社労士の助成金マッチ¶

想定 user¶

社労士事務所 (1-15 人体制、顧問先 30-300 社) で、顧問先の従業員規模 (5-1,000 人) + 業種 + 賃金制度 + 育児・介護制度 + キャリアアップ制度から雇用関連助成金 (キャリアアップ助成金 / 人材開発支援助成金 / 両立支援等助成金 / 65 歳超雇用推進助成金 / 業務改善助成金 / 雇用調整助成金等) の候補を 5 分でリスト化する。月次レポート + 提案資料の素材を所員 1 名が作成し、所長社労士が approve する運用が想定読者。

必要な前提¶

jpcite API key (¥3/req、初回 3 req/IP/日無料)
X-Client-Tag (顧問先別計上)
顧問先の従業員数 + 業種 (JSIC 中分類) + 賃金体系 (時給 / 月給) + 平均年齢
(推奨) 過去 3 年の助成金受給履歴 (重複申請禁止 / 同一年度別事業上限の確認)

入力例¶

{
  "corp_number": "7010001234567",
  "headcount": 35,
  "industry_jsic_major": "P",
  "wage_system": "monthly",
  "avg_age": 41,
  "include": ["careerup", "ikuji_kaigo", "65over", "kaizen", "chosei"],
  "deadline_within_days": 60,
  "client_tag": "sharoushi-2026"
}

実行 (curl / Python / TypeScript)¶

curl¶

curl -H "X-API-Key: $JPCITE_API_KEY" -H "X-Client-Tag: sharoushi-2026" \
  "https://api.jpcite.com/v1/programs/search?ministry=mhlw&audience=employer&corp=7010001234567&deadline_within_days=60"

Python¶

import os
from jpcite import Client
c = Client(api_key=os.environ["JPCITE_API_KEY"], client_tag="sharoushi-2026")
programs = c.search_programs(
    ministry="mhlw", audience="employer",
    corp_number="7010001234567", deadline_within_days=60,
    include=["careerup", "ikuji_kaigo", "65over", "kaizen", "chosei"],
)
for p in sorted(programs, key=lambda x: x.fit_score, reverse=True)[:5]:
    print(p.program_id, p.fit_score, p.max_amount_jpy, p.source_url)

TypeScript¶

import { jpcite } from "@jpcite/sdk";
const programs = await jpcite.search_programs({
  ministry: "mhlw", audience: "employer",
  corp_number: "7010001234567", deadline_within_days: 60,
  client_tag: "sharoushi-2026",
});
console.log(programs.slice(0, 5));

出力例 (artifact)¶

{
  "corp_number": "7010001234567",
  "fetched_at": "2026-05-11T09:00:00Z",
  "source_url": "https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000060119.html",
  "matched_programs": [
    {"program_id": "mhlw-careerup-2026-r5", "name": "キャリアアップ助成金 正社員化コース",
     "fit_score": 0.85, "max_amount_jpy": 800000, "deadline": "2026-06-30", "tier": "S"},
    {"program_id": "mhlw-jinzai-2026-r3", "name": "人材開発支援助成金 人材育成支援コース",
     "fit_score": 0.72, "max_amount_jpy": 1500000, "deadline": "2026-07-31", "tier": "A"}
  ],
  "applicable_combos": [
    {"combo": ["careerup_seisha", "ikuji_kaigo_otoko"], "note": "正社員化 + 男性育休併用可"}
  ],
  "client_tag": "sharoushi-2026",
  "known_gaps": ["地方独自助成金は別途", "業務改善助成金は申請枠数上限あり"]
}

known gaps¶

47 都道府県独自の雇用関連助成金 (例: 東京都中小企業従業員退職金共済等掛金補助) は逐次対応中
業務改善助成金は申請枠数上限 (年度予算依存)、fit_score 高でも先着順で締切前断られる可能性
キャリアアップ助成金の「賃金規定改定加算」「賃金規定共通化加算」等の加算項目は本 recipe 対象外
雇用調整助成金の産業雇用安定助成金 / 緊急雇用安定助成金は災害 / 感染症の臨時特例、平時は通常コースのみ

billable_units 試算¶

1 顧問先 10 units × ¥3 = ¥30 / 顧問先 / 月
顧問先 100 社 = ¥3,000 / 月、税込 ¥3,300
顧問先 300 社 (大手) = ¥9,000 / 月、税込 ¥9,900
ROI: 助成金 1 件採択 (¥80 万-¥150 万) で API 費用は完全回収、顧問契約解除回避効果は別

商業利用条件¶

PDL v1.0 + CC-BY-4.0
月次レポート / 顧問先伴走資料への組込 OK、jpcite + 厚労省出典の両明記
顧問先別 X-Client-Tag を付与で事務所内利用扱い、第三者配信は別途要相談

業法 fence¶

社労士法 §2 (1 号 / 2 号業務は社労士独占)
社労士法 §27 (他人の求めに応じ報酬を得て、労働社会保険諸法令の代理 / 申請書 / 帳簿書類作成は社労士独占)
行政書士法 §1 — 申請書面の作成のうち労働社会保険諸法令分は社労士、それ以外は行政書士
弁護士法 §72 — 労働紛争 / あっせん代理は社労士特定社労士、本 recipe は scaffold まで
景表法 §5 — fit_score は推定値、最終判断は社労士