やったこと

両APIから同じ企業・同じ年度のデータを取得
公式IR（決算短信・プレスリリース・SEC Filing）の数値と比較
ずれがあったら原因を調べる

突き合わせに使った公式ソース：

結論から

売上高・純利益は両方とも正確。最重要指標が合ってるのは安心。

差が出たのはメタデータとデータの整合性。順に見ていく。

トヨタの会計基準がおかしい

トヨタはFY2021からIFRS。20-Fにも書いてある。常識。

EDINET DBに聞いてみる：

curl -s -H "X-API-Key: $KEY" \
  "https://edinetdb.jp/v1/companies/E02144/financials" | \
  jq '.data[-1] | {fiscal_year, accounting_standard}'

{"fiscal_year": 2025, "accounting_standard": "USGAAP"}

USGAAP。2025年度で。

Axioraだと：

from axiora import Axiora
client = Axiora()
f = client.companies.retrieve_financials("7203", years=1).data[0]
print(f.accounting_standard)  # "IFRS"

IFRS。正しい。

トヨタだけかと思って調べたら、NTT（JP-GAAPのはず）もUSGAAPと返ってくる。会計基準の判定ロジックが壊れている。

なぜ困るか： IFRSとUS-GAAPとJP-GAAPでは、同じ「営業利益」でも定義が違う。IFRSには制度上の「営業利益」の定義がない。会計基準のラベルが間違っていると、比較分析の前提が崩れる。

ソニーのデータが二重に返ってくる

ソニー（E01777）の財務データを取ると、年度の配列がこうなる：

curl -s -H "X-API-Key: $KEY" \
  "https://edinetdb.jp/v1/companies/E01777/financials" | \
  jq '.meta.fiscal_years'

[2012, 2013, 2014, 2015, 2015, 2016, 2016, 2017, 2017,
 2018, 2018, 2019, 2019, 2020, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025]

FY2015〜FY2020が2回ずつ。14年度分に対して20行。

FY2020の重複を見ると：

// 1つ目（フィールド2個だけ）
{"accounting_standard": "USGAAP", "capex": 513061000000, "fiscal_year": 2020}

// 2つ目（正常、40フィールド）
{"fiscal_year": 2020, "revenue": 8259885000000, "net_income": 582191000000, ...}

1つ目は売上も純利益もない。子会社の提出書類（ソニーフィナンシャルHD等）が混入してる可能性が高い。

なぜ困るか：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(response["data"])
df.groupby("fiscal_year")["revenue"].sum()  # 二重計上
df.plot(x="fiscal_year", y="revenue")       # 折れ線が飛ぶ

利用者側で重複除去を書かないとpandasに入れた瞬間に壊れる。

Axioraでソニーを取ると：

sony = client.companies.retrieve_financials("6758", years=15)
years = [f.fiscal_year for f in sony.data]
print(len(years), len(set(years)))  # 11 11 — 重複なし

1年度1行。

純利益と売上高は両方正確

一番大事な数値。公式IRと突き合わせた：

企業	年度	公式（親会社帰属）	EDINET DB	Axiora
トヨタ	2025	¥4,765,086M	¥4,765,086M	¥4,765,086M
トヨタ	2024	¥4,944,933M	¥4,944,933M	¥4,944,933M
ソニー	FY2025	¥1,141,600M	¥1,141,600M	¥1,141,600M
ソニー	FY2024	¥970,573M	¥970,573M	¥970,573M
ファストリ	2025	¥433,009M	¥433,009M	¥433,009M
ファストリ	2024	¥371,999M	¥371,999M	¥371,999M

売上高も全社全年度で一致。ここは安心。

トヨタの売上原価が時空を超えている

EDINET DBのトヨタFY2019：

revenue:       30,225,681,000,000
cost_of_sales:  9,561,872,000,000
粗利率 = (30.2T - 9.6T) / 30.2T = 68.4%

トヨタの粗利率68%。自動車メーカーで。

実際のトヨタの粗利率は約20%。COGS比率は80%前後。68%の粗利はAppleでも出ない。

FY2021以降（IFRS移行後）は正常値に戻っている。US-GAAP期間のXBRLタグの取り違えだと思われる。

Axioraでトヨタの売上原価を見ると：

for f in client.companies.retrieve_financials("7203", years=5).data:
    if f.cost_of_sales and f.revenue:
        margin = (f.revenue - f.cost_of_sales) / f.revenue * 100
        print(f"FY{f.fiscal_year}  粗利率: {margin:.1f}%")
# FY2025  粗利率: 26.1%
# FY2024  粗利率: 25.5%
# FY2023  粗利率: 21.6%
# FY2022  粗利率: 22.7%
# FY2021  粗利率: 22.1%

全年度で20〜26%。自動車メーカーとして妥当な値。

まとめ

	EDINET DB	Axiora
売上高	正確	正確
純利益	正確	正確
会計基準の判定	トヨタ→USGAAP ✗	IFRS ✓
重複行	ソニー6年度分が重複	なし
空データ行	あり（フィールド2個の行）	なし
売上原価	FY2019以前で異常値	正確（粗利率20〜26%）

両方ともEDINETの有報XBRLをパースしている。売上と純利益が合ってるのは前提として、差が出るのはパーサーの品質。重複除去、会計基準の判定、XBRLタグの正確なマッピング。

追試コード

5分で同じ検証ができる。

from axiora import Axiora

client = Axiora()

# トヨタ — 会計基準と純利益
for f in client.companies.retrieve_financials("7203", years=3).data:
    print(f"FY{f.fiscal_year}  {f.accounting_standard}  純利益: ¥{f.net_income:,}")

# ソニー — 重複チェック
sony = client.companies.retrieve_financials("6758", years=15)
years = [f.fiscal_year for f in sony.data]
assert len(years) == len(set(years)), f"重複: {years}"
print(f"ソニー: {len(years)}年度、重複なし")

EDINET DB側はcurlで：

# 会計基準
curl -s -H "X-API-Key: $KEY" \
  "https://edinetdb.jp/v1/companies/E02144/financials" | \
  jq '[.data[] | {fiscal_year, accounting_standard}] | last'

# 重複チェック
curl -s -H "X-API-Key: $KEY" \
  "https://edinetdb.jp/v1/companies/E01777/financials" | \
  jq '.meta.fiscal_years | length, unique | length'

リンク

EDINET DB: edinetdb.jp — β版3/7まで無料1,000回/日
Axiora: axiora.dev — 無料10,000回/日
EDINETとは何か — 開発者向けガイド

用途に合う方を使えばいい。ただし財務データは正確性が命。自分で検証してから使うことをおすすめする。