Adversarial Corporate Opacity

Adversarial Corporate Opacity MCP

ApifyForge で表示 | Apify Store で使用

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クイックスタート

MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "adversarial-corporate-opacity-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--adversarial-corporate-opacity-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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Model Context Protocol を介した実質的支配者の検出と企業の不透明性分析です。6つの国際登記機関と4つの制裁ウォッチリストを横断して組織を調査する AI エージェント向けに構築されています。この MCP サーバーは、BFS による所有関係グラフの探索からベイズ信念伝播まで、6種類の独自の隠蔽防止アルゴリズムを実装し、コンプライアンスのワークフローで通用する、構造化された不透明性スコアと正式な強化デューデリジェンスレポートを提供します。

ノミニー取締役、秘匿性の高い法域、共用の登記住所、敵対的な名称の変形などを通じて企業構造が意図的に隠されている場合、標準的なスクリーニングでは見逃されます。このサーバーは、まさにこうした回避パターンを対象としています。各ツール呼び出しで15の Apify アクターを並行して実行し、OFAC と Interpol に対して言語をまたいだ音訳照合を行い、DBSCAN でペーパーカンパニーの住所群をクラスタリングし、複数の証拠に基づくファクターグラフ上のルーピー信念伝播によって実質的支配者を推定します。

どのようなデータにアクセスできますか？

データ項目	ソース	例
📁 世界の企業登記記録	OpenCorporates	140以上の法域、会社名、役員、提出状況
📁 英国の会社提出書類と PSC 関係者	UK Companies House	役員、重要な支配権を持つ人物、提出履歴
📁 カナダの連邦法人	Canada Corporation Search	取締役、設立日、連邦法人としてのステータス
📁 オーストラリアの事業者番号	Australia ABN Lookup	組織種別、GST 登録、ABN ステータス
📁 ニュージーランドの会社登記	NZ Companies Office	NZBN、取締役、登記住所
🔗 法人識別子	GLEIF LEI	世界規模の親会社・子会社関係
⚠️ 米国財務省の SDN 制裁	OFAC Sanctions Search	組織名、別名、識別番号
⚠️ 世界の制裁情報と PEP	OpenSanctions	100以上のプログラム、政治的に重要な人物
⚠️ 国際指名手配者	Interpol Red Notices	対象者のプロフィール、容疑、発行国
⚠️ 米国連邦政府の指名手配者	FBI Most Wanted	容疑、説明、既知の別名
🌐 ドメイン登録記録	WHOIS Lookup	登録者、レジストラ、作成日、ネームサーバー
🌐 DNS 設定記録	DNS Record Lookup	共用ホスティングを示す A、MX、NS、TXT レコード
🌐 IP ジオロケーションと ASN データ	IP Geolocation	ISP、ASN、国、ホスティングプロバイダー
🔒 TLS 証明書の透明性ログ	crt.sh Search	証明書発行者、共用 SSL 資産
📍 地理座標	Nominatim Geocoder	住所クラスタリング分析用の緯度・経度

企業の不透明性分析向け MCP ツール

ツール	価格	アルゴリズム	最適な用途
unfold_ownership_graph	$0.045	管轄区域ごとのホップペナルティを用いた幅優先探索（BFS）	多層的なシェル構造、名義上の取締役の検出
screen_with_transliteration	$0.040	5 段階の音声学的パイプライン	名前の表記揺れを利用した制裁逃れ、キリル文字の類似文字
detect_registration_bursts	$0.040	クラインバーグの無限状態オートマトン	連携したシェル企業の設立キャンペーン
cluster_shell_addresses	$0.045	DBSCAN による空間クラスタリング	登記代理人の住所集積、同一所在地の検出
correlate_infrastructure	$0.040	Weisfeiler-Lehman グラフカーネル	ドメイン、IP、TLS の共有を通じた隠れた事業体間の関係
infer_beneficial_owner	$0.050	ループ型信念伝播法	複数の情報源からの証拠に基づく最終受益者（UBO）の特定
compute_entity_opacity_score	$0.045	重み付き複合スコアリング	コンプライアンス判断に使う単一の不透明性評価
generate_edd_report	$0.050	6 つのアルゴリズムによる完全なパイプライン	正式な EDD/KYC 文書、規制当局への提出書類

実質的所有者の分析にこの MCP サーバーを使う理由

実質的所有者の調査を手作業で行うには、企業登記簿を一つずつ検索し、制裁リストを手動で照合し、インフラストラクチャのデータと所有権記録の相関を調べる必要があります。ケイマン諸島で登記された事業体に英国とカナダの子会社がある場合、分析を始める前に 4～6 時間の調査が必要です。一般的なコンプライアンスツールでは完全一致や基本的なあいまい検索が使われているため、意図的な翻字による回避を見逃します。

このサーバーは、調査パイプライン全体を 1 回のツール呼び出しで自動化します。

• 並列データ収集 — ツール呼び出しごとに 3～15 のアクターが同時に実行され、数時間の調査を 30～120 秒に短縮します
• 敵対的な回避の検出 — 5 段階の翻字パイプラインにより、一般的な照合では見逃されるキリル文字の類似文字、発音区別符号の除去、名前の並べ替えを検出します
• 構造化された不透明性スコアリング — すべての事業体に、監査文書向けの評価（LOW/MEDIUM/HIGH/EXTREME/CRITICAL）と要因ごとの重み付き内訳を付与します
• AI ネイティブなインターフェース — Claude、Cursor、Windsurf、および MCP 互換エージェントに直接統合できます
• 従量課金制 — 月額サブスクリプションは不要です。7 つのツールを使った完全な EDD 調査の費用は $0.35 未満です

機能

• BFSによる所有関係グラフの探索：6つのレジストリを対象に、ホップごとの不透明性ペナルティを適用します。同一管轄内のホップは0.1、管轄をまたぐホップは0.3、ケイマン諸島（KY）、英領バージン諸島（VG）、パナマ（PA）、ジャージー（JE）、リヒテンシュタイン（LI）など、特定された22の秘密管轄地を経由するホップは0.5です
• 名義取締役の検出：Trident Trust、Mossack Fonsecaのパターン名、Portcullis、Asiacitiや、「corporate services」「registered agent」「company formation」などの一般的な用語を含む、15種類の会社設立代行業者名パターンを使用します
• 循環所有の検出：エンティティAがエンティティBを所有し、エンティティBがエンティティAを所有する循環構造にフラグを立て、件数を数えます
• 5段階の音訳スクリーニング：ダイアクリティカルマークを除去するUnicode NFKD正規化、Double Metaphone音声符号化、Caverphone符号化、接頭辞ボーナス付きJaro-Winkler距離、さらにMetaphoneコードが一致する場合に音声ボーナスを加えるトークンセット比率を適用します
• Kleinbergバースト検出：Viterbi方式の動的計画法を用いる無限状態オートマトンにより、最適な状態系列を特定します。高頻度状態は、不審な法人設立の集中を示します。自己相関分析では、周期的な登録パターンを検出します
• DBSCANによる住所クラスタリング：epsilon=50m（0.00045度）、minPts=3を使用します。近接配置の疑わしさスコアは、entities_in_cluster × (1 − diversity_index) × jurisdiction_risk_weightで算出します。diversity_indexは、エンティティタイプのシャノンエントロピーをlog(n)で割った値です
• DNS／SSLサブグラフに対するWeisfeiler-Lehmanグラフカーネル：インフラストラクチャグラフ（ドメイン → IP → ネームサーバー → SSL発行者）を構築し、3回の反復で近傍ノードのラベルをハッシュしてノードラベルを更新し、ラベルヒストグラムの正規化内積を計算します。カーネル値が0.7を超える場合、同一の支配下にある可能性が高いことを示します
• 6つのエビデンス変数を持つファクターグラフに対するループ型信念伝播：所有権登録、役員の重複、住所の近接配置、インフラストラクチャの共有、制裁対象者との同時出現、時間的な同時登録を対象にします。ダンピング係数0.5で最大50回反復し、収束するまで処理します
• 重み付きの複合不透明性スコアリング：所有権の深さ（25%）、音訳リスク（15%）、バースト異常（10%）、近接配置（15%）、インフラストラクチャの隠蔽（15%）、実質的支配者の不確実性（20%）
• 正式なEDDレポートの生成：重大度（低／中／高／重大）別の調査結果と、コンプライアンスファイルの文書化に向けた実行可能な推奨事項を作成します
• スタンバイモードでのデプロイ：MCP サーバーはApify上で起動状態を保ち、サブ秒で応答を開始します

実質的支配者調査のユースケース

AMLおよびKYCコンプライアンスのワークフロー

銀行、決済処理業者、ファンド管理者のコンプライアンス担当者は、顧客のオンボーディング時に最終的な実質的支配者を特定する必要があります。オフショア管轄地を経由する多層構造では、4～8層の法人を介して真の所有関係が隠される可能性があります。unfold_ownership_graphは、すべてのレジストリを対象に深さ10まで探索し、各ホップで不透明性ペナルティを計算して名義取締役にフラグを立て、コンプライアンスファイルに直接取り込める構造化されたエビデンスを出力します。

制裁逃れの検出

取引先をスクリーニングする金融機関は、制裁対象のエンティティが標準リストを回避するために意図的に名称を変える問題に直面しています。ロシアのオリガルヒが関係するエンティティは、「Ivanов」（キリル文字のО）、「Ivánov」（ダイアクリティカルマーク付きのA）、または「Vanovi」（トークンの並べ替え）として登録されている可能性があります。screen_with_transliterationは、OFAC、OpenSanctions、Interpol、FBIのデータベースを対象に5段階の音声処理パイプラインを適用し、これらすべての表記揺れを1回の呼び出しで検出して、各一致のエビデンスとともにCLEAR／MODERATE／HIGH／CRITICALの重大度評価を返します。

シェルカンパニーの集積地の特定

デラウェア州、ワイオミング州、ケイマン諸島、英領バージン諸島（BVI）の登録代理人は、1つの住所に数千もの法人を登記している場合があります。cluster_shell_addresses は、法人に関連するすべての登録住所をジオコーディングし、DBSCAN による空間クラスタリングを実行して、クラスターごとに所在地共有の疑わしさをスコア化します。これにより、実際に別個の事業を営む法人ではなく、見せかけの企業多様性を演出する登録代理人の集積地を明らかにします。

調査報道と企業調査

オフショア金融構造を調査するジャーナリストや研究者は、実質的所有者が共通する、一見無関係な法人を結び付ける必要があります。correlate_infrastructure は、Weisfeiler-Lehman グラフカーネルを用いて法人間で共有されるドメイン、IP アドレス、TLS 証明書を対応付け、企業登記簿に記録されていないつながりを発見します。続いて infer_beneficial_owner が、利用可能なすべての証拠を信念伝播によって組み合わせ、所有者である確率の事後分布を算出します。

組織的な法人設立キャンペーンの検出

企業詐欺を調査するプライベートエクイティのアナリスト、規制当局、インテリジェンスチームは、法人が組織的にまとめて設立された時期を検出することで、シェルカンパニー設立キャンペーンに関連するパターンを把握できます。detect_registration_bursts は、法人設立日の時系列に Kleinberg オートマトンを適用し、統計的有意性のある時間クラスターを特定します。また、自己相関分析によって、周期的でランダムではないパターンも検出します。

強化デューデリジェンス文書の作成

正式な規制当局への届出、コルレス銀行取引、または高額取引の承認に向けて、generate_edd_report は6つすべてのアルゴリズムを順に実行し、所有関係グラフ、制裁対象の調査結果、集中的設立の分析、住所クラスター、インフラストラクチャの相関、実質的所有者の推定を含む完全なレポートを作成します。さらに、深刻度別の調査結果と推奨事項を含む複合不透明性スコアも出力します。JSON 出力は、コンプライアンス監査証跡に直接含められる形式になっています。

実質的所有者の検出にこの MCP サーバーを接続する方法

1. Apify API トークンを取得する — apify.com に登録し、Settings > Integrations に移動して、API トークンをコピーします。
2. MCP クライアントにサーバーを追加する — 以下の設定をクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けます。YOUR_APIFY_TOKEN を実際のトークンに置き換えてください。
3. エージェントのセッションを開始する — 8つのツールがエージェントのツール一覧に自動的に表示されます。追加の設定は必要ありません。
4. 最初の呼び出しを行う — エージェントに法人の調査を依頼します。「Use unfold_ownership_graph to map the ownership structure of Meridian Holdings Ltd, jurisdiction KY.」

MCP クライアントの設定

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "adversarial-corporate-opacity": {
      "url": "https://adversarial-corporate-opacity-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline

MCP 設定に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "adversarial-corporate-opacity": {
      "url": "https://adversarial-corporate-opacity-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

直接 HTTP 接続（cURL）

curl -X POST "https://adversarial-corporate-opacity-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "unfold_ownership_graph",
      "arguments": {
        "entity_name": "Meridian Holdings Ltd",
        "jurisdiction": "KY"
      }
    },
    "id": 1
  }'

MCP ツールリファレンス

unfold_ownership_graph

6つの国際的な登記簿を対象に、企業所有関係グラフを幅優先探索（BFS）します。各ノードで、管轄区域の経由によるペナルティ、ノミニーの検出（15種類の設立代理人パターン）、循環的な所有関係の特定に基づいて、不透明性スコアを算出します。深さが10に達した場合、または累積不透明性がしきい値を超えた場合に探索を打ち切ります。

パラメーター：

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
entity_name	string	Yes	—	所有関係を追跡する対象法人の名称
jurisdiction	string	No	—	特定の登記簿を優先するための主要な管轄区域の ISO コード（例："GB"、"KY"、"PA"）
company_number	string	No	—	判明している場合は、該当する登記簿に渡される会社登録番号
max_depth	number	No	10	BFS 探索の最大深度（1～10）

呼び出し例：

{
  "entity_name": "Meridian Offshore Holdings Ltd",
  "jurisdiction": "KY",
  "max_depth": 8
}

---

screen_with_transliteration

OFAC、OpenSanctions、Interpol、FBI の監視リストを対象に、5 段階の多言語間の名前照合を行います。キリル文字の類似文字、発音区別符号の回避、名前のトークンの並べ替えなど、巧妙な文字変換による回避を検出します。

パラメーター：

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
names	string[]	はい	—	照合対象となる法人または個人の名前（1 回の呼び出しにつき 1～50 件）
include_interpol	boolean	いいえ	true	照合に Interpol のレッドノーティスを含めます
include_fbi	boolean	いいえ	true	照合に FBI の指名手配者を含めます

呼び出し例：

{
  "names": ["Viktor Petrenko", "Viktоr Petrеnko", "V. Petrenkov"],
  "include_interpol": true,
  "include_fbi": false
}

---

detect_registration_bursts

Kleinberg の無限状態オートマトンを設立日の系列に適用します。Viterbi 方式の動的計画法を用いて高頻度のバースト状態を特定し、自己相関を実行して周期的（ランダムではない）な登記パターンを検出します。

パラメーター：

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
entity_name	string	はい	—	分析対象となる法人登記の法人名または個人名
jurisdiction	string	いいえ	—	特定の管轄区域の ISO コードに絞り込みます

---

cluster_shell_addresses

ジオコーディングされた登記住所を対象に、DBSCAN による空間クラスタリング（epsilon=50m、minPts=3）を行います。Shannon エントロピー多様性指数と管轄区域のリスク加重を用いて、各クラスターの共所在疑惑スコアを算出します。1 回の呼び出しにつき最大 20 件の住所を Nominatim でジオコーディングします。

パラメーター：

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
entity_name	string	はい	—	関連する住所を検索する法人名または個人名
jurisdiction	string	いいえ	—	特定の管轄区域に絞り込みます

---

correlate_infrastructure

法人のインフラストラクチャグラフ（ドメイン → IP → ネームサーバー → SSL 発行者）を構築し、3 回の Weisfeiler-Lehman 再ラベル付けを適用して、ラベルヒストグラムの正規化内積を計算します。カーネル値が 0.7 を超える場合、共通の支配下にある可能性が高いことを示します。

パラメーター：

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
entities	string[]	はい	—	インフラストラクチャのフィンガープリントを比較する法人名（1～20 件）
domains	string[]	いいえ	—	"EntityName:domain.com" 形式の既知のドメイン

呼び出し例：

{
  "entities": ["Meridian Holdings Ltd", "Atlas Capital Partners"],
  "domains": ["Meridian Holdings Ltd:meridian-hld.com", "Atlas Capital Partners:atlas-cap.io"]
}

---

infer_beneficial_owner

因子グラフ上のループ付き信念伝播を用いて、受益所有者をベイズ推定します。人物と法人のペアごとに、所有権登記、役員の重複、住所の共所在、インフラストラクチャの共有、制裁対象者との同時出現、同時期の登記という 6 種類の証拠を組み合わせます。減衰係数 0.5、最大 50 回の反復で実行します。

パラメーター：

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
entity_name	string	はい	—	受益所有者を特定する対象法人
known_persons	string[]	いいえ	—	関連が判明している人物（取締役、株主、名義人）
jurisdiction	string	いいえ	—	主な管轄区域の ISO コード

---

compute_entity_opacity_score

6つすべてのアルゴリズムを実行し、重み付けされた複合不透明度スコアを返します。各コンポーネントの重み：所有権の階層の深さ 25％、音訳リスク 15％、バースト異常 10％、共同所在地 15％、インフラの隠蔽 15％、実質的所有者の不確実性 20％。グレード：LOW（<0.15）、MODERATE（0.15–0.35）、ELEVATED（0.35–0.55）、HIGH（0.55–0.75）、CRITICAL（>0.75）。

パラメーター：

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
entity_name	string	はい	—	不透明度スコアを計算する対象のエンティティ
jurisdiction	string	いいえ	—	主な管轄区域の ISO コード
domains	string[]	いいえ	—	インフラ分析に使用する、関連が確認されているドメイン
known_persons	string[]	いいえ	—	実質的所有者の推定に使用する、関連が確認されている人物

---

generate_edd_report

6つすべてのアルゴリズムを組み合わせた、強化されたデューデリジェンスの完全なレポートです。登記簿、ウォッチリスト、インフラソース全体で15のアクターを調査します。重大度グレード（low／medium／high／critical）、全体的なリスクスコア、実行可能な推奨事項を含む、構造化された調査結果を返します。

パラメーター：

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
entity_name	string	はい	—	強化されたデューデリジェンスの調査対象エンティティ
jurisdiction	string	いいえ	—	主な管轄区域の ISO コード
domains	string[]	いいえ	—	インフラ分析に使用する、既知のドメイン
key_persons	string[]	いいえ	—	調査対象の主要人物（取締役、UBO）

出力例

ケイマン諸島で登録されたエンティティに対する compute_entity_opacity_score の応答：

{
  "entity": "Meridian Offshore Holdings Ltd",
  "opacityScore": {
    "entity": "Meridian Offshore Holdings Ltd",
    "overallOpacity": 0.71,
    "ownershipDepthScore": 0.85,
    "transliterationRisk": 0.20,
    "burstAnomalyScore": 0.60,
    "coLocationScore": 0.75,
    "infraConcealmentScore": 0.55,
    "beneficialOwnerUncertainty": 0.80,
    "grade": "HIGH"
  },
  "dataSources": {
    "corporateRecords": 47,
    "leiRecords": 3,
    "watchlistEntries": 0,
    "geocodedAddresses": 8
  }
}

同じエンティティに対する unfold_ownership_graph の概要：

{
  "entity": "Meridian Offshore Holdings Ltd",
  "summary": {
    "totalNodes": 14,
    "totalEdges": 13,
    "maxDepthReached": 6,
    "circularOwnership": true,
    "nominees": 3,
    "formationAgents": 2,
    "secrecyHops": 4,
    "totalOpacity": 3.4,
    "riskIndicator": "HIGH"
  }
}

screen_with_transliteration の重大度の結果：

{
  "severity": "HIGH",
  "result": {
    "matches": [
      {
        "entityName": "Viktor Petrenko",
        "watchlistName": "Viktor Petrenkо",
        "stage": "double_metaphone",
        "similarity": 0.94,
        "phoneticBonus": 0.08,
        "finalScore": 0.91,
        "source": "OFAC-SDN"
      }
    ],
    "totalScreened": 3,
    "totalMatches": 1,
    "pipelineStats": [
      { "stage": "unicode_normalization", "matchesFound": 0 },
      { "stage": "double_metaphone", "matchesFound": 1 },
      { "stage": "caverphone", "matchesFound": 0 },
      { "stage": "jaro_winkler", "matchesFound": 0 },
      { "stage": "token_set_ratio", "matchesFound": 0 }
    ]
  },
  "watchlistSources": {
    "ofac": true,
    "opensanctions": true,
    "interpol": true,
    "fbi": false
  }
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
entity	string	調査対象のエンティティ名
opacityScore.overallOpacity	number	加重複合不透明度スコア（0.0–1.0）
opacityScore.grade	string	LOW / MODERATE / ELEVATED / HIGH / CRITICAL
opacityScore.ownershipDepthScore	number	BFS トラバーサル不透明度コンポーネント（重み：25%）
opacityScore.transliterationRisk	number	制裁対象の音声一致リスクコンポーネント（重み：15%）
opacityScore.burstAnomalyScore	number	Kleinberg バースト検出コンポーネント（重み：10%）
opacityScore.coLocationScore	number	DBSCAN 住所共在コンポーネント（重み：15%）
opacityScore.infraConcealmentScore	number	WL グラフカーネル隠蔽コンポーネント（重み：15%）
opacityScore.beneficialOwnerUncertainty	number	信念伝播の不確実性コンポーネント（重み：20%）
summary.totalNodes	number	所有権グラフで見つかったエンティティノード数
summary.totalEdges	number	発見された所有関係の数
summary.circularOwnership	boolean	循環所有構造が存在するかどうか
summary.nominees	number	検出された名義取締役／役員の数
summary.formationAgents	number	検出された会社設立エージェントのパターン数
summary.secrecyHops	number	秘匿性の高い法域を経由するホップ数
summary.riskIndicator	string	STANDARD / ELEVATED / HIGH
result.matches[].finalScore	number	複合文字翻字一致スコア（0.0–1.0）
result.matches[].stage	string	一致を生成したパイプラインの段階
result.matches[].source	string	ウォッチリストのソース（OFAC-SDN、OpenSanctions、Interpol、FBI）
severity	string	CLEAR / MODERATE / HIGH / CRITICAL
bursts[].burstLevel	number	Kleinberg の状態レベル（値が高いほど異常）
bursts[].periodicity	number | null	検出された登録周期（日数）
clusters[].suspicionScore	number	住所クラスターごとの共在疑惑スコア
clusters[].diversityIndex	number	クラスター内のエンティティ種別の Shannon エントロピー
inferences[].posteriorProbability	number	実質的所有者である事後確率（ベイズ推定）
inferences[].converged	boolean	この推論で信念伝播が収束したかどうか

実質的所有者調査の実行費用はいくらですか？

この MCP サーバーはイベントごとの従量課金制です。ツールの呼び出しごとに料金が発生します。プラットフォームのコンピューティング費用は含まれています。各ツールの料金は、内部で照会する登記機関やウォッチリストの数にかかわらず固定です。

シナリオ	ツール	料金	備考
簡易制裁対象スクリーニング（10 名）	screen_with_transliteration	$0.040	OFAC + OpenSanctions + Interpol + FBI
所有権グラフのトラバーサル	unfold_ownership_graph	$0.045	最大 6 つの登記機関を並列処理
シェルアドレスのクラスター分析	cluster_shell_addresses	$0.045	Nominatim によるジオコーディングを含む
実質的所有者の推定	infer_beneficial_owner	$0.050	15 アクターすべての証拠を収集
完全版 EDD レポート	generate_edd_report	$0.050	6 つのアルゴリズムすべて、15 アクターすべて
7 ツールによる完全な調査	すべてのツールを 1 回ずつ	$0.355	完全な隠蔽対策分析
月次コンプライアンスワークフロー（50 エンティティ）	複数のツール	約 $10–18	ツールの組み合わせによって異なります

予期しない費用を防ぐため、Apify アカウントで実行ごとの上限額を設定してください。サーバーは上限を遵守し、処理を続行する代わりに構造化エラーを返します。

専用の KYC／AML プラットフォームは月額 $500–2,000 で、さらにクエリごとの料金がかかります。ツール呼び出し 1 回あたり $0.04–0.05 の場合、ほとんどのコンプライアンスチームでは、調査クエリの費用は月額 $20 未満です。

この MCP サーバーの仕組み

フェーズ 1：並列データ収集

各ツール呼び出しでは、Promise.all を使用して 3～15 個の Apify アクターを並列に実行します。レジストリの選択には管轄区域が反映されます。GB の法人の場合は、英国 Companies House、OpenCorporates、GLEIF に照会し、KY の法人の場合は、デフォルトで OpenCorporates、GLEIF、およびフルスキャンモードですべてのレジストリに照会します。アクター呼び出しには 120 秒のタイムアウト（完全な EDD パイプラインでは 180 秒）が設定され、失敗時には空の配列にフォールバックするため、一部のデータだけでも常に結果が生成されます。

フェーズ 2：アルゴリズムの実行

レジストリの生データ、制裁対象の記録、インフラデータは、scoring.ts に実装された 6 つの専用アルゴリズムに入力されます。

所有権グラフ（BFS）： 法人をグラフのノードとして扱います。OpenCorporates の役員配列と GLEIF の親子関係をエッジに変換します。遷移ごとにホップペナルティを割り当てます。同一管轄区域では 0.1、管轄区域をまたぐ場合は 0.3、ハードコードされた 22 のリストに含まれる秘密主義の管轄区域では 0.5 です。役員名を 15 種類の設立代行業者パターンと部分文字列検索で照合し、名義人を特定します。BFS の探索中に訪問済みのノード ID を追跡して、循環的な所有関係を検出します。

翻字パイプライン： 入力された各名称を、順に 5 つの段階で処理します。Unicode NFKD 正規化により、発音区別符号を除去し、キリル文字に見える文字を正規化します。Double Metaphone と Caverphone で音声表記を生成し、監視リストの項目と照合します。Jaro-Winkler は、先頭の文字列が一致する名称に加点しながら、文字単位の類似度を計算します。トークンセット比率では、トークン単位の単語集合の重なりを計算し、Metaphone のコードが一致する場合は音声上のボーナスを加算します。

Kleinberg バースト検出： すべてのレコードから設立日を抽出し、並べ替えます。Kleinberg オートマトンは、より高い状態ほど登録率が高い状態遷移をモデル化します。Viterbi 動的計画法で最適な状態系列を求めます。周期的なパターンを検出するため、ラグ 1～30 の自己相関を計算します。

DBSCAN クラスタリング： 文字列類似度関数を使って住所文字列を比較します（EPS=0.7 の類似度しきい値、minPts=2）。クラスタを反復的に拡張します。各クラスタのシェルスコアは、entities_per_address × (1 − diversity_fraction) として計算します。完全なパイプラインでは、Nominatim から取得した実際の地理座標を使用し、イプシロンを 50 メートルに設定します。

Weisfeiler-Lehman カーネル： 各法人のドメインポートフォリオをサブグラフに変換します。現在のラベルと、ソートした隣接ノードのラベルを組み合わせてハッシュ化し、3 回の反復でノードのラベルを更新します。法人ごとにラベルヒストグラムベクトルを計算し、正規化された内積で比較します。カーネル値が高い場合、デジタルインフラの構造が類似する法人を特定します。

Loopy belief propagation： 変数は is_beneficial_owner(person, entity) の真偽値状態を表します。ファクターノードは 6 つの証拠ポテンシャルを組み合わせます。0.5 の減衰係数を使い、変数ノードとファクターノード間で反復的にメッセージを送信します。各反復で収束を確認し、収束時または 50 回の反復後にアルゴリズムを停止します。事後確率が 0.7 を超える場合は HIGH としてフラグ付けされます。

フェーズ 3：複合スコアリングとレスポンスの組み立て

computeOpacityScore は 6 つのアルゴリズムの出力を受け取り、重み付け式を適用して、カテゴリ別の評価とともに単一の不透明性スコアを生成します。generate_edd_report ツールはさらに、6 つすべての出力を統合し、重大度別の検出結果と自然言語による推奨事項を含む EDDReport 構造を組み立てます。

最良の結果を得るためのヒント

1. 管轄コードが分かっている場合は指定してください。「KY」を指定すると、クエリは OpenCorporates と GLEIF のみに振り分けられます（高速で、内部コストも低くなります）。省略すると、6つすべてのレジストリを完全にスキャンします（より徹底的ですが、2倍の時間がかかります）。

2. **correlate_infrastructure と compute_entity_opacity_score には、判明しているドメインを指定してください。**ドメインがない場合、インフラ分析で得られる結果は最小限になります。「EntityName:domain.com」の形式で指定してください。1つのエンティティに複数のドメインを指定できます。

3. **infer_beneficial_owner の前に screen_with_transliteration を使用してください。**制裁対象との一致があると、信念伝播における sanctions_co_occurrence の証拠要因が更新されます。先にスクリーニングを実行し、検出された名前を推論ツールに渡すことで、より高品質な事後確率が得られます。

4. **大規模な一括調査では、ツールを並列で呼び出してください。**Apify API は同時実行に対応しています。エンティティ50件を1件ずつスクリーニングすると50 × 60秒かかりますが、10件を並列で実行すれば、実時間を300秒に短縮できます。

5. **トリアージにはまず compute_entity_opacity_score を使用してください。**すべてのアルゴリズムを実行し、単一の評価を返します。HIGH および CRITICAL のエンティティのみを、よりコストのかかる generate_edd_report に回して、詳細な文書を作成してください。

6. Apify アカウントに支出上限を設定してください。generate_edd_report などのツールは、内部で最大15件のサブアクター実行を開始します。支出上限を設定すれば、想定外のエンティティの複雑さ（多数の住所や役員）によるコストの急増を防げます。

7. **detect_registration_bursts はエンティティだけでなく、既知の人物にも使用してください。**3か月間に同じ期間内に登録された40社で役員として登場する名義取締役は、エンティティ名に関係なく、シェルカンパニーの大量設立を示す強いシグナルです。

他の Apify アクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方
Counterparty Due Diligence MCP	まず広範な KYB スクリーニングを実施し、その後、高リスクのエンティティをこのサーバーに回して、隠蔽に関する詳細な分析を行います
OFAC Sanctions Search	文字変換パイプラインのオーバーヘッドなしで生の SDN レコードが必要な場合に、OFAC を直接検索します
OpenSanctions Search	カスタムの PEP またはウォッチリストのワークフロー向けに、OpenSanctions の全データセットを直接検索します
UK Companies House	英国のエンティティ調査向けに、英国の PSC（重要な支配権を持つ人物）レコードを直接取得します
OpenCorporates Search	MCP インターフェース外のカスタム分析パイプライン向けに、生のレジストリデータを取得します
GLEIF LEI Lookup	Legal Entity Identifier を使用して、親会社・子会社の関係を直接検索します
WHOIS Domain Lookup	カスタムのインフラ調査向けに、ドメイン登録データを取得します
Company Deep Research	EDD の調査結果を補完する、包括的な企業インテリジェンスレポートを取得します

不透明性スコアの基準

評価	スコア範囲	意味	推奨される対応
LOW	0.00–0.15	透明性の高い構造で、隠蔽の兆候は最小限です	標準的なデューデリジェンス
MODERATE	0.15–0.35	多少の複雑さがあり、不透明性の兆候は限定的です	文書の拡充を推奨します
ELEVATED	0.35–0.55	複数の不透明性要因が確認されています	強化デューデリジェンスが必要です
HIGH	0.55–0.75	重大な隠蔽の兆候が検出されました	EDD レポートを作成し、コンプライアンス責任者が審査します
CRITICAL	0.75+	複数の隠蔽手法が現在も使われていることが検出されました	上位にエスカレーションし、取引関係の拒否を検討します

制限事項

• 公開レジストリのみ。 サーバーは公開されている企業登記データにのみアクセスします。実質的所有者の登録簿が公開されていない法域（デラウェア州の LLC、ワイオミング州、2023 年以前の BVI）における非公開企業の所有関係は、完全には追跡できない場合があります。
• 制裁リストのリアルタイム更新には対応していません。 ウォッチリストのデータは、基盤となるアクターのキャッシュを反映します。OFAC と OpenSanctions のアクターは定期的に更新されますが、新たな指定が結果に反映されるまで数時間から数日かかる場合があります。
• 無記名株式の仕組み。 無記名株式を使用する事業体（ほとんどの法域では廃止されていますが、過去の仕組みが残っている場合があります）は、公開登記データを通じて追跡できません。
• 信託の仕組み。 裁量信託には通常、公開されている実質的所有者の記録がありません。システムは信託の仕組みを不透明性要因として特定しますが、その内部を明らかにすることはできません。
• 名前の曖昧性解消。 「John Smith」や「Zhang Wei」のような一般的な名前は、企業記録内の無関係な複数の個人に一致します。翻字パイプラインのスコアは、特徴的な名前で最も信頼できます。
• サブアクターのレート制限。 各ツール呼び出しでは、内部的に複数の Apify アクターが呼び出されます。大量処理の場合、基盤となるアクターがレート制限に達することがあります。サーバーは空の配列にフォールバックして適切に処理しますが、非常に多くの事業体名を照会する場合（1 回のスクリーニング呼び出しで 50 件）、結果が不完全になる可能性があります。
• 英語名の照合。 音声学的パイプライン（Double Metaphone、Caverphone）は、ラテン文字表記で英語の音韻に由来する名前に最適化されています。中国語、アラビア語などの非ラテン文字は Unicode 正規化によって処理されますが、音声学的な照合精度は低くなります。
• インフラストラクチャ分析には既知のドメインが必要です。 ドメイン名を指定しない場合、correlate_infrastructure と compute_entity_opacity_score のインフラストラクチャ関連部分は最小限の結果を返し、全体的なスコア精度が低下します。

統合

• Apify API — コンプライアンスシステムからプログラムでツールを呼び出し、/mcp エンドポイントへの HTTP POST で実行をトリガーします
• Webhooks — 実行完了時、または不透明性スコアがしきい値を超えたときに通知するよう設定します
• Apify Schedules — 高リスクの事業体を毎日または毎週の間隔で継続的に監視するよう設定します
• Dataset export — デューデリジェンス強化レポートを JSON 形式でダウンロードし、監査証跡の保存やコンプライアンス文書の作成に利用します
• LangChain / LlamaIndex — RAG パイプラインに統合し、コンプライアンス調査エージェントを自動化します

責任ある利用

• このサーバーは、公開されている政府の登記簿、公開制裁データベース、一般公開されている証明書の透明性ログにのみアクセスします。
• 結果はコンプライアンス上の判断に役立ててください。有資格のコンプライアンス専門家による確認を行わず、不透明性スコアだけを根拠に不利益な判断を下さないでください。
• 企業役員の記録から返される個人データを処理する際は、GDPR および適用されるデータ保護法を遵守してください。
• 翻字スクリーニングの結果は確率的な指標であり、一致が確認されたものではありません。スコアの高い一致は、必ず一次資料で確認してください。
• このサーバーを、個人の監視や嫌がらせに使用しないでください。
• ウェブスクレイピングの合法性に関するガイダンスは、Apify's guideを参照してください。

よくある質問

実質的所有者の検出は、いくつの法域を対象としていますか？ 登記簿への直接アクセスは、英国、オーストラリア、カナダ、ニュージーランドを対象としています。OpenCorporates は、データの深度にばらつきはあるものの、140 以上の法域を対象としています。GLEIF は、各国の登記簿とは独立した、グローバルな LEI の親子関係を提供します。公開登記簿がない法域の事業体については、サーバーは代理証拠として、国境を越えた役員および住所の相関関係を利用します。 トランスリテレーションによるスクリーニングは、標準的な制裁対象者照合とどう異なりますか？ 標準的なスクリーニングでは、完全一致や単純なレーベンシュタイン距離を使うため、意図的な回避を見逃します。このサーバーの5段階パイプラインでは、Unicode 正規化（「o」と「о」のようなキリル文字の同形異字を検出）、Double Metaphone の音声符号化（「Petrov」／「Petroff」のような発音上の同等語を検出）、Caverphone 符号化、接頭辞に加点する文字単位の Jaro-Winkler 類似度、名前の並べ替えを検出するトークンセット比を適用します。これらを組み合わせることで、人間の専門家が手作業で特定する必要がある回避パターンを検出できます。

サーバーはすべての実質的所有者を検出できますか？ いいえ。公開データから実質的所有者の可能性が高い人物を推定し、根拠の内訳とともに事後確率を返します。無記名株式、裁量信託、または公開登記簿のない法域を利用する所有権チェーンを、完全に追跡することはできません。不透明度スコアは、構造のどの程度が不明瞭になっているかを数値化します。そのため、CRITICAL の評価は、最終的な UBO の特定には公開データだけでなく、一次資料が必要であることを示します。

Kleinberg バースト検出の精度はどの程度ですか？ このオートマトンは、データセット全体の登録率を基準に、統計的に異常な登録の集中を特定します。圧縮された時間枠内に多数の登録が発生した場合、バーストを確実に検出します。精度はデータの完全性に左右されます。公開データが限られた法域の登記情報がまばらな場合、バーストを過少検出することがあります。

各ツール呼び出しにはどれくらい時間がかかりますか？ screen_with_transliteration と detect_registration_bursts は通常、30～60秒で完了します。unfold_ownership_graph と cluster_shell_addresses は、登記簿への並列クエリを行うため、60～120秒かかります。infer_beneficial_owner と generate_edd_report は、15アクターのパイプライン全体を実行するため、90～180秒かかります。サーバーはスタンバイモードを使用するため、コールドスタートによる遅延はありません。

このデータへのアクセスは合法ですか？ すべてのデータソースは、公開されている政府の登記簿、オープンな制裁データベース、証明書の透明性ログです。ウェブスクレイピングの合法性に関する Apify のガイドをご覧ください。制裁リストへのアクセスは制限されていません。法人登記データは公的記録です。コンプライアンス目的でのデータ利用は、ほとんどの法域で AML／KYC の規制上の義務に沿っています。

Comply Advantage や Dow Jones Risk & Compliance のような専用の KYC コンプライアンスソフトウェアとはどう違いますか？ エンタープライズ向け KYC プラットフォームは、クエリごとの料金や長い調達期間に加え、月額500～2,000ドルを請求します。このサーバーは、サブスクリプション、最低利用額、統合作業が不要で、クエリあたり0.04～0.05ドルです。その代わり、エンタープライズ向けプラットフォームは、人によるレビューを伴う、厳選され継続的に更新されるデータセットを維持していますが、このサーバーは公開データを使用します。調査や補助的なスクリーニングでは、同等のアルゴリズムの深度をわずかな費用で提供します。

複数の事業体を対象とする一括調査を同時に実行できますか？ 各ツール呼び出しでは、1つの事業体を処理します（screen_with_transliteration では最大50件の名前を処理できます）。一括調査を行うには、Apify API を使って複数の実行を同時に開始してください。Apify プラットフォームはアクターの並列実行に対応しているため、個別の API 呼び出しで10～20の事業体を同時に処理できます。

Weisfeiler-Lehman カーネル値は、実際には何を意味しますか？ カーネル値は、2つの事業体間におけるインフラストラクチャラベルのヒストグラムの正規化内積です。値が0.7を超える場合、両事業体は構造的に類似したデジタルインフラストラクチャグラフ（同じ IP 範囲、ネームサーバー、または SSL 証明書の発行者など）を共有しており、共通の管理者がいることを示唆します。値が1.0の場合、インフラストラクチャのフィンガープリントは同一です。値が0.4を下回る場合、意味のあるインフラストラクチャの重複はありません。 レジストリが利用できない場合や、データが返されない場合はどうなりますか？ すべてのサブアクター呼び出しには、失敗時に空の配列を返すエラー処理が含まれています。アルゴリズムは利用可能なデータを処理し、レスポンスでデータの欠落を示します。所有権グラフが空でも、不透明度スコアが HIGH になることはありません。データが不十分な場合は疑わしいものとしてではなく、判断材料にならないものとして扱われます。レスポンスの dataSources フィールドには、各ソースから提供されたレコード数が表示されます。

監視対象のエンティティのリストについて、不透明度の定期的なモニタリングをスケジュールできますか？ はい。Apify Schedules を使って、HTTP API 経由のツール呼び出しを毎日または毎週実行するよう設定できます。結果を Apify Datasets に保存し、不透明度スコアがしきい値を超えた場合や、新たな制裁リストとの一致が見つかった場合にチームへ通知するよう、Webhook を設定してください。

このサーバーはコンプライアンス担当者の代わりになりますか？ いいえ。コンプライアンスのワークフローを支援するため、調査情報と構造化された証拠を提供します。AML/KYC の義務に基づく規制上の判断には、有資格のコンプライアンス専門家が調査結果を解釈し、判断を下し、結論を文書化する必要があります。出力は調査の参考情報として扱い、コンプライアンス上の判断そのものとして扱わないでください。

トラブルシューティング

複雑に見える構造なのに、不透明度スコアが低いようです。 複合スコアの重み付けは、公開データから入手できる証拠に合わせて調整されています。公開レジストリの透明性が高い法域（英国、オーストラリア）では、階層が複雑でも、実際の不透明度が低くなるため、想定よりスコアが低くなることがあります。構造の複雑さと意図的な隠蔽を区別する、詳細な調査結果一式を得るには、generate_edd_report をお試しください。

unfold_ownership_graph がノードを 1～2 個しか返しません。 通常、これはエンティティ名が OpenCorporates または GLEIF で確度の高い一致を得られなかったことを意味します。公式レジストリに登録されている正確な名称を試し、わかる場合は会社番号を含めるか、法域コードを確認してください。「Ltd」や「Limited」を付けずに英国の会社を検索すると、一致しないことがあります。OpenCorporates の収録範囲が限られている法域もあります。

別名が知られている名前なのに、screen_with_transliteration が CLEAR を返します。 音声ベースのパイプラインは、ラテン文字の名前で最も効果を発揮します。ラテン文字以外の名前（アラビア語、中国語）では、主にトークンセット比に依存します。別名が知られている場合は、パイプラインでの生成に頼るのではなく、すべての既知の別名を names 配列に渡してください。

infer_beneficial_owner が「Insufficient data」というメッセージを返します。 これは、企業記録に役員または取締役の名前が含まれていない場合に発生します。公開される役員情報がない法域に登録されたエンティティでは、よく見られます。推論グラフの初期データとして、既知の人物を known_persons パラメーターで指定してください。

ツール呼び出しが 180 秒後にタイムアウトします。 完全な EDD パイプラインは、企業グラフが非常に大きいエンティティ（関連エンティティが 100 以上）でタイムアウトを超えることがあります。まず compute_entity_opacity_score を使って複雑さを評価し、その後、レジストリへのクエリ範囲を絞るため、特定の jurisdiction パラメーターを指定して generate_edd_report を呼び出してください。

改善にご協力ください

問題が発生した場合は、Apify アカウントで実行の共有を有効にすると、より迅速なデバッグに役立ちます。

1. アカウント設定 > プライバシー に移動します
2. 実行内容を公開 Actor 作成者と共有 を有効にします

これにより、問題が発生した場合に実行の詳細を確認できるようになり、より迅速に修正できます。データはアクターの開発者のみが閲覧でき、一般公開されることはありません。

サポート

バグを見つけた場合や機能をリクエストしたい場合は、このアクターのページにある Issues タブ で issue を作成してください。コンプライアンス向けのカスタム連携やエンタープライズ導入については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。