MCP Tools¶
jpcite は 89 ツール at default gates を MCP server として公開する。Protocol: MCP 2025-06-18 (FastMCP SDK)、Transport: stdio JSON-RPC。
ツール構成:
- コア (39) — 制度 / 採択事例 / 融資 / 行政処分 の 4 データセットに対する search/get、排他判定、バッチ取得、メタ情報、
enum_values、get_usage_status、prescreen_programs、upcoming_deadlines、7 つの one-shot 合成 (smb_starter_pack/subsidy_combo_finder/deadline_calendar/dd_profile_am/similar_cases/regulatory_prep_pack/subsidy_roadmap_3yr)、拡張データセット (法令 / 税務ruleset / 適格事業者 / 判例 / 入札) と cross-dataset glue - エンティティ系 (50) — entity-fact DB (503,930 entities / 6.12M facts / 177,381 relations / 335,605 aliases) を
search_tax_incentives/search_certifications/search_by_law/list_tax_sunset_alerts等で公開、メタデータ 4 (get_annotations/validate/get_provenance/get_provenance_for_fact)、静的 5 (list_static_resources_am/get_static_resource_am/list_example_profiles_am/get_example_profile_am/deep_health_am)、lifecycle / graph / rule_engine / abstract / prerequisite
クライアント: Claude Desktop / Cursor / ChatGPT (Plus 以降) / Gemini。
前提 (Setup)¶
インストール・クライアント設定は getting-started.md を参照。
MCP server は stdio 転送で動作する。autonomath-mcp バイナリ (pip install autonomath-mcp または uvx autonomath-mcp) または python -m jpintel_mcp.mcp.server で起動可能。
search_programs¶
目的: 制度 (補助金 / 融資 / 税制 / 共済) の横断検索。
引数 (Arguments):
| name | type | default | description |
|---|---|---|---|
q |
string | null | null | 自由記述。3 文字以上で 全文検索インデックス (3-gram)、2 文字以下は substring 一致 |
tier |
string[] | null | null | S / A / B / C / X の OR 集合 |
prefecture |
string | null | null | 都道府県名 (完全一致) |
authority_level |
string | null | null | 正本 (英語): national / prefecture / municipality / financial。日本語別名 (国 / 都道府県 / 市区町村 / 公庫) も受け付け、サーバ側で英語に正規化 |
funding_purpose |
string[] | null | null | 資金用途のフィルタ |
target_type |
string[] | null | null | 対象者種別のフィルタ |
amount_min_man_yen |
number | null | null | 助成上限の下限 (万円) |
amount_max_man_yen |
number | null | null | 助成上限の上限 (万円) |
include_excluded |
bool | false | true で公開保留中の制度も含める |
limit |
int | 20 | 1〜100 |
offset |
int | 0 | ページング |
fields |
string | "default" |
"minimal" / "default" / "full"。レスポンスサイズ切替 |
fields 選択肢:
| 値 | results[] の中身 |
目安 |
|---|---|---|
minimal |
unified_id / primary_name / tier / prefecture / authority_name / amount_max_man_yen / official_url |
~150-300 B/row。list rendering / quick filter |
default (省略時) |
従来の Program 全フィールド |
通常の tool chain |
full |
Program + enriched (A-J) + source_mentions + lineage (source_url / source_fetched_at / source_checksum) |
深い分析。REST ?fields=full と shape 同一 |
戻り値 (Return):
{
"total": 153,
"limit": 20,
"offset": 0,
"results": [
{
"unified_id": "...",
"primary_name": "...",
"tier": "A",
"prefecture": "青森県",
"amount_max_man_yen": 500,
"funding_purpose": ["設備投資"],
"target_types": ["認定新規就農者"],
"official_url": "https://...",
"...": "..."
}
]
}
結果構造は REST /v1/programs/search と同じ (api-reference.md)。
Claude が呼ぶタイミング:
- ユーザーが「青森県で使える設備投資補助金を教えて」のような検索系質問をしたとき
- 「IT 導入補助金の一覧」「中小企業向けの補助金」等の条件絞り込み
Example (Python via FastMCP client):
await client.call_tool("search_programs", {
"q": "設備投資",
"prefecture": "東京都",
"tier": ["S", "A"],
"limit": 5,
})
# → {"total": 42, "limit": 5, "offset": 0, "results": [
# {"unified_id": "...", "primary_name": "ものづくり補助金", "tier": "A",
# "prefecture": "全国", "amount_max_man_yen": 1000, "official_url": "..."}, ...]}
get_program¶
目的: 特定制度の完全な詳細を取得 (enriched JSON + source_mentions 付き)。
引数:
| name | type | default | description |
|---|---|---|---|
unified_id |
string | (required) | 制度の一意 ID (search_programs の結果や他ツールで返る) |
fields |
string | "default" |
"minimal" / "default" / "full"。REST /v1/programs/{unified_id}?fields=... と parity |
fields 選択肢 (get_program):
| 値 | 中身 |
|---|---|
minimal |
7-key whitelist — UI の最初の表示に十分な見出しだけ |
default |
従来通りの ProgramDetail (Program + enriched + source_mentions + lineage)。互換性維持 |
full |
同上。enriched / source_mentions / lineage は null でも key が必ず存在する契約に揃う |
戻り値:
search_programs の 1 件分の構造 + enriched (A-J 次元の詳細) + source_mentions (一次資料 URL + fetched_at) + 取得時点の lineage (source_url / source_fetched_at / source_checksum)。REST /v1/programs/{unified_id} と同じ構造 (MCP parity)。
{
"unified_id": "UNI-71f6029070",
"primary_name": "経営開始資金",
"tier": "S",
"enriched": {
"A_basics": {"...": "..."},
"B_target": {"...": "..."},
"J_statistics": null
},
"source_mentions": [
{"url": "https://www.maff.go.jp/...", "fetched_at": "2026-04-15T..."}
],
"source_url": "https://www.maff.go.jp/...",
"source_fetched_at": "2026-04-22T13:20:57.045412+00:00",
"source_checksum": "638865704e10041c",
"...": "..."
}
source_url / source_fetched_at / source_checksum は初期スキーマより前にロードされた一部の旧行で null の可能性がありますが、現行行はすべて埋まっています。
Claude が呼ぶタイミング:
search_programsで候補が絞り込まれた後、ユーザーが 1 件の詳細を求めたとき- 「この制度の申請窓口の締切は？」「必要書類は？」のような掘り下げ質問
EMPTY 時の挙動: 該当 unified_id が DB に存在しない場合は 404 相当の structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "message": "program not found", "hint": "snapshot_size=N, alternative=search_programs", "retry_with": ["search_programs"]}} を返す (MCP over JSON-RPC では raise は -32603 Internal Error に畳まれて情報落ちするため、常に dict 返却)。AI agent は search_programs で stale id か絶対 not-found か判別可。
エラー: 存在しない ID は例外を投げず、上記 EMPTY 注記 と同形で返す。
Example (Python via FastMCP client):
await client.call_tool("get_program", {
"unified_id": "UNI-71f6029070",
"fields": "full",
})
# → {"unified_id": "UNI-71f6029070", "primary_name": "経営開始資金",
# "tier": "S", "enriched": {"A_basics": {...}, ...},
# "source_mentions": [{"url": "https://www.maff.go.jp/...", ...}],
# "source_url": "https://www.maff.go.jp/...", "source_fetched_at": "2026-04-22T..."}
batch_get_programs¶
目的: get_program を最大 50 件まで一度に叩く。search_programs の結果 20 件について全件 enriched を取りたい場合に、20 回 get_program を叩くのではなく 1 回で済ませる。
引数:
| name | type | default | description |
|---|---|---|---|
unified_ids |
string[] | (required) | 1〜50 件の制度 ID。重複は自動 dedupe (最初の出現順で一意化)。空配列 / 50 超は構造化エラー注記 (error.code="empty_input" / "too_many") |
戻り値:
{
"results": [
{
"unified_id": "UNI-71f6029070",
"primary_name": "経営開始資金",
"tier": "S",
"enriched": {"A_basics": {"...": "..."}},
"source_mentions": [],
"source_url": "https://...",
"source_fetched_at": "2026-04-22T...",
"source_checksum": "638865...",
"...": "..."
}
],
"not_found": ["UNI-typo-1"]
}
| field | type | description |
|---|---|---|
results |
object[] | 各要素は get_program(fields="full") と同じ shape。dedupe 後の入力順を保存 |
not_found |
string[] | DB で解決できなかった ID (例外ではなく部分成功扱い。空でない batch は 404 にしない) |
enriched / source_mentions / lineage 3 キーは null でも必ず存在する (fields="full" の契約と同じ)。
Claude が呼ぶタイミング:
search_programsで絞り込まれた 20 件候補について、全件の詳細を一気に取得したいとき- 比較 UI で候補リストの各行に enriched 情報を展開したいとき
- 「この 10 件全部について必要書類を横並びで教えて」のような比較系指示
エラー:
ValueError: unified_ids required— 空配列ValueError: unified_ids cap is 50, got N— 50 件超- 個別 ID の解決失敗は例外にしない (
not_foundに入る)
Rate limit: 現状は batch 全体で 1 リクエスト扱い。今後の予定: N 件 × N 単位への課金切り替えを検討中。実施時は事前に変更履歴で告知します。
list_exclusion_rules¶
目的: 排他ルール全件の列挙。
引数: なし。
戻り値:
[
{
"rule_id": "agri-001",
"kind": "mutex",
"severity": "absolute",
"program_a": "UNI-71f6029070",
"program_b": "koyo-shuno-shikin",
"program_b_group": [],
"description": "同時受給不可",
"source_notes": "MAFF 要綱第3条",
"source_urls": ["https://..."],
"extra": {}
}
]
Claude が呼ぶタイミング:
- ユーザーが「どの補助金を併用すると失格になる？」と聞いたとき
- 農業制度の全体像 (新規就農 / 認定農業者 / スーパー L の依存関係) を表示するとき
注: 現在 181 件 (hand-seeded 35 = 農業核心 22 + 非農業 13 + 要綱 PDF からの heuristic 抽出 146)。kind 内訳 exclude 125 / prerequisite 17 / absolute 15 / その他 24。 146 件の heuristic 抽出は人手レビュー済みだが取りこぼしの可能性が残る。 exclusions.md 参照。
check_exclusions¶
目的: 候補制度セットを渡して、併用した場合に triggered する排他ルールを列挙。
引数:
| name | type | default | description |
|---|---|---|---|
program_ids |
string[] | (required) | 制度 ID の配列 (unified_id または農業 canonical 名) |
戻り値:
{
"program_ids": ["UNI-71f6029070", "koyo-shuno-shikin"],
"hits": [
{
"rule_id": "agri-001",
"kind": "mutex",
"severity": "absolute",
"programs_involved": ["UNI-71f6029070", "koyo-shuno-shikin"],
"description": "同時受給不可",
"source_urls": ["https://..."]
}
],
"checked_rules": 35
}
Claude が呼ぶタイミング:
- ユーザーが複数の候補制度をリストアップして「これ全部併用できる？」と聞いたとき
search_programsで複数候補を提示した後、自動的に安全性チェックをかけたいとき
限界: ルール母集団は 181 件 (hand-seeded 35 + 要綱 PDF heuristic 抽出 146)。
hits: []は「未登録の組合せ」を含むため安全保証ではない。 実申請前にsource_urlsの一次資料を人手で確認することを caller (LLM client) は user に明示すること。
エラー: 空配列は例外 (ValueError: program_ids required)。
get_meta¶
目的: データセット概況 (制度数 / tier 分布 / 都道府県分布 / ルール数 / ingest 時刻)。
引数: なし。
戻り値:
{
"total_programs": 13578,
"tier_counts": {"S": 46, "A": 468, "B": 3174, "C": 6310, "X": 1213},
"prefecture_counts": {"青森県": 42, "_none": 4311},
"exclusion_rules_count": 181,
"case_studies_count": 2286,
"loan_programs_count": 108,
"enforcement_cases_count": 1185,
"last_ingested_at": "2026-04-22T09:00:00Z",
"data_as_of": "2026-04-23"
}
Claude が呼ぶタイミング:
- ユーザーが「データベースの網羅範囲は？」「最新いつ？」と聞いたとき
- デバッグ用に dataset の生存確認
採択事例 / 融資 / 行政処分 ツール¶
制度 (programs) と並ぶ 3 つのデータセットそれぞれに search / get ツールが用意されている。全て同一の検索モデル (全文検索インデックス (3-gram) + 構造化フィルタ) で、primary-source lineage (source_url + fetched_at) を全行に含む。REST 相当エンドポイントの詳細引数は OpenAPI spec を参照 (/v1/case-studies/*, /v1/enforcement/*, /v1/loans/* は OpenAPI JSON のみで定義、api-reference.md への個別章は未掲載)。
search_case_studies / get_case_study¶
目的: 2,286 件の採択事例 (Jグランツ公開済み) を検索・取得。
代表引数 (search): q, program_ids[], company_size, prefecture, year, limit, offset。
取得: get_case_study(case_id) で詳細。
EMPTY 時の挙動 (get_case_study): case_id が DB に存在しない場合 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=2286, alternative=search_case_studies"}}。
search_loan_programs / get_loan_program¶
目的: 108 件の融資プログラム (日本政策金融公庫 + 民間協調など) を検索・取得。担保 / 個人保証人 / 第三者保証人の三軸で独立に条件指定できるのが主な差別化点。
代表引数 (search): q, collateral_required, personal_guarantor_required, third_party_guarantor_required, target_type[], amount_min_man_yen, amount_max_man_yen, rate_max, limit, offset。
取得: get_loan_program(loan_id) で詳細。
EMPTY 時の挙動 (get_loan_program): loan_id が DB に存在しない場合 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=108, alternative=search_loan_programs"}}。
search_enforcement_cases / get_enforcement_case¶
目的: 1,185 件の行政処分 (補助金適正化法・景表法・特商法等) を検索・取得。取引先や委託業者の過去処分を確認する実コンプライアンスユースケース向け。
代表引数 (search): q, agency, year, company_name, action_type, limit, offset。
取得: get_enforcement_case(case_id) で詳細。
EMPTY 時の挙動 (get_enforcement_case): case_id が DB に存在しない場合 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=1185, alternative=search_enforcement_cases"}}。
これら 3 セットを search_programs と組み合わせると、「この補助金に採択された同業者の事例は?」「この融資は無担保・無保証で通せるか?」「検討中の業者に処分歴はないか?」を 1 セッションで解決できる。
prescreen_programs¶
目的: 申請者プロフィールから「いま応募できる制度はどれか」をランク付きで一発判定。search_programs + check_exclusions + amount 適合判定を 1 コールに束ねる。
引数:
| name | type | default | description |
|---|---|---|---|
prefecture |
string | null | null | 曖昧入力可 (Tokyo / 東京 / 東京都)。サーバ側で canonical に正規化 |
industry_jsic |
string | null | null | JSIC 業種 (例: A-011) |
is_sole_proprietor |
bool | null | null | true で sole_proprietor / 個人事業主 系 target_type に match |
is_corporation |
bool | null | null | true で corporation / 法人 系 target_type に match |
employees |
int | null | null | 従業員数 |
planned_investment_man_yen |
number | null | null | 想定投資額 (万円)。amount_max_man_yen との比較で caveat 生成 |
declared_certifications |
string[] | null | null | 保有する認定 (例: 認定新規就農者)。prerequisite caveat の抑止に使う |
limit |
int | 20 | 1〜100 |
戻り値 (抜粋):
{
"total_considered": 1203,
"profile_echo": {"prefecture": "東京都", "is_sole_proprietor": true},
"results": [
{
"unified_id": "...",
"primary_name": "...",
"fit_score": 4,
"match_reasons": ["prefecture一致: 東京都", "個人事業主 OK", "amount_max 十分"],
"caveats": []
}
]
}
特徴:
- rows は caveat で「隠さず」、理由を添えて残す (「足りない可能性」「認定新規就農者 未申告」等)
- 公開保留中 / excluded 行は常に除外
profile_echoに入力の正規化結果を返すので、UI は canonical 表示で echo できる
Example (Python via FastMCP client):
await client.call_tool("prescreen_programs", {
"prefecture": "東京都",
"industry_jsic": "E",
"is_sole_proprietor": False,
"employee_count": 15,
"planned_investment_man_yen": 500,
"limit": 10,
})
# → {"total_considered": 1203, "profile_echo": {"prefecture": "東京都", ...},
# "results": [{"unified_id": "...", "primary_name": "...",
# "fit_score": 4, "match_reasons": [...], "caveats": []}, ...]}
upcoming_deadlines¶
目的: 今日から within_days 以内に締切 (application_window.end_date) を迎える制度を昇順で返すカレンダー。
引数:
| name | type | default | description |
|---|---|---|---|
within_days |
int | 30 | 1〜180。今日〜今日+N 日 の範囲でフィルタ |
prefecture |
string | null | null | Tokyo/東京/東京都 いずれも OK。nationwide と prefecture 未設定行は常に含める |
authority_level |
string | null | null | national / prefecture / municipality / financial (JP 別名可) |
tier |
string[] | null | null | tier フィルタ (OR 集合) |
limit |
int | 50 | 1〜100 |
戻り値:
{
"as_of": "2026-04-24",
"within_days": 30,
"total": 12,
"results": [
{
"unified_id": "...",
"primary_name": "...",
"end_date": "2026-05-04",
"days_remaining": 10,
"tier": "A",
"prefecture": "東京都",
"authority_level": "prefecture",
"amount_max_man_yen": 500,
"application_url": "https://..."
}
]
}
Claude が呼ぶタイミング:
- 「今月・来月の締切教えて」「30 日以内に出せる東京の補助金は?」
- 各行の
end_dateとapplication_urlは actionable row 契約 (next_deadline/application_url) と同じ値
4-dataset 拡張ツール (2026-04-24 追加)¶
既存 15 ツールに加え、法令 (e-Gov法令, CC-BY) / 判例 (裁判所) / 入札 (GEPS + 自治体) / 税務ruleset (インボイス+電帳法) / 国税庁適格事業者 (PDL v1.0) の 4 データセットに対応した 16 ツールを公開する。制度横断の trace_program_to_law / find_cases_by_law / combined_compliance_check によって「この補助金の根拠法は？」「この条文が争点になった判例は？」「新規事業で抵触する法令・税務・入札資格は？」を 1 セッションで解決できる。
search_laws¶
目的: 日本の法令 (e-Gov法令) を横断検索。法令名・条文本文に対して 全文検索インデックス (3-gram) + 構造化フィルタ (法令種別 / 所管省庁 / 施行日) を適用。全件 CC-BY ライセンスで一次資料 URL + fetched_at 付き。
get_law¶
目的: 特定の法令 ID から完全な法令本文 (目次 + 全条文 + 附則) を取得。search_laws / find_precedents_by_statute / trace_program_to_law の結果で返る law_id を渡して詳細展開に使う。
EMPTY 時の挙動: law_id が DB に存在しない場合 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=9484, alternative=search_laws"}}。AI agent は search_laws で stale id か絶対 not-found か判別可。
list_law_revisions¶
目的: 1 法令の改正履歴をタイムライン化。各 revision の施行日・改正理由・全文 diff へのリンクを返す。「この補助金の根拠法が過去 5 年でどう変わったか」を追うときに呼ぶ。
search_court_decisions¶
目的: 裁判所公開の判例を横断検索 (最高裁 / 高裁 / 地裁 / 簡裁)。事件番号・争点キーワード・判決年月日・審級でフィルタ、主文・判示事項・参照条文を一次資料 URL 付きで返す。
get_court_decision¶
目的: 判例 1 件の完全詳細 (当事者・事実関係・争点・判示事項・主文・参照条文・下級審履歴) を取得。search_court_decisions / find_precedents_by_statute / find_cases_by_law の候補を深堀する用途。
EMPTY 時の挙動: decision_id が DB に存在しない場合 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=2065, alternative=search_court_decisions"}}。
find_precedents_by_statute¶
目的: 条文指定 (法令ID + 条番号) から「この条文を直接引用した判例」を抽出。search_laws → 該当条文 → find_precedents_by_statute の chain で、制度の運用実態 (執行の厳格さ / 解釈揺れ) を確認するための横断検索。
search_bids¶
目的: 国・自治体の入札案件 (GEPS + 47 都道府県) を横断検索。発注機関・品目・発注予定金額・入札方式 (一般競争 / 指名 / 随意契約) でフィルタ。入札公告 URL + 仕様書リンク + 公示日時を lineage として返す。
get_bid¶
目的: 入札案件 1 件の完全詳細 (発注機関 / 品目 / 仕様書 / 参加資格 / 入札方式 / 予定価格 / 落札結果) を取得。bid_eligible_for_profile の結果や search_bids ヒット行から深堀するときに呼ぶ。
EMPTY 時の挙動: bid_id が DB に存在しない場合 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=362, alternative=search_bids"}}。
bid_eligible_for_profile¶
目的: 申請者プロフィール (等級・地域・業種・実績) を渡して参加可能な入札案件をランク付きで返す一発判定。prescreen_programs の入札版: 等級不足 / 地域外 / 指名実績不足 は hide せず caveat として surface。
search_tax_rules¶
目的: インボイス制度・電子帳簿保存法の施行ルール (ruleset) を横断検索。適用対象取引・経過措置期間・適格要件・罰則でフィルタ。国税庁告示・通達・FAQ への一次資料 lineage 付き。
get_tax_rule¶
目的: 税務 ruleset 1 件の完全詳細 (適用要件 / 経過措置 / 帳簿要件 / 例外規定 / 関連 Q&A) を取得。具体的な取引パターンが現行の経過措置でどう扱われるか、の確定情報を得るのに使う。
EMPTY 時の挙動: rule_id が DB に存在しない場合 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=35, alternative=search_tax_rules"}}。
evaluate_tax_applicability¶
目的: 取引プロフィール (取引額 / 登録事業者フラグ / 取引日付 / 書類形式) を渡して、インボイス + 電帳法の適用判定と必要な対応を返す。「この仕入は仕入税額控除できる？」「このメール請求書は保存要件を満たす？」を rules engine で判定。
search_invoice_registrants¶
目的: 国税庁 適格請求書発行事業者 公表システム (PDL v1.0 で再配布可) を横断検索。法人番号 / 事業者名 / 登録日 / 登録取消日でフィルタ。取引先の登録状況確認 + 失効監視の実務用途向け。出典明記 + 編集注記の下流提供対応。
trace_program_to_law¶
目的: 補助金・融資制度の根拠法・根拠告示を辿る (unified_id → law_id + 条番号)。program_law_refs 結合テーブルを索引し、「この制度の交付要綱は何法の何条を根拠にしているか」を一次資料付きで返す。制度廃止リスク評価や法改正トラッキングに使う。
find_cases_by_law¶
目的: 法令 (law_id + 条番号) から「その条文を直接引用した行政処分事例」を検索。enforcement_decision_refs 経由で search_enforcement_cases と連携し、「この条文違反でどのような処分が何件出ているか」を実証的に把握。
combined_compliance_check¶
目的: 事業プロフィール + 予定取引を渡して、関連する法令 / 判例傾向 / 税務要件 / 入札資格制限を横断評価。cross-dataset glue の最上位ツール: 複数データセットの検索結果を 1 レスポンスに束ねて、「新規事業で抵触する制度・判例・税務・入札資格」を 1 セッションで棚卸しできる。
One-shot 合成ツール (7 件)¶
5-7 call の chain を 1 call に畳む synth tool 群。smb_starter_pack / subsidy_combo_finder / deadline_calendar 等は profile 1 個渡すだけで section 構成済みの bundle が返るため LINE bot / Slack bot / DD report 等で UI 後処理ゼロで使える。precision/recall ではなく shape gate (sections non-empty + profile echo) で評価。
smb_starter_pack¶
目的: SMB 経営者プロフィール (prefecture / industry_jsic / employees) から「最初に見るべき補助金 + 融資 + 税優遇 + 同業処分件数」を 1 レスポンスで返す入口 bundle。
引数: prefecture (str, required) / industry_jsic (str, optional) / employees (int, optional, default=10) / is_sole_proprietor (bool, optional)
戻り値: {"profile_echo": {...}, "top_subsidies": [...], "top_loans": [...], "tax_hints": [...], "same_industry_enforcement_count": N, "meta": {...}}
呼ぶタイミング: LINE bot / Slack bot で SMB ユーザーが最初に投げる「うち何使える？」一発質問への返答時。
EMPTY 時の挙動: 該当 prefecture が canonical 解決不能の場合 meta.suggestions[] に近隣都道府県候補 + input_warnings: ["unknown_prefecture"] を返す (空配列の section は空のまま、404 にはしない)。
Audience: SMB 経営者 / Dev
smb_starter_pack(prefecture="東京都", industry_jsic="A-011", employees=15)
# → {"profile_echo": {...}, "top_subsidies": [10 件], "top_loans": [5 件], ...}
subsidy_combo_finder¶
目的: profile + budget から併用可能な「補助金 + 融資 + 税制」3-tuple combo を排他ルールチェック付きで列挙。
引数: prefecture (str, required) / industry_jsic (str, optional) / planned_investment_man_yen (number, optional) / limit (int, default=10)
戻り値: {"combos": [{"subsidy": {...}, "loan": {...}, "tax_rule": {...}, "conflict_rule_id": null}, ...], "profile_echo": {...}}
呼ぶタイミング: ユーザーが「○万円投資する、補助金 + 融資 + 税制全部使った最大セット教えて」と言った時。
EMPTY 時の挙動: 0 combo の場合 combos: [] + meta.suggestions: ["budget を下げる", "industry_jsic を外す"] を返す。
Audience: SMB 経営者 / 行政書士
限界: combo 候補は editorial template (手動作成 56 件) と排他ルール 181 件 (hand-seeded 35 + 要綱 PDF heuristic 抽出 146) を組み合わせて生成する。 一般的な組合せパターンの参考としては有用だが、
conflict_rule_id: null(= ルール未登録) は「併用安全」を保証しない。 実申請前に必ず一次資料を確認すること。
await client.call_tool("subsidy_combo_finder", {
"keyword": "ものづくり",
"prefecture": "東京都",
"limit": 3,
})
# → {"combos": [{"subsidy": {...}, "loan": {...}, "tax_rule": {...},
# "conflict_rule_id": null}, ...], "profile_echo": {...}}
deadline_calendar¶
目的: profile から今日〜horizon (default 3 ヶ月) 以内の締切を月別 bucket + 7 日以内 urgent カウントで返すカレンダー。
引数: months_ahead (int, 1..6, default=3) / prefecture (str, optional) / tier (str[], optional, default=S/A/B/C)
戻り値: {"months_ahead": 3, "total": N, "by_month": {"2026-05": [...], "2026-06": [...]}, "urgent_next_7_days": N, "empty_months": ["2026-08"], "source": {...}}
呼ぶタイミング: 「今月・来月の締切」「3 ヶ月先まで予定立てたい」一発取得。
EMPTY 時の挙動: 0 件の場合 by_month: {} + empty_months: [...] で「該当月に締切なし」を明示 (404 にしない)。
Audience: SMB 経営者 / 行政書士
await client.call_tool("deadline_calendar", {
"months_ahead": 3,
"prefecture": "東京都",
})
# → {"months_ahead": 3, "total": 18, "by_month": {
# "2026-05": [{"unified_id": "...", "name": "...", "end_date": "2026-05-15",
# "days_left": 19, "amount_max_man_yen": 500, "tier": "A"}],
# "2026-06": [...]}, "urgent_next_7_days": 2, "empty_months": []}
dd_profile_am¶
目的: 法人番号 (houjin_bangou) 1 個から DD 用 dossier (採択履歴 / 適格事業者状態 / 行政処分 / 法人基本情報) を 1 call で構築。
引数: houjin_bangou (str, required, 13桁) / include_facts (bool, default=True)
戻り値: {"entity": {...}, "adoptions": [...], "invoice_registrant": {...}, "enforcement": [...], "facts": {...}, "audit_log": [...]}
呼ぶタイミング: VC / M&A advisor が DD 中、対象法人を 13 桁番号で 1 発 dossier 化したい時。
EMPTY 時の挙動: 該当 houjin_bangou が DB に無い場合 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=87093 corporate entities, alternative=search_invoice_registrants"}}。
Audience: VC / M&A advisor
await client.call_tool("dd_profile_am", {
"houjin_bangou": "3040001101014",
"include_adoptions": True,
"adoption_limit": 20,
})
# → {"entity": {"houjin_bangou": "3040001101014", "name": "...", ...},
# "adoptions": [{"program": "...", "year": 2024, "amount_yen": 5000000}, ...],
# "invoice_registrant": {"registered_at": "2023-10-01", ...},
# "enforcement": [], "facts": {...}}
similar_cases¶
目的: seed case_id (or seed description) から Jaccard similarity + program_used boost で類似採択事例を返す。
引数: case_id (str, optional) / description (str, optional) / industry_jsic (str, optional) / prefecture (str, optional) / limit (int, default=10)
戻り値: {"seed": {...}, "similar": [{"case_id": "...", "similarity": 0.62, "program_used": [...]}, ...]}
呼ぶタイミング: 「この事例に似た他社採択例は？」 — 申請書ドラフト時の類似事例参照。
EMPTY 時の挙動: seed 不在 → 404、similar=0 件 → similar: [] + meta.suggestions: ["industry_jsic で広げる"]。
Audience: SMB 経営者 / 行政書士
await client.call_tool("similar_cases", {
"case_id": "mirasapo_case_120",
"limit": 5,
})
# → {"seed": {"case_id": "mirasapo_case_120", "company_name": "...", ...},
# "similar": [{"case_id": "mirasapo_case_543", "similarity": 0.62,
# "program_used": ["ものづくり補助金"]}, ...]}
regulatory_prep_pack¶
目的: profile から「適用される法令 + 必要認定 + 税務 ruleset + 直近行政処分」4 sections を bundle。新規事業立ち上げ前の compliance 棚卸し用。
引数: industry (str, required, JSIC letter / 和名 / EN slug) / prefecture (str, optional) / company_size (literal "sole"|"small"|"medium"|"large", optional) / include_expired (bool, default=False) / limit_per_section (int, optional)
戻り値: {"laws": [...], "certifications": [...], "tax_rulesets": [...], "recent_enforcement": [...], "profile_echo": {...}}
呼ぶタイミング: 新規事業 launch 前 compliance check / 行政書士の業種開業 due-diligence。
EMPTY 時の挙動: 各 section 独立に空配列で返す (どこかが空でも 404 にしない)。
Audience: 行政書士 / VC
await client.call_tool("regulatory_prep_pack", {
"industry": "建設業",
"prefecture": "東京都",
"company_size": "small",
})
# → {"laws": [{"law_id": "...", "name": "建設業法", ...}, ...],
# "certifications": [{"name": "建設業許可", ...}, ...],
# "tax_rulesets": [{"rule_id": "invoice-001", ...}, ...],
# "recent_enforcement": [...], "profile_echo": {...}}
subsidy_roadmap_3yr¶
目的: 24-36 ヶ月先までの application_round を JST 会計年度 quarter bucket で並べ、申請計画の roadmap を返す。
引数: prefecture (str, optional) / industry_jsic (str, optional) / horizon_months (int, default=36)
戻り値: {"by_quarter": {"2026Q2": [...], "2026Q3": [...]}, "total_rounds": N, "as_of": "..."}
呼ぶタイミング: 中長期で「次の補助金 cycle どこか」資金調達計画を立てる時。
EMPTY 時の挙動: by_quarter: {} + total_rounds: 0 で空返却 (404 にしない)。
Audience: SMB 経営者 / VC
Autonomath ツール (28 件)¶
autonomath.db (503,930 entities / 6.12M facts / 177,381 relations / 335,605 aliases) を expose する 28 tools。entity-fact EAV schema 上で「税優遇 / 認定 / 法令 / 採択統計 / 融資 / 共済 / 行政処分」を横断検索。V1 17 + メタデータ tools 4 + 静的データセット tools 7。
search_tax_incentives¶
目的: 税優遇制度 (中小企業税制 / 特別償却 / 税額控除等) を期間 / 業種 / 適用条件で横断検索。
引数: query (str, optional) / authority (str, optional, e.g. '国税庁') / industry (str, optional) / target_year (int, optional) / target_entity (str, optional) / limit (int, default=20)
戻り値: SearchResponse[TaxIncentive] = {"results": [...], "total": N, "meta": {...}}
呼ぶタイミング: 税理士が「2026-04 時点で使える特別償却」を抽出する時。
EMPTY 時の挙動: 0 件返却 + meta.suggestions[] で alternative_intents (例: [{"intent": "search_certifications", "rationale": "..."}])。
Audience: 税理士 / 認定支援機関
await client.call_tool("search_tax_incentives", {
"query": "特別償却",
"industry": "製造業",
"target_year": 2026,
"limit": 10,
})
# → {"total": 23, "results": [{"canonical_id": "tax_measure:...",
# "primary_name": "中小企業経営強化税制", "rule_type": "special_depreciation",
# "rate": 1.0, "target_taxpayer": "...", "effective_until": "2027-03-31"}, ...]}
search_certifications¶
目的: 認定制度 (経営革新計画 / 先端設備等導入計画 / 認定新規就農者等) を要件 / 認定機関 / 期限で横断検索。
引数: query (str, optional) / authority (str, optional, e.g. '経済産業省') / size (literal "sole"|"small"|"sme"|"mid"|"large", optional) / industry (str, optional) / as_of (str, default="today") / limit (int, default=20)
戻り値: SearchResponse[Certification]
呼ぶタイミング: 行政書士が建設業の業務に必要な認定を抽出する時 / 税理士が補助金申請の前提認定を確認する時。
EMPTY 時の挙動: 0 件返却 + meta.suggestions[] で別 record_kind の検索を提案。
Audience: 税理士 / 行政書士
await client.call_tool("search_certifications", {
"query": "経営革新",
"size": "sme",
"industry": "建設業",
})
# → {"total": 8, "results": [{"canonical_id": "certification:...",
# "primary_name": "経営革新計画承認", "authority": "都道府県",
# "requirements": "...", "benefits_after_certification": "..."}, ...]}
list_open_programs¶
目的: 現時点で application_round が open している制度を時系列に列挙。
引数: as_of (date, optional, default=today) / prefecture (str, optional) / limit (int, default=50)
戻り値: SearchResponse[Program] (sort: end_date ASC)
呼ぶタイミング: 「今出せるやつ全部」一発取得 / SMB starter 判断。
EMPTY 時の挙動: 0 件返却 + meta.suggestions: [{"intent": "list_open_programs", "args": {"prefecture": null}}]。
Audience: SMB 経営者 / Dev
enum_values_am¶
目的: autonomath.db 側の canonical enum (record_kind / relation_type / industry_jsic / target_profile 等) を事前に列挙。AI agent が search 引数を組み立てる前の正規化用。
引数: field (str, required) / prefix (str, optional)
戻り値: {"field": "...", "values": [{"value": "...", "label": "...", "count": N}, ...]}
呼ぶタイミング: agent が search 前に「使える industry_jsic ってどれ？」と聞く時。
EMPTY 時の挙動: field 名が unknown → 404 + structured 注記 {"error": {"code": "unknown_field", "hint": "valid fields: record_kind|relation_type|..."}}。
Audience: Dev
search_by_law¶
目的: 法令名 (canonical or 口語) + 条番号から「その法令に紐づく制度 / 税制 / 認定 / 法令行」を 4 kind 横断で列挙。
引数: law_name (str, required, e.g. '租税特別措置法' / '大店立地法') / article (str, optional, e.g. '第42条の12の4') / amendment_date (str, optional, ISO YYYY-MM-DD) / limit (int, default=20) / offset (int, default=0)
戻り値: {"total": N, "limit": ..., "offset": ..., "results": [{"item_kind": "program|tax_incentive|certification|law", "item_id": "...", "item_name": "...", "root_law": "...", "article": "...", ...}], "law_aliases_tried": [...]}
呼ぶタイミング: 税理士が「租税特別措置法第42条の6 で動いてる制度全部」一発取得時。
EMPTY 時の挙動: law_name 不在 → 404、結果 0 → 各セクション空配列。
Audience: 税理士 / 行政書士
await client.call_tool("search_by_law", {
"law_name": "租税特別措置法",
"article": "第42条の12の4",
"limit": 20,
})
# → {"total": 7, "results": [{"item_kind": "tax_incentive", "item_id": "...",
# "item_name": "中小企業経営強化税制", "root_law": "租税特別措置法",
# "article": "第42条の12の4"}, ...], "law_aliases_tried": ["租特法", "租税特別措置法"]}
active_programs_at¶
目的: 任意の日付 t で「その日に active な制度」を返す time-travel query。
引数: as_of (date, required) / prefecture (str, optional) / limit (int, default=50)
戻り値: SearchResponse[Program]
呼ぶタイミング: 過去事案の DD で「2024-09 時点で開いてた補助金」を再現する時。
EMPTY 時の挙動: 0 件返却 + meta.suggestions: ["horizon を広げる", "prefecture を外す"]。
Audience: VC / Dev
related_programs¶
目的: seed program_id から「同根拠法 / 同 authority / 同 target_type」で関連制度を返す。
引数: seed_program_id (str, required) / top_k (int, default=10)
戻り値: {"seed": {...}, "related": [{"unified_id": "...", "score": 0.7, "reason": "..."}, ...]}
呼ぶタイミング: 「これ落ちたら次に出せるやつは？」 fallback 探索。
EMPTY 時の挙動: seed 不在 → 404、related=0 → related: []。
Audience: SMB 経営者 / 行政書士
search_acceptance_stats_am¶
目的: 採択率 / 件数 / 平均交付額の統計を制度 × 年度 × 都道府県の cross で取得。
引数: program_name (str, optional, LIKE %name%) / year (int, optional, 2010-2099) / region (str, optional, '全国' / 47 都道府県 / 8 region) / industry (str, optional) / as_of (str, default="today")
戻り値: {"buckets": [{"program_id": "...", "year": 2025, "acceptance_rate": 0.42, "n_apply": 1200, "n_grant": 504}, ...]}
呼ぶタイミング: VC が「ものづくり補助金の採択率推移」を投資判断材料に取得時 / 税理士が顧客提案の精度判断時。
EMPTY 時の挙動: 0 bucket → buckets: [] + meta.suggestions: ["year 範囲を広げる"]。
Audience: VC / 税理士
await client.call_tool("search_acceptance_stats_am", {
"program_name": "ものづくり",
"year": 2024,
"region": "全国",
})
# → {"buckets": [{"program_id": "...", "primary_name": "ものづくり補助金",
# "year": 2024, "round": "17次", "acceptance_rate": 0.42,
# "n_apply": 7234, "n_grant": 3038}, ...], "meta": {...}}
intent_of¶
目的: 自然言語クエリから「これは search_programs / search_tax_incentives / dd_profile_am のどれを呼ぶべきか」を分類。AI agent の routing 用 LLM-free intent classifier。
引数: query (str, required)
戻り値: {"intent": "search_programs", "confidence": 0.83, "alternatives": [...]}
呼ぶタイミング: agent が tool 選択前に決定木分岐する時。
EMPTY 時の挙動: confidence < 0.3 の場合 intent: "ambiguous" + alternatives で複数候補返却 (404 にしない)。
Audience: Dev
reason_answer¶
目的: 質問 + 候補 entity リストから「この candidate がなぜ答えに該当するか」の根拠を facts/relations 経由で構造化説明。
引数: question (str, required) / candidate_ids (str[], required, max=10)
戻り値: {"explanations": [{"id": "...", "facts": [...], "relations": [...], "score": 0.7}, ...]}
呼ぶタイミング: agent が「これが答えな根拠は？」を user に説明する時。
EMPTY 時の挙動: candidate_ids 全件 not_found → explanations: [] + meta.warnings: ["all_candidates_missing"]。
Audience: Dev / VC (DD レポート用)
get_am_tax_rule¶
目的: am_tax_rule 1 件の完全詳細 (適用要件 / 経過措置 / 関連条文) を取得。canonical_id か primary_name 部分一致で解決。
引数: measure_name_or_id (str, required, e.g. 'DX投資促進税制' / 'tax_measure:12_tax_incentives:000013:...') / rule_type (literal "credit"|"deduction"|"reduction"|"special_depreciation"|"immediate_writeoff"|"exemption", optional)
戻り値: DetailResponse[TaxRule]
呼ぶタイミング: 税理士が ruleset の適用パターンを精査する時。
EMPTY 時の挙動: rule_id が DB に存在しない場合 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=35, alternative=search_tax_rules"}}。
Audience: 税理士
await client.call_tool("get_am_tax_rule", {
"measure_name_or_id": "DX投資促進税制",
"rule_type": "credit",
})
# → {"results": [{"measure_name": "DX投資促進税制", "rule_type": "credit",
# "rate": 0.03, "rate_preferred": 0.05, "cap_yen": null,
# "effective_from": "2021-08-02", "effective_until": "2025-03-31",
# "eligibility": "...", "source_url": "..."}]}
search_gx_programs_am¶
目的: GX (グリーン・トランスフォーメーション) 系制度 (脱炭素 / 省エネ / 再エネ) を横断検索。
引数: q (str, optional) / prefecture (str, optional) / limit (int, default=20)
戻り値: SearchResponse[Program]
呼ぶタイミング: 製造業 / 建設業の脱炭素投資 financing 探索。
EMPTY 時の挙動: 0 件 → results: [] + meta.suggestions: [{"intent": "search_programs", "args": {"q": "脱炭素"}}]。
Audience: 行政書士 / SMB 経営者
search_loans_am¶
目的: autonomath.db 側の融資 (am_loan_product) を 担保 / 個人保証 / 第三者保証 三軸 + 業種 + 金利上限で検索。
引数: loan_kind (str, optional, e.g. 'ippan'|'sogyo'|'saigai'|'kiki') / no_collateral (bool, default=False) / no_personal_guarantor (bool, default=False) / no_third_party_guarantor (bool, default=False) / max_amount_yen (int, optional) / min_amount_yen (int, optional) / lender_entity_id (str, optional, e.g. 'authority:jfc') / name_query (str, optional) / limit (int, default=10)
戻り値: SearchResponse[LoanProduct]
呼ぶタイミング: 行政書士が建設業者の無担保融資ルートを抽出する時。
EMPTY 時の挙動: 0 件 → results: [] + meta.suggestions: ["rate_max を上げる", "三軸条件を緩める"]。
Audience: 行政書士 / SMB 経営者
await client.call_tool("search_loans_am", {
"no_collateral": True,
"no_personal_guarantor": True,
"lender_entity_id": "authority:jfc",
"limit": 5,
})
# → {"total": 12, "results": [{"canonical_id": "loan_product:jfc:...",
# "primary_name": "新規開業資金 (無担保・無保証人)",
# "limit_yen": 30000000, "rate_min": 0.014, "rate_max": 0.024,
# "flags": {"no_collateral": true, "no_personal_guarantor": true,
# "no_third_party_guarantor": false}}, ...]}
check_enforcement_am¶
目的: 法人番号 / 名称から行政処分歴 (am_enforcement_detail) を確認。grant_refund / subsidy_exclude / fine の type 別。
引数: houjin_bangou (str, optional) / name (str, optional) / since (date, optional)
戻り値: {"hits": [{"detail_id": "...", "type": "grant_refund", "amount_yen": 1500000, "law_ref": "..."}], "total": N}
呼ぶタイミング: VC / M&A advisor が DD で取引先の処分歴を chunk 確認する時。
EMPTY 時の挙動: 0 件 → hits: [], total: 0 (処分歴なしを示す。404 にしない)。
Audience: VC / M&A advisor
search_mutual_plans_am¶
目的: 共済プラン (中小機構小規模企業共済 / 経営セーフティ共済 等) を取得対象 / 月額 / 課税扱いで検索。
引数: q (str, optional) / target_type (str, optional) / limit (int, default=20)
戻り値: SearchResponse[MutualPlan]
呼ぶタイミング: 税理士が個人事業主向け節税共済を提案する時。
EMPTY 時の挙動: 0 件 → results: [] + meta.suggestions: [{"intent": "search_certifications"}]。
Audience: 税理士
get_law_article_am¶
目的: am_law_article 1 件 (法令 ID + 条番号) の本文 + 関連改正履歴を取得。28,201 条文収録。
引数: law_id (str, required) / article (str, required)
戻り値: DetailResponse[LawArticle]
呼ぶタイミング: 行政書士 / 税理士が条文の現行 wording を確認する時。
EMPTY 時の挙動: 該当条文が DB に存在しない場合 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=28048 articles, alternative=search_by_law"}}。
Audience: 行政書士 / 税理士
list_tax_sunset_alerts¶
目的: 期限切れ間近 (sunset) の税優遇 / 経過措置を horizon 内で列挙。「2026-09 の 2 割特例終了」のような cliff event を一覧化。
引数: days_until (int, 1-1825, default=365) / only_critical (bool, default=False, 大綱-driven 年度末/年末 cliff のみ) / limit (int, 1-500, default=100)
戻り値: {"alerts": [{"rule_id": "...", "sunset_date": "2026-09-30", "days_remaining": 158, "rationale": "..."}, ...]}
呼ぶタイミング: 税理士が「半年以内に消える優遇」を顧問先に通知する時。
EMPTY 時の挙動: 0 件 → alerts: [] + meta.next_horizon_with_data: 365。
Audience: 税理士 / 認定支援機関
await client.call_tool("list_tax_sunset_alerts", {
"days_until": 180,
"only_critical": True,
"limit": 50,
})
# → {"alerts": [{"rule_id": "...", "measure_name": "DX投資促進税制",
# "rule_type": "credit", "effective_until": "2025-03-31",
# "days_remaining": -390, "is_cliff": true,
# "rationale": "年度末 (3/31) 期限・後継未定"}, ...]}
メタデータ tools (4 件)¶
get_annotations¶
目的: entity_id から annotation_kind 別の注釈 (examiner_feedback / glossary / disclosure 等) を取得。16,474 行収録。
引数: entity_id (str, required, am_entities.canonical_id) / kinds (str[], optional, e.g. ["examiner_warning","quality_score"]) / include_internal (bool, default=False) / include_superseded (bool, default=False)
戻り値: {"entity_id": "...", "annotations": [{"kind": "examiner_feedback", "text": "...", "source": "..."}]}
呼ぶタイミング: agent が「この entity に審査委員のコメントある？」と確認する時。
EMPTY 時の挙動: entity_id 不在 → 404、annotation 0 件 → annotations: []。
Audience: Dev / 行政書士
await client.call_tool("get_annotations", {
"entity_id": "program:provisional:35be300914",
"include_internal": True,
})
# → {"entity_id": "program:provisional:35be300914", "total": 3,
# "annotations": [{"kind": "examiner_warning",
# "text": "応募集中ピーク時の競争激化に注意", "visibility": "internal",
# "source": "examiner_feedback_2024", "created_at": "2024-...."}, ...]}
validate¶
目的: 6 generic predicate (training_hours / work_days / weekly_hours / start_year / birth_age / desired_amount sanity) を applicant_data に適用、rule 単位の passed/failed/deferred を返す。
引数: applicant_data (dict, required, nested intake dict) / entity_id (str, optional, am_entities.canonical_id for scope) / scope (str, default="intake")
戻り値: {"results": [{"rule_id": "...", "passed": true|false|null, "severity": "error|warn", "message_ja": "..."}], "passed": true}
呼ぶタイミング: agent が user 入力を検索投入前に sanity check する時。
EMPTY 時の挙動: predicates 全部不在 → meta.warnings: ["no_predicates_registered"]、predicates 全 pass → passed: true。
Audience: Dev
await client.call_tool("validate", {
"applicant_data": {
"plan": {"training_hours": 120, "work_days": 240},
"behavioral": {"weekly_hours": 40, "start_year": 2025},
},
"scope": "intake",
})
# → {"passed": true, "results": [
# {"rule_id": "intake.training_hours.gte_60", "passed": true, "severity": "error"},
# {"rule_id": "intake.weekly_hours.lte_80", "passed": true, "severity": "warn"}, ...]}
get_provenance¶
目的: entity_id の lineage (source / fetched_at / license / checksum) を一括取得。
引数: entity_id (str, required, am_entities.canonical_id) / include_facts (bool, default=False, per-fact source も返す) / fact_limit (int, 1-1000, default=200)
戻り値: {"entity_id": "...", "sources": [{"source_id": "...", "url": "...", "fetched_at": "...", "license": "cc_by_4.0"}]}
呼ぶタイミング: VC / DD で「この情報の出典は？」を 1 hop で確認する時。
EMPTY 時の挙動: entity_id 不在 → 404、source 0 → sources: []。
Audience: VC / Dev
await client.call_tool("get_provenance", {
"entity_id": "corporate_entity:houjin:3040001101014",
"include_facts": True,
"fact_limit": 50,
})
# → {"entity_id": "corporate_entity:houjin:3040001101014",
# "sources": [{"source_id": "gbiz_2026_q1", "url": "https://info.gbiz.go.jp/...",
# "fetched_at": "2026-04-25T...", "license": "gov_standard"}],
# "facts": [{"fact_id": "...", "field_name": "corp.address", "value": "...",
# "source_id": "gbiz_2026_q1"}, ...]}
get_provenance_for_fact¶
目的: 単一 fact_id の lineage を取得 (entity 全体ではなく fact 1 行ピンポイント)。
引数: fact_id (int, required, am_entity_facts.id の AUTOINCREMENT integer)
戻り値: {"fact_id": ..., "entity_id": "...", "field_name": "...", "field_value_text": "...", "source": {"source_id": ..., "source_url": "...", "license": "..."}, "fallback": false, "license_summary": {...}}
呼ぶタイミング: 「この値だけの出典」を取りに行く時 (entity 全体じゃなく行単位)。
EMPTY 時の挙動: fact_id 不在 → 404 + structured 注記。source_id が NULL の legacy fact は entity-level am_entity_source の候補 list を fallback_sources に返し fallback: true を立てる。
Audience: VC / Dev
await client.call_tool("get_provenance_for_fact", {
"fact_id": 12345,
})
# → {"fact_id": 12345, "entity_id": "program:provisional:35be300914",
# "field_name": "amount_max_yen", "field_value_text": "5000000",
# "source": {"source_id": 42, "source_url": "https://www.maff.go.jp/...",
# "license": "pdl_v1.0", "fetched_at": "2026-04-25T..."},
# "fallback": false}
Lifecycle / Graph / Snapshot / Quota (8 件)¶
unified_lifecycle_calendar / program_lifecycle / prerequisite_chain / graph_traverse / query_at_snapshot / rule_engine_check / program_abstract_structured の 7 つは複合検索の合成ツール、get_usage_status は META 系のクォータ probe。 lifecycle / snapshot 系 (program_lifecycle / query_at_snapshot / unified_lifecycle_calendar) は am_amendment_snapshot を参照するため、 改正の日付別追跡には利用できない (各 tool 章の限界注記を参照)。
get_usage_status¶
目的: META — 1 リクエストを消費せずに API クォータ残量を確認する probe。anonymous / paid / free の tier 別に limit / remaining / used / reset_at / reset_timezone を返す。
引数: api_key (str, optional, 省略=anonymous)
戻り値: {"tier": "anonymous", "limit": 50, "remaining": ..., "used": ..., "reset_at": "2026-05-01T00:00:00+09:00", "reset_timezone": "JST", "upgrade_url": "https://jpcite.com/pricing.html", "note": "..."}
呼ぶタイミング: agent が長い batch (例: 60 件 search) を流す前に消費可能数を見積もる時。MCP stdio 経由ではクライアント IP が無いため anonymous 残数は ceiling のみ。api_key を渡せば月次の正確な used 数を返す。
EMPTY 時の挙動: paid tier は limit / remaining が null (metered, no cap) になる。
Audience: Dev / AI agent developer
# anonymous probe (MCP stdio から)
await client.call_tool("get_usage_status", {})
# → {"tier": "anonymous", "limit": 50, "remaining": null, "used": null,
# "reset_at": "2026-05-01T00:00:00+09:00", "reset_timezone": "JST",
# "note": "MCP stdio cannot resolve per-IP bucket; HTTP /v1/usage で正確値"}
# api_key 付き probe
await client.call_tool("get_usage_status", {"api_key": "sk_live_..."})
# → {"tier": "paid", "limit": null, "remaining": null, "used": 1742,
# "reset_at": "2026-05-01T00:00:00+00:00", "reset_timezone": "UTC",
# "note": "metered billing, no monthly cap"}
unified_lifecycle_calendar¶
目的: tax sunset + program sunset + application close + law cliff + amendment_snapshot を月別/半期別 1 コールに merge。事業計画 / 監査 / 投資判断のための「いつ何が切れるか」カレンダー。
引数: start_date (str, required, ISO YYYY-MM-DD) / end_date (str, required, ISO YYYY-MM-DD, end - start ≤ 366 日) / granularity (str, default="month", "month" | "half_year")
戻り値: {"calendar": [{"period": "2026-05", "events": [{"kind": "tax_sunset", "entity_id": "...", "title": "DX投資促進税制", "date": "2026-03-31", "severity": "critical", ...}]}], "total_events": ..., "severity_counts": {"critical": ..., "warning": ..., "info": ...}, "window": {...}, "data_as_of": "...", "data_quality": {...}}
呼ぶタイミング: 「2026 年下半期に切れる税制 + 補助金 申請窓口を 1 画面で」「半期 (H1/H2) 単位で何が cliff か」のような複合 sunset 確認。1 年超は out_of_range で 422 相当。
EMPTY 時の挙動: 対象期間にイベント 0 → total_events: 0 + calendar: [] + data_quality.amendment_snapshot_caveat をそのまま返す。
Audience: 税理士 / VC / SMB 経営者
限界:
kind: "amendment"の event はam_amendment_snapshot(14,596 行) から生成されるが、 82.3% の行は historical diff hash が空で、 改正の日付別追跡には利用できない。 確定的に時間軸が引けるのはeffective_from/effective_untilを持つ 144 行のみ。tax_sunset/application_close/law_cliffは別ソース (am_tax_rule/am_application_round/laws.effective_until) なので影響なし。 response のdata_quality.amendment_snapshot_caveatを必ず読むこと。
await client.call_tool("unified_lifecycle_calendar", {
"start_date": "2026-05-01",
"end_date": "2026-10-31",
"granularity": "month",
})
# → {"total_events": 47, "severity_counts": {"critical": 8, "warning": 12, "info": 27},
# "calendar": [
# {"period": "2026-05", "events": [
# {"kind": "application_close", "title": "ものづくり補助金 第18次",
# "date": "2026-05-29", "severity": "warning", "entity_id": "..."}, ...]},
# {"period": "2026-09", "events": [
# {"kind": "tax_sunset", "title": "中小企業経営強化税制",
# "date": "2026-09-30", "severity": "critical", "entity_id": "..."}]}],
# "data_as_of": "2026-04-26", "window": {"start_date": "2026-05-01", ...}}
program_lifecycle¶
目的: 制度 1 件のライフサイクル 8 段階判定 — abolished / superseded / sunset_imminent / sunset_scheduled / amended / active / not_yet / unknown を 1 コールで決定論的に返す。
引数: unified_id (str, required, 例: program:base:3435b5b27e、search_programs / enum_values_am で解決) / as_of (str, optional, ISO YYYY-MM-DD, 既定=今日 JST)
戻り値: {"unified_id": "...", "status": "active", "as_of": "2026-04-26", "evidence": {"effective_from": "...", "sunset_at": "...", "amendment_snapshots": [...]}, "next_event": {...}}
呼ぶタイミング: 1 件の制度について「今使えるか」「いつ切れるか」を 1 hop で判定したい時。prescreen_programs の前段、get_program の補助。
EMPTY 時の挙動: unified_id 不在 → 404 + error.code="not_found"。判定材料が不足する場合は status: "unknown" + evidence.gaps: [...] を返す。
Audience: 税理士 / 行政書士 / SMB
限界: この tool は
am_amendment_snapshotから schema-level snapshot を返す。 14,596 行のうち 82.3% は historical diff hash が空で、 改正の日付別追跡には利用できない。effective_from/effective_untilが NULL でない 144 行のみ時間軸として確定済み。evidence.amendment_snapshotsが[]でも「改正なし」を意味しない。statusはeffective_from/sunset_atのみで決まり、 中間版 (v1 → v2 → v3) の追跡はできない。
await client.call_tool("program_lifecycle", {
"unified_id": "program:base:3435b5b27e",
"as_of": "2026-04-26",
})
# → {"unified_id": "program:base:3435b5b27e", "status": "sunset_scheduled",
# "as_of": "2026-04-26",
# "evidence": {"effective_from": "2024-04-01", "sunset_at": "2027-03-31",
# "days_until_sunset": 339, "amendment_snapshots": []},
# "next_event": {"kind": "sunset", "date": "2027-03-31", "severity": "info"}}
prerequisite_chain¶
目的: 制度 1 件の前提条件 chain (認定 → 計画 → 認可 → 補助金本体) を再帰的に展開。depth=1 で直接前提のみ、depth>5 は 現実的でない warning。
引数: target_program_id (str, required, program:… canonical ID, search_programs で先に解決) / depth (int, 1-10, 既定=3)
戻り値: {"target_program_id": "...", "depth": 3, "chain": [{"node": "...", "depth": 0, "prerequisites": [{"node": "...", "rule_id": "...", "kind": "prerequisite"}, ...]}], "warnings": [...]}
呼ぶタイミング: 「ものづくり補助金を取るには事前に何が要る？」「事業再構築補助金の入口の入口は？」のような階層辿り。
EMPTY 時の挙動: target が存在 + 前提ルール 0 → chain: [{"node": "...", "prerequisites": []}] + meta.note: "no_prerequisites_registered"。target 不在 → 404。
Audience: 行政書士 / SMB
await client.call_tool("prerequisite_chain", {
"target_program_id": "program:04_program_documents:000000:23_25d25bdfe8",
"depth": 3,
})
# → {"target_program_id": "program:04_program_documents:000000:23_25d25bdfe8",
# "depth": 3,
# "chain": [
# {"node": "program:04_program_documents:000000:23_25d25bdfe8",
# "depth": 0,
# "prerequisites": [
# {"node": "certification:keiei_kakushin", "rule_id": "agri-prereq-007",
# "kind": "prerequisite", "description": "経営革新計画の承認が前提"}]},
# {"node": "certification:keiei_kakushin", "depth": 1, "prerequisites": []}],
# "warnings": []}
graph_traverse¶
目的: 知識グラフの 1-3 hop 探索。am_relation の 24,004 edges / 15 relation types 上で BFS。「制度 → 根拠法 → 関連判例 → 過去採択」を 1 SQL で辿る。同種 program 間 hop は related_programs を優先。
引数: start_entity_id (str, required, 例: program:04_program_documents:000016:IT2026_b030eaea36 / law:rouki / authority:meti) / max_depth (int, 0-3, 既定=2) / edge_types (str[], optional, default whitelist は 'related' 以外の 14 種) / max_results (int, 1-500, 既定=20) / min_confidence (float, 0.0-1.0, 既定=0.0)
戻り値: {"paths": [{"nodes": [...], "edges": [{"source_id": "...", "target_id": "...", "relation_type": "...", "confidence": 0.9}], "total_distance": 2}], "total_paths": ..., "capped": false}
呼ぶタイミング: 異種 entity (program ↔ law ↔ judgment ↔ adoption) を横断したい時。同種 hop なら related_programs。
EMPTY 時の挙動: start_entity_id 不在または到達 0 → paths: [] + meta.note: "seed_isolated"。
Audience: Dev / AI agent developer
await client.call_tool("graph_traverse", {
"start_entity_id": "program:04_program_documents:000016:IT2026_b030eaea36",
"max_depth": 2,
"edge_types": ["governs", "supersedes", "references_law"],
"max_results": 20,
"min_confidence": 0.5,
})
# → {"total_paths": 12, "capped": false,
# "paths": [
# {"nodes": [
# {"entity_id": "program:04_program_documents:000016:IT2026_b030eaea36",
# "kind": "program", "label": "IT導入補助金2026"},
# {"entity_id": "law:johoshori", "kind": "law", "label": "情報処理促進法"}],
# "edges": [{"source_id": "program:...", "target_id": "law:johoshori",
# "relation_type": "references_law", "confidence": 0.95}],
# "total_distance": 1}, ...]}
query_at_snapshot¶
目的: programs query を「過去のある日付」の状態に pin する時間軸検索。valid_from <= as_of_date AND (valid_until IS NULL OR valid_until > as_of_date) で bitemporal に再現。返却 row + audit_trail 3 軸 (source_url + fetched_at + valid_from) を付与。
引数: query_payload (object, required, q / tier / prefecture / authority_level / program_kind / limit を持つ。/v1/programs/search と同形) / as_of_date (str, required, ISO YYYY-MM-DD)
戻り値: {"results": [{"unified_id": "...", "primary_name": "...", "tier": "A", ...}], "as_of_date": "2025-10-01", "audit_trail": {"source_url": "...", "fetched_at": "...", "valid_from": "..."}, "total": ...}
呼ぶタイミング: 「2025年4月時点で使えた青森県の補助金は？」のような過去断面で参照したい時。
EMPTY 時の挙動: 該当 0 → results: [] + audit_trail: null。as_of_date 不正 → error.code="invalid_date_format"。
Audience: VC / 監査 / 行政書士
限界: この tool は
am_amendment_snapshotの schema-level snapshot を参照する。 14,596 行のうち 82.3% は historical diff hash が空で、 任意日付における中間版 (v1 → v2) の差分は再現できない。valid_from/valid_untilが NULL でない 144 行のみ時間軸が確定済み。 法的監査・証拠用途では本 tool 単独に依拠せず、source_urlの一次資料 (法令施行日 / 要綱改訂版) を必ず別途確認すること。
await client.call_tool("query_at_snapshot", {
"query_payload": {
"q": "DX投資促進税制",
"tier": ["S", "A"],
"prefecture": "東京都",
"limit": 10,
},
"as_of_date": "2025-10-01",
})
# → {"total": 3, "as_of_date": "2025-10-01",
# "results": [{"unified_id": "...", "primary_name": "DX投資促進税制",
# "tier": "A", "valid_from": "2024-04-01", "valid_until": "2026-03-31"}],
# "audit_trail": {"source_url": "https://www.meti.go.jp/...",
# "fetched_at": "2025-09-15T...", "valid_from": "2024-04-01"}}
rule_engine_check¶
目的: 1 件の制度 / 認定 / 税制について exclusion / prerequisite / absolute / その他のルールを評価し pass/fail/defer 判定。alongside_programs を渡せば併用判定 (check_exclusions の単体版 + 出典付き)。
引数: program_id (str, required, program:… / certification:… / loan:… / tax_measure_… / UNI-71f6029070 等の human-name token) / applicant_profile (object, optional, 将来の predicate 評価用、現状は filter なし) / alongside_programs (str[], optional, 同時申請する他制度 ID)
戻り値: {"program_id": "...", "verdict": "pass" | "fail" | "defer", "rules_evaluated": [{"rule_id": "...", "kind": "exclude" | "prerequisite" | "absolute", "verdict": "...", "evidence": {"source_url": "...", "source_notes": "..."}}], "coverage_pct": 0.74}
呼ぶタイミング: 1 件の制度について「いま申請したら失格になる組み合わせは？」を出典付きで返したい時。check_exclusions よりも審査寄り (verdict 単一化 + coverage_pct 付き)。
EMPTY 時の挙動: program_id に rule 0 件 → verdict: "pass" + rules_evaluated: [] + meta.note: "no_rules_registered"。
Audience: 行政書士 / SMB / Dev
await client.call_tool("rule_engine_check", {
"program_id": "UNI-71f6029070",
"alongside_programs": ["koyo-shuno-shikin"],
})
# → {"program_id": "UNI-71f6029070", "verdict": "fail", "coverage_pct": 0.85,
# "rules_evaluated": [
# {"rule_id": "agri-001", "kind": "exclude", "verdict": "fail",
# "evidence": {"source_url": "https://www.maff.go.jp/...",
# "source_notes": "MAFF 要綱第3条 同時受給不可"}}]}
program_abstract_structured¶
目的: I18N — 1 件の program について「閉じた語彙」の構造化日本語抄録を返す。翻訳は呼び出し側 LLM の責務、official_name_ja + legal_id は verbatim 必須 (i18n_hints.official_name_must_keep_ja=true)。launch audience は foreign_employer (在日外国人雇用主向け制度 ~191 件)。
引数: program_id (str, required, programs.unified_id、例 UNI-16b8d86302) / audience (str, default="foreign_employer", enum: foreign_employer / smb / tax_advisor / admin_scrivener / vc)
戻り値: {"program_id": "...", "audience": "foreign_employer", "abstract": {"official_name_ja": "...", "legal_id": "...", "summary_ja": "...", "eligibility_ja": [...], "amount_band_ja": "...", "audience_specific_flags": {...}}, "i18n_hints": {"official_name_must_keep_ja": true, "translatable_fields": [...]}}
呼ぶタイミング: 多言語 LLM client が ja → en / vi / zh 等に翻訳する直前の素材取得。LLM に raw enriched を流すより token 効率が良い。
EMPTY 時の挙動: program_id が excluded=1 / 公開保留 → error.code="not_found"。audience が 5 enum 外 → error.code="invalid_enum"。
Audience: AI agent developer / 多言語 SaaS
await client.call_tool("program_abstract_structured", {
"program_id": "UNI-16b8d86302",
"audience": "foreign_employer",
})
# → {"program_id": "UNI-16b8d86302", "audience": "foreign_employer",
# "abstract": {
# "official_name_ja": "外国人材受入れ・定着支援事業",
# "legal_id": "厚労省告示第123号",
# "summary_ja": "在日外国人の雇用主が研修・定着支援にかかる費用の一部を補助",
# "eligibility_ja": ["在日外国人を3名以上雇用する事業主", "研修計画の事前認定が必要"],
# "amount_band_ja": "上限 500万円 / 補助率 1/2",
# "audience_specific_flags": {"requires_zairyu_card_check": true}},
# "i18n_hints": {"official_name_must_keep_ja": true,
# "translatable_fields": ["summary_ja", "eligibility_ja", "amount_band_ja"]}}
静的データセット tools (7 件)¶
list_static_resources_am¶
目的: data/autonomath_static/ 配下の 8 静的 taxonomy (seido / glossary / money_types / obligations / dealbreakers / sector_combos / crop_library / exclusion_rules) を一覧。
引数: なし
戻り値: {"total": 8, "results": [{"id": "seido", "filename": "seido.json", "size_bytes": ...}, ...]}
呼ぶタイミング: agent 起動時に taxonomy id を index する。
EMPTY 時の挙動: 内部 fixture のため通常空にはならない。0 件は internal error。
Audience: Dev
await client.call_tool("list_static_resources_am", {})
# → {"total": 8, "results": [
# {"id": "seido", "filename": "seido.json", "size_bytes": 12453},
# {"id": "glossary", "filename": "glossary.json", "size_bytes": 8921},
# {"id": "money_types", ...}, {"id": "obligations", ...},
# {"id": "dealbreakers", ...}, {"id": "sector_combos", ...},
# {"id": "crop_library", ...}, {"id": "exclusion_rules", ...}]}
get_static_resource_am¶
目的: static taxonomy 1 個の中身 (rows + schema) を取得。
引数: resource_id (str, required)
戻り値: DetailResponse[StaticResource]
呼ぶタイミング: agent が JSIC 階層を bulk 取得して enum 化する時。
EMPTY 時の挙動: resource_id 不在 → 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "alternative=list_static_resources_am"}}。
Audience: Dev
list_example_profiles_am¶
目的: 5 件の example profile (税理士 / 行政書士 / SMB / VC / Dev) を一覧。Onboarding / demo 用 fixture。
引数: なし
戻り値: {"profiles": [{"id": "tax_advisor", "label": "税理士", "industry_jsic": "..."}, ...]}
呼ぶタイミング: 初回 demo / docs example 生成時。
EMPTY 時の挙動: 内部 fixture のため通常空にはならない。
Audience: Dev
get_example_profile_am¶
目的: example profile 1 個の完全詳細を取得。
引数: profile_id (str, required)
戻り値: DetailResponse[ExampleProfile]
呼ぶタイミング: demo 環境で profile を 1 個 inject する時。
EMPTY 時の挙動: profile_id 不在 → 404 + structured 注記 {"error": {"code": "not_found", "hint": "snapshot_size=5, alternative=list_example_profiles_am"}}。
Audience: Dev
render_36_kyotei_am¶
目的: 36 協定 (時間外労働協定) の届出書テンプレートを profile から render。和暦 (令和) + jp_money 形式準拠。
引数: profile (object, required) / format (str, default="markdown")
戻り値: {"rendered": "...", "metadata": {...}, "warnings": [...]}
呼ぶタイミング: 行政書士が建設業 36 協定の下書きを生成する時。
EMPTY 時の挙動: profile 不足項目 → warnings: ["missing: employer_address"]、render は best-effort。
Audience: 行政書士
get_36_kyotei_metadata_am¶
目的: 36 協定テンプレート metadata (項目 schema / 必須 / 任意 / バリデーションルール) を取得。
引数: なし
戻り値: {"schema": {...}, "required_fields": [...], "validation_rules": [...]}
呼ぶタイミング: render 前に form を組み立てる時 / agent が bind する前に schema を確認する時。
EMPTY 時の挙動: 内部 fixture のため通常空にはならない。空 → {"error": {"code": "internal_error"}} 扱い。
Audience: 行政書士 / Dev
deep_health_am¶
目的: autonomath.db / jpintel.db / FTS index / vec index の latency + row count + last_ingested_at を 1 call で診断。/v1/am/health/deep REST と parity。
引数: なし
戻り値: {"status": "ok", "checks": [{"name": "autonomath.db", "row_count": 503930, "latency_ms": 12, "ok": true}, ...]}
呼ぶタイミング: ops が deploy 後 / ingest 後の health check 時。
EMPTY 時の挙動: いずれかの check が fail → status: "degraded" + checks[i].ok=false (200 で返す。500 にしない、operator が degraded を可視化するため)。
Audience: Dev / Ops
関連¶
- api-reference.md — 同機能を REST で叩く場合の仕様
- exclusions.md — 排他ルールの概念
- getting-started.md — Claude Desktop 連携設定