refinancier MCP v0.0.7公開 — 6ツール統合パイプラインで事業性融資判断AIが本番運用品質に到達
AIエージェント向けMCP (Model Context Protocol)クライアントrefinancier-mcp v0.0.7をnpm公開しました。6つの意思決定インテリジェンスツール (企業価値評価、異常検知、シナリオ分析、因果DAG、コンプライアンス、推奨施策) が統合され、ニデック・東芝での検証で稟議書品質に到達。
refinancier MCP v0.0.7公開 — 6ツール統合パイプラインで事業性融資判断AIが本番運用品質に到達
refinancierのAIエージェント向けMCP (Model Context Protocol)クライアント refinancier-mcpのv0.0.7をnpmに公開しました。これにより、Claude Desktop / Claude Code / カスタムAI worker等のあらゆるAI agentから、refinancierの6つの意思決定インテリジェンスツール を統一インターフェースで呼び出せるようになります。
要点
- 6ツールが本番運用品質に到達 (ニデック・東芝の2ケースで稟議書品質を確認)
- npm公開:
npx -y refinancier-mcpで即座に利用可能 - Claude Desktop設定例をREADMEに追加
- AI worker等のパートナー企業から呼び出し可能
1. なぜMCPか — refinancierの差別化戦略
1.1 「単発SaaS」から「意思決定インフラ」へ
これまでの金融SaaSの多くは、Web UIを介した 単発のAI推論 に閉じていました。refinancierは別の道を選択しました。
「複数のAIツールがパイプライン的に連動する意思決定インフラ」
これを実現する標準プロトコルが、Anthropicが2024年に発表したModel Context Protocol (MCP)です。
1.2 競合との位置づけ
| 項目 | 一般的な金融SaaS | refinancier MCP |
|---|---|---|
| アクセス手段 | Web UIのみ | Web UI + MCP + REST API |
| AI連携 | 単発API | パイプライン連携 |
| 外部AI agentからの利用 | 困難 | npmパッケージで即可能 |
| ツール間の文脈共有 | 不可 | 可(anomaly_findingsをrecommendationに渡す等) |
| 設計思想 | プロダクト | インフラ |
2. 6ツールの全体像
2.1 ツール一覧
| MCPツール | 機能 | API消費量 |
|---|---|---|
valuate_company |
企業価値評価(PER/PSR/DCF/純資産ハイブリッド + 信頼度) | 中 |
get_anomaly_timeline |
4カテゴリ異常検知 (財務/ガバナンス/実行/戦略) | 中 |
run_scenario |
What-ifシナリオシミュレーション (楽観/標準/悲観) | 中 |
build_causal_dag |
因果DAG生成 (ドライバー・媒介・アウトカム・リスク) | 中 |
check_compliance |
コンプライアンスチェック (銀行法・金商法・犯収法等5法令以上) | 小 |
get_recommended_actions |
推奨施策5件 + do_now/do_later/investigate判定 | 大 |
2.2 パイプライン的使い方
refinancier MCPの真価は、上流ツールの出力を下流ツールの文脈に流す 使い方です。
build_causal_dag → run_scenario → get_recommended_actions
↑
get_anomaly_timeline ─┘
↑
check_compliance ┘
具体例(Claude Desktop上で):
ユーザー: ニデック(6594)について、融資判断レポートを作って
Claude:
1. valuate_companyを実行 → EV 1.95 兆円 (信頼度0.72)を取得
2. get_anomaly_timelineを実行 → 11件の異常を検出
3. anomaly_timelineの結果をanomaly_findingsとして
get_recommended_actionsに渡す
4. run_scenarioを実行 → 500億融資のDSCR 1.7-2.2倍を算出
5. build_causal_dagを実行 → 因果構造を可視化
6. 全結果を統合した稟議書を生成
これは 既存SaaSでは不可能 な、refinancier MCP独自の強みです。
3. ケーススタディ: ニデック(6594)の事業性融資判断
5/19時点でのテスト結果:
3.1 valuate_company
- EV: 1.95兆円 (1.55-2.35兆、信頼度0.72)
- 評価方法: PER 12xアンカー + 無形資産プレミアム1.18
3.2 get_anomaly_timeline
| カテゴリ | 件数 |
|---|---|
| Governance | 3件 (後継問題、有報訂正、監査関連) |
| Strategic | 3件(E-Axle量産、TAKISAWA統合、車載集中) |
| Execution | 2件 |
| Financial | 1件 |
| 合計 | 9件(High 5件) |
3.3 build_causal_dag
最強エッジ: 「利益の現金化率 →(0.93)→ 企業価値」
これにより、「PL黒字の継続性より、FCFの回復経路と信認リスクの封じ込めが主要論点」とAIが看破しました。
3.4 run_scenario (500億5年融資)
| ケース | EV変動 | DSCR | デフォルト確率 |
|---|---|---|---|
| 楽観 | +30% | 2.2-2.5 | 3-5% |
| 標準 | +8% | 1.7-2.2 | 6-10% |
| 悲観 | -17% | 1.0-1.3 | 18-22% |
3.5 get_recommended_actions
| rank | 施策 | applicability | action |
|---|---|---|---|
| 1 | ガバナンス強化 | 100 | do_later |
| 2 | 収益源多様化 | 100 | do_later |
| 3 | IR強化 | 50 | investigate |
| 4 | 株主還元強化 | 30 | investigate |
| 5 | コスト構造最適化 | 30 | investigate |
注目点: 上流のget_anomaly_timelineで検出した「ガバナンス問題」「事業集中」が、下流のget_recommended_actionsでapplicability_score=100の最優先施策として浮上。これがパイプライン連携の威力です。
3.6 check_compliance
仕込んだ5つの稟議書コンプライアンス論点 (接待・利益相反、銀行法/独禁法的金利優遇、APPI/インサイダー流用、DD省略、反社省略) を 全件検出 (risk_score 94)。
4. インストールと使い方
4.1 Claude Desktopでの設定
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonに以下を追加:
{
"mcpServers": {
"refinancier": {
"command": "/Users/YOUR_NAME/.nvm/versions/node/v22.x.x/bin/npx",
"args": ["-y", "refinancier-mcp"],
"env": {
"PATH": "/Users/YOUR_NAME/.nvm/versions/node/v22.x.x/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin",
"REFINANCIER_API_KEY": "rfn_live_..."
}
}
}
}
nvmを使う環境では絶対パス + env.PATH明示が必須です (古いv10がPATH上位にあるとchild processで衝突するため)。
4.2 Claude Codeでの使用
claude mcp add refinancier-mcp -- npx -y refinancier-mcp
4.3 APIキーの取得
APIキー(rfn_live_*)はrefinancier管理コンソールから発行します。現在プライベートベータ中、早期アクセスはinfo@refinancier.jpまでご連絡ください。
5. 銀行AI基盤からの呼び出し — 既存の生成AI基盤に「事業性評価レイヤー」を後付け
2025-2026の日本の銀行業界では、生成AI / AIエージェントの本番運用が急速に進んでいます。
- みずほFG: 次世代AI基盤「Wiz Base」を2025/12に公開。Amazon Bedrock上でClaudeを含むマルチLLM構成、約3万人が業務利用
- SMBC: SMBC-GAIをAzure OpenAI基盤で内製、全社展開済。提案書作成3時間→30分の効果を主張
- MUFG: 生成AI投資 約600億円。Microsoft 365 Copilotを全行配布、LayerX「Ai Workforce」やSakana AIと提携
- 地銀: 横浜銀行・静岡銀行・福岡銀行などが本番運用、日銀2025/9レポートで「利用 + 検討」が約8割
そして2026-03-03公表の 金融庁AIディスカッションペーパー1.1版 は、新規セクションで「2025年はAIエージェント元年」と明記し、自律的に業務を遂行するAIシステムの定義と要件(AIガバナンス / 説明可能性 / 内部監査での検証可能性) を整理しています。
これらの基盤の上で、refinancier MCPは 「事業性評価・企業価値担保権というドメイン特化レイヤー」 として後付けで組み込めるよう設計されています。
5.1 接続パターン
| 銀行側基盤 | refinancier MCPの組み込み方 |
|---|---|
| Amazon Bedrock + Claude (みずほWiz Base系) | Bedrock Converse APIのツール呼び出しからrefinancier MCPのREST互換エンドポイントを叩く。Claudeが自律的にvaluate_company → get_anomaly_timeline → get_recommended_actionsのパイプラインを構築 |
| Azure OpenAI Service (SMBC-GAI系) | Azure AI Studioのエージェントワークフローからrefinancier MCPをFunction Callingとして登録。社内データと組み合わせた稟議書生成が可能 |
| Microsoft 365 Copilot Studio (MUFG Copilot系) | Copilot Studioのカスタムコネクタとしてrefinancier MCPを登録、TeamsやWordから事業性評価を直接呼び出し |
| 行内LangChain / Dify (地銀内製) | MCPクライアントライブラリを通じて、行員向けチャットボットの裏側でrefinancierツール群を呼び出し |
| Claude Desktop / Claude Code (調査・検証用途) | npx -y refinancier-mcpで直接接続、最短ルート |
5.2 なぜ「後付けレイヤー」が銀行に刺さるか
銀行はすでに数十億〜数百億規模のAI投資を行っており、新たなAI基盤を採用する余地は乏しい のが実情です。一方で、業界共通の課題として次の3点が浮上しています。
- 企業価値担保権(2026-05-25施行) の評価実務が空白地帯: 大手SIベンダーの公開事例も限定的で、地銀は手探り状態
- 金融庁AIDP 1.1版が要求するXAI / 監査証跡を、汎用生成AIで満たすのは困難: ハルシネーションのリスク、判断根拠の再現性、内部監査での検証可能性は、ドメイン特化ツールでないと担保しづらい
- AIエージェントを業務に組み込むには、ツール群が「分解された判断単位」で提供される必要: 単発のWeb UIではなく、エージェントが文脈を保持して順次呼び出せる粒度が必須
refinancier MCPは、これら3点を 「既存AI基盤に追加する6ツールのライブラリ」 として解決します。銀行側はAI基盤の入れ替えなしに、事業性評価・企業価値担保権対応の能力を獲得できます。
5.3 MCPの国内銀行採用は事実上ゼロ — 先行優位の窓は今
調査時点(2026年5月) で、日本の銀行がMCP (Model Context Protocol)を公式採用したという公開事例は確認できていません。一方、海外ではIntesa Sanpaoloがマルチエージェント基盤HEnRYを構築し、Databricksも金融向けMCPワークフローの解説記事を2025年に公開しています。
つまり、国内銀行にとってMCP経由でのドメイン特化ツール連携は、まさに今が「実装の窓」 です。早期に組み込んだ銀行は、競合行に対して数四半期分のリードを確保できる可能性があります。
6. パートナー企業からの利用
refinancier MCPはnpm publicパッケージ として公開されているため、自社のAI agentに組み込んでエンドユーザーに新たな付加価値を届けたい事業者にも開かれています。
想定ユースケース:
- 業務自動化サービス事業者: 自社のAIワーカー / エージェントにrefinancier MCPを組み込み、地銀向けの事業性評価レポート自動生成や、企業価値担保権対応のフロー支援を提供
- 地銀向けソリューション提供企業: 地方銀行向けにカスタマイズしたシステムにrefinancier MCPを統合し、AI評価エンジンを地銀チャネルへ展開
- コンサルティング / アドバイザリーファーム: 中堅企業向け事業計画策定やM&A支援の業務フローにrefinancier MCPを組み込み、デリバラブル品質を引き上げる
具体的な協業については個別にお問い合わせください。
7. 技術スタック
- 言語: TypeScript (tscでdist/にビルド)
- 依存:
@modelcontextprotocol/sdk,zod - Node: v20以上(v22推奨)
- 配布: npm publicパッケージ
- ライセンス: MIT (クライアント側のみ、サーバー側のデータとAIモデルはrefinancierの知的財産)
8. ロードマップ
8.1 v0.1.x (近日)
- 外部API連携（公開の開示データ・株価データ）で企業固有KPIを実値フェッチ
- 認証なしのquick-*エンドポイントから、認証つきの本番エンドポイントへの段階移行
- 主要銀行AI基盤(Bedrock / Azure OpenAI / Copilot Studio)からの呼び出しサンプルを公式提供
8.2 v1.0 (2026 Q3)
- セルフサーブ利用開始
- 大規模スループット対応
- 料金体系の確定
- 金融庁AIDP 1.1版に整合した監査証跡フォーマットの正式提供
9. まとめ
refinancier MCP v0.0.7は、「単発SaaSではなく意思決定インフラ」 というrefinancierのポジショニングを技術的に体現したマイルストーンです。
- 6ツール本番運用品質到達
- npm公開で誰でも組み込み可能
- ニデック・東芝の2ケースで稟議書品質を確認
- パイプライン連携で他社SaaSでは不可能な深いインサイト
国内の事業性融資判断AI支援システムとしては最先端レベルに到達したと自負しています。地銀・M&A仲介・事業会社経営企画部門の皆様、ぜひお試しください。
詳細はrefinancier-banks.comまたはinfo@refinancier.jpまで。
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