出典 (sources)

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https://www.jgrants-portal.go.jp/2026-05-16経済産業省 jGrants (採択公表) ※合成集計gov_standard
https://www.chusho.meti.go.jp/keiei/sapoin/2026-05-16中小企業庁 (採択実績) ※合成集計gov_standard

レコード (records)

axiscohort_idn_samplen_denominator_programsprobability_estimateci_methodsource_urldelta
cohort_definition北海道.A.中小企業.subsidy.20231880.62wilson_score_95https://www.jgrants-portal.go.jp/—
probability_estimate北海道.A.中小企業.subsidy.20231880.62low=0.41 high=0.83https://www.jgrants-portal.go.jp/—
adjacency_suggestion北海道.A.small.subsidy.2023——0.74——0.12
adjacency_suggestion北海道.A.micro.support.2023——0.69——0.07

① cohort 定義 (5 軸)

北海道 × JSIC A × 中小企業 × subsidy × FY2023

採択実績を 5 軸で束ねた cohort です (本サンプルは合成集計)。

  • 都道府県: 北海道
  • JSIC 大分類: A
  • 規模帯: 中小企業 (採択額バンド)
  • 制度種別: subsidy
  • 年度: FY2023

② 採択確率推定 (cohort 母数 + Wilson 95% CI)

採択確率は Wilson Score 95% CI による統計推定です (合成 illustrative)。個別案件の採択を保証する数値ではありません。

  • cohort 母数 (標本採択件数): 18 件 (観測採択件数 / 合成例)
  • 対象制度数 (分母制度数): 8 件 (合成例)
  • 採択確率 (point estimate): 62%
  • 95% 信頼区間: 41% 〜 83%
  • CI 算出法: Wilson Score (Bayesian ではない決定論的算出)

→ 確率は「同業同規模同地域での過去採択割合」であり、申請の成否予測ではありません。

③ 類似採択事例 adjacency (より高確率の隣接 cohort)

同 (都道府県 × JSIC) 内で より高い採択割合 を示す隣接 cohort を delta 付きで提示します (合成例)。「どの制度種別に寄せると採択割合が上がる傾向か」の探索に使えます。

  • 北海道.A.small.subsidy.2023 — 74% (delta +12pt / 合成例)
  • 北海道.A.micro.support.2023 — 69% (delta +7pt / 合成例)

→ records テーブルに cohort_id / probability / delta の構造で収録。

④ 競合密度 (申請密度)

cohort 内の申請密度を descriptive に提示します (合成例)。本番 packet では公開採択告示の年度別件数推移から算出。

  • 申請密度 band: medium (合成例)
  • 前年比トレンド: 微増 (合成例)
  • 注: 密度は採択確率の説明変数の 1 つで、競合を煽る数値ではありません。

⑤ coverage (cohort 由来 descriptive 指標)

cohort 集計の網羅度指標 (与信・採択保証には用いません)。

  • coverage_grade: B / coverage_score: 0.68
  • 内訳: 標本数 / 年度被覆 / 制度被覆 / 鮮度 の加重

既知ギャップ (known_gaps)