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補助金問い合わせトリアージ 1000 件

想定 user

親会社 / 地銀 / メガバンク / 商工会連合会 / 信金中金 / 産業創造機構 等が、傘下 / 取引先 / 会員企業 500-5,000 社の公開情報を初期レビューする場面。月次 / 四半期で 1,000 社の法人番号 CSV を用意し、各社につき候補制度 top 5 + 排他ルール確認状況 + 要確認 band (low/mid/high) を初期レビュー表に整理し、人間レビュー・専門家確認の優先順位付けに使う。

必要な前提

  • jpcite API key (標準従量料金、初回 3 req/IP/日無料、bulk 利用は事前 prepay 推奨)
  • X-Client-Tag (委託元別計上)
  • 1,000 社の法人番号 CSV (法人番号 + 任意で 業種 / 所在地 / 直近売上 / 従業員数)
  • (推奨) 委託元の業種 (JSIC 中分類) リスト

入力例

{
  "corp_numbers": ["<法人番号 1,000 件 配列>"],
  "top_n_per_corp": 5,
  "include_exclusion_check": true,
  "include_review_band": true,
  "client_tag": "ginkou-A-2026Q2",
  "filter": {"tier": ["S", "A", "B"], "deadline_within_days": 90, "max_amount_jpy_min": 500000}
}

実行 (curl / Python / TypeScript)

curl

curl -X POST -H "X-API-Key: $JPCITE_API_KEY" -H "X-Client-Tag: ginkou-A-2026Q2" \
  -H "Idempotency-Key: 2026Q2-bulk-evaluate-001" -H "X-Cost-Cap-JPY: 3000" \
  -F file=@corps_1000.csv -F commit=true -F program_filter=all \
  "https://api.jpcite.com/v1/me/clients/bulk_evaluate" \
  --output triage_1000.zip

Python

import os, csv
# MCP tool calls via: claude mcp add jpcite -- uvx autonomath-mcp
mcp = connect_mcp('jpcite')  # uvx autonomath-mcp
with open("corps_1000.csv") as f:
    corp_numbers = [row[0] for row in csv.reader(f) if row]
res = mcp.call_tool("find_complementary_programs_am", corp_numbers=corp_numbers, top_n_per_corp=5,
    include_exclusion_check=True, include_review_band=True,
    client_tag="ginkou-A-2026Q2",
    filter={"tier": ["S", "A", "B"], "deadline_within_days": 90})
with open("triage_1000.csv", "w", newline="") as out:
    w = csv.writer(out)
    w.writerow(["corp", "top1_program", "fit_score", "review_band", "exclusion_hit"])
    for r in sorted(res.results, key=lambda x: x.top_programs[0].fit_score, reverse=True):
        if not r.top_programs: continue
        top = r.top_programs[0]
        w.writerow([r.corp_number, top.program_id, top.fit_score, top.review_band, r.exclusion_hits])

TypeScript

// MCP tool calls via: npx @bookyou/jpcite (MCP server)
import fs from "node:fs";
const corps = fs.readFileSync("corps_1000.csv", "utf8")
  .split("\n").map(l => l.split(",")[0]).filter(Boolean);
const res = await mcp.call_tool("find_complementary_programs_am", {
  corp_numbers: corps, top_n_per_corp: 5,
  include_exclusion_check: true, include_review_band: true,
  client_tag: "ginkou-A-2026Q2",
  filter: { tier: ["S", "A", "B"], deadline_within_days: 90 },
});

出力例 (artifact)

{
  "batch_id": "bulk-evaluate-2026-05-11-abc123",
  "fetched_at": "2026-05-11T09:00:00Z",
  "source_url": "https://api.jpcite.com/v1/me/clients/bulk_evaluate",
  "content_hash": "sha256:f2a3...8c91",
  "total_corps": 1000,
  "matched_corps": 947,
  "unmatched_corps": 53,
  "elapsed_seconds": 187,
  "results": [
    {
      "corp_number": "7010001234567",
      "top_programs": [
        {"program_id": "UNI-XXXXXXXXXX", "fit_score": 0.82, "review_band": "mid",
         "tier": "A", "deadline": "2026-07-31", "max_amount_jpy": 10000000,
         "source_url": "https://portal.monodukuri-hojo.jp/koubo/2026/r5/youkou.pdf"}
      ],
      "exclusion_hits": [],
      "client_tag": "ginkou-A-2026Q2"
    }
  ],
  "known_gaps": ["rate-limit 10 req/s で 1,000 社 約 2 分"],
  "recommended_followup": [
    "fit_score >= 0.75 の 87 社を人間レビュー優先",
    "0.60-0.75 の 234 社は、人間レビュー後に案内可否を判断する候補として保留",
    "0.50-0.60 の 626 社を四半期再算定対象に編入"
  ]
}

known gaps

  • bulk_evaluate は CSV upload + ZIP 返却方式。10,000 社超の fan-out は分割投入 + Idempotency-Key 管理が必要
  • 市区町村独自補助金: 1,741 のうち RSS / API 提供は 280、残り 1,461 はスクレイピング週次バッチで 7-14 日 lag
  • 個人事業主 / 任意団体: 法人番号未付番の場合は bulk_evaluate 対象外
  • review_band: 過去 36 ヶ月の業種別公開採択実績と類似企業の公開情報を使った要確認 band。採択確率ではなく、データ薄い業種は "unknown"
  • exclusion 抵触の前提条件: 納税状況 / 反社チェック / 役員兼任は jpcite では取得しない

関連 tool

  • find_complementary_programs_am (本 recipe 中核、大量 法人番号 bulk マッチング)
  • get_houjin_360_am (個社深掘り、架電前の追加調査)
  • apply_eligibility_chain_am (個別補助金の eligibility chain 確認)
  • apply_eligibility_chain_am (公開版 21、複合補助金組合せ)
  • match_due_diligence_questions (公開版 22、与信 DD 30-60 質問)

関連 recipe

billable_units 試算

  • 外部 model/search API fee との比較は、同一 query / model / token / web_search_rounds / cache_state / fx_rate / run_at を含む benchmark artifact が揃うまで公開しない。
  • 1 batch 1,000 units (法人 1 社 1 unit) × ¥3 = ¥3,000 / 委託
  • 月 5 委託 = ¥15,000 / 月 (税込 ¥16,500)
  • 月 20 委託 = ¥60,000 / 月 (税込 ¥66,000)

商業利用条件

  • PDL v1.0 + CC-BY-4.0、出典明記必須
  • 委託元 (地銀 / 商工会 / メガバンク) への再配布時は jpcite 出典明記必須
  • 法人番号は公開情報 — 個別社名と紐付けても 個人情報保護法対象外
  • レビュー担当チーム内部の triage ロジック (fit_score 閾値 / レビュー優先度基準) は二次著作物扱い

業法 fence

  • レビュー担当チームは公開情報の整理のみ。申請可否判断・申請書面作成・提出代行は資格者または利用者本人の確認へ引き継ぐ
  • 個人情報保護法 — 法人番号は対象外、代表者氏名 / 担当者連絡先 等は別途同意 + 安全管理
  • 下請法 / 独禁法 — 親会社→傘下企業へのトリアージ結果押し付けは優越的地位の濫用に抵触し得る
  • 景表法 — 要確認 band (low/mid/high) は公開情報に基づく初期整理であり、採択・受給・業績改善を保証しない旨を artifact に明記