Claude／ChatGPTからData-Walkersのオルタナデータを使う4つの方法

最終更新: 2026-06-01 ｜出典: https://data-walkers.com/articles/connect-claude-chatgpt

ChatGPTやClaudeに「日本製鉄の特許出願は最近どうなってる？」と聞いても、公開Webデータの集計範囲で曖昧な答えが返ってくることが多い。現場の銘柄分析で本当に必要なのは、生のデータをそのまま読み込ませて要約・比較・チャート化までやらせることだ。

Data-Walkersは50を超えるオルタナティブデータセットを、Model Context Protocol（MCP）と REST APIで提供している。Claude／ChatGPT／自前スクリプトのいずれからも、自然言語でデータを取得・分析させられる。接続方法は全部で4つ。使っているツールで選べばよい。

いちばん簡単なのは、Claude（claude.ai）の「カスタムコネクタ」だ。 URLを1つ登録してログインするだけで、APIキーの発行すら要らない。まずはこれを試してほしい。

Claudeで使う

① claude.ai カスタムコネクタ（ログインだけ・おすすめ）

claude.ai（Web版・デスクトップアプリ）には「コネクタ」という仕組みがあり、外部のMCPサーバーをURLで登録できる。Data-Walkersを登録すれば、APIキーを発行せずに、ログインするだけで5つのデータ取得ツールが使えるようになる。 4つの中で最も手軽なので、Claudeユーザーはまずこれを選んでほしい。

追加手順

claude.ai を開き、設定（Settings）→ コネクタ（Connectors）を開く
「カスタムコネクタを追加」をクリック
名前（例: Data-Walkers）と、URLに https://data-walkers.com/mcp を入力して追加
「接続」を押すとログイン画面が開く。Google またはメールアドレスでログインし、「接続を許可」をクリック
状態が「接続済み」になれば完了。チャットで5つのツールが自動的に使えるようになる

注：コネクタ機能は Claude Pro／Team／Enterprise で利用できる（無料プランでは使えないので、その場合は②〜④へ）。 APIキーは不要で、認証はあなたのData-Walkersアカウントへのログインで完結する。

使える5つのツール

コネクタ（①）でも、後述のClaude Code／Desktop（②）でも、同じMCPサーバーに接続するため使えるツールは共通だ。

ツール名	役割
list_datasets	公開中の全データセットのカタログを取得（まず全体像の把握に）
search_datasets	キーワード／カテゴリ／ティッカーで検索
get_dataset_info	メタデータ＋プレビュー行を取得
get_dataset_data	実データ行を取得（limit／date範囲指定可）
list_datasets_by_ticker	TSE 4桁コードからの逆引き

接続後は、たとえば「日本製鉄（5401）のオルタナデータで最近1か月の動向を要約して」と投げるだけで、 Claudeが list_datasets_by_ticker(5401) → get_dataset_data(...) を連鎖呼び出しして答えを返す。各ツールは構造化JSONを返すので、「推移をグラフにして」と頼めばClaude側でチャートも描いてくれる。

準備：APIキーを発行する（②③④で必要）

①のカスタムコネクタはログインだけで使えるが、ここから先の②〜④ではAPIキーが要る。無料の会員登録（メールアドレスのみ）を済ませてから、設定画面で発行する。

/signup で会員登録（無料、クレジットカード不要）
/settings で「Generate New Key」ボタンをクリック
dw_xxxxxxxxxxxxxxxx 形式のキーが画面に表示される

重要：プレーンテキストのキーが見えるのは発行時の1回だけだ。サーバーにはSHA-256ハッシュしか保存されないため、コピーし忘れたら復元できない。パスワードマネージャや環境変数ファイル（.env）にすぐ保存してから次に進んでほしい。

無料枠は1キーあたり100リクエスト／日（UTC 00:00リセット）。検索系エンドポイント（一覧・検索・カテゴリ）はキー不要で叩けるので、メタデータ確認だけならカウントを消費しない。

② Claude Code／Claude Desktop（MCP・APIキー）

Anthropic製のCLI（Claude Code）やデスクトップ版（Claude Desktop）から使う場合は、 ①のコネクタUIではなく、設定ファイルにMCPサーバーをAPIキー付きで登録する。接続先は同じ https://data-walkers.com/mcp で、使えるツールも①と同じ5つだ。

Claude Code に追加

ターミナルで次の1行を実行するだけで登録が完了する。

claude mcp add data-walkers \
  --transport http \
  --url https://data-walkers.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $DW_KEY"

登録後にClaude Codeを起動し、スラッシュコマンドで /mcp を打つと、 data-walkersサーバーが接続済みで5ツールが見えていることを確認できる。

Claude Desktop に追加

GUI版のClaudeで設定ファイルを直接編集する方法もある（①のコネクタが使えない場合など）。OSごとにパスが違うので注意。

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

このJSONの mcpServers に次のエントリを追加する。

{
  "mcpServers": {
    "data-walkers": {
      "type": "http",
      "url": "https://data-walkers.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer dw_xxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

Claude Desktopを再起動すれば反映される。チャット入力欄左下のツール一覧に「data-walkers」が現れていれば成功だ。

MCPの良いところは、Claude Code の場合は会話履歴・ファイル操作・git連携と同じ文脈の中でデータセットを取り扱えることだ。研究ノートをそのまま会話で書き上げられる。

ChatGPTで使う

③ ChatGPT Custom GPT（OpenAPI Actions・APIキー）

ChatGPT Plus契約があれば、Custom GPTの「Actions」機能でREST APIを直接叩かせられる。 1回設定すれば、その後はGPT本体が「データ取ってきて」と判断したタイミングで自動的にエンドポイントを呼ぶ。

設定の流れは以下の通り。

ChatGPT「Explore GPTs」→「Create」で新規GPTを作成
「Configure」タブ → 一番下の「Add actions」をクリック
「Authentication」→「API Key」→ Auth Type は Custom、Custom Header Name に X-API-Key、値に発行したキーを貼り付け
「Schema」欄に下記OpenAPI YAMLを丸ごとペースト

openapi: 3.1.0
info:
  title: Data-Walkers Alternative Data
  description: 日本株向けキュレーション済みオルタナティブデータ
  version: "1.0"
servers:
  - url: https://data-walkers.com
paths:
  /api/v1/datasets:
    get:
      operationId: listDatasets
      summary: データセット一覧・検索
      parameters:
        - name: category
          in: query
          description: Commodities | Sentiment | social_media | Market | consumer | weather | Government | IP
          schema: { type: string }
        - name: ticker
          in: query
          description: TSE 4桁コード（例 5401）
          schema: { type: string }
        - name: q
          in: query
          description: タイトル・説明の部分一致検索
          schema: { type: string }
        - name: limit
          in: query
          schema: { type: integer, default: 20, maximum: 100 }
      responses:
        "200": { description: OK }
  /api/v1/datasets/{id}:
    get:
      operationId: getDatasetInfo
      summary: データセットのメタデータとプレビュー
      parameters:
        - name: id
          in: path
          required: true
          schema: { type: string }
      responses:
        "200": { description: OK }
  /api/v1/datasets/{id}/data:
    get:
      operationId: getDatasetData
      summary: データセットの実データ行を取得
      parameters:
        - name: id
          in: path
          required: true
          schema: { type: string }
        - name: limit
          in: query
          schema: { type: integer, default: 100, maximum: 1000 }
        - name: date_from
          in: query
          schema: { type: string, format: date }
        - name: date_to
          in: query
          schema: { type: string, format: date }
      responses:
        "200": { description: OK }
  /api/v1/tickers/{ticker}:
    get:
      operationId: listDatasetsByTicker
      summary: TSEティッカーに紐づくデータセット一覧
      parameters:
        - name: ticker
          in: path
          required: true
          schema: { type: string }
      responses:
        "200": { description: OK }
components:
  securitySchemes:
    ApiKeyAuth:
      type: apiKey
      in: header
      name: X-API-Key
security:
  - ApiKeyAuth: []

「Instructions」欄にはたとえば次のような指示を入れておくと精度が上がる。

あなたは日本株のオルタナティブデータ分析アシスタントです。
ユーザーから企業名やティッカーを聞かれたら:
1. まず listDatasetsByTicker か listDatasets で関連データセットを探す
2. 適切なものを選んで getDatasetData で実データを取得
3. 取得した行を要約・集計して回答する

データセットの一覧は https://data-walkers.com/ を参照。
無料枠は100リクエスト/日です。連続呼び出しは控えめに。

このGPTを保存すれば「日本製鉄の衛星稼働の最新トレンドは？」のような自然文の問いで、 GPTが自動的に listDatasetsByTicker(5401) → getDatasetData(...) をチェーンして答えを返してくれるようになる。

注：ChatGPT Custom GPT は Plus／Team／Enterprise 契約者のみが作成できる。無料プランの読者は④（REST API直叩き）をCode Interpreter内で使うとよい。

開発者向け

④ REST API を直接叩く（curl／Python）

スクリプトや自動化、あるいはChatGPTのCode Interpreter（Advanced Data Analysis）／ Claudeのコード実行機能の中で直接データを取りたい場合は、REST APIをそのまま叩くのが速い。 AIに渡すツールを設定する必要すらなく、結果のJSONをチャットに貼るだけでも分析させられる。

たとえばPatent Filings（特許出願データ、約30,000行）の最新10件を取りたい場合は、次のcurlを自分の手元のターミナルで叩く。

# 環境変数にAPIキーを保存しておく（一度だけ）
export DW_KEY="dw_xxxxxxxxxxxxxxxx"

# 最新10件の特許出願を取得
curl "https://data-walkers.com/api/v1/datasets/b2c3d4e5-6789-abcd-ef01-222222222222/data?limit=10" \
  -H "X-API-Key: ${DW_KEY}"

このJSONを丸ごとClaudeかChatGPTに貼って、「USPTOから出願された案件だけフィルタして、技術分野ごとに集計して」とお願いするだけで、その場で要約してくれる。

スクリプト化したい場合はPythonでpandasに流すのが速い。次のコードは ChatGPTのCode InterpreterやClaudeのファイル実行環境にそのまま貼れる。

import os
import requests
import pandas as pd

API_KEY = os.environ["DW_KEY"]
DATASET_ID = "b2c3d4e5-6789-abcd-ef01-222222222222"  # Patent Filings

res = requests.get(
    f"https://data-walkers.com/api/v1/datasets/{DATASET_ID}/data",
    headers={"X-API-Key": API_KEY},
    params={"limit": 100},
    timeout=30,
)
res.raise_for_status()
rows = res.json()["data"]

df = pd.DataFrame(rows)
print(df[["patent_number", "title_en", "applicant_name_normalized", "filing_date"]].head())

ticker付きデータセット（たとえば日本製鉄の衛星稼働指数）も同じパターンで取れる。DATASET_ID を該当ページのIDに差し替えるだけだ。 UUIDは各データ詳細ページの右側「Developer Access」パネルに表示されている。

どれを選ぶべきか

Claudeを使うなら → ①カスタムコネクタが断然おすすめ。ログインだけで、APIキーの管理も不要。最も摩擦が少ない（Pro／Team／Enterprise向け）。
Claude Code でコーディングと一緒に使う／無料プランのClaude なら → ②。設定ファイルにAPIキー付きで登録する。会話・ファイル・gitと同じ文脈でデータを扱える。
ChatGPTが中心なら → ③ Custom GPT。自分専用のオルタナデータGPTを1つ持っておくと、日常の銘柄質問が一段速くなる（Plus以上）。
スクリプト・自動化・1回限りの調査なら → ④ REST API。セットアップ不要で、どの環境からでも叩ける開発者向けのオンランプ。

レート制限とトラブルシュート

APIキー方式（②③④）の無料枠は1キーあたり100リクエスト／日。リセットは毎日UTC 00:00（JST 09:00）で、各レスポンスヘッダーに残量が含まれている（①のコネクタはログイン単位で、APIキーの枠とは別管理）。

X-RateLimit-Limit: 100
X-RateLimit-Remaining: 87
X-RateLimit-Reset: 1717372800   # Unix timestamp

よく出るエラーの対処を以下にまとめる。

コネクタ（①）の接続に失敗する —— URLが https://data-walkers.com/mcp ちょうどか確認。ログインのポップアップがブロックされていないか、Claudeのプランがコネクタ対応（Pro以上）かも確認する。
401 Missing API key —— ②〜④で、ヘッダー名が X-API-Key か Authorization: Bearer ... になっているか確認。スペース混入が原因のことが多い。
401 Invalid or revoked API key —— キーが dw_ で始まる完全な文字列か確認。設定画面で削除済みのキーは復活不可。
404 Dataset not found —— UUIDが正しいか、is_public=trueか確認。詳細ページのDeveloper Accessパネルから UUIDを直接コピーすると安全。
429 Rate limit exceeded —— UTC 00:00（JST 09:00）まで待つか、別キーを発行する。同じデータセットを何度も呼ぶエージェントは、ローカルキャッシュを挟むのも検討してほしい。

Claude Code（②）で「ツールが見えない」場合は、まず claude mcp list で登録状況を確認、次に claude mcp get data-walkers でヘッダーが正しいかを見る。Claude Desktopは設定変更後に必ず再起動が必要。

まとめ

日本株のリサーチをLLMの上で完結させたいなら、まずは①のカスタムコネクタを試してほしい。 claude.aiにURLを1つ登録してログインするだけで、50を超えるオルタナティブデータセットをそのまま読み込ませて要約・比較・チャート化までやらせられる。 Claude Code派は②、ChatGPT派は③、自動化したいなら④、と使うツールに合わせて選べばよい。

AIエージェント向けに整理した解説は /llms.txt にもまとめてある。 ChatGPTやClaudeに「https://data-walkers.com/llms.txt を読んでから提案して」と渡せば、利用可能なデータセットの全体像を踏まえた提案が返ってくる。

バグ報告・機能要望は、サイト上のフィードバック導線から気軽に送ってほしい。 50を超えるデータセットはまだ序の口で、エージェントから使いやすい形で順次拡張していく予定だ。

本稿の手順は2026年6月時点のClaude（カスタムコネクタ）／Claude Code／Claude Desktop／ChatGPT Custom GPT仕様を前提としています。各社のUIや認証設定は変更されることがあります。動作しない場合は最新版のドキュメントもあわせてご確認ください。