さっきの続き？ https://t.co/x2sTHdFHlA Jev AI：ヤバすぎる10の活用事例 Julian Goldie SEO　#AI要約 #Claude #Codex Jev AIで実現する10の意思決定自動化 🔳Jev AIの特徴 Jev AIはTypeSafe AIが公開した意思決定特化型のAIで、文章を生成するのではなく、与えられた状況と選択肢から回答を選び、その確信度を返すSystem 1型モデルとして紹介されている。 🔳高速かつ低コストな意思決定 動画では通常のAIモデルより20倍から200倍高速、40倍から400倍低コストで、回答は約0.1秒で返ると説明されている。大量の小さな判断を高速に処理できることが特徴とされる。 🔳3種類の判断形式 複数候補から選択するChoice、設定した基準で評価するScore、YesかNoを確率で判断する形式があり、複数の質問を同時に処理することもできる。 🔳確信度を使った自動化 Jev AIは判断と同時に確信度を返すため、確信度が基準以上なら自動処理し、基準以下なら人間による確認へ回す仕組みを構築できる。 🔳活用例1 メールの自動振り分け 受信メールを返信、追加調査、待機、人間による確認などへ自動分類する。紹介された事例では500通を数秒で処理し、費用は合計3.5セントで、確信度の低い約12通だけを人間が確認する仕組みが示された。 🔳活用例2 SEOキーワード分類 数1000件から数10000件規模のキーワードを、情報収集、商業目的、取引目的などへ分類し、既存ページと新規ページへの振り分けにも利用できる。大量のキーワードを表計算上で自動整理する用途が紹介された。 🔳研究資料分類の実績 類似する処理例として、18本の研究論文を24カテゴリーへ分類した事例では、合計8セント、1件当たり約0.25秒で処理したと紹介されている。 🔳活用例3 リード評価 見込み客を強、中、弱などに分類して確信度を付け、さらに作成したメッセージが対象者に適しているかを判定する。700件のリードを40秒で処理し、費用は9セントだった事例が紹介された。 🔳活用例4 内部リンク構築 Webサイト内の各ページについて適切なリンク先をJev AIに判断させることで、内部リンク構造を自動構築できる。586ページのサイトでは45.1秒で584本のリンクを配置し、費用は21セントだったと説明された。 🔳不要なリンクを作らない判断 内部リンクの事例では139ページについて適切なリンク先がないと判断し、リンクを設定しなかった。単純な自動化ではなく、実行しないという判断ができる点も重要だとしている。 🔳活用例5 コンテンツ公開判定 記事が検索意図に答えているか、根拠のない主張がないか、内部リンクが適切かを同時に判断し、緑なら自動公開、黄なら人間による確認、赤なら文章生成モデルへ差し戻す仕組みが紹介された。 🔳活用例6 AIモデルの振り分け 依頼内容に応じて安価で高速なモデルと高性能で高価なモデルを使い分けるルーターとして利用できる。LangChainの事例では、処理可能な範囲で最も安いモデルを選択させる考え方が紹介された。 🔳活用例7 コンテキスト削減 長時間動作するAIエージェントの履歴について、各ツール呼び出しが現在も重要かを評価し、不要な情報を減らす用途が紹介された。事例では約100万トークンから86000トークンまで約1秒で削減したとしている。 🔳コンテキスト削減の課題 履歴を個別に評価して削除すると、AIが過去にその判断をした理由や一連の流れまで失われる可能性があるという反論も紹介された。削除するのか並べ替えるのかを含め、技術的にはまだ検討段階だとしている。 🔳活用例8 競合サイト監視 競合サイトの変更を監視し、その変更が自社にとって重要かをYesかNoの確率で判断させる。重要度が基準を超えた変更だけを通知することで、細かな修正による不要な通知を減らせる。 🔳活用例9 ブラウザ操作 Webページが変化するたびに操作可能な候補を更新し、Jev AIが次のクリックや操作を判断する。文字入力は別の小型生成モデルに担当させ、Jev AIは意思決定に専念する構成が紹介された。 🔳フライト検索の事例 フライト検索では約7秒、費用0.5セント未満で候補を発見した事例が紹介された。ただし航空券を実際に予約するのではなく、検索して候補を見つけるところまでの処理として説明されている。 🔳活用例10 AIエージェントへの仕事分配 コンテンツ制作、調査、サイト修正、動画制作などのタスクを、現在利用可能なAIエージェントへ自動的に割り振る。確信度の低いタスクだけを人間用のレーンへ移すことで、大量の仕事を自動分配できる。 🔳文章生成と意思決定の分離 従来は大規模言語モデルが文章生成と小さな判断の両方を担当していたが、Jev AIのようなモデルに判断部分を任せることで、高価なモデルは生成や高度な処理に集中できると説明されている。 🔳大量処理のコスト低下 紹介された10の用途自体は従来のAIでも実現可能だったが、細かな判断ごとに大規模モデルを呼び出すと費用や処理時間が増える。Jev AIによって大量の判断を低コスト化できることが大きな変化だとしている。 🔳現時点での活用方法 技術自体は登場したばかりで長期的に定着するかは分からないとしつつ、毎日や毎週繰り返している単純な分類、評価、振り分けなどから自動化することを勧めている。 🔳動画の結論 Jev AIの価値は文章を書く能力ではなく、大量の意思決定を高速かつ低コストで処理し、確信度によって自動処理と人間による確認を分けられる点にある。これによってAIエージェントのルーティング、監視、承認などを効率化できるというのが動画の中心的な主張となっている。