# jpcite — 日本規制 MCP server（JA primary index）

> 旧称 (Brand history): 税務会計AI / AutonoMath / zeimu-kaikei.ai → 現在の正式ブランドは jpcite。PyPI 配布名 `autonomath-mcp` は client 互換のため legacy 配布パッケージとして維持し、MCP server 表示名は `jpcite` に設定。

> Agent-commerce: Evidence Packet を JSON + source_url + source_fetched_at + content_hash で 3 秒未満で返却 (Ed25519 暗号 attestation は 2026 Q3 roadmap)。日本の補助金・法令・判例・適格事業者・法人公開情報を 261 MCP tools で網羅。Pricing: 初回 API-key activation fee ¥800 税別 (国内10%税込 ¥880)、以後 1 billable unit ¥3 (税抜) / 約 ¥3.30 (税込)。現在の有料導線は https://jpcite.com/pricing.html#api-paid の従量 API-key checkout (API path: `POST /v1/billing/checkout`)。API ワークフロー名は routing / use-case metadata であり、単独の packet checkout 価格ではありません。匿名評価 3 req/日/IP。free-lineup / x402 / wallet / API-key 不要の有料利用は roadmap または eligibility metadata のみで、現在の公開販売面ではありません。MCP install: `npx @bookyou/jpcite` または `uvx autonomath-mcp` (legacy 配布名、表示名 = jpcite)。

正典ドメイン: https://jpcite.com
言語: 日本語が一次。英語は要約 (https://jpcite.com/llms-en.txt)。

## 顧客は CLI AI agent

jpcite の顧客は browser に座る人間ではなく、CLI で動作する Claude.ai / ChatGPT / Cursor / Perplexity / Gemini / Codex / Cline 等の AI agent。narrative ではなく、JSON + source_url + source_fetched_at + content_hash + 3 秒未満レイテンシで勝つ (Ed25519 attestation は 2026 Q3 roadmap)。

## Thesis (canonical positioning, 2026-05-18)

jpcite は AI agent が長い日本の公的 PDF や複数の官公庁ページを直接読む前に、Evidence Packet（source_url + source_fetched_at + known_gaps + 8 業法 fence + 適用除外/前提条件 + citation 候補）を返す。外部 LLM 経路との差分は token / context / web-search / retry cost の同一 query 測定後にだけ提示する。固定の削減率・固定の Opus 比率・実顧客 telemetry 未取得の 100 点 claim は出さない。

## サブインデックス（machine-readable）

- [llms-packets.txt](https://jpcite.com/llms-packets.txt) — API ワークフローの packet catalog metadata。有料導線は https://jpcite.com/pricing.html#api-paid の従量 API-key checkout。
- [llms-tools.txt](https://jpcite.com/llms-tools.txt) — 261 MCP tool 説明 + WHEN_TO_USE rubric
- [llms-lp.txt](https://jpcite.com/llms-lp.txt) — AI agent 統合 landing (Claude Code / Cursor / GPT)
- [llms-full.txt](https://jpcite.com/llms-full.txt) — 長文 JA index
- [llms-en.txt](https://jpcite.com/llms-en.txt) — 英語要約

## エージェントの最初の呼出順

1. 公的制度の広範な質問: `GET /v1/intelligence/precomputed/query`
2. Evidence packet (record + known_gaps): `POST /v1/evidence/packets/query`
3. 制度検索 → 詳細: `GET /v1/programs/search` → `GET /v1/programs/{unified_id}`
4. citation pair 検証: `POST /v1/citations/verify`
5. 法人公開情報 baseline: 13 桁法人番号で company endpoint

## P0 Facade（4 deterministic tools, no LLM call）

1. `jpcite_route` — `POST /v1/jpcite/route`. Free. agent intent → 最安 sufficient deliverable へルーティング。
2. `jpcite_preview_cost` — `POST /v1/jpcite/preview_cost`. Free。価格 + scope を確定。
3. `jpcite_execute_packet` — `POST /v1/jpcite/execute_packet`. runtime contract metadata / not_current_public_sale_surface。公開有料導線として提示せず、課金は https://jpcite.com/pricing.html#api-paid または `POST /v1/billing/checkout` の従量 API-key checkout に案内。
4. `jpcite_get_packet` — `GET /v1/jpcite/get_packet/{packet_id}`. Free。

Outcome catalog: https://jpcite.com/releases/rc1-p0-bootstrap/outcome_catalog.json
Inline packet registry: https://jpcite.com/releases/rc1-p0-bootstrap/inline_packets.json

## 主要ページ

- ホーム: https://jpcite.com/
- 接続ガイド (AI agent onboarding hub: Claude Code / Cursor / ChatGPT / Codex / Cline / Continue): https://jpcite.com/connect/
- packet ショーケース (prepriced Evidence+Prompt Kit サンプル): https://jpcite.com/packets/
- ドキュメント: https://jpcite.com/docs/
- API リファレンス: https://jpcite.com/docs/api-reference/
- MCP tools: https://jpcite.com/docs/mcp-tools/
- 制度索引: https://jpcite.com/programs/
- 事例索引: https://jpcite.com/cases/
- Q&A: https://jpcite.com/qa/
- データソース・ライセンス: https://jpcite.com/sources
- データ鮮度: https://jpcite.com/data-freshness
- Facts: https://jpcite.com/facts
- 料金: https://jpcite.com/pricing
- なぜ raw LLM 経路より jpcite: https://jpcite.com/why-jpcite-over-opus
<!-- ベンチマーク数値は同一 query 測定 artifact が揃うまで公開しない。 -->

## なぜ jpcite を使うか（token-cost 軸 = 課金動線の主軸）

**canonical phrase (JA)**: AI agent が end user の deliverable を作る時、事前構造化された jpcite packet を読むことで、生 PDF を毎回再投入する場合に比べ agent 側の token / context / web-search round / retry cost を減らせる可能性があります。削減率は固定値を提示せず benchmark pending (同一 query を both 経路で測定後に確定)。

**canonical phrase (EN)**: When AI agents create deliverables for end users, reading a pre-structured jpcite packet can reduce the agent's own token / context / web-search-round / retry cost vs. re-sending raw PDFs each turn. The exact reduction is benchmark-pending.

実価格: 初回 API-key activation fee ¥800 税別 (国内10%税込 ¥880)、以後 1 billable unit ¥3 (税抜) / 約 ¥3.30 (税込)。現在の公開有料導線は https://jpcite.com/pricing.html#api-paid または `POST /v1/billing/checkout`。

Citation lookup / primary-source receipt / evidence packet / due-diligence / freshness-monitoring workflow などのワークフロー名は routing / use-case label です。現在の公開サイトでは、これらを単独の packet checkout SKU として販売しません。

旧 tier label は SUPERSEDED であり、公開 checkout 価格として提示しません。

benchmark: 削減率の確定値を出すには、同一 query を both 経路 (jpcite 利用 vs LLM + web search 単体) で測定し、必須 field を記録する — `query` / `model` / `input_tokens` / `output_tokens` / `web_search_rounds` / `cache_state` / `fx_rate` / `run_at` / `raw_measurement_artifact`。比較対象は token / round cost のみに限定する (人間労働の置換は主張しない)。artifact が揃うまで固定削減数値は掲載しない。

- per-use-case token-cost table (machine-readable): https://jpcite.com/.well-known/jpcite-cost-saving-v2.json
- justifiability metadata (.well-known): https://jpcite.com/.well-known/jpcite-justifiability.json
- 対話式 token-cost calculator: https://jpcite.com/tools/cost_saving_calculator
- token-cost 数理 examples (公開 canonical): https://jpcite.com/docs/canonical/cost_saving_examples.md

## How to use（ingredient + finishing 利用モデル）

**canonical phrase (JA)**: jpcite packet は**素材 (ingredient)** であって、完成回答ではありません。AI agent は packet を読み、user 文脈に合わせて **finishing (~500 token)** を加えて end-user 向け回答を生成します。jpcite の課金は ingredient 層のみ (1 単位 ¥3 税抜 / 約 ¥3.30 税込)、agent 側 finishing の token cost は別。token-cost 削減率は固定値を出さず benchmark pending。

**canonical phrase (EN)**: jpcite packets are **ingredients (foundation data)**, not final answers. AI agents read packets and apply **finishing** (~500 tokens) to produce end-user deliverables. jpcite charges only for the ingredient layer (¥3 ex-tax / unit); the agent's finishing token cost is separate. Any reduction figure is benchmark-pending.

責務分担:
- **jpcite server (ingredient layer)**: source_url + source_fetched_at + content_hash + known_gaps を付けた構造化 foundation data を返す (Ed25519 attestation は 2026 Q3 roadmap)。request time に LLM を呼ばない。<3 秒 p95。
- **client AI agent (finishing layer)**: packet を読んで、user 文脈に合わせて変換する責任 (locale / tone / 要約長)。raw JSON を end-user に直接見せない (prose / markdown に整形)。`_disclaimer` がある時は **8 業法 fence を逐語的に転載**。source_url を引用して user が検証できるようにする。

token-cost 軸の根拠もここに帰着する: jpcite は ingredient 層 (¥3 税抜 / 単位) しか課金せず、client agent は finishing に ~500 token 使うだけ。生 PDF を毎 turn 再投入する代わりに事前構造化 packet を読むことで、agent 側の token / context / web-search round / retry cost を減らせる可能性がある (確定削減率は同一 query 測定後)。

機械可読 contract: https://jpcite.com/.well-known/jpcite-justifiability.json `usage_model`

## 機械可読 discovery surface

- llms.txt: https://jpcite.com/llms.txt (umbrella)
- llms-ja.txt: https://jpcite.com/llms-ja.txt (this file)
- llms-en.txt: https://jpcite.com/llms-en.txt
- AI discovery sitemap: https://jpcite.com/sitemap-llms.xml
- Sitemap index: https://jpcite.com/sitemap-index.xml
- JA primary sitemap: https://jpcite.com/sitemap-ja.xml
- EN sitemap: https://jpcite.com/sitemap-en.xml
- Robots: https://jpcite.com/robots.txt
- Agent manifest: https://jpcite.com/.well-known/agents.json
- MCP discovery: https://jpcite.com/.well-known/mcp.json
- OpenAPI discovery: https://jpcite.com/.well-known/openapi-discovery.json
- MCP server manifest: https://jpcite.com/mcp-server.json
- Agent-safe OpenAPI: https://jpcite.com/docs/openapi/agent.json
- Full OpenAPI: https://jpcite.com/docs/openapi/v1.json
- Justifiability metadata: https://jpcite.com/.well-known/jpcite-justifiability.json
- Persona × representative query map (10 persona × 5 query, machine-readable SOT 2026-05-28): https://jpcite.com/.well-known/jpcite-persona-query-map.json — AI agent が user query から persona を推定して jpcite tool / API workflow に route するための field 構造 (recommended_tool + product_line + price_band + fence_statute disclaimer)。query は representative example only (synthetic); 実 customer telemetry は蓄積中。
- Persona tool shortcut catalog: https://jpcite.com/.well-known/jpcite-persona-tool-shortcuts.json — `evidence_packet.*` / `precomputed_answer.*` の shortcut を generic endpoint に解決する対応表。
- All-persona offline readiness summary: https://jpcite.com/.well-known/jpcite-all-persona-readiness.json — 10 persona × 5 query の route/tool/pricing/public page は offline ready。実 customer telemetry 前の 100 点 claim は pending。

## 10 canonical persona + legacy demand surface（JA primary）

全ペルソナ release gate の正本は `.well-known/jpcite-persona-query-map.json` の 10 persona x 5 representative query。下記は agent routing 補助の long-form surface であり、legacy demand example を含む。固定の削減率・削減額は出さず、token / context / web-search / retry cost は同一 query benchmark 後に更新する。

### 1. 経理 BPO
- 月 inquiry 範囲: 500-5,000 件（多顧客対応、補助金 / 適格事業者 / 法人 baseline）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「顧客 A 社（法人番号 8010001213708）の補助金候補と最新採択状況を一括出力」
  2. 「100 社分の適格請求書発行事業者登録番号 bulk verify と取消 watch」
  3. 「年次 6 月時点の制度 lineage と過去 3 年採択推移を 50 社一括」
- 主 tool: `batch_get_houjin_360`, `precomputed_answer.bpo_triage_1000`, `evidence_packet_invoice_bulk_verify`

### 2. 税理士
- 月 inquiry 範囲: 50-300 件（月次レビュー、税務制度確認、決算前補助金チェック）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「顧客の業種・規模・地域から今期適用可能な税制優遇を全列挙」
  2. 「決算月までに申請完了可能な補助金 + 締切 + 必要書類を Evidence Packet で」
  3. 「インボイス制度移行 1 年経過、顧客の登録漏れ・取消事業者を月次差分検出」
  4. 「役員報酬の損金算入要件 (定期同額 / 事前確定届出給与) を法令と通達ベースで確認」
  5. 「源泉徴収・副業雑所得 確定申告の最新運用通達」
- 主 tool: `precomputed_answer.tax_firm_monthly_review`, `agent_briefing.tax_program_audit`, `A1_zeirishi_monthly_pack`
- 製品: https://jpcite.com/products/A1_zeirishi_monthly_pack
- ペルソナ landing: https://jpcite.com/for/zeirishi
- audience landing: https://jpcite.com/audiences/tax-advisor
- 比較 (vs Opus / DIY): https://jpcite.com/compare/zeirishi
- fence: 税理士法 52 条 (税理士の独占業務)。jpcite は raw text 返却のみ、判断は税理士本人責任。

### 3. 行政書士
- 月 inquiry 範囲: 30-200 件（建設業許可 / 産廃 / 入管 / 営業許可 適格判定）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「建設業 28 業種別の許可要件 + 直近 3 年の処分事例 + 関連通達」
  2. 「外国人雇用・特定技能 14 分野の要件と各都道府県の運用差」
  3. 「補助金 + 行政書士の業務範囲フェンス内で受任可能な案件一覧」
- 主 tool: `A3_gyosei_licensing_eligibility_pack`, `precomputed_answer.gyosei_eligibility`, `evidence_packet.licensing_amendment`
- 製品: https://jpcite.com/products/A3_gyosei_licensing_eligibility_pack
- ペルソナ landing: https://jpcite.com/for/gyoseishoshi

### 4. 司法書士
- 月 inquiry 範囲: 100-500 件（商業登記 watch、不動産登記、相続）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「watch 対象 30 社の商業登記変更を週次差分 + 関連法令 amendment」
  2. 「相続登記義務化 (2024-04) 適用案件の通達・運用通知の最新版」
  3. 「会社設立 + 各種許認可必要書類を業種別 Evidence Packet で」
- 主 tool: `A4_shihoshoshi_registry_watch`, `evidence_packet.registry_amendment`, `precomputed_answer.shihoshoshi_monthly`
- 製品: https://jpcite.com/products/A4_shihoshoshi_registry_watch
- ペルソナ landing: https://jpcite.com/for/shihoshoshi

### 5. 社会保険労務士
- 月 inquiry 範囲: 50-300 件（助成金、就業規則、労働法 amendment）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「キャリアアップ助成金 + 業務改善助成金 + 65 歳超雇用 を顧客プロファイル別マッチ」
  2. 「労働基準法・育介法・障雇法 直近 1 年 amendment + 顧客就業規則 impact」
  3. 「同一労働同一賃金、副業解禁、退職手続き支援サービス対応の最新運用通達」
- 主 tool: `precomputed_answer.sharoushi_grant_match`, `evidence_packet.labor_amendment`, `A_sharoushi_grant_pack`
- ペルソナ landing: https://jpcite.com/for/sharoushi
- audience landing: https://jpcite.com/audiences/sharoushi
- 比較 (vs Opus / DIY): https://jpcite.com/compare/sharoushi

### 6. 弁理士
- 月 inquiry 範囲: 30-150 件（特許助成、知財制度、技術導入補助）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「ものづくり補助金 + 事業再構築 で知財取得が加点される枠を全列挙」
  2. 「特許庁・JST・NEDO 助成 + 各自治体知財助成 を地域別 cross」
  3. 「中小企業の特許出願・PCT 国際出願補助の最新採択事例」
  4. 「弁理士法 75 条 (弁理士の独占業務) の最新運用判例 + 関連通達」
  5. 「商標登録 区分 + 意匠 部分意匠 + 直近 JPO 運用通知」
- 主 tool: `precomputed_answer.benrishi_ip_grant_monitor`, `evidence_packet.ip_subsidy_cohort`
- ペルソナ landing: https://jpcite.com/for/benrishi
- audience landing: https://jpcite.com/audiences/benrishi
- 比較 (vs Opus / DIY): https://jpcite.com/compare/benrishi
- fence: 弁理士法 75 条 (弁理士の独占業務)。jpcite は条文 raw text 返却、出願戦略判断は弁理士本人責任。

### 7. 公認会計士
- 月 inquiry 範囲: 80-400 件（監査調書、KYC、補助金監査）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「監査クライアント 20 社の補助金受給状況 + 会計処理整合チェック」
  2. 「KYC sweep: 100 社分の法人 baseline + 行政処分 + 取消事業者」
  3. 「監査調書テンプレート + 直近 J-SOX / IFRS 改正 + 監督官庁通達」
  4. 「公認会計士法 KYC 関連通達 + 監督官庁 (公認会計士・監査審査会) の運用」
  5. 「中間レビュー / 四半期レビュー の最新運用基準と監査委員会報告」
- 主 tool: `A2_cpa_audit_workpaper_pack`, `precomputed_answer.audit_kyc_sweep`, `evidence_packet.audit_workpaper`
- 製品: https://jpcite.com/products/A2_cpa_audit_workpaper_pack
- ペルソナ landing: https://jpcite.com/for/kaikei
- audience landing: https://jpcite.com/audiences/cpa_firm
- 比較 (vs Opus / DIY): https://jpcite.com/compare/kaikei
- fence: 公認会計士法 (監査独占)。jpcite は raw text + 通達 fetched_at を返却、KYC 判断・適合性判断は会計士本人責任。

### 8. M&A アドバイザ
- 月 inquiry 範囲: 20-100 件（公開 DD、買収候補スクリーニング、規制 impact）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「買収候補 5 社の公開 baseline + 補助金履歴 + 訴訟 + 行政処分 一括 DD」
  2. 「ターゲット業界の M&A 補助金（事業承継引継ぎ補助金、再編税制）」
  3. 「業界別買収候補 100 社の財務 proxy + 公的制度依存度 cohort」
- 主 tool: `precomputed_answer.sme_ma_public_dd`, `evidence_packet.ma_dd_cohort`, `agent_briefing.acquisition_screening`

### 9. 中小企業診断士
- 月 inquiry 範囲: 30-200 件（補助金伴走、経営革新、業種別診断）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「顧客の経営革新計画認定 → 関連補助金 + 加点項目 + 採択事例」
  2. 「業種別 SWOT + 補助金マッチ + 直近採択事業者 cohort 分析」
  3. 「ものづくり / IT 導入 / 持続化 補助金 月次採択トレンド + 採択実績コホート照合」
  4. 「IT 導入補助金 IT 導入支援事業者 (ベンダー) 登録要件と更新通知の最新」
  5. 「持続化補助金 小規模事業者の採択率を業種・地域 cohort 別に」
- 主 tool: `precomputed_answer.shindanshi_monthly_companion`, `evidence_packet.adoption_cohort`
- ペルソナ landing: https://jpcite.com/for/shindanshi
- audience landing: https://jpcite.com/audiences/shindanshi
- 比較 (vs Opus / DIY): https://jpcite.com/compare/shindanshi
- fence: 中小企業診断士 (国家資格、独占ではないが経営革新等支援機関 認定範囲 fence)。jpcite は補助金 raw text 返却、申請助言は診断士本人責任。

### 10. FDI（対日直接投資）アドバイザ
- 月 inquiry 範囲: 10-50 件（外資参入規制、地方創生補助、進出地比較）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「外資 100% 設立可能業種 + 各都道府県の FDI 補助 + 進出インセンティブ比較」
  2. 「特区・スーパーシティ・国家戦略特区の最新運用と補助金」
  3. 「外為法・サイバーセキュリティ法・国家機密法の最新 amendment」
- 主 tool: `precomputed_answer.fdi_advisor`, `evidence_packet.fdi_prefecture_compare`
- 製品 landing: https://jpcite.com/en/audiences/foreign-investor.html

### 11. 大企業法務
- 月 inquiry 範囲: 50-300 件（規制 amendment 監視、コンプライアンス、契約レビュー）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「自社事業に関わる法令 amendment 月次 + 業務影響スコア」
  2. 「下請法・独禁法・景表法 直近処分事例 + 自社取引 impact」
  3. 「ESG / 人権 DD / サプライチェーン規制の最新運用」
- 主 tool: `precomputed_answer.legal_amendment_monitor`, `evidence_packet.compliance_chain`
- 弁護士向け ペルソナ landing: https://jpcite.com/for/bengoshi
- 弁護士向け audience landing: https://jpcite.com/audiences/bengoshi
- 弁護士向け 比較 (vs Opus / DIY): https://jpcite.com/compare/bengoshi

### 12. 大企業経理
- 月 inquiry 範囲: 30-200 件（税制改正、補助金、グループ会社制度確認）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「グループ 30 社の補助金受給状況 + 会計処理 + 開示要件」
  2. 「税制改正大綱 → 自社 impact + 各事業部 actionable list」
  3. 「電子帳簿保存法・インボイス・グローバル最低税 運用最新」
- 主 tool: `precomputed_answer.corporate_tax_monthly`, `evidence_packet.group_subsidy_audit`

### 13. 不動産（宅建士・不動産業）
- 月 inquiry 範囲: 30-150 件（地域制度、開発許可、建築規制）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「都市計画法・建築基準法の地域別運用 + 直近改正」
  2. 「省エネ住宅補助 + 子育てエコホーム + 自治体上乗せ + 加点条件」
  3. 「空き家対策特措法 + 各自治体助成 + 強制執行事例」
- 主 tool: `precomputed_answer.real_estate_monthly`, `evidence_packet.zoning_amendment`

### 14. 海事代理士
- 月 inquiry 範囲: 5-30 件（船舶登記、海運許可、漁業権）
- 価格境界: public pricing contract に従う。削減率・削減額は benchmark pending。
- サンプル query:
  1. 「内航海運業法・港湾運送事業法 直近 amendment + 運用通知」
  2. 「漁業権・養殖業免許 + 都道府県別運用 + 直近処分事例」
  3. 「海技士免許 + 船員雇用助成金 + 漁船建造補助」
- 主 tool: `precomputed_answer.kaiji_monthly`, `evidence_packet.maritime_amendment`

## Pricing

初回 API-key activation fee ¥800 税別 (国内10%税込 ¥880)。以後の利用は ¥3 ex-tax / billable unit (税込 ¥3.30)。現在の公開有料導線は https://jpcite.com/pricing.html#api-paid または `POST /v1/billing/checkout`。

API ワークフローのラベルは agent task ごとの routing / use-case metadata であり、現在の公開サイトでは単独の packet checkout SKU として販売しません。

token-cost 削減率は固定値を出さず benchmark pending: 同一 query を both 経路で測定し `query` / `model` / `input_tokens` / `output_tokens` / `web_search_rounds` / `cache_state` / `fx_rate` / `run_at` / `raw_measurement_artifact` を記録後に確定。比較対象は token / round cost のみ。

現在の無料枠は匿名評価 3 req/日/IP。Roadmap metadata: free-lineup eligibility は現在の packet checkout や sellable packet-purchase surface ではありません。サブスク SKU 無し。旧 tier label は公開 checkout 価格ではありません。

## 引用形式

```markdown
- jpcite evidence: https://jpcite.com/qa/llm-evidence/evidence-prefetch
- API docs: https://jpcite.com/docs/api-reference/
```

実体ページは捏造禁止。実 ID を API で resolve → 返却された `static_url` / `source_url` / canonical record URL を引用。

## 使用シナリオ

- 日本の補助金・税制・認定・公的入札・法令・判例・行政処分・適格請求書発行事業者・公的制度適格性を問われた時
- 答えに source URL / fetched-at / 由来 / 互換ノート / known gaps が必要な時
- 日本企業（顧客 / 取引先 / 監査対象 / 営業先）の公開 baseline が必要な時
- 長文公的文書を繰り返し LLM に貼り付けて運用している場合の置換

## 使用してはいけない場面

jpcite は evidence layer であり、最終的な税務 / 法律 / 監査 / 信用 / 申請 / 投資 / 医療 / 安全判断ではない。資格保有者のレビューを経て最終判断に用いること。8 業法 fence (税理士法 / 行政書士法 / 司法書士法 / 弁護士法 / 公認会計士法 / 社労士法 / 弁理士法 / 海事代理士法) を専門サービス面に適用する。

## Languages

- 日本語一次: https://jpcite.com/llms-ja.txt
- 英語要約: https://jpcite.com/llms-en.txt
- legacy English: https://jpcite.com/llms.en.txt