| 納品スピード | 数週間：有償診断、PoC、固定スプリントで見える証拠を作成 | 大規模案件では6〜18か月以上になりやすい | 数か月：アジャイルでも複数フェーズになりやすい | 数か月：プラットフォーム、ガバナンス、コンサル要素が入る | 数週間〜数か月：範囲とチーム品質により変動 |
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| 価格・スコープ | 事前に書面で範囲を明確化。有償だが小さく始める低リスクの入口 | 大きな固定見積と正式な変更管理になりやすい | プロジェクト型またはT&M。戦略寄りになる場合あり | プラットフォーム利用料とコンサル費用の組み合わせになりやすい | T&Mまたはスプリント型。大手SIerより柔軟な場合が多い |
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| チームモデル | シニア技術主導 + ポーランドのシニアエンジニア。責任者が近い | 日本国内またはハイブリッドの大規模チーム、階層的PM体制 | コンサル、UX、クリエイティブ、開発者の混合チーム | AI研究者、プロダクト担当、コンサルの組み合わせ | オフショア/ニアショアチーム。品質はベンダーとシニア度で変動 |
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| AI・LLM対応 | カスタムLLM機能、ワークフロー、自然文UX、人の確認付き自動化に深く対応 | 大規模プログラム内のエンタープライズAI追加・連携が中心になりやすい | 戦略 + 実装。深さはチームにより変動 | AIプロダクト、ガバナンス、プラットフォーム、高度分析に強い | 強いチームならカスタムLLM連携・自動化に対応可能 |
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| 日本市場・法人向け適合 | 日英対応、DPA/監査ログ、調達確認しやすい引き継ぎを前提に設計 | 国内大企業の調達プロセスには非常に強い | 国内拠点と関係者調整に強い | 日本発AIニーズには非常に強い | 日本対応力は会社により差があるため、会議・資料・引き継ぎ条件の確認が必要 |
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| リスク・所有権 | 狭い範囲、明確なコード所有、週次デモで初期リスクを抑える | プロセス負荷やベンダーロックインのリスクが高くなる場合あり | 中程度：スコープと代理店マージンに注意 | 中程度：プラットフォーム依存が論点になる場合あり | 中程度：チームのシニア度とPM品質に大きく依存 |
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| 向いているケース | 社内手続きの負担を増やさず、AI/Web/APIの動く証拠を早く必要とする日本企業 | ミッションクリティカル、規制領域、大規模基幹刷新 | デジタル戦略、UX重視の変革、関係者調整 | AIガバナンス、プラットフォーム、独自モデル、高度分析 | コスト効率のよいカスタムソフトウェア/AI開発と一定の日本対応 |
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