AIによるネットワーク密度と健全性の評価方法

AIが接続リストとセクターの重複を分析し、接続スコアを算出します。ネットワーク密度や特定のピアラーニング指標を明確に把握でき、データがどのようにインサイトに変わるのかを可視化します。

1. 01

   接続データの取り込み

   提供された接続リストとスタートアップのセクターデータを読み込み、コホートのマップを作成します。

   calculate_peer_learning_metrics
2. 02

   密度の算出

   全参加者数に対して、接続がどの程度存在するかを計算します。

   calculate_peer_learning_metrics
3. 03

   セクター重複のマッピング

   業界タグを比較し、異なるスタートアップ間で学習の共通基盤となる領域を見つけ出します。

   calculate_peer_learning_metrics
4. 04

   ピアラーニングのスコアリング

   最終ステップとして、コホート内の知識交換の健全性を示す具体的なスコアを算出します。

   calculate_peer_learning_metrics

Accelerator Peer Learning Engine Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_U3JmniJruQZiDpBSxVUcoaax6WjyGyuLzlWRHwUa/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Accelerator Peer Learning Engine capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "accelerator-peer-learning-value-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_U3JmniJruQZiDpBSxVUcoaax6WjyGyuLzlWRHwUa/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

MCPをクライアントにリンクさせるだけ。認証情報は暗号化され、すぐにコホートデータに関する質問を開始できます。

• 01

  AIが元の接続リストを書き換えることはありますか？

  いいえ。AIは計算を行うためにデータを読み取るだけで、元のファイルを修正または削除することはありません。

• 02

  AIが新しい接続を勝手に作成することはありませんか？

  いいえ。AIはデータ内に既に存在する接続のみを分析します。新しい連絡先を提案したり作成したりすることはありません。

• 03

  どのようなファイル形式が使えますか？

  CSV、Excel、Google スプレッドシートなど、お使いのAIクライアントが読み取れる形式であれば、接続情報とセクター情報が含まれている限り、どのデータ形式でも使用可能です。

• 04

  データのフォーマットに指定はありますか？

  ツールが重複を正しくマッピングできるよう、スタートアップ名とそれぞれのセクターを識別できる明確な項目を含めてください。

• 05

  AIは「誰と誰を紹介すべきか」を教えてくれますか？

  AIは重複がある箇所を特定できますが、実際に紹介を行うかどうかを判断するのは人間の役割です。

• Accelerator Peer Learning Value Engine について他に質問がありますか？ Connector のページで回答しています。 Accelerator Peer Learning Value Engine Connector の全機能を見る