Energy Transition Intelligence

Energy Transition Intelligence 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": {
    "energy-transition-intelligence-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--energy-transition-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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AI エージェント向けのエネルギー転換インテリジェンスです。この MCP サーバーにより、あらゆる LLM クライアントから、エネルギー転換への準備状況、送電網ストレス予測、座礁資産リスク、EV インフラの不足分析を網羅する、7 つのリアルタイムデータソースと 4 つのスコアリングモデルにアクセスできます。生データではなく、構造化され定量化されたインテリジェンスを必要とするエネルギー投資家、送電網運用者、気候ファイナンスチーム、電力会社のアナリスト、EV インフラ計画担当者向けに設計されています。

サーバーは Apify のインフラストラクチャ上で永続的な Standby モードで動作するため、AI クライアントは一度接続するだけで、コールドスタートなしにツールから即座に応答を得られます。7 つのツールはそれぞれ、実際の政府およびオープンデータ API に並列クエリを送信し、専用のスコアリングアルゴリズムで結果を処理して、スコア、評価、シグナル、生の根拠データを含む構造化 JSON オブジェクトを、1 回のツール呼び出しで返します。

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	値の例
📊 米国の燃料種別電力発電量	EIA Energy Data	太陽光：127,000 GWh（2024 年第 1 四半期）
📊 米国のエネルギー消費量と需要の時系列データ	EIA Energy Data	小売需要：342 TWh
⚡ 英国の送電網の炭素強度（ほぼリアルタイム）	UK Carbon Intensity API	183 gCO2/kWh（リアルタイム）
⚡ 炭素強度の予測（48 時間先まで）	UK Carbon Intensity API	予測：142 gCO2/kWh
🔌 EV 充電ステーションの場所と仕様	Open Charge Map	847 か所、うち DC 急速充電器 312 基
🔌 充電器の出力レベルとコネクターの種類	Open Charge Map	レベル 3：150kW CCS
💰 WTI 原油および天然ガスのスポット価格	FRED Economic Data	WTI：72.40 ドル/バレル
💰 エネルギー関連の経済指標	FRED Economic Data	DHHNGSP：2.18 ドル/MMBtu
🌤 場所ごとの複数日間の天気予報	Weather Forecast API	予測気温：38°C — 需要急増
🌤 風速と嵐のリスク指標	Weather Forecast API	風速：2.1 m/s — 発電量低下
📋 連邦官報のエネルギー関連規則および告示	Federal Register	DOE のクリーンエネルギー規則（最終版）
📋 EPA、FERC、DOE の規制案	Federal Register	メタン規則：2024 年に提案
🛢 英国北海の石油・ガス採掘ライセンス	NSTA Oil & Gas Licenses	有効な探査ライセンス 14 件

Energy Transition Intelligence MCP を使う理由

エネルギー市場のインテリジェンスを一から構築するには、7 種類の API を連携し、互換性のないデータ形式を正規化し、スコアリングロジックを作成し、API の変更に合わせて保守する必要があります。1 人のアナリストが複数の地域を対象にこれを手作業で行うと、評価ごとに数日かかります。同程度の範囲をカバーする商用エネルギーデータプラットフォーム（Wood Mackenzie や BloombergNEF など）の利用料は、年間 20,000～80,000 ドルです。

この MCP はパイプライン全体を自動化します。AI エージェントが 1 つのツールを呼び出すと、サーバーは Promise.allSettled を使って関連するすべてのソースに並列でリクエストを送信します（そのため、1 つの API の応答が遅くても、ほかの処理が妨げられることはありません）。そして数秒で、スコア、評価、シグナル注釈付きの応答が得られます。

• スケジュール設定 — 週次または月次の間隔で転換への準備状況を監視し、地域ごとの進捗を経時的に追跡できます
• API アクセス — Python、JavaScript、Claude Desktop、Cursor、その他の MCP 互換クライアントから任意のツールを呼び出せます
• 並列データ収集 — 7 つすべてのデータソースを順次ではなく同時に照会し、レイテンシを最小限に抑えます
• モニタリング — 送電網ストレス評価が WARNING または EMERGENCY レベルに達したときに、Slack またはメールでアラートを受け取れます
• 連携 — Webhook を介して、結果を Zapier、Make、Google Sheets、または独自の投資プラットフォームに接続できます

機能

• 4 つの定量的なスコアモデル — Transition Readiness（0～100）、Grid Stress（0～100）、Stranded Asset Risk（0～100）、EV Infrastructure Gap（0～100）。各サブコンポーネントの配点を明確に記載しています
• 総合移行グレード（A～F） — 準備度 30% ＋ グリッドストレスの反転値 20% ＋ 座礁資産リスクの反転値 25% ＋ EV ギャップの反転値 25% の加重総合スコアにより、地域ごとに単一のレターグレードを算出します
• 5 段階の準備度分類 — スコアのしきい値に基づき、LAGGING／EARLY／DEVELOPING／ADVANCED／LEADER に分類します
• グリッドストレスレベルの分類 — 現在の天候、時刻（ピーク時間の 14:00～19:00 UTC に重み付け）、季節的な需要サイクルに応じて動的に更新され、NORMAL／WATCH／ADVISORY／WARNING／EMERGENCY に分類します
• 炭素強度のベンチマーク — 英国の National Grid の平均値を基準にスコアを調整します（優良：100 gCO2/kWh 未満、平均：約 200、低水準：300 超）。350 gCO2/kWh 以上ではピーク発電所の稼働を検出します
• 座礁資産リスクモデル — 有効な NSTA 化石燃料ライセンス、EIA の発電燃料構成（石炭、天然ガス、石油の比率）、Federal Register の規制強化シグナル、コモディティ価格のストレス（WTI が 1 バレル 50 ドル未満、ガスが 1 MMBtu あたり 2.50 ドル未満）を相互参照します
• EV インフラギャップの分類 — 充電器数、DC 急速充電器の比率、系統容量の余裕、EV 普及圧力に基づき、ADEQUATE／DEVELOPING／UNDERSERVED／SPARSE／DESERT に分類します
• 規制シグナルの解析 — Federal Register のタイトルから、支援的なキーワード（clean energy、renewable、electric vehicle、emissions reduction）と制限的なキーワード（rollback、repeal、deregulat）を検索し、規制支援の正味スコアを算出します
• 見通しの判定 — 準備度スコア、グリッドストレスレベル、座礁資産へのエクスポージャーの複合値から、ACCELERATING／ON_TRACK／STALLING／REGRESSING を判定します
• 機会とリスクの提示 — 各評価で、定量的なしきい値を伴う具体的な投資機会と移行リスクの優先リストを作成します
• 支出上限の適用 — すべてのツール呼び出しで実行前に Actor.charge() を確認し、実行単位の予算に達している場合は明確なエラーを返します
• スタンバイモードでのデプロイ — サーバーは Apify 上で常時稼働し、AI エージェントのワークフローにおけるコールドスタートの遅延を解消します
• 7 つのデータソースを並列処理 — EIA、UK Carbon Intensity、Open Charge Map、FRED、Weather Forecast、Federal Register、NSTA に、ツール呼び出しごとに同時にリクエストを送信します

エネルギー移行インテリジェンスのユースケース

エネルギー投資とポートフォリオ分析

エネルギー投資家や資産運用会社は、再生可能エネルギー開発プロジェクトに資金を投じる前に、候補市場間で移行への準備度を比較する必要があります。assess_transition_readiness ツールは、任意の地域について、再生可能エネルギーの発電比率、規制支援の水準、EV インフラの密度を数秒でスコア化して提示します。これを evaluate_stranded_asset_risk と組み合わせることで、化石燃料の競合企業が減損処理の加速に直面する市場を特定できます。

系統の信頼性計画と運用

電力会社や系統運用者は、48～72 時間先の天気予報と併せて predict_grid_stress を使用し、猛暑や厳寒による需要の急増、風速低下による発電容量の減少、ピーク発電所の稼働の可能性を予測します。このツールは、現在の天気予報、EIA の需給バランス、リアルタイムの炭素強度を組み合わせ、具体的なトリガーシグナルとともにストレスレベル（NORMAL から EMERGENCY まで）を算出します。これは、給電計画や信頼性レポートに活用できます。

気候ファイナンスとESGデューデリジェンス

ポートフォリオレビューを実施するESGアナリストや気候ファイナンスチームは、保有する化石燃料資産全体の座礁資産エクスポージャーを定量化する必要があります。evaluate_stranded_asset_risk ツールは、稼働中の石油・ガスライセンス、発電燃料構成（総発電量に占める石炭とガスの割合）、連邦官報の公表情報に基づく規制強化の推移、FREDの原油・ガス価格から得られる商品価格のストレスシグナルを提示します。結果は、MINIMAL から CRITICAL までの分類を伴う0～100のリスク指数です。

EV充電ネットワークの拡張計画

サービスが行き届いていない市場を特定するインフラ開発事業者や充電ポイント事業者は、analyze_ev_infrastructure_gaps を使って、任意の都市や回廊における充電器の密度をEV普及の圧力と比較できます。このツールは、市場をADEQUATE から DESERT までに分類し、充電器の総数、DC急速充電器の数、急速充電器の比率、送電網の容量余力を報告します。これらの情報は、立地選定の判断を直接支援します。

炭素報告と推移の追跡

Scope 2排出量を追跡し、デカップリングの進捗を示すサステナビリティチームは、track_carbon_trajectory を使って送電網の炭素強度データを取得し、発電構成の変化と関連付け、FREDのGDPおよび排出量の時系列から経済的なデカップリングのシグナルを提示できます。出力には、平均炭素強度（gCO2/kWh）、データポイント数、下流の分析に使える完全な時系列配列が含まれます。

エネルギー規制インテリジェンス

エネルギー規制環境を監視する政策アナリスト、ロビイスト、コンプライアンスチームは、monitor_energy_regulation を使って、トピックと任意の地域に基づき連邦官報の公表情報を照会できます。このツールは取得した文書を種類（規則案、最終規則、告示）別に分類してカテゴリごとに件数を集計し、文書の完全なレコードを返します。市場に影響が及ぶ前に、新たな政策の動向を把握できます。

エネルギー転換インテリジェンスツールの使用方法

1. MCP クライアントを接続する — 以下の設定を使って、サーバー URL https://energy-transition-intelligence-mcp.apify.actor/mcp を Claude Desktop、Cursor、Windsurf、またはMCP対応クライアントに追加します。
2. ツールを選ぶ — AI クライアントに「テキサス州の風力エネルギーの転換への備えを評価して」や「英国のエネルギー転換ブリーフを作成して」と依頼します。クライアントが適切なツールを自動的に選択して呼び出します。
3. サーバーは数秒で実行される — 並列クエリにより、最大7つのソースから最新データを同時に取得します。ほとんどのツールは15～30秒で完了します。generate_energy_transition_brief ツール（7つすべてのソースを使用）の所要時間は、通常30～60秒です。
4. スコア付きの結果を確認する — AI クライアントは、数値スコア、レターグレード、名称付きのリスクレベル、具体的なシグナル文字列のリストを含む構造化JSONを受け取ります。引用、要約、エクスポートにすぐ利用できます。

MCP ツール

ツール	価格	データソース	説明
assess_transition_readiness	$0.045	EIA、Carbon、EV、Federal Register、NSTA	転換準備スコア（0～100）＋準備レベル＋再生可能エネルギー比率＋シグナル
predict_grid_stress	$0.045	Weather、EIA、Carbon Intensity	送電網ストレススコア（0～100）＋ストレスレベル＋48～72時間先の予測シグナル
evaluate_stranded_asset_risk	$0.045	NSTA、EIA、FRED、Federal Register	座礁資産リスク指数（0～100）＋リスクレベル＋化石燃料ライセンス数
analyze_ev_infrastructure_gaps	$0.045	Open Charge Map、EIA、FRED	EVギャップスコア（0～100）＋ギャップレベル＋充電器数＋急速充電器比率
track_carbon_trajectory	$0.045	Carbon Intensity、EIA、FRED	平均炭素強度＋データポイント数＋完全な時系列配列
monitor_energy_regulation	$0.045	Federal Register	種類別の規則件数（規則案／最終規則／告示）＋文書の完全なレコード
generate_energy_transition_brief	$0.045	7つすべてのソース	総合グレード（A～F）＋見通し＋4つすべてのスコア＋機会＋リスク

ツールのパラメーター

ツール	パラメーター	型	必須	説明
assess_transition_readiness	region	string	はい	地域、州、または国の名前
assess_transition_readiness	energyType	string	いいえ	注目する特定のエネルギーの種類（太陽光、風力など）
predict_grid_stress	region	string	はい	地域または送電網エリアの名前
predict_grid_stress	lat	number	いいえ	正確な気象情報の検索に使用する緯度
predict_grid_stress	lon	number	いいえ	正確な気象情報の検索に使用する経度
evaluate_stranded_asset_risk	region	string	はい	地域、盆地、または企業の名前
evaluate_stranded_asset_risk	assetType	string	いいえ	資産の種類：石油、ガス、または石炭
analyze_ev_infrastructure_gaps	location	string	はい	都市、地域、または回廊の名前
analyze_ev_infrastructure_gaps	radius	number	いいえ	検索半径（km）
track_carbon_trajectory	region	string	はい	地域または国の名前
monitor_energy_regulation	topic	string	はい	規制のトピック（炭素価格、再生可能エネルギー基準、メタン）
monitor_energy_regulation	region	string	いいえ	規制検索の対象となる地域
generate_energy_transition_brief	region	string	はい	地域、州、または国
generate_energy_transition_brief	energyFocus	string	いいえ	注目する特定のエネルギー分野

この MCP サーバーへの接続方法

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します：

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

Cursor / Windsurf / Cline

MCP 設定に追加します：

{
  "energy-transition-intelligence": {
    "url": "https://energy-transition-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
    }
  }
}

直接 HTTP（cURL）

curl -X POST "https://energy-transition-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_transition_readiness",
      "arguments": {
        "region": "California",
        "energyType": "solar"
      }
    },
    "id": 1
  }'

Python（MCP クライアントライブラリ経由）

import asyncio
from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client

async def assess_region(region: str):
    async with streamablehttp_client(
        "https://energy-transition-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"}
    ) as (read, write, _):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            result = await session.call_tool(
                "generate_energy_transition_brief",
                arguments={"region": region}
            )
            print(result.content[0].text)

asyncio.run(assess_region("Texas"))

出力例

generate_energy_transition_brief ツールは、包括的で構造化されたオブジェクトを返します。以下は、移行の中期段階にある地域の代表的な出力例です：

{
  "region": "Texas",
  "compositeScore": 54,
  "transitionGrade": "C",
  "outlook": "ON_TRACK",
  "transitionReadiness": {
    "score": 61,
    "renewableShare": 34.2,
    "carbonIntensity": 218,
    "evChargers": 11,
    "regulatorySupport": 4,
    "readinessLevel": "ADVANCED",
    "signals": [
      "34% renewable generation — above average transition progress",
      "Average carbon intensity 218 gCO2/kWh",
      "11 EV charging stations found — growing infrastructure",
      "4 supportive energy regulations in Federal Register"
    ]
  },
  "gridStress": {
    "score": 47,
    "weatherRisk": 20,
    "demandPressure": 20,
    "supplyConstraints": 7,
    "stressLevel": "ADVISORY",
    "signals": [
      "Extreme heat forecast (37°C) — peak cooling demand expected",
      "Grid utilization at 87% — approaching capacity limits"
    ]
  },
  "strandedAssets": {
    "score": 38,
    "fossilLicenses": 7,
    "regulatoryPressure": 9,
    "decarbonizationRate": 42,
    "riskLevel": "MODERATE",
    "signals": [
      "7 fossil fuel licenses at risk of becoming stranded assets",
      "58% fossil fuel generation — high transition stranding exposure"
    ]
  },
  "evInfrastructure": {
    "score": 52,
    "totalChargers": 11,
    "fastChargers": 3,
    "chargerDensity": 11,
    "gapLevel": "UNDERSERVED",
    "signals": [
      "Only 27% fast chargers — slow charging dominates"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "34% renewable generation — above average transition progress",
    "Average carbon intensity 218 gCO2/kWh",
    "11 EV charging stations found — growing infrastructure",
    "4 supportive energy regulations in Federal Register",
    "Extreme heat forecast (37°C) — peak cooling demand expected",
    "Grid utilization at 87% — approaching capacity limits",
    "7 fossil fuel licenses at risk of becoming stranded assets",
    "Only 27% fast chargers — slow charging dominates"
  ],
  "opportunities": [
    "EV charging infrastructure gap — UNDERSERVED market for new installations",
    "Grid stability allows accelerated renewable integration"
  ],
  "risks": [
    "7 active fossil licenses — stranded asset write-downs expected"
  ]
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
region	文字列	入力された地域名
compositeScore	数値	加重複合スコア（0～100）。数値が高いほど、移行における位置付けが優れています
transitionGrade	文字列	A/B/C/D/F の評価
outlook	文字列	ACCELERATING / ON_TRACK / STALLING / REGRESSING
transitionReadiness.score	数値	準備状況スコア（0～100。再生可能エネルギー 30 点＋炭素 25 点＋EV 25 点＋規制 20 点）
transitionReadiness.renewableShare	数値	総発電量に占める再生可能エネルギー発電量の割合（小数第 1 位まで）
transitionReadiness.carbonIntensity	数値	平均系統炭素強度（gCO2/kWh）
transitionReadiness.evChargers	数値	地域内で見つかった EV 充電ステーション数
transitionReadiness.regulatorySupport	数値	支援的な連邦官報のエネルギー規制の件数
transitionReadiness.readinessLevel	文字列	LAGGING / EARLY / DEVELOPING / ADVANCED / LEADER
transitionReadiness.signals	文字列[]	具体的な数値を含む、人が読みやすいシグナル
gridStress.score	数値	ストレススコア（0～100）。数値が高いほどリスクが大きくなります
gridStress.weatherRisk	数値	天候による需要リスクのサブスコア（最大 35）
gridStress.demandPressure	数値	需給バランスのサブスコア（最大 30）
gridStress.supplyConstraints	数値	炭素強度／ピーク発電の稼働に関するサブスコア（最大 20）
gridStress.stressLevel	文字列	NORMAL / WATCH / ADVISORY / WARNING / EMERGENCY
gridStress.signals	文字列[]	天候、需要、強度に関する具体的なトリガーシグナル
strandedAssets.score	数値	座礁資産リスク（0～100）。数値が高いほどエクスポージャーが大きくなります
strandedAssets.fossilLicenses	数値	見つかった有効な石油・ガスライセンス数
strandedAssets.regulatoryPressure	数値	規制強化の累積スコア
strandedAssets.decarbonizationRate	数値	発電量に占める非化石エネルギーの割合（%）
strandedAssets.riskLevel	文字列	MINIMAL / LOW / MODERATE / HIGH / CRITICAL
evInfrastructure.score	数値	ギャップスコア（0～100）。数値が高いほどギャップが大きく、サービスが行き届いていません
evInfrastructure.totalChargers	数値	見つかった EV 充電ステーションの総数
evInfrastructure.fastChargers	数値	DC 急速充電器（50kW 以上）の台数
evInfrastructure.chargerDensity	数値	検索エリアあたりの充電器数
evInfrastructure.gapLevel	文字列	ADEQUATE / DEVELOPING / UNDERSERVED / SPARSE / DESERT
allSignals	文字列[]	4 つすべてのスコアリングモデルから統合されたシグナル
opportunities	文字列[]	特定された投資および導入の機会
risks	文字列[]	定量的なしきい値を含む、特定された移行リスク

エネルギー移行インテリジェンスの料金はいくらですか？

この MCP はイベントごとの従量課金制です。ツール呼び出し 1 回につき 0.045 ドルをお支払いいただきます。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。サブスクリプションや月額料金はなく、最低利用義務もありません。

シナリオ	ツール呼び出し数	1 回あたりの料金	合計料金
簡易テスト — 単一地域の準備状況	1	0.045 ドル	0.045 ドル
地域の系統ストレス＋準備状況	2	0.045 ドル	0.09 ドル
移行に関する完全なブリーフ（1 地域）	1	0.045 ドル	0.045 ドル
5 地域を比較（移行ブリーフ）	5	0.045 ドル	0.225 ドル
週次モニタリング — 月 20 地域	20	0.045 ドル	0.90 ドル

コストを管理するため、実行ごとの最大支出上限を設定できます。実行ごとの予算に達すると、サーバーは課金を続けずに、わかりやすいエラーメッセージを返します。

Apify の無料枠には、月 5 ドル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、毎月 100 回を超えるツール呼び出しを無料で行えます。同等の市場インテリジェンスを提供する商用エネルギーデータプラットフォームである Wood Mackenzie や BloombergNEF は、年間 20,000～80,000 ドルから始まります。

Energy Transition Intelligence MCP の仕組み

データ収集：アクターの並列ディスパッチ

ツールが呼び出されると、runActorsParallel() は Promise.allSettled を使用して、関連する7つの Apify アクターのうち該当するものに同時リクエストをディスパッチします。これにより、データソースの応答が遅い、または利用できない場合（メンテナンス中の NSTA API など）でも、ほかの5～6個のソースの処理は妨げられません。失敗したアクターは空の配列を返し、スコアリング関数はデフォルトのフォールバックを使用して、データの欠落に適切に対処します。各アクターは、256MB のメモリと120秒のタイムアウトで実行されます。

7つのアクターとデータ上の役割：

• EIA Energy Data（uY5GBLNv5fxQ2j1Yw）— 発電構成、燃料種別、需要系列、容量
• Carbon Intensity（DT935ATvR9Fe7Jaqv）— 英国電力網の炭素強度（リアルタイム＋予測）、intensity、actual、forecast フィールド
• Open Charge Map（PMfpkCw1ysFSTcx0D）— power_kw、maxPowerKW、level、connection_type を含む EV 充電器の記録
• FRED Economic Data（gz0VOFSLZkFwhqOS8）— DCOILWTICO（WTI 原油）、DHHNGSP（天然ガス）、炭素価格系列
• Weather Forecast（TpfQHy4R1EZT3ZqOp）— 各予測期間の temperature、wind_speed、condition
• Federal Register（8bZkbWKlXQrDq0ZgK）— DOE、EPA、FERC の規則の title、type（proposed/final/notice）
• NSTA Oil & Gas Licenses（hcRLmf3C0wGmaEcnd）— クエリごとの有効なライセンス記録

スコアリング：独立した4つのモデル

移行準備度スコア（0～100）： 再生可能エネルギー発電の割合で最大30ポイントを加算します（換算：再生可能エネルギーが75%で最大の30ポイント）。炭素強度で最大25ポイントを加算します（≤100 gCO2/kWh = 25ポイント、≤200 = 18ポイント、≤300 = 10ポイント、>300 = 3ポイント）。EV 充電ステーション数で最大25ポイントを加算します（充電器1基につき2ポイント、上限25ポイント）。規制環境が支援的である場合、最大20ポイントを加算します（支援的な規制の純数1件につき4ポイント）。有効な化石燃料ライセンスには、最大15ポイントの減点を適用します（ライセンス1件につき2ポイント）。

電力網ストレス予測スコア（0～100）： 気象の極端な状況により最大35ポイントが加算されます。気温が35°Cを超えると8ポイント、-5°Cを下回ると8ポイント、嵐の場合は10ポイント、風速が3 m/sを下回る場合は期間ごとに3ポイントを加算します。EIA の供給と需要のバランスに基づき、利用率のしきい値に応じて最大30ポイントを加算します（>90% = 30ポイント、>80% = 20ポイント、>70% = 10ポイント）。ピーク時の炭素強度（ピーク発電所の代替指標）により最大20ポイントを加算します（>400 gCO2/kWh = 20ポイント）。時刻（UTC のピーク時間帯である14:00～19:00は10ポイント）と季節ごとの需要サイクルにより、最大15ポイントを加算します。

座礁資産リスク指数（0～100）： 有効な NSTA ライセンス数で最大30ポイントを加算します（ライセンス1件につき3ポイント）。化石燃料発電の割合で最大25ポイントを加算します。Federal Register における規制強化（排出量、炭素、メタン、段階的廃止、禁止に関するキーワード）で最大25ポイントを加算します。FRED の商品価格ストレス（WTI が1バレルあたり50ドルを下回ると+7ポイント、ガスが MMBtu あたり2.50ドルを下回ると+5ポイント、炭素価格が1トンあたり50ドルを上回ると+8ポイント）で最大20ポイントを加算します。

EV インフラ不足スコア（0～100）： 充電器不足は反転して評価されます。充電器が少ないほどスコアが高くなります（充電器が2基以下の場合、不足分として35ポイント、5基以下で25ポイント、10基以下で15ポイント）。DC 急速充電器の比率不足で最大25ポイントを加算します（急速充電器が10%未満で25ポイント、20%未満で18ポイント）。電力網の容量制約で最大20ポイントを加算します。FRED の車両販売データに基づく EV 普及圧力で10～15ポイントを加算します。

複合スコアとグレードの判定

最終的な複合スコアは、準備度スコア × 0.30 +（100 − 電力網ストレス）× 0.20 +（100 − 座礁資産リスク）× 0.25 +（100 − EV 不足）× 0.25 の重み付けで算出します。つまり、移行の準備が整い（準備度が高く）、電力網が安定し（ストレスが低く）、化石燃料への依存が低く、EV のインフラが充実している地域ほど、100に近いスコアになります。評価は、≥80 = A、≥65 = B、≥50 = C、≥35 = D、<35 = F です。

見通しは次のルールで判定します。準備度 ≥ 60 かつ座礁リスク ≤ 30 → ACCELERATING、準備度 ≥ 40 かつ電力網ストレス ≤ 50 → ON_TRACK、座礁リスク ≥ 60 または EV 不足 ≥ 70 → REGRESSING、それ以外 → STALLING。

トランスポート：Streamable HTTP MCP

サーバーでは、@modelcontextprotocol/sdk v1.11.0 と StreamableHTTPServerTransport を使用しています。これは、サーバーサイドのデプロイにおいて、現行の MCP 仕様で推奨されているトランスポートです。/mcp への POST ごとに新しい McpServer インスタンスを作成し、新しいトランスポートに接続してリクエストを処理します。サーバーは GET リクエストを Apify Store のページにリダイレクトし、Standby モードでは ACTOR_STANDBY_PORT で実行されます。

最良の結果を得るためのヒント

1. 初回の分析には generate_energy_transition_brief を使用してください。 個別のツールと同じ呼び出し料金で、ブリーフは7つのソースすべてと4つのスコアリングモデルすべてを1回の呼び出しで実行します。特定の側面をさらに詳しく調べる必要がある場合にのみ、個別のツールを使用してください。

2. 送電網のストレス予測には座標を指定してください。 predict_grid_stress ツールでは、region とともに lat と lon を指定できます。正確な座標を指定すると、ストレスモデルで最も大きな比重（35ポイント）を占める気象予報の精度が向上します。

3. 座礁資産リスクの評価では、資産の種類を指定してください。 evaluate_stranded_asset_risk に assetType: "natural gas" を渡すと、NSTA のライセンス検索と EIA の発電データが該当する燃料種に絞り込まれ、シグナル対ノイズ比が向上します。

4. ESG レポートには、炭素軌跡の追跡を組み合わせてください。 同じ地域について毎月 track_carbon_trajectory を呼び出し、avgCarbonIntensity の時系列を保存してください。これにより、CDP および GRI の排出量報告に必要な複数期間の傾向データが得られます。

5. monitor_energy_regulation では、具体的なトピックを指定してください。 「メタン漏洩検知」や「クリーン水素の生産税額控除」のようなクエリは、「エネルギー規制」のような広範なクエリよりも、関連性の高い連邦官報文書をはるかに多く返します。関連性の高い文書を使うことで、規制支援スコアの精度が向上します。

6. EV ギャップスコアは方向性を示す指標として解釈してください。 EV 普及圧力の強いシグナル（FRED の車両販売データに基づく）がある地域で DESERT 分類（スコア ≥ 80）が示された場合、その地域は充電ネットワークの拡大を優先すべき市場です。送電網のストレススコアと照合し、送電網の容量に余裕があることを確認してください。

7. 大規模な一括評価では、支出上限を設定してください。 自動化パイプラインで50以上の地域を評価する場合は、予期しない支出を防ぐため、Apify の実行入力に実行ごとの maxTotalChargingUsd を設定してください。1回の呼び出しが $0.045 の場合、完全なブリーフ50件の費用は $2.25 です。

他の Apify アクターや MCP サーバーとの組み合わせ

アクター／MCP サーバー	組み合わせ方
Data Center Siting Intelligence MCP	系統ストレスと EV インフラのスコアを取得した後、データセンター立地インテリジェンスを使用して、同じ地域でのコロケーションやハイパースケーラーの立地選定における電力の利用可能性と系統の信頼性を評価します
EIA Energy Data	MCP が公開する情報を超える発電構成の傾向を時系列で詳しく分析するには、EIA アクターに直接クエリを実行し、その結果を独自のスコアリングモデルに入力します
Federal Register Search	monitor_energy_regulation で特定した個別の規則制定手続きについて、規制関連の文書一式を監視するには、Federal Register アクターを直接使用します
FRED Economic Data	FRED から原油と天然ガスの価格履歴をより長期間にわたって取得し、座礁資産のモデリング用に、より長期的な商品価格ストレスシナリオを作成します
Company Deep Research	地域の座礁資産リスクを特定した後、企業調査を使用して、その市場にエクスポージャーを持つ特定の電力会社や E&P 企業を評価します
B2B Lead Qualifier	トランジションインテリジェンスから特定したエネルギー企業の見込み客をスコアリングして評価し、トランジションリスクの高い企業を売却に関する協議へ誘導します
Website Change Monitor	Federal Register のフィードにまだ反映されていない規制変更を把握するため、DOE、EPA、FERC のウェブサイトページを監視します

制限事項

• 地理的な偏り（米国および英国） — EIA データの対象は米国のみです。炭素強度と NSTA の石油・ガスライセンスデータの対象は英国のみです。Open Charge Map 経由の EV 充電データは全世界を対象としています。米国および英国以外の地域では、トランジション対応力と座礁資産のスコアに利用できるデータが少なくなり、精度が低下します。
• EIA データの遅延 — 米国エネルギー情報局のデータセットは、リアルタイムではなく月次から年次で更新されます。系統ストレスの予測では短期的な兆候として天候と炭素強度を使用しますが、EIA の発電構成データには数週間の遅れが生じる場合があります。
• 炭素強度は英国のみ（ライブフィード） — 炭素強度アクターは National Grid ESO API を対象としています。英国以外の地域では炭素強度データが空で返され、炭素スコアリングにはフォールバック値が使用されるため、スコアの信頼性が低下します。
• 地域の解像度は概算です — ツールの入力では自由形式の地域名を指定します。基盤となるアクターは、これらを検索クエリとして解釈します。非常に具体的な地域内クエリ（例：特定の電力会社の供給区域や送電ゾーン）では、より広い地域のデータが返されることがあります。
• プロジェクトレベルのモデリングには対応していません — 4 つのスコアリングモデルはすべて、地域または国レベルで動作します。このサーバーは特定の風力発電所、太陽光発電プロジェクト、油田を評価できません。評価するのは、そのカテゴリーの資産を取り巻く市場環境です。
• 規制シグナルの検出はタイトルに基づきます — monitor_energy_regulation ツールは、キーワードとの一致を調べるため、Federal Register の文書タイトルをスキャンします。タイトルが曖昧または専門的な文書は、内容として関連性があっても中立と誤分類される場合があります。
• NSTA のライセンスデータは北海に特化しています — NSTA アクターの対象は、英国大陸棚のライセンスです。英国以外の化石燃料ライセンスデータは、このサーバーでは利用できません。英国以外の地域における座礁資産リスクのスコアリングは、EIA の燃料構成と FRED の価格シグナルのみに依存します。
• 支出上限に達すると処理が途中で停止します — （実行前に単一のイベント分を課金する）generate_energy_transition_brief の呼び出し中に支出上限に達した場合、データ取得前にツールは予算エラーを返します。部分的な結果は返されません。

インテグレーション

• Claude Desktop — MCP URL を claude_desktop_config.json に追加すると、会話内で自然言語を使って、移行評価、電力網ストレスチェック、規制モニタリングを直接依頼できます。
• Cursor — Cursor の設定で MCP サーバーとして構成すると、エネルギー分野のアプリケーション開発ワークフローに、エネルギー移行ツールを取り込めます。
• Apify API — スタンバイアクターのエンドポイントを任意の HTTP クライアントから直接呼び出すことで、投資プラットフォーム、ESG ツール、エネルギーダッシュボードとプログラムから連携できます。
• Zapier — エネルギー移行評価をスケジュールに従って毎週実行し、電力網ストレスレベルがしきい値を超えた際に、結果を Google Sheets、Slack、または HubSpot に送信できます。
• Make — 複数の地域を対象に generate_energy_transition_brief を実行し、結果を構造化レポートに整形する自動レポートパイプラインを構築できます。
• Webhooks — 優先度の高い評価が完了した際にプッシュ通知を受信し、運用チーム向けのリアルタイムな電力網ストレスアラートを実現できます。
• LangChain / LlamaIndex — エネルギー移行ツールを他のデータソースとともに複数ステップの AI エージェントパイプラインに組み込み、包括的な投資調査を自動化できます。

トラブルシューティング

有効な地域名なのにスコアが空、または非常に低い — 通常、基盤となるデータソースからクエリの結果が返されていないことを意味します。米国と英国以外の地域では、EIA と炭素強度データのカバレッジが限られるため、準備状況スコアと電力網ストレススコアには、EV と規制のサブコンポーネントのみが反映される場合があります。より広域の地域名（たとえば、特定の州コードではなく「United States」）を試すか、地域名の表記が基盤となる API の想定と一致していることを確認してください。

predict_grid_stress が、より高いストレスを想定しているのに NORMAL を返す — 天候のサブコンポーネント（最大35ポイント）は、地域クエリに一致する気温と風の予報データに依存します。天候アクターから結果が返されない場合、天候スコアはゼロになります。正しい場所を天候アクターが解決できるよう、region パラメーターとともに lat と lon の座標を明示的に渡してください。

generate_energy_transition_brief で利用上限エラーが発生する — ブリーフツールはデータ取得前、呼び出しの開始時に generate_energy_transition_brief イベント1回分（$0.045）を課金します。実行ごとの利用上限が $0.045 未満の場合、ツールはすぐに上限到達エラーを返します。ブリーフツールを使うには、実行ごとの利用上限を少なくとも $0.10 に設定してください。

広域の地域クエリでツールがタイムアウトする — 各基盤アクターは120秒のタイムアウトで実行されます。「global」や「Europe」など非常に広域のクエリでは、データを返す前にタイムアウトするアクターがあります。より具体的な地域名を使い、generate_energy_transition_brief の完了まで60～90秒待ってください。

化石燃料への依存度が高いことで知られる地域なのに、座礁資産リスクが MINIMAL と表示される — 座礁資産モデルのライセンス数サブコンポーネントには、NSTA のライセンスデータ（英国のみ）が必要です。英国以外の化石燃料関連地域では、EIA の燃料構成と FRED の価格シグナルのみがスコアに反映されます。ライセンスのサブコンポーネントがないため、英国以外の地域で達成可能な最大スコアは約45（100点満点）に制限されます。

責任ある使用

• このサーバーは、米国 EIA、英国 National Grid ESO、Open Charge Map、Federal Reserve、米国 Federal Register、英国 NSTA の、一般に公開されている政府およびオープンデータの情報源のみを利用します。
• エネルギー転換のスコアと評価は、利用可能なデータに基づく分析結果です。専門家による投資、エンジニアリング、規制に関する助言を補完するものであり、代替するものではありません。
• 自動化された規制モニタリングの結果は、資格を持つ弁護士による確認なしに、法令遵守に関する指針として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

エネルギー転換対応度スコアの精度はどの程度ですか？ このスコアは、配点が文書化された、一般に公開されているデータに基づく定量モデルです。米国の州（EIA と Federal Register のデータを完全に網羅）および英国の地域（炭素強度と NSTA のデータ）で最も信頼性が高くなります。それ以外の地域では、EIA と炭素強度のデータが存在せず、EV と一部の規制関連の要素のみがスコアに反映されるため、精度が低下します。スコアは絶対的な真実ではなく、比較のための相対的な順位として扱ってください。

エネルギー転換インテリジェンスはどの地域を対象としていますか？ 米国のデータは EIA と Federal Register 経由で提供され、全50州とエネルギー地域を対象としています。英国固有のデータは、Carbon Intensity（National Grid ESO）と NSTA の石油・ガスライセンスに由来します。Open Charge Map 経由の EV 充電データは世界中を対象としています。気象データと FRED の経済データも世界中を対象としています。7つすべてのデータソースを完全に利用できる米国と英国の地域で、サーバーは最も適切に機能します。

エネルギー転換対応度のスコアリングは、商用エネルギーデータプラットフォームとどのように異なりますか？ Wood Mackenzie や BloombergNEF などの商用プラットフォームは、独自のアナリスト作成モデル、過去のデータセット、個別のアドバイザリーを提供しています。この MCP は、公開データソースに基づく構造化された自動スコアリングモデルを、クエリあたり $0.045、サブスクリプション契約なしで提供します。詳細なアナリスト調査の代替というよりも、スクリーニングやモニタリングのワークフローに最適です。

エネルギー転換インテリジェンスを投資判断に使用できますか？ はい、分析上の入力情報として使用できます。スコアとシグナルは、エネルギー転換に伴うリスクと機会を構造化された形式で明らかにするよう設計されており、投資判断に役立てることができます。ただし、投資判断の唯一の根拠とすべきではありません。重要な投資判断では、一次調査、財務モデリング、専門家による助言とあわせて結果を活用してください。

送電網ストレス予測はどの程度リアルタイムですか？ National Grid ESO API 経由の英国の炭素強度データは、ほぼリアルタイムで（30分ごとに）更新されます。気象予報データは48～72時間先までを対象とします。米国の EIA 需給データの更新頻度はさまざまで、一部の系列は毎週更新されますが、大半は毎月更新されます。送電網ストレス予測は、英国の地域と、短期的な気象に起因する需要の急増が発生するあらゆる地域で、最も高い精度を発揮します。

座礁資産リスクモデルはどのように機能しますか？ このモデルでは、4つのシグナルカテゴリを相互参照します。英国 NSTA の有効な石油・ガスライセンス数（最大30ポイント）、EIA データによる化石燃料発電の割合（最大25ポイント）、Federal Register のタイトルから得られる規制強化のシグナル（最大25ポイント）、FRED の原油価格と天然ガス価格から得られる商品価格のストレス（最大20ポイント）です。スコアが高いほど、エネルギー転換によって資産が座礁するリスクへのエクスポージャーが高いことを示します。

エネルギー転換のモニタリングを自動実行するようスケジュールできますか？ はい。Apify のスケジュール機能を使って、サーバーを毎日、毎週、または任意の間隔で実行できます。また、評価の完了時に結果を Slack、Google Sheets、または独自のシステムに送信するため、Webhook を使用することもできます。設定オプションについては、「Integrations」セクションを参照してください。 この MCP がアクセスするデータを使用することは合法ですか？ すべてのデータソースは、米国エネルギー情報局、米国連邦準備制度（FRED）、米国連邦官報、National Grid ESO（英国）、Open Charge Map、英国 NSTA などの政府機関が公開するデータベースやオープンデータレジストリです。これらのデータへのアクセスと分析は合法です。詳しくは、より広い背景について説明した 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。

移行の見通し（ACCELERATING / ON_TRACK / STALLING / REGRESSING）はどのように判定されますか？ 見通しは、4 つすべてのスコアリングモデルを実行した後に、ルールベースの分類器を適用して判定されます。準備度スコアが 60 以上で、座礁資産リスクが 30 以下の場合、見通しは ACCELERATING です。準備度が 40 以上で、電力網のストレスが 50 以下の場合は ON_TRACK です。座礁資産リスクが 60 以上、または EV ギャップが 70 以上の場合は REGRESSING です。それ以外の場合は STALLING です。

1 回の AI エージェントセッションで、ほかの MCP サーバーと組み合わせて使用できますか？ はい。MCP 対応クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline）は、複数の MCP サーバーを同時にサポートしています。同じエージェントセッションで、エネルギー移行インテリジェンスをデータセンター立地選定 MCP、企業調査 MCP、またはほかのサーバーと組み合わせることができます。AI クライアントは、クエリに応じて適切なサーバーから適切なツールを選択します。

一般的なエネルギー投資分析には、ツール呼び出しがいくつ必要ですか？ 一般的な地域スクリーニングのワークフローでは、評価対象の各地域について generate_energy_transition_brief を 1 回呼び出し（地域あたり $0.045）、中程度または高いリスクが検出された地域について evaluate_stranded_asset_risk または analyze_ev_infrastructure_gaps をさらに 1～2 回呼び出します。10 地域のスクリーニングにかかる費用は、合計で約 $0.45～$0.90 です。

基盤となる 7 つのデータソースのうち、1 つが利用できない場合はどうなりますか？ サーバーは、並列ディスパッチに Promise.allSettled を使用します。アクターの 1 つがタイムアウトするかエラーを返しても、ほかのアクターは通常どおり完了します。スコアリング関数は、欠損データを空の配列として扱い、利用可能なデータがあるサブコンポーネントのみを適用します。スコアを含むレスポンスは引き続き返されますが、影響を受けるサブコンポーネントには、そのデータソースが存在しないことが反映されます。

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. 公開 Actor 作成者と実行を共有するを有効にします

これにより、問題が発生した際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。データを閲覧できるのはアクターの開発者のみで、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追加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。エネルギーデータのカスタム連携、対象地域の拡大、またはエンタープライズ向け導入については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。