Wysor vs Jan.ai：マネージドAIワークスペースとローカルファーストのオープンソース比較（2026年）

Jan.ai vs Wysor：ローカルファースト vs 契約によるプライバシー保護

Jan.aiは心から敬意を払うべきプロジェクトです。ユーザーデータを収集するクラウドベースのAI製品が主流の中、Janは信念を持った立場を取りました。ユーザー自身のハードウェア上で完全に動作するAIアシスタントを構築し、コードをオープンソースで公開し、外部サーバーへ一切のデータを送信しないという選択です。プライバシー擁護者やオープンソース愛好家にとって、Janは理想そのもの。完全なユーザーコントロール、完全な透明性、クラウドプロバイダーからの完全な独立を実現しています。

この理念は重要です。そして特定のユーザー層にとって、Jan.aiはまさに最適なツールです。

しかし、AIを日常の生産性ツールとして必要とするプロフェッショナル — 契約書を起草する弁護士、市場データを分析するコンサルタント、患者対応を管理する医療事務、ポートフォリオをレビューするファイナンシャルアドバイザー — にとって、ローカルファーストの理念は無視しがたいトレードオフを伴います。モデル品質、セットアップの複雑さ、ハードウェア要件、そして基本的なチャット以外に利用できる機能の面でのトレードオフです。

Wysorは同じ目的地への異なるアプローチを取ります。 クラウドを完全に回避するのではなく、Wysorはプラットフォーム上のすべてのAIプロバイダーと法的拘束力のあるデータ処理契約（DPA）を交渉しています。あなたのデータは物理的な隔離ではなく、データの保持、トレーニングへの利用、人間によるレビューを禁止する法的拘束力のある契約によって保護されます。プロフェッショナルが必要とするプライバシー保証を、日々の業務に真に役立つフロンティアモデルの品質と統合ワークスペースツールを犠牲にすることなく得られるのです。

この比較は、どちらのアプローチが「正しい」かを論じるものではありません。どちらのアプローチがあなたにとって最適かを考えるためのものです。

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ローカルAIのトレードオフ

Jan.aiの核となる約束はシンプルかつ強力です。すべてがあなたのマシン上で動作し、会話がデバイスの外に出ることはなく、サーバーがあなたのプロンプトを見ることもなく、どの企業もあなたのデータを保存しません。これは利用可能な最も強力な形のデータプライバシーであり、Janは誰でも監査可能なオープンソースコードを通じて誠実にそれを実現しています。

しかし、ローカルAIには根本的な制約があります。あなたのAIは、デスクの上にあるハードウェアの性能以上にはなれません。

高性能なローカル言語モデルの実行には、相当な計算リソースが必要です。現在の基準では小型とされる70億パラメータのモデルでも、実用的な速度で動作させるには約8GBのVRAMが必要です。クラウドベースの代替製品に近い品質のより大型のモデルには、24GB以上の専用GPUメモリが必要になります。つまり、NVIDIA RTX 4090クラスのハイエンドGPUが必要であり、それだけで$1,500以上のコストがかかります。

十分なハードウェアがなければ、体験は急速に劣化します。応答時間が秒単位から分単位に伸び、利用可能なメモリに収めるためにモデルを量子化（圧縮）する必要が生じ、精度と推論能力が低下します。クラウドモデルの品質に近づき始める700億パラメータのモデルは、ほとんどの一般向けハードウェアでは実行不可能です。

Jan.aiはこれらの要件について透明性を持っており、それは称賛に値します。しかし、ほとんどのプロフェッショナルにとっての現実は、ローカルAIとは高価なハードウェアのアップグレードか、大幅に低下したモデル性能のどちらかを選ぶことを意味します。

Wysorはこのトレードオフを完全に解消します。 WysorのAI処理は契約ベースのプライバシー規約に基づくプロバイダーのインフラ上で行われるため、ブラウザがあればどのデバイスでも同じフロンティア品質のモデルにアクセスできます。5年前のノートパソコン、タブレット、スマートフォン、どれでも構いません。ハードウェアの制約は消え、AIの品質は常に最高水準を維持します。

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モデル品質：ローカル vs フロンティア

日常的な業務利用において、ローカルAIとクラウドAIの差が最も顕著になるのがこの領域です。

ローカル展開で利用可能な最高峰のオープンソースモデル — Llama 3、Mistral、Phi-3とその派生モデル — は目覚ましい進歩を遂げています。カジュアルな会話や単純なタスクでは見事なパフォーマンスを発揮します。しかし、プロフェッショナルが実際に必要とするタスク — 長文ドキュメントにわたる複雑な推論、専門的なトーンでの的確な文章作成、財務や法務データの多段階分析、技術資料の正確な要約 — でフロンティアクラウドモデルと比較すると、品質の差は依然として大きいものがあります。

Jan.aiではダウンロードしたローカルモデルにアクセスできます。Wysorでは、以下のモデルにすぐアクセスできます：

• GPT-5 — OpenAIの最高性能モデル。深い推論力と幅広い知識を持つ
• Claude — Anthropicのモデル。業界トップレベルの長文コンテキスト分析と正確な指示理解力
• Gemini — Googleのマルチモーダルモデル。構造化データの理解に優れる
• DeepSeek — 高効率な推論。特に技術系・数学系のタスクに強い
• Perplexity — 出典付きリアルタイムウェブ検索。AIをライブリサーチアシスタントに

JanもクラウドモデルAPIへの接続が可能です。しかし、そのためには各プロバイダーから個別にAPIキーを取得し、手動で設定し、複数プラットフォームにまたがる請求を管理し、各プロバイダー個別の利用規約に同意する必要があります。しかもWysorのDPAが提供するプライバシー保護はありません。その時点で、統合プラットフォームのシンプルさもローカル専用運用のプライバシー保証も失われ、Janのローカルセットアップの複雑さだけが残ることになります。

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セットアップと使いやすさ

Jan.aiのセットアップは、その技術的な性質を反映しています。アプリケーションをダウンロードし、インストールし、モデルディレクトリを設定し、利用可能なモデルを閲覧し、希望するモデルをダウンロード（各4GBから40GB以上）し、ダウンロードの完了を待ち、自分のハードウェアでどのモデルがうまく動作するかテストを始めます。パフォーマンスが不十分であれば、量子化設定を調整したり、コンテキストウィンドウのサイズを変更したり、GPU互換性の問題を調査したりすることになります。

このプロセスを楽しめる技術志向のユーザーにとっては、それ自体が魅力の一部です。Janのインターフェースは洗練されたデザインで、コミュニティも活発で助け合いの精神があります。

しかし、その日中にクライアント向けの分析を仕上げなければならないプロフェッショナルにとって、このセットアップは障壁です。

Wysorのセットアップは2分もかかりません。 アカウントを作成し、ブラウザを開いて、すぐに作業開始できます。すべてのモデルが即座に利用可能です。ダウンロードも、設定も、ハードウェア互換性テストも、継続的なメンテナンスも不要です。新しいモデルがリリースされれば自動的にWysorに追加されます。既存モデルが改善されれば、その改善はすぐに反映されます。

この違いは時間とともに積み重なります。Janのユーザーはローカルモデルのエコシステムを積極的に管理する必要があります — アップデートのダウンロード、ディスク容量の確保、OS更新後の互換性問題の解決などです。Wysorのユーザーは、アプリケーションを開いて作業するだけです。

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Janにはないワークスペース機能

Jan.aiはチャットアプリケーションです。ローカルAIとの会話という一つのことを行い、それを上手くこなしています。しかし、現代のプロフェッショナルワークフローには、そのインターフェースがどれほどプライベートであっても、チャット以上のものが求められます。

AIメール管理

WysorはGmailとOutlookに直接接続します。受信トレイを同期し、AIでメッセージを分類・優先度付けし、文脈に適した返信ドラフトを生成します。AIチャットと同じワークスペース内でメールワークフロー全体を管理でき、メールの内容が保存されたりトレーニングに使用されたりすることはありません。

Janにはメール機能がありません。Janでメール関連のタスクを行うには、メッセージのテキストを手動でチャットウィンドウにコピーする必要があり、スレッドのコンテキストが失われ、ワークフローが断片化します。

ブラウザ自動化

WysorのChrome拡張機能は、AIをウェブブラウザに直接組み込みます。ウェブページから構造化データを抽出し、繰り返しのフォーム入力を自動化し、自然言語コマンドで複数ステップのブラウザワークフローを実行できます。AIを会話相手から、既存のウェブアプリケーションと連携するアクティブなツールへと変えます。

Janにはブラウザ統合や自動化機能は一切ありません。

モバイルアクセス

WysorはiOSとAndroidの両方で利用できるモバイルアプリケーションを提供しています。スマートフォンから会話にアクセスし、メールを管理し、プライベートなオンデバイス音声文字起こしを利用できます。音声文字起こしはデバイス上で完全に処理され、音声データがサーバーに送信されることはありません。Janが提唱するローカル処理のプライバシー哲学と、洗練されたモバイル体験の利便性を兼ね備えています。

Janはデスクトップアプリケーション専用です。モバイルクライアントがないため、パソコンから離れているときにAIアシスタントを利用できません。

永続的なナレッジベース

WysorとJanはどちらもドキュメントベースのRAG（検索拡張生成）をサポートしています。JanのローカルRAG実装は機能的で、ドキュメントを完全にデバイス上に保持します。Wysorのナレッジベースシステムはより幅広いモデルアクセスを提供し、どのフロンティアモデルでもアップロードしたドキュメントをクエリでき、ハードウェアの制約なくスケールします。WysorのPremiumプランでは最大20の永続的なナレッジベースを構築でき、すべてどのデバイスからでもアクセス可能です。

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Jan.aiよりWysorを選ぶべき人

Wysorが適している方：

• 高価なハードウェアなしでフロンティアモデル品質（GPT-5、Claude、Gemini）が必要
• メール管理、ブラウザ自動化、モバイルアクセスを備えた総合的な生産性ワークスペースが欲しい
• セットアップ不要 — 登録してすぐに作業を開始したい
• 機密性の高い業務データを扱い、物理的なデータ隔離だけでなく契約ベースのプライバシー保証（DPA）が必要
• 複数デバイスで作業し、AIワークスペースにどこからでもアクセスしたい
• ローカルモデルのダウンロード、更新、ハードウェア互換性の管理をしたくない

Jan.aiが適しているケース：

• 外部ネットワーク接続が一切ない完全なゼロクラウド運用が必須
• 高性能なGPUハードウェアを所有し、ローカルモデルの管理を楽しめる
• オープンソースソフトウェアを信条として重視し、完全なコード監査性を求める
• 契約で保護されたクラウド処理であってもポリシーで禁止されている環境で作業する
• 技術的な知識があり、セルフホストインフラのコントロールを好む

どちらのツールもプライバシーを真剣に捉えています。違いはその方法にあります。Janは物理的な隔離でプライバシーを実現し、Wysorは法的な執行力で実現します。Janはコントロールを提供する代わりに性能を制限し、Wysorは契約による保護のもとで性能を提供します。

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Wysorを無料で試す

プライバシーを重視してJan.aiを使ってきた方は、データ保護がなぜ重要かを既にご理解されています。Wysorもその信念を共有しています。ただ、ハードウェアの隔離ではなく法的拘束力のある契約によってプライバシーを実現するため、データの安全性を守りながらモデル品質、セットアップの手軽さ、ワークスペース機能を犠牲にする必要がありません。

今すぐWysorを無料でお試しください。クレジットカードは不要です。5つのフロンティアAIモデルにアクセスし、ナレッジベースを作成し、メールを接続して、世界最高のモデルに支えられたプライバシーファーストのAIワークスペースを体験してください。GPUも不要、ダウンロードも不要、設定も不要。ブラウザを開くだけで始められます。

さらに多くの機能が必要になったら、月額$12.99のWysor Plusですべてのモデルと拡張ワークスペース機能がアンロックされます。Janのローカルモデルを超える性能を、法廷でも行使できるプライバシー保証とともに提供します。