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FactorGuide

AI エージェントのための意思決定インテリジェンスです。 結合行列を送信すると、ゾーン分類、最適な因子分解戦略、較正済みのリスク予測が得られます。

相互作用する変数を持つすべてのシステムには、結合構造があります。エージェントが変数を独立しているものとして扱い、そのシステムを単純化すると、情報コストが発生します。FactorGuide はそのコストを正確に定量化します。

クイックスタート

MCP（Model Context Protocol）

FactorGuide は公式 MCP レジストリに登録されています。MCP 互換のエージェントであれば、ツールを自動的に検出できます。

mcp_endpoint: https://factorguide.io/mcp

HTTP REST

POST https://factorguide.io/navigate
POST https://factorguide.io/diagnose
POST https://factorguide.io/explain
POST https://factorguide.io/report_outcome

エージェントの検出

GET https://factorguide.io/llms.txt
GET https://factorguide.io/openapi.json

例

3×3 の相関行列を送信します。

{
  "coupling": {
    "covariance_matrix": [
      [1.00, 0.72, 0.05],
      [0.72, 1.00, 0.48],
      [0.05, 0.48, 1.00]
    ]
  },
  "sample_size": 500,
  "model_class": "constitutive"
}

ゾーン分類が返されます。

ペア	IC	ゾーン	推奨
z0–z1	0.682	3	保持
z0–z2	0.031	1	因子分解
z1–z2	0.453	2	評価

• ゾーン 1：因子分解しても安全です。結合はしきい値を下回っています。
• ゾーン 2：機能的な役割によって異なります。IC が同じでも、構成的結合と帰納的結合では推奨内容が逆になります。
• ゾーン 3：保持する必要があります。モデルのクラスにかかわらず、結合は不可欠です。

料金

プラン	料金	クエリ数	最大変数数
トライアル	無料	ウォレットあたり 15	n ≤ 25
スターター	1 クエリあたり $0.05	50～200 バンドル	n ≤ 100
プロフェッショナル	1 クエリあたり $0.03	500～2000 バンドル	n ≤ 1000

お支払い：x402 または MPP 経由の Base 上の USDC。report_outcome は常に無料です。

データのプライバシー

FactorGuide が受け付けるのは、共分散行列、精度行列、相関行列、エッジリストなどの二次統計量の要約のみです。生の観測データは受け付けません。IC の計算後、行列はゼロ化されます。

理論的基盤

Circulatory Fidelity に基づいて構築されています。これは、IC（Inference Coupling：推論結合）によって変数間の偏相関を測定する数学的フレームワークです。コスト関数 V(IC) は、結合を切断することで失われる相互情報量を正確に示します。リスク曲線は、49,000 件以上の検証済みデータポイントで較正されています。

すべての予測は反証可能です。エージェントから結果が報告されると、フィードバックループによって今後の予測が改善されます。

リンク

• ウェブサイト：factorguide.io
• 理論：circulatoryfidelity.com
• MCP レジストリ：registry.modelcontextprotocol.io

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CF Laboratory が開発しました