「在東京創業 vs 在大阪創業」一頁比較 ──「尋找補助金AI」經營模擬器新增15個行業×47個都道府縣比較頁面
X-HACK股份有限公司針對其免費服務「尋找補助金AI」的經營模擬器進行了更新，新增了橫跨15個行業與47個都道府縣的交叉比較功能。並引進自動跟進公定價格修訂的機制，提升數據可靠性，無需註冊即可免費使用，支援創業者決策。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月22日 19:00
- 🔍 收集: 2026年4月23日 00:02（發表後5小時2分鐘）
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月23日 00:09（收集後7分鐘）
X-HACK股份有限公司（總部：東京都品川區，代表董事：松田信介）在其提供之免費補助金及助成金搜尋服務「尋找補助金AI」（https://hojokin-hub.ai）的經營模擬器中，新增了「行業×都道府縣」的比較頁面功能。
如「在東京 vs 在大阪開居酒屋」、「若在福岡要開居酒屋 vs 咖啡廳」等決策，現在皆能透過單一頁面進行並排比較。
同時，針對「數據可靠性 × 決策支援」雙主軸，對整個模擬器進行了大型更新，包含強化各行業的視覺呈現、依行業別重新設計悲觀情境，以及導入護理報酬與保育公定價格的自動跟進流程等。
開發背景 ── 缺乏判斷「在哪個地區」「以哪個行業」創業的依據
「尋找補助金AI」於2026年4月公開了支援15個行業的經營模擬器（https://hojokin-hub.ai/tools/simulators）。然而，實際評估創業的使用者卻傳達了以下心聲：
「想一眼比較出在東京還是大阪創業的淨收入比較高」
「如果在相同預算下開居酒屋和咖啡廳，想知道哪個能更快突破損益兩平點」
「在悲觀情境中顯示『4成會員解約』，似乎與健身房或補習班的實際情況不符」
「認可保育園或日間照護的報酬單價，模擬器裡反映的是最新數值嗎？」
僅靠單一頁面（行業×都道府縣），無法支援業者最終想知道的「到底該選A還是選B」的相對比較。
此外，若所有行業皆套用統一係數，或每次修訂時都直接修改程式碼，隨著公開時間拉長，數據失去新鮮度的風險就會隨之增加。
本次更新便是一舉解決這些課題的方案。
新增與強化的功能
1. 行業×都道府縣組合 比較頁面
新增了如「居酒屋 創業 東京 vs 大阪」這類，能在兩個都道府縣比較相同行業的頁面。
並排顯示月營業額、初期費用、淨月收、損益兩平月數、平均租金等，並標示出差異。
從經濟規模、相鄰性、全國性觀點選出具代表性的30對組合 × 15個行業 = 初期公開450個URL。
在各頁面自動生成「這種人適合選東京」「這種人適合選大阪」的決策指南。
2. 行業組合×都道府縣 比較頁面
新增了如「在福岡開居酒屋 vs 咖啡廳」、「在大阪開美容院 vs 理髮店」這類，在同一個地區進行行業間比較的頁面。
從競爭、替代、相近業態的觀點選出代表性的20對行業組合 × 47個都道府縣 = 初期公開940個頁面。
將初期費用、預估所需坪數、候補補助金數量也納入比較對象。
3. 依行業類別重新設計悲觀情境
將以往「所有行業一律以客流量×0.6」的設定，依據行業類別拆分為4種特徵組合。
流動型（餐飲、美容、整骨院等）：客流量×0.60（淡季水準，與以往相同）
會員制型（健身房、補習班、月租型青年旅館）：×0.80（反映實際每年20〜30%的解約率）
公定價格管制型（認可保育園、日間照護）：×0.90（反映地方政府會填補空缺名額的結構）
非公定價格型（非認可保育園等）：×0.70
如此一來，可避免排行榜頁面上顯示的悲觀值變成「導致破產的不切實際數字」，進而提升模擬器的可靠性。
5. 護理報酬・保育公定價格自動跟進流程
護理報酬由國家每3年修訂1次（下次為2027年4月），保育公定價格則為每年4月及10月修訂。
此領域最大的課題在於，若這些數值修訂後仍被放置不理，模擬器的試算結果就會逐漸與實際情況產生落差。
在「尋找補助金AI」中，我們將這些公家價格的每一個數值皆綁定「出處」、「最後確認日」、「下次預定修訂日」進行管理，並建立在修訂前約1個月自動發出警報的機制。
下次修訂為2027年4月的護理報酬。我們從現在就開始執行應對該次修訂的提前準備。
記錄「何時」「根據哪份公家資料」進行更新。從結構上排除持續刊載舊數字的風險。
集中管理模擬器、排行榜、相關文章所參考的數值，統一各畫面的數字，避免出現落差。
6. 強化AI搜尋引擎的相容性
調整為易於被 ChatGPT、Gemini 等 AI 搜尋引擎引用的中介資料結構，強化提供給各種 AI 工具的數據。
完全免費・免註冊
本次新增的比較頁面及強化的模擬器，皆可在無需會員註冊、無廣告的情況下使用。
費用：完全免費・會員註冊：不需要
廣告：無
支援：設（內文到此截斷）
如「在東京 vs 在大阪開居酒屋」、「若在福岡要開居酒屋 vs 咖啡廳」等決策，現在皆能透過單一頁面進行並排比較。
同時，針對「數據可靠性 × 決策支援」雙主軸，對整個模擬器進行了大型更新，包含強化各行業的視覺呈現、依行業別重新設計悲觀情境，以及導入護理報酬與保育公定價格的自動跟進流程等。
開發背景 ── 缺乏判斷「在哪個地區」「以哪個行業」創業的依據
「尋找補助金AI」於2026年4月公開了支援15個行業的經營模擬器（https://hojokin-hub.ai/tools/simulators）。然而，實際評估創業的使用者卻傳達了以下心聲：
「想一眼比較出在東京還是大阪創業的淨收入比較高」
「如果在相同預算下開居酒屋和咖啡廳，想知道哪個能更快突破損益兩平點」
「在悲觀情境中顯示『4成會員解約』，似乎與健身房或補習班的實際情況不符」
「認可保育園或日間照護的報酬單價，模擬器裡反映的是最新數值嗎？」
僅靠單一頁面（行業×都道府縣），無法支援業者最終想知道的「到底該選A還是選B」的相對比較。
此外，若所有行業皆套用統一係數，或每次修訂時都直接修改程式碼，隨著公開時間拉長，數據失去新鮮度的風險就會隨之增加。
本次更新便是一舉解決這些課題的方案。
新增與強化的功能
1. 行業×都道府縣組合 比較頁面
新增了如「居酒屋 創業 東京 vs 大阪」這類，能在兩個都道府縣比較相同行業的頁面。
並排顯示月營業額、初期費用、淨月收、損益兩平月數、平均租金等，並標示出差異。
從經濟規模、相鄰性、全國性觀點選出具代表性的30對組合 × 15個行業 = 初期公開450個URL。
在各頁面自動生成「這種人適合選東京」「這種人適合選大阪」的決策指南。
2. 行業組合×都道府縣 比較頁面
新增了如「在福岡開居酒屋 vs 咖啡廳」、「在大阪開美容院 vs 理髮店」這類，在同一個地區進行行業間比較的頁面。
從競爭、替代、相近業態的觀點選出代表性的20對行業組合 × 47個都道府縣 = 初期公開940個頁面。
將初期費用、預估所需坪數、候補補助金數量也納入比較對象。
3. 依行業類別重新設計悲觀情境
將以往「所有行業一律以客流量×0.6」的設定，依據行業類別拆分為4種特徵組合。
流動型（餐飲、美容、整骨院等）：客流量×0.60（淡季水準，與以往相同）
會員制型（健身房、補習班、月租型青年旅館）：×0.80（反映實際每年20〜30%的解約率）
公定價格管制型（認可保育園、日間照護）：×0.90（反映地方政府會填補空缺名額的結構）
非公定價格型（非認可保育園等）：×0.70
如此一來，可避免排行榜頁面上顯示的悲觀值變成「導致破產的不切實際數字」，進而提升模擬器的可靠性。
5. 護理報酬・保育公定價格自動跟進流程
護理報酬由國家每3年修訂1次（下次為2027年4月），保育公定價格則為每年4月及10月修訂。
此領域最大的課題在於，若這些數值修訂後仍被放置不理，模擬器的試算結果就會逐漸與實際情況產生落差。
在「尋找補助金AI」中，我們將這些公家價格的每一個數值皆綁定「出處」、「最後確認日」、「下次預定修訂日」進行管理，並建立在修訂前約1個月自動發出警報的機制。
下次修訂為2027年4月的護理報酬。我們從現在就開始執行應對該次修訂的提前準備。
記錄「何時」「根據哪份公家資料」進行更新。從結構上排除持續刊載舊數字的風險。
集中管理模擬器、排行榜、相關文章所參考的數值，統一各畫面的數字，避免出現落差。
6. 強化AI搜尋引擎的相容性
調整為易於被 ChatGPT、Gemini 等 AI 搜尋引擎引用的中介資料結構，強化提供給各種 AI 工具的數據。
完全免費・免註冊
本次新增的比較頁面及強化的模擬器，皆可在無需會員註冊、無廣告的情況下使用。
費用：完全免費・會員註冊：不需要
廣告：無
支援：設（內文到此截斷）