Jev とは？

ソフトウェアに組み込む意思決定モデル

Jev は、ソフトウェアの中で構造化された判断を行うための、TypeSafe AI の AI モデルです。情報と明確に定義した質問を渡すと、アプリケーションは次の処理を選ぶために使える回答を受け取ります。TypeSafe はこのモデル群を System One と呼んでいます。公式の製品紹介

受信箱に何百件もの顧客メッセージが届いている場面を考えてみてください。返信を書く前に、どのチームが担当するか、どの程度急ぐ必要がありそうか、人による確認が必要かなど、いくつもの判断が必要です。Jev は、こうした作業を支援するために設計されています。

実際に何をするかは、引き続きアプリケーションが決めます。モデルが問い合わせを開発チームへ回すよう提案しても、それだけでチケットが作成されたり、顧客に連絡したり、返金が承認されたりするわけではありません。

Jev が行うことと、利用側が用意すること

現在の Jev は、JSON オブジェクトや配列で表されたものを含むテキストを扱います。画像、音声、動画を直接受け取ることはできず、メール、文章、説明、コードを生成することもありません。System One ドキュメント

関連する文脈、選択肢、採点基準、結果を処理するルールは、利用側が用意します。たとえば文書を扱うワークフローなら、まずテキストを抽出し、Jev に関連性を判断させ、選ばれた文書の要約には別のツールを使う、という構成が考えられます。

具体的な活用例から読み始めるか、Jev と LLM の比較で、ワークフローの各部分にどのツールが適するかを検討してください。

次に読むページ

• 開発者： 意味に基づく小さなチェックを 1 つ試し、実行処理と権限管理はコードに持たせます。
• サポートチーム： 受付キューの選択、緊急度、人を関与させるかどうかの判断を分けます。
• 検索・RAG チーム： 別のモデルに回答を書かせる前に、関連する根拠を見つけます。
• セキュリティチーム： 既存の制御とアナリストの判断を維持しながら、確認の手がかりとして活用できるか検討します。

活用例ガイドでは、これらの役割に沿って説明し、公式の文書検索例を最初から最後まで紹介します。制約のガイドでは、インターフェース、根拠、運用上の前提について、何が分かっていて何が分かっていないかを説明します。

よくある質問

Jev はチャットボットですか？

いいえ。出力は、利用側が定義した判断に限定されます。チャットアプリケーションの処理先を選んだり、応答を評価したりする支援はできますが、実際の文面は別のモデルやテンプレートが作ります。

出力が構造化されていれば、回答も正しいということですか？

いいえ。期待された型に合っていても、誤ったカテゴリを選ぶことはあります。形式の保証と判断の正確さは、別の性質として扱ってください。比較ガイドで、この違いを説明しています。

今すぐ試せますか？

当サイトの Playground で例を読み込むか、自分の質問を作成できます。実際のチェックはサイトの利用状況と使用上限に従います。自分の API 連携や公式 Playground を使う場合は、入門ガイド と TypeSafe 公式サイト を確認してください。公式アカウントと製品へのアクセス権は、当サイトの体験とは別です。

料金はいくらですか？

料金ガイドと計算ツールで、公表されている入力トークン単価、実用的な見積もり、見積もりに含まれない費用を確認できます。

このサイトの言語選択は、Jev の対応言語を表していますか？

いいえ。このサイトの 12 言語は、本ガイドが翻訳されている言語です。モデルの対応機能一覧でも、正確さをうたうものでも、同じ質問が各言語で同等に機能するという証拠でもありません。ご自身のワークフローで使う言語や用語を評価してください。

ここは Jev の公式サイトですか？

いいえ。What is Jev は TypeSafe AI と提携関係のない、独立した学習用ガイドです。一次情報へのリンクを示し、例ごとに根拠の種類を明記しています。編集方針をご覧ください。