jpcite ¥3/req 課金の根拠 — 実数 ROI による明文化¶

snapshot_at: 2026-05-11
単価: ¥3 / billable unit (税込 ¥3.30)
匿名枠: 3 req/日/IP (JST 翌日 00:00 リセット)
課金方式: Stripe metered (使った分のみ・月額固定なし・最低利用期間なし・解約違約金なし)
想定読者: AI agent 経由で jpcite を呼び出すか否かを判断する最終利用者 (税理士・行政書士・中小企業診断士・M&A advisor・信用金庫渉外、およびそれら士業のクライアント企業のオペレータ)

このドキュメントは、jpcite が ¥3/req を請求する根拠を、対立する 3 つの代替案 (web search、無料 anonymous 枠、汎用 RAG API) との実数比較で示す。読み終えたとき、業務利用者が「払う方が圧倒的に安い」と判断できる材料を残すことが目的。

A. 「公的情報の web search で済むのではないか?」への反論¶

A-1. web search が業務に耐えない 3 つの構造欠陥¶

欠陥	具体的に何が起きるか	業務上の損害
出典が不明 / 古い / aggregator 引用	検索上位は noukaweb / hojyokin-portal / biz.stayway 等のまとめサイトが占める。これらは省庁ページから孫引きで、しばしば締切・要件・対象業種を旧版のままミラーする。	締切過ぎの制度を顧問先に案内 → 案件単独で機会損失 ¥10-200 万、顧問契約に不信感が伝播
更新時刻が分からない	web search 結果の HTML には fetched_at が無い。「最終更新 2024-XX-XX」表記は当該サイトの自己申告で、ミラー元の更新と一致する保証は皆無。	「最新と思っていた要件が旧版」事故。判明するのは顧問先が申請して窓口で差し戻された時
LLM が孫引きを正解扱いする	一般 web search が aggregator を上位返却すると、LLM はそれを「複数ソースで一致 = 確からしい」と評価しがち。誤りが滝のように下流に伝わる。	LLM 生成のチェックリスト・申請ストーリーが aggregator 由来の旧版要件を骨格に組まれる。修正コストが累積する

A-2. jpcite の構造が web search の 3 欠陥を解消する¶

source_url は省庁・自治体・公庫の一次資料に直リンク (noukaweb / hojyokin-portal / biz.stayway 等の aggregator は source_url から ban、CLAUDE.md「データ衛生」セクションで制度化されている)
source_fetched_at が全レスポンスに付与される。優先度の高い出典は再取得中央値約 7 日。古ければ data-freshness ページで per-source 内訳を確認可能
content_hash で「同じ URL を取り直したら本当に内容が変わったか」が判定可能。bulk 更新で sentinel になっていない (CLAUDE.md source_fetched_at 注記)
known_gaps を Evidence Packet が明示。jpcite が「何を知らないか」を AI が読めるため、過剰主張が起きにくい
8 業法 fence (税理士法 §52 / 弁護士法 §72 / 公認会計士法 §47の2 / 司法書士法 §73 / 行政書士法 §19 / 社労士法 §27 / 中小企業診断士登録規則 / 弁理士法 §75) が出力に常時差し込まれる。「個別税務助言」「監査意見」「申請書面の代理作成」等は構造的に出さない設計

A-3. 「1 制度取りこぼし = 顧問先損害」の数量化¶

業務 use case では、1 制度の取りこぼし損害は単発で次のオーダー (業界実勢) になる:

IT 導入補助金 (通常枠) を見落とした中小企業: 補助金上限 ¥150 万を逃す。顧問先 1 件で年商比 1-3% の機会損失
省エネ補助金 / GX 投資補助を見落とした製造業: 設備投資 ¥3,000 万に対して補助率 1/2 適用なら ¥1,500 万を逃す
事業承継・引継ぎ補助金 (専門家活用枠) を見落とした M&A: 補助上限 ¥600 万を逃す + 仲介手数料の自己負担拡大
研究開発税制 (試験研究費の総額型) を見落とした製造業: 試験研究費 ¥5,000 万なら税額控除 ¥500 万級を逃す (移行措置・上乗せ込みで変動)

これら 1 件の取りこぼしが顧問先で発生すると、顧問契約 (¥3-10 万/月) の解除に直結する事例が業界実勢として頻発する。顧問契約 1 件解除 = ¥36-120 万/年のロス。

A-4. ¥3/req は web search 代替として圧倒的に安い¶

方法	100 req で発生する直接コスト	取りこぼし 1 件で発生する想定損害	ROI 倍率
一般 web search + LLM	一般 LLM 入力 token 単価分のみ (¥10-100 程度) だが、aggregator 由来のため取りこぼし確率が高い	顧問契約 1 件解除 ¥36-120 万	一見安いがリスクで赤字
jpcite ¥3/req × 100 = ¥330	¥330 (税込)	取りこぼし確率を構造的に下げる (一次出典・8 業法 fence・aggregator ban)	¥330 を払うことで ¥36-120 万級の解除リスクを 1 オーダー下げる = 約 1,000-3,600 倍

「払う方が圧倒的安い」結論は、顧問契約 1 件のロスを 1 回避けるだけで 100 顧問先 × 12 ヶ月分の jpcite 課金を上回ることから出る (詳細計算は §D に分解)。

B. 「無料の anonymous 3 req/day で済むのではないか?」への反論¶

B-1. anonymous 枠の正しい用途¶

匿名 3 req/日/IP は次の 3 用途に限られる:

開発・統合の動作確認 (Evidence Packet の構造を見て自前パイプラインに組み込む試走)
one-off 個人利用 (個人事業主が自分の 1 件の申請可否を確認する程度)
業務利用の事前検証 (5 点チェックリスト = 出典 URL / fetched_at / known_gaps / packet tokens / break-even の確認、料金ページに記載)

B-2. 業務利用に anonymous 枠は構造的に合わない¶

IP per day 3 req 制限: 同一オフィス・同一 VPN 配下の同僚と quota を共有する。1 人が試走で消費すると他の人は 0 req
MCP server 経由のシステム利用は数百-数千 req/月が常識: 税理士事務所で 100 顧問先を月次レビューすれば最低 100 req/月。anonymous では 1 日で枯渇
rate limit ブロックは業務 UX の致命傷: AI agent が cron で走ったときに 429 Too Many Requests が返ると、その日の自動化フローが落ちる。anonymous は意図的に「業務に耐えない設計」になっている

B-3. ¥3/req は「rate limit を外す」コストとして見ても異常に安い¶

税理士 1 人で 100 顧問先を月次レビュー: 100 req × ¥3.30 = ¥330/月
顧問契約 1 件あたり月額 ¥3-10 万。100 顧問先のうち 1 件で課金額の 100-300 倍を回収できる
jpcite 課金は 100 顧問先全員のレビューにかかる総和で ¥330。1 顧問先あたり ¥3.30/月 (税込)、顧問契約の 0.003-0.01%

C. 「他の RAG API (Perplexity / Tavily / Exa 等) で済むのではないか?」への反論¶

C-1. 汎用 RAG の構造的な限界¶

項目	汎用 RAG (Perplexity / Tavily / Exa)	jpcite
主たる corpus	英語 SEO bias の web 全体	日本公的制度・法令・行政処分・採択事例・適格事業者の curated DB
日本公的情報のカバレッジ	検索インデックス依存 — 自治体補助金・公庫融資・税制特例は穴だらけ	11,601 検索可能 programs (S/A/B/C tier) + 6,493 法令本文 + 9,484 法令名解決 + 50 tax_rulesets + 2,065 判例 + 362 入札 + 13,801 適格事業者
aggregator 混入	構造的に防げない (上位 SERP に aggregator が常駐)	`source_url` に aggregator ban を制度化 (CLAUDE.md データ衛生)
業法フェンス	なし — 個別税務助言・契約書添削・申請書面作成も生成する	8 業法 fence で出さない領域を構造的に明示
監査対応の出典記録	URL のみ。fetched_at / content_hash / corpus_snapshot_id なし	URL + fetched_at + content_hash + corpus_snapshot_id + known_gaps
compatibility / 排他ルール	横断的に持たない	`am_compat_matrix` (sourced 4,300 pair) + 181 exclusion / prerequisite rules
制度 ID 化	文字列マッチでブレる	`search_programs` で resolve、program_id 体系で安定

C-2. 汎用 RAG では達成できない jpcite 固有価値¶

複数 DB 統合: 制度 × 法令 × 法人 × 行政処分 × 採択事例を 1 unit (1 req) で結合返却
8 業法フェンス: AI 出力が個別税務助言・監査意見・申請代理に滑り落ちないよう構造制約。汎用 RAG は同じ制約を後付けでもかけにくい
税制 chain / 事業承継 matcher / 災害特例 surface 等の cohort 横断 endpoint: cohort 横断の 22 軸クエリは汎用 RAG が日本公的領域では構造的に届かない
PDL v1.0 ライセンスでの NTA 適格事業者 13,801 行 (delta) + 月次 4M 行 bulk 自動 ingest: 適格事業者照合は汎用 RAG では再配布不可

「日本公的制度 × AI agent 業務利用」の交点では、jpcite の 11,601 programs + 8 業法 fence + 一次出典固定が構造的優位。汎用 RAG では情報の正しさを毎回人手で検算する必要が残り、業務利用には負荷が大きすぎる。

D. 業界別 break-even calculator (実数)¶

下記は典型 use case における 1 ヶ月 / 1 案件あたりの jpcite 課金額と、当該業務の単価との比率。すべて税込 ¥3.30/unit ベース、業界実勢の単価帯で算定。

D-1. 税理士 — 100 顧問先月次制度レビュー¶

利用量: 100 req/月 (1 顧問先 1 req 月次)
jpcite 課金: 100 × ¥3.30 = ¥330/月
顧問契約: ¥3-10 万/月/顧問先
100 顧問先顧問売上: ¥300-1,000 万/月
jpcite 課金 / 顧問売上 = ¥330 / ¥3,000,000-10,000,000 = 0.003 - 0.011%
ROI 倍率: 9,000 - 30,000 倍 (1 件の制度取りこぼし回避で簡単に回収)

詳細 → case_studies/tax_accountant_monthly_review.md

D-2. 行政書士 — 建設業許可 1 件 DD¶

利用量: 18 req/件 (1 社フォルダ作成パック相当、mcp.json cost_examples より)
jpcite 課金: 18 × ¥3.30 = ¥59.40/件
許可申請報酬: ¥10-30 万/件 (新規・更新で変動)
jpcite 課金 / 報酬 = ¥59.40 / ¥100,000-300,000 = 0.020 - 0.059%
ROI 倍率: 1,700 - 5,000 倍

詳細 → case_studies/admin_scrivener_construction_license.md

D-3. 中小企業診断士 — 経営診断 1 件¶

利用量: 47 req/件 (M&A DD 1 社相当、mcp.json cost_examples より)
jpcite 課金: 47 × ¥3.30 = ¥155.10/件
診断料: ¥10-30 万/件
jpcite 課金 / 診断料 = ¥155.10 / ¥100,000-300,000 = 0.052 - 0.155%
ROI 倍率: 640 - 1,900 倍

詳細 → case_studies/sme_diagnostician_consulting.md

D-4. M&A advisor — 1 案件 DD¶

利用量: 47 req/件 (M&A DD 1 社、mcp.json cost_examples より)
jpcite 課金: 47 × ¥3.30 = ¥155.10/件
DD 料: ¥100-500 万/件 (ミドル M&A の業界実勢)
jpcite 課金 / DD 料 = ¥155.10 / ¥1,000,000-5,000,000 = 0.003 - 0.016%
ROI 倍率: 6,400 - 32,000 倍

詳細 → case_studies/ma_advisor_dd.md

D-5. 信用金庫渉外 — 1 顧客 watch (月次)¶

利用量: 12 req/月 (houjin_watch + amendment 監視 + 月次レビュー)
jpcite 課金: 12 × ¥3.30 = ¥39.60/月/顧客
渉外担当の 1 顧客 LTV: 業界実勢数百万円 (融資 + 為替 + 投資信託の総合)
jpcite 課金 / LTV: 0.001% 未満
ROI 倍率: 数千倍以上 (信用毀損 1 件回避で巨額回収)

詳細 → case_studies/shinkin_customer_watch.md

E. 「払って失敗したらどうするか?」への保証¶

E-1. リスクを構造的に限定する 4 装置¶

装置	効果
Stripe metered = 使った分のみ課金	月額固定 0 円。最低利用期間なし、解約違約金なし。1 回も呼ばなければ課金 0 円
anonymous 3 req/日で先行 trial	構造・出典・known_gaps を課金前に 5 点チェックリストで確認可能 (料金ページに明示)
`X-Cost-Cap-JPY` header	request 単位で予算 hard cap。batch / fanout 時の暴走防止
ダッシュボード月額上限設定	月内に予算到達したら API は `cap_reached` で停止、次月リセット

E-2. 出典 URL は全 response に含まれる¶

監査・DD・顧問先説明用に転記可能
AI agent が出した答えを人間が verify する経路が常に開いている
corpus_snapshot_id + content_hash で再現可能性が担保される

E-3. 解約は Stripe Customer Portal から自己解約¶

当月末まで API アクセス可、当月利用分のみ ¥3.30/unit 請求、次月以降の課金停止
解約手数料・違約金なし
再契約も同じ Stripe Customer Portal から即時

F. 「課金 user が伸びる仕掛け」 — repeat 業務向け endpoint 群¶

業務利用では同じ user が月数百-数万 req を継続する。jpcite はその repeat utilization を低リスクで設計するための endpoint 群を備える:

F-1. `previewCost` (実行前見積もり)¶

batch / export / fanout の予測 units と金額を実行前に確認
見積もり自体は匿名 3 req 枠を消費しない
「Run before broad runs」が mcp.json recurring_agent_workflows.activation_rule に明示

F-2. `Idempotency-Key` (POST 再試行で二重課金しない)¶

同一 Idempotency-Key の POST は 1 unit のみ課金
ネットワーク障害・client 側 retry での二重課金事故を構造的に防止
中身は migration 087 idempotency_cache table が backing

F-3. `X-Client-Tag` (顧問先別 fan-out 課金)¶

税理士・行政書士・中小企業診断士の B2B2C 用途で必須
1 つの API key で 100 顧問先分の利用を呼んだとき、tag 別に集計可能
顧問先別の原価が見える → 顧問先別の付加価値費用としてそのまま顧問料に転嫁可能
client_profiles (migration 096) + saved_searches.profile_ids (migration 097) + run_saved_searches.py cron でクライアント別 fan-out が cron 化可能

F-4. `get_usage_status` (quota 自己観察)¶

AI agent が batch 開始前に quota を自前で確認
月額上限到達 (cap_reached) を事前に検出して人間に escalation 可能
mcp.json first_hop_routing.mcp_equivalents.quota_before_batch で AI agent に推奨

F-5. parent/child API key (migration 086)¶

1 つの parent API key から子 key を発行
顧問先 / 案件単位で子 key を渡す B2B2C 構成
子 key 単位での停止・rotate が可能 (情報漏洩時の被害局所化)

G. 「払う価値」をひとことで¶

jpcite ¥3/req は、AI agent が日本公的制度を扱う際に「一次出典付き・8 業法フェンス入り・複数 DB 統合済み」のレコードを 1 unit で取得する料金。汎用 web search や RAG では構造的に再現できない。

業務利用の単価 (顧問契約 ¥3-10 万/月、許可申請 ¥10-30 万/件、診断料 ¥10-30 万/件、M&A DD ¥100-500 万/件) に対し、jpcite 課金は 0.003 - 0.16% のレンジ に収まる。 1 件の制度取りこぼし回避で年単位の課金額を回収できる構造で、ROI 倍率は典型的に 600 倍 - 30,000 倍。

払って失敗するリスクは、Stripe metered + X-Cost-Cap-JPY + ダッシュボード上限 + anonymous 先行 trial + 出典 URL verify 経路 + 自己解約により構造的に限定済み。