M&A Target Intelligence

M&A ターゲットインテリジェンス MCP サーバー

ApifyForge で表示 | Apify Store で利用

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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": {
    "m-and-a-target-intelligence-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--m-and-a-target-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

---

AI エージェントがすぐに利用できる M&A ターゲットインテリジェンス。この MCP サーバーは、財務関連の提出書類、知的財産データベース、人材関連シグナル、技術評価、評判データを対象に、16 の Apify アクターを並列で連携させ、買収前のデューデリジェンス審査を実行します。5 つの要素を対象とした項目別スコアリングと自動的な取引中止要因の検出により、**買収準備スコア（0～100）**を算出します。高額なデータサブスクリプションを利用せず、迅速かつプログラムからターゲットを審査したい企業の事業開発チーム、PE ファーム、ベンチャー投資家、金融アナリスト向けに構築されています。

Model Context Protocol 経由で一度接続すれば、AI アシスタント（Claude、Cursor、Windsurf など、あらゆる MCP クライアント）から、1 回のツール呼び出しで買収候補を評価・比較し、デューデリジェンス全般にわたる危険信号を明らかにできます。このサーバーは Apify のスタンバイモードで動作するため、常時ウォーム状態を保ち、コールドスタートによる遅延なしですぐにクエリに応答します。

抽出できるデータ

データ項目	ソース	値の例
📄 SEC 提出書類（10-K、10-Q、8-K）	SEC EDGAR	2021～2024 年に年次報告書を 3 件提出
💹 インサイダーの売買センチメント	SEC Form 4	買い 12 件、売り 2 件 — 純プラス
⚠️ 消費者苦情件数	CFPB データベース	苦情 7 件 — 重大度：低
🔬 米国特許ポートフォリオ	USPTO	6 つの技術分類にわたる特許 34 件
🌍 欧州特許	EPO	EPO 特許 18 件 — 米国・EU をカバー
™️ EU 商標登録	EUIPO	商標 11 件 — 強力なブランドポートフォリオ
👥 募集中の求人	Job Market Intelligence	募集職種 47 件 — 積極的な採用ペース
🖥️ 検出されたテクノロジー	Tech Stack Detector	React、TypeScript、Kubernetes、AWS
💻 GitHub の公開リポジトリ	GitHub	リポジトリ 23 件 — オープンソースへの取り組みが活発
⭐ 顧客レビュー評価	Trustpilot + Multi-Review	312 件のレビューで 5 点満点中 4.3 — 高評価
📊 競合インテリジェンス	SaaS Competitive Intel	直接の競合 6 社を特定
🔎 SERP の上位 10 位ランキング	SERP Rank Tracker	ブランド関連語句で上位 10 位以内が 4 件
🛒 E コマースの展開状況	Shopify Intelligence	Shopify ストアを検出
📑 企業調査プロファイル	Company Deep Research	資金調達履歴、経営陣、市場

M&A Target Intelligence MCP Server を使う理由

買収前の手作業による審査は、時間と費用がかかります。通常、アナリストは 1 社のターゲットについて、SEC 提出書類の収集、特許データベースの確認、レビューの精査、技術スタックの把握に 2～3 日を費やします。金融アドバイザーの料金が 1 時間あたり 300 ドル以上の場合、予備審査だけでも数千ドルかかります。Capital IQ や PitchBook などのエンタープライズ向けデータプラットフォームでは、同様の情報を利用するために年間 20,000～40,000 ドルが必要です。

この MCP サーバーは、初期審査プロセス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だけで、16 のデータソースにわたる構造化済みの採点済みインテリジェンスを 3 分以内に、わずかな費用で取得できます。

• スケジュール設定 — 取引パイプラインのターゲットを毎週モニタリングし、インサイダーセンチメント、採用ペース、苦情件数の変化を把握できます
• API アクセス — Python、JavaScript、または任意の HTTP ワークフローにターゲット審査を直接統合できます
• プロキシローテーション — 基盤となるすべてのアクターが Apify の組み込みプロキシインフラストラクチャを使用し、信頼性の高いデータ収集を実現します
• モニタリング — ターゲットの買収準備スコアが大きく変動した際に、Slack またはメールでアラートを受け取れます
• 連携 — 採点済みのターゲットを Airtable、HubSpot、Notion、Zapier、または Webhook 対応の取引追跡システムに送信できます

特徴

• 財務健全性から市場での地位まで、買収前スクリーニングの全フェーズを網羅する 8 種類の専門 MCP ツール
• 16 の並列データソースを同時に実行し、買収準備状況の包括的な評価を 3 分未満で完了
• **買収準備スコア（0～100）**を、5 つの加重評価項目（財務健全性：25 点、知的財産ポートフォリオ：20 点、従業員の安定性：20 点、テクノロジーの成熟度：20 点、市場での地位：15 点）に基づいて算出
• 5 段階の評価システム（最有力候補、優良候補、中程度の候補、低評価の候補、非推奨）を採用し、平易な推奨事項を提示
• 自動で取引上の重大な阻害要因を検出 — インサイダーによる大規模な売却があり買いがゼロの場合、CFPB への苦情件数が 200 件を超える場合、テクノロジー重視の買収対象企業の知的財産保護がゼロの場合にフラグを付けます
• インサイダー取引のセンチメント分析 — Form 4 の買いと売りの比率を比較し、取引総数が 5 件を超え、売りが買いの 2 倍を超える場合にネガティブフラグを適用
• 知的財産の地域別カバレッジをマッピング — 米国（USPTO）、欧州（EPO）、EU 商標（EUIPO）のカバレッジを個別に追跡し、複数の管轄区域で保護されている場合はボーナスポイントを付与
• 技術的負債をスコア化 — レガシーフレームワーク（jQuery、AngularJS、Backbone、CoffeeScript、Flash、Silverlight）を検出し、最新のテクノロジースタックの存在に応じてスコアから減点
• 最新テクノロジースタックのボーナス — 最新技術（React、Vue、Next.js、TypeScript、Kubernetes、Docker、GraphQL、Terraform）が 3 つ以上検出された場合に追加ポイントを付与
• 研究開発の強度をスコア化 — イノベーション投資の代替指標として、エンジニアリング職および研究職の求人が占める割合を算出
• 採用ペースを分類 — 活発（求人 30 件以上）、健全（10～30 件）、中程度（1～9 件）、停滞（0 件）
• 部門の多様性をスコア化 — エンジニアリング、営業、マーケティング、プロダクト、オペレーションにわたって求人を分類し、単一機能に偏った組織にフラグを付けます
• スタンバイモードでデプロイ — サーバーはウォーム状態を維持し、コールドスタートの遅延がありません。あらゆる MCP クライアントから即座に接続できます
• ツールごとの従量課金 — 各ツール呼び出しの料金は個別に 0.045 ドルです。そのため、対象を絞った評価は全件スキャンより低コストで実施できます

M&A 買収対象企業のインテリジェンス活用例

LOI 発行前の買収スクリーニング

意向表明書を発行する前に 10～20 社の買収対象企業をスクリーニングする、事業開発チーム向けです。各候補について acquisition_readiness_score を実行し、総合スコア、評価、取引上の重大な阻害要因の数に基づいて順位付けできます。2 週間かかっていた手作業での調査を 2 時間のスクリーニングに置き換え、財務の詳細なデューデリジェンスを行う価値が高い候補を見つけ出します。

プライベートエクイティの案件ソーシング

セクターを横断して迅速かつ再現可能なスクリーニングを行う必要がある、独自の案件パイプラインを構築する PE アナリスト向けです。このスコアリングモデルは、上場企業（SEC のデータをすべて利用可能）と非公開企業（求人、テクノロジースタック、レビュー、競合情報からも有用なスコアを算出可能）の両方に対応します。ウェブフックを使用して案件 CRM と連携すれば、パイプラインのスコアリングを自動化できます。

知的財産の評価

買収前に特許ポートフォリオの厚みを評価する、知的財産・ライセンスチーム向けです。target_ip_portfolio ツールは USPTO、EPO、EUIPO に同時に問い合わせ、地域別のカバレッジをマッピングします。米国と欧州の管轄区域における特許数を、知的財産の堀の強さやライセンス収益の可能性を測る代替指標として活用できます。

テクノロジーのデューデリジェンス

テクノロジー企業の買収前に、買収対象企業の技術的な成熟度を評価するエンジニアリング責任者や CTO 向けです。target_technology_assessment ツールは、対象企業のウェブサイトのテクノロジースタックを特定し、GitHub 上のオープンソース活動をスキャンして、レガシーフレームワークに見られる技術的負債の兆候にフラグを付けます。これらを最初の技術面接より前に実施できます。

競合他社の買収動向のモニタリング

競合他社が買収対象になりつつあるかどうかを追跡する戦略チーム向けです。毎週 target_regulatory_exposure を実行するようスケジュールし、インサイダー取引パターンの急変、CFPB への苦情の急増、または採用ペースの低下を検出して、経営難の兆候を把握できます。

評判リスク評価

対象企業に隠れた評判上のリスクがないか確認するブランド・広報チーム向けです。target_reputation_scan ツールは、Trustpilot と複数のプラットフォームのレビューを集約し、加重平均評価を算出して、センチメントを分類します。平均評価が 3.0 未満の場合は POOR に分類され、総合スコアに反映されます。

M&A 対象企業インテリジェンスツールの使い方

1. MCP サーバーに接続する — サーバー URL https://m-and-a-target-intelligence-mcp.apify.actor/mcp を MCP クライアントの設定（Claude Desktop、Cursor、Windsurf、または互換性のあるクライアント）に追加します。Apify API トークンをベアラートークンとして指定します。
2. クエリを設定する — 評価対象の企業名を AI アシスタントに伝えます。テックスタックの検出用にドメイン（例：acmecorp.com）、リポジトリのスキャン用に GitHub 組織のハンドルを任意で指定します。省略した場合は、サーバーが妥当なデフォルト値を推定します。
3. ツールを選択するか、全件スキャンを実行する — 特定の項目を調べる場合は target_ip_portfolio などの個別ツールを使うか、acquisition_readiness_score を呼び出して 16 のデータソースすべてを一度に実行します。全件スキャンには 2～3 分かかります。
4. スコア付きの結果を確認する — 応答には、各項目のスコア、取引中止要因のフラグ、評価（PRIME TARGET から NOT RECOMMENDED まで）、および取引メモにそのまま貼り付けられる平易な推奨事項が含まれます。

MCP ツール

ツール	価格	説明
target_financial_health	$0.045	SEC 提出書類（10-K、10-Q、8-K）、インサイダー取引の買い／売りセンチメント、CFPB の消費者苦情パターンを通じて財務健全性を評価します。財務健全性の項目をスコア化します（0～25）。
target_ip_portfolio	$0.045	USPTO 特許、EPO 特許、EUIPO 商標を通じて知的財産ポートフォリオを評価します。米国と EU における地理的カバレッジをマッピングします。知的財産ポートフォリオの項目をスコア化します（0～20）。
target_regulatory_exposure	$0.045	規制およびコンプライアンス上のリスクをスキャンします。CFPB 苦情の深刻度分類（LOW/MODERATE/HIGH/CRITICAL）、インサイダー売却フラグ、取引中止要因の特定を行います。
target_workforce_analysis	$0.045	現在の求人情報から人員に関する兆候を分析します。採用ペース（AGGRESSIVE/HEALTHY/MODERATE/STAGNANT）、部門別の充足状況、研究開発比率を調べます。人員の項目をスコア化します（0～20）。
target_technology_assessment	$0.045	ウェブサイトのフィンガープリンティング、GitHub リポジトリのスキャン、最新フレームワークの検出、レガシー技術の技術的負債の特定を通じて、技術の成熟度を評価します。技術の項目をスコア化します（0～20）。
target_competitive_position	$0.045	SaaS 競合インテリジェンス、企業調査プロフィール、Shopify の e コマース展開、検索結果ページ（SERP）でのトップ 10 ランキング数を通じて、市場でのポジションを評価します。市場ポジションの項目をスコア化します（0～15）。
target_reputation_scan	$0.045	Trustpilot と複数のプラットフォームのレビューを組み合わせた複数ソースによる評判評価です。総合平均評価を算出し、センチメントを STRONG/ACCEPTABLE/POOR/NO_DATA に分類します。
acquisition_readiness_score	$0.045	買収に関する包括的な評価です。16 のデータソースを並列で処理し、5 項目でスコアを算出し、取引中止要因を自動検出して、買収準備スコア（0～100）、レターグレード、推奨事項を提示します。

ツールのパラメーター

パラメーター	型	必須	説明
companyName	string	はい（すべてのツール）	法的名称または一般的な企業名です。SEC、特許、求人掲示板、レビュー、競合データの照会に使用します。例："Pinnacle Analytics Inc"
domain	string	いいえ	プロトコルを除いた企業ウェブサイトのドメインです。テックスタックの検出と Trustpilot の検索に使用します。例："pinnacleanalytics.com"。省略した場合、企業名から推定されます。
githubOrg	string	いいえ	GitHub 組織のハンドルです。リポジトリのスキャンに使用します。省略した場合は企業名がデフォルト値になります。例："pinnacle-analytics"

入力のヒント

• 会社名とドメインが一致しない場合は、ドメインを明示してください。単純な名前なら自動推定が機能しますが、「stripe.com」と「Stripe Inc」のようなブランドドメインでは失敗します。
• SEC や特許を検索する場合は、正式な法人名を使用してください。略称やブランド名では、提出書類を見逃すことがあります。「Meta Platforms Inc」は「Meta」より多くの提出書類を返します。
• コストを管理するには、ツールを個別に実行してください。IP データだけが必要なら、acquisition_readiness_score 全体ではなく、$0.045 の target_ip_portfolio を呼び出します。
• 複数の対象を順番にまとめて処理してください。候補ごとに acquisition_readiness_score を実行し、AI チャットセッションで複合スコアを並べて比較します。
• Apify で支出上限を設定すると、実行ごとのコストを自動的に制限できます。サーバーは各ツール呼び出しの前に上限を確認し、上限に達した場合は分かりやすいエラーメッセージを返します。

出力例

{
  "company": "Pinnacle Analytics Inc",
  "acquisitionReadinessScore": 74,
  "grade": "STRONG TARGET",
  "dimensions": {
    "financialHealth": {
      "score": 19,
      "max": 25,
      "findings": [
        "18 SEC filing(s) — financial transparency available",
        "4 annual reports (10-K) — multi-year financial history",
        "Insider sentiment POSITIVE: 8 buys vs 3 sells — management believes in growth",
        "No CFPB complaints — clean consumer track record"
      ]
    },
    "ipPortfolio": {
      "score": 16,
      "max": 20,
      "findings": [
        "34 USPTO patents — strong US IP portfolio",
        "11 EPO patents — international IP coverage",
        "7 EUIPO trademark(s)",
        "IP coverage spans US and EU — geographic diversity"
      ]
    },
    "workforceStability": {
      "score": 17,
      "max": 20,
      "findings": [
        "47 active job postings — aggressive growth hiring",
        "Hiring across 5 departments — well-rounded organization",
        "68% R&D roles — innovation-focused"
      ]
    },
    "technologyMaturity": {
      "score": 15,
      "max": 20,
      "findings": [
        "23 technologies detected — mature tech stack",
        "14 public GitHub repos",
        "No major tech debt signals in detected stack",
        "Modern tech stack: React, TypeScript, Next.js, Docker, Kubernetes"
      ]
    },
    "marketPosition": {
      "score": 7,
      "max": 15,
      "findings": [
        "Average review rating 4.3/5 across 312 reviews — strong reputation",
        "Competitive intelligence data available for market positioning analysis",
        "Company research data available",
        "4 top-10 SERP ranking(s) — strong search visibility"
      ]
    }
  },
  "dealBreakers": [],
  "recommendation": "Strong acquisition target. Proceed to detailed due diligence and valuation.",
  "dataSources": {
    "secFilings": 18,
    "insiderTrades": 11,
    "cfpbComplaints": 0,
    "usptoPatents": 34,
    "epoPatents": 11,
    "trademarks": 7,
    "jobPostings": 47,
    "techStackItems": 23,
    "githubRepos": 14,
    "reviews": 312,
    "competitiveIntel": 6,
    "serpRankings": 20
  }
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
company	文字列	ツールに渡された会社名
acquisitionReadinessScore	数値	複合スコア（0～100）。高いほど買収準備が整っています
grade	文字列	PRIME TARGET / STRONG TARGET / MODERATE TARGET / WEAK TARGET / NOT RECOMMENDED
recommendation	文字列	スコアと取引上の阻害要因に基づく、平易な言葉での取引に関する推奨
dealBreakers[]	配列	重大な危険信号の一覧。空の配列は、取引上の阻害要因が検出されなかったことを示します
dimensions.financialHealth.score	数値	財務健全性のサブスコア（最大 25）
dimensions.financialHealth.findings[]	配列	この項目に関する、人が理解しやすい調査結果
dimensions.ipPortfolio.score	数値	IP ポートフォリオのサブスコア（最大 20）
dimensions.ipPortfolio.findings[]	配列	特許および商標に関する調査結果
dimensions.workforceStability.score	数値	労働力の安定性のサブスコア（最大 20）
dimensions.workforceStability.findings[]	配列	採用ペースおよび部門の網羅状況に関する調査結果
dimensions.technologyMaturity.score	数値	技術成熟度のサブスコア（最大 20）
dimensions.technologyMaturity.findings[]	配列	技術スタック、GitHub、技術的負債に関する調査結果
dimensions.marketPosition.score	数値	市場での位置付けのサブスコア（最大 15）
dimensions.marketPosition.findings[]	配列	レビュー評価、SERP、競争状況に関する調査結果
dataSources.*	数値	各データソースから返されたレコード数
insiderSentiment.buys	数値	インサイダーによる購入取引の件数（財務健全性ツール）
insiderSentiment.sells	数値	インサイダーによる売却取引の件数（財務健全性ツール）
regulatoryFlags.cfpbSeverity	文字列	LOW / MODERATE / HIGH / CRITICAL（規制リスク評価ツール）
hiringVelocity	文字列	AGGRESSIVE / HEALTHY / MODERATE / STAGNANT（労働力ツール）
reputation.averageRating	数値	全プラットフォームのレビュー評価の加重平均（評判ツール）
reputation.sentiment	文字列	STRONG / ACCEPTABLE / POOR / NO_DATA（評判ツール）

買収候補のスクリーニングにはいくらかかりますか？

MCP ツールの呼び出し1回につき $0.045 かかります。これが全額です。プラットフォーム料金もサブスクリプションもありません。16のデータソースすべてにクエリを実行する acquisition_readiness_score ツールも、評価対象企業1社につき $0.045 です。

シナリオ	企業数	ツール呼び出し数	合計費用
クイックテスト — 1社の完全な評価	1	1	$0.045
初期の案件リストのスクリーニング	10	10	$0.45
中期段階のスクリーニングラウンド	25	25	$1.13
セクター全体の網羅的な調査	100	100	$4.50
四半期ごとのパイプライン更新	500	500	$22.50

費用を管理するため、Apify では実行ごとに最大支出額を設定できます。サーバーはツールを呼び出す前に上限を確認し、予算に達した場合は課金を続けるのではなく、適切なエラーを返します。

Capital IQ や PitchBook の年間 $20,000～40,000、あるいは対象企業1社あたり時給 $300 以上のアナリストによる手作業と比べてみてください。多くの事業開発チームは四半期ごとに20～50社の候補をスクリーニングし、このサーバーを使えば合計費用は $3 未満です。

APIへの接続と使用方法

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "m-and-a-target-intelligence": {
      "url": "https://m-and-a-target-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Python（MCP クライアントを使用）

import httpx
import json

APIFY_TOKEN = "YOUR_APIFY_TOKEN"
MCP_URL = "https://m-and-a-target-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"

payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "acquisition_readiness_score",
        "arguments": {
            "companyName": "Pinnacle Analytics Inc",
            "domain": "pinnacleanalytics.com",
            "githubOrg": "pinnacle-analytics"
        }
    },
    "id": 1
}

response = httpx.post(
    MCP_URL,
    json=payload,
    headers={"Authorization": f"Bearer {APIFY_TOKEN}"}
)

result = response.json()
data = json.loads(result["result"]["content"][0]["text"])
print(f"Company: {data['company']}")
print(f"Score: {data['acquisitionReadinessScore']}/100 — {data['grade']}")
print(f"Deal breakers: {data['dealBreakers'] or 'None'}")
print(f"Recommendation: {data['recommendation']}")

JavaScript

const APIFY_TOKEN = "YOUR_APIFY_TOKEN";
const MCP_URL = "https://m-and-a-target-intelligence-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: "acquisition_readiness_score",
      arguments: {
        companyName: "Pinnacle Analytics Inc",
        domain: "pinnacleanalytics.com",
      },
    },
    id: 1,
  }),
});

const result = await response.json();
const data = JSON.parse(result.result.content[0].text);
console.log(`${data.company}: ${data.acquisitionReadinessScore}/100 — ${data.grade}`);
for (const [dim, detail] of Object.entries(data.dimensions)) {
  console.log(`  ${dim}: ${detail.score}/${detail.max}`);
}
if (data.dealBreakers.length > 0) {
  console.warn("DEAL BREAKERS:", data.dealBreakers);
}

cURL

# Run a full acquisition readiness assessment
curl -X POST "https://m-and-a-target-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": "acquisition_readiness_score",
      "arguments": {
        "companyName": "Pinnacle Analytics Inc",
        "domain": "pinnacleanalytics.com"
      }
    },
    "id": 1
  }'

# Run an IP-only assessment (lower cost)
curl -X POST "https://m-and-a-target-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": "target_ip_portfolio",
      "arguments": { "companyName": "Pinnacle Analytics Inc" }
    },
    "id": 2
  }'

M&A Target Intelligence MCP Server の仕組み

フェーズ1：データの並列収集

ツール呼び出しが届くと、サーバーは runActorsParallel() を使って、関連する Apify アクターをただちに並列実行します。acquisition_readiness_score ツール全体では、SEC EDGAR、SEC EDGAR Analyzer、SEC Insider Trading、CFPB、USPTO、EPO、EUIPO、Job Market Intelligence、Website Tech Stack Detector、GitHub、Trustpilot、Multi-Review Analyzer、SaaS Competitive Intel、Company Deep Research、Shopify Intelligence、SERP Rank Tracker の全16アクターを同時に起動します。各アクターは Apify クライアント経由で呼び出され、タイムアウトは120秒、メモリ割り当ては256 MBです。失敗したアクターは例外を投げずに空の配列を返すため、一部のデータが利用できなくてもスコアリングに支障はありません。

フェーズ2：各項目のスコアリング

scoring.ts の computeAcquisitionScore() 関数は、独立した5つの項目を評価します。Financial Health（0～25）は、SEC への提出書類の有無（提出書類があれば8点、年次10-K報告書が3件以上あればさらに4点）、インサイダーのセンチメント（純買い越しなら+6点、純売り越しなら-0点）、CFPB への苦情件数（苦情がゼロなら+5点、10件以上なら0点まで段階的に減点）を重み付けします。IP Portfolio（0～20）は、USPTO の特許件数を3段階（2／5／8点）、EPO の特許を2段階（2／5点）、EUIPO の商標を3段階（1／3／5点）で評価し、複数の法域をカバーしている場合は地理的多様性ボーナスとして2点を加算します。Workforce（0～20）は、採用の勢い（4／7／10点）、部門の多様性（2部門以上で3点、4部門以上で6点）、および求人の40％超がエンジニアリング／研究職の場合の研究開発集約度（+4点）を評価します。Technology（0～20）は、技術スタックの深さを3段階（2／4／6点）、GitHub のリポジトリ数を3段階（1／3／5点）で評価し、レガシーフレームワークが検出された場合は技術的負債として減点し、最新フレームワークが3つ以上の場合は5点を加算します。Market Position（0～15）は、レビュー平均（評価が3.0以上／4.0以上の場合に3／5点）を評価し、競合情報で3点、企業調査で2点、Shopify の利用状況で2点、SERP でトップ10に少なくとも1つランクインしていれば3点を加算します。

フェーズ3：取引の阻害要因の検出

合計スコアを計算する前に、identifyDealBreakers() が3つの重大な条件を確認します。大規模なインサイダー売却：売却取引が10件を超え、買い取引がゼロの場合、悪材料が発表される前にインサイダーが撤退していることを示す重大なシグナルとしてフラグが立ちます。CFPB への極端に多い苦情：200件を超える場合、消費者満足度に深刻な問題があり、買収後のブランド価値を損なう可能性が高いことを示します。IP の欠如：技術成熟度スコアが10を超えるテクノロジー重視の買収候補で、特許も商標もゼロの場合、知的財産保護の欠如が構造的な弱点としてフラグが立ちます。

フェーズ 4：評価と推奨

総合スコアは、5 段階の評価のいずれかに対応します — PRIME TARGET（80-100）、STRONG TARGET（60-79）、MODERATE TARGET（40-59）、WEAK TARGET（20-39）、NOT RECOMMENDED（0-19）。推奨フィールドには、平易な言葉で推奨内容が出力されます。ディールブレーカーがある場合は、数値スコアにかかわらず、推奨に該当するブレーカーの具体的な内容と注意喚起が必ず含まれます。

最良の結果を得るためのヒント

1. テクノロジー関連のターゲットには、必ずドメインパラメーターを指定してください。 テクノロジースタック検出ツールとTrustpilotスクレーパーは、ドメインを直接使用します。指定しない場合、サーバーは {companyname}.com と推測します。そのため、stripe.com と "Stripe Inc" のように、会社名からドメインを推測しにくい企業では失敗します。
2. 上場企業には、正式な法人名を使用してください。 SECおよびインサイダー取引の検索では、正確な会社名を使用します。「Meta Platforms Inc」で検索すると、「Meta」や「Facebook」で検索するよりはるかに多くの提出書類が見つかります。不明な場合は、まずEDGARを確認してください。
3. 迅速な事前スクリーニングには、対象を絞ったツールを実行してください。 長いリストを絞り込む場合は、まず target_regulatory_exposure（インサイダー売却＋CFPB）と target_ip_portfolio を実行して、明らかに不適切な候補を除外してから、完全な評価を実行してください。候補あたりの費用は、$0.045 ではなく $0.09 です。
4. 人員分析ツールの出力を、テクノロジーツールと照合してください。 研究開発職の求人が70%以上あるにもかかわらず、テクノロジースタックが古い企業は、プラットフォームの移行中である可能性があります。実行状況によっては、付加価値を生む機会にもリスクにもなり得ます。
5. 総合スコアだけでなく、評価項目ごとに候補を比較してください。 スコアが65の企業でも、プロフィールは大きく異なる場合があります。一方は知的財産がSTRONG（18/20）でも財務健全性がWEAK（8/25）で、もう一方はその逆かもしれません。評価項目ごとの比較は、買収仮説の策定に役立ちます。
6. パイプラインの最重要ターゲットについて、規制関連の状況を毎週スキャンするようスケジュールしてください。 インサイダーのセンチメントが急変したり、苦情件数が急増したりすることは、早期警告の兆候です。ApifyのスケジューラーとWebhookを使って、Slackまたは案件管理システムにアラートを送信してください。
7. 非上場企業のターゲットには、WHOISデータを補完的に利用してください。 SECへの提出書類がない企業については、WHOIS Domain Lookup アクターでドメインの年数と登録データを追加できます。ドメインが古いほど、事業基盤が確立された企業である傾向があります。

他のApifyアクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方法
Company Deep Research	スコアの高いターゲットについて、acquisition_readiness_score の実行後に実行すると、企業プロフィール、資金調達履歴、経営陣のデータを詳しく取得できます
SEC EDGAR Filing Analyzer	財務健全性のスコアが高いターゲットについて、より詳細な財務諸表分析を行い、売上、利益率、負債のデータを正確に取得できます
Trustpilot Review Analyzer	消費者向けB2Cターゲットに対して単独で実行すると、レビューの内訳や苦情のテーマをより詳しく分析できます
Website Tech Stack Detector	ソフトウェア買収ターゲットのテクノロジーに関する詳細なデューデリジェンスを行う場合に単独で実行できます。MCP ツールの対象範囲を超える100以上のテクノロジーを検出します
WHOIS Domain Lookup	SECへの提出書類が利用できない非上場企業のターゲットのプロフィールに、ドメインの年数、レジストラー、所有履歴を追加できます
B2B Lead Qualifier	M&Aに限定しない、より幅広い商業的な視点が必要な場合に、30以上のシグナルを使って、潜在的な戦略的パートナーや販売チャネルの候補を評価できます
Website Contact Scraper	魅力的なターゲットを特定した後、ターゲット企業のウェブサイトから主要な経営幹部の連絡先を抽出して、アプローチ先リストを作成できます

制限事項

• 非公開企業の財務データは限られています。 SEC への提出書類を利用できるのは、米国の上場企業のみです。規制当局への提出書類がない非公開企業を対象とする場合、Financial Health のスコアは最大でも 25 点中 2 点です。
• CFPB への苦情データが関係するのは、金融サービス企業のみです。 小売、SaaS、製造業の対象企業には CFPB の記録がありませんが、これは想定どおりであり、ポジティブなシグナルではありません。スコアリングモデルはこの点を部分的に考慮しますが、業界調整係数は適用しません。
• 特許の対象範囲は米国（USPTO）と EU（EPO + EUIPO）のみです。 日本（JPO）、中国（CNIPA）、国際 PCT 出願は含まれていません。アジア太平洋地域で知的財産を展開する対象企業は、IP の項目で実際より低く評価されます。
• テクノロジースタックの検出には、稼働中のウェブサイトが必要です。 対象企業のドメインが停止している場合、厳格な認証の背後にある場合、またはモバイルアプリのみの場合、テクノロジー評価で取得できる項目は 0 件となり、その項目のスコアは 20 点中 0 点です。
• 採用データは、一般公開されている求人サイトを反映しています。 主に社内紹介、エグゼクティブサーチ、または非公開求人を通じて採用する企業は、実際の成長率よりも採用の勢いが低く見える可能性があります。
• レビューのデータは、公開レビューサイトの掲載状況に左右されます。 消費者向けの接点が少ない B2B ソフトウェア企業には、Trustpilot の掲載がない場合があります。そうした対象企業については、評判のスキャンはスコアを推測せず、NO_DATA を返します。
• スコアリングモデルはスクリーニングのための指標であり、企業価値評価ではありません。 Acquisition Readiness Score は戦略的な魅力度を評価するもので、企業価値や財務指標を評価するものではありません。より詳細な分析を行う対象の優先順位付けを目的としており、財務モデリング、法務デューデリジェンス、アドバイザーに代わるものではありません。
• SERP データが反映するのは、ブランド検索での可視性のみです。 このモデルは、キーワードとして会社名を検索します。ブランド関連キーワードで上位表示されることは市場認知度を示しますが、プロダクトマーケットフィット、収益、競争上の優位性を示すものではありません。

インテグレーション

• Apify API — MCP クライアントを使わずに、任意の言語や自動化プラットフォームから HTTP POST で MCP サーバーを直接呼び出します
• Zapier — 取引管理スプレッドシートに新しい行が追加されたときに買収スクリーニングを開始し、スコア付きの結果を Airtable または Notion に送信します
• Make — 対象企業を一括でスクリーニングし、スコアに基づいて異なる取引ステージに振り分ける M&A パイプラインの自動ワークフローを構築します
• Webhooks — 対象企業の定期スキャンが完了したとき、または取引の除外要因が検出されたときに、Slack 通知を受け取ります
• Google Sheets — 買収準備スコアと各項目の内訳を、取引比較用スプレッドシートに自動でエクスポートします
• LangChain / LlamaIndex — この MCP サーバーを多段階の AI ワークフロー内のツールとして組み込み、M&A の情報と社内財務モデルを統合します

トラブルシューティング

• 有力企業として知られているのに、スコアが予想外に低いです。 最もよくある原因は、企業名の不一致です。SEC への提出書類、特許、求人掲示板の検索では、正確な名称が重要です。正式な法人名を試してください（例："Google" ではなく "Alphabet Inc"）。また、domain も明示してください。指定しないと、テクノロジースタックやレビューの検索で誤ったウェブサイトが対象になることがあります。

• 明らかに上場企業なのに、Financial Health スコアが 2/25 です。 通常、SEC EDGAR に渡された企業名が登録者名と正確に一致していないことを意味します。企業の SEC 提出書類ページを直接確認し、登録されている正確な法人名を使用してください。子会社が親会社名で提出している場合もあります。

• 企業が特許を保有しているのに、IP Portfolio が 0 です。 USPTO と EPO での特許検索では、キーワードが照合されます。短い企業名や一般的な企業名（例：「Apex」や「Global Systems」）では、誤検出が多くなったり、該当する法人を見つけられなかったりすることがあります。業界名や所在地を追加して絞り込んでください：「Apex Semiconductor Inc」。

• Technology assessment の結果が 0 件です。 テクノロジースタックの検出では、企業のプライマリドメインにアクセスします。ドメインがサードパーティプラットフォーム上のマーケティングページにリダイレクトされる場合や、サイトが構築中の場合、フィンガープリンティングの結果は得られません。メインの製品が app.company.com で動作している場合は、サブドメインを含む正確なドメインを指定してみてください。

• ツール呼び出しが 120 秒後にタイムアウトします。 サーバーは、基盤となるアクターの呼び出しごとに 120 秒を割り当てます。データソースの 1 つの応答が遅い場合でも、並列呼び出しは完了します。ツール全体がタイムアウトする場合は、MCP クライアントの接続タイムアウトがサーバーの処理時間より短い可能性があります。acquisition_readiness_score のクライアントタイムアウトを 180 秒以上に増やしてください。

責任ある使用

• このサーバーは、SEC EDGAR の提出書類、USPTO と EPO の特許データベース、EUIPO の商標記録、公開求人掲示板、公開 GitHub リポジトリ、公開された顧客レビューなど、一般公開されているデータソースのみを照会します。
• 発表前の有価証券取引に、M&A インテリジェンスの出力を使用しないでください。インサイダー取引に関する法律は、データソースにかかわらず適用されます。
• 投資判断のためにこのデータを使用する場合は、管轄区域で適用されるデータ保護規制および金融規制を遵守してください。
• Acquisition Readiness Score は、代替データから導き出される自動スクリーニング指標です。投資助言ではなく、公正性に関する意見、評価、財務分析を構成するものでもありません。
• 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 のガイドを参照してください。

FAQ

1 回のセッションで、買収候補をいくつスクリーニングできますか？ セッションごとの上限はありません。MCP クライアントのセッション内で、候補ごとに acquisition_readiness_score を順番に呼び出してください。呼び出し 1 回あたりの費用は $0.045 なので、候補を 20 件スクリーニングすると $0.90 かかります。セッション全体の費用を抑えるには、Apify で支出上限を設定してください。

M&A 候補のインテリジェンスは、非公開企業にも対応していますか？ 一部対応しています。SEC の提出書類データを利用できるのは、米国の上場企業のみです。非公開企業の場合も、スコアリングモデルは求人情報、テクノロジースタック、GitHub の活動状況、顧客レビュー、競争上の位置付け、SERP での可視性を評価します。そのため、通常は 5 つの評価項目のうち 4 つで有意なスコアが得られます。非公開企業の Financial Health スコアは 2～5/25 になると想定してください。

Capital IQ、PitchBook、Bloomberg とは何が違いますか？ これらのプラットフォームは、独自データベースの構造化された財務データを提供し、年間 $20,000～40,000 の契約が必要です。このサーバーは、インサイダーのセンチメント、求人掲載の増加ペース、テクノロジースタック、特許出願、レビュー評価などのライブ代替データを集約し、MCP 経由でリアルタイムに提供するため、AI エージェントがデータを直接利用できます。これら 2 つのアプローチは相互補完的です。このサーバーを事前スクリーニングとパターン検出に使用し、候補を絞り込んだ後、詳細な企業価値評価には財務データプラットフォームを利用してください。 Acquisition Readiness Score の精度はどの程度ですか？ このスコアは絶対的な品質ではなく、シグナルの密度を反映しています。公開データが豊富な企業（SEC への提出書類、特許、求人情報、レビューが多数ある企業）は、公開データが少ない同等の企業より高いスコアになります。スコアは買収魅力度の絶対的な尺度ではなく、比較可能な同業グループ内での相対的なランキングツールとしてお使いください。

ディールブレーカーのフラグが立つのはどのような場合ですか？ 次の 3 つの条件でディールブレーカーが検出されます。（1）インサイダーによる売却取引が 10 件を超え、買いが 0 件の場合 — インサイダーが撤退していることを示します。（2）CFPB への消費者からの苦情が 200 件を超える場合 — 金融サービス企業における深刻な顧客満足度の低下を示します。（3）知的財産の保護（特許、商標）が一切ない一方で、Technology Maturity スコアが 10 を超える場合 — 保護されていない技術資産があることを示します。

買収候補を定期的にスクリーニングできますか？ はい。Apify に組み込まれているスケジューラーを使ってサーバーを定期実行し、スコアの推移を追跡できます。ウェブフックと組み合わせると、候補のスコアが 10 ポイントを超えて変化した際に、差分アラートを Slack またはメールに送信できます。

データはどの程度最新ですか？ すべてのデータはクエリの実行時にライブで取得されます。SEC 提出書類には、提出から数時間以内に更新される EDGAR の最新インデックスが反映されます。USPTO と EPO の特許データは毎週更新されます。求人情報には、求人サイトに掲載中の情報が反映されます。レビューのデータには、クエリ実行時に各プラットフォームで入手できる最新のレビューが取得されます。

M&A のスクリーニングにこのデータを使うことは合法ですか？ すべての情報源は公開されています。SEC 提出書類は規制により公開記録となっています。特許および商標の登録情報は法律により公開されています。求人情報は採用を目的に公開されています。レビューのデータは一般に閲覧できます。投資スクリーニングに公開データを使うことは、主要なすべての法域で合法です。ウェブスクレイピングの合法性に関する Apify のガイドをご覧ください。

Cursor や Windsurf で M&A 候補のインテリジェンスを利用できますか？ はい。このサーバーは MCP Streamable HTTP transport protocol を実装しており、あらゆる MCP クライアントと互換性があります。サーバーの URL と Apify トークンを Cursor または Windsurf の MCP 設定に追加すると、ツールがすぐにアシスタントのツール一覧に表示されます。

16 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？ サーバーは障害を適切に処理します。各基盤の actor 呼び出しは try/catch で囲まれており、エラー時には空の配列を返します。1 つのソースで障害が発生するとデータ密度が下がり、総合スコアがわずかに低下する可能性がありますが、ツール呼び出しが失敗することはありません。レスポンス内の dataSources オブジェクトには、各ソースが返したレコード数が正確に表示されます。

2 つの買収候補を並べて比較するにはどうすればよいですか？ 同じチャットセッションで各候補に対して acquisition_readiness_score を実行し、AI アシスタントに比較を依頼してください。各項目のスコア（financialHealth、ipPortfolio、workforceStability、technologyMaturity、marketPosition）は企業間で直接比較できます。

この MCP サーバーはクエリや結果を保存しますか？ このサーバーはステートレスです。クエリは Apify の標準的な実行ログ以外には記録されません。結果は、基盤となる各 actor の実行に関連付けられた Apify データセットに一時保存され、Apify の標準的なデータ保持ポリシーに従って期限切れになります。

改善にご協力ください

問題が発生した場合、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. Account Settings > Privacy に移動します
2. Share runs with public Actor creators 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、問題をより迅速に修正できます。データは actor の開発者にのみ表示され、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 issue を作成してください。カスタムのディールスクリーニングワークフローや、独自データソースとのエンタープライズ連携については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。