補助金をAIで探したあと、応募を急がず情報収集を続けると決めた

AIで補助金の候補が見つかっても、それが自社のいまやりたい仕事に合うとは限りません。ある旅館の支援では、検索環境を整えて候補を検討したあと、目の前の公募へ無理に合わせず、新しい募集を継続して探す方針になりました。

執筆・監修 AiWiLL株式会社 代表取締役 赤堀亘

日本テレビ・Bitget等でのB2Bマーケティング実務を経て、2023年にSHIFT AI創業へ参画。コミュニティ・スクール責任者として2年で3万人規模へのグロースを主導。2026年、静岡県熱海市でAiWiLL株式会社を創業。生成AI顧問「WiLLAGENT」として、防災設備・不動産管理・旅館・飲食など現場型の中小企業に入り、売り上げ向上に寄与するマーケティングや営業施策をどうAIで質を上げ、数を増やすかを一緒に考え抜き、人手不足のなか報告書・見積・マニュアルづくりといった実務をいかにAIで省くかといった、AIを使った事業づくりを伴走支援している。生成AI研修・Eラーニングの監修も担当。企画したイベント・ウェビナーは累計112件、参加者は1万人超。

最初に整えたのは、候補を調べる環境

初回のセッションでは、旅館の事業計画を考える担当者から、補助金を調べたいという相談が出ました。そこでAiWiLLは、Jグランツの情報を検索するための接続を一緒に設定し、AIで候補を出すところまで試しています。

この仕組み自体を独自に作り直したわけではありません。Jグランツの公開APIを使うMCPサーバーは、デジタル庁が実装例を公開しています。ここでの支援は、そのような既存の仕組みを、相談者が使う環境で動かすことでした。

初回に残した宿題も、すぐ応募することではありませんでした。自社の情報を整理し、候補を調べ、気になるものを後で一緒に確かめるという段取りです。

候補の一覧を、やりたい仕事と照らし合わせる

次のセッションでは、担当者が調べた候補と、AIが作る計画のたたき台を見ながら、AiWiLLも一緒に検討しました。AIに検索や下書きを頼めても、自社の計画と合うかどうかは、見つかった情報と担当者の意向を照らし合わせる必要がありました。そこで問題になったのは、候補があるかどうかより、想定されている取組と、相談者が進めたい仕事との間のずれです。

制度に合わせて何か大きなことを始めればよい、とはしませんでした。今の候補がそのまま使いやすいわけではないことを確認し、今後の募集へ視点を移しています。

この判断を「補助金が使えなかった」とだけ記録すると、その前に何を調べ、どこを照合したかが消えてしまいます。反対に、「補助金をAIで獲得できるようになった」と書けば、実際に到達した範囲を越えます。この場で行ったのは、候補の検索と適合性の検討、次の情報収集の準備でした。

定期リサーチは、設定と実行結果を分けて確かめる

その場では、新しい公募を調べて知らせるスケジュールの設定へ進みました。毎回思い出して探す負担を減らすための準備です。

ただし、スケジュールを作ったことだけで、継続的に情報が届いているとは確認できません。後から用意した宿題ガイドには、最初の結果が届いたかを確かめ、見当たらなければそのまま次の相談に持ってくる手順を入れました。

今回振り返れた記録には、その定期レポートが実際に届いたことや、その後の申請結果を確認する材料がありません。したがって、現在も自動リサーチが稼働しているとは扱っていません。

候補を見たときに残す比較メモ

以下は、今回の検討をもとに整理したメモの項目です。個別制度の申請条件を示すものではありません。

• 自社が進めたい仕事は何か。
• 見つけた候補は、その仕事を想定しているか。
• 判断の根拠となる公式の公募要領はどれか。
• まだ確認できていない条件は何か。
• 今進めるのか、確認を待つのか、次の募集を探すのか。

検索した候補の数よりも、次に何を確かめるかが明らかになること。このセッションでは、それを残して次の仕事へ進みました。なお、本稿は当時の検討過程であり、現在募集中の制度や採択の見通しを案内する記事ではありません。

情報収集の設定と、自社で判断するための整理を一緒に作りたい方は、WiLLAGENTの支援内容をご覧ください。