aibvf-mcp

AI BVF：AI 投資判断をレビューする

AI による提案を意思決定ブリーフにまとめます。判断結果、証拠の不足、そして業務の責任者が取るべき次のアクションを示します。

ブラウザーで提案を試す

aibvf.com/start を開いてください。最初の評価は、アカウントの作成やインストールなしで行えます。

次の架空の例を貼り付けるか、レビュー中の提案について説明してください。

当社は売上高 24 億ユーロの製造業者です。サプライチェーンにおける予知保全に GenAI を活用することを検討しています。当社のオペレーティングモデルは従来型です。スポンサーはいますが、影響を受ける職務、人間による介入の権限、パフォーマンス指標については、まだレビューが必要です。

評価を実行し、提案がどのように解釈されたかを確認して、前提条件を修正してください。評価では未解決の入力項目を確認し、推定された柱スコアに印を付けます。アクションリストを残し、責任者を指定して、業務に変化があったら証拠を持ち寄り、再評価してください。

意思決定ブリーフ

結果には、次の質問がまとめられています。以下はこの例を読み解くためのガイドです。エンジンのフィールド名は下記に記載されています。

ブリーフの項目	確認する内容
判断結果	判断を導いたルールとともに、Stop、Fix、Accelerate のいずれかが示されます。柱スコアが推定された初期提案の判断結果は、暫定的なものです。
証拠の不足	提供された入力、推定された入力、ワークフロー、役割、意思決定権限、指標について不明な点を確認します。
計画上の便益	準備状況を反映したユーロ建てのシナリオです。構築費、運用費、変更費、財務上のタイミングについては、別途ビジネスケースの検討が必要です。
意思決定スコア	柱の入力値と入力の完全性を 0～100 で要約したものです。較正された確率として解釈することはできません。
次のアクション	チームが責任者を割り当てたうえで、次のレビューまでに必要な証拠や業務の変更を示します。

上記の例で最初に取り組むべきことは、提案されたワークフローとその責任者を証拠によって明らかにすることです。Accelerate という判断結果を得るには、柱の基準をクリアし、4 つすべての業務アーキテクチャチェックを満たす必要があります。

正確な入力値、計算、業務アーキテクチャの証拠が揃うまで Fix のままとなる再評価については、再現可能な実例をご覧ください。

既存のワークフローに評価を取り入れる

最初に利用する場合はブラウザーを使います。ホスト型コネクターとローカル MCP パッケージを利用すれば、提案に取り組みながらアシスタントに評価を繰り返させることができます。

claude.ai のホスト型コネクター

Settings を開き、Connectors、Add custom connector の順に選択して、次を貼り付けてください。

https://mcp.aibvf.com/api/mcp

次に、以下のように依頼してください。

AI BVF を使って、この AI イニシアチブを評価してください。当社は売上高 24 億ユーロの製造業者で、従来型のオペレーティングモデルを採用しており、GenAI による予知保全を検討しています。入力項目を解決し、前提条件を示し、次の意思決定に必要な証拠を特定してください。

Claude Desktop、Claude Code、Cursor でのローカル利用

次の設定を MCP クライアントに追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "aibvf": { "command": "npx", "args": ["-y", "aibvf-mcp"] }
  }
}

クライアントを終了して、再起動してください。Windows では cmd /c を使用します。設定一式については、クライアントのセットアップとトラブルシューティングガイドをご覧ください。

まず assess_ai_initiative を実行してください。Fix または Stop の場合は recommend_improvements を使い、提案されたアクションを業務の責任者とともにレビューして、証拠に変化があったら再評価してください。

結果の読み方

AI BVF は、前提が開示された決定論的な計画モデルです。ソースと計算式を確認でき、同じエンジンバージョンでは、同じ入力から同じ出力が得られます。

4 つの柱は、戦略との整合性、財務リターン、変革の推進体制、ガバナンスリスクです。GR >= 70 または FR <= 20 の場合は「中止」と判定されます。SA >= 60、FR >= 60、CE >= 60、GR <= 40 を満たすと、「加速」に向けた柱のテストを通過します。ギャップ、部分的な評価、または業務アーキテクチャの証拠不足がある場合、他の項目がすべて良好でも、取り組みの判定は「修正」となります。

結果を扱う際は、以下の境界を守ってください。

• 意思決定スコア。 既存の API フィールド confidence、decision_confidence、projected_confidence は、互換性を保つために名前を維持しています。これらはルールベースのスコアであり、プロジェクトの成功確率や予測精度を測定したものではありません。
• 計画上の便益。 スコアラーの net_low_eur、net_high_eur、および MCP の net_value_eur は、収益ベースの便益シナリオに準備状況に応じた実現率の前提を適用します。プロジェクトコスト、利益率、タイミング、重複は、この計算の対象外です。
• 調査の背景。 外部調査は質問の参考情報です。AI BVF の関数率、業界別倍率、準備状況に応じた実現率、または阻害率を公表または検証するものではありません。
• モジュールラベル。 applied_modules は実装の背景を記録します。healthcare_clinical_validation や financial_dora_module などのラベルは、臨床検証を実施したり、規制遵守を証明したりするものではありません。
• 提供された証拠。 エンジンは、提供された値と業務アーキテクチャのチェック結果を記録します。それらの根拠となる証拠を確認する責任は、組織にあります。

資金調達の判断に出力を使用する前に、スコアリングの計算式と計算例をお読みください。

開発者向けツール

13 個のツールを、ローカルの stdio とホスト型 Streamable HTTP コネクター経由で利用できます。

ツール	目的
assess_ai_initiative	平易な英語で書かれた提案を解釈し、不足している意思決定用の入力を求めて、評価結果を返します。
score_initiative	明示的な入力を採点し、業務アーキテクチャのゲートを適用して、推論、監査情報、感度分析を返します。
recommend_improvements	「修正」または「中止」となった取り組みに対し、柱ごとのアクションと業務再設計の手順を提案します。予測結果を採用する前に、証拠を再採点してください。
assemble_portfolio	ポートフォリオの未整理な入力を構成し、エイリアスを解決して、推定された柱を明示します。
validate_portfolio	公開済みの JSON Schema に照らして、ポートフォリオ文書を検証します。
score_portfolio	ポートフォリオを採点し、その集計結果の構成を返します。合計を使用する前に、便益の重複を確認してください。
sequence_portfolio	変革対応能力の制約と明示されたゲートを考慮して、展開の段階を作成します。
diagnose_process	観測されたプロセスのシグナルを評価し、モデル上の効果を伴う介入策を返します。
infer_readiness	提供されたプロセスのシグナルから準備状況の分類を推定し、カバレッジを報告します。
calculate_pace_layer_drag	開示された率を用いて、運用モデルの摩擦に関する方向性を示すシナリオを返します。
get_benchmark	AI BVF の計画用レートを、エビデンスの状況と使用ガイダンスとともに返します。
list_taxonomy	対応している業界、機能、AI ティア、準備状況レベルを一覧表示します。
map_to_taxonomy	日常的なビジネス用語を対応するタクソノミーにマッピングし、解決できなかった用語を示します。

ポートフォリオでは、assemble_portfolio、validate_portfolio、score_portfolio、sequence_portfolio の順に使用してください。集計されたモデル上の範囲を使用する場合は、重複する業務と共有便益を別途確認する必要があります。

パッケージと公開仕様

パッケージ	バージョン	目的
aibvf-mcp	0.14.14	MCP サーバー。13 個のツールを備え、stdio と mcp.aibvf.com でホストされる Streamable HTTP に対応します。
aibvf-check	0.1.1	CI で、宣言済みの AI イニシアチブマニフェストに対するポリシーチェックを実行します。
@aibvf/core	0.10.6	TypeScript の評価・スコアリングエンジンです。
aibvf	0.2.2	Python のスコアリングエンジンおよびバリデーターです。TypeScript 実装の代わりに使用する前に、ドキュメントに記載された機能範囲を確認してください。

公開ポートフォリオ仕様のバージョンは 1.0 です。このドキュメント形式のバージョンは、それを実装するパッケージとは別に管理されています。パッケージのバージョンは、特定の評価で使用されるコードと動作を示します。

プロトコルのページ · npm パッケージ · MCP レジストリ · リリース履歴

匿名の利用状況テレメトリー

MCP サーバーは、ツール呼び出しと server_connect イベントを報告できます。イベントには、プロトコルとパッケージのバージョン、エントリールート、評価ステージ、作業アーキテクチャのステータス、分類体系のフィールド、日次でローテーションされる呼び出し元ハッシュ、提供された場合は分類と信頼度が含まれます。

ローカルの stdio 呼び出しには、ランダムなローカルシードから生成される、繰り返し利用の測定用の安定した一方向の install_hash も含まれます。ホスト型の呼び出しでは安定した install hash は送信されず、広範な user_role が送信されるのは、ローカルユーザーが AIBVF_USAGE_ROLE を明示的に設定した場合のみです。

ポートフォリオの内容、売上高、数値の柱スコア、個人を特定できる情報は含まれません。イベントの送信とローカルの install-id ファイルの作成を無効にするには、AIBVF_TELEMETRY_DISABLE=1 を設定してください。独自のバックエンドを指定するには、AIBVF_TELEMETRY_URL と AIBVF_TELEMETRY_KEY を設定してください。

パッケージのダウンロード数には、再インストール、依存関係、自動化によるダウンロードが含まれます。利用状況を評価するには、完了した評価と、その後の意思決定レビューを確認してください。

事例や修正の投稿

再現可能な反例をご提示ください。入力、実際の出力、期待する判断、裏付けとなる証拠、エンジンのバージョンが必要です。貢献ガイドにはテンプレートがあり、レビューとライセンスの適用範囲について説明しています。

10 チーム向けパイロットパックでは、初回利用と再利用のチェック項目、インタビュー用プロンプト、トラッカーを定めています。このリポジトリの例は、事例に同意とその証拠が明記されていない限り、合成データです。

AI BVF が意思決定のレビューに役立った場合は、リポジトリにスターを付けるか、反例を共有してください。どちらもプロジェクトにとって有益なフィードバックとなります。

ライセンス

リポジトリのソースコードは、LICENSEに基づく MIT ライセンスで提供されます。spec/ 内の仕様と JSON Schema は CC-BY-4.0 で提供され、AI BVF の名称とロゴは、NOTICEに記載のとおり商標です。

非公開のベンチマーク資料と認証マークは、ソースコードへの貢献の対象外です。貢献ガイドでは、リポジトリのライセンスで付与される権利を変更せずに、これらの資料について話し合う方法を説明しています。

著者について

Craig Horton はアムステルダムを拠点とする独立系の変革リーダーであり、AI Business Value Framework の著者です。AI 投資の意思決定を、組織の準備状況や業務の再設計と結び付ける活動に取り組んでいます。

The Transformation Brief · Craig Horton の LinkedIn