補助金コンサル / 認定支援機関向け

中小企業診断士・FP・経営コンサル・認定支援機関 向け。顧問先一括処理を ¥30/社/月 (10 リクエスト × ¥3) で。

  • 顧問先プロファイル × 都道府県 × 締切で 1 リクエスト検索
  • 排他ルールで併用不可候補・前提不足候補を事前確認
  • 保存検索 + Slack Webhook 通知で月次スクリーニング自動化
  • 採択率は公表値のある制度のみ表示 (推測値は出さない)
  • API + MCP (¥3/課金単位 完全従量)、月額固定 0
API キー発行 保存検索 + Webhook 料金

なぜ補助金コンサルの AI agent が jpcite を使うか

Claude / GPT 等の AI agent が顧問先のスクリーニングを組み立てるとき、jpcite は 素材 (ingredient) を返します。一次資料 URL 付きの compact な evidence を取得し、agent 側で finishing (適合制度の提案・申請 kit 整形) する設計です。LLM が単独で web 検索して制度・採択率を裏取りする場合と比べて安価になりやすく、出典 URL を添えて返すよう設計しています。

  • 顧問先プロファイル × 都道府県 × 締切を 1 call で — 顧問先の業種・所在地・予定投資額から、program_facts が適合制度の top 候補を fact 単位で返却。総 14,472 制度が原資で、結果を agent に渡して提案書を自動草案できます。aggregator (二次情報) を使いません。
  • 181 件の排他ルール — 「ものづくり補助金 + 事業再構築補助金」等の組合せを 181 件の排他 / 前提ルールで事前評価。check_exclusions で「併用不可候補・前提不足候補」を事前確認し、後の否認を防ぎます。
  • 採択率は公表値のある制度のみ — 推測値は出さず、公的に採択率が公表されている制度のみ数値を提示。月次スクリーニングのアラートに一次資料 URL を併記し、顧問先にそのまま出典提示できます。

主要ユースケース (AI agent からの呼び出し例)

  • 1. 顧問先一括 月次スクリーニング — 顧問先 30 社のプロファイルを順に渡すと、program_facts が各社の適合制度を返却。保存検索 + Slack / email Webhook で毎月の screening を自動化し、新規公募を即検知します。
  • 2. 併給可否のクロスチェック — 顧問先が複数制度を併用申請する際、check_exclusions で「ものづくり補助金 + 賃上げ促進税制」等が排他ルールに抵触しないか確認。前提不足候補も同時に検出します。
  • 3. 認定支援機関業務の補完制度 — 経営革新計画・先端設備等導入計画の認定支援で、認定後に使える補助金・税制特例を program_facts で逆引き。認定要件とクロスリンクして提案します。
  • 4. 融資との組合せ提案 — 補助金だけでなく、日本公庫等の融資を loan_collateral / loan_personal_guarantor / loan_third_party_guarantor (担保 / 個人保証人 / 第三者保証人) の 3 軸で取得。資金繰り計画に組み込めます。108 融資 enum が原資です。
  • 5. 申請 kit の scaffold 生成 — 適合制度の fact (条番号・締切・要件・一次資料 URL) を取得し、Claude / GPT 側で申請書のドラフトや必要書類リストを finishing。jpcite は事実検索 + scaffold 提供のみで、申請代理は資格者本人の業務です。

MCP tool は計 261 種。Claude Desktop / Cursor / Cline (MCP) と ChatGPT (OpenAPI Actions) から呼べます。匿名 3 req/日 free per IP で評価可。

顧問先 1 社あたりの token / web-search cost 比較 (同一 query 測定後に確定、benchmark pending)

baseline 注記: 補助金コンサル / 顧問 30 社 想定。 比較軸は自前 LLM の token + context + web-search + retry cost のみ。確定削減額は同一 query を測定してから表示します (benchmark pending)。測定項目 = query / model / input_tokens / output_tokens / web_search_rounds / cache_state / fx_rate / run_at / raw_measurement_artifact。詳細は measurement methodology。

case 外部 token + web-search cost (測定前) jpcite req 数 × ¥3 外部参考 (benchmark pending)
顧問先 1 社 月次スクリーニング (適合制度 + 排他ルール + 採択率公表値) 同一 query 測定後に表示 (benchmark pending) 3 req × ¥3 = ¥9 同一 query 測定後に表示 (benchmark pending)

※ 推定値。 hallucination 裏取り + 顧問先プロファイル × 都道府県 × 締切 抽出 + 排他ルール (併用不可候補 / 前提不足候補) 確認を含む。 jpcite は事実検索 + scaffold 提供のみ。 採択率は公表値のある制度のみ (推測値は出さない)。 誇大広告意図なし。