中小企業診断士 支援制度候補診断 + 採択事例素材 (A9)

都道府県・市区町村・業種・規模・投資予定額から、候補制度、候補理由、注意点、一次資料 URL、取得時刻、known_gaps を返す診断士向け素材。採択事例は補助情報として添付し、採否・eligibility 確定・申請戦略の最終判断は含みません。

支援制度候補を無料で見る API キーで継続利用

継続利用は ¥3 (税抜) / ¥3.30 (税込) / billable unit。初回 API key activation は ¥800 (税抜) / ¥880 (税込)。

誰のためか

中小企業診断士 (SME Consultant) cohort. 継続利用は ¥3 (税抜) / ¥3.30 (税込) / billable unit。初回 API key activation は ¥800 (税抜) / ¥880 (税込)。 呼び出し量は診断回数・検索回数・詳細確認数で変わります。

返るもの (package_kind)

prescreen_candidate_list, adoption_cohort_evidence, primary_source_handoff

呼び出される heavy / composed endpoint

• POST /v1/programs/prescreen
• GET /v1/programs/search
• GET /v1/programs/{unified_id}
• POST /v1/cases/cohort_match
• POST /v1/exclusions/check

SDK example — Python (jpcite-mcp / autonomath-mcp PyPI)

# A9 SME Consultant Support Program Prescreen & Adoption Cohort — Python
import httpx

JPCITE_API = "https://api.jpcite.com"

def prescreen_support_programs() -> dict:
    payload = {
        "prefecture": "東京都",
        "municipality": "文京区",
        "industry_jsic": "E",
        "is_sole_proprietor": False,
        "employee_count": 12,
        "capital_yen": 20_000_000,
        "planned_investment_man_yen": 800,
        "limit": 5,
    }
    return httpx.post(
        f"{JPCITE_API}/v1/programs/prescreen",
        json=payload,
        timeout=15,
    ).raise_for_status().json()

SDK example — TypeScript (Bedrock MCP / OpenAI tool-use)

// A9 SME Consultant Support Program Prescreen & Adoption Cohort — TypeScript
const JPCITE_API = "https://api.jpcite.com";

export async function prescreenSupportPrograms() {
  const response = await fetch(`${JPCITE_API}/v1/programs/prescreen`, {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({
      prefecture: "東京都",
      municipality: "文京区",
      industry_jsic: "E",
      is_sole_proprietor: false,
      employee_count: 12,
      capital_yen: 20_000_000,
      planned_investment_man_yen: 800,
      limit: 5,
    }),
  });
  if (!response.ok) throw new Error(`prescreen failed: ${response.status}`);
  return response.json(); // { results: [{ match_reasons, caveats, official_url }] }
}

Claude Code .mcp.json snippet

{
  "mcpServers": {
    "jpcite": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "autonomath-mcp"
      ],
      "env": {
        "JPCITE_API_KEY": "${env:JPCITE_API_KEY}",
        "JPCITE_DEFAULT_OUTCOME": "A9_shindanshi_subsidy_pack",
        "JPCITE_CLIENT_TAG": "shindanshi-001",
        "JPCITE_DEFAULT_TOOL": "prescreen_programs"
      }
    }
  }
}

jpcite metered cost

継続利用は ¥3 (税抜) / ¥3.30 (税込) / billable unit。初回 API key activation は ¥800 (税抜) / ¥880 (税込)。月次の固定 req 数や固定削減額は公開 claim として使いません。 外部 LLM の token / context / web-search / retry cost との差分は、同一 query を測定してから提示します (benchmark pending)。

jpcite は候補理由・注意点・一次資料 URL + fetched_at + known_gaps を含む候補診断素材を返します。

cohort 別コスト比較表を見る →

候補診断素材の境界

jpcite は補助金・制度の候補列挙と要件素材、一次資料 URL のみを返します。申請書類の作成・申請代行や採否の保証は行いません。 人手費用、士業作業費、売上、利益、専門判断の価値との比較は公開 claim として使いません。

使い始める

1. /connect/ で接続 (匿名 3 req/日無料)
2. Python: pip install autonomath-mcp
3. Claude Code: .mcp.json 上記 snippet を貼り付け
4. getting-started 経由で 支援制度候補診断を実行

関連リソース

• API reference
• MCP tools
• cookbook
• 中小企業診断士 向け cohort landing
• outcome catalog (450 outcome)