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💼 Usfiscaldata

usfiscaldata

米国の財務省が公開する連邦政府の財

⏱ 提案書ドラフト 2日 → 半日

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【自動化】AIガチ勢の最新活用術6選がこれ1本で丸分かり!【ClaudeCode・AIエージェント・AI経営・Skills・MCP】 ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Query the U.S. Treasury Fiscal Data API for federal financial data including national debt, government spending, revenue, interest rates, exchange rates, and savings bonds. Access 54 datasets and 182 data tables with no API key required. Use when working with U.S. federal fiscal data, national debt tracking (Debt to the Penny), Daily Treasury Statements, Monthly Treasury Statements, Treasury securities auctions, interest rates on Treasury securities, foreign exchange rates, savings bonds, or any U.S. government financial statistics.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

米国の財務省が公開する連邦政府の財

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
9

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • Usfiscaldata で、私のビジネスを分析して改善案を3つ提案して
  • Usfiscaldata を使って、来週の会議用の資料を作って
  • Usfiscaldata で、現状の課題を整理してアクションプランに落として

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

U.S. Treasury Fiscal Data API

Free, open REST API from the U.S. Department of the Treasury for federal financial data. No API key or registration required.

Base URL: https://api.fiscaldata.treasury.gov/services/api/fiscal_service

Quick Start

import requests
import pandas as pd

BASE_URL = "https://api.fiscaldata.treasury.gov/services/api/fiscal_service"

# Get the current national debt (Debt to the Penny)
resp = requests.get(f"{BASE_URL}/v2/accounting/od/debt_to_penny", params={
    "sort": "-record_date",
    "page[size]": 1
})
data = resp.json()["data"][0]
print(f"Total public debt as of {data['record_date']}: ${float(data['tot_pub_debt_out_amt']):,.0f}")
# Get Treasury exchange rates for recent quarters
resp = requests.get(f"{BASE_URL}/v1/accounting/od/rates_of_exchange", params={
    "fields": "country_currency_desc,exchange_rate,record_date",
    "filter": "record_date:gte:2024-01-01",
    "sort": "-record_date",
    "page[size]": 100
})
df = pd.DataFrame(resp.json()["data"])

Authentication

None required. The API is fully open and free.

Core Parameters

Parameter Example Description
fields= fields=record_date,tot_pub_debt_out_amt Select specific columns
filter= filter=record_date:gte:2024-01-01 Filter records
sort= sort=-record_date Sort (prefix - for descending)
format= format=json Output format: json, csv, xml
page[size]= page[size]=100 Records per page (default 100)
page[number]= page[number]=2 Page index (starts at 1)

Filter operators: lt, lte, gt, gte, eq, in

# Multiple filters separated by comma
"filter=country_currency_desc:in:(Canada-Dollar,Mexico-Peso),record_date:gte:2024-01-01"

Key Datasets & Endpoints

Debt

Dataset Endpoint Frequency
Debt to the Penny /v2/accounting/od/debt_to_penny Daily
Historical Debt Outstanding /v2/accounting/od/historical_debt_outstanding Annual
Schedules of Federal Debt /v1/accounting/od/schedules_fed_debt Monthly

Daily & Monthly Statements

Dataset Endpoint Frequency
DTS Operating Cash Balance /v1/accounting/dts/operating_cash_balance Daily
DTS Deposits & Withdrawals /v1/accounting/dts/deposits_withdrawals_operating_cash Daily
Monthly Treasury Statement (MTS) /v1/accounting/mts/mts_table_1 (16 tables) Monthly

Interest Rates & Exchange

Dataset Endpoint Frequency
Average Interest Rates on Treasury Securities /v2/accounting/od/avg_interest_rates Monthly
Treasury Reporting Rates of Exchange /v1/accounting/od/rates_of_exchange Quarterly
Interest Expense on Public Debt /v2/accounting/od/interest_expense Monthly

Securities & Auctions

Dataset Endpoint Frequency
Treasury Securities Auctions Data /v1/accounting/od/auctions_query As Needed
Treasury Securities Upcoming Auctions /v1/accounting/od/upcoming_auctions As Needed
Average Interest Rates /v2/accounting/od/avg_interest_rates Monthly

Savings Bonds

Dataset Endpoint Frequency
I Bonds Interest Rates /v2/accounting/od/i_bond_interest_rates Semi-Annual
U.S. Treasury Savings Bonds: Issues, Redemptions & Maturities /v1/accounting/od/sb_issues_redemptions Monthly

Response Structure

{
  "data": [...],
  "meta": {
    "count": 100,
    "total-count": 3790,
    "total-pages": 38,
    "labels": {"field_name": "Human Readable Label"},
    "dataTypes": {"field_name": "STRING|NUMBER|DATE|CURRENCY"},
    "dataFormats": {"field_name": "String|10.2|YYYY-MM-DD"}
  },
  "links": {"self": "...", "first": "...", "prev": null, "next": "...", "last": "..."}
}

Note: All values are returned as strings. Convert as needed (e.g., float(), pd.to_datetime()). Null values appear as the string "null".

Common Patterns

Load all pages into a DataFrame

def fetch_all_pages(endpoint, params=None):
    params = params or {}
    params["page[size]"] = 10000  # max size to minimize requests
    resp = requests.get(f"{BASE_URL}{endpoint}", params=params)
    result = resp.json()
    df = pd.DataFrame(result["data"])
    return df

Aggregation (automatic sum)

Omitting grouping fields triggers automatic aggregation:

# Sum all deposits/withdrawals by record_date and transaction type
resp = requests.get(f"{BASE_URL}/v1/accounting/dts/deposits_withdrawals_operating_cash", params={
    "fields": "record_date,transaction_type,transaction_today_amt"
})

Reference Files

同梱ファイル

※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。