話題沸騰！判断だけするAI「Jev」が登場。デザイナーが知っておきたい基礎知識。

AIと言えば、チャット画面を思い浮かべる人も多いのではないでしょうか。ChatGPTやClaude、Geminiとかですね。

ただ今回、チャットを生成しないAIの登場が話題になっています。

TypeSafe AIという会社の「Jev（ジェヴ）」です。

早速ワイも触ってみたので、今回はデザイナー目線で簡単に「Jev」が何者なのか整理してみます。

一言でいうと、Jevは「判断だけするAI」

実はJevにできることは3つだけです。

• ①ある項目が正しいかどうかをTrue / False で回答する

• ③基準に沿って点数（スコア）をつける

• ②選択肢の中から回答を1つ選ぶ

たとえば問い合わせメールを渡して、「これは請求の話ですか、不具合の話ですか」「緊急度は5段階でいくつですか」と聞く。すると「請求」「4」のような決まった形の答えが返ってきます。どれくらい自信があるか、という数値つきです。

開発元は、この仕組みを心理学者ダニエル・カーネマンの提唱した「速い思考・遅い思考」に例えています。

ChatGPTのような従来のAI（LLM）は、時間をかけて丁寧に処理する「遅い思考（システム2）」です。対してJevは、直感的にパッと判断する「速い思考（システム1）」に特化しています。

その特徴は大きく3つあります。

1. 圧倒的な速さ: 応答速度はわずか0.07〜0.5秒。

2. 超低コスト: 既存のAIと比べて、費用は5分の1から200分の1程度。

3. 正確な型化: 文章を作らず選択肢から選ぶだけなので、回答が指定の形式から外れるミスが起こりません。

まとめると、Jevを使うことで、今までよりも圧倒的に早く、そして安く、正確に型化された回答を得ることができる、ということです。

おそらくこれだけでは、「で、結局何ができるわけ？」という状態だと思うので、続いてユースケースについて見ていきましょう！

Jevはどんなことに使えるの？主に4つの仕事に整理できるよ。

公式ドキュメントには、採用、保険、金融、EC、広告、ゲームなど、19の業界別ユースケースが並んでいます。数は多いですが、やっていることは4つにまとめられます。

1つ目は「仕分ける」。

例えばサポートに届いた問い合わせを内容ごとに分類して、担当チームに回す。ECで、出品者ごとにバラバラな商品情報を同じカテゴリと属性に揃える。AIに届いた依頼の難しさを見て、安いモデルと高いモデルのどちらに渡すかを決める、という使い道もあります。必殺仕訳人。

イメージを掴むのにはこちらのこぎそさんのポストを見るのが分かりやすいと思います！

2つ目は「見張る」。

投稿のスパムやハラスメント、取引の不正の兆候、契約書の条項の抜け。さらに、他のAIの出力を点検する役割も挙がっています。

以下はJevを司令塔にして毎タスク適切なモデルを選択させるという例。

3つ目は「点数をつける」。

履歴書を職務の基準に沿って評価する。問い合わせ文から、顧客の不満度や解約リスクを測る。広告では、クリエイティブの品質や、広告とLPの内容がずれていないかを評価する例が載っています。

以下のポストはXの投稿を61の観点で採点するという事例

4つ目は「探して並べる」。

質問に合う文書を探し、関連度の高い順に並べ替える。検索結果やレコメンドの精度を上げる使い方です。
下のポストは「発話内容に応じてスライド表示を変更する」という実験だそうです。

少しずつどんなことができるのか分かって来ましたね！
つづいては "デザイナーへの影響" についても見ていきましょう。

デザイナーにはどんな影響がありそう？

まず、UIUXでやれることの範囲がかなり広がっていくでしょう。
一番考えられるのは、リアルタイムで動的に変化していくUIの登場です。

先程の参考事例ポストのように、発話に応じて表示される商品が変わるとか、見せるスライドが変わる、というのもその一例です。
以下のポストは発話に応じて粒子の形をリアルタイム変化させるというもの。

先ほどの応答速度のうち、リアルタイム用途の目安は0.15秒とされています。人間の知覚より速い、とドキュメントは表現しています。入力している途中で内容を判定することができます。表示する順番をその場で入れ替えるができ、ユーザーはそのAIの存在に気づかないとこまで来ている。

今までも同じようなことはできましたが、このJevの登場によって「速さ」「安さ」が揃った今、ようやく動的UIが現実的になったということです。

視点を変えて、デザイナー自身の仕事の話で言うと、デザインチェックやハーネスにも影響がありそうです。

実際に、ユースケースの中に、チームのコーディング規約や文章のガイドラインをチェック項目として定義し、違反を自動で指摘する、というものがありました。トーン&マナーや表記ルールの点検にも、同じ考え方が使えるかもしれません。

他にも大量のクリエイティブ分析（競合分析）に使ってみた、という事例もありました。ポストの動画を見てみてください。圧巻です。

おわりに

一見地味に見える、判断するAIモデルのJev。
しかし実際にどんなことができるのか考えていくと、その使い方は無限大に広がっていました。

これはUIデザイナーにも大きく関わってくる変化です。地味に見えるけど、影響はとても大きい。

まずはSNSで色んな事例を見ながら頭を柔軟にすることが重要かもしれません。私も実際にガシガシ触って色々試してみます！

ほんとにAI界隈は毎日のように大ニュースがあって、キャッチアップするのが大変ですね…。少しでもみなさんが楽にキャッチアップできるように、今後もAI×デザイン系の情報を発信していきたいと思います！

では今日はこの辺で！

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