Jev AI

従来の AI API はテキストや画像などの生成に使われることが多い一方、Jev は自然言語と非構造化入力を、アプリが理解・実行できる構造化された意思決定に変換するワークフローに焦点を当てています。

Jev API により、開発者は意図ルーティング、分類、フィルタリング、モデレーション、検証など、意思決定ベースのタスク用ワークフローを一から構築せずに実装できます。

意思決定レイヤーとしての Jev AI

Jev はユーザー入力とアプリケーションロジックの間の意思決定レイヤーとして使えます。

ユーザーリクエストには自然言語、複数の意図、固定構造に当てはまらない情報が含まれることがあります。Jev は入力を分析し、アプリの次のステップに渡せる構造化結果を返します。

典型的なワークフローは次のとおりです：

ユーザー入力 → Jev AI → 意思決定 → 構造化出力 → アプリケーションアクション

そのため Jev は、AI によるルーティング、分類、検証、フィルタリングなど構造化された意思決定が必要なアプリに適しています。

Jev API で構築できるもの

意図ルーティング

Jev はユーザーリクエストの背後にある意図を特定し、適切なワークフロー、モデル、ツール、アクションへルーティングします。

AI 分類

テキスト、リクエスト、ドキュメントなどを定義済みまたはカスタムカテゴリに分類します。

AI フィルタリング

受信コンテンツを評価し、受理、フィルタ、ルーティング、その他の処理が必要か判断します。

AI モデレーション

ユーザー生成コンテンツを分析し、構造化されたモデレーション判定を返すワークフローを構築します。

AI 検証

構造化推論で入力やデータがアプリ要件を満たすか検証します。

カスタム AI 意思決定

アプリ固有の要件向けカスタム意思決定ワークフローを作成し、処理可能な形式で結果を返します。

開発者向け Jev API

Jev API は、アプリに AI 意思決定をプログラム可能な形で追加する方法を提供します。

開発者は Jev に入力を送り、利用可能な意思決定オプションやワークフロー要件を定義し、API リクエストで構造化結果を受け取れます。結果はアプリロジック、自動化、AI エージェント、下流システムで利用できます。

したがって Jev は、大規模アーキテクチャ内の柔軟な AI 意思決定レイヤーとして機能します。

構造化推論 API

Jev は AI 推論と構造化出力を組み合わせ、アプリが意思決定をプログラム的に扱えるようにします。

自由形式テキストだけに頼らず、定義された意思決定と機械可読な結果を中心にワークフローを設計できます。AI 出力をアプリロジック、API、DB、自動化などと接続しやすくなります。

Jev AI を使う理由

多くのアプリでは、コンテンツ生成だけでなく、ユーザー意図の理解、結果の選択、情報検証、次に何をすべきかの判断が必要です。

Jev はこうした意思決定指向の AI ワークフロー向けに設計されています。

ユースケースごとに意思決定レイヤーを一から作る代わりに、Playground で試し、Jev API でアプリに統合できます。

Jev AI エコシステムを探索

Jev Playground から AI 意思決定ワークフローを試し、実例を見て、アプリへの統合方法を学びましょう。

構築の準備ができたら、Jev API ドキュメントで自社ソフトウェアとワークフローに接続します。

探索 → 試す → 統合 → 構築

Jev AI よくある質問

Jev の活用例

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