TypeSafe AI / Jev使いどころを、ひと目で。

言葉を読み、
次の処理を決める。

Jevは、TypeSafeのAIモデル。文章や文脈についての質問に、分類・点数・確率で答えます。その結果を使って、ソフトウェアが情報を選び、確かめ、次の処理へ進みます。

ユースケースを探す

5つの活用領域/19の具体例

概要の出典：TypeSafe Introduction ↗

From language to decisionsJevの役割

INPUT

判断の材料文書・会話・検索候補

JUDGE

jev明示した基準で
意味を判断する

OUTPUT

分類Choice

点数Score

確率Noul

返ってきた値をもとに、コードが処理を進める。

01 / Overviewまずは、5つの活用領域

業務の自動化

意味の判断を、処理の分岐に。

リアルタイム処理

ゲームやUIの、その場の判断に。

大量データの分析

膨大な文章の、選別や特徴抽出に。

AIの結果を検証

回答や引用、ツール操作の確認に。

AIの実行基盤を改善

モデル選択や文脈取得の判断に。

公式の大分類を意訳。「AIの実行基盤」は、原文のHarness Engineeringに対応。出典 ↗

02 / Use case finder

どんな仕事で使える？

公式の19例を、探しやすい4分野に整理しました。

19 / 19 件を表示

AI・開発基盤01

検索・情報取得

文脈に合う情報を探し、関連度で並べる。

検索 / RAG / 順位付け

コンテンツ・知識02

研究支援

論文の選別や、引用の裏付けを確認する。

論文 / 引用 / 検証

AI・開発基盤03

モデル振り分け

依頼の難しさに応じて、使うLLMを選ぶ。

分類 / ルーティング

AI・開発基盤04

LLMガードレール

AIの入出力やツール操作を点検する。

安全性 / 検証

AI・開発基盤05

意味を読むコード検査

コードや文章がチームの基準に沿うか調べる。

Lint / CI / 品質

コンテンツ・知識06

予測モデルの特徴量抽出

文章の意味を、予測に使える数値に変える。

機械学習 / 特徴量

審査・リスク07

採用支援

職務に関係する基準で、候補者との適合を調べる。

人材 / 適合度

顧客・成長08

見込み客の発見

顧客像との適合や購買意向で優先度を付ける。

営業 / リード

顧客・成長09

顧客サポート

問い合わせの意図や緊急度で担当を振り分ける。

問い合わせ / 対応

審査・リスク10

保険金請求

請求の複雑さや不足情報を見て、確認先を決める。

書類 / 審査

審査・リスク11

金融犯罪の検知支援

不審な取引の兆候を拾い、調査の優先度を付ける。

取引 / 不正兆候

審査・リスク12

法務・コンプライアンス

契約や表現を、明示した要件と照合する。

契約 / 要件確認

コンテンツ・知識13

EC・マーケットプレイス

商品情報を整え、不適切な出品の兆候を探す。

商品 / カタログ

コンテンツ・知識14

コンテンツモデレーション

独自の基準で、投稿の許可・確認・制限を分ける。

投稿 / 運営

顧客・成長15

ゲーム

チャットの問題や、プレイヤーの不満を捉える。

チャット / 体験

審査・リスク17

リスク評価

報告書などからリスクの種類や重大さを読み取る。

リスク / 優先度

顧客・成長18

需要予測

問い合わせなどの購買意向を、需要予測に加える。

需要 / 予測

コンテンツ・知識19

ナレッジグラフ

情報同士の関係を分類し、矛盾を見つける。

知識 / 関係性

分野分けは本ガイド独自の整理です。原文は活用アイデアの一覧で、導入実績の一覧ではありません。

19例の原文 ↗

03 / In practice

ひとつの判断を、処理につなぐ。

以下は理解のために作成した模式例です。実際の推論結果ではありません。

01 / 入力

「注文した商品が届きません」

顧客からの問い合わせ

02 / Jevの判断

問い合わせの分類 → 配送

Choiceで、用意した選択肢から選ぶ。

03 / コードの処理

配送担当のキューへ

分類結果に対応する処理へ振り分ける。

Jevが判断の材料を返し、アプリ側のルールが行動を決めます。

関連する公式の設計パターン ↗

04 / Building blocks

使い方の基本は、3つの質問。

基準をはっきり書き、ひとつずつ聞く。
複数の判断は、コードで組み合わせます。

Choice

どれに当たる？

決めておいた選択肢から、該当するものを選ぶ。

例：問い合わせの担当は、配送・請求・その他？

選択結果＋確率分布＋ confidence

Score

どのくらい？

順序のある評価基準に沿って、程度を採点する。

例：この検索候補は、質問にどれくらい関連する？

点数＋確率分布＋ confidence

Noul

当てはまる？

ある条件が成り立つ確率を、0〜1で返す。

例：このメッセージは、迷惑投稿に当たる？

確率（0〜1）

質問型の説明：公式Introduction ↗　例文は本ガイドで作成。

組み合わせてできる
10のタスク

分類
検出
採点
振り分け
検索
情報取得
順位付け
検証
機械学習の特徴量抽出
構造化データ抽出

不確かな判断は、確認の処理へ。 ChoiceとScoreのconfidenceは、回答の確かさを表す指標です。自動処理する範囲や、人に確認を戻す条件を、用途に応じてコードで決めます。詳しく ↗

言葉を読み、次の処理を決める。