Water Utility Risk Intelligence

Water Utility Risk Intelligence MCP Server

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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": {
    "water-utility-risk-intelligence-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--water-utility-risk-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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構造化された多角的な自治体水道システムの評価を必要とするアナリスト、債券信用チーム、ESG 投資家向けの水道リスクインテリジェンスです。この MCP サーバーは、9 つの政府データソース（OpenAQ、USGS、FEMA、NOAA、Data.gov、Federal Register、CFPB、World Bank、BLS）を並行して連携させ、4 つのスコアリングモデルを適用して、汚染への曝露、インフラの逼迫、干ばつと気候、料金負担可能性の各側面を網羅する**総合水道リスクスコア（0～100）**を算出します。

Claude、Cursor、Windsurf、または MCP 互換の AI クライアントに接続し、名前で水道システムを検索できます。結果には、側面ごとのスコア、実行可能なシグナル、具体的な改善策の推奨事項が含まれます。初期設定後はコーディング不要です。

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
📡 産業汚染の指標となる大気質の測定値	OpenAQ	Sacramento Riverの取水口付近でPM2.5 = 78 µg/m³
🌊 地震イベントと地震のマグニチュードデータ	USGS Earthquake Search	配水本管から12 km以内でM5.2の地震
🚨 水道インフラに影響するFEMA災害宣言	FEMA Disaster Search	DR-4699-CA — 大規模洪水、水処理施設2か所に影響
🌩️ 干ばつ、洪水、異常気象の警報	NOAA Weather Alerts	深刻な干ばつ警報 — Sacramento Valley
📂 連邦政府の水質違反データベース、SDWAの執行記録	Data.gov	飲料水違反に関するデータセットを14件検出
📋 EPAのMCL変更、PFAS規則制定、SDWA改正	Federal Register	最終規則：PFASのMCLは4 ppt — 2026年施行
💬 水道事業者の請求とサービスに関する苦情	CFPB Consumer Complaints	請求・供給停止に関する苦情23件 — Fresno地域
🌍 世界の淡水利用可能量と水不足指数	World Bank Indicators	1人当たり再生可能淡水量：1,847 m³/年
💼 地域の失業率、所得、貧困指標	BLS Economic Data	失業率8.4% — Kern County
🎯 総合水道リスクスコア（0～100）	スコアリングモデル	スコア：67 — HIGH_RISK
⚠️ 汚染物質アラート件数（PFAS、鉛、ヒ素など）	Federal Register + Data.gov	汚染物質に関する規制措置を5件検出
🏗️ インフラリスクレベルの分類	USGS + FEMA + NOAA	DETERIORATING（スコア：58）
💧 水ストレスレベルの分類	NOAA + World Bank	SCARCE（干ばつスコア：62）
💰 料金負担ストレスレベル	CFPB + BLS	UNAFFORDABLE（スコア：61）
📌 実行可能なリスクシグナル	全ソースを統合	「緊急MCL規則が3件 — 処理設備の更新が必要」
📝 具体的な改善策の推奨事項	スコアリングエンジン	「複数の汚染物質規制 — 処理設備を更新」

Water Utility Risk Intelligence MCP を使用する理由

水道システムのリスクを手作業で調査するには、EPA SDWIS データベースを確認し、FEMA の災害宣言を取得し、NOAA の干ばつモニターを調べ、Federal Register の規則制定通知を探し、地域の経済データと照合する必要があります。すべて別々に、手作業で行います。1つの水道事業体を評価するだけでも、4～6時間かかることがあります。20のシステムからなるポートフォリオでは、アナリストの作業時間が数週間に及びます。

この MCP はプロセス全体を自動化します。AI クライアントに水道システム名を指定して評価を依頼すると、2分以内に、総合水リスクスコア、4つの領域別スコア、各データソースから抽出された具体的なリスクシグナル、優先順位付きの推奨事項を含む構造化レポートが得られます。スコアリングモデルは透明性が高く、スコアの算出に使われたすべてのシグナルが出力に含まれます。

• スケジュール設定 — Apify Scheduler で水道事業体の評価を定期実行し、リスクスコアの経時的な変化を追跡できます
• API アクセス — Apify API を介して、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
• スタンバイモード — リクエスト間もサーバーをウォーム状態に保ち、MCP ツールの呼び出しを低レイテンシで実行できます
• モニタリング — Apify webhooks を介して、リスクスコアがしきい値を超えたときに Slack またはメールでアラートを受信できます
• インテグレーション — Zapier、Make に接続するか、結果を CRM やデータウェアハウスに直接送信できます

機能

• 4つの独立したスコアリングモデル — 水の脆弱性（最大100）、インフラリスク（最大100）、干ばつ／気候（最大100）、支払い負担（最大100）。それぞれに透明性の高いサブコンポーネントがあります
• 総合水リスクスコア — 加重平均：水の脆弱性30％、インフラ25％、干ばつ／気候25％、支払い負担20％
• 追跡対象の汚染物質18種類 — PFAS、PFOA、PFOS、鉛、ヒ素、硝酸塩、細菌、E. coli、大腸菌群、トリハロメタン、塩素、フッ化物、水銀、クロム、ラジウム、ウラン、過塩素酸塩、マイクロプラスチック
• 汚染の代理指標としての大気質 — 水源近くの産業由来 PM2.5 が50 µg/m³を超える場合、汚染への複合曝露リスクの可能性を示し、最大25ポイントが加算されます
• MCL 緊急規則の検出 — Federal Register を「maximum contaminant level」と「emergency」のキーワードで検索し、緊急規則1件につき最大10ポイントが加算されます
• 地震によるインフラスコアリング — M4.0以上の地震は1件につき10ポイント、M6.0以上ではパイプ破裂のシグナルが明示され、上限は30ポイントです
• FEMA の洪水・暴風雨イベントの重み付け — 洪水／ハリケーン／暴風雨イベントは1件につき8ポイント、その他の災害は3ポイントで、上限は30ポイントです
• NOAA の干ばつと高温の複合評価 — 干ばつと高温が同時に発生した場合、水ストレスの複合化として追加で15ポイントが加算されます
• CFPB の請求キーワード検出 — 苦情文を8つの請求関連キーワード（bill、shutoff、disconnection、overcharge など）で検索し、水道料金の支払い困難を特定します
• BLS の失業率しきい値スコアリング — 失業率が6％を超えると支払い負担スコアに10ポイント、CPI インフレ率が4％を超えると8ポイントが加算されます
• World Bank の貧困フラグ — 貧困率が15％を超えると10ポイント、ジニ係数が40を超えると5ポイントが加算されます
• 領域ごとの5段階リスク分類 — 各モデルは名称付きのレベルを返します。最悪ケースは CRITICAL／FAILING／EMERGENCY／CRISIS、最良ケースは LOW／MODERN／ABUNDANT／AFFORDABLE などです
• 8つの MCP ツール — 対象を絞ったクエリ向けのツールに加え、9つすべてのデータソースを同時に照会する包括的な流域レポートツールがあります
• 並列データ取得 — Promise.all を使用して、すべての上流 Actor を並行実行し、9つのデータソースを使うレポートでもレイテンシを2分未満に抑えます
• 利用料金の上限ガード — すべてのツールが実行前に eventChargeLimitReached を確認し、予期しない料金の増大を防ぎます

水道事業体のリスクインテリジェンスのユースケース

地方債の信用分析

水道収益債を評価する債券アナリストや信用格付けチームは、インフラの状態、規制遵守に関するエクスポージャー、サービス地域の負担可能性リスクを評価する必要があります。この MCP を使えば、数日かかる手作業の調査を、1 回のツール呼び出しで置き換えられます。AI に、ある公益事業体について water_system_risk_assessment を実行するよう依頼すると、FEMA の災害履歴、地震リスク、CFPB の苦情件数など、従来の信用分析では見落とされがちな情報とともに、構造化されたリスクプロファイルを受け取れます。

ESG ポートフォリオの水リスクスクリーニング

自治体や企業の保有資産全体で、水関連リスクをスクリーニングする ESG マンデートを持つ資産運用会社は、この MCP を使用してエクスポージャーを定量化できます。干ばつ・気候スコアと汚染物質エクスポージャーの確認は、TCFD の物理的リスクの枠組みに沿っています。ポートフォリオ内のサービス地域を対象に compare_water_systems を実行し、複合スコアで保有資産を順位付けして、優先的に働きかける対象を決められます。

PFAS と汚染物質の監視

PFAS、鉛製給水管の交換、新興汚染物質に関する規制を監視する環境コンプライアンスチームや法務部門は、contaminant_exposure_check を使用して、特定の水道システムに関連する連邦官報の規則制定活動を追跡できます。このツールは、スコア化された汚染物質アラート件数に加えて規制関連文書の原文も返すため、アナリストは元の文書を確認できます。

水道公益事業体のピアベンチマーク

同業システムと実績を比較する公益事業体の運用管理者やコンサルタントは、compare_water_systems を使用して、各公益事業体の次元別標準スコアを生成できます。4 つの次元スコア（脆弱性、インフラ、干ばつ、負担可能性）により、規模や地理的条件が異なるシステム間でも一貫した比較が可能になります。

気候変動への適応とインフラ計画

20 年間の資本改善計画を策定するエンジニアリング会社や公益事業体の計画担当者は、infrastructure_age_analysis と drought_climate_forecast を併用して、地震リスク、FEMA の災害履歴、進行中の干ばつ状況による複合リスクを定量化できます。返されるシグナルからスコアを左右している具体的な事象を特定できるため、資本投資の優先順位を決める根拠になります。

負担可能性と公平性の分析

水道料金の負担可能性を調査する政策研究者や公益事業体の規制当局は、affordability_stress_index を使用して、サービス地域の CFPB 請求に関する苦情データと BLS の失業率および World Bank の貧困指標を組み合わせることができます。経済的に厳しい地域で苦情件数が多い場合、「失業率 9.1% — 公共料金を支払う能力の低下」といった具体的なシグナルが示され、公平性リスクを定量化できます。

水道公益事業体のリスク情報を活用する方法

1. MCP サーバーに接続する — サーバーの URL を MCP クライアントの設定に追加します（下記の接続セクションを参照）。console.apify.com から Apify アカウントと API トークンを取得する必要があります。
2. ツールを選ぶ — 全体的な評価には water_system_risk_assessment を使用します。特定項目（汚染物質の確認、干ばつ予測、負担可能性指数）を調べるには、対象を絞ったツールを使用します。名前が指定された公益事業体ではなく地域を対象とする場合は、watershed_risk_report を使用します。
3. クエリを実行する — AI に「ミシガン州フリントの水道公益事業体のリスクを評価してください」と依頼します。MCP が適切なツールを呼び出し、最大 9 つのデータソースを並列で照会して、60〜120 秒で結果を返します。
4. 出力を解釈する — 複合水リスクスコア（0〜100）、名称付きの判定（LOW_RISK〜CRITICAL）、次元別スコア、人が読めるリスクシグナル、具体的な推奨事項が表示されます。必要に応じてエクスポートまたは要約してください。

MCP ツール

ツール	価格	データソース	パラメーター
water_system_risk_assessment	$0.045	9 つすべてのソース	system、state（任意）
contaminant_exposure_check	$0.045	OpenAQ、Federal Register、Data.gov	location、contaminant（任意）
infrastructure_age_analysis	$0.045	USGS、FEMA、NOAA	location
drought_climate_forecast	$0.045	NOAA、World Bank	region
affordability_stress_index	$0.045	CFPB、BLS、World Bank	system
regulatory_compliance_gap	$0.045	Federal Register、Data.gov	system、regulation（任意）
compare_water_systems	$0.045	OpenAQ、USGS、NOAA、Federal Register、CFPB	system
watershed_risk_report	$0.045	9 つすべてのソース	region、state（任意）

ツールパラメーターのリファレンス

パラメーター	型	必須	説明
system	string	varies	水道事業者名、自治体名、またはサービス提供地域（例：「Phoenix Water Services」）
state	string	no	規制上のコンテキストとなる州名（例：「Arizona」）
location	string	varies	汚染物質／インフラ関連ツールで使用する市、郡、または水道システム
contaminant	string	no	対象とする特定の汚染物質：「PFAS」、「lead」、「arsenic」
region	string	varies	気候／流域関連ツールで使用する流域、郡、または地域
regulation	string	no	照会する特定の規制：「PFAS」、「LCRI」、「SDWA」

出力例

「Denver」に対する water_system_risk_assessment の呼び出しでは、次の結果が返されます。

{
  "system": "Denver",
  "compositeScore": 44,
  "verdict": "ELEVATED",
  "waterVulnerability": {
    "score": 38,
    "contaminantAlerts": 4,
    "airQualityImpact": 12,
    "environmentalRisk": 10,
    "riskLevel": "MODERATE",
    "signals": [
      "4 contaminant-related regulatory actions",
      "2 extreme air quality events — industrial contamination risk to water sources"
    ]
  },
  "infrastructure": {
    "score": 51,
    "seismicRisk": 10,
    "disasterExposure": 24,
    "climateStress": 17,
    "riskLevel": "AGING",
    "signals": [
      "M4.3 earthquake — critical infrastructure damage risk",
      "4 flood/storm disasters — water treatment plant vulnerability",
      "2 drought alerts — water supply stress"
    ]
  },
  "droughtClimate": {
    "score": 46,
    "droughtAlerts": 2,
    "heatEvents": 4,
    "waterStressLevel": "STRESSED",
    "signals": [
      "2 active drought conditions — water supply crisis risk",
      "4 heat events — increased water demand + evaporation",
      "Concurrent drought + heat — compounding water stress"
    ]
  },
  "affordability": {
    "score": 39,
    "complaints": 11,
    "economicStress": 18,
    "affordabilityLevel": "STRESSED",
    "signals": [
      "8 billing complaints — rate affordability concern",
      "Unemployment 6.8% — reduced ability to pay utility bills"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "4 contaminant-related regulatory actions",
    "2 extreme air quality events — industrial contamination risk to water sources",
    "M4.3 earthquake — critical infrastructure damage risk",
    "4 flood/storm disasters — water treatment plant vulnerability",
    "2 drought alerts — water supply stress",
    "2 active drought conditions — water supply crisis risk",
    "4 heat events — increased water demand + evaporation",
    "Concurrent drought + heat — compounding water stress",
    "8 billing complaints — rate affordability concern",
    "Unemployment 6.8% — reduced ability to pay utility bills"
  ],
  "recommendations": [
    "Multiple contaminant regulations — upgrade treatment capabilities",
    "Seismic zone — ensure pipe materials and joints are earthquake-rated"
  ]
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
system	string	指定された水道システム名
compositeScore	number	加重複合リスクスコア（0～100）
verdict	string	LOW_RISK / MANAGEABLE / ELEVATED / HIGH_RISK / CRITICAL
waterVulnerability.score	number	汚染脆弱性スコア（0～100）
waterVulnerability.contaminantAlerts	number	検出された汚染物質関連の規制措置の件数
waterVulnerability.airQualityImpact	number	大気質汚染の代替指標となるサブスコア（0～25）
waterVulnerability.environmentalRisk	number	環境リスクの複合サブスコア（0～20）
waterVulnerability.riskLevel	string	LOW / MODERATE / ELEVATED / HIGH / CRITICAL
waterVulnerability.signals	string[]	スコアの算出に影響した、人が読める形式のシグナル
infrastructure.score	number	インフラストレススコア（0～100）
infrastructure.seismicRisk	number	USGS データに基づく地震リスクのサブスコア（0～30）
infrastructure.disasterExposure	number	FEMA 災害曝露のサブスコア（0～30）
infrastructure.climateStress	number	NOAA 気候ストレスのサブスコア（0～25）
infrastructure.riskLevel	string	MODERN / ADEQUATE / AGING / DETERIORATING / FAILING
infrastructure.signals	string[]	地震、災害、気象データから得られたシグナル
droughtClimate.score	number	干ばつと気候による水ストレススコア（0～100）
droughtClimate.droughtAlerts	number	NOAA の有効な干ばつ警報の件数
droughtClimate.heatEvents	number	NOAA の高温イベントの件数
droughtClimate.waterStressLevel	string	ABUNDANT / ADEQUATE / STRESSED / SCARCE / EMERGENCY
droughtClimate.signals	string[]	干ばつ、高温、降水量に関するシグナル
affordability.score	number	負担可能性ストレススコア（0～100）
affordability.complaints	number	CFPB に寄せられた請求および債務に関する苦情の合計件数
affordability.economicStress	number	BLS 経済ストレスのサブスコア（0～30）
affordability.affordabilityLevel	string	AFFORDABLE / MANAGEABLE / STRESSED / UNAFFORDABLE / CRISIS
affordability.signals	string[]	苦情、失業、貧困に関するシグナル
allSignals	string[]	4 つのすべての側面から得られたシグナルを統合したもの
recommendations	string[]	スコアのしきい値に応じて提示される具体的な是正措置

水道事業者のリスク評価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、ツール呼び出し 1 回につき 0.045 ドルかかります。Apify 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。

シナリオ	ツール呼び出し数	1 回あたりの費用	合計費用
簡易テスト — 水道事業者 1 社	1	$0.045	$0.045
集中的な確認（汚染物質＋干ばつ＋料金負担可能性）	3	$0.045	$0.135
水道事業者の包括的評価＋比較	5	$0.045	$0.225
週次モニタリング — 水道事業者 10 社	10	$0.045	$0.45
月次ポートフォリオのスクリーニング — 水道事業者 50 社	50	$0.045	$2.25

実行ごとに最大利用額を設定して、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ます。

Apify の無料プランには、月額 5 ドル分のプラットフォームクレジットが含まれており、毎月 100 件以上の水道システムのリスク評価を実施できます。

リスクスコアを事前に作成して提供する商用の水リスクデータプラットフォームでは、月額 500～2,000 ドルかかります。これに対し、この MCP なら、ほとんどのユーザーがサブスクリプション契約なしで月額 2～10 ドルほどで利用でき、各スコアの算出方法も完全に把握できます。

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": {
    "water-utility-risk-intelligence": {
      "url": "https://water-utility-risk-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline

IDE の MCP 設定に、次の MCP サーバー URL を追加します。

https://water-utility-risk-intelligence-mcp.apify.actor/mcp

Apify トークンは Bearer トークンとして Authorization ヘッダーに含めてください。設定場所はクライアントによって異なるため、IDE の MCP ドキュメントを確認してください。

プログラムからの HTTP 接続（cURL）

# Run a full water system risk assessment
curl -X POST "https://water-utility-risk-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": "water_system_risk_assessment",
      "arguments": {
        "system": "Flint",
        "state": "Michigan"
      }
    },
    "id": 1
  }'

Python

import httpx
import json

APIFY_TOKEN = "YOUR_APIFY_TOKEN"
MCP_URL = "https://water-utility-risk-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"

def assess_water_risk(system: str, state: str = None):
    payload = {
        "jsonrpc": "2.0",
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "water_system_risk_assessment",
            "arguments": {"system": system, **({"state": state} if state else {})}
        },
        "id": 1
    }
    response = httpx.post(
        MCP_URL,
        json=payload,
        headers={"Authorization": f"Bearer {APIFY_TOKEN}"}
    )
    result = response.json()
    text = result["result"]["content"][0]["text"]
    data = json.loads(text)
    print(f"System: {data['system']}")
    print(f"Composite Score: {data['compositeScore']}/100 — {data['verdict']}")
    print(f"Contaminant Alerts: {data['waterVulnerability']['contaminantAlerts']}")
    print(f"Infrastructure Level: {data['infrastructure']['riskLevel']}")
    print(f"Water Stress: {data['droughtClimate']['waterStressLevel']}")
    print(f"Affordability: {data['affordability']['affordabilityLevel']}")
    for rec in data.get("recommendations", []):
        print(f"  - {rec}")
    return data

result = assess_water_risk("Phoenix", "Arizona")

JavaScript

const APIFY_TOKEN = "YOUR_APIFY_TOKEN";
const MCP_URL = "https://water-utility-risk-intelligence-mcp.apify.actor/mcp";

async function assessWaterRisk(system, state) {
  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: "water_system_risk_assessment",
        arguments: { system, ...(state ? { state } : {}) },
      },
      id: 1,
    }),
  });

  const result = await response.json();
  const data = JSON.parse(result.result.content[0].text);
  console.log(`${data.system}: Score ${data.compositeScore}/100 — ${data.verdict}`);
  console.log(`Contamination: ${data.waterVulnerability.riskLevel}`);
  console.log(`Infrastructure: ${data.infrastructure.riskLevel}`);
  console.log(`Water Stress: ${data.droughtClimate.waterStressLevel}`);
  console.log(`Affordability: ${data.affordability.affordabilityLevel}`);
  data.recommendations?.forEach(r => console.log(`  Recommendation: ${r}`));
  return data;
}

assessWaterRisk("Phoenix", "Arizona");

水道事業者のリスクインテリジェンスの仕組み

フェーズ 1 — 9 つの政府機関のデータソースから並列にデータを収集

ツールが呼び出されると、サーバーは Promise.all を使用して、最大 9 つの Apify アクターを同時に実行します。内訳は、水源周辺の産業汚染の指標となる大気質測定値を提供する OpenAQ、地域内の地震活動を調べる USGS、水道インフラに影響する宣言済み災害を調べる FEMA、発令中の干ばつおよび異常気象警報を提供する NOAA、連邦政府の水質および違反データセットを提供する Data.gov、EPA の規則制定措置を調べる Federal Register、水道料金請求に関する消費者からの苦情を扱う CFPB、淡水の利用可能性指標を提供する World Bank、地域の経済データを提供する BLS です。各上流アクターは、120 秒のタイムアウトと 512 MB のメモリ割り当てで実行されます。対象を絞ったツール（例：infrastructure_age_analysis）は、9 つすべてではなく、関連する 3 つのデータソースのみを呼び出し、遅延とコストを削減します。

Phase 2 — 4 つの独立したスコアリングモデル

各スコアリングモデルは、統合データのうち関連するサブセットを個別に処理します。

水脆弱性スコアリングでは、Federal Register の項目を 18 個の PFAS／重金属／生物学的汚染物質のキーワードと照合し、規制措置と緊急 MCL 規則をカウントします。AQI が 100 を超える大気質測定値は、産業汚染の代理指標に加算されます（PM2.5 が 50 µg/m³ を超える場合、重みは 2 倍になります）。サブスコアの上限は、大気質の代理指標が 25、規制活動が 30、Data.gov の違反データが 25、複合環境リスクが 20 です。

インフラリスクスコアリングでは、USGS の地震記録をマグニチュードのしきい値に基づいて解析します。M4.0 以上の地震は、それぞれ地震サブスコアに 10 ポイントを加算します（上限 30）。FEMA の災害記録は、事象の種類に基づいて分類され、洪水／ハリケーン／暴風雨の事象はそれぞれ 8 ポイント、その他の災害は 3 ポイントとなります。NOAA の警報は、「drought」、「excessive heat」、「flood」、「flash flood」のキーワードと深刻度の分類に基づいて解析されます。

干ばつ／気候スコアリングでは、シグナルを複合的に適用します。干ばつ警報（≥1）と熱波事象（≥2）が同時に発生した場合、水ストレスの複合リスクに 15 ボーナスポイントを加算します。World Bank の降水量データでは、年間降水量が 500mm を下回ると、降水量不足のフラグが立ち、10 ポイントが加算されます。

家計負担可能性スコアリングでは、CFPB の苦情テキストを 8 個の請求関連キーワードと 2 個の債務／回収関連キーワードに分けて照合します。「unemployment」を含む BLS の系列 ID で、値が 6% を超えるものには 10 ポイントが加算されます。4% を超える CPI／インフレ系列には 8 ポイントが加算されます。

Phase 3 — 複合スコアの算出と判定の生成

複合スコアには固定重みの計算式を使用します：(vulnerability × 0.30) + (infrastructure × 0.25) + (drought × 0.25) + (affordability × 0.20)。4 つの各評価項目のスコアは、合算する前に整数に丸められます。判定のしきい値は、CRITICAL（≥80）、HIGH_RISK（≥60）、ELEVATED（≥40）、MANAGEABLE（≥20）、LOW_RISK（<20）です。推奨事項は条件に応じて生成され、それぞれ設定されたしきい値を超えた場合にのみ適用されます。たとえば、地震に関する推奨事項が適用されるのは、infrastructure.seismicRisk >= 20 の場合であり、汎用的な出力としてではありません。

Phase 4 — スタンバイモードでの提供

サーバーは Apify のスタンバイモード（usesStandbyMode: true）で動作します。つまり、コールドスタートするのではなく、リクエスト間も起動状態を維持します。MCP エンドポイントは /mcp にあり、JSON-RPC 2.0 プロトコルに準拠した POST リクエストを受け付けます。各リクエストで、新しい McpServer インスタンスと StreamableHTTPServerTransport が作成されるため、クエリ間でセッションメモリが漏えいしない、ステートレスな処理が実現します。

最良の結果を得るためのヒント

1. 米国の公益事業者では州を指定してください。 water_system_risk_assessment と watershed_risk_report の state パラメーターを指定すると、すべての上流クエリに州が追加され、よくある名称を持つ公益事業者について、Federal Register と NOAA の結果の地理的な特定精度が向上します。

2. 特定の汚染物質を指定して contaminant_exposure_check を使い、PFAS に絞って調査してください。 contaminant: "PFAS" を渡すと、Federal Register のクエリが一般的な水質関連の措置ではなく、PFAS に特化した規則制定に絞られ、規制シグナルのノイズが減ります。

3. 債券分析では、まず infrastructure_age_analysis を実行してください。 インフラリスクは、最も資本集約的な評価軸です。インフラのスコアが LOW または ADEQUATE であれば、9 ソースすべてを使ったレポートを省略してコストを節約できます。

4. compare_water_systems を使ってベンチマーク表を作成してください。 このツールは、4 つの評価軸のスコアをフラットな comparison オブジェクトで返すため、ネストされたサブオブジェクトを解析せずに、スプレッドシートや AI の要約で 5～10 のシステムの結果を簡単に表にできます。

5. 地域計画では、drought_climate_forecast と watershed_risk_report を組み合わせてください。 干ばつツールは、より迅速かつ低コストで気候の概要を提示します。干ばつスコアが STRESSED を超えた場合は、流域レポートで複数のソースを網羅した全体的なコンテキストを確認できます。

6. 大規模なポートフォリオをスクリーニングする前に、支出上限を設定してください。 Apify アカウントで、ツールの呼び出しを繰り返し実行する前に、実行ごとの予算を設定します。1 回あたり $0.045 の場合、公益事業者 50 件のスクリーニングには $2.25 かかります。無料枠の範囲内ですが、支出上限を設定しておけば、AI エージェントのワークフローで予期しないループが発生しても安心です。

7. 複合スコアを見る前に、allSignals 配列を確認してください。 シグナルは監査証跡です。CFPB への苦情だけをもとに算出されたスコア 65 と、FEMA の災害宣言や地震イベントをもとに算出された同じスコア 65 とでは、意味合いが異なります。

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
NOAA Weather Alerts	水リスク評価全体を実行する前に、地域の NOAA の警報データを取得し、干ばつ状況を事前にスクリーニングします
Federal Register Search	EPA SDWA の規則制定を直接クエリし、コンプライアンスギャップツールで検出された MCL 変更の全文を確認します
FEMA Disaster Search	インフラリスクスコアが高い公益事業者について、災害宣言の記録全文を取得します
CFPB Consumer Complaints	アフォーダビリティの負担が大きいと判定された公益事業者について、苦情の記述全文を詳しく調べます
USGS Earthquake Search	MCP のスコアリングに加え、工学レベルの配管破損リスク評価に必要な過去の地震データを取得します
World Bank Indicators	MCP の 30 点満点の水ストレス小項目に加え、気候変動への適応計画に必要な長期的な淡水利用可能量の傾向を取得します
Company Deep Research	水道公益事業者のリスクスコアと企業インテリジェンスレポートを組み合わせ、地方債発行体のデューデリジェンスに活用します

制限事項

• SDWISには直接アクセスできません。 EPA Safe Drinking Water Information System（SDWIS）には、PWS IDを含むシステムレベルの違反記録が格納されています。このMCPはData.govの水関連データセットとFederal Registerに掲載されたEPAの措置にアクセスしますが、SDWISの違反レベルのデータには直接アクセスしません。特定のPWSの違反履歴を確認するには、EPAのECHOデータベースを使用してください。
• 水質サンプルデータはありません。 このMCPは規制および環境のリスクシグナルを評価しますが、試験機関による水質検査結果は扱いません。実際の汚染物質濃度データ（mg/L、µg/L）には、現在データソースとして接続されていないサンプルデータベースが必要です。
• 大気質は代理指標であり、直接測定ではありません。 汚染の代理指標では、地域付近のOpenAQの大気質測定値を、水源に影響を及ぼす可能性のある産業活動の指標として使用します。特定の大気汚染事象と水質汚染との因果関係を示すものではありません。
• 地理的な精度は、上流のクエリ照合に依存します。 結果の品質は、システム名または地域名が各上流データソースの記録とどの程度一致するかによって異なります。名称が珍しい、または曖昧な事業体では、一部のソースから得られる結果が少ない場合があります。
• パイプレベルのリアルタイム監視には対応していません。 インフラリスクスコアは、地震、災害、気象事象に基づいており、事業体の運用システムからリアルタイムのSCADAデータ、圧力監視データ、管路破損記録を取り込むものではありません。
• World Bankの指標は国レベルです。 World Bankの淡水および貧困データは国または地域単位の集計値であり、特定の水道システムの給水区域に限定されたデータではありません。これらの指標の国内地域レベルの精度には限界があります。
• CFPBの苦情は、消費者向け金融商品に関するものです。 CFPBは主に金融商品に関する苦情を追跡しています。CFPBのデータセットに含まれる水道料金請求への苦情は有用な指標ですが、料金の負担可能性やサービス品質の全体像を示すものではありません。
• スコアは過去の傾向ではなく、現在のデータ利用可能性を反映します。 実行のたびに、上流ソースから現在のデータを取得します。このMCPは過去の実行結果を保存しません。独自に傾向を追跡するには、Apify Schedulerとデータセットの永続化機能を使用してください。

インテグレーション

• Apify API — 水リスク評価をプログラムで実行し、結果をApifyデータセットに保存して後続分析に利用します
• Zapier — スコアが指定したしきい値を超えた際に、水リスクスコアの出力をスプレッドシート、Slackアラート、CRMの更新に連携します
• Make — 毎月の事業体評価を実行し、HIGH_RISKの結果をアナリストの確認キューに振り分ける自動ワークフローを構築します
• Webhooks — 評価の完了時にHTTPコールバックを受信し、社内のリスク管理プラットフォームとリアルタイムで連携できるようにします
• Google Sheets — compare_water_systemsの比較結果をライブのGoogleスプレッドシートに連携し、ポートフォリオ全体のリスクダッシュボードを作成します
• LangChain / LlamaIndex — 水リスク評価の結果を構造化コンテキストとして使用し、AIが生成する事業体のリスクメモや投資委員会向けレポートに活用します

トラブルシューティング

• 水道に問題があると分かっているのに、シグナル数が少ない。 システム名が曖昧な場合（例：「Springfield」）、州パラメーター（「state」：「Illinois」）を追加するか、「Springfield Illinois Water Department」のように、より具体的な名前を使用してください。地理的な曖昧さを解消すると、Federal Register と FEMA のクエリの照合精度が向上します。

• 地域で地震活動が活発なのに、インフラのスコアが低い。 USGS のクエリでは、システム名または地域名をテキスト検索に使用します。地震活動が活発でも人口がまばらな地域では、USGS の記録が水道事業者名と一致しない場合があります。特定の小規模な水道事業者名ではなく、「San Andreas Fault Zone」のような地域の流域名または郡名で実行してみてください。

• 料金負担可能性のスコアが予想外に高い、または低い。 CFPB の苦情検索では、「water utility」とシステム名を組み合わせて検索します。非常に大きな都市では、無関係な金融関連の苦情が多数表示されることがあります。非常に小規模なシステムでは、スコアを算出するには苦情が少なすぎる場合があります。小規模な水道事業者では、BLS の経済サブスコアのほうが安定したシグナルです。

• 実行は完了するが、シグナルが空で返される。 シグナルが空の場合、スコアリングモデルのしきい値に合致するデータを上流のアクターが返さなかったことを示します。これは有効な結果です。つまり、そのシステムについて、データソースに該当するリスク事象が含まれていないということです。シグナルが空でスコアが 0～15 の場合、データ収集の失敗ではなく、実際にリスクが低いことを示しています。

• すべてのツールが完了する前に利用上限に達する。 各ツール呼び出しには個別に $0.045 の料金がかかります。AI エージェントのループ内で複数のツールを実行する場合は、予想される呼び出し数をまかなえるよう、Apify アカウントの実行予算を設定してください。10 回の呼び出し = $0.45 です。

責任ある利用

• この MCP は、一般公開されている米国政府および国際機関のデータソースのみを利用します。
• データは情報提供を目的としたリスク評価に使用するものであり、規制の執行や法的手続きには使用しません。
• 水リスクスコアは、公開データのシグナルから導出した指標であり、認定を受けた技術評価や規制当局による判定ではありません。
• 評価結果を投資判断、債券分析、または一般向けの情報発信に使用する場合は、適用される法令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 のガイドをご覧ください。

FAQ

Composite Water Risk Score の精度はどの程度ですか？ このスコアは相対的なリスク指標であり、絶対的な安全性評価ではありません。現在の公開データで検出されたリスクシグナルの密度と深刻度を反映します。規制措置、地震、干ばつ警報が多いほど、スコアは高くなります。これは、さらなる調査が必要なシステムを特定するための指標であり、法令遵守やインフラの状態を証明するものではありません。

water utility risk intelligence では、いくつのデータソースを照会しますか？ 最大 9 つです。OpenAQ、USGS Earthquake Search、FEMA Disaster Search、NOAA Weather Alerts、Data.gov、Federal Register、CFPB Consumer Complaints、World Bank Indicators、BLS Economic Data です。infrastructure_age_analysis のような対象を絞ったツールは 3 つのソースを照会し、water_system_risk_assessment と watershed_risk_report はすべての 9 つのソースを照会します。

このツールは、水道システムの PFAS 汚染を検出できますか？ contaminant_exposure_check ツールは、PFAS 関連の Federal Register における EPA の規則制定措置（MCL の変更、執行措置）、Data.gov の違反データセット、および現地付近の環境モニタリングデータを特定します。検出するのは PFAS に関する規制活動であり、水サンプル中の濃度を直接測定するものではありません。サンプル単位の PFAS データについては、EPA の PFAS Unregulated Contaminant Monitoring Program（UCMR）データベースが信頼できる情報源です。

水道システムの評価にはどのくらい時間がかかりますか？ 9 つすべてのソースを照会する総合評価は、通常 60～120 秒で完了します。2～3 つのソースを照会する対象を絞ったツールは、20～45 秒で完了します。サーバーは Apify Standby モードで実行されるため、連続するクエリの間にコールドスタートによる遅延はありません。 米国以外の水道システムも評価できますか？ ほとんどのデータソースは米国を対象としています（USGS、FEMA、NOAA、CFPB、BLS、Federal Register）。World Bank の指標は世界全体を対象としています。海外の水道システムでは、干ばつ・気候と World Bank のサブスコアからデータが返されますが、米国固有の規制およびインフラのスコアは限られます。drought_climate_forecast ツールは、海外の地域で最も効果を発揮します。

EPA の ECHO や SDWIS データベースとはどう違いますか？ EPA の ECHO と SDWIS は、特定の Public Water System ID に紐づいた違反レベルのデータを直接提供します。この MCP は、汚染、インフラ、気候、料金の負担しやすさにわたる、より広範な多次元リスク評価を提供し、9 つのソースを統合して各次元をスコア化します。SDWIS の直接検索を置き換えるのではなく、補完するものです。

水道リスクの定期的なモニタリングをスケジュールできますか？ はい。Apify Scheduler を使って、追跡対象の水道事業者を定期的に評価できます。結果は実行の間、Apify のデータセットに保存されます。Webhook と組み合わせれば、複合スコアが 60 などのしきい値を超えたときにアラートを受け取れます。

このデータを投資分析に使用することは合法ですか？ すべてのデータソースは、一般公開されている米国政府および国際機関のデータベースです。データはあらゆる目的で無料で利用できます。第三者のリスク指標を投資商品に使用する際の開示要件については、法務およびコンプライアンスチームにご相談ください。Apify のガイドをご覧ください。

「Critical contamination risk」の推奨が出る条件は何ですか？ この推奨は、waterVulnerability.riskLevel === 'CRITICAL' の場合に表示されます。これには、脆弱性スコアが 80 以上であることが必要です。通常は、複数の緊急 MCL 規則（各 10 ポイント、合計最大 30 ポイント）、水源付近での極端な大気質イベント、および Data.gov の違反データセットが同時に発生することが条件となります。

複数の水道システムを横並びで比較できますか？ はい。各水道事業者に対して compare_water_systems を使うと、4 つの次元スコアを含むフラットな比較オブジェクトを生成できます。比較したい各システムで実行し、AI に結果をランキング形式の表にまとめるよう依頼してください。または、各システムで water_system_risk_assessment を実行し、複合スコアを比較することもできます。

ELEVATED と HIGH_RISK の判定はどのように解釈すればよいですか？ ELEVATED（スコア 40～59）は、少なくとも 1 つの次元で重大なリスク要因が見られ、モニタリングと計画策定が必要であることを示します。HIGH_RISK（スコア 60～79）は、複数の次元にわたってリスク要因が重なっていることを示し、是正計画の策定が推奨されます。CRITICAL（≥80）は、複数の深刻なリスク要因が同時に存在し、緊急の対応が必要であることを示します。

料金の負担しやすさスコアには、水道料金が直接反映されますか？ いいえ。料金負担モデルでは、CFPB の苦情件数（請求、供給停止、過剰請求に関するキーワード）、BLS の失業率および CPI データ、World Bank の貧困指標を使用します。実際の水道料金表にはアクセスしません。スコアが高い場合は、経済状況や苦情の傾向から見て、住民が水道料金の支払いに苦労する可能性が高い地域を示します。

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. 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ため、より迅速に問題を修正できます。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あり、一般には公開されません。

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。カスタム連携や企業向けの水道リスクワークフローについては、Apify プラットフォームからお問い合わせください。