独立した実践ガイド

Jev AI を、
わかりやすく。

独立した AI 実践ガイド。Jev の役割と適したタスクを理解し、最初の質問を実際に動くアプリケーションへつなげましょう。

入力状態 → 判断

入力01

「連携が何度も失敗します。確認してもらえますか?」

JevSystem One
Choice

どのチームが対応すべきですか?

構造化された回答02

"technical" モデルの出力
アプリの処理振り分け・確認

説明用の例 · API の実測結果ではありません

型付きの判断 Choice · Score · Noul

テキストから構造化された回答へ 制御はコードの側に

独立した視点 具体例・出典・制限

01 / 基本から始める

Jev AI とは?

Jev AI は、TypeSafe AI が開発した構造化された判断のための System One モデルです。state と呼ばれる文脈と型付きの質問を渡すと、ソフトウェアで直接使える選択肢、スコア、または「はい」の確率を返します。文章の作成や処理の実行は行いません。結果の検証、しきい値の適用、次の動作はコードが担当します。

例えば、連携機能が動かないという問い合わせを考えます。返信メールを書かせる代わりに、対応チームを選ぶ質問をします。Jev は指定された選択肢から回答し、アプリケーションがチケットを振り分けるか、人の確認に回します。

TypeSafe AI · System One

02 / Choice, Score, Noul

3 種類の質問。

質問を絞り、適切な回答形式を選び、実行は通常のコードに任せます。同じ state に対する複数の質問を、1 回のリクエストで送れます。

01

Choice

選択肢から 1 つ選ぶ。

問い合わせを請求、技術サポート、営業に分類。選択結果、各選択肢の確率、confidence を受け取ります。

choice: "technical"
02

Score

明確な段階で評価する。

落ち着いている、不満がある、非常に怒っているなどの順序付き段階を定義し、スコア、各段階の確率、confidence を読み取ります。

score: number
03

Noul

「はい」の確率を求める。

緊急のメッセージかを質問すると、0〜1 の確率が返ります。処理を行うしきい値はコードで決めます。

noul: 0…1

03 / ガイド

理解から実装への道筋。

04

Jev が役立つ場所

ルートの選択、関連性の判定、条件の評価など、アプリの中の限定的な判断に使います。検索、厳密な計算、権限管理、実行はアプリが担います。

活用事例

別の道具が必要な場面

返信文には生成モデル、正確なフィールド抽出にはパーサー、計算には通常のコードを使います。出力形式が正しくても、判断が正しいとは限りません。

制限

理解して、作ってみる。

まずは 1 つの判断から。

小さなリクエストを送り、結果を確認してから、実際のワークフローに組み込みましょう。

はじめに

確認日: · 対象バージョン: Jev 1.13.0