Jev って何?URACHIKA 41
勉強会㊶ 2026年9月20日(日)21:30〜23:00 講師: 園長 約90分(講義60分+一緒に触る・考える30分 目安)
ウェイトリスト登録は先に済ませておく(typesafe.ai) 全レベル対象(🌟〜🌟🌟🌟🌟🌟)

今話題の Jev って何? 何に使える?

文章を書かないAI「判定の審判」を、はじめて触る夜

ChatGPT や Claude は「聞くと文章で答えてくれるAI」だった。9月中旬に出た Jev(ジェブ)は、文章を一切書かない。判断材料を見せて選択肢つきで聞くと、「答え」と「自信の数字」だけを一瞬で返す。正直、今日すぐ便利になる道具ではない。でも「速い・安い・文章を書かない」という性質は、これまでのAIでは無理だった使い方を生む。今夜は、導入のやり方から、今までのAIとの違いを例え話で、公開デモに見る使い道、そして「私たちなら何に使う?」まで、一緒に触りながら考える。

今夜、持ち帰るもの

  1. 「Jev は文章を書かないAI。判断材料を見せて選択肢つきで聞くと、答えと自信の数字(確率)を一瞬で返す」と一言で説明できる
  2. 今までのAI(ChatGPT・Claude などの LLM)と、昔からのプログラム(if文)と、Jev の3つの道具の違いを例え話で言える
  3. 導入の道筋(ウェイトリスト → APIキー → Playground/Claude Code スキル)を知り、今夜のうちに登録が済んでいる
  4. 公開デモの使い道8つを知り、「早い・安い・でも文章は書かない・雑なところもある」という正直な評価を持っている
  5. 自分の生活・仕事のなかの「仕分け・判定」を1つ見つけ、ワークシートに書いて Discord に貼れる
  6. Claude Code に「Jev が効く判断を探して」と頼める
図解 00 今夜の地図
今夜の地図。1 知る、2 比べる、3 仕組み、4 使い道、5 触る、6 考える、の6つの駅を通る道を描いた図解。

図: 今夜の地図 — 知る → 比べる → 仕組み → 使い道 → 触る → 考える の順に進みます。

要点023つだけ

目安 3分ここだけでも持ち帰る

要点まとめ

細かい話に入る前に、今夜の中身を3行にすると、こうなります。

1

Jev は「作文しないAI」

判断材料(state)を見せて、選択肢つきの質問(question)をすると、答えと自信の数字(確率)だけを返します。文章は1文字も書きません。

2

だから速くて安い

公式サイトの例で1回の判定が 0.114秒、料金は入力100万トークンで $0.042・出力は無料。公開されているデモでは、100通のメール仕分けが1通あたり0.2秒前後でした。

3

使いどころは「仕分け・判定・線引き」

今までのAI(LLM)を置き換えるのではなく、if文と LLM のあいだに新しい道具が1つ増えた、という話です。今夜は「私の仕分け」を1つ見つけて帰ります。

導入03はじめの一歩

目安 5分今夜ここまでやる

今夜の進み方と「はじめの一歩」

Jev は早期アクセス制です。使うには先にウェイトリスト(順番待ちの登録)に並ぶ必要があります。まだの人は、この節を見ながら今この場で登録してください。

知る・比べる

Jev とは何か。今までのAIとの違いを例え話で。

仕組み

材料を見せて、選択肢つきで聞く。答えと自信の数字が返る。

使い道と評価

公開デモの8つ。上手に使うコツ。向く・向かないを正直に。

一緒に触る・考える

クイズ・ワークシート・みんなで考える5つの問い。

図解 08 導入の道5ステップ
導入の道の図解。ウェイトリスト登録、APIキーを取る、Playground で試す、Claude Code にスキル、SDK で組み込む、の5つの駅が並ぶ。

図: はじめの一歩・導入の道 — 今夜は 1 の「ウェイトリスト登録」まで済ませます。

  1. 1

    公式サイトで早期アクセスに登録する

    typesafe.ai でウェイトリスト(順番待ち)に登録します。園長の告知どおり、任意のアンケートに答えると許可が早く降りやすいとのことです。

  2. 2

    APIキーを取る

    許可が降りたら、コンソール console.typesafe.ai/keysAPIキー(合言葉のようなもの。他人に見せない)を取ります。

  3. 3

    まずは Playground で試す

    公式の Playground(ブラウザ上のお試し画面)で、判断材料と質問を入れて、答えと自信の数字を見ます。コードは書かなくてよいところです。

  4. 4

    Claude Code の人は公式スキルを入れる

    公式のスキル(プラグイン)を入れると「私のプロジェクトで Jev が効く場所を探して」と頼めます(下のブロックA=インストールの2コマンド+APIキーの置き方)。

  5. 5

    慣れたら SDK で組み込む

    Python / JavaScript の SDK(公式の道具箱)で自分のプログラムに組み込めます。公開2日後には OpenRouter・Vercel AI Gateway・Cloudflare 経由でも使えるようになったと、試した人が報告しています(当日、園長が確認します)。

例え話⑥: APIキーは合言葉

APIキーは、家の鍵や合言葉と同じです。チャットや画面共有に貼らないでください。Claude Code に渡す時は、画面に出さずに環境変数 TYPESAFE_API_KEY に入れます(下のブロックA参照)。

AClaude Code に公式スキルを入れる

ターミナル(Claude Code を動かしている画面)に貼って使います。<ここにキー> の部分は、自分が取ったAPIキーに置き換えてください(山括弧ごと消して貼り替えます)。

# 1. ターミナル(Claude Code を動かしている画面)で、この2行を順に実行する
claude plugin marketplace add typesafe-ai/skills
claude plugin install typesafe@typesafe-ai

# 2. APIキー(合言葉)を環境変数に入れる。<ここにキー> を console.typesafe.ai/keys で取ったキーに置き換える
#    Mac / Linux の場合:
export TYPESAFE_API_KEY=<ここにキー>
#    Windows PowerShell の場合:
$env:TYPESAFE_API_KEY = "<ここにキー>"

# 3. Claude Code の中で、こう呼ぶ
/typesafe:typesafe-ai
公式のスキル案内は docs.typesafe.ai/agent-skill にあります。スキルでできることは、公式ドキュメントによると「プロジェクト内で Jev の活用機会を探す」「もろく複雑なコードを Jev の判定で置き換える提案」「APIで簡単な実験」の3つです。
🎙 園長トーク

ここで園長が実体験を話します(資料には見出しだけ)。

  • 園長がウェイトリストに登録してから許可が降りるまで
第1章04作文しないAI

目安 8分一言で言うと?

Jev とは何か — 作文しないAI「判定の審判」

提供元は Typesafe AI。元 OpenAI の研究者が創業した会社で、Jev は同社の最初の「System One Model(速い直感的判断のためのモデル)」です。公開は 2026年9月中旬

図解 01 作文する秘書と、札を上げる審判
左に手紙を1文字ずつ書く秘書、右に札を上げる審判を並べた図解。今までのAIと Jev の違いを表す。

図: 作文する秘書と、札を上げる審判 — Jev は文章を1文字も書きません。

例え話①-前半: 作文する秘書

今までのAI(ChatGPT・Claude などの LLM)は、質問すると文章で答えてくれる秘書です。丁寧で、幅広く答えてくれます。ただし1文字ずつ書くので、時間とお金がかかります。

例え話①-後半: 札を上げる審判

Jev は審判です。判断材料を見せると「○/×/要確認」のような札を、自信の数字つきで一瞬で上げます。理由の文章は書きません。

具体例: 「この請求書は不正?」と聞くと

今までのAI(LLM): 「明細と取引先の履歴から判断すると、この請求書は正当なものと思われます」と文章で答えます。

Jev: 「不正 3%/正当 95%/要審議 2%」のように3択の確率を 0.1秒で返します(公開されているデモより)。

①速い

1文字ずつ書かず、一斉に判定するから。

②安い

出力トークンが無い=出力は無料。課金されるのは入力だけ。

③原文にないものを作らない

たとえば請求額の抽出なら、候補はプログラムが原文から作り、選ぶのが Jev。だから「原文にない金額」は出てきません。

一言で言うと「非構造の文章を入れると、型付きの確率的な判定が返る関数」
公式サイトの表現では「構造化された質問を送ると、型付きの決定と確率が返る」「System One(速い直感の判断)」「機械ネイティブの知能」「信頼度推定つき」と書かれています。
🎙 園長トーク

ここで園長が実体験を話します(資料には見出しだけ)。

  • 園長が Jev を初めて見たときに感じたこと
第2章053つの道具

目安 10分今までのAIと何が違う?

今までのAIと何が違う — 3つの道具

ここが今夜のいちばん大事なところです。道具が置き換わったのではなく、1つ増えた、という話をします。

図解 02 駅の3つの係
自動改札(if文)・検査員(Jev)・相談窓口(LLM)の3つのパネルを並べた図解。

図: 駅の3つの係 — 自動改札(if文)/検査員(Jev)/相談窓口(LLM)。

例え話②「駅の3つの係」: 駅には3人の係がいます。自動改札・検査員・相談窓口。この3つが、そのまま if文・Jev・LLM にあたります。

自動改札 = if文

if文は「もし〜なら〜する」という、昔からのプログラムの書き方です。決められたルールどおりに動きます。

  • 一瞬・無料
  • でも「意味」は分からない(切符の形しか見ない)

検査員 = Jev

意味を読んで、札を上げる係です。

  • 一瞬・激安
  • でも文章は書かない・複雑な説明はできない

相談窓口 = LLM

ChatGPT・Claude など、今までのAIです。何でも文章で答えてくれます。

  • 数秒〜数分・高い
  • でも幅が広く、深く読める
if文・Jev・LLM の比較表
 if文(決まったルール)Jev(判定の審判)LLM(文章を書くAI)
入力決まった形のデータ判断材料(state)+ 選択肢つきの質問自由な文章
出力決まった答え選ばれた選択肢+各選択肢の確率+自信の数字文章
速さ一瞬0.1〜0.9秒前後数秒〜数分
料金無料入力100万トークン $0.042・出力無料モデルによる
得意決まったルール仕分け・判定・線引き文章・要約・深い読解・順位付け
苦手意味の判断文章を書く・先が読めない複雑な操作速さ・コスト

※ 数字は 2026年9月20日 時点の公式サイト・公式ドキュメント、および公開されているデモ・試した人の報告の範囲です。

例え話③: 1文字ずつ書く vs 一斉に○×

LLM は答案を1文字ずつ書きます。Jev は答案用紙全部に一斉に○×をつけます。だから桁違いに速いのです。

公式サイトの例・1回の判定

0.114秒

「構造化された質問を送ると、型付きの決定と確率が返る」時間として公式サイトに表示されている数字です。

料金(入力のみ課金)

$0.042

入力100万トークンあたり。出力トークンは無料。公式サイトの表記では「大手の最上位モデルより入力価格が238倍低い」とあります。

公開デモ・メール仕分け

0.2秒/通

100通の問い合わせメールの仕分けで、1通あたり0.2秒前後。同じ Jev を10本同時に走らせれば10倍速くなります。

「置き換え」ではなく「あいだに1つ増えた」

できることの範囲は、普通のコードでできる範囲 ⊂ Jev でできる範囲 ⊂ LLM でできる範囲、という3重の輪になっています。

例: 文章チェックなら

  • コード: 決まった言葉を探す
  • Jev: 「この段落は結論から書いているか」を判定する
  • LLM: Web検索の結果と一致しているかを深く読む
🎙 園長トーク

ここで園長が実体験を話します(資料には見出しだけ)。

  • Claude Code の裏側で「はい/いいえ」しか要らない場面がどれだけあるか
第3章06仕組み

目安 10分どう聞けばいい?

仕組みをやさしく — 材料を見せて、選択肢つきで聞く

Jev への聞き方は自由記述ではありません。ここを押さえると、あとの話が全部つながります。

図解 03 材料 → 質問 → 答えと自信
判断材料を渡す、選択肢つきの質問をする、答えと自信の数字が返る、の3ステップを左から右へ描いた図解。

図: 材料を見せて、選択肢つきで聞く — 返るのは答えと確率だけ。

例え話④: アンケートの4択

Jev への聞き方は、自由記述ではなくアンケートの4択です。判断材料を見せて、「A / B / C / D のどれ?」と選択肢つきで聞きます。答えは「B(78%)」のように返ります。

① 判断材料(state)

判定してほしい文章・状況です。メール本文、フォームの入力、画面の一部など。

② 型付きの質問(question)

下の3つの型から選んで聞きます。自由記述では聞けません。

③ 答え(answer)

選ばれた選択肢+各選択肢の確率(probabilities)自信の数字(confidence)

図解 04 質問の3つの型
はい・いいえ(noul)、選択(choice)、点数(score)の3つの型を3枚のカードで並べた図解。

図: 質問の3つの型 — 振り分けは選択、度合いは点数。

はい/いいえ(noul)

「この文は本当?」を 0〜1 の数字で返します。例: 「このメールは迷惑メール?」

選択(choice)

選択肢から1つ選びます。例: 「問い合わせ/クレーム/お礼/その他 のどれ?」。「その他」を入れておくのがコツです。

点数(score)

基準(ルーブリック=採点の物差し)に照らして段階で答えます。例: 「この記事の実用性は 1〜5 のいくつ?」。度合いを測るなら点数、振り分けなら選択

例え話⑤: 自信の数字と、任せる線引き

0.97 = ほぼ間違いない97%

自動で進めてよいところ。

0.51 と 0.49 = 五分五分51%

人が見るところ。迷っている札は、人に回します。

線引き(threshold)=「この自信以上なら任せる」の線

公式にも「自信の数字で振り分ける(confidence-gated routing)」という設計の型があります。試した人の報告では、自信の数字が高いほど当たり、毎回同じように返るとのことでした。

公式デモ「スマートホーム」で見ると

「リビングを暗くして映画を見たい」と伝えると → 部屋=リビング、明るさ=25%。1回の呼び出しで3つの質問(部屋・操作・明るさ)にまとめて答えます。

線引きを 100 にすると動きません。80 なら動きます。部屋が特定できない文(「暗くして」だけ)では動きません。= 線引きは「動く・動かない」を決めるつまみです。

聞き方カード(当日みんなで埋めます)

Jev に聞くときに決める6つ。空欄は当日、画面を見ながら一緒に埋めます(記入例はメールの仕分け)。

判断したいこと
(ここに書く)

記入例: 届いたメールを仕分けたい

材料
(ここに書く)

記入例: メールの本文だけ。署名と引用は除く

(ここに書く)

記入例: 選択(choice)/はい・いいえ(noul)/点数(score)から1つ

選択肢
(ここに書く)

記入例: 問い合わせ / クレーム / お礼 / その他

基準
(ここに書く)

記入例: 返信を求める一文があればクレームではなく問い合わせ(目で確かめられる言葉で)

線引き
(ここに書く)

記入例: 自信 90% 以上なら自動、それ以下は人が見る

参考(小さく): 1回のリクエストは 64k トークンまで(判断材料は 32k + 最長の質問)。レート上限は 25万トークン/秒・1,200リクエスト/分(公式に「動的に変わる」と注記あり)。モデル名は jev-latest(安定版の別名。現行は jev-1.13.0)。
🎙 園長トーク

ここで園長が実体験を話します(資料には見出しだけ)。

  • Playground で最初に試した質問
第4章07使い道8つ

目安 10分実際に何ができた?

公開デモに見る使い道 — 8つの例

ここからは、公開されているデモで実際に動いていたものを8つ並べます。「なぜ Jev 向きなのか」を一緒に見てください。

図解 05 使い道カタログ8つ
メールの仕分け、広告だけ消す、フォームの自動入力、サイトの操作、声で操作、ゲームをリアルタイム、買うか決める・感情を測る、大量スクリーニングの8タイルを並べた図解。

図: 公開デモに見る使い道8つ — 速い・安い・文章は書かない。

1

メールの仕分け

AIでランダムに作った100通の問い合わせメールを、問い合わせ/クレーム/お礼/その他 に分類。1通0.2秒前後

大量・単純・速さが正義
2

広告だけ消す

ページの各ブロックが広告か本文かを判定して、広告だけ消すブラウザ拡張(自作)。

「これは要る?要らない?」の連続判定
3

フォームの自動入力

自分の情報をまとめて渡すと、入力欄ごとに「ここに何を入れる?」を判定して埋めて送信。

人が手で打つより速かった
4

サイトの操作

物件検索風のデモで条件を入れて問い合わせまで/通販風のデモでカテゴリ→安い順→購入までを約3.9秒(いずれもデモ用に自作したサイト)。

「次にどこを押す?」の高速判定
5

声で操作

「スクロールして」「実績一覧を開いて」を別のAIで文字にし、Jev が操作を判定。手や目が不自由な人の操作支援にもつながる、という指摘もありました。

反応の速さが体験を決める
6

ゲームをリアルタイムで

鳥を飛ばす簡単なゲームで「今ジャンプすべき?」を毎フレーム判定。今までのAIでは、その場の判断が間に合いませんでした。

0.1秒台だからできる
7

買うか決める・感情を測る

価格を見て買うか判定/会話の感情をリアルタイムで数値化。

点数(score)型の使い道
8

大量スクリーニング

ノイズだらけの大量コンテンツから「面白そうなもの」を先に拾う/仕込まれた命令(プロンプトインジェクション)や「お試し実行のはずが本番に反映」のような矛盾を見つける。

検査員としての Jev
公式のユースケース一覧より

公式ドキュメントには、カテゴリ5つ(AI自動化ソフト/リアルタイム/大規模データの一括処理/検証/ハーネスの設計)で使い道がまとめられています。

検索の並び替え論文の選別モデルの振り分けガードレール(脱獄や仕込み命令の検出)コード規約チェック採用(履歴書と求人の相性)営業リードの優先順位カスタマーサポートの分類保険金融の不正検知法務EC の商品分類モデレーション広告ゲーム内チャットリスク評価需要予測知識グラフ

→ 公式のユースケース一覧を見る

🎙 園長トーク

ここで園長が実体験を話します(資料には見出しだけ)。

  • 8つの中で、園長が「これは自分でも作れる」と思ったもの
第5章08コツ4つ

目安 8分どうすれば当たる?

上手に使うコツ — 材料・型・基準・線引き

試した人の報告から、効いたこと・逆効果だったことが見えてきています。4つにまとめます。

図解 06 上手に使うコツ4つ
材料は絞る、型を選ぶ、基準は目で確かめられる言葉で、線引きは自分のデータで、の4つを中央から放射状に並べた図解。

図: 上手に使うコツ4つ — 同じ材料への質問は1回にまとめてよい。

1. 材料は絞る

余計な文を混ぜると、別の選択肢に引っ張られます。試した人の報告では、配送の問い合わせなのにログインの話が混ざると「ログイン」に 0.78 の確率がついたそうです。判定に要る部分だけ整形して渡します。情報を増やすのは逆効果でした。

2. 型を選ぶ

振り分けは選択(choice)、度合いは点数(score)、真偽ははい/いいえ(noul)。報告では「いつもの何倍か」で聞く・二択に分ける、が効いたとのことです。

3. 基準は目で確かめられる言葉で

「良い記事か」ではなく「段落の1文目に結論があるか」。曖昧な基準だと答えがぶれます。

4. 線引きは自分のデータで決める

0.9 以上なら自動、0.35 なら人に確認、のように。大量に試して合わせ込みます。最初から当たると思わないこと。試した人の報告では、企画の伸び予測は最初は当たらず、聞き方を直したら再生数・視聴時間の予測がかなり当たるようになった、とのことでした。

まとめて聞く

同じ材料への質問は1回にまとめてよいです。試した人の報告では、13問を1回で聞いても答えは変わらず、費用は約1/12・時間は約1/10になりました。ただし材料を広げすぎると精度が落ちます

公式の設計パターン4つ(小さく): 自信で振り分ける(confidence-gated routing)/たくさんの質問を同時に投げる(speculative fan-out)/複数の点数を合わせる(composite scoring)/意図で振り分ける(intent routing)。
🎙 園長トーク

ここで園長が実体験を話します(資料には見出しだけ)。

  • Claude Code に「Jev の質問を作って」と頼んだらどうなったか
第6章09正直な評価

目安 7分どこまで信じる?

向く・向かない — 正直な評価

園長の告知どおり、「すぐにこれに使うとめちゃ便利!」ではありません。良いところも、雑なところも、両方そのまま並べます。

図解 07 向く・向かない
向くこと(大量・単純・速さが正義、小さな判定の連続、自動と人が見るを分ける)と向かないこと(文章を書く・要約・深く読む、順位をつける、先が読めない複雑な操作)を左右に並べた図解。

図: 向くこと・向かないこと — 早くて雑。品質の線を超える場面で使う。

向く

この3つは Jev の土俵

  • 大量・単純・速さが正義の仕分け
  • 「次にどこを押す?」のような小さな判定の連続
  • 自信の数字で「自動/人が見る」を分けたい場面
向かない

この3つは今までのAIのほうが上

  • 文章を書く・要約する・深く読む
  • 順位をつける — 試した人の報告: 「伸びそうな上位を拾う」には良いが、「切り捨て」には使えない(実際に伸びた企画を「伸びない」と判定した例があった)。順位付けは LLM のほうが上
  • 先が読めない複雑な操作
見逃しの例(試した人の報告)

わざと仕込んだ不具合7件のうち6件は見つけたけれど、1件は3回とも見逃した(上位の LLM は見つけた)。「早くて雑」品質の線を超える場面で使う、という理解がちょうどいいところです。

世の中の声(両論を並べます)

肯定

「賢いスイッチ」「文章を作らない分、速くて安い」

否定

「ただの分類器では」「選択肢が少ないなら LLM の構造化出力でいい」

落ち着いた見方

「ハーネス(AIを回す仕組み)の常識が変わる、は言い過ぎ。ただ、設計の手札としては大きい1枚」「LLM が終わるわけではない。流行る設計パターンが1つ増えた」

園長の告知どおり「すぐにこれに使うとめちゃ便利!ではない」。でも「Jev だからこそできる使い方」はこれから生まれる
日本から使うと少し遅く感じることがあります(試した人の報告。当日、園長の環境で確認します)。
🎙 園長トーク

ここで園長が実体験を話します(資料には見出しだけ)。

  • 園長が「これは Jev じゃなくていい」と思った場面
第7章10ウラチカ流

目安 8分私たちなら何に使う?

ウラチカ流の使いどころ — 私たちなら何に使う?

私たちはプログラムを書きません。でも「仕分け・判定・線引き」は毎日しています。届いたメッセージの優先度、投稿ネタの選別、資料の要不要、コメントの温度。Jev を自分で組み込むのではなく、Claude Code に「この判定を Jev でやって」と頼むのがウラチカ流です。

自分の毎日から1つ見つける

「仕分け・判定」を1つだけ見つけて、下のワークシートに書きます。

→ ワークシートへ

Claude Code に探してもらう

スキルを入れて「私のプロジェクトで Jev が効く判断を探して」と頼みます(ブロックB)。

→ ブロックBへ

質問の形に落としてもらう

ChatGPT や Claude に「この判断を Jev の質問に落として」と頼んで、聞き方カードを完成させます(ブロックC)。

→ ブロックCへ
「Claude Code の裏側」の例(型・園長の会社で試す予定)
  • 納品物の一次チェック(「結論が先頭にあるか」「禁止語が入っていないか」)
  • Discord に流す前の「園長が判断する必要があるか」の振り分け
  • 投稿ネタ候補100本から上位10本を拾う(切り捨てには使わない
BClaude Code に「Jev が効く判断」を探してもらう

ブロックA でスキルを入れたあと、Claude Code にそのまま貼ります。置き換える場所はありません。

typesafe のスキルを使って、このプロジェクトの中で Jev(判定だけを返すAI)が効きそうな場所を探してください。

条件:
- 「仕分け」「判定」「線引き」になっている処理や手順を候補にする(文章を書く仕事は候補にしない)
- 候補ごとに、次の6行で書く: 判断したいこと / 材料(state)に渡すもの / 型(はい・いいえ / 選択 / 点数) / 選択肢 / 基準(目で確かめられる言葉で) / 線引き(自信が何%以上なら自動にするか)
- 候補は最大5つ。いちばん効きそうなものを1つ選んで理由を1行

まだコードは書かないでください。候補の一覧だけ出してください。
CChatGPT / Claude に「私の判断」を Jev の質問に落としてもらう

Claude Code を使っていない人でも使えます。<例: 〜> の4か所を、自分のワークシートの中身に置き換えてから貼ってください(山括弧ごと消します)。

あなたは「判定だけを返すAI(Jev)」への質問を設計する係です。文章を書くAIではなく、判断材料と選択肢つきの質問を渡すと、答えと確率だけが返る道具だと思ってください。

私がやりたい判定はこれです:
- 判断したいこと: <例: 届いたメールを 問い合わせ / クレーム / お礼 / その他 に仕分けたい>
- 材料: <例: メールの本文だけ。署名と引用は除く>
- 答えの選択肢: <例: 問い合わせ / クレーム / お礼 / その他>
- 任せる線引き: <例: 自信 90% 以上なら自動で振り分け、それ以下は人が見る>

お願い:
1. 型を1つ選んで理由を1行(はい・いいえ / 選択 / 点数)
2. 基準(criteria)を、目で確かめられる言葉で選択肢ごとに1行ずつ
3. 材料から外したほうがよいものを3つ
4. 最後に、Jev に渡す questions を JSON で1つ書く(type は noul / choice / score のどれか)

クイズ「これ、どの道具?」(全8問)

それぞれ、if文(決まったルール)Jev(判定の審判)LLM(文章を書くAI)のどれが向いているでしょうか。押すとその場で答え合わせができます。当日は画面を見ながら一緒にやります。

1

郵便番号が7桁の数字になっているかチェックする

2

届いたメールが「クレーム」か「お礼」かを仕分ける

3

クレームへの丁寧な返信文を書く

4

この段落は「結論から書いているか」を判定する

5

記事全体を読んで、より良い構成に書き直す

6

100件の投稿から「炎上しそうなもの」を先に抜き出す

7

売上が10万円を超えたら通知する

8

声の指示「下にスクロールして」を画面の操作に変える

8問すべて答えると、結果が出ます。
🎙 園長トーク

ここで園長が実体験を話します(資料には見出しだけ)。

  • 園長の会社(AIカンパニー)のどこに Jev を入れるか
実物11アプリ集

目安 10分何が作れる?

Jev で作れるアプリ — 園長のオリジナル5本と、アイデア18個

「何が作れるか」を先に見ると、Jev のイメージがつきます。公開デモの真似ではなく、ウラチカのみんなが「自分も欲しい」と思う切り口で、園長が今日作ったものを5本見せます。どれも「材料を見せて、選択肢つきで聞く」だけでできています。

🎁 今夜見せる園長オリジナル5本(クリックで開けます)

🔥 炎上メーター

投稿を打つそばから「炎上リスク・誤解されやすさ・宣伝くささ」の3本のゲージが動く。線引きを動かすと「投稿OK/見直し/止めた方がいい」の札が変わる。

型: 点数(score)×3 + はい/いいえ(noul)を1回で

→ 開く

🚦 返信トーン信号機

Discord や LINE の返信下書きに、相手を怒らせる確率が赤・黄・青で点く。文章は直さない。「結論が先頭にあるか」も同時に判定。

型: はい/いいえ(noul)+ 選択(choice)

→ 開く

📮 連絡帳仕分け

保護者からの連絡文12通を「欠席/遅刻/相談/お礼/事務連絡」に一気に仕分けて、緊急度と「園長が返事すべきか」を付ける。返ってきた順に行が増える。

型: 選択(choice)+ 点数(score)+ はい/いいえ(noul)

→ 開く

⚡ 人間 vs Jev 早押し仕分け

同じお客様メッセージを人間と Jev が仕分けて、秒数で勝負。10問終わると「Jev は何倍速かったか」が出る。

型: 選択(choice)。答えは人間が押すまで隠す

→ 開く

🐾 どうぶつ診断

自己紹介を書くと、柴犬・白猫・ひよこ・ぞう・うさぎ・ふくろうの6タイプに振り分けられる。全タイプの確率バー付き。結果はコピーして Discord へ。

型: 選択(choice)+ 点数(score)×2

→ 開く

🧰 作りは全部同じ

1ページの HTML + 「Jev に聞く」小さな中継(APIキーはサーバー側に隠す)。Claude Code に「この判定を Jev で。材料・型・選択肢・基準はこれ」と頼んで作りました。

アプリ集の入口: urachika-jev-apps.pages.dev

💡 アイデア18個 — 「自分ならどれ?」を探す

アプリ画面で起きること
A. 打つそばから札が上がる(リアルタイム系)
🔥 炎上メーター投稿を打つと1文字ごとに炎上リスク・誤解されやすさ・宣伝くささのゲージが動く点数×3
🏷 タイトル審判note や動画のタイトル案を2つ並べると「クリックしたくなる度・釣り度・中身が想像できる度」で即対決点数
🚦 返信トーン信号機返信の下書きに「相手を怒らせる確率」が赤黄青で点くはい/いいえ
📝 結論先頭ゲート文章を貼ると段落ごとに「結論が1文目にあるか」に○×が付くはい/いいえ
B. 大量を一気に仕分ける(実用系)
💬 Discord 質問トリアージ質問チャンネルの投稿100件に、緊急度・分野・「園長が答えるべきか」が一瞬で並ぶ選択+点数
📒 ネタ帳ふるい投稿ネタ100本から「伸びそう・今すぐ書ける・ウラチカ向け」の上位10本だけ拾う(切り捨てには使わない)点数
📊 アンケート自由記述の集計機勉強会アンケートの自由記述を「満足/不満/要望/その他」に仕分けて温度付きで円グラフ選択+点数
📮 連絡帳仕分け保護者からの連絡文を「欠席/遅刻/相談/お礼」に仕分け+緊急度選択+点数
C. 会場が盛り上がる(参加型)
⚡ 人間 vs Jev 早押し参加者が仕分けを答える vs Jev。1問ごとの秒数で「人間叶わない」を体感選択
🐾 どうぶつ診断自己紹介文を動物タイプに振り分ける選択
🎙 園長っぽさ判定文章が「園長っぽいか」を確率で。参加者が園長風に書いて競う点数
📈 ライブ盛り上がりメーター配信中のチャットを流し込むと「盛り上がり度」のゲージが動き続ける点数
D. Claude Code の裏側に入れる(ウラチカ流)
🛑 危ない依頼ストッパーClaude Code の hook として動く。「削除・上書き・課金・公開」の意図があれば確率で止めて確認を出すはい/いいえ
🚪 納品物の門番納品テキストを「結論が先頭か/禁止語なし/園長の判断が要るか」で判定し、自動OK と 人が見る に振り分けるはい/いいえ×3
🕵️ 仕込み命令チェッカーWebページや文書を貼ると、プロンプトインジェクションっぽい行に赤線はい/いいえ
E. 小ネタ
🎾 練習メモの星付け練習メモから技術別に⭐を自動で付ける点数
🤝 案件の相性スコア企業案件の文面と自分のスキル表の相性を点数に点数
🧾 経費科目の仕分け明細の文字列を科目に振り分ける選択

共通の作り方: ①判断したいこと ②材料(state) ③型(はい/いいえ・選択・点数) ④選択肢 ⑤目で確かめられる基準 ⑥線引き — ワークシートの4欄と同じです。

園長トーク

ここで園長が実体験を話します(資料には見出しだけ)。

  • 5本を作るのに何を Claude Code に頼んだか(材料・型・選択肢・基準の4つだけ)
  • 作ってみて「Jev じゃなくてよかった」と思ったもの
実演123つ

目安 10分画面で一緒に見る

実演メニュー

当日、園長の画面で見るものです。タブで切り替えます。

実演① 「Playground でメール仕分け」

段取り

  1. 判断材料(state)に、問い合わせ文を貼る
  2. 型は選択(choice)で、問い合わせ/クレーム/お礼/その他
  3. 各選択肢の確率を見る
  4. 余計な文を足して、確率が動くのを見る
  5. 線引き(threshold)を変えて、動く・動かないを見る

使う道具

第3章の聞き方カードを見ながら、6つの空欄を一緒に埋めます。

→ 聞き方カードへ
  • 見どころは「余計な文を足すと確率が動く」瞬間です

園長の環境で動かない時の逃げ道: 許可待ちなら、Playground の画面録画か、公式デモのスマートホーム(第3章)を一緒に見ます。

ワーク134つ書く

目安 5分手を動かす

ワークシート「私の Jev 活用アイデア」

毎日している「仕分け・判定」を1つだけ選んで、4つの欄を埋めてください。うまく書けなくて大丈夫です。当日、みんなで型にします。

「AでもBでもない、どっち?」と自分が毎回決めていることを1つ

判定に要る部分だけ。余計な文が混ざると引っ張られます(第5章のコツ1)

振り分けなら選択(choice)。「その他」を入れておくのがコツです

最初は高めでかまいません。あとから自分のデータで合わせ込みます(第5章のコツ4)

Discord の勉強会チャットに貼ると、当日みんなで型にします。
クイズ「これ、どの道具?」の結果も1行でコピーできます。あわせて貼ると、「今の理解」と「やりたい判定」が1セットになります。→ クイズ(第7章)へ
対話145つの問い

目安 10分正解はありません

みんなで考える — 5つの問い

当日、画面共有しながら一緒に考えます。思いついたことをそのままチャットに書いてください。

1

「文章を書かない」ことで、逆にできるようになることは?

2

1通0.2秒・出力無料だと、今まで「もったいなくてAIに頼めなかった」ことは何?

3

自分の仕事のなかで「人が見るべきもの」と「自動でいいもの」の線引きはどこ?

4

声で操作・リアルタイムで判定、が当たり前になったら、どんな道具がほしい?

5

Claude Code の裏側に Jev を入れるなら、最初の1か所はどこ?

Discord 投稿の型

【Jev アイデア】判断したいこと/材料/選択肢/線引き — ワークシートの「まとめてコピー」そのままで大丈夫です。

→ ワークシートへ
注意157つ

目安 3分ここは正直に

注意・安全な言い方

新しく出たばかりの道具です。人に話すとき、この7つだけ気をつけてください。

  1. Jev は 2026年9月中旬に公開されたばかりです。数字・仕様(料金・上限・モデル名)は 2026年9月20日 時点の公式ドキュメントのもの。変わることがあります
  2. 早期アクセス制です。許可が降りるまでは触れません(当日は園長の画面で一緒に見ます)。
  3. APIキーは合言葉です。チャット・画面共有・スクリーンショットに出さないでください。
  4. 「今すぐ便利」「LLM が要らなくなる」とは言わないでください。役割分担の道具です。
  5. 公開デモの操作は、デモ用に自作したサイトで行われています。実在のサイトを自動操作するのは相手に負荷をかけるので、自分の練習は自作ページか公式 Playgroundで。
  6. Jev 以外のモデル・製品の料金や性能を断定しないでください。
  7. 当日の園長の話が正です。資料と食い違ったら、園長の話を優先してください。
宿題163つ

目安 2分今週やること

宿題(今週やる3つ)

いちばん大事なのは1つ目です。登録しないと、そもそも触れません

今夜: ウェイトリストに登録する

アンケートも答えます。まだの人はtypesafe.ai

今週: ワークシートを1つ書いて貼る

「私の Jev 活用アイデア」を1つ書いて、Discord の勉強会チャットに貼ってください。

許可が降りたら: 1回試す

Playground で自分のアイデアを1回試します。Claude Code の人はスキルを入れてブロックBを貼ります。

その先(型・目安)
  • 自信の数字を見ながら線引きを決める
  • Claude Code の裏側の1か所に入れる
  • 「自動にしたら困ったこと」を次回の勉強会に持ち寄る
結論17持ち帰る3つ

目安 2分今夜のまとめ

結論 — 持ち帰る3つ

図解 09 持ち帰る3つ
持ち帰る3つ。作文しないAIであること、if文とLLMのあいだに1つ増えたこと、使いどころは仕分け・判定・線引きであること、を3枚の付箋で示した図解。

図: 持ち帰る3つ — 今夜、登録して、仕分けを1つ書く。

今夜、これだけ覚えて帰ってください

  1. Jev は作文しないAI — 材料を見せて、選択肢つきで聞く。返るのは答えと自信の数字だけ。
  2. if文と LLM のあいだに、道具が1つ増えた — 置き換えではなく役割分担。速い・安い・でも雑なところもある。
  3. 私たちの使いどころは「仕分け・判定・線引き」 — 自分で組まず、Claude Code に「この判定を Jev で」と頼む。

今夜、ウェイトリストに登録して、仕分けを1つ書く。

出典184つ

出典

この資料の事実・数字は、次の4つの範囲だけで書いています。

  • 公式サイトTypesafe AI 公式サイト(typesafe.ai)と公式ドキュメント(docs.typesafe.ai): 仕組み・型・料金・上限・モデル名・ユースケース一覧Claude Code 用スキル(2026年9月20日 時点)
  • デモ・報告公開されているデモと、試した人の報告(2026年9月中旬〜。出典の個別表記はしません)
  • 告知園長の告知(ウラチカ Discord・2026-09-20)
  • 当日当日の園長の話が正です

ウラチカ勉強会㊶「今話題の Jev って何? 何に使える? — 作文しないAI『判定の審判』を、はじめて触る」/2026年9月20日(日)21:30〜23:00/講師: 園長/全レベル対象。
数字・仕様は 2026年9月20日 時点のものです。変わることがあります。

ウラチカ勉強会㊶