Brand Narrative Intelligence

ブランドナラティブインテリジェンス MCP サーバー

ApifyForge で見る | Apify Store で使う

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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": {
    "brand-narrative-intelligence-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--brand-narrative-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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Model Context Protocol を介して、AI エージェント向けにブランドナラティブインテリジェンスとブランド脅威検出を提供します。この MCP サーバーにより、Claude、Cursor、Windsurf、および MCP 互換クライアントは、ブランド保護スコアリング、なりすましドメイン検出、偽レビュー分析、ソーシャルセンチメント監視、ナラティブの変化追跡を、単一の組み合わせ可能なインターフェースから直接利用できます。

このサーバーは、ブランド保護モニタリング、Bluesky のソーシャル検索、プラットフォーム横断および Trustpilot のレビュー分析、WHOIS ドメイン検索、SSL 証明書の透明性（crt.sh）、Wayback Machine による過去の分析、ウェブサイトの変更のリアルタイム監視を行う、8 つの専門的な Apify アクターを並行して連携させます。4 つの独立したスコアリングモデルを組み合わせて、AI エージェントがすぐに対応できる複合的な DEFCON 1〜5 のブランド脅威評価を算出します。

どのようなデータを抽出できますか？

データ項目	ソース	例
📊 ブランド脅威スコア（0〜100）＋ DEFCON レベル	ブランド保護モニター＋すべてのソース	スコア：67、DEFCON 2
🔎 なりすましドメインの数＋リスクレベル	WHOIS 検索＋crt.sh SSL 証明書	類似ドメイン 7 件、HIGH
🔒 SSL 証明書の発行頻度（7 日間／30 日間）	crt.sh Certificate Transparency	過去 7 日間に証明書 4 件
📋 WHOIS 登録頻度（90 日間）	WHOIS 検索	新規登録 3 件
⭐ レビューの信頼性スコア（0〜100）	複数レビュー分析ツール＋Trustpilot	スコア：74、SUSPICIOUS
📅 レビュー急増の検出（48 時間）	複数レビュー分析ツール＋Trustpilot	48 時間でレビュー 9 件
💬 ソーシャルセンチメントの内訳（ポジティブ／ネガティブ／中立）	Bluesky のソーシャル検索	41 件の投稿中、ネガティブが 12 件
🔍 ネガティブなキーワードへの言及（詐欺、不正、ボイコットなど）	Bluesky のソーシャル検索	脅威キーワードを含む投稿 5 件
📜 過去のスナップショット数（Wayback Machine）	Wayback Machine	スナップショット 23 件
🔄 コンテンツの変更＋大規模な改訂数	Wayback Machine＋ウェブサイト変更モニター	大規模な改訂 5 件
⚠️ ナラティブの変化レベル	ウェブサイト変更モニター＋Wayback	MODERATE_DRIFT
📢 即時対応の推奨事項	複合スコアリングエンジン	重要な対応 2 件

Brand Narrative Intelligence MCP Server を使う理由

ブランド保護チームは毎週、ドメイン登録機関のデータベースを手作業で確認し、レビューサイトを巡回して、別々のツールからソーシャルセンチメントをまとめるのに何時間も費やしています。中規模企業のブランド健全性を確認するアナリストは、意思決定者に届くころにはすでに 48 時間古くなっているデータを集めるだけで、丸一日を費やすこともあります。

この MCP サーバーは、ブランドインテリジェンスのワークフロー全体を自動化します。一度 Claude または MCP 互換エージェントに接続すれば、「今、ブランドがなりすましの被害に遭っていますか？」や「偽レビュー攻撃を受けていますか？」といった自然言語の質問を行い、2 分以内にスコア、情報源、実行可能な対応策を含む JSON レポートを受け取れます。

• スケジュール設定 — Apify Schedules で DEFCON チェックを毎日実行し、脅威評価を最新の状態に保ちます
• API アクセス — Python、JavaScript、または任意の HTTP クライアントから、プログラムでブランド評価を実行します
• プロキシローテーション — 基盤となるすべてのアクターは Apify の組み込みプロキシインフラストラクチャを使用し、ブロックを回避します
• モニタリング — 脅威レベルの上昇やなりすましの急増が検出された際に、Slack またはメールでアラートを受け取ります
• 連携 — 結果を Zapier、Make、Webhook に接続するか、Jira／Slack チャンネルに直接送信します

機能

• DEFCON 1～5の複合脅威評価 — 独立した4つのスコアリングモデルを加重して統合します。ブランド脅威30％、なりすまし25％、レビューの信頼性25％、ナラティブの変化20％です。
• SSL証明書発行速度の分析 — crt.shの証明書透明性ログを監視し、類似ドメインの証明書が急増していないかを確認します。7日間に3件以上の証明書が発行された場合、進行中のキャンペーンを示すシグナルとして扱います。
• WHOIS登録速度の分析 — 90日以内に登録され、プライバシー保護が有効になっているドメインや、低価格のレジストラー（Namecheap、Tucows）で登録されたドメインを疑わしいものとして検出します。
• 48時間以内のレビュー急増の検出 — スライディングウィンドウアルゴリズムにより、任意の48時間に5件以上のレビューが集中するクラスターを特定し、組織的な偽レビューキャンペーンを検出します。
• 二峰性の評価分布の分析 — レビューの80％以上が星1つまたは星5つで、中間の評価が20％未満という、操作されたレビューの傾向を検出します。
• 重複するレビュー本文の検出 — レビューのコーパス全体で重複率を計算し、ほぼ同一のテキストを共有するレビューを、ソックパペット活動の可能性があるものとして検出します。
• レビューが1件しかないアカウントの検出 — レビュー総数が0～1件のレビュアープロフィールをスコアリングし、ソックパペットキャンペーンに加担する偽アカウントの可能性を評価します。
• 10種類のネガティブキーワード脅威検出器 — 「scam」、「fraud」、「fake」、「terrible」、「avoid」、「lawsuit」、「boycott」、「worst」、「ripoff」、「deceptive」を含むソーシャル投稿を、脅威シグナルを含む言及として分類します。
• ナラティブの変化のスコアリング — Wayback Machineの過去のスナップショット間でダイジェストハッシュを比較し、軽微な編集ではなく、大幅なコンテンツ変更を検出します。
• 迅速な対応策の生成 — 複合レポートエンジンが、ドメインの削除要請、偽レビューに関するプラットフォームへの報告、危機対応プロトコルの発動、CA証明書の失効など、優先順位付けされた対応項目を生成します。
• 並列データ収集 — Promise.allSettledを使ってすべての基盤アクターを同時に実行するため、8つのデータソースをまとめたレポートを、逐次実行時の8～10分ではなく30～90秒で作成できます。
• 部分的な結果の適切な返却 — いずれか1つのデータソースに障害が発生しても、リクエスト全体を失敗させず、残りのデータソースからの部分的な結果を返します。
• 利用上限の適用 — 各ツールは実行前にActor.charge()イベントの上限を確認し、自動化されたエージェントのループでコストが際限なく増えるのを防ぎます。

ブランド脅威検出のユースケース

ブランド保護チームの業務

消費財企業のブランド保護アナリストが、商標侵害がないか、毎日数十のドメインを監視しています。アナリストはこのMCPをClaudeに接続し、毎朝「今週、誰かが自社ブランドになりすましていないか確認して」と尋ねます。detect_impersonation_domainsツールはcrt.shの証明書透明性ログとWHOIS登録情報を並列で照会し、リスクスコアを付けた疑わしいドメインの一覧を60秒以内に返します。ブランドのドメインに似たドメインで、7日間に新しいSSL証明書が3件以上発行されるなど、証明書の発行数が急増した場合は、削除要請が必要な進行中のなりすましキャンペーンとして直ちに検出されます。

PRと危機コミュニケーション

広報責任者は、ブランドの評判が悪化してニュースになる前に、その兆候を把握する必要があります。責任者はmonitor_social_sentimentとassess_brand_threat_levelを毎日定時に呼び出すよう設定します。サーバーはBlueskyの投稿をスキャンして10種類の脅威シグナルキーワードを検出し、そのデータとブランド保護アラートを組み合わせてDEFCONレベルを割り当てます。レベルがDEFCON 2または1に下がると、ウェブフックが危機対応チームのSlackチャンネルにアラートを送信します。

競合情報とアストロターフィングの検出

競合他社によるアストロターフィングキャンペーンに対処するマーケティングチームは、analyze_review_authenticityを使って、Trustpilotなどのプラットフォーム上で自社のレビューを監視します。レビュー急増検出器は、48時間以内に否定的なレビューが9件投稿された場合、それが自然発生した顧客のフィードバックではなく、組織的な攻撃と一致するパターンであることを特定します。さらに、二峰性の分布チェックにより、自然なJカーブ型のレビュープロフィールと、人為的に作られた極端な評価の偏りを区別できます。

商標訴訟における法的証拠の収集

商標権侵害の訴訟を準備する知的財産弁護士は、investigate_domain_registration と detect_content_manipulation を使用して、タイムスタンプ付きのデジタル証拠を収集します。WHOIS の登録記録は、類似ドメインがいつ登録されたかを示します。Wayback Machine のスナップショットは、法廷で証拠として認められる、侵害コンテンツの過去の記録を提供します。ナラティブドリフトトラッカーは、侵害サイトが検出を回避するためにコンテンツを変更した時期を特定します。

M&A におけるブランドのデューデリジェンス

買収対象を評価するディールチームは、デューデリジェンスの一環として generate_brand_threat_report を実行します。なりすましキャンペーンが進行中で、偽レビューの信頼性スコアが 60 を超え、ナラティブドリフトが大きいブランドには、取引評価に影響を与える可能性のある、未開示の評判リスクがあります。包括的なレポートでは、8 つすべてのデータソースと 4 つのスコアリングモデルを 1 つの成果物にまとめ、ディールルームのデータルームに格納します。

AI エージェントによるブランド監視ワークフロー

自律型ブランド監視エージェントを開発する開発者は、この MCP を複数ステップのエージェントワークフローに統合します。エージェントは毎日脅威評価を実行し、DEFCON レベルが 3 以上の場合は、追加の対象特化型ツール（ドメインの詳細には detect_impersonation_domains、レビュー情報には analyze_review_authenticity）を自動的に呼び出してから、自然言語の要約レポートを生成し、ブランドマネージャーにメールで送信します。

この MCP サーバーへの接続方法

ステップ 1 — Apify API トークンを取得する

apify.com にサインインし、Settings > Integrations から API トークンをコピーします。

ステップ 2 — MCP クライアントに追加する

以下から、クライアントに適した接続方法を選択します。

ステップ 3 — クエリを開始する

AI エージェントに「Acme Corp（acmecorp.com）のブランド脅威レベルを評価してください」と尋ねます。エージェントはブランド名とドメインを指定して assess_brand_threat_level を呼び出し、数秒で DEFCON 評価付きの脅威評価を返します。

ステップ 4 — 結果を確認して対応する

結果には、DEFCON レベル、各項目のスコア、すべての証拠シグナル、生成された対応策の推奨事項が含まれます。記録用に、Apify Dataset タブから JSON、CSV、または Excel にエクスポートできます。

MCP ツール

ツール	料金	説明
assess_brand_threat_level	$0.045	ブランド保護アラート、ソーシャルセンチメント、レビュー攻撃、なりすましドメインなど、最大 6 つのソースに基づく複合的な DEFCON 1～5 のブランド脅威評価です。
detect_impersonation_domains	$0.045	WHOIS と crt.sh の並列分析により、SSL 証明書の発行急増や新規ドメイン登録を検出し、進行中のドメイン占拠キャンペーンを特定します。
analyze_review_authenticity	$0.045	Trustpilot および複数プラットフォームのレビューを対象に、評価分布分析、48 時間以内の急増検出、重複コンテンツ率、単一レビューアカウントのスコアリングを行います。
monitor_social_sentiment	$0.045	Bluesky のソーシャルスキャンとブランド保護アラートを組み合わせ、肯定的／否定的／中立的な分類と、10 個のキーワードによる脅威シグナル検出を行います。
track_narrative_drift	$0.045	Wayback Machine の過去のスナップショットとの比較と、ライブウェブサイトの変更監視を行い、STABLE から NARRATIVE_SHIFT までのドリフトレベルを割り当てます。
investigate_domain_registration	$0.045	特定ドメインについて、レジストラ、登録日、プライバシー保護の状態、DNS 履歴を詳しく調査します。
detect_content_manipulation	$0.045	Wayback Machine の過去のコンテンツと現在のサイトを比較し、削除・追加されたコンテンツと改訂頻度を定量化します。
generate_brand_threat_report	$0.045	DEFCON 評価、緊急の対応策、監視の推奨事項を含む、8 つすべてのデータソースと 4 つのスコアリングモデルに基づく完全な複合レポートです。

この MCP サーバーの使用方法

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "brand-narrative": {
      "url": "https://brand-narrative-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline

IDE の MCP サーバー設定パネルに、同じ URL と Authorization ヘッダーを追加します。このサーバーは、MCP Streamable HTTP トランスポートをサポートするあらゆるクライアントと互換性があります。

プログラムからの HTTP アクセス

curl -X POST "https://brand-narrative-intelligence-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "assess_brand_threat_level",
      "arguments": {
        "brand": "Acme Corp",
        "domain": "acmecorp.com"
      }
    },
    "id": 1
  }'

入力パラメーター

各 MCP ツールは、次のパラメーターを受け付けます。

ツール	パラメーター	型	必須	説明
assess_brand_threat_level	brand	string	はい	ブランド名または企業名
assess_brand_threat_level	domain	string	いいえ	ブランドの主要ドメイン。WHOIS と crt.sh のチェックが有効になります
detect_impersonation_domains	domain	string	はい	なりすましを確認するブランドの主要ドメイン
detect_impersonation_domains	brand	string	いいえ	より広範な証明書検索に使用するブランド名
analyze_review_authenticity	brand	string	はい	ブランド名または事業者名
analyze_review_authenticity	url	string	いいえ	口コミを直接検索するための事業者の URL
monitor_social_sentiment	brand	string	はい	監視するブランド名
monitor_social_sentiment	keywords	string[]	いいえ	ブランド名とあわせて追跡する追加キーワード
track_narrative_drift	url	string	はい	追跡するウェブサイトの URL
track_narrative_drift	brand	string	いいえ	コンテキストのラベル付けに使用するブランド名
investigate_domain_registration	domain	string	はい	調査するドメイン名
detect_content_manipulation	url	string	はい	改ざんを確認する URL
detect_content_manipulation	lookbackDays	number	いいえ	遡って確認する日数（デフォルト：90）
generate_brand_threat_report	brand	string	はい	ブランド名
generate_brand_threat_report	domain	string	いいえ	ブランドの主要ドメイン
generate_brand_threat_report	url	string	いいえ	ブランドのウェブサイト URL

出力例

generate_brand_threat_report ツールは、完全な複合レポートを返します。

{
  "brand": "Pinnacle Industries",
  "compositeScore": 58,
  "overallThreat": "DEFCON_2",
  "brandThreat": {
    "score": 64,
    "defconLevel": 2,
    "impersonationDomains": 6,
    "negativeSentiment": 4,
    "reviewAttacks": 11,
    "socialMentions": 37,
    "signals": [
      "8 brand protection alerts — active threat landscape",
      "6 recently registered lookalike domains/certificates — impersonation risk",
      "41% negative reviews — potential coordinated attack or serious quality issues",
      "4 negative social mentions with threat keywords (scam, fraud, boycott, etc.)"
    ]
  },
  "impersonation": {
    "score": 61,
    "suspiciousDomains": 4,
    "recentCertificates": 5,
    "newRegistrations": 3,
    "riskLevel": "HIGH",
    "signals": [
      "4 SSL certificates issued in last 7 days — active impersonation campaign likely",
      "3 domains registered in last 90 days — coordinated squatting",
      "4 domains with privacy protection — identity concealment"
    ]
  },
  "reviewAuthenticity": {
    "score": 72,
    "totalReviews": 48,
    "suspiciousReviews": 14,
    "reviewBurstDetected": true,
    "authenticityLevel": "LIKELY_FAKE",
    "signals": [
      "Review burst: 9 reviews within 48-hour window — coordinated campaign likely",
      "83% of reviews are 1 or 5 stars — bimodal distribution suggests manipulation",
      "7 reviews from single-review accounts — potential sock puppets"
    ]
  },
  "narrativeDrift": {
    "score": 34,
    "snapshotCount": 18,
    "contentChanges": 6,
    "majorRevisions": 2,
    "driftLevel": "MODERATE_DRIFT",
    "signals": [
      "2 major content revisions in Wayback Machine — narrative shift detected",
      "6 content changes tracked — frequently evolving messaging",
      "18 Wayback Machine snapshots — rich historical record"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "8 brand protection alerts — active threat landscape",
    "6 recently registered lookalike domains/certificates — impersonation risk",
    "41% negative reviews — potential coordinated attack or serious quality issues",
    "4 negative social mentions with threat keywords (scam, fraud, boycott, etc.)",
    "4 SSL certificates issued in last 7 days — active impersonation campaign likely",
    "3 domains registered in last 90 days — coordinated squatting",
    "Review burst: 9 reviews within 48-hour window — coordinated campaign likely",
    "2 major content revisions in Wayback Machine — narrative shift detected"
  ],
  "immediateActions": [
    "File domain takedown requests for impersonating domains immediately",
    "Report fake review campaign to platform trust & safety teams",
    "Activate crisis communications protocol — brand under active attack"
  ],
  "monitoringRecommendations": [
    "Increase brand monitoring frequency to daily",
    "Set up domain monitoring alerts for new lookalike registrations",
    "Enable review platform alerts for burst detection",
    "Set up website change monitoring for competitor messaging shifts"
  ]
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
brand	文字列	リクエストで指定されたブランド名
compositeScore	数値	加重複合スコア 0～100：脅威 30%、なりすまし 25%、レビュー 25%、ドリフト 20%
overallThreat	文字列	DEFCON_1～DEFCON_5 — ブランド全体の脅威分類
brandThreat.score	数値	ブランド脅威のサブスコア 0～100
brandThreat.defconLevel	数値	ブランド脅威の側面のみを対象とした DEFCON レベル 1～5
brandThreat.impersonationDomains	数値	最近登録された類似ドメイン／証明書の件数
brandThreat.negativeSentiment	数値	脅威を示すキーワードを含むソーシャル投稿の件数
brandThreat.reviewAttacks	数値	星 1～2 またはネガティブな感情のレビュー件数
brandThreat.socialMentions	数値	見つかったソーシャル投稿の総数
brandThreat.signals	string[]	ブランド脅威の側面を示す、人が読める証拠シグナル
impersonation.score	数値	なりすましリスクスコア 0～100
impersonation.suspiciousDomains	数値	プライバシー保護サービスを利用しているドメイン、または低価格レジストラーを利用しているドメインの件数
impersonation.recentCertificates	数値	過去 30 日間に発行された SSL 証明書の件数
impersonation.newRegistrations	数値	過去 90 日間に登録されたドメインの件数
impersonation.riskLevel	文字列	CLEAR、LOW、MODERATE、HIGH、または CRITICAL
impersonation.signals	string[]	なりすましの側面を示す証拠シグナル
reviewAuthenticity.score	数値	偽レビューリスクスコア 0～100（数値が高いほど偽レビューの可能性が高い）
reviewAuthenticity.totalReviews	数値	全プラットフォームで分析されたレビューの総数
reviewAuthenticity.suspiciousReviews	数値	一般的／不審なコンテンツのパターンに一致するレビューの件数
reviewAuthenticity.reviewBurstDetected	boolean	任意の 48 時間内に 5 件以上のレビューが見つかった場合は True
reviewAuthenticity.authenticityLevel	文字列	AUTHENTIC、MOSTLY_AUTHENTIC、SUSPICIOUS、LIKELY_FAKE、または CAMPAIGN_DETECTED
reviewAuthenticity.signals	string[]	レビューの信頼性の側面を示す証拠シグナル
narrativeDrift.score	数値	ナラティブドリフトスコア 0～100
narrativeDrift.snapshotCount	数値	見つかった Wayback Machine スナップショットの数
narrativeDrift.contentChanges	数値	連続するスナップショット間で検出されたコンテンツの変更数
narrativeDrift.majorRevisions	数値	ダイジェストハッシュが異なる改訂の数（大規模なコンテンツ変更）
narrativeDrift.driftLevel	文字列	STABLE、MINOR_DRIFT、MODERATE_DRIFT、MAJOR_DRIFT、または NARRATIVE_SHIFT
narrativeDrift.signals	string[]	ナラティブドリフトの側面を示す証拠シグナル
allSignals	string[]	4 つすべての側面にわたる全シグナルを重複排除したもの
immediateActions	string[]	複合スコアリングエンジンが生成する優先順位付きアクション
monitoringRecommendations	string[]	推奨される監視頻度とアラート設定

ブランド脅威検知の実行にかかる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、ツール呼び出し 1 回につき $0.045かかります。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。generate_brand_threat_report ツールも $0.045 で、1 回の呼び出しですべての 8 つのデータソースを実行します。

シナリオ	ツール呼び出し回数	呼び出しごとの費用	合計費用
簡易ななりすましチェック	1	$0.045	$0.045
DEFCON 評価（毎日）	1	$0.045	$0.045
ブランド脅威の完全レポート	1	$0.045	$0.045
週間モニタリング（7 日間）	7	$0.045	$0.315
毎日のモニタリング（30 日間）	30	$0.045	$1.35

費用を管理するために、実行ごとに最大支出額を設定できます。予算に達するとアクターは停止します。これは、ツールを繰り返し呼び出す可能性がある自動化されたエージェントのループに便利です。

Apify の無料プランには、月額 $5 分のプラットフォームクレジットが含まれています。これを使えば、個別のツール呼び出しを 100 回以上、または毎日の完全レポートを 1 か月間、無料で実行できます。Brandwatch や Mention などのエンタープライズ向けブランドモニタリングプラットフォームは月額 $108〜$500 ですが、この MCP のほとんどのユーザーはサブスクリプション契約なしで月額 $5 未満に収まっています。

Brand Narrative Intelligence MCP Server の仕組み

フェーズ 1 — 並列データ収集

ツールが呼び出されると、サーバーは Promise.allSettled を使用して、関連するすべての Apify アクターに同時にリクエストを送信します。generate_brand_threat_report では、brand-protection-monitor、bluesky-social-search、multi-review-analyzer、trustpilot-review-analyzer、whois-domain-lookup、crt-sh-search、wayback-machine-search、website-change-monitor の 8 つのアクターがすべて同時に実行されます。各アクターの呼び出しには 256 MB が割り当てられ、タイムアウトは 120 秒です。失敗したアクターの呼び出しはエラーを伝播させる代わりに空の配列を返すため、常に部分的な結果が返されます。

フェーズ 2 — 4 つの独立したスコアリングモデル

scoring.ts のスコアリングエンジンは、収集したデータに対して 4 つの独立したモデルを実行します。

ブランド脅威スコアラー（0〜100、総合スコアの 30% を占めます）：ブランド保護アラートの重大度（critical = 8 点、medium = 4 点、low = 2 点、最大 30 点）、なりすましドメインの数（最大 25 点）、否定的なレビューの割合（最大 25 点）、10 個のキーワードを対象とした脅威キーワードのソーシャルメンション（各 4 点、最大 20 点）を集計します。

なりすまし検出器（0〜100、総合スコアの 25% を占めます）：SSL 証明書の発行頻度（最近の証明書 1 件につき 4 点、7 日以内の証明書 1 件につき 6 点、最大 40 点）、プライバシーフラグの重み付けを含む WHOIS 登録分析（新規登録 1 件につき 7 点、不審なドメイン 1 件につき 3 点、最大 35 点）、ベースラインとしてのドメイン総数（最大 25 点）をスコア化します。

レビュー信頼性スコアラー（0〜100、総合スコアの 25% を占めます）：二峰性分布スコア（極端な評価の割合 × 20 + 分極化ボーナス、最大 30 点）、直近 48 時間のローリングバーストウィンドウ（バースト内のレビュー 1 件につき 3 点、最大 25 点）、重複率を含むコンテンツパターン分析（最大 25 点）、レビューが 1 件のみのアカウントのプロファイリング（各 2 点、最大 20 点）を計算します。

ナラティブドリフトトラッカー（0〜100、総合スコアの 20% を占めます）：Wayback Machine の変更頻度（変更 1 件につき 3 点、主な改訂 1 件につき 5 点、最大 35 点）、ウェブサイト変更モニターのシグナル（変更 1 件につき 3 点、重要な変更 1 件につき 6 点、最大 35 点）、履歴の深度スコア（最大 30 点）を組み合わせます。

フェーズ 3 — 総合スコアの算出とアクションの生成

総合スコアには固定の重みが使用されます：Threat × 0.30 + Impersonation × 0.25 + Review × 0.25 + Drift × 0.20。DEFCON レベルはスコアの範囲に対応します：80 以上 = DEFCON_1、60〜79 = DEFCON_2、40〜59 = DEFCON_3、20〜39 = DEFCON_4、0〜19 = DEFCON_5。その後、アクション生成器が特定のしきい値条件を確認します。なりすましが CRITICAL/HIGH の場合は削除申請を開始し、CAMPAIGN_DETECTED の場合はレビュープラットフォームに報告し、DEFCON 1〜2 の場合は危機対応プロトコルを開始し、最近の証明書が 5 件以上の場合は CA に失効を要請します。

フェーズ 4 — MCP トランスポートとスタンバイモード

サーバーは Apify のスタンバイモードで動作し、アクターのスタンバイポートで継続的にリクエストを待ち受けます。/mcp への POST ごとに、新しい McpServer インスタンスが作成され、StreamableHTTPServerTransport 経由で接続されます。HTTP レスポンスが完了すると、トランスポートは終了します。スタンバイモードではない場合（アクターを直接実行する場合）、サーバーは短時間だけ起動し、ヘルスチェックメッセージをログに記録して、1 秒後に終了します。

最良の結果を得るためのヒント

1. 最も網羅的な調査を行うには、brand と併せて常に domain を指定してください。 ドメインを指定しないと、assess_brand_threat_level は WHOIS と crt.sh のチェックをスキップします。これらのチェックは複合スコアの 25% を占めます。

2. 初回評価には generate_brand_threat_report を使用し、継続的な監視には対象を絞ったツールを使用してください。 包括的なレポートは、新しいブランドのオンボーディングや四半期ごとの監査に最適です。毎日または毎週の監視には、対象を絞った単一の観点のツールを使うと、コストを抑えられます。

3. 自動化されたエージェントのループで実行する場合は、支出上限を設定してください。 DEFCON レベルの変化に応じてループ内でツールを呼び出すエージェントは、すぐにコストがかさむ可能性があります。Apify の実行設定で maxTotalChargeUsd を設定し、支出に上限を設けてください。

4. なりすましサイトのプロファイリングには、Website Tech Stack Detector と組み合わせてください。 detect_impersonation_domains が疑わしいドメインを返したら、それらに対して Tech Stack Detector を実行し、実際のブランドサイトと同じホスティングプロバイダーや分析 ID を使用しているか確認します。これは組織的な詐欺を示す強い指標です。

5. allSignals をチケット管理ワークフローに統合してください。 脅威レポートの allSignals 配列は、Jira、Linear、PagerDuty のインシデントタイトルに直接解析できるよう設計されています。各シグナルは、それ単体で根拠を示す記述です。

6. 法的証拠としては、investigate_domain_registration と detect_content_manipulation を優先してください。 WHOIS の登録タイムスタンプと Wayback Machine のダイジェストは、商標訴訟で証拠として認められます。これらのツールの結果を JSON としてエクスポートし、実行タイムスタンプとともに Apify Dataset に保存してください。

7. DEFCON レベルは、特定時点の値だけでなく、経時的な傾向を追跡してください。 DEFCON 4 が継続していて、DEFCON 3 に向けて徐々に上昇傾向にあるブランドは、DEFCON 2 に達する前に対処が必要です。傾向を分析するには、Apify API を介して日次の複合スコアをスプレッドシートまたは時系列データベースに保存してください。

他の Apify アクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方
Website Contact Scraper	detect_impersonation_domains が特定したなりすましドメインから連絡先を抽出し、ドメインの不正占有キャンペーンの背後にいる運営者を特定します
Trustpilot Review Analyzer	analyze_review_authenticity が LIKELY_FAKE または CAMPAIGN_DETECTED を示した場合に直接実行し、レビューごとの分析をさらに詳しく行います
Multi-Review Analyzer	レビューの信頼性を単独で調査する際に、Trustpilot 以外にもレビューの調査範囲を広げます
Website Change Monitor	ナラティブのずれの分析中に検出された、特定ブランドのページや競合ページを継続的に監視するようスケジュールします
Website Tech Stack Detector	なりすましドメインの共有インフラをプロファイリングします。同じホスティング、分析 ID、CDN プロバイダーの使用は、組織的なキャンペーンを示します
WHOIS Domain Lookup	なりすまし検出ツールが特定した、疑わしい個々のドメインについて、登録者の履歴や DNS レコードを詳しく調査します
Website Content to Markdown	ブランドや競合他社のウェブページを整形済みの Markdown に変換し、LLM によるナラティブ比較やメッセージ分析に利用します

制限事項

• Bluesky のソーシャルメディアのみを対象としています。 ソーシャルメディアのセンチメント監視は Bluesky のみを対象としています。Twitter/X、Reddit、LinkedIn、Facebook は含まれません。包括的なソーシャルメディア監視には、プラットフォーム固有のスクレーパーを追加で統合する必要があります。
• 証明書透明性の対象は過去に発行された証明書であり、ブロックされた証明書ではありません。 crt.sh の検索結果には発行済みの証明書が表示されます。失効した証明書も表示される場合があります。発行前にブロックされた証明書を特定することはできません。
• WHOIS プライバシー保護により、登録者の身元がわからなくなります。 ドメインで WHOIS プライバシー保護（Namecheap、Tucows など）が使用されている場合、登録者の氏名とメールアドレスはプロキシ情報に置き換えられます。システムはこれを不審なものとして検出しますが、実際の登録者を特定することはできません。
• レビュー対象プラットフォームは、上流のアクターに依存します。 レビューの収集には multi-review-analyzer と trustpilot-review-analyzer を使用します。これらのアクターが対応していないプラットフォーム（Google Reviews、Yelp、G2、Capterra）は、信頼性スコアの対象に含まれません。
• Wayback Machine の対象範囲は、ドメインの経過年数とクロール頻度によって異なります。 新規登録されたドメインやトラフィックの少ないサイトでは、Wayback Machine のスナップショットがほとんどない、またはまったくない場合があり、過去のナラティブ分析が制限されます。
• スコアリングモデルは機械学習ではなく、ヒューリスティックを使用しています。 脅威スコアは、固定しきい値を用いたルールベースのアルゴリズムに基づいています。例外的なケースや通常とは異なる攻撃パターンは、正確にスコアリングされない場合があります。スコアは最終的な判定ではなく、意思決定を支援する情報として扱ってください。
• リアルタイムのアラート機能は組み込まれていません。 サーバーはクエリに応答しますが、アラートを自動的に送信することはありません。Apify Schedules と Webhooks を使用して、定期ポーリング型のアラートシステムを構築してください。
• 応答時間は上流アクターのパフォーマンスに依存します。 通常、呼び出しは 30～90 秒で完了します。上流アクターのいずれかで遅延が増加すると、それに応じて全体の応答時間も長くなります。

統合

• Zapier — Zapier ワークフローからブランド脅威評価を開始し、DEFCON 1～2 のアラートをメールまたは Slack に送信します
• Make — 毎日実行されるブランド監視パイプラインを構築し、DEFCON レベルを解析して、Asana または Notion にタスクを作成します
• Google Sheets — 複合スコアとシグナルを毎日トラッキング用のスプレッドシートにエクスポートし、傾向を分析します
• Apify API — Python または JavaScript アプリケーションからツールを直接呼び出し、カスタムのブランド保護プラットフォームを構築します
• Webhooks — スケジュールされたブランド監視の実行結果が DEFCON 1 または DEFCON 2 を返した際に、即時通知を受け取ります
• LangChain / LlamaIndex — ブランド脅威レポートの出力を、LLM ベースのナラティブ分析やインシデント概要の生成における構造化コンテキストとして使用します

トラブルシューティング

• なりすましが確認されているにもかかわらず、ツールが空のシグナルを返します。 crt.sh と WHOIS のチェックには、ブランド名ではなく domain パラメーター（例："acmecorp.com"）が必要です。ブランド名だけを渡すと、証明書と登録のチェックがスキップされます。なりすましを漏れなく確認するには、必ず domain を指定してください。

• レビューが多数あるにもかかわらず、レビューの信頼性スコアが 0 です。 analyze_review_authenticity ツールでは、Trustpilot や複数のレビューサイト上のビジネス掲載情報とブランド名を一致させる必要があります。ブランドが正式名称とは異なる商号を使用している場合は、両方の名称を試してください。または、レビューページを直接指す url パラメーターを渡してください。

• 既知の脅威に対して、合成スコアが低いように見えます。 合成スコアの重み付け（脅威 30％、なりすまし 25％、レビュー 25％、変化 20％）では、1 つの項目に深刻な問題があっても、それだけでは合成スコアが DEFCON レベルに達しない場合があります。各項目のスコアを確認してください。なりすましリスクが CRITICAL であれば、合成スコアにかかわらず対応が必要です。

• 実行に 120 秒以上かかります。 各基盤となるアクターの呼び出しには、120 秒のタイムアウトが設定されています。全体の応答がこの時間を超える場合、1 つ以上のアクターがタイムアウトしている可能性があります。Promise.allSettled パターンでは部分的な結果が返されます。応答を確認し、タイムアウトを示す空の配列を返したデータソースを特定してください。

• 自動化エージェントで支出上限に達したというエラーが発生します。 自律型エージェントのコンテキストでデプロイする前に、実行設定で maxTotalChargeUsd の上限を設定してください。サーバーはイベントごとに上限を適用しますが、エージェントがツール呼び出しを何度も連続して実行することは防げません。

責任ある利用

• このサーバーは、SSL 証明書の透明性ログ、公開 WHOIS レコード、公開レビューサイト、公開アーカイブされたウェブコンテンツなど、一般に公開されているデータのみを利用します。
• 証明書の透明性ログデータ（crt.sh）は、CA/Browser Forum Baseline Requirements に基づく要件として、認証局が公開しています。
• 利用する WHOIS データは、公開照会可能な登録レコードに限られます。登録者の連絡先データを、依頼していない営業活動に使用しないでください。
• 個々のレビュー投稿者やソーシャルメディアユーザーに関わるブランドデータを処理する際は、GDPR、CCPA、および適用されるデータ保護規制を遵守してください。
• レビューの信頼性スコアは確率的な指標であり、法的な認定ではありません。これらのスコアだけを根拠として、競合他社やレビュー投稿者を中傷する主張をしないでください。
• ウェブスクレイピングの合法性に関するガイダンスについては、Apify's guide をご覧ください。

FAQ

オンラインレビューがあまりないブランドの脅威検出は、どのように機能しますか？ システムは各項目を個別に採点します。レビューが少ないブランドのレビュー信頼性スコアは、デフォルトで低くなります（操作を検出するにはデータが不十分です）。なりすましやソーシャルシグナルが存在する場合、DEFCON レベルは引き続き有効です。設立間もないブランドでは、なりすましと証明書の透明性の各項目が、特に対応に役立ちます。

この MCP サーバーの偽レビュー検出は、どの程度正確ですか？ レビューの信頼性スコアでは、評価分布の二峰性、48 時間以内の急増検出、重複コンテンツの割合、レビューが 1 件しかないアカウントのプロファイリングという 4 つのヒューリスティックを使用します。これらのパターンは、レビュー操作に関する学術研究で十分に記録されています。ほとんどの場合、システムは組織的なキャンペーンを正しく検出しますが、追加のコンテキストがなければ、個々の不満を持つ顧客と組織的な攻撃を区別できません。

ブランド脅威レポートは、いくつのデータソースを対象としていますか？ generate_brand_threat_report ツールは、1 回の呼び出しで 8 つすべてのデータソースに照会します。対象は、ブランド保護モニタリング、Bluesky ソーシャル、複数のレビューサイト、Trustpilot、WHOIS ドメイン検索、crt.sh 証明書の透明性、Wayback Machine、ウェブサイト変更モニタリングです。8 つすべてが並行して実行されます。 自社ブランドだけでなく、競合ブランドの監視にもこの MCP サーバーを使用できますか？ はい。すべてのツールで、任意のブランド名またはドメインを指定できます。使用するデータソースはすべて公開されており、監視するブランドに制限はありません。レビューサイトの対応状況は、そのブランドが対応するレビュー データベースに掲載されているかどうかによって異なります。

ブランド監視において、Brandwatch や Mention とはどう違いますか？ 従来のブランド監視ツールでは、独自の監視データベースへのサブスクリプションアクセスに月額108～500ドルがかかります。この MCP サーバーはクエリごとの課金でサブスクリプションは不要であり、MCP を介して AI エージェントのワークフローに直接統合できます。また、通常のソーシャルリスニングツールには含まれていない、証明書透明性、WHOIS、レビューの真正性に関する情報源を組み合わせています。

ブランドのナラティブの乖離検出は、新しく公開されたウェブサイトでも機能しますか？ ナラティブの乖離分析には、過去の Wayback Machine スナップショットと最近のウェブサイト変更データが必要です。公開から6か月未満で、アーカイブされたスナップショットが少ないサイトでは、乖離分析で検出されるシグナルはわずかです。証明書透明性とWHOISによるなりすましチェックは、ドメインの登録期間にかかわらず完全に機能します。

この MCP サーバーで、毎日のブランド監視をスケジュールできますか？ はい。Apify Schedules を使用して、アクターを定期的（毎日、毎週、またはカスタムの cron）に呼び出せます。スケジュールされた実行では、assess_brand_threat_level を呼び出して毎日の迅速なチェックを行い、DEFCON レベルが変化した場合にのみ、完全な generate_brand_threat_report を実行できます。Webhook を使うと、特定のしきい値を超えたときにアラートを送信できます。

ブランド保護のために証明書透明性ログとWHOISデータを使用することは合法ですか？ はい。証明書透明性ログは、CA/Browser Forum の基準に基づく要件として、すべての認証局が公開しています。WHOISデータは、設計上、公開検索が可能です。どちらもセキュリティ研究、ブランド保護、商標権の行使に一般的に使用されています。詳しくは、Apify のウェブスクレイピングの合法性に関するガイドをご覧ください。

DEFCON 1 は何を意味し、どのような対応が必要ですか？ DEFCON 1 は、ブランド脅威の複合スコアが80以上であることを示します。これは最も深刻な脅威レベルで、複数の攻撃ベクトルによるブランドへの攻撃が進行中であることを示します。生成される緊急対応には、危機対応プロトコルの発動、ドメイン削除の申し立て、偽レビューのプラットフォームへの報告、場合によっては認証局への証明書失効要求が含まれます。DEFCON 1 の場合は、当日中の対応が必要です。

4つの指標を横断した複合スコアの重み付けはどのようになっていますか？ 複合スコアは、ブランド脅威 × 30％ ＋ なりすまし検出 × 25％ ＋ レビューの真正性 × 25％ ＋ ナラティブの乖離 × 20％です。DEFCON 1 の複合スコアに達するには、1つの極端な外れ値だけでなく、複数の指標で高いスコアが持続する必要があります。この重み付けは、各脅威タイプの一般的な相対的深刻度と組織への影響を反映しています。

この MCP サーバーを既存の SIEM やセキュリティプラットフォームと統合できますか？ このサーバーは、標準的な HTTP を介して構造化 JSON を返します。HTTP リクエストを送信してJSON出力を解析できる任意のプラットフォームから呼び出し、immediateActions フィールドと allSignals フィールドを SIEM、チケット管理システム、またはインシデント管理プラットフォームに振り分けられます。Apify API は、Python と JavaScript からのプログラムによるアクセスにも対応しています。

レポートの作成中に、8つのデータソースのうち1つが失敗した場合はどうなりますか？ このサーバーでは、データを並列収集するために Promise.allSettled を使用しています。個々のアクター呼び出しが失敗するかタイムアウトした場合、そのデータソースは空の配列を返し、ほかのデータソースの処理は続行されます。スコアリングモデルでは、空の配列をその指標からの寄与がゼロであるものとして扱います。一部のデータソースからデータが返されなかったことを示す注記を添えて、レポートが配信されます。

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ご協力いただけます。

1. アカウント設定 > プライバシーに移動します
2. 実行を公開 Actor の作成者と共有するを有効にします

これにより、問題が発生したときに実行の詳細を確認できるため、より迅速に問題を解決できます。データは Actor の開発者だけに表示され、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のリクエストがある場合は、この Actor のページにある問題タブから Issue を作成してください。カスタムソリューションやエンタープライズ向けの連携については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。