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title: 「しゃべらないAI」Jevとは？生成AIとの違いをハンズオンで体験
tags:  #ai #jev #decisions api #openai #typesafe  
author: [eXpresser](https://image.docswell.com/user/eXpresser-UXM)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2026年10月14日開催「水曜のDX道場」での発表資料です。  文章を書かずに「判断」だけを返す、TypeSafe AI 社の判断特化型AI「Jev」を、OpenAI の Decisions API と並べて実際に触りながら、ChatGPT などの生成AIとの違いを体験するハンズオンを行いました。  ■ この資料でわかること ・Jev とは何か(選択肢・はい/いいえ・段階評価の3つの型で答える AI) ・生成AIとの違い(速さ・料金・「自信度」という指標) ・Jev と Decisions API の比較(100問の同時判定、選択肢にない質問への反応の違い など) ・類似サービス(Cloudflare Clef、Microsoft-Decision-1)と非機能要件の比較 ・応用できそうな分野と、判断特化型AIの登場で変わるAIの未来(持論)  ■ ハンズオンで使った比較ツール https://decisions-api-playground.vercel.app/ ソースコード:https://github.com/eXpresser-UXM/decisions-api-playground  ■ 注意事項 ・掲載している仕様・価格・日付は、2026年10月14日時点の各社公式情報・報道にもとづきます。最新情報は各社の公式ドキュメントをご確認ください。 ・本資料および比較ツールは個人の検証によるもので、TypeSafe AI 社・OpenAI 社の公式のものではありません。 ・「Jev の登場で変わる未来」「応用できそうな分野」は登壇者の持論です。  ■ 水曜のDX道場 https://dxdojo.connpass.com
published: October 14, 26
canonical: https://image.docswell.com/s/eXpresser-UXM/53JQMD-2026-10-14-jev
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「しゃべらないAI」Jevとは？
生成AIとの違いをハンズオンで体験
2026/10/14 @DXDojo
Shinnosuke Oka / JOHNNYWORKS LLC.
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この発表のゴール
Jev が何なのかを知ろう
• 一般的なLLMとの違いを理解し、
Jevがあると何が嬉しいのかを知る
Jev で何ができるかを知ろう
• Jevと類似サービスを実際に触ってみて、
Jevでできること、できないことを知る
これらに
回答
できるよう
になる
Jev からわかる、AIの未来を考えよう
• Jevの登場によって、AIがどのように
変わるか考える
2026/10/14 @ DX Dojo
(C) Shinnosuke Oka / JOHNNYWORKS LLC.
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Agenda
• Jevとは？ — 判断特化型のAIモデル
• ハンズオン1: とりあえずJevを触ってみよう！
• ハンズオン2: もっと Jev を使い倒してみよう！
• ハンズオン3: もっと遊んで、みんなで特徴をつかもう！
• まとめ ― 非機能要件、Jevの登場から見えるAIの未来
2026/10/14 @ DX Dojo
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自己紹介
Shinnosuke Oka (eXpresser)
合同会社JOHNNYWORKS所属
Cloud Platform Architect / Web Developer
Azure を中心にクラウドの案件に従事
過去、Agentic AI の構築案件に携わった経験
1週間前に Jev を触り始めた
路線図を作るWebアプリを開発・公開中
2026/10/14 @ DX Dojo
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最近、Jevというサービスが話題に！
9/15
ステルス解除とJevの発表
4000万ドルの資金調達
9/20～
圧倒的低コスト・高速性
が話題に→LLMに肉薄
9/30
OpenAIが類似サービス
(Decisions API) 公開発表
なんか、安くて、速くてすげぇモノが出たぞ！？
2026/10/14 @ DX Dojo
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Jev とは？ — 判断特化型のAIモデル
一般的な生成AI
(ChatGPT, Gemini, Claude 等)
コールセンター
担当
この問い合わせ、どの担当に
回すべき?
『頼んだ本がまだ届かないん
ですけど!』
Jev
この問い合わせ、どの担当に
回すべき?
『頼んだ本がまだ届かないん
コールセンター ですけど!』
担当
ご不便をおかけしています。
配送状況の確認が必要なご相
談のようですので、配送担当
への連携が適切かと思います。
ただし、お急ぎの場合は…
• 配送の担当 91%
• 人間の担当 6%
• 注文の担当 2%
• FAQ 1%
（自信度 0.80）
どんな質問にもテキストで回答
Closed Question の判断に特化
2026/10/14 @ DX Dojo
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Jev の類似サービス
本日ハンズオンで試すサービス
Jev
Decisions API
Clef
MicrosoftDecision-1
提供元
TypeSafe
OpenAI
Cloudflare
Microsoft
公開日／状態
2026/9/15
2026/10/6
2026/10/1
2026/10/9
提供段階
一般公開
パブリックベータ
一般公開
一般公開
入力
テキスト
テキスト／画像
テキスト／画像
テキスト
価格 (1M Token)
$0.042
$0.100
$0.240
$0.090 (Flash)
$0.042
GPT-6 Luna
上で動く
2つのモデルサイズ
中国アリババの
Qwen3 をベースに
追加学習
中国アリババの
Qwen3 をベースに
追加学習
メモ
OpenAI の元研究者
が開発
※2026/10/14 時点の各社公式情報・報道にもとづく
2026/10/14 @ DX Dojo
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Hands-on 1:
とりあえず Jev を使ってみよう！
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Jev + OpenAI 比較ツールを作りました
https://decisions-api-playground.vercel.app/
今日はこのツール
を使い倒します！
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ハンズオン
• サンプルより「架空ネット書店の問い合わせ分類」の内容を
いくつか試してください
確認ポイント
• レスポンスの速さを実感
• 課金額の安さを実感
• 右記 Questions の結果が
合っているか確認
2026/10/14 @ DX Dojo
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生成AIとの速度比較
2026/10/14 @ DX Dojo
ChatGPT会話リンク
https://chatgpt.com/share/6acf26a1-8990-83e8-b519-fad8a89917e1
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Jev / Decisions API が出力できる型
Choice (選択肢)
用意した選択肢の中から、
いちばん当てはまるものを1つ選ぶ
Score (スコア評価)
低い → 高いの順に並べた段階で、
どのくらいかを評価する
Noul / Predicate (はい か いいえ)
どのくらいの確率で「はい」と
答えるか評価する
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大きな特徴: 「自信度」という指標
自信度(Confidence)
AI が どれだけ迷っているか
を 0〜1 の数字で教えてくれる
1.0
一つの選択肢に確率が
集中している
0.0
複数の選択肢に確率が
分散している
「回答に自信がない」ことを素直に出すことが生成AIとの大きな違い！
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Hands-on 2:
もっとJevを使い倒してみよう！
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ハンズオン
• 【耐久テスト】問い合わせのタグ付け（Noul・100問）
の内容をいくつか試してみてください
• 【耐久テスト】本のジャンル・2段階版（大分類→小分類）
の内容をいくつか試してみてください
確認ポイント
• 100問の問いに同時回答できること
• たくさんの選択肢に一気に回答できること
2026/10/14 @ DX Dojo
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多数の質問・選択肢でも素早く回答できる
100個のYes/Noの質問
でも超高速・低価格で
回答してくれる
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Jev と Decisions API でちょっと違う？
Jev はとりあえず答えを返す
(迷いはConfidenceで示す)
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Decisions API は
選択肢にない時は無理と返す
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Hands-on 3:
もっと試して、皆で特徴をつかもう！
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ハンズオン
• 【耐久テスト】都道府県＋地域あてクイズ（細かい版）を
呼び出し、自由に State (判定する文章) を書き換えてください
確認ポイント
• 特にありません。
皆さんの好きに試して、考察しましょう！
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Wrap-Up: まとめ
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応用できそうな分野
※あくまで持論です
経理
法務・総務
• 経費精算の勘定科目選定
• 承認フローの判定
• 契約書チェックリスト確認
マーケ・広報
不動産
• 広告が社内ガイドラインに沿っ
ているかどうか確認
• 物件の説明文と写真の食い違い
• ユーザーと物件のマッチング
建設・製造
サービス
• 作業計画書がガイドラインに
準拠しているか確認
• ユーザーの投稿が有害なものか
使っちゃダメな例
採用・面接評価など、人にかかわる重要な判断をAI単独で利用する
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要件が変わる可能性があります
最新のデータを調査・検討してください
非機能要件
Jev
Decisions API
Clef
応答性能
70～500ms
(並列評価)
Responses の10倍
中央値 209ms
(p95: 239ms)
GPT-6 Sol の35倍
入力トークン上限
64KToken
非公表
64KToken
32KToken
質問数上限
非公表
(Choiceは255択)
非公表
64問
非公表
レート制限
毎秒10万トークン
毎秒80リクエスト
非公表
非公表
規定値
毎分40万トークン
毎分1000リクエスト
可用性
SLA非公表
SLA非公表
データの扱い
同意なく学習に
使用しない
対象顧客は
データ非保持可能
ホスティング
アメリカ
アメリカ
ヨーロッパ
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Self-Hosting可能、
自社インフラ次第
Workers AI上
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MicrosoftDecision-1
SLA 99.9% (Model)
学習に使用しない
Azure Foundry上
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Jev の登場で変わる未来
※あくまで持論です
AIモデルのレベルから得意分野を分けることで高速化？
考える・書く・選ぶ・振り分ける・止める
全部生成AIがやっていた
考える・書く
生成AIが担当
選ぶ・振り分ける・止める
判断特化AI (Jev等) が担当
Agentic AI の高速化・低価格化に寄与する？
→もっと幅広いことを任せられる AI が普及していく？
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まとめ
Jev が何なのかを知ろう
• 文章を書かずに、「判断」だけを速く・安く返す AI
Jev で何ができるかを知ろう
• Closed Question (選択肢, Yes/No, スコアリング) ができる
• Open Question (5W1H) はできない
• 判断の自信度が分かる ＝ AIの自信がないものは人間が判断
Jev からわかる、AIの未来を考えよう
• AI は「1人で全部」から「得意分野で分担」になるかも？
• Jev からスタートし、各社が追従。流れはすでに始まっている？
2026/10/14 @ DX Dojo
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# Page. 25

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水曜のDX道場
最近書いたNote記事
Studio UXM
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