BPO の補助金トリアージ 1000 件¶

想定 user¶

親会社 / 地銀 / メガバンク / 商工会連合会 / 信金中金 / 産業創造機構等から、傘下 / 取引先 / 会員企業 500-5,000 社の補助金フィット度算定を一括委託される BPO 事業者。月次 / 四半期で 1,000 社の法人番号 CSV を受領し、各社につき適合補助金 top 5 + 排他ルール抵触有無 + 採択確率帯 (low/mid/high) を 5 分でテーブル化し、優先架電 100 社 / 案内 DM 900 社の振分けを行う。

必要な前提¶

jpcite API key (¥3/req、初回 3 req/IP/日無料、bulk 利用は事前 prepay 推奨)
X-Client-Tag (委託元別計上)
1,000 社の法人番号 CSV (法人番号 + 任意で業種 / 所在地 / 直近売上 / 従業員数)
(推奨) 委託元の業種 (JSIC 中分類) リスト

入力例¶

{
  "corp_numbers": ["<法人番号 1,000 件 配列>"],
  "top_n_per_corp": 5,
  "include_exclusion_check": true,
  "include_adoption_probability": true,
  "client_tag": "ginkou-A-2026Q2",
  "filter": {"tier": ["S", "A", "B"], "deadline_within_days": 90, "max_amount_jpy_min": 500000}
}

実行 (curl / Python / TypeScript)¶

curl¶

curl -X POST -H "X-API-Key: $JPCITE_API_KEY" -H "X-Client-Tag: ginkou-A-2026Q2" \
  -H "Content-Type: application/json" -d @corps_1000.json \
  "https://api.jpcite.com/v1/programs/bulk_match"

curl -H "X-API-Key: $JPCITE_API_KEY" \
  "https://api.jpcite.com/v1/jobs/{job_id}/result.csv"

Python¶

import os, csv
from jpcite import Client
c = Client(api_key=os.environ["JPCITE_API_KEY"])
with open("corps_1000.csv") as f:
    corp_numbers = [row[0] for row in csv.reader(f) if row]
res = c.bulk_match_programs(corp_numbers=corp_numbers, top_n_per_corp=5,
    include_exclusion_check=True, include_adoption_probability=True,
    client_tag="ginkou-A-2026Q2",
    filter={"tier": ["S", "A", "B"], "deadline_within_days": 90})
with open("triage_1000.csv", "w", newline="") as out:
    w = csv.writer(out)
    w.writerow(["corp", "top1_program", "fit_score", "adoption_prob", "exclusion_hit"])
    for r in sorted(res.results, key=lambda x: x.top_programs[0].fit_score, reverse=True):
        if not r.top_programs: continue
        top = r.top_programs[0]
        w.writerow([r.corp_number, top.program_id, top.fit_score, top.adoption_prob, r.exclusion_hits])

TypeScript¶

import { jpcite } from "@jpcite/sdk";
import fs from "node:fs";
const corps = fs.readFileSync("corps_1000.csv", "utf8")
  .split("\n").map(l => l.split(",")[0]).filter(Boolean);
const res = await jpcite.bulk_match_programs({
  corp_numbers: corps, top_n_per_corp: 5,
  include_exclusion_check: true, include_adoption_probability: true,
  client_tag: "ginkou-A-2026Q2",
  filter: { tier: ["S", "A", "B"], deadline_within_days: 90 },
});

出力例 (artifact)¶

{
  "job_id": "bulk-2026-05-11-abc123",
  "fetched_at": "2026-05-11T09:00:00Z",
  "source_url": "https://api.jpcite.com/v1/programs/bulk_match",
  "content_hash": "sha256:f2a3...8c91",
  "total_corps": 1000,
  "matched_corps": 947,
  "unmatched_corps": 53,
  "elapsed_seconds": 187,
  "results": [
    {
      "corp_number": "7010001234567",
      "top_programs": [
        {"program_id": "meti-mono-2026-r5", "fit_score": 0.82, "adoption_prob": "mid",
         "tier": "A", "deadline": "2026-07-31", "max_amount_jpy": 10000000,
         "source_url": "https://portal.monodukuri-hojo.jp/koubo/2026/r5/youkou.pdf"}
      ],
      "exclusion_hits": [],
      "client_tag": "ginkou-A-2026Q2"
    }
  ],
  "known_gaps": ["rate-limit 10 req/s で 1,000 社 約 2 分"],
  "recommended_followup": [
    "fit_score >= 0.75 の 87 社を優先架電",
    "0.60-0.75 の 234 社を案内 DM",
    "0.50-0.60 の 626 社を四半期再算定対象に編入"
  ]
}

known gaps¶

rate-limit 10 req/s: 1,000 社で約 2 分、10,000 社では async job + R2 ダウンロード方式 (時間 22 分)
市区町村独自補助金: 1,741 のうち RSS / API 提供は 280、残り 1,461 はスクレイピング週次バッチで 7-14 日 lag
個人事業主 / 任意団体: 法人番号未付番のため bulk_match 対象外
adoption_prob: 過去 36 ヶ月の業種別採択率 + 類似企業の採択実績、データ薄い業種は "unknown"
exclusion 抵触の前提条件: 納税状況 / 反社チェック / 役員兼任は jpcite では取得しない

billable_units 試算¶

1 batch 1,000 units (法人 1 社 1 unit) × ¥3 = ¥3,000 / 委託
月 5 委託 = ¥15,000 / 月 (税込 ¥16,500)
月 20 委託 = ¥60,000 / 月 (税込 ¥66,000)
ROI: 委託元から ¥30-100 / 社受領前提なら ¥30,000-100,000 / 委託で 10-33x 粗利

商業利用条件¶

PDL v1.0 + CC-BY-4.0、出典明記必須
委託元 (地銀 / 商工会 / メガバンク) への再配布時は jpcite 出典明記必須
法人番号は公開情報 — 個別社名と紐付けても個人情報保護法対象外
BPO 内部の triage ロジック (fit_score 閾値 / 優先架電基準) は二次著作物扱い

業法 fence¶

BPO は情報整理のみ、申請代行は別資格者 (中小企業診断士 / 行政書士 / 公認会計士 / 税理士) へ受渡し
個人情報保護法 — 法人番号は対象外、代表者氏名 / 担当者連絡先等は別途同意 + 安全管理
下請法 / 独禁法 — 親会社→傘下企業へのトリアージ結果押し付けは優越的地位の濫用に抵触し得る
景表法 — 採択確率帯 (low/mid/high) は統計推定、保証ではない旨を artifact に明記