EvenUp vs Eve

EvenUp と Eve はどちらも原告側の人身傷害（PI）法律事務所に AI を販売し、どちらも医療記録を和解要求書（demand）に変換します。しかし、両者は2つの異なる賭けの上に作られています。EvenUp は要求パッケージのエンジンです。数十万件の傷害事案と数百万件の医療記録で学習させた Claims Intelligence Platform は、法廷に出せる demand を作成し、比較可能な評決や和解額に対して損害額を裏付けるために存在します。Eve は事案ライフサイクルのプラットフォームです。AI 音声インテークから始まり、demand を経て、双方向の discovery、証言録取や申立ての分析、そして事務所が取りこぼした価値を夜間に探し出す監査機能まで及びます。決め手となる問いは、どちらがより良い demand を書くかではありません — どちらも有能なものを書きます。あなたのボトルネックが要求パッケージそのものなのか、それともその周辺すべてなのか、です。

EvenUp が勝つところ

• 最大級の PI データセットに裏付けられた損害評価。 EvenUp の独自モデル Piai は、2社のうちより大きい原告側コーパスで学習しており、製品は損害査定担当者（adjuster）に対して demand の金額を裏付ける比較可能な評決や和解を引き出すよう作られています。難しいのが この事案がなぜ $X の価値があるか を弁護することなら、その差別化要因はデータセットであって、文章作成ではありません。
• 組み込まれた人間によるレビュー層。 EvenUp は AI の出力を、ドラフトが事務所に戻る前に自社の法務専門家のレビューと組み合わせます。これにより事務所内のアソシエイト間で demand の品質が標準化され — 優れた書き手が数人いてその下に弱い書き手が長く連なる事務所でも一定の下限が得られ — コスト構造が純粋なソフトウェアというよりサービスに近く見える理由でもあります。Eve のモデルは、あなた自身が書いてレビューするソフトウェアです。
• 機関的な実績と広がり。 EvenUp は2,000社を超える事務所が利用しており、その中には米国の人身傷害事務所トップ100の20%が含まれ、プラットフォーム上で20万件超の事案が解決されたと報告しています。安全で広く採用された選択肢を望む経営パートナーにとって、その採用曲線が安心材料です。
• オプションとしての事案単位の料金。 EvenUp は2025年に、座席ベースの契約に加えて事案単位の料金を追加しました。これにより事務所は、座席数を予測する代わりに支出を案件量に合わせられます。インテークが不規則な事務所や、書き手チームが手薄な事務所は、稼働させきれない座席を買うより demand ごとに支払うほうを選びます。

Eve が勝つところ

• インテークから訴訟まで、1つのプラットフォームに収めた完全なライフサイクル。 Eve は、インテークの電話を24/7で受ける AI 音声エージェントから始まり、事務所の語り口での demand や訴状（complaints）を経て、自ら提起しかつ応答する discovery、さらに証言録取と申立ての分析まで、事案をカバーします。EvenUp は要求パッケージに軸足を置きそこから広げますが、Eve は事案全体を包みます。文章作成の周りにポイントツールを継ぎ接ぎしているなら、Eve はそのうち多くを不要にします。
• The Auditor（監査機能）。 夜間スキャンが、未処理の TBI、オーダーされたが実施されなかった MRI、mass tort の適格性など、オープン中の事案で見落とされた価値要因（value driver）を洗い出します。これは EvenUp に名前のついた同等機能が存在しない機能です。事務所がすでに権利を持っていた金額を掘り起こすのは、より速く書くこととは異なる価値提案です。
• より広いプラクティス領域のカバー。 Eve は人身傷害に加えて労働・雇用法の事務所にも対応するため、両方を扱う成功報酬型の事務所は1つのプラットフォームで済ませられます。EvenUp は PI 専用です。
• より低い座席価格と、迅速な作成の主張。 Eve は、手作業の作成よりおよそ90%速い demand 生成と、約30分での医療時系列を報告しており、その座席帯は EvenUp の事案単位＋レビューの実効コストを下回ります（料金参照）。SOC 2 Type 2 認証を取得し HIPAA に準拠しています — コーパスが保護対象医療情報（PHI）である以上これは最低限ですが、両社とも確認する価値があります。

料金の実態

どちらのベンダーも価格を公開していません。両社ともデモが前提で、事務所の規模、座席数、事案または文書の量に応じて見積もられるため、以下の帯はサードパーティの市場推定であって見積もりではありません。Eve のクラスはユーザーあたり月額およそ $100–300 が目安です。EvenUp はより高く、座席ベースでユーザーあたり月額およそ $200–500、または事案単位の料金で、demand 1件が $300 近くと報告され、add-on と人間によるレビュー層を含めると $500–800-plus まで上がります。つまり Eve の座席帯はすべて EvenUp の開始点と同じかそれ以下に位置し、EvenUp のレビュー層はその実効コストをさらに押し上げます。トレードオフは明快です。EvenUp の上乗せ分は評価データセットとマネージドなレビューを買い、Eve のより低いラインは事案のより多くの部分にわたって自分で運用するソフトウェアを買います。両者を、ファイルあたり削減される事案処理時間と獲得できる和解価値に対して見積もってください — 高ボリュームでは表示料金ではなくファイルあたりの計算が決め手になります。

導入の手間

Eve はソフトウェアの展開です。インテークと事案システムを接続し、事務所の語り口を設定すれば、あなたのチームが作成しレビューします。EvenUp は一部マネージドサービスです — 人間によるレビュー層があるため、demand のリードタイムはあなたのパラリーガルだけでなく EvenUp の専門家にも依存し、品質の下限は上がりますが、サイクルタイムの一部があなたの管理外に置かれます。契約前にレビューの SLA を書面で確認してください。Eve に固有の調達上の注意が1つあります。2026年6月、AI.Law が Eve とその親会社 Butler Labs を相手取り、特許侵害訴訟を Northern District of California に提起しました（事件番号 3:26-cv-05930）。本案は未解決で、これは製品に対する評決ではありませんが、係属中の IP 請求はサービス継続性の問題であり、買い手が天秤にかけるべきものです。ガード: 署名前に、この訴訟をカバーする補償およびサービス継続性の条項を Eve に求め、最初の契約期間を短く保ってください。

結論

• EvenUp を選ぶのは、仕事が特に大量の要求パッケージ生成と和解価値の見積もりであり、金額の裏に最大級の PI データセットと比較可能な評決による裏付けが欲しく、アソシエイト間で demand の品質を標準化する人間レビュー層が欲しく、事案単位の料金がインテーク不規則な事務所や手薄な書き手陣に合う場合です。
• Eve を選ぶのは、ボトルネックが demand の周辺すべて — インテーク、双方向の discovery、訴訟準備、そして Auditor が捉える見落とされた価値 — であり、より低い座席価格で事案ライフサイクル全体を1つのプラットフォームでまかないたく、特に労働・雇用法の事案も扱う場合です。係属中の AI.Law 訴訟は、製品の欠陥ではなく調達リスクとして天秤にかけてください。
• どちらも選ばないのは、仕事が原告側の成功報酬ではなく法務リサーチ、in-house、または BigLaw の場合です — それは Harvey、Legora、または CoCounsel の領域です — あるいは膨大な医療記録セットと時系列抽出の深さが制約のすべてである場合で、そこでは Supio が専門です。エンタープライズのコミットメントなしで demand と時系列だけを求める小規模事務所は、どちらかを選ぶ前に ProPlaintiff（ユーザーあたり月額およそ $99–249）を検討すべきです。

決められない場合は、ボトルネックでルーティングしてください。制約が要求パッケージそのものである高ボリュームの PI 事務所は、データセットとレビュー層のために既定で EvenUp を選ぶべきです。事案全体 — インテークから訴訟まで — で手作業を取り除こうとする事務所は、既定で Eve を選ぶべきです。もう一方は後から重ねられますが、ほとんどの事務所は片方で始める予算しかありません。