出典 (sources)

source_urlsource_fetched_atpublisherlicense
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_programsobserved_adoption_summarydenominator_notesource_urlknown_gapobserved_adoption_countcomparison_note
cohort_definition愛知県.E.中小企業.subsidy.202418818 observed public adoption records across 8 programs (synthetic sample)applicant/rejection denominator unavailable; no probability estimatehttps://www.jgrants-portal.go.jp/———
observed_adoption_summary愛知県.E.中小企業.subsidy.2024188——https://www.jgrants-portal.go.jp/no applicant denominator and no rejection denominator——
adjacency_suggestion愛知県.E.small.subsidy.2024——————21observed_adoption_count_plus_3_vs_sample
adjacency_suggestion愛知県.E.micro.support.2024——————20observed_adoption_count_plus_2_vs_sample

① cohort 定義 (5 軸)

愛知県 × JSIC E × 中小企業 × subsidy × FY2024

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: 愛知県
  • JSIC 大分類: E
  • 規模帯: 中小企業 (採択額バンド)
  • 制度種別: subsidy
  • 年度: FY2024

② 観測採択事例サマリ (分母欠落を明示)

公開採択事例を 5 軸で束ねた説明用サマリです (合成 illustrative)。応募件数・不採択件数の分母がないため、採択確率や採択率は出しません。

  • 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)
  • 欠落分母: 応募総数 / 不採択件数 / 審査基準の年度差

→ これは過去公開事例の整理であり、申請の成否予測ではありません。

③ 類似採択事例 adjacency (隣接 cohort)

同 (都道府県 × JSIC) 内で観測採択件数が近い隣接 cohort を提示します (合成例)。制度種別の比較候補を探すための索引であり、採択率比較ではありません。

  • 愛知県.E.small.subsidy.2024 — 観測採択件数 21 件 (合成例)
  • 愛知県.E.micro.support.2024 — 観測採択件数 20 件 (合成例)

→ records テーブルに cohort_id / observed_adoption_count / comparison_note 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: 密度は公開事例の説明軸であり、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)