採択 bulk export¶

想定 user¶

補助金 SaaS / 中小企業診断士事務所 / 大学院政策研究室 / シンクタンク / 経営コンサル会社で、補助金別の採択事例 (現状 2,286 件) を月次 / 四半期で bulk export し、自社 DB の cases テーブルや分析ノートブックに取り込む層。本 recipe は最も網羅性が高い endpoint で、program_id 別 / 業種別 / 都道府県別 / 採択日別の filter + parquet / JSON / CSV 出力に対応。年次レポート / 競合分析 / 業界動向把握の素材として使う。

必要な前提¶

jpcite API key (¥3/req、初回 3 req/IP/日無料)
X-Client-Tag (用途別計上)
抽出条件 (program_id list / 業種 / 都道府県 / 採択日 range)
(推奨) Idempotency-Key (bulk batch の冪等性確保)

入力例¶

{
  "program_ids": ["meti-mono-2024-r2", "meti-it-2024-r3"],
  "industry_jsic": ["E", "G"],
  "prefectures": ["東京都", "埼玉県", "神奈川県"],
  "adopted_date_after": "2024-04-01",
  "adopted_date_before": "2026-04-01",
  "format": "parquet",
  "client_tag": "research-2026Q2"
}

実行 (curl / Python / TypeScript)¶

curl¶

curl -X POST -H "X-API-Key: $JPCITE_API_KEY" -H "X-Client-Tag: research-2026Q2" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"program_ids":["meti-mono-2024-r2"],"industry_jsic":["E"],"prefectures":["東京都"],"format":"parquet"}' \
  "https://api.jpcite.com/v1/adoptions/bulk_export"

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

Python¶

import os
from jpcite import Client
c = Client(api_key=os.environ["JPCITE_API_KEY"], client_tag="research-2026Q2")
job = c.bulk_export_adoptions(
    program_ids=["meti-mono-2024-r2", "meti-it-2024-r3"],
    industry_jsic=["E", "G"], prefectures=["東京都", "埼玉県"],
    adopted_date_after="2024-04-01", adopted_date_before="2026-04-01",
    format="parquet",
)
import pandas as pd
df = pd.read_parquet(job.result_url)
print(f"{len(df)} 件採択、出典: {df['source_url'].nunique()} ユニーク")

TypeScript¶

import { jpcite } from "@jpcite/sdk";
const job = await jpcite.bulk_export_adoptions({
  program_ids: ["meti-mono-2024-r2"], industry_jsic: ["E"],
  prefectures: ["東京都"], format: "parquet",
  client_tag: "research-2026Q2",
});
console.log(`採択 ${job.row_count} 件、URL: ${job.result_url}`);

出力例 (artifact)¶

{
  "job_id": "adoption-export-2026-05-11",
  "fetched_at": "2026-05-11T09:00:00Z",
  "source_url": "https://www.chusho.meti.go.jp/.../adoption_list.pdf",
  "content_hash": "sha256:f2a3...8c91",
  "filter": {
    "program_ids": ["meti-mono-2024-r2"],
    "industry_jsic": ["E"],
    "prefectures": ["東京都"],
    "adopted_date_after": "2024-04-01",
    "adopted_date_before": "2026-04-01"
  },
  "row_count": 1247,
  "result_url": "https://r2.jpcite.com/adoptions/2026-05-11.parquet",
  "result_format": "parquet (snappy compressed, 8.3MB)",
  "sample_rows": [
    {"program_id": "meti-mono-2024-r2", "corp_number": "7010001234567",
     "name": "サンプル製作所(株)", "amount_jpy": 12000000, "adopted_at": "2024-09-15",
     "industry_jsic": "E29", "prefecture": "東京都"}
  ],
  "known_gaps": ["市町村補助金の採択は対象外", "個別事業計画書本文は別契約"]
}

known gaps¶

市町村補助金の採択は対象外 (中央 + 都道府県 + 政令市まで)
個別事業計画書本文は別契約 (情報公開請求 / 公庫の個別開示)
採択時点の corpus snapshot で固定、後日の取下げ / 辞退情報は反映遅延あり
法人番号未付番の任意団体は捕捉不能
採択公表の HTML 改編で約 5-8% リンク切れ、sentinel 化済

billable_units 試算¶

1 batch 200 units × ¥3 = ¥600 / 月
月 5 batch (program 別 / 業種別) = ¥3,000 / 月、税込 ¥3,300
年 ¥36,000 / 年、税込 ¥39,600
ROI: 採択事例分析に基づく営業 / 提案精度向上で売上 5-10% 上振れ効果

商業利用条件¶

PDL v1.0 + CC-BY-4.0、出典明記必須
リサーチャー / SaaS / 経営コンサルの分析資料への組込可、jpcite 出典明記
採択企業 (法人) 名は公知情報、信用毀損につながる解釈は避ける
二次卸 (他 SaaS への ETL 出力) は別途要相談

業法 fence¶

公開資料の再配布は出典明記で OK
個別事業計画書本文は情報公開請求対象、本 recipe 対象外
中小企業診断士 / 認定支援機関ロールの業務範囲内で利用
景表法 §5 — 統計分析結果は事実列挙、推測 / 評価表現は避ける