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府省の調達パターンをAIに読ませるプロンプト
ハシケの buyer_profile が返す一つの府省の落札結果(直近60か月)をAIアシスタントに渡し、規模、契約方式、繰り返し調達されている品目、受注企業の偏り、発注時期を、出典の数字から外れずに整理させるための英語プロンプトです。
最終確認: 2026年10月14日
このページで扱う問題
日本の府省がどんなものを、どんな方式で、どの企業から買っているかを調べる場面があります。営業先の候補を絞るとき、社内で市場規模を説明するとき、競合の受注先を確かめるときなどです。落札結果の一覧をそのままAIアシスタントに貼り付けて「この省の調達傾向は?」と尋ねても、返ってくるのは一般論か、元データにない数字の混じった要約になりがちです。
ハシケは、日本国内で履行される米国連邦政府の契約案件と、日本の中央省庁の落札結果を日英二か国語で整理している民間の調査サービスで、どの政府とも関係はありません。中央省庁の落札結果は、調達ポータルに公表されたものを取り込み、府省ごと、受注企業の法人番号ごとに集計しています。
このページは、ハシケから取り出した一つの府省のデータをAIに読ませるときの依頼文(プロンプト)を一本、使い方とあわせて載せています。読み終えると、コピーして使える英語のプロンプトと、そこに入れるデータの取り出し方、AIの回答に何が書かれ何が書かれないかの見通しが手元に残ります。
- 落札結果:入札や随意契約で受注者と落札価格(落札価格は勝った入札の金額)が決まったことを示す公表記録です。一つの調達から複数の落札結果が出ることがあります。
- プロンプト:AIアシスタントに渡す指示文です。このページのプロンプトは英語で書いてあります。日本語で回答させる場合は、指示の中で回答言語を指定できます。
対象になるデータの範囲
ハシケが持つ中央省庁の落札結果は、調達ポータルに公表された直近60か月分です。この期間の落札結果は167,444件、落札価格の合計は¥5,779,856,658,233、法人番号で数えた受注企業は17,515社、落札結果のある府省は45あります。
同じ期間で落札価格の合計が最も大きい府省は国土交通省で、落札結果は41,311件、合計は¥1,105,189,106,402です。
落札結果の件数
167,444
調達ポータルに公表された直近60か月の中央省庁落札結果(167,444件)
落札価格の合計
¥5,779,856,658,233
調達ポータルに公表された直近60か月の中央省庁落札結果(167,444件)
受注企業数(法人番号ベース)
17,515
調達ポータルに公表された直近60か月の中央省庁落札結果(167,444件)
落札結果のある府省数
45
調達ポータルに公表された直近60か月の中央省庁落札結果(167,444件)
落札価格合計が最大の府省
国土交通省
調達ポータルに公表された直近60か月の中央省庁落札結果(167,444件)
同府省の落札結果件数
41,311
調達ポータルに公表された直近60か月の中央省庁落札結果(167,444件)
同府省の落札価格合計
¥1,105,189,106,402
調達ポータルに公表された直近60か月の中央省庁落札結果(167,444件)
プロンプトに入れるデータを取り出す
プロンプトの入力は、一つの府省について Hashike が返す集計と、直近の落札結果の一覧です。取り出し方は三通りあり、どれも同じ記録をもとにしています。
- ブラウザで見る場合は、府省の一覧ページ(/buyers)から対象の府省を開きます。府省のページには、落札件数、落札価格の合計、受注企業数、契約方式の内訳、直近の落札結果が並びます。表示された内容をそのままプロンプトのデータ欄に貼り付けます。
- Claude などMCPに対応したAIアシスタントをハシケのMCPサーバーにつないでいる場合は(アドレスは https://hashike.io/api/mcp です)、buyer_profile ツールを ministryCode に <府省コード>、includeAwards を有効にして呼び出させます。結果はその会話の中にそのまま入るので、続けてプロンプトを渡せます。
- APIを使う場合は、ハシケの公開APIの府省エンドポイントに府省コードを指定し、APIキーを Authorization: Bearer <token> ヘッダーに付けて呼び出します。返ってきたJSONをデータ欄に貼り付けます。
- 特定の品目や年度に絞りたい場合は、find_comparable_awards(APIでは awards エンドポイント)で ministryCode、fiscalYear、query のいずれかを指定して落札結果を検索し、その結果を buyer_profile の出力に加えて渡します。このツールは条件を一つ以上指定しないと結果を返しません。
ハシケにはCSVやExcelの書き出しはありません。データはページからのコピー、API、MCPのいずれかで取り出します。
プロンプト
山かっこ(< >)の部分を差し替えて、データと一緒にAIアシスタントに渡します。プロンプトは、渡したデータの外に出ないこと、数字ごとに数えた対象と期間を書くこと、入札するかどうかの助言をしないことをAIに求めています。
You are reading award results from one Japanese central-government ministry. The data below comes from Hashike, which compiles award results published on Japan's Procurement Portal (調達ポータル). Amounts are award prices (落札価格, the winning bid) in Japanese yen, as published.
Ministry: <ministry name>
Ministry code: <ministry code>
Window: <window start> to <window end>. This is a rolling window over award date, not a fiscal year.
Answer language: <Japanese or English>
DATA:
<paste the buyer_profile output here, plus any find_comparable_awards results>
Rules:
- Work only from the DATA above. Do not add suppliers, awards, amounts or dates that are not in it.
- Copy every figure exactly as it appears. If you calculate something (a share, a count of repeats), show the figures you used.
- For every figure, say what it counted and over what period.
- Keep yen amounts in yen. Do not convert them, and do not compare them with US dollar figures.
- If a question below cannot be answered from the DATA, say so in one sentence and move on.
- Describe what the records show. Do not advise whether to bid, partner or register.
Report under these headings:
Scale: the number of award results, the total award value and the number of distinct suppliers, each as given, with the window it covers.
Contract methods: the contract-method mix as given in the DATA (for example 一般競争入札 or 随意契約). Name the method that accounts for most award results, if the DATA shows one.
Repeat purchases: procurement names in the recent awards that recur or describe the same kind of goods or service. Group them, and list the award dates for each group.
Supplier concentration: the suppliers that appear most often in the recent awards, with their corporate numbers (法人番号). Say whether a few suppliers account for most of those awards. State that the recent-awards list is a subset of the window, not the whole of it.
Timing: months in which award dates cluster, read from the recent awards. Japan's fiscal year runs April to March; say where clusters fall within it.
Limits of this reading: rows without a corporate number, multiple-award procurements (複数落札) that produce several award results for one procurement, and anything else in the DATA that limits the reading.差し替える項目
- <ministry name> と <ministry code>:府省の名前と、ハシケが使う府省コードです。どちらも buyer_profile の出力に含まれます。
- <window start> と <window end>:データがカバーする期間です。ハシケの府省の集計は、落札日で区切った直近60か月の移動期間です。年度で区切った期間ではありません。
- <Japanese or English>:回答の言語です。プロンプト自体は英語のままで、回答だけを日本語にできます。
- DATA の欄:ページからコピーした内容、APIのJSON、またはMCPの結果を入れます。MCPで同じ会話に結果が入っている場合は「上の buyer_profile の結果」と書けば足ります。
返ってくる回答
回答は、規模、契約方式、繰り返し調達、受注企業の偏り、発注時期、読み取りの限界の六つの見出しに分かれて返ってきます。規模と契約方式の数字はハシケの出力をそのまま写したもので、繰り返し調達、受注企業の偏り、時期は直近の落札結果の一覧から読み取ったものです。
この区別があるので、どの部分が府省全体の集計で、どの部分が一覧の一部から読んだ傾向なのかを回答の中で見分けられます。数字の検算は、AIに渡したのと同じ出力と一つずつ照らし合わせれば済みます。
このプロンプトでは分からないこと
AIはプロンプトの指示に従わないことがあります。回答の数字は、渡したデータと照らし合わせるまでは確かめられていない数字です。照らし合わせの手順は、関連ページ「AIの回答をハシケの数字で検算する」にあります。
- ハシケは公開記録だけで作られています。非公開の政府情報にはアクセスしておらず、どの政府とも提携していません。
- 対象は中央省庁の落札結果だけです。都道府県や市区町村の調達は含まれません。
- 金額は公表された落札価格を円のまま扱っています。換算はせず、米国連邦政府の数字とも合算しません。
- 落札結果の一部には法人番号がなく、受注企業に結び付けられません。ある企業の記録にない行は、照合できなかった行であって、その企業が受注していなかったことを示すものではありません。
- 複数落札の方式では一つの調達で複数の企業が落札するため、件数は調達の数ではなく落札結果の数です。
- 期間は落札日で区切った移動期間で、年度ではありません。日本の年度は四月から翌年三月まで、米国連邦政府の年度は十月から翌年九月までで、両方にまたがる数字は二つの暦を黙って合わせることになります。
- ある条件で記録が見つからないことは、その調達が行われなかった証拠にはなりません。
受注企業の偏りと発注時期は、直近の落札結果の一覧から読んだものです。府省の60か月全体の傾向とは一致しないことがあります。
次に読むもの
出典
この記事で分からないこと
- すべて公開記録にもとづいています。ハシケは非公開の政府情報にアクセスできず、いかなる政府機関とも提携しておらず、その推奨も受けていません。
- ある条件で記録が見つからないことは、その活動が行われなかった証拠にはなりません。
- 中央省庁の落札結果のみです。都道府県・市区町村の調達は含まれません。
- 金額は公表された落札価格(円)です。為替換算は行わず、米連邦政府のドル建て数値と合算・比較することはありません。
- 落札結果の約1.2%には法人番号がなく、受注者を特定できません。特定できないことは、その企業が活動していないことを意味しません。
- 複数落札の方式があるため、行数は「落札結果の件数」であり「調達案件の件数」ではありません。
- 集計期間は会計年度ではなく落札日基準の移動期間です。日本の年度は4月〜3月、米連邦政府は10月〜9月で、両者をまたぐ数値は二つの暦を暗黙に混同することになります。