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AI Dev Cases

横断レポート · 54事例を集計

到達額は同じ$30,000、かかった時間は4〜5ヶ月 vs 28ヶ月——AI個人開発の「価格設計」横断分析

公開

「価格はどう決めるべきか」「週額課金は本当に効くのか」に、体験談ではなくデータで答える。AI Dev Cases に蓄積した54事例(2026-10-07時点)のうち、料金情報(pricing)を確認できた36事例を課金形態ごとに分けて集計したところ、MRR中央値は「週額課金あり」も「段階プラン型SaaS」も同じ$30,000なのに、そこに届くまでの期間の中央値は5ヶ月 vs 28ヶ月(約5.6倍)も違った。さらに、週額課金は「月/年サブスクのみ」より速くも大きくもなかった。

集計方法: content/cases/index.ts の全54事例のうち pricing が設定されている36事例を、scripts/reports/pricing-model.ts で6つの課金形態に分類して集計。pricing は自由記述のため、分類基準(rubric)はスクリプト冒頭に固定し、1件ずつ読んで分類した。MRRは正規化値(mrrUsd)で、revenueType が arr/total の事例も含む。到達期間は periodMonths、到達速度は mrrUsd ÷ periodMonths。未設定は0扱いせず除外し、各値に n を併記した。数字はすべて集計スクリプトの出力と一致する。

36事例を6つの課金形態に分ける

課金形態nMRR中央値到達期間中央値(月, n)
週額課金あり7$30,0005 (n=5)
月/年サブスク(週額なし)7$60,0004 (n=5)
段階プラン型SaaS9$30,00028 (n=8)

(ほか「従量・成果連動」n=3、「買い切り・単発」n=4、「判定不能(App Store表記で期間不明)」n=6は後半で扱う。n<5のため傾向としてのみ読むこと。)

発見: 価格設計の差は「いくら稼ぐか」でなく「何ヶ月かかるか」に出る

数字: 週額課金あり(n=7)と段階プラン型SaaS(n=9)のMRR中央値はどちらも$30,000で同額。ところが到達期間の中央値は、週額課金あり5ヶ月(n=5)・月/年サブスク4ヶ月(n=5)に対し、段階プラン型SaaSは28ヶ月(n=8)。到達速度(MRR÷月数)の中央値では、月/年サブスク$20,000/月(n=5)に対して段階プランSaaSは$1,259/月(n=8)で、約15.9倍の開きがある。

解釈: 段階プラン型の例では、Stagetimerが55ヶ月で$25,000、Senjaが46ヶ月で$83,000、ScreenshotOneが35ヶ月で$20,000。一方、シンプルな月/年サブスクのPep AIは3ヶ月で$60,000、QUITTRは4ヶ月で$250,000。課金形態は、プロダクトの種類(個人向けアプリ vs 法人向けSaaS)や集客経路とほぼ一体で決まっているため、価格表だけが原因とは言えない。ただし「どちらの型で入るか」で、結果が出るまでの時間の覚悟が5倍以上変わることは、この36件が示している。

明日やること: 「半年以内に結果を見たい」なら、個人向けの月/年サブスクで入る。段階プランSaaSで入るなら、最初から2年以上の運転資金・撤退基準を置く。

「週額課金」は近道ではない(ただしn=7の傾向)

週額プランを置いた事例は7件(Halo AI・3AKほか)。月/年サブスクのみの7件と比べると、MRR中央値は$30,000 vs $60,000(約0.5倍)、到達速度中央値は$7,500 vs $20,000(いずれも速度n=5)。到達期間は5ヶ月 vs 4ヶ月とほぼ同じなので、週額は「速くする」のではなく「到達額を押し上げない」という結果だった。Halo AI(2ヶ月で$300,000)のような突出例はあるが、同じ週額組の3AKは8ヶ月で$9,500にとどまる(最小$9,500〜最大$300,000とばらつきも大きい)。

注意: 各グループn=7、速度はn=5。「傾向」であり、週額が不利と断定するものではない。

課金形態別と全36件ランキング

課金形態別の完全データ

課金形態nMRR中央値MRR最小〜最大$50K+到達$100K+到達到達期間中央値(月, n)到達速度中央値($/月, speed n)
週額課金あり7$30,000$9,500〜$300,0003/7 (42.9%)2/7 (28.6%)5 (n=5)$7,500 (n=5)
月/年サブスク(週額なし)7$60,000$28,000〜$500,0004/7 (57.1%)2/7 (28.6%)4 (n=5)$20,000 (n=5)
段階プラン型SaaS9$30,000$5,000〜$291,6673/9 (33.3%)2/9 (22.2%)28 (n=8)$1,259 (n=8)
従量・成果連動3$47,000$30,000〜$833,0001/3 (33.3%)1/3 (33.3%)5 (n=3)$9,400 (n=3)
買い切り・単発4$47,750$16,000〜$270,0002/4 (50.0%)1/4 (25.0%)14 (n=4)$4,863 (n=4)
判定不能(期間不明)6$220,834$20,000〜$4,167,0005/6 (83.3%)4/6 (66.7%)12 (n=6)$28,000 (n=6)

A/Bテスト言及の有無

pricing本文に「A/Bテスト」を含む事例(多くはApp Store表記で同一期間に複数価格が並ぶため、A/Bテスト中と推定されたもの)は10件(n=10)でMRR中央値$30,000、$100K+到達は2/10。言及なし(n=26)はMRR中央値$61,250、$100K+到達は10/26。週額・月年サブスクの計14件中10件(週額6/7、月年4/7)が該当する。

読み方: これは「A/Bテストをすると稼げない」という因果ではない。価格が複数並んで見える=価格を探索している最中の事例が多く、まだ伸びきっていない段階を捉えている可能性が高い。価格を固定した事例のほうが成熟しているだけかもしれない。

「判定不能」6件が最大の理由

判定不能(n=6)はMRR中央値$220,834で全形態で最大だが、Cal AI($4,167,000)・Coconote($558,000)など、App Storeの価格表記しか確認できず期間を断定できなかった大型事例が集まっているため。「価格を公開していない方が儲かる」という意味ではない。価格表記を比較に使えるかどうかは、調べやすさの差であって収益力の差ではない。

従量・成果連動と買い切り

従量・成果連動(n=3)のMRR中央値は$47,000、買い切り・単発(n=4)は$47,750。どちらもn<5なので、「傾向」としても弱い。ただしPolsia(月額$49+成果の20%・5ヶ月で$833,000)、BetterPic(買い切りパックで$270,000)のように、サブスク以外でも大きく届く例はある。

全36件ランキング(MRR降順)

#事例課金形態MRR(正規化)期間(月)
1Cal AI判定不能(期間不明)$4,167,00018
2Polsia従量・成果連動$833,0005
3Coconote判定不能(期間不明)$558,00018
4Pingo AI月/年サブスク(週額なし)$500,00014
5Halo AI週額課金あり$300,0002
6Base44段階プラン型SaaS$291,6676
7Stella判定不能(期間不明)$275,0002
8BetterPic買い切り・単発$270,00018
9Sprout週額課金あり$250,0008
10QUITTR月/年サブスク(週額なし)$250,0004
11Postiz段階プラン型SaaS$167,00021
12nomadtable判定不能(期間不明)$166,66724
13Jungle月/年サブスク(週額なし)$92,000—
14TripBFF週額課金あり$83,000—
15Senja段階プラン型SaaS$83,00046
16TypingMind買い切り・単発$62,50020
17Pep AI月/年サブスク(週額なし)$60,0003
18FaceKit判定不能(期間不明)$50,0002
19ReelFarm従量・成果連動$47,0005
20Laper段階プラン型SaaS$40,7088
21Once買い切り・単発$33,0005
22Leadmore AI従量・成果連動$30,0004
23Snag週額課金あり$30,0004
24Pushscroll月/年サブスク(週額なし)$30,0004
25Momego月/年サブスク(週額なし)$30,000—
26Live Tourney段階プラン型SaaS$30,00042
27HabitKit月/年サブスク(週額なし)$28,00036
28ToneAdapt週額課金あり$25,0005
29Stagetimer段階プラン型SaaS$25,00055
30Prayer Lock判定不能(期間不明)$20,0006
31ScreenshotOne段階プラン型SaaS$20,00035
32Cat on Chair買い切り・単発$16,00010
33SiteGPT段階プラン型SaaS$13,000—
34Floga週額課金あり$10,000—
353AK週額課金あり$9,5008
36aiCarousels段階プラン型SaaS$5,0008

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集計スクリプト: scripts/reports/pricing-model.ts(数字はすべてこのスクリプトの出力から取っています)

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