JevはTypeSafe AIの意思決定モデルです。コンテキストと境界質問を与えると、ソフトウェアが対応できる値が返されます。アプリケーションが何かを選択、評価、またはチェックする必要がある場合に役立ちます。このガイドでは、オリジナルの例を使って3つの質問タイプを説明し、アイデアを説明するための別のDreaminaワークフローを示します。Jevは判断を担当し、Dreaminaはビジュアル作成を担当します。
Jev AIとは何ですか?
TypeSafeは、2026年9月15日にJevを最初のパブリックSystem Oneモデルとして発表しました。その発表は、自動化のために構築されたアプローチを説明しています:供給された状況を評価し、制約のある決定を返します。アナウンスにより早期アクセスが開始されました。現在の利用可能性については、公式サイトを参照してください。
入力には2つの部分があります。状態は評価する情報を意味し、質問は何を決定するかを定義します。サポートチケットは州になることができます。責任あるチームは質問になることができます。回答は、ドラフトされた回答ではなく、選択されたオプション、スコア、または確率です。TypeSafeのモデル紹介では、この機械指向のインターフェースについて説明しています。
区別を理解する実用的な方法は、解釈と行動を分離することです。モデルはチケットを請求の問題として特定することができます。アプリケーションは、キューに置くか、より多くの情報を要求するか、人を待つかを決定します。その2番目のステップを設計することは、構造化された回答が自動的に行うものではなく、アプリケーションの構築の一部です。
概念図:無秩序な情報は限定された決定になります。このAIによって生成された編集アートワークは、Jevの出力またはTypeSafeインターフェースのスクリーンショットではありません。
Jevプロンプトの例をコピー&ペースト: Choice、Score、Noul
公式プレイグラウンドで質問をデザインするために、これらのオリジナルの例を使用してください。それぞれにサンプル状態と質問定義がありますが、どれも記録されたモデル応答ではありません。フィールドに状態を貼り付け、JSONを質問オブジェクトとして使用してください。APIアクセスと認証については、TypeSafeのクイックスタート手順に従ってください。
選択肢:サポートリクエストをルーティングする
可能な答えがカテゴリの場合は、このプリミティブを選択してください。結果には、選択されたオプション、オプション間の確率、および信頼度が含まれています。公式の選択リファレンスを参照してください。
サンプル状態:請求書には、1つのサブスクリプションに対して2つの料金が記載されています。支払いの確認を手伝ってください。
{
"support_team": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should review this request?",
"criteria": {
"payments": "Charges, invoices and payment questions",
"technical": "Broken features or access errors",
"other": "A request outside these categories"
}
}
}実装アイデア:選択したチームをトリアージキューに追加します。払い戻しの承認は別のアクションとして保持し、分類だけでは支払い変更を引き起こすことはできません。
スコア:クリエイティブブリーフの特異性を評価する
注文済みルーブリックには[Score]を使用します。その値は、ゼロから始まるレベルの間に落ちる可能性があります。したがって、3つのレベルのルーブリックは0ー2にまたがります。スコアドキュメントには、結果を解釈するための確率と信頼性も提供されています。
サンプル状態:白とシアンのアクセントで、浮遊カードを3つのパスに分類するガラスプリズムの広い編集イラストを作成してください。
{
"brief_specificity": {
"type": "score",
"instructions": "How concretely does this brief describe the intended scene?",
"criteria": [
"No identifiable subject or scene",
"A subject is stated but its presentation is vague",
"The subject, composition and visual treatment are clear"
]
}
}実装アイデア:レビューのためにブリーフを優先順位付けするために結果を使用します。この基準は、芸術的な品質、事実の正確性、または描かれた素材の使用許可ではなく、特定性に関するものです。
Noul:リクエストが編集を要求するかどうかを確認する
Noulは命題を評価し、0から1の値を返します。独立した信頼フィールドはありません。公式のNoulリファレンスは、このyes/no確率プリミティブを説明しています。
サンプル状態:既存のイラストの被写体はそのままにして、暗い背景を白に置き換えます。
{
"requests_edit": {
"type": "noul",
"instructions": "The request explicitly asks to modify an existing visual."
}
}実装アイデア:参照画像ワークフローのリクエストにフラグを立てる。肯定的な結果は、画像が実際にアップロードされたことを証明するものではありません。アプリケーションは、ファイルが存在するかどうかを確認する必要があります。
Jev vs Generative AI:必要な出力で選択してください
成果物から始めましょう。次のソフトウェアアクションを選択するカテゴリは、読者にアイデアを説明する画像とは異なります。これらのツールは、同じサービスを提供せずに同じ広範なプロジェクトに属することができます。
イラストのタスクでは、DreaminaのAI画像ジェネレーターがビジュアル作成ステップを提供します。あなたの成果物が動くシーンであれば、そのAIビデオジェネレーターを探索してください。これは役割の比較であり、Jevの統合や製品間の自動引き継ぎの主張ではありません。
Dreaminaを使ってJev Explainerビジュアルを作成する方法
ブログのカバーやプレゼンテーションについては、まず説明を作成し、一度に1つのアイデアを説明してください。視覚的な比喩はトピックをアプローチ可能にすることができますが、技術的なラベルや比較はあなたがチェックした事実から来るべきです。次の手動ワークフローは、Jevからの出力ではなく、Jevに関するアートワークを作成します。
ステップ1:イメージジェネレータを開く
Dreaminaを開いてサインインしてください。静止画を開始するには、AIイメージを選択してください。アートワークがブログのカバー、スライド、またはソーシャルポストをサポートするかどうかを決定してください。
ステップ2:ビジュアルプロンプトを追加し、設定を選択してください
必要に応じて参照画像を追加して、以下のビジュアルプロンプトを貼り付けてください。可能な場合はGPTイメージ2を選択し、この例では横長の16: 9の比率を選択してください。生成されたシーンから事実の見出しを分離して、すべての単語を確認できるようにしてください。
ステップ3:生成、レビュー、ダウンロード
画像を生成し、利用可能な結果を比較します。コンポジションによって決定パスを区別するのが難しい場合は、プロンプトを絞り込みます。選択した画像をダウンロードして、確認済みの説明の横に追加してください。
Jev Explainerイメージプロンプトをコピー&ペーストする
構造化されていない情報を限定的な決定に変えるための広範な編集3 Dイラストを作成してください。白いスタジオの背景に、左側にはゆるい霜ガラスのカードとシアン色のフィラメント、中央にはクリアなプリズム、右側には3つの整然とした幾何学的なパスを表示してください。選択されたキューブ、段階的なブロックのシリーズ、2つの対照的なディスクを視覚的なメタファーとして使用して、選択、スコアリング、はい/いいえの判断を行います。柔らかい自然なシャドウ、マットな磁器、控えめなシアンのアクセントを加えてください。クリーンな16: 9の構図を保ち、余裕を持たせてください。読みやすいテキスト、ロゴ、ウォーターマーク、製品UI、ヒューマノイドロボットはありません。技術的なアーキテクチャ図ではなく、概念的なイラストにしてください。
異なる構図にする場合は、プリズムを透明な仕分けトレイに置き換えるか、スタジオを上空の紙コラージュシーンに置き換えてください。緩い入力と制限された出力の区別を保持してください。ここでは、コード、ロボット、架空のダッシュボードの混雑したモンタージュよりも、一貫したメタファーの方が役立ちます。
共有する前に、サムネイルの体格でイラストを確認してください。見出しなしでも、広い方向性は読みやすくなるべきです。後で矢印やラベルを追加する場合は、同じ通話で1つの質問の回答が自動的に別の質問に入力されることを示唆するのではなく、説明が正確に説明されていることを確認してください。
自動化する前に決定を確認してください
有効な回答形式は、判断が正しいことを証明するものではありません。TypeSafeの信頼度ガイドでは、ChoiceとScoreに対して返される確率分布から得られる統計量について説明しています。それは不確実性を暴露するのに役立ちます。それは普遍的な成功保証ではありません。あなた自身のタスクと観察された結果を使用して、レビューの閾値を選択してください。
- 一度に1つの決定を定義してください。ブリーフの特異性と独創性を分離することで、予期せぬスコアを調査しやすくなります。
- 評価には本当に曖昧な例を含めてください。支払いの問題と壊れた機能を混ぜ合わせたリクエストは、有用なテストケースです。
- 入力、質問の定義、および結果のアクションを記録します。そのレコードを使用すると、モデルエラーと修正が必要なアプリケーションルールを区別できます。
- 手動レビューパスを維持してください。自動化するタイミングを決定する前に、情報が欠落している場合に何が起こるかを決定してください。
- 数値と視覚的な主張を独立して検証してください。説得力のある説明や魅力的なイラストは、基準主張の証拠になるべきではありません。
TypeSafeのワークフローパターンは、コード内で境界判断を構成する方法を示しています。最初の実験では、観察可能な結果を持つ低影響の決定を1つ選択してください。それを現在の過程と比較し、意見の相違を調べ、その状況でその振る舞いが有用である場合にのみ展開します。
よくある質問(FAQ)
Jevはチャットボットですか?
Jevは自由形式の回答のためのチャットボットではなく、意思決定モデルです。コンテキストとタイプされた質問を提供し、構造化された結果をアプリケーションで消費します。タスクが説明や返信を起草する場合は、その部分にテキスト生成ツールを使用してください。
Jevは画像や動画を生成できますか?
文書化されたJevインターフェースは、画像や動画ではなく、決定を返します。クリエイティブなメディアには、Dreaminaのようなビジュアル生成ツールを使用してください。Jevを説明する写真は、決定モデルが生成したものではなく、モデルに関するイラストです。
タイプセーフな出力はJevが常に正しいことを意味するのでしょうか?
いいえ。回答の形状を制限しても、選択された回答が正しいことを証明するわけではありません。たとえば、有効なチームラベルでも、要求が間違ったチームにルーティングされる可能性があります。実際に実行する必要があるタスクに対して結果を評価してください。
JevはDreamina内で利用可能ですか?
このガイドでは、DreaminaでのJev統合については説明していません。Jevの決定にはTypeSafeの公式アクセスルートを使用し、別々のビジュアル作成にはDreaminaを使用してください。2つのワークフローには、異なる入力、出力、目的があります。
ビジュアルワークフローを無料で試すことはできますか?
Dreaminaはビジュアル作成を試すための無料クレジットを提供しています。現在の手当と選択されたモデルの要件については、アカウントを確認してください。そのオファーはJevアクセスとAPI請求とは別です。現在の入手可能性と価格については、TypeSafeを直接チェックしてください。
Jevの説明をビジュアルストーリーに変える
出力の周りのツールを選択してください:境界判断には決定モデルを使用し、アートワークにはビジュアルジェネレータを使用してください。Jevの説明がファクトチェックされたら、1つのメタファーを選択し、明確なイラストを生成し、関連する段落の横に置く。上記の風景プロンプトから始めて、素材、色、または構成を観客に合わせて適応させてください。
製品情報は2026年9月23日に確認されました。決定質問の例はオリジナルの説明入力であり、Jev APIに対して実行されたものではありません。