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ユースケース

Jev ユースケースと本番実装メモ

Use case gallery

Jev System One Model は、AI エージェント系で一貫した構造化決定が必要なワークフローに合います。以下は本番でよくあるユースケースと実務メモです。実験的 Image / Box(image-object-box, screenshot-ui-box, image-presence-gate)は Beta 表記です。アーキテクチャ背景は Jev vs 従来 LLMを参照。

AI Agent Routing

Jev でユーザー要求を分類し、適切な専門エージェントへ振り分けます。

開発者メモ: メイン LLM のプロンプト負荷を下げ、可変テキスト出力による予期せぬルーティング誤りを減らします。

Content Moderation Scoring

UGC を分類し、構造化リスクスコアを出力します。

開発者メモ: 一貫した採点ルールが必要な高ボリュームのモデレーションパイプライン向きです。

Transaction & Risk / Fraud Scoring

取引属性を評価し、構造化リスク決定を返します。

開発者メモ: 事前スクリーニングに Jev を使い、重い LLM 推論は高リスク境界ケースに限定します。

Task Classification in Multi-Agent Systems

下流処理へ送る前にタスクを分類します。

開発者メモ: 分類結果をワークフローログの明示イベントとして保存し、リトライの冪等性を保ちます。

Jev を使わないべき場面

  • 長文執筆・創作コンテンツ
  • オープンなチャットやカスタマーサポート対話
  • 複雑な多段推論

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