6軸での違い
1. 価格: 1/3〜1/5
同等の業務AI組み込みで、大手SIerなら初期300万円〜・月額30万円〜が一般的なレンジです。当社はライト初期10万円台・月額1〜3万円から。差は1/3〜1/5。理由はなぜ月3万円台から可能？のページで詳しく書いています。
2. スピード: 1/2〜1/4
大手は要件定義に1〜2ヶ月、本実装に3〜6ヶ月かかるケースが多いです。当社はライト2〜3週間、フルでも2〜4ヶ月。共通フレームワークの再利用と意思決定階層の短さで実現しています。
3. 所有権: 完全お客様帰属
SIerや一部AI企業の契約は「成果物の知財は弊社帰属、利用権をお客様に許諾」が一般的です。これだと解約と同時に使えなくなります。当社はソースコード・プロンプト・データすべてお客様帰属。詳細は所有権のFAQを参照。
4. ベンダーロック: なし
解約時に成果物一式を引き渡すため、他社や社内チームでの継続運用が可能です。当社が継続契約してもらうには「品質を出し続けるしかない」というインセンティブ構造にしています。
5. 対応範囲: AI＋周辺一式
「AI部分だけ作って、連携実装は別会社」「PoCだけ作って本実装は別」というスタイルではなく、AI部分・既存システム連携・運用ダッシュボード・保守まで全部一気通貫で対応します。窓口が1つで済むため、進行が早く、責任の所在も明確です。
6. 伴走の濃さ: 月次定例＋随時Slack
大手の保守は「電話受付・メール返信のみ、緊急時は別料金」が一般的ですが、当社は月次定例 + Slack共有チャンネル + 営業日内即時応答が標準です。「相談しやすい」を最重視しています。
競合タイプ別の比較
大手SIer・コンサルとの比較
大手は「大規模案件」「規制業界の厳格な要件」「全社統合型の基幹刷新」が得意です。代わりに、価格は10倍以上、スピードは半分以下、ベンダーロック前提という構造。年商数百億の上場企業で、社内承認プロセスが重く、安心感重視の組織には大手が向きます。中小〜中堅で「とにかく業務を楽にしたい」には当社の方が合います。
AI専門スタートアップとの比較
AI技術特化のスタートアップは、最先端の機械学習研究や論文ベースの実装が得意です。代わりに、業務理解・既存システム連携・保守体制が手薄なケースが多く、運用フェーズで詰まりがち。当社は研究は深追いしない代わりに、業務組み込みと運用継続を最重視しています。
SaaS導入支援会社との比較
kintone・Salesforce・HubSpot の導入支援会社は、SaaSの設定・カスタマイズが得意です。AI機能は SaaS の標準機能を使う範囲に留まり、業務固有のAIロジックは作れないケースが多いです。当社は「SaaS の上にカスタムAIを乗せる」というハイブリッド構成が得意です。
個人フリーランスとの比較
個人エンジニアは安いですが、稼働日数・障害対応・引き継ぎ・ドキュメント整備に弱点があります。本人が体調を崩したら止まる、というリスクも常に伴います。当社は法人体制 + 共通フレームワーク + ドキュメント運用で、属人性を排除しています。
当社が「向かない」ケース
正直に書きます。次のような案件は他社の方が適しています。
- 初期1000万円以上の大規模研究開発
- 論文ベースの最先端機械学習モデルの自社開発
- 規制業種（金融基幹・医療電子カルテ等）の上場企業向けフルカスタム
- 「最大手の名前」が稟議で必要なケース
- 客先常駐型の派遣契約
これらは大手SIerやAI専門コンサルへの依頼を推奨します。当社で受けても価格メリットが活かせず、ご期待に沿えない可能性が高いです。
当社が「向く」ケース
- 中小〜中堅企業で、現場の業務を月単位でAI化していきたい
- 大手のような重い見積りではなく、現実的な金額で始めたい
- SaaSの標準機能で物足りず、自社業務に合わせた専用AIが欲しい
- 解約・乗り換えの自由を契約段階で確保したい
- 導入後の改善・運用を継続的に相談したい