計3＋2＋2＝7点。5点以上なのでレベルAとなり、当日中に担当役員へ報告します。

記録の​残し方

掲載期間の制約があるため、記録は取得時点で完結させます。1件につき①開示日時、②銘柄コードと会社名、③表題、④主分類・従分類・小分類、⑤子会社フラグ、⑥訂正フラグと元開示ID、⑦事象ID（同一事象の名寄せ用）、⑧スコア3軸と合計、⑨レベル、⑩判定者と判定時刻、⑪判定根拠（本文の該当箇所）、⑫エスカレーション先と実施時刻の12項目を残します。⑪を必須にすると、後から誤分類の原因を追えます。

AIに​任せる​部分と​人が​判断する​部分

特に最後の行が重要です。利用条件に関する判断をAIの出力に委ねてはいけません。

プロンプト例​（分類と一次仕分け）

入力してよい資料の範囲は、§2で確認した利用条件と社内のAI利用規程に従ってください。以下は特定のAI製品に依存しない汎用の書式です。

【役割】あなたは日本の上場会社の適時開示を仕分けするリサーチ・アシスタントです。判断者ではなく、人が確認するための下書きを作ります。

【目的】提示する開示1件を、下記の分類定義に従って一次仕分けし、重要度スコアの下書きを作る。

【入力資料】表題・開示日時・銘柄コード・会社名・本文テキスト（末尾に添付）。ここに書かれていない情報は使わないこと。

【対象期間】本文に記載された対象事業年度・四半期をそのまま用いる。記載がなければ「不明」と書く。

【単位】金額はすべて百万円に統一し、単位を明記する。円・億円が混在する場合は百万円へ換算し、換算前の値も併記する。

【分類定義】
C1 決算発表 ／ C2 業績予想の修正 ／ C3 配当・株主還元・株式関連 ／ C4 M&A・資本業務提携 ／ C5 組織再編 ／ C6 資金調達 ／ C7 自己株式 ／ C8 人事・ガバナンス ／ C9 訴訟・行政処分・損害 ／ C10 支配関係・会計の変動

【判定順序】必ずこの順で判定し、最初に該当したものを主分類とする。
Q1 表題に「訂正」「差替」等があるか → あれば主分類は元開示と同じとし、訂正フラグ=true
Q2 会社法上の組織再編行為（合併・会社分割・株式交換・株式移転）か → C5
Q3 支配の移転を伴う株式・持分の取得／譲渡か → C4
Q4 予想値そのものの変更が主目的か → C2 または C3
上記いずれにも当たらなければ、本文の「目的」欄の記載から主目的を判定する。

【計算方法】修正率 =（修正後 − 修正前）÷ 修正前 × 100。小数第1位まで、四捨五入。分母が0または不明な場合は「算定不能」と書く。

【出力形式】次の項目を持つ表を1行で出力する。
主分類 / 従分類 / 小分類 / 子会社フラグ / 訂正フラグ / 元開示の表題（訂正の場合）/ 対象期間 / 主要数値（修正前・修正後・増減額・修正率）/ 軸1基礎点 / 軸2距離点 / 軸3インパクト点 / 合計点 / 判定根拠（本文からの引用を1〜2文、原文のまま）

【禁止事項】
- 本文に書かれていない事実を補わない。業界知識や過去の記憶で埋めない。
- 表題だけで分類しない。必ず本文の該当箇所を根拠として引用する。
- 株価・投資判断に関する見解を書かない。
- 分類に迷う場合に、無理に1つへ寄せない。

【不明情報の処理】確認できない項目は「不明」と書く。推測しない。推測を含む場合は「推定」と明記し、根拠を示す。

【出典の表示】判定根拠は、本文の該当箇所を原文のまま引用し、どの見出しの下にあるかを併記する。

【検算】修正率は再計算して、表の値と一致することを確認したうえで「検算済み」と書く。一致しない場合は両方の値を示す。

【レビュー項目】最後に、人が確認すべき点を3つまで箇条書きにする。特に、(1) 主分類と従分類の切り分けに迷った点、(2) 同一事象の別開示が存在しそうな点、(3) 数値の単位や期間の解釈が割れうる点。

【本文】
（ここに表題・開示日時・銘柄コード・会社名・本文テキストを貼り付ける）

出力例

前述の「北千住プレシジョン株式会社」の開示を入力した場合、次のような下書きが返ることを想定します（人の確認前の状態です）。

主分類: C2（業績予想の修正）
従分類: なし
小分類: 通期・連結・下方修正
子会社フラグ: false
訂正フラグ: false
対象期間: 2026年3月期（通期・連結）
主要数値（百万円）:
  売上高      48,000 → 45,600 ／ △2,400 ／ △5.0%
  営業利益     4,200 →  3,150 ／ △1,050 ／ △25.0%
  親会社株主に帰属する当期純利益 2,800 → 2,030 ／ △770 ／ △27.5%
軸1基礎点: 3 ／ 軸2距離点: 2 ／ 軸3インパクト点: 2 ／ 合計: 7（レベルA）
判定根拠: 「通期連結業績予想の修正に関するお知らせ」の「２．業績予想の修正の理由」に、
  主力製品の一部で出荷が翌期にずれ込む見込みである旨の記載あり（原文引用）。
検算: 修正率を再計算し、表の値と一致することを確認しました（検算済み）。
人が確認すべき点:
  1. 売上減5.0%に対し営業利益減25.0%と乖離が大きく、原価要因の記載が本文にあるか要確認。
  2. 同日に配当予想の修正が別開示で出ていないか要確認（出ていればC3として別途登録）。
  3. 「翌期にずれ込む」の対象期間の解釈が割れうる（翌四半期か翌事業年度か）。

AIに​分類させる​ときの​落とし穴

• 表題だけで判断すると誤分類する：重要な事実が本文にしかないケースがあります。たとえば「資本業務提携に関するお知らせ」の本文に第三者割当増資の払込金額が入っている、「子会社の異動を伴う株式の譲渡」の本文に特別利益の計上見込みが入っている、といった具合です。プロンプトで本文からの引用を必須にすると、この誤りが目に見えるようになります。
• 訂正開示の追跡漏れ：訂正・差替の開示は、元の開示と紐づけなければ意味を持ちません。訂正フラグと元開示IDを必須項目にし、元開示IDが空のまま訂正フラグがtrueになっている行を毎日チェックしてください。掲載期間の制約上、元開示が閲覧できなくなっている可能性もあるため、取得時点の記録が効きます。
• 同一事象の複数開示：1つの事象が「決定」「変更」「訂正」「結果」と複数回開示されることがあります。件数だけを集計すると実態を過大評価します。事象IDによる名寄せを設計に入れてください。
• 子会社名義の開示：公式区分では「子会社等の情報」が別建てになっています。監視ユニバースを親会社の銘柄コードだけで持っていると、子会社に関する開示の扱いが設計依存になります。子会社フラグを立て、親会社の事象として集計するかを事前に決めておきます。
• 分類定義の陳腐化：2026年12月に適用が始まる項目のように、開示項目自体が追加されます。定義表に「最終突合日」を持たせ、年1回は公式一覧と照合してください。

インサイダー​取引規制との​関係

JPX「TDnetの概要」には、会社情報が適時開示情報閲覧サービスに掲載された時点で、法令上の重要事実及び公開買付け等事実（金融商品取引法第27条の22の2第1項に規定する公開買付けに係るものに限る）に係る公表措置は完了すると記載されています。つまり、モニタリングが扱うのは原則として公表済みの情報です。

問題になるのは、モニタリング担当者が開示前の情報に接しうる立場にある場合です。取引先の担当者から未公表の話を聞いた、社内のM&A案件を知っている、といった状況で、その情報を監視シートやAIへの入力に混ぜ込むと、業務の性質が変わります。「監視シートに書く前に、その情報が公表済みかを確認する」ことを運用ルールに明記し、公表前情報は別管理としてください。制度そのものの解説はインサイダー​取引規制と​大量保有報告制度​（5%ルール）で扱っているため、ここでは繰り返しません。関連する開示規制の整理は用語集の公開買付けの​開示規制も参考になります。

分類・​モニタリングの​検証方法

AI出力の一般的な検証の型は生成​AI​出力の​検証手順に譲り、ここではこの業務に固有の検証項目だけを挙げます。

1. 件数の突合：その日にユニバース内で確認した開示の件数と、分類済みレコードの件数が一致すること。差分が出たら取りこぼしか二重登録です。
2. 根拠の実在確認：AIが引用した「判定根拠」の文が、本文に実在するかを確認します。存在しない文が引用されていれば、その行のスコアはすべて破棄します。
3. 訂正リンクの完全性：訂正フラグがtrueの行に、元開示IDが必ず埋まっていること。
4. 数値の再計算：修正率を電卓またはスプレッドシートで再計算し、AIの出力と一致すること（本記事の例なら1,050÷4,200＝25.0%）。
5. サンプル再判定：週次でレベルA・Bの判定10件を副担当が独立に再判定し、不一致件数を記録します。不一致が続く分類は定義文を書き直します。
6. 境界例の追加：判定に迷った事例は、その都度§5の境界例表に追記します。迷いの記録が資産になります。

機密情報・​個人情報の​注意

監視シートには取引先名や与信情報が入りやすく、外部のAIサービスに入力してよい情報かの判断が必要です。社内の未公表情報や、個人が特定されうる情報（役員人事の内示など）を混在させないでください。判断の枠組みは生成​AI​利用時の​機密管理と​社内ルールにまとめています。加えて本記事のテーマ特有の論点として、入力対象が外部サイトの掲載情報である以上、社内規程だけでなく情報源側の利用条件の両方を満たす必要がある点にご留意ください。

よく​ある​失敗

• 利用条件の確認を後回しにする：仕組みを作ってから条件を読み、作り直しになるパターンです。順序を逆にしないでください。
• 分類を細かくしすぎる：30分類を作ると、担当者ごとに判定がぶれて集計が使えなくなります。10前後の主分類＋小分類の二層構造が、運用に耐える上限の目安です。
• スコアを自動化しきってしまう：軸3の「重要性基準」は自社の事情に依存します。ここを固定値で自動化すると、業績規模の異なる相手に同じ基準を当ててしまいます。
• 「上げなかった」記録を残さない：レベルCと判定して報告しなかった案件こそ、後から問題になります。判定しなかった理由も記録対象です。
• 31日の掲載期間を前提にしない設計：「後で取り直せる」と考えて記録を省くと、月をまたいだ時点で追跡できなくなります。

実務​チェックリスト

• 情報源ごとの利用条件ページを特定し、更新日と自分の確認日を記録した
• 商用目的のデータ収集・二次利用に該当するかを法務に確認した
• 生成AIへの入力可否を、利用条件と社内AI規程の両面で確認した
• 取得ルートを、条件が明示されたものに限定した
• 掲載期間の制約を踏まえ、取得時点で記録を完結させる設計にした
• 監視ユニバースを競合・取引先・保有銘柄の3系統で定義し、社数と選定理由を記録した
• 10分類の定義表を作り、各分類の判定キーを明文化した
• 判定順序（Q1〜Q4）を固定し、主分類・従分類・小分類の三層を用意した
• 訂正フラグ・元開示ID・事象ID・子会社フラグを必須項目にした
• スコア3軸とレベルA／B／Cの閾値を数値で定義した
• エスカレーション先と時限（当日中／翌営業日中）を担当者名まで決めた
• AIの判定根拠が本文に実在するかを確認する工程を入れた
• 週次でレベルA・Bの10件をサンプル再判定し、不一致件数を記録している
• 分類定義表を年1回、JPXの公式一覧と突合する日を決めた

よく​ある​質問​（FAQ）

まとめ

適時開示のモニタリングでAIが効くのは、大量の開示を一次仕分けし、根拠となる本文箇所と数値を機械的に抜き出す工程です。ただし成果を左右するのは、AIの性能より設計の順序です。利用条件と技術的制約を最初に確定し、公式区分を土台に自社用の分類定義表を作り、判定順序を固定して境界例を潰し、スコアとエスカレーション基準を数値で決める。この4点が揃えば、担当者が替わっても同じ結論が出る運用になります。分類の確定と重要度の最終判断、そして利用条件の解釈は、いずれも人が担う領域です。まずは監視ユニバースを40社前後に絞り、10分類の定義表を1枚作るところから始めてください。

出典・参考​（2026-08-03確認）

• 日本取引所グループ「サイトのご利用上の注意と免責事項」（2026/07/29更新） jpx.co.jp
• 日本取引所​グループ「TDnetの概要」​（2022/02/28更新） jpx.co.jp
• 日本取引所グループ「適時開示が求められる会社情報」（2026/07/03更新・掲載内容は2026年7月10日現在） jpx.co.jp
• JPX総研「適時開示情報（TDnet）概要」有料情報（2026/07/06更新。TDnetDBS／TDnetサーバ型／TDnet API／TDnet on Snowflakeの4サービスの掲載を確認。料金は同ページ参照） jpx.co.jp
• 適時開示情報閲覧​サービス release.tdnet.info（本サービス固有の利用規約の有無は、2026年8月3日時点で特定できませんでした）
• ※TDnet APIサービスの利用約款PDFの本文は、2026年8月3日時点で確認できていません。再配布可否等の条文については公式ページおよびJPX総研へご確認ください。

※本記事は教育目的の一般的な解説であり、法務・税務・会計・投資に関する助言ではありません。実際の判断は専門家にご確認ください。設例は理解のための仮設例です。AI製品の仕様・料金は変更されることがあるため、利用前に各社の公式情報をご確認ください。