R21 — 47 都道府県 補助金 heatmap¶
47 都道府県をループして tier=S/A の制度件数を集計し、SVG / Plotly の choropleth heatmap を作る。
- Audience (cohort): C7 SKK (信金 / 商工会 organic) primary / C5 HOJ (補助金 consultant) secondary
- Use case: 信金 / 商工会の地域 SEO 配信、補助金 consultant の地域別マーケット視覚化
- Disclaimer: なし (集計は公開検索結果のみ; tier=X quarantine は除外済)
- Cost: 47 × ¥3 = ¥141 (税込 ¥155) / build
TL;DR¶
/v1/programs/search?prefecture={pref}&tier=S,A&limit=1 を 47 回叩いて total のみ受け取り、47 件の (prefecture, count) を Plotly choropleth に渡す。limit=1 なので response payload は最小、料金は req 数 (47) で決まる。
Sample (python)¶
import requests, os
PREF = [
"北海道","青森県","岩手県","宮城県","秋田県","山形県","福島県",
"茨城県","栃木県","群馬県","埼玉県","千葉県","東京都","神奈川県",
"新潟県","富山県","石川県","福井県","山梨県","長野県","岐阜県",
"静岡県","愛知県","三重県","滋賀県","京都府","大阪府","兵庫県",
"奈良県","和歌山県","鳥取県","島根県","岡山県","広島県","山口県",
"徳島県","香川県","愛媛県","高知県","福岡県","佐賀県","長崎県",
"熊本県","大分県","宮崎県","鹿児島県","沖縄県",
]
HEADERS = {"X-API-Key": os.environ["JPCITE_API_KEY"]}
counts = {}
for p in PREF:
r = requests.get("https://api.jpcite.com/v1/programs/search",
params={"prefecture": p, "tier": ["S", "A"], "limit": 1}, headers=HEADERS)
counts[p] = r.json().get("total", 0)
# Plotly choropleth (folium + 日本 GeoJSON でも可)
import plotly.express as px
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"pref": list(counts), "count": list(counts.values())})
fig = px.choropleth(df, locations="pref", color="count", scope="asia",
title="都道府県別 tier=S/A 補助金件数 (jpcite)")
fig.write_html("subsidy_heatmap.html")
Expected output (excerpt)¶
47 行 + 「全国」(prefecture 指定なしの一括件数を 別 req で取得すれば 48 req / ¥144 で全国対比できる)。
代替手段 vs jpcite cost¶
| 手段 | コスト (1 build) | 備考 |
|---|---|---|
| 各都道府県 site + 中企庁ポータル巡回 | 8-12h × ¥5,000/h = ¥40,000-60,000 | tier 概念がなく主観集計、再現困難 |
| 補助金 SaaS の地域 dashboard | ¥10,000-50,000/月 | カテゴリ粒度が荒く、tier=S/A 相当指標なし |
| jpcite 47 req | ¥141 (税込 ¥155) | tier 厳密集計、再ビルドも自由 |
約 280-400 倍のコスト削減。週次 cron で 7 日 × 47 req = ¥1,000/月の継続更新も可能。
Caveat (tier filter)¶
tier=Xは quarantine カラムで、データ品質が一定基準に達していない制度。generate_program_pages.pyでも除外しており、heatmap でも常に除外する。tier=B/tier=Cを含めるかは目的次第。SEO の信頼度シグナルとしては S/A のみが推奨。