MarketKernel仕事市場の需要データ

API · MCP

仕様プレビュー・提供開始前　このページの REST v1 と MCP v0.1 は仕様を固定して公開している段階で、接続用のエンドポイントはまだ開いていません。Founding 期間中に接続のご希望を受け付け、実データの提供開始に合わせて順次ご案内します。

市場データを、システムや AI から直接使う。

API は、自社のシステムや表計算から市場データを自動で取り込むための窓口です。MCP は、Claude や ChatGPT などの AI エージェントが同じデータを直接調べられるようにする接続口です。どちらも返すのは数字とその根拠だけで、おすすめは返しません。

普通の市場 API は AI Agent Development → 需要 84 で終わります。MarketKernel の MCP は、その 84 がどの観測値から、どの正規化で、どのオントロジーに対応し、どの算出式で計算され、なぜデータ信頼度 92 なのかまで trace_market_value で辿れます。REST と MCP は同じ中核を呼び、返すのは観測事実と系譜だけ。「だから参入すべき」は返しません。

MCP v0.1（Streamable HTTP・stateless） REST v1 読み取りのみ スキーマ固定：schema/mcp-v0.1.json 提供開始前・仕様は固定済み

Architecture

中核はひとつ。出口が三つ。

データベース・正規化・Confidence の計算は共通で、Web ダッシュボード、REST、MCP はその出口です。MCP は出口のひとつに過ぎず、MarketKernel の本体はその下にある系譜（provenance）つきのデータグラフです。仕様を変えても中核ロジックが二重化しません。

marketkernel.jp                      ← 公開サイト・デモ
api.marketkernel.jp
   ├── /v1/markets, /v1/markets/{id}, /v1/markets/{id}/trend
   ├── /v1/markets/{id}/sources, /v1/markets/{id}/trace
   ├── /v1/compare, /v1/sources, /v1/metrics, /v1/ontology
   └── /mcp                          ← MCP Server（Streamable HTTP）
            ↓
       Claude / ChatGPT / Agents

Source → Observation → Normalization → Market Ontology → Index → Confidence → Snapshot
                                                                    ↓
                                            REST / Web / MCP  →  trace_market_value  →  Provenance

MCP にも解釈をさせない

ツールが返すのは観測事実（7つの数字、時系列、地域比較、ソース、根拠）だけです。サーバーの instructions とリソース marketkernel://policy で、参入推奨・収益予測・総合ランキングを返さないことを AI クライアントに明示します。

「Confidence 92 って何？」と聞かれた AI は、説明を捏造せずに marketkernel://methodology を読めます。監査可能性と噛み合う設計です。

表示ルールは API 応答にも適用

  • 検索結果は常にカテゴリ名順。ランキングを返さない
  • volume_absolute と confidence を省略しない。confidence_low を隠さない
  • 全応答に versions・as_of・sample・policy を含める
  • 価格は USD 基準で保持し、price_median_jpy と fx を併記

MCP Tools · v0.1

6つのツール。欲張らない。

MarketKernel MCP の名前空間内で呼ばれる前提で、名前は短く、説明を厳密にしています。すべて読み取り専用（readOnlyHint）で、入力と応答のスキーマは schema/mcp-v0.1.json に固定しています。

Tool役割主な引数
search_marketsカテゴリ・キーワード検索。常にカテゴリ名順で、順位ではない。region 指定で最新7指標を含めるquery, region, group, min_confidence, limit, offset
get_market1市場・1地域の最新値。需給差の正負は偏りの向きであり、良し悪しではないmarket, region
get_market_trend30／90／180／365日の日次時系列と期間内変化。予測・外挿はしないmarket, region, period, metrics
compare_markets複数市場・地域の並置。2地域以上で cross_market_gap。比較結果を解釈しない（優劣・参入判断・順位を返さない）markets[], regions[], metrics[], period
get_market_sourcesその市場に刺さっている観測器（信号の種類・状態）と M 因子（ソース多重性）market, region
trace_market_value数値の系譜を生オブジェクトのハッシュまで遡る。observed lineage のみ（原因の説明・見通し・推奨は生成しない）market, metric, date, region

呼び出し例

compare_markets(
  markets=["AI_AGENT_DEVELOPMENT"],
  regions=["JP","US"],
  metrics=["demand","supply","gap","price_median","confidence"],
  period=90
)

応答（抜粋・表示例）

{
  "items": [{
    "market": "AI_AGENT_DEVELOPMENT",
    "by_region": {
      "JP": { "demand_index": 84, "supply_index": 51, "gap_index": 33,
              "price_median_usd": 780, "price_median_jpy": 124000,
              "volume_absolute": 4120, "confidence": 92 },
      "US": { "demand_index": 88, "supply_index": 62, "gap_index": 26, ... }
    },
    "cross_market_gap": { "demand_level_diff": -4, "supply_level_diff": -11,
                          "note": "事実の並置。解釈は加えない。" }
  }],
  "versions": { "index": "index_v0.3", "confidence": "confidence_model_v0.1", ... },
  "as_of": "2026-08-25", "sample": true
}

trace_market_value — 「84 はどこから出てきたか」。これが MCP の価値の中心

trace_market_value(
  market="AI_AGENT_DEVELOPMENT", metric="demand", date="2026-08-25"
)
→ value 84
  signals:      coconala sales_velocity_30d / coconala-requests /
                google-trends-api / stackexchange-api
  normalization: calibration_v0.2（アンカー較正）
  ontology:     DEVELOPMENT > AI > AGENT_DEVELOPMENT (ontology_v0.2)
  index:        index_v0.3
  confidence:   92 = 100 × Σ w_k · factor_k（S/M/N/T/F の内訳）
  raw_objects:  raw/coconala/2026/08/25/... sha256:8a7fbd26…
  manifest:     2026-08-25 sha256:…  → 日次チェーン・外部アンカリング

Resources

marketkernel://methodology
方法論の公式要約（Markdown）。用語の説明はここを参照
marketkernel://policy
解釈に関する方針と引用の要件
marketkernel://versions
index / confidence / ontology / calibration / parser と API のバージョン
marketkernel://ontology
市場定義の一覧
marketkernel://sources
観測ソース台帳（信号の種類・状態・確認欄）
marketkernel://sources/{source_id}
1ソースの詳細
marketkernel://metrics/{metric}
demand / supply / gap / momentum / price_median / volume_absolute / confidence の定義
marketkernel://markets/{market_id}
1市場の最新値（全地域）
marketkernel://snapshots/{date}
指定日のスナップショットの要約（latest で最新）

REST v1

同じ中核を、HTTP で。

MCP と同じ関数を呼びます。すべて GET。認証は Authorization: Bearer <api_key>。

Endpoint内容クエリ
GET /v1/markets検索（カテゴリ名順・ページング）q, region, group, min_confidence, limit, offset
GET /v1/markets/{id}最新値region
GET /v1/markets/{id}/trend時系列region, period, metrics
GET /v1/markets/{id}/sources観測ソースと信号region
GET /v1/markets/{id}/trace根拠の遡及metric, date, region
GET /v1/compare市場・地域の並置markets, regions, metrics, period（カンマ区切り）
GET /v1/sources／/v1/metrics／/v1/ontology／/v1/methodology台帳・定義・方法論—

応答ヘッダ X-MK-Sample: true の間は表示例データです。エラーは { "error": "not_found" | "bad_request", "message": "…" } で、次に何をすべきかを message に含めます。

Agent License

MCP は、それ自体が商品になる。

Internal はダッシュボード、Professional はダッシュボード＋CSV、API は REST。これに Agent License → MCP を加えます。利用量は tool_calls・markets queried・snapshot depth で計測し、キー単位で記録します。

人間がダッシュボードを100回見るのと、エージェントが1日1万クエリを投げるのでは負荷が違います。参考価格は ¥300,000/月〜で、月間 20,000 tool calls を含み、超過分は 1,000 calls あたり ¥2,000 の従量（要相談）。trace_market_value は応答量と負荷が大きいため、1回を 5 calls として数えます。計測はキー単位に tool_calls・markets queried・historical depth を記録します。

参考価格を見る → API・MCP について問い合わせる

接続

Streamable HTTP · https://api.marketkernel.jp/mcp（提供開始前）

Claude Desktop や各種エージェントには、リモート MCP サーバーとして URL と API キー（Bearer）を登録します。stateless・JSON 応答のため、通常の HTTP インフラでスケールします。

エンドポイントは実データの提供開始に合わせて公開します。公開直後は表示例データを返し（sample: true）、実データへの切り替え時にお知らせします。接続のご希望はお問い合わせから。

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