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追跡中プログラム
Overview
助成金申請の事務処理を自動化し、制作と研究へ時間を戻します。
Grant OS は、助成金申請の周辺にある煩雑な事務処理を AI と専用ブラウザで自動化し、人が本当に集中すべき企画制作へ時間を戻すための実験的プロジェクトです。
企画を制度の提出形式へ変換する作業、比較、要約、入力、添付、確認といった反復的な業務を AI エージェントへ委ねることを目指しています。
特定の助成金名は公開せず、問題意識、システム構造、人間の責任境界に焦点を当てます。
4
運用シナリオ
3
提出オーナーシップ層
4
ブラウザ対応待ち
Problem framing
助成金の現場では、企画そのものより申請事務の巧拙が影響しやすい構造があります。
助成金取得の技術に長けた組織や助成金コンサルティングへ資源が流れ、本来制作や研究へ向かうべき時間と予算が事務処理に吸われています。Grant OS はその構造を減らすための実験です。
PROBLEM
助成金を獲得するための事務能力が、企画そのものより先に選別を生みやすい状況があります。
制度を読み解き、書式を埋め、締切と要件を処理する能力そのものが、採択可能性に大きく影響しがちです。本来評価されるべき企画や研究の質より先に、申請事務の巧拙が差を生む構造があります。
WHY NOW
助成金取得コンサルティングや過剰な事務コストに資源が流れ、本来お金が届くべき制作・研究の現場が圧迫されています。
Grant OS はこの構造を変えるための実験です。面白がって制度をハックするのではなく、煩雑な申請処理を AI エージェントへ委ねることで、誰でも企画制作そのものに集中できる状態を目指します。
Ownership model
提出項目は、誰が責任を持つかを先に決めてから自動化します。
AI が氏名や住所のような事実を勝手に上書きしないようにしつつ、適切な層では生成速度を最大化するのが目的です。
01
Human Required / 人が確定する項目
氏名、住所、法的事実、公式書類、最終確認のように、人が入力または確認しなければならない層です。
- 総項目
- 48
- 準備済み
- 26
- 不足
- 6
- プレースホルダー
- 16
- キャプチャ待ち
- 0
02
Human Seed + AI Refine / 人が核を出し、AI が整える項目
企画意図や研究の核は人が与え、AI が要約、圧縮、翻訳、提出形式への最適化を行う層です。
- 総項目
- 70
- 準備済み
- 52
- 不足
- 0
- プレースホルダー
- 18
- キャプチャ待ち
- 0
03
AI Autodraft / AI が下書きできる項目
公開ソース調査、比較、提出準備の下書きなど、レビュー前に AI が組み立てられる層です。
- 総項目
- 54
- 準備済み
- 24
- 不足
- 0
- プレースホルダー
- 0
- キャプチャ待ち
- 30
Automation surface
企画生成だけでなく、ブラウザと申請動線そのものも自動化対象です。
Grant OS では、フォーム入力、添付管理、画面遷移、確認フロー、そして利用者承認下での認証補助までを end-to-end で扱います。そのため、申請作業を実行する専用ブラウザの開発もプロジェクトの中核に置いています。
01
NARRATIVE ENGINE
企画の叩き台生成、要約、書式最適化、再編集を AI が担当します。
人間が企画意図や研究の核を与えた後、AI が提出用の文量・トーン・構造へ整えます。目的は企画の中身を代替することではなく、提出形式への変換コストを下げることです。
02
AGENT BROWSER
専用ブラウザを開発し、フォーム入力、添付管理、画面遷移、確認フローを end-to-end で自動化します。
Grant OS のゴールは単なる文案生成ではありません。ブラウザ自体を自動化基盤として設計し、OpenCraw 系のエージェントで反復的な portal 操作を扱います。利用者の明示的な許可のもとで、SMS 等を含む確認フローの補助・自動処理も研究対象にします。
03
HUMAN GATE
最終判断、企画の責任、法的に重要な事実確認は人間が保持します。
現在進めている応募動線は 4 件で、4 件がブラウザ実装待ちです。クリエイティブ領域 2件、人手で確定すべき未完了項目 14件、ブラウザ実装待ち 2件。研究領域 2件、人手で確定すべき未完了項目 8件、ブラウザ実装待ち 2件。AI は事務処理を担いますが、採択を狙うための不透明な操作ではなく、人間の承認と責任の上に載る補助層として設計しています。
Pipeline
公開情報の解析から AI ブラウザ実行準備までを一つの連続した系として設計しています。
01
Radar ingest が公開されている公募ページ群を収集し、締切や portal 条件を正規化します。
02
Shortlist layer が公開情報と運用条件を整理し、次に着手すべき応募候補を順位付けします。
03
Router が上位案件を application packet / review / checklist / proposal draft に変換します。
04
WebUI schema が提出項目を Human Required / Human Seed + AI Refine / AI Autodraft の 3 つに分解します。
05
Portal adapter planner が公開ページや認証後画面の保存データをもとに、自動入力前の入力計画を組み立てます。
06
Action runner が OpenAI Responses API と Playwright ベースの実行基盤を束ね、文案生成、見直し、ブラウザ実行準備を進めます。
Execution boundary
自動化は強く進めつつ、最終責任と判断は人間に残します。
PUBLIC POSITION
制度の抜け道を探すためではなく、申請事務の過剰コストを下げるための実験です。
- Grant OS は特定の助成金攻略法を公開するプロジェクトではありません。
- 本来は制作・研究に使われるべき時間と資源を、書類作成やフォーム処理から取り戻すことを目的にします。
- 採択のための不透明な操作や制度の迂回ではなく、提出プロセスの透明化と省力化に焦点を置きます。
AUTOMATION BOUNDARY
自動化は強く進めますが、責任の所在は人間に残します。
- AI は公開情報の収集、文案整形、フォーム操作、確認フロー補助を担当します。
- 人間は企画の核、提出可否、法的事実、最終承認を担当します。
- 現在は 4 件のブラウザ実装を進めています。
Artifacts
技術資料
技術構成と問題意識をまとめた資料です。