AIモデル・生成AIの選び方

Jevで判定を業務に組み込む。文章生成と分ける4つの設計

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TypeSafe AIは2026年9月15日、最初のSystem Oneモデル「Jev」を早期アクセスで公開しました。公式発表によると、Jevは文章を返すのではなく、ソフトウェアが直接使える型付きの判断と確率分布を返します。公式ドキュメントでは、状態に対する型付き質問を送り、Choice、Score、Noulなどの結果を受け取る設計が説明されています。文章を要約させるAIと同じ役割にせず、繰り返す判定だけを小さく切り出すのが、最初の使い方です。

判定する仕事を一つに絞る

最初は、問い合わせの振り分け、申請書の不足確認、案件の優先度付けなど、結果の選択肢を決めやすい仕事を一つ選びます。何を入力し、どの担当者が最終判断するかを一行で書き、文章の作成や契約判断まで一度に任せません。誤りが出ても原文へ戻せる範囲から始めると、導入前後を比べやすくなります。

状態と質問を分けて設計する

Jevへ渡す状態には、判断に必要な情報とその時点を含めます。そのうえで「どの窓口へ送るか」「基準を満たすか」「追加確認が必要か」のように、一つずつ型付きの質問へ分けます。複数の観点を一つの長い依頼文へ詰め込まず、質問ごとの結果を後段のコードで組み合わせます。

確率を分岐と人の確認へつなぐ

結果の確率や確信度を、そのまま正解とは扱いません。高い値なら次の処理へ進め、境界に近い値や重要な案件は人のレビューへ戻すなど、分岐と停止条件を先に決めます。判断の根拠が足りない場合に保留できる選択肢も、質問の型へ含めます。

入力・結果・レビューを記録する

入力した状態の版、質問の定義、返った結果、確率、最終的な人の判断を同じ記録へ残します。誤りが見つかったときに、情報不足、質問の切り方、しきい値、人の確認のどこを直すかを分けられるからです。個人情報や秘密を含む状態は、保存範囲と閲覧権限を先に決めます。

Jevは文章を上手に書くための置き換えではなく、ソフトウェアが使う判定を型付きで返すためのモデルです。まずは一つの振り分けや確認を小さく試し、確率を含む結果を人の判断と記録へつなげます。効果を一般化せず、自社の仕事で再現できるかを確かめてから範囲を広げます。

出典（公式）：TypeSafe AI「Introducing System One Models & Jev」 https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev

出典（公式）：TypeSafe AI Documentation「Introduction」 https://docs.typesafe.ai/introduction

文章生成と判定処理の境界を整理し、安全なレビュー工程まで設計したい方は、COZITOへご相談ください。

出典・参考資料

著者: 松井 勇樹