中小企業診断士 コホート コスト比較
jpcite ¥3/req metered vs 自前 LLM 投入の単純比較. 月次 300 packet 前提 (顧問 30 社 × 月 10 req).
jpcite (推奨 path)
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 1 packet 単価 | ¥3 (税抜) / ¥3.30 (税込) |
| 月次 (300 packet) | ¥900 |
| 年次 | ¥10,800 |
| 30 顧問先 fan-out / profile_ids 連動 | 含む (saved_searches.profile_ids) |
| 申請書面の作成 / 提出代理 / 法律判断 | 含まない — 行政書士法 §1の2・§19 + 弁護士法 §72 fence |
LLM API replacement (jpcite 経由なし / 自前 prompt)
LLM 1 call 平均 input 5,000 tokens + output 1,500 tokens 想定. 公開価格 (2026-05 snapshot).
| モデル | 1 packet | 月次 300 | 年次 |
|---|---|---|---|
| Opus 4.7 | ¥28.12 | ¥8,436 | ¥101,232 |
| Sonnet 4.6 | ¥5.62 | ¥1,686 | ¥20,232 |
| Haiku 4.5 | ¥1.5 | ¥450 | ¥5,400 |
LLM 単独経路の隠れコスト
- Source hallucination — ものづくり補助金/事業再構築の URL や採択事例を捏造するリスク. jpcite は中小機構/経産省 一次資料 URL で構造的に防ぐ.
- 30 顧問 fan-out 不可 — LLM stateless では月次 saved search を per-client routing できない. jpcite は profile_ids 連動で fan-out.
- known_gaps 概念なし — LLM は「分からない」を返さず憶測する. jpcite は欠損 surface を artifact 化.
- 行政書士法 §1の2・§19 + 弁護士法 §72 越権リスク — LLM は § 境界を明示しない. jpcite は disclaimer envelope 必須.
- fetched_at の semantic honesty — LLM は「最新」と言うが何時取得かは保証しない. jpcite は「出典取得 YYYY-MM-DD HH:MM」を必ず返す.
推奨 audience landing
中小企業診断士 audience landing (詳細活用ケース) →
Pricing V3 outcome bands (2026-05-17)
jpcite は ¥3/billable unit に固定。outcome 単位は 4 tier: Tier A atomic (1u = ¥3), Tier B composed (2u = ¥6), Tier C heavy_endpoint (4u = ¥12), Tier D workflow (10u = ¥30). 月次 saved search fan-out は Tier B composed (¥6/outcome) 相当、 申請 kit scaffold full pack は Tier D workflow (¥30/outcome) として位置付けます。
なぜ jpcite を選ぶか — 5 つの理由
純 LLM (Opus 4.7 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5) や汎用 MCP では届かない、中小企業診断士コホート専用の理由を 5 つに絞ります。
- 中小企業診断士コホート専用の一次資料コーパス — J-Grants / 中小機構 / 経産省 / ものづくり補助金 / 事業再構築 / IT 導入 / 持続化補助金の制度根拠 + 採択事例 218K + 業種 × 規模 × 地域 cohort matcher + 中小企業基本法 / 中小企業等経営強化法を取得時刻付きで保持。LLM は採択前 / 公募終了 / 改廃 を見分けない。
- ¥3/req metered — Opus 自前経路と同タスクで token 桁を 1〜2 桁削減 — 月次 300 packet で jpcite ¥900 / Opus 4.7 自前 prompt ¥8,436 (input 5,000 + output 1,500 tok 想定、2026-05 公開価格)。30 顧問先 × 月次 saved search fan-out を agent stateless で繰り返し prompt するより、jpcite の profile_ids 連動 packet で 1 call 取得する方が cheaper。
- MCP 標準 — Claude Code / Cursor / Cline / Continue / ChatGPT (Desktop) から既存設定で接続 — SDK / API key 強制ではなく Model Context Protocol で expose。普段の agent 環境を変えず、tool 名で呼ぶだけで packet が返る。x402 + Stripe ACS の dual rail で agent 側決済も可。
- 行政書士法 §1の2・§19 + 弁護士法 §72 fence — retrieve / scaffold まで、申請書面の作成 / 提出代理 / 法律判断には踏み込まない — 各 packet に disclaimer envelope を明示。「補助金申請書類を完成させる」「個別契約の法的判断」は他資格の独占業務。jpcite が返すのは eligibility 推定 / 必要書類 checklist / 類似採択事例骨子 / 経営診断スケルトンまでで、書面化と提出は資格者と連携した提案者本人が行う前提。
- freshness 追跡 + 一次資料 URL envelope 同梱 — 各 packet に fetched_at + source_url + known_gaps を必ず添える。公募終了補助金 / 改廃 / 採択結果未確定 を「無い」ではなく「不明 / 取得失敗」として artifact 化する。LLM 単独の「最新です」とは構造が違う。
参考: Opus 4.7 単独 vs jpcite 経由 50 query 比較 / cost-saving 数値の前提