EDINET DB が日本株版 AI エージェント「Dexter-JP」を公開——聞くだけで財務分析から投資レポートまで自動作成

2026 年 3 月、EDINET DBは、**日本株特化の金融 AI エージェント「Dexter-JP」**を公開した。

GitHub スター 18,000 超の米国株版「Dexter」をフォークし、EDINET DB APIとJ-Quants APIを使用して日本市場向けに全面改修した。

銘柄について聞くだけで、スクリーニングから財務分析、投資レポートの作成まで自動で行う。

本稿はこの Dexter-JP の概要、機能、そして使い方を解説する。

Dexter-JP の概要

特徴

Dexter-JP は以下の特徴を持つ。

• 自律型リサーチ - 自分で計画を立て、複数のデータソースを横断し、自分で検証しながらレポートを仕上げる
• 日本株特化 - EDINET DB と J-Quants を使用し、日本市場（約 3,800 社）に対応
• 自然言語対応 - 日本語での質問に対応
• マルチチャネル - Slack、Discord、LINE、WhatsApp での利用が可能

できること

Dexter-JP は以下のようなタスクを自動で行う。

• 財務データ取得 - 財務諸表、主要指標、分析レポートの取得
• 有報読み取り - 有価証券報告書のテキスト読み取り
• スクリーニング - 100 以上の指標でのスクリーニング
• 株価取得 - J-Quants V2 による株価 OHLC 取得
• Web 検索 - Web 検索による最新情報の取得
• X/Twitter 検索 - X/Twitter での検索

使用例

以下のような質問に答えられる。

トヨタの競争力を総合分析して。財務データ、有報のリスク要因、最新決算を踏まえてレポートにまとめて

ソニーと任天堂、投資先としてどちらが優れているか。財務健全性・収益性・成長性・リスクを比較して結論を出して

高 ROE・高配当の割安銘柄を探して、トップ 3 の財務健全性と事業リスクを深掘り分析して

キーエンスの DCF バリュエーションをして。現在の株価水準が割高か割安か判断して

トヨタの直近 5 年の財務推移を見せて

ROE15% 以上、自己資本比率 50% 以上の企業をスクリーニングして

任天堂の有報のリスク要因を読んで

配当利回り 4% 以上の高配当銘柄を探して

仕組み

アーキテクチャ

Dexter-JP は以下のアーキテクチャで動作する。

ユーザーの質問
 ↓
エージェントループ（LangChain）
 ↓ 計画 → ツール選択 → 実行 → 検証 → 繰り返し
 ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ get_financials（メタツール）           │
│ → get_financial_statements             │
│ → get_company_info                     │
│ → get_key_ratios                       │
│ → get_analysis                         │
│ → get_earnings                         │
├─────────────────────────────────────────┤
│ read_filings                           │
│ → text-blocks（有報テキスト）          │
│ → shareholders（大量保有報告書）       │
├─────────────────────────────────────────┤
│ company_screener（100+ 指標）           │
├─────────────────────────────────────────┤
│ get_stock_price（J-Quants V2）         │
├─────────────────────────────────────────┤
│ web_search / browser / skills          │
└─────────────────────────────────────────┘
 ↓
構造化されたレポート出力

get_financials メタツール

get_financialsは単なる API ラッパーではない。内部に LLM を持つルーティングエージェントだ。

• ユーザーの自然言語クエリを受け取る
• 内部 LLM がどのサブツールを呼ぶべきか判断
• 複数サブツールを並列実行
• 結果を統合して返す

「ソニーとトヨタの利益率を比較して」→ 内部で 4 つの API 呼び出しが自動で走る。

スキル

複雑な多段階ワークフローはSKILL.mdで定義。DCF バリュエーションスキルを内蔵している。

• 日本国債利回りベースの WACC 計算
• 東証 PBR1 倍割れ問題の文脈
• 円建て分析

メモリ

セッション間で記憶を保持。投資方針、ポートフォリオ情報、過去の分析結果を覚える。

対応 LLM

/modelコマンドで CLI 上から切り替え可能。

マルチチャネル対応

CLIだけでなく、Slack・Discord・LINE・WhatsApp 経由でも使える。bun run gatewayで起動する。

Slack

Discord

LINE

WhatsApp

インストール

前提条件

• Bun
• LLM API キー（以下のいずれか 1 つ）
  • OpenAI API キー
  • Anthropic API キー
  • Google API キー
  • xAI API キー
  • OpenRouter API キー
• EDINET DB API キー

オプション

• J-Quants API キー - 株価データ
• Web 検索 API キー（Exa / Perplexity / Tavily）
• X/Twitter Bearer Token
• ローカル LLM（Ollama）

インストール手順

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/edinetdb/dexter-jp.git
cd dexter-jp

# 依存関係のインストール
bun install

# 環境変数の設定
cp env.example .env
# .env を編集して API キーを設定

# 起動
bun run start

日米比較

結論：日本株版 AI エージェントの登場

Dexter-JP は、日本株特化の金融 AI エージェントとして、以下の特徴を持つ。

• 自律型リサーチ - 自分で計画を立て、複数のデータソースを横断し、自分で検証しながらレポートを仕上げる
• 日本株特化 - EDINET DB と J-Quants を使用し、日本市場に対応
• マルチチャネル - Slack、Discord、LINE、WhatsApp での利用が可能
• 多様な LLM 対応 - OpenAI、Anthropic、Google、xAI、OpenRouter、Ollama に対応

日本株の財務分析を自動化したい投資家やアナリストにとって、強力なツールとなるだろう。

参考：

• EDINET DB の X 投稿
• edinetdb/dexter-jp
• EDINET DB