補助金・助成金って、知ってる人は当たり前に申請していて、知らない人はそもそも存在に気づかない、みたいな情報だと思っています。 一方で、いざ調べ始めるとページが散らばっていたり、年度や公募回で要件が変わったり、PDF（公募要領）に大事なことが書いてあったりで、地味に時間が溶けます。

そこで「候補を集めて、要点を揃えて、公式リンクに戻れる」くらいの道具が欲しくて、自作スキル jp-grants を作りました。 LLM（Large Language Model: 大規模言語モデル）に聞くとしても、最終的に公式ページへ着地できないと怖いので、URLと根拠を残す方針です。

jp-grants でやりたいこと

jp-grants は「補助金・助成金を“探す”ところ」と「読める形に“整える”ところ」を、雑に自動化するためのスキルです。

主に以下を想定しています。

• 国と自治体の制度を、なるべく一次情報（公式）から見つける
• 期限・対象・必要書類など、見たい項目を揃えて読む
• どの情報をどこから取ったか（URL）を必ず残す

一次情報の例としては、J-Grants や、各省庁のサイト（*.go.jp）、自治体サイト（*.lg.jp）です。

どういう仕組み？（ざっくり）

jp-grants は「補助金・助成金を調べるための手順」をエージェントに持たせるスキルです。 やりたいことはシンプルで、補助金を探して、公式URLに戻れる形で返すだけです。

ざっくりこういう流れで動く想定です。

• まず前提を確認する（地域、事業者区分、目的など）
• 公式ソースから候補を集める
• 期限・要件・必要書類などを短く整理し、公式URLを添える

「結局どれが正しいの？」になりがちなので、最終的に一次情報へ戻れることを重視しています。

セットアップ

前提

自分が使っている想定はこのあたりです。

• Node.js（npx が使える）

インストール

README にある通り、npx skills add でスキルを入れます。

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npx skills add tumf/skills --skill jp-grants

使い方（エージェントに補助金を調べてもらう）

基本の使い方は、スキルを入れたエージェントに「条件」を渡して調べてもらうだけです。 補助金は要件が細かいので、最初に渡す情報はこのあたりが効きます。

• 事業者区分（個人事業主 / 法人、など）
• 所在地（都道府県 + 市区町村）
• 目的（IT/DX、設備投資、人材、研究開発、省エネ、など）
• 規模感（従業員数、資本金など。ざっくりでOK）
• いつ申請したいか（今期/来月/四半期、など）

質問のテンプレはこんな感じです。

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補助金・助成金を調べたいです。

- 事業者区分: 法人（中小企業）
- 所在地: 東京都（市区町村は未定）
- 目的: 業務のデジタル化（会計/受発注/在庫管理あたり）
- 規模: 従業員10名程度
- 予算/時期: できれば今期中に申請したい

条件に合いそうな制度を3〜7件に絞って、期限と公式URLを付けて教えてください。
分からない項目があれば「不明」と書いて、どこを見れば確認できるかも教えてください。

ポイントは、候補を出すだけで終わらせず、公式URLとセットで返すことです。 最終的には公募要領（PDF）を読みます。

補助スクリプト（オプション）: 候補URL収集と要点抽出

スキル本体は「調べる」用途ですが、補助スクリプトも入っています。 これは「候補URLを集める」「ページから要点を抜く」を機械的にやりたい時のためのものです。

使う場合は Firecrawl のAPIを利用します。 Python側は firecrawl-py を使います。

前提（スクリプトを使う場合）

• Python 3
• Firecrawl APIキー（環境変数 FIRECRAWL_API_KEY）

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python3 -m pip install firecrawl-py

export FIRECRAWL_API_KEY="..."

注意: Firecrawlを使うと外部APIを叩くので、コストや利用規約は確認してください。

1) 候補URLを集める

例えば、東京都の中小企業向けでDX（デジタルトランスフォーメーション: 業務のデジタル化による変革）っぽい補助金を探すなら、こんな感じです。

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./jp-grants/scripts/find_candidates.py --query "東京都 中小企業 DX 補助金" --limit 15

自治体（lg.jp）も積極的に拾いたいなら --include-local を使います。

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./jp-grants/scripts/find_candidates.py \
  --query "東京都 中小企業 DX 補助金" \
  --limit 15 \
  --include-local

制度によっては「事務局サイト」に情報がまとまっていることがあるので、探索だけ広げたい場合は --include-executing-sites を足します。 ただし、事務局サイトは便利な反面、最終確認は公式PDFや公式ページに戻るのがおすすめです。

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./jp-grants/scripts/find_candidates.py \
  --query "東京都 中小企業 DX 補助金" \
  --limit 15 \
  --include-local \
  --include-executing-sites

2) 重要項目を抜き出す

候補URLが集まったら、extract_programs.py にURLを渡して要点を抜きます。

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./jp-grants/scripts/extract_programs.py \
  "https://www.jgrants-portal.go.jp/subsidy/xxxxx" \
  "https://www.metro.tokyo.lg.jp/..."

ここで取りたいのは、例えばこういう項目です。

• 制度名
• 実施主体（国/自治体/事務局など）
• 対象者（誰が申請できるか）
• 対象経費（何に使えるか）
• 補助率・上限額
• 申請期限（締切）
• 申請方法（J-Grants経由か、独自フォームか、郵送か等）
• 公式URL（必須）

実用的な小ネタ: 抽出結果を手元で整形して読む

抽出結果がJSONで得られる想定なら、最後は自分が見やすい形に整形したくなるはずです。 ここは雑にPythonで整形するのが楽です。

以下は programs.json を読み込んで、制度名・締切・URLだけを一覧表示する例です。 （フィールド名は環境によって微妙に違うかもしれないので、適宜合わせてください）

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import json
from pathlib import Path


def pick(obj: dict, keys: list[str]) -> str:
    for k in keys:
        v = obj.get(k)
        if isinstance(v, str) and v.strip():
            return v.strip()
    return "(unknown)"


data = json.loads(Path("programs.json").read_text(encoding="utf-8"))

for p in data:
    name = pick(p, ["program_name", "name", "title"])
    deadline = pick(p, ["deadline", "application_deadline", "application_window"])
    url = pick(p, ["official_url", "url"])
    print(f"- {name} / {deadline} / {url}")

ポイントは、最終的にURLへ戻れる形にすることです。 LLMの要約だけを読んで判断するのは危ないので、「候補を減らす」までに使うくらいがちょうど良いと思っています。

注意点（割と大事）

補助金・助成金は、制度によって本当に癖があります。 jp-grants はその癖を消す道具ではなく、読むべき資料へ早く辿り着くための道具です。

• 期限や要件は頻繁に変わります。最終的には必ず公式ページ・公式PDFを確認してください
• 「補助金」と「助成金」は運用や申請フローが違うことがあります
• 融資（借りる）や税制優遇（税金が減る）は、補助金（もらう）とは別物です
• 自分は法律・税務の助言はできません。手続きの入口と公式情報への導線を作る用途に寄せています

一次情報としてよく見るところを挙げると、例えばこのあたりです。

• 中小企業庁 （制度や施策の案内）
• 厚生労働省 （雇用系の助成金など）

まとめ

補助金・助成金は、ちゃんと追うと手間がかかります。 ただ「候補URLを集める」「要点を揃えて読む」を少しでも自動化できると、だいぶ精神衛生が良いです。

興味がある方は、まずは以下の順で試すのが早いと思います。

1. npx skills add で jp-grants を入れる
2. 条件（地域/目的/規模/時期）を渡して、エージェントに補助金を調べてもらう
3. 候補を3〜7件くらいに絞ったら、公式ページ・公式PDFに戻って最終確認する
4. もっと機械的にやりたければ、補助スクリプトでURL収集と要点抽出を回す

参考リンク

• jp-grants（GitHub）
• J-Grants
• 中小企業庁
• 厚生労働省
• Firecrawl
• firecrawl-py（PyPI）