ALGO BIZ: Japan towns, jobs and industries

Japanese statistics: 1,889 towns, job-openings ratios, 62 industries and a town x industry sheet.

使うべきか

品質と安全性

B
説明の品質
55%
スキーマの完全性
75%
命名の品質
90%
ポイズニングのリスク
100%
権限の一致
100%
プロトコルへの準拠
100%

検出事項(5)

  • LOWTool 'get_town' description lacks action verbget_town 内
  • LOWTool 'job_openings' description lacks action verbjob_openings 内
  • LOWTool 'list_industries' description lacks action verblist_industries 内
  • LOWTool 'get_industry' description lacks action verbget_industry 内
  • LOWTool 'about_data' description lacks action verbabout_data 内

ツール定義とプロトコルへの準拠に関する自動分析に基づいています。

コンテキストコスト

~1,468トークン数(ツール定義)
~451 B一般的なレスポンスサイズ
注意への影響は中程度(128k コンテキストの 1.15%)

これは、サーバーのツールがモデルのコンテキストに読み込まれるたびに消費されるおおよそのトークン数です。数が多いほど、ほかのタスクに使える注意が減ります。

インストール

ワンクリックインストール

これを `claude_desktop_config.json` ファイルに追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "japan-data": {
      "url": "https://yy-algo.com/mcp/"
    }
  }
}

リモートエンドポイント

https://yy-algo.com/mcp/streamable-http

できること

ツール一覧

ツール(6)

🟢 読み取り専用🟡 書き込み🔴 削除⚪ 不明
🟢get_town(query, prefecture)

日本の市区町村(全国 1,889・政令市は区ごと)の数を返す:人口(住民基本台帳 2026 年 1 月 1 日)・5 年の増減・65 歳以上の割合・2050 年の推計人口(社人研)・商売の分類の数(経済センサス 令和 3 年の産業小分類)・その人口なら半分以上の町にあるのにこの町に無い分類・この町に 1 か所だけある分類。名前が同じ町が複数あれば候補を返す。

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "市区町村の名前か 5 桁の市区町村コード(例:釧路市・札幌市中央区・01206)"
    },
    "prefecture": {
      "type": "string",
      "description": "都道府県(同じ名前の町を分けるとき。例:北海道・福島)"
    }
  },
  "required": [
    "query"
  ]
}
⚪town_industry(town, industry, prefecture)

町 × 業種の一枚:市区町村を一つと業種を一つ渡すと、一度に返す。①町の人口と 2050 年の推計 ②その業種に当たる産業小分類が町にあるか(無い・1 か所だけ・2 か所以上)と 50% 到達人口(その人口の町の半分にその分類がある境)・この人口なら半分以上の町にあるのに無い分類・2050 年に境を下回る分類 ③その県の求人倍率・賃金と最低賃金の比・15〜64 歳の減り ④全国のその業種の会社の、人件費を何 % 上げると経常利益がゼロになるか ⑤読み上げにそのまま使える文 reading_ja。業種は ALGO BIZ の 61 業種(運送・飲食店・介護の施設・美容室 など)か、経済センサスの産業小分類の名前か 3 桁の番号。

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "town": {
      "type": "string",
      "description": "市区町村の名前か 5 桁の市区町村コード(例:釧路市・札幌市中央区・01206)"
    },
    "industry": {
      "type": "string",
      "description": "業種(例:運送・飲食店・介護・美容室・建設)か産業小分類の名前・3 桁の番号(例:喫茶店・767)"
    },
    "prefecture": {
      "type": "string",
      "description": "都道府県(同じ名前の町を分けるとき。例:北海道・福島)"
    }
  },
  "required": [
    "town",
    "industry"
  ]
}
⚪job_openings(prefecture, job)

ハローワークの有効求人倍率(2025 年度・厚生労働省「一般職業紹介状況」)。暮らしに身近な 23 の仕事 × 47 都道府県。都道府県だけ書けばその県の 23 の仕事、仕事だけ書けば 47 都道府県の高い順、両方なら一つの数と全国の中の順位。

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "prefecture": {
      "type": "string",
      "description": "都道府県(例:北海道・東京都・新潟)"
    },
    "job": {
      "type": "string",
      "description": "仕事(介護・看護など・調理・接客・販売・運転・建築の技術・IT・一般事務 など。省くと一覧)"
    }
  }
}
🟢list_industries

ALGO BIZ の業種のページ 62 の一覧(名前・副題・ページの住所)。

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {}
}
🟢get_industry(query)

業種ごとの数(全国):主な仕事の求人倍率(2023〜2025 年度)・主な職種の賃金(令和 7 年 賃金構造基本統計調査)・都道府県ごとの倍率と賃金と最低賃金との比べ・会社の大きさごとの売上に占める人件費と利益率(財務省 法人企業統計 2025 年度)。

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "業種の名前や呼び名(例:運送・介護・飲食店・建設・美容室)"
    }
  },
  "required": [
    "query"
  ]
}
⚪about_data

このデータの出どころ(国の統計の名前)・範囲・読み方の注意。

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {}
}

コミュニティ

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エビデンス

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