Critical Minerals Dependency

重要鉱物依存度 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": {
    "critical-minerals-dependency-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--critical-minerals-dependency-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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重要鉱物のサプライチェーンリスクに関するインテリジェンスを、定量化し、出典を明示して、AI エージェントがすぐに活用できる形で提供します。この MCP サーバーは、UN COMTRADE の貿易フロー、OFAC と OpenSanctions の監視リスト、USPTO と EPO の特許データベース、世界銀行のガバナンス指標、IMF のマクロ経済データ、OECD 統計という8つの公開データソースを並行して連携させ、リチウム、コバルト、レアアース、ガリウム、その他16種類の重要鉱物の依存度リスクスコアを提供します。防衛関連チーム、EV サプライチェーン管理者、産業政策アナリストは、ある疑問にすばやく答えるためにこのツールを活用しています。自分たちはどの程度、供給途絶の影響を受けやすいのか？

7つの MCP ツールが、ハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）による供給集中度や地政学的脆弱性スコアから、代替特許の状況や制裁対象のスクリーニングまで、重要鉱物依存度のあらゆる側面を網羅します。各ツールは、判定ラベル（CRITICAL_DEPENDENCY から LOW_RISK まで）、スコア化された構成要素、優先度順の推奨事項を含む構造化 JSON を返します。サブスクリプションも、設定が必要なダッシュボードもありません。MCP クライアントを接続してツールを呼び出せば、インテリジェンスを取得できます。

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
📦 国・商品別の国際貿易フロー	UN COMTRADE	中国：コバルト鉱石輸出の68％、HHI 4,840
🚫 米国財務省の制裁対象者	OFAC SDN List	Novatek PJSC — 制裁対象のロシアのエネルギー企業
🌐 100以上のプログラムを対象とする世界の制裁対象者との照合	OpenSanctions	EU、UN、OFAC のプログラムで3件ヒット
📄 米国の代替材料特許	USPTO Patent Search	ナトリウムイオン電池の正極代替、2024年出願
📄 欧州の代替材料特許	EPO Patent Search	合成黒鉛負極、優先日 2023年
🏛️ 各国のガバナンスおよび安定性指標	World Bank Indicators	DRC の法の支配スコア：-1.72（脆弱）
📉 生産国のマクロ経済リスクデータ	IMF Economic Data	コンゴのインフレ率 12.3％、債務の対 GDP 比 87％
📊 貿易および経済統計	OECD Statistics	レアアースの貿易集中度、OECD 加盟国

Critical Minerals Dependency MCP を使う理由

重要鉱物への依存度を手動で評価するには、COMTRADE データを取得し、制裁データベースと照合し、世界銀行のガバナンススコアを確認し、特許出願を検索する必要があります。これには、鉱物1種類あたり、シニアアナリストでも2～3日かかります。商用のサプライチェーンリスクプラットフォームを利用するには、エンタープライズアクセスで年間25,000～100,000ドルのライセンス料がかかります。

この MCP サーバーは、すべての作業を1回のツール呼び出しで自動化します。AI エージェントは、EV サプライチェーンにおけるリチウム依存度を数秒で評価できます。HHI による集中度、DRC の採掘企業に対する制裁リスク、USPTO／EPO 特許出願に基づく代替準備状況を、すべて1つの構造化 JSON 応答で確認できます。

初日から利用できるプラットフォームのメリット：

• スケジュール設定 — 固定スケジュールで毎週サプライチェーンリスクを監視し、スコアの変化を追跡できます
• API アクセス — Apify API 経由で、Python、JavaScript、または任意の HTTP クライアントから評価を実行できます
• 利用上限 — 実行ごとに最大予算を設定できます。上限に達すると、サーバーは課金を停止します
• モニタリング — 実行に失敗した場合や、予期しない判定が返された場合に、Slack またはメールでアラートを受け取れます
• 連携機能 — Webhook 経由で、結果を Zapier、Make、Google Sheets、または社内のリスクダッシュボードに接続できます

機能

• Herfindahl-Hirschman Index（HHI）の算出 — UN COMTRADE の最新貿易フローから算出します。各供給国の市場シェアを二乗して HHI を計算し、スコアが 2,500 を超えると MONOPOLISTIC フラグが立ちます
• 5 段階の集中度 — DIVERSIFIED、MODERATE、CONCENTRATED、HIGHLY_CONCENTRATED、MONOPOLISTIC。明示的なしきい値ロジックに基づき、HHI から判定します
• 地政学的脆弱性スコア — OFAC の制裁対象との一致、OpenSanctions の照合結果、世界銀行のガバナンス指標（法の支配、政治的安定、規制の質）、IMF のマクロ経済シグナルを組み合わせます
• 追跡対象の重要鉱物 20 種 — リチウム、コバルト、ニッケル、マンガン、黒鉛、希土類、タングステン、チタン、バナジウム、ガリウム、ゲルマニウム、インジウム、アンチモン、タンタル、ニオブ、白金族金属
• 高リスク供給国リスト — 中国、DRC、ロシア、ミャンマー、北朝鮮、イランに明示的なフラグを設定します。これらの国からの供給への依存は、地政学スコアを高めます
• 制裁対象国へのエクスポージャー検出 — 制裁対象国へのサプライチェーン依存があれば、取引量にかかわらず、脆弱性シグナルが上昇します
• 特許出願の勢いに基づく代替準備指数 — USPTO と EPO において、「substitut」「replac」「alternative」「recycl」「synthetic」「sodium」「iron phosphate」「solid state」などのキーワードを含む代替材料特許の件数を数えます
• 研究開発の幅を示す指標としての特許出願人の多様性 — 代替材料特許を出願する組織の種類が多いほど、より競争的な代替材料の状況を示します
• 複合依存リスクスコア（0～100） — 供給集中度 35％＋地政学的脆弱性 35％＋代替手段の不足 30％の重み付けです
• 上書きロジック — 集中度が MONOPOLISTIC で、制裁対象との一致が 2 件以上ある場合、複合スコアにかかわらず、判定を CRITICAL_DEPENDENCY に自動的に引き上げます
• 評価ごとに優先順位付けされた推奨事項を生成 — サプライチェーンの多様化に関する具体的な基準、戦略備蓄の指針、研究開発投資のシグナルなどのアクションを提示します
• 並列ソースオーケストレーション — Promise.all を使用して 8 つすべてのデータソースに同時にクエリを実行し、60 秒未満で完全な評価を行います
• 支出上限の適用 — 各ツールは実行前に Actor.charge() を確認し、上限に達している場合は構造化されたエラーを返します

重要鉱物のサプライチェーンリスク分析のユースケース

防衛・航空宇宙サプライチェーンの評価

防衛調達部門や元請け企業は、mineral_dependency_report を使用して、敵対勢力が支配する鉱物供給へのエクスポージャーを定量化します。タングステンや希土類のネオジムについて 1 回呼び出すだけで、HHI 集中度スコア、DRC と中国へのエクスポージャーの割合、代替準備度が明らかになり、四半期ごとのサプライチェーンリスクレビューに使える構造化データが得られます。

EV バッテリーおよびエネルギー貯蔵のサプライチェーン監視

バッテリーメーカーや EV OEM は、リチウム、コバルト、ニッケル、黒鉛について、毎週 supply_concentration_analysis を実行します。HHI スコアにより、新しい鉱山の稼働開始や地政学的な出来事による貿易フローの変化に伴う集中度の変動を追跡できます。supplier_country_risk は、調達危機に発展する前に、DRC のガバナンス悪化を検出します。

半導体・電子機器材料の調達

半導体メーカーや電子機器企業は、compare_mineral_risks を使用して、ガリウム、ゲルマニウム、インジウムを分析します。これらの鉱物は中国からの供給がほぼ独占状態にあり、代替手段も限られています。substitution_patent_landscape は、USPTO と EPO の出願状況から、このリスクプロファイルを直接定量化します。

商品取引とストラクチャードファイナンス

取引部門は supply_concentration_analysis を使用して、供給途絶の可能性をオプションや先渡契約の価格に反映します。sanctions_exposure_check は、取引や融資契約の実行前に、鉱業分野の取引相手を OFAC と OpenSanctions の情報に照らしてスクリーニングします。

産業政策と政府による調査

政策アナリストや政府の調査機関は、industry_impact_assessmentを使用して、戦略備蓄への投資が妥当な鉱物を評価します。このツールは、貿易フローの集中度と下流産業の依存度を照合し、供給が途絶した場合にGDPへの影響が最も大きくなる鉱物を特定します。

ESGと責任ある調達に関するコンプライアンス

ESGチームは、年次の責任ある調達に関する開示の一環として、鉱物生産国のガバナンス指標を評価するためにsupplier_country_riskを使用します。世界銀行の法の支配と政治的安定性のスコアに制裁リスクを組み合わせ、ESGリスクマトリクスに直接反映します。

重要鉱物への依存を分析する方法

1. MCP クライアントを接続する — サーバー URL（https://critical-minerals-dependency-mcp.apify.actor/mcp）と Apify API トークンを、Claude Desktop、Cursor、または Windsurf の設定に追加します。
2. ツールを選ぶ — 総合的な評価にはmineral_dependency_reportを、特定の側面に絞った分析にはsupply_concentration_analysisやsanctions_exposure_checkなどのツールを使用します。
3. 鉱物とコンテキストを指定する — 鉱物名（例：「コバルト」）を指定し、必要に応じて産業分野（例：「EV バッテリー」）を指定します。サーバーは8つの情報源を並列で照会します。
4. 判定結果を確認する — 結果は、CRITICAL_DEPENDENCYからLOW_RISKまでの判定、サブスコア、リスクシグナル、具体的な推奨事項を含む構造化 JSON として返されます。

MCP ツール

ツール	価格	説明
mineral_dependency_report	$0.045	依存関係の総合レポート：HHI 集中度、地政学的脆弱性、代替可能性の準備状況。8つすべての情報源を使用。CRITICAL_DEPENDENCYからLOW_RISKまでの判定。
supply_concentration_analysis	$0.045	COMTRADE の貿易フローに基づく HHI 供給集中度。独占的な供給業者や単一供給元への依存を検出します。
supplier_country_risk	$0.045	国単位の脆弱性：世界銀行のガバナンス、IMF のマクロ経済指標、OFAC/OpenSanctions によるスクリーニング。
sanctions_exposure_check	$0.045	採掘会社、生産国、貿易事業体を対象とする OFAC および OpenSanctions によるスクリーニング。
substitution_patent_landscape	$0.045	代替材料とリサイクル技術を対象とする USPTO + EPO の特許動向。代替可能性準備指数。
industry_impact_assessment	$0.045	供給途絶に対する下流産業の脆弱性。特定の産業と鉱物の組み合わせについて貿易フローを分析します。
compare_mineral_risks	$0.045	鉱物の複合リスクプロファイル：集中度、脆弱性、代替可能性の各レベルと推奨事項。

ツールの入力パラメーター

ツール	パラメーター	型	必須	説明
mineral_dependency_report	mineral	string	はい	重要鉱物の名称（例："lithium"、"cobalt"、"gallium"）
mineral_dependency_report	industry	string	いいえ	業界のコンテキスト（例："EV batteries"、"semiconductor"、"defense"）
supply_concentration_analysis	mineral	string	はい	分析対象の鉱物または商品
supply_concentration_analysis	region	string	いいえ	貿易フローの地域フィルター
supplier_country_risk	country	string	はい	供給国の名称または ISO コード
supplier_country_risk	mineral	string	いいえ	評価における鉱物のコンテキスト
sanctions_exposure_check	entity	string	はい	鉱業会社、国、または貿易事業体の名称
sanctions_exposure_check	mineral	string	いいえ	鉱物のサプライチェーンのコンテキスト
substitution_patent_landscape	mineral	string	はい	代替材料に関する特許の検索対象となる鉱物
substitution_patent_landscape	application	string	いいえ	用途分野（例："batteries"、"semiconductors"、"magnets"）
industry_impact_assessment	mineral	string	はい	重要鉱物の入力値
industry_impact_assessment	industry	string	はい	下流の業界（例："EV"、"semiconductor"、"defense"、"aerospace"）
compare_mineral_risks	mineral	string	はい	評価対象の鉱物
compare_mineral_risks	context	string	いいえ	業界またはサプライチェーンのコンテキスト

入力例

EV バッテリー用鉱物の依存関係に関する完全なレポート：

{
  "tool": "mineral_dependency_report",
  "arguments": {
    "mineral": "cobalt",
    "industry": "EV batteries"
  }
}

HHI による供給集中度分析：

{
  "tool": "supply_concentration_analysis",
  "arguments": {
    "mineral": "gallium"
  }
}

鉱業事業体の制裁スクリーニング：

{
  "tool": "sanctions_exposure_check",
  "arguments": {
    "entity": "Glencore Congo Operations",
    "mineral": "cobalt"
  }
}

入力のヒント

• 初回評価では依存関係に関する完全なレポートを使用します — mineral_dependency_report は8つの情報源を並列で処理し、総合スコアを返します。評価を始めるうえで最も実用的な情報です
• 業界のコンテキストで対象を絞ります — 業界パラメーター（例："EV batteries"、"defense"）を追加すると、COMTRADE クエリの対象が絞られ、より関連性の高い貿易フローデータが返されます
• 継続的なモニタリングには特化型のツールを使用します — 基準となる評価を得た後は、supply_concentration_analysis を毎週、sanctions_exposure_check を毎月実行することで、毎回完全なレポートを取得せずに変化を追跡できます
• 取引前に事業体をスクリーニングします — 供給契約を締結する前に、鉱業会社や取引相手に対して sanctions_exposure_check を実行します。OFAC と OpenSanctions の一致結果は、生データとして返されるため確認できます

出力例

{
  "mineral": "cobalt",
  "compositeScore": 78,
  "verdict": "HIGH_RISK",
  "supplyConcentration": {
    "score": 82,
    "hhi": 4210,
    "topSupplierShare": 0.68,
    "supplierCount": 4,
    "concentrationLevel": "MONOPOLISTIC",
    "signals": [
      "HHI 4210 — highly concentrated supply",
      "Top supplier controls 68% of trade — single-source dependency",
      "Only 4 supplier countries — critical vulnerability"
    ]
  },
  "geopolitical": {
    "score": 74,
    "sanctionedExposure": 3,
    "fragileStateExposure": 5,
    "fragilityLevel": "FRAGILE",
    "signals": [
      "3 sanctions hits — supply chain sanctions risk",
      "Multiple fragile state indicators — governance and stability concerns",
      "Macroeconomic instability in supplier countries"
    ]
  },
  "substitution": {
    "score": 38,
    "patentCount": 47,
    "alternativeMaterials": 9,
    "readinessLevel": "DEVELOPING",
    "signals": [
      "9 alternative material patents — active substitution R&D",
      "12 recent patents — accelerating innovation in alternatives"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "HHI 4210 — highly concentrated supply",
    "Top supplier controls 68% of trade — single-source dependency",
    "Only 4 supplier countries — critical vulnerability",
    "3 sanctions hits — supply chain sanctions risk",
    "Multiple fragile state indicators — governance and stability concerns",
    "9 alternative material patents — active substitution R&D"
  ],
  "recommendations": [
    "Diversify supply chain — HHI indicates dangerous concentration",
    "Sanctions risk — establish alternative sourcing from allied nations",
    "Single-source dependency — negotiate strategic reserves or long-term contracts",
    "Supplier country instability — build inventory buffer and monitor closely"
  ]
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
mineral	文字列	分析対象の鉱物
compositeScore	数値	依存リスクスコア 0～100（高いほど依存度・リスクが高い）
verdict	文字列	リスク判定：CRITICAL_DEPENDENCY、HIGH_RISK、ELEVATED、MANAGEABLE、または LOW_RISK
supplyConcentration.score	数値	供給集中度スコア 0～100
supplyConcentration.hhi	数値	ハーフィンダール・ハーシュマン指数（0～10,000。2,500を超えると高度に集中）
supplyConcentration.topSupplierShare	数値	最大の供給国が占める市場シェア（0～1）
supplyConcentration.supplierCount	数値	貿易データに含まれる供給国の数
supplyConcentration.concentrationLevel	文字列	DIVERSIFIED、MODERATE、CONCENTRATED、HIGHLY_CONCENTRATED、または MONOPOLISTIC
supplyConcentration.signals	配列	人が読める形式の供給集中リスクシグナル
geopolitical.score	数値	地政学的脆弱性スコア 0～100
geopolitical.sanctionedExposure	数値	サプライチェーン事業者に関する OFAC と OpenSanctions の該当件数
geopolitical.fragileStateExposure	数値	世界銀行のデータに基づく脆弱国家指標の件数
geopolitical.fragilityLevel	文字列	STABLE、LOW_RISK、MODERATE、FRAGILE、または CRITICAL
geopolitical.signals	配列	人が読める形式の地政学的リスクシグナル
substitution.score	数値	代替可能性スコア 0～100（高いほど利用可能な代替手段が多い）
substitution.patentCount	数値	USPTO と EPO で見つかった代替材料に関する特許の合計数
substitution.alternativeMaterials	数値	代替または置き換えを具体的に対象とする特許の数
substitution.readinessLevel	文字列	NO_ALTERNATIVES、EARLY_RESEARCH、DEVELOPING、AVAILABLE、または MATURE
substitution.signals	配列	人が読める形式の代替材料の状況シグナル
allSignals	配列	3つのスコアリングモデルすべてのシグナルを統合したもの
recommendations	配列	優先度順に並べたサプライチェーンリスク軽減策

重要鉱物への依存度分析にかかる費用

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も含まれています。月額最低料金、サブスクリプションプラン、初期費用はありません。

シナリオ	ツール呼び出し数	1回あたりの費用	合計費用
鉱物1種の簡易確認	1	$0.045	$0.045
対象を絞った評価（3ツール）	3	$0.045	$0.135
鉱物の総合レビュー（全7ツール）	7	$0.045	$0.315
週次モニタリング（5種類の鉱物）	35	$0.045	$1.58
月次ポートフォリオ（20種類の鉱物、全ツール）	140	$0.045	$6.30

実行ごとに最大支出額を設定して、費用を管理できます。予算に達するとサーバーは課金を停止し、構造化されたエラーを返すため、エージェントは上限に適切に対応できます。

Resilinc、Everstream Analytics、Bloomberg Supply Chain Intelligence などの商用サプライチェーンリスクプラットフォームは、同様の重要鉱物データに年間 $25,000～$100,000 を課金しています。この MCP サーバーなら、ほとんどの調査チームは契約不要で月額 $5～$20 ほどです。

Apify の無料プランには月額 $5 分のクレジットが含まれており、支払いが必要になる前に約110回のツール呼び出しを実行できます。

この MCP サーバーに接続する

Claude Desktop

以下を claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "critical-minerals-dependency": {
      "url": "https://critical-minerals-dependency-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline

エディターの MCP 設定パネルで MCP サーバーを追加します。

• URL：https://critical-minerals-dependency-mcp.apify.actor/mcp
• 認証：Apify API トークンを使用した Bearer トークン

Python（HTTP 経由）

import httpx
import json

response = httpx.post(
    "https://critical-minerals-dependency-mcp.apify.actor/mcp",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN",
    },
    json={
        "jsonrpc": "2.0",
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "mineral_dependency_report",
            "arguments": {
                "mineral": "cobalt",
                "industry": "EV batteries"
            }
        },
        "id": 1
    }
)

result = response.json()
report = json.loads(result["result"]["content"][0]["text"])
print(f"Mineral: {report['mineral']}")
print(f"Verdict: {report['verdict']} (Score: {report['compositeScore']})")
print(f"HHI: {report['supplyConcentration']['hhi']}")
print(f"Recommendations: {report['recommendations']}")

JavaScript

const response = await fetch(
  "https://critical-minerals-dependency-mcp.apify.actor/mcp",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN",
    },
    body: JSON.stringify({
      jsonrpc: "2.0",
      method: "tools/call",
      params: {
        name: "supply_concentration_analysis",
        arguments: { mineral: "gallium" },
      },
      id: 1,
    }),
  }
);

const data = await response.json();
const result = JSON.parse(data.result.content[0].text);
console.log(`Concentration: ${result.supplyConcentration.concentrationLevel}`);
console.log(`HHI: ${result.supplyConcentration.hhi}`);
console.log(`Top supplier share: ${(result.supplyConcentration.topSupplierShare * 100).toFixed(0)}%`);

cURL

# Full dependency report
curl -X POST "https://critical-minerals-dependency-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"mineral_dependency_report","arguments":{"mineral":"lithium","industry":"EV batteries"}},"id":1}'

# Sanctions check for a mining entity
curl -X POST "https://critical-minerals-dependency-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"sanctions_exposure_check","arguments":{"entity":"Congo Dongfang Mining","mineral":"cobalt"}},"id":2}'

Critical Minerals Dependency MCP の仕組み

フェーズ 1：ソースの並列オーケストレーション

すべてのツール呼び出しでは、Promise.all を使用して関連データソースに並列リクエストを送信します。mineral_dependency_report ツール全体では、8 つのソースすべてに同時にクエリを実行します。具体的には、UN COMTRADE（{mineral} ore mineral としてクエリを実行）、OFAC 制裁、OpenSanctions、USPTO 特許、EPO 特許、世界銀行の指標、IMF の経済データ、OECD 統計です。並列実行により、8 つのソースすべてがアクティブな場合でも、合計レイテンシーを 60 秒未満に抑えられます。supply_concentration_analysis のような絞り込まれたツールは、COMTRADE と OECD のみをクエリするため、より短時間で完了します。

フェーズ 2：HHI 集中度スコアの算出

供給集中度モデルでは、COMTRADE の貿易額を報告国ごとに集計し、各国の総貿易量に占める割合を算出してから、各割合の二乗和を 0〜10,000 に換算した Herfindahl-Hirschman Index を計算します。続いて、HHI を 0〜100 のスコアに正規化します。内訳は、HHI スコア（最大 50 ポイント）、高リスク国へのエクスポージャー（指定された 6 か国との貿易シェアに応じて加算、最大 30 ポイント）、サプライヤー多様性ペナルティ（サプライヤー国が 3 か国未満の場合は最大リスクとなり、最大 20 ポイント）です。集中度レベルのラベルは、HHI のしきい値 1,500、2,500、4,000、8,000 に基づいて割り当てられます。

フェーズ 3：地政学的脆弱性スコアの算出

地政学モデルでは、4 つのシグナルを組み合わせます。OFAC と OpenSanctions の該当結果（該当 1 件につき 5 ポイント、最大 35 ポイント）、世界銀行のガバナンス指標分析（指標名に「governance」「stability」「rule of law」「conflict」「fragil」の語句が含まれるかを調べ、最大 25 ポイント）、インフレ率が 10% を超える場合、債務対 GDP 比が 80% を超える場合、または準備金がマイナスの場合の IMF のマクロ経済不安定性（最大 20 ポイント）、そしてガバナンスに関するデータがある場合にポイントを差し引き、OECD のデータが返されない場合は中程度のスコアを設定する OECD のガバナンス代理指標（最大 20 ポイント）です。

フェーズ 4：代替準備度と複合スコアの算出

代替モデルでは、USPTO と EPO の特許を対象に、「substitut」「replac」「alternative」「recycl」「synthetic」「biomass」「sodium」「iron phosphate」「solid state」など、代替材料に関する 10 個のキーワードを検索します。一致する特許数（最大 40 ポイント）、範囲の代理指標となる譲受人組織の数（最大 30 ポイント）、特許総数（最大 30 ポイント）を数えます。複合スコアでは、供給集中度を 35%、地政学的脆弱性を 35%、反転した代替スコア（100 から代替準備度を引いた値）を 30% の重みで評価します。集中度が MONOPOLISTIC で、制裁該当が 2 件以上ある場合は、複合スコアにかかわらず CRITICAL_DEPENDENCY に引き上げる上書きルールが適用されます。

最良の結果を得るためのヒント

1. 詳細を掘り下げる前に、mineral_dependency_report を実行してください。 完全レポートは8つすべてのソースを並列で実行し、集中的なツールと同じ0.045ドルの費用がかかります。複合スコアとシグナルを使って、どの側面を集中的なツールでさらに調査すべきか判断してください。

2. より的を絞ったCOMTRADEクエリには、業界のコンテキストを含めてください。 鉱物名と併せて「EV batteries」や「semiconductor」を指定すると、貿易フロークエリの対象が絞られ、より関連性の高いデータが返されます。一般的な鉱物クエリでは、より広範な商品貿易データが返されます。

3. compare_mineral_risks を使ってリスク登録簿を作成してください。 サプライチェーンのポートフォリオに含まれる鉱物ごとに1回呼び出します。各呼び出しでは、concentrationLevel、fragilityLevel、substitutionLevel が列挙型の文字列として返されるため、プログラムで簡単に並べ替えやランク付けを行えます。

4. sanctions_exposure_check は国だけでなく、組織名にも実行してください。 特定の鉱山会社や取引先を名前でスクリーニングする（例：「Glencore Congo Operations」）ことで、国単位のスクリーニングでは見逃される組織レベルの制裁対象を検出できます。

5. supply_concentration_analysis を毎週実行して、HHIの変化を監視してください。 毎週 hhi の値を保存し、2,500（集中）または4,000（高度に集中）を超えたときにアラートを出します。COMTRADEデータは随時更新されるため、定期的に確認することで、新たな集中傾向を検出できます。

6. 代替の準備状況を調達期間と照らし合わせてください。 代替レベルがDEVELOPINGまたはEARLY_RESEARCHの場合、実用的な代替品が利用可能になるまで少なくとも5～10年かかります。長期契約や戦略備蓄に関する判断にこの点を考慮してください。

7. Waterfall Contact Enrichment と組み合わせて、サプライ集中分析で特定した鉱山会社の調達担当者を見つけてください。

他のApifyアクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方
WHOIS Domain Lookup	sanctions_exposure_check で組織をスクリーニングする前に、鉱山会社のドメインを検証します
Company Deep Research	集中度の高いサプライヤーとして特定された鉱山会社について、詳細な背景情報を調査します
Waterfall Contact Enrichment	代替サプライヤー企業の調達担当者や仕入先開拓担当者を見つけます
B2B Lead Qualifier	代替品分析で特定された代替サプライヤー候補を評価します
Website Tech Stack Detector	デューデリジェンスのために、鉱業会社や素材メーカーのプロファイルを作成します
Trustpilot Review Analyzer	制裁リスクやガバナンスリスクのスコアと併せて、サプライヤーの評判を評価します
Multi-Review Analyzer	鉱山会社のデューデリジェンスに向けて、複数プラットフォームの評判データを確認します

制限事項

• COMTRADE データには 6～12 か月の遅れがあります — 年間貿易統計は通常、対象期間の終了から 6～12 か月後に公表されます。HHI には、リアルタイムの貿易量ではなく、入手可能な最新のデータが反映されます。
• 特許検索はキーワードベースです — 代替準備度スコアは、特許タイトルに含まれるキーワードの一致に依存します。標準的でない用語を使う高度に専門的な出願は、過少にカウントされる可能性があります。
• リアルタイムの価格データはありません — コモディティのスポット価格や先物カーブは含まれていません。IMF データが対象とするのは幅広いマクロ経済指標であり、日中や週単位の価格変動ではありません。
• 制裁スクリーニングは法的コンプライアンスではありません — sanctions_exposure_check は、調査目的で OFAC および OpenSanctions の一致レコードを返します。認定を受けた OFAC コンプライアンススクリーニングプログラムの代替にはなりません。
• 世界銀行のガバナンスデータは年次です — ガバナンス指標は年に 1 回更新されます。過去 12 か月に発生した急激な政治的変化、クーデター、規制の変更は反映されません。
• HHI の算出には十分な数の COMTRADE 結果が必要です — COMTRADE データが少ない希少なコモディティや HS コードでは、HHI がサプライヤーの多様性を過少に評価する可能性があります。出力の supplierCount を確認してください。5 未満の場合は注意が必要です。
• 鉱山会社のデータベースはありません — このサーバーは、個々の鉱山会社ではなく、国ごとの供給集中度を特定します。企業レベルの集中度を把握するには、別途デューデリジェンスが必要です。
• 特許の譲受人の重複排除は不完全です — 代替の幅広さスコアでは、譲受人名を文字列照合しています。子会社名によって譲受人数が多く見積もられる場合があります。

インテグレーション

• Zapier — 調達ワークフローのイベントをきっかけに鉱物リスク評価を実行し、HIGH_RISK の判定結果をサプライチェーンマネージャーに通知します
• Make — 毎週 supply_concentration_analysis を実行し、HHI の変動アラートを Slack に投稿する自動監視パイプラインを構築します
• Google Sheets — 複合スコアと判定結果を含む鉱物リスク台帳をエグゼクティブ向けレポート用にエクスポートします
• Apify API — Python または JavaScript のサプライチェーンリスクプラットフォームから、プログラムを使ってツールを呼び出します
• Webhooks — 実行完了の通知を受け取り、CRITICAL_DEPENDENCY の判定結果をインシデント管理システムに送信します
• LangChain / LlamaIndex — この MCP サーバーを LLM エージェントに接続し、自律的なサプライチェーンリスクの監視・報告ワークフローを実現します

トラブルシューティング

既知の高リスク鉱物なのに、複合スコアが予想より低くなります。 HHI の計算は、返される COMTRADE レコードの量と品質に左右されます。COMTRADE がまばらなデータを返す場合（supplierCount を確認してください。3 未満の値はデータが限られていることを示します）、スコアで集中度が過小評価されることがあります。COMTRADE の一致率を高めるために、鉱物名の言い換え（例：「REE」の代わりに「rare earth elements」、「cobalt ore」の代わりに「cobaltite」）を試してください。

sanctions_exposure_check で、制裁対象だとわかっている組織のヒット数が 0 件になります。 OFAC と OpenSanctions では、正式な法人名が使用されます。法人格を含む組織の正式な登録名を試してください（例：「Norilsk」ではなく「JSC Norilsk Nickel」）。また、データソースから結果が返されていることを確認するため、国名だけで検索してみてください。

既知の代替品がある鉱物なのに、代替準備度スコアが 0 または非常に低くなります。 このスコアは、特許のタイトルに対するキーワードマッチングを使用しています。代替技術によっては（例：リチウムの代替となるナトリウムイオン電池）、置き換えられる鉱物ではなく、応用技術名で出願されています。より多くの特許を検出するには、substitution_patent_landscape を呼び出す際に、application パラメーターに特定の技術分野（例：「batteries」、「permanent magnets」）を設定してください。

ツール呼び出しがタイムアウトします。 mineral_dependency_report の全ソースを対象とした呼び出しでは、8 つのソースに並列でクエリを実行するため、高負荷時には 30～60 秒かかることがあります。MCP クライアントに短いタイムアウトが設定されている場合は、少なくとも 90 秒に延長してください。または、応答がより速い単一ソースに絞ったツール（supply_concentration_analysis、sanctions_exposure_check）を使用してください。

セッション中に支出上限エラーが返されます。 Apify アカウントの支出上限または実行ごとの予算に達すると、サーバーは構造化 JSON として {"error": true, "message": "Spending limit reached"} を返します。Apify Console で実行予算を増やすか、複数回に分けて評価してください。

責任ある利用

• この MCP サーバーがアクセスするすべてのデータソースは、一般公開されている国際データベースです（UN COMTRADE、OFAC、OpenSanctions、USPTO、EPO、World Bank、IMF、OECD）。
• 制裁スクリーニングの結果は、調査とデューデリジェンスのみを目的としています。認定を受けたコンプライアンススクリーニングサービスではなく、OFAC に関する法的なコンプライアンス判断の唯一の根拠として使用しないでください。
• 制裁、輸出規制、その他の貿易制限の回避を助長するために、このサーバーを使用しないでください。
• 各基盤データソースの利用規約を遵守してください。
• データ利用の合法性に関するガイダンスについては、Apify のウェブスクレイピングガイドをご覧ください。

FAQ

この MCP サーバーで分析できる重要鉱物を教えてください。 UN COMTRADE に国際貿易データがある鉱物であれば、どれでも分析できます。スコアリングモデルは、ソースコードで明示的に追跡されている 20 種類の鉱物（リチウム、コバルト、ニッケル、マンガン、グラファイト、レアアース、タングステン、チタン、バナジウム、ガリウム、ゲルマニウム、インジウム、アンチモン、タンタル、ニオブ、および白金族金属（プラチナ、パラジウム、ロジウム、イリジウム、クロム））を対象に調整されていますが、ツールでは任意の鉱物名文字列を受け付けます。

ここではハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）はどのように計算されますか？ HHI は、UN COMTRADE の貿易フローの値から算出されます。各供給国の貿易総量に占めるシェアを二乗し、すべての供給国について合計します。結果は 0～10,000 の範囲になります。スコアが 2,500 を超える場合は供給が高度に集中していることを示し、4,000 を超える場合は独占に近い状態を示します。サーバーは、複合スコアの計算に使用するため、HHI を 0～100 に正規化します。 Resilinc や Everstream Analytics のような商用プラットフォームとは、どのように異なりますか？ 商用プラットフォームでは、専任のアナリストチーム、独自のサプライヤーデータベース、イベント監視を年間25,000～100,000ドルで提供しています。この MCP サーバーは、公開データソースを使用したアルゴリズムによるサプライチェーンリスクスコアリングを、ツール呼び出し1回あたり0.045ドルで提供します。マネージドサービスではなく、定量化されたスコアやシグナルを必要とする研究チーム、政策アナリスト、AI エージェントに適しています。

1回のセッションで複数の鉱物を分析できますか？ はい。鉱物の入力を変えて、任意のツールを複数回呼び出してください。リスクを比較して順位付けするには、鉱物ごとに compare_mineral_risks を使用し、結果を compositeScore で並べ替えます。セッションの状態は保持されないため、呼び出しはそれぞれ独立しています。

HHI に使用する貿易フローデータはどの程度最新ですか？ UN COMTRADE の年次データには通常、6～12か月の遅れがあります。月次データは、利用可能な場合でも3～6か月遅れることがあります。supply_concentration_analysis ツールには、リアルタイムの貿易フローではなく、入手可能な最新データが反映されます。基準となる集中度スコアの算出や、時間の経過に伴う変化の監視にご利用ください。

このサーバー経由で OFAC と OpenSanctions のデータを使用することは合法ですか？ はい。OFAC は特別指定国民リストを政府の公開データベースとして公開しており、OpenSanctions は100以上の公開制裁プログラムのデータを集約しています。研究やコンプライアンスのデューデリジェンスを目的としたこのデータへのアクセスと分析は合法です。このサーバーは認定済みの OFAC コンプライアンスプログラムではありません。正式なコンプライアンス要件については、法律の専門家にご相談ください。

使いすぎを防ぐために、支出上限を設定できますか？ はい。各ツール呼び出しで Actor.charge() が確認され、支出上限に達すると、構造化されたエラー JSON オブジェクトが返されます。大規模な評価セッションを開始する前に、Apify Console で実行単位の予算を設定してください。

通常、ツール呼び出しにはどれくらい時間がかかりますか？ 対象を絞ったツール（supply_concentration_analysis、sanctions_exposure_check）は、通常15～30秒で完了します。8つすべてのソースに並列で問い合わせる完全版の mineral_dependency_report は、通常30～60秒で完了します。MCP クライアントのタイムアウトは、少なくとも90秒に設定してください。

このサーバーはどの MCP クライアントに対応していますか？ このサーバーは、StreamableHTTP トランスポートを使用して HTTP 経由で Model Context Protocol を実装しています。Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline、および Bearer トークン認証による HTTP ベースのサーバーに対応した、MCP 準拠のあらゆるクライアントと互換性があります。

自動化された AI エージェントのパイプラインでこのサーバーを使用できますか？ はい。このサーバーは AI エージェントでの使用を想定して設計されています。すべてのツールの応答は、フィールド名と列挙値（CRITICAL_DEPENDENCY、HIGH_RISK など）が統一された構造化 JSON なので、プログラムで簡単に解析し、振り分けられます。recommendations 配列の値を使用して、エージェントの判断ロジックを実行してください。

データソースから結果が返されない場合はどうなりますか？ 各ソースには個別に問い合わせます。ソースから空の配列が返された場合（ネットワークの問題、または該当するレコードがない場合）、評価全体を失敗させるのではなく、スコアリングモデルはそのソースの寄与を除外します。出力には利用可能なデータが反映されます。データの完全性を評価するには、supplierCount と patentCount を確認してください。

地政学的脆弱性スコアの精度はどの程度ですか？ このスコアは、世界銀行のガバナンス指標の値、制裁対象の検出件数、IMF のマクロ経済シグナルに基づく定量的な代理指標であり、人間のアナリストによる判断ではありません。世界銀行と IMF のデータが十分に整備された、記録の充実したサプライヤー所在国に対して最も信頼性があります。指標データが少ない国では、スコアは標準的な中程度の値になります。

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 作成者と共有するを有効にします

これにより、問題が発生した場合に実行の詳細を確認できるため、より迅速に問題を修正できます。お客様のデータは Actor 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のリクエストがある場合は、この Actor のページにあるIssues タブでイシューを作成してください。カスタムの鉱物リスクモデル、エンタープライズ向けの統合、個別のスコアリング調整については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。