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。
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
- 「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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
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。
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。
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
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
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
APIキーを取る
許可が降りたら、コンソール console.typesafe.ai/keys で APIキー（合言葉のようなもの。他人に見せない）を取ります。
-
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
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
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
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
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（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
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
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
型
（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
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
🎙 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
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
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。
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
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問中 0 問正解
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
実演113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
- 判断材料（state）に、問い合わせ文を貼る
- 型は選択（choice）で、問い合わせ／クレーム／お礼／その他
- 各選択肢の確率を見る
- 余計な文を足して、確率が動くのを見る
- 線引き（threshold）を変えて、動く・動かないを見る
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。
実演② 「Claude Code にスキルを入れて探させる」
段取り
- ブロックAの2コマンドでスキルを入れる
- APIキーを環境変数に入れる（画面には出さない）
- ブロックBを貼る
- Claude Code が「Jev が効く判断」の候補を挙げるのを見る
園長の環境で動かない時の逃げ道: 許可待ちなら、スキルを入れるところまでを見せて、候補出しは公式ドキュメントの説明で代えます。
ワーク124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135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。
「文章を書かない」ことで、逆にできるようになることは？
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？
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？
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？
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。
注意147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。
- 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。
- 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）。
- 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。
- 「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。
- 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。
- 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。
- 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153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。まだの人は今。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16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
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
- 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。
- 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。
- 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174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