出典 (sources)

source_urlsource_fetched_atpublisherlicense
https://www.maff.go.jp/j/keiei/2026-05-16農林水産省 (公開処分告示) ※合成集計gov_standard
https://www.meti.go.jp/2026-05-16経済産業省 (公開処分告示) ※合成集計gov_standard
https://www.houjin-bangou.nta.go.jp/2026-05-16国税庁 法人番号公表サイト (業種紐付け)pdl_v1.0

レコード (records)

axisenforcement_kindkind_labelmax_severitycase_countsource_url
enforcement_kind_countbusiness_improvement_order業務改善命令low14https://www.maff.go.jp/j/keiei/
enforcement_kind_countfine過料・課徴金high6https://www.maff.go.jp/j/keiei/
enforcement_kind_countsubsidy_exclude補助金交付対象除外medium4https://www.maff.go.jp/j/keiei/
enforcement_kind_countcontract_suspend指名停止・契約停止medium3https://www.maff.go.jp/j/keiei/
enforcement_kind_countlicense_revoke許可取消high1https://www.maff.go.jp/j/keiei/

① cohort 定義 (都道府県 × JSIC 大分類)

JSIC I — 卸売業・小売業

行政処分を (都道府県 × JSIC 大分類) のセルで集計した heatmap です (本サンプルは合成集計)。

  • JSIC 大分類: I (卸売業・小売業)
  • 集計セル: 都道府県 × 業種 (本サンプルは業種軸の代表セル)
  • 総処分件数: 28 件 (合成集計)

② 処分種別カウント by_kind (8-enum)

処分種別ごとの件数です (合成集計)。実物 packet では公開告示から 種別を正規化して集計します。

  • 業務改善命令: 14 件 (合成例)
  • 過料・課徴金: 6 件 (合成例)
  • 補助金交付対象除外: 4 件 (合成例)
  • 指名停止・契約停止: 3 件 (合成例)
  • 許可取消: 1 件 (合成例)

→ records テーブルに enforcement_kind / max_severity / case_count の構造で 1 行ずつ収録。

③ severity 別カウント (種別から決定論的に判定)

処分種別から決定論的に severity を判定し集約します (過料・許可取消=high / 除外・契約停止=medium / 業務改善命令=low)。

  • high: 7 件 (合成例)
  • medium: 7 件 (合成例)
  • low: 14 件 (合成例)

④ 根拠法令 law_refs ロールアップ

処分レコードの根拠法令を distinct でロールアップし、e-Gov 法令 ID へのリンク構造で返します (本サンプルは法令名のみの合成例)。

  • 補助金等に係る予算の執行の適正化に関する法律 (合成例)
  • 各業法 (業種別の所管法令) (合成例)

⑤ 実名 drill-down (top_houjin)

合成集計のため実在事業者名・実在処分は一切収録せず該当なし。 名誉毀損・景表法回避のため、実名 drill-down は本サンプルでは提示しません。本番 packet のフィールド schema のみ:

  • houjin_bangou — 法人番号
  • target_name — 公開告示上の名義
  • count / max_severity — 当該事業者の処分件数・最大重み

0 件は無処分の証明ではなく公開告示の検索結果です (no_hit_not_absence)。

⑥ coverage (集計 descriptive 指標)

公開コーパス集計の網羅度指標 (与信判断には用いません)。

  • coverage_grade: A / coverage_score: 0.79
  • 注: tier B 以下の業種別カウントは標本誤差を強く受けるため参照値扱い。

既知ギャップ (known_gaps)