Infrastructure Location Risk

インフラ・立地リスク 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": {
    "infrastructure-location-risk-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--infrastructure-location-risk-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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Model Context Protocol を通じて、任意の住所や座標に関するインフラおよび立地リスク情報を提供します。この MCP サーバーは、FEMA、USGS、NOAA、GDACS、EPA、OpenAQ、UK Police など、15 のデータソースを並行して統合し、保険引受担当者、不動産投資家、用地選定チーム向けに、構造化されたリスクスコアを生成します。すべてのツール呼び出しで、スコアと評価ランクが付いた評価結果と、証拠に基づく調査結果が返されます。

MCP 経由で一度接続するだけで、AI アシスタントは API やデータセットを直接操作することなく、「この倉庫の用地は洪水・地震の危険区域にありますか？」や「ニューオーリンズ、ファースト・ストリート 1300 番地の完全な保険引受レポートを作成して」といった質問に回答できます。

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
📋 連邦政府の災害宣言と履歴	FEMA 災害宣言	34 件の宣言 — ハリケーン、洪水、竜巻
🌍 地震、マグニチュード、深さ	USGS 地震検索	半径 150 km 以内にマグニチュード 4.0 以上の地震が 12 件
⛈️ 発令中の深刻な気象警報	NOAA 気象警報	3 件の重大な警報 — 竜巻警報
🌐 世界の災害事象と被害推定	GDACS 災害警報	サイクロン、警戒レベル：オレンジ
🌊 地域別の英国洪水リスク警報	英国洪水警報	発令中の洪水警報が 7 件 — テムズ・バレー
🌡️ 極端な気象を含む複数日間の天気予報	天気予報	最高気温 42°C — 熱ストレスの予報
💨 大気質指数と汚染物質の測定値	OpenAQ 大気質	PM2.5：87 µg/m³ — 健康に有害
🏭 EPA の法令違反とスーパーファンドサイトへの近接状況	EPA ECHO	半径 5 km 以内に違反記録が 18 件
🚔 カテゴリー別の犯罪件数と発生率	英国警察犯罪データ	143 件 — 38% が暴力犯罪
📍 住所から座標へのジオコーディング	Nominatim ジオコーダー	北緯 51.5074°、西経 0.1278°
🏥 近隣施設 — 病院、学校、サービス	OSM の施設情報	67 件 — 開発の進んだ地域
⚡ EV 充電ステーションの密度	Open Charge Map	24 カ所 — 近代的なインフラ
🏠 不動産の取引価格と履歴	英国土地登記所	平均 £485K — 22 件の取引
🍽️ 地域の飲食店の食品衛生評価	英国食品衛生	82% が評価 4 以上 — 適切に管理された地域
☀️ 日照時間と季節ごとの日照データ	日の出・日の入り計算機	日照時間 7.3 時間 — 極端な緯度

Infrastructure & Location Risk MCP サーバーを使用する理由

1 つの物件の立地リスクを手作業で評価するには、FEMA の記録を取得し、環境フェーズ I レポートを依頼し、USGS の地震マップを参照し、洪水区域証明書を確認し、犯罪統計を委託する必要があります。この作業には、1 か所あたり数日かかり、数千ドルの費用が発生する場合があります。GIS を利用できる社内のリスクチームでさえ、互いに連携していない政府データベース 12 件からデータを集めるのに、立地ごとに何時間も費やしています。

この MCP は、データ収集からスコア算出までのパイプライン全体を自動化します。Claude、GPT-4o、または MCP 互換の AI クライアントに接続すると、チームは立地ごとに 2 分以内で、構造化され、スコアとグレードが付いたリスク評価を取得できます。

• スケジュール設定 — ポートフォリオ内の物件を対象に、日次、週次、または月次で定期的なモニタリングを実行し、リスクプロファイルの経時変化を追跡します
• API アクセス — Python、JavaScript、または任意の HTTP クライアントから評価を実行し、引受プラットフォームや案件管理ツールに直接統合します
• 並列データ取得 — 15 件すべてのデータソースに逐次ではなく同時にクエリを実行し、手作業のワークフローと比べてクエリ時間を大幅に短縮します
• モニタリング — 評価で極端なリスクが検出された場合や、実行が予期せず失敗した場合に、Slack またはメールでアラートを受け取ります
• 統合 — Webhook または Apify API を介して、結果を Zapier、Make、Google Sheets、HubSpot、または GIS プラットフォームに送信します

機能

• 物理的資産リスクのあらゆる層をカバーする、用途別に設計された 8 つの MCP ツール — 30 秒で完了するハザードチェックから、保険引受向けの完全なレポートまで対応します
• 15 件のデータソースに並列でクエリを実行 — Promise.all によるディスパッチを使用し、逐次 API 呼び出しと比べて往復時間を短縮します
• 複合ハザード曝露スコア（0〜100） — FEMA の宣言頻度、USGS のマグニチュード 4.0 以上の地震件数、NOAA の深刻度が「重大」または「極端」なアラート、GDACS の世界的な災害への近接度、英国の洪水警報密度を組み合わせます
• 環境汚染半径スコア（0〜100） — EPA ECHO の違反記録密度、WHO の基準値と比較した OpenAQ の PM2.5／AQI 平均値、英国の食品衛生評価が低い施設の集中度をもとに算出します
• インフラ品質指数（0〜100） — OSM の POI 密度（POI が 50 件以上の場合は十分に整備されていると判定）、現代的なインフラの代替指標としての EV 充電ステーション数、食品衛生の高評価率、英国 Land Registry の平均物件価格をもとに採点します
• 気候傾向スコア（0〜100） — 予報される極端な気温（>40°C／<-20°C）、気象情報内の嵐および吹雪に関するキーワードの検出、50 km/h を超える強風の予報、NOAA の過去のアラート頻度、極端な緯度の検出を目的とした日の出・日の入り時刻による日照時間の分析をもとに算出します
• 犯罪安全スコア（0〜100） — 英国警察の犯罪発生件数を使用し、暴力犯罪の割合に応じて倍率を適用します。「violence」、「robbery」、「weapon」のカテゴリが付いた事件は、スコアが高くなります
• 複合保険引受レポート — 重み付けモデルを使用します：ハザード（30%）＋気候（25%）＋汚染（20%）＋犯罪（15%）＋インフラの反転値（10%）
• 4 段階のリスクグレード — 低リスク／中程度のリスク／高リスク／保険引受不可を出力し、各グレードに平易な推奨事項を付記します
• 自動ジオコーディング — 地名を指定すると、サーバーが Nominatim 経由で座標を解決してから、地震、犯罪、洪水、POI の各データソースに空間クエリを実行します
• 利用上限の適用 — すべてのツール呼び出しで Actor.charge() を確認し、実行予算に達すると明確なエラーを返して停止することで、超過料金を防ぎます
• ステートレス MCP モード — Apify Standby 上で実行され、/mcp への各 POST で分離されたサーバーインスタンスを作成するため、複数ユーザーによる同時アクセスにも安全です

立地リスク評価のユースケース

損害保険の引受審査

損害保険の引受担当者は、リスクを評価するために各所在地のハザードデータを収集するのに、20〜40分を費やしています。この MCP なら、単一のツール呼び出しで完了します。insurance_underwriting_report は、総合リスク評価、5つすべての評価項目のスコア、および平易な言葉による推奨（引受拒否／保険料割増／標準／優良）を返します。週に数百件の申込を処理するチームは、Apify API を通じてこれを受付ワークフローに組み込めます。

不動産投資のデューデリジェンス

買収候補を評価する投資家は、資金を投じる前に、洪水区域、地震リスク、環境関連の担保権、犯罪率、不動産市場の状況を相互に照合する必要があります。property_intelligence と natural_disaster_exposure ツールは、英国土地登記所の取引履歴とハザードスコアリングを組み合わせ、通常であればフェーズ I 環境調査報告書の取得や FEMA の情報の手作業での確認が必要になるリスクプロファイルを、取引チームに迅速に提供します。

データセンターおよび重要施設の立地選定

データセンター、倉庫、製造拠点の立地を選定するインフラチームには、地震や洪水のリスクが低く、環境記録に問題がなく、ユーティリティインフラが充実した場所が必要です。infrastructure_quality_index ツールは、EV 充電設備の密度と OSM の POI 網羅率を、現代的なインフラの代理指標として数値化します。また、natural_disaster_exposure は候補地間の地震および洪水リスクを比較します。

自治体および都市計画

資本改善プログラムの対象地域を評価する都市計画担当者やレジリエンス担当者には、複数のハザードへの曝露データ、環境汚染源への近接性、インフラ品質指数が必要です。この MCP はあらゆる所在地について5つすべての評価項目を提供し、洪水防御、環境修復、インフラ投資の優先順位をデータに基づいて決定できるようにします。

気候リスクのポートフォリオ評価

気候変動を考慮したポートフォリオリスクを追跡する資産運用会社や ESG チームは、保有不動産全体に対して climate_trajectory_forecast を毎週実行するようスケジュールし、異常気象、NOAA 警報の頻度、洪水リスクが上昇傾向にあるかどうかを監視できます。FEMA の過去の災害件数が、主要な傾向指標として使用されます。

不動産購入者のデューデリジェンス

個人の購入者やアドバイザーは、購入を申し込む前に location_risk_assessment を実行して、特定の郵便番号または住所について、FEMA の災害履歴、発令中の洪水警報、地震リスクを2分以内に確認できます。料金は $0.045 です。

Infrastructure & Location Risk MCP Server の使い方

1. MCP サーバーに接続する — MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf、または MCP 対応ツール）にサーバー URL を追加します。エンドポイントは https://infrastructure-location-risk-mcp.apify.actor/mcp です。Bearer トークンとして Apify API トークンを使用します。
2. 所在地について質問する — 自然言語で質問を入力します。「テキサス州ヒューストン港の総合的なリスク評価を実行して」や「ロンドンの221B Baker Streetの地震および洪水リスクは？」などです。
3. サーバーがジオコーディングしてデータを取得する — 地名を指定すると、Nominatim が座標を自動的に解決します。最大15のデータソースに並列で問い合わせます。通常、総合レポートの作成には60〜90秒かかります。
4. 構造化された出力を確認する — 評価スコア、評価項目別のリスクスコア（0〜100）、リスクレベルのラベル、根拠となる調査結果、推奨事項を含む JSON レスポンスが返されます。引受審査向けの総合レポートでは、15すべてのデータソースの件数が含まれるため、評価の根拠となったデータを正確に把握できます。

MCP ツール

ツール	価格	機能
location_risk_assessment	$0.045	災害の簡易チェック：FEMA の災害、USGS の地震、NOAA の警報、英国の洪水を確認します。ハザード曝露スコア（0～100）を返します。
natural_disaster_exposure	$0.045	自然災害の詳細なプロファイル：FEMA（30件の記録）、半径200 km以内のUSGSデータ、NOAAの重大／極端な事象のフィルタリング、GDACSの世界的な事象、英国の洪水警報を確認します。
environmental_contamination_check	$0.045	EPA ECHOの違反密度、OpenAQの大気質測定値、英国の食品衛生評価が低い施設の集中度を確認します。汚染スコア（0～100）を返します。
infrastructure_quality_index	$0.045	OSMのPOI密度、EV充電器数、食品衛生比率、英国土地登記所の不動産価格、ジオコードの解像度を確認します。品質スコア（0～100）を返します。
climate_trajectory_forecast	$0.045	極端な気温や暴風雨の予測分析、NOAAの警報頻度、FEMAの過去の傾向、英国の洪水リスク、日照時間に基づく緯度スコアを確認します。
crime_safety_assessment	$0.045	英国警察の犯罪件数を確認し、暴力犯罪の割合を分析して、上位10カテゴリの内訳を表示します。
property_intelligence	$0.045	英国土地登記所の取引、平均価格の算出、不動産タイプの内訳、近隣のPOI数、ジオコードデータを確認します。
insurance_underwriting_report	$0.045	5つの側面と15のデータソースを網羅した総合レポートです。加重リスクスコア、評価グレード、平易な英語による保険引受の推奨事項を提示します。

ツールの入力パラメーター

すべてのツールで、以下のパラメーターを使用できます。

パラメーター	型	必須	説明
location	string	はい	地名、住所、都市名、または郵便番号。例："Houston, TX"、"SW1A 1AA"
latitude	number	いいえ	10進数形式の緯度。省略した場合は、Nominatimを使ってlocationから解決します。
longitude	number	いいえ	10進数形式の経度。省略した場合は、Nominatimを使ってlocationから解決します。

注：property_intelligenceが受け付けるのはlocation（string）のみです。ジオコーディングは内部で処理します。

このMCPサーバーへの接続

Claude Desktop

claude_desktop_config.jsonに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "infrastructure-location-risk": {
      "url": "https://infrastructure-location-risk-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline

以下を指定する新しいMCPサーバーエントリーを追加します。

https://infrastructure-location-risk-mcp.apify.actor/mcp

リクエストヘッダーにAuthorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKENを含めてください。

Python（HTTP直接接続）

import httpx, json

APIFY_TOKEN = "YOUR_APIFY_TOKEN"
MCP_URL = "https://infrastructure-location-risk-mcp.apify.actor/mcp"

payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "insurance_underwriting_report",
        "arguments": {
            "location": "Houston, TX"
        }
    },
    "id": 1
}

response = httpx.post(
    MCP_URL,
    json=payload,
    headers={"Authorization": f"Bearer {APIFY_TOKEN}"},
    timeout=120.0
)
result = response.json()
report = json.loads(result["result"]["content"][0]["text"])

print(f"Location: {report['location']}")
print(f"Risk grade: {report['grade']}")
print(f"Overall score: {report['overallRiskScore']}/100")
print(f"Hazard exposure: {report['dimensions']['hazardExposure']['score']}/100 — {report['dimensions']['hazardExposure']['riskLevel']}")
print(f"Recommendation: {report['recommendation']}")

JavaScript / Node.js

const APIFY_TOKEN = "YOUR_APIFY_TOKEN";
const MCP_URL = "https://infrastructure-location-risk-mcp.apify.actor/mcp";

const response = await fetch(MCP_URL, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": `Bearer ${APIFY_TOKEN}`,
  },
  body: JSON.stringify({
    jsonrpc: "2.0",
    method: "tools/call",
    params: {
      name: "insurance_underwriting_report",
      arguments: { location: "New Orleans, LA" }
    },
    id: 1
  })
});

const data = await response.json();
const report = JSON.parse(data.result.content[0].text);

console.log(`${report.location}: ${report.grade} (score: ${report.overallRiskScore}/100)`);
console.log(`Hazard: ${report.dimensions.hazardExposure.score} | Climate: ${report.dimensions.climateTrajectory.score} | Contamination: ${report.dimensions.contamination.score}`);
console.log(`Recommendation: ${report.recommendation}`);

cURL

# Run a full insurance underwriting report
curl -X POST "https://infrastructure-location-risk-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "insurance_underwriting_report",
      "arguments": { "location": "New Orleans, LA" }
    },
    "id": 1
  }'

# Quick location risk check
curl -X POST "https://infrastructure-location-risk-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "location_risk_assessment",
      "arguments": { "location": "San Francisco, CA" }
    },
    "id": 2
  }'

出力例

高リスク地域についてのinsurance_underwriting_reportのレスポンス例：

{
  "location": "New Orleans, LA",
  "coordinates": { "lat": 29.9511, "lng": -90.0715 },
  "overallRiskScore": 71,
  "grade": "UNINSURABLE / EXTREME RISK",
  "dimensions": {
    "hazardExposure": {
      "score": 85,
      "riskLevel": "EXTREME RISK",
      "findings": [
        "34 FEMA disaster declarations — extreme historical disaster zone",
        "3 significant earthquakes (M4.0+)",
        "5 severe/extreme NOAA alerts — active severe weather zone",
        "Multi-hazard zone: FEMA disasters, seismic, severe weather, flooding"
      ],
      "hazardTypes": ["FEMA disasters", "seismic", "severe weather", "flooding"]
    },
    "contamination": {
      "score": 43,
      "riskLevel": "MODERATE CONTAMINATION RISK",
      "findings": [
        "18 EPA enforcement records — moderate contamination risk",
        "Air quality index 72 — moderate air quality",
        "3 food establishments with low hygiene ratings"
      ]
    },
    "infrastructureQuality": {
      "score": 62,
      "label": "GOOD",
      "findings": [
        "74 points of interest — well-developed area",
        "18 EV charging stations — good infrastructure",
        "78% high-rated food establishments — well-maintained area",
        "Location successfully geocoded — well-mapped area"
      ]
    },
    "climateTrajectory": {
      "score": 68,
      "label": "HIGH CLIMATE RISK",
      "findings": [
        "2 extreme temperature forecast(s) — climate stress",
        "1 storm/severe weather forecast(s)",
        "34 historical FEMA disasters — recurring climate pattern",
        "7 active NOAA alerts — elevated climate risk period"
      ]
    },
    "crimeSafety": {
      "score": 37,
      "label": "MODERATE CRIME RISK",
      "findings": [
        "73 crime incidents — moderate crime",
        "11 violent crime incident(s)"
      ]
    }
  },
  "recommendation": "Location presents extreme risk. Multiple hazard types, environmental contamination, or severe climate exposure. Decline coverage or apply maximum surcharges.",
  "dataSources": {
    "femaDisasters": 34,
    "earthquakes": 8,
    "noaaAlerts": 7,
    "gdacsDisasters": 2,
    "ukFloods": 0,
    "weatherForecasts": 7,
    "airQualityReadings": 12,
    "epaRecords": 18,
    "crimeIncidents": 73,
    "pointsOfInterest": 74,
    "evChargingStations": 18,
    "landRegistryRecords": 0,
    "foodHygieneRatings": 0
  }
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
location	string	入力された場所
coordinates.lat	number	解決された十進法の緯度
coordinates.lng	number	解決された十進法の経度
overallRiskScore	number	複合リスクスコア 0-100（数値が高いほどリスクが高い）
grade	string	リスク評価：LOW RISK — PREFERRED RATE / MODERATE RISK — STANDARD PREMIUM / HIGH RISK — ELEVATED PREMIUM / UNINSURABLE / EXTREME RISK
dimensions.hazardExposure.score	number	複数の災害への曝露スコア 0-100
dimensions.hazardExposure.riskLevel	string	LOW / MODERATE / HIGH / EXTREME RISK
dimensions.hazardExposure.findings	string[]	各データソースから得られた根拠を示す記述
dimensions.hazardExposure.hazardTypes	string[]	検出された有効な災害カテゴリー
dimensions.contamination.score	number	環境汚染スコア 0-100
dimensions.contamination.riskLevel	string	LOW / MODERATE / HIGH CONTAMINATION RISK
dimensions.contamination.findings	string[]	EPA 違反件数、AQI 測定値、衛生データ
dimensions.infrastructureQuality.score	number	インフラ品質指数 0-100（数値が高いほど良好）
dimensions.infrastructureQuality.label	string	POOR / FAIR / GOOD / EXCELLENT
dimensions.infrastructureQuality.findings	string[]	POI 件数、EV 充電設備、不動産価格
dimensions.climateTrajectory.score	number	気候リスクの推移スコア 0-100
dimensions.climateTrajectory.label	string	LOW / MODERATE / ELEVATED / HIGH CLIMATE RISK
dimensions.climateTrajectory.findings	string[]	予測される異常気象、NOAA の傾向、FEMA の推移
dimensions.crimeSafety.score	number	犯罪・安全スコア 0-100
dimensions.crimeSafety.label	string	LOW / MODERATE / HIGH CRIME RISK
dimensions.crimeSafety.findings	string[]	事件件数と暴力犯罪の割合
recommendation	string	平易な言葉で記述された引受推奨事項
dataSources.*	number	13 のデータソースカテゴリーそれぞれのレコード件数

個別のツール（location_risk_assessment、natural_disaster_exposure など）では、これらのフィールドのうち該当するものが返されます。

場所のリスク評価の実行には、いくらかかりますか？

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 回あたり $0.045を支払います。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。サブスクリプションや月額最低料金はありません。

シナリオ	ツール呼び出し数	1 回あたりの料金	合計料金
単一地点の簡易な災害チェック	1	$0.045	$0.05
引受向け完全レポート	1	$0.045	$0.05
候補地 5 件の比較（簡易）	5	$0.045	$0.23
5 地点の比較（完全レポート）	5	$0.045	$0.23
不動産 100 件のポートフォリオ（完全レポート）	100	$0.045	$4.50

Apify アカウントでは、実行ごとに最大利用額を設定してコストを管理できます。設定した予算に達すると、アクターは停止し、明確なエラーメッセージを返します。

従来の第 I 相環境評価は不動産 1 件あたり $1,500-$3,500、洪水区域判定証明書は 1 件あたり $25-$150 かかります。従来の方法では $150,000 以上かかる 100 件の不動産ポートフォリオ評価も、この MCP なら $4.50 です。

Apify の無料プランには毎月 $5 相当のプラットフォームクレジットが含まれており、約 110 回のツール呼び出しを無料で利用できます。

Infrastructure & Location Risk MCP Server の仕組み

フェーズ 1：ジオコーディングと座標の解決

座標が指定されていない場合、サーバーは maxResults: 1 を指定して Nominatim ジオコーダーを呼び出し、入力された場所の文字列を十進法の緯度・経度の組に変換します。この座標は、以降のすべての空間クエリ（USGS の地震半径検索（150-200 km）、OSM の POI 近接検索、EV 充電ステーションの半径検索、英国の犯罪位置情報クエリ、日の出・日の入りの計算）で使用されます。

フェーズ 2：並列データ取得

該当するすべてのアクター呼び出しを Promise.all を使用して並行して実行します。完全な引受レポートでは、FEMA、USGS（半径 150 km）、NOAA、GDACS、UK Flood、Weather、OpenAQ、EPA ECHO、UK Crime、OSM POI（50 件の結果）、Open Charge Map、UK Land Registry、UK Food Hygiene、Sunrise/Sunset の 14 件のアクター呼び出しを同時に実行します。各アクターには 256 MB のメモリと 120 秒のタイムアウトが割り当てられ、タイムアウト後はパイプラインを停止させるのではなく、空の配列を返します。

フェーズ 3：スコアリングモデルの計算

5 つのスコアリング関数が、収集したデータ配列をしきい値ルールに照らして処理します。

• ハザードスコアでは、段階別のポイント値を適用します。FEMA の宣言が 20 件以上 = 25 点、M4.0 以上の地震が 5 件以上 = 20 点、深刻な NOAA 警報が 3 件以上 = 15 点、GDACS イベントが 1 件以上 = 10 点、UK Flood が 5 件以上 = 15 点です。スコアの上限は 100 点です。
• 汚染スコアでは、すべての測定値の OpenAQ value／aqi／pm25 フィールドの平均を算出します。AQI が 150 を超える場合 = 30 点、EPA の記録が 20 件を超える場合 = 35 点です。
• インフラ品質では、POI 数のしきい値（50 件以上 = 25 点）と EV 充電密度（20 件以上 = 20 点）を使用し、さらに食品衛生の高評価率ボーナス（評価 4 以上の割合が 80％超 = 15 点）と UK Land Registry の平均価格プレミアム（£500K 超 = 10 点）を加算します。
• 気候推移では、予報の temperature／temp／maxTemp フィールドにおける極端な気温（40°C 超または -20°C 未満）、description／conditions／summary の嵐に関するキーワード、50 km/h を超える風速、8 時間未満または 16 時間超の日照時間の外れ値を検出します。
• 犯罪安全性では、インシデントの総数を数え、暴力犯罪の割合を算出します。category／crimeType フィールドに「violen」、「robbery」または「weapon」を含むインシデントが総インシデント数の 30％を超えると、30 点のペナルティが発生します。

フェーズ 4：複合引受レポート

加重計算式は次のとおりです：(ハザード × 0.30) + (気候 × 0.25) + (汚染 × 0.20) + (犯罪 × 0.15) + ((100 - インフラ) × 0.10)。インフラ品質が高いほど全体的なリスクが低下するため、インフラ品質は反転して計算されます。複合スコアの合計は、次の 4 段階の評価に対応します：0～29 = 低リスク（優遇料率）、30～49 = 中程度のリスク（標準保険料）、50～69 = 高リスク（割増保険料）、70～100 = 保険引受不可（引受拒否または最大割増）。

最良の結果を得るためのヒント

1. 座標が分かる場合は指定してください。 緯度と経度が分かっている場合は、ツール呼び出しに含めてください。Nominatim のジオコーディング手順を省略でき、リクエストごとに約 5～10 秒短縮できます。

2. 具体的な場所の文字列を使ってください。 「1600 Pennsylvania Ave NW, Washington DC」は「Washington DC」より正確にジオコーディングされます。英国の場所では、郵便番号（「SW1A 1AA」）を使うと、最も精度の高い半径検索ができます。

3. 完全なレポートの前に、location_risk_assessment を実行してください。 簡易的なハザードチェックは同じく $0.045 で、所要時間は 20～30 秒です。ハザードスコアが低ければ、完全な引受レポートは不要かもしれません。

4. 英国と米国のデータ範囲の違いを把握してください。 犯罪、洪水、土地登記、食品衛生のツールは英国に特化しています。米国の場所では、ハザードデータ（FEMA、USGS、NOAA、EPA）は充実していますが、不動産と犯罪に関する項目のデータは限られます。米国の場所では、完全な引受レポートではなく natural_disaster_exposure ツールを使ってください。

5. API で比較をまとめて実行してください。 候補地を 10 件以上比較する場合は、Python または JavaScript クライアントを使って評価を並列実行してください。場所のリストをループ処理し、分析前にすべての結果を収集します。チャットインターフェースから逐次実行するのは避けてください。

6. 不動産データを扱う他のアクターと組み合わせてください。 property_intelligence ツールは英国の土地登記を対象としています。米国の不動産データについては、この MCP を Company Deep Research または WHOIS Domain Lookup と組み合わせると、不動産所有者のデューデリジェンスを補完できます。

7. 気候の推移を毎週チェックするよう設定してください。 ハリケーンの進路、洪水地帯、山火事地域にあるポートフォリオ内の物件については、climate_trajectory_forecast を毎週実行するよう設定してください。NOAA の警報頻度や異常気象は季節ごとに変化するため、四半期ごとの確認では悪化するシーズンを見逃します。

8. 一括実行の支出上限を設定してください。 大規模なポートフォリオ全体を対象にプログラムで評価を実行する場合は、場所のリストが想定より長いときに予期しない料金が発生しないよう、Apify の実行設定で実行ごとの支出上限を設定してください。

他の Apify アクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方
Location Risk Report	場所の詳細な文章形式の PDF スタイルレポートです。この MCP が高リスクを検出した後、より詳しい文書分析に使用します
Company Deep Research	環境リスクまたはハザードリスクが検出された施設の運営会社を調査します
WHOIS Domain Lookup	リスクが検出された場所で事業を営む企業のドメイン登録情報を調査します
Website Tech Stack Detector	インシュアテック企業やプロップテック企業のプロファイルを作成し、この分野での連携候補を特定します
B2B Lead Qualifier	リスクプロファイルを特定した後、商業用不動産会社や保険会社を見込み客としてスコアリングし、適格性を評価します
Trustpilot Review Analyzer	指定した場所の不動産業者や環境コンサルティング会社の評判を検証します
Event Lead Extractor	場所リスクツールを必要としている可能性のある、保険や不動産関連のカンファレンススポンサーから連絡先を抽出します

制限事項

• 英国の犯罪、洪水、土地登記、食品衛生データは英国のみが対象です。 米国および英国以外の地域では、犯罪安全スコア、英国の洪水警報、英国の土地登記、英国の食品衛生の結果は空になります。米国の地域に対する総合引受スコアは、主に FEMA、USGS、NOAA、EPA、および気候の推移に関する評価項目に基づいて算出されます。
• FEMA および EPA ECHO のデータは米国のみが対象です。 英国と米国以外の海外地域では、有意なリスクデータは GDACS（世界の災害）、OpenAQ（大気質）、USGS（地震）、および天気予報に限られます。
• 衛星画像や画像のリアルタイム分析には対応していません。 この MCP はすべて API データソースを使用しており、目視検査、ドローン分析、衛星画像による変化検出は行いません。
• データソースごとに鮮度が異なります。 FEMA の災害宣言は過去の記録です。NOAA の警報はリアルタイムです。英国の土地登記取引データには 2～3 か月の遅延があります。OpenAQ の測定値はほぼリアルタイムですが、観測所のカバー範囲は都市によって異なります。
• ジオコーディングの精度は住所によって異なります。 地方、工業団地、新興地域では、正確な区画の座標ではなく、町の中心部の座標が返される場合があります。精度が重要な評価では、緯度と経度を明示してください。
• 各ツール呼び出しには、アクターごとに 120 秒のタイムアウトが設定されています。 データソースの応答が遅い場合や利用できない場合、そのソースは全体の応答をブロックせず、空の配列を返します。リスクスコアには、利用可能なデータのみが反映されます。
• PDF またはレポートのエクスポートには対応していません。 出力は MCP プロトコルを介した構造化 JSON です。PDF への変換や後続のドキュメントへの取り込みには、別途インテグレーションが必要です。
• スコアリングモデルは決定論的なしきい値であり、ML モデルではありません。 スコアリングエンジンは、ソースコードで定義された固定のポイントしきい値を適用します（例：FEMA の宣言が 20 件以上の場合は 25 ポイント）。保険数理に基づく価格設定ではなく、比較順位付けを目的として調整されています。

インテグレーション

• Apify API — 任意のツールをプログラムから呼び出し、所在地のリスクチェックを引受プラットフォーム、案件追跡システム、GIS パイプラインに統合できます
• Zapier — CRM またはスプレッドシートに新しい物件が追加されたときに、所在地のリスクチェックを実行できます
• Make — 複数ステップのワークフローを構築できます。メールで物件住所を受け取り、リスク評価を実行し、評価ランクに応じて結果を Slack チャンネルに振り分けます
• Google Sheets — 評価結果を物件ポートフォリオのトラッカーに取り込めます。所在地ごとに 1 行、評価項目のスコアごとに 1 列を使用します
• Webhooks — スケジュールされたポートフォリオ評価の完了時に Webhook ペイロードを受け取り、ダッシュボードや BI ツールと連携できます
• LangChain / LlamaIndex — この MCP サーバーをエージェント型パイプラインのツールとして組み込み、案件分析やレポート生成中に所在地のリスクチェックを実行するタイミングを AI が判断できるようにします

トラブルシューティング

• 米国の場所でスコアが空になる — 犯罪、洪水、土地登記、食品衛生の各指標は英国固有のものであり、米国の住所では空の配列が返されます。これは想定された動作です。米国を対象としたハザード分析には、FEMA、USGS、NOAA、GDACS を網羅する natural_disaster_exposure を使用してください。

• ジオコーディングに失敗する、または予期しない座標が返される — Nominatim は、場所を表す文字列に最も一致する OpenStreetMap のエントリーを特定します。「Springfield」のような曖昧な入力では、誤った都市が特定されることがあります。正確な座標が重要な場所では、明示的に latitude と longitude のパラメーターを指定してください。

• ツールの呼び出しがタイムアウトする、または部分的なデータが返される — 個々の上流アクターには 120 秒のタイムアウトが設定されています。政府のデータソースの応答が遅い場合や、クエリ時に HTTP エラーを返した場合、そのソースのスコアには空の配列が反映されます。影響を受けたソースの数は、レスポンスの dataSources フィールドに記載されます。重要なデータソースのレコード数が予期せずゼロになっている場合は、数分後に再試行してください。

• 支出上限に達したというエラー — Apify アカウントに設定されている実行ごとの予算上限に達しています。実行設定で最大支出額を増やすか、Account > Billing から Apify クレジットを追加購入してください。

• 既知の高リスク地域なのにスコアが低すぎるように見える — 英国以外または米国以外の地域では、いくつかのスコア指標にデータがなく、既定値のゼロが適用されるため、総合スコアが低くなります。これはデータのカバレッジの制限であり、スコアリングの誤りではありません。米国および英国以外の地域のスコアを解釈する際は、判断を加えてください。

責任ある利用

• この MCP サーバーは、一般に公開されている政府のデータベースとオープンデータの登録簿のみを利用します。
• すべてのデータソース（FEMA、USGS、NOAA、EPA、UK Police、UK Environment Agency、UK Land Registry、Food Standards Agency）は、一般に公開されているオープンな政府データです。
• リスクスコアは意思決定を支援する分析ツールであり、専門家による保険評価、Phase I 環境調査報告書、または有資格者による工学調査の代わりにはなりません。
• 公正な融資、公正な住宅取引、または反差別に関する法律に違反する形で、個人やコミュニティを差別するために場所のリスクデータを使用しないでください。
• データ利用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。

FAQ

月に何件の場所リスク評価を実行できますか？ ツール呼び出しの回数に上限はありません。各呼び出しの料金は $0.045 です。制限となるのは、Apify アカウントの残高または設定した実行ごとの支出上限のみです。Apify の無料プランでは、月 $5 分のクレジットが提供され、およそ 110 回のツール呼び出しが可能です。

location risk MCP は、米国および英国以外の海外の場所にも対応していますか？ GDACS（世界各地の災害警報）、USGS の地震データ（世界規模の地震データ）、OpenAQ（世界各地の大気質観測所）、Open Charge Map（世界各地の EV 充電施設）、および天気予報により、世界規模のカバレッジを提供します。米国固有のカバレッジには FEMA、NOAA、EPA が含まれます。英国固有のカバレッジには犯罪、洪水警報、土地登記、食品衛生が含まれます。それ以外の国では、ハザードスコアと気候スコアは有用な情報を提供しますが、犯罪と不動産の指標は空になります。

Multi-Hazard Exposure Score はどの程度正確ですか？ このスコアは比較用のランキングツールであり、認定された保険数理モデルではありません。政府データの件数と深刻度の分類に段階的なしきい値を適用します。スコアが 80 以上の場所は、スコアが 20 の場所よりも、記録されているハザード活動が大幅に多いことを示します。規制やコンプライアンスに関わる用途では、認定された洪水区域の判定、地震ハザードマップ、専門家による Phase I 環境調査報告書を併用してください。 Verisk や CoreLogic のような商用リスクデータプロバイダーとは、どのように異なりますか？ 商用プロバイダーは、独自のモデル、過去の損失データ、規制基準に準拠したハザードスコアを提供します。この MCP は、公開されている政府データを集約し、比較スコアをはるかに低いコストで提供します。商用プラットフォームでは物件ごとに数百ドルかかるのに対し、クエリあたり $0.045 です。拘束力のある引受判断よりも、初期スクリーニング、デューデリジェンスのトリアージ、AI を活用した調査に適しています。

複数の場所を比較して、最もリスクの低い場所を見つけられますか？ はい。候補地ごとに location_risk_assessment または insurance_underwriting_report を実行し、overallRiskScore の値を比較してください。スコアが低いほど、複合リスクは低くなります。各リスク要因の内訳を使って場所ごとに比較できます。たとえば、ハザードへの曝露は低くても、汚染リスクが高い場所があります。

保険引受レポート全体の実行には、どのくらい時間がかかりますか？ 引受レポート全体では、14 のデータソースに並行してクエリを実行します。通常の実行時間は、データソースの応答時間に応じて 60～120 秒です。簡易ハザードチェック（location_risk_assessment）は 20～40 秒で完了します。HTTP クライアントのタイムアウトは、少なくとも 150 秒に設定してください。

場所のリスクデータを保険引受に使用することは合法ですか？ すべてのデータソースは、公開されている政府データベースです。分析目的で公開データを使用することは、一般に合法です。ただし、保険料の設定で、保護対象の特性の代替指標として場所データを使用する場合、お住まいの地域の公正な保険に関する規制の対象となる可能性があります。場所のスコアを価格設定に直接使用する前に、法律の専門家に相談してください。

この MCP をスケジュール設定して、物件ポートフォリオを自動的に監視できますか？ はい。Apify Scheduler を使用して、評価を毎日、毎週、または毎月実行するようにスケジュール設定できます。また、各スケジュール実行の完了時に結果をシステムで自動的に受け取れるよう、Webhook を設定することもできます。

15 のデータソースのうち、いずれかが利用できない場合はどうなりますか？ 各アップストリームアクターには 120 秒のタイムアウトが設定されており、エラーが発生しても適切に処理されます。ソースに障害が発生した場合、そのソースはスコアリングパイプラインに空の配列を渡し、影響を受ける評価項目は利用可能なデータのみでスコア付けされます。レスポンスの dataSources フィールドには各ソースのレコード数が表示されるため、欠落したデータを特定できます。

複合リスクグレードは、保険引受の判断にどのように対応していますか？ 4 つのグレードは、標準的な引受対応に対応しています。LOW RISK（0～29）＝優遇料率、標準条件。MODERATE RISK（30～49）＝標準的な引受、調整不要。HIGH RISK（50～69）＝リスクに応じた保険料を適用し、追加の検査を要求。UNINSURABLE / EXTREME RISK（70～100）＝補償を拒否するか、最大限の割増料率と免責事項を適用。

この MCP を Claude、GPT-4o、その他の AI アシスタントで使用できますか？ はい。MCP 互換の AI クライアントであれば、このサーバーに接続できます。Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline で動作確認済みです。ツール使用機能を備えた GPT-4o は、HTTP 経由で MCP エンドポイントを直接呼び出せます。このサーバーは、ステートレスなセッション処理を備えた標準の MCP Streamable HTTP トランスポートを使用します。

MCP は場所のクエリを保存しますか？ このサーバーはステートレスです。各ツール呼び出しで独立した MCP サーバーインスタンスが作成され、レスポンスの後に破棄されます。Apify は、標準の Apify データ保持ポリシーに従って実行ログとデータセット出力を保存します。ポリシーはアカウント設定で構成できます。

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 クリエイターと実行を共有を有効にします

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ようになり、より迅速に修正できます。お客様のデータを閲覧できるのはアクターの開発者のみで、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。カスタムスコアリングモデル、エンタープライズ向けの統合、大量データの契約については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。