発表資料 - 新卒N年目の勉強会&交流会！ 〜若手エンジニアのAIの使い方・向き合い方〜

Why Jev? なぜ、Jevなのか

自己紹介 haruki モビルス株式会社 2026新卒

自己紹介 カンファレンス登壇経験 PyCon JP 2025 Burikaigi 2026 PyCon JP 2026 LT

Jevについて 「しゃべらない」AI 種類 決定モデル 価格 $0.042 / M入力token 出力は無料 レイテンシ 最大500ms 程度

Jevの4つの機能 state（データ）に型付きの質問を投げ、型付きの答えを受け取る choice どの選択肢？ 順序のない選択肢から1 つ score どのレベル？ 定義したレベルのどこに いるか noul 本当？ Yesである確率 0–1 box どこ？ 画像内の矩形（プレビュ ー）

なぜ、Jevなのか

構造化出力 "answers": { "is_human_escalation": { "noul": 0.99 }, "bug_severity": { "score": 1.43, "confidence": 0.35 } }

最初から構造化された出力 生成AIの弱点「非決定性」を 極限まで排除

決定性と非決定性 同じ入力、同じ出力か 非決定性 一般的な生成AI 入力A → 「配送の件ですね…」 入力A → 「お届けについて…」 入力A → 「遅延でしょうか？」 決定性 Jev 入力A → "配送" 入力A → "配送" 入力A → "配送"

AIの特徴は非決定性。 分かっていながら、結局みんな欲しいのは 自分に都合のいい決定性

主権を取り返した 出力を完全に自分たちの制御下に choice score 非決定性を最大限排除 noul box

競合AIモデル 技術的新規性はほぼ無いため、競合が多数登場 clef 無料枠が広い GLiDE 難しい判断だけ推論する 樹林AI 国産AI