# PRISM — ビジネスモデル

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## 1. 料金体系【仮説】

| プラン | 対象 | 月額 | 含まれるもの |
|---|---|---|---|
| **Starter** | 〜20名 | 800円/人 | 3階層ビュー、基本連携（3種）、進捗推定 |
| **Standard** | 〜100名 | 1,500円/人 | 全連携、属人化分析、予兆検知、ナレッジカード |
| **Enterprise** | 100名〜 | 個別見積 | プロセスマイニング、自動化エージェント、SSO、オンプレ対応 |
| **Automation Add-on** | 全プラン | 従量課金 | 自動化ワークフロー実行数に応じた課金 |

### 価格設計の考え方

- **人数課金でシンプルに。** 「案件数課金」は多プロジェクト企業を罰する構造になるので採らない。PRISMが解こうとしている課題（プロジェクトが多い）と価格が逆行してはならない。
- **導入支援（初期費用）は最小に。** 「繋ぐだけで使える」が売りなので、高額なコンサル導入費を取ると価値提案と矛盾する。
- **Starter の 800円/人 は"社内稟議が不要な水準"を狙った価格。** 20名なら月16,000円。決裁を上げずに現場判断で試せるゾーンに置く。
- **Standard への引き上げトリガーは「属人化分析」。** 経営層が見たい機能を Standard 以上に置くことで、現場導入 → 経営層が価値を認識 → アップグレードの動線を作る。

### Automation Add-on の戦略的意味

これが PRISM の収益モデルの核心である。

```
  顧客の業務が減る  ──→  当社の売上が増える
       （自動化実行数↑）      （従量課金↑）
```

- 通常の SaaS は「使われるほど儲かる」が、顧客にとっての価値は「使わなくて済むこと」であるケースが多く、利害が逆を向く。
- PRISM は自動化の実行回数に課金するため、**顧客の削減時間と当社の売上が同じ方向を向く**。
- これは価格交渉の場で強い。「効果が出なければ課金も増えません」と言い切れる。

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## 2. 収益構造

### 3層構造

| 層 | 内容 | 粗利率【仮説】 | 役割 |
|---|---|---|---|
| サブスクリプション（ARR） | 人数課金の月額 | 80% | 土台。予測可能な収益 |
| Automation Add-on | 自動化実行数の従量 | 70% | 伸びしろ。アップサイド |
| 導入支援・カスタム連携 | 初期の接続作業 | 40% | 最小に抑える。売上目的にしない |

### ARR 積み上げの想定【仮説】

| 時期 | 顧客数 | 平均単価/年 | ARR |
|---|---|---|---|
| 12ヶ月後 | 5社 | 60万円 | 300万円 |
| 24ヶ月後 | 25社 | 80万円 | 2,000万円 |
| 36ヶ月後 | 80社 | 100万円 | 8,000万円 |

※ Phase 3（プロセスマイニング）以降で単価が上がる想定。Automation Add-on が乗る 24ヶ月目以降に単価上昇が効く。

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## 3. ユニットエコノミクス【仮説】

### 前提

| 項目 | 値 | 根拠 |
|---|---|---|
| 想定ARPA（1社あたり年間収益） | 90万円 | 50名 × 1,500円 × 12ヶ月 |
| 想定CAC | 60万円 | インサイドセールス + PoC工数 |
| 想定チャーン | 年間 8% | SaaS標準よりやや良い想定（乗り換え障壁が低い＝離脱も容易なため保守的に） |
| 平均継続年数 | 5年 | 8%チャーンの理論値12.5年に対し、保守的に5年で見積もる |
| 粗利率 | 75% | LLM推論コストを織り込んだ想定 |

### 算出

```
LTV  = 90万円 × 5年 × 75%  = 337万円
CAC  = 60万円
LTV/CAC = 5.6           ← SaaS健全基準（3.0以上）を満たす
CAC回収期間 = 60万円 ÷ (90万円 × 75% ÷ 12) = 10.7ヶ月
```

### 感度分析

| シナリオ | ARPA | チャーン | LTV/CAC | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| 弱気 | 50万円 | 15%/年 | 2.8 | ✗ 基準未達。単価かCACの改善が必須 |
| 基準 | 90万円 | 8%/年 | 5.6 | ○ 健全 |
| 強気（Add-on効く） | 140万円 | 6%/年 | 10.5 | ◎ |

**弱気シナリオが示すこと：** 単価50万円（=30名規模）では成立しない。
**ターゲット企業規模の下限は 40〜50名**と考えるべき。20名規模は Starter で「将来顧客」として抱える位置づけ。

### コスト構造上の最大の変数：LLM推論コスト

Zero-Input アーキテクチャは非構造データを大量に読む。ここがコストの支配項になる。

対策:

1. **段階的推論** — 全シグナルを常時LLMに投げない。ルールベースの一次フィルタ（コミット・ラベル遷移など構造化データ）で状態を決め、曖昧なケースだけLLMに回す。
2. **差分推論** — 前回推定からの差分シグナルだけを読む。
3. **モデルの段階運用** — 一次判定は小型モデル、確信度が閾値未満のケースだけ大型モデルへエスカレーション。
4. **キャッシュ** — 案件テンプレート・過去の判断パターンをプロンプトキャッシュに載せる。

【要確認】1案件あたりの月間シグナル量。ここが推論コストの見積根拠になる。

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## 4. 課金の落とし穴と対策

| 落とし穴 | 症状 | 対策 |
|---|---|---|
| 人数課金の水増し疑念 | 「見るだけの人にも課金？」 | 閲覧のみユーザーは無料枠にする（経営層は往々にして閲覧のみ） |
| Add-on の読めなさ | 「いくらになるか分からないと稟議が通らない」 | 月額上限（キャップ）を設定できるようにする |
| PoC の無償化圧力 | Phase 0 の検証工数が回収できない | PoC は有償（例：50万円）とし、本契約時に初年度から充当する |
| 効果の証明要求 | 「本当に時間が減ったのか」 | 削減時間を自動集計してダッシュボードに出す（Add-on の課金根拠にもなる） |

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## 5. 導入までの商流【仮説】

```
  ①インバウンド/紹介   ②ヒアリング   ③PoC（有償）    ④本契約     ⑤拡張
  ─────────────    ─────────   ───────────   ────────   ────────
  技術系企業のPM・     現状ツールと   1〜2ヶ月。      Standard    Enterprise
  役員が「Jiraが       課題の特定    推定精度を      で全社導入   ＋Add-on
  形骸化した」で       （2回）       実データで検証
  検索して流入
```

- **最初の接点は「現場のPM」または「経営層」の両方があり得る。** 前者は「報告作業が消える」、後者は「案件ポートフォリオが見える」で刺さる。訴求メッセージを2系統用意する（LP 3パターンはこの思想で作り分けた）。
- **PoC を必ず挟む。** 最大リスクが推定精度であり、それは実データがないと検証できない。PoC を飛ばした契約は解約リスクが高い。
- リベラウェア様は **①→②** の途中にある状態。次は `04_go_to_market.md` の進め方に従う。