Choice：選択肢から1つを選ぶ
振り分けや分類に向いています。たとえばECサイトに届いた問い合わせを「返品・交換」「配送」「支払い」「その他」のどの窓口に回すか。選ばれた項目と、各項目の確率が返ってきます。
choice = 返品・交換（信頼度 0.91）
Jev AI 日本語ガイド・無料デモ
EnglishJev AIとは？ 文章ではなく「判断」を返すAIの使い方
Jev AIは、TypeSafe AIが2026年9月に公開した初の「System Oneモデル」です。文章は書かず、あらかじめ決めた選択肢の中から「どれを選ぶか」「はいか、いいえか」「どの段階か」を答え、その判断にどれくらい自信があるかを確率で返します。このページでは、身近な業務を例に仕組みと使い方を説明します。その場で試せる無料デモもあります。
- 入力
- いまの状況と、選択肢つきの質問
- 出力
- 選ばれた答えと、選択肢ごとの確率
- しないこと
- 文章を書く、理由を説明する、選択肢にない答えを出す
判断AIのデモ
質問を1つ入力して、判断を確かめる
状況を書き、回答タイプと選択肢を決めて実行すると、選ばれた答えと選択肢ごとの確率が表示されます。
判断結果
まずは「判断する」を押して例を試すか、ご自分の業務に合わせて書き換えてみてください。
このツールは、回答タイプを理解したり、質問づくりを練習したり、アイデアを確かめたりするのに向いています。個人情報を含まないテストデータで試し、判断の仕方を固めてから実際の業務に取り入れてください。
まずは基本から
Jev AIとは：判断に特化したモデル
ChatGPTやClaude、Geminiのような大規模言語モデル（LLM）は、質問に文章で答えるのが得意です。人が読むぶんには便利ですが、結果をプログラムに渡そうとすると、回答から結論を抜き出し、形式が正しいかを確かめ、どこまで信用してよい答えなのかを推し量る、といった後処理が必要になります。
Jev AIの発想は逆です。使う側が先に質問と答えの選択肢を決めておき、Jevはその中だけで判断して、選択肢ごとの確率をまとめて返します。TypeSafeはこうしたモデルを「System Oneモデル」と呼んでいます。由来は、ダニエル・カーネマンの『ファスト＆スロー』で知られる「システム1（直感的で速い思考）」と「システム2（じっくり考える遅い思考）」の区別で、Jevが担うのは前者です。「Jev」という名前は、「ジェヴォンズのパラドックス」で知られる経済学者ウィリアム・スタンレー・ジェヴォンズにちなんだものです。
そのため、JevはLLMの代わりになるものではありません。LLMが苦手で、コストにも見合わない仕事、つまり1日に何千回も繰り返される、答えの範囲が決まった小さな判断を引き受けるためのモデルです。TypeSafeの発表によると、Jevは2026年9月15日にアーリーアクセス版として公開され、応答時間は70〜500ミリ秒、料金は入力100万トークンあたり0.042ドルで、出力は無料とされています。
3つの回答タイプと、それぞれの使いどころ
質問を書く前に、欲しいのが「どれか1つ」なのか、「はい／いいえ」なのか、「どの段階か」なのかを決めておきます。回答タイプによって返ってくる結果の形が変わり、受け取ったプログラムの次の動きもそれに合わせて決まります。
Noul：「はい」か「いいえ」で答える
チェックや承認フローに向いています。たとえば投稿された口コミを、公開前に担当者が確認すべきかどうか。返ってくるのは「はい」である確率で、どこで線を引くかは使う側が決めます。NoulはTypeSafe独自の呼び名で、確率つきのYes/No判定と考えるとわかりやすいでしょう。
P(はい) = 0.78
Score：段階で評価する
緊急度や優先度の判定に向いています。たとえば問い合わせを「低」「中」「高」「緊急」の4段階で評価すると、段階ごとの確率と、それをもとにした加重平均スコアが返ってくるので、対応の順番を決めやすくなります。
score = 2.1 / 3
結果が使えるかどうかは、質問の書き方で決まる
- 01
状況には、その判断に必要な事実だけを書く
チャットの履歴や顧客情報をまるごと入れると、かえって判断がぶれやすくなります。注文状況、お客様が実際に書いた文面、すでに行った対応など、今回の判断に本当に必要な情報だけに絞りましょう。
- 02
選択肢は重ならないように。逃げ道も用意する
「配送の遅れ」と「商品が届かない」のように境目があいまいな選択肢は、まとめるか定義をはっきりさせます。さらに「その他」や「判断できない」を加えておけば、迷ったときに無理にどれかを選ばせずに済みます。
- 03
1つの質問で聞くのは1つだけ
「返金すべきか、いくら返金するか」は、実は2つの質問です。分けて聞けば確率の意味がはっきりしますし、問題が起きたときにどの判断を誤ったのかもたどりやすくなります。
- 04
選択肢には、システム上の実際の行き先を書く
「適切な担当者に回す」より「カスタマーサポート2課に回す」のほうがずっと使いやすくなります。返ってきた答えをそのまま処理に使えるので、読み替えの手間がかかりません。
確率を受け取ったら、しきい値をどう決めるか
Jevの強みは、答えと一緒に確率が返ってくることです。何を選んだかだけでなく、どれくらい確かなのかもわかるので、自動で処理する案件と、人が確認する案件を分けられます。
しきい値は、間違えたときの影響の大きさで決める
問い合わせの振り分けを間違えても、回し直せば済むので、しきい値は低めでも構いません。返金、データの削除、権限の変更のような操作では、しきい値をぐっと上げるか、必ず人が確認するようにします。
最初は記録だけ。自動化はそのあとで
いきなり自動で処理させるのではなく、1〜2週間は判断結果を記録するだけにして、担当者の実際の対応と突き合わせます。しきい値ごとにどんな誤りが出るかを確かめてから、どの種類の案件から自動化するかを決めましょう。
確率が高くても、間違えることはある
確率が高いことは、モデルが自信を持っていることを示すだけで、正しさの保証にはなりません。入力、選択肢、確率、最終的に実行した処理をログに残しておけば、問題が起きたときに原因を追えます。
リクエストとレスポンスの例
リクエストとレスポンスはおおよそ次のような形です。実際のフィールド名は、利用するAPIのドキュメントで確認してください。レスポンスには文章が含まれないので、プログラムから値をそのまま読み取れます。
{
"model": "jev-latest",
"state": "お客様：先週届いた炊飯器のふたにひびが入っていました。新品と交換していただけますか。",
"questions": {
"desk": {
"type": "choice",
"instructions": "この問い合わせはどの窓口が対応すべきか？",
"criteria": {
"返品・交換": "商品の不具合、または返品・交換の希望",
"配送": "配送の遅れや、届いた荷物の破損",
"支払い": "請求、決済、ポイントに関すること",
"その他": "上記のいずれにも当てはまらないもの"
}
}
}
}{
"answers": {
"desk": {
"type": "choice",
"choice": "返品・交換",
"probabilities": {
"返品・交換": 0.64,
"配送": 0.31,
"支払い": 0.01,
"その他": 0.04
},
"confidence": 0.64
}
}
}数値はイメージです。この例は「商品の不具合」とも「配送中の破損」とも読めるので、2つの確率があまり離れていません。こうした案件はいきなり自動で振り分けず、まず人が確認するほうが安全です。
Jev AIに向いている仕事、向いていない仕事
向いている
- カスタマーサポートに届く問い合わせの自動振り分け
- 口コミや投稿の一次チェック（公開前に人が見るべきかどうか）
- 営業リードの見込み度（確度）の判定
- AIエージェントが作業中に使うツールの選択
- 処理に失敗したときの対応判断（リトライ／別の方法／人への引き継ぎ）
向いていない
- 文章の作成・要約やコード生成など、テキストを出力する作業
- 何段階もの推論を重ねて結論を出す分析
- 選択肢をあらかじめ用意できない、自由回答の質問
- 判断の理由を説明しなければならない場面
よくある質問
Jev AIは、ChatGPTやClaudeと何が違うのですか？
そもそも種類の違うモデルです。ChatGPTやClaudeのようなLLMは文章を書いたり会話したりするのが得意で、Jevは選択肢の決まった判断だけを行います。実際のシステムでは組み合わせて使うのが一般的で、内容の理解や文章の生成はLLMに任せ、判断が必要な分岐点ではJevのようなモデルに確率つきの答えを出させます。
無料で使えますか？ 登録は必要ですか？
このページのデモは、登録不要・無料で使えます。不正利用を防ぐため、同じIPアドレスからの送信は1分間に8回までです。上限に達した場合は、しばらくしてからもう一度お試しください。
日本語で質問や選択肢を書けますか？
はい。状況、質問、選択肢はすべて日本語で書けます。このページの例も日本語で書いています。返ってくる答えは、入力した日本語の選択肢そのままです。
入力した内容は保存されますか？
当サイトでは、入力された内容をログに記録していません。ただし、誰でも使える公開デモなので、氏名、電話番号、パスワード、顧客情報などの個人情報や機密情報は入力しないでください。
このデモを、そのまま本番の業務に使えますか？
おすすめしません。公開デモのエンドポイントには可用性の保証がなく、コールドスタートで遅くなったり、一時的に混み合ったりすることがあります。本番で使う場合は、TypeSafeの公式APIを利用し、認証、レート制限、タイムアウト、ログ記録などをきちんと整備してください。
判断の次は、実行
判断はJevに、実行はOpenClawに
Jevが得意なのは「次にどの道を進むか」を決めることです。ただ、実際にその道を進むには、Webで情報を調べる、ファイルを整理する、チャットで返信するといった作業を代わりにこなしてくれるエージェントが必要です。OpenClawは、そのためのクラウド型AIアシスタントです。同僚に仕事を頼むように話しかければ、ブラウザを操作し、ファイルを扱い、ツールを使って作業を進めます。専用のクラウドインスタンス上で常に稼働しています。
話しかけるだけ
ワークフローを組む必要はありません。やってほしいことを言葉で伝えるだけです。
Telegramからも使える
Telegramから仕事を頼み、結果もそのままTelegramで受け取れます。
インストール不要
クラウド環境の管理はすべてこちらで行います。ブラウザを開けばすぐに使えます。
パソコンへのインストールは不要です。プランを選べば、ブラウザやチャットからすぐに始められます。