Question 1

JevとはどのようなAIモデルで、どんな3つの答えの型があるのか？

Accepted Answer

文章を生成して返すのではなく、決まった型の答えと確率だけを返す新しいAIモデルである 「ブール」は、はい・いいえで答えられる質問に対して確率を0から1で返す 「チョイス」は、複数の選択肢の中からそれぞれの可能性を確率付きで返す 「スコア」は、クレームの度合いなど段階的な評価を数値として返す

Question 2

Jevの処理速度や料金にはどのような特徴があるのか？

Accepted Answer

1回の応答時間が約70ミリ秒〜500ミリ秒（0.5秒）と極めて高速に動作する 1つの質問だけでなく、十個や百個の質問を並列で同時に問い合わせできる 入力は100万トークンあたり0.042ドルと破格で、出力は無料である 1日中使い倒しても数円程度しかかからない圧倒的なコストパフォーマンスを誇る

Question 3

Jevを活用してブラウザ操作を高速化する仕組みとはどのようなものか？

Accepted Answer

画面上の「どの要素に」「どの操作をするか」という選択判断だけをJevのチョイス機能に任せる 実際の操作や複雑な制御はClaude CodeなどのAIエージェントに分担させる オープンソースのJevUltraFastを参考に既存の自動化スキルを改修できる 記事や動画の投稿自動化スキルでは、作業速度が従来の約10倍に向上した

Question 4

文字起こし訂正の自動化でJevがうまく機能しなかった理由は何か？

Accepted Answer

一文ずつ誤りがあるかをJevに判定させ、誤りがある文だけAIに直させるアプローチを試みた 誤りがある文をJevが見落としてしまうケースが発生した 見落としをカバーするために、結局AIが全文を再調査する必要が生じた トークン削減率は約3.9%にとどまり、実行時間も費用も従来とほぼ変わらなかった

Question 5

実務においてJevに任せるべき仕事と従来のAIの役割分担をどう見極めるべきか？

Accepted Answer

文章生成や高度な文脈理解ではなく、特定の判断や選択の処理だけを切り出して任せる 従来の重いAIモデルと組み合わせることで、全体の高速化とコスト削減を両立させる 判断ミスが全体の手戻りにつながる作業よりも、選択肢が明確なブラウザ操作などに適している 登場したばかりの技術であるため、実務で本当に効果が出るユースケースを検証して見極める必要がある

Podcast振り返り

Jevを1日使ってわかった実務レベルで使えるユースケース